СИНТЕЗ НЕЙРО-НЕЧЕТКОЙ СИСТЕМЫ СТАБИЛИЗАЦИИ ТЕМПЕРАТУРЫ ПРОЦЕССА НЕПРЕРЫВНОЙ СТЕРИЛИЗАЦИИ
Аннотация
Для синтеза нейро-нечеткой системы стабилизации температуры рассмотрено формирование базы правил нечеткого контроллера с учетом оптимального управления объектом и обучение гибрид-ной нейронной сети. В качестве оптимальной траектории принято найденное по принципу максимума оптимальное по быстродействию управление для замкнутой системы автоматического управления. Осуществлен переход из временной области, в которой найдено оптимальное управление, к фазовой плоскости системы, что позволило непосредственно применить полученное решение для формирования базы правил нечеткого контроллера. Для разработки системы стабилизации температуры стерилиза-ции среды с двумя управляющими воздействиями использована нейро-нечеткая сеть Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System - ANFIS.
Ключевые слова
нейро-нечеткая система,
стабилизация температуры,
оптимальная траекто-рия,
база правил,
обучение нейронной сети,
моделирование,
neuro-fuzzy network,
temperature stabilization,
optimal trajectory,
rule base,
neural network training,
simulation
Список литературы
1. Нейро-нечёткие сети [Электронный ресурс]. URL: http://www.allbest.ru (дата обращения: 25.12.2013)
2. Лубенцова Е. В. Алгоритм оптимального управления процессом стерилизации // Изв. вузов. Cев.-Кав. регион. Техн. науки, 2002. Спецвыпуск. С. 127.
3. Штовба С. Д. Проектирование нечетких систем средствами MATLAB. М.: Горячая линия - Телеком, 2007. 288 с.
4. MATLAB Fuzzy Logic Toolbox User’s Guide // The MathWorks, Inc. 2008. 333 p.
Для цитирования:
Лубенцова Е.В.
СИНТЕЗ НЕЙРО-НЕЧЕТКОЙ СИСТЕМЫ СТАБИЛИЗАЦИИ ТЕМПЕРАТУРЫ ПРОЦЕССА НЕПРЕРЫВНОЙ СТЕРИЛИЗАЦИИ. Вестник Северо-Кавказского федерального университета. 2014;(5):21-28.
For citation:
Lubentsova E.V.
SYNTHESIS OF NEURO-FUZZY NETWORK FOR STABILIZING TEMPERATURE IN PROCESS OF CONTINUOUS STERILIZATION. Newsletter of North-Caucasus Federal University. 2014;(5):21-28.
(In Russ.)
Просмотров:
85