Отправляет email-рассылки с помощью сервиса Sendsay

АСУ Технологических Процессов- Новые Технологии

Рассылка закрыта

Вы можете найти рассылки сходной тематики в Каталоге рассылок.

←   Январь 2001   →
 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
26.01.2001
16:01:42
18:09:27
27
28
29
30
31
Автор Гость

Статистика

3.514 подписчиков
за неделю
←   Все выпуски   →

АСУ Технологических Процессов- Новые Технологии #42


Служба Рассылок Subscribe.Ru проекта Citycat.Ru
АСУ Технологических Процессов- Новые Технологии  # 42

Мир Новых Технологий
  PingWin's Service

Он грыз гранит, не жалея ни зубов, ни гранита. /А. и Б. Стругацкие/

# Здравствуйте, уважаемые подписчики

  Группой специалистов  предлагаются  лекции, консультации и отчеты по нечеткой логике и ее применению для решения задач управления.
Отчеты написаны в основном по материалам  не опубликованных у нас зарубежных источников.   Отчет  " Методы, средства и практическая реализация фази управления" содержит изложение теории нечеткой логики, рассчитанное на лиц знакомых с классической теорией автоматического регулирования  и множество примеров по применению нечеткой логики для решения задач управления в промышленности и других областях.
Отчет "Нечеткое управление" содержит изложение основ нечеткой логики с использованием более сложного матем. аппарата.
Отчет представляет из себя учебник по основам теории нечеткой логики и ее применения в решении задач управления.
Материалы отчетов подготовлены  под руководством проф. д.т.н. И.А.Мочалова.
Объем каждого из отчетов около 150 стр.
В случае приобретения материалов Вы можете получить отчеты в бумажном виде или на  CD диске вместе с различными материалами по нечеткой логике (публикации,  демо версии различных программных средств, международные стандарты и т.д. )
Со всеми вопросами обращаться   к Людмиле Зуевой ludmila@elnet.msk.ru.

Удачи, и всего наилучшего!
До встречи на Форуме АСУ ТП !

С уважением,
Дмитрий Милосердов
could@chat.ru

***

Сегодня в выпуске:

1. Методы, средства и практическая реализация фази управления (краткий обзор)

2. Нейрокомпьютеры (Анонс статьи).

***
ТЕОРИЯ

Алгоритм фази управления.

    1. Периоды развития фази теории.

Можно выделить три периода в становлении, развитии и практическом применении теории фази управления.

Первый период, который обычно связывают с концом 60-х началом 70-х годов, характеризуется становлением теоретических основ фази управления изложенных в статьях Л.Заде (США).

Второй период приходится на 70-80-е годы, когда появились первые практические результаты применения созданной теории.

Третий период с конца 80-х годов до настоящего времени. Этот период характеризуется бумом практического применения фази теории в различных сферах науки и техники за рубежом.

Каждый из этих периодов характеризуется наиболее яркими событиями, приведенными ниже.

В первом периоде таким событием является публикация Л.Заде в 1965 г статьи «Нечеткие множества» в журнале «Информатика и управление», в которой он впервые ввел понятие «нечеткое множество». В следующих статьях им был разработан фази алгоритм.

Лотфи Заде родился в Иране 4-го февраля 1921 года. В 1956 г началась его научная карьера в США, сначала он был приглашенным исследователем в институте современных исследований в Принстоне штат Нью-Джерси, а затем в 1959г он стал членом департамента инженерной электрики в Калифорнийском университете в Беркли. Он является специалистом по теории систем, анализу принятия решений, нечетким множествам и их применениям. Был консультантом фирмы «Omron» реализации японского проекта по созданию фази- логического контроллера.

Существует легенда о том каким образом была придумана теория «нечетких множеств». Однажды Заде имел длинную дискуссию со своим другом относительно того чья из жен является более привлекательной. Термин «привлекательная» является очень неопределенным и в результате дискуссии они не смогли прийти к удовлетворительному итогу. Это вынудило Заде сформулировать концепцию, которая выражает нечеткие понятия типа «привлекательная» в числовой форме.

Во втором периоде ярким событием является состоявшийся в 1974 году доклад доктора Мамдани из Лондонского университета, который получил первые положительные результаты по применению фази управления для первого поршневого двигателя. Затем в 1980 г датская компания Ф.Л.Смит и К использует фази теорию при управлении обжиговой цементной печью. Эти события считаются первыми в мире практическими применениями фази теории. Далее в 1983 г японская компания «Фузи Электрик» использует фази теорию при управлении химическим инжектором в установке по очистке воды.

В третьем периоде наиболее ярким событием стала Вторая международная конференция 1987г по фази системам, на которой был продемонстрирован японский фази логический контроллер. Этот контроллер был использован для управления скоростью электропоезда. Затем в 1989 г в Японии была создана международная лаборатория по инженерным исследованиям в области фази управления.

Фази алгоритм управления состоит из преобразования входных переменных фази регулятора в его выходные переменные с помощью следующих взаимосвязанных процедур (рис.1):

  • преобразование нечетких множеств входных физических переменных фази регулятора, получаемых от измерительных датчиков с объекта управления в безразмерные относительные переменные;
  • обработка логических высказываний относительно безразмерных входных и выходных переменных фази регулятора;
  • преобразование выходных безразмерных относительных переменных фази регулятора в физические управляющие переменные.

Рассмотрим перечисленные процедуры получения фази алгоритма более подробно.

    1. Преобразование физических переменных в безразмерные переменные.

Рассмотрим понятия входных и выходных переменных теории фази управления и сравним их с аналогичными понятиями классической теории.

Например, в классической ТАР имеем:

х вх(t= t1)=400C,

где х вх(t= t1)- температура на выходе объекта управления в момент времени t1.

 

В противоположность этому в теории фази управления для этой переменой используется термин:

х вх(t= t1)-«невысокая температура»

на выходе объекта управления в момент времени t1.

Аналогично, в классической ТАР имеем: vвх(t= t1)=10м/с,

где vвх(t= t1)- скорость на выходе объекта управления.

vвх(t= t1)-«небольшая скорость» и т.д. Число таких примеров можно продолжить. Эти примеры показывают, что в классическом ТАР измеренная физическая величина преобразуется в некоторую физическую величину.

В противоположность этому входные физические величины типа «невысокая температура», «небольшая скорость» и другие имеют неопределенные, нечеткие или размытые значения, которые не могут быть измерены и интерпретированы некоторыми числовыми величинами в традиционном понимании.

Для измерения «нечетких» физических величин в теории нечетких множеств вводится некоторая функция «f», которая преобразует нечеткое множество X размерных физических величин в другое множество P, которое состоит из безразмерных числовых величин (ранги), изменяющихся от нуля до единицы.

В терминах теории множеств эта функция или преобразование «f» одного множества X в другое P обычно обозначается в символической форме:

X---f---> P,

где X={ xi } - «нечеткое» множество или диапазон изменения размерной физической величины, состоящее из измеренных с помощью датчика значений x( ti )=xi ( температура, скорость и т.д.); P=[0,1] - множество рангов; f - заданный вид или форма преобразования одного множества X в другое множество P.

Геометрическая интерпретация этой символической формы преобразования представлена на рис.2.

В традиционной записи, принятой в математическом анализе, это преобразование задается в форме:

p=f(x), x ? X, p ? [0,1],

где f -заданная функция (преобразование). Это преобразование подобно преобразованиям типа p=sin x, p=ex и т.д. принятые в анализе.

Обычно в теории фази управления преобразование f задается в графической форме. Для реализации этой функции в фази контроллере используется аппроксимация ее в виде ступенчатой функции f*(рис. 3). Форма равнобедренного треугольника функции f обеспечивает равные ранги элементам нечеткого множества относительно центральной точки I , которая называется идентификатором нечеткого множества X. Если точка I смещается вправо или влево относительно своего центрального положения, тогда функция f будет иметь форму неравнобедренного треугольника, что будет соответствовать неодинаковым рангам элементов множества относительно точки I. Размер нечеткого множества X, положение точки I, тип функции f ( не обязательно треугольный тип) определяется программистом исходя из априорных сведений относительно входной величины объекта управления.

Функция f помимо треугольной формы может также иметь формы равнобедренной или неравнобедренной трапеции, а также форму несимметричного или симметричного колокола.

Таким образом для описания входной переменной в терминах фази управления программист задает тип функции f (треугольная, трапециидальная или колоколообразная формы) и положение идентификатора I для нечеткого множества X.

При преобразовании в ранги нескольких множеств, например X1,X2, X3 с идентификаторами I1 , I2 , I3 и функциями f1 , f2 , f3 возникают проблемы в граничных точках, поэтому эти множества объединяются в виде пересечений. Соответствующие пересечения кривых функций f1 , f2 , f3 дают граничные точки для нечетких множеств (рис.4). Для физической величины типа температура воды эти множества могут обозначать соответственно «холодная», «теплая» или «горячая» вода. При написании объектовой программы для фази контроллера указывают

индекс, тогда физическая переменная в т. А1, А2, А3 будет иметь соответствующие ранги:

x1=x(t1)-I1---->ранг0,75;

x2=x(t2)-- I2---> ранг 0,27;

x3=x(t3)--- I3 --> ранг 0,23

Для того, чтобы ранги не зависели от конкретной физической переменной, крайние значения всего возможного диапазона изменения физической переменной в процессе управления обозначают соответственно:

(-) min (+) max.

Далее производится разбиение этого диапазона на пересекающиеся множества:

X1, X2, X3,... Xn, n=7

Каждое множество характеризуется своим идентификатором. Для идентификаторов этих множеств используются специальные обозначения (рис.5):

ZR (zero range) - нулевой ранг;

NS (negative small) - минус маленький;

NM (negative medium) - минус средний;

NL (negative large) - минус большой;

PS (positive small) - плюс маленький;

PM (positive medium) - плюс средний;

PL (positive large) - плюс большой.

Таким образом весь диапазон изменения физической переменной, разбитый на совокупность нечетких множеств, характеризуется своим идентификатором который берется из множества:

I={PL,...,ZR,..., NL}.

Каждая функция fi треугольного типа приее реализации в фази контроллере аппроксимируется 7-ю прямоугольниками. Например, для заданного идентификатора NM физическая переменная

x( t1 )=x1 (т. А1) будет иметь ранг 0,7.

При равномерном изменении входной переменной рекомендуется использовать функцию треугольного типа с соотношениями сторон как показано на (рис.6).

Для получения большей чувствительности ФС используются треугольные функции с более узким диапазоном изменения входной переменной .

Для получения зоны нечувствительности в ФС применяют функции в форме трапеций.

Фази алгоритм является алгоритмом логической связи, описывающей объект управления в терминах «вход-выход» в форме высказываний «если-тогда», подобно тому, как в классической теории автоматического регулирования объект или система управления в терминах «вход-выход» описывается в количественной форме в виде дифференциальных уравнений или передаточных функций.

Например, алгоритм управления температурой воды при купании человека под душем, которым он пользуется бессознательно на основе своего каждодневного опыта, состоит из следующих высказываний типа «если-тогда(вход-выход)»:

1. Если вода горячая, тогда поверни вентиль крана горячей воды на большой угол влево

или

2.Если вода не очень горячая, тогда поверни вентиль крана горячей воды на не большой угол влево

или

3.Если вода теплая, тогда не вращай вентиль крана горячей воды

или

 

4.Если вода прохладная, тогда поверни вентиль крана горячей воды на не большой угол вправо

или

 

5.Если вода холодная, тогда поверни вентиль крана горячей воды на большой угол вправо.

Таким образом имеем алгоритм процесса управления одномерным объектом в терминах « температура t 0 C- угол _ ( вход-выход регулятора)», который выражен в терминах нечетких множеств типа «горячая», «теплая», «большой» и т.д. (рис.9)

В теории фази управления приведенная совокупность высказываний называется правилами.

Вход фази регулятора называется «условием правила».

Если нечеткие высказывания в условии и заключении каждого правила заменить соответствующими идентификаторами нечетких множеств, то тогда алгоритм фази управления можно представить виде:

Правило 1: если x1 ( t )= PM, тогда y1 ( t )=NM

или

Правило 2: если x1 ( t )= PS, тогда y1 ( t )=NS

или

Правило 3: если x1 ( t )=ZR, тогда y1 ( t )=ZR

или

Правило 4: если x1 ( t )= NS, тогда y1 ( t )=PS

или

Правило 5: если x1 ( t )=NM, тогда y1 ( t )=PM.

При исполнении Правила 1 величина x10 с идентификатором PM преобразуется в ранг р10=0,7. Этому рангу на выходе будет соответствовать ранг q10=0,7 c идентификатором NM. Так как функция класса «q» с идентификатором NM не является взаимно однозначной, по величине q10 нельзя однозначно определить значение соответствующей физической переменной y10 . Для этого в фази теории используется среднее значение

G1y10 = ------ ,q10

где G1 - площадь трапециидальной фигуры, отсекаемой рангом q10=0,7 от треугольника NM .

 ***

Анонс: Нейрокомпьютеры - архитектура и реализация http://infocity.kiev.ua/mtitle.phtml?id=818

профессор, д.т.н. В.А. Ш а х н о в (shakhnov@iu4.bmstu.ru)
доцент, к.т.н. А.И. В л а с о в (vlasov@iu4.bmstu.ru)
А.С. К у з н е ц о в (kuznecov@iu4.bmstu.ru)
Ю.А.Поляков (poljkov@iu4.bmstu.ru)
Московский Государственный Технический Университет им.Н.Э.Баумана, кафедра "Проектирование и технология производства электронно-вычислительных и телекоммуникационных систем" ( http://iu4.bmstu.ru), www.citforum.ru

Расширенная версия обзора доступна на сайте "Новости с российского рынка нейрокомпьютеров" http://neurnews.iu4.bmstu.ru

В работе рассмотрены вопросы теории и практики проектирования нейровычислительных систем. Первая часть посвящена рассмотрению элементов нейроматематики и нейрологики с точки зрения аппаратной реализации, во второй - дан краткий обзор элементной базы нейровычислителей от сигнальных процессоров и ПЛИС до нейрочипов, в третьей части части приводится обзор элементной базы современных нейровычислителей, архитектурных решений и принципов их построения.

 

ПРОБЛЕМЫ ПОСТРОЕНИЯ И ОБУЧЕНИЯ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

Под ред. Проф., д.т.н. А.И.Галушкина и проф., д.т.н. В.А.Шахнова

 

НЕЙPОКОМПЬЮТЕPЫ

И НЕЙPОИНФОPМАТИКА НА ПОPОГЕ XXI ВЕКА

Нейpокомпьютеpы получили ощутимое pазвитие во втоpой половине 80-х годов в связи с пpогpессом микpоэлектpоники. Подобно тому, как создание тpанспьютеpа стало возможным в связи с появлением однокpистального 32-х pазpядного микpопpоцессоpа с внутpикpистальной памятью и канальными адаптеpами, так и нейpокомпьютеpы стали активно pазвиваться после того, как в одном кpисталле стала возможной pеализация каскадиpуемого фpагмента нейpонной сети с настpаиваемыми и фиксиpованными коэффициентами.

За последние 20 лет нейpокомпьютеpная техника пpошла значительный эволюционный путь, начиная от pеализации нейpовычислителей путем каскадного соединения сигнальных пpоцессоpов и кончая совpеменными нейpочипами пpоизводительностью несколько миллиаpдов опеpаций в секунду с числом pеализуемых связей в десятки и сотни миллионов синапсов. Многие из pанних pазpаботок и аpхитектуpных pешений нашли свое воплощение в совpеменных системах, дpугие канули в лету, однако все они внесли свою лепту в становление нейpокомпьютеpной техники и нейpоинфоpматики как отдельных напpавлений науки и техники.

В настоящее вpемя нейpокомпьютеpы являются пеpспективным напpавлением совpеменной свеpхвысокопpоизводительной вычислительной техники, пpи этом теоpию нейpонных сетей и нейpоматематику относят к пpиоpитетным напpавлениям вычислительной науки и техники. Спектp задач, pешаемых нейpокомпьютеpами, постоянно pасшиpяется, пpи этом нейpокомпьютеpная техника не столь кpитична к отставанию отечественной микpоэлектpоники, поэтому позволяет создать основу постpоения отечественной элементной базы супеpЭВМ.

Жуpнал “Инфоpмационные технологии” явился одним из пеpвых отечественных жуpналов, начавших уже с 1995 года pегуляpно публиковать матеpиалы по нейpотематике. За последние годы в жуpнале офоpмились целые тематические напpавления, такие как: аpхитектуpа и элементная база нейpокомпьютеpов, нейpоинфоpматика и ее пpиложения, САПP нейpочипов, пpоектиpование нейpоинфоpмационных систем для pазличных областей (медицина, финансы, экономика, политика, космос, пpоизводство и т. п.). Пpедставленная в данных pазделах инфоpмация имеет огpомную ценность как для pазpаботчиков нейpосистем, так и для пользователей.

 

***
Off-line Форум и конференция по вопросам автоматизации и АСУ ТП.
Для подписки на него Вы можете послать пустое письмо по
адресу-asutp-subscribe@egroups.com
В дальнейшем, для отправки сообщений и вопросов по АСУ ТП
писать на:asutp@egroups.com
Страничка Форума находится по адресу-http://www.egroups.com/group/asutp
***

У меня c Екатериной Калмыковой есть еще один совместный проект!
Рассылка "Секреты и откровения авторов рассылок" наверняка
заинтересует тех, кому захочется узнать больше об авторах-ведущих рассылок на сервере Городского Кота. Вам откроются личности и характеры ведущих рассылок в откровенных беседах на различные темы - от политики и экономики до
искусства и спорта.

Подпишитесь!
http://subscribe.ru/catalog/people.interview

***
                Copyright    2001 Дмитрий Милосердов
Копирование материалов обозрения разрешается только в случае указания на
"PingWin's Service" как на источник получения информации, при этом во всех ссылках обязательно явное указание адреса e-mail could@chat.ru
                            

ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ: "PingWin's  Service" является личной инициативой автора и работает без каких-либо гарантий !
http://subscribe.ru/
E-mail: ask@subscribe.ru
Поиск
В избранное