Ograniczanie wyników
Czasopisma help
Autorzy help
Lata help
Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 97

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 5 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  fuzzy control
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 5 next fast forward last
EN
Model predictive control (MPC) algorithms are widely used in practical applications. They are usually formulated as optimization problems. If a model used for prediction is linear (or linearized on-line), then the optimization problem is a standard, i.e., quadratic, one. Otherwise, it is a nonlinear, in general, nonconvex optimization problem. In the latter case, numerical problems may occur during solving this problem, and the time needed to calculate control signals cannot be determined. Therefore, approaches based on linear or linearized models are preferred in practical applications. A novel, fuzzy, numerically efficient MPC algorithm is proposed in the paper. It can offer better performance than the algorithms based on linear models, and very close to that of the algorithms based on nonlinear optimization. Its main advantage is the short time needed to calculate the control value at each sampling instant compared with optimization-based numerical algorithms; it is a combination of analytical and numerical versions of MPC algorithms. The efficiency of the proposed approach is demonstrated using control systems of two nonlinear control plants: the first one is a chemical CSTR reactor with a van de Vusse reaction, and the second one is a pH reactor.
EN
The main purpose of this study is the comparison of two control strategies of wind turbine 4.8 MW, using fuzzy control and proportional integral control, taking into account eight kinds of faults that can occur in a wind turbine model. A technique based on fault diagnosis has been used to detect and isolate faults actuators and sensors in this system, it's about an observer applied to the benchmark model. The obtained results are presented to validate the effectiveness of this diagnostic method and present the results of the proposed control strategies.
EN
When the traditional multi-motor speed synchronous control strategy is applied to the vacuum pump system, it is prone to the drawbacks of large synchronization error. In this paper, a simplified mathematical model of the motor for a vacuum pump is established and the transfer function is introduced, which weakens the multivariable, strong coupling and nonlinear characteristics of the motor system. According to the basic principle of the relative coupling control strategy, the neural network Proportion Integration Differentiation (PID) is introduced as a speed compensator in this system. It effectively improves the synchronization and anti-interference ability of the multi motor
4
Content available remote Modeling and control of multimachines system using fuzzy logic
EN
This work is devoted to modeling and vector control by fuzzy logic of a multimachines system connected in series. A six-phase asynchronous machine connected in series with a three-phase asynchronous machine fed by a single inverter and controlled independently. Thanks to the powerful means of calculation, which made possible the control of such a system and this allows its integration in applications where the constraints of space and weight require a particular attention.
PL
W artykule opisano zastosowanie układu fuzzy logic do sterowania wielomaszynowym systemem sześciofazowej maszyny asynchronicznej I trójfazowej maszyny asynchronicznej polączonych szeregowo.Do sterowania każdej z maszyn użyto niezeleżnego przekształtnika.
EN
The traditional train speed control research regards the train as a particle, ignoring the length of the train and the interaction force between carriages. Although this method is simple, the control error is large for high-speed trains with the characteristics of power dispersion. Moreover, in the control process, if the length of the train is not considered, when the train passes the slope point or the curvature point, the speed will jump due to the change of the line, causing a large control error and reducing comfort. In order to improve the accuracy of high-speed train speed control and solve the problem of speed jump when the train runs through variable slope and curvature, the paper takes CRH3 EMU data as an example to establish the corresponding multi-point train dynamics model. In the control method, the speed control of high-speed train needs to meet the fast requirement. Comparing the merits and demerits of classical PID control, fuzzy control and fuzzy adaptive PID control in tracking the ideal running curve of high-speed train, this paper chooses the fuzzy adaptive PID control with fast response. Considering that predictive control can predict future output, a predictive fuzzy adaptive PID controller is designed, which is suitable for high-speed train model based on multi-point. The simulation results show that the multi-point model of the high-speed train can solve the speed jump problem of the train when passing through the special lines, and the predictive fuzzy adaptive PID controller can control the speed of the train with multi-point model, so that the train can run at the desired speed, meeting the requirements of fast response and high control accuracy.
EN
The main objective of this paper is focused on the real time implementation in a MATLAB/SIMULINK environment of a closed-loop hybrid control strategy structure consisting of a combination of Fuzzy Logic control approach and a standard PID control strategy. This strategy is applied to control the speed of a 2 HP 1750 rpm permanent magnet DC motor used in a wide range of HVAC applications. The novelty of the paper is the new modeling approach by using SIMULINK SIMSCAPE library blocks, more practical due to its simplicity, easier and faster to implement and, in particular, very easy to practice for MATLAB users compared to a traditional modelling approach. The DC motor can be powered by a unidirectional DC voltage converter connected to a 10 kW-Microgrid PV array or directly from a Li-Ion battery or a Supercapacitor, both connected via two bidirectional DC boost-buck converters to the same Microgrid. The Microgrid energy storage system is suitable for renewable energy applications that are connected to a local grid, thus releasing the overloaded national grid, saving a considerable amount of energy and drastically reducing the energy costs.
EN
In this paper, an optimal fuzzy controller based on the Teaching-Learning-Based Optimization (TLBO) algorithm has been presented for the stabilization of a two-link planar horizontal under-actuated manipulator with two revolute (2R) joints. For the considered fuzzy control method, a singleton fuzzifier, a centre average defuzzifier and a product inference engine have been used. The TLBO algorithm has been implemented for searching the optimum parameters of the fuzzy controller with consideration of time integral of the absolute error of the state variables as the objective function. The proposed control method has been utilized for the 2R under-actuated manipulator with the second passive joint wherein the model moves in the horizontal plane and friction forces have been considered. Simulation results of the offered control method have been illustrated for the stabilization of the considered robot system. Moreover, for different initial conditions, the effectiveness and the robustness of the mentioned strategy have been challenged.
8
Content available A fuzzy model for team control and its application
EN
An original fuzzy team control model is presented in this article. The model is based on a non-traditional combination of classical and contemporary achievements of management and mathematical theories of fuzzy logic and fuzzy sets. In methodological terms, the article also offers a set of tools for measuring and evaluating both team performance and the effectiveness of the team control system in the organization. Fuzzy tools and techniques for decision-making, studying of hidden effects and joint influences, and quantification of evaluations are employed in this set of tools. The suggested fuzzy model contributes to overcoming theoretical deficits on the issues of team control, and the methodology of team control fills a gap in the toolkit of team management. The results from verification of the fuzzy team control model at a small-sized Bulgarian enterprise are also discussed in this article. They indicate that it is possible to develop a fuzzy model for team control, increasing the effectiveness of the team control system in the enterprise.
9
Content available remote Metody sterowania inteligentnego w oprogramowaniu LabVIEW
PL
W pracy przedstawiono zasady i przykłady trzech najczęściej stosowanych metod sterowania inteligentnego z wykorzystaniem zestawu narzędziowego ICTL (Intelligent Control Toolkit for LabVIEW) – regulatora rozmytego fuzzy logic FLC, regulatora neuronowo-rozmytego NF oraz programowania genetycznego GA.
EN
The paper presents the principles and examples of the three most commonly used methods of intelligent control using the toolkit ICTL (Intelligent Control Toolkit for LabVIEW) – fuzzy controller FLC fuzzy logic, neuro-fuzzy regulator NF and genetic programming GA.
10
Content available remote Defuzzification with optimal representation method
EN
Though the number of existing defuzzification methods is considerable, scientists further work on the new methods trying to elaborate more perfect ones and eliminate imperfection and weak-points of existing methods. The paper proposes a new defuzzification method, which in the authors opinion, has chances for scientific acknowledgement because it is based on a new approach. In this method there is no aggregation of activated rule conclusions as in many other methods. Instead of aggregation, the method determines the best, optimal fuzzy representation of the activated conclusions and then finds the optimal crisp representation. The main advantage of the proposed method is simplicity of calculations.
PL
Choć liczba istniejących metod defuzyfikacji jest znaczna, naukowcy prowadzą dalsze prace nad nowymi metodami, starając się opracować bardziej doskonałe i wyeliminować niedoskonałości istniejących już metod. W pracy zaproponowano nową metodę defuzyfikacji, która w opinii autorów, ma szanse zdobycia uznania w środowisku naukowym, ponieważ pokazuje zupełnie nowe podejście. W sposobie tym nie ma agregacji zaktywowanych reguł wnioskowych tak jak w wielu innych metodach. Zamiast agregacji, metoda wyznacza najlepszą, optymalną rozmytą reprezentację aktywowanych wniosków, a następnie znajduje optymalną punktową reprezentację. Główną zaletą proponowanej metody jest prostota obliczeń.
11
Content available Fuzzy-Lyapunov based controller for a quadrocopter
EN
Quadrocopters are nonlinear and inherently unstable systems. To be able to account for the nonlinearities during more aggressive manoeuvres nonlinear control methods need to be utilized to obtain the desired position while at the same time guaranteeing stability. In the article, the quadrocopter dynamics is modelled using the Newton-Euler method. The propeller aerodynamics is modelled using a combination of momentum theory and blade element theory. There are two different control objectives; the 1st objective requires the quadrocopter to reach a desired attitude set point using, while the 2nd objective requires the quadrocopter to track an attitude trajectory. In both cases, Lyapunov stability criterion, in conjunction with LaSalle’s invariance principle, is used to guarantee the system becomes asymptotically stable. In the case of reaching the desired attitude set point, a direct Lyapunov control method is implemented with the control constants determined empirically. For the trajectory tracking, limited knowledge is assumed on the system dynamics and the Mamdani fuzzy controller is used with a rule base that satisfy the Lyapunov stability criterion. The fuzzy membership functions developed empirically and a centre of gravity defuzzification method is used. All simulations are done in MATLAB/Simulink. The results of the numerical simulation are presented in the article.
EN
In this paper the new intelligent system for two-phase flows diagnosis and control is presented. The authors developed a fuzzy inference system for two phase flows recognition based on the raw 3D ECT data statistical analysis and fuzzy classification which identify the flow structure in real-time mode. The non-invasive three-dimensional monitoring is possible to conduct even in non-transparent and non-accessible parts of the pipeline. Presented system is also equipped with the two phase gas-liquid flows installation control module based on fuzzy inference which includes the feedback information from the recognition module. The intelligent control module working in a feed-back loop keep the sets of required flow regime. Presented in this paper fuzzy algorithms allow to recognize the two phase processes similar to the human expert and to control the process in the same, very intuitively way. Using of the artificial intelligence in the industrial applications allows to avoid any random errors as well as breakdowns and human mistakes suffer from lack of objectivity. An additional feature of the system is a universal multi-touched monitoring-control panel which is an alternative for commercial solution and gives the opportunity to build user own virtual model of the flow rig to efficiently monitor and control the process.
PL
W artykule zaprezentowany został inteligentny system diagnostyki i sterowania przepływami dwufazowymi gaz-ciecz. Autorzy opracowali rozmyty system wnioskowania oparty o statystyczną analizę i klasyfikację rozmytą surowych danych pomiarowych 3D ECT realizujący w czasie rzeczywistym identyfikację struktury przepływu oraz wyznaczanie objętościowego udziału faz. Nieinwazyjny trójwymiarowy monitoring przepływu możliwy jest w nieprzezroczystych i trudno dostępnych fragmentach rurociągów w czasie rzeczywistym. Prezentowany system wyposażony jest również w moduł sterowania instalacją w oparciu o wnioskowanie rozmyte, któremu na wejście podawane są informacje zwrotne od modułu rozpoznawania. Inteligentny regulator rozmyty pracujący w pętli sprzężenia zwrotnego utrzymuje żądane nastawy parametrów przepływu w oparciu o zadany reżim przepływu. Przedstawione w niniejszym opracowaniu algorytmy rozmyte umożliwiają identyfikację procesów dwu-fazowych w sposób analogiczny do tego, jak to robią specjaliści oraz jednocześnie pozwalają kontrolować proces w ten sam bardzo intuicyjny sposób. Zastosowanie sztucznej inteligencji w aplikacjach przemysłowych pozwala uniknąć przypadkowych ludzkich błędów podatnych na brak obiektywizmu, a także zapobiegać awarii. Cechą dodatkową systemu jest uniwersalny dotykowy panel monitorująco-sterujący stanowiący alternatywę dla drogich komercyjnych rozwiązań umożliwiający budowanie wirtualnego modelu instalacji, aby w szybki i skuteczny sposób móc ją monitorować i nią sterować.
13
Content available Fuzzy adaptive control of nonlinear two-mass system
EN
In the paper, an adaptive control MRAS-based structure for nonlinear two-mass system is proposed. The performance of the control structure is supported by additional compensator. After short introduction a mathematical model of the drive system is presented. In the plant, the additional nonlinearities such as friction and mechanical hysteresis are considered. Then the structure of the fuzzy system is shown. Contrary to the majority of papers the controller considered is based on the II type fuzzy sets. Then the simulation tests showing performance of the proposed structure are presented. The drive is tested at different operation points, including low-speed region where friction plays dominant role. A comparison of classical PI controller with antiwindup and the proposed structure is presented. Then laboratory set-up with DC motor is described briefly. Experimental results are included in the paper. It is shown that the torsional vibrations of two-mass system are damped effectively. The impact of the existing delays of system is discussed. A summary is given at the end of the paper.
EN
This paper present a new fuzzy iterative learning control design to solve the trajectory tracking problem and performing repetitive tasks for rigid robot manipulators. Several times’ iterations are needed to make the system tracking error converge, especially in the first iteration without experience. In order to solve that problem, fuzzy control and iterative learning control are combined, where fuzzy control is used to tracking trajectory at the first learning period, and the output of fuzzy control is recorded as the initial control inputs of ILC. The new algorithm also adopts gain self-tuning by fuzzy control, in order to improve the convergence rate. Simulations illustrate the effectiveness and convergence of the new algorithm and advantages compared to traditional method.
PL
W artykule przedstawiono propozycję zaawansowanej struktury sterowania układem turbogeneratora w szerokim zakresie zmian zapotrzebowania na moc czynną. Dla potrzeb syntezy tej struktury wykorzystano nieliniowe, dynamiczne modele turbiny parowej i generatora synchronicznego współpracującego z systemem elektroenergetycznym. Zaproponowane algorytmy sterowania oparte są odpowiednio o wieloobszarowe regulatory rozmyte, z lokalnymi regulatorami PI. Miękkie przełączanie pomiędzy nimi jest realizowane za pomocą rozmytego wnioskowania Takagi-Sugeno-Kanga. Zaprezentowane wyniki badań symulacyjnych pokazują poprawę jakości realizacji zadania nadążania za zmienną trajektorią zadanej mocy czynnej, przy wykorzystaniu zaproponowanych rozwiązań, w porównaniu do klasycznych, pojedynczych regulatorów PI w pętlach sterowania turbiny i generatora synchronicznego.
EN
In the paper a synthesis of advanced control structures of turbine and synchronous generator for nuclear power plant working under changing operating conditions (supplied power level) is presented. It is based on the nonlinear models of the steam turbine and synchronous generator cooperating with the power system. Considered control structure consists of multiregional fuzzy control systems with local linear controllers, including PID controllers, in particular control loops of turbine and generator. Soft switching between the local controllers is performed by Takagi-Sugeno-Kang fuzzy logic mechanism. Parameters of the local controllers were optimally tuned for a priori chosen operating points within the range 50-100% of nominal active power generated by the synchronous generator. Simulation results show that proposed advanced control structure is superior to widely used classic control structure (local controllers tuned for nominal operating points). During simulations the data of the real devices were used, respectively for the 4 CK 465 steam turbine and synchronous generator GTHW-600, which were planned to be used in the first Polish nuclear power plant in Żarnowiec.
16
Content available Sterowanie rozmyte w napędzie z wielofazowym PMSM
PL
W pracy zaprezentowano badania symulacyjne układu napędowego z 3-fazowym oraz 5-fazowym silnikiem PMSM i rozmytym regulatorem prędkości. Opracowano komputerowe modele napędów oraz przeprowadzono badania dla zadanych warunków pracy. Porównano uzyskane charakterystyki czasowe wybranych wielkości elektromechanicznych oraz podstawowe wskaźniki jakości regulacji.
EN
The paper describes simulation studies of fuzzy speed controllers for three-phase and five-phase permanent magnet synchronous motor drives. The computer models of propulsion systems have been developed. Then the results of simulation tests are presented. The time curves of the stator phase current, the electrome-chanical moment, the rotational speed and basic indi-cators of the quality of regulation are compared.
PL
Ze względu na swoje nieliniowe charakterystyki prądu I i napięcia U, elektrownia fotowoltaiczna powinna być wyposażona w algorytm śledzenia maksymalnego punktu wydajności. Pozwala to na uzyskiwanie maksymalnych wartości energii w szerokim spektrum zmieniających się warunków oświetlenia. Obecnie istnieje wiele algorytmów wyznaczania maksymalnego punktu pracy elektrowni fotowoltaicznej, celem artykułu jest przedstawienie metody wyznaczania trajektorii punktu maksymalnej wydajności elektrowni fotowoltaicznej za pomocą sterowania rozmytego.
EN
Due to the non-linear characteristics of the current I and voltage U, a PV plant should be equipped with a maximum power point tracking algorithm. This allows obtaining the maximum amount of energy in a large range of illumination. Presently there are many algorithms for determining the maximum operating point of the photovoltaic power plant. This paper is aimed to present the determination of the maximum operating point of the photovoltaic power plant using fuzzy control.
EN
In the paper a  synthesis of advanced control structures of turbine and synchronous generator for nuclear power plant working under changing operating conditions (supplied power level) is presented. It is based on the nonlinear models of the steam turbine and synchronous generator cooperating with the power system. The considered control structure consists of multi-regional fuzzy control systems with local linear controllers, including PID controllers, in particular control loops of turbine and generator. Soft switching between the local controllers is performed by the Takagi-Sugeno-Kang fuzzy logic mechanism. Parameters of the local controllers were optimally tuned for a priori chosen operating points within the range of 50–100% of nominal active power generated by the synchronous generator. Simulation results show that proposed advanced control structure is superior to widely used classic control structure (local controllers tuned for nominal operating points). During simulations the data of the real devices was used, respectively for the 4 CK 465 steam turbine and synchronous generator GTHW-600, which were planned to be used in the first Polish nuclear power plant in Żarnowiec.
PL
W artykule przedstawiono syntezę zaawansowanych struktur sterowania turbiną i generatorem synchronicznym dla elektrowni jądrowej pracującej w zmiennych warunkach operacyjnych (zapotrzebowanie na moc czynną). Oparta jest ona na nieliniowych modelach turbiny parowej oraz generatora synchronicznego współpracującego z systemem elektroenergetycznym. Rozważana struktura sterowania składa się z wieloobszarowych systemów sterowania rozmytego z lokalnymi liniowymi regulatorami, w tym regulatorami PID, w poszczególnych pętlach sterowania turbiny i generatora. Miękkie przełączanie pomiędzy lokalnymi regulatorami jest realizowane przez mechanizm logiki rozmytej Takagi-Sugeno-Kanga. Parametry regulatorów lokalnych były dobierane optymalnie dla wybranych a priori punktów pracy w zakresie 50–100% nominalnej mocy czynnej wytwarzanej przez generator synchroniczny. Wyniki symulacji pokazują, że proponowana struktura sterowania zaawansowanego przewyższa powszechnie stosowaną klasyczną strukturę sterowania (pojedyncze regulatory lokalne strojone dla nominalnego punktu pracy). W trakcie symulacji wykorzystano dane rzeczywistych urządzeń, odpowiednio: turbiny parowej 4 CK 465 i generatora synchronicznego GTHW-600, które planowano zastosować w pierwszej polskiej elektrowni jądrowej w Żarnowcu.
EN
The paper discusses a possibility of applying fuzzy logic strategies to control of the hydraulic excavator fixtures. Paper also illustrates how to build a real time control research stand with PI fuzzy logic controller in LabView environment.
PL
Osprzęt jednonaczyniowej koparki hydraulicznej jest silnie nieliniowym obiektem sterowania o dużym stopniu złożoności. Jest to spowodowane zmiennym rozkładem mas osprzętu podczas wykonywania ruchów roboczych oraz nieliniowością serwonapędów hydraulicznych. Większość konwencjonalnych algorytmów regulacji takich jak P, PI, PID wymaga przynajmniej przybliżonej znajomości opisu obiektu regulacji. Jednakże dla wielu obiektów fizycznych, także osprzętu koparki, zbudowanie dokładnego modelu matematycznego jest uciążliwe bądź wręcz niemożliwe. W przypadku, gdy strategia regulacji może być opisana jakościowo, istnieje możliwość zastosowania rozmytych algorytmów regulacji. Logika rozmyta jest metodą opartą na podejmowaniu decyzji w oparciu o wiedzę eksperta w odróżnieniu od tradycyjnej dwuwartościowej logiki Boolowskiej. Logika rozmyta zezwala na częściową przynależność zmiennej do zbioru wraz z określe¬niem stopnia przynależności do zbioru z zakresu 0 do 1.System rozmyty korzysta z algorytmów logiki rozmytej i składa się z trzech podstawowych elementów, tj. zbioru zmiennych lingwistycznych, zbioru funkcji przynależności oraz zbioru reguł wnioskowania. Regulator rozmyty korzysta ze zdefiniowanych uprzednio reguł bazując na aktualnych stanach zmiennych wejściowych.
PL
W artykule przedstawiono zastosowanie sterowania rozmytego w celu usprawnienia przepływu materiałów w magazynie. Obiektem analiz jest zautomatyzowany magazyn szyb do produkcji okien, będący jednocześnie systemem sortowania i dostarczania szyb na linię montażową. W artykule opisano procesy przepływu materiałów w obiekcie. Przykład sterowania dotyczy wyboru pomocniczych wózków transportowych do realizacji bieżącego zadania. Przedstawiono koncepcję usprawnienia pracy pomocniczych wózków transportowych z zastosowaniem predykcji zadania. Kontynuując ideę zaprezentowano projekt sterownika rozmytego stanowiącego system Takagi-Sugeno. Sterownik minimalizuje drogę przebytą przez środek transportu z uwzględnieniem dwóch kolejnych zadań, zwracając przy tym uwagę na równomierne obciążenie wykorzystanych wózków i bezpieczeństwo. Sterownik przetestowano z wykorzystaniem symulatora maszyny oprogramowanego w TwinCAT i działającego w trybie czasu rzeczywistego.
EN
The paper describes the use of fuzzy control to improve the materials flow in the warehouse. The object of analysis is automated warehouse of glazing to windows production. The warehouse is also a system of sorting and delivering glazing to the assembly line. In the paper the processes of materials flow in the object are presented. As an example of the control, the choice of the transport trolleys to accomplishment of the current task is considered. The conception of improvement of the transport trolleys’ work using task prediction is described. The project of fuzzy controller as Takagi-Sugeno system is presented. The controller minimises the distance for trolleys and takes into account safety and even load for means of transport. The distance is minimised for two consecutive tasks. The project of fuzzy controller has been tested using a programmable machine simulator in TwinCAT, in the real-time mode.
first rewind previous Strona / 5 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.