Интеллектуальное робастное управление динамически неустойчивым объектом управления на основе квантовых мягких вычислений
Боковая панель статьи
Основное содержимое статьи
Аннотация
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 модели. 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.
Скачивания
Информация о статье
Библиографические ссылки
Khan H. PID controller: Comparative analysis and design diverse realizations (Moving towards efficient control in robotics and industries). – Lambert Academic Publishing House, 2012.
Ульянов С.В., Литвинцева Л.В., Добрынин В.Н., Мишин А.А. Интеллектуальное робастное управление: технологии мягких вычислений. – М.: ВНИИгеосистем, 2011.
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 Intern. Conf. on System, Man and Cybernetics (SMC’2005). – Hawaii, USA. – Vol. 4.
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), UniversitadegliStudi di Milano. – 2005. – Vol. 78-86.
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: электрон. науч. журнал. – Дубна, 2012. – №1. – [Электронный ресурс]. URL: http://sanse.ru/download/118.
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: электрон. науч. журнал. – Дубна, 2013. – №1. – [Электронный ресурс]. URL: http://sanse.ru/download/154.
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: электрон. науч. журнал. – Дубна, 2013. – №1. – [Электронный ресурс]. URL: http://sanse.ru/download/155.