Анализ эффективности квазиоптимальных законов управления с применением аппарата нечеткой логики в задачах интеллектуализации транспортных систем
https://doi.org/10.46973/0201-727X_2023_1_126
Аннотация
Проведен анализ применения законов управления, разработанных на базе метода квазиоптимального синтеза с помощью подхода на основе условия максимума функции обобщенной мощности с применением аппарата нечеткой логики в задачах интеллектуализации прикладных задач управления транспортными системами на железной дороге. Построены схемы рассматриваемых систем в среде MATLAB Simulink, блок нечеткого логического вывода Такаги – Сугено реализован в Fuzzy Logic Designer. Анализ результатов моделирования позволяет утверждать, что предлагаемый закон управления дает возможность повысить эффективность управления по функционалам быстродействия и точности в сравнении с известным решением на основе подхода дифференциальных игр и принципа максимума Понтрягина в задачах управления типовыми динамическими объектами.
Об авторах
А. А. Агапов
ГТРК «Дон-ТР» (Филиал ФГУП ВГТРК)
Россия
Россия
Агапов Александр Андреевич, инженер 1-й категории
А. А. Костоглотов
Ростовский государственный университет путей сообщения (РГУПС)
Россия
Россия
Костоглотов Андрей Александрович, кафедра «Связь на железнодорожном транспорте», доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой
С. В. Лазаренко
Ростовский государственный университет путей сообщения (РГУПС)
Россия
Россия
Лазаренко Сергей Валерьевич, кафедра «Связь на железнодорожном транспорте», кандидат технических наук, доцент
Список литературы
1. 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.
2. Цветков, В. Я. Интегральное управление высокоскоростной магистралью / В. Я. Цветков // Мир транспорта. – 2013. – № 5 (49). – С. 6–9. – ISSN 1992-3252.
3. Жанказиев, С. В. Интеллектуальные транспортные системы в обеспечении безопасности дорожного движения / С. В. Жанказиев // Актуальные проблемы деятельности по обеспечению безопасности дорожного движения (состояние, проблемы, пути совершенствования) : материалы межведомственной научно-практической конференции. – Санкт-Петербург, 2019. – С. 124–128. – ISBN 978-5-91837-156-5.
4. Обеспечение надёжности и безопасности прицельного торможения подвижного состава на тупиковых путях станций / В. М. Абрамов, Б. Д. Никифоров, М. Ю. Капустин [и др.] // Вестник Ростовского государственного университета путей сообщения. – 2010. – № 1 (37). – С. 95–101. – ISSN 0201-727X.
5. Костоглотов, А. А. Метод квазиоптимального синтеза законов управления на основе редукции задачи Лагранжа к изопериметрической задаче с использованием асинхронного варьирования / А. А. Костоглотов, С. В. Лазаренко // Известия Российской Академии Наук. Теория и системы управления. – 2021. – Т. 6, № 6. – С. 3–12. – DOI 10.31857/S0002338821060111.
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. Furtat, I. B. Robust adaptive control with disturbances compensation : 12th IFAC Workshop on Adaptation and Learning in Control and Signal Processing ALCOSP 2016 / I. B. Furtat, J. V. Chugina // IFAC-PapersOnLine. – 2016. – Vol. 49, No. 13. – P. 117–122. – DOI 10.1016/j.ifacol.2016.07.937.
9. Агапов, А. А. Построение закона управления на основе условия максимума функции обобщенной мощности и нечеткого логического вывода / А. А. Агапов, А. А. Костоглотов // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Технические науки. – 2022. – № 4(216). – С. 35– 40. – DOI 10.17213/1560-3644-2022-4-35-40.
10. Новоселов, В. С. Вариационные методы в механике / В. С. Новоселов. – Ленинград : Издво Ленинградского университета, 1966. – 72 с.
11. Лурье, А. И. Аналитическая механика / А. И. Лурье. – Москва : Физматгиз, 1961. – 824 с.
12. Пятницкий, Е. С. Синтез иерархических систем управления механическими и электромеханическими объектами на принципе декомпозиции. I / Е. С. Пятницкий // Автоматика и телемеханика. – 1989. – Т. 50, № 1. – С. 87–99. – ISSN 0005-1179.
13. Пятницкий, Е. С. Управляемость классов лагранжевых систем с ограниченными управлениями / Е. С. Пятницкий // Автоматика и телемеханика. – 1996. – Т. 57, № 12. – С. 29– 37. – ISSN 0005-1179.
14. Костоглотов, А. А. Объединенный принцип максимума в информационных технологиях анализа и синтеза : монография / А. А. Костоглотов, А. И. Костоглотов, С. В. Лазаренко. – Ростов-на-Дону : РТИСТ, 2010. – 164 с. – ISBN 978-5-91403-036-7.
15. 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.
16. Пегат, А. Нечеткое моделирование и управление / А. Пегат. – Москва : БИНОМ. Лаборатория знаний, 2013. – 798 с. – ISBN 978-5-9963-1495-9.
17. 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.
18. 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. – DOI 10.7868/S0002338814040027.
19. Штовба, С. Д. Проектирование нечетких систем средствами MatLab / С. Д. Штовба. – Москва : Горячая линия, 2007. – 288 с. – ISBN 5-93517-359-X.
20. Леоненков, А. В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH / А. В. Леоненков. – Санкт-Петербург : БХВ-Петербург, 2005. – 736 с. – ISBN 5-94157-087-2.
21. The minimum time control of electromechanical positional system / V. P. Kurgan, K. V. Pavlovich, A. A. Pankin, P. A. Aleksandrovich // Vestnik of Samara State Technical University. Technical Sciences Series. – 2016. – Vol. 24, No. 1. – P. 116–121. – DOI 10.14498/tech.2016.1.%u.
22. Притыкин, Д. Е. Метод обратных задач динамики для синтеза регулятора скорости магистрального электровоза / Д. Е. Притыкин //Известия высших учебных заведений. Электромеханика. – 2012. – № 5. – С. 48–54. – ISSN 0136-3360.
23. Динамика электропривода с нечётким регулятором / С. В. Ланграф, А. И. Сапожников, А. С. Глазырин [и др.] // Известия Томского политехнического университета. – 2010. – Т. 316, № 4. – С. 168–173. – ISSN 1684-8519.
Рецензия
Для цитирования:
Агапов А.А., Костоглотов А.А., Лазаренко С.В. Анализ эффективности квазиоптимальных законов управления с применением аппарата нечеткой логики в задачах интеллектуализации транспортных систем. Вестник Ростовского государственного университета путей сообщения. 2023;(1):126-135. https://doi.org/10.46973/0201-727X_2023_1_126
For citation:
Agapov A., Kostoglotov A.A., Lazarenko S.V. Analysis of the efficiency of quasi-optimal control laws using fuzzy logic apparatus in tasks of intellectualization of transport systems. Vestnik Rostovskogo Gosudarstvennogo Universiteta Putej Soobshcheniya. 2023;(1):126-135. (In Russ.) https://doi.org/10.46973/0201-727X_2023_1_126
Просмотров:
4
JATS XML
Послать статью по эл. почте 