Метод синтеза систем гибридного управления на основе объединения классической и нечеткой моделей объекта

• Автор: Игнатьев, Владимир Владимирович
• Шифр специальности: 05.13.01, 05.13.06
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2011
• Место защиты: Шахты
• Количество страниц: 280 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ

1. АНАЛИЗ МЕТОДОВ СИСТЕЗА СИСТЕМ ГИБРИДНОГО УПРАВЛЕНИЯ В УСЛОВИЯХ НЕПОЛНОТЫ ДАННЫХ

1.1. Анализ задач разработки гибридных систем управления.

1.2. Классификация интеллектуальных гибридных систем управления

1.2.1. Комбинированные интеллектуальные гибридные системы

1.2.2. Интегрированные интеллектуальные гибридные системы

1.2.3. Объединнные интеллектуальные гибридные системы.

1.2.4. Ассоциативные интеллектуальные гибридные системы

1.2.5. Распределнные интеллектуальные гибридные системы.

1.3. Разработка системного подхода к решению задач с гибридным интеллектом 3 I

1.3.1. Принципы разработки интеллектуальных гибридных систем управления.
1.3.2. Понятие адаптивности в системах управления с гибридным интеллектом
1.3.3. Автономный базис интеллектуальных гибридных систем
1.4. Разработка метода проектирования интеллектуализированной гибридной системы управления.
1.4.1. Основные этапы разработки гибридной системы управления.
1.4.2. Разработка алгоритма решения задачи управления.
1.5. Обоснование предмета исследования.
1.6. Выводы
2. РАЗРАБОТКА МЕТОДА СИНТЕЗА ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗИРОВАННОЙ ГИБРИДНОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ.
2.1. Возможности применения классических методов управления для построения гибридной системы
2.2. Возможности применения нечетких методов управления
для построения гибридной системы.
2.3. Нечеткая модель управления с использованием системы
нечеткого вывода на основе измененного алгоритма Мамдани.
2.4. Основные алгоритмы нечткого вывода.
2.5. Гибридный алгоритм формирования базы правил
нечеткого регулятора.
2.6. Определение объектов исследования.
2.7. Выводы
3. СИНТЕЗ ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗИРОВАННОЙ ГИБРИДНОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ.
3.1. Синтез моделей управления скоростью двигателя постоянного тока
3.1.1. Синтез классической модели управления без возмущающего воздействия.
3.1.2. Синтез классической модели управления с возмущающим воздействием и изменением параметров объекта управления.
3.2. Синтез нечеткой модели управления на примере
регулирования скорости двигателя постоянного тока
3.2.1. Синтез нечеткой модели управления без возмущающего воздействия.
3.2.2. Синтез нечеткой модели управления с возмущающим воздействием и изменением параметров объекта управления
3.3. Синтез модели управления концентрацией выходного потока
в смесителе1
3.4. Синтез нечеткой модели управления концентрацией
выходного потока в смесителе. I
3.5. Выводы
4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ ИНТЕЛЛЕКТУ АЛИЗИРОВАННОЙ ГИБРИДНОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ.
4.1. Исследование гибридной модели с применением ПИ и ПИрегулятора без возмущающего воздействия.
4.2. Исследование гибридной модели с применением ИИ и ПИРУрегулятора с изменением параметров объекта управления
4.3. Исследование гибридной модели с применением ПИДрсгулятора
4.4. Исследование гибридной модели с применением
ПИДПУрегулятора
4.5. Анализ качества переходных процессов.
4.6. ВыводыI
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ


После перевода модели из состояния 5 в состояние , к последнему снова применяется процедура замыкания ф. Рассмотренная модель легко адаптируется к изменениям среды, имеет устойчивость к априорной полноте описания состояния. Состояния таких систем часто не имеют полного описания, а законы поведения могут иметь как замкнутый вид, гак и задаваться множеством эмпирических или экспертных правил и связей. В.Н. Вагин и А. М, ЯМУ ПМУ г, 1. Поиск решения в рамках индивидуальной модели М, поддерживается правилами монотонного или, при необходимости, немонотонного и нечткого вывода. Модель 1. Г.В. Рыбина предложила трхуровневое представление интегрированной экспертной системы ИЭС. Г, простой ЭС, Рэс 1, лг множество функций не свойственных ЭС, ы , у 1 ,т Оэсы отношения, описывающие взаимосвязи Г и между собой. В качестве могут выступать любые расширители простой ЭС такие как обучающие функции, функции создания и интерпретации гипертекстовых структур, функции, обеспечивающие интерфейс расчтною и графического характера и т. МРИЛ расширенная информационнологическая модель ИЭС Мю модель взаимодействия элементов модулей разных типов Омех отношение, описывающее механизмы отображения Мгил и Мвз. Мваз описание отдельных базовых профаммных средств Мдоп описание дополнительных средств МТип типы представления данных сонотношение, показывающее совместимость профаммных средств и типов данных. Базис системы составляет набор из трх компонентов нечткая нейронная сеть, нечткая экспертная система и модуль принятия и объяснения решения. Нейронная сеть вырабатывает нечткие знания, которые оформляются в виде модели представления нечтких знаний. Теоретической основой представления выступают нечткая логика и теория нечтких множеств. В работе рассматривается гибридная архитектура системы управления мобильными роботами, основанная на достижении цели управления путм совместного применения классических методов представления и обработки знаний, в частности, семантических сетей для обработки естественного языка и нейронных сетей для распознавания и кластеризации образов. Архитектура предлагаемой системы управления мобильным роботом основана на представлении интеллектуальной системы в виде двух уровней обработки данных. В этом представлении интеллектуальная система разделяется на два уровня обработки и хранения знаний логический вербальное мышление и образный ассоциативное мышление. В работе рассматривается решение задачи энергосберегающего управления электрокамсрными печами с применением аппарата нечткой логики и использованием гибридного регулятора. Для обеспечения требований точности описания динамических режимов в печи разработаны два вида моделей. В модели первого вида предполагается, что параметры зависят от изменения температуры АТ в результате открывания дверцы и величины загрузки V. АТМаАТМЩАТ,, 1. Ь параметры модели объекта, 2, 2, и температура в печи и скорость е изменения. В другом варианте модели динамических режимов перепад температуры АТ и величина догрузки V рассматриваются в качестве возмущений, т. Модель динамики используется в случае больших отклонений температуры АТ, а модель 1. Алгоритм нечткого вывода применятся для выбора вида модели и коррекции времени массива исходных данных для решения задачи оптимального управления. Таким образом, можно сделать вывод об отсутствии взаимодействия между моделями в рамках гибридной системы, т. Интенсивно развивающиеся гибридные интеллектуальные системы ГИС, позволяют эффективно соединять и использовать формализуемые и неформализуемые знания за счт интеграции средств искусственного интеллекта. В зависимости от архитектуры интеллектуальные системы классифицируются на однокомпонентные и многокомпонентные 8 . Однокомпонентные интеллектуальные системы используют для решения задачи управления одно средство искусственного интеллекта, например, нечткую логику или искусственную нейронную сеть, дополненное аналитическими и или статистическими знаниями. В общем виде однокомпонентная интеллектуальная система представлена на рис.