Теоретические основы и методы автоматической настройки параметров интеллектуальных систем управления для технических объектов с априорной неопределенностью

Важной современной задачей при разработке автоматических систем управления является повышение эффективности управления техническими объектами в условиях неполноты данных. При этом, повышению оперативности управления и качества регулирования препятствуют три основных фактора:- нестабильность параметров объекта управления в процессе работы;- изменяющиеся внешние условия;- изменение требований к качеству регулирования в процессе функционирования.Целью работы является разработка теоретических основ и методов автоматической настройки параметров интеллектуальных систем управления для технических объектов с априорной неопределенностью, обеспечивающих уменьшение негативного влияния человеческого фактора на процесс управления, уменьшение времени настройки и получение улучшенных показателей качества по сравнению с существующими методами и подходами.Новизна предлагаемых методов заключается в применении технологий обучения для получения адаптивных качеств у систем нечеткого вывода, что позволяет значительно уменьшить:- размер базы правил нечеткого регулятора;- задержку выдачи управляющих воздействий;- количество требуемых вычислительных операций.Использование классических регуляторов для создания баз правил и настройки параметров нечетких регуляторов позволит автоматически вырабатывать нечеткие правила логического вывода и избежать ошибок, связанных с человеческим фактором, поскольку данная процедура является наиболее сложной в процессе синтеза нечетких систем управления.