ПРОЕКТИРОВАНИЕ НЕЧЕТКО-ЛОГИЧЕСКИХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ

АРХИТЕКТУРА АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ НЕЧЕТКОЛОГИЧЕСКИХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ

До настоящего времени в АСУ применялись устройства управления с постоянной скоростью, использующие оптимальное, пропор- ционально-интегральное-дифференциальное или адаптивное управление. Для таких методов управления необходимо, чтобы динамические характеристики ОУ были известны и не изменялись во времени, а возмущающие воздействия были незначительны. Однако динамические характеристики производственного оборудования значительно изменяются в зависимости от колебания силы резания и наличия возмущающих воздействий. Например, для управления точностью при механической обработке изделий в существующих АСУ оборудованием с ЧПУ используется зависимость силы резания от параметров режима резания, подачи и скорости резания. Вместе с тем обеспечение постоянства динамического режима, рассчитанного по эмпирическим формулам, невозможно, так как в реальных условиях на обрабатываемую поверхность заготовки действуют возмущающие воздействия.

С учетом этого при проектировании АСУ технологическим процессом в большинстве случаев возникает задача выбора рациональных решений, так как автоматизация и управление производственными процессами требуют обработки большого количества информации, поступающей от объектов управления в режиме реального времени. Задача уменьшения доли информации до уровня, который приемлем для принятия решения о назначении коррекции в случае возникновения возмущающих воздействий, актуальна. При этом нехватка времени на принятие решения возрастает по мере усложнения и роста современного машиностроительного предприятия [65, 66].

В общем виде задача принятия решения решается в два этапа: на первом строится математическая модель, в которой должны быть учтены технологические величины, влияющие на точность обработки деталей, и на их основе построена целевая функция с указанием экстремума (минимума или максимума); на втором этапе определяется один из известных методов решения задач оптимизации, к наиболее распространенным относятся методы линейного и нелинейного программирования. Как правило, выбор оптимального решения с помощью вышеуказанных методов - достаточно сложная задача и не всегда однозначная. В первую очередь, это связанно с тем, что при назначении весовых коэффициентов перед экспертом всегда ставится задача выбора его численного значения из заданного диапазона.

Сегодня в области развития АСУ с элементами искусственного интеллекта (ИИ) наблюдается переход от сложных математических расчетов к использованию логических выводов на основе теории нечеткой логики, позволяющих максимально приблизиться к стилю мышления человека. С учетом того, что большинство рассуждений человека по своей природе является приближенным, то в основе логических выводов лежит принцип сопоставления данных. При этом используются простые эвристические правила вывода с рассуждениями типа

Для выражения своих знаний эксперт использует правила, которые представляются в виде

При этом условие представляет собой комбинацию выражений, которые содержат лингвистические переменные, описываемые с помощью различных множеств и функций. Правила заносятся в базы знаний в соответствии с основными этапами рассуждений о ходе технологического процесса. Архитектура АСУ с элементами ИИ приведена на рисунке 2.1 [67].

Структура АСУ с элементами искусственного интеллекта

Рис. 2.1. Структура АСУ с элементами искусственного интеллекта

Поэтому в АСУ с элементами ИИ наличие связки «база знаний - механизм логического вывода» обеспечивает возможность учета совокупности знаний экспертов, накопленных ими за многолетний практический опыт работы, об ОУ и осуществление механизма вывода, реализующего процесс выбора управляющих параметров на основе приближенных рассуждений.

Следует отметить, что переход к АСУ с элементами ИИ обоснован в том случае, когда к управлению различными производственными объектами нельзя применить методы и способы традиционной теории управления [68].

 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ   ОРИГИНАЛ     След >