4.Процедури фазификації та дефазифкації в системах керування на основі нечіткої логіки.

Фазификация.

Первый блок внутри статического преобразователя (контроллера) осуществляет фаззификацию, т.е. преобразует каждое значение входного сигнала (физическую переменную)  в степень принадлежности посредством просмотра одной или нескольких функций принадлежности, другими словами, преобразует количественную информацию в качественную. Блок фаззификации таким образом устанавливает соответствие входного сигнала предпосылкам базовых правил с целью определить насколько хорошо предпосылки каждого правила соответствуют данному конкретному значению входного сигнала. В результате фаззификации определяются степени принадлежности для каждого лингвистического терма применительно  к этому  конкретному значению входа.

Дефазификация

Результирующее нечеткое множество выхода, определяемое функцией принадлежности должно быть преобразовано в четкое число (другими словами, качественная информация должна быть преобразована в количественную), которое может быть использовано как значение управляющего сигнала. Такая операция называется дефаззификацией .Таким образом, результирующее нечеткое множество выхода «дефаззифицируется» в четкий управляющий сигнал.  Существуют несколько методов дефаззификации:

Центр тяжести (COG). В этом методе четкий выходной сигнал есть абсцисса центра тяжести функции принадлежности результирующего нечеткого множества выхода.

Биссектриса площади (BOA).

Метод среднего максимума (MOM). Интуитивный подход ? выбрать управление, которое соответствует максимальному значению степени принадлежности выхода, т.е. выбрать наиболее правдоподобное  управление.

Метод левого максимального значения (LM) и метод максимального правого значения (RM). Выбрать управление, соответствующее крайнему левому максимуму (LM)  или крайнему правому (RM) максимуму функции принадлежности выходной переменной. При этом дефаззификатор  должен выбрать одно из этих направлений, но ни в коем случае не направление между ними.

5.Двошарова нейронна мережа.

6.Комп’ютерні cистеми управління на основі засобів нечіткої логіки.

Нечеткие множества в системах управленияНаиболее важным применением теории нечетких множеств являются контроллеры нечеткой логики. Их функционирование несколько отличается от работы обычных контроллеров; для описания системы вместо дифференционных уравнений используются знания экспертов. Эти знания могут быть выражены с помощью лингвистических переменных, которые описаны нечеткими множествами.

Общая структура нечеткого микроконтроллераОбщая структура микроконтроллера, использующего нечеткую логику, показана на рис.1. Она содержит:

• блок фаззификации;

• базу знаний;

• блок решений;

• блок дефаззификации.

Блок фаззификации преобразует четкие величины, измеренные на выходе объекта управления, в нечеткие величины, которые описаны лингвистическими переменными в базе знаний.

Блок решений использует нечеткие условные ( if - then ) правила, заложенные в базу знаний, для преобразования нечетких входных данных в необходимые управляющие влияния, которые также носят нечеткий характер.

Блок дефаззификации превращает нечеткие данные с выхода блока решений в четкую величину, которая используется для управления объектом.

Рис. 1. Общая структура нечеткого микроконтроллера

В качестве примера известных микроконтроллеров, использующих нечеткую логику можно назвать 68HC11, 68HC12 фирмы Motorola, MCS-96 фирмы Intel, а также некоторые другие.

Все системы с нечеткой логикой функционируют по одному принципу: показания измерительных приборов: фаззифицируются (превращаются в нечеткий формат),обрабатываются, дефаззифицируются и в виде обычных сигналов подаются на исполнительные устройства.

В последнее десятилетие в области автоматического управления различными техническими устройствами и, а частности, в изделиях бытовой техники получили развитие системы, основанные на так называемой «нечеткой логике» (Fuzzy Logic).

В отличие от традиционной математики, требующей на каждом шаге моделирования точных и однозначных формулировок закономерностей, нечеткая логика предлагает иной уровень подход, при котором постулируется лишь минимальный набор закономерностей.

Нечеткие числа, получаемые в результате «не вполне точных измерений», во многом аналогичны распределениям теории вероятностей. В пределе, при возрастании точности, нечеткая логика приходит к стандартной, Булевой. По сравнению с вероятностным методом, нечеткий метод позволяет резко сократить объем производимых вычислений, что, в свою очередь, приводит к увеличений быстродействия нечетких систем.