Ottimizzazione con algoritmo genetico multi-obiettivo basata sul controllo fuzzy
Controllo ottimale fuzzy di un carroponte mediante algoritmo genetico a criteri multipli
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Viene proposto un controllore fuzzy per il controllo dell'anti oscillazione e del posizionamento di un carroponte, basato sul modello di inferenza fuzzy SIRMs (Single Input Rule Modules) collegato dinamicamente. La posizione e la velocità del carrello, l'angolo di oscillazione della fune e la velocità angolare sono selezionati come elementi di ingresso e l'accelerazione del carrello come elemento di uscita. Con una struttura semplice, il controllore può regolare autonomamente l'influenza di ciascun elemento in ingresso. È stato inoltre dimostrato che il sistema di controllo è asintoticame...
Viene proposto un controllore fuzzy per il controllo dell'anti oscillazione e del posizionamento di un carroponte, basato sul modello di inferenza fuzzy SIRMs (Single Input Rule Modules) collegato dinamicamente. La posizione e la velocità del carrello, l'angolo di oscillazione della fune e la velocità angolare sono selezionati come elementi di ingresso e l'accelerazione del carrello come elemento di uscita. Con una struttura semplice, il controllore può regolare autonomamente l'influenza di ciascun elemento in ingresso. È stato inoltre dimostrato che il sistema di controllo è asintoticamente stabile in prossimità della destinazione. L'ottimizzazione dell'algoritmo genetico multi-obiettivo è stata implementata con successo per trovare i guadagni del controllore. I risultati delle simulazioni di controllo mostrano che il controllore è robusto alle diverse lunghezze delle funi e ha una capacità di generalizzazione per le diverse posizioni iniziali. Rispetto al controllore lineare a retroazione di stato, il controllore fuzzy è in grado di condurre la gru a destinazione in tempi brevi con un angolo di oscillazione ridotto.
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