ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ГЕОМЕТРИЧЕСКОЙ ПРОГРЕССИИ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ ФУНКЦИЙ ПРИНАДЛЕЖНОСТИ ПРИ НАСТРОЙКЕ НЕЧЕТКОГО РЕГУЛЯТОРА ПИ-ТИПА

Анна Владимировна Копотева

Аннотация


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.

Ключевые слова


нечеткий логический регулятор; функция принадлежности; геометрическая прогрессия; объ-ект управления с запаздыванием; ошибка регулирования; время регулирования; ПИ-регулятор

Полный текст:

PDF

Литература


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&IBLOCK_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.

Rodrнguez-Castellanos, J.E. A tuning proposal for direct fuzzy PID controllers oriented to industrial continuous processes / J.E. Rodrнguez-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. 103–108. – 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.




DOI: http://dx.doi.org/10.14529/ctcr200302

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.