Синтез адаптивных систем управления нелинейными динамическими объектами на базе нечетких регуляторов и нейросетевой технологии

Синтез адаптивных систем управления нелинейными динамическими объектами на базе нечетких регуляторов и нейросетевой технологии

Автор: Хо Дак Лок

Шифр специальности: 05.13.01

Научная степень: Докторская

Год защиты: 2002

Место защиты: Москва

Количество страниц: 237 с. ил

Артикул: 2303785

Автор: Хо Дак Лок

Стоимость: 250 руб.

Синтез адаптивных систем управления нелинейными динамическими объектами на базе нечетких регуляторов и нейросетевой технологии  Синтез адаптивных систем управления нелинейными динамическими объектами на базе нечетких регуляторов и нейросетевой технологии 

ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение
Глава 1, Предпосылки постановки задач диссертационной
работы
1.1. Основные принципы построения традиционных
адаптивных систем управления
1.2. Применение нечетких алгоритмов и нейронных сетей в
системах управления.
1.3. Анализ методов аналитического конструирования
оптимальных регуляторов.
1.4. Реализация оптимального управления с помощью
нечеткого регулятора
1.5. Постановка задач диссертационной работы
Выводы к главе 1
Глава 2. Методология аналитического синтеза адаптивных
систем управления на базе нечетких регуляторов
2.1. Разработка метода аналитического синтеза адаптивных систем управления на базе нечетких регуляторов
2.2. Определение закона адаптации параметров нечеткого регулятора для нелинейных объектов с математическим описанием в виде дифференциального уравнения пго порядка
2.3. Определение закона адаптации параметров нечеткого регулятора для нелинейных объектов яго порядка с
описанием в пространстве состояний
2.4. Синтез адаптивных систем управления для многомерных нелинейных динамических объектов.
2.5. Синтез адаптивных систем управления при ограничениях
на координаты и управления
Выводы к главе II.
Глава 3. Синтез адаптивных систем управления для типовых
нелинейных объектов
3.1. Синтез адаптивных систем управления нелинейными объектами с типовыми структурными схемами
3.2. Определение параметров закона адаптации по заданным показателям качества адаптивной системы.
3.3. Автоматическое проектирование АСАУ на базе нечеткого регулятора с помощью искусственных нейронных
3.4. Сравнительный анализ качества работы традиционных адаптивных систем и адаптивных систем на базе нечеткого
регулятора
Выводы к главе III.
Глава 4. Применение нейросетевой технологии и генетического алгоритма для синтеза нечетких регуляторов
4.1. Разработка методологии синтеза нечетких регуляторов с помощью нейросетевой технологии
4.2. Синтез нечетких регуляторов с помощью генетического алгоритма
4.3. Разработка пакета прикладных программ для реализации алгоритма настройки нечетких регуляторов.
4.4. Сравнительный анализ функциональных возможностей АСАУ на базе нечеткого регулятора и АСАУ на базе
нейронных сетей
Выводы по главе IV.
Глава 5. Синтез адаптивных систем управления
промышленными объектами
5.1. Синтез адаптивной системы управления двигателем постоянного тока.
5.2. Синтез адаптивной системы управления роботомманипулятором
5.3. Синтез адаптивной системы АРВ синхронного
генератора.
Выводы к главе V.
Заключение.
Список использованных источников


На основании результатов обработки информации, поступающей при функционировании системы, она должна адаптироваться к новым условиям путем изменения параметров УУ или структуры некоторой его части так, чтобы показатель качества каждый раз достигал экстремального значения или находился в заданном диапазоне. Для реализации такого режима работы необходимо строить адаптивные системы управления. Вопросам исследования и синтеза адаптивных автоматических систем управления, работающих в условиях структурной и параметрической неопределенности, посвящено достаточно большое количество работ 2,3,7,9,,,,,,,,,,,,,,,,,,4, ,2, ,9,,7,8,0,1,3,7,5,9,4. В большинстве случаев в адаптивных системах мерой качества под которой подразумевается точность воспроизведения задающих воздействий или качество переходных процессов служат некоторые величины или функционалы. Описанные в вышеназванных работах адаптивные системы, с одной стороны, обладают рядом общих принципов наличие основного контура регулирования и контура самонастройки, обязательный сбор информации об управляемом объекте, наличие процедуры идентификации и процедуры определения закона изменения параметров регулятора, а с другой стороны, характеризуются большим разнообразием в реализации основных процедур самонастройки. Например, по исходному фактору, обусловливающему принцип самонастройки, можно выделить системы, самонастраивающиеся по а сигналам внешних воздействий 6 динамическим характеристикам объектов в комбинированные, включающие а и б. В свою очередь системы типа б и в могут быть реализованы с использованием вычислителя параметров объекта, использованием эталонных и настраиваемых моделей, на основе применения анализаторов характеристик объекта или характеристик замкнутой системы. Закон определения настройки параметров регулятора может быть основан на использовании поисковых алгоритмов с применением изучающих сигналов или без них или реализации вычислительных процедур аналитические адаптивные системы. Практически для всех типов известных адаптивных систем характерна большая сложность в реализации контура самонастройки, которая зависит от желаемой точности самонастройки. Структуру адаптивной системы в настоящее время часто формируют в соответствии с прямым и идентификационным подходами ,,. При прямом подходе в составе идеального УУ предусматривается группа настраиваемых параметров, которые должны обеспечить способность системы адаптироваться к изменению свойств ОУ и внешних воздействий. При идентификационном подходе предполагается, что характеристики ОУ и внешних воздействий известны с точностью до группы параметров, которые в процессе работы системы могут изменяться. УУ от параметров ОУ и внешних воздействий ,,, которые в последующем какимто образом идентифицируют. Реализация идентификационного подхода часто приводит к адаптивным системам с настраиваемой моделью, в то время как реализация прямого подхода приводит к адаптивным системам с эталонной моделью 3,,. На рис. Основной контур регулирования состоит из регулятора Р, объекта управления ОУ и блока отрицательной обратной связи ГОС. Контур самонастройки состоит из эталонной модели М, идентификатора И и устройства самонастройки УСН. Для решения этой задачи применяются различные методы в зависимости от способа определения критерия оптимизации настройки Уся,значение которого вычисляется в блоке УСН. ВД некоторый переменный коэффициент. Рис. Коэффициент должен отвечать условиям, аналогичным 1. Гу интервал квазистационарности параметров реулятора. Применение функций Ляпунова позволяет решить задачу обеспечения устойчивости процессов самонастройки или оптимизации процессов самонастройки по заданному критерию качества. Р симметричная положительно определенная матрица сг г вектор переменных во времени коэффициентов, связанных с настраиваемыми параметрами ЛЛ диагональная матрица постоянных коэффициентов Лу 0. Перечисленные выше методы определения законов настройки параметров не являются единственными. Однако следует заметить, что рассмотренные примеры демонстрируют сложность этой процедуры, связанной с вычислительными операциями, требующими определенного времени. Пример адаптивной системы управления, где для самонастройки применен анализатор характеристик ,,, показан на рис.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.242, запросов: 244