Д.С. Андрашитов – к.т.н., доцент,

Московский университет им. С.Ю. Витте

E-mail: dima-andrahitov@rambler.ru

А.А. Костоглотов – д.т.н., профессор, заведующий кафедрой, Ростовский государственный университет путей сообщения

E-mail: kostoglotov@aaanet.ru

С.В. Лазаренко – к.т.н., доцент, заведующий кафедрой

Ростовский государственный университет путей сообщения E-mail: rh3311@mail.ru

Постановка проблемы. Рассматривается область фазового пространства с нечеткими границами, в которой динамика управляемой системы задана TS-моделью типа MISO с базой правил с точностью до функций каждого из заключений продукционных правил. В отличие от известных решений, в работе предлагается в каждом из заключений продукционных правил в качестве функций использовать управления, синтезированные на основе условия максимума функции обобщенной мощности. В таком случае обеспечение различных режимов функционирования требует построения соответствующего множества гиперповерхностей переключения, вид которых определяется синтезирующей функцией. Цель. Разработать метод синтеза интеллектуальных управлений на основе анализа поведения динамических мер на гиперповерхности переключения в области фазового пространства с нечеткими границами.

Результаты. Синтезировано новое нечеткое управление на основе разработанного метода.

Практическая значимость. Проведенное математическое моделирование показало, что синтезированное нечеткое управление в сравнении с построенными на основе условия максимума функции обобщенной мощности кусочнопостоянным и кусочно-непрерывным управлениями обеспечивает выигрыш по времени переходного процесса и затратам на управление.

Андрашитов Д.С., Костоглотов А.А., Лазаренко С.В. Метод синтеза интеллектуальных управлений на основе анализа поведения динамических мер на гиперповерхности переключения в областях фазового пространства с нечеткими границами. Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2020. Т. 22. № 1. С. 46–54. DOI: 10.18127/j19998554-202001-05.

1. Hung L.-C., Chung H.-Y. Decoupled sliding-mode with fuzzy-neural network controller for nonlinear systems // International Journal of Approximate Reasoning. 2007. № 46. P. 74 – 96.
2. Васильев С.Н., Кудинов Ю.И., Пащенко Ф.Ф., Дургарян И.С., Келина А.Ю., Кудинов И.Ю., Пащенко А.Ф. Интеллектуальные системы управления и нечеткие регуляторы. Часть II. Обучаемые нечеткие регуляторы, нечеткие ПИД-регуляторы // Датчики и системы. 2017. Т. 211. № 3. С. 3–12.
3. Костоглотов А.А., Костоглотов А.И., Лазаренко С.В. Синтез оптимальных по быстродействию систем на основе объединенного принципа максимума // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2007. Т. 5. № 12. С. 34 – 40.
4. Костоглотов А.А., Костоглотов А.И., Лазаренко С.В., Шевцова Л.А. Синтез оптимального управления на основе объединенного принципа максимума // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Серия: Технические науки. 2010. Т. 154. № 2. С. 31 –37.
5. Andrashitov D.S., Kostoglotov A.A., Derabkin I.V., Pugachev I.V. Synthesizing the algorithms for controlling the intellectual suspension of a vehicle using combined-maximum principle// International Conference on Computer, Mechatronics and Electronic Engineering. 2016. P. 1 – 5.
6. Kuznetsov A.A., Kostoglotov A.A., Derabkin I.V., Pugachev I.V. Adaptation of discrete estimation algorithms according state model and shaping noise parameters based on the combined maximum principle// IEEE East-West Design & Test Symposium (EWDTS). 2016. P. 310 – 314.
7. Костоглотов А.А., Лазаренко С.В., Лященко З.В. Синтез управления с адаптацией к неконтролируемым воздействиям в неустойчивом состоянии // Вестник Ростовского государственного университета путей сообщения. 2016. T. 61. № 1. С. 66 – 71.
8. Дерябкин И.В., Костоглотов А.А., Лазаренко С.В., Лященко З.В., Манаенкова О.Н. Синтез адаптивных многорежимных регуляторов на основе комбинированного управления объединенного принципа максимума // Вестник Ростовского государственного университета путей сообщения. 2016. Т. 63. № 3. С. 124 – 132.
9. Kostoglotov A.A., Lazarenko S.V., Nikitin I.A. Synthesis of Intelligent Fuzzy Control in the Space of Bounded PiecewiseContinuous Functions Based on the Combined Maximum Principle // MATEC Web of Conferences 226, 04031, 2018. 7p.
10. Агапов А.А., Костоглотов А.А., Лазаренко С.В., Лященко З.В., Лященко А.М. Анализ и синтез нелинейных многорежимных законов управления с использованием объединенного принципа максимума // Вестник Ростовского государственного университета путей сообщения. 2019. Т. 73. № 1. С. 119 –125.
11. Пегат А. Нечеткое моделирование и управление: пер. с англ. Изд. 2–е. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2013. 798 с.
12. Лурье А.И. Аналитическая механика. М.: ГИФМЛ, 1961. 824 с.
13. Маркеев А.П. Теоретическая механика. М.: Наука, 1990. 416 с.
14. Музыченко Н.Ю. Синтез оптимального линейного измерителя при наблюдениях на фоне коррелированных шумов на базе нечетко-логических алгоритмов // Радиотехника и электроника. 2014. № 6. С. 1–4.
15. Ананьевский И.М., Решмин С.А. Непрерывное управление механической системой на основе метода декомпозиции // Известия РАН. Теория и системы управления. 2014. № 4. С. 3–17.
16. Андрашитов Д.С. Синтез рекуррентных алгоритмов параметрической идентификации на базе вариационных принципов// Образовательные ресурсы и технологии. 2017. Т. 20. № 3. С. 48-54.
17. Андрашитов Д.С., Шамраева В.В. Способ идентификации параметров модели аналоговых информационных сообщений // Образовательные ресурсы и технологии. 2019. Т. 26. № 1. С. 55-63