Logica fuzzy pentru a rezolva problemele de inginerie, leneș inteligent

De exemplu, este dificil de imaginat ce fel de echipamente vor coace prăjituri gustoasă decât bunica Zina. Prea multe factor „neclare“, în acest caz: drojdia și diferită de fiecare dată, și făină; umiditatea și temperatura din încăpere, prea mult depinde. Doar o bunică cu experiență ar fi în măsură să ia în considerare toți acești factori.

Acesta este motivul pentru care, în multe cazuri, este util să se înzestreze controller „gândire neclare“. Într-un sistem în care toți factorii care influențează în considerare este dificil sau imposibil, - vă permite să înlocuiască un expert uman cu o vastă experiență practică, automatizare. Acum, un exemplu simplu uita-te la modul în care se face în sistemele tehnice.

La fabrica «N» lucrări macara Vasile. El lucrează la fabrica de 40 de ani, din momentul când a absolvit școli profesionale. Misiunea sa este de a ridica palet macara cu produsul finit și a pus pe spațiu de stocare. Făcând acest lucru poate doar Basil. De-a lungul multor ani de practică, el a învățat în mod clar modul de a determina viteza cu care trebuie să mutați macaraua în funcție de ce fel de încărcare-l pe cârlig, câți metri la țintă aveți nevoie pentru a începe să se oprească, cum pentru a regla unghiul brațului macaralei, pentru a reduce paletilor rocking pe cârlig etc. Toate această experiență îi permite de fiecare dată mai mici dreptul de sarcină la țintă și de a face-o la viteza optimă.

Cu toate acestea, în curând Vasili se pensioneze, și nu există nimeni care să-l înlocuiască. În plus, conducerea uzinei a luat un curs pentru automatizarea procesului de producție. Pentru a înlocui dispozitivul inteligent de macara, trebuie să vă dau „logica fuzzy“ și cunoștințe de specialitate Vasile. Să mergem ...

Intrări și ieșiri ale sistemului de control

Pentru a începe cu noi defini parametrii de intrare și de ieșire ale managementului nostru viitor. Intrările sunt criteriile prin care Vasile evaluează, de obicei, starea actuală a sistemului:

• Distanța până la țintă
• Amplitudinea stăpînirea cârligul macaralei

Ieșiri - acțiuni de control, care pot face ca operatorul de macara pentru a schimba starea sa actuală:

• Pedala de gaz - controlează viteza, afectează amplitudinea balansa
• pedala de frână - afectează netezimea opritorul (amplitudinea balansa)
• braț buton de control al macaralei - reglează unghiul de braț compensează balansa de sarcină

reguli fuzzy

Acum, să ne întoarcem la cel mai busuioc „extrage“ din experiența lui de neprețuit.

- „Vasile, spune cât de repede trebuie să se deplaseze cât mai repede posibil pentru a livra produsele la destinație, dar nu trebuie să frânați brusc înainte de a termina, determinând sarcina să se balanseze puternic?“

Vasile va răspunde ceva de genul:

- „Ei bine, asta e ... o dată prins sarcina excepția cazului în care locul este departe - apăs gazul la podea. În mijlocul drumului un pic pentru a diminua și merge fără probleme, ca să nu se miște coarda. În cazul în care se leagănă puternic - de gaz se agită doar un pic și un pic protivohod săgeată cant. Când mă apropii de aproape - deja destul drumul gazului, dimpotrivă încetinește Maleh ".

Deci avem prima regulă fuzzy Vasile. dialog cu ei continuă, pentru a afla restul. Noi reprezentăm toate privilegiu sub forma unui tabel:

Fazifikatsiya

Fazifikatsiya - o traducere a parametrului de intrare de sistem în zona „neclare“.

Primul parametru de intrare - „distanța până la țintă“. În ceea ce privește „logica fuzzy“ - o variabilă lingvistică. ca nu este nevoie de cifre și cuvinte-cheie ca valori. Și în „distanța până la țintă“ sens al calculatorului - este parametru destul de clar, măsurată în metri.

Prin urmare, în această etapă trebuie să aflăm de la Vasile că „aproape“ de el, și că „foarte aproape“ - pentru a determina intervalele sale neclare în număr. De exemplu, la 15 metri - va fi cu siguranta aproape de el. Și ce aproximativ 6 metri - acesta va fi confundat în mărturia, identificând această valoare este „aproape“, apoi la „foarte aproape“. Prin urmare, „intervalele fuzzy,“ se pot suprapune. Să vedem cum arată pe un grafic:

Funcția M (x) se numește funcția de membru. Acesta arată gradul de apartenență la una dintre valorile parametrilor de neclare. După cum se vede din grafic, distanța de 32 de metri, cu un grad de membru în legătură cu valoarea „mediu“ 0,2 și cu gradul de valoare de membru de 0,65 la „aproape“.

Cu cât gradul de membru, cu atât mai mare probabilitatea ca computerul va atribui o variabilă care corespunde valorii neclare. Cu toate acestea, nu trebuie confundat cu funcția de membru al funcției de distribuție de probabilitate - nu este același lucru. Prin urmare, în special, suma gradul de apartenență a parametrului de intrare la diverse valori fuzzy, nu sunt neapărat egale cu 1.

Exact aceleași funcții de membru trebuie să fie definite pentru parametrii de intrare și de ieșire rămase ale sistemului, din nou folosind expertiza macaralei Vasile.

De luare a deciziilor

Odată ce sistemul de control al fazifitsiruet tuturor parametrilor de intrare la funcțiile de membru predeterminate, blocul de decizie găsește valorile corespunzătoare ale parametrilor de ieșire, utilizând reguli fuzzy, (a se vedea. Tabelul de mai sus).

defuzificare

În această etapă, sistemul de control va face transformarea inversă a valorilor fuzzy a parametrilor de ieșire (găsit sub masă) - la numerele de clare. algoritmi matematici ale acestor schimbări sunt diverse și depind de sarcina specială. Detalii deranja să-i nu are nici un sens - chiar dacă matematica implicat severe. Inginerul trebuie să pună în aplicare doar unul dintre algoritmii cunoscuți.

controler neclare

V poate fi folosit ca regulator fuzzy logic un dispozitiv cu microprocesor gata care acceptă algoritmii descriși mai sus. Un astfel de dispozitiv are nevoie doar pentru a seta funcțiile de membru ale variabilelor lingvistice și reguli fuzzy. Desigur, dacă doriți să practice - puteți lua un microcontroler obișnuit și „dure“, o carte despre algoritmi matematici utilizate în logica neclară și punerea în aplicare totul singur.

În orice caz, fuzzy structura controler logic va fi ca acest lucru:

concluzie