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© Guido Kramann

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Regelungssysteme
1 day_by_day
2 Heizregelkreis
3 Verzoegerungsglieder
4 Laplace
..4.1 Eigenwerte
..4.2 PT1
..4.3 PRegler
..4.4 Scilab
5 Regleroptimierung
..5.1 Guetefunktion
..5.2 Heuristiken
..5.3 Scilab
..5.4 Gradientenverfahren
..5.5 ModifizierteG
..5.6 Gleichstrommotor
..5.7 Stoerverhalten
6 Javaanwendung
..6.1 PIDgeregelterAntrieb
..6.2 RungeKuttaIntegrator
..6.3 Gradientenverfahren
7 Einstellregeln
..7.1 Totzeit
..7.2 Methode1
..7.3 Methode2
..7.4 Scilab
..7.5 Daempfungsgrad
..7.6 Uebung
8 Polvorgabe
9 Beobachter
10 AutonomerHackenprosche
..10.1 Herleitung
..10.2 Scilab
..10.3 Modellerweiterung
..10.4 Scilab
..10.5 Modellgueltigkeit
..10.6 java
11 Stabilitaet
..11.1 Beispiele
..11.2 Nyqusitkriterium
..11.3 Windup
..11.4 Bode
12 Adaptiv
..12.1 Definition
..12.2 Einachser
..12.3 Auswertung
..12.4 Identifikation
..12.5 Regleroptimierung
..12.6 Zustandsregler
..12.7 Beobachter
13 Analyse
..13.1 Linear
..13.2 Nichtlinear
14 Kalmanfilter
15 Ue_04_2014
..15.1 Geschwindigkeit
..15.2 Richtung
..15.3 Gesamtsystem
..15.4 RiccatiUSW
..15.5 TdOT
16 Inverses_Pendel
17 Einachser
..17.1 Mechanik
..17.2 Uebung8
18 Fuzzy
..18.1 Fuzzylogik
..18.2 FuzzyRegler
..18.3 Uebung9
..18.5 Softwareentwicklung
....18.5.1 AgileSoftwareentwicklung
....18.5.2 FuzzyRegler
....18.5.3 Uebung
..18.6 Umsetzung
....18.6.1 FuzzyRegler
....18.6.2 Simulation
....18.6.3 Optimierung
....18.6.4 Uebung
..18.7 Haengependel
....18.7.1 Haengependel
....18.7.2 Simulation
....18.7.3 FuzzyRegler
....18.7.4 Optimierer
....18.7.5 Genetisch
..18.8 Information
..18.9 Energie
21 Beispiel1
98 day_by_day_WS2021_SoSe21
99 day_by_day_SoSe2018
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Umsetzung und Optimierung eines Fuzzy-Reglers

Nun soll ein Fuzzy-Regler aufgebaut und für eine konkrete Regelstrecke optimiert werden. Um dabei nicht zuviele neue Dinge darstellen zu müssen, werden dazu weitestgehend bereits behandelte Elemente verwendet:

  • Der Fuzzy-Regler wird unter Erweiterung der Java-Klassen aus dem vorangehenden Kapitel 11.5 gebildet. (Eine Musterlösung für die Klasse FuzzyAusgangsSet ist dort zu finden.)
  • Als Regelstrecke wird der Antrieb aus Kapitel 6.1 verwendet, natürlich ohne den PID-Regler.
  • Optimiert werden die Fuzzy-Größen mit Hilfe der Implementierung eines modifizierten Gradientenverfahrens in Kapitel 6.3.
  • Ebenfalls wird der Runge-Kutta-Integrator aus Kapitel 6.2 verwendet.
  • Die folgende Darstellung konzentriert sich auf die neu hinzukommenden Elemente, bzw. diejenigen, die an das neue Problem angepaßt werden müssen.
  • Die Umsetzung erfolgt in folgenden Schritten:
  1. Implementierung und Test der Klasse FuzzyRegler.
  2. Verknüpfung des Antriebs mit einem Fuzzy-Regler und Simulation.
  3. Optimierung des Fuzzy-Reglers für den Antrieb.