Нечеткие модели интеллектуальных промышленных регуляторов и систем управления. Научно-организационные, техникоэкономические и прикладные аспекты
Боковая панель статьи
Основное содержимое статьи
Аннотация
Отмечается повышенное внимание ученых многих стран к исследованиям в области разработок ителлектуальных автоматических управляющих систем на основе нечетких моделей регуляторов. Подчеркивается увеличение спроса на такие системы в промышленности и в быту, рост капиталовложений в исследование и разработку опытных и коммерческих образцов указанных систем. Приведены сведения по технико экономическим и научно-организационным вопросам разработки моделей нечетких регуляторов и систем управления, конкретные примеры их построения и реализации.
Скачивания
Информация о статье
Библиографические ссылки
Красовский А. А. Проблемы физической теории управления // А и Т, 1990. – № 11.
Ульянов С. В. Нечеткие модели интеллектуальных промышленных систем управления: теоретические и прикладные аспекты // Изв. АН СССР. Техн. Кибернетика, 1991. – № 3.
Nishikawa Т. Fuzzy theory: The science of human intuition // Jap. Comput. Quart, 1989. – № 79.
Ульянов С. В. Научно-организационные и коммерческие аспекты разработки промышленных нечетких регуляторов и интеллектуальных САУ // Новости искусств, интеллекта, 1992. – № 2.
Петров Б. И., Уланов Г. М., Ульянов С. В. Теория моделей в процессах управления. – М.: Наука, 1978.
Аверкин А. Н.., Батыршин И. 3., Блишун А. Ф. и др. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под ред. Д. А. Поспелова. – М.: Наука, 1986.
Алиев Р. А., Абдикеев Н. М., Шахназаров М. М. Производственные системы с искусственным интеллектом.– М.: Радио и связь, 1990.
Алиев Р. А., Захарова Э. Г., Ульянов С. В. Нечеткие регуляторы и интеллектуальные промышленные системы управления//Итоги науки и техники. Сер. Техн. кибернетика. – М.: ВИНИТИ АН СССР, 1991. – Т. 32. Техническая кибернетика. – № 5
Mamdani E. H., Assilian S. An experiment in linguistic synthesis with a fuzzy logic controller // Int. J. Man Mach. Studies, 1975. – Vol. 7. – № 1.
Лунина H. В., Слепченко A H, Ульянов С. В. и др. Гибридная экспертная система с глубинным представлением знаний для проектирования и диагностики биотехнических изделий // Изв. АН СССР. Техн. Кибернетика, 1991. – № 5.
Поспелов Д. А. (Ред.) Справочник по искусственному интеллекту. – М.: Радио и связь, 1990. – Т. 2.
Tzafestas S., Papanikolopolos N. P. Incremental fuzzy expert PID control // IEEE Trans. Industr. Electr, 1990. – Vol. 37. – № 5.
Batur C., Kasparin'V. Model based fuzzy control // Math. and Comput. Modell, 1991. – Vol. 15. – № 12.
Koszy L.Т., Hirota J.C., Ozawa I.С. Knowledge representation and accumulation by fuzzy flip-flops // Fuzzy Sets and Systems, 1991. – Vol. 39.
Догу М. Обзор инструментальных средств на нечеткой логике // Дэнси Гидзюцу, 1991. – Т. 33. № 1.
Katayama R., Kalitani Y., Matsumoto K. Development support system for products using fuzzy logic // Sanyo Techn. Rev, 1991. – Vol. 23. – № 2.
Daley S., Gill К F. Comparison of a fuzzy logic controller with a P + D control law // Trans, of the ASME, 1989. – Vol. 111. – №2.
Yasunobu S., Miyamoto S. Automatic train operation system by predictive fuzzy control / Zlndust. Applicat. of Fuziy Control. Ed. by M. Sugeno. Noth Holland: Elsevier Sci. Publ., 1985.
Усков А. А., Кузьмин А. В. Интеллектуальные технологии управления. Искусственные нейронные сети и нечеткая логика. – М.: Горячая Линия – Телеком, 2004.
Леоненков А. В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. – СПб.: БХВ Петербурr, 2005.
Гостев В. И. Проектирование нечетких регуляторов для систем автоматического управления. – СПб.: БХВ Петербурr, 2011.
Пегат А. Нечеткое моделирование и управление. – М.: Бином. Лаборатория знаний, 2009.
Гитман М.Б., Столбов В.Ю., Гилязов Р.Л. Управление социально-техническими системами с учетом нечетких предпочтений. – М.: ЛЕНАНД, 2011.
Евменов В.П. Интеллектуальные системы управления. – М.: Либроком, 2009.