Проверяемый текст
Караваев M. В. Применение нечеткой логики в имитационной системе автономного адаптивного управления. Труды Института Системного Программирования Российской Академии Наук: Том 7 (под ред. А.А.Ждаиова). -М.: ИСП РАН, 2004, с. 41-53.
[стр. 116]

116 взаимодействия объекта управления с окружающей средой, что не позволяет применять нечеткие системы для управления объектами с изменяющимся во времени свойствами.
Однако существует ряд методов, расширяющих возможности нечетких регуляторов в этой области [8].
Одним из серьёзных недостатков нечетких систем управления является невозможность предсказания поведения системы на несколько шагов вперед, так как существующий математический аппарат нечеткой логики позволяет строить правила управления, связывающие лишь текущее состояние объекта с желаемым при помощи управляющего воздействия, которое необходимо предпринять в текущей ситуации.
Математический аппарат нечеткой логики для систем АА У Одни из основных задач, которые необходимо решить при построении системы ААУ
задача получения и представления в базе знаний (БЗ) эмпирической информации и задача принятия решений на основе найденных в этих знаниях закономерностей.
Под БЗ в системах ААУ понимается подсистема, хранящая знания, необходимые системе ААУ для управления объектом, где «знания» для системы ААУ представляют собой тройки «образ ситуации»-«образ действия»-«образ результата», отражающие закономерности во взаимодействиях объекта управления с окружающей средой.
Исходя из вышесказанного, существует возможность построения управляющей системы ААУ с использованием математического аппарата нечеткой логики, которая чаще всего применяется как раз для решения подобных задач.
При этом в разрабатываемой системе необходимо объединить концептуальность метода ААУ и сравнительную простоту нечетких систем управления.
Для описания системы ААУ мы предлагаем использовать нечеткие и лингвистические переменные, имеющие некоторые отличия от принятых в традиционной нечеткой логике.
[стр. 2]

Нечеткая логика Обработка нечеткой информации и нечеткий вывод давно применяются в различных интеллектуальных системах, однако наиболее широкое распространение нечеткие системы получили в области управления.
Общая схема обработки нечеткой информации выглядит следующим образом.
Точные исходные данные с датчиков, контролирующих управляющий процесс, переводятся в значения лингвистических переменных в специальном блоке, получившем название “фазификатор”.
Далее реализуются процедуры нечеткого вывода на множестве продукционных правил, составляющих базу знаний системы управления, в результате чего формируются выходные лингвистические значения, которые переводятся в точные значения результатов вычислений в блоке “дефазификатор”.
На выходе последнего формируются управляющие воздействия подаваемые на исполнительные механизмы.
Эта концептуальная схема лежит в основе так называемого нечеткого контроллера, используемого в интеллектуальных системах обработки неопределенной информации, в частности, в “интеллектуальных” системах управления.
В классических нечетких регуляторах не предусмотрены механизмы адаптации в реальном времени к изменяющимся характеристикам взаимодействия объекта управления с окружающей средой, что не позволяет применять нечеткие системы для управления объектами с изменяющимся во времени свойствами.
Однако существует ряд методов, расширяющих возможности нечетких регуляторов в этой области [8].
Одним из серьёзных недостатков нечетких систем управления является невозможность предсказания поведения системы на несколько шагов вперед, так как существующий математический аппарат нечеткой логики позволяет строить правила управления, связывающие лишь текущее состояние объекта с желаемым при помощи управляющего воздействия, которое необходимо предпринять в текущей ситуации.
Математический аппарат нечеткой логики для систем ААУ Одни из основных задач, которые необходимо решить при построении системы ААУ
задача получения и представления в базе знаний (БЗ) эмпирической информации и задача принятия решений на основе найденных в этих знаниях закономерностей.
Под БЗ в системах ААУ понимается подсистема, хранящая знания, необходимые системе ААУ для управления объектом, где «знания» для системы ААУ представляют собой тройки «образ ситуации»«образ действия»-«образ результата», отражающие закономерности во взаимодействиях объекта управления с окружающей средой.
Исходя из вышесказанного, существует возможность построения управляющей системы ААУ с использованием математического аппарата нечеткой логики, которая чаще всего применяется как раз для решения подобных задач.
При этом в разрабатываемой системе необходимо объединить концептуальность метода ААУ и сравнительную простоту нечетких систем управления.
Для описания системы ААУ мы предлагаем использовать нечеткие и лингвистические переменные, имеющие некоторые отличия от принятых в традиционной нечеткой логике.

2

[Back]