|
123 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 правила счётчик сбрасывается. Превышение счётчиком некоторой априорно задаваемой величины говорит об изменении свойств объекта или внешней среды, после чего данное правило нельзя больше использовать для управления объектом. В этом случае правило удаляется из базы знаний. При превышении степеней принадлежности всех нечётких переменных распознанного образа какого-либо правила порогового значения Р , задаваемого априорно, примем, что ситуация управления развивается по данному правилу. Примем также, что правило сработало, если это условие выполнялось в течение определенного количества тактов, равного половине дины правила. Если существует несколько правил, для которых выполняется условие, то в рассмотрение попадает каждое из них. Если на последующем такте управления суммарная степень принадлежности нечётким переменным становится ниже порога Р, то данное правило выпадает из рассмотрения. Но если при этом отношение Sum(Pi) количество образов (тактов управления) входящих в правило)где N. превышает априорно задаваемую величину Ps, то считается, что это правило сработало с отрицательным результатом и значение счётчика сбоев этого правила увеличивается на единицу. Если при формировании нового правила в базе знаний отсутствует место для его сохранения, то из набора существующих правил могут быть удалены правила в соответствии со следующими критериями (в порядке убывания значимости): с наибольшим значением счетчика сбоев, наименьшим средним качеством управления, наибольшей длиной и энергозатратами. Блок принятия решений вычисляет степени принадлежности значений выходных воздействий выходных нечётких переменных каждого правила в |
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 правила счётчик сбрасывается. Превышение счётчиком некоторой априорно задаваемой величины Ck говорит об изменении свойств объекта или внешней среды, после чего данное правило нельзя больше использовать для управления объектом. В этом случае правило удаляется из базы знаний. При превышении степеней принадлежности всех нечётких переменных распознанного образа какого-либо правила порогового значения Pr, задаваемого априорно, примем, что ситуация управления развивается по данному правилу. Примем также, что правило сработало, если это условие выполнялось в течение определенного количества тактов, равного половине длины правила. Если существует несколько правил, для которых выполняется условие, то в рассмотрение попадает каждое из них. Если на последующем такте управления суммарная степень принадлежности нечётким переменным становится ниже порога Pr, то данное правило выпадает из рассмотрения. Но если при этом отношение Sum(Pi)/Nr (где Nr – количество образов(тактов управления) входящих в правило) превышает априорно задаваемую величину Ps, то считается, что это правило сработало с отрицательным результатом и значение счётчика сбоев этого правила увеличивается на единицу. Если при формировании нового правила в базе знаний отсутствует место для его сохранения, то из набора существующих правил могут быть удалены правила в соответствии со следующими критериями (в порядке убывания значимости): с наибольшим значением счетчика сбоев, наименьшим средним качеством управления, наибольшей длиной и энергозатратами. Блок принятия решений вычисляет степени принадлежности значений выходных воздействий выходных нечётких переменных каждого правила в соответствии с основными операциями над нечёткими множествами, подставляя в посылки правил степени принадлежности входных переменных соответствующих нечётким образам. Далее по вычисленным степеням принадлежности находится значение выходного воздействия в соответствии с формулой (4) или (5). В процессе управления используются все правила, находящиеся в базе знаний. При этом правила, нечеткие переменные которых имеют отличный от текущего уровень детализации, влияют на результирующее выходное воздействие с некоторым поправочным коэффициентом, равным Lji / Li , где Li – значение текущего уровня детализации i-ой лингвистической переменной, а Lji – уровень детализации соответствующей нечеткой переменной j-ого правила управления. Уровень детализации вычисления выходного управляющего воздействия может поддерживаться на уровне округленного в большую сторону среднего значения уровней детализации всех входных лингвистических переменных. Увеличение общего уровня детализации Lt происходит при достижении полноты системы правил управления, в то время как среднее качество управления не превышает некоторой априорно заданной величины Es. Повышение уровня детализации Li одной из входных лингвистических переменных производится также при нахождении двух повторяющихся последовательностей образов в истории управления, в которых одно и то же управляющее воздействие при одних и тех же начальных условиях приводит к переходу объекта управления в различные состояния. Причем эти состояния отличаются друг от друга именно значением этой лингвистической переменной. Исполняющий орган выполняет управляющие воздействия M(t), пытаясь изменить тем самым параметры внешней среды по отношению к объекту управления. 8 |