УДК 004.89
В статье предложен модифицированный метод реализации модуля нейро-нечеткого управления, сочетающий использование субтрактивной кластеризации в качестве способа исходного разбиения пространства переменных и алгоритма на основе конкуренции как средства синтеза нечетких правил. Модель позволит повысить точность структурной и параметрической идентификации. В докладе также приводятся результаты тестирования модуля на примере управления процессом полимеризации оцинкованного листа.
The article presents the modified method of neuro-fuzzy control’s implementation, combining the use of subtractive clustering as the mean of initial partition of variables and competitive learning algorithm as the mean of fuzzy rules’ synthesis. The model allows improving the accuracy of structural and parametric identification. The report also includes the results of module’s test for controlling polymerization process of galvanized metal sheet.