Лекция: Интеллектуальная система управления с нечетким регулятором
Регуляторы, построенные на базе нечеткой логики, в ряде случаев способны обеспечить более высокие показатели качества переходных процессов по сравнению с классическими регуляторами. Кроме того, используя методы синтеза нечетких алгоритмов управления, можно выполнить оптимизацию сложных контуров регулирования без проведения всесторонних математических исследований.
Применение нечетной логики используется в ПИД-регуляторах.
Под нечетким управлением (Fuzzy Control) в данном, случае понимается стратегия управления, основанная на эмпирически приобретенных знаниях относительно функционирования объекта (процесса), представленных в лингвистической форме в виде некоторой совокупности правил.
Для того, чтобы можно было применять простые правила, данные, передаваемые в блок регулирования на основе нечеткой логики, должны быть преобразованы. Для этого предлагается следующие:
Входные и выходные преобразовываются в лингвистические переменные. Каждая лингвистическая переменная характеризуется набором термов. Например лингвистическая переменная температура может иметь следующие термы «холодно», «нормально», «горячо». Лингвистическая переменная уровень может иметь следующие термы: «низкий», «нормальный», «высокий». Лингвистическая переменная задвижка может иметь следующие термы «открывать быстро», «открывать медленно», «не трогать», «закрывать медленно», «закрывать быстро». Каждый терм описывается своей функции принадлежности µi(x), которая может принимать значения от 0 до 1. Получив значение входной переменной x в блоки нечетко логики вычисляется значения µi(x) каждого терма. Это процедура называется медицинским термином Фазификация.
Результатом применения правила являются величина, называемая степенью истинности, а попросту число от 0 до 1.
Таким образом работа блока управления на базе нечеткой логики может быть разбита на следующие этапы:
1. Фазификация входных переменных.
2. Активизация заключений правил нечеткой логики.
3. Аккумуляция заключений для каждой лингвистической переменной.
4. Дефазификация выходных переменных.