Fuzzy Logic: Обзор новейшей методики управления

Fuzzy Logic: Обзор новейшей методики управления

Вступление


Название "Fuzzy Logic", на первый взгляд, дает ошибочное понятие,что Fuzzy Logic полезна тогда, когда точность не нужна или важна. Это то, что многие люди считают, когда они впервые слышат о нечеткой логике-и это понятно. В мире все чаще манипулируют компьютерами с их понятиями абсолютных "1" или "0" , "вкл" или "выключено" , термины нечеткой логики говорят о неточности или неточностях. Даже словарь Вебстера определяет "Fuzzy", как:


fuzz·y (–e) Прил. 2. не ясный, различный, или точнее; расплывчатый



Это не соответствует действительности нечеткой логики. Fuzzy Logic может решать сложные задачи управления, такие как роботизированное движение рук, химического или производственного процесса управления, тормозных систем противоскольжения или управления трансмиссией автомобиля с точностью и во многих случаях более точно, чем имеют традиционные методы управления .


Нечеткая логика была изобретена и названа профессором в Университете Калифорнии в Беркли Лютфи Заде, . Нечеткая логика представляет собой методологию для выражения оперативных законов системы в лингвистических терминах вместо математических уравнений. Многие системы слишком сложны, чтобы моделировать точно, даже при сложных математических уравнениях, но термины языка нечеткой логики обеспечивают эффективный метод для определения эксплуатационных характеристик такой системы. Эти лингвистические термины чаще всего выражаются в виде логических последовательностей, например, правила если - тогда :

Если air_temp Теплый, то установить fan_speed Среднее.


Термины и Теплый и Средний фактически определяют диапазоны значений, известных как функции принадлежности. Выбирая диапазон значений вместо одного дискретного значения для определения входной переменной "air_temp", вы можете контролировать выходную переменную "fan_speed" более точно. Нечеткие логические контроллеры часто могут улучшить производительность системы управления за счет снижения вероятности шумов в выходном сигнале, которые могут быть вызваны изменениями в измеренных входных еременных.

Традиционный подход

В проблеме управления, проиллюстрируем разницу между нечеткой логикой и традиционным подходом. Во-первых, рассмотрим какое управление традиционно называют "четким":

Если air_temp равно 70 Градусов по Фаренгейту,

то установите fan_speed на "1000 оборотов в минуту".

Если air_temp равно 70 Градусов по Фаренгейту,

то установите fan_speed "100 оборотов в минуту".


Nonfuzzy, или "четкий" контроллер основан на дискретной оцененке точки принятия решения. Для этого типа системы, вход должен достичь точного значения до начала реагирования системы управления. Даже небольшие отклонения входного значения могут по-разному привести к резкому реагированию выхода . Например, если температура 70 градусов или выше, первое правило установит fan_speed до 1000 оборотов в минуту. Если температура ниже 70 градусов, второе правило установит fan_speed намного ниже, до 100 оборотов в минуту.

Рисунок 1 показана схема этого четкого контроллера.



температура воздуха

(Скорость фена = 100 об/мин) 70° F (Скорость фена = 1000 об/мин)



Что произойдет, если температура будет 69,5 ° F. ? Или, что еще более важно, что произойдет с системой управления, если температура меняется в диапазоне ниже 70° F выше 70 ° F ? Температура может даже колебаться назад и вперед, немного выше или ниже 70° F. (Например, 69,0° F до 71,0 ° F). Это может заставить систему управления изменить скорость вращения вентилятора, быстро измененяя входную переменную air_temp, хотя изменение температуры не может быть значительным.

Эти точки перехода являются трудными для обработки "четкими" системами управления , в таких случаях лидирует "нечеткая логика".

Нечеткое управление


Нечеткая логика реализуется в три этапа (рисунок 2):
1. Фаззификации (четким вход нечеткого множества отображения).

2. Логический вывод (генерация нечетких правил).

3. Дефаззификация ( выходное преобразование нечетких в четкие значения).




Рис.2 Этапы реализации нечеткой логики



относи-

тельная

членства


Air_Temp град.C



Рис.3 Air_Temp множество входных значений




Как показано на рисунке 3, нечеткая функция принадлежности охватывает определенный диапазон значений и могут фактически перекрывать друг друга. Для переменной "air_temp" определенны три набора значений COOL, WARM и HOT. Степень принадлежности обнаруживается путем нахождения точки пересечения отдельного входного значения на горизонтальной оси с линией, определяющей одну или более нечетких функций принадлежности. Этой точке пересечения присваивается соответствующее значение на вертикальной оси,что определяет относительное членство в множестве для действительного измеренного значения входного сигнала. Обратите внимание на то, что, когда "air_temp" имеет конкретное значение, оно может содержаться в одном или нескольких нечетких множествах. Например, при 70°, "air_temp" является членом функции HOT с относительной членства 0,17. Она также является членом функции WARM с относительной членства 0,37.В отличие от ЧЕТКОЙ системы, в которой значение или является или не является членом функции, система нечеткой логики может действовать основываясь не только на членстве в нечетком множестве, но и на степени, в которой переменная входит в членство функции. В этом случае, так как "air_temp" на 70° более WARM (0,37), чем HOT (0,17), контроллер будет принимать это во внимание при определении , какое выходное действие предпринять.



Написать:
22:36
3194
Нет комментариев. Ваш будет первым!