Построение интеллектуальных транспортных систем на основе квазиоптимальных структур управления и нечеткого логического вывода

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.

1. Особенности 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.

2. 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.

3. 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.

4. Жанказиев, С. В. Интеллектуальные транспортные системы : учебное пособие / С. В. Жанказиев. – Москва : МАДИ, 2016. – 120 с. – ISBN 978-5-91837-156-5.

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.

6. 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.

7. 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.

8. 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.

9. 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.

10. 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.

11. 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.

12. Черноусько, Ф. Л. Декомпозиция управления динамической системой / Ф. Л. Черноусько // Доклады АН СССР. – 1990. – Т. 314. – № 4. – С. 801–805. – ISSN 0002-3264.

13. Двухзонные следящие системы / В. В. Шеваль, В. И. Дорохов, С. А. Исаков, В. И. Земцов. – Москва : Энергоатомиздат, 1984. – 88 с.

14. Асадуллаев, Р. Г. Нечеткая логика и нейронные сети / Р. Г. Асадуллаев. – Белгород, 2017. – 309 с.

15. 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.

16. 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.

17. Штовба, С. Д. Проектирование нечетких систем средствами MatLab / С. Д. Штовба. – Москва : Горячая линия, 2007. – 288 с. – ISBN 5-93517-359-X.

18. Пегат, А. Нечеткое моделирование и управление / А. Пегат. – Москва : БИНОМ. Лаборатория знаний, 2013. – 798 с. – ISBN 978-5-9963-1495-9.

19. Колесников, А. А. Управление нелинейными колебаниями. Энергетические инварианты / А. А. Колесников // Известия Российской академии наук. Теория и системы управления. – 2009. – № 2. – ISSN 1029-3620.