Download
hybridn adapt vna fuzzy identifik cia a riadenie na neline rnych syst moch n.
Skip this Video
Loading SlideShow in 5 Seconds..
Hybridná adaptívna fuzzy identifikácia a riadenie na nelineárnych systémoch PowerPoint Presentation
Download Presentation
Hybridná adaptívna fuzzy identifikácia a riadenie na nelineárnych systémoch

Hybridná adaptívna fuzzy identifikácia a riadenie na nelineárnych systémoch

149 Views Download Presentation
Download Presentation

Hybridná adaptívna fuzzy identifikácia a riadenie na nelineárnych systémoch

- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Presentation Transcript

  1. Hybridná adaptívna fuzzy identifikácia a riadenie na nelineárnych systémoch Anton Andrejčák

  2. Úvod • myšlienka adaptívneho riadenia • cieľ adaptívneho riadenia • priame, nepriame, hybridné fuzzy regulátory • fuzzy modelovacie pravidlá • fuzzy riadiace pravidlá

  3. Priame adaptívne riadenie • - regulačné parametre sa nastavujú priamo redukovaním nejakej normy z výstupnej chyby • - zohľadňuje sa tu iba jeden typ chýb pri nastavovaní parametrov na rozdiel od nepriamého riadenia

  4. Nepriame adaptívne riadenie • parametre sústavy sa odhadujú, regulátor je navrhnutý na základe týchto hodnôt • na návrh adaptívneho regulátora je použitá samoladiaca metóda • -metóda obsahuje kontrolu štruktúry a vzťahu medzi parametrami sústavy a regulačnými parametrami.

  5. Fuzzy logické systémy - fuzzy logika,rozšírenie boolovskej algebry, lepšia práca s nepresnými dátami. • pracuje aj s inými pojmami ako áno alebo nie • hlavné časti FLS- fuzzifikátor, báza fuzzy pravidiel, fuzzy riadiaca štruktúra, defuzzifikátor.

  6. Hybridné adaptívne fuzzy regulátory - ak uvažujme  n-ticu usporiadaného nelineárného systému s regulovateľnou kanonickou formou - Potom cieľom riadenia je nájsť spätnoväzobné riadiace pravidlá u=u(x,t) tak, že stanovíme polohu dráhy x(t ) a dostávame želanú trajektóriu

  7. Samoladiaci fuzzy regulátor • je navrhnutý na základe odhadovaného modelu sústavy, predpokladáme , že tento model je pravdivý • odhadované parametre sústavy sú nastavované online algoritmom • Dynamický systém regulujeme tzv. Spätnou lineárnou metódou • Funkcie f a g slúžia v tejto metóde na konštrukciu riadiacého pravidla

  8. Samoladiaci fuzzy regulátor • spätnoväzobné riadiace pravidlo • sledovaná výstupná chyba

  9. Adaptívne pravidlá pre nastavovanie parametrov • cieľom je vytvoriť adaptívne pravidlá pre nastavenie parametrov • pre výber adaptívnych pravidiel môžeme použiť prístup pomocou Lyapunovho prebudovania, Lyapunová funkcia klesá pozdĺž trajektórie adaptívneho systému. • Wang navrhol adaptívne pravidlá

  10. Návrh hybridného fuzzy regulátora - môžeme ho popísať v jednotlivých krokoch - offline predspracovanie - špecifikácia jednotlivých parametrov - počiatočná konštrukcia regulátora - definícia fuzzy množiny, funkcie príslušnosti, špecifikácia bázy pravidiel - online adaptácia - aplikovanie spätnoväzobnej regulácie, nastavovanie vektora parametrov pomocou adaptívnych pravidiel

  11. Identifikáčný model nelineárnej sústavy • Pre nelineárnu sústavu nepotrebujeme nastavovať nové parametre pre identifikáciu a teda môžme definovať nasledujúci identifikačný model nelineárnej sústavy kde je vstup identifikáčného modelu x = (x1ˇ,x2ˇ,....,xnˇ)T

  12. Identifikáčný model nelineárnej sústavy • ked vstupný signál vybudí systém, súčasne identifikačný model modeluje chyby - modelovacie chyby sa používajú v adaptívnom algoritme pre nastavenie parametrov a parametrov regulátora - nastavenie regulátora nepriamím adaptívnym riadením

  13. Identifikáčný model nelineárnej sústavy • navrhnuté hybridné adaptívne pravidlá • kde je modelovacia chyba a g je kladná konštanta

  14. Schéma hybridného adaptívneho FLS

  15. Výsledky simulácie- Duffingov vynútený oscilačný systém Obrázok 2. Uzavretýstavsystémupoužívajúcipriamyadaptívny fuzzy regulátor pre chaotickýsystém. (a) Stav x1(t) a jehopožadovanáhodnotaym(t). (b) Stav x2(t) a jehopožadovanáhodnotay´m(t). Obrázok 3. Uzavretýstavsystémupoužívajúcihybridnýadaptívny fuzzy regulátor pre chaotickýsystém. (a) Stav x1(t) a jehopožadovanáhodnotaym(t). (b) Stav x2(t) a jehopožadovanáhodnotay´m(t).

  16. Výsledky simulácie- - Duffingov vynútený oscilačný systém Obrázok 4. Norma pre vektorsledovanejchyby v regulovanomchaotickomsystéme. Obrázok 5. Porovnaniemodelovacejchyby pre uzavretýsystém v regulovanomchaotickomsystéme. (a) Priamyadaptívny fuzzy regulátor. (b) Hybridnýadaptívny fuzzy regulátor.

  17. Výsledky simulácie – invertovaný kmitavý systém Obrázok 6. Uzavretýsystém v tvare x1(t)= q(t), pre invertovanýkmitavýsystémpre 2 počiatočnépodmienky,použitýpriamyadaptívny fuzzy regulátor –prerušovanáčiara, hybridný fuzzy regulátor-plnáčiara.

  18. Záver • zhodnotenie výsledkov simulácií • výhody, nevýhody jednotlivých adaptívnych regulátorov

  19. Ďakujem za pozornosť