Наведено варіант структури адаптивного нечіткого регулятора, в якому пошук керуючого рішення здійснюється на основі аналізу експертних знань про поведінку об'єкта управління і застосуванні моделей нечіткого логічного висновку. Виконано аналіз варіантів самоорганізації в нечіткому регуляторі. Рішення задач управління здійснюється із застосуванням експертних знань. застосування нечіткого регулятора може бути розглянуто в задачах управління тепловим агрегатом, який змінює свої характеристики в часі і його не можна розглядати як стаціонарний об'єкт.

Анотація наукової статті з комп'ютерних та інформаційних наук, автор наукової роботи - Айбазова Аминат Абдуллаховна


ADAPTING IN PRODUCTION MODELS OF THE INDISTINCT INFERENCE

The variant of structure of an adaptive indistinct regulator in which search of the operating decision is carried out on the basis of the analysis of expert knowledge of behaviour of object of management and application of models of an indistinct logic conclusion is resulted. The analysis of variants of self-organising in an indistinct regulator is made. The decision of problems of management is carried out with application of expert knowledge. Application of an indistinct regulator can be considered in management problems the thermal unit which changes the characteristics in time and it can not be considered as stationary object.


Область наук:
  • Комп'ютер та інформатика
  • Рік видавництва: 2011
    Журнал: Известия Південного федерального університету. Технічні науки

    Наукова стаття на тему 'Адаптація в продукційних моделях нечіткого логічного висновку'

    Текст наукової роботи на тему «Адаптація в продукційних моделях нечіткого логічного висновку»

    ?519.7

    А.А.. Айбазова

    АДАПТАЦІЯ В продукційних МОДЕЛЕЙ НЕЧІТКОГО ЛОГІЧНОГО ВИВЕДЕННЯ

    Наведено варіант структури адаптивного нечіткого регулятора, в якому пошук керуючого рішення здійснюється на основі аналізу експертних знань про поведінку об'єкта управління і застосуванні моделей нечіткого логічного висновку. Виконано аналіз варіантів самоорганізації в нечіткому регуляторі. Рішення задач управління здійснюється із застосуванням експертних знань. Застосування нечіткого регулятора може бути розглянуто в задачах управління тепловим агрегатом, який змінює свої характеристики в часі і його не можна розглядати як стаціонарний об'єкт.

    ; ; .

    A.A. Ayibazova ADAPTING IN PRODUCTION MODELS OF THE INDISTINCT INFERENCE

    The variant of structure of an adaptive indistinct regulator in which search of the operating decision is carried out on the basis of the analysis of expert knowledge of behaviour of object of management and application of models of an indistinct logic conclusion is resulted. The analysis of variants of self-organising in an indistinct regulator is made. The decision of problems of management is carried out with application of expert knowledge. Application of an indistinct regulator can be considered in management problems the thermal unit which changes the characteristics in time and it can not be considered as stationary object.

    Automatic optimization; indistinct regulator; indistinct logic conclusion.

    Згідно роботі [1], «адаптивна система - це така система, що управляє, яка в ході управління будь-яким об'єктом класу за кінцеве час досягає мета». Для адаптивних учнів систем управління з'явилося поняття навченості і цілі управління, а система управління пристосовується до властивостей конкретного об'єкта, «про яку наперед відомо всього лише, до якого класу

    ».

    В теорії адаптивних систем управління виконані досить глибокі дослідження для синтезу різного виду пошукових (систем автоматичної оптимізації) САО, проте практичне застосування теоретичних результатів обмежується як складністю синтезу реальних САО, так і ступенем апріорної і апостеріорної невизначеності в задачах адаптації, ідентифікації та оптимізації.

    Управління в САО направлено на зміну вектора вхідних координат об'єкту управління (ОУ) з метою досягнення екстремуму. З теорії ігор в силу істотному ступені невизначеності щодо ОУ узятий термін «управ», «».

    Для подання неповної або неточної інформації, з можливістю уточнення в процесі функціонування, і для прийняття рішень в САО можуть бути використані нечітко-імовірнісні моделі, засновані на нечітких і лінгвістичних оцінках параметрів. У даних моделях також застосовуються ме-.

    ,

    багатьох випадках відбувається в умовах невизначеності, пов'язаної з відсутністю попередньо одержуваних статистичних даних про поведінку, а також відсутністю апріорних відомостей про математичну модель ОУ. Для вирішення оптимізаційних задач САО розробляються моделі прийняття рішень, що робить

    1GG

    можливим синтез інтелектуальних САО [2, 3]. Однак в процесі управління структура і поведінка ОУ можуть зазнавати істотних змін, тому логічний висновок на основі вихідної експертної інформації формуватиме управлінські рішення, які не відповідають реальним ситуаціям функціонування ОУ. У зв'язку з цим необхідно здійснювати адаптацію (корекцію) вихідних знань експертів в процесі функціонування САО. Розглянемо варіанти адаптації в продукційних моделях нечіткого логічного висновку.

    В основі інтелектуальних систем знаходиться база знань експертів, яка конструюється із застосуванням певних методів представлення та пошуку знань [4]. Реалізація інтелектуальних систем для задач управління об'єктами здійснюється у вигляді нечітких контролерів, які називаються ще нечіткими регуляторами. Таким чином, основним завданням при побудові нечітких регуляторів є конструювання бази знань. Рішення завдання конструювання бази знань залежить від особливостей поведінки ОУ, який може міняти в часі, -нять свою структуру. Умови застосування нечіткого регулятора і поведінку об'єкта визначають способи конструювання бази знань.

    Відомо [5], що класифікувати нечіткі регулятори можна по способам заповнення бази знань наступним чином:

    | Спосіб аналізу дослідних даних передбачає заповнення бази знань нечіткого регулятора експертом в процесі управління ОУ;

    | Спосіб складання апріорно их правил полягає в тому, що експертами формулюються продукційні правила вибору управлінь для кожної

    ;

    | Спосіб самоорганізації бази знань полягає в тому, що для нечіткого регулятора повідомляється деяка вихідна інформація про керований об'єкт і методі пошуку рішень, а потім нечіткий регулятор здійснює управління і набирає знання на основі реакції об'єкта на ці

    .

    ,

    , -

    кого логічного висновку і синтезуючи нечіткі регулятори, які відносяться до групи (,) .

    ,

    розглядати як стаціонарний об'єкт. Зміна його характеристик має відстежуватися нечітким регулятором в часі і враховуватися у виборі управ.

    знань про управління, адекватних реальних ситуацій в просторі станів .

    регулятора (адаптивної навченою системи) показаний на рис. 1.

    У наведеній структурі в загальному вигляді враховано завдання вихідних даних експертів, можливість вимірювання (оцінки) поточних даних про параметри ОУ , .

    Самоорганізуючийся нечіткий регулятор подає на вхід ОУ в встановлені такти часу, сигнали управління (управлінський вплив) і ,, що виробляються блоком вибору керуючих рішень. Стан ОУ в такті часу, визначено сигналом х ,, а сигналом у, визначено вихідний параметр ОУ. У загальному випадку величини і ,, х ,, і у, можуть розглядатися як векторні. Еволюція ОУ в часі описується наступними рівняннями:

    ХГ = дАХг-1, ХГ-2, ..., Хо, голок, голок-1, -; і;], (1)

    у = уАХг, ХГ-1, -; Х0, голок, Щ-1, ..., и1 \, (2)

    де р - функція переходів; у - функція виходів. Функції переходів (р і ^ виходів є моделлю ОУ.

    Мал. 1. Структура самоорганізованого нечіткого регулятора

    Вид функцій (1) і (2) невідомий, тому що самоорганізується і нечіткий регулятор орієнтується на вимірювання виходу і стану ОУ в такти часу р Вихідний сигнал уг і стан ХГ оцінюються самоорганизующимся нечітким регулятором. Результатом оцінки є сигнал реакції ІГ на дію иг-1, вчинене в такті часу г-1.

    Для оцінки вихідних параметрів ОУ (поведінки об'єкта) приймається деякий критерій До Критерій є спочатку деяку гіпотезу Н0, формально представляє собою модель оцінки поведінки ОУ, яка висувається проти альтернативи Н1.

    Критеріїв оцінки ефективності функціонування ОУ в загальному випадку може бути як завгодно багато і експертами визначається безліч ^ [], і = 1, 2, 3, ... критеріїв. Формалізувати задачу вибору критерію оцінки ефективності функціонування ОУ можна наступним чином.

    Визначимо набір множин для завдання безлічі критеріїв ефективності функціонування

    <Х, К, Ьу, Й, Я, М, А>, (3)

    де X - вектор конструктивних параметрів ОУ; К - безліч моделей критеріїв

    ,

    ОУ; Ьу - лінгвістична змінна «ступінь достовірності», вербально визна-

    ділячи ступінь достовірності значень елементів вектора X; М - семантичне правило освіти терм-множин ЛП Ьу; З - безліч цілей ОУ; А = (С, К1) - відповідність між цілями ОУ і критеріями, необхідними для оцінки досягнення цих цілей; Я - безліч синтаксичних правил, що породжують інтегральні показники функціонування ОУ.

    Експертами визначається база знань ВГ, в якій задана і описана деяка допустима сукупність критеріїв оцінки ефективності функциониро-.

    Виходячи з прийнятих правил ГХ, здійснюється оцінка ь + 1 результату управління щ. Вибір управління і, - прийняття рішення про сигнал управління з деякого безлічі і, який в такті часу г подається від блоку вибору керуючих рішень на вхід ОУ з урахуванням реакції 1г на попереднє управління, відомостей про передісторії ВХ ОУ, а також відповідно до деяких, апріорно заданими експертами, а потім коректованими правилами вибору .

    Експертами визначаються база даних ВР, в якій визначені і зберігаються дані для правил вибору управління, база знань ВЯ, в якій описані правила вибору дій, база правил корекції знань Г2.

    і,

    знань - оператором I, а вибір управління визначимо оператором /. Алгоритм послідовних функціональних перетворень в самоорганізується нечіткому регуляторі представляється в такий спосіб. До початкового такту г0

    ВР, -

    лений ВГ, правил ГХ, знань ВЯ0 (індекс 0 означає початкову базу знань), база правил корекції Г2 і види операторів і, I і /. Котра управляє вплив і0 формується блоком вибору в керуючих рішень оператором /:

    У такті часу г1 будуть визначені параметри об'єкта х1 і у1. Реакція об'єкта г1 визначиться за правилом

    Результат реакції об'єкта і1 на дію И0 визначить зміни в базі знань БЯ відповідно до правила

    , -

    горітм послідовних функціональних перетворень відображає в часі формування сигналу управління, реакції ОУ і «роботу» знань так, як це. 2.

    Ио =] [БР, БЯ (0)].

    (4)

    г = і [БХ (1), ГС, БП

    (5)

    БЯ] = 1 FZ].

    (6)

    Ио =] [БР, FZ2 (0)] ^ в1, х1 ^ БХ (1) ^ ^ = ЩБХ (1), FZ1] ^

    у2, х2 ^ БХ (2) ^ х2 = U [БX (2), FZ1] ^ БЯ (2) = I [x2, FZ] ^

    Розглянемо особливості побудови баз знань.

    Структуризація знань визначається завданнями пошуку необхідної інформації. Результатом змістовного опису ОУ є пропозиції по організації і проектування бази знань, а також концептуальна теоретікомножественная модель взаємодії «об'єкт управління - самоорганізується нечіткий регулятор». Різновиди знань в контексті досліджуваного ОУ визначаються, виходячи з характеру вирішуваних завдань, характеру динаміки ОУ, аналізу визначеності вихідних даних і знань про функціонування об'єкта і ме-.

    знання експертів і технологічні знання, а також визначити можливість по.

    Корекція бази знань дозволяє вносити зміни в правила вибору керуючих рішень відповідно до реакціями ОУ на вчинені дії. Варіант автоматного побудови сукупності правил вибору дій і їх корекція за принципами навченості [1 \ дозволяє зробити можливим рішення задачі адаптивного управління апріорно невизначеною САО.

    Мова ситуаційного управління дозволяє описати так простір управління, що кожному елементу нечіткої еталонної ситуації зіставляється певний набір правил вибору керуючих рішень (або одне правило вибо). , Знань і принципів навченості дозволяє говорити про можливості бути реалізованим даної концептуальної моделі у вигляді експертних систем з елементами навченості в, (-) -.

    Аналізуючи можливості отримання і корекції нових знань, виділимо три незалежних варіанти самоорганізації баз знань, показаних на рис. 3.

    Генерація нових знань

    Корекція правил вибору керуючих рішень

    Корекція функцій приналежності і числа II I

    лінгвістичних і нечітких змінних

    III

    Мал. 3. Варіанти самоорганізації баз знань

    Перший варіант самоорганізації передбачає, що експерти визначають вихідні дані у вигляді лінгвістичних змінних, нечітких змінних, -, -лежності нечітких змінних. Визначають правила виведення управлінь. У процесі управління об'єктом в адаптивному навчають нечіткому регуляторі на основі аналізу сигналів реакції об'єкта на управління відбувається корекція функцій приналежності нечітких змінних.

    Другий варіант самоорганізації передбачає, що експерти визначають вихідні дані і правила виведення керуючих рішень відповідно до деякими стандартними висновками (modus ponens, modus tollens, modus tollendo tollens, правило силогізму, правило контропозіціі). Ухвалення рішення здійснюється на основі аналізу ситуації, що нечіткої ситуації і встановлення для цієї ситуації конкретного дії. Суть навчання полягає в тому, що кожному правилу встановлюється у відповідність безліч дій. Кожна дія має ступінь перевагу вибору. В процесі функціонування, аналізуючи реакції об'єкта на управління, здійснюється корекція ступенів перед.

    Третій варіант самоорганізації передбачає, що експерти визначають вихідні дані, а також правила генерації нових знань з наявних. Передбачаються формальні процедури докази і виведення логічних наслідків для знову сформульованих правил.

    Навчання нечіткого регулятора може поєднувати в собі прийоми одночасно .

    бути розроблені різні методи.

    БІБЛІОГРАФІЧНИЙ СПИСОК

    1. Сраговіч ОТ. Теорія адаптивних систем. - М .: Наука, 1976. - 320 с.

    2. Алієв РА., Мамедова ГА. Нечітка оптимізація управління процесом поступово-противоточного католицького крекінгу // Изв. вузів СРСР. Нафта і газ. - 1990. - № 3. - С. 71-75.

    3. . ., . ., . .

    вихідної інформації. - М .: Вища школа, 1991. - 240 с.

    4. Finaev V.I., Glod O.D. Conceptual Model of an Adaptive Trained Control System by Beforehand Uncertain Situational Objects. Third European Congress on Intelligent Techniques and Soft Computing. Aachen, Germany, 1995.

    5. Mandani E.H. A fuzzy rule-based method of controlling dynamic processes. Queen Mary College, London, 1981.

    Статтю рекомендував до опублікування д.т.н., професор А.В. Боженюк. Айбазова Аминат Абдуллаховна

    Карачаєво-Черкеська державна технологічна академія.

    E-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її..

    357100, м Черкеськ, вул. Ставропольська, 36.

    Тел .: 8782202387.

    Ayibazova Aminat Abdullakhovna

    Karachai-Cherkess State Thechnological Academy.

    E-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її..

    36, Stavropolskaya Street, Cherkessk, 357100, Russia.

    Phone: +7782202387.


    Ключові слова: АВТОМАТИЧЕСКАЯ ОПТИМІЗАЦІЯ / нечіткого регулятора / Нечіткого логічного висновку / AUTOMATIC OPTIMIZATION / INDISTINCT REGULATOR / INDISTINCT LOGIC CONCLUSION

    Завантажити оригінал статті:

    Завантажити