Разработка нечеткого нейроконтроллера с применением методов вейвлет-преобразований

• Автор: Колдаев, Александр Игоревич
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2012
• Место защиты: Ставрополь
• Количество страниц: 150 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ

Основные обозначения и сокращения

Введение
Глава 1 Аналитический обзор методов и автоматических систем регулирования технологических параметров сложных объектов

1.1 Анализ моделей и методов автоматического управления нелинейными объектами

1.2 Обоснование применения аппарата нечеткой логики для построения модели автоматической системы управления сложного объекта

1.3 Основные свойства и структуры искусственных нейронных

1.4 Аналитический обзор применения вей влетметодов для подавления шумов

1.5 Постановка задачи на исследование

1.6 Выводы по первой главе Глава 2 Разработка нечеткого нейроконтроллера управления

сложным объектом

2.1 Разработка алгоритма нечеткологической обработки
исходных данных об объекте управления
2.2 Разработка нейронечеткой системы интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений
2.3 Разработка структуры нечеткого ПИДконтроллера
2.4 Исследование отказоустойчивости нечеткого нейроконтроллера
2.5 Выводы по второй главе
Глава 3 Разработка прогнозирующего нейронного вейвлетфильтра
3.1 Анализ методов вейвлетпреобразований в обработке
сигналов
3.2 Разработка структуры и алгоритма функционирования
вейвлетнейронной сети
3.3 Разработка структуры прогнозирующего нейронного вейвлетфильтра
3.4 Выводы по третьей главе
Глава 4 Моделирование нечеткой нейронной системы управления в процессе гидрирования бутанола
4.1 Синтез системы управления с нечетким нейроконтроллером реакторной установки гидрирования бутанола
4.2 Разработка методики исследования отказоустойчивости нечеткой нейросетевой системы управления установкой 3 гидрирования бу танола
4.3 Выводы по четвертой главе
Заключение
Список используемых источников


Справедливость выводов относительно эффективности предложенных алгоритмов подтверждена результатами компьютерного моделирования. Разработан алгоритм интеллектуальной поддержки принятия решений при управлении сложной системой на базе аппарата нечеткой логики, отличающийся от известных тем, что основу составляет нейронная сеть, построенная на методе нечеткого вывода, и позволяющая идентифицировать состояние объекта. Разработана структура нечеткого нейроконтроллера для управления нелинейным и неустойчивым объектом, отличающегося наличием прогнозирующего нейронного вейвлет-фильтра, реапизованного с помощью преобразований Добеши второго порядка, позволяющего повысить быстродействие системы управления в 3,1 раза по сравнению с классическим ПИД-контроллером. Впервые разработан прогнозирующий нейронный вейвлет-фильтр для обработки текущей измерительной информации при управлении сложным объектом, включающий в себя в качестве блока прогнозирования вейвлет-нейронную сеть, использующую в качестве активационных функций вейвлет-функции, сформированные с помощью составных логистических функций, представляющих собой определённую комбинацию сигмоидных функций, что позволяет обрабатывать зашумленные данные, полученные напрямую с датчиков, и повысить скорость обучения в 1,4 раза по сравнению с традиционными нейронными сетями. Разработана методика исследования отказоустойчивости сложной системы с нечетким нейроконтроллером, позволяющая установить, что наибольшую чувствительность к сбоям имеет слой, формирующий функции принадлежности для значений входных лингвистических переменных по текущей измерительной информации о состоянии объекта, используемых в алгоритме управления нечеткого нейроконтроллера, а слой, формирующий продукционные правила, обеспечивает снижение чувствительности к сбоям при деградации до % нейронов. Алгоритм интеллектуальной поддержки принятия решений при управлении сложной технической системой на базе аппарата нечеткой логики. Структура нечеткого нейроконтроллера для управления сложным объектом. Структура нейронного прогнозирующего вейвлет-фильтра для обработки измерительной информации. Методика оценки отказоустойчивости системы управления и структурно-параметрической чувствительности нечеткого нейроконтроллера с алгоритмами вейвлет-преобразований. Апробация работы. Основные результаты работы были представлены: на международных научных конференциях «ММТТ - (г. Ярославль: ЯГТУ, г. ММТТ' - (г. Саратов, г. ММТТ - (г. Пенза, г. III научно-технической конференции «Инфокомуникационные технологии в науке, производстве и образовании («ИНФОКОМ-3») (г. Кисловодск, СевКавГТУ, ); на первой и второй международной научно-технической конференции «Компьютерные науки и технологии» (г. Белгород, и гг. XXXVI научно-технической конференции но итогам работы профессорско-преподавательского состава СевКавГТУ «Естественные и точные науки, технические и прикладные науки» (Ставрополь, ). Реализации и внедрение. Алгоритм интеллектуальной поддержки принятия решений при управлении сложной системой, основанный на нечетких продукционных моделях представления знаний и опыта персонала по управлению принят к внедрению в ООО «АРНЕСТ - Информационные Технологии» (акт внедрения от ). Теоретические и практические результаты диссертационной работы реализованы в учебном процессе Невинномысского технологического института (филиала) ФГБОУ ВПО «СевКавГТУ» (акт внедрения от ). Публикации. Основные результаты диссертации опубликованы в научных работах, в том числе 5 статей опубликовано в ведущих научных изданиях, рекомендованных ВАК РФ для публикации основных результатов диссертаций. Автор выражает искреннюю благодарность научному руководителю -заслуженному деятелю науки и техники РФ, доктору технических наук, профессору, академику Международной академии информатизации Николаю Ивановичу Червякову, а также сотрудникам кафедры информационных систем, электропривода и автоматики Невинномысского технологического института (филиала) СевКавГТУ за советы и замечания, высказанные при обсуждении работы.