Адаптивные системы управления с нечеткой логикой

При адаптивном подходе к построению нечетких систем управления настройка блоков нечеткого логического вывода осуществляется не только в процессе проектирования, но и во время нормальной эксплуатации системы, параллельно с процессом управления объектом. Адаптивные системы позволяют осуществлять более качественное управление сложными не стационарными объектами по сравнению с обычными системами.

Принципы построения нечетких адаптивных систем управления во многом схожи с принципами, используемыми при построении нейросетевых систем управления.

Рассмотрим три наиболее известных подхода к построению нечетких адаптивных систем управления. Допустим, что необходимо построить систему управления, формирующую сигнал u, подаваемый на объект управления (ОУ), такой чтобы его выходной сигнал y в заданном смысле наилучшим образом соответствовал входному сигналу x (в идеальном случае y x).

1. Инверсное управление. На рис. 2 показана структура системы, выполненной в соответствии с принципом инверсного управления.

В данном случае нечеткая сеть 2 (НС2), выполняющая функцию идентификатора, моделирует обратную динамику объекта управления, а нечеткая сеть 1 (НС1), выполняющая функцию контроллера, копирует НС2. Как видно, здесь используется разомкнутая схема управления без отрицательной обратной связи. Достоинствами такой схемы являются простота и отсутствие проблем с устойчивостью. К недостаткам можно отнести следующее: при не выполнении условия квазистационарности объекта управления данная схема не гарантирует, что выходной сигнал ОУ будет соответствовать опорному сигналу; эта схема не способна управлять неустойчивым объектом; сложности также возникают, если оператор ОУ не имеет обратного.

2. Предикатное управление (управление с предсказанием). В данном случае как и ранее НС1 выполняет функции контроллера, а НС2 — идентификатора (см. рис. 3).

Идентификатор НС2 настраивается на прямую динамику объекта. НС1 настраивается через идентификатор НС2 таким образом, чтобы минимизировать критерий качества управления на определенном интервале времени в будущем. После реализации управления на данном интервале времени процесс повторяется. В литературе этот метод иногда называется как «обратное распространение во времени» или «принцип удаляющегося горизонта».

Управление с предсказанием по сравнению с инверсным управлением дает лучшие результаты, особенно это проявляется в случае не реализуемости точной обратной динамики объекта. В тоже время и вычислительные затраты для данного метода значительно выше. Рассматриваемая схема управления, так же как и предыдущая относится к разомкнутым, и при не выполнении условия квазистационарности объекта она не гарантирует, что выходной сигнал ОУ будет соответствовать опорному сигналу. От указанных недостатков свободна схема приведенная ниже.

3. Схема управления с обратной связью и идентификатором. В схеме на рис. 4 используется контроллер обратной связи, выполненный на нечеткой сети НС1, обучающийся через идентификатор НС2. Обучение через идентификатор, а не непосредственно на объекте необходимо, чтобы «не мешать» нормальному функционированию объекта пробными воздействиями использующимися для обучения. К недостаткам схемы можно отнести высокие требования к вычислительным ресурсам (приблизительно такие же, как и в схеме с предсказанием) и возможные проблемы с устойчивостью.

нечеткий адаптивный управление нейронный.