Method of fuzzy identification of nonlinear objects of digital control

В настоящей статье на основе проведенного анализа современных исследований в области разработки нечетких систем был предложен и протестирован метод нечеткой идентификации нелинейных систем. Результаты моделирования свидетельствуют о возможности адекватного описания нечеткими моделями, полученными по этому методу, динамики нелинейных объектов. Показано, что эффективным является применение фильтров Калмана совместно с нечеткой кластеризацией для повышения качества идентификации. Предложенный гибридный метод, объединяющий нечеткую кластеризацию и фильтрацию Калмана, может быть легко реализован на универсальных микропроцессорных вычислителях.Розглядається метод нечіткої ідентифікації нелінійних систем, що базується на використанні фільтрів Калмана спільно з нечіткою кластерізацією. Показано можливість адекватного опису динаміки нелінійних об’єктів за допомогою цього методу. Наведено результати моделювання, що дозволяють зробити висновок щодо ефективності застосування запропонованого підходу у цифрових системах керування нелінійними об’єктами.The method of fuzzy identification of the nonlinear systems, based on application of Kalman filters and fuzzy clusterisation, is examined. Possibility of adequate description of of nonlinear objects by the fuzzy models got on this method is shown. Results of modeling loud allowing to draw conclusion about efficiency of application of offered approach in the digital control systems by nonlinear objects