Читать контрольная по информатике, вычислительной технике, телекоммуникациям: "Сравнение нечёткого регулятора и пропорционально-интегрального регулятора" Страница 3

(Назад) (Cкачать работу)

Одним из альтернативных методов построения систем управления и регулирования объектами, нечетко определенными с точки зрения классической теории (для которых не получена аналитическая модель), является использование так называемых контроллеров нечеткой логики.

Данный подход предполагает использование знаний экспертов об объекте управления, представляемых в виде правил, выраженных на естественном языке. При описании объекта используются лингвистические переменные, определяющие состояние объекта. Дальнейшие процедуры формализации направлены на получение так называемых нечетких множеств, определяющих параметры объекта управления. Дальнейший расчет управления производится с помощью применения бинарных операций - t-норм - к нечетким множествам. t-нормы, или триангулярные нормы, реализуют логические операции "И", "ИЛИ", "НЕ", а также операции взятия минимума, максимума над нечеткими множествами. Последним этапом является обратное преобразование управления, полученного в виде нечеткого множества, в реальное значение выхода регулятора. Базовыми типами такого рода регуляторов являются контроллеры Мамдани и Суджено.

Современный математический аппарат предоставляет целый спектр методов, приемов и инструментов для решения практически любой задачи. Все они воплощены в виде алгоритмов в разнообразных программных продуктах.

Приступая к решению очередной задачи и выбирая для нее подходящую основу, мы беспокоимся не только о самом факте существования решения, но и о эффективности собственно основы, то есть о том, за какое время и с какими затратами задача будет решаться.

Существующие подходы к эффективному решению задач таковы:

. Если мы знаем правила, по которым действует объект нашего внимания, мы можем их обобщить и свести в некоторую систему, действующую и генерирующую выводы по схеме "если - то - иначе". Такой подход реализован, например, в техническом анализе и успешно применяется достаточно давно.

. Если мы правил поведения объекта не знаем, но подразумевается их присутствие, то мы создаем систему, которая вначале обучается на некотором множестве примеров (представленных в виде "набор входных значений - критерии оценки - правильные выводы"), а затем адекватно строит выводы на новых входных данных. Такой подход реализован в применении нейросетей и показывает высокие результаты точности оценок и прогнозов.

. Если мы не знаем ни правил поведения объекта, ни того, известны ли они вообще и могут ли быть получены, мы пытаемся смоделировать объект, применяя известные нам правила и зависимости, что называется, "по аналогии", а затем делаем выводы о том, насколько объект соответствует модели. Такой подход

Похожие работы