vrgupВестник Ростовского государственного университета путей сообщенияVestnik Rostovskogo Gosudarstvennogo Universiteta Putej Soobshcheniya0201-727XРостовский государственный университет путей сообщения10.46973/0201-727X_2023_3_8vrgup-33Research ArticleМОДЕЛИРОВАНИЕ СИСТЕМ И ПРОЦЕССОВMODELING SYSTEMS AND PROCESSESПостроение интеллектуальных транспортных систем на основе квазиоптимальных структур управления и нечеткого логического выводаBuilding intelligent transportation systems based on quasi-optimal control structures and fuzzy logical inferenceАгаповА. А.AgapovA. A.

Агапов Александр Андреевич - кафедра «Вычислительная техника и автоматизированные системы управления», ассистент.

Alexander A. Agapov - Chair «Computing Machinery and Computerized Control Systems», Lecturer.

agapov2794@gmail.comРостовский государственный университет путей сообщения (РГУПС)Rostov State Transport University (RSTU)20233009202303817Copyright © Агапов А.А., 20232023Агапов А.А.Agapov A.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://vestnik.rgups.ru/jour/article/view/33

Рассматривается задача обеспечения автоматического управления динамическими объектами, входящими в состав интеллектуальной транспортной системы и функционирующих в различных режимах, что требует повышения эффективности используемых законов управления с целью сохранения быстродействия, устойчивости и др. Исходная система представлена в виде уравнений Лагранжа 2-го рода, на которую наложены ограничения, гарантирующие полную управляемость системы. Для построения управления применяется принцип декомпозиции, разбивающий систему с n степеней свободы на n независимых подсистем с ограниченными возмущениями. В работе построен интеллектуальный закон управления подсистемой с априорно неизвестными возмущениями на основе квазиоптимального по быстродействию закона и закона, обеспечивающего максимизацию области притяжения, с использованием нечеткого логического вывода. Проведено моделирование на примерах с различными нелинейными видами возмущений. Анализ результатов моделирования показывает, что построенный закон управления обеспечивает достижение окрестности терминальной точки за время, близкое к оптимальному, при этом в сравнении с известным квазиоптимальным по быстродействию законом управления предлагаемый закон не входит в колебательный режим вблизи терминальной точки, а также не имеет точек разрыва на траектории движения нелинейной динамической системы. Показано, что применение принципа декомпозиции позволяет построить интеллектуальные законы управления для системы с несколькими степенями свободы.

It is considered the problem of providing automatic control of dynamic objects that are part of an intelligent transport system and operate in various modes which requires an increase in the efficiency of the control laws used in order to maintain speed, stability and others. The initial system is presented in the form of Lagrange equations of the second kind, which restrictions are imposed on it to guarantee full controllability of the system. To construct the control, the principle of decomposition is used, which divides the system with n degrees of freedom into n independent subsystems with limited perturbations. In this paper, an intelligent control law for a subsystem with a priori unknown perturbations is constructed based on a law that is quasi-optimal in terms of speed and a law that ensures the maximization of the attraction area, using fuzzy logical inference. Modeling is carried out on examples with various non-linear types of perturbations. The analysis of the simulation results shows that the constructed control law ensures that the ambit of the terminal point is reached in a time close to optimal, while, in comparison with the known quasi-optimal control law in terms of speed, the proposed law does not enter the oscillatory mode near the terminal point, and also has no discontinuity points on trajectories of motion of a nonlinear dynamic system. It is shown that the application of the decomposition principle makes it possible to construct intelligent control laws for a system with several degrees of freedom.

нелинейная динамическая системаквазиоптимальный закон управленияинтеллектуальные транспортные системыуравнения Лагранжа 2-го родааприорно неизвестные возмущениянечеткий логический выводnonlinear dynamic systemquasi-optimal control lawintelligent transportation systemsLagrange equations of the second kinda priori unknown perturbationsfuzzy logic inferenceРабота выполнена в рамках гранта Российского научного фонда № 23-29-00812, https://rscf.ru/project/23-29-00812/.ReferencesОсобенности синтеза системы угловой стабилизации высокоточных беспилотных летательных аппаратов / А. С. Сыров, В. Ю. Рутковский, В. М. Глумов [и др.] // Проблемы управления. – 2017. – № 2. – С. 56–67. – ISSN 2712-8687.Features of the synthesis of the angular stabilization system for high-precision unmanned aerial vehicles / A. S. Syrov, V. Yu. Rutkovsky, V. M. Glumov [et al.] // Problems of Management. – 2017. – No. 2. – P. 56–67. – ISSN 2712-8687.Солодкий, А. И. Развитие интеллектуальных транспортных систем в России : проблемы и пути их решения. Новый этап / А. И. Солодкий // Интеллект. Инновации. Инвестиции. – 2020. – № 6. – С. 10–19. – ISSN 2077-7175.Solodkiy, A. I. Development of intelligent transport systems in Russia : problems and ways to solve them. New stage / A. I. Solodkiy // Intellect. Innovation. Investments. – 2020. – No. 6. – P. 10–19. – ISSN 2077-7175.Маркелов, В. М. Интеллектуальные транспортные системы как инструмент управления / В. М. Маркелов, И. В. Соловьев, В. Я. Цветков // Economic Consultant. – 2014. – № 3(7). – С. 42–49. – ISSN 2686-9012.Markelov, V. M. Intelligent transport systems as a management tool / V. M. Markelov, I. V. Soloviev, V. Ya. Tsvetkov // Economic Consultant. – 2014. – No. 3(7). – P. 42–49. – ISSN 2686-9012.Жанказиев, С. В. Интеллектуальные транспортные системы : учебное пособие / С. В. Жанказиев. – Москва : МАДИ, 2016. – 120 с. – ISBN 978-5-91837-156-5.Zhankaziev, S. V. Intelligent transport systems : textbook. allowance / S. V. Zhankaziev. – Moscow : MADI, 2016. – 120 p. – ISBN 978-5-91837-156-5.Задачи управления движением многорежимных беспилотных летательных аппаратов / А. С. Сыров, А. М. Пучков, В. Ю. Рутковский, В. М. Глумов // Проблемы управления. – 2014. – № 4. – С. 45–52. – ISSN 1819-3161.Problems of motion control of multi-mode unmanned aerial vehicles / A. S. Syrov, A. M. Puchkov, V. Yu. Rutkovsky, V. M. Glumov // Problems of Management. – 2014. – No. 4. – P. 45–52. – ISSN 1819-3161.Шалягин, Д. В. Интеллектуализация систем управления / Д. В. Шалягин, Е. Н. Розенберг, В. И. Астрахан // Железнодорожный транспорт. – 2014. – № 12. – С. 21–23. – ISSN 0044-4448.Shalyagin, D. V. Intellectualization of control systems / D. V. Shalyagin, E. N. Rozenberg, V. I. Astrakhan. // Railway Transport. – 2014. – No. 12. – P. 21–23. – ISSN 0044-4448.Капустин, М. Ю. Модель адаптивной системы прицельного электропневматического торможения электропоезда / М. Ю. Капустин, С. И. Краснолобов, П. С. Саркисян // Наука и техника транспорта. – 2011. – № 4. – С. 33–43. – ISSN 2074-9325.Kapustin, M. Yu. Model of an adaptive system for targeted electropneumatic braking of an electric train / M. Yu. Kapustin, S. I. Krasnolobov, P. S. Sarkisyan // Science and technology of transport. – 2011. – No. 4. – P. 33–43. – ISSN 2074-9325.Черноусько, Ф. Л. Декомпозиция и синтез управления в нелинейных динамических системах / Ф. Л. Черноусько // Оптимальное управление и дифференциальные уравнения : Сборник статей. К семидесятилетию со дня рождения академика Евгения Фроловича Мищенко. – Москва : Наука; Физматлит, 1995. – Т. 211. – С. 457–472. – ISSN 0371-9685.Chernousko, F. L. Decomposition and control synthesis in nonlinear dynamical systems / F. L. Chernousko // Optimal control and differential equations, Collection of articles : On the occasion of the seventieth birthday of Academician Evgeniy Frolovich Mishchenko. – Moscow : Nauka, Fizmatlit, 1995. – Vol. 211. – P. 457–472. – ISSN 0371-9685.Ананьевский, И. М. Непрерывное управление механической системой на основе метода декомпозиции / И. М. Ананьевский, С. А. Решмин // Известия Российской академии наук. Теория и системы управления. – 2014. – № 4. – С. 3–17. – ISSN 1029-3620.Anan'evskii, I. M. Continuous control of a mechanical system based on the decomposition method / I. M. Ananevskiy, S. A. Reshmin // Izvestiya Rossiiskoi Akademii Nauk. Theory and control systems. – 2014. – No. 4. – P. 3–17. – ISSN 1029-3620.Пятницкий, Е. С. Принцип декомпозиции в управлении механическими системами / Е. С. Пятницкий // Доклады АН СССР. – 1988. – Т. 300. – № 2. – С. 300–303. – ISSN 0002-3264.Pyatnitsky, E. S. Decomposition principle in the control of mechanical systems / E. S. Pyatnitsky // Report Academy of Sciences of the USSR. – 1988. – V. 300. – No. 2. – P. 300–303. – ISSN 0002-3264.Черноусько, Ф. Л. Декомпозиция и субоптимальное управление в динамических системах / Ф. Л. Черноусько // Прикладная математика и механика. – 1990. – Т. 54. – № 6. – С. 883–893. – ISSN 0032-8235.Chernousko, F. L. Decomposition and suboptimal control in dynamic systems / F. L. Chernous'ko // Applied Mathematics and Mechanics. – 1990. – V. 54. – No. 6. – P. 883–893. – ISSN 0032-8235.Черноусько, Ф. Л. Декомпозиция управления динамической системой / Ф. Л. Черноусько // Доклады АН СССР. – 1990. – Т. 314. – № 4. – С. 801–805. – ISSN 0002-3264.Chernousko, F. L. Decomposition of control of a dynamical system / F. L. Chernous'ko // Report Academy of Sciences of the USSR. – 1990. – V. 314. – No. 4. – P. 801–805. – ISSN 0002-3264.Двухзонные следящие системы / В. В. Шеваль, В. И. Дорохов, С. А. Исаков, В. И. Земцов. – Москва : Энергоатомиздат, 1984. – 88 с.Two-zone tracking systems / V. V. Sheval, V. I. Dorokhov, S. A. Isakov, V. I. Zemtsov. – Moscow : Energoatomizdat, 1984. – 88 p.Асадуллаев, Р. Г. Нечеткая логика и нейронные сети / Р. Г. Асадуллаев. – Белгород, 2017. – 309 с.Asadullaev, R. G. Fuzzy logic and neural networks / R. G. Asadullaev. – Belgorod, 2017. – 309 p.Формальский, А. М. Управление движением неустойчивых объектов / А. М. Формальский // ООО Издательская фирма «Физико-математическая литература», 2012. – 232 с. – ISBN 578-5-9221-1460-8.Formalsky, A. M. Control of the movement of unstable objects / A. M. Formalsky // LLC Publishing Company "Physical and Mathematical Literature", 2012. – 232 p. – ISBN 578-5-9221-1460-8.Рутковская, Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский. – Москва : Горячая линия, 2006. – 452 с. – ISBN 5-93517-103-1.Rutkovskaya, D. Neural networks, genetic algorithms and fuzzy systems / D. Rutkovskaya, M. Pilinsky, L. Rutkovsky. – Moscow : Hot line, 2006. – 452 p. – ISBN 5-93517-103-1.Штовба, С. Д. Проектирование нечетких систем средствами MatLab / С. Д. Штовба. – Москва : Горячая линия, 2007. – 288 с. – ISBN 5-93517-359-X.Shtovba, S. D. Design of fuzzy systems by means of MatLab / S. D. Shtovba. – Moscow : Goryachaya line, 2007. – 288 p. – ISBN 5-93517-359-X.Пегат, А. Нечеткое моделирование и управление / А. Пегат. – Москва : БИНОМ. Лаборатория знаний, 2013. – 798 с. – ISBN 978-5-9963-1495-9.Pegat, A. Fuzzy modeling and control / A. Pegat. – Moscow : BINOM. Knowledge Laboratory, 2013. – 798 p. – ISBN 978-5-9963-1495-9.Колесников, А. А. Управление нелинейными колебаниями. Энергетические инварианты / А. А. Колесников // Известия Российской академии наук. Теория и системы управления. – 2009. – № 2. – ISSN 1029-3620.Kolesnikov, A. A. Control of non-linear oscillations. Energy invariants / A. A. Kolesnikov // Proceedings of the Russian Academy of Sciences. Theory And Control Systems. – 2009. – No. 2. – ISSN 1029-3620.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.