Застосування методу генетичного алгоритму для аналізу і синтезу електромеханічних систем

2018;
: с. 73 – 78
https://doi.org/10.23939/jeecs2018.02.073
Надіслано: Жовтень 30, 2018
Переглянуто: Листопад 14, 2018
Прийнято: Грудень 07, 2018
1
Національний університет «Львівська політехніка»
2
Національний університет «Львівська політехніка»

Один із методів вирішення задач аналізу та синтезу електромеханічних систем (ЕМС) є використання підходів штучного інтелекту, а саме методу генетичного алгоритму (ГА). Оригінальність описаного у статті підходу полягає у застосуванні моделей дробового порядку для вирішення такого роду задач. В розроблених алгоритмах процедур аналізу та синтезу ЕМС запропоновано використовувати функцію якості, та, контролюючи результат після кожної ітерації, отримувати бажане значення відхилення результатів. Застосування методу ГА при використання моделей дробового порядку є ефективним засобом апроксимації перехідних процесів ЕМС дробовими моделями та вибору параметрів дробових регуляторів.

  1. Hall, M.A. (2012) Cumulative multi-niching genetic algorithm for multimodal function optimization. International Journal of Advanced Research in Artificial Intelligence, vol. 1, no. 9, pp. 6–13.     https://doi.org/10.14569/IJARAI.2012.010902
  2. Malhotra, R., Singh, N., Singh, Y. (2011) Genetic algorithms: concepts, design for optimization of process controllers. Computer and Information Science, vol.4, no. 2, pp. 39–54.     https://doi.org/10.5539/cis.v4n2p39
  3. O. Lozynskyy, A. Lozynskyy, Y. Marushchak, B. Kopchak, P. Kalenyuk, Y. Paranchuk. Synthesis and research of electromechanical systems described by fractional order transfer functions. Modern electrotechnical and electrical systems: proceedings of SC MEES-2017, Kremenchuk, Nov. 15–17, 2017, pp. 16–19. https://doi.org/10.1109/MEES.2017.8248877
  4. B. Kopchak, M. Kopchak. Application of fractional order transfer function with zero and pole in approximation of electromechanical systems high order objects. Proceedings of XIVth International Conference: Perspective technologies and methods in MEMS design (MEMSTECH), Polyana, April 18–22, 2018, pp. 23–27. https://doi.org/10.1109/MEMSTECH.2018.8365694
  5. B. Kopchak. Approximation accuracy of electromechanical systems high order objects using different types of fractional order transfer functions. Proceedings of XIIIth International Conference: Perspective technologies and methods in MEMS design (MEMSTECH), Polyana, April 20–23, 2017, pp. 105–109.     https://doi.org/10.1109/MEMSTECH.2017.7937544
  6. Fortuna, L.,  Graziani, S.,  Muscato, G., Nunnari, G., and  Porto, D. Approximation of high-order lumped systems by using non-integer order transfer functions. Proceedings of the 7th Mediterranean Conference on Control and Automation (MED99), June 28–30, 1999, Haifa, Israel, 1999, pp. 2222–2230.
  7. Burakov, M.V. (2008) Genetic algorithm: theory and practice. SPb. GUAP, 164 p. (in Russian)  
  8. Kopchak, B. (2014) Approximation accuracy analysis of high order electromechanical systems objects with fractional transfer functions of different types. Proc. of Lviv Polytechnic National University: Electric Power and Electromechanical Systems, No. 785, pp. 33-38. (in Ukrainian)
  9. Kopchak, B. (2014) Approximation of transition functions by fractional order polynomials. Electrotechnic and Computer Systems, vol. 14, no 90, pp. 20–27. https://doi.org/10.15276/etks.14.90.2014.05 (in Ukrainian)
B. Kopchak, L. Kasha. Genetic algorithm application for synthesis and analysis of electromechanical systems. Energy Eng. Control Syst., 2018, Vol. 4, No. 2, pp. 73 – 78. https://doi.org/10.23939/jeecs2018.02.073