Спасибо, все качественно.
Информация о работе
Подробнее о работе
Применение fuzzy-управления
- 17 страниц
- 2018 год
- 50 просмотров
- 0 покупок
Гарантия сервиса Автор24
Уникальность не ниже 50%
Фрагменты работ
Введение…………………………………………………………………………...3
1. Общие сведения о fuzzy-yправлении………………………………………….4
2. Основные понятия и операции fuzzy-логики…………………………………6
2.1. Функция принадлежности и лингвистическая переменная……………….6
2.2. Операции с нечеткими множествами……………………………………….9
3. Структура и принцип действия систем fuzzy-управления…………………10
4. Пример системы fuzzy-управления………………………………………….14
Заключение……………………………………………………………………….17
Список литературы………………………………………………………………18
1. Общие сведения о fuzzy-yправлении
Английский термин «fuzzy» (произносится «фаези») применительно к техническим понятиям означает то же, что слова «нечеткий» или «нестрогий». Он был введен в научную литературу в 1965 году американским ученым Л.Заде (L.Zadeh), который определил понятие «нечеткое множество» (англ. - fuzzy set) и распространил методы классической теории множеств (т.е. теорию четких множеств) на нечеткие множества.
Исходная идея теории нечетких множеств (ТНМ) заключается в том, чтобы принадлежность элементов к тому или иному множеству определять не в форме однозначных ответов «да» или «нет», как в традиционной теории множеств, а с помощью ответов типа «может быть», «вероятнее всего». Для этого используются так называемые функции принадлежности, которые могут принимать любые промежуточные значения между единицей, соответствующей, как и в алгебре. логике, однозначному «да», и нулем, соответствующим «нет».
...
2.1. Функция принадлежности и лингвистическая переменная
Первичным, исходным понятием fuzzy-логики является понятие «нечеткое множество». Обычное, или четкое, множество в математике определяют как совокупность каких-либо объектов (элементов множества), обладающих общими для всех них характеристическими свойствами. Четкое множество задают либо перечислением всех его элементов (если оно конечное), либо формулируя строгое правило отнесения того или иного объекта к рассматриваемому множеству.
...
2.2. Операции с нечеткими множествами
Известные в алгебре логики операции «И», «ИЛИ», производимые с логическими переменными 1 и 0, могут быть применены и к нечетким множествам. Для этого вместо переменных 1 и 0, соответствующих истинному и ложному высказыванию, используют ФП µ(х), текущие значения которых можно рассматривать как степени истинности, принимающие значения от 0 («ложно») до 1 («истинно»), включая все промежуточные значения («может быть с вероятностью µ(х)»).
Правила алгебры логики позволяют получать из двух простых исходных высказываний А и В, соединенных союзами «И», «ИЛИ», одно, более сложное высказывание С. Логические операции конъюнкции (операция «И») и дизъюнкции (операция «ИЛИ»), выполняемые над высказываниями А и В или с логическими переменными 1 и 0, аналогичны соответственно операциям пересечения и объединения, выполняемым над множествами (причем, как четкими, так и нечеткими).
...
3. Структура и принцип действия систем fuzzy-управления
Поясним принцип действия систем fuzzy-управления на примере построения УУ, имеющего два входных сигнал x1 и х2 (это могут быть и сигналы ошибки и ) и реализующего следующую базу из трех правил:
(7)
При этом предполагается, что термы Аi1 , Аi2 и Вi (j =1;2;3) заданы своими ФП.
Пользуясь описанными операциями и алгоритмами, можно составить соответствующую базе правил (7) схему инференц-механизма (рис.5), называемого также fuzzy - процессором. Общую схему fuzzy-управления, приведенную ранее на рис. 1, теперь можно конкретизировать в виде функциональной схемы на рис. 6. В блоке H происходит нормирование входных сигналов хi - преобразование их абсолютных значений в нормированные хih*. В блоке ФФ осуществляется процедура фазификации - выработка конкретных значений ФП, соответствующих значениям сигналов хih*. В блоке ДН происходит денормирование полученного управляющего воздействия у*.
...
4. Пример системы fuzzy-управления
В качестве примера рассмотрим простую систему регулирования уровня жидкости в резервуаре (рис.8). ОУ в системе представляет собой интегрирующее звено, охваченное нелинейной отрицательной обратной связью. Эта ОС соответствует закону истечения жидкости из резервуара: расход жидкости нелинейно зависит от уровня. Подача жидкости в резервуар регулируется с помощью задвижки 3, степень открытия которой у (град) пропорциональна подаче. Инерционность ОУ зависит от площади поверхности жидкости в резервуаре S (м2) и от коэффициента истечения kп.
Рисунок 8. Система fuzzy-регулирования уровня жидкости
В качестве управляющего воздействия у рассматривается скорость перемещения задвижки, т.е. y(t) = d(t)/dt.
Если имеется возможность измерения скорости изменения уровня, то один из простейших алгоритмов управления может быть представлен в виде следующих пяти нечетких правил.
...
1. Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений/ Л.А.Заде. – М.:Мир,1976.–166с.
2. Круглов В.В. Интеллектуальные информационные системы: компьютерная поддержка систем нечеткой логики и нечеткого вывода/ В.В.Круглов, М.И.Дли. – М.: Физматлит, 2012. –198с.
3. Круглов В.В. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети/ В.В.Круглов, М.И.Дли, Р.Ю.Голунов. – М.: Физматлит, 2011.–221с.
4. Лукас В.А. Основы фази-управления: Учеб. пособие. – Екатеринбург, 2000. – 60 с.
5. Мелихов А.Н., Бернштейн Л.С., Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой – М.: Наука, 2015 – 272с.
6. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта/ Под ред. Д.А. Поспелова – М.: Наука, 2013– 312с.
7. Самарский А.А. Математическое моделирование: идеи, методы, примеры/ А.А.Самарский, А.П.Михайлов. – М.:Наука, 2013. – 320с.
Форма заказа новой работы
Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям
