Article

Article title AUTOMATION CONTROLLER SYNTHESIS USING GENETIC ALGORITHMS
Authors D.A. Beloglazov, V.Y. Evtushenko
Section SECTION I. MATHEMATICAL METHODS OF SYNTHESIS OF SYSTEMS
Month, Year 05, 2014 @en
Index UDC 519.714
DOI
Abstract We consider the problem of automation controller synthesis systems of automatic control based on bioinspired algorithms. Performed comparative analysis of the qualitative characteristics of methods of designing controllers, namely classical, adaptive, robust, fuzzy, neural. Presented dependence selection preference design methods regulators in various conditions of information security designer. The main differences from the classical fuzzy controllers. Considered the most important design issues of fuzzy controllers. The sequence of steps of the method of synthesis automation fuzzy controllers based on genetic algorithms. The structure of the chromosome parameters fuzzy controller, which combines the membership functions and control rules base. Proposed as the fitness function of the genetic algorithm to use the integral performance criterion systems of automatic control. The methods of finding optimal values of controller parameters based on the integral quality criterion. Conclusions as to the suitability of the method for the synthesis automation settings proportional integral (PI), proportional-differential (PD), a proportional-integral-differential (PID) controllers.

Download PDF

Keywords Regulators; fuzzy logic; genetic algorithms; synthesis; automation.
References 1. Белоглазов Д.А. Разработка и исследование методов синтеза адаптивных регуляторов на основе нейро-нечетких сетевых структур: Дис. … канд. техн. наук. – Таганрог: ЮФУ, 2012.
2. Красовский А.А. и др. Современная прикладная теория управления: Оптимизационный подход в теории управления / Под ред. А.А. Колесникова. – Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2000. Ч.1. – 400 с.
3. Бессекерский В.А., Попов Е.Н. Теория систем автоматического управления. – СПб.: Профессия, 2003. – 752 с.
4. Тюкин И.Ю., Терехов В.А. Адаптация в нелинейных динамических системах. – СПб.: СПГТУ, 2006. – 378 с
5. Пупков К.А., Егупов Н.Д. и др. Методы робастного, нейро-нечеткого и адаптивного управления / Под. ред. Н.Д. Егупова. – М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2001. – 744 с.
6. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / Пер. с польского. И.Д. Рудинского. – М.: Горячая линия – Телеком, 2006. – 452 c.
7. Белоглазов Д.А., Коберси И.С. Анализ недостатков методов классической теории управления // Сборник материалов докладов VII-й Всероссийской конференции молодых ученых, аспирантов и студентов, «Информационные технологии, системный анализ и управление». – Таганрог: ТТИ ЮФУ, 2009. – С. 152-154.
8. Белоглазов Д.А., Косенко Е.Ю. Анализ методов устойчивости нечетких систем управления // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2013. – № 2 (139). – С. 127-133.
9. Емельянов В.В., Курейчик В.В., Курейчик В.М. Теория и практика эволюционного моделирования. - М.: Физматлит, 2003.
10. Гладков Л.А., Курейчик В.В., Курейчик В.М. Генетические алгоритмы / Под. ред. В.М. Курейчика. – М.: Физматлит, 2006 – 320 с.

Comments are closed.