Вероятностные функции принадлежности в математически нечетком моделировании технологических погрешностей.


Приветствуем, уважаемый посетитель! На данной странице нашего проекта вы найдете большой сборник статей на тему «Метод многослойного фильтрования». Для того, чтобы Вам было удобно весь материал удобно разделен на страницы подобно обычной книги.


Читать предыдущие записи К оглавлениюЧитать дальше

ВЕРОЯТНОСТНЫЕ ФУНКЦИИ ПРИНАДЛЕЖНОСТИ В МАТЕМАТИЧЕСКИ НЕЧЕТКОМ МОДЕЛИРОВАНИИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПОГРЕШНОСТЕЙ

А.М. Ростовцев

Московский государственный технический университет им Н.Э.Баумана, Россия

Современная тенденция обращения к нечеткому управлению, в том числе и технологическими процессами, вызывает потребность в математически нечетком представлении технологических погрешностей. Это необходимо как для математически нечеткого моделирования технологических процессов, так и для ввода результатов моделирования в нечеткий управляющий контроллер.

Математически нечеткая форма технологических погрешностей представляется в общем виде как функция принадлежности, состоящая из множественно-логических компонентов - текущих оценок степени принадлежности, соединенных логическим ИЛИ в виде «+» - знака логического суммирования.

Текущие оценки степени принадлежности могут представлять собой не только результат наблюдения или экспертную оценку, взятую из базы данных, но и иметь вероятностную природу. В этом случае мы имеем дело с вероятностной функцией принадлежности (здесь и далее - ВФП).

За основу принято допущение, что поле рассеивания технологического параметра полностью охватывает интервал нечеткости, совпадающий с шириной носителя в ВФП. Внешние термы ВФП тогда становятся естественными границами предельного технологического рассеивания или, как их называют, шестисигмовыми пределами.

При математически нечетком моделировании технологических погрешностей возможна как дискретная, так и непрерывная ВФП. Дискретные законы распределения случайных величин могут быть естественно представлены дискретной ВФП. Непрерывные законы распределения могут быть интерпретированы как непрерывными, так и дискретными ВФП. В случае непрерывных ВФП используются простейшие сплайн - функции, требующие для обращения к себе гораздо меньше вычисли-

тельных ресурсов, чем дифференциальные функции распределения. В

случае использования дискретных ВФП для моделирования непрерывных законов распределения дискретизация последних осуществляется в виде термов.

В качестве примера ниже представлена в таблице дифференциальная функция нормированного закона нормального распределения Гаусса зависимости от количества термов тремя различными нечеткими числами.

Количество термов3< 0,0044-3+0,3989+0,0044+3 >5< 0,0044-3+0,12951,5+0,3989+0,1295+1,5+0,0044+3 >7< 0,0044-3+0,0540-2+0,2420-1+ 0,3989+0,2420+1+0,0540+2 +0,0044+3 >

В этой таблице десятичные дроби в < > скобках представляют собой текущие оценки степени принадлежности, а подстрочные и надстрочные цифры справа от дробей являются координатами соответствующего терма. Нуль, соответствующий модальному терму, не указывается.


Читать предыдущие записиК оглавлениюЧитать дальше