Etapy procesu sterowania rozmytego.  P10-PawełChitruszko

Etapy procesu

sterowania rozmytego

Fuzyfikacja

 Dane wejściowe trafiają do bloku fuzyfikacji. W tym miejscu ulegają one rozmyciu, czyli zostaje określony stopień przynależności do

poszczególnych zbiorów rozmytych.

 Przykład: Załóżmy, że mamy dwie zmienne wejściową: x₁, i x₂. Mają one funkcje przynależności A₁, A₂ i B_1, B_2.

Fuzyfikacja

Fuzyfikacja

 Sposób określania stopnia przynależności do tych zbiorów:

Fuzyfikacja

 Ogólnie działanie bloku fuzyfikacji:

Inferencja(wnioskowanie)

 Blok inferencja oblicza na podstawie wejściowych stopni przynależności µAi(x₁), µBj(x₂) tzw. wynikową funkcję przynależności µ_wyn(y) wyjścia

modelu. Funkcja ta ma często złożony kształt, a jej obliczanie odbywa się w drodze realizacji tzw. inferencji (wnioskowania), która może być matematycznie realizowana na wiele sposobów. Aby przeprowadzić

obliczenia inferencyjne blok inferencja musi zawierać następujące, ściśle zdefiniowane elementy:

• bazę reguł,

• mechanizm inferencyjny,

• funkcje przynależności wyjścia y modelu.

Inferencja(wnioskowanie)

 Ogólnie działanie bloku wnioskowanie:

Inferencja(wnioskowanie)

 Baza reguł zawiera reguły logiczne określające zależności przyczynowo – skutkowe istniejące w systemie pomiędzy zbiorami rozmytymi wejść i wyjść. Przykładowo, baza reguł może mieć postać:

R1: JEŚLI (x₁ = A₁) I (x₂ = B₁) TO (y = C₁) R1: JEŚLI (x₁ = A₁) I (x₂ = B₂) TO (y = C₂) R1: JEŚLI (x₁ = A₂) I (x₂ = B₁) TO (y = C₂) R1: JEŚLI (x1 = A2) I (x2 = B2) TO (y = C3)

gdzie zbiory rozmyte wyjścia (C1 – mały, C2 – średni, C3 – duży) zdefiniowane są na rysunku.

Inferencja(wnioskowanie)

Inferencja(wnioskowanie)

 Mechanizm inferencyjny realizuje zadanie bloku inferencja, tzn.

obliczenie wynikowej funkcji przynależności µ_wyn(y). Składa się on z następujących części:

• Części, która na podstawie stopni spełnia przesłanek poszczególnych reguł z uwzględnieniem wykorzystywanych nich operatorów (I albo LUB) oblicza stopień aktywizacji konkluzji reguł

• Części określającej wynikową postać funkcji przynależności wyjścia µ_wyn(y) na podstawie stopni aktywizacji konkluzji poszczególnych reguł

Defuzyfikacja(ostrzenie)

 W bloku defuzyfikacja, na podstawie wynikowej funkcji przynależności wyjścia µ_wyn(y), obliczana jest ostra wartość wyjścia y będąca skutkiem podania ostrych wartości wejść x1, x2 na model. Operacja ta realizowana jest przez mechanizm defuzyfikacji, który podaje sposób

przeprowadzenia obliczeń.

Defuzyfikacja(ostrzenie)

 Ogólnie działanie bloku defuzyfikacja:

Defuzyfikacja(ostrzenie)

 Wyróżnia się kilka najbardziej znanych metod defuzyfikacji:

• Metoda środka maksimum (Middle of Maxima)

• Metoda pierwszego maksimum (First of Maxima)

• Metoda ostatniego maksimum (Last of Maxima)

• Metoda środka ciężkości (Center of Gravity)

• Metoda wysokości (Height Method)