퍼지 로직-추론 시스템

퍼지 추론 시스템은 의사 결정을 주요 작업으로하는 퍼지 논리 시스템의 핵심 단위입니다. 필수 결정 규칙을 그리기 위해 커넥터 "OR"또는 "AND"와 함께 "IF… THEN"규칙을 사용합니다.

퍼지 추론 시스템의 특징

다음은 FIS의 몇 가지 특성입니다-

다음 5 개의 기능 블록은 FIS의 구성을 이해하는 데 도움이됩니다.

Rule Base − 퍼지 IF-THEN 규칙이 포함되어 있습니다.
Database − 퍼지 규칙에 사용되는 퍼지 집합의 멤버십 기능을 정의합니다.
Decision-making Unit − 규칙에 대한 작업을 수행합니다.
Fuzzification Interface Unit − 선명 량을 퍼지 량으로 변환합니다.
Defuzzification Interface Unit− 퍼지 양을 선명한 양으로 변환합니다. 다음은 퍼지 간섭 시스템의 블록 다이어그램입니다.

FIS의 작업은 다음 단계로 구성됩니다.

이제 FIS의 다양한 방법에 대해 논의하겠습니다. 다음은 퍼지 규칙의 결과가 다른 두 가지 FIS 방법입니다.

이 시스템은 Ebhasim Mamdani가 1975 년에 제안했습니다. 기본적으로 시스템에서 작업하는 사람들로부터 얻은 일련의 퍼지 규칙을 합성하여 증기 엔진과 보일러 조합을 제어 할 것으로 예상되었습니다.

이 FIS의 출력을 계산하려면 다음 단계를 따라야합니다.

다음은 Mamdani 퍼지 인터페이스 시스템의 블록 다이어그램입니다.

이 모델은 1985 년 Takagi, Sugeno 및 Kang이 제안했습니다.이 규칙의 형식은 다음과 같습니다.

x가 A이고 y가 B이면 Z = f (x, y)

여기서 AB 는 선행 요소의 퍼지 세트이고 z = f (x, y) 는 결과적으로 선명한 함수입니다.

Takagi-Sugeno 퍼지 모델 (TS 방법)의 퍼지 추론 프로세스는 다음과 같은 방식으로 작동합니다.

Sugeno 형식의 규칙 형식은 다음과 같습니다.

7 = x이고 9 = y이면 출력은 z = ax + by + c입니다.

이제 Mamdani 시스템과 Sugeno 모델의 비교를 이해하겠습니다.

Output Membership Function− 그들 사이의 주요 차이점은 출력 멤버십 기능을 기반으로합니다. Sugeno 출력 멤버십 함수는 선형 또는 상수입니다.
Aggregation and Defuzzification Procedure − 이들 사이의 차이점은 퍼지 규칙의 결과에 있으며, 동일하기 때문에 집계 및 디퍼 지화 절차도 다릅니다.
Mathematical Rules − Mamdani 규칙보다 Sugeno 규칙에 대해 더 많은 수학적 규칙이 존재합니다.
Adjustable Parameters − Sugeno 컨트롤러에는 Mamdani 컨트롤러보다 더 많은 조정 가능한 매개 변수가 있습니다.