Zastosowanie algorytmu PSO do optymalizacji sposobu rozmywania w modelach TSK

• Autorzy: Wnuk P.

Warianty tytułu

EN

Optimization of fuzzyfication parameters in TSK model using PSO algorithm

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Niniejszy artykuł przedstawia zastosowanie algorytmu Particle Swarm Optimization do identyfikacji sposobu rozmywania w modelach o strukturze TSK. Omówiona została identyfikacja modelu TSK przy wykorzystaniu regresji liniowej do otrzymania współczynników funkcji następnika, oraz różnych algorytmów ewolucyjnych do optymalizacji sposobu rozmywania modelu. Porównano rezultaty otrzymane przy pomocy klasycznego algorytmu genetycznego oraz algorytmu PSO. Przedstawiono przykład identyfikacji modelu siłownika pneumatycznego.

EN

This paper presents identification of fuzzyfication part of TSK model using Particle Swarm Optimization algorithm. Estimation of conclusion parameters with LS method and fuzzyfication parameters with different evolutionary algorithms is described. Comparison between results received with classic genetic algorithm and PSO algorithm is given. As an example identification of pneumatic drive is presented.

Słowa kluczowe

PL

identyfikacja; model TSK; algorytm roju cząstek; algorytm ewolucyjny

EN

identification; TSK model; particle swarm optimization (PSO); evolutionary algorithms

• Wydawca: Wydawnictwo PAK
• Czasopismo: Pomiary Automatyka Kontrola
• Rocznik: 2005
• Tom: R. 51, nr 9 bis
• Strony: 87--89
• Opis fizyczny: Bibliogr. 12 poz., rys., wykr., wzory

Twórcy

autor

Wnuk P.

• Politechnika Warszawska, Instytut Automatyki i Robotyki

Bibliografia

• [1] Arabas J., Wykłady z algorytmów ewolucyjnych, WNT, Warszawa.
• [2] Babuska R., Fuzzy Modeling for Control, Kluwer Academic Publishers, Boston.
• [3] Janiszowski K., Identyfikacja modeli parametrycznych, EXIT, Warszawa 2002.
• [4] Kennedy J., Eberhart R. C., Swarm Intelligence, Academic Press, San Diego.
• [5] Kościelny J. M., Syfert M., Wnuk P., System zaawansowanego monitorowania i diagnostyki "AMandD", Konferencja N-T Diagnostyka Procesów Przemysłowych DPP'05, Rajgród.
• [6] Osowski S., Sieci neuronowe do przetwarzania informacji. Oficyna Wydawnicza PW, Warszawa.
• [7] Syfert M., Rzepiejewski P., Wnuk P., Kościelny J. M., Current diagnostics of the evaporation station, 16th IFAC World Congress, Praga.
• [8] Takagi T., Sugeno M.: Fuzzy Identifications of System and Its Applications to Modeling and Control, IEEE Trans, on System. Man and Cybernetic, 1985.
• [9] Wnuk P., Genetic Optimization of Structure and Parameters of TSK Fuzzy Models, Konferencja Mechatronics 2004, s. 1-3, Warszawa.
• [10] Wnuk P., Algorytmy identyfikacji struktury modeli rozmytych, Rozprawa doktorska Politechnika Warszawska, Warszawa 2004.
• [11] Wnuk P., Wskaźnik jakości dla identyfikacji modelu TSK przy wykorzystaniu algorytmów genetycznych. Konferencja N-T Diagnostyka Procesów Przemysłowych DPP'05, Rajgród.
• [12] Wnuk P., Identyfikacja obiektów w systemie AMandD, Konferencja N-T Diagnostyka Procesów Przemysłowych DPP'05, Rajgród.