Soft computing in control and modelling [texte imprimé] / Hassina Megherbi, Auteur ; khier Benmahammed, Encadreur . - Biskra (B.P.145,R.P., 07000, Algerie) : Université Mohamed Khider, 2014 . - 115p ; 30cm + CD. Langues : Anglais ( eng) Mots-clés : | نظام التحكم المبھم القطاعي ،التصمیم الأوتوماتیكي لبنك المعلومات المبھم، ، Mamdani نظام التحكم المبھم نوع
الخوارزمیات التطوریة، تفسیر التجزئة المبھمة، التصمیم المتین، محرك ذو التیار
المستمر، الاستكشاف/الاستغلال
Mots-clés : Contrôleur flou de type Mamdani contrôleur flou sectoriel algorithme évolutionnaire conception automatique de la base de connaissances floues Interprétabilité de la partition floue conception
robuste moteur DC à entrainement directe exploitation/exploration
Mamdani fuzzy logic controller sectorial fuzzy controller fuzzy knowledge base automatic
design evolutionary algorithm fuzzy partition interpretability robust design dire: ct drive DC motors exploitation/exploration. | Résumé : |
لتحسین بنك المعلومات (IEA) نعرض في ھذه الأطروحة تطبیق خوارزمیة التطور ذات الترمیز الطبیعي
و التخلص بذلك من الحاجة إلى خبیر في مرحلة ، (FLC) الغامض الخاص بنظام تحكم یعمل بالمنطق الغامض
التصمیم. الخوارزمیة المقترحة عدلت و كُ یِفت لتركز البحث في جوار المنطقة التي یوجد بھا الحل الأمثل من خلال
مرحلة الاستغلال أو التركیز. وعند أخذنا بعین الاعتبار التغیر في جھد المدخل للمحركات ذات التیار المستمر كمركبة
لضمان مظھر التمام في التجزئة المبھمة بدون .FLC لدالة الھدف تحصلنا على سلوك أملس كفایة عند مخرج نظام
(MFs ) خسارة مظھر التمییز، نقترح استراتیجیة تشفیر خاصة أین تكون التداخلات بین دالات الأنتماء المتجاورة
في ( MFs ) مشفرة في الكروموسوم و تقوم الخواریزمیة التطوریة بتطویرھا. نقوم أیضا بالبحث عن معاملات
المجاورة، مما یجعل عملیة التشفیر متسلسلة. الدافع وراء طریقة البحث المقترحة (MFs ) مجالات تتعلق بمعاملات ال
ھو تصمیم نظام تحكم مبھم مفھوم و أملس یقوم بتحكم متابعة دقیق و سریع لمحرك تیار مستمر. نتائج المحاكات
المطور أظھر أداءً عالیا في تحكم (FLC) المتحصل علیھا تظھر أن خصائص التمام و التمیز مضمونة و أن ال
الكلاسیكي. (PD) المتابعة البطيء و السریع مقارنة مع نضام التحكم
نعرض أیضا في ھذه الأطروحة تقنیة بحث تطوري ذات طابقین للتصمیم الأوتوماتیكي لنظام تحكم مبھم
من أجل نموذج اسمي للنظام المراد ( SFC ) المقترحة بتحسین ال (EA) في الطابق الأول، تقوم ال .( SFC ) قطاعي
(SFC) التحكم فیھ (أي بدون تشویشات أو تغییر معاملات). الھدف الرئسي من الطابق الثاني ھو تعزیز متانة ال
المتحصل علیھ في الطابق الأول (SFC) بالبحث في جوار أحسن ( EA ) المطور في الطابق الأول. بالتحدید یقوم ال
و الذي یعطي أحسن وسطیة بین أداء التحكم للنموذج الإسمي و للنموذج المشوش. تم تكییف الممیزات القطاعیة في
عامل ،(SFC) ل (MFs ) و (FRB) البحث التطوري عبر عملیة خاصة لتحدید معاملات بنك القواعد المبھمة
المطور بطریقة (SFC) من الكروموسوم. و لقد وجد أن ال ( FRB ) تصلیح و تھیئة أولیة خاصة للجزء الخاص بال
التصمیم المقترحة أعطى أداءً جد مرضٍ تحت عدة أنواع من التشویش. و قد تم أیضا دراسة الوسطیة بین أداء الدقة و
أداء المتانة أثناء العملیة التطوریة
.
Dans cette thèse, on décrit l'application d'un algorithme évolutionnaire à codage entier (IEA) pour
l'optimisation de la base de connaissances d'un contrôleur flou (FLC); éliminant de la sorte le besoin d'un
expert-humain dans la phase de conception. L'IEA proposé est étendu pour concentrer la recherche dans la
région de voisinage de l'optimum de l'espace de recherche en adoptant une phase dite d'exploitation. En
considérant la variation de la tension d'entrée des actionneurs DC comme une composante de la fonction
objectif, on a obtenu un comportement suffisamment lisse à la sortie du contrôleur conçu. Pour garantir
l’aspect de complétude de la partition floue sans perdre celui de distinction, on propose une stratégie de
codage spéciale où les chevauchements entre les fonctions d’appartenances (MFs) adjacentes sont codés dans
le chromosome et évolués par l’IEA. On a aussi recherché les paramètres des MFs dans des intervalles
dépendant sur ceux des MFs adjacentes précédentes, ce qui rend le processus de codage hiérarchique. La
motivation de la méthode de recherche proposée est la conception d'un contrôleur interprétable et lisse pour
accomplir un contrôle de poursuite précis et rapide pour les actionneurs à entrainement direct. Les résultats
de simulation montrent que l’interprétabilité de la partition floue est garantie et que le FLC évolué a
manifesté de hautes performances dans le contrôle de poursuite lent et rapide par rapport au contrôleur PD
conventionnel.
Cette thèse présente aussi une méthodologie de recherche évolutionnaire à deux étages pour
concevoir automatiquement un contrôleur flou sectoriel (SFC). Dans le premier étage, l’EA proposé
optimise, le SFC pour un model nominal (i.e., sans bruit additive ou variation de paramètres). L’objective
principale du 2ème étage est le renforcement de la robustesse de SFC résultant du 1ère étage. Plus précisément,
l’EA proposé cherche dans le voisinage du meilleur SFC trouvé dans le 1ère étage en vue de trouver un SFC
qui fournit un compromis entre les performances de contrôle pour un modèle nominal et un model perturbé.
Les propriétés sectorielles sont accommodées dans la recherche évolutionnaire à travers une paramétrisation
spéciale de la base de règles floues (FRB) et les MFs, un opérateur de réparation et une initialisation spéciale
de la partie réservée pour la base des règles. Le SFC obtenu avec la méthodologie de conception proposée a
fourni des performances très satisfaisantes sous différents types de perturbations. Le compromis entre les
performances de précision et ceux de robustesse sont aussi analysé lors du processus d’évolution.
Abstract
In this thesis, we describe the application of an integer-coded evolutionary algorithm (IEA) for
fuzzy knowledge base optimization of a fuzzy logic controller (FLC), eliminating in such a way the need of
an expert-human in the design phase. The proposed IEA is extended to concentrate the search into optimum
vicinity region of the overall search space by adopting exploitation or focusing phase. By considering the
variation of the input voltage of the DC actuators as components of the fitness function, we get a satisfactory
smooth behavior at the evolved FLC output. To guarantee the completeness aspect of fuzzy partitions without
losing the distinguishability one, we propose a special encoding strategy where the overlappings between the
adjacent membership functions (MF) are coded in the chromosome and evolved by the IEA. We also evolve
the MF parameters in ranges depending on the parameters of the previous adjacent MF parameters which
make the decoding process hierarchical. The motivation behind the proposed search method is to design a
smooth interpretable fuzzy controller to achieve rapid and accurate tracking control for direct drive.
Simulation results show that fuzzy partition interpretability is guaranteed and the evolved FLC exhibits high
performances in slow and fast tracking tasks as compared with the conventional PD controller.
We also present in this thesis a two stages evolution search methodology to automatically design a
sectorial fuzzy controller (SFC). At first stage, the proposed EA optimises the SFC for disturbance-free
model of the plant to be controlled. The principal aim of the second stage is the robustness enhancement of
the evolved SFC resulting from the former stage. Specifically, the proposed EA looks in the vicinity of the
best SFC found in the first stage for a SFC that provide the best compromise between the control
performance for a disturbance-free model and for disturbed model. The sectorial properties were
accommodated in the evolutionary search through a special parameterization of the fuzzy rule base (FRB)
and the membership functions (MFs) of the SFC, repairing operator and special initialization of FRB
chromosome part. The evolved SFC with the proposed design methodology found to provide very
satisfactory performance under different types of disturbances. The trade-off between the accuracy
performance and the robustness performance is also analysed during the evolution process
, 2004. | Sommaire : |
Chapter I: Fuzzy Logic Systems ........................................................................................7
I.1 INTRODUCTION..................................................................................................7
I.2 SHORT PRIMER ON FUZZY SETS....................................................................8
I.2.1 Fuzzy sets and membership functions................................................................8
I.2.2 Properties of fuzzy sets ......................................................................................9
I.2.3 Formulation of membership function...............................................................11
I.2.4 Standard operations on fuzzy sets ....................................................................12
I.2.5 Triangular norms ..............................................................................................13
I.2.6 Linguistic and fuzzy variables .........................................................................14
I.2.7 Fuzzy relation...................................................................................................15
I.2.8 Compositions on fuzzy relations......................................................................15
I.3 FUZZY LOGIC....................................................................................................16
I.4 FUZZY INFERENCE MECHANISM ................................................................17
I.5 FUZZY LOGIC SYSTEMS.................................................................................18
I.6 MAMDANI FUZZY LOGIC SYSTEM..............................................................18
I.6.1 Fuzzifier ...........................................................................................................19
I.6.2 Fuzzy knowledge base .....................................................................................19
I.6.3 Fuzzy inference engine ....................................................................................20
I.6.4 Defuzzifier........................................................................................................21
I.7 DESIGN OF FUZZY LOGIC SYSTEM.............................................................25
I.7.1 Identifying the system variables.......................................................................25
I.7.2 Establishing the fuzzy knowledge base............................................................25
I.7.3 Defining the structure of the fuzzy logic system .............................................27
I.7.4 Validation of the designed fuzzy logic system ................................................27
I.8 GENERATION OF THE FUZZY KNOWLEDGE BASE .................................27
I.8.1 Direct approaches.............................................................................................27
I.8.2 Approaches based on classical identification algorithms.................................28
I.8.3 Approaches based on self learning methods ....................................................28
I.8.4 Approaches based on optimization methods....................................................29
I.9 CONCLUSION....................................................................................................29
Chapter II:Genetic and Evolutionary Algorithms .........................................................30
II.1 INTRODUCTION................................................................................................30
II.2 OVERVIEW OF STANDARD GENETIC ALGORITHM ................................31
II.3 EVOLUTIONARY ALGORITHMS...................................................................32
II.4 OPTIMIZATION PROBLEMS SOLVED BY THE EVOLUTIONARY
ALGORITHMS................................................................................................................33
II.4.1 Single and multi-variable problems: ............................................................33
II.4.2 Single and multi-objective problems: ..........................................................34
II.4.3 Constrained and unconstrained problems: ...................................................34
II.5 CHROMOSOME ENCODING ...........................................................................35
II.5.1 Binary encoding ...........................................................................................35
II.5.2 Real encoding...............................................................................................36
II.5.3 Integer/permutation encoding ......................................................................36
II.6 GENETIC/EVOLUTIONARY OPERATORS....................................................37
II.6.1 Crossover operator .......................................................................................37
II.6.2 Mutation operator.........................................................................................38
II.6.3 Selection operator.........................................................................................40
II.7 POPULATION INTIALIZATION......................................................................43
II.8 FITNESS FUNCTION.........................................................................................44
II.9 REPLACEMENT SCHEMES .............................................................................44
II.10 EXPLOITATION/EXPLORATION BALANCE................................................44
II.11 BENEFITS OF EAs .............................................................................................45
II.12 COMMON DIFICULTIES OF EAs ....................................................................45
II.12.1 Heuristic principle:.......................................................................................46
II.12.2 Difficult adjustment of parameters: .............................................................46
II.13 CONCLUSION....................................................................................................46
Chapter III:Evolutionary Design of Interpretable Mamdani Fuzzy Controller
..........................................................................................................................47
III.1 INTRODUCTION................................................................................................47
III.2 DIRECT-DRIVE DC MOTOR............................................................................49
III.3 MAMDANI FUZZY CONTROLLER TO BE EVOLVED................................50
III.4 MAMDANI FLC PARAMETERS TO BE EVOLVED......................................52
III.5 IEA FOR MAMDANI FLC DESIGN .................................................................53
III.5.1 Reduction strategy of the chromosome size.................................................54
III.5.2 Genotype ......................................................................................................56
III.5.3 Chromosome Initialization...........................................................................57
III.5.4 Evolutionary Operators ................................................................................57
III.5.5 Fitness function ............................................................................................59
III.5.6 Bi-Phase Scheme..........................................................................................60
III.6 SIMULATION RESULTS...................................................................................61
III.6.1 Design of chattering-free Mamdani FLC by a mono-phase IEA.................61
III.6.2 Design of accurate Mamdani FLC by a bi-phase IEA.................................73
III.7 Conclusion............................................................................................................78
Chapter IV:Design and Robustness Enhancement of Sectorial Fuzzy Controller via
Evolutionary Algorithm.....................................................................................................83
IV.1 Introduction ..........................................................................................................83
IV.2 Preliminaries ........................................................................................................86
IV.2.1 Robust Evolutionary Optimization Design ..................................................86
IV.2.2 Sectorial Fuzzy Controller ...........................................................................86
IV.3 Sectorial Fuzzy Controller to be Evolved ............................................................87
IV.4 Preservation of the Sectorial Properties in the Evolution Process .......................89
IV.4.1 SFC Parameterization and Encoding ...........................................................90
IV.4.2 Population Initialization...............................................................................94
IV.4.3 Repairing Operator.......................................................................................94
IV.5 The EA structure ..................................................................................................94
IV.6 Simulation results.................................................................................................97
IV.6.1 Design setup and specifications ...................................................................98
IV.6.2 Analysis of evolutionary dynamics ..............................................................98
IV.6.3 Best SFC evolved by the proposed EA........................................................99
IV.6.4 Robustness Analysis and Comparative controller study............................101
IV.7 Conclusion..........................................................................................................103
Conclusion ........................................................................................................................107
| Type de document : | Thése doctorat |
|