Нечеткий регулятор как средство повышения точности позиционирования и быстродействия в системе управления малыми линейными перемещениями

Елена Александровна Маргацкая, Сергей Александрович Гордеев

Аннотация


Рассмотрена задача синтеза нечеткого регулятора для управления положением электромагнитного клапана выдоха аппарата искусственной вентиляции легких. Предлагается использование несимметричной базы правил, условно состоящей из двух подсистем, отличающихся по принципу формирования управляющего воздействия в зависимости от характера действия нагрузки. Так, в направлении сопротивления движению применяется принцип стартстопного управления как оптимального по быстродействию, для противоположного направления характерно относительно плавное изменение управления с целью устранения значительного по величине перерегулирования. Для функции принадлежности входной переменной регулятора Δх (ошибка по положению) рекомендуется несимметричное расположение термов относительно центрального, символизирующего смену направления движения. Это позволяет избежать состояния устойчивой колебательности положения рабочего органа клапана.
Результаты моделирования разработанной системы управления на базе нечеткой логики показывают высокое качество переходных процессов как по быстродействию, так и по точности позиционирования, что позволяет рекомендовать разработанные принципы синтеза нечеткого регулятора для управления объектами, по принципу действия схожими с рассматриваемым электромагнитным клапаном выдоха.


Ключевые слова


нечеткий регулятор; алгоритм Сугэно; генетический алгоритм; электромагнитный клапан выдоха аппарата искусственной вентиляции легких

Полный текст:

PDF

Литература


Шабуров, П.О. Электропривод клапана выдоха аппарата искусственной вентиляции легких. / П.О. Шабуров, Е.А. Маргацкая // Электротехнические системы и комплексы: междунар. сб. науч. тр. – 2012. – Вып. 20. – С. 83–90.

Омату, С. Нейроуправление и его приложения / С. Омату, М. Халид, Р. Юсоф. – М.: ИПРЖР, 2000. – 272 с.

Васильев, В.И. Интеллектуальные системы управления: теория и практика / В.И. Васильев, Б.Г. Ильясов. – Уфа: УГАТУ, 2007. – 446 с.

Круглов, В.В. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети / В.В. Круглов, М.И. Дли, Р.Ю. Голунов. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2001. – 201 с.

Кофман, А. Введение в теорию нечетких множеств / А. Кофман. – М.: Радио и связь, 1982. – 432 с.

Яхъева, Г.Э. Нечеткие множества и нейронные сети / Г.Э. Яхъева. – М.: БИНОМ, Лаборатория знаний, 2006. – 316 с.

Пегат, А. Нечеткое моделирование и управление / А. Пегат. – М.: БИНОМ, Лаборатория знаний, 2013. – 798 с.

Kraft, L.G. A comparison between CMAC neural network control and two traditional adaptive control systems / L.G. Kraft // IEEE Control Systems Magazine. – 1990. – Vol. 10. – P. 36–43.

Маргацкая, Е. А. Определение оптимальной формы сигнального элемента датчика Холла для повышения линейности его выходной характеристики / Е.А. Маргацкая // Известия вузов. Электромеханика. – 2014. – № 2. – С. 53–58.

Бураков, М.В. Генетический алгоритм: теория и практика / М.В. Бураков. – СПб.: ГУАП, 2008. – 164 с.

Рутковская, Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский. – М.: Горячая линия – Телеком, 2006. – 452 с.

Аверченков, В.И. Эволюционное моделирование и его применение / В.И. Аверченков. – М.: ФЛИНТА, 2011. – 200 с.

Вороновский, Г.К. Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности / Г.К. Вороновский. – Харьков: ОСНОВА, 1997. – 112 с.

Мелков, Д. А. Сравнение алгоритмов нечёткого вывода с использованием языков стандарта МЭК / Д.А. Мелков // Молодой ученый. – 2013. – № 5. – С. 74–79.

Круглов, В.В. Сравнение алгоритмов Мамдани и Сугэно в задаче аппроксимации функции / В.В. Круглов // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. – 2003. – № 5.

Круглов, В.В. Алгоритм самоорганизации системы нечеткого логического вывода / В.В. Круглов, А.А. Усков // Вестник МЭИ. – 2002. – № 5. – С. 104–105.


Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.