Читайте также:
|
В настоящее время известны многочисленные исследования по применению нечёткой логики для автоматического управления и распознавания образов. Первые практические исследования по теории нечётких множеств были проведены Мамдани для автоматического управления котлами. Исследуя адаптивное и обучающее управление, он пришёл к выводу о необходимости использования нечётких множеств при решении этих задач, так как другие известные методы оказались слишком сложными.
В числе основных сфер промышленного применения теории можно назвать управление, диагностику неисправностей, распознавание образов, обработку изображений, анализ надёжности, проектирование систем, компьютеры и т. д. Однако основная область применения этой теории - это управление. В последнее время активно проводятся исследования по приложениям в распознавании образов и в компьютерах.
В качестве одной из предпосылок возникновения идеи нечёткого множества выдвинут принцип несовместимости, который заключается в том, что с увеличением размеров и сложности системы существенно усложняется её моделирование с помощью известных математических выражений. Другими словами, при использовании формул существенно возрастает число переменных и параметров, измерение отдельных переменных и определение параметров сильно затрудняется и создание полностью адекватной модели становится практически невозможным. Вместо этого предложена лингвистическая модель, которая использует не математические выражения, а слова, отражающие качество. Применение этих слов не обеспечивает такую же точность, какой обладают математические модели, но даёт возможность создать хорошую, качественную модель системы. Подобные модели уже используются для экономических и социальных систем. На примере задачи постановки автомобиля на стоянку между двумя другими автомобилями объясним достоинства нечёткого описания.
Следуя общеизвестным методам теории управления и решая эту задачу с помощью уравнений движения автомобиля, поставить автомобиль на стоянку невозможно: нельзя достоверно измерить ни состояние дорожного покрытия, ни состояние шин; построение уравнений движения условно и нельзя определить их параметры. Однако в школе вождения новичок, не зная уравнений движения и обучаясь только со слов инструктора, может умело поставить автомобиль на стоянку. Ему говорят: “Поворачивая руль направо, двигайся вперёд; возврати руль налево и остановись; затем, поворачивая направо, двигайся назад и возврати руль налево; в случае неудачи повтори”. Следуя общим указаниям, выраженным подобными словами, человек может водить автомобиль, а компьютеру это не под силу. Указания для него должны быть представлены в виде детерминированных математических выражений, но вывести их сложно.
Качественный процесс решения задачи, свойственный человеку, называют нечётким алгоритмом. Идея нечёткого управления состоит в реализации нечёткого алгоритма в компьютере с использованием нечёткой логики.
При традиционном нечётком управлении осуществляется параллельная обработка большого числа правил, а не непрерывное выполнение последовательных предписаний типа нечёткого алгоритма. На практике применение правил сводится к нечётким выводам в нечёткой логике. В качестве примера правил и выводов рассмотрим следующую схему:
Правило: " При сокращении расстояния между автомобилями уменьшите скорость. ”
Ситуация: " Расстояние между автомобилями примерно 20 метров. "
Реализация: " Сильно уменьшите скорость. "
В данной схеме "реализация" представляет собой результат нечёткого вывода. В действительности имеется несколько таких правил, поэтому результаты отдельных выводов обобщаются и полученный результат преобразуется в числовое значение (задающую величину) для ввода в оборудование, которое является объектом управления. Возможен также способ нечёткого управления с выбором только одного наиболее подходящего правила. Правила описываются с помощью неопределенных слов, как в приведенной выше схеме, и называются правилами нечёткого управления.
Существует четыре способа составления правил нечёткого управления, т. е. проектирования нечётких регуляторов:
1) на основе опыта и знаний эксперта;
2) путём создания модели действий оператора;
3) путём обучения;
4) на основе нечёткой модели оборудования.
Способ 1 аналогичен способу создания экспертной системы: в словесном виде извлекаются опыт квалифицированного оператора и знания инженера по управлению, которые затем обобщаются в виде правил нечёткого управления в форме "если..., то". Способ 2 используется в случаях, когда от экспертов не удаётся получить правила в словесном выражении, в частности, когда оператор запоминает манипуляции, например в виде движений рук, но представить их на языковом уровне затрудняется. Но даже в этом случае, если действия оператора можно смоделировать в форме "если..., то", их можно непосредственно использовать в качестве правил управления. Способ 3 эффективен в случаях, когда можно провести эксперимент на реальном оборудовании или существует модель оборудования; в частности, он удобен при управлении роботами. Правила нечёткого управления можно формировать путём обучения, начиная с ситуации, когда ещё нет ни одного правила, либо в соответствии с изменением среды постепенно улучшать за счёт обучения. Способ 4 используется в случаях, когда предполагается создание нечёткой модели оборудования. Если при этом модель создаётся в форме "если..., то", правила нечёткого управления легко выводятся теоретически, исходя из целей управления и модели оборудования.
Можно выявить три особенности нечёткого управления. Первая особенность заключается в том, что правила нечёткого управления, будучи условными высказываниями типа "если..., то", являются логическими. Использование правил осуществляется, естественно, через механизм логических выводов. Логическое управление означает, что логику управления эксперта легко представить и разнообразным предпосылкам можно поставить в соответствие некоторое действие. Для реального оборудования это не только использование при управлении полной информации в отличие от классической теории управления, но и изменение режимов управления в зависимости от различных условий, например, времени и значений параметров. Логическое управление применяют также при обработке нештатных ситуаций. Во многих видах реального оборудования необходимо уделять особое внимание процедуре запуска; в этом случае для автоматизации очень удобно использовать нечёткое управление, поскольку можно описывать правила в форме "если..., то" одинаковым образом и для запуска, и для нормальной работы.
Вторая особенность - параллельное управление - заключается в том, что и нечёткие методы управления существенно различаются. Традиционные методы управления - это либо классические, либо современные методы, в которых обобщённое правило управления представляется с помощью одной формулы, в то время как при нечётком управлении используется большое число частных правил. Каждое правило действует в определённой области информационного пространства, используемого при управлении; для каждой локальной области распределённого пространства целесообразно создавать отдельные правила управления. Кроме того, если имеется много регулируемых величин, для каждой их них можно создать отдельные правила управления. Аналогично, если имеется много целей управления, для каждой цели желательно создавать правила управления. Классическое управление существенно ограничивало теоретически возможные разновидности целей в связи с необходимостью представлять цель обобщённой функцией. При нечётком управлении необходимость в целевых функциях и в решении задач оптимального управления отпадает, поэтому можно успешно справляться со всем многообразием целей и даже со взаимно противоречащими целями.
Третья особенность нечёткого управления состоит в том, что правила записываются словами в форме "если..., то". Это означает, что можно организовать управление в виде диалога с оператором, а регулятор превращается из прежнего "чёрного ящика" в "серый ящик". Следовательно, оператор легко будет понимать действия регулятора. Кроме того, за счёт обучения оператор может улучшать способности нечёткого регулятора.
Итак, нечёткая логика позволяет удачно представить мышление человека, т. е. способы принятия решения человеком и способы моделирования сложных объектов, и, кроме того, пригодна для представления знаний.
Дата добавления: 2015-01-05; просмотров: 88 | Поможем написать вашу работу | Нарушение авторских прав |