Synthesis by genetic algorithm method of automatic control system of object with stochastic disturbances

• Autorzy: Lozynskyy A.

Warianty tytułu

PL

Zastosowanie algorytmów genetycznych do syntezy układu sterowania obiektem ze stochastycznymi zaburzeniam

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The method of parametrical synthesis of a control system by electrotechnical object, which functioning under action of casual disturbances, enables to avoid traditional application of the theory of matrix inequalities for a finding of feedback coefficients and simultaneously, as against traditional methods of a qualities index extreme finding, provides performance for synthesized system the conditions of stability and physical realization is proposed.

PL

Zaproponowano metodę parametrycznej syntezy układu sterowania z zastosowaniem obiektu elektrycznego. Obowiązuje ona w warunkach typowych zakłóceń i umożliwia uniknięcie zastosowania teorii nierówności macierzy w celu znalezienia współczynników sprzężenia zwrotnego. Jednocześnie inaczej niż klasyczne metody szukania ekstremum wskaźnika jakości, pozwala zapewnić analizowanemu systemowi warunki stabilności i jego fizyczną realizację.

Słowa kluczowe

EN

genetic algorithms; automatic control systems

PL

algorytmy genetyczne; system sterowania automatycznego

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2003
• Tom: R. 79, nr 10
• Strony: 757--760
• Opis fizyczny: Bibliogr. 9 poz., rys., wykr.

Twórcy

autor

Lozynskyy A.

• National University "Lviv Polytechnic", 12 Stepan Bandera Str., 79013 Lviv, Ukraine

Bibliografia

• [1] Башарин А.В., Постников Ю.В. Примеры расчета автоматизированного электропривода на ЭВМ. – Л.:Энергоатомиздат, 1990. – 512 с.
• [2] Сборник задач по теории автоматического регулирования. Под. ред. В.А. Бесекерского. –М:Гос. изд. физ.-мат. литературы, 1963.
• [3] Chen B.-S. , Tseng C.-S., Uang H.-J. Mixed H2/H Fuzzy Output Feedback Control Design for Nonlinear Dynamic Systems: An LMI Approach //IEEE Trans. on Fuzzy Systems, Vol. 8, No. 3, 2000. – P. 249-265.
• [4] R.C. Dorf. Modern control systems. - Addison-Wesley, 1990. - 603 p.
• [5] Goldberg D.E. Algorytmy genetyczne i ich zastosowania. – Warszawa: WNT. – 1998, 408 str.
• [6] Купер Дж., Макгиллем К. Вероятностные методы анализа сигналов и систем. М.:Мир, 1989. –376 с.
• [7] Mahmoud M.S., Boujarwah A.S. Robust H filtering for class of linear parameter-varying systems // Trans. on Circuits and systems: fundamental theory and applications, Vol. 48, No. 9. 2001. – P.1131-1138.
• [8] Tanaka K., Taniguchi T., Hua O. Wang. Robust and optimal fuzzy control: a linear matrix inequality approach // Proc. of 14th IFAC, 5-9 July 1999, Beijing, P.R. China, Vol. K, 1999. – P. 213-218.
• [9] Tseng C.-S., Chen B.-S., Uang H.-J. Fuzzy tracking control design for nonlinear dynamic systems via T-S fuzzy model // IEEE Trans. on Fuzzy Systems, Vol. 9, No. 3, June 2001. – P. 381-392.