Сетевое научное
издание
Государственный
университет "Дубна"

Институт Системного Анализа и Управления
     



ВездеАвторНазваниеСодержание


Выпуск 2015 № 1


ПРИМЕНЕНИЕ ТЕХНОЛОГИИ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ НА ОСНОВЕ МЯГКИХ ВЫЧИСЛЕНИЙ (НА ПРИМЕРЕ ПЕРЕВЕРНУТОГО МАЯТНИКА)
Решетников А.Г., Керимов Т.А., Ульянов С.В. - аспирант; аспирант; д.ф.-м.н., профессор Института САУ
В статье рассматриваются методы и возможности проектирования баз знаний на основе моделей интеллектуальной системы управления в автономном и дистанционно управляемом режимах (по кабелю и Wi-Fi) на примере физического динамически неустойчивого объекта типа «каретка – перевернутый маятник» (типовой Benchmark). Особенностью работы является разработка методологии интеллектуального управления с математической моделью слабоструктурированного объекта управления и без нее. Обучающий сигнал проектируется как с помощью математической модели в режиме off line, так и в режиме on line непосредственно с физического объекта управления с применением программного инструментария «оптимизатор баз знаний». Приводится сравнение систем управления на основе ПИД-регулятора и нечетких регуляторов в трех режимах. Показана возможность эффективной дистанционной настройки нечеткого регулятора без математической модели объекта управления.

скачать ( размер: 1.7 MБ, скачиваний: 181 )

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЕ РОБАСТНОЕ УПРАВЛЕНИЕ ДИНАМИЧЕСКИ НЕУСТОЙЧИВЫМ ОБЪЕКТОМ УПРАВЛЕНИЯ НА ОСНОВЕ КВАНТОВЫХ МЯГКИХ ВЫЧИСЛЕНИЙ
Решетников А.Г., Керимов Т.А., Ульянов С.В. - аспирант; аспирант; д.ф.-м.н., профессор института САУ
Рассматривается технология проектирования интеллектуальной системы управления на основе квантового нечеткого вывода в двух вариантах: с использование дистанционного подключения к объекту управления и с использованием верифицированной математической моде-ли. Использование разработанной методологии проектирования основано на самоорганизации знаний и приводит к повышению уровня робастности интеллектуальных систем управления в непредвиденных ситуациях управления. В качестве информационных источников для проектирования нечетких регуляторов используются два варианта: в первом случае применяется математическая неточная (с недоопределенными параметрами) модель объекта управления, второй вариант основан на процессе измерения сигнала обучения с реального объекта управления. Проводится сравнение результатов моделирования и физического эксперимента ПИД-регулятора, нечетких регуляторов и квантовых нечетких регуляторов с различными типами корреляциями. Показана эффективность применения квантового нечеткого вывода для повышения робастности интеллектуального управления в непредвиденных (нештатных) ситуациях управления.

скачать ( размер: 1.6 MБ, скачиваний: 157 )

СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ РОБОТОМ-МАНИПУЛЯТОРОМ С СЕМЬЮ СТЕПЕНЯМИ СВОБОДЫ: РОБАСТНОСТЬ В НЕПРЕДВИДЕННЫХ СИТУАЦИЯХ УПРАВЛЕНИЯ
Николаева А.В., Ульянов С.В. - аспирант; д.ф.-м.н., профессор Инстиута САУ
В статье рассматриваются проблемы проектирования интеллектуальных систем управления с применением технологий мягких и квантовых вычислений на примере сложного объекта управления – робота манипулятора с семью степенями свободы. Приводится общая методология проектирования робастных нечетких баз знаний с использованием специального интеллектуального инструментария – Оптимизатора Баз Знаний на мягких вычислениях. Предложена стратегия самоорганизации баз знаний нечетких однотипных регуляторов с применением технологий квантовых вычислений. Эффективность спроектированных интеллектуальных систем управления с применением технологий мягких и квантовых вычислений рассматривается в сравнении с системами управления с постоянными параметрами регулирующего звена. Для оценки работы систем управления вводится система критериев качества, адаптированная для рассматриваемого объекта управления — робота манипулятора с семью степенями свободы в зависимости от требуемых точностных характеристик работы. Особое внимание уделено поведению робота манипулятора под управлением предлагаемых интеллектуальных систем управления в критических непредвиденных ситуациях, связанных с возмущения-ми во внутренних узлах сложного объекта управления.

скачать ( размер: 2.2 MБ, скачиваний: 164 )

ТЕХНОЛОГИЯ ПРОЕКТИРОВАНИЯ РОБАСТНЫХ БАЗ ЗНАНИЙ: СРАВНЕНИЕ УПРАВЛЕНИЯ НЕЧЕТКИХ РЕГУЛЯТОРОВ НА РАЗНЫХ ТИПАХ РЕГУЛЯТОРОВ С ПОМОЩЬЮ ИНСТРУМЕНТАРИЯ ОПТИМИЗАТОРА БАЗ ЗНАНИЙ
Ульянов С.В., Нефёдов Н.Ю. - д.ф.-м.н., профессор Института САУ; аспирант
В статье приводится сравнение управления нечетких регуляторов двух типов управления – управления с помощью нечеткого ПИД-регулятора и нечеткого управления скользящего типа. Сравнение качества управления проведено с помощью моделирования управления неустойчивым динамическим объектом «каретка-маятник» с использованием инструментария оптимизатора баз знаний на мягких вычислений.

скачать ( размер: 1005 Кб, скачиваний: 144 )

ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ РОБОТОТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ
Керимов Т.А., Решетников А.Г., Николаева А.В., Повидало И.С., Ноздрачев А.В., Ульянов С.В. - аспирант; аспирант; аспирант; аспирант; аспирант; д.ф.-м.н., профессор Института САУ
В статье рассматриваются варианты взаимодействия трех робототехнических систем. В качестве объектов управления выступают: робот-бармен, тележка с манипулятором и робот – перевернутый маятник. Рассматривается вариант взаимодействия робота – перевернутого маятника с роботом-барменом, а также перевернутого маятника и тележки с манипулятором.

скачать ( размер: 1 MБ, скачиваний: 211 )

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ САМООРГАНИЗУЮЩИЕСЯ КОГНИТИВНЫЕ РЕГУЛЯТОРЫ. Ч. 2: МОДЕЛИ КОГНИТИВНЫХ ИНТЕРФЕЙСОВ «МОЗГ – УСТРОЙСТВО»
Бархатова И.А., Соколов И.А., Шмыков Г.Ю., Ульянов С.В. - аспирант; студент; студент; д.ф.-м.н., профессор Института САУ
Рассматриваются основные типы управляющих сигналов с коры головного мозга, методы регистрации и возможность их обработки на основе оптимизатора баз знаний на мягких вычислениях для формирования соответствующих баз знаний когнитивных регуляторов. Приведена схема когнитивного интерфейса «мозг – устройство» и примеры эффективного применения. Рассмотрена связь процессов проектирования когнитивных регуляторов с методами Kansei / Affective инженерии.

скачать ( размер: 2.7 MБ, скачиваний: 209 )

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ САМООРГАНИЗУЮЩИЕСЯ КОГНИТИВНЫЕ РЕГУЛЯТОРЫ. Ч. 3: ИНФОРМАЦИОННО-ТЕРМОДИНАМИЧЕСКИЙ ЗАКОН РАСПРЕДЕЛЕНИЯ КАЧЕСТВА И ОБОБЩЕННАЯ СТРУКТУРА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО КОГНИТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ
Бархатова И.А., Ульянов С.В. - аспирант; д.ф.-м.н., профессор Института САУ
Для гибридных когнитивных / интеллектуальных систем управления выведено информационно-термодинамическое уравнение оптимального распределения показателей качества управления (типа устойчивость, управляемость и робастность), на основе которого возможно спроектировать управляющую силу на объект управления согласно принципу минимальной потери полезного ресурса и требуемого минимума исходной информации для гарантированно-го достижения цели управления в условиях неопределенности. Рассматривается обобщенная структура когнитивной интеллектуальной системы управления. Основу обобщенной структуры составляют нечеткие и когнитивные регуляторы и введенное информационно-термодинамическое уравнение с применением квантового нечеткого вывода. Рассмотрена связь процессов проектирования когнитивных регуляторов с методами Kansei / Affective инженерии.

скачать ( размер: 2.1 MБ, скачиваний: 184 )

 
 
Государственный университет «Дубна»
© 2008-2020 Все права защищены
12+
г. Дубна, ул. Университетская, д.19, ауд. 1-312
7(496) 216-60-10
sanse@saudubna.ru