Unstable Coupled Two-Tank Problem with a New Learning Rate Using an Adaptive Online Neuro-Fuzzy Controller

Управление уровнем в связанных резервуаров с нелинейностью и нестабильностью является одним из важных вопросов в промышленном процессе. Управление неустойчивым системами является сложной задачей для отраслей. В этой статье мы контролировали нестабильный поток воды в связанной задаче с двумя резервуарами на реальном предприятии с возмущениями. Здесь мы реализовали онлайн-нейронечеткий контроллер (ONFC) с новой скоростью обучения. Онлайн-нейронечеткий контроллер представляет собой адаптивное управление с простой структурой, способное обрабатывать нелинейные, изменяющиеся во времени, неопределенные системы. Эффективность и низкая вычислительная стоимость этой технологии позволили успешно внедрить ее на многих промышленных предприятиях. Моделирование связанной системы резервуаров с ONFC выполняется на языке программирования Python. Для обновления параметров используется метод градиентного спуска.

Ключевые слова

адаптивное управление; нейронечеткий контроллер; ONFC; проблема связанного резервуара; нелинейная система.

Литература

1. Everthon de Souza Oliveira Online Neuro Fuzzy Controller: Project para Estabilidada Robusta. Belo Horizonte, Brazil, 2021. (in Portuguese)
2. Wang Li-Xin. Stable Adaptive Fuzzy Control of Nonlinear Systems. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 1993, vol. 1, no. 2, pp. 146-155. DOI: 10.1109/91.227383
3. Golea N., Golea A., Benmahammed K. Fuzzy Model Reference Adaptive Control. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2002, vol. 10, no. 4, pp. 436-444. DOI: 10.1109/TFUZZ.2002.800694
4. Chang Yi, Wang Yuanqing, Alsaadi F.E., Zong Guangdeng. Adaptive Fuzzy Output Feedback Tracking Control for Switched Stochastic Pure-Feedback Nonlinear Systems. International Journal of Adaptive Control and Signal Processing, 2019, vol. 33, no. 10, pp. 1567-1582. DOI: 10.1002/acs.3052
5. Everthon De Souza Oliveira, Ricardo H.C. Takahashi, Walmir Matos Caminhas. Online Neuro-Fuzzy Controller: Design for Robust Stability. IEEE Journal, 2020, vol. 8, pp. 193768-193776. DOI: 10.1109/ACCESS.2020.3033496
6. Jang Jyh-Shing Roger, Sun Chuen-Tsai, Mizutani Eiji. Neurofuzzy and Soft Computing. IEEE Transactions on Automatic Control, 1997, vol. 42, no. 10, pp. 1482-1484. DOI: 10.1109/TAC.1997.633847
7. Gouvea M.R., Figueiredo E.S., Menezes B.R., Parma G.G., Caminhas W.M. Um Novo Controlador Neurofuzzy Baseado na neo Fuzzy Network. Proceedings 7^{th} Brazilian Congress of Neural Networks of SBC, Natal, 2005, 6 p. (in Portuguese)
8. Gouvea M.R., Figueiredo E.S., Menezes B.R., Baccarini L.M., Pires A.V., Caminhas W.M. A New Neuro Fuzzy Controller Applied to Vector Control of Induction Motors. Proceedings IASTED International Conference on Computational Intelligence, Calgary, Alberta, 2005, vol. 2005, pp. 73-78.
9. Carvalho M.A. Controlador neurofuzzy com aprendizado on-line: Teoria e Aplicacao na Industria de Petroleo. Universidade Federal de Minas Gerais, 2010. (in Portuguese)
10. S. Rocha dos Santos, Amaral J.L.M., Amaral J.F.M. Adaptive Intelligent Systems Applied to Two-Wheeled Robot. Proceedings of IEEE Conference Evolving AAdaptive Intelligent Systems (EAIS), 2016, vol. 2, no. 1, pp. 146-150.
11. Gouvea M.R., Figueiredo E.S., Menezes B.R., Parma G.G., Pires A.V., Caminhas W.M. A New Neurofuzzy Controller Based on NFN Networks. Proceedings of Anais do 7 Congresso Brasileiro de Redes Neurais, 2016, pp. 1-7. (in Portuguese)
12. Gomes H., Ferreira C., Oliveira E., Reis A., Caminhas W. A Water Flow Control with OnLine Neurofuzzy Controller using a Dynamic Learning Rate. Proceedings of Anais do XV Encontro Nacional de Inteligencia Artificial Computacional (ENIAC), Porto Alegre, 2018, pp. 859-870.
13. Pires A.V. Controladores Baseados em Tocnicas de Inteligencia Computacional: Anulise, Projeto e Aplicatiues, Ph.D. dissertation, 2007. (in Portuguese)
14. Carvalho M.A., Bomm C.H., Souza D.A. Desenvolvimento do Controlador nuo Linear On-Line Neuro Fuzzy Controler ONFC. Proceedings of Anais do Congresso Brasileiro de Automatica, Congresso Brasileiro de Automatica (CBA), 2010, pp. 403-410. (in Portuguese)
15. Ademir Nied, Lu­s Fernando Ferreira de Campos, Celso Joso Faria de Araejo, Lucas Mattos Spadini, Pyter Ely da Silva Development of Neurofuzzy Control for Nonlinear Plants: Tank Application Coupled, Florianopolis, UDESC - State University of Santa Catarina, 2013.
16. Santos S.R.D., Amaral J.L.M., Amaral J.F.M. Adaptive Intelligent Systems Applied to Two-Wheeled Robot and the Effect of Different Terrainson Performance. Advances in Science, Technology and Engineering Systems Journal, 2017, vol. 2, pp. 1-5.
17. Vahram Stepanyan, Kalmanje Krishnakumar M-MRAC With Normalization. Proceedings of the IEEE Conference on Decision and Contro, 2015, pp. 1289-1294. DOI: 10.1109/CDC.2014.7039559