|
122 образов) отрезке превышает порог Е ; г) общие затраты энергии исполнительным органом на данном участке истории не превышают величину W ; д) длина данного фрагмента не превышает некоторую априорно задаваемую величину N . При несоблюдении последнего условия от отрезка истории отсекается начальная его часть необходимой для выполнения этого условия длины. Однако при этом может перестать выполняться третье условие. При формировании двух или более противоречащих друг другу правил в базу знаний заносится правило, имеющее наибольшее среднее качество управления и наименьшие энергозатраты исполняющего органа. В зависимости от конкретной задачи разрабатываемой системы управления критерий выбора оптимального правила может варьироваться. Противоречивыми правилами считаются правила, значения лингвистических переменных первых образов которых полностью совпадают, за исключением степени уверенности. Набор правил управления в какой-либо точке пространства входных переменных считается точечно-полным, если в этой точке средняя степень физических переменных входнымвсехпринадлежности значении множествам нечетких правил превышает некоторую априорно задаваемую величину Р . Набор правил управления считается полным, если среднее значение степеней принадлежности превосходит Р во всех точках пространства входных признаков. Если на каком-то такте при текущих значениях входных переменных в соответствующей точке пространства условие полноты правил управления не выполняется, то при вычислении выходного управляющего воздействия сумма степеней принадлежности выходных нечетких переменных дополняется до значения Р случайной величиной, тяготеющей к нулевому воздействию. Таким образом, происходит обучение системы управления при недостатке в базе знаний эмпирической информации в виде нечетких правил. |
управления, отстоящих от текущего момента времени более чем на Np тактов – утрачиваются (“забываются”). Величина Np влияет на качество формируемых правил управления и задается априорно, исходя из предполагаемого периода повторения характерных для системы закономерностей во входных и выходных данных. Обобщенная информация о более ранних событиях в истории управления может сохраниться в базе знаний нечетких правил управления, если она еще не потеряла своей актуальности. Блок формирования правил управления обеспечивает один из аспектов адаптивности разрабатываемой системы: динамическое формирование нечетких правил управления. Он работает следующим образом. Через определенное число тактов просматривается история управления и производится поиск повторяющихся фрагментов. Далее из этих участков формируется правило управления при соблюдении следующих обязательных условий: а) все суммы степеней принадлежностей входных переменных нечётким множествам повторяющегося участка превышают некоторый порог Pa; б) последним результирующим образом этого участка истории является образ с максимальной оценкой для текущего уровня детализации; в) среднее качество управления (средняя оценка образов) на данном отрезке превышает порог Ea; г) общие затраты энергии исполнительным органом на данном участке истории не превышают величину Wa; д) длина данного фрагмента не превышает некоторую априорно задаваемую величину Na. При несоблюдении последнего условия от отрезка истории отсекается начальная его часть необходимой для выполнения этого условия длины. Однако при этом может перестать выполняться третье условие. При формировании двух или более противоречащих друг другу правил в базу знаний заносится правило, имеющее наибольшее среднее качество управления и наименьшие энергозатраты исполняющего органа. В зависимости от конкретной задачи разрабатываемой системы управления критерий выбора оптимального правила может варьироваться. Противоречивыми правилами считаются правила, значения лингвистических переменных первых образов которых полностью совпадают, за исключением степени уверенности. Набор правил управления в какой-либо точке пространства входных переменных считается точечно-полным, если в этой точке средняя степень принадлежности значений всех физических переменных входным множествам нечетких правил превышает некоторую априорно задаваемую величину Pv. Набор правил управления считается полным, если среднее значение степеней принадлежности превосходит Pv во всех точках пространства входных признаков. Если на каком-то такте при текущих значениях входных переменных в соответствующей точке пространства условие полноты правил управления не выполняется, то при вычислении выходного управляющего воздействия сумма степеней принадлежности выходных нечётких переменных дополняется до значения Pv случайной величиной, тяготеющей к нулевому воздействию. Таким образом происходит обучение системы управления при недостатке в базе знаний эмпирической информации в виде нечетких правил. Помимо динамического формирования правил управления, свойства адаптивности системы стабилизации обеспечиваются механизмом удаления неадекватных текущим условиям правил: у каждого правила управления имеется счётчик сбоев, который увеличивается на единицу при каждом срабатывании правила, не приведшем к ожидаемому результату (образу с максимальной оценкой). После хотя бы одного удачного выполнения 7 |