Использование геометрической прогрессии для определения параметров функций принадлежности при настройке нечеткого регулятора пи-типа
Автор: Копотева Анна Владимировна
Рубрика: Управление в технических системах
Статья в выпуске: 3 т.20, 2020 года.
Бесплатный доступ
Введение. В статье рассматривается возможность использования геометрической прогрессии для подбора настроек нечетких логических регуляторов. Треугольные и трапециевидные функции принадлежности достаточно часто используются для описания параметров нечетких регуляторов, а настройка регулятора сводится к подбору оснований таких функций. Обзор публикационной активности по данной тематике показал, что не существует универсального метода настройки нечетких регуляторов, а те, что существуют, весьма сложны и недостаточно подробно описаны, чтобы их можно было легко повторить. Цель исследования. Мы предположили, что основания функций принадлежностей термов параметров нечетких регуляторов могут быть описаны некоторой числовой прогрессией, в частности, геометрической, что позволит свести процедуру настройки регулятора к подбору единственного параметра - знаменателя прогрессии. Материалы и методы. В предположении, что первый член прогрессии равен единице, был выполнен расчет ее второго и третьего членов с различными знаменателями в интервале от 1,5 до 3,5 с шагом 0,2, которые были приняты за основания функций принадлежности термов условной лингвистической переменной. В FIS-редакторе MATLAB был спроектирован ПИ-подобный нечеткий регулятор с пятитермовыми параметрами. После этого на основании анализа результатов работы автоматически настроенного ПИ-регулятора для выбранного объекта управления были определены интервалы изменения входных и выходного параметров нечеткого ПИ-регулятора, на которые была спроецирована условная лингвистическая переменная. В результате были получены одиннадцать различных настроек, которые были использованы для управления технологическим объектом с запаздыванием. Результаты. Семь из полученных нечетких регуляторов оказались вполне пригодными для управления выбранным объектом. Полученные на основании результирующих переходных процессов показатели качества регулирования были сопоставлены с соответствующими показателями качества управления обычного ПИ-регулятора. Было установлено, что все семь нечетких регуляторов обеспечивают гораздо лучшее качество управления по сравнению с обычным ПИ-регулятором. Заключение. Полученные результаты позволяют утверждать, что применение геометрической прогрессии для определения параметров нечетких регуляторов является простым и эффективным способом получения их настроек удовлетворительного качества.
Нечеткий логический регулятор, функция принадлежности, геометрическая прогрессия, объект управления с запаздыванием, ошибка регулирования, время регулирования, пи-регулятор
Короткий адрес: https://sciup.org/147233768
IDR: 147233768 | DOI: 10.14529/ctcr200302
Список литературы Использование геометрической прогрессии для определения параметров функций принадлежности при настройке нечеткого регулятора пи-типа
- Прикладные нечеткие системы / К. Асаи, Д. Ватада, С. Иваи и др.; под ред. Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугэно. - М.: Мир, 1993. - 368 с.
- Джамбеков, А.М. Нечеткий регулятор стабилизации катализата / А.М. Джамбеков, И.А. Щербатов // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. - 2016. -№ 4(52). - С. 106-114.
- Comparison of Fuzzy-PID and PID Controller for Speed Control of DC Motor using LabVIEW / D. Somwanshi, M. Bundele, G. Kumar, G. Parashar // Procedia Computer Science. - 2019. -Vol. 152. - P. 252-260. - http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877050919306702.
- Надеждин, И.С. Системы управления нестационарным объектом на основе MPC-регулятора и ПИД-регулятора с нечеткой логикой /И.С. Надеждин, А.Г. Горюнов, Ф. Маненти// Управление большими системами. - 2018. - Вып. 75. - С. 50-75. - http://ubs.mtas.ru/se-arch/search_results_ubs_new.php?publication_id=21760&IBL0CK_ID=20.
- Первушина, Н.А. Разработка методики синтеза нейро-нечеткого регулятора с настройкой генетическим алгоритмом /Н.А. Первушина, Д.Е. Доновский, А.Н. Хакимова //Вестник Концерна ВКО «Алмаз - Антей». - 2018. - № 4. - С. 82-90.
- Разработка метода адаптации нечеткого регулятора, предназначенного для регулирования технологических параметров / Е.А. Муравьева, Д. С. Радакина, М.И. Шарипов и др. // Вестник Чувашского университета. - 2018. - № 1. - С. 137-145.
- Rodmguez-Castellanos, J.E. A tuning proposal for direct fuzzy PID controllers oriented to industrial continuous processes / J.E. Rodmguez-Castellanos, V.H. Grisales-Palacio, J.E. Cote-Ballesteros // IFAC PapersOnLine. - 2018. - Vol. 51, iss. 4. - P. 657-662. - https://www.sciencedirect.com/sci-ence/article/pii/S2405896318304695.
- Pinto, S.E. Castillo Self-tuning neuro-fuzzy generalized minimum variance controller / S.E. Pinto Castillo, M.J. Grimble, R. Katebi // IFAC Proceedings Volumes. - 2005. - Vol. 38, iss. 1. - P. 103108. - https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1474667016371075.
- Anantwar, H. Fuzzy self tuning PI controller based inverter control for voltage regulation in off-grid hybrid power system / H. Anantwar, R. Lakshmikantha, Sh. Sundar // Energy Procedia. - 2017. -Vol. 117. - P. 409-416. - http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S187661021732386X.
- Tamilselvan, G.M. Online tuning of fuzzy logic controller using Kalman algorithm for conical tank system / G.M. Tamilselvan, P. Aarthy // Journal of Applied Research and Technology. - 2017. -No. 15. - P. 492-503. - https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1665642317300792.
- Grey Wolf Optimizer-Based Approach to the Tuning of PI-Fuzzy Controllers with a Reduced Process Parametric Sensitivity /R.-E. Precup, R.-C. David, E.M. Petriu et al. //IFAC-PapersOnLine. -2016. - Vol. 49, iss. 5. - P. 55-60. - https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S240589-6316302853.
- El-Metwally, Kh.A. Power System Stabilization Using Swarm Tuned Fuzzy Controller / Kh.A. El-Metwally // IFAC Proceedings Volumes. - 2008. - Vol. 41, iss.2. - P. 11106-11111. -http://www. sciencedirect. com/science/article/pii/S1474667016407500.
- Koulocheris, D. Optimization Methodology For Tuning Fuzzy Logic Controllers / D. Koulocheris, H. Vrazopoulos, V. Dertimanis // IFAC Proceedings Volumes. - 2002. - Vol. 35, iss. 1. - P. 155-160. - http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S147466701540000X.
- Затонский, А.В. Программные средства глобальной оптимизации настроек систем автоматического регулирования/А.В. Затонский. - М. : Издательский Центр РИОР. - 2013 - 136 с.
- Власов, К.П. Теория автоматического управления / К.П. Власов. - Харьков: Изд-во Гуманитарный центр. - 2007. - 526 с.