Робастное интеллектуальное управление физическим динамически неустойчивым объектом "каретка – перевернутый маятник". Ч. 2: технологии квантовых вычислений
Боковая панель статьи
Основное содержимое статьи
Аннотация
В статье рассматривается технология проектирования интеллектуальной системы управления на основе квантового нечеткого вывода. Проводится сравнение результатов моделирования и физического эксперимента Использование разработанной методологии проектирования основано на самоорганизации знаний и приводит к повышению уровня робастности интеллектуальных систем управления в непредвиденных ситуациях.
Скачивания
Информация о статье
Библиографические ссылки
Li Y., Ang K.H., Chong G.C.Y. Patents, software and hardware for PID control: an overview and analysis of the current art // IEEE Control Syst. Mag. – 2006. – Vol. 26. – № 1. – Pp. 42-54.
Ulyanov S. Engineering management in the field of high IT of fuzzy control system’s design: Methods of intellectual property protection and business models of intelligent control systems // Proc. of the 7th ICAFS. – Siegen, 2006. – Pp. 218-239.
Khan H. PID controller: Comparative analysis and design diverse realizations (Moving towards efficient control in robotics and industries). – Lambert Academic Publishing House, 2012.
Litvintseva L. V., Ulyanov S.S., Takahashi K. et all. Intelligent robust control design based on new types of computation. Pt 1. New soft computing technology of KB-design of smart control simulation for non-linear dynamic system. – Milan: Note del Polo (Ricerca), Universita degli Studi di Milano. – 2004. – Vol. 60.
Ульянов С.В., Литвинцева Л.В., Добрынин В.Н., Мишин А.А. Интеллектуальное робастное управление: технологии мягких вычислений. – М.: ВНИИгеосистем, 2011.
Ulyanov S.V. System for intelligent control based on soft computing. – US Patent US 6,415,272 B1. Filed – Oct. 1998. – Date of patent. – Jul. 2, 2002.
Litvintseva L.V., Ulyanov S.V. et all. Soft computing optimizer for intelligent control system design: the structure and applications // J. Systemics, Cybernetics and Informatics (USA). – 2003. – Vol. 1. – № 5.
Ulyanov S.V., Litvintseva L.V. Design of self-organized intelligent control system based on quantum fuzzy inference: Intelligent system of systems engineering approach // Proc/ of IEEE Internat. Conf. on System, Man and Cybernetics (SMC’2005). – Hawaii, USA, 2005. – Vol. 4.
Ulyanov S.V., Litvintseva L.V., Ulyanov S.S. et all. Self – organization principle and robust wise control design based on quantum fuzzy inference // Proc. Of Internal. Conf. ICSCCW’2005. – Antalya Turkey, 2005.
Litvintseva L. V., Ulyanov S.S., Takahashi K. et all. Design of self-organized robust wise control system based on quantum fuzzy inference // Proc. Of World Automation Congress (WAC’2006): Soft computing with Industrial Application (ISSCI’2006).- Budapest, Hungary. – 2006. – Vol. 5.
Ulyanov S.V., Litvintseva L.V., Ulyanov S.S. et all. Quantum information and quantum computational intelligence: Backgrounds and applied toolkit of information design technologies. – Milan: Note del Polo (Ricerca), Universita degli Studi di Milano. – 2005. – Vol. 78-86.
Ulyanov S.V. Self-organization of robust intelligent controller using quantum fuzzy inference // Proc. of IEEE Intern. Conference ISKE’2008 (3 rd Intern. Conf. on Intelligent System and Knowledge Engineering), Xiamen, China, 2008. – Vol. 1. – Pp. 726-732.
Ulyanov S.V. Self-organized intelligent robust control based on quantum fuzzy inference. – Recent Advances in Robust Control – Novel Approaches and Design Methods / A. Mueller (Ed.), Ch. 9, In Tech, 2011. – Pp. 187-220.
Ульянов С.В., Сорокин С.В., Литвинцева Л.В. Оптимизатор баз знаний на основе квантовых вычислений для проектирования самоорганизующихся нечетких регуляторов: программный инструментарий // Системный анализ в науке и образовании: сетевое научное издание. – 2012. – №1. – [Электронный ресурс]. URL: http://www.sanse.ru/archive/23. – 0421200111006.
Ghisi F., Ulyanov S.V. The information role of entanglement and interference in Shor quantum algorithm gate dynamics // J. Modern Optics. – 2000. – Vol. 47. – № 12.
Петров Б.Н., Уланов Г.М., Ульянов С.В. и др. Проблемы управления релятивистскими и квантовыми динамическими системами. – М.: Наука, 1982.
Гольденблат И.И., Ульянов С.В. Введение в теорию относительности и её приложения к новой технике. – М.: Физматгиз, 1979.
Ulyanov S.V., Kurawaki I., Panfilov S.A. et all. Information analysis of quantum gates for simulation of quantum algorithms on classical computers // Proceedings of Intern. Conf. on Quantum Communication, Measurements and Computing (QCM&C’2000). – Capri. Italy, 2000. Kluwer Acad./Plenum Publ. – 2001. – Pp. 207-214.
Zurek W.H. Probabilities from entanglement, Born’s rule 2 pk k from envariance // Phys. Review. – 2005. – Vol. A71. – № 5.
Решетников А.Г., Ульянов С.В. Метод извлечения знаний из физически измеряемого сигнала обучения: проектирование баз знаний нечеткого регулятора // Системный анализ в науке и образовании: сетевое научное издание. – 2013. – №1. – [Электронный ресурс]. URL: http://www.sanse.ru/archive/27.
Васильев С.Н., Жерлов А.К., Федосов Е.А. и др. Интеллектное управление динамическими системами. – М.: Физматгиз, 2000.
Лебедев Г.Н. Интеллектуальные системы управления и их обучение с помощью методов оптимизации (Учебное пособие). – М.: МАИ, 2002.
Усков А.А., Круглов В.В. Интеллектуальные системы управления на основе методов нечеткой логики. – Смоленск: Смол. Город. Типография, 2003.
Макаров И. М., Лохин В. М., Манько С. В. и др. Искусственный интеллект и интеллектуальные системы управления. – М.: Наука, 2006.
Гостев В.И. Нечеткие регуляторы в системах автоматического управления. – Киев: Радиоiматор, 2008.
Жданов А.А. Автономный искусственный интеллект. – БИНОМлаборат. знаний, 2008.
Афанасьев В.Н. Динамические системы управления с неполной информацией. – М., 2007.
Васильев В.И., Ильясов Б.Г. Интеллектуальные системы управления. Теория и практика. – М.: Радиотехника, 2009.
Васильев С.Н. (ред.) Интеллектуальные системы управления – М.: Машиностроение, 2010.
Ponce-Cruz P., Ramirez-Figueroa F.D. Intelligent control systems with Lab VIEW™. –Berlin: Springer Verlag, 2010.
Wen Y. (Ed.). Recent advances in intelligent control systems. – Springer Verlag, 2009.
Szederkényi G., Lakner R., Gerzson M. Intelligent control systems: An introduction with examples. – Kluwer Acad. Publ., 2002.
Behera L., Kar I. Intelligent systems and control principles and applications. – Oxford University Press, 2010.
Nanayakara T., Jamshidi M., Sahin F. Intelligent control systems with an introduction to system of systems engineering. – CRC Press, 2009.
Shin Y.C., Xu Ch. Intelligent systems: Modeling, optimization, and control (Automation and Control Engineering). – CRC Press, 2008.
Zdenko K, Bogdan S. Fuzzy controller design: Theory and applications. – CRC Press, 2006.
Reznik L. Fuzzy controller’s handbook: How to design them, How they work. – Newnes, 1997.
Kai M. Fuzzy control: fundamentals, stability and design of fuzzy controllers. – Springer, 2006.
Feng G. Analysis and synthesis of fuzzy control systems: A model-based approach. – CRC Press, 2010.