5 qeyri-SƏLİS Çoxluqlarin və qeyri-SƏLİs məNTİQİn təTBİQLƏRİ

Cədvəl 5.10 
E

MB 
MO 
MK 
SIF 
K 
O 
B 
MB 
MB 
MB 
B 
SIF 
MO 
MB 
B 
O 
SIF 
MK 
MK 
B 
O 
K 
SIF 
MK 
MO 
SIF 
B 
O 
K 
SIF 
MK 
MO 
MB 
K 
O 
K 
SIF 
MK 
MO 
MB 
O 
K 
SIF 
MO 
MB 
B 
SIF 
MB 
MB 
MB 
E

0
U

Qeyd etdiklərimizə əsaslanaraq təklif etdiyimiz üsulla parametrik konturlu idarəetmə 
sintez edilmişdir. Sintez edilmiş LQC cədvəl 5.11-də təsvir edilmişdir. Göründüyü kimi 
LQC-ü üç zonaya bölmək olar: müsbət korreksiya siqnalı zonası (
,
i

1, 9
i

); mənfi 
korreksiya siqnal zonası (
,
i
N
1, 9
i

) və sıfır korreksiya siqnalı zonası (
S
). Bu sonuncu isə 
( )
SAT P
funksiyaları ilə təyin olunmuşdur. LQC-in elementləri (korreksiya edici siqnalın 
termləri) aşağıdakı kimi qurulmuşdur 
1
: ( ( ))
exp(
| ( )
|);
( )
1;
1, 9
i
N
r t
g r t
r
SAT P
i




 

1
: ( ( ))
exp(
| ( )
|);
( )
1;
1,9
i
r t
g r t
r
SAT P
i







: ( ( ))
exp(
| ( ) |);
( )
0
S
r t
g r t
SAT P




Cədvəl 5.11 
\
j
i
E
E


1
E

2
E

3
E

4
E

5
E

6
E

7
E

8
E

9
E

10
E

11
E

12
E

13
E

14
E

15
E

1
E

4
N
3
N
2
N
1
N
2
N
3
N
4
N
5
N
6
N
7
N
8
N
9
N
8
N
7
N
6
N
2
E

3
N
2
N
1
N
S
1
N
2
N
3
N
4
N
5
N
6
N
7
N
8
N
7
N
6
N
5
N
3
E

2
N
1
N
S
S
S
1
N
2
N
3
N
4
N
5
N
6
N
7
N
6
N
5
N
4
N

---

5.3 Qeyri-Səlis İntellektual İdarəetmə 197 
4
E

1
N
S
S
S
S
S
1
N
2
N
3
N
4
N
5
N
6
N
5
N
4
N
3
N
5
E

S
S
S
1

S
S
S
1
N
2
N
3
N
4
N
5
N
4
N
3
N
2
N
6
E

S
S
1

2

1

S
S
S
1
N
2
N
3
N
4
N
3
N
2
N
1
N
7
E

S
1

2

3

2

1

S
S
S
1
N
2
N
3
N
2
N
1
N
S
8
E

1

2

3

4

3

2

1

S
S
S
1
N
2
N
1
N
S
S
9
E

2

3

4

5

4

3

2

1

S
S
S
1
N
S
S
S
10
E

3

4

5

6

5

4

3

2

1

S
S
S
S
S
1

11
E

4

5

6

7

6

5

4

3

2

1

S
S
S
1

2

12
E

5

6

7

8

7

6

5

4

3

2

1

S
1

2

3

13
E

6

7

8

9

8

7

6

5

4

3

2

1

2

3

4

,
i
r
1, 9
i

hesablanmış qiymətləri cədvəl 5.12-də göstərilmişdir, 
g
əmsalı isə 
107.3
g

. 
Sınaq-istehsalat istismarı zamanı təklif olunan sistemin AİS-in dinamik xarakteristika-
larının parametrik idarəetmə konturunun tətbiqi zamanı yaxşılaşdığı sübut olunmuşdur. 
Səlis və qeyri-səlis koordinat-parametrik sistemlərin şəkil 5.17-də təsvir edilmiş faza 
parametrləri sonuncunun üstünlüyünü təsdiq edir (xüsusilə cəld işləmə baxımından). 
Cədvəl 5.12 
1
r
2
r
3
r
4
r
5
r
6
r
7
r
8
r
9
r
0.045
0.075
0.105
0.135
0.165
0.195
0.225
0.255
0.285
2
. Texnoloji prosesin gedişatına bir sıra faktorlar təsir edir. Bunlardan qurğunun məh-
suldarlığının tez-tez dəyişməsini göstərmək olar ki, bunun da nəticəsində obyektin dina-
mikası, xüsusilə də obyektin ötürmə əmsalı çox böyük intervalda dəyişir. Bu həm qurğunun 
xammal təminatının qeyri stabil olması, həm də xammal nasoslarının qeyri stabil işləməsi 
və borulardakı hidravlik müqavimətin dəyişməsi ilə əlaqədardır.

---

198 5 QEYRİ-SƏLİS ÇOXLUQLARIN VƏ QEYRİ-SƏLİS MƏNTİQİN TƏTBİQLƏRİ 
Şəkil 5.17
Qeyri-səlis (əyri 1) və koordinat-parametrik qeyri-səlis (əyri 2) sistemlərin faza 
portretləri 
Ədəbiyyat 
1. Babuska R.,Verbruggen H.B. Applied fuzzy modeling in IFAC Symposium on Artificial 
Intelligence in Real Time Control. Valencia, Spain, 1994. 
2. Dubois D., Prade H. Fuzzy sets and systems: Theory and applications. New York: Acad. Press, 
1980, 394p. 
3. Mamdanl E.H. Applications of fuzzy algorithms for control of simple dynamic plant: Proceeding 
IEE, 1974, № 121, pp.1585-1588. 
4. Pedrycz W. An identification algorithm in fuzzy relational systems: Fuzzy Sets and Systems. 13, 
1984, pp.153-167. 
5. Pedrycz W. Fuzzy Control and Fuzzy Systems (second, extended edition). John Willey and Sons, 
New York. 1993. 
6. Sugeno M., Kang Y.E. Fuzzy modeling and control of multilayer incinerator: Fuzzy Sets and 
Systems, 18, 1986, 329p. 
7. Takagi T., Sugeno M. Fuzzy Identification of systems and its application to modeling and control: 
IEEE. Transactionson Systems Man and Cybernetics 15(1), 1985, pp.116-132. 
8. Babuska R.,Verbruggen H.B. A new identification method for linguistic Fuzzy models, in Falcon - 
Fuzzy Algorithms for control ELITE. Foundation, Aachen, 1994. 
9. Sanchez E. Resolution of composite fuzzy relation equations, Inform. Coutr. 30, 1976. pp. 38-48. 
10. Pedrycz W., Identification in fuzzy Systems: IEEE Trans. Syst., man and Cybern, 14, 1984, №2, 
pp.361-366. 
11. Aliev R., Aliev F., Babaev M., Fuzzy Process Control and Knowledge Engineering in 
Petrochemical and Robotic Manufacturing Koln: Verl. TUV Rheinland, 1991, 146p. 

---

Ədəbiyyat 199 
12. Perfilyeva I. Necessary and Sufficient conditions for the Identification problem, in R.A.Aliev, 
R.Kenarangui (Eds.) Application of Fuzzy Systems, Tabriz, 1994. 
13. Yager R.R. and Filev.D.P. Unified structure and parameter identification of fuzzy models, IEEE 
Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, 1993, vol. Shc-23. pp. 1198-1205. 
14. Yen J., Wang H., Hiao J. A method for automatic generation of fuzzy model, in Langari R., Yen 
J. and Painter J. (Eds.) Industrial Fuzzy Control Intelligent Systems, Houston, Texas, 1993, pp. 
88-92. 
15. Langari R., Berenji H. Fuzzy logic in control engineering, in White D., Sofge D. (Eds.), 
Handbook of Intelligent Control: Van Nostrand Reinhold, 1992. 
16. Allev R.A., Mamedova G.A. Analysis of Fuzzy models of Industrial Processes: Fuzzy sets and 
Systems. V.37, №1, 1990, pp.13-21. 
17. Negoita C.V., Ralescu, Applications of Fuzzy Sets to Systems Analisis: Birkhauser Verlag, Basel 
and Stuttgart, 1975, 187p. 
18. Neçetkie mnojestva v modeləx upravleniə i iskusstvennoqo intellekta/ Pod red. D.A. Pospelova. -
M.: Nauka, 1986. - 312s. 
19. Zadeh L.A. Fuzzy algorithms.- Information and Control, vol. 12, 1968, pp. 94-102. 
20. Lee S.S. Fuzzy Logic in Control Systems: Fuzzy Logic Controller, Part 1. II, IEEE Transactions 
on systems, man and cybernetics, vol.20, N2. march/april, 1990, pp.304-345. 
21. Aliev P.A. İntellektualğnıe robotı s neçetkimi bazami znaniy, Radio i Svəzğ, 1995, -176s. 
22. Procyk T.G., Mamdani E.N. A linguistic self-organizing process controller. Automat., vol.15, №1, 
1973, pp.15-30. 
23. Zadeh L.A. The concept of a linguistic variable and its applications to approximate reasoning.
Information Sciences, 1975, Part 1,8, pp.199-249; Part 2,8, pp.301-357; Part 3,9, pp.43-80. 
24. Kaufman A. Introduction to Theory of Fuzzy Subsets, New York: Academic, 1975. 
25. Mizumoto M. Note on the arithmetic rule by Zadeh for fuzzy conditional inference: Cybern. Syst., 
vol. 12, 1981, pp. 247-306. 
26. Gyh-Shing R.G. ANFIS: Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System: IEEE Transactions 
on systems, Man, and cybernetics, vol. 23, No .3, May /June 1993. 
27. Tsukamoto Y. An approach to fuzzy reasoning method, in Gup- ta M.M., Ragade R.K., Yager 
R.R. (Eds.) Advances in Fuzzy Set Theory and Applications, Amsterdam: North-Holland. 1979, 
pp. 137-149. 
28. Sugeno M. (Eds.), Industrial Applications of Fuzzy Control. New York: Elsevier, 1985. 
29. Takagi F., Sugeno M. Derivation of fuzzy control rules from human operator's control actions: 
Proc. IFAC Symp. Fuzzy Inform. Knowledge Representation and decision Analysis, July 1983, 
pp. 55-60. 
30. Tong R.M. Synthesis of fuzzy models for industrial processes. Int. Yen. Syst., vol. 4, 1978, pp. 
143-162. 
31. Zhen-Yu Zhao, Tomizuka M, Isaka S. Fuzzy Gain Scheduling of PID Controllers, IEEE 
Transactions on Systems, man, and cybernetics. vol. 23, № 5, september/october, 1993. 
32. Tong R.M. A retrospective view of fuzzy control systems, Fuzzy-Sets and Systems 14, 1984, pp. 
199-210. 
33. Braal M, Rutherford D.A. Theoretical and linguistic aspects of fuzzy logic controllers, 
Automatics 15, 1979, pp. 533-557. 
34. Petrov P.N., Rutkovskiy V.İ., Zemləkov S.O. Adaptivnoe koordinatno-parametriçeskoe 
upravlenie nestaüionarnımi obcektami, Moskva: Nauka, 1980. 

---

200 5 QEYRİ-SƏLİS ÇOXLUQLARIN VƏ QEYRİ-SƏLİS MƏNTİQİN TƏTBİQLƏRİ 
35. Emelğənov S.V., Korovin C.K., İvanov B.V. Binarnaə sistema upravleniə vınujdennım
dvijeniem dinamiçeskix obcektov, Moskva, VNİİPİ, 1984. 
36. Chuch Karr, Adaptive Control with Fuzzy Logic and Genetic Algorithms in Yager R.R, Zadeh 
L.A. (Eds.) Fuzzy sets, Neural Network and Soft Computing, Van Nostrand Reinhold, New 
York, 1994, pp. 345-367. 
37. Allev R.A., Aliev F.T., Babaev M.D. The Synthesis of Fuzzy Coordinate - Parametric Automatic 
Control Systems for oil Refinery Unit, Fuzzy sets and systems, №47, 1992, pp. 157-162. 
38. Aliev R.A., Aliev R.R. Teoriə intellektualğnıx sistem i ee primenenie, Baku: Çaşıoqlı, 2001-720s.