CC BY
9informational report green book CCSDS 350.4-G-1, November 2007. Vol. 51 Issue 1. URL: http://ccsds.cosmos.ru/default.aspx/ (date of access: 28.03.2017).
4. The Consultative Committee for Space Data Systems. [Electronic resource]: Report Concerning Space Data System Standards «Encryption algorithm trade survey» informational report green book CCSDS 350.2-G-1. March 2008. Vol. 16 Issue 1. URL: http://ccsds.cosmos.ru/default.aspx/ (date of access: 28.03.2017).
5. The Consultative Committee for Space Data Systems. [Electronic resource]: Report Concerning Space Data System Standards «Authentication/ integrity algorithm issues survey» informational report green book CCSDS 350.3-G-1. March 2008. Vol. 17 Issue 1. URL: http://ccsds.cosmos.ru/default.aspx/ (date of access: 28.03.2017).
НЕКОТОРЫЕ ОСОБЕННОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ МЕТОДОВ НЕЧЁТКОЙ ЛОГИКИ ДЛЯ АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОЦЕССОВ
Рамозанов Р.Г.
Рамозанов Руслан Галильевич - студент магистратуры,
кафедра автоматики и управления, Институт информационных технологий и коммуникаций Астраханский государственный технологический университет, г. Астрахань
Аннотация: нечёткое регулирование - логическая система, основанная на нечёткой логике, которая более «близка по духу» к человеческому мышлению и естественным языкам, чем традиционные четкие системы. Переменные нечеткой логики принимают любые значения в интервале [0,1] (правда-ложь, да-нет). Данный раздел современной математики позволяет перевести и формализовать в цифровой вид интуитивные знания и опыт. Нечеткое регулирование анализирует аналоговые данные в терминах логических переменных с помощью лингвистических правил. Эти правила базируются на опыте и знаниях инженера-конструктора или оператора установки. Ключевые слова: нечёткая логика, регулирование, автоматизация, печь.
Несмотря на то, что нейронные сети и другие, в том числе и традиционные, методы регулирования широко распространены при автоматизации технологических процессов, нечеткое регулирование также широко используется. Главное преимущество нечеткого регулирования заключается в том, что мы можем описывать нечеткие понятия и знания, оперируя ими, и получать нечеткие выводы.
Нечеткое регулирование является нелинейным, потому что не имеет простого уравнения, как, к примеру, ПИД-управление, и применяется там, где применение классических регуляторов не является возможным, к примеру, при управлении слабо формализуемыми процессами [1, с. 231]. Нечеткое регулирование нашло своё место в потребительских продуктах: фото-, видеокамерах (Samsung, Nikon, Leica), стиральных и посудомоечных машинах (Lg, Samsung, Hitachi), автоматических коробках передач в автомобилях и т.д.
Контроллеры и регуляторы, основанные на нечетком регулировании, выпускаются германской фирмой SchneiderModicon, японской фирмой Yamatake-Honeywell и др., используются на промышленных предприятиях — везде, где трудно формально описать производственные процессы [2, с. 150].
Перед проектированием системы необходимо определить базу нечетких правил. Далее приведены переменные, учтенные при составлении базы нечетких правил.
1) лингвистические переменные температуры печи: небольшая, средняя, большая;
2) лингвистические переменные давления в рабочем пространстве печи: малое, среднее, большое;
3) лингвистические переменные расхода топлива: очень малый, малый, средний, большой, очень большой.
Далее приведены нечеткие правила:
Правило 1: ЕСЛИ температура = небольшая И давление = малое, ТОГДА расход топлива = очень большой;
Правило 2: ЕСЛИ температура = небольшая И давление = среднее, ТОГДА расход топлива = большой;
Правило 3: ЕСЛИ температура = средняя И давление = небольшое, ТОГДА расход топлива = большой;
Правило 4: ЕСЛИ температура = средняя И давление = среднее, ТОГДА расход топлива = средний;
Правило 5: ЕСЛИ температура = средняя И давление = большое, расход топлива = малый;
Правило 6: ЕСЛИ температура = большое И давление = средняя, ТОГДА расход топлива = малый;
Правило 7: ЕСЛИ температура = большая И давление = малое, ТОГДА расход топлива = очень малый.
Далее следует выбрать форму нечетких множеств и определить диапазон допустимых значений. К примеру, допустимые значения для переменной «Температура» находятся в диапазоне [0, 120] градусов. Для обеих входных лингвистических переменных была выбрана трапециевидная форма нечетких множеств. При проектировании был использован пакет расширения Fuzzy Logic Toolbox для ПО MATLAB. Ниже приведены графики функции принадлежности для входных и выходной лингвистических переменных.
Рис. 1. Функции принадлежности лингвистической переменной «Температура»
о
0 £■
ф ц
со
1 ^
о. с
л
ф 0.2
с
ф
1-
О 0
0.4
Небольи юе Среднее Большое
Давление
Рис. 2. Функции принадлежности лингвистической переменной «Давление»
В инженерных системах нечёткая логика обеспечивает удобный интерфейс для разработки, помогая инженерам сфокусироваться на функциональных задачах, а не на математике.
о
0
|о, ф
С
о.<
СО
1 ^
О. о.< С
л
X
ф 0.:
С Ф I-
О 1
Очень малый Малый -9- Средний Большой Очень большой
0 0.5 1 1 5 — 2 2.5 3 3.5 Расход топлива 4.5
Рис. 3. Функции принадлежности лингвистической переменной «Расход топлива»
Нечёткие системы регулирования имеют хорошие перспективы в потребительских, промышленных и коммерческих системах. Термин «нечёткий» обозначает возможность работы с неточными или неопределенными входными параметрами. Вместо использования сложных математических уравнений нечёткая логика использует лингвистические определения (термы) для связи между входными и выходными параметрами.
Список литературы
1. Алтунин А.Е., Семухин М.В. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях: Монография. Т.: Издательство Тюменского государственного университета, 2000. 352 с.
2. Круглов В.В., Дли М.И. Интеллектуальные информационные системы: компьютерная поддержка систем нечеткой логики и нечеткого вывода. М.: Издательство Физико-математической литературы, 2002. 252 с.
3. Леоненков А. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTech. СПб.: БХВ-Петербург, 2003. 736 с.: ил.
