Реферат "Нечеткая логика в системах управления"
Московская Государственная Академия Приборостроения и Информатики
РЕФЕРАТ
по теория систем и системного анализа
«Нечеткая логика в системах управления»
Выполнил: Пяров Тимур Р
ЭФ2, 2 курс, 35.14
2002
Москва
Оглавление
Нечеткая логика в системах управления 3
Немного теории 3
Фаззификация (переход к нечеткости) 5
Лингвистические переменные 6
Функции принадлежности 6
Разработка нечетких правил 7
Дефаззификация (устранение нечеткости) 8
Метод центра максимума (СоМ) 9
Метод наибольшего значения (МоМ) 9
Метод центроида (СоА) 9
Описание системы 10
Off-line-оптимизация 11
On-line-оптимизация 11
Реализация 11
Литература 13
Нечеткая логика в системах управления
В последнее время нечеткая технология завоевывает все больше сторонников
среди разработчиков систем управления. Взяв старт в 1965 году из работ
профессора Лотфи Заде [1], за прошедшее время нечеткая логика прошла путь
от почти антинаучной теории, практически отвергнутой в Европе и США, до
банальной ситуации конца девяностых годов, когда в Японии в широком
ассортименте появились «нечеткие» бритвы, пылесосы, фотокамеры [4, 10]. Сам
термин «fuzzy» так прочно вошел в жизнь, что на многих языках он даже не
переводится. В России в качестве примера можно вспомнить рекламу стиральных
машин и микроволновых печей фирмы Samsung, обладающих искусственным
интеллектом на основе нечеткой логики.
Тем не менее, столь масштабный скачок в развитии нечетких систем управления
не случаен. Простота и дешевизна их разработки заставляет проектировщиков
все чаще прибегать к этой технологии. Бурный рост рынка нечетких систем
показан на рис. 1.
После поистине взрывного старта прикладных нечетких систем в Японии [2, 3,
5, 6] многие разработчики США и Европы наконец-то обратили внимание на эту
технологию. Но время было упущено, и мировым лидером в области нечетких
систем стала Страна восходящего солнца [7, 8], где к концу 1980-х годов был
налажен выпуск специализированных нечетких контроллеров, выполненных по
технологии СБИС [9]. В такой ситуации Intel нашла поистине гениальное
решение. Имея большое количество разнообразных контроллеров от MCS-51 до
MCS-96, которые на протяжении многих лет успешно использовались во многих
приложениях, корпорация решила создать средство разработки приложений на
базе этих контроллеров, но с использованием технологии нечеткости. Это
позволило избежать значительных затрат на конструирование собственных
нечетких контроллеров, а система от Intel, получившая название fuzzy TECH,
завоевала огромную популярность не только в США и Европе, но и прорвалась
на японский рынок.
Немного теории
Нечеткая логика основана на использовании таких оборотов естественного
языка, как «далеко», «близко», «холодно», «горячо». Диапазон ее применения
очень широк - от бытовых приборов до управления сложными промышленными
процессами. Многие современные задачи управления просто не могут быть
решены классическими методами из-за очень большой сложности математических
моделей, их описывающих. Вместе с тем, чтобы использовать теорию нечеткости
на цифровых компьютерах, необходимы математические преобразования,
позволяющие перейти от лингвистических переменных к их числовым аналогам в
ЭВМ.
[pic]
На рис. 2 показаны области наиболее эффективного применения современных
технологий управления. Как видно, классические методы управления хорошо
работают при полностью детерминированном объекте управления и
детерминированной среде, а для систем с неполной информацией и высокой
сложностью объекта управления оптимальными являются нечеткие методы
управления. (В правом верхнем углу рисунка приведена еще одна современная
технология управления - с применением искусственных нейронных сетей, но мы
не станем столь глубоко вдаваться в достижения ученых.)
Вернемся к теории и кратко рассмотрим такие понятия, как «нечеткие
правила», «нечеткий вывод» да и сам термин «нечеткое управление».
Классическая логика развивается с древнейших времен. Ее основоположником
считается Аристотель. Логика известна нам как строгая и
