|

Динамика нечеткой системы автоматической оптимизации

Авторы: Деменков Н.П., Мочалов И.А. Опубликовано: 19.02.2016
Опубликовано в выпуске: #1(106)/2016  
DOI: 10.18698/0236-3933-2016-1-59-74

 
Раздел: Информатика, вычислительная техника и управление | Рубрика: Системный анализ, управление и обработка информации  
Ключевые слова: система автоматической оптимизации, объект управления, экстремальный регулятор, нечеткое дифференциальное уравнение, функция принадлежностей, нечеткая начальная задача

Рассмотрена система автоматической оптимизации объекта управления типа нелинейность-линейность, линейная часть которого описывается нечетким дифференциальным уравнением первого порядка, а в качестве управляющего органа применяется экстремальный регулятор с запоминанием экстремума. Использован точный метод расчета переходных процессов в координатах вход-выход путем решения соответствующего нечеткого нелинейного дифференциального уравнения. Предположено, что его нечеткость обусловлена нечеткостью динамического параметра к начальным условиям. Приведены результаты моделирования.

Литература

[1] Бесекерский В.А., Попов Е.П. Теория систем автоматического управления. М.: Наука, 1975.

[2] Растригин Л.А. Системы экстремального управления. М.: Наука, 1974.

[3] Казакевич В.В., Родов А.Б. Системы автоматической оптимизации. М.: Энергия, 1977.

[4] Методы робастного, нейро-нечеткого и адаптивного управления; под ред. К.А. Пупкова. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2001.

[5] Otadi M., Mosleh M. Numerical solution of quadratic Riccati differential equation by neural network // Mathematical sciences. 2011. Vol. 5. No. 3. P. 249-257.

[6] Buckley J.J., Feuring T. Universal approximators for fuzzy functions // Fuzzy sets and systems. 2000. Vol. 113. Iss.3. P. 411-415. DOI: 10.1016/S0165-0114(98)00069-4

[7] Buckley J.J., Feuring T. Introduction to fuzzy partial differential equations // Fuzzy sets and systems. 1999. Vol. 105. Iss. 2. P. 241-248.

[8] Goetschel Jr.R., Voxman W. Elementary fuzzy calculus // Fuzzy sets and systems. 1986. No. 18. Iss. 1. P. 31-43. DOI: 10.1016/0165-0114(86)90026-6

[9] Мочалов И.А., Хрисат М.С. Оценивание параметров модели по нечетким случайным данным // Информационные технологии. 2014. № 2. C. 14-22.

[10] Деменков Н.П., Мочалов И.А. Нечеткие сплайны // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Приборостроение. 2012. № 2. С. 8-59.

[11] Деменков Н.П., Мочалов И.А. Нечеткая интерполяция // Наука и образование. МГТУ им. Н.Э. Баумана. Электрон. журн. 2012. № 2. URL: http://technomag.bmstu.ru/doc/308732.html

[12] Колмогоров А.Н., Фомин С.В. Элементы теории функций и функционального анализа. М.: Наука, 1972.