Электронная библиотека Веда
Цели библиотеки
Скачать бесплатно
Доставка литературы
Доставка диссертаций
Размещение литературы
Контактные данные
Я ищу:
Библиотечный каталог российских и украинских диссертаций

Вы находитесь:
Диссертационные работы России
Технические науки
Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

Диссертационная работа:

Панфилов Сергей Александрович. Методы и программный комплекс моделирования алгоритмов управления нелинейными динамическими системами на основе мягких вычислений : Дис. ... канд. техн. наук : 05.13.18 Тверь, 2005 165 с. РГБ ОД, 61:06-5/1626

смотреть содержание
смотреть введение
Содержание к работе:

Введение 2

Глава 1. История развития интеллектуального нечеткого управления и
обоснование направлений его развития 11

  1. Краткая история развития методов теории управления 11

  2. Системы интеллектуального управления, основанные на мягких

вычислениях 17

Выводы по Главе 1 24

Глава 2. Классификация данных 26

2.1. Введение 26

  1. Лингвистическое описание обучающих сигналов 29

  2. Информационные оценки лингвистических описаний обучающих сигналов 37

  3. Формирование баз нечетких решающих правил 43

  4. Оптимизация параметров БЗ градиентными методами 64

Выводы по Главе 2 66

Глава 3. Программный комплекс поддержки математического моделирования и
оптимизации баз знаний 67

  1. Архитектура системы 69

  2. Банк моделей нечеткого вывода 71

  3. Реализация программного комплекса на основе объектно-ориентированного подхода... 72

  4. Технология работы пользователя с программным комплексом 86

3.5. Выводы по Главе 3 95

Глава 4. Результаты математического моделирования 97

  1. Решение задач нечеткой аппроксимации гармонического сигнала 97

  2. Моделирование процессов управления нелинейными осцилляторами 101

  3. Моделирование интеллектуального управления полуактивной подвеской автомобиля 104

4.4. Выводы по главе 4 124

Заключение 126

Литература 128

Приложение 1. Структура генетического алгоритма, примененного в

диссертационной работе 143

Приложение 2. Моделирование стохастических возмущений с заданными

характеристиками 151

Приложение 3: Физические критерии качества управления 157

Приложение 4: Интерфейс модулей расширения программного комплекса 160

Введение к работе:

Актуальность темы. Теория систем автоматического реї улирования с момента своего появления постоянно претерпевает эволюционные изменения, направленные на повышение качества регулирования и управления в соответствии с современными требованиями. В последнее время наибольшее развитие получают самоорганизующиеся системы автоматического регулирования, основанные на моделировании и мягких вычислениях (Теория нечетких множеств + нечеткие нейронные сети + генетические алгоритмы). Основное отличие упомянутого подхода от классического состоит в возможности построения регуляторов, способных обрабатывать при реализации управления качественную информацию, получаемую от экспертов, в виде лингвистического описания. В настоящее время в промышленности успешно применяется ряд систем автоматического регулирования, использующих нечеткую логику для генерации сигналов управления или для изменения параметров регулирования. Однако применение систем, основанных только на нечеткой логике, сталкивается с некоторыми принципиальными трудностями, неразрешимыми при использовании лишь одних нечетких регуляторов. К таким трудностям, прежде всего, можно отнести необходимость извлечения и использования знаний эксперта при создании баз знаний (БЗ) нечеткого регулятора. При этом, несмотря на то, что параметры системы управления меняются нечетким регулятором, сама БЗ нечеткого регулятора остается неизменной. Это может привести к неадекватному управлению вследствие изменения параметров объекта управления, вызванных, например, старением или изменением параметров окружающей среды. Поэтому робастность и адаптация управления трудно достижимы. Все это говорит о том, что необходимо развивать методы динамического обновления БЗ в автоматическом режиме.

Одним из перспективных подходов повышения эффективности нечетких регуляторов являются технологии, основанные на мягких вычислениях и математическом моделировании. Они используют методы адаптации и оптимизации БЗ нечетких регуляторов. Основным инструментарием при оптимизации БЗ, поддерживающих нечеткий вывод, являются нечеткие нейронные сети (ННС) и генетические алгоритмы (ГА). Данные методы, наряду с математическим моделированием, являются основой современной технологии создания БЗ для различных систем управления. Создаваемые на основе этой технологии БЗ позволяют значительно улучшить качество управления.

В обычной практике построения классических систем управления применяются линеаризованные модели объектов управления. Однако при подобном моделировании часто теряется связь между физическими параметрами объекта управления и параметрами линеаризованной математической модели. В данной диссертационной работе при оптимизации структуры и параметров интеллектуальной системы управления рассматриваются нелинейные модели объектов управления.

Влияние нелинейн'остсй при этом компенсируется за счет динамического изменения коэффициентов пропорциональности в классическом регуляторе с отрицательной обратной связью методами мягких вычислений.

На практике объекты управления постоянно находятся в состоянии неопределенности, связанном с влиянием как внешних, так и внутренних факторов. Способность системы управления адекватно реагировать на те или иные изменения параметров окружающей среды, изначально не заданные при проектировании системы управления, характеризует уровень адаптационной робастности процессов управления. Классические и современные методы теории робастного управления не в состоянии решать задачи управления при наличии неопределенности, заданной в виде некоторого случайного процесса с определенными стохастическими характеристиками. В подходе, предлагаемом в данной диссертационной работе, увеличение робастности достигается за счет применения алюритмов генерации различных реализаций стохастических воздействий с заданными стохастическими характеристиками в процессе оптимизации параметров системы управления с целью достижения требуемог о качества управления вне зависимости от реализации возмущающего стохастического воздействия.

Таким образом, в связи с тем, что в рамках классического подхода к построению систем управления не удастся получить существенного улучшения качесіва управления и уровня робастности получаемых законов управления, актуальной проблемой является разработка методов математического моделирования алгоритмов управления нелинейными динамическими системами на основе мягких вычислений и программных средств их поддержки. Именно на решение этих проблем направлена диссертационная работа.

Объектом диссертационного исследования являются системы и алгоритмы управления нелинейными динамическими объектами.

Предметом диссертационного исследования является разработка алгоритмов и соответствующего комплекса программ, предназначенных для создания ро-бастных баз знаний интеллектуальных систем управления нелинейными динамическими объектами на основе методов математического моделирования и мягких вычислений.

Целью диссеріанионного исследования является создание алгоритмического и программного инструментария, позволяющего повысить качество управления нелинейными динамическими объектами.

Научная задача исследования состоит в разработке эффективных алгоритмов управления путем моделирования баз знаний интеллектуальных систем управления. Цель диссертационного исследования достиіаетея путем решения следующих задач:

1. анализ основных методов и систем автоматического регулирования с целью выявления предельных возможностей существующих методов управления;

  1. обоснование выбора критерия качества управления нелинейными динамическими объектами;

  2. создание алгоритмов проектирования БЗ интеллектуальных систем управления на основе мягких вычислений и методов математического моделирования;

  3. разработка критерия оптимальности и метода оптимизации структуры лингвистических переменных при построении БЗ;

  4. разработка алгоритмов выбора нечетких правил по заданному обучающему сигналу, обеспечивающих полноту и непротиворечивость баз данных;

  5. разработка методов оптимизации БЗ на основе ГА по заданному обучающему сигналу;

  6. разработка методов оптимизации БЗ на основе математического моделирования динамики объекта управления;

  7. разработка программного комплекса SCoptimizer инструментальной поддержки разработки баз знаний интеллектуальных систем управления.

Методы исследования Для решения поставленных в диссертационной работе научных задач использовались методы магематического моделирования, теории вероятностей и случайных процессов, теории автоматического регулирования и мягких вычислений. При реализации программного комплекса использовались язык программирования высокого уровня Microsoft Visual C++, а также система математического моделирования Matlab/Simutink.

Достоверность и обоснованность полученных в диссертационной рабоїс результатов обеспечивается строгостью проводимых математических обоснований, результатами математического моделирования и численных расчетов, проводимых модельных экспериментов, сравнительным анализом получаемых результатов с известными.

Научная новизна диссертационного исследования определяется следующим:

  1. разработана структура самоорганизующейся системы управления с интеллектуальной обратной связью, основанной на мягких вычислениях;

  2. разработаны возможностью и информационные критерии оптимизации структуры лингвистических переменных, входящих в решающие правила базы знаний, обеспечивающие полноту лингвистического описания заданных физических сигналов;

  3. разработан метод кодирования хромосом генетических алгоритмов, преобразующий пространство параметров лингвистических переменных в пространство их структур, позволяющий существенно сократить размерность пространства поиска;

  4. разработаны методы построения оптимальной базы нечетких правил, на основе введенных критериев полноты и непротиворечивости;

  1. обоснован векторный критерий качества управления, использующий в качестве компонент, наряду с классическими критериями, термодинамический критерий качества управления;

  2. создан программный комплекс инструментальной поддержки процессов проектирования и оптимизации БЗ.

Практическая значимость. Разработанные в диссертации методы, основанные на математическом моделировании, и комплекс программ, позволяют создавать робастные интеллектуальные системы регулирования нелинейными динамическими объектами, позволяют сократить цикл разработки интеллектуальных систем управления.

На защиту выносится:

  1. алгоритмы оптимизации элементов структуры систем управления с интеллектуальной обратной связью, повышающие уровень робастности управления;

  2. алгоритмы оптимизации баз знаний интеллектуальных систем;

  3. технология создания баз знаний интеллектуальных систем управления, основанная на методах математического моделирования;

  4. профаммный комплекс инструментальной поддержки процессов проектирования и оптимизации баз знаний.

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и были представлены на четвертой и пятой конференциях по применению нечетких систем и мягких вычислений (ICAFS 2000, Зиген, Германия, ICAFS 2002, Милан, Италия), на международной конференции по шумам и вибрациям (1SMA 2002, Леувиль, Бельгия), на международной конференции, посвященной памяти академика Б.Н. Петрова (Москва, ИПУ РАН, 2003), на второй международной конференции по мягким вычислениям и вычислениям со словами в системном анализе, принятии решений и управлении (ICSCCW 2003, Анталия, Турция), на международном конгрессе по теории и системам управления (СССТ 2003 Орландо, Флорида), на международной конференции по системотехнике, киберне-шке и информатике (SCI 2003, Орландо, Флорида), на всемирном конгрессе по ав-томагизаиии (WAC 2004, Севилья, Испания), на семинарах в ТвГУ, BI ( РАН.

Публикации. Основные результаты диссертационной работы отражены в 8 публикациях. В работах, выполненных в соавторстве, соискателю принадлежит участие в разработке методов и алгоритмов оптимизации БЗ, создании архитектуры проіраммньгх систем поддержки разработанных алгоритмов, проведении численных расчетов, анализе и обработке результатов моделирования, а также в планировании и проведении натурных экспериментов.

Реализация результатов исследования. Разработанные в диссертационной работе технологии создания интеллектуальных систем управления (ЦСУ) и программный комплекс использованы в рамках международных проектов, поддержи-

ваемых компанией Yamaha Motor Co. LTD. Отдельные компоненты разработанной системы управления и проіраммньїй комплекс запатентованы.

Структура и объем диссертации. Структурно работа состоит из введения, четырех глав основного содержания, заключения, приложений и списка литературы, содержащего 97 наименований, основная часть работы ихтожена на 165 страницах машинописного текста.

Подобные работы
Соколов Максим Владимирович
Разработка программного комплекса и алгоритмов численного моделирования ионных расплавов методом молекулярной динамики
Кинцель Дмитрий Александрович
Разработка методов и комплекса программ безошибочных вычислений для решения плохо обусловленных систем линейных алгебраических уравнений
Резников Владимир Борисович
Разработка и исследование метода построения программного комплекса моделирования для распределенных систем с многоуровневым представлением сложных объектов
Сагидова Марина Леонидовна
Метод и система моделирования природно-технических комплексов на базе электронных карт
Жидченко Виктор Викторович
Программный комплекс моделирования и анализа алгоритмов параллельных вычислений
Зелимов Рафик Равильевич
Моделирование и разработка алгоритмов функционирования обманных систем защиты информационно-расчетных комплексов
Чумакова Екатерина Витальевна
Моделирование вычислительного процесса в системах навигации летательного аппарата, разработка алгоритмов и комплексов программ для его реализации на программируемых логических интегральных схемах
Бобарыкин Николай Дмитриевич
Оптимальное управление режимом грунтовых вод на основе инвариантной нестационарной математической модели польдерных систем
Захарова Юлия Фридриховна
Оптимальные методы вычисления многомерных сингулярных интегралов и решения сингулярных интегральных уравнений
Порецков Олег Александрович
Алгоритмы и методы вычисления первого регуляризованного следа оператора Лапласа-Бельтрами с негладким потенциалом на единичной двумерной сфере

© Научная электронная библиотека «Веда», 2003-2013.
info@lib.ua-ru.net