vdgtuВестник Дагестанского государственного технического университета. Технические наукиHerald of Dagestan State Technical University. Technical Sciences2073-61852542-095XDaghestan State Technical University10.21822/2073-6185-2017-44-1-48-60vdgtu-367Research ArticleИНФОРМАТИКА, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И УПРАВЛЕНИЕCOMPUTER SCIENCE, COMPUTER ENGINEERING AND MANAGEMENTИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ НЕЧЕТКОГО ПРОПОРЦИОНАЛЬНО-ИНТЕГРАЛЬНО-ДИФФЕРЕНЦИРУЮЩЕГО РЕГУЛЯТОРАINFORMATION-ANALYTICAL MODEL FOR A FUZZY PROPORTIONALINTEGRAL-DERIVATIVE CONTROLLERАбдурагимовТ. Т.AbduragimovTimur T.

соискатель кафедры программного обеспечения вычислительной техники и автоматизированных систем

367015, г. Махачкала, пр. И.Шамиля,70 

competitor of the pulpit of software of the computing machinery and automated systems

70 I.Shamilya Ave.,70367015 Makhachkala

iron969@mail.comМелехинВ. Б.MelekhinVladimir B.

д.т.н., профессор, зав. кафедрой программного обеспечения вычислительной техники и автоматизированных систем

367015, г. Махачкала, пр. И.Шамиля,70 

Dr. Sc. (Technical), Prof., head of the chair of software of the computing machinery and automated systems

70 I.Shamilya Ave.,70367015 Makhachkala

pashka1602@rambler.ruХачумовВ. М.HachumovVyacheslav M.

д.т.н., профессор, зав лаб. 0-4. «Методы интеллектуального управления» Института системного анализа РАН

117312, г. Москва, пр. 69-летия Октября, 9 

Dr. Sc. (Technical), Prof. head of Lab. 0-4. «Methods of intellectual management», Institute of the system analysis by WOUNDS

69 years of the October Ave., Moscow 117312

vmh@isa.ruДагестанский государственный технический университетРоссияDaghestan state technical universityRussian FederationИнститут системного анализа РАНРоссияInstitute system analysis by woundsRussian Federation2017070720174414860Copyright © Абдурагимов Т.Т., Мелехин В.Б., Хачумов В.М., 20172017Абдурагимов Т.Т., Мелехин В.Б., Хачумов В.М.Abduragimov T.T., Melekhin V.B., Hachumov V.M.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://vestnik.dgtu.ru/jour/article/view/367

Резюме: Цель. Целью исследования является создание модели, позволяющей повысить точность нечетких алгоритмов управления сложными объектами в условиях неопределенности. Методы. Разработан способ нечеткого представления и сравнения между собой параметров состояния сложных объектов управления в условиях неопределенности. Предложен принцип реализации информационно аналитической модели пропорционально-интегрально-дифференцирующего закона регулирования параметров состояния сложного объекта на основе лингвистических переменных и лингвистических функций. Разработан способ построения графиков лингвистических функций на основе обработки экспертных данных методами регрессионного анализа. Результат. Получена информационно-аналитическая модель нечеткого пропорционально-интегрально-дифференцирующего закона, позволяющая обеспечить требуемую точность регулирования параметров состояния сложного объекта управления в нестабильной окружающей среде. В работе проведен анализ и обозначен основной недостаток нечетких алгоритмов управления сложными объектами (низкая точность регулирования параметров состояния объекта управления), а также определены основные, связанные с ним, ограничения эффективного их применения. Показано, что к одному из эффективных путей, позволяющих обойти отмеченный недостаток, следует отнести использование в нечетких алгоритмах управления для реализации выбираемых управлений информационно-аналитическую модель пропорционально-интегрально-дифференцирующего закона регулирования параметров состояния сложного объекта. Вывод. Предложенный подход позволяет эффективным образом реализовать пропорциональный, интегральный и дифференциальный нечеткие законы регулирования, и на этой основе обеспечить эффективное управление состоянием сложных объектов в недоопределенных и нестабильных условиях функционирования на основе нечетких алгоритмов управления. 

Abstract. Objectives The aim of the study is to create a model allowing us to improve the accuracy of fuzzy control algorithms for complex objects in conditions of uncertainty. Methods An approach of fuzzy representation and comparison of the state parameters of complex objects of control in conditions of uncertainty has been developed. The principle of realisation of information-analytical model of proportional-integral-derivative law of regulation of state parameters of a complex object on the basis of linguistic variables and linguistic functions is proposed. A method for constructing graphs of linguistic functions is developed on the basis of expert data processing using regression analysis methods. Results An information-analytical model for a fuzzy proportional-integral-derivative law is constructed that allows a satisfactory level of accuracy for the regulation of the state parameters of a complex control object in an unstable environment to be achieved. The main drawback of fuzzy algorithms for managing complex objects (low accuracy in regulation of the state parameters of the control object) is identified and major limitations associated with their effective use are analysed. It is shown that one of the most effective means of circumventing the noted shortcoming is the use of the information-analytical model of the proportional-integral-derivative law of the state parameters of a complex object with fuzzy control algorithms used to implement selectable controls. Conclusion The proposed approach allows the proportional, integral and derivative fuzzy laws of regulation to effectively control the state of complex objects under undetermined and unstable operating conditions based on fuzzy control algorithms provided on this basis

сложный объект управлениянечеткий алгоритм управлениялингвистическая переменнаялингвистическая функциянечеткий пропорционально-интегрально- дифференцирующий закон регулирования (PID-controller)complex control objectfuzzy control algorithmlinguistic variablelinguistic functionfuzzy proportional-integral-derivative control law (PID-controller)ReferencesХижняков Ю.Н. Алгоритмы нечеткого, нейронного и нейро-нечеткого управления в системах реального времени. – Пермь: ПНИПУ, 2013. -169 с.Khizhnyakov Yu. N. Algoritmy nechetkogo, neironnogo i neiro-nechetkogo upravleniya v sistemakh real'nogo vremeni. Perm: Perm National Research Polytechnic University; 2013. 169 s. [Khizhnyakov Yu. N. Algorithms of fuzzy, neural and neural-fuzzy control in realtime systems. Perm: Perm National Research Polytechnic University; 2013. 169 p. (in Russ.)]Пегат А. Нечеткое моделирование и управление / Пер. с англ. - 2-е изд. - М.: БИНОМ. Лабораториязнаний, 2013. - 798 с.Pegat A. Nechetkoe modelirovanie i upravlenie. 2-е izd. Moscow: BINOM. Laboratoriya znanii; 2013. 798 s. [Pegat A. Fuzzy modeling and control. 2nd edition. Moscow: BINOM. Laboratoriya znanii; 2013. 798 p. (in Russ.)]Kosko B. Fuzzy systems as universal approximations // IEEE Transactions on Computers. Vol. 43/ № 11, November 1994. – P. 1329-1333.Kosko B. Fuzzy systems as universal approximations. IEEE Transactions on Computers. 1994; 43(11):1329-1333.Cordon O., Herrera F., A General study on genetic fuzzy systems // Genetic Algorithms in engineering and computer science, 1995. – P. 33-57.Cordon O., Herrera F., A General study on genetic fuzzy systems. In Genetic Algorithms in Engineering and Computer Science. J. Periaux, G. Winter, M. Galan, and P. Cuesta (Eds.): John Wiley and Sons; 1995. P. 33-57.Sivanandam S.N., Sumathi S., Deepa S.N. Introduction to fuzzy logic using Matlab. - Berlin: Springer, 2007. - 430 p.Sivanandam S.N., Sumathi S., Deepa S.N. Introduction to fuzzy logic using Matlab. Berli: Springer; 2007. 430 p.Kato M., Yamamoto T., Fujisawa S. A skill based PID controller using artificial neural networks // Computational Intelligence for Modeling, Control and Automation and International Conference on Intelligent Agents, Web Technologies and Internet Commerce, 28-30 Nov. 2005. Vol. 1. -P. 702-707.Kato M., Yamamoto T., Fujisawa S. A skill based PID controller using artificial neural networks. Proceedings of ―Computational Intelligence for Modeling, Control and Automation and International Conference on Intelligent Agents, Web Technologies and Internet Commerce‖. 2005. Vol. 1. P. 702-707.Захаров В.И., Ульянов С.В. Нечеткие модели интеллектуальных промышленных регуляторов и систем управления. Методология проектирования // Изв. РАН. Техническая кибернетика. 1993. № 5. - C. 197-220.Zakharov V.I. Ul’yanov S.V. Nechetkie modeli intellektual'nykh promyshlennykh regulyatorov i sistem upravleniya. Metodologiya proektirovaniya. Izvestiya RAN. Tekhnicheskaya kibernetika. 1993; 5: 197-220. [Zakharov V.I. Ul’yanov S.V. Fuzzy models of intelligent industrial controllers and control systems. Design Methodology. Journal of Computer and Systems Sciences International. 1993; 5: 197-220. (in Russ.)]Passino K.M., Stephen Yurkovich. Fuzzy Control. - Boston (USA): Addison Wesley Longman, 1998. - 522 p.Passino K.M., Yurkovich S. Fuzzy Control. Boston (USA): Addison Wesley Longman; 1998. 522 p.Zadeh L.A. Fuzzy sets // Information and Control. 1965. № 8. - P. 338-353.Zadeh L.A. Fuzzy sets. Information and Control. 1965; 8:338-353.Hu B.G., Mann G.K.I., Gossine R.G. A systematic study of fuzzy PID controllers - functionbased evaluation approach // IEEE Trans. Fuzzy Syst. 2001. Vol. 9, №5. - P. 699-711.Hu B.G., Mann G.K.I., Gossine R.G. A systematic study of fuzzy PID controllers - functionbased evaluation approach. IEEE Trans. Fuzzy Syst. 2001; 9(5):699-711.Kawafuku R., Sasaki M., Kato S. Selftuning PID control of a flexible micro actuator using neural networks // IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics, 11-14 Oct. 1998. Vol. 3. P. 3067-3072.Kawafuku R., Sasaki M., Kato S. Selftuning PID control of a flexible micro actuator using neural networks. Proceedings of IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics. 1998; 3: 3067-3072.Li Jie, Xie Jianying, Wu Zhengmao. Design of disturbance rejection PID controllers for time delay system based on genetic algorithms // International Conference on Neural Networks and Brain (ICNN&B '05), 13-15 Oct. 2005. Vol. 2. - P. 876-880.Jie L., Jianying X., Zhengmao W. Design of disturbance rejection PID controllers for time delay system based on genetic algorithms. Proccedings of International Conference on Neural Networks and Brain (ICNN&B '05). 2005; 2:876-880.Гостев В.И. Проектирование нечетких регуляторов для систем автоматического управления. – СПб.: БХВ-Петербург, 2011. -416 с.Gostev V.I. Proektirovanie nechetkikh regulyatorov dlya sistem avtomaticheskogo upravleniya. Saint-Petersburg: BHV – Peterburg; 2011. 416 s. [Gostev V.I. Designing fuzzy controllers for automatic control systems. Saint-Petersburg: BHV – Peterburg; 2011. 416 s. (in Russ.)]Бурлаков М.В. Нечеткие регуляторы. – СПб.: ГУАП, 2010. -252 с.Burlakov M.V. Nechetkie regulyatory. Saint-Petersburg: GUAP; 2010. 252 s. [Burlakov M.V. Fuzzy regulators. Saint-Petersburg: GUAP; 2010. 252 p. (in Russ.)]Лубенцова Е.В., Петраков В.А., Слюсарев Г.В., Лубенцов В.Ф. Метод построения нечетких регуляторов с использованием аналитических выражений для управляющих воздействий // Фундаментальные исследования. 2015. № 11. Том 3. – С. 484-490.Lubentsova E.V., Petrakov V.A., Slyusarev G.V., Lubentsov V.F. Metod postroeniya nechetkikh regulyatorov s ispol'zovaniem analiticheskikh vyrazhenii dlya upravlyayushchikh vozdeistvii. Fundamental'nye issledovaniya. 2015; 11(3):484-490. [Lubentsova E.V., Petrakov V.A., Slyusarev G.V., Lubentsov V.F. Method for constructing fuzzy regulators using analytical expressions for control actions. Fundamental research. 2015; 11(3):484-490. (in Russ.)]Мелехин В.Б., Алиев С.Н., Вердиев М.М. Лингвистические функции и особенности их применения в системах управления и принятия решений // Научно-технические ведомости СПб ГПУ. Основной выпуск. 2008. №2. С. 249-254.Melekhin V.B., Aliev S.N., Verdiev M.M. Lingvisticheskie funktsii i osobennosti ikh primeneniya v sistemakh upravleniya i prinyatiya reshenii. Nauchno-tekhnicheskie vedomosti SPb GPU. Osnovnoi vypusk. 2008; 2:249-254. [Melekhin V.B., Aliev S.N., Verdiev M.M. Linguistic functions and features of their application in management and decision-making systems. St. Petersburg Polytechnic University Journal Of Engineering Sciences And Technology. 2008; 2:249-254. (in Russ.)]Мелихов А.Н., Берштейн Л.С., Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. – М.: Наука, 1990. -272 с.Melikhov A.N., Bernshtein L.S., Korovin S.Ya. Situatsionnye sovetuyushchie sistemy s nechetkoi logikoi. Moscow: Nauka; 1990. 272 s. [Melikhov A.N., Bernshtein L.S., Korovin S.Ya. Fuzzy-Logic Situational Advisory Systems. Moscow: Nauka; 1990. 272 p. (in Russ.)]Берштейн Л.С., Мелехин В.Б. Планирование поведения интеллектуального робота. – М.: Энергоатомиздат, 1994. -238 с.Bernshtein L.S., Melekhin V.B. Planirovanie povedeniya intellektual'nogo robota. Moscow: Energoatomizdat; 1994. 238 s. [Bernshtein L.S., Melekhin V.B. Planning the behavior of an intellectual robot. Moscow: Energoatomizdat; 1994. 238 s. (in Russ.)]Берштейн Л.С., Мелехин В.Б., Канаев М.М. Выбор величины управления при реализации нечетких управляющих алгоритмов// Электронное моделирование. 1989. № 1. -С. 91-99.Bernshtein L.S., Melekhin V.B., Kanaev M.M. Vybor velichiny upravleniya pri realizatsii nechetkikh upravlyayushchikh algoritmov. Elektronnoe modelirovanie. 1989; 1:91-99. [Bernshtein L.S., Melekhin V.B., Kanaev M.M. Selection of the control value for the realization of fuzzy control algorithms. Engineering Simulation. 1989; 1:91-99. (in Russ.)]Драйнер М., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ / Пер. с англ. В 2-х кН. Кн. 1. –М.: Финансы и статистика, 1986. -366 с.Drayner M., Smit G. Prikladnoi regressionnyi analiz. Per. S. Angl. V 2 kn. Kn. 1. Moscow: Finansy i statistika; 1986. 366 s. [Drayner M., Smit G. Applied regression analysis. Translated from English. In 2 books. Book 1. Moscow: Finansy i statistika; 1986. 366 p. (in Russ.)]Растригин Л.А Современные принципы управления сложными объектами. – М.: Советское радио, 1980. -232 с.Rastrigin L.A. Sovremennye printsipy upravleniya slozhnymi ob"ektami. Moscow: Sovetskoye radio; 1980. 232 s. [Rastrigin L.A. Modern principles of managing complex objects. Moscow: Sovetskoye radio; 1980. 232 p. (in Russ.)]

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