In1 Out1 1 z a&d Convertor

A&D Convertor1

Fuzzy Logi c

Control l er

In1 Out1

A&D Convertor2

Gai n4

10

1

Out1

_{Рис. 5.1.12 Структурна схема регулятора. Два входа.}

1.4

1.2

1

0.8

0.6

0.4

0.2

₀

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Рис 5.1.13. Графік перехідного процесу швидкості в системі з затримками, 2 входа.

		k3 k3	=20 =10			soll
							k3=1
							k3=0	.1

1.2 wm/wn

1

0.8

0.6

0.4

0.2

0

-0.2

-0.4

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 t,c

Рис. 5.1.14 зміна коефіцієнту на виході регулятора, плавний сигнал керування.

Як видно з рис. 5.1.13 і 5.1.14, що використання простого нейрофазі регулятора з двома входами сприяє підвищенню стійкості і зниження коливання, для даної електромеханічної системи. На рис. 5.1.15 видно, що зміна коефіцієнта зворотного зв'язку в межах від 0.1 до 10 не приводить до якого або помітної зміни графіка швидкості.

		k2=1 k soll	2=0.1 k	2=0.5 ,	k2 =10

1.5 wm/wn

1

0.5

₀

^{0 1 2 3 4 5 6 7 8 9} _t,c ¹⁰

Рис. 5.1.15 Вплив коефіцієнта зворотного зв'язку на вид перехідного процесу швидкості. Таким чином можна зробити висновок , що застосування ANFIS мережі як регулятора , із застосуванням затримок дозволяє позбутися від коливань і зменшити статичну помилку , однак збільшення кількості зворотних зв'язків сприяє збільшенню коливання замкнутої системи . Ці регулятори принципово завжди мають статичну помилку як по керуючому так і по впливу, що обурює , яких неможливо уникнути варіацією коефіцієнтів підсилення на входах і виходах мережі . Рішення поставленої задачі дипломної роботи цими регуляторами не досягається, але вони чудово ілюструють принцип налаштування параметрів і загальний підхід до управління за допомогою нейронної мережі .