Article

Article title FUNCTIONING ALGORITHM ADAPTIVE FUZZY CONTROLLER
Authors V.V. Soloviev, O.V. Kosenko
Section SECTION IV. METHODS OF THE ARTIFICIAL INTELLECT
Month, Year 05, 2014 @en
Index UDC 620.9:519.711
DOI
Abstract In work is described the principle of functioning a control system with the adaptive fuzzy controller, containing reference model, object of control, the block of adaptation and the fuzzy regulator. The mechanism of filling blank rule base is shown in a mode of normal functioning object, associated with change of position the centers membership functions of the controller output, depending on the error signal output of the reference model and object of control. The mechanism of definition active rules the regulator is given, due to a combination of the active membership functions linguistic variables. Performed scale factors characteristic of the regulators and their values are determined depending on the amplitude of the input and output signals of the controller. Stages of algorithm functioning the adaptive fuzzy controller are given. Expressions are shown for the implementation of linguistic variables input and output signals of the controller. Definition of initial rule base is given and modules of subprogrammes algorithm of the fuzzy logical conclusion are defined, allowing realization with application of popular programming languages. The flowchart is realized of algorithm functioning the adaptive fuzzy regulator containing stages of a fuzzification input error signal and its derivative, modification rule base of the regulator is developed for active rules.

Download PDF

Keywords Structure of the adaptive fuzzy controller, stages of algorithm fuzzy logical conclusion, mechanism of adaptation fuzzy controller.
References 1. Никифоров В.О., Слита О.В., Ушаков А.В. Интеллектуальное управления в условиях неопределенности: учебное пособие. – Спб: СПБГУ ИТМО, 2011. – 226 с.
2. Тао, Gang. Adaptive control design and analysis. Willey-IEEE Pres, 2003. - P. 640.
3. Антонов В.Н., Терехов В.А., Тюкин И.Ю. Адаптивное управление в технических системах: Учеб. пособие. – СПб.: Изд-во С.-Петербургского университета, 2001. – 244 с.
4. Деменков В.М. Нечеткое управление в технических системах: Учебное пособие. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2005. – 200 с.
5. Passino, Kevin M. Fuzzy control. Addison Wesley Publishing Company. 1997.
6. Zakky A., Arief S. Rancang Bangun Pengendali Kecepatan Turbin Berbasis Fuzzy Model Reference Learning Control // Jurnal Sarjana Institut Teknologi Bandung bidang Teknik Elektro dan Informatika. – April 2012. – Vol. 1, Num. 1. – P. 156-160.
7. Соловьев В.В., Финаев В.И. Синтез систем адаптивного управления для многосвязных объектов с нечеткими параметрами // Вестник Ростовского государственного университета путей сообщения. – 2012. – № 1 (45). – С. 117-125.
8. Зайченко Ю.П., Заец И.О., Камоцкий О.В., Павлюк О.В. Исследование разных видов функций принадлежности параметров нечетких прогнозирующих моделей в нечетком методе группового учета аргументов // Управляющие системы и машины. – 2003. – № 2. - C. 1-15.
9. Соловьев В.В., Скубилин М.Д. Разработка нечеткого регулятора для двигателя постоянного тока // Вопросы специальной радиоэлектроники//Научно-технический сборник. Вып. 3. - Таганрог: ТНИИС, 2010. – C. 130-139.
10. Соловьев В.В., Финаев В.И. Адаптивный нечеткий регулятор для двигателя постоянного тока // Системный анализ, управление и обработка информации: Труды 1-го Международного семинара студентов, аспирантов и ученых / Под общ. ред. Р.А. Нейдорфа. – Ростов-на-Дону: Изд. Центр Донск. гос. техн. ун-та, 2010. – C. 164-169.

Comments are closed.