Розглянуто алгоритм нечіткого управління з самонавчанням безпілотним літальним апаратом, що дозволяє адаптувати параметри функцій приналежності регулятора в реальному часі. Структура нечіткого регулятора без контуру адаптації синтезується за допомогою “чіткого” прототипу, що дозується на результатах робастної H2/H?-оптимізації. Показано, що отриманий алгоритм управління має високі показники якості та робастності.
Рассмотрен алгоритм нечеткого управления с самообучением беспилотным летательным аппаратом, что позволяет адаптировать параметры функций принадлежности регулятора в реальном времени. Структура нечеткого регулятора без контура адаптации синтезируется с помощью "четкого" прототипа, дозируется на результатах робастной H2 / H ?-оптимизации. Показано, что полученный алгоритм управления имеет высокие показатели качества и робастности.
Fuzzy learning algorithm of unmanned aerial vehicle is considered in this paper. It allows real time self-tuning of parameters of the controller's membership functions. The primary structure of the fuzzy controller is synthesized via “crisp” prototype based on the robust H2/H? -optimization. It is shown that obtained control algorithm possesses high level of performance and robustness
