Системы управления с динамическим выбором структуры, нечеткой логикой и нейросетевыми моделями

Читать фрагмент

книга

Системы управления с динамическим выбором структуры, нечеткой логикой и нейросетевыми моделями

В книге рассмотрены вопросы структурно-параметрического синтеза систем автоматического управления (САУ) интервальными объектами, математическую основу которых составляет метод гарантирующего управления и максимальная степень устойчивости, а также алгоритмы аппроксимирующего управления для широкого спектра нелинейных характеристик и алгоритмы, полученные на базе нечеткой логики и нейронных сетей. При этом особое внимание сосредоточено на особенностях применения метода к синтезу САУ с запаздыванием различных классов, как одноконтурных, так и каскадных. Приведены примеры синтеза САУ промышленными объектами, имеющих адаптивные и робастные свойства и реализующих интеллектуальные методы.Адресована научным работникам и инженерам при проектировании САУ сложными динамическими объектами и технологическими процессами, а также аспирантам специальностей 05.13.06 – Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами и 05.13.01 – Системный анализ, управление и обработка информации.

Форматы: PDF

Издательство: Северо-Кавказский Федеральный университет (СКФУ)

Год: 2014

Место издания: Ставрополь

ISBN: 978-5-88648-902-6

Страниц: 248

Артикул: 41946

Электронная книга

496 ₽

Купить и скачать

Содержание

Содержание книги "Системы управления с динамическим выбором структуры, нечеткой логикой и нейросетевыми моделями "

ВВЕДЕНИЕ

Глава 1. АНАЛИЗ ОБЛАСТИ ПРИМЕНЕНИЯ И МЕТОДОВ ИССЛЕДОВАНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ДИНАМИЧЕСКИМИ ОБЪЕКТАМИ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ

1.1. Анализ проблемы учета факторов неопределенности информации, характерных для управления сложными динамическими системами

1.2. Анализ методов синтеза систем управления динамическими объектами с параметрической неопределенностью

1.3. Анализ методов исследования нейросетевых систем управления динамическими объектами

1.4. Анализ методов и алгоритмов решения задач управления на базе нечеткой логики

Глава 2. МЕТОДЫ СИНТЕЗА РОБАСТНЫХ ЛИНЕЙНЫХ ТИПОВЫХ РЕГУЛЯТОРОВ С ПОМОЩЬЮ ИНТЕРВАЛЬНЫХ ДИНАМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ОБЪЕКТОВ С ЗАПАЗДЫВАНИЕМ

2.1. Интервальная динамическая модель многопараметрического объекта для синтеза робастной системы управления

2.2. Синтез и анализ робастной системы управления нестационарным объектом с запаздыванием на основе минимаксного подхода и критерия максимальной степени устойчивости

2.3. Методика параметрического синтеза робастных ПИД-регуляторов с использованием интервальной модели объекта с запаздыванием

2.4. Методы улучшения характеристик типовых промышленных регуляторов

2.5. Синтез системы управления с адаптивным ПИД-регулятором с использованием интервальной модели объекта с запаздыванием

Глава 3. МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ПОСТРОЕНИЯ НЕЙРОСЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ РОБАСТНЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ДИНАМИЧЕСКИМИ ОБЪЕКТАМИ С ЗАПАЗДЫВАНИЕМ

3.1. Анализ типов и структур систем с нейросетевыми моделями для робастного управления динамическими объектами

3.2. Сравнительный анализ алгоритмов обучения нейросетевой модели сложной динамической системы

3.3. Алгоритм определения структуры нейросетевой модели динамического объекта при наличии скрытых слоев

3.4. Оценка влияния параметров нейронной сети на качество переходного процесса в САУ на основе ортогонализации столбцов матрицы активно-пассивного эксперимента

Глава 4. МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ СТРУКТУРНО-ПАРАМЕТРИЧЕСКОГО СИНТЕЗА САУ С ДИНАМИЧЕСКИМ ВЫБОРОМ АЛГОРИТМОВ УПРАВЛЕНИЯ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ

4.1. Метод и алгоритм структурно-параметрического синтеза робастной интервальной системы с избирательным управлением

4.2. Структурно-параметрический синтез робастных САУ с динамическим выбором нелинейных алгоритмов управления

4.3 Метод и алгоритм структурно-параметрического синтеза робастной многомодульной нейросетевой системы управления с переменной структурой

Глава 5. ПОСТРОЕНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ САУ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЧЕТКИХ И НЕЙРОСЕТЕВЫХ РЕГУЛЯТОРОВ

5.1. Синтез адаптивной системы с аппроксимирующим управлением на основе нечеткой логики

5.2. Синтез и анализ каскадной САУ с использованием нечетких модифицированных нелинейных регуляторов

5.3. Построение каскадной САУ с использованием нейросетевых регуляторов в основном контуре системы

5.4. Исследование каскадной САУ с нейросетевыми регуляторами во внешнем и внутреннем контуре

5.5. Синтез нейро-нечеткой системы управления процессом непрерывной стерилизации

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

ИСПОЛЬЗОВАННЫЕ ИСТОЧНИКИ

Отрывок из книги

24 ству, просто терялась – было непонятно, как ее использовать в фор-мальных схемах анализа альтернатив. Теоретические же основания данного подхода вполне точны и строги в математическом смысле и не являются сами по себе источником неопределенности. В каждом конкретном случае степень точности решения может быть согласова-на с требованиями задачи и точностью имеющихся данных. Подобная гибкость составляет одну из важных черт рассматриваемого метода. Построение моделей в рамках нечеткого подхода позволяет сравни-вать модели и придавать точный смысл таким понятиям как «значи-мый» и «пренебрежимый». Появляется возможность формализации неточных знаний о предметной области, внесения в модель сведений о неполноте информации. С помощью применения аппарата нечетких множеств удается добиться робастности алгоритмов, т.е. их нечув-ствительности к малым отклонениям от предположений (например, о нестационарности режима). Основные преимущества применения нечеткой логики для реше-ния задач управления по сравнению с традиционными подходами теории автоматического управления состоят в следующем:  значительное повышение быстродействия процессов управле-ния при использовании нечетких контроллеров;  возможность создания систем управления для объектов, алго-ритмы функционирования которых трудно формализуемы методами традиционной математики;  возможность синтеза адаптивных регуляторов на базе класси-ческих регуляторов (П-, ПИ-, ПД-, ПИД);  повышение точности алгоритмов фильтрации случайных по-мех при обработке информации от датчиков;  снижение вероятностей ошибочных решений при функциони-ровании управляющих алгоритмов, что позволяет увеличить срок службы технологического оборудования. Применение традиционной нечеткой логики в современных си-стемах может быть ограниченно следующими факторами:  как правило, сложная система управления имеет большее ко-личество входов, чем самое з...

Внимание!
При обнаружении неточностей или ошибок в описании книги "Системы управления с динамическим выбором структуры, нечеткой логикой и нейросетевыми моделями (автор Елена Лубенцова)", просим Вас отправить сообщение на почту help@directmedia.ru. Благодарим!

Системы управления с динамическим выбором структуры, нечеткой логикой и нейросетевыми моделями

Содержание

Отрывок из книги

Лубенцова Е. В. другие книги автора