Михайленко, В.С.В.С.МихайленкоГунченко, Ю.О.Ю.О.ГунченкоЛещенко, В.В.В.В.ЛещенкоЗуй, О.М.О.М.Зуй2026-06-162026-06-162024Михайленко, В., Гунченко, Ю., Лещенко, В., Зуй, О. (2024). METHODOLOGY FOR SYNTHESIZING A FUZZY ADAPTIVE CONTROL SYSTEM FOR A COMPLEX OBJECT. Збірник наукових праць Військового інституту Київського національного університету імені Тараса Шевченка(84), 54–66. https://doi.org/10.17721/2519-481X/2024/84-0610.17721/2519-481X/2024/84-06https://ir.library.knu.ua/handle/15071834/23385It is known that many complex maritime systems, particularly steam-generating units, exhibit nonlinear characteristics, complex dynamic elements that are challenging to model, uncontrolled noise and disturbances, numerous feedback and cross-links, and other factors that complicate the implementation of optimal automatic control systems (ACS). Over the past two decades, new control methods have been developed based on modern and classical control theories. Both modern (including adaptive and optimal control technologies) and classical control theories have largely relied on the concept of system linearization. However, in practice, only systems with linear parameters and low sensitivity to external and internal disturbances can be feasibly implemented without further adaptation. Ensuring this quality for nonlinear maritime systems, which operate under complex, specific, and often adverse navigation conditions and across various operating modes within a broad range of steam loads, is highly challenging for developers using traditional ACS design methods, and, considering all factors, it is impractical.Due to these limitations of traditional maritime ACS, enhancing their efficiency in specific operating conditions necessitates the integration of traditional and new intelligent technologies based on fuzzy or neuro-fuzzy systems, which have proven successful in handling complex industrial systems. This paper proposes a synthesis methodology for a fuzzy adaptive ACS for complex maritime systems (specifically, a steam boiler), designed to operate over extended periods under varying steam loads. Modeling of the proposed system was conducted for three operating modes of the maritime unit, with quality metrics for the adaptive ACS evaluated.Відомо, що багато складних суднових об'єктів, зокрема, парогенеруючі об'єкти, мають нелінійні характеристики, складні для моделювання динамічні елементи, неконтрольовані шуми і перешкоди, безліч зворотних і перехресних зв’язків та інші фактори, що ускладнюють реалізацію оптимальних систем автоматичного управління (САУ). За останні два десятиліття нові методи управління розвивалися на основі сучасної та класичної теорій управління. Як сучасна (зокрема, технології адаптивного і оптимального управління), так і класична теорія управління в значній мірі ґрунтувалися на ідеї лінеаризації систем. Однак, практично прийнятними до впровадження без подальшої адаптації можуть бути тільки об'єкти з лінійними параметрами і з низькою чутливістю до зовнішніх і внутрішніх збурень. Забезпечити цю якість для нелінійних суднових об'єктів, які працюють в складних специфічних і часто несприятливих навігаційних умовах і на різних режимах в широкому діапазоні парового навантаження, розробникам, що використовують традиційні методи проектування САУ, досить складно, а з урахуванням всіх факторів і неможливо.Через зазначені недоліки традиційних суднових САУ, для підвищення їх ефективності при роботі в специфічних умовах, стає актуальним використання симбіозу традиційних і нових інтелектуальних технологій на основі апарату нечітких або нейро-нечітких систем, які успішно зарекомендували себе при роботі з промисловими складними об’єктами. В роботі запропонована методика синтезу нечіткої адаптивної САУ складним судновим об’єктом (паровим котлом), якій працює тривалий час зі зміною парового навантаження. Проведено моделювання запропонованої системи для трьох режимів роботи суднового об’єкта та проведено оцінку показників якості адаптивної САУ.ukметодикасинтезсистема адаптивного управліннянечітка логікаскладний об’єктmethodologysynthesisadaptive control systemfuzzy logiccomplex systemСтаття