Интеллектуальное управление физическим динамически неустойчивым объектом «каретка-перевернутый маятник». Ч. 1: Технология мягких вычислений

Н. Ю. Нефёдов; А. Г. Решетников; С. В. Ульянов

PDF

Опубликован: сен 14, 2021

Ключевые слова:

управление неустойчивым объектом, интеллектуальное управление, верификация объекта управления, мягкие вычисления, оптимизатор баз знаний, система автоматического управления, нечеткая база знаний, пид-регулятор : control of unstable dynamic object, soft computing optimizer, intelligent control, verification of the control object, soft computing, pid-controller, automatic control system, fuzzy knowledge base

Н. Ю. Нефёдов

ГБОУ ВПО «Международный Университет природы, общества и человека «Дубна», Институт системного анализа и управления, Дубна

А. Г. Решетников

С. В. Ульянов

Аннотация

В статье рассматриваются методы интеллектуального управления различными способами (ПИД-регулятор, подбор коэффициентов в режиме онлайн с помощью генетического алгоритма, с помощью нечеткой базы знаний, созданной в оптимизаторе баз знаний) на макете объекта «каретка перевернутый маятник». Приведена схема сборки и список составляющих для макета.

Скачивания

Как цитировать

[1]

Нефёдов, Н.Ю., Решетников, А.Г. и Ульянов, С.В. 2021. Интеллектуальное управление физическим динамически неустойчивым объектом «каретка-перевернутый маятник». Ч. 1: Технология мягких вычислений. Системный анализ в науке и образовании. 3 (сен. 2021), 45–72.

Выпуск

№ 3 (2012): №3 (2012)

Раздел

Статьи

Библиографические ссылки

Terence T., Kalman Filter Made Easy, 2005.

Ульянов С.В., Литвинцева Л.В., Добрынин В.Н., Мишин А.А. Интеллектуальное робастное управление: технологии мягких вычислений. – М.: ВНИИгеосистем, 2011.

Караткевич С.Г., Литвинцева Л.В., Тятюшкина О.Ю., Григорьев П.Н., Решетников А. Г. Применение интеллектуального программного инструментария в проектировании баз знаний. Системный анализ в науке и образовании: электрон. науч. журнал. – 2010. – №1. − [Электронный ресурс]. URL: http://www.sanse.ru/archive/15. – 0421000111004.

Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)

Р. Ю. Капков, О. Ю. Тятюшкина, С. В. Ульянов, Модели квантового «сильного» вычислительного интеллекта и квантовых нейронных сетей глубокого обучения: платформа интеллектуального управления промышленными роботизированными социотехническими системами , Системный анализ в науке и образовании: № 3 (2024)
С. В. Ульянов, А. А. Мишин, А. А. Миногин, Информационная технология проектирования робастных баз знаний нечетких регуляторов. Ч. 3: Квантовый нечёткий вывод и квантовая информация , Системный анализ в науке и образовании: № 3 (2010): №3 (2010)
С. В. Ульянов, Мобильные интеллектуальные системы с роботами вертикального перемещения , Системный анализ в науке и образовании: № 2 (2011): №2 (2011)
С. В. Ульянов, Модели квантовых релятивистских объектов управления и компьютерные информационные нанотехнологии , Системный анализ в науке и образовании: № 1 (2012): №1 (2012)
С. В. Ульянов, Технология применения квантовых и дробных вычислений совместно с инструментарием MatLab для проектирования интеллектуальных робастных систем управления , Системный анализ в науке и образовании: № 4 (2011): №4 (2011)
А. Г. Решетников, С. В. Ульянов, К. С. Шоланов, Робастное интеллектуальное управление физическим динамически неустойчивым объектом "каретка – перевернутый маятник". Ч. 2: технологии квантовых вычислений , Системный анализ в науке и образовании: № 1 (2013): №1 (2013)
С. В. Ульянов, В. А. Албу, И. А. Бархатова, А. Г. Решетников, Квантовая релятивистская информатика. Ч. 3: применение решений квантовых волновых уравнений в квантовой информатике , Системный анализ в науке и образовании: № 4 (2013): №4 (2013)
Т. А. Керимов, А. Г. Решетников, С. В. Ульянов, Технология дистанционного проектирования робастного интеллектуального управления автономным роботом. Ч. 1: применение оптимизатора баз знаний на мягких вычислениях , Системный анализ в науке и образовании: № 1 (2013): №1 (2013)
О. В. Иванцова, В. В. Кореньков, О. Ю. Тятюшкина, С. В. Ульянов, T. Фукуда, Квантовое превосходство в сквозных интеллектуальных ИТ. Ч. 3: Квантовая программная инженерия – квантовые алгоритмы приближенной аппроксимации на малых квантовых процессорах , Системный анализ в науке и образовании: № 2 (2020): №2 (2020)
С. В. Ульянов, Синергизм информации в интеллектуальном управлении и принцип компенсации неполноты извлекаемых знаний. Ч. 1: парадоксы логики адекватности физических моделей в проблеме Вундгейлера , Системный анализ в науке и образовании: № 1 (2013): №1 (2013)

<< < 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 > >>

Боковая панель статьи

Основное содержимое статьи

Аннотация

Скачивания

Информация о статье

Библиографические ссылки

Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)