Нечеткий регулятор со скользящим режимом на основе мягких вычислений: сравнение с инструментарием FIS и ANFIS

Боковая панель статьи

PDF
Опубликован: сен 14, 2021
Ключевые слова:
интеллектуальные системы управления, робастность, мягкие вычисления, база знаний, скользящий режим управления, нечеткая логика intelligent control systems, robustness, soft computing, knowledge base, sliding mode control, fuzzy logic

Основное содержимое статьи

Н. Ю. Нефёдов
ГБОУ ВПО «Международный Университет природы, общества и человека «Дубна», Институт системного анализа и управления
С. В. Ульянов
ГБОУ ВПО «Международный Университет природы, общества и человека «Дубна», Институт системного анализа и управления

Аннотация

В статье проводится исследование управления со скользящим режимом для неустойчивой динамической системы каретка-маятник с использованием инструментария оптимизатора баз знаний на основе мягких вычислениях. Рассматривается сравнение качества баз знаний, созданных с помощью эксперта и интеллектуальных систем управления: оптимизатора баз знаний и инструментария МАТЛАБ FIS и ANFIS на основе моделирования управления неустойчивого динамического объекта.

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.

Информация о статье

Как цитировать
[1]
Нефёдов, Н.Ю. и Ульянов, С.В. 2021. Нечеткий регулятор со скользящим режимом на основе мягких вычислений: сравнение с инструментарием FIS и ANFIS. Системный анализ в науке и образовании. 1 (сен. 2021), 193–210.
Выпуск
№ 1 (2013): №1 (2013)
Раздел
Статьи

Библиографические ссылки

Utkin V. I. First Stage of VSS: people and events. Lecture Notes in Control and Information Science // X. Yu and J.-X. Xu, Eds. - London, U.K.: Springer-Verlag, 2002. - Vol. 274. - Pp. 1-33.

Utkin V. I. Sliding Modes and Their Application in Variable Structure Systems. - Moscow, Russia: Mir Publishers, 1978.

Young K. D., Utkin V. I., and Ozguner U. A control engineer's guide to sliding mode control // IEEE Trans. Control Syst. Technol. - 1999. - Vol. 7. - №3. - Pp. 328-342.

Slotine J. J. and Li W. Applied Nonlinear Control. Englewood Cliffs. - NJ: Prentice-Hall, 1991.

Bondarev A. G., Bondarev S. A., Kostylyeva N. Y., and Utkin V. I. Sliding modes in systems with asymptotic state observers. // Autom. Remote Control. - 1985. - Vol. 46. - №5. - Pp. 679-684.

Emelyanov S. V., Korovin S. K., Levantovsky A. and Levant A. Higher order sliding modes in the binary control systems. - Soviet Phys., Doklady. - 1986. - Vol. 31. - Pp. 291-293.

Bartolini G., Fridman L., Pisano A., Usai E. (Eds), Modern sliding mode control theory: New perspectives and applications. - Springer Verlag, 2008.

Литвинцева Л. В., Ульянов С. В., Ульянов С. С. Построение робастных баз знаний нечётких регуляторов для интеллектуального управления существенно нелинейными динамическими системами. Ч. II // Изв. РАН. - ТиСУ, 2006. - № 5.

Yau H. T., Kuo C. L., Fuzzy sliding mode control for a class of chaos synchronization with uncertainties, Int. J. Nonl. Sci. Num. Simul. - 2006. - Vol. 7. - Pp. 333-338.

Shieh M. Switching-type fuzzy sliding mode control of a cart-pole system. - Mechatronics, 2000. - Vol. 10.

Fuzzy Logic Toolbox™ User's Guide R2012b. - The MathWorks, Inc. - 1995-2012.

Jang J.S. Neuro-Fuzzy and Soft Computing - Prentice Hall. - 1997. - Pp. 335-368.