Результаты поиска по 'нечеткая система управления':
Найдено статей: 5
  1. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2019, т. 11, № 3, с. 363-365
    Editor's note
    Computer Research and Modeling, 2019, v. 11, no. 3, pp. 363-365
    Views (last year): 20.
  2. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2021, т. 13, № 1, с. 5-8
    Editor's note
    Computer Research and Modeling, 2021, v. 13, no. 1, pp. 5-8
  3. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2022, т. 14, № 6, с. 1217-1219
    Editor’s note
    Computer Research and Modeling, 2022, v. 14, no. 6, pp. 1217-1219
  4. Чуканов С.Н., Першина Е.Л.
    Формирование оптимального управления нелинейным динамическим объектом на основе модели Такаги–Сугено
    Компьютерные исследования и моделирование, 2015, т. 7, № 1, с. 51-59

    В работе рассмотрен алгоритм нечеткой системы управления существенно нелинейным динамическим объектом. Для решения нелинейной задачи оптимального управления предлагается использовать линейно-квадратичное регулирование (LQR — linear quadratic regulator) с моделью Такаги–Сугено (Takagi–Sugeno). Алгоритм может быть использован для проектирования систем оптимального управления детерминированными нелинейными объектами. Предложено использование алгоритма функционирования оптимальной системы управления для управления вращательным движением летательного аппарата.

    Ключевые слова: система управления, вращательное движение твердого тела, модель Такаги–Сугено, нечеткая система управления.
    Chukanov S.N., Pershina E.L.
    Formation of optimal control of nonlinear dynamic object based on Takagi–Sugeno model
    Computer Research and Modeling, 2015, v. 7, no. 1, pp. 51-59

    The algorithm of fuzzy control system essentially nonlinear dynamic object is considered in this article. For solving nonlinear optimal control problem is proposed to use the method of linear quadratic regulation (LQR) with fuzzy Takagi–Sugeno model. The algorithm can be used for the design of deterministic optimal control of nonlinear objects. The algorithm of optimal control for controlling the rotational motion of a space vehicle is proposed.

    Keywords: control system, rotational motion of a space vehicle, Takagi–Sugeno model, fuzzy control system.
    Views (last year): 2.
  5. Ветчанин Е.В., Тененев В.А., Шаура А.С.
    Управление движением жесткого тела в вязкой жидкости
    Компьютерные исследования и моделирование, 2013, т. 5, № 4, с. 659-675

    Решена задача оптимального управления движением мобильного объекта с внешней жесткой оболочкой вдользаданной траектории в вязкой жидкости. Рассматриваемый мобильный робот обладает свойством самопродвижения. Самопродвижение осуществляется за счет возвратнопоступательных колебаний внутренней материальной точки. Оптимальное управление движением построено на основе системы нечеткого логического вывода Сугено. Для получения базы нечетких правил предложен подход, основанный на построении деревьев решений с помощью разработанного генетического алгоритма структурно-параметрического синтеза.

    Ключевые слова: оптимальное управление движением, самопродвижение, генетический алгоритм, структурно-параметрический синтез, деревья решений, нечеткая логика.
    Vetchanin E.V., Tenenev V.A., Shaura A.S.
    Motion control of a rigid body in viscous fluid
    Computer Research and Modeling, 2013, v. 5, no. 4, pp. 659-675

    We consider the optimal motion control problem for a mobile device with an external rigid shell moving along a prescribed trajectory in a viscous fluid. The mobile robot under consideration possesses the property of self-locomotion. Self-locomotion is implemented due to back-and-forth motion of an internal material point. The optimal motion control is based on the Sugeno fuzzy inference system. An approach based on constructing decision trees using the genetic algorithm for structural and parametric synthesis has been proposed to obtain the base of fuzzy rules.

    Keywords: optimal motion control, self-locomotion, genetic algorithm, structural-parametrical synthesis, decision tree, fuzzy logic.
    Views (last year): 2. Citations: 1 (RSCI).

Indexed in Scopus

Full-text version of the journal is also available on the web site of the scientific electronic library eLIBRARY.RU

The journal is included in the Russian Science Citation Index

The journal is included in the RSCI

International Interdisciplinary Conference "Mathematics. Computing. Education"

Copyright © 2009–2024 Institute of Computer Science