Основные преимущества применения нечеткой логики для решения задач автоматизации по сравнению с традиционными подходами теории автоматического управления состоят в следующем:

· значительное повышение быстродействия процессов управления при использовании нечетких контроллеров;

· возможность создания систем управления для объектов, алгоритмы функционирования которых трудно формализуемы методами традиционной математики;

· возможность синтеза адаптивных регуляторов на базе классических ПИД регуляторов;

· повышение точности алгоритмов фильтрации случайных возмущений при обработке информации от датчиков;

· снижение вероятностей ошибочных решений при функционировании управляющих алгоритмов, что позволяет увеличить срок службы технологического оборудования.

Традиционные системы автоматизированного управления технологическими процессами строятся на основе линейных моделей объектов, построенных по некоторым критериям оптимальности. Полученные таким образом регуляторы являются оптимальными и устойчивыми по отношению к заложенным в их основу моделям реальных технологических процессов - объектов управления и регулирования. Однако часто методы упрощения и линеаризации, применяемые к нелинейным, динамическим, нечетко определенным объектам не дают ожидаемых результатов устойчивого управления и желаемого качества управления реальным технологическим процессом. С увеличиением сложности структуры объекта и выполняемых им функций становится все сложнее использовать классические методы управления.

Одним из альтернативных методов построения систем управления и регулирования объектами, нечетко определенными с точки зрения классической теории (для которых не получена аналитическая модель), является использование так называемых контроллеров нечеткой логики.

Данный подход предполагает использование знаний экспертов об объекте управления, представляемых в виде правил, выраженных на естественном языке. При описании объекта используются лингвистические переменные, определяющие состояние объекта. Дальнейшие процедуры формализации направлены на получение так называемых нечетких множеств, определяющих параметры объекта управления. Дальнейший расчет управления производится с помощью применения бинарных операций - t-норм - к нечетким множествам. t-нормы, или триангулярные нормы, реализуют логические операции "И", "ИЛИ", "НЕ", а также операции взятия минимума, максимума над нечеткими множествами. Последним этапом является обратное преобразование управления, полученного в виде нечеткого множества, в реальное значение выхода регулятора. Базовыми типами такого рода регуляторов являются контроллеры Мамдани и Суджено.

На основе описанного подхода реализован простейший регулятор управления технологическим процессом распределения тепла на центральных тепловых пунктах (ЦТП) города Кирова. Построена базовая модель регулятора, реализующего набор из трех правил. Показаны основные параметры, необходимые для настройки регуляторов, отмечены общие особенности данного подхода с классическими методами, реализующими ПИ, ПИД-регуляторы. Реализованы алгоритмы расчета управления на основе алгебры нечетких множеств. Получены экспериментальные зависимости, определяющие устойчивость системы управления, выявлены возмущающие факторы, влияющие на характер переходных процессов в объекте управления.

Перспективность использования данного метода определяется такими факторами, как достаточная простота настройки на объект управления, возможность учесть различные недетерминированные возмущения и параметры объекта, использовать для описания технологических и управленческих целей и критериев качества управления единый подход.

1.1. Постановка задачи.

Когда Вы управляете автомобилем, двигаясь в плотном городском потоке, Вы заняты разгоном, торможением, маневрированием, соблюдением правил движения и т.д. Если Вас спросить в этот момент, что вы думаете о температуре Ваших тормозов или как Вам смотрится давление масла в гидроусилителе, Вы вряд ли ответите что-то определенное. Вы заняты процессом движения. Все агрегаты автомобиля интересуют Вас постольку, поскольку они способствуют этому процессу. Или не способствуют. У вас просто нет ни времени, ни возможности отвлекаться на детали.

Иными словами, рассматривая Вашу поездку с точки зрения системы, можно сказать, что Вас в большей степени волнуют принципы действия этой системы, то есть насколько способен Ваш автомобиль доставить Вас из точки А в точку Б за заданное время и при заданных известных условиях. И в меньшей степени волнует конструкция этой системы, то есть то, каким способом автомобиль решает эту задачу.

При более детальном изучении вопроса Вы можете заметить, что в подавляющем большинстве задач, которые Вы решаете, входные условия и критерии оценок непрерывно изменяются.

Если уж вернуться к примеру автомобиля, то когда Вы прикидываете расход топлива при езде по городу (целевая функция), Вы строите утверждения примерно так:

· "обычно я двигаюсь по городу из точки А в точку Б со скоростью 60 км/час", подразумевая при этом, что в некоторых местах скорость выше, а в других - близка к нулевой;

· "при этом обороты двигателя примерно 2500 об/мин", понимая, что на светофорах это холостой ход, а при разгоне - близки к максимальным;

· "движение обычно происходит на третьей передаче", хотя знаете, что к вечеру у Вас затекает рука от непрерывных переключений.

· и так далее .

В результате вы замеряете средний расход топлива в литрах на 100 км и обнаруживаете, что он существенно отличается от паспортных значений. Вас это отличие не устраивает, но как решить эту проблему ?

Вы допускаете, что Вам в принципе не нужен ответ с точностью до миллилитра. Вам важно просто минимизировать целевую функцию. Иными словами Вы можете для себя определить некоторую степень точности решения задачи, соблюдение которой Вас устроит.

Если Вы зададитесь целью свести значение целевой функции (расхода топлива) к минимуму, причем сделать это, не прибегая к созданию системы, по цене сравнимой со стоимостью автомобиля, Вам понадобится инструмент, который может решать такую задачу при непрерывно меняющихся входных значениях и который может легко подстраиваться под изменение оценочных критериев (например, движение в городе/на трассе). Причем инструмент должен быть прост в управлении и понятен Вам без долгого изучения специальных дисциплин.

1.2. Fuzzy thinking. Системы, основанные на принципах.

Прежде, чем приступить к описанию конкретных пакетов, необходимо иметь в виду следующее обстоятельство: пути решения каждой конкретной задачи могут быть весьма разнообразны. Современный математический аппарат предоставляет целый спектр методов, приемов и инструментов для решения практически любой задачи. Все они воплощены в виде алгоритмов в разнообразных программных продуктах.

Приступая к решению очередной задачи и выбирая для нее подходящий "молоток", Вы беспокоитесь не только о самом факте существования решения, но и о эффективности собственно "молотка", то есть о том, за какое время и с какими затратами задача будет решаться.