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.