Пащенко Ф.Ф., Кудинов Ю.И., Пащенко А.Ф., Кудинов И.Ю., Келина А.Ю., Дуванов Е.С. Нечеткие модели и системы управления Изд. 2, испр. и доп.

2026. 384 с.

Онлайн-книга

Аннотация

В книге обсуждаются проблемы создания методов моделирования и управления плохо определенными системами в условиях неопределенности. Обосновывается необходимость интеллектуализации широкого круга методов моделирования и систем управления на основе нечеткого и нейронечеткого подхода.

Монография состоит из двух частей, посвященных разработке нечетких моделей и систем управления. Первая часть посвящена разработке нечетких статических и динамических... (Подробнее)

Оглавление

Введение				10
Глава 1. Особенности моделирования и управления в условиях неопределенности				13
1.1. Неопределенность в задачах моделирования и управления производственными системами				13
1.2. Нечеткий подход к моделированию и управлению производственными системами				15
Глава 2. Основные понятия теории нечетких множеств				19
2.1. Нечеткие множества				19
2.2. Функции принадлежности				22
2.3. Нечеткие отношения				32
Глава 3. Нечеткие статические модели				37
3.1. Структура нечеткой модели				37
3.1.1. Фазификация				38
3.1.2. Нечеткий вывод				39
3.1.3. Дефазификация				46
3.2. Нечеткие реляционные модели				52
3.3. Нечеткие модели, выраженные правилами				56
3.4. Нейро-нечеткие модели				61
3.5. Нейро-нечеткие полиномиальные модели				63
Глава 4. Идентификация нечетких статических моделей				66
4.1. Параметрическая идентификация нечетких моделей				66
4.1.1. Определение констант и коэффициентов линейных уравнений				66
4.1.2. Определение параметров функций принадлежности				72
4.2. Структурная идентификация нечетких моделей				77
4.2.1. Определение количества правил				77
4.2.2. Исключение переменных и функций принадлежности				80
4.3 Гибридная идентификация нечетких моделей				83
4.3.1. Принципы гибридной идентификации				83
4.3.2. Программные средства гибридной идентификации				86
4.4. Нейро-нечеткая идентификация				93
Глава 5. Нечеткие динамические модели				97
5.1. Нечеткие динамические системы				97
5.2. Построение TS нечетких динамических моделей				103
5.2.1. Выбор структуры и механизма вывода				103
5.3. Особенности идентификации нечетких динамических моделей				114
5.3.1. Декомпозиционный метод идентификации параметров ФП				114
5.3.2. Определение порядка разностных уравнений				117
5.3.3. Организующий алгоритм идентификации многосвязной нечеткой динамической модели				118
Глава 6. Нечеткое моделирование производственных систем				121
6.1. Прогнозирование качества металлопродукции конвертерного производства				121
6.1.1. Описание и анализ конвертерного производства				121
6.1.2. Постановка задачи моделирования				124
6.1.3. Выбор и построение нечетких моделей				127
6.1.4. Идентификация и обучение нечетких моделей				132
6.1.5. Алгоритм формирования массива данных				136
6.1.6. Система прогнозирования качества металлопродукции				149
6.2. Моделирование динамических режимов работы электрических печей отжига трансформаторной стали				153
6.2.1. Описание и анализ электрической печи отжига трансформаторной стали				153
6.2.2. Постановка задачи управления				158
6.2.3. Построение и идентификация нечеткой разностной TSK модели динамики тепловых режимов печи				160
6.2.4. Имитационное моделирование динамики процесса отжига трансформаторной стали				164
6.3. Нейро-нечеткое моделирование и прогнозирование в энергетике				169
6.3.1. Нейро-нечеткое прогнозирование потребления электроэнергии				169
6.3.2. Нейронечеткое моделирование парового котла				176
Глава 7. Основные понятия нечетких регуляторов				180
7.1. Структура нечеткого регулятора				180
7.2. Нечеткие управляющие правила				184
7.3. Нечеткий вывод и дефазификация				190
Глава 8. Нечеткие ПИД регуляторы Мамдани и Сугено				196
8.1. Основные сведения о линейных ПИД регуляторах				196
8.2. Структуры и схемы нечетких ПИД регуляторов Мамдани				201
8.2.1. Схемы нечетких регуляторов с одним входом				205
8.2.2. Схемы нечетких регуляторов с двумя входами				208
8.2.3. Схемы нечетких регуляторов с тремя входами				211
8.3. Структуры и схемы нечетких ПИД регуляторов Сугено				214
8.3.1. Структуры и схемы TS нечетких ПИ и ПД регуляторов				214
8.3.2. Структура и схема TS нечеткого ПИД регулятора				218
Глава 9. Определение настроек нечетких ПИД регуляторов				222
9.1. Эвристические методы настройки				222
9.2. Метод фазовой плоскости				224
9.2.1. Синтез управляющих правил				226
9.3. Определение коэффициентов линейных нечетких ПИД регуляторов Мамдани				234
9.3.1. Оценка коэффициентов нечетких регуляторов				235
9.3.2. Оптимизация коэффициентов нечетких регуляторов				242
9.4. Определение оптимальных параметров аналитических нечетких ПИД регуляторов Мамдани				261
9.4.1. Аналитический нечеткий ПИ регулятор				261
9.4.2. Оптимизация параметров аналитического нечеткого ПИ регулятора				264
9.4.3. Аналитический нечеткий ПД регулятор				265
9.4.4. Оптимизация параметров аналитического нечеткого ПД регулятора				266
9.4.5. Аналитический нечеткий ПИД регулятор				268
9.4.6. Оптимизация параметров аналитического нечеткого ПИД регулятора				270
9.5. Определение оптимальных параметров аналитических TS нечетких ПИД регуляторов Тагачи–Сугено				271
9.5.1. Аналитический TS нечеткий ПИ/ПД регулятор				271
9.5.2. Определение оптимальных параметров TS нечеткого ПИ регулятора				275
9.5.3. Определение оптимальных параметров TS нечеткого ПД регулятора				276
9.5.4. Аналитический TS нечеткий ПИД регулятор				278
9.5.5. Определение оптимальных параметров TS нечеткого ПИД регулятора				281
Глава 10. Управление программной стабилизацией температуры отжига трансформаторной стали				283
10.1. Разработка многопозиционного регулятора				283
10.2. Разработка широтно-импульсного регулятора				290
10.3. Разработка комбинированного регулятора				296
10.3.1. Анализ процессов регулирования				301
10.3.2. Определение параметров адаптации				303
10.4. Постановка задачи адаптации				306
10.5. Алгоритм адаптации параметров комбинированного регулятора				313
Глава 11. Гибридные методы управления в биотехнических системах				326
11.1. Анализ промышленного птицеводства яиц				326
11.2. Особенности технологического процесса инкубации. Постановка задачи управления				328
11.3. Разработка гибридных методов управления				333
11.3.1. Линейно-квадратичное управление				334
11.3.2. Нечеткий квадратичный регулятор				336
11.3.3. ПИ регулятор с нечетким квадратичным алгоритмом корректировки				345
11.4. Концепция управления «закрытыми» системами				346
11.5. Разработка программного комплекса для определения температурных уставок				348
11.5.1. Описание функций принадлежности и базы правил процесса инкубации				349
11.5.2. Описание интерфейса программного комплекса для определения температурных уставок в инкубационных процессах				352
11.6. Разработка программного комплекса для управления температурным режимом в инкубационном шкафу				355
11.6.1. Описание функциональных окон программного комплекса				355
11.6.2. Настройка нечеткого квадратичного регулятора				358
11.6.3. Настройка ПИ регулятора с нечетким квадратичным алгоритмом корректировки				363
11.7. Результаты активных экспериментов				366
Литература				376

Об авторах

Пащенко Федор Федорович

Доктор технических наук, профессор Московского физико-технического института, главный научный сотрудник Института проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН, почетный деятель науки и техники г. Москвы (2016), лауреат премии Правительства Российской Федерации в области науки и техники (2024). Главный редактор журнала «Датчики и системы», член редакционных советов ряда ведущих российских и международных научных журналов. Окончил МГУ имени М. В. Ломоносова. Известный специалист в области теории управления, теории систем, моделирования и идентификации систем, систем принятия решений, адаптивного управления и интеллектуальных систем. Под его руководством создан ряд автоматизированных систем управления в энергетике, металлургии, топливно-энергетическом комплексе и других отраслях. Автор более 700 научных публикаций, 30 монографий и 50 патентов, в том числе посвященных инновационному развитию и созданию первых технопарковых структур и «полюсов роста» в России.

Кудинов Юрий Иванович

Доктор технических наук. Являлся председателем Липецкого регионального отделения Российской ассоциации искусственного интеллекта (ЛРО РАИИ) с 2000 г. Окончил факультет автоматизации химических производств Тамбовского института химического машиностроения (1969), защитил в МХТИ им. Д. И. Менделеева кандидатскую диссертацию (1978), а докторскую диссертацию, посвященную нечеткому моделированию и управлению технологическими процессами, — в Самарском государственном техническом университете (1992). Работал в должности заведующего кафедрой электротехники, автоматики и вычислительной техники (ЭАВТ) Могилевского технологического института БССР (1982–1990). Работая в ЛГТУ с 1994 г., внедрял результаты научных исследований по нечетким моделям и системам управления на нескольких металлургических комбинатах. Опубликовал 30 учебных пособий (2 с грифом УМО), 200 статей и 4 монографии по нечеткому моделированию и управлению.

Пащенко Александр Федорович

Кандидат технических наук, заведующий лабораторией «Интеллектуальных систем управления и моделирования» Института проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН. Руководитель центра интеллектуальной цифровой электроэнергетики ИПУ РАН. Окончил Московский государственный институт электроники и математики (2001). Защитил кандидатскую диссертацию, посвященную разработке методов структурно-параметрической идентификации биотехнических систем (2009). С 2005 г. работает в ИПУ РАН. Автор 4 монографий и более 220 научных публикаций.

Кудинов Иван Юрьевич

Кандидат технических наук, руководитель разработки в АО “Анлимитед Продакшен”, г. Москва. Окончил факультет автоматизации и информатики ЛГТУ по специальности «Инженер по автоматизированным системам обработки информации и управления» (2006). Защитил кандидатскую диссертацию в Воронежском государственном техническом университете (ВГТУ) по разработке и исследованию нечетких моделей и алгоритмов управления процессом отжига трансформаторной стали (2009). Опубликовал 3 учебных пособия, одну монографию и 70 статей.

Келина Анастасия Юрьевна

Кандидат технических наук, доцент кафедры информатики ЛГТУ. Окончила факультет автоматизации и информатики ЛГТУ по специальности «Инженер по автоматизированным системам обработки информации и управления» (2000). Защитила кандидатскую диссертацию в Воронежском государственном техническом университете (ВГТУ) по нечеткому моделированию и управлению процессом охлаждения стали на прокатном стане (2003). Опубликовала 12 учебных пособий, 56 научных статей и 2 монографии.

Дуванов Евгений Сергеевич

Кандидат технических наук, доцент кафедры информатики ЛГТУ. Окончил аспирантуру Липецкого государственного технического университета (2023). Защитил кандидатскую диссертацию, посвященную синтезу гибридных нечетких регуляторов и их применению в биотехнических системах управления, в Московском физико-техническом институте (2025). Основные направления исследований: теория автоматического управления, нечеткая логика и методы машинного обучения. Автор 70 научных работ и 6 свидетельств о государственной регистрации программы для ЭВМ.