Синтез гибридных систем управления процессом резания древесины в условиях параметрической неопределенности

Abstract

В статье рассматриваются вопросы синтеза гибридных систем управления, объединяющих нечеткие сис­темы логического вывода и искусственные нейронные сети. Синтез системы управления осуществляется на основе архитектуры адаптивной нейро-нечеткой системы вывода (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS)). В качестве исследуемого процесса выбран процесс резания древесины. Для описания процесса ре­зания в терминах теории нечетких множеств используются входные лингвистические переменные, такие как радиус затупления режущей кромки и диаметр сучка, и выходная лингвистическая переменная - удельная сила резания. Параметры процесса резания описываются на основе функций принадлежности. Функции при­надлежности системы настроены так, чтобы минимизировать отклонения между результатами нечеткого мо­делирования и экспериментальными данными. Настройка весов адаптивной нейро-нечеткой системы управ­ления осуществляется на основе алгоритма обратного распространения ошибки. Моделирование системы управления процессом резания древесины проводится в системе MATLAB с помощью ANFIS-редактора.