Коновал В.А. Системи керування з нечіткою логікою

RUS | ENG | | ДонНТУ > Портал магістрів ДонНТУ

Магістр ДонНТУ Коновал Володимир Анатольевіч

Коновал Володимир Анатолійович

Факультет обчислювальної техніки та інформатики
Спеціальність: Комп'ютерні системи та мережі

Тема випускної роботи:

Системи керування з нечіткою логікою

Науковий керівник: Ковальов Сергій Олександрович

Реферат по темі випускної роботи

Введення

Сьогодні терміни fuzzy set і fuzzy logic далеко не так відомі, як, наприклад, в середині вісімдесятих років. Тоді словосполучення "нечітка логіка" буквально не сходило зі сторінок різних видань - від маловідомих суто спеціалізованих до масових і таких науково-відомих, що термін "науковий" при згадуванні їх назв доводилося висловлювати соромно. Загалом було те, що жадібні на слова американці називають hype. Знову таки, цілком очевидно - зрозуміти hype можливо тільки після його закінчення, що і сталося з усім, що мало хоч яке б відношення до нечіткого терміну fuzzy. До середини 90 х багатообіцяючу технологію почали критикувати. Спочатку аналіз цитування в наукових працях виявив катастрофічний спад інтересу вчених-теоретиків. Потім відповіли практики - слово fuzzy немов ознаменувало самий "безперспективний" розділ в програмуванні. І ось, до початку нового тісячіліття, у багатьох з'явилося прогноз, що нечітка логіка - це щось колись дуже модне і сьогодні зовсім забуте. Як звичайно буває, насправді все і так, і водночас зовсім не так. Коли накладені на "нечітку логіку" як теорію та техніку рішення всіх проблем очікування не справдилися - точно так само, як не підтвердилися раніше і не підтвердяться у майбутньому всі аналогічні очікування від "найсучасніших ліків від усіх захворювань. Але і теорія, і практика від цього ні в якому разі зовсім не постраждали. Швидше за все навіть навпаки. З одного боку, для нечіткої логіки знайшлися настільки чітко окреслені галузі використання, що стало можливим поява потужних інструментальних моделей, дозволяючи заховати багато нетривіальних складних математичних операцій за зручними інтерфейсами користувача і вираженими проблемно -орієнтованими графічними метафорами. З іншого боку, фундаментальні математичні операції нечіткої логіки настільки чітко визначені, що вони давно й успішно реалізовані "в залізі" (точніше, в системах команд) серійно випускаємих однокристальних мікроконтролерів.

Актуальність

В даний час більшої актуальності набуває використання експертних систем для вирішення об'ємних, тих, що важко формалiзуються завдань у різних предметних областях. Ці завдання характеризуються, як правило, відсутністю або складністю формальних алгоритмів рішення, неповнотою і нечіткістю вихідної інформації, нечіткістю досягненних цілей. Дані особливості призводять до необхідності використання в процесі вирішення даних завдань знань, отриманих від людини-експерта в предметній області, і розробки експертних систем, що здійснюють збір і управління цими знаннями, які приймають рішення про оптимальний спосіб досягнення цілей в умовах неповноти і нечіткості.
Знання людини-експерта про вирішення завдань в умовах неповноти, нечіткості вихідної інформації і досягнених цілей, також мають нечіткий характер. Для їх формалізації в даний час успішно застосовується апарат теорії нечітких множин і нечіткої логіки. Нечіткі поняття в даному випадку формалізуються у вигляді нечітких і лінгвістичних змінних, а нечіткість дій в процесі прийняття рішення - у вигляді нечітких алгоритмів. Експертні системи, здатні формалізувати нечітку інформацію та обробляти її в рамках нечітких алгоритмів, отримали назву нечітких експертних систем.
Велику актуальність в даний час має використання нечітких експертних систем для вирішення задач моделювання в галузі геології і розробки нафтових родовищ. Основною характерною рисою завдань, що вирішуються в даній предметній області, є невизначеність, нечіткість і неповнота знань про родовище. Знання, що використовуються фахівцем-геологом при вирішенні задач у даних предметних областях, часто інтуїтивні і суб'єктивні, що багато в чому пов'язано з тим, що геологи поки далекі від повного розуміння сукупності процесів, що відбуваються при розробці нафтових родовищ. З іншого боку, багато геологічних показників родовищ в принципі не можуть бути визначені чітко через свою природу. Наприклад, межа поклади - ідеальний об'єкт, вона не може бути визначена чітко за своєю природою, вона розмита, невизначена і нечітка.
Безліч основних цілей, що досягаються при розробці нафтових родовищ - вилучення запасів поклади з максимальним прибутком, з високою НАФТОВІДДАЧІ, з найменшими ресурсними і фінансовими витратами, з найменшими втратами екологічними - є розпливчатими, нечіткими, невизначеними. Вони недосяжні повністю і змінюються в часі.

Кількість кадрів: 4 Цикл повторення 0.5млс Синя лінія окреслює результат - безліч (нечітке І між безліччю 5 і 8)

Кількість кадрів: 4 Цикл повторення 0.5млс Синя лінія окреслює результат - безліч (нечітке АБО між безліччю 5 і 8)

Наукова новизна

Під дефазіфікаціей розуміється процедура перетворення нечітких величин, одержуваних у результаті нечіткого виводу, у чіткі. Ця процедура є необхідною в тих випадках, де потрібна інтерпретація нечітких висновків конкретними чіткими величинами, тобто коли на основі функції приналежності виникає необхідність визначити для кожної точки в вихідній множині Z числові значення.
В даний час відсутня систематична процедура вибору стратегії дефазіфікаціі. На практиці часто використовують два найбільш загальні методи: метод центру тяжіння (ЦТ - центроідній), метод максимуму (ММ).
З двох найбільш часто використовуваних стратегій дефазіфікацій, стратегія ММ дає кращі результати для перехідного режиму, а ЦТ - в усталеному режимі з меншою середньоквадратичною помилкою.
Сама ідея полягає в модифікації методів дефазіфікаціі, що призводить до збільшення швидкодії блоку дефазіфікаціі на структурній схемі, а це, в свою чергу призводить до зростання швидкодії в усьому об'єкті. А в наш час дуже популярне висловлювання - час - гроші ... і до того ж великі гірше. А якщо ще й віробнитсво дешевше ... так що тут великі перспективи і вагома наукова цінність ...

Висновок

У ході роботи було вивчено багато матеріалу щодо основ керуючих систем на основі нечіткої логіки.
Основна ідея, яка використовується в СНЛ, полягає у введенні «досвіду експерта» (людини-оператора особи, приймального (ЛПС)) в розробку схеми, керуючий деяким динамічним процесом. У наш час СНЛ поширені дуже широко і знаходять своє призначення в різних галузях науки і техніки. Це обумовлено тим, що керуючі системи з нечіткою логікою дають дуже вагомий виграш у часі щодо нині діючих мікроконтролерів. Наведемо приклад:
Існує одне сімейство мікроконтролерів, які стали на сьогоднішній день класикою серійно вироблюваних доступних машин нечіткої логіки. Природно, мова йде про знаменитого сімейство HC12 компанії Freescale (колишній напівпровідниковий підрозділ Motorola). У системі команд HC12 реалізовані такі унікальні конструкції, як, наприклад, MEM і WAV, по суті, є однокомандною реалізацією процедур фазіфікаціі і дефазіфікаціі. Крім того, HC12 підтримує і дві команди, які здійснюють проміжні етапи механізму нечітких висновків. Якщо додати до цього чотирьох суто спеціалізованим машинним командам майже десяток "fuzzy-орієнтованих" інструкцій, можна не дивуватися тому, що HC12 так любимо і шануємо виробниками систем, що вбудовуються в самих різних областях. Адже контролери цього сімейства на нечітких завданнях обганяють більш дорогі та універсальні 32 бітні чіпи не в декілька, а в десятки і сотні разів. Але все це можливо тільки за коректне використання і розробці елементів з fuzzy logic.

Література

1. Peter Bauer, Stephan Nouak, Roman Winkler "Fuzzy Logic" December 4, 1996
2. Круглов В.В. "Нечітка логіка й штучні нейронні мережі", 2002 - 382c
3. Вибрані статті Лофті Заде
Kosko B. Fuzzy systems as universal approximators // IEEE Transactions on Computers, vol. 43, No. 11, November 1994. - P. 1329-1333.
Леоленков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. - СПб., 2003.
Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы. - М., 2004.
Cordon O., Herrera F., A General study on genetic fuzzy systems // Genetic Algorithms in engineering and computer science, 1995. - P. 33-57.