Аннотация. Исследуются принципы многокаскадного управления и методы компенсации статических нелинейных элементов систем автоматического управления. Вследствие того, что при компенсации более сложных нелинейных элементов использование только одного из известных способов компенсации не всегда позволяет снизить ошибку системы до желаемой величины, предложено новое решение — способ компенсации, построенный на принципе многокаскадного управления, который практически полностью сводит ошибку к нулю. Представлены особенности настройки интеллектуальных систем, основанных на теории нечетких множеств, для решения задачи компенсации естественных и искусственных нелинейностей. Проанализировано влияние различных алгоритмов нечеткого логического вывода при реализации технологии многокаскадного нечеткого управления для компенсации нелинейностей различного типа.

Ключевые слова: системы автоматического управления, программный комплекс, компенсация нелинейных элементов, нечеткая логика, интеллектуальные системы, нечеткий логический регулятор, программный комплекс, интеллектуальный модуль

Список литературы:

 

1. Хлыпало Е. И. Нелинейные корректирующие устройства в автоматических системах: Учебник для вузов. Л.: Энергия, 1973. 344 с.
2. Гудим А. С., Соловьев В. А., Зайченко И. В. Нечеткие алгоритмы компенсации нелинейностей САУ // Информатика и системы управления. 2005. № 2. С. 89—101.
3. Cherny S. P., Soloviev V. A. Another approach to enhancement of intellectual capabilities of the fuzzy controller // Proc. Intern. Conf. on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM). 2017.
4. Черный С. П., Бичаев И. Е. Моделирование следящей системы управления с применением многокаскадного нечеткого регулятора // Электротехнические комплексы и системы управления. 2014. № 1(33). С. 47—54.
5. Савельев Д. О., Гудим А. С., Черный С. П., Сухоруков С. И. Способ компенсации статических нелинейностей с использованием мягких вычислений // Электротехнические комплексы и системы управления. 2015. № 1. С. 35—42.
6. Savelyev D. O., Gudim A. S. Software fuzzy logic compensator of nonlinear elements of automatic control system // Proc. Intern. Multi-Conf. on Industrial Engineering and Modern Technologies (FarEastCon). Vladivostok, 2018.
   P. 1—4. DOI: 10.1109/FarEastCon.2018.8602829.
7. Савельев Д. О., Гудим А. С., Черный С. П. Особенности компенсации неоднозначных сопутствующих нелинейностей с использованием нечеткого подхода // Информатика и системы управления. 2014. № 4 (42). С. 149—158.
8. Савельев Д. О., Черный С. П. Компенсация совокупности естественных и искусственных нелинейностей многоканальным нечетким регулятором // Производственные технологии будущего: от создания к внедрению: Материалы Междунар. науч.-практ. конф. Комсомольск-на-Амуре, 2018. С. 165—168.
9. Савельев Д. О., Черный С. П. Один из подходов к решению комплексной задачи компенсации нелинейных элементов систем автоматического управления с применением теории нечетких множеств // Тр. II Всерос. науч.-практ. конференции „Электропривод на транспорте и в промышленности“. Хабаровск, 2018.
   С. 276—279.
10. Savelyev D. O., Gudim A. S., Cherny S. P. Application of fuzzy multi-cascade control during modeling of universal non-linearity compensator // Proc. Intern. Multi-Conf. on Industrial Engineering and Modern Technologies (FarEastCon). Vladivostok, 2019. P. 1—4. DOI: 10.1109/FarEastCon.2019.8933905.
11. Савельев Д. О., Гудим А. С., Хрульков В. Н. Программный модуль нечеткого логического компенсатора нелинейных элементов САУ // Производственные технологии будущего от создания к внедрению: Материалы Междунар. науч.-практ. конф. Комсомольск-на-Амуре, 2017. С. 128—131. 
12. Savelyev D. O., Gudim A. S., Solovev D. B. Stabilizing the transients in the objects and systems controlling the compensation of nonlinear ACS (Automatic Control System) elements // Proc. Intern. Multi-Conf. on Industrial Engineering and Modern Technologies (FarEastCon). Vladivostok, 2019. P. 1—4. DOI: 10.1109/EastConf.2019.8725324.
13. Пегат А. Нечеткое моделирование и управление. М.: БИНОМ, Лаборатория знаний, 2009. 800 с.
14. Mamdani E. H., Assilian S. An experiment in linguistic synthesis with fuzzy logic controller // Intern. Journal Man-Machine Studies. 1975. Vol. 7, N 1. P. 1—13.
15. Piegat A., Jaszczak S., Pluciriski M. Selflearning neuro-fuzzy PID controller without simplifications. // Proc. of the Intern. Symp. on Methods and Models in Automation and Robotics, MMAR'96, Miedzyzdroje, Poland. 1996.
    Vol. 3. P. 1195—1200.