Главная Коллекция "Revolution" Программирование, компьютеры и кибернетика Адаптивная система управления многомерным нелинейным динамическим объектом на основе нечеткого регулятора с иммунной настройкой

Адаптивная система управления многомерным нелинейным динамическим объектом на основе нечеткого регулятора с иммунной настройкой

Синтез адаптивной системы управления многомерным нелинейным динамическим объектом на основе нечеткого регулятора на базе нечеткой модели Такаги-Сугено нулевого порядка. Использование искусственных иммунных систем для настройки параметров регулятора.

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид статья
Язык русский
Дата добавления 19.06.2018
Размер файла 32,1 K
рефераты на заказ со скидкой

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Адаптивная система управления многомерным нелинейным динамическим объектом на основе нечеткого регулятора с иммунной настройкой

Кораблев Н.М., Макогон А.Э.

ХНУРЭ (Украина)

Рассматривается синтез адаптивной системы управления многомерным нелинейным динамическим объектом на основе нечеткого регулятора, в качестве базовой модели которого взята нечеткая модель такаги-сугено нулевого порядка. Для настройки параметров нечеткого регулятора используются искусственные иммунные системы.

При построении адаптивных систем автоматического управления (АСАУ) возникают трудности в связи с недоступностью прямых измерений всех координат вектора состояния, описывающего объект управления при относительно высоком порядке дифференциального уравнения. Кроме того, наличие блока идентификации динамики объектов управления и оценка переменных состояния усложняют структуру АСАУ [1]. АСАУ, синтезированные на базе нечетких регуляторов (НР), обладают более простой структурой и несложны в реализации [2]. Задача настройки параметров НР, как правило, является многоэкстремальной задачей оптимизации. Градиентные методы, которые можно использовать для настройки НР, как известно, работают быстро только при малом количестве настраиваемых параметров и не гарантируют определения глобального экстремума. Одним из путей решения проблемы настройки параметров НР является разработка новых и развитие существующих методов. Перспективным является подход, основанный на использовании искусственных иммунных систем (ИИС), которые являются новой парадигмой мягких вычислений [3].

Предлагается строить АСАУ на базе НР без блока идентификации и с подстройкой параметров регулятора на основе ИИС. Предлагаемую методику синтеза можно представить в виде следующих этапов: 1) построение математической модели НР; 2) синтез закона управления, обеспечивающего оптимизацию выбранного функционала качества управления заданным объектом; 3)адаптация параметров и структуры НР на основе ИИС.

Пусть динамика объекта описывается системой нелинейных дифференциальных уравнений в форме [2]:

(1)

где , - вектор переменных состояния: - управляющие воздействия; - выходные переменные; - внешние возмущения; - нелинейные непрерывные дифференцируемые функции. Требуется синтезировать адаптивную систему, которая обладает асимптотической устойчивостью и обеспечивает минимизацию критерия оптимизации в виде функционала [2]:

(2)

где - ошибки между реальными и желаемыми управляющими сигналами, - производные ошибок; - положительные постоянные коэффициенты.

В качестве модели НР взята нечеткая модель Такаги-Сугено нулевого порядка [4], в которой в качестве функций принадлежности использованы гауссовы функции. С учетом выбранной формы аналитическое выражение закона управления объектом с несколькими управляющими воздействиями имеет вид:

,(3)

адаптивная система нечеткий регулятор

которое реализуется НР при соответствующей настройке его параметров.

В рассматриваемой задаче выходные переменные НР определяются выражением:

,(4)

где , , - векторы параметров НР и характеристик функций принадлежности (ФП).

Таким образом, синтез адаптивных НР для нелинейных динамических объектов с несколькими управлениями базируется на двух основных процедурах: 1) на определении оптимальных управлений в соответствии с (3); 2) на определении законов адаптации для параметров НР на основе обеспечения устойчивости замкнутой системы.

Предлагаемый метод адаптации параметров НР рассмотрен на примере задачи синтеза адаптивного нечеткого регулятора для нелинейного динамического объекта (1). В результате компьютерного моделирования замкнутой системы управления объектом (1) с оптимальным управляющим сигналом (3) при случайных возмущениях и изменениях параметров объекта получены выборки относительно входных и выходных переменных. Полученные выборки используются для обучения НР, которое реализуется на основе минимизации ошибок между реальными и желаемыми управляющими сигналами при одинаковых входных сигналах.

Предлагаются следующие подходы к адаптации параметров нечеткого регулятора с использованием ИИС:

1. Адаптация параметров ФП в режиме off-line. В данном режиме для имеющейся базы правил управления НР выполняется настройка параметров ФП, для чего формируется популяция антител, в которой каждое антитело представляется в виде вектора фиксированной длины, в котором кодируются настраиваемые параметры ФП нечеткого регулятора. После выполнения адаптации параметров ФП выполняется настройка параметров нечеткого регулятора в режиме on-line с использованием ИИС. Для этого в каждом антителе популяции антител кодируется вектор настраиваемых параметров . Во всех случаях используется вещественное кодирование.

2. Адаптация всех настраиваемых параметров нечеткого регулятора в режиме on-line. Для этого все множество настраиваемых параметров кодируется в каждом антителе популяции антител. В качестве антигенов используется обучающая выборка.

Результатом работы алгоритма является антитело с лучшей по популяции функцией аффинности, содержащее настроенные параметры нечеткого регулятора.

При моделировании адаптивной системы управления рассматривалась динамика нелинейного объекта, описываемого системой уравнений третьего порядка с двумя управляющими и двумя выходными сигналами. Для конкретных численных значений параметров объекта путем имитационного моделирования были получены переходные характеристики при входных воздействиях в виде скачкообразных сигналов, показатели качества которых (перерегулирование и время регулирования) зависят от адаптируемых с помощью иммунного алгоритма параметров нечеткого регулятора.

Список литературы

1. Мирошник, И.В. Нелинейное и адаптивное управление сложными динамическими системами [Текст] / И.В. Мирошник, В.О. Никифоров, А.Л. Фрадков - СПб.: Наука, 2000. - 549 с.

2. Коломойцева, М.Б. Адаптивные системы управления динамическими объектами на базе нечетких регуляторов [Текст] / М.Б. Коломойцева, Д.Л. Хо - М.: Спутник, 2002. - 217 с.

3. Искусственные иммунные системы и их применение / Под ред. Д. Дасгупты; Пер. с англ. под ред. А.А. Романюхи. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2006. - 344 с.

4. Борисов, В.В. Нечеткие модели и сети [Текст] / В.В. Борисов, В.В. Круглов, Ф.С. Федулов - М: Горячая линия. Телеком, 2007. - 284 с.

Размещено на Allbest.ru

...

Подобные документы

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.

© 2000 — 2023, ООО «Олбест» Все права защищены