НАЗАД В БИБЛИОТЕКУ

 Перевод выполнил: Руденко Ю. В.

Нечеткая логика в системах электропривода.

Введение.

        За последние годы, мы все более и более углубляемся в вопросы понимания человеческой способности мыслить и принимать решения, иногда обладая только ограниченными знаниями. Способность обобщать свой ограниченный опыт в отдельные пока еще непознанные области является одной из самых прекрасных возможностей человеческого разума. Обычно наши попытки понять наш мир и его взаимосвязи ограничены только поиском математических моделей или уравнений изучаемых нами систем. Данный подход оказался чрезвычайно полезным, особенно в современную эру компьютерных технологий, когда высокопроизводительный компьютер доступен практически каждому. И даже в случае, если эти компьютеры окажутся недостаточно быстрыми для решения текущей задачи, многие исследователи могут получить доступ к суперкомпьютерам, способным численными методами решать дифференциальные уравнения высоких порядков, которыми описывается большинство промышленных процессов.
       Aналитическое описание, однако, только привело нас к мысли о том, насколько сложен наш мир. С этой стороны мы пришли к выводу о том, что независимо от простоты системы, ее невозможно смоделировать полностью, до мельчайших подробностей. Поэтому мы выбираем подходящие приближения, которые дают решения в той или иной степени точные для данной задачи. Поскольку наши модели неполны, мы сталкиваемся с одним из выборов:

        1. Использовать приближенную модель и вводить вероятностные понятия, учитывающие возможные ошибки.

        2. Стремиться разрабатывать все более и более сложные модели в надежде, что будет найдена модель, способная полностью описать заданную систему и при этом разрешимая в настоящее время.

        Эта дилемма заставила нескольких ученых, в частности Zadeh’а, изучать процесс принятия решений, который происходит в наших выдающихся умах, когда мы имеем дело с неполной информацией. Этот подход в данном случае создает допущения для неточностей, вызванных неполными знаниями, и полностью охватывает неточность при формировании аналитических структур. Данный подход создает искусственное подобие интеллекта, который использует приближенные условия, или нечеткую логику, широко известную в настоящем времени. В результате, искусственный интеллект на основе нечеткой логики показал себя крайне полезным при описании логики работы широкого круга механизмов – от экономического моделирования и прогнозирования до биологических исследований и управления техническими средствами. В данной главе рассмотрены принципы искусственного интеллекта на основе нечеткой логики и ее применение относительно к электроприводу.

Принцип нечеткой логики.

        Нечеткая логика выросла из стремления соединить логику мышления человека, управляющего технологическим процессом, и его способность интуитивно принимать решения, и воплотить это в автоматической системе управления. Суть состоит в том, чтобы она могла  принимать решения основываясь на конечном числе изученных или установленных правил, а не на основании численных расчетов. Нечеткая логика представляет из себя структуру, основанную на наборе правил, позволяющих ей принимать конечные решения. Несмотря на это, до использования данного набора правил, необходимо представить входную информацию так, чтобы сохраняя исходный смысл, позволяла манипулировать собой. Нечеткая логика – совокупность правил, основанных на условных входных переменных состояния с соответствующим желаемому выходным параметром. Механизм должен выбирать, какой выходной параметр или их использовать, при этом каждое из правил может стать причиной выработки различных выходных воздействий.

        Нечеткую логику можно рассматривать как альтернативную форму отображения входов/выходов. Возьмем во внимание входной параметр, х, и исключительное условие входного параметра х представленное А1. В дополнение, соответствующий выход, y, может быть определен выражением С1. Таким образом, представление соотношения между входом х и выходом y с помощью нечеткой логики может быть описано следующим образом:

R₁:     IF    x is A_l    THEN y is C₁

R₂:     IF    x is A₂    THEN y is C₂

R_n:     IF     x is A_n    THEN y is C_n

        где х – входной параметр (переменная состояния), y – выходной параметр системы, А_i – различные нечеткие переменные, которые используются для определения входа х, а С_i – различные нечеткие переменные для определения выхода y.

Представление нечетких правил лингвистически обоснованно. Так, входной параметр х – лингвистическая переменная, соответствующая переменной состояния, взятой во внимание. Более того, элементы A_i – это нечеткие переменные, которые используются для описания входного параметра х. Соответственно, элементы С_i – нечеткие переменные, описывающие выходной параметр y. В системах нечеткой логики, определение «лингвистическая переменная» относится к любой переменной состояния, в которой заинтересован разработчик. Наиболее часто используемыми лингвистическими переменными являются – «Скорость», «Ошибка по скорости», «Положение», «Производная от ошибки положения». Нечеткую переменную наиболее полно можно описать как нечеткий лингвистический определитель. Таким образом, нечеткий определитель осуществляет классификацию лингвистических переменных.

НАЗАД В БИБЛИОТЕКУ