Multi-Objektive genetische Algorithmus-Optimierung basierend auf Fuzzy-Steuerung : Optimale Fuzzy-Steuerung eines Brückenkrans mit Hilfe eines genetischen Algorithmus mit mehreren Kriterien

Mohammad Javad Mahmoodabadi

ISBN 10: 620634536X / ISBN 13: 9786206345367

Published by Verlag Unser Wissen, 2023

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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Es wird ein Fuzzy-Regler für die Anti-Schwenk- und Positionierungssteuerung eines Laufkrans vorgeschlagen, der auf dem dynamisch verbundenen Fuzzy-Inferenzmodell SIRMs (Single Input Rule Modules) basiert. Die Katzposition und -geschwindigkeit, der Seilschwingungswinkel und die Winkelgeschwindigkeit werden als Eingangsgrößen und die Katzbeschleunigung als Ausgangsgröße gewählt. Mit einer einfachen Struktur kann der Regler den Einfluss jedes Eingangselements selbständig anpassen. Das Steuersystem erweist sich außerdem als asymptotisch stabil in der Nähe des Ziels. Multi-objektive genetische Algorithmus-Optimierung wird erfolgreich implementiert, um die Reglergewinne zu finden. Die Simulationsergebnisse zeigen, dass der Regler robust gegenüber unterschiedlichen Seillängen ist und die Fähigkeit zur Generalisierung für unterschiedliche Ausgangspositionen besitzt. Im Vergleich zu linearen Zustandsreglern kann der Fuzzy-Regler den Kran in kurzer Zeit mit kleinem Schwenkwinkel zum Ziel führen.

Seller Inventory # 9786206345367

Bibliographic Details

• Title: Multi-Objektive genetische Algorithmus-Optimierung basierend auf Fuzzy-Steuerung : Optimale Fuzzy-Steuerung eines Brückenkrans mit Hilfe eines genetischen Algorithmus mit mehreren Kriterien
• Publisher: Verlag Unser Wissen
• Publication Date: 2023
• Language: German
• ISBN 10: 620634536X
• ISBN 13: 9786206345367
• Binding: Taschenbuch
• Condition: Neu
• Dimensions: 220W x 150H x 4D millimeters 220 millimeters width by 150 millimeters height by 4 millimeters depth
• Weight: 113 grams

About this title

Synopsis

Es wird ein Fuzzy-Regler für die Anti-Schwenk- und Positionierungssteuerung eines Laufkrans vorgeschlagen, der auf dem dynamisch verbundenen Fuzzy-Inferenzmodell SIRMs (Single Input Rule Modules) basiert. Die Katzposition und -geschwindigkeit, der Seilschwingungswinkel und die Winkelgeschwindigkeit werden als Eingangsgrößen und die Katzbeschleunigung als Ausgangsgröße gewählt. Mit einer einfachen Struktur kann der Regler den Einfluss jedes Eingangselements selbständig anpassen. Das Steuersystem erweist sich außerdem als asymptotisch stabil in der Nähe des Ziels. Multi-objektive genetische Algorithmus-Optimierung wird erfolgreich implementiert, um die Reglergewinne zu finden. Die Simulationsergebnisse zeigen, dass der Regler robust gegenüber unterschiedlichen Seillängen ist und die Fähigkeit zur Generalisierung für unterschiedliche Ausgangspositionen besitzt. Im Vergleich zu linearen Zustandsreglern kann der Fuzzy-Regler den Kran in kurzer Zeit mit kleinem Schwenkwinkel zum Ziel führen.