מדוע ההיגיון היחסי המסורתי נכשל במערכות החלטות הנדסה

מערכות הנדסה מתמודדות באופן שגרתי עם תנאים שהם רחוק מרעש שחור ולבן.חושי, רגישות סביבתית, פגמים חומריים, וגורמים אנושיים מציגים חוסר אחריות כי לוגיקה אמיתית / פשפשית אינה יכולה להתמודד איתן. חיישן טמפרטורה יכול לקרוא 37.2C, אבל זה "חם" או "לא חם" תחת לוגיקה חדה, מהנדסים חייבים להגדיר באופן שרירותי מערכת של 38 מעלות צלזיוס - כלומר, כלומר, כלומר, כלומר, זה סיכון נוקשה כמו "אוויר" או "לא חם" או "לא חם" או "לא חם" או "לא חם" או "לא חם" או "לא חם"?

לוגיקה פוזיית חלוציה על ידי לוטפי זאדה באמצע שנות ה-60 כמסגרת מתמטית לתפוס את המשך ערכי האמת בין 0 ל-1 במקום לכפות חברות חדה, לוגיקה מרופדת מאפשרת למשתנה להשתייך באופן חלקי למספר קבוצות בו-זמנית.לדוגמה, 37.2%C עשוי להיות חבר של 0.6 ב"מלחמה" ו- 0.3 ב"חם", תוך כדי לשקף את היכולת האנושית הזו להיגיון עם דרגות של חוסר ודאות, יש צורך להפעיל כלי חיוני לאימון לוגי.

המונחים: Fuzzy Logic

פונקציות החברות

קבוצה מרופנת מוגדרת על ידי הפונקציה החברות שלה, המפות כל אלמנט של היקום של שיח לערך ב [0, 1]. צורות נפוצות כוללות triangular, מלכודות, Gaussian, ו sigmoid פונקציות. הבחירה של צורה ופרמטרים משפיע ישירות על התנהגות המערכת. לדוגמה, פונקציה חברות משולשת עבור "מהירות נמוכה" עלולה להגיע ל 10 ק"מ / שעה אפס / שעה, תוך כדי ירידה של 30 ק"מ ו"מ, תוך כדי שינוי, תוך כדי "מהירות"מ" עם מהירות"מ"מ" ו" ו" 0.

שפותנות וחוקים

לוגיקה פוזיית משתמשת במשתנה לשוני – כגון "זמן", "לחץ" או "טרור" - שלוקח ערכים לשוניים כמו "נמוך", "בינוני", "גבוה" - אי השוויון מונע על ידי כללים IF-theN: הטמפרטורה של IF גבוהה ולחץ היא נמוכה ולחץ היא נמוכה של פתיחת ה-N.

תהליך השוויון

שיטת ההתערבות הממנדאני הסטנדרטית כוללת ארבעה שלבים: מטושטשות, הערכה כללית, הדבקה, ועיוות.כל שלב משנה ומשלב מידע כדי לייצר פלט חד פעמי המתאים להפעלה או להכרעה.

מדריך הטמעה

יישום לוגיקה מסחררת במערכת הנדסית דורש עיצוב שיטתי.הצעדים הבאים משקפים זרימת עבודה טיפוסית למערכת בקרה או החלטה.

1 בעיות סקפינג ובחירת משתנה

לזהות את משתנים קלט (למשל, מהירות, מרחק, טמפרטורה) ואת משתנה הפלט (למשל, כוח בלמים, מיקום שסתום, רמת התראה).

2. טיהור

חברות עיצוב פונקציות עבור כל מונח לשוני. השתמש מומחיות דומיין כדי לקבוע אזורים חופפים.כלי כמו MATLAB® Fuzzy Logic Toolbox או ספריית ה-Son scikit-fuzzy לאפשר הסתברות מהירה.לדוגמה, בקר ברמת מים, "נמוך", "נמוך", ו"גבוה" רמות עשוי להיות מודל עם פונקציות תלת-זווית אפילו על פני הגובה של הטנק.

3.כלל בסיס בנייה

כתוב את הכללים שלוכדים את התנהגות המערכת הרצויה.עבור מערכת בקרת טמפרטורה, כלל אחד יכול להיות: "טמפרטורת IF גבוהה וטעייה היא מהירות קרירה של הN מהיר" שמור על בסיס הכלל קומפקטי (10-50 כללים עבור רוב היישומים) כדי למנוע שילוב של פיצוץ. Redundant או סכסוך כללים חייבים להיות נפתר באמצעות הקצאה מוקדמת או משקל.

4.כלל הערכה ותיקון

עבור כל כלל, לחדד את מידת שביעות הרצון (כוח אש) על ידי יישום t-norms (min או מוצר) לקלטים המומים. ולאחר מכן לצבור את ערכות המטושטשות הניתנות (למשל, באמצעות max או סכום) לתוך סט תמציות יחיד.התוצאה היא צורה המייצגת את המלצת המשולבת של כל החוקים.

5.הצהרה

המרת המטושטש המצטברת להגדיר למספר פריך.שיטות נפוצות כוללות צנטרירוטאיד (מרכז הכבידה), ביזקטור, משמעות ממקסימה, והגדולה ביותר של מקסמה.המרכז הוא בשימוש נרחב ביותר כי הוא מייצר פלט חלק אשר מגיב ברציפות לשינויים בקלט.

6. Tuning and Actation

לחדד את המערכת עם מקרים של מבחן וחדד את הפרמטרים של חברות ולעבד משקלים. אלגוריתמים גנטיים יכולים להתאים אוטומטית לכוונון נגד מדדי ביצועים כמו יישב זמן, פתרון יתר או טעות של מצב יציב.

יתרונות קריטיים על פני גישות

רובוסטנס ל Noise and In Complete Data

מכיוון שלוגיקה מסחררת מצטברת מספר כללי חפיפה, חיישן מושחת יחיד קורא לעתים רחוקות גורם שינוי פלט קטסטרופלי.המערכת מדגימה בחסד - נכס בעל ערך מיוחד במערכות מחסניות של רכב:0אנטי-lock (FLT:1), שבו חיישני מהירות הגלגל עשויים לחוות טיפות הרגעה.

טבע נקי מודל

בניגוד לבקרי PID או מודלים של חלל המדינה, ההיגיון המטושטש אינו דורש מודל מתמטי מדויק של הצמח.זה יכול להיות מתוכנן רק מהידע היורי, מה שהופך אותו אידיאלי עבור מערכות מורכבות שאינן לינאריות שבו מודלים הוא בלתי-מסובך.

יכולת ושמירה

כללים מטושטשים באים לידי ביטוי בשפה כמעט טבעית, ומאפשרים למומחים בתחום ללא מומחיות תכנות כדי לבחון ולשנות את ההיגיון של ההחלטה.שקיפות זו מפחיתה את זמן הפחתת הפחתת הפחתת הפחתת הפחתת הציות הרגולטוריות בהנדסת בריאות או אווירוקל.

הסתגלות

מערכות פוד יכולות להיות מוגדלות עם מנגנוני למידה - כגון מערכות אי-השוויון של המוח (ANFIS) - כדי לכוון פרמטרים מהנתונים מבלי לאבד את המבנה המפרש.

יישום הנדסה של ממש בעולם

רובוטיקה ואוטומציה

בקרים לוגיים מטושטשים מדריך רובוטים ניידים דרך סביבות לא מובנות על ידי שילוב של מרחק וקריאה אוריינטציה.לדוגמה, רובוט משתמש כללים כגון "מכשול IF הוא קרוב וכיוון הוא שמאל את הזכות החדה" לנווט מסדרונות צרים.חברות כמו FLT:0 (FestoFLT:1) משתמש בשליטה מטושטשת במערכות מתפתלות אשר מטפלות באובייקטים של עמידה שונה.

ניהול מערכת ניהול

רשתות חשמל מודרניות מסתמכות על לוגיקה מרופדת לחיזוי עומס, רגולציה מתח וגילוי לקוי של מערכת החלטות מרופדת יכולה לאזן דור מתחדש עם אחסון על ידי הערכת תחזיות כיסוי ענן, זמן של יום, וסוללה של טעינה - כל קלטות לא בטוחות.

פיקוח סביבתי

רשתות חיישן אלחוטיות משתמשות בהקצות מטבולית כדי לסווג את מדדי איכות האוויר המבוססים על סף חפיפה חלקית עבור PM2.5, אוזון ולחות.המערכת יכולה להטיל אזהרות מדורגות (caution, התראה, ביקורתי) ולא אזעקה בינארית, צמצום חיובי כוזב.

מערכות רכב

מעבר ABS, לוגיקה סחרחורת מופיעה בלוח זמנים של שינוי שידור אוטומטי, בקרת שיוט אדפטיבית, ובקרת מערכתיות.תוכנית היציבות האלקטרונית של רכב עשויה להשתמש בחוקים מרופדים כדי לשנות את לחץ הבלמים על בסיס קצב ה- yaw, זווית ההגה, והאוצה מאוחרת יותר.

בקרת תהליכים תעשייתיים

כרובנים, כורים כימיים, ומפעלי טיפול במים פסולת פועלים עם אי-לינאריות משמעותיים ועיכובי זמן. Fuzzy PI בקרים ב- PID הקלאסיים בהקשרים אלה, ומספקים תגובה מהירה יותר והפחתה של פתרון יתר.

אתגרים ו Mitigations

המונחים: Dimensionality

ככל שמשתנים קלט להגדיל, בסיס הכלל גדל באופן אקספוננציאלי. Mitigations כוללים מערכות סחרחוריות היררכיות, שבו תפוקות של שלב אחד הופכות לקלטות לבסיסים אחרים, ובסיסי שלטון ספארי עם טכניקות של זיהום.

יעילות Slack

צורות שנבחרו עניים יכולים לגרום לתנודות או תגובה sluggish. השתמש בסתירה במהלך כוונון לשקול אופטימיזציה אוטומטית באמצעות שיטות של חלקיק או Bayesian.

המונחים: hardy

מכיוון שמערכות סחרחורת הן לא לינאריות, אימות רשמי הוא קשה.גישות כוללות סימולציה ממצה עם מדדי כיסוי, ניתוח יציבות לייפנוב עבור מערכות בקרה, ובדיקת חומרה-ב-the-loop.

שילוב עם הבקר הדיגיטלי הקיים

בקרים תעשייתיים רבים משתמשים בקידוד קבוע של נקודות. אי-ציות מטושטשות עם דרוג אינטגריג - הבטחת פונקציות חברות ודה-הפצה תישאר יעילה מבחינה חישובית.

כיוונים עתידיים: מינוף לוגיקה עם Machine Learning

הגבול הבא הוא מערכות היברידיות המשלבות את הפרשנות של ההיגיון המטושטשת עם זיהוי דפוס עמוק של למידה.FLT:0Recent ResearchveFLT:1 חוקר רשתות עצביות מרופדות שבו קונפורנטים שולטים נלמדים מהנתונים בעוד ש-Atecedents נשארים בני אדם-readingment Learning הוא גם משולב - סוכן יכול להתאים את המשקל המטושטש במהלך ניתוח, המאפשר שינוי אוטונומי כדי לשנות תנאים הפעלה.

תקנות AI (XAI) מוסברות בתחומים כמו בריאות ותעופה צפויות להאיץ אימוץ של מערכות סחרחורות כאלטרנטיבה מפרצת באופן חד-משמעי לרשתות עצביות של ארגז שחור.לוגיקה פוזית גם ממלא תפקיד ב-AI קצה, כי השוויון מבוסס הכלל שלה הוא קל משקל ודטוניניסטי בהשוואה למודלים עמוקים.

מסקנה

לוגיקה מטושטשת הופכת את מערכות ההחלטות הנדסיות משוררות, מנגנונים המבוססים על הסף למסגרות חשיבה נוזליות, דמויות אנושיות.על ידי טיפול בחוסר ודאות, רעש, ולא לינאריות עם החסד, היא הפכה להיות עמוד של שליטה מודרנית ומדע החלטות.הההההההה דורש עיצוב זהיר של פונקציות ובסיסי שלטון, אבל התשלום הוא חזק יותר, מפרשים, והתאמה.