Ottimizzazione con algoritmo genetico multi-obiettivo basata sul controllo fuzzy

Viene proposto un controllore fuzzy per il controllo dell'anti oscillazione e del posizionamento di un carroponte, basato sul modello di inferenza fuzzy SIRMs (Single Input Rule Modules) collegato dinamicamente. La posizione e la velocit del carrello, l'angolo di oscillazione della fune e la velocit angolare sono selezionati come elementi di ingresso e l'accelerazione del carrello come elemento di uscita. Con una struttura semplice, il controllore pu regolare autonomamente l'influenza di ciascun elemento in ingresso. stato inoltre dimostrato che il sistema di controllo asintoticamente stabile in prossimit della destinazione. L'ottimizzazione dell'algoritmo genetico multi-obiettivo stata implementata con successo per trovare i guadagni del controllore. I risultati delle simulazioni di controllo mostrano che il controllore robusto alle diverse lunghezze delle funi e ha una capacit di generalizzazione per le diverse posizioni iniziali. Rispetto al controllore lineare a retroazione di stato, il controllore fuzzy in grado di condurre la gru a destinazione in tempi brevi con un angolo di oscillazione ridotto.