Применение технологии проектирования интеллектуальных систем управления на основе мягких вычислений (на примере перевернутого маятника)
Боковая панель статьи
Основное содержимое статьи
Аннотация
В статье рассматриваются методы и возможности проектирования баз знаний на основе моделей интеллектуальной системы управления в автономном и дистанционно управляемом режимах (по кабелю и Wi-Fi) на примере физического динамически неустойчивого объекта типа «каретка – перевернутый маятник» (типовой Benchmark). Особенностью работы является разработка методологии интеллектуального управления с математической моделью слабоструктурированного объекта управления и без нее. Обучающий сигнал проектируется как с помощью математической модели в режиме off line, так и в режиме on line непосредственно с физического объекта управления с применением программного инструментария «оптимизатор баз знаний». Приводится сравнение систем управления на основе ПИД-регулятора и нечетких регуляторов в трех режимах. Показана возможность эффективной дистанционной настройки нечеткого регулятора без математической модели объекта управления.
Скачивания
Информация о статье
Библиографические ссылки
Ульянов С.В., Литвинцева Л.В., Добрынин В.Н., Мишин А.А. Интеллектуальное робастное управление: технологии мягких вычислений. – М.: ВНИИгеосистем, 2011. – С. 406.
Grasser F., D’Arrigo A., Colombi S., and Rufer A. Joe: a mobile inverted pendulum. IEEE Transaction Electronics, 2002. – Vol. 49. – №1. – Pp. 107-114.
Gpmez M., Arribas T., Sanchez S. Optimal control based on CACM-RL in a Two-Wheeled Inverted Pendulum // Intern. Journ. of Advanced Robot System, 2012.
Jung S., Taek H. Cho. Decoupled Neural Network Reference Compensation Technique for a PD Controlled Two Degrees-of-Freedom Inverted Pendulum // Intern. J. of Control, Automation, and Systems, 2004. – Vol. 2. – №1. – Pp. 92-99.
Moghaddas M., RezaDastranj M., Changizi N., and Khoo- ri N. Design of Optimal PID Controller for Inverted Pendulum Using Genetic Algorithm // Intern. J. of Innovation, Management and Technology, 2012. – Vol. 3. – №4.
Kumar P., Mehrotra O.N., Mahto J. Tuning of PID controller of inverted pendulum using genetic algorithm // International Journal of Research in Engineering and Technology, 2012. – Vol. 01. – Iss. 03.
Choi D., Oh J.-H. Human-friendly motion control of a wheeled inverted pendulum by reducedorderdisturbance observer // IEEE Intern. Conf. on Robotics and Automation Pasadena, CA, USA, May 19–23, 2008. – Pp. 2521-2526.
Nawawi S.W., Ahmad M.N., and Osman J.H.S. Real-time control system for a two-wheeled inverted pendulum mobile – robot // Advanced Knowledge Application in Practice, InTech, 2010. – Pp. 299-312.
Gocmen A. Design of two wheeled electric vehicle. Master Sci // Thesis. Atilim Univ., Temmuz, 2011.
Castro A. Modeling and dynamic analysis of a two-wheeled inverted pendulum // Master Sci. Thesis, Georgia Institute of Technology, Atlanta, USA, 2012.
Ульянов С.В., Решетников А.Г. 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://www.sanse.ru/archive/154.
Ульянов С.В., Решетников А.Г., Керимов Т.А. Дистанционная настройка базы знаний для интеллектуального управления автономным роботом на основе оптимизатора баз знаний. Ч. 1: технологии мягких вычислений // Системный анализ в науке и образовании: электрон. науч. журнал. – Дубна, 2013. – №1. – [Электронный ресурс]. URL: http://www.sanse.ru/archive/156.
Buonocunto P., Corucci F. Real-time PID control of an inverted pendulum. MSc in Computer Engineering, Univ. of Pisa, Italy.
Ульянов С.В., Албу В.А., Керимов Т.А., Решетников А.Г., Бархатова И.А. Программная поддержка дистанционной настройки баз знаний интеллектуальных регуляторов натехнологиях квантовых мягких вычислений, Государственная регистрация программы для ЭВМ №2014618018, 07.08.2014.
Ульянов С.В., Албу В.А., Керимов Т.А., Решетников А.Г., Бархатова И.А. Программная поддержка интеллектуальных регуляторов на основе технологий мягких и квантовыхвычислений, Государственная регистрация программы для ЭВМ № 2014615608, 29.05.2014.
Ульянов С.В., Николаева А.В., Решетников А.Г. Интеллектуальные системы управления в непредвиденных ситуациях. Оптимизатор баз знаний на мягких вычислениях, LAP LAMBERT Academic Publishing, OmniScriptum GmbH & Co. KG 2014.