Нечеткая логика и нейронные cети

151

2.5. Нормирование (масштабирование) входов и выхода нечеткой модели

В реальных системах значения входов xi и выхода у обычно имеют ограниченные пределы изменения (рис. 2.5.1).

Рис. 2.5.1. График изменения реальной величины х в ходе функционирования системы (а) и график величины xN после нормирования с использованием какого-либо метода (б)

Рис. 2.5.2. Нормирование входов и выходов модели (N — операция нормирования, xN — нормированная величина, DN — операция денормирования)

152

Нормирование величины, имеющей интервал изменения [xmin,xmax], заключается в приведении его путем подходящего масштабирования к нормированному интервалу [-1,1]. Также может использоваться интервал [0,1]. Принцип нормирования сигналов нечеткой модели показан на рис. 2.5.2.. Преимущество нормирование:

1. Для реальных систем, являющихся подобными на качественном уровне,

получаем сходные нормированные нечеткие модели, а при управлении подобными на качественном уровне процессами — сходные нормированные нечеткие регуляторы.

2. Приобретенный опыт проектирования моделей вывода для качественно подобных систем помогают разработчику быстро, создавать модели и регуляторы, которые затем требуют только настройки (при этом часто незначительной).

Рис.2.5.3. Нормирование величины х с использованием интервала [-1,1]

153

1. Метод нормирования с использованием интервала [-1,1] (Рис.2.5.3.).

Достоинство: использовании интервала [-1,1] целиком, Недостаток: нулевые значения величин х и xN не совпадают, а совпадение иногда важно.

2. Упрощенный метод нормирования. Величина х делится на некоторый постоянный коэффициент (рис. 2.5.4.). Достоинство: меньшие вычислительные затраты, нормированная и ненормированная величины имеют общую точку отсчета (нулевое значение). Недостаток: интервал [-1,1] используется не полностью (рис. 2.5.3.), При х = хm/n значение нормированной величины х отлично от -1. В Упрощенный метод нормирования используется для симметричных интервалов изменения сигналов, если |xmin| = |xmax|.

Рис.. 2.5.4. Упрощенное нормирование величины х с использованием интервала

[-1,1]

3. Метод нормирования с использованием интервала [0,1]. После вычисления с помощью нормированной нечеткой модели выходного значения y, также являющегося нормированным, необходимо выполнить его денормирование

(рис.2.5.5.).

154

Денормирование представляет собой обратную по отношению к нормированию операцию, и для ее выполнения должны быть известны максимальное (yтах) и

минимальное (ymin ) выходные значения моделируемой системы.

Рис. 2.5.5. Нормирование величины х с использованием интервала [0,1]

Формулы денормирования получается из формул нормирования.

1. Денормирование на интервале [-1,1]. Нормированное выходное значение yN

нормированной модели имеет симметричный интервал изменения [-1,1], в то

время как интервал [ymin^ymax] изменения денормированного выходного значения у часто является несимметричным. Поэтому, в противоположность

нормированию. возникает необходимость отображения симметричного

интервала. Преимущество метода денормирования, изображенного на рис.

2.5.6., состоит в полном использовании выходного диапазона модели, а

недостаток связан с несовпадением нулевых значений в шкалах у max и уmin.

2. Для выполнения упрощенного нормирования могут использоваться два метода, представленные на рис. 2.5.6 и 2.5.7. В случае денормирования с большим коэффициентом преобразования (рис. 2.5.6) при у = -1 на выходе нечеткой модели будет получено значение у =-уmax, лежащее за пределами интервала изменения [Уmin, у max] реальной системы, и тем самым, нечеткая модель будет вычислять несуществующие выходные значения. Такое

155

денормирование вводит в систему управления дополнительную нелинейность в виде ограничения (насыщения) сигнала.

Рис.2.5.6. Денормирование yN -> у из интервала yN: [-1,1] с полным использованием интервала у: [ymin, у max].

- упрощенное денормирование с меньшим коэффициентом преобразования

(рис. 2.5.7). Значение, выдаваемое нечеткой моделью при у = 1, отличается от максимального, выдаваемого реальной системой (представление этой системы нечеткой моделью не будет точным).

- упрощенное денормирование с симметричным интервалом изменения [уmin,ymax]> Т. е. если уmin = - у max . На рис. 2.5.7. показано денормирование из интервала у : [0, 1].

156

Рис.2.5.7.. Упрощенное денормирование из интервала у: [-1,1] с коэффициентом преобразования, равным MAX(|ymin и y max).

Если база правил нечеткой модели задана, то процесс настройки модели состоит в выборе подходящих значений для каждого отдельного нечеткого множества. При изменении этих значений в интервале [-1,1], изменяются коэффициенты передачи нечеткой модели, и вследствие ограниченности диапазона изменения указанным интервалом становится легче понять процесс настройки нечеткой модели и приобрести опыт в данной области. Выполнять нормирование модели во всех возможных случаях нет необходимости. Тем не менее, оно применяется во многих профессиональных системах нечеткого моделирования и управления.

157

Рис. 2.5.8. Упрощенное денормирование из интервала с коэффициентом преобразования, равным заданной переменной.

Рис. 2.5.9. Денормирование из интервала в интервал

158

2.6. Нечеткая модель Мамдани

Развитие нечеткой логики приводит к появлению нечетких моделей, целью создания которых является обеспечение большей точности и размерности, а

также упрощение их структуры. Необходимость разработки моделей вызвана разнообразием требующих моделирования реальных систем, различными видами информации об этих системах и разной степенью ее доступности.

Основное преимущество нечетких моделей, по сравнению с традиционными аналитическими моделями, связано с возможностью использования для их разработки значительно меньших объемов информации о системе, при этом информация может носить приближенный, нечеткий характер. Важнейшим и наиболее часто используемым типом нечеткой модели является модель Мамдани.

Лингвистическая нечеткая модель, воспроизводящая человеческий способ мышления, предложена в первых работах Л.Заде. К нечеткому управлению динамическими объектами лингвистическую модель применил Мамдани

(Mamdani 1974,1977), представивший также способ построения модели человека-оператора, управляющего объектом. Предложенный Мамдани метод моделирования оказался простым и доступным, и поэтому используется чаще всего, хотя разработаны и другие типы моделей. В методе Мамдани моделируемая система рассматривается как черный ящик, характеризующийся недостаточностью информации о происходящих внутри него физических явлениях

В модели Мамдани, выполняющей такое отображение входов (вектор X) в

выход Y, необходимо обеспечить точную аппроксимацию реальной системы.

Указанное отображение предполагает существование некоторой геометрической поверхности (поверхности отображения) в пространстве,

задаваемом декартовым произведением X *У.

160

Используемые в правилах функции принадлежности показаны на рис. 2.6.1, а.

Каждое правило определяет особенность поведения системы, геометрически соответствующую точке пространства X*Y . Точки модели располагаются на характеристике реальной системы (рис.2.6.1.) и являются точками ее пересечения с характеристикой модели. В частности, правило R1, имеющее вид ЕСЛИ (x примерно 1) ТО (y примерно 2),

задает точку R1, являющейся существенной одновременно для системы и ее модели.

Точки нечеткой модели могут не принадлежать характеристике (поверхности)

реальной системы, но другое расположение этих точек может обеспечить более высокую точность модели. В данной ситуации параметры функций принадлежности изменяются (что в свою очередь приводит к новым нечетким множествам А*2, В*1, В*2), и таким образом, правила будут иметь следующий вид

(2.6)

Правила R*1 и R*2 в (2.6) “не сообщают правду” о системе, поскольку задаваемые ими точки не принадлежат ее характеристике. Вместе с тем, средняя точность здесь будет выше, чем в случае модели, изображенной на рис. 2.6.1, а.

Вид характеристики нечеткой модели на участках между «существенными» точками, для задания каждой из которых используется отдельное правило,

зависит от используемого аппарата нечеткой логики (т. е. методов выполнения фаззификации, дефаззификации и т. д.). Если ввести другую функцию принадлежности множества А2, то вид характеристики модели изменится (рис. 2.6.2,6). Как показано на рис. 2.6.2, введение трапециевидной функции принадлежности множества А2 приводит к изменению типа интерполяции,

выполняемой моделью на участках между ее «существенными» точками