Читать контрольная по информатике, вычислительной технике, телекоммуникациям: "Сравнение нечёткого регулятора и пропорционально-интегрального регулятора" Страница 1

(Назад) (Cкачать работу)

МИНОБРНАУКИ

ФГБОУВПО «Тульский государственный университет»

Кафедра Информационной Безопасности «Сравнение нечёткого регулятора и пропорционально-интегрального регулятора»

Контрольно-курсовая работа по курсу

«Современная теория управления» Выполнил: ст. гр. 240191/09

Уваров С.Г.

Проверил: д. т. н.

Фомичев А. А. Тула 2013 г. Оглавление Введение

. Общие положения

. Системы, основанные на принципах

. Базовые понятия нечеткой логики

. Общая структура устройств нечеткой логики

.1 Микроконтроллер нечеткой логики

.2 Процессор нечеткой логики

. Исследование системы управления с нечетким ПИ-подобным регулятором

Заключение

Список использованных источников

Для описания неопределенностей в задачах автоматического управления используются три метода:

вероятностный (стохастический);

использование нечеткой логики (fuzzy logic);

хаотические системы.

Более подробно остановимся на втором пункте.

Впервые термин нечеткая логика (fuzzy logic) был введен амерканским профессором азербайджанского происхождения, Лотфи Заде в 1965 году в работе “Нечеткие множества” в журнале “Информатика и управление”.

Очевидной областью внедрения алгоритмов нечеткой логики являются всевозможные экспертные системы, в том числе:

нелинейный контроль за процессами ( производство );

самообучающиеся системы ( или классификаторы ), исследование рисковых и критических ситуаций ;

распознавание образов;

финансовый анализ ( рынки ценных бумаг ) ;

исследование данных ( корпоративные хранилища );

совершенствование стратегий управления и координации действий, например сложное промышленное производство.

Мощь и интуитивная простота нечеткой логики как методологии разрешения проблем гарантирует ее успешное использование во встроенных системах контроля и анализа информации. При этом происходит подключение человеческой интуиции и опыта оператора.

В отличие от традиционной математики, требующей на каждом шаге моделирования точных и однозначных формулировок закономерностей, нечеткая логика предлагает совершенно иной уровень мышления, благодаря которому творческий процесс моделирования происходит на наивысшем уровне абстракции, при котором постулируется лишь минимальный набор закономерностей.

Нечеткие числа, получаемые в результате “не вполне точных измерений”, во многом аналогичны распределениям теории вероятностей, но свободны от присущих последним недостатков: малое количество пригодных к анализу функций распределения, необходимость их принудительной нормализации, соблюдение требований аддитивности, трудность обоснования адекватности математической абстракции для описания поведения фактических величин. 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 увеличению быстродействия нечетких систем.

Нечеткая логика является одним из наиболее перспективных направлений современной теории управления. В мире ежегодно выходят сотни книг и десятки специализированных журналов, посвященных, как теории нечеткой

Похожие работы