Разработка закона динамической стабилизации многоосной колесной машины…
9
В случае возникновения опасности блокирования колес, т. е. при
т
,
i
i
ω < ω
в формулы (13)–(20) вместо значения
т
i
ω
следует подста-
вить
т
т
i
i
i
ω
ω
ω
.
Если среднее значение угловых скоростей всех колес
cp
0,
ω =
то
ТЭД/торм
0,
1, 2,...,
.
i
k
M
i
N
= =
Для определения степени снижения
h
g
использования мощности
силовой установки воспользуемся математическим аппаратом нечет-
ких моделей и алгоритмов управления [4–6]. Известно, что нечеткое
управление основано на использовании не столько аналитических
или теоретических моделей, сколько на практическом применении зна-
ний квалифицированных специалистов в форме лингвистических баз
правил. Нечеткое управление эффективно в случаях недетерминиро-
ванности параметров объектов, когда существует определенный опыт
экспертов по управлению и настройке автоматизированной системы
регулирования. Теория нечеткой логики позволяет использовать зна-
ния специалистов-экспертов с целью улучшения процессов управле-
ния.
Процесс настройки нечеткого регулятора содержит несколько
этапов [7]. Сначала выбираем диапазоны входных и выходных сиг-
налов, формы функций принадлежности искомых параметров, прави-
ла нечеткого вывода, механизм логического вывода, метод дефаззи-
фикации, а также диапазоны масштабных множителей, необходимых
для пересчета четких переменных в нечеткие.
Для проведения процедуры фаззификации введем входные линг-
вистические переменные
Х
1
: Модуль разности углов
т ф
β = θ − θ
направлений теоретического и фактического векторов скоростей и
Х
2
: Модуль скорости
β
&
изменения разности углов направлений тео-
ретического и фактического векторов скоростей; одну выходную пе-
ременную
Y
1
: Степень снижения мощности
h
g
, а также термы для
всех лингвистических переменных: «Высокий уровень», «Средний
уровень», «Низкий уровень».
Для завершения процедуры фаззификации с помощью известных
методов [8] построим функцию принадлежности для каждой линг-
вистической переменной (рис. 2).
Следующий этап — разработка нечетких правил. Большинство
нечетких систем использует продукционные правила, связывающие
лингвистические переменные [9]. Совокупность таких правил описы-
вает стратегию принятия решения, применяемую в данной задаче.
