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Modellizzazione & comando dei sistemi industriali complessi per mezzo delle tecniche intelligenti

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21 D – Contributi In primo luogo, il problema della modellizzazione consiste nello scegliere una struttura appropriata del SIF e poi a concepire leggi di regolazione dei vari parametri che soddisfano un criterio di performance predeterminato dall‟ideatore. Il primo contributo di questa tesi riguarda quello di stabilire una legge di comando fuzzy efficace, stabile e robusto. La scelta del tipo di ragionamento, i vincoli concettuali, il metodo di ottimizzazione, la modalità di rappresentazione delle informazioni e il criterio delle performance desiderate sono fattori significativi che intervengono nella fase di concezione. È stata sviluppata una RBF fuzzy a struttura minimale. L‟apprendimento ibrido integrante uno strato di ottimizzazione genetica seguita da un‟incursione del gradiente consente di arrivare ad un compromesso tra la struttura ottimale e i parametri ottimali. In questo caso, la funzione da ottimizzare tiene conto delle performance del sistema da valutare, della complessità della struttura di controllo e dello sforzo energetico da applicare. L‟inclusione dei termini strutturali (numero delle regole) nel criterio delle performance da minimizzare oltre ai termini funzionali (errori di prosecuzione, sforzi energetici) costituiscono l‟aspetto multi-obiettivo del metodo di ottimizzazione. L‟introduzione dei vincoli di concezione nel processo di ottimizzazione viene presentata in questa parte della tesi. I vincoli sui limiti del vettore dei parametri da identificare, i limiti sulle grandezze di comando e le variabili di stato del procedimento da comandare e le equazioni vincolanti assicurano, o più presto costituiscono, un buon compromesso tra gli obiettivi di concezione menzionati dal capitolato d‟oneri: efficacia e stabilità robusta. La funzione obiettiva deve dipendere, esplicitamente o implicitamente, dall‟insieme di parametri di concezione. L‟obiettivo principale dell‟ottimizzazione consiste:  nel trovare una rappresentazione strutturale/parametrica adeguata per la rete RBF fuzzy;  nello stabilire un gioco di vincoli che consenta di arrivare ad un compromesso tra gli obiettivi di concezione nel corso di tutto il processo di ottimizzazione. Abbiamo suddiviso la costruzione della base di conoscenze fuzzy in 2 tappe: una tappa di ottimizzazione simultanea della struttura delle regole e dei parametri corrispondenti. La seconda tappa è un apprendimento più fine dei parametri all‟inizio ottimizzati nella prima fase. L‟algoritmo di ottimizzazione, che è caratterizzato da un AGM, rappresenta le caratteristiche seguenti:  Dimensione ridotta dei cromosomi: la strategia della codifica mista e la modalità di partizionamento dello spazio di entrata consentono di rendere minima la rappresentazione cromosomica;  Concetto di cambiamento di scale: l‟analisi degli scopi di modellizzazione e la nozione di competizioni imposte di tali obiettivi ne sono un modo per cambiare in modo dinamico la scala della funzione di valutazione dell‟algoritmo di ottimizzazione. Questo meccanismo garantisce una diversità delle soluzioni nella popolazione dell‟AGM.  Tipologie delle mutazioni applicate: non lineare e uniformemente forzata.
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Modellizzazione & comando dei sistemi industriali complessi per mezzo delle tecniche intelligenti

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Informazioni tesi

Traduttore: Marco Casella
  Tipo: Traduzione
  Anno: -
  Università: Ferhat Abbas, Sétif - Algeria
  Facoltà: Sciences de l’Ingénieur
  Corso: Electronics Department
  Relatore: Khellaf  Abdelhafid
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 259

Questo documento è una traduzione dall'originale:

"Modélisation & Commande des Systèmes Industriels Complexes par les Techniques Intelligentes"

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