Черный С.П., Бузикаева А.В., Хрульков В.Н. Классификация моделей нечетких многокаскадных систем управления на основе особенностей функционирования объекта регулирования - Журнал «Электротехнические системы и комплексы»

Аннотация

С повышением сложности формализации объектов регулирования существенно возрастают требования и к системам управления, в том числе и интеллектуальным. Развитие систем управления с искусственным интеллектом существенно ограничивается ресурсами стандартных средств автоматизации. Для разделения интеллектуальных систем с различным построением его структуры предложена классификация по алгоритму функционирования вложенного каскада, в частности выделены регуляторы с классическими элементами, с элементарными модулями и нечеткими переменными, расширяющими базовое терм-множество. В работе показаны методики повышения интеллектуальности систем с нечеткой логикой с учетом возможности их разделения модульно на используемых промышленных контроллерах. Повышение интеллектуальных свойств систем автоматического управления возможно не только за счет замены существующих классических регуляторов, но и интеграции интеллектуальных модулей с уже существующей системой с реализацией алгоритмов принятия решений. В зависимости от особенностей функционирования технологического процесса рассмотрены возможные варианты синтеза многокаскадных систем управления: с гетерогенной структурой, включающей классические элементарные звенья; гомогенной структурой с набором подобных модулей, отличающихся единственным параметром; а также модель нечеткого регулятора с вариацией нечетких переменных в базовом терм-множестве. Выявлены особенности при формировании многокаскадных нечетких систем управления технологическими процессами в зависимости от требований к системе регулирования и свойствами такого объекта, характеризующегося уникальностью. Модульность и иерархичность при построении моделей многокаскадных нечетких систем управления технологическими процессами позволяет сократить порядок базы продукционных правил и, как следствие, снизить время на обработку механизма нечеткого логического вывода.

Ключевые слова

многокаскадный нечеткий регулятор, структурно-параметрический синтез, гомогенная и гетерогенная структура, расширение базового терм-множества

Черный Сергей Петрович – д-р техн. наук, доцент, заведующий кафедрой, кафедра электропривода и автоматизации промышленных установок, Комсомольский-на-Амуре государственный университет, Комсомольск-на-Амуре, Россия, Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Бузикаева Алина Валерьевна – канд. техн. наук, доцент, кафедра электропривода и автоматизации промышленных установок, Комсомольский-на-Амуре государственный университет, Комсомольск-на-Амуре, Россия, Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Хрульков Владимир Николаевич – канд. техн. наук, доцент, кафедра электропривода и автоматиза-ции промышленных установок, Комсомольский-на-Амуре государственный университет, Комсомольск-на-Амуре, Россия, Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

1. Жигалова С.А., Никифорова Л.В., Шеленок Е.А. Система комбинированного управления объектом с ограничением входного сигнала и запаздываниями по состоянию в пе-риодических режимах // Датчики и системы. 2025. № 3(281). С. 3-10. doi: 10.24412/1992-7185-2025-3-3-10.

2. Еремин Е.Л., Смирнова С.А., Шеленок Е.А. Структурно-параметрический синтез гибридной периодической си-стемы комбинированного управления многорежимным объектом в условиях неопределенности // Мехатроника, автоматизация, управление. 2024. Т. 25, № 9. С. 447-457. doi: 10.17587/mau.25.447-457.

3. Shtakin D.V., Shevlyagina S.A., Torgashov A.Y. Neural Network Model for Estimating the Quality Indicators of In-dustrial Fractionator Products // Mathematical Models and Computer Simulations. 2024. Vol. 16(2). Pp. 235-245. doi: 10.1134/S2070048224020169.

4. Штакин Д.В., Снегирев О.Ю., Торгашов А.Ю. Определе-ние весовых матриц регулятора на основе прогнозирую-щей модели с учетом целей управления в условиях не-определенности параметров технологического объекта // Автоматизация в промышленности. 2025. № 5. С. 32-41.

5. Один из подходов к моделированию двухкаскадной не-четкой системы управления электроприводом постоянного тока с двухзонным регулированием скорости / С.П. Черный, В.А. Соловьев, А.В. Бузикаева, С.И. Сухоруков // Электротехнические системы и комплексы. 2022. № 2(55). С. 32-39. doi: 10.18503/2311-8318-2022-2(55)-32-39.

6. Cherniy S.P., Solovyev V.A. General Principals of Building the Fizzy Multi-Cascade Tracking Control Systems // 2018 International Multi-Conference on Industrial Engineering and Modern Technologies (FarEastCon). IEEE, 2018. doi: 10.1109/FarEastCon.2018.8602646.

7. Buzikayeva A.V., Susdorf V.I., Cherniy S.P. Modeling Multi-Cascade Fuzzy Controller with Integrated Implementation of Various Control Laws // International Ural Conference on Electrical Power Engineering (UralCon). IEEE, 2019. Pp. 45-48. doi: 10.1109/URALCON.2019.8877652.

8. Сравнительная оценка классических и нечетких алгорит-мов управления системой электропривода многоточечного формования изделий двойной кривизны / Н.Е. Дерюж-кова, В.А. Соловьев, В.В. Тетерин, Д.В. Урасов // Омский научный вестник. 2020. № 2(170). С. 52-57. doi: 10.25206/1813-8225-2020-170-52-57.

9. Бузикаева А.В. Моделирование интеллектуальной систе-мы управления электроприводом в условиях действия различных критериев // Транспорт Азиатско-Тихоокеанского региона. 2024. № 4(41). С. 11-19.

10. Коваль А.С., Шваяков А.В. К вопросу построения нечет-кого регулятора скорости для электропривода при прямом управлении моментом с широтно-импульсным мо-дулятором лифтовой установки // Вестник Белорусско-Российского университета. 2008. № 1(18). С. 114-122. doi: 10.53078/20778481_2008_1_114.

11. Стельмащук С.В. Настройка ПИД-регулятора по кривой разгона объекта с самовыравниванием для максимального быстродействия с заданным перерегулированием при идентификации объекта моделью третьего порядка с за-паздыванием // Вестник Тихоокеанского государственного университета. 2015. № 1(36). С. 65-74.

12. Стельмащук С.В., Чернов А.Ю. Синтез ПИД-регулятора системы автоматического регулирования с максимальным быстродействием и ограничением на перерегулирование // Электротехнические системы и комплексы. 2012. № 20. С. 256-265.

13. Савельев Д.О., Черный С.П., Соловьев В.А. Повышение точности компенсации нелинейных элементов систем управления // Известия высших учебных заведений. При-боростроение. 2020. Т. 63. № 3. С. 213-221. doi: 10.17586/0021-3454-2020-63-3-213-221.

14. Разработка интеллектуального модуля прогнозирования образования гололёда на проводах линий электропередач / В.А. Соловьев, С.И. Сухоруков, С.П. Черный, К.Е. Ко-стин, Д.О. Савельев // Ученые записки Комсомольского-на-Амуре государственного технического университета. 2015. Т. 1. № 3(23). С. 18-25.

15. Хрульков В.Н. Разработка модели системы управления подвеской многоопорной транспортной машины с при-менением теории мягких вычислений // Известия Туль-ского государственного университета. Технические науки. 2025. № 2. С. 578-586. doi: 10.24412/2071-6168-2025-2-578-579.

Черный С.П., Бузикаева А.В., Хрульков В.Н. Класси-фикация моделей нечетких многокаскадных систем управления на основе особенностей функционирова-ния объекта регулирования // Электротехнические системы и комплексы. 2026. № 2(71). С. 60-65. https://doi.org/10.18503/2311-8318-2026-2(71)-60-65

JATS XML

Подробности: Опубликовано: 09 июля 2026 г.; Обновлено: 16 июля 2026 г.; Просмотров: 21