ОН корректирует значение входа, основанное

ОН корректирует значение входа, основанное на разности между двумя значениями согласно следующему уравнению.



      output = A.e + B.INT(e)dt + C.de/dt

Where, A, B and C are constants, e is the error term, INT(e)dt is the

integral of the error over time and de/dt is the change in the error term.

Где, A, B и C - константы, e - погрешность, INT(e)dt - интеграл погрешности за какое-то время и de/dt - изменение в погрешности.

The major drawback of this system is that it usually assumes that the system

being modelled in linear or at least behaves in some fashion that is a

monotonic function. As the complexity of the system increases it becomes

more difficult to formulate that mathematical model.

Большой недостаток этой системы состоит в том, что она обычно принимает, что система, моделируется как линейная или по крайней мере ведет себя в некотором режиме, который является монотонной функцией. При увеличений сложности системы становится более трудным сформулировать эту математическую модель.

Fuzzy control replaces, in the picture above, the role of the mathematical

model and replaces it with another that is build from a number of smaller

rules that in general only describe a small section of the whole system. The

process of inference binding them together to produce the desired outputs.

Нечеткое управление заменяет, в диаграмме выше, роль математической модели и замяет это на другую, которая строиться на ряде меленьких правил, которые вообще только описывают малый раздел всей системы. Процесс заключения, связывает их вместе, чтобы произвести желательные выводы.

That is, a fuzzy model has replaced the mathematical one. The inputs and

outputs of the system have remained unchanged.

То есть нечеткая модель заменила математическую. Входы и выводы системы остались неизменяемыми.

The Sendai subway is the prototypical example application of fuzzy control.

Sendai подземка - примера нечткого управления.

References:

   Yager, R.R., and Zadeh, L. A., "An Introduction to Fuzzy Logic

   Applications in Intelligent Systems", Kluwer Academic Publishers, 1991.

   Dimiter Driankov, Hans Hellendoorn, and Michael Reinfrank,

   "An Introduction to Fuzzy Control", Springer-Verlag, New York, 1993.

   316 pages, ISBN 0-387-56362-8. [Discusses fuzzy control from a

   theoretical point of view as a form of nonlinear control.]

   C.J. Harris, C.G. Moore, M. Brown, "Intelligent Control, Aspects of

   Fuzzy Logic and Neural Nets", World Scientific. ISBN 981-02-1042-6.

   T. Terano, K. Asai, M. Sugeno, editors, "Applied Fuzzy Systems",

   translated by C. Ascchmann, AP Professional. ISBN 0-12-685242-1.

Содержание  Назад  Вперед

Forekc.ru
Рефераты, дипломы, курсовые, выпускные и квалификационные работы, диссертации, учебники, учебные пособия, лекции, методические пособия и рекомендации, программы и курсы обучения, публикации из профильных изданий