Шилкина Светлана Вячеславовна– кандидат технических наук, доцент кафедры автоматизации и электроснабжения
129337, г. Москва, Ярославское шоссе, д. 26
Shilkina Svetlana Vyacheslavovna ) – Ph.D, Assistant Professor
129337, Moscow, Yaroslavskoye Shosse, 26
Фокина Екатерина Николаевна – старший преподаватель кафедры автоматизации и электроснабжения
129337, г. Москва, Ярославское шоссе, д. 26
Fokina Ekaterina Nikolaevna – Senior Lecturer
129337, Moscow, Yaroslavskoye Shosse, 26
Введение. Современный этап развития связан с разработкой и внедрением интеллектуальных систем и технологий, предусматривающих формирование четких решений на основе нечетких правил, нечеткого вывода, нечёткого управления.
Методы и материалы. Классические методы управления хорошо работают при полностью детерминированном объекте управления и детерминированной среде, а для систем с неполной информацией и высокой сложностью объекта управления оптимальными являются нечеткие методы управления. Процесс принятия решений человеком по управлению технологическими процессами моделируется и имитируется нечетким контроллером с базой правил. В последние годы «нечеткий» контроль был успешно использован для управления и эксплуатации ряда систем.
Обсуждение и результаты. Данная статья посвящена рассмотрению вопросов применения в системах управления контроллера нечёткой логики и анализу существующих методов исследования в области интеллектуальных технологий управления для решения задач адаптации применяемых моделей и алгоритмов к различным объектам и системам, в частности к системам поддержания параметров микроклимата среды жизнеобеспечения здания, а также определения базовых параметров повышения экономической эффективности использования контроллера нечёткой логики в системе управления.
Заключение. Анализируемые методы управления на основе нечеткой логики применимы к различным технологическим объектам и системам. В качестве дальнейшего исследования планируется рассмотрение вопросов нечеткого управления различными системами жизнеобеспечения современного здания.
Introduction. The current stage of progress is associated with the development and implementation of intelligent systems and technologies that provide the formation of clear solutions based on fuzzy rules, fuzzy conclusion and fuzzy control. However, the classical control methods work well only with a completely deterministic control object and deterministic environment, but for fuzzy information systems and highly complex control object, fuzzy control methods are optimal.
Material and methods. Moreover, the process of decision-making by a person in the management of technological processes is modeled and simulated by a fuzzy controller with a base of rules. In recent years, “fuzzy” control has been successfully used to manage and operate a number of systems.
Discussion and results. Therefore, this article is devoted to the consideration of fuzzy logic controller’s application in management systems and existing research methods’ analysis in the field of intelligent control technologies for solving the problems of adaptation of applied models and algorithms to various objects and systems, particularly to the systems for maintaining the microclimate parameters of the building’s life support environment, and also to the basic parameters of increasing the economic efficiency of using the fuzzy logic controller in the control system.
Conclusion. Analyzed control methods based on fuzzy logic are applicable to various technological objects and systems. As a further study, it is planned to consider the issues of fuzzy control of various life support systems of a modern building.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.