In general, fuzzy logic are able to handle several problems that classic logic is not cabaple, mainly due its capacity to represent the imprecision and uncertanty of human logic and reasoning. But, even classic fuzzy logic or type-1 fuzzy logic are not adquate to fully represent the human knowledge, so type-2 fuzzy logic is more suitable to solve this problem. Controllers based on those logic are known as type-1 and type-2 fuzzy controllers, these controllers are hard to tune due its large number of parameters. In literature, there are a lot of strategy to solve this problem for both controllers based on meta-heuristics. To investigate and validate the controllers obtained it was used a Servo motor from Quanser, a control problem which requires precision and velocity in error correction. We tested several controlers and optimization techniques based on classic PI controllers and particle swarm optimization, genetic algorithms and ant colony optimization based on three diferents avaliation index IEA, ITEA e Goodhard index. By analyzing the results obtained, the type-2 fuzzy controller showed significant gain for the control of this plant, when optimized with the PSO method. From the results, it can also be inferred that the ant algorithm was not suitable for this problem, with the proposed evaluation function.
PL
W przemyśle kilka strategii i algorytmów sterowania jest już używanych i opisanych w literaturze. Wśród istniejących technik, regulatory rozmyte wyróżniają się zdolnością do radzenia sobie z poważnymi nieliniowościami występującymi w rzeczywistych instalacjach oraz zdolnością do reprezentowania wiedzy eksperckiej, która jest nieprecyzyjna i matematycznie niedokładna. W tej pracy zbadano dwa typy istniejących regulatorów rozmytych opartych na modelu Sugeno, są to rozmyte typu 1, tutaj sklasyfikowane jako konwencjonalne rozmyte i rozmyte typu 2. Analizując otrzymane wyniki, regulator rozmyty typu 2 wykazał znaczny zysk w sterowaniu t ˛a instalacją, gdy został zoptymalizowany metod ˛a PSO. Z wyników można równie ˙ z wywnioskować, że algorytm mrówkowy nie był odpowiedni dla tego problemu z zaproponowaną funkcją ewaluacyjną.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.