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: 9 из 10

5. Приложения нечеткой логики

5.1. Типы приложений

Выполняемые функции



В таблице ниже представлены функции, выполняемые в промышленности средствами систем с нечеткой логикой (X обозначает возможное применение, XX обозначает, что техника хорошо подходит для решения такого типа задач). Использование баз правил предпочтительнее использовать в тех случаях, когда необходимо выполнять интерполяцию или действия, тогда как методы классификации более подходят для задач оценки и диагностирования. Однако в приложениях иногда требуется реализация нескольких функций и одновременная поддержка градуированности информации.

Нечеткая логика и другие технологии

Нечеткая логика является развитием и обобщением булевой логики. Она позволяет представить градуированность в виде понятий, которые ранее были либо истинными, либо ложными.

Вероятности, кроме возникновения событий двоичного характера (истинно либо ложно) позволяют управлять неопределенностью этих событий.

На границе между этими подходами находится теория вероятностей (изобретена Лотфи Заде), которая учитывает и градуированность, и неопределенность (см. рис.22).



Рис. 22. Сравнение нечеткой логики с другими технологиямиуправления.

Для применений автоматизированного управления / регулирования, базы нечетких правил часто сравнивают с нейронными сетями и традиционным автоматизированным управлением. Три указанных выше подхода требуют соответственно: наличия практического опыта, данных для проведения анализа и динамической модели процесса.

Данные подходы можно сравнивать только тогда, когда возможно использование всех трех подходов, что часто бывает в теоретических исследованиях, но редко на практике. Если реализация всех подходов возможна, то приоритетное значение приобретают практические аспекты.

В частности, нечеткая логика имеет преимущество в простоте ее освоения операторами.

Гибридизация технологий

Нечеткая логика часто используется совместно с другими технологиями. Такие комбинации являются предпочтительными, когда используются сильные стороны каждого подхода.

— «Обучающиеся» правила нечеткой логики или нечеткие нейронные сети

Базы нечетких правил могут быть модифицированы с помощью методов обучения.

Первые методы, известные как «самоорганизующийся контроллер», получили развитие в 1974 и были направлены на эвристическое изменение сущности правил нечеткой логики, связанных с «таблицами правил». Фактический опыт накапливается в процессе обучения, но функции принадлежности остаются прежними.

Второй подход состоит в изменении типичных параметров функций принадлежности. В отличии от первого метода, правила и структуры не изменяются. С помощью правил оптимизации изменяются параметры функций принадлежности, например, используются методы градации или общие методы оптимизации, такие как генетические алгоритмы или моделируемая нормализация.

Данный подход часто называют «нейронной нечеткой логикой», в частности когда используется плавный переход - градиент. Использование градиента для оптимизации параметров подобно «обратному распространению», используемому в нейронных сетях, также называемому «многоуровневыми персептронами (распознающими элементами)» и применяемому для оптимизации масс между уровнями в нейронных сетях.

Третий подход (который может быть квалифицирован как структурная оптимизация базы правил) направлен на одновременное определение правил и функций принадлежности посредством обучения. Тогда обычно имеет место процесс обучения без ссылки на практический опыт. В результате получаются правила, которые теоретически могут быть использованы в процессе накопления практического опыта.

— Использование нечеткой логики совместно с автоматическим управлением

Иногда база нечетких правил является частью контроллера. Использование нечеткой логики для симулирования пропорциональных термов позволяет описать все типы нелинейностей. Специфические случаи неустойчивой работы, такие как перегрузки, техническое обслуживание или частичная неисправность можно легко интегрировать.

База нечетких правил может использоваться вне контура управления, для наблюдения за контроллером. В этом случае, для того, чтобы настроить параметры контроллера в соответствии с условиями работы системы управления, она заменяет оператора.

5.2. Примеры достижений в промышленности

Сегодня нечеткая логика распространена в качестве одного из методов, которые обычно используются для управления производственными процессами.

Хотя ПИД-контроллеры удовлетворяют требованиям большинства приложений, нечеткая логика используется все чаще из-за ее преимуществ в адаптации, особенно для контроля качества продукции и затрат. Из-за конкуренции интеграторы и конечные пользователи обычно подробно не рассказывают о преимуществах, которыми обладает нечеткая логика для некоторых приложений. Эти приложения основываются на всестороннем сборе секретов производства и применении новых технических решений. Поэтому особенно важной становится конфиденциальность. Этим объясняется и причина, по которой невозможно детально описать все примеры, приведенные ниже

Очистные сооружения

Самые современные очистные сооружения используют биологические процессы (культивирование бактерий в вентилируемых баках) для очистки сточных вод перед сбросом их в окружающую среду. Органические вещества, содержащиеся в сточных водах, используются бактериями для создания их клеточных компонентов. Бактерии выделяют углекислый газ (CO2) и азот (N2). В баки подается воздух. Энергия, расходуемая на вентиляцию часто составляет более половины общей энергии, потребляемой заводом. Для того, чтобы обеспечить оптимальное развитие бактерий, необходимо тщательно контролировать концентрацию NH4 и O2 в вентилируемых баках, более того, чтобы снизить затраты на электроэнергию, необходимо поддерживать минимально допустимый биологическим процессом поток воздуха.

Дополнительно к данным требованиям необходимо учитывать некоторые специфические рабочие моменты, например, очень высокий восходящий поток, который является экстремальным обстоятельством, при котором происходит существенное изменение параметров, влияющее на емкость баков сточных вод.

Хотя возможно построить частичные математические модели производственных процессов, но полные модели отсутствуют и общая стратегия управления часто разрабатывается эвристически.

В настоящее время нечеткая логика часто используется на очистных сооружениях. Схема производственного процесса, представленная на рис. 23, применялась в Германии и находится в работе с 1994. Обработка нечеткой логики выполняется программируемыми контроллерами Schneider Modicon посредством их стандартных функциональных модулей нечеткого управления.



Рис. 23. Схема очистного сооружения

Разработчики подчеркивают преимущества использования нечеткой логики для управления: исключения, то есть ситуации, когда емкость баков частично снижается, обрабатываются просто и без нарушения последовательности работ.

Ниже представлен метод, описывающий данные исключительные ситуации в контуре управления:

В контуре управления описывается пропорционный терм, который должен адаптировать исключительные ситуации: этот терм сначала записывается посредством нечеткой логики, затем данный блок нечеткой логики встраивается в контур управления.

После того, как функции принадлежности должным образом настроены, необходимо описать два правила, достаточных для пропорционального контроллера:

IF Низкий вход THEN Низкий выход

IF Высокий вход THEN Высокий выход

Третье правило добавляется по запросу операторов:

IF Средний вход THEN Средний выход (см. рис. 24).



Рис. 24. Симулирование пропорционального терма контроллера

Как только описан пропорциональный терм, исключения введены в алгоритм в виде правил, другие правила формулируются в зависимости от комбинаций других входных переменных.

Простой пример такой возможности представлен на рис. 25.



Рис. 25. Внесение исключения в терм

В таблице на рис. 26 перечислены правила для рециркуляции. Пропорциональный терм создается на основе входной переменной “Содержание NOx”. Двевходных переменных “Содержание O2 при нитрировании” и “Содержание O2 при денитрировании” определяют исключительную ситуацию в первом правиле.



Рис. 26. Таблица правил функции рециркуляции

Ниже приведено описание другой обработки с помощью нечеткой логики: часть шлама, осаждаемого в нижнем резервуаре возвращается в контур рециркуляции. В таблице на рис. 27 перечислены правила рециркуляции шлама. Первое правило описывают исключения, вызванные очень высоким восходящим потоком. При таких условиях высокая степень рециркуляции может привести к перегрузке установки. Обнаружение исключительных условий производится по сильной замутненности, поскольку из-за чрезвычайно высокого потока откладывается минимальный осадок шлама.

К сведению, другие функции установки также используют нечеткую логику:

— впуск воздуха,

— управление извлечением шлама.



Рис. 27. Таблица правил функции рециркуляции шлама

Пищевое производство

Автоматизация промышленных печей производственных линий, которые используются для приготовления бисквитов, представляют интерес для производителей бисквитов во Франции и Германии. Для таких систем управления традиционный подход не всегда приемлем из-за нелинейностей, разнообразия и разнородности параметров. Моделирование процесса приготовления является сложным и неполным. Однако, опытные операторы превосходно управляют процессом приготовления, благодаря своему большому практическому опыту.

В примере ниже представлено описание производственной линии приготовления бисквитов.

Группа французских компаний обратилась к компании Schneider, которая совместно с институтом ENSIA (Высший Институт сельского хозяйства и пищевой промышленности Франции) выработали решение для автоматизации данного производственного процесса.

При приготовлении бисквитов основными их характеристиками, которые можно измерить, являются цвет, влажность и размеры. На значения данных характеристик влияют изменения количества инградиентов теста, условия окружающей среды, время нахождения бисквитов в печи и т.д.

Эти влияния должны быть компенсированы настройками печи и скоростью движения ленты конвейера. Контроль качества продукции для данного производственного процесса можно разбить на несколько функциональных этапов:

— создание условий и объединение данных;

— оценка субъективных количеств (связано с качеством);

— обнаружение отклонений качества;

— принятие решения;

— субъективная оценка.

Нечеткая логика позволяет учитывать качественные переменные и проводить «профессиональную» экспертизу. Базы нечетких правил используются совместно с другими технологиями (см. рис. 28).



Рис. 28. Функции и применяемые технологии

— Субъективная оценка

Большинство понятий определения качества опирается на несколько переменных. Одним из факторов оценки качества продукции является цвет (по трем измерениям), поэтому функции принадлежности описываются по нескольким переменным. Алгоритмы классификации, основываясь на входных переменных, выполняют градуированную оценку таких качественных переменных (например: верх бисквита хорошо пропечен, перепечен и т.д.).

— Обнаружение отклонений качества

Язык лестничных схем нечеткой логики используется для обнаружения отклонений качества выпекаемых бисквитов (см. рис. 29). Печь имеет 3 секции.

Общая оценка работы является удовлетворительной.



Рис. 29. Применение языка лестничных схем нечеткой логики для обнаружения отклонений качества

Другие примеры

— Системы автоматизации

Контроллеры GPC (Global Predictive Controller – контроллеры общего управления с прогнозированием) являются очень эффективными, однако требуется произвести настройку 4 параметров: N1, N2, Nu, l (2 диапазона управления, диапазон прогнозирования, весовой коэффициент). Такая настройка очень сложна и обычно требует наличия практического опыта. Дочерняя компания NUM компании Schneider в настоящее время занимается разработкой новых цифровых технологий управления и используют для будущих изделий технологии GPC.

Компания Schneider разработала для блоков NUM метод автоматической настройки параметров с помощью баз нечетких правил для таких контроллеров. Около двадцати правил применяются для быстрой и достоверной настройки параметров. Кроме того присутствие специалиста по наблюдению и управлению более не требуется, что редко случается в цифровых автоматизированных системах.

— Автомобильная промышленность

Автомобильные компании Renault и Peugeot (PSA) анонсировали выпуск автоматической коробки передач, в которой применяется нечеткая логика для адаптации к стилю вождения человека, находящегося за рулем.

— Цементные заводы

Первое промышленное применение нечеткой логики, которое затем было скопировано другими производителями, было реализовано датской компанией F.L. Smidth Automation и предназначено для управления сушильной печью при производстве цемента. В данном процессе должно быть учтено большое количество переменных и, в частности, климатические воздействие на сушильную печь высотой несколько десятков метров.

— Электронная и электрическая бытовая техника общедоступного применения

Большое количество приложений доступно широкой публике, особенно в Японии. Например, компактные портативные цифровые видеокамеры, обладающие повышенной чувствительностью к перемещениям. В данных устройствах нечеткая логика управляет системой стабилизации изображения.