Fuzzy controller as means of increase of positioning accuracy and performance in the control system for small linear displacements
Keywords:
fuzzy controller, Sugeno algorithm, genetic algorithm, solenoid exhalation valve of lungmotorAbstract
The article considers the problem of synthesis of a fuzzy controller to regulate the position of the solenoid exhalation valve of lungmotor. It is proposed to use asymmetric rule base, conventionally consisting of two subsystems that differ according to the principle of forming the control action due to the nature of the resistance force. Thus, in the direction of resistance to motion the principle of start-stop control is applied as optimal with respect to positioning speed. The attribute of the opposite direction is relatively smooth change of control in order to eliminate overshoot significant in magnitude. For the membership function of the regulator input variable Δх (position error) it is recommended to use asymmetrical arrangement of the terms relative to the center symbolizing the change of direction. This allows avoiding of the state of stable oscillation of the valve working body position.
The simulation results for the developed control system based on fuzzy logic show the high quality of transients both in speed and in accuracy of positioning which allows recommendation of the principles of fuzzy controller synthesis that are similar to considered electromagnetic exhalation valve in working principle.
References
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.
