cercetări privind utilizarea tehnicilor neuro-fuzzy pentru controlul

Download cercetări privind utilizarea tehnicilor neuro-fuzzy pentru controlul

Post on 30-Dec-2016

218 views

Category:

Documents

1 download

Embed Size (px)

TRANSCRIPT

  • UNIVERSITATEA TRANSILVANIA DIN BRAOV FACULTATEA DE INGINERIE ELECTRIC

    I TIINA CALCULATOARELOR

    ing. CRISTIAN NICOLAE BOLDIOR

    CERCETRI PRIVIND UTILIZAREA TEHNICILOR NEURO-FUZZY PENTRU CONTROLUL TENSIUNII

    ARTERIALE I DEBITULUI CARDIAC

    A STUDY ON THE USE OF NEURO-FUZZY TECHNIQUES FOR THE MEAN ARTERIAL PRESSURE AND CARDIAC

    OUTPUT CONTROL

    = Rezumatul tezei de doctorat =

    CONDUCTOR TIINIFIC Prof. univ. dr. ing. IULIAN OPA

    2010

  • MINISTERUL EDUCAIEI I CERCETRII UNIVERSITATEA TRANSILVANIA DIN BRAOV

    BRAOV, B-dul EROILOR nr. 29, 500036 Tel. 0040-0268-413000, Fax 0040-0268-410525

    RECTORAT

    COMPONENA comisiei de doctorat

    numit prin Ordinul Rectorului Universitii Transilvania din Braov nr. 4130 din 25.06.2010

    PREEDINTE Prof. univ. dr. ing. Sorin Aurel MORARU Decan,

    Facultatea de Inginerie Electric i tiina Calculatoarelor Universitatea Transilvania din Braov CONDUCTOR TIINIFIC Prof. univ. dr. ing. Iulian OPA Universitatea Transilvania din Braov REFERENI Prof. univ. dr. ing. Clement FETIL

    Universitatea Tehnic din Cluj-Napoca Prof. univ. dr. ing. Gheorghe BLU Universitatea Tehnic Gheorghe Asachi din Iai Prof. univ. dr. ing. Vasile COMNAC Universitatea Transilvania din Braov Susinerea public a tezei de doctorat va avea loc n data de 24.09.2010, ora 10.00, n corpul V al Universitii Transilvania, str. Mihai Viteazu nr. 5, etajul III, sala V III 9. V rugm s transmitei eventuale aprecieri sau observaii asupra coninutului lucrrii pe adresa de email cristian.boldisor@unitbv.ro.

  • PREFA Proiectarea i implementarea sistemelor cu logic fuzzy pentru aplicaii tehnice n general, i n ingineria electric i automatic, n particular, au fost tratate intens, din perspective teoretice i practice, de la definirea logicii fuzzy ca domeniu al matematicii i introducerea ei n tehnic. Studiile au condus la expunerea multor strategii concrete de stabilire a bazelor de reguli fuzzy, de la cele empirice, simple, pn la metodologii complexe bazate pe algoritmi specifici inteligenei artificiale, cum ar fi auto-instruirea, reelele neuronale, algoritmi genetici. Dintre acestea, ultimele amintite sunt preferate la ora actual, datorit adaptabilitii ridicate ale acestora la diverse situaii, fr a implica etape de re-modelare i identificare a parametrilor. Sistemele de reglare cu logic fuzzy sunt o soluie frecvent utilizat pentru aplicaiile de control automat al proceselor cu parametrii inceri sau variabili n limite largi, printre care pot fi amintite procesele fiziologice. Proiectarea regulatoarelor fuzzy prin metodele analitice recente, cum ar fi tehnicile neuro-fuzzy, permit obinerea unor soluii de reglare i performane bune, evitnd o modelare matematic exact a procesului. Utilizarea acestor metode pentru un proces biologic face ca subiectul tezei s fie unul modern i oportun, att prin descrierea metodelor actuale, adaptabile la diverse alte aplicaii, ct i prin utilizarea lor ntr-un domeniu n plin dezvoltare. Proiectarea sistemelor de control al variabilelor fiziologice, ca unul din capitolele domeniului ingineriei biomedicale, este o tem teoretic de interes, n perspectiva realizrii de noi aparate medicale automate, ct mai complexe, dar i cu scopul mbuntirii performanelor i creterii siguranei echipamentelor existente deja. Sistemul cardiovascular este unul dintre procesele fiziologice de mare interes datorit incidenei afeciunilor specifice i a posibilitii de control automat n unele situaii clinice. Prin lucrarea de fa, autorul urmrete dezvoltarea experienei n proiectarea sistemelor neuro-fuzzy n general, dar i orientarea cercetrilor nspre domeniul modern al aplicaiilor ingineriei n medicin. Doresc s mulumesc domnului prof. univ. dr. ing. Iulian opa, conductorul tiinific al acestei teze de doctorat, precum i domnului prof. univ. dr. ing. Vasile Comnac pentru sprijinul acordat pe perioada elaborrii tezei de doctorat. De asemenea, mulumesc colegilor din cadrul Catedrei de Automatic pentru colaborrile utile avute n activitatea de cercetare i publicare. Nu n ultimul rnd, doresc s mulumesc familiei mele i n special soiei mele pentru toat nelegerea i susinerea oferite n aceti ani. Braov, 2010 Cristian Nicolae Boldior

  • PREFACE The design and implementation of fuzzy logic systems for technical applications in general, and for electrical and control engineering, in particular, were intensively treated from theoretical as well as practical perspectives/both from theoretical and practical points of view, ever since fuzzy logic was defined as a sub-domain of mathematics and began to be used in engineering. Studies led to expound several practical strategies to establish fuzzy rule bases, from the simple empirical ones to the very complex methodologies based on artificial intelligence algorithms, such as self-learning, neural networks and genetic algorithms. Nowadays, among these strategies, the latter are preferred due to their high adaptability to different situations, without involving any stages for re-modelling or identification of parameters. Fuzzy logic control systems are a frequently used solution in automatic control applications for processes with uncertain or largely varying parameters, among which physiological processes can be mentioned. Designing fuzzy controllers using the recent analytical methods, such as the neuro-fuzzy techniques, assures satisfactory control solutions and good performances, while avoiding an exact mathematical modelling of the process. Using these methods for a biological process makes the subject of this thesis a modern and pertinent one, both by presenting current methods that can be adapted to various other applications and by using them in a rapidly developing domain. The design of control systems for physiological variables, as part of biomedical engineering, is a theoretical topic of interest, aiming at building new automatic medical equipment, as complex as possible, as well as with the purpose of improving the performance and safety of the equipment already available. The cardiovascular system is a psychological process of great interest due to the occurrence of specific diseases and due to the possibility of automatic control in certain clinical situations. Through this thesis, the author aims at improving his experience in neuro-fuzzy system design for control applications, in general, as well as at directing his research towards the modern applications of engineering in medicine. I want to thank Prof. Eng. Iulian opa, Ph.D., the scientific advisor for this thesis, and Prof. Eng. Vasile Comnac, Ph.D., for their support during the preparation of this thesis. Also, I thank my colleagues from Automatics Department for the useful cooperation in research work and publication of scientific papers. Finally, I want to thank my family and especially my wife for all patience and support shown over these years. Braov, 2010 Cristian Nicolae Boldior

  • CUPRINSUL TEZEI DE DOCTORAT Introducere ......................................................................................................... (7)......1

    Descrierea subiectului tezei de doctorat............................................. (7)......1 Stadiul actual al cercetrilor .................................................................. (9)......2 Organizarea lucrrii.............................................................................. (10)......5

    Capitolul I. Elemente teoretice...................................................................... (12)......8 1.1. Mulimi fuzzy ....................................................................................... ....11 1.2. Raionamentul fuzzy ........................................................................... ....18 1.3. Modele neuronale. Antrenarea reelelor neuronale ........................ ....24 1.4. Sisteme hibride neuro-fuzzy ....................................................... (12)....33

    Capitolul II. Sisteme de reglare cu logic fuzzy .......................................... (14)....43 2.1. Regulatoare fuzzy ................................................................................ ....45 2.2. Adaptarea sistemului de inferene de tip Sugeno-Tagaki n form tabelar numeric................................................................. (16)....51 2.3. Sisteme neuro-fuzzy n aplicaii practice n inginerie .............. (16)....58

    Capitolul III. Tehnici de proiectare a regulatoarelor fuzzy ....................... (17)....61 3.1. Proiectarea bazat pe experien a bazelor de reguli fuzzy .... (18)....62

    3.1.1. Prezentarea detaliat a metodologiei ................................. ....62 3.1.2. Alte recomandri de proiectare bazate pe situaii frecvente n practic........................................................................ ....68

    3.2. Utilizarea unor metode specifice regulatoarelor clasice................. ....69 3.2.1. Utilizarea relaiilor Ziegler-Nichols n calculul factorilor de scalare .................................................................. (19)....69

    3.3. Obinerea bazelor de reguli prin instruire iterativ ................. (20)....71 3.3.1. Algoritmul iterativ de auto-instruire .................................. ....72 3.3.2. Construcia bazelor de reguli din datele obinute prin auto-instruire ........................................................................... ....76

    3.4. Utilizarea sistemelor fuzzy neuronale adaptive (ANFIS) pentru obinerea bazelor de reguli..................................................... (22)....80

    3.4.1. Structura i funcionarea ANFIS........................................ ....80

  • 3.4.2. Antrenarea ANFIS cu datele obinute prin auto-instruire............................................................................. (23)....82

    3.