Методика навчання нейро-нечіткої системи керування дизель-генераторною установкою в умовах змінних експлуатаційних умов (Транспортні системи і технології, 2025)
У статті представлено комплексну методику розроблення інтелектуальної нейро-нечіткої системи керування дизель-генераторною установкою автономного рухомого складу. Дослідження спрямоване на підвищення енергоефективності, динамічної стабільності та адаптивності роботи силового агрегату в умовах значної варіативності експлуатаційних параметрів, зокрема маси поїзда, профілю колії та довжини ділянки руху. Запропоновано підхід, що поєднує кластеризацію даних за методом Fuzzy C-Means для формування базової структури нечіткої системи та використання комбінованого алгоритму машинного навчання, який містить зворотне поширення помилки і стохастичний градієнтний спуск. Це забезпечує автоматизоване налаштування параметрів функцій належності та підвищує точність моделювання нелінійних залежностей. У роботі наведено процес формування розширеної дискретної бази правил та побудови інтерпольованої поверхні керувальних дій, яка узагальнює поведінку системи в усьому робочому діапазоні параметрів. Представлено структурну схему нейро-нечіткого контролера, результати навчання та оцінювання моделі на контрольних даних. Показано, що система здатна коректно відтворювати оптимальні режими роботи дизель-генераторної установки з мінімальними відхиленнями та зберігає високі узагальнюючі властивості. Результати дослідження підтверджують ефективність поєднання методів нечіткої логіки і машинного навчання для реалізації адаптивних регуляторів у транспортних енергетичних системах та створюють підґрунтя для подальших розробок у сфері інтелектуального керування автономним рухомим складом.
Keywords: дизель-генераторна установка; інтелектуальне керування; нейро-нечіткі системи; машинне навчання; автономний рухомий склад