Neuware -Es wird ein Fuzzy-Regler f�r die Anti-Schwenk- und Positionierungssteuerung eines Laufkrans vorgeschlagen, der auf dem dynamisch verbundenen Fuzzy-Inferenzmodell SIRMs (Single Input Rule Modules) basiert. Die Katzposition und -geschwindigkeit, der Seilschwingungswinkel und die Winkelgeschwindigkeit werden als Eingangsgr��en und die Katzbeschleunigung als Ausgangsgr��e gew�hlt. Mit einer einfachen Struktur kann der Regler den Einfluss jedes Eingangselements selbst�ndig anpassen. Das Steuersystem erweist sich au�erdem als asymptotisch stabil in der N�he des Ziels. Multi-objektive genetische Algorithmus-Optimierung wird erfolgreich implementiert, um die Reglergewinne zu finden. Die Simulationsergebnisse zeigen, dass der Regler robust gegen�ber unterschiedlichen Seill�ngen ist und die F�higkeit zur Generalisierung f�r unterschiedliche Ausgangspositionen besitzt. Im Vergleich zu linearen Zustandsreglern kann der Fuzzy-Regler den Kran in kurzer Zeit mit kleinem Schwenkwinkel zum Ziel f�hren.Books on Demand GmbH, �berseering 33, 22297 Hamburg 64 pp. Deutsch.

N� de ref. del art�culo 9786206345367

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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo: Multi-Objektive genetische Algorithmus-Optimierung basierend auf Fuzzy-Steuerung
Editor: Verlag Unser Wissen Aug 2023
Fecha de publicaci�n: 2023
Idioma: Alem�n
ISBN 10: 620634536X
ISBN 13: 9786206345367
Encuadernaci�n: Taschenbuch
Estado: Neu
Dimensiones: 220�mil�metros de ancho por 150 de alto por 4 de largo
Peso: 113 gramos

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Sinopsis

Es wird ein Fuzzy-Regler f�r die Anti-Schwenk- und Positionierungssteuerung eines Laufkrans vorgeschlagen, der auf dem dynamisch verbundenen Fuzzy-Inferenzmodell SIRMs (Single Input Rule Modules) basiert. Die Katzposition und -geschwindigkeit, der Seilschwingungswinkel und die Winkelgeschwindigkeit werden als Eingangsgr��en und die Katzbeschleunigung als Ausgangsgr��e gew�hlt. Mit einer einfachen Struktur kann der Regler den Einfluss jedes Eingangselements selbst�ndig anpassen. Das Steuersystem erweist sich au�erdem als asymptotisch stabil in der N�he des Ziels. Multi-objektive genetische Algorithmus-Optimierung wird erfolgreich implementiert, um die Reglergewinne zu finden. Die Simulationsergebnisse zeigen, dass der Regler robust gegen�ber unterschiedlichen Seill�ngen ist und die F�higkeit zur Generalisierung f�r unterschiedliche Ausgangspositionen besitzt. Im Vergleich zu linearen Zustandsreglern kann der Fuzzy-Regler den Kran in kurzer Zeit mit kleinem Schwenkwinkel zum Ziel f�hren.

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