Синтез Fuzzy-регулятора объектом второго порядка с запаздыванием
Ключевые слова:
оптимальное управление, Fuzzy-регулятор, фазовая траектория, поверхность переключения, ПД-регуляторАннотация
В работе предлагается метод реализации синтеза оптимального управления динамическим объектом второго порядка с запаздыванием на базе Fuzzy-контроллера. Применена идея построения фазовой поверхности, совмещающей оптимальное релейное управление в удалении от области равновесного состояния и линейное управление в самой области. Такой подход позволяет избежать автоколебаний в установившемся режиме, при этом сохранив свойства оптимального управления по быстродействию. Траектория переключения в фазовом пространстве, соответствующая решению задачи оптимального управления согласно принципу Максимума, определяется методом обратного по времени вычисления разностного уравнения объекта второго порядка. Для определения области вокруг точки равновесного состояния, где применяется линейный регулятор, предложено использовать результаты моделирования движения точки в фазовом пространстве при оптимальном управлении для объекта с запаздыванием в режиме автоколебаний. Данная область представлена эллипсом, описывающим движение в фазовом пространстве при автоколебательном режиме. Для дальнейшего исключения автоколебаний согласно известным методам субоптимального управления в этой области применён линейный регулятор, настроенный средствами решения вариационной задачи оптимального управления. Предложено использовать инструментарий для синтеза Fuzzy- регулятора, где поверхность переключения и вычисления значения управления может задаваться произвольно. В результате получена переменная структура регулятора для совмещения этих двух подходов. Сформированная модель Fuzzy -регулятора представлена стандартной FLS-структурой, которая была реализована на языке Python во встраиваемом компьютере Orange Pi. Для подключения к действующему объекту управления использован промышленный контроллер FX3U -24MR, связанный с компьютером по сети ModBus. Приведены испытания на эксплуатируемом объекте управления температурой горячего водоснабжения, который максимально близко соответствует исследуемой модели объекта. Метод, идея и результаты, полученные в работе, можно применять и исследовать в синтезе управления динамическими объектами в скользящем режиме для решения актуальных задач, связанных с исключением нежелательного chattering-эффекта.
Литература
1. Pu Q., Zhu X., Liu J., Cai D., Fu G., Wei D., Sun J., Zhang R. Integrated optimal design of speed profile and fuzzy PID controller for train with multifactor consideration // IEEE Access. 2020. vol. 8. pp. 152146–152160.
2. Aruna R., Christa S.T.J. Modeling, system identification and design of fuzzy PID controller for discharge dynamics of metal hydride hydrogen storage bed // International Journal of Hydrogen Energy. 2020. vol. 45. no. 7. pp. 4703–4719.
3. Kandiban R., Arulmozhiyal R. Speed control of BLDC motor using adaptive fuzzy PID controller // Procedia Engineering. 2012. vol. 38. pp. 306–313.
4. Shi J.Z. A fractional order general type-2 fuzzy PID controller design algorithm // IEEE Access. 2020. vol. 8. pp. 52151–52172.
5. Osinski C., Leandro G.V., da Costa Oliveira G.H. Fuzzy PID controller design for LFC in electric power systems // IEEE Latin America Transactions. 2019. vol. 17. no. 01. pp. 147–154.
6. Daradkeh Y.I. et al. Development of effective methods for structural image recognition using the principles of data granulation and apparatus of fuzzy logic // IEEE Access. 2021. vol. 9. pp. 13417–13428.
7. Bobyr M.V., Yakushev A.S., Kulabukhov S.A., Arkhipov A.E. System of stereovision based on fuzzy-logical method of constructing depth map // 2018 International Russian Automation Conference (RusAutoCon). IEEE, 2018. pp. 1–5.
8. Osinski C., Leandro G.V., da Costa Oliveira G.H. Fuzzy PID controller design for LFC in electric power systems // IEEE Latin America Transactions. 2019. vol. 17. no. 01. pp. 147–154.
9. Wang Y., Jin Q., Zhang R. Improved fuzzy PID controller design using predictive functional control structure // ISA transactions. 2017. vol. 71. pp. 354–363.
10. Oudah M.K., Sulttan M.Q., Shneen S.W. Fuzzy type 1 PID controllers design for TCP/AQM wireless networks // Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science. 2021. vol. 21. no. 1. pp. 118–127.
11. Hao Z., Li C., Zhang H., Ren W. Control and realization of intelligent fishing system based on PLC and fuzzy PID algorithm // Journal of Physics: Conference Series. IOP Publishing, 2022. vol. 2246. no. 1. DOI: 10.1088/1742-6596/2246/1/012042.
12. Zhou J., Pedrycz W., Gao C., Lai Z., Yue X. Principles for constructing three-way approximations of fuzzy sets: A comparative evaluation based on unsupervised learning // Fuzzy Sets and Systems. 2021. vol. 413. pp. 74–98.
13. Lv H., Wang G. Approximations of Fuzzy Numbers by Using r-s Piecewise Linear Fuzzy Numbers Based on Weighted Metric // Mathematics. 2022. vol. 10. no. 1.
14. Tang K., Man K.F., Chen G., Kwong S. An optimal fuzzy PID controller // IEEE transactions on industrial electronics. 2001. vol. 48. no. 4. pp. 757–765.
15. Bobyr M.V., Emelyanov S.G. A nonlinear method of learning neuro-fuzzy models for dynamic control systems // Applied soft computing. 2020. vol. 88. DOI: 10.1016/j.asoc.2019.106030.
16. Hu Y., Yang Y., Li S., Zhou Y. Fuzzy controller design of micro-unmanned helicopter relying on improved genetic optimization algorithm // Aerospace Science and Technology. 2020. vol. 98. DOI: 10.1016/j.ast.2020.105685.
17. Mehedi I.M., Shah H.S., Al-Saggaf U.M., Mansouri R., Bettayeb M. Fuzzy PID control for respiratory systems // Journal of Healthcare Engineering. 2021. vol. 2021. no. 1. DOI: 10.1155/2021/7118711.
18. Perevoshchikov F.P., Vuong N.V., Shabo A.K., Shilin A.A. Identification of Mathematical Model of Drying Unit // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. IOP Publishing, 2020. vol. 795. no. 1. DOI: 10.1088/1757-899X/795/1/012021.
19. Zhao F., May J.A., Loh S.C. Controller Synthesis and Verification for Nonlinear Systems: A computational approach using phase-space geometric models // IEEE Control Systems Magazine, 1998. pp. 198–224.
20. Shakin V.N., Semyonova T.I., Kudryashova A.Y., Frisk V.V. Comparison of computer modeling of rc filter in matlab and scilab environments // 2020 Wave Electronics and its Application in Information and Telecommunication Systems (WECONF). IEEE, 2020. pp. 1–5.
21. Phu N.D., Hung N.N. Minimum stability control problem and time-optimal control problem for fuzzy linear control systems // Fuzzy Sets and Systems. 2019. vol. 371. pp. 1–24.
22. Zhang J., Shi P., Xia Y. Robust adaptive sliding-mode control for fuzzy systems with mismatched uncertainties // IEEE Transactions on Fuzzy Systems. 2010. vol. 18. no. 4. pp. 700–711.
23. Somwanshi D. et al. Comparison of fuzzy-PID and PID controller for speed control of DC motor using LabVIEW // Procedia Computer Science. 2019. vol. 152. pp. 252–260.
24. Pesch H.J., Plail M. The maximum principle of optimal control: a history of ingenious ideas and missed opportunities // Control and Cybernetics. 2009. vol. 38. no. 4A. pp. 973–995.
25. Utkin V. et al. Conventional and high order sliding mode control // Journal of the Franklin Institute. 2020. vol. 357. no. 15. pp. 10244–10261.
26. Хорошавин В.С., Грудинин В.С. Примеры построения квазиоптимальной по быстродействию и энергозатратам замкнутой системы управления электроустановкой // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2023. № 2. С. 449–453.
27. Хорошавин В.С., Грудинин В.С. Оптимальное программное движение с изменяемым временем регулирования // Радиопромышленность. 2020. Т. 30. № 3. С. 40–49.
28. Долятовский В.А., Рауль Б. Оптимальное управление динамическим объектом на основе принципа максимума // Системный анализ в проектировании и управлении. 2020. Т. 24. № 2. С. 37–45.
29. Костоглотов А.А., Костоглотов А.И., Лазаренко С.В., Шевцова Л.А.. Синтез оптимального управления на основе объединенного принципа максимума // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Технические науки. 2010. № 2. С. 31–37.
30. Bourdin L., Dhar G. Optimal sampled-data controls with running inequality state constraints: Pontryagin maximum principle and bouncing trajectory phenomenon // Mathematical Programming. 2022. vol. 191. no. 2. pp. 907–951.
31. Рустамов Г.А., Намазов М.Б., Гасымов А.Ю., Рустамов Р.Г. Управление динамическими объектами в условиях неопределенности в точечном скользящем режиме // Мехатроника, автоматизация, управление. 2019. Т. 20. № 12. С. 714–722.
32. Utkin V., Poznyak A., Orlov Y.V., Polyakov A. Chattering Problem. Road Map for Sliding Mode Control Design. SpringerBriefs in Mathematics. 2020. pp. 73–82.
33. Балабанов А. О синтезе желаемых фазовых траекторий скользящего режима в релейных системах управления // 8-я конференция «Микроэлектроника и информатика» (Кишинев, Молдова, 22-25 октября 2014 г.). 2014. С. 396–403.
34. Pikina G.A., Pashchenko F.F., Pashchenko A.F. Some Problems of Implementing Optimal Control Theory in Automated Control Systems // Automation and Remote Control. 2022. vol. 83. no. 10. pp. 1630–1638.
35. Utkin V., Lee H. Chattering problem in sliding mode control systems // International Workshop on Variable Structure Systems, VSS’06. IEEE, 2006. pp. 346–350.
36. Нейдорф Р.А., Чан Н.Н. Композиционный синтез квазиоптимальных по быстродействию систем управления высокого порядка // Вестник Донского государственного технического университета. 2007. Т. 7. № 4(35). С. 353–359.
37. Клюев А.С. Оптимизация автоматических систем управления по быстродействию / А.С. Клюев, А.А. Колесников. Москва: Энергоиздат, 1982. 240 с.
38. Shilin A.A., Pham H.T, Nguen V.V. Reasearh data for this article. URL: https://cloud.mail.ru/public/vS3k/sLULhtwkK (дата обращения: 03.01.2024).
39. Verma M., Chen C.Y., Kılıcman A., Mat Hasim R.A Systematic Review on the Advancement in the Study of Fuzzy Variational Problems // Journal of Function Spaces. 2022. vol. 2022. no. 1. DOI: 10.1155/2022/8037562.
40. Фельдбаум А.А. Основы теории оптимальных автоматических систем. 2-е изд., испр. и доп. Москва: Наука, 1966. 623 с.
41. Ritchie D., Johnson S., Lesk M., Kernighan B. UNIX Time-Sharing System: The C programming language // Bell Sys. Tech. J. 1978. vol. 57. no. 6. pp. 1991–2019.
42. Campbell S., Chancelier J., Nikoukhah R. Modeling and Simulation in SCILAB // Modeling and Simulation in Scilab/Scicos with ScicosLab 4.4. Springer, New York, 2010. pp. 73–106.
43. Mikac M., Horvatic M., Mikac V. Using vectorized calculations in Scilab to improve performances of interpreted environment // INTED2020 Proceedings. IATED, 2020. pp. 2127–2136.
44. Prokhorov S., Krivoshein Y., Shilin A. Automatic Control of Hot Water Supply System on Solar Collectors. 2019 International Multi-Conference on Industrial Engineering and Modern Technologies (FarEastCon). IEEE, 2019. pp. 1–6.
45. Tsvetkov N., Boldyryev S., Shilin A., Krivoshein Y., Tolstykh A. Hardware and Software Implementation for Solar Hot Water System in Northern Regions of Russia. Energies 2022. vol. 15. no. 4. DOI: 10.3390/en15041446.
46. Shilin A., Bukreev V. The reduction of the multidimensional model of the nonlinear heat exchange system with delay // Proceedings of the Information Technologies and Mathematical Modelling: 13th International Scientific Conference, ITMM 2014, named after A.F. Terpugov. Springer International Publishing, 2014. pp. 387–396.
47. Godlewski M., Rogowski K. Data Acquisition and Control System Based on Scilab Software Environment // Pomiary Automatyka Robotyka. 2022. vol. 26. no. 3. pp. 49–55.
48. Chao C.T., Sutarna N., Chiou J.S., Wang C.J. Equivalence between fuzzy PID controllers and conventional PID controllers // Applied Sciences. 2017. vol. 7. no. 6. DOI: 10.3390/app7060513.
49. Chao C.T., Sutarna N., Chiou J.S., Wang C.J. An optimal fuzzy PID controller design based on conventional PID control and nonlinear factors // Applied Sciences. 2019. vol. 9. no. 6. DOI: 10.3390/app9061224.
50. Shilin A., Bukreev V., Perevoshchikov F. Synthesis and implementation of λ-approach of slide control in heat-consumption system // Scientific and Technical Journal of Information Technologies, Mechanics and Optics. 2022. no. 3. pp. 501–508.
2. Aruna R., Christa S.T.J. Modeling, system identification and design of fuzzy PID controller for discharge dynamics of metal hydride hydrogen storage bed // International Journal of Hydrogen Energy. 2020. vol. 45. no. 7. pp. 4703–4719.
3. Kandiban R., Arulmozhiyal R. Speed control of BLDC motor using adaptive fuzzy PID controller // Procedia Engineering. 2012. vol. 38. pp. 306–313.
4. Shi J.Z. A fractional order general type-2 fuzzy PID controller design algorithm // IEEE Access. 2020. vol. 8. pp. 52151–52172.
5. Osinski C., Leandro G.V., da Costa Oliveira G.H. Fuzzy PID controller design for LFC in electric power systems // IEEE Latin America Transactions. 2019. vol. 17. no. 01. pp. 147–154.
6. Daradkeh Y.I. et al. Development of effective methods for structural image recognition using the principles of data granulation and apparatus of fuzzy logic // IEEE Access. 2021. vol. 9. pp. 13417–13428.
7. Bobyr M.V., Yakushev A.S., Kulabukhov S.A., Arkhipov A.E. System of stereovision based on fuzzy-logical method of constructing depth map // 2018 International Russian Automation Conference (RusAutoCon). IEEE, 2018. pp. 1–5.
8. Osinski C., Leandro G.V., da Costa Oliveira G.H. Fuzzy PID controller design for LFC in electric power systems // IEEE Latin America Transactions. 2019. vol. 17. no. 01. pp. 147–154.
9. Wang Y., Jin Q., Zhang R. Improved fuzzy PID controller design using predictive functional control structure // ISA transactions. 2017. vol. 71. pp. 354–363.
10. Oudah M.K., Sulttan M.Q., Shneen S.W. Fuzzy type 1 PID controllers design for TCP/AQM wireless networks // Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science. 2021. vol. 21. no. 1. pp. 118–127.
11. Hao Z., Li C., Zhang H., Ren W. Control and realization of intelligent fishing system based on PLC and fuzzy PID algorithm // Journal of Physics: Conference Series. IOP Publishing, 2022. vol. 2246. no. 1. DOI: 10.1088/1742-6596/2246/1/012042.
12. Zhou J., Pedrycz W., Gao C., Lai Z., Yue X. Principles for constructing three-way approximations of fuzzy sets: A comparative evaluation based on unsupervised learning // Fuzzy Sets and Systems. 2021. vol. 413. pp. 74–98.
13. Lv H., Wang G. Approximations of Fuzzy Numbers by Using r-s Piecewise Linear Fuzzy Numbers Based on Weighted Metric // Mathematics. 2022. vol. 10. no. 1.
14. Tang K., Man K.F., Chen G., Kwong S. An optimal fuzzy PID controller // IEEE transactions on industrial electronics. 2001. vol. 48. no. 4. pp. 757–765.
15. Bobyr M.V., Emelyanov S.G. A nonlinear method of learning neuro-fuzzy models for dynamic control systems // Applied soft computing. 2020. vol. 88. DOI: 10.1016/j.asoc.2019.106030.
16. Hu Y., Yang Y., Li S., Zhou Y. Fuzzy controller design of micro-unmanned helicopter relying on improved genetic optimization algorithm // Aerospace Science and Technology. 2020. vol. 98. DOI: 10.1016/j.ast.2020.105685.
17. Mehedi I.M., Shah H.S., Al-Saggaf U.M., Mansouri R., Bettayeb M. Fuzzy PID control for respiratory systems // Journal of Healthcare Engineering. 2021. vol. 2021. no. 1. DOI: 10.1155/2021/7118711.
18. Perevoshchikov F.P., Vuong N.V., Shabo A.K., Shilin A.A. Identification of Mathematical Model of Drying Unit // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. IOP Publishing, 2020. vol. 795. no. 1. DOI: 10.1088/1757-899X/795/1/012021.
19. Zhao F., May J.A., Loh S.C. Controller Synthesis and Verification for Nonlinear Systems: A computational approach using phase-space geometric models // IEEE Control Systems Magazine, 1998. pp. 198–224.
20. Shakin V.N., Semyonova T.I., Kudryashova A.Y., Frisk V.V. Comparison of computer modeling of rc filter in matlab and scilab environments // 2020 Wave Electronics and its Application in Information and Telecommunication Systems (WECONF). IEEE, 2020. pp. 1–5.
21. Phu N.D., Hung N.N. Minimum stability control problem and time-optimal control problem for fuzzy linear control systems // Fuzzy Sets and Systems. 2019. vol. 371. pp. 1–24.
22. Zhang J., Shi P., Xia Y. Robust adaptive sliding-mode control for fuzzy systems with mismatched uncertainties // IEEE Transactions on Fuzzy Systems. 2010. vol. 18. no. 4. pp. 700–711.
23. Somwanshi D. et al. Comparison of fuzzy-PID and PID controller for speed control of DC motor using LabVIEW // Procedia Computer Science. 2019. vol. 152. pp. 252–260.
24. Pesch H.J., Plail M. The maximum principle of optimal control: a history of ingenious ideas and missed opportunities // Control and Cybernetics. 2009. vol. 38. no. 4A. pp. 973–995.
25. Utkin V. et al. Conventional and high order sliding mode control // Journal of the Franklin Institute. 2020. vol. 357. no. 15. pp. 10244–10261.
26. Хорошавин В.С., Грудинин В.С. Примеры построения квазиоптимальной по быстродействию и энергозатратам замкнутой системы управления электроустановкой // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2023. № 2. С. 449–453.
27. Хорошавин В.С., Грудинин В.С. Оптимальное программное движение с изменяемым временем регулирования // Радиопромышленность. 2020. Т. 30. № 3. С. 40–49.
28. Долятовский В.А., Рауль Б. Оптимальное управление динамическим объектом на основе принципа максимума // Системный анализ в проектировании и управлении. 2020. Т. 24. № 2. С. 37–45.
29. Костоглотов А.А., Костоглотов А.И., Лазаренко С.В., Шевцова Л.А.. Синтез оптимального управления на основе объединенного принципа максимума // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Технические науки. 2010. № 2. С. 31–37.
30. Bourdin L., Dhar G. Optimal sampled-data controls with running inequality state constraints: Pontryagin maximum principle and bouncing trajectory phenomenon // Mathematical Programming. 2022. vol. 191. no. 2. pp. 907–951.
31. Рустамов Г.А., Намазов М.Б., Гасымов А.Ю., Рустамов Р.Г. Управление динамическими объектами в условиях неопределенности в точечном скользящем режиме // Мехатроника, автоматизация, управление. 2019. Т. 20. № 12. С. 714–722.
32. Utkin V., Poznyak A., Orlov Y.V., Polyakov A. Chattering Problem. Road Map for Sliding Mode Control Design. SpringerBriefs in Mathematics. 2020. pp. 73–82.
33. Балабанов А. О синтезе желаемых фазовых траекторий скользящего режима в релейных системах управления // 8-я конференция «Микроэлектроника и информатика» (Кишинев, Молдова, 22-25 октября 2014 г.). 2014. С. 396–403.
34. Pikina G.A., Pashchenko F.F., Pashchenko A.F. Some Problems of Implementing Optimal Control Theory in Automated Control Systems // Automation and Remote Control. 2022. vol. 83. no. 10. pp. 1630–1638.
35. Utkin V., Lee H. Chattering problem in sliding mode control systems // International Workshop on Variable Structure Systems, VSS’06. IEEE, 2006. pp. 346–350.
36. Нейдорф Р.А., Чан Н.Н. Композиционный синтез квазиоптимальных по быстродействию систем управления высокого порядка // Вестник Донского государственного технического университета. 2007. Т. 7. № 4(35). С. 353–359.
37. Клюев А.С. Оптимизация автоматических систем управления по быстродействию / А.С. Клюев, А.А. Колесников. Москва: Энергоиздат, 1982. 240 с.
38. Shilin A.A., Pham H.T, Nguen V.V. Reasearh data for this article. URL: https://cloud.mail.ru/public/vS3k/sLULhtwkK (дата обращения: 03.01.2024).
39. Verma M., Chen C.Y., Kılıcman A., Mat Hasim R.A Systematic Review on the Advancement in the Study of Fuzzy Variational Problems // Journal of Function Spaces. 2022. vol. 2022. no. 1. DOI: 10.1155/2022/8037562.
40. Фельдбаум А.А. Основы теории оптимальных автоматических систем. 2-е изд., испр. и доп. Москва: Наука, 1966. 623 с.
41. Ritchie D., Johnson S., Lesk M., Kernighan B. UNIX Time-Sharing System: The C programming language // Bell Sys. Tech. J. 1978. vol. 57. no. 6. pp. 1991–2019.
42. Campbell S., Chancelier J., Nikoukhah R. Modeling and Simulation in SCILAB // Modeling and Simulation in Scilab/Scicos with ScicosLab 4.4. Springer, New York, 2010. pp. 73–106.
43. Mikac M., Horvatic M., Mikac V. Using vectorized calculations in Scilab to improve performances of interpreted environment // INTED2020 Proceedings. IATED, 2020. pp. 2127–2136.
44. Prokhorov S., Krivoshein Y., Shilin A. Automatic Control of Hot Water Supply System on Solar Collectors. 2019 International Multi-Conference on Industrial Engineering and Modern Technologies (FarEastCon). IEEE, 2019. pp. 1–6.
45. Tsvetkov N., Boldyryev S., Shilin A., Krivoshein Y., Tolstykh A. Hardware and Software Implementation for Solar Hot Water System in Northern Regions of Russia. Energies 2022. vol. 15. no. 4. DOI: 10.3390/en15041446.
46. Shilin A., Bukreev V. The reduction of the multidimensional model of the nonlinear heat exchange system with delay // Proceedings of the Information Technologies and Mathematical Modelling: 13th International Scientific Conference, ITMM 2014, named after A.F. Terpugov. Springer International Publishing, 2014. pp. 387–396.
47. Godlewski M., Rogowski K. Data Acquisition and Control System Based on Scilab Software Environment // Pomiary Automatyka Robotyka. 2022. vol. 26. no. 3. pp. 49–55.
48. Chao C.T., Sutarna N., Chiou J.S., Wang C.J. Equivalence between fuzzy PID controllers and conventional PID controllers // Applied Sciences. 2017. vol. 7. no. 6. DOI: 10.3390/app7060513.
49. Chao C.T., Sutarna N., Chiou J.S., Wang C.J. An optimal fuzzy PID controller design based on conventional PID control and nonlinear factors // Applied Sciences. 2019. vol. 9. no. 6. DOI: 10.3390/app9061224.
50. Shilin A., Bukreev V., Perevoshchikov F. Synthesis and implementation of λ-approach of slide control in heat-consumption system // Scientific and Technical Journal of Information Technologies, Mechanics and Optics. 2022. no. 3. pp. 501–508.
Опубликован
2024-09-25
Как цитировать
Шилин, А. А., Фам Чонг, Х., & Нгуен Вонг, В. (2024). Синтез Fuzzy-регулятора объектом второго порядка с запаздыванием. Информатика и автоматизация, 23(5), 1505-1531. https://doi.org/10.15622/ia.23.5.9
Раздел
Робототехника, автоматизация и системы управления
Copyright (c) Александр Анатольевич Шилин, Хай Фам Чонг, Выонг Нгуен Ван
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Авторы, которые публикуются в данном журнале, соглашаются со следующими условиями: Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и передают журналу право первой публикации вместе с работой, одновременно лицензируя ее на условиях Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным указанием авторства данной работы и ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале. Авторы сохраняют право заключать отдельные, дополнительные контрактные соглашения на неэксклюзивное распространение версии работы, опубликованной этим журналом (например, разместить ее в университетском хранилище или опубликовать ее в книге), со ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале. Авторам разрешается размещать их работу в сети Интернет (например, в университетском хранилище или на их персональном веб-сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению, а также к большему количеству ссылок на данную опубликованную работу (Смотри The Effect of Open Access).