Интеллектуальное робастное управление динамически неустойчивым объектом. Ч. 2: технологии квантовых вычислений
Боковая панель статьи
Основное содержимое статьи
Аннотация
В работе рассматривается технология проектирования интеллектуальной системы управления на основе квантового нечеткого вывода. Программно-аппаратная реализация квантового нечеткого вывода осуществляется на основе двух нечетких регуляторов, рассмотренных в первой части статьи. Проводится сравнение результатов физического эксперимента ПИД-регулятора, нечетких регуляторов и квантовых нечетких регуляторов с различными типами квантовых и классических корреляций. Настройка квантовых регуляторов производится при помощи удаленного соединения с объекта управления в реальном времени
Скачивания
Информация о статье
Библиографические ссылки
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., Kurawaki I., Yazenin A.V. 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. KluwerAcad. PlenumPubl. – 2001. – Pp. 207-214.
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.
Решетников А.Г., Ульянов С.В., Шоланов К.С. Робастное интеллектуальное управление физическим динамически неустойчивым объектом «каретка-перевернутый маятник». Ч. 2: Технологии квантовых вычислений // Системный анализ в науке и образовании: сетевое научное издание. –
– № 1. – [Электронный ресурс]. URL: http:/www.sanse.ru/archive/27.
Гольденблат И.И., Ульянов С.В. Введение в теорию относительности и еѐ приложения к новой технике. – М.: Физматгиз, 1979.
Петров Б.Н., Уланов Г.М., Ульянов С.В. и др. Проблемы управления релятивистскими и квантовыми динамическими системами. – М.: Наука, 1982.
Zurek W.H. Probabilities from entanglement, Born’s rule 2 k k p from envariance // Phys. Review. – 2005. – Vol. A71. – № 5.
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. – P. 42-54.
Khan H. PID controller: Comparative analysis and design diverse realizations (Moving towards efficient control in robotics and industries). – Lambert Academic Publishing House, 2012.
Choi D., Oh J.-H. Human-friendly motion control of a wheeled inverted pendulum by reducedorderdisturbance observer // IEEE International Conference on Robotics and Automation Pasadena, CA, USA, May 19-23, 2008. – Pp. 2521-2526.
Nawawi S. W., Ahmad M. N. and Osman J. H. S., Real-time control system for a two-wheeled inverted pendulum mobile – robot // Advanced Knowledge Application in Practice / I. Fuerstner (Ed). – InTech, 2010. – Pp. 299-312.
Gocmen A. Design of two wheeled electric vehicle. – Master Sci. Thesis. – AtilimUniversity, Temmuz.– 2011.
Moghaddas M., RezaDastranj M., Changizi N., and Khoori N., Design of Optimal PID Controller for Inverted Pendulum Using Genetic Algorithm // International Journal of Innovation, Management and Technology. – August 2012. – Vol. 3. – № 4.
Kumar P., Mehrotra O.N., Mahto J., Tuning of PID controller of inverted pendulum using genetic algorithm // International Journal of Research in Engineering and Technology. – 2012. – Vol_01_Iss_03. – [Электронный ресурс]. URL: http://ijret.org/volumes/2012_11_Vol_01_Iss_03/P2012_01_03_029.pdf.