Extras din proiect
1.INTRODUCERE
Proiectul reprezintă realizarea unui Controller PD cu ajutorul tehnici Fuzzy.Pentru realizarea Controllerului Fuzzy s-a folosit atât varianta Mamdani cât şi varianta Sugeno.
Configurarea acestui regulator este următoarea:
-intrări: eroarea(e) şi derivata erorii(de)
-ieşirea: comanda(c);
Fuzzyficarea va fi realizată dupa următoarea formulă:
_ pentru intrarea e, se vor folosi 7 termeni lingvistici: NG, NM, NS ,Z ,PS ,PM si PG
_ pentru intrarea de, se vor folosi 5 termeni lingvistici: NG, NS, Z, PS si PG
_ pentru iesirea c, se vor folosi de asemenea tot 5 termeni lingvistici :NG, NS, Z, PS ,PG
Etichetele lingvistice utilizate au următoarea semnificaţie:
NG – negative great/negativ mare
NM – negative medium/negativ mediu
NS – negative small/negativ mic
Z – zero/zero
PS – positive small/pozitiv mic
PM – positive medium/pozitiv mediu
PG – positive great/pozitiv mare.
Se vor utiliza exclusiv variabile normalizate, adaptarea la procesul condus realizânduse
prin trei factori de scalare: factorul de scalare pentru eroare FSe, factorul de scalare
pentru derivata erorii FSde si factorul de scalare pentru comanda FSc.
FIG 1. Factori de scalare ai regulatorului
Implementarea regulatoarelor Mamdani şi Sugeno se face pe baza următorului tabel de reguli:
DE E NG NM NS Z PS PM PG
NG NG NG NG NG NS NS Z
NS NG NG NS NS Z PS PS
Z NG NS NS Z PS PS PG
PS NS NS Z PS PS PG PG
PG Z PS PS PG PG PG PG
2.IMPLEMENTAREA REGULATORULUI MAMDANI
Fuzzyficarea variabilelor este prezentată în figura următoare:
FIG 2. FUZZYFICAREA
Suprafaţa de comandă c este obţinută prin defuzzyficarea MOM şi este prezentată în figura de mai jos:
FIG 3.Suprafaţa de comandă cu defuzzyficare MOM
3.IMPLEMENTAREA REGULATORULUI SUGENO
Preview document
Conținut arhivă zip
- proiect_fuzzy.doc
- sera_pd_clasic.mdl
- sera_pd_sugeno.mdl
- sera_pd_lookuptable.mdl
- sera_pd_mamdani.mdl
- mcc_lookuptables.mdl
- COPERTA PROIECT.doc
- pdcorect.mdl
- controller_pd_mamdani.fis
- mamdani_hardut2.fis
- CONTROLLER_PD_SUGENO.fis
Alții au mai descărcat și
1. Tema proiectului •Se doreste compararea unui regulator clasic PID cu un regulator FUZZY cu ajutorul unei aplicatii in Simulink care sa regleze...
Schema de principiu Introducere • Modelul sistemului de reglare automată a vitezei unui automobil este relativ simplu. • Dacă inerţia roţilor...
Menţinerea automată a distanţei optimale între automobile este una dintre apli¬caţiile care va avea cu siguranţă o largă aplicabilitate pe...
Regulatoare fuzzy adaptive Proiect sisteme inteligente Cuprins Generalitati Tipuri de regulatoare adaptive fuzzy Regulatoare fuzzy cu...
Cunoasterea duratei de timp de la semanat pâna la rasaritul plantelor mai are însemnatate si pentru obtinerea unor productii cat mai timpurii. Daca...
I. Noţiuni teoretice Definite de către Carl Adam Petri în anii 1960 în teza sa de doctorat, retelele Petri au abilitatea de a generaliza teoria...
In multe aplicatii este nevoie de un element care sa prezinte 2 stari diferite, cu posibilitatea de a trece dintr-o stare in cealalta, fara sau in...
Cerintele sistemului operational Odata ce a fost definita nevoia si abordarea tehnica, e necesar sa le tranlatam intr-un “scenariu...
Te-ar putea interesa și
CAPITOLUL I SISTEME DE CONDUCERE CONVENŢIONALE 1.1. MODELUL MATEMATIC Un sistem simplu de control e prezentat în figura 1.1. În termeni...
1. Introducere Scopul principal al unei sere este de a îmbunătăți condițiile de mediu în care plantele sunt crescute. Serele permit o monitorizare...
INTRODUCERE Motoarele electrice sunt foarte frecvent utilizate in multe domenii: Transport, Sanatate, Constructii. Unul din principalele avantaje...
1. Introducere Procesul de cracare este unul dintre cele mai importante procese din rafinãrii, dar si printre procesele cu cel mai mare consum de...