Warning: Undefined property: WhichBrowser\Model\Os::$name in /home/source/app/model/Stat.php on line 133
մշուշոտ կարգավորիչների նախագծում և ներդրում | asarticle.com
մշուշոտ կարգավորիչների նախագծում և ներդրում

մշուշոտ կարգավորիչների նախագծում և ներդրում

Fuzzy կարգավորիչները կառավարման համակարգերի էական բաղադրիչն են, որոնք օգտագործում են անորոշ տրամաբանություն բարդ համակարգերը մոդելավորելու և կառավարելու համար: Այս համապարփակ ուղեցույցում մենք կուսումնասիրենք անորոշ կարգավորիչների նախագծումն ու իրականացումը, ինչպես նաև դրանց համատեղելիությունը անորոշ տրամաբանության կառավարման և դինամիկայի և հսկողության հետ:

Fuzzy Logic Control

Fuzzy logic control-ը կառավարման ճարտարագիտության մի ճյուղ է, որը հիմնված է անորոշ տրամաբանության վրա բարդ համակարգերի մոդելավորման և կառավարման համար: Մշուշոտ տրամաբանության նախադրյալը մուտքի և ելքի միջև քարտեզագրումն է` օգտագործելով լեզվական փոփոխականները, անդամակցության գործառույթները և անորոշ կանոնները: Այս մոտեցումը թույլ է տալիս ներկայացնել անորոշությունը և անճշտությունը՝ այն հարմարեցնելով ոչ գծային և բարդ վարքագիծ ունեցող համակարգերի համար:

Fuzzy Controller-ների նախագծում

Մշուշոտ կարգավորիչների նախագծումը ներառում է մի շարք կանոնների ստեղծում, որոնք սահմանում են համակարգի վարքագիծը՝ հիմնվելով մուտքերի և ցանկալի ելքերի վրա: Այս գործընթացը սովորաբար ներառում է հետևյալ քայլերը.

  • Fuzzy Variable Definition. Որոշեք մուտքային և ելքային փոփոխականները և սահմանեք լեզվական տերմիններ՝ ներկայացնելու դրանց արժեքները: Օրինակ, եթե մուտքային փոփոխականը «ջերմաստիճան» է, լեզվաբանական տերմինները կարող են ներառել «ցածր», «չափավոր» և «բարձր»:
  • Անդամակցության գործառույթի սահմանում. նշեք յուրաքանչյուր լեզվաբանական տերմինի անդամակցության գործառույթները՝ նկարագրելու համար տվյալ տերմինի արժեքի անդամակցության աստիճանը: Անդամակցության ֆունկցիաները հաճախ ունենում են եռանկյունաձև, տրապեզոիդային կամ Գաուսի կորերի ձևեր։
  • Կանոնների բազայի կառուցում. Ստեղծեք մի շարք անորոշ կանոններ, որոնք արտահայտում են մուտքային և ելքային փոփոխականների միջև կապը: Այս կանոնները քարտեզագրում են մշուշոտ մուտքերը մշուշոտ ելքերի վրա՝ օգտագործելով տրամաբանական օպերատորներ, ինչպիսիք են AND, OR և NOT:
  • Fuzzy Inference System. Օգտագործեք սահմանված մշուշոտ փոփոխականները, անդամակցության գործառույթները և կանոնների բազան՝ անորոշ պատճառաբանություն կատարելու և մուտքային արժեքների հիման վրա համապատասխան ելքը որոշելու համար:
  • Ապաֆուզիֆիկացում. մշուշոտ ելքը փոխարկեք հստակ արժեքի, որը կարող է օգտագործվել համակարգը կառավարելու համար: Ընդհանուր ապաֆուզիզացման մեթոդները ներառում են կենտրոնական մեթոդը, առավելագույնի միջին (MOM) մեթոդը և միջին կշռված մեթոդը:

Fuzzy Controller-ների ներդրում

Երբ անորոշ կարգավորիչը նախագծված է, այն պետք է ներդրվի կառավարման համակարգում: Իրականացման գործընթացը ներառում է անորոշ տրամաբանության կառավարման մոդուլի ինտեգրում ընդհանուր կառավարման համակարգի ճարտարապետության հետ: Սա սովորաբար ներառում է հետևյալ քայլերը.

  • Համակարգի մոդելավորում. Մշակել վերահսկվող համակարգի մաթեմատիկական մոդել՝ ներառյալ դրա դինամիկան, մուտքերը և ելքերը: Այս մոդելը հիմք է ծառայում անորոշ վերահսկիչի նախագծման և դրա կատարողականությունը ստուգելու համար:
  • Fuzzy Control ինտեգրում. նախագծված անորոշ վերահսկիչի ինտեգրում կառավարման համակարգի ճարտարապետության մեջ՝ ապահովելով համատեղելիությունը գոյություն ունեցող կառավարման տարրերի հետ, ինչպիսիք են սենսորները, ակտուատորները և հետադարձ կապի հանգույցները:
  • Կատարման գնահատում. Գնահատեք ներդրված ոչ հստակ կարգավորիչի աշխատանքը սիմուլյացիաների և իրական փորձերի միջոցով: Այս քայլն օգնում է հաստատել վերահսկիչի կարողությունը՝ կարգավորելու համակարգի վարքագիծը՝ ըստ ցանկալի չափանիշների:
  • Հստակեցում և օպտիմիզացում. ճշգրտել մշուշոտ կարգավորիչի պարամետրերը և կանոնները՝ հիմնված կատարողականի գնահատման արդյունքների վրա: Այս կրկնվող գործընթացը նպատակ ունի բարձրացնել վերահսկիչի արդյունավետությունն ու կայունությունը համակարգը վերահսկելու հարցում:

Դինամիկա և վերահսկում

Դինամիկայի և վերահսկման ոլորտը կենտրոնանում է կառավարման տեսության կիրառման միջոցով դինամիկ համակարգերի վարքագծի ըմբռնման և ձևավորման վրա: Դինամիկ համակարգերը ներառում են ֆիզիկական, կենսաբանական և ինժեներական համակարգերի լայն շրջանակ, որոնք ցուցադրում են ժամանակի փոփոխվող վարքագիծ:

Մշուշոտ կարգավորիչների ինտեգրումը դինամիկայի և հսկողության տիրույթում առաջարկում է մի քանի առավելություններ.

  • Ոչ գծային համակարգի կառավարում. Fuzzy կարգավորիչները հմուտ են ոչ գծային համակարգերի հետ աշխատելու համար, քանի որ նրանք կարող են մոդելավորել բարդ և անորոշ հարաբերություններ մուտքերի և ելքերի միջև:
  • Հարմարվողականություն. Fuzzy կարգավորիչները կարող են հարմարվել համակարգի վարքագծի և շրջակա միջավայրի պայմանների փոփոխություններին, ինչը նրանց հարմար է դարձնում տարբեր աշխատանքային պայմաններով դինամիկ համակարգերի համար:
  • Կայունություն. մշուշոտ կառավարման համակարգերը ցուցաբերում են կայունություն անորոշությունների և անկարգությունների դեպքում՝ ապահովելով կայուն և հուսալի կատարում տարբեր գործառնական սցենարներում:
  • Մարդանման պատճառաբանություն. անորոշ տրամաբանությունը ընդօրինակում է մարդու դատողությունը՝ հնարավորություն տալով ներկայացնել անորոշ և ոչ ճշգրիտ տեղեկատվություն, ինչը հատկապես օգտակար է սուբյեկտիվ կամ լեզվական մուտք-ելք հարաբերություններ ունեցող համակարգերում:

Իրական աշխարհի հավելվածներ

Մշուշոտ կարգավորիչների նախագծումն ու իրականացումը գտել են բազմաթիվ իրական ծրագրեր տարբեր ոլորտներում և տիրույթներում: Որոշ ուշագրավ օրինակներ ներառում են.

  • Ավտոմոբիլային համակարգեր. Fuzzy կարգավորիչներն օգտագործվում են ավտոմեքենայի շարժիչի կառավարման, փոխանցման փոխանցման կառավարման և հակակողպման արգելակման համակարգերում՝ տարբեր վարման պայմաններում արդյունավետությունը և վառելիքի արդյունավետությունը օպտիմալացնելու համար:
  • Ռոբոտաշինություն և ավտոմատացում. Fuzzy կարգավորիչները կարևոր դեր են խաղում ռոբոտի շարժման վերահսկման, ուղու պլանավորման և առաջադրանքների ընկալման մեջ՝ թույլ տալով ճշգրիտ և հարմարվողական ռոբոտային վարքագիծ չկառուցված միջավայրում:
  • Շրջակա միջավայրի վերահսկում. մշուշոտ կարգավորիչներն օգտագործվում են HVAC (ջեռուցում, օդափոխություն և օդորակում) համակարգերում՝ պահպանելով ցանկալի ջերմաստիճանի և խոնավության մակարդակները՝ միաժամանակ էներգիան խնայելով:
  • Էլեկտրաէներգիայի համակարգեր. Fuzzy կարգավորիչները նպաստում են արդյունավետ էներգիայի արտադրությանը, բաշխմանը և վերականգնվող էներգիայի ինտեգրմանը` դինամիկ կերպով կարգավորելով գործառնական պարամետրերը` ի պատասխան փոփոխվող պահանջարկի և շրջակա միջավայրի գործոնների:
  • Կենսաբժշկական ճարտարագիտություն. Fuzzy կարգավորիչներն օգնում են կարգավորել անզգայացման առաքումը, դեղերի չափաբաժինը և հիվանդի մոնիտորինգը, որտեղ ճշգրիտ և պատասխանատու հսկողությունը կարևոր է հիվանդի անվտանգության և բուժման արդյունավետության համար: