MATLAB.Exponenta
–Û·Ë͇ Matlab&Toolboxes

Проектирование систем управления\Fuzzy Logic Toolbox

С.Д.Штовба "Введение в теорию нечетких множеств и нечеткую логику"

В оглавление книги \ К следующему разделу \ К предыдущему разделу

4. Прикладные нечеткие системы

4.4. Обзор применения теории нечетких множеств

Интерес к теории нечетких множеств постоянно усиливается, о чем свидетельствует экспоненциальный рост публикаций в этой области за последние тридцать лет (табл. 1). Издаются более десяти специализированных международных журналов по теории и применению нечетких множеств, среди которых "Fuzzy Sets and Systems" и "Applied Soft Computing" (издательство Elsevier Science), "Journal of Intelligent and Fuzzy Systems" (издательство IOS Press), "Intenational Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems" (издательство World Scientific), "IEEE Transactions on Fuzzy Systems" (издательство IEEE), "Soft Computing" (издательство Springler-Verlag). Много журналов публикуют статьи по нечетким множествам, среди них русскоязычные "Кибернетика и системный анализ", "Известия РАН. Теория и системы управления", "Автоматика и телемеханика", "Автоматика и вычислительная техника".

Таблица 1 Количество публикаций, в названии которых встречаются слова "fuzzy" и "fuzzy control" (данные BISC - Berkeley Initiative in Soft Computing)

Период База данных INSPEC (технические науки) База данных MathSciNet (математические науки)
"fuzzy" "fuzzy control" "fuzzy" "fuzzy control"
1970-1979 569 38 443 0
1980-1989 2404 214 2465 39
1990-1999 23207 4689 5479 335
2000-20.11.2003 9945 >508 2865 нет данных

Практическое применение теории нечетких множеств началось в середине семидесятых, когда Мамдани (Mamdani) и Ассилиан (Assilian) из Лондонского колледжа Королевы Мэри построили первый нечеткий контроллер для лабораторной модели парового двигателя [1]. Концепцию первого нечеткого контроллера составляют идеи нечеткого логического вывода и нечеткого алгоритма, изложенные Заде в 1973 году [2, русский перевод 3]. Первый промышленный нечеткий контроллер заработал в 1982 году в Дании [4] Холмблад (Holmblad) и Остергард (Ostergaard) внедрили нечеткую логику в управление процессом обжига цемента. Тогда, в восьмидесятых, европейские и американские инженерные и научные сообщества весьма скептически восприняли новую теорию. Зато на Востоке нечеткая логика пошла "на ура". Для азиатов, воспитанных на восточной философии с ее неоднозначными и расплывчатыми категориями, нечеткая логика сразу стала своей, родной.

В 1987 году фирма Hitachi разработала нечеткую систему управления движением электропоезда в метро города Сендай. В 1990 году в Японии уже зарегистрировано около 30 патентов, связанных с нечеткой логикой. В начале девяностых японцы поставили нечеткую логику "на конвейер" - началось серийное производство бытовых приборов с нечетким управлением: камеры с автоматической фокусировкой (Canon), кондиционеры воздуха (Mitsubishi), стиральные машины (Panasonic и Matshushita). Тогда же фирмы Honda и Nissan разработали автоматическую трансмиссию с нечетким управлением, а фирма Toshiba - нечеткий контроллер лифта. Нечеткая логика становится маркетинговым оружием на японском рынке - fuzzy-товары быстро раскупаются.

В 1993 году Коско (Kosko) доказал теорему о нечеткой аппроксимации (FAT Fuzzy Approximation Theorem) [5], согласно которой, любая математическая система может быть аппроксимирована системой на нечеткой логике. Следовательно, с помощью естественно-языковых высказываний "Если то", с последующей их формализацией средствами теории нечетких множеств, можно сколько угодно точно отразить произвольную взаимосвязь "входы выход" без использования сложного аппарата дифференциального и интегрального исчислений, традиционно применяемого в управлении и идентификации. Практические успехи нечеткого управления получили теоретическое обоснование. Сегодня нечеткая логика рассматривается как стандартный метод моделирования и проектирования. В январе 1997 года язык нечеткого управления FCL Fuzzy Control Language внесен в Международный стандарт программируемых контроллеров IEC 1131-7. Системы на нечетких множествах разработаны и успешно внедрены в таких областях, как: медицинская диагностика, техническая диагностика, финансовый менеджмент, управление персоналом, биржевое прогнозирование, распознавание образов, разведка ископаемых, выявление мошенничества, управление компьютерными сетями, управление технологическими процессами, управление транспортом, поиск информации в Интернете, радиосвязь и телевидение. Спектр приложений очень широкий от бытовых видеокамер, пылесосов и стиральных машин до средств наведения ракет ПВО и управления боевыми вертолетами. По-прежнему лидирует Япония, в которой выпущено свыше 4800 "нечетких" патентов (в США около 1700 патентов). Практический опыт разработки систем на нечетких множествах свидетельствует, что сроки и стоимость их проектирования значительно ниже, чем при использовании традиционного математического аппарата, при этом обеспечивается требуемые уровни качества. Лотфи Заде как-то по этому поводу заметил, что "почти всегда можно сделать такой же самый продукт без нечеткой логики, но с нечеткой будет быстрее и дешевле" ("In almost every case you can build the same product without fuzzy logic, but fuzzy is faster and cheaper" [6]). Это объясняется тем, что [7]:

1) нечеткая логика позволяет по экспертным знаниям быстро разработать прототип технического устройства с последующим усложнением его функциональности;

2) модель на основе нечеткого логического вывода прозрачнее (проще для понимания), чем аналогичная модель на дифференциальных, разностных или иных уравнениях;

3) нечеткие модели проще реализовать аппаратно, при этом можно распараллелить вычисления.

Литература

  1. Mamdani E.H., Assilian S. An Experiment in Linguistic Synthesis with Fuzzy Logic Controller // Int. J. Man-Machine Studies. - 1975 . Vol. 7. №1. P.1 13
  2. Bellman R.E., Zadeh L.A. Decision-Making in Fuzzy Environment // Management Science. vol. 17. - 1970. - №4. - P.141 - 160.
  3. Беллман Р., Заде Л. Принятие решений в расплывчатых условиях. В кн.: Вопросы анализа и процедуры принятия решений. М.: Мир. 1976. - С.172-215.
  4. Holmblad L.P., Osregaard J.J. Control of Cement Kiln by Fuzzy Logic. In Approximate Reasoning in Decision Analysis (Gupta M.M. and Sanchez E. Eds.): Amsterdam, New York, Oxford. 1982 P.389 400.
  5. Kosko B. Fuzzy Systems as Universal Approximators // IEEE Trans. on Computers. 1994. Vol. 43. №11. P.1329 1333.
  6. Fuzzy Logic Toolbox. User's Guide, Version 2.1 The MathWorks, Inc., 2001.
  7. Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. СПб.: БХВ-Петербург, 2003. 736с.

В оглавление книги \ К следующему разделу \ К предыдущему разделу


Поиск по сайту:

Система Orphus

Яндекс.Метрика