CC BY
84
УДК 658.51:338.364-55 ББК 3966-5-05-048.9
Е.А. МУРАВЬЕВА, Д.С. РАДАКИНА, М.И. ШАРИПОВ, Э Р. ЕНИКЕЕВА, Э.М. АРТЫКАЕВА
РАЗРАБОТКА МЕТОДА АДАПТАЦИИ НЕЧЕТКОГО РЕГУЛЯТОРА, ПРЕДНАЗНАЧЕННОГО ДЛЯ РЕГУЛИРОВАНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ
Ключевые слова: нечеткий регулятор, двойная база правил, автоматизированная система управления, котлоагрегат, регулирование.
На сегодняшний день в автоматизированных системах управления технологическими процессами все чаще используется нечеткий регулятор, базирующийся на нечеткой логике. В ходе исследования был изучен нечеткий регулятор с двойной базой правил, который был применен для синтеза автоматизированной системы управления, разработан метод адаптации нечеткого регулятора. Адаптация позволяет регулятору в автоматическом режиме компенсировать параметрические возмущения, возникающие на объекте. Представлена модель нечеткого регулятора температуры уходящего пара в котлоагрегате БКЗ-75-39 ГМА, написан программный код в среде программирования ипПуРгоХЬ, предназначенный для адаптации данного регулятора.
В данной работе нечеткий регулятор [7] используется для управления одним из параметров технологического процесса получения перегретого пара в котлоагрегате БКЗ-75-39 ГМА. В качестве параметра, по значению которого ведется регулирование степени открытия клапана, выбрана температура уходящего от котла пара. На данный параметр может оказывать влияние такое параметрическое возмущение, как изменение паропроизводительности котла, вследствие чего происходит изменение температуры пара за первой ступенью пароперегревателя и температуры конденсата, именно поэтому необходимо, чтобы регулятор мог автоматически, без участия человека, компенсировать указанные возмущения.
В качестве регуляторов рассматривались ПИ- и ПИД-регуляторы, а также регулятор, базирующийся на нечеткой логике [10].
Основной целью исследования является разработка метода адаптации нечеткого регулятора. Адаптация нечеткого регулятора предназначена для осуществления регулятором автоматической подстройки под параметрические возмущения [11].
Регулирование температуры пара ¿вых осуществляется изменением расхода на впрыск «собственного» конденсата в пароохладитель, который расположен между первой и второй ступенями пароперегревателя. Изменение данного расхода осуществляется с помощью регулирующего клапана, степень открытия которого зависит от температуры пара за первой ступенью пароперегревателя ¿п1, от температуры за второй ступенью пароперегревателя ^пара уход, т.е. от конечной температуры пара, и, соответственно, от температуры самого конденсата ¿к. Изменение паропроизводительности котла влечет за собой изменение как температуры пара за первой ступенью пароперегревателя, так и уходящего пара. Изменение температуры пара приводит к изменению температуры конденсата.
Для настройки адаптации нечеткого регулятора необходимо иметь представление о протекании рассматриваемого процесса, т.е. необходимо построить модель, характеризующую работу впрыскивающего пароохладителя. Модель построена с использованием регрессионного анализа - статистического метода исследования [1, 4]. Это наиболее распространенный способ показать зависимость какого-либо параметра от одной или нескольких независимых переменных. Таким образом, можно использовать регрессионную модель, чтобы показать влияние трех параметров: температуры пара за первой ступенью пароохладителя tHl, температуры конденсата tx и степени открытия клапана а (%) на температуру уходящего пара.
Используя данные, полученные непосредственно от работающего котло-агрегата и показывающие изменение температуры уходящего пара при температуре пара tHl = 360, 380, 400°С, температуре конденсата tx = 50, 80, 110°С при степени открытия клапана 0...100%, построим регрессионную модель в MS Excel [6].
Из регрессионной модели получаем следующее уравнение:
у = 3,33 + 1,1 • хх - 0,48333 • х2 - 0,81556 • х3, (1)
где Xi - температура пара за первой ступенью пароперегревателя fa; х2 - температура конденсата tK; х3 - степень открытия клапана а; у - температура пара за второй ступенью пароперегревателя ¿вых.
Полученную модель используем при адаптации нечеткого регулятора.
Расчет производим при паропроизводительности котла 70 т/ч, потому что это наиболее часто вырабатываемая производительность данного вида котла. Аналогичным образом можно провести расчеты и для другого значения паропроизводительности котла [2, 5].
Таким образом, на вход нечеткого регулятора будут подаваться значения температуры пара tHl, поступающего с первой ступени пароперегревателя, и температуры конденсата fa Выходной переменной регулятора является степень открытия клапана (в процентах), с помощью которого как раз и осуществляется регулирование температуры пара.
Синтез нечеткого регулятора. Построение концептуальной модели определяет, какие значения параметров необходимо собрать для правильной работы нечеткого регулятора в процессе сбора экспертной информации [12]. В результате сбора экспертной информации опорные точки для нечеткого регулятора были выведены в таблицу, в которую включена вся область определения входов и выходов нечеткого регулятора. Таблица строится на основе сбора экспертной информации, данные этой таблицы можно увидеть в [9, 13].
Следующим этапом в синтезе нечеткого регулятора является определение лингвистических переменных входов и выходов нечеткого регулятора, которые описываются диапазоном четких значений и функциями принадлежности для каждого терма. Для описания входных лингвистических переменных используются термы треугольной формы, вершины которых размещаются в опорных точках, а основания расположены между двумя ближайшими опорными точками [3]. Используются термы именно треугольной формы, потому что они позволяют получить плавную статическую характеристику.
Таблица 1
Желаемые значения степени открытия клапана а
№ tnl tк а № tnI ^ а
1 TP j tk1 23 10 TP j tki0 94
2 TPl tk2 36 11 TPl tkn 93
3 TP1 tk3 58 12 TP1 tkn 91
4 TP1 tk4 82 13 TP1 tkn 92
5 TP1 tk5 98 14 TP2 tk1 22
6 TP1 tk6 93 15 TP2 tk2 21
7 TP j tk7 96
8 TP j tk8 99 64 TP5 tku 77
9 TPl tk9 97 65 TP5 tkn 97
Далее необходимо произвести синтез продукционных правил, для этого составляем таблицу желаемых значений выходной переменной нечеткого регулятора - степени открытия клапана а - для каждого значения терма температуры пара fa и температуры конденсата tE.
На основе табл. 1 были построены продукционные правила. Получилось 65 продукционных правил, данное число получилось путем перемножения количества термов входных переменных (5-13 = 65), т.е. 5 значений температуры пара за первой ступенью пароохладителя tnI (360, 370, 380, 390, 400°С), 13 значений температуры конденсата tE (50, 55, 60, 65, 70, 75 80, 85, 90, 95, 100, 105, 110°С). В полученных правилах определено, какой из консеквентов является базовым, какой - дополнительным, у дополнительного консеквента определена степень истинности. Способ определения консеквентов и их степени истинности описан в работах [6].
Полученные продукционные правила представлены ниже:
1. If tn= TP1 and tk=tk1 then a= a2 and a= a30'12;
2. If tn= TP1 and tk=tk2 then a= a20'17 and a= a3; (2)
65. If tn= TP5and tk=tk13 then a= a50'12and a= a6.
Рассмотрим, первое правило: If tn= TP1 and tk=tk1 then a=a2 and a=a30'12. Как видно из следствия этого правила (then а=а2 and а=а30'12), у а2 степень равна 1, у а3 - 0,12. Это означает, что а2 - является базовым консеквентом, а а3 - дополнительным.
Таким образом, изучив каждое правило по отдельности, определяем базовый и дополнительный консеквенты.
Адаптация нечеткого регулятора. Далее произведем адаптацию разработанного нечеткого регулятора с помощью алгоритма обучения. В качестве алгоритма обучения выбран алгоритм градиентного спуска, в котором исходной точкой для алгоритма можно взять нечеткий регулятор Мамдани. Модель нечеткого вывода Мамдани является универсальным аппроксиматором и отличается своей легкостью в понимании и объяснении принятого решения.
Если обозначить целым числом N «левый» из термов, используемых в консеквентах продукционного правила, то «правый» терм будет иметь номер (N+1) [3, 8]. Левый терм - это терм с меньшим номером, т.е. находящийся слева относительного другого терма из продукционного правила. Следовательно, правый терм - это терм с большим номером и находящийся относительного другого терма из правила с правой стороны.
Введем обозначение
W = N + v, (3)
где W - характеристика продукционного правила, которая получается на основе значений истинности базового и дополнительного консеквентов, т.е. на основе данной характеристики можно вернуться к продукционному правилу; N - номер левого терма; v - число, определяемое по формуле:
C + г
v=^f. (4)
где г = 1, если в консеквенте используется «правый» терм, и г = 0, если - «левый» терм; С - степень истинности дополнительного консеквента.
Рассмотрим определение характеристики продукционного правила на первом правиле: If tn= TP1 and tk=tk1 then a= a2and a= a30'12. В данном правиле номер левого терма - 2. Степень истинности дополнительного консеквента равна 0,12, г = 0, так как базовым является левый терм. Следовательно, полу-
W 2 0,12 + 0 2 06
чаем характеристику продукционного правила: W1 = 2 +--2-= 2,06.
Используя формулу (3), получаем характеристики остальных продукционных правил:
W 2 0,17 + 0 W _ 0,12 + 0 W2 = 2 + —2-= 2,585; ...; W65 = 5 +-2-= 5,06.
В процессе синтеза нечеткого регулятора определялись базовые и дополнительные консеквенты, а также степени истинности дополнительных консеквентов. При определении степени истинности дополнительного консеквента за основу были взяты опорные точки, которые представляют собой максимумы термов лингвистических входных переменных. На практике входные параметры могут принимать различные значения, именно поэтому должна быть проведена адаптация нечеткого регулятора, которая позволит регулятору автоматически подстраиваться под параметрические возмущения. С использованием разработанной модели (1), характеризующей работу впрыскивающего пароохладителя и построенной по экспериментальным данным, произведен синтез нечеткого регулятора, получены продукционные правила, рассчитаны их характеристики, на основе которых производим адаптацию нечеткого регулятора. При адаптации будут использоваться произвольные значения температуры пара за первой ступенью пароперегревателя tHl в пределах от 360° до 400°С, температура конденсата tx в пределах от 50° до 110°С, температура на выходе ^ых может быть задана в пределах от 270° до 400°С.
В модель (1) вводим произвольные значения температуры пара tHl и конденсата t,j и желаемой конечной температуры ^ых, в свою очередь модель выводит значения необходимой степени открытия клапана а (табл. 2) для получения новых продукционных правил в методе адаптации.
Данная модель (1) может использоваться не только для нечетких, но и для стандартных регуляторов. Но стоит учитывать, что как только начинаются нелинейные изменения параметров, ПИД-регулятор не в состоянии самостоятельно подстраиваться под них (пересчитывать полученную модель в
режиме реального времени), именно поэтому был выбран нечеткий регулятор и разработан метод его адаптации. Адаптация позволит регулятору успешно компенсировать существенные возмущения, влияющие на объект, и быстрее устранять возникшие отклонения.
Таблица 2
Значения, рассчитанные моделью с использованием произвольных значений
№ tK ^ых а
1 363 54 362 18
2 365 56 345 40
3 368 58 310 86
4 372 63 327 68
45 399 109 340 68
Полученные с помощью модели (1) значения необходимы для реализации метода адаптации нечеткого регулятора. Эти значения используются при получении новых продукционных правил и их характеристик, которые учитывают больший возможный диапазон изменения параметров по сравнению с диапазоном экспериментальных данных.
В табл. 2 245 точек, данное число получилось путем перемножения количества входных параметров нечеткого регулятора при построении модели (1), т.е. 3 значения температуры пара за первой ступенью пароохладителя ¿п1 (360, 380, 400°С), 3 значения температуры конденсата 4(50, 80, 100°С), 5 значений степеней открытия клапана а (0, 25, 50, 75, 100).
Введем обозначение
Г = № -ДЖ • шш(Ср, Ск), (5)
где V - характеристика для новых продукционных правил, полученных по табл. 2; Ж - характеристика продукционных правил (2); шт(Ср, Ск) - степень принадлежности входных переменных (Ср - степень принадлежности температуры пара за первой ступенью пароперегревателя, Ск - степень принадлежности температуры конденсата, т.е. необходимо Ср умножить на Ск); ДЖ - шаг адаптации, который определяется экспертом для задания точности регулятора.
Для создания новых продукционных правил и их характеристик, выбирая по очереди строки из табл. 2, необходимо определить, между какими термами лежат температура пара за первой ступенью пароперегревателя ¿п1 и температура конденсата Далее из полученных ранее правил находим правила, в которых термы температуры пара ¿п1 и температуры конденсата ^ совпадают с термами из табл. 2. Используя характеристику выбранного правила, переходим к новому продукционному правилу с помощью формулы (3), где Ж заменяется на V.
Таким образом, получая характеристику продукционного правила, переходим к новому правилу.
Процедура получения нового правила:
1. Выбрав 1-ю строку из табл. 2, определяем, что температура пара ¿п1 лежит между термами ТР\ и ТР2, температура конденсата ¿к лежит также ме-
жду термами ТК1 и ТК2. Далее находим правило, полученное на этапе синтеза нечеткого регулятора, где встречаются температуры, лежащие между этими же номерами термов. Выбираем первое правило.
2. Сначала необходимо получить характеристику нового продукционного правила ^=2,06 - 0,15-0,7-0,1=2,0495.
3. Рассчитав ее, можно, используя формулу (3), перейти к новому правилу: If tn= TP1 and tk=tki then a= a2 and a= a30'09 . Аналогичным образом, рассчитываются остальные 44 правила:
1. V1 =2,0495; If tn= TP1 and tk=tk1 then a= a2 and a= a30'099;
2. V2 = 2,5175; If tn= TP1 and tk=tk2 then a= a20'035 and a= a3;
3. V3 = 3,042; If tn= TP1 and tk=tk3 then a= a3 and a= a40'084;
65. V3 = 5,0585; If tn= TP5and tk=tk13 then a= a5and a= a60'117. Данные характеристики и правила используются при написании программного кода для реализации разработанного метода адаптации нечеткого регулятора.
Программный код для реализации разработанного метода адаптации. Программа для управления температурой уходящего пара, а также для адаптации нечеткого регулятора реализована в пакете UnityProXL на языке ST на базе ПЛК Modicon М340. Регулируемым параметром является температура уходящего пара после впрыскивающего пароохладителя. Программный код включает в себя все этапы произведенного синтеза и адаптации нечеткого регулятора. Фрагмент программного кода представлен ниже: «(// фаззификация //)
for i:=1 to 5 domp[i]:=0.0; end_for; (// вычисление функций принадлежности входных переменных tp //)
for i:=1 to 13 domk[i]:=0.0; end_for; (// вычисление функций принадлежности входных переменных tk //) if tp<=up[1] then
mp[1]:=1.0; else i: =1;
while (tp>up[i])and(i<=5) do i:=i+1;end_while; if i=6 then
mp [5] :=1.0;
else
mp [i] : = (tp-up [i-1 ] ) / (up [i] -up [i-1] ) ; mp [i-1] :=1.0-mp[i]; end_i f; end_if;
if tk<=uk[1] then
mk[1]:=1.0; else....»
Таким образом, использование нечеткого регулятора с адаптацией в системе управления котлоагрегатом позволило снизить перерегулирование значения температуры уходящего пара котла и повысить точность регулирования.
Выводы. Таким образом, впервые разработан метод адаптации нечеткого регулятора с двойной базой правил, основанный на обучении регулятора и выборе того консеквента в продукционных правилах с двойным консеквен-том, который является оптимальным для текущих значений параметров кот-
ла. Применение нечеткого регулятора с адаптацией для управления параметрами технологического объекта дало возможность повысить качество управления за счет внедрения механизмов адаптации к неопределённостям, возникающим при функционировании сложных объектов.
Литература
1. Васильев С.Н., Кудинов Ю.И., Пащенко Ф.Ф., Дургарян И.С., Келина А.Ю., Куди-нов И.Ю., Пащенко А. Ф.Интеллектуальные системы управления и нечеткие регуляторы. Ч. 1 // Нечеткие модели, логико-лингвистические и аналитические регуляторы. Датчики и системы. 2017. № 1(210). С. 4-19.
2. Ишметьев Е.Н., Зыков И.Е. Разработка модели нечеткой логики и регулятора для управления процессом плавки медного сульфидного концентрата в печи Ванюкова // Известия высших учебных заведений. Цветная металлургия. 2009. № 2. С. 59-62.
3. Каяшев А.И., Емекеев А.А., Сагдатуллин А.М. Автоматизация электропривода насосной станции на основе многомерного нечеткого логического регулятора // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 2014. № 4. С. 30-33.
4. Коваленко С.Н., Левенец А.В. Разработка и исследование модели нечёткого регулятора уровня кубовой жидкости ректификационной колонны // Информационные технологии XXI века: материалы Междунар. науч. конф. (Хабаровск, 20-24 мая 2013 г.). Хабаровск: Изд-во Тхоокеанского ун-та, 2013. С. 139-144.
5. Муллабаев И.З. Разработка системы регулирования температуры воды на основе нечеткого регулятора // Научный вестник. 2015. № 4(6). С. 77-88.
6. Муравьева Е.А., Соловьев К.А., Мустафина М.З. Синтез нечеткого регулятора с двойными консеквентами для регулирования температуры смазочной станции // Нефтегазовое дело. 2016. Т. 14, № 4. С. 172-179.
7. Пат. 167890 РФ. Нечеткий регулятор с двойной базой правил / Соловьёв К. А., Над-ршин А.С., Баширов М.Г., Султанов Р.Г., Соловьёва О.И., Муравьева Е.А., Крышко К.А., Гаре-ев И.М.; патентообладатель Уфимский гос. нефтяной техн. ун-т. 2015154253; заявл. 16.12.2015; опубл. 11.01.2017, Бюл. № 2.
8. Сагдатуллин А.М., Емекеев А.А., Муравьева Е.А. Системно-интегративный подход к автоматизации процессов проектирования и контроля разработки нефтегазовых месторождений // Нефтяное хозяйство. 2015. № 3. С. 92-95.
9. Соловьёв К.А., Муравьева Е.А. Методы синтеза нечеткого регулятора с двойной базой правил // Proc. of the 4th Int. Conf. «Information Technologies for Intelligent Decision Making Support (ITIDS'2016)». Уфа, 2016. С. 200-203.
10. Финаев В.И., Глод О.Д. Нечеткий регулятор для производственных процессов // Известия ЮФУ. Технические науки. 1997. № 1(4). С. 87-88.
11. Kayashev A., Muravyova E., Sharipov M., Emekeev A., Sagdatullin A. Verbally defined processes controlled by fuzzy controllers with input/output parameters represented by set of precise terms. Proc. of 2014 Int. Conf. on Mechanical Engineering, Automation and Control Systems, MEACS 2014.
12. Khuntia P.S., Mitra D. Fuzzy model reference learning controller. Computer Sciences and Telecommunications, 2009, no. 3, pp. 36-46.
13. Sagdatullin A., Muravyova E., Sharipov M. Modelling of Fuzzy Control Modes for the Automated Pumping Station of the Oil and Gas Transportation System. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 2016, vol. 132, conf. 1.
МУРАВЬЕВА ЕЛЕНА АЛЕКСАНДРОВНА - доктор технических наук, заведующая кафедрой автоматизированных технологических и информационных систем, Филиал Уфимского государственного нефтяного технического университета в г. Стерлитамак, Россия, Стерлитамак ([email protected]).
РАДАКИНА ДАРЬЯ СЕРГЕЕВНА - магистрант кафедры автоматизированных технологических и информационных систем, Филиал Уфимского государственного нефтяного технического университета в г. Стерлитамак, Россия, Стерлитамак (darya.radakina@yandex. ги).
ШАРИПОВ МАРСЕЛЬ ИЛЬГИЗОВИЧ - кандидат технических наук, доцент кафедры автоматизированных технологических и информационных систем, Филиал Уфимского государственного нефтяного технического университета в г. Стерлитамак, Россия, Стерлитамак ([email protected]).
ЕНИКЕЕВА ЭЛЬЗА РАШИТОВНА - кандидат технических наук, доцент кафедры электро- и теплоэнергетики, Альметьевский государственный нефтяной институт, Россия, Альметьевск ([email protected]).
АРТЫКАЕВА ЭЛЬМИРА МИДХАТОВНА - кандидат технических наук, доцент кафедры электро- и теплоэнергетики, Альметьевский государственный нефтяной институт, Россия, Альметьевск ([email protected]).
E. MURAVYOVA, D. RADAKINA, M. SHARIPOV, E. ENIKEEVA, E. ARTYKAEVA
DEVELOPMENT OF METHOD OF FUZZY REGULATOR ADAPTATOIN TO REGULATE FUZZY TECHNOLOGICAL PARAMETERS Key words: fuzzy controller, double base of rules, automated control system, boiler unit, controlling.
At present fuzzy controllers based on fuzzy logics have been of still greater use in automatic control systems to control the parameters of complex processes. While doing research fuzzy controller with double base of rules was studied, then it was used to synthesize automated contra system, and a method of fuzzy regulator adaptation was developed. The adaptation allows the fuzzy controller in an automated mode to compensate parametric interferences occurring in the control object. The work presents the fuzzy controller of the temperature of the outlet steam in the boiler unit BKZ-75-39 of GMA model. Software code was written for the fuzzy controller adaptation in the programming support environment Unity Pro XL.
References
1. Vasil'ev S.N., Kudinov Yu.I., Pashhenko F.F., Durgaryan I.S., Kelina A.Yu., Kudinov I.Yu., Pashhenko A.F. Intellektual'nye sistemy upravleniya i nechetkie regulyatory. Ch. 1 [Intelligent control systems and fuzzy controllers. Part 1]. Nechetkie modeli, logiko-lingvisticheskie I analiticheskie regulyatory. Datchiki I sistemy [Fuzzy models, logical-linguistic and analytical regulators. Sensors and Systems], 2017, no. 1(210), pp. 4-19.
2. Ishmet'ev E.N., Zykov I.E. Razrabotka modeli nechetkoi logiki I regulyatora dlya upravleniya processom plavki mednogo sul'fidnogo koncentrata v pechi Vanyukova [Developing a model of fuzzy logic and a controller to control smelting of copper sulfide concentrate in the Vanyukov furnace]. Izvestiya vysshikh uchebnykh zavedenii. Tsvetnaya metallurgiya [Russian Journal of Non-Ferrous Metals], 2009, no. 2, pp. 59-62.
3. Kayashev A.I., Emekeev A.A., Sagdatullin A.M. Avtomatizaciya elektroprivoda nasos-noy stantsii na osnove mnogomernogo nechetkogo logicheskogo regulyatora [Pumping station electric drive automation based on multidimensional fuzzy logic controller ]. Avtomatizaciya, telemekha-nizaciyaisvyaz' v neftyanoi promyshlennosti [Automation, telemechanization and communication in oil industry], 2014, no. 4, pp. 30-33.
4. Kovalenko S.N., Levenec A.V. Razrabotka I issledovanie modeli nechetkogo regulyatora urovnya kubovoi zhidkosti rektifikatsionnoi kolonny [Development and research a fuzzy controller model for the level of the bottom liquid of the distillation column]. Informatsionnye tehnologii XXI veka: materialy Mezhdunarod. nauch. konf [Proc. of Int. Conf. «Information technology of the 21st century»]. Habarovsk, 2013, pp. 139-144.
5. Mullabaev I.Z. Razrabotka sistemy regulirovaniHa temperatury vody na osnove nechetkogo regulHatora [Development of water temperature control system based on fuzzy controller]. Nauchnyi vestnik [Science Bulletin], 2015, no. 4(6), pp. 77-88.
6. Muravyova E.A., Solovev K.A., Mustafina M.Z. Sintez nechetkogo regulyatora s dvoi-nymi konsekventami dlya regulirovaniya temperatury smazochnoi stancii [The fuzzy controller synthesis with double consequents to control the lubricating station temperature]. Neftegazovoedelo [Oil and gas business], 2016, vol. 14, no. 4, pp. 172-179.
7. Solovev K.A., Nadrshin A.S., Bashirov M.G., Sultanov R.G., Soloveva O.I., Muraveva E.A., Kryshko K.A., Gareev I.M. Nechetkii regulyator s dvoinoi bazoipravil [Fuzzy controller with a double basis of rules]. Patent RF, no. 167890, 2017.
8. Sagdatullin A.M., Emekeev A.A., Murav'eva E.A. Sistemno-integrativnyjpodhod k avtomatizaciiprocessovproektirovanijaikontroljarazrabotkineftegazovyhmestorozhdenij[System-integrative approach to automation of the oil and gas fields design and development control]// Neftjanoehozjajstvo[Oil Industry]. 2015, no. 3, pp. 92-95.
9. Solovev K.A., Muraveva E.A. Metody sinteza nechetkogo regulyatora s dvoinoi bazoi pravil [Synthesis methods for fuzzy controller with double base of rules]. Proc. of the 4th Int. Conf. «Information Technologies for Intelligent Decision Making Support (ITIDS'2016)». Ufa, 2016, pp. 200-203.
10. Finaev V.I., Glod O.D. Nechetkii regulyator dlya proizvodstvennykh processov [Fuzzy controller for industrial process]. Izvestiya YuFU. Tehnicheskie nauki, 1997, no. 1(4), pp. 87-88.
11. Kayashev A., Muravyova, E., Sharipov M., Emekeev A., Sagdatullin A. Verbally defined processes controlled by fuzzy controllers with input/output parameters represented by set of precise terms [Verbally defined processes controlled by fuzzy controllers with input/output parameters represented by set of precise terms]. Proc. of 2014 Int. Conf. on Mechanical Engineering, Automation and Control Systems, MEACS, 2014.
12. Khuntia P.S., Mitra D. Fuzzy model reference learning controller [Fuzzy model reference learning controller]. Computer Sciences and Telecommunications [Computer Sciences and Telecommunications], 2009, no. 3, pp. 36-46.
13. Sagdatullin A., Muravyova E., Sharipov M. Modelling of Fuzzy Control Modes for the Automated Pumping Station of the Oil and Gas Transportation System [Modelling of Fuzzy Control Modes for the Automated Pumping Station of the Oil and Gas Transportation System]. IOP Conference Series: Materials Science and, 2016, vol. 132, conf. 1.
MURAVYOVA ELENA - Doctor of Technical Sciences, Head of Department of Automated Technological and Information Systems, Ufa State Petroleum Technological University (Branch in Sterlitamak), Russia, Sterlitamak ([email protected]).
RADAKINA DARYA - Master's Program Student, Department of Automated Technological and Information Systems, Ufa State Petroleum Technological University (Branch in Sterlitamak), Russia, Sterlitamak([email protected]).
SHARIPOV MARSEL - Candidate of Technical Sciences, Assistant Professor, Department of Automated Technological and Information Systems, Ufa State Petroleum Technological University (Branch in Sterlitamak), Russia, Sterlitamak ([email protected]).
ENIKEEVA ELZA - Candidate of Technical Sciences, Associate Professor, Department of Electrical and Thermal Power Engineering, Almetyevsk State Oil Institute, Russia, Almetyevsk (elza.enikeeva@mail. ru).
ARTYKAEVA ELMIRA - Candidate of Technical Sciences, Associate Professor, Department of Electrical and Thermal Power Engineering, Almetyevsk State Oil Institute, Russia, Almetyevsk ([email protected]).
Ссылка на статью: Муравьева Е.А., Радакина Д.С., Шарипов М.И., Еникеева Э.Р., Ар-тыкаева Э.М. Разработка метода адаптации нечеткого регулятора, предназначенного для регулирования технологических параметров // Вестник Чувашского университета. - 2018. - № 1. -С. 137-145.
