Mathematical Modeling And Computing
Permanent URI for this communityhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/25918
Browse
Item Fuzzy controller, designed by reinforcement learning, for vehicle traction system application(Видавництво Львівської політехніки, 2021-03-01) Демків, Л. І.; Лозинський, А. О.; Ванцевич, В. В.; Горсіч, Д. Дж.; Литвин, В. В.; Кльось, С. Р.; Лезервуд, М. Д.; Demkiv, L. I.; Lozynskyy, A. O.; Vantsevich, V. V.; Gorsich, D. J.; Lytvyn, V. V.; Klos, S. R.; Letherwood, M. D.; Національний університет “Львівська політехніка”; Університет Алабами у Бірмінгемі; Центр систем наземного транспорту армії США; Центр систем наземного транспорту, Наука і техніка Аліон; Lviv Polytechnic National University; University of Alabama at Birmingham; US Army CCDC Ground Vehicle Systems Center; Alion Science and Technilogy, Ground Vehicle Systems CenterУ цій статті представлено нечіткий регулятор, що налаштовується методом навчання з підкріпленням. Розроблений алгоритм використовує теорію нечіткої логіки та методи навчання з підкріпленням для підбору параметрів функцій належності нечіткого регулятора. Крім цього, імплементовано нечіткий задавач інтенсивності вхідного сигналу (сигналу завдання) нечіткого регулятора. Нечіткий задавач інтенсивності змінює вхідний сигнал регулятора враховуючи оригінальне значення вхідного сигналу та тип зовнішніх збурень у системі. Таким чином, розроблена система керування з нечітким регулятором налаштованим за допомогою методу навчання з підкріпленням забезпечує стабільну, оптимальну та безпечну роботу системи, та враховує зовнішні збурення в системі. Для перевірки роботи запропонованого методу керування, його було синтезовано до математичної моделі колісного модуля електроавтомобіля, щоб покращити антибуксувальну систему транспортного засобу. Ефективність розробленої системи керування на базі нечіткого регулятора підтверджено результатами імітаційного моделювання.