УДК 004.896
МЕТОД ГИБРИДНОГО УПРАВЛЕНИЯ В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМАХ НА ОСНОВЕ ПИД И ПИД-FUZZY-РЕГУЛЯТОРОВ
В. В. Игнатьев, к.т.н., начальник отдела научно-информационного сопровождения проектов научно-конструкторского бюро моделирующих и управляющих систем Южного федерального университета; Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
О. Б. Спиридонов, к.т.н., директор научно-конструкторского бюро моделирующих и управляющих систем Южного федерального университета; Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
В. М. Курейчик, д.т.н., профессор кафедры систем автоматизированного проектирования Южного федерального университета; Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
А. В. Ковалев, д.т.н., доцент, руководитель Инжинирингового центра приборостроения радио и микроэлектроники Южного федерального университета; Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
А. С. Игнатьева, аспирант кафедры систем автоматизированного проектирования Южного федерального университета; Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
Целью работы является разработка метода гибридного управления на основе ПИД- и ПИД-FUZZY-регуляторов, что позволяет соединять формализуемые и неформализуемые знания при проектировании современных автоматизированных и автоматических систем управления технологическим процессом. Для достижения цели работы разработан подход к управлению техническим объектом с помощью адаптивной системы нейро-нечеткого вывода. Основными управляющими элементами разработанной адаптивной системы нейро-нечеткого вывода являются ПИД- и ПИД-FUZZY-регуляторы и построенные на их основе классическая и нечеткая модели управления. Взаимодействие двух моделей обеспечивается разработанной гибридной системой управления. В результате взаимодействия двух моделей база правил нечеткого регулятора формируется автоматически на основе знаний об объекте, полученных при его управлении с помощью классического регулятора, что позволяет полностью исключить участие эксперта при проектировании и настройке параметров нечеткого регулятора. В разработанной адаптивной системе нейро-нечеткого вывода сигналы отклонения, дифференциала отклонения и управления в классической модели используются в качестве данных для построения гибридной сети. Сигналы отклонения и управления в нечеткой модели с уже сформированными автоматически правилами нечеткого вывода используются в качестве данных для проверки построенной гибридной сети с целью выявления факта ее переобучения. Таким образом, применение метода гибридного управления на основе адаптивной системы нейро-нечеткого вывода с применением ПИД- и ПИД-FUZZY-регуляторов позволяет обеспечивать эффективное управление техническим объектом в условиях неопределенности.
Ключевые слова: синтез автоматизация, управление, гибридные системы, адаптивная система, ПИД-регулятор, FUZZY-регулятор, база нечетких правил, нейро-нечеткий вывод, обучение.