Нечеткая логика на практике. Статья о нечеткой логике обычно грешит двумя вещами

• Название: Статья о нечеткой логике обычно грешит двумя вещами
• Дата: 27.02.2023
• Размер: 2.11 Mb.
• Имя файла: Нечеткая логика на практике.docx
• Тип: Статья; #957319
• страница: 7 из 10

3. Пример учебного приложения

3.1. Предисловие

Для понимания большинства достижений в области применения нечеткой логики требуются некоторые предварительные специальные знания в прикладной области.

Для облегчения восприятия следующий пример основан на придуманном приложении и предназначен для пояснения процедуры создания базы нечетких правил.

3.2. Представление учебного приложения

В примере рассматривается процесс мытья салата при производстве расфасованного салата для отделов свежих овощей в супермаркетах. Салат необходимо отрезать, вымыть и упаковать. Целью мытья является удаление земли с салата, а также различных микроорганизмов, которые могут размножаться в течение срока хранения продукта. Производителю нужно автоматизировать процесс мытья.

Процесс мытья является непрерывным. Листья салата помещаются в барабан, который перемещается внутри тоннеля, оснащенного соплами, распыляющими воду и хлорин. Вода смывает землю, а хлорин убивает микроорганизмы (см. рис. 18).

Отделом маркетинга сформулированы принципы работы, приведенные ниже в порядке их важности:

- Уважение к покупателям:

-гарантия качества:

- очень чистый салат (внешне);

- без вкуса и запаха хлора;

-гарантия безопасности:

- допустимое количество микроорганизмов.

- Повышение прибыльности:

-повышение объемов производства;

-экономия воды;

-экономия хлорина.

Операторы вручную контролируют процесс мытья, проверяя воду после мытья в конце тоннеля. Если вода чистая, то основываясь на практическом опыте можно прийти к выводу, что салат внешне чистый. Техническим решением такой задачи является установка оптического датчика, измеряющего прозрачность воды.

Кроме того, операторы должны подготовить отчет, в котором приводится количество микроорганизмов и концентрацию остаточного хлорина на вымытом салате на выходе линии.

Также необходимо контролировать:

— скорость движения ленты с салатом (для повышения производительности линии на выходе);

— количество распыляемого хлорина;

— количество распыляемой воды.

Накладываемые ограничения:

— механическая скорость ленты;

— поток воды, не вызывающий повреждения листьев салата.



Рис. 18. Процесс мытья салата

3.3. Лингвистические переменные и термы

Используются следующие переменные:

— Входы:

- количество микроорганизмов: Micro_ratio;

- остаточная концентрация хлорина: Cl_ratio;

- прозрачность воды: Turbidity;

- скорость ленты конвейера: Speed;

- поток воды: Water_f.

— Выходы:

- изменение потока воды: Water_f_var;

- изменение потока хлорина: Cl_f_var;

- изменение скорости: Speed-var.

В результате совместного обсуждения с опытными операторами, специалистами по микробиологии и контроллерами качества салата были выведены следующие функции принадлежности (см. рис. 19):



Рис. 19. Кусочно-линейная функции принадлежности

3.4. Правила и выходы

Запись правил нечеткой логики

В процессе консультации с операторами были выведены следующие семь правил:

— Салат вымыт плохо:

IF Turbidity = Высокое AND Water_f = НЕ Высокое THEN Water_f_var = Положительное большое.

— Салат вымыт плохо, но скорость движения ленты большая:

IF Turbidity = Высокое AND Water_f = Высокое THEN Speed_var = Отрицательное.

— Большое количество микроорганизмов:

IF Micro_ratio = Высокое THEN Cl_f_var = Положительное большое.

— Выходные измерения в норме и производительность может быть увеличена:

IF Turbidity = Низкое AND Micro_ratio = НЕ Высокое AND Speed = НЕ Высокое AND CL_ratio = Приемлемое AND Water_f = НЕ Высокое THEN Speed_var = Положительное AND Cl_f_var = Положительное AND Water_f_var = Положительное.

— Салат имеет запах и привкус хлорина, и при этом очень малое количество микроорганизмов:

IF Cl_ratio = Высокое AND Micro_ratio = НЕ Высокое THEN Cl_f_var = Отрицательное.

— Выходные измерения в норме и производительность максимальная: экономия воды.

IF Speed = Высокое AND Cl_ratio = Приемлемое AND Turbidity = Низкая THEN Water_f_var = Отрицательное.

— Очень малое количество микроорганизмов:

IF Micro_ratio = Низкое THEN Cl_f_var = Отрицательное.

Дефаззификация

Обратное преобразование (дефаззификация) выполняется по методу определения «центра тяжести» выходного нечеткого множества.