Українські рефератиучбові матеріали на українській мові

RefBaza.com.ua пропонує студентам та абітурієнтам найбільшу базу з рефератів! Також ви можете ділитися своїми рефератами для поповнення бази.

Нечеткая логіка в системах управління

Реферат: Нечеткая логіка в системах управління

Оглавление

Нечеткая логіка в системах управління. 3

Трохи теорії. 3

Фаззификация (перехід до нечіткості) 5

Лингвистические перемінні. 6

Функції приналежності. 6

Розробка нечітких правил. 7

Дефаззификация (усунення нечіткості) 8

Метод центру максимуму (СоМ) 9

Метод найбільшого значення (МоМ) 9

Метод центроида (СоА) 9

Опис системи 10

Off-line-оптимизация. 11

On-line-оптимизация. 11

Реалізація. 11

Література. 13

Нечеткая логіка в системах управління

Останнім часом нечітка технологія завойовує дедалі більше прибічників серед розробників системам управління. Узявши старт в 1965 року з робіт професора Лотфи Заде [1], за час нечітка логіка пройшла цей шлях від майже антинаукової теорії, практично відкинутої у Європі США, до банальної ситуації кінця дев'яностих років, як у Японії широкому асортименті з'явилися «нечіткі» бритви, пилососи, фотокамери [4, 10]. Сам термін «fuzzy» так міцно ввійшов у життя, що в багатьох мовами він навіть перекладається. У Росії її за приклад згадується рекламу пральних машин і мікрохвильових печей фірми Samsung, які мають штучним інтелектом з урахуванням нечіткою логіки. Проте, настільки масштабний стрибок у розвитку нечітких системам управління випадковий. Простота і дешевизна їх розробки змушує проектувальників дедалі більше вдаватися до цій технології. Бурхливий зростання ринку нечітких систем Рис. 1. Рост затрат на исследования по нечетким системам (млн. долл.).показаний на рис. 1. Після воістину вибухового старту прикладних нечітких систем у Японії [2, 3, 5, 6] багато розробники навіть Європи нарешті зауважили цю технологію. Але час було згаяно, і світовим лідером у сфері нечітких систем стала Країна висхідного сонця [7, 8], де до кінця 1980-х років було налагоджений випуск спеціалізованих нечітких контролерів, виконаних за технологією СБИС [9]. За такого стану Intel знайшла воістину геніальне рішення. Маючи велику кількість різноманітних контролерів від MCS-51 до MCS-96, що протягом багато років успішно використовувалися у багатьох додатках, корпорація вирішила створити засіб розробки додатків з урахуванням цих контролерів, але з допомогою технології нечіткості. Це дозволило б уникнути значних витрат за конструювання власних нечітких контролерів, а система від Intel, названа fuzzy TECH, завоювала величезної популярності у навіть Європі, а й прорвалася на японський ринок.

Трохи теорії

Нечеткая логіка полягає в використанні таких оборотів природної мови, як «далеко», «близько», «холодно», «палко». Діапазон застосування сили вельми широке - від побутових приладів до управління складними промисловими процесами. Багато сучасні завдання управління не можуть бути вирішені класичними методами через дуже великі складності математичних моделей, їх що описують. Разом про те, щоб використовувати теорію нечіткості на цифрових комп'ютерах, необхідні математичні перетворення, дозволяють вийти з лінгвістичних змінних до числовим аналогам в ЕОМ.

Рис. 2.

На рис. 2 показані області найефективнішого застосування сучасних технологій управління. Як бачимо, класичні методи управління добре працюють при повністю детерминированном об'єкті управління і детермінованою середовищі, а систем з неповну інформацію і високої складністю об'єкта управління оптимальними є нечіткі методи управління. (У правом верхньому розі малюнка приведено ще одне сучасну технологію управління - із застосуванням штучних нейронних мереж, але коли ми не станемо настільки глибоко говорити про досягнення вчених.)

Повернімося до теорії та коротко розглянемо такі поняття, як «нечіткі правила», «нечіткий висновок» та й термін «нечітке управління».

Класична логіка розвивається давніх часів. Її основоположником вважається Аристотель. Логіка відома нам як сувора і дуже теоретична наука, більшість учених (крім розробників останнього покоління комп'ютерів) продовжують дотримуватися цієї думки. Разом про те класична чи булева логіка має одна істотна вада - з її допомогою неможливо описати асоціативне мислення людини. Класична логіка оперує лише двома поняттями: ІСТИНА і БРЕХНЮ, і виключаючи будь-які проміжні значення. Аналогічно цьому булева логіка не визнає нічого, крім одиниць і нулів. Усе добре для обчислювальних машин, але спробуйте уявити весь навколишній вас світ лише у чорному і білий колір, ще й виключивши зі мови будь-які запитання, крім ТАК і НЕМАЄ. За такого стану вам можна тільки поспівчувати. Розв'язати цю проблему і покликана нечітка логіка. З терміном «лінгвістична змінна» можна зв'язати будь-яку фізичну величину, на яку треба мати більше значень, чому тільки ТАК і НЕМАЄ. І тут ви визначаєте необхідну кількість термов і кожному їх ставите у відповідність деяке значення описуваної фізичної величини. І тому значення ступінь приналежності фізичної величини до терму дорівнюватиме одиниці, а решти значень - залежно від обраної функції приналежності. Наприклад, можна запровадити зміну ВІК і побачити нею терми ЮНОШЕСКИЙ, СЕРЕДНІЙ і ПРЕКЛОННЫЙ. Обговоривши з експертами значення віку кожному за терма, з повною переконаністю можете позбутися обмежень логіки Аристотеля.

Отримавши найбільше розвиток із усіх розробок штучного інтелекту, експертні системи завоювали стійке зізнання у ролі систем підтримки прийняття рішень. Такі системи здатні акумулювати знання, отримані людиною у різноманітних галузях діяльності. З допомогою експертних систем вдається вирішити багато сучасних завдання, зокрема і завдання управління. Проте оскільки більшість систем усе ще дуже залежить від класичної логіки.

Однією з основних методів уявлення знань у експертних системах є продукционные правила, дозволяють наблизитися до стилю мислення людини. Будь-яке правило продукций складається з посилок і укладання. Можливо наявність кількох посилок у правилі, у разі вони об'єднуються у вигляді логічних зв'язок І, АБО. Зазвичай продукционное правило записується як: «ЯКЩО (посилка) (зв'язка) (посилка)… (посилка) ТЕ (висновок)».

Головною ж вадою продукционных систем лишається тільки те, що їх функціонування потрібно наявність повної інформації про систему.

Нечіткі системи теж засновані на правилах продукционного типу, однак у ролі посилки і укладення правилі використовуються лінгвістичні перемінні, що дозволяє уникнути обмежень, властивих класичним продукционным правилам.

Цільова установка процесу управління пов'язують із вихідний перемінної нечіткою системи управління, але результат нечіткого логічного висновку є нечітким, а фізичне виконавче пристрій нездатна сприйняти таку команду. Необхідні спеціальні математичні методи, дозволяють переходити від нечітких значень величин до цілком певним. У цілому нині весь процес нечіткого управління може бути розбитий сталася на кілька кроків: фаззификация, розробка нечітких правив і дефаззификация.

Розглянемо докладніше такі кроки з прикладу яка поставляється з пакетом fuzzy TECH моделі контейнерного крана. Нехай вам, як маститому крановщику, необхідно перевантажити контейнер з баржі на залізничну платформу. Ви управляєте потужністю двигуна візки крана, примушуючи її рухатися швидше чи повільніше. Від швидкості переміщення візки, своєю чергою, залежить відстань до цілі й амплітуда коливання контейнера на тросі. У результаті те, що стратегія управління краном залежить від становища візки, застосування стандартних контролерів з цією завдання дуже важко. Разом про те математична модель руху вантажу, що складається з кількох диференційних рівнянь, то, можливо складена досить легко, але її розв'язання що за різних вихідних даних знадобиться досить багато часу. До того ж виконуваний код програми великим і поворотливым. Нечеткая система справляється з такою завданням нас дуже швидко - як і раніше, що замість складних диференційних рівнянь руху вантажу весь процес руху описується термінами природної мови: «більше», «середньо», «трохи» тощо. п. Тобто так, що ви даєте вказівки своєму товаришу, що сидить за важелі управління.


Схожі реферати

Статистика

[1] 2 3 4