Понятие фазификации, дефазификации. Блок работы со знаниями в интеллектуальных системах управления с нечетким регулятором

Фазификатор предназначен для преоб-я точных значений входных сигналов в нечеткие велечины, используемые блоком работы со знаниями БРЗ.

Дефазификатор выполняет противоположную функцию и преобразует нечеткие решения, принимаемые нечетким регулятором в точные значения

 

Процедура синтеза нечеткого регулятора

В общем случае процедура синтеза состоит из следующих этапов:

1) определение цели, множества целей.

2) определение множества входных и выходных переменных нечеткого регулятора.

3) определение возможных ситуаций в работе (лингво переменных и их термов).

4) формирование базы правил.

5) выбор методов фаззификации.

6) выбор методов логического вывода и дефаззификации.

7) моделирование и анализ качества управления системой

 

Интеллектуальная система управления с нечетким регулятором

Регуляторы, построенные на базе нечеткой логики, в ряде случаев способны обеспечить более высокие показатели качества переходных процессов по сравнению с классическими регуляторами. Кроме того, используя методы синтеза нечетких алгоритмов управления, можно выполнить оптимизацию сложных контуров регулирования без проведения всесторонних математических исследований.

Применение нечетной логики используется в ПИД-регуляторах.

Под нечетким управлением (Fuzzy Control) в данном, случае понимается стратегия управления, основанная на эмпирически приобретенных знаниях относительно функционирования объекта (процесса), представленных в лингвистической форме в виде некоторой совокупности правил.

Для того, чтобы можно было применять простые правила, данные, передаваемые в блок регулирования на основе нечеткой логики, должны быть преобразованы. Для этого предлагается следующие:

Входные и выходные преобразовываются в лингвистические переменные. Каждая лингвистическая переменная характеризуется набором термов. Например лингвистическая переменная температура может иметь следующие термы "холодно", "нормально", "горячо". Лингвистическая переменная уровень может иметь следующие термы: "низкий", "нормальный", "высокий". Лингвистическая переменная задвижка может иметь следующие термы "открывать быстро", "открывать медленно", "не трогать", "закрывать медленно", "закрывать быстро". Каждый терм описывается своей функции принадлежности µi(x), которая может принимать значения от 0 до 1. Получив значение входной переменной x в блоки нечетко логики вычисляется значения µi(x) каждого терма. Это процедура называется медицинским термином Фазификация.

Результатом применения правила являются величина, называемая степенью истинности, а попросту число от 0 до 1.

Таким образом работа блока управления на базе нечеткой логики может быть разбита на следующие этапы:

1. Фазификация входных переменных.

2. Активизация заключений правил нечеткой логики.

3. Аккумуляция заключений для каждой лингвистической переменной.

4. Дефазификация выходных переменных.

 

Теория нечетких множеств

Теория нечётких множеств (Заде) — это расширение классической теории множеств, используется в нечёткой логике. Впервые предложена Лотфи Заде в 60-х годах XX века.

В классической теории множеств принадлежность элементов множеству оценивается в бинарных терминах в соответствии с чётким условием — элемент либо принадлежит, либо нет данному множеству. Напротив, теория нечётких множеств разрешает градуированную оценку отношения принадлежности элементов множеству; то есть это отношение описывается при помощи функции принадлежности. Нечёткие множества — это расширение классической теории множеств, поскольку на некотором множестве функция принадлежности может действовать так же, как индикаторная функция, отображая все элементы либо в 1, либо в 0, как в классическом варианте.

 

Лингвистические переменные

Одним из ключевых понятий нечеткой логики является понятие лингвистической переменной. Суть данного понятия состоит в том, что конкретные значения числовой переменной обычно подвергаются субъективной оценке человеком и результат выражается на естественном языке. Переменные, значениями которых являются термы (слова, фразы), выраженные на естественном языке, называют лингвистическими переменными.

Например, лингвистическая переменная «яркость». Тогда будем полагать, что различные значения физической переменной х можно охарактеризовать набором из 5 нечётких подмножеств – лингвистических переменных.