Формирование баз знаний нечетких регуляторов на основе физического обучающего сигнала азотной криогенной установки с применением генетического алгоритма

Аннотация

В разработанной ранее технологии формирования баз знаний нечетких ре-
гуляторов использовались экспертные оценки, что приводило к недоопределен-
ности и субъективности в управлении. Описана технология извлечения знаний
из физически регистрируемого сигнала обучения с применением генетического
алгоритма, позволяющая формировать объективные базы знаний нечетких ре-
гуляторов интеллектуальной системы управления. Проведено сравнение разных
типов моделей управления на основе системы TANGO [1]. Представлен метод
выбора оптимальных траекторий изменения коэффициентов усиления гибридного
ПИД-регулятора. Показана эффективность применения сквозных информаци-
онных технологий на основе мягких вычислений в задачах интеллектуального
управления.