Stabilny uczący się regulator rozmyty z modelem odniesienia dla obiektów z opóźnieniem

• Autorzy: Wiktorowicz K.

Warianty tytułu

EN

Stable fuzzy logic learning controller with reference model for plants with delay

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule zaproponowano metodę, zwaną uczeniem on-line w sektorze, która gwarantuje stabilność układu z uczącym się regulatorem rozmytym z modelem odniesienia FMRLC. Układ składa się z liniowego obiektu z opóźnieniem, regulatora rozmytego, modelu odniesienia i mechanizmu uczenia. Mechanizm uczenia modyfikuje reguły regulatora w taki sposób, aby odpowiedź układu zamkniętego była zbliżona do odpowiedzi modelu odniesienia. W artykule opracowano procedurę bezpiecznego projektowania układu wykorzystując częstotliwościowe kryteria stabilności. Dokonano ponadto uproszczenia regulatora FMRLC w celu zredukowania liczby jego parametrów. Zaproponowaną metodę zilustrowano przykładem projektowania układu z niestabilnym członem liniowym.

EN

The paper presents a method, called on-line learning in sector, that guaranties stability of a control system with fuzzy model reference learning controller (FMRLC) [5]. The system (Fig. 1) consists of a plant with delay time (Eq. (1), the fuzzy logic controller (Eq. (8)), a reference model and a learning mechanism. The learning mechanism, described in Section 6, changes rules of the fuzzy controller so that the closed loop system behaves like the reference model. In the paper a design procedure that utilises frequency domain methods i.e. the Nyquist criterion and the so-called circle criterion is proposed. It is assumed that the function of the fuzzy controller is a nonlinearity described by a sector condition (Eqs. (2) and (3)). The condition means that the function lies between two lines passing the origin [10]. In the proposed method the function of the fuzzy controller is verified during on-line learning so it always stays within the allowed sector. Furthermore, the more effective Takagi-Sugeno controller instead of a Mamdani controller is used and a simplified way to calculate learning signal is proposed (Eq. (11)). The presented method is illustrated by an example of the design of a control system containing a non-stable plant with time delay.

Słowa kluczowe

PL

regulator rozmyty; uczenie; stabilność; twierdzenie koła; opóźnienie

EN

fuzzy controller; learning; stability; circle criterion; delay

• Wydawca: Wydawnictwo PAK
• Czasopismo: Pomiary Automatyka Kontrola
• Rocznik: 2010
• Tom: R. 56, nr 6
• Strony: 576--580
• Opis fizyczny: Bibliogr. 18 poz., rys., tab., wzory

Twórcy

autor

Wiktorowicz K.

• Politechnika Rzeszowska, Katedra Informatyki i Automatyki, ul. W. Pola 2, 35-959 Rxzeszów,

Bibliografia

• [1] MacVicar-Whelan P. J.: Fuzzy sets for man-machine interactions, International Journal of Man-Machine Studies, vol. 8, 687-697, 1976.
• [2] Passino K. M., Yurkovich S.: Fuzzy control, Addison-Wesley, 1998.
• [3] Wang L. -X.: Adaptive fuzzy systems and control: Design and stability analysis, Prentice-Hall, New Jersey, 1994.
• [4] Wiktorowicz K.: Uczący się regulator rozmyty z modelem odniesienia, Pomiary Automatyka Kontrola, vol. 54, nr 12, 887-891, 2008.
• [5] Layne J. R., Passino K. M.: Fuzzy model reference learning control, Journal of Intelligent and Fuzzy Systems, vol. 4, no 1, 33-47, 1996.
• [6] Procyk T., Mamdani E.: A linguistic self-organizing process controller, Automatica, vol. 15, 15-30, 1979.
• [7] Aström K. J., Wittenmark B.: Adaptive control, Addison-Wesley, 1995.
• [8] Layne J. R., Passino K. M., Yurkovich S.: Fuzzy learning control for antiskid braking systems, IEEE Trans. Control Systems Technology, vol. 1, no 2, 122-129, 1993.
• [9] Moudgal V. G., Kwong W. A., Passino K. M., Yurkovich S.: Fuzzy learning control for a flexible-link, IEEE Trans. Fuzzy Systems, vol. 3, no 2, 199-210, 1995.
• [10] Desoer C. A., Vidyasagar M.: Feedback systems: Input-output properties, Academic Press, New York, 1975.
• [11] Kaczorek T.: Teoria sterowania, Tom II, WNT, Warszawa, 1981.
• [12] Kaczorek T.: Teoria sterowania, Tom I, WNT, Warszawa, 1981.
• [13] Vidyasagar M.: Nonlinear systems analysis, Prentice-Hall, New Jersey, 1978.
• [14] Kudrewicz J.: Częstotliwościowe metody w teorii nieliniowych układów dynamicznych, WNT, Warszawa, 1970.
• [15] Takagi T., Sugeno M.: Fuzzy identification of systems and its applications to modeling and control, IEEE Trans. Systems, Man and Cybernetics, vol. 15, 116-132, 1985.
• [16] Kluska J.: Sterowanie z logiką rozmytą, Zeszyty Naukowe Politechniki Rzeszowskiej, Seria Elektrotechnika, z. 12, nr 104, Rzeszów, 1992.
• [17] Wiktorowicz K.: Jakość regulacji rozmytej, Rozprawa doktorska, Politechnika Wrocławska, 2001.
• [18] Wiktorowicz K.: Stabilny uczący się regulator rozmyty z modelem odniesienia, Inżyniera wiedzy i systemy ekspertowe, EXIT, 149-160, 2009.