Logic mờ - Hệ thống suy luận
Hệ thống suy luận mờ là đơn vị chính của hệ thống logic mờ có việc ra quyết định là công việc chính của nó. Nó sử dụng các quy tắc “IF… THEN” cùng với các đầu nối “HOẶC” hoặc “VÀ” để vẽ các quy tắc quyết định cần thiết.
Đặc điểm của hệ thống suy luận mờ
Sau đây là một số đặc điểm của FIS -
Đầu ra từ FIS luôn là một tập mờ bất kể đầu vào của nó có thể mờ hay rõ nét.
Nó là cần thiết để có đầu ra mờ khi nó được sử dụng như một bộ điều khiển.
Một đơn vị giải mờ sẽ ở đó với FIS để chuyển đổi các biến mờ thành các biến rõ nét.
Các khối chức năng của FIS
Năm khối chức năng sau đây sẽ giúp bạn hiểu cấu tạo của FIS -
Rule Base - Nó chứa các quy tắc IF-THEN mờ.
Database - Nó định nghĩa các hàm thuộc của các tập mờ được sử dụng trong các luật mờ.
Decision-making Unit - Nó thực hiện hoạt động trên các quy tắc.
Fuzzification Interface Unit - Nó chuyển đổi các đại lượng rõ nét thành đại lượng mờ.
Defuzzification Interface Unit- Nó chuyển đổi các đại lượng mờ thành đại lượng rõ nét. Sau đây là sơ đồ khối của hệ thống giao thoa mờ.
Hoạt động của FIS
Hoạt động của FIS bao gồm các bước sau:
Một bộ phận làm mờ hỗ trợ việc áp dụng nhiều phương pháp làm mờ và chuyển đổi đầu vào sắc nét thành đầu vào mờ.
Cơ sở kiến thức - tập hợp cơ sở quy tắc và cơ sở dữ liệu được hình thành khi chuyển đổi đầu vào sắc nét thành đầu vào mờ.
Đầu vào mờ của đơn vị giải mờ cuối cùng được chuyển đổi thành đầu ra rõ nét.
Phương pháp FIS
Bây giờ chúng ta hãy thảo luận về các phương pháp khác nhau của FIS. Sau đây là hai phương pháp quan trọng của FIS, có hệ quả khác nhau của các quy tắc mờ -
- Hệ thống suy luận mờ Mamdani
- Mô hình mờ Takagi-Sugeno (Phương pháp TS)
Hệ thống suy luận mờ Mamdani
Hệ thống này được đề xuất vào năm 1975 bởi Ebhasim Mamdani. Về cơ bản, người ta đã dự đoán được việc điều khiển tổ hợp động cơ hơi nước và lò hơi bằng cách tổng hợp một bộ quy tắc mờ thu được từ những người làm việc trên hệ thống.
Các bước tính toán đầu ra
Cần tuân theo các bước sau để tính toán kết quả từ FIS này -
Step 1 - Tập các luật mờ cần được xác định trong bước này.
Step 2 - Trong bước này, bằng cách sử dụng hàm thành viên đầu vào, đầu vào sẽ được làm mờ.
Step 3 - Bây giờ thiết lập độ mạnh của quy tắc bằng cách kết hợp các đầu vào mờ theo các quy tắc mờ.
Step 4 - Trong bước này, xác định hệ quả của quy tắc bằng cách kết hợp độ mạnh của quy tắc và hàm thành viên đầu ra.
Step 5 - Để nhận được phân phối đầu ra, hãy kết hợp tất cả các hệ quả.
Step 6 - Cuối cùng, thu được một phân phối đầu ra đã được làm mờ.
Sau đây là sơ đồ khối của Hệ thống giao diện mờ Mamdani.
Mô hình mờ Takagi-Sugeno (Phương pháp TS)
Mô hình này do Takagi, Sugeno và Kang đề xuất vào năm 1985. Định dạng của quy tắc này được đưa ra là:
NẾU x là A và y là B THÌ Z = f (x, y)
Ở đây, AB là các tập mờ trong tiền đề và z = f (x, y) là một hàm rõ nét trong hệ quả.
Quá trình suy luận mờ
Quá trình suy luận mờ theo Mô hình mờ Takagi-Sugeno (Phương pháp TS) hoạt động theo cách sau:
Step 1: Fuzzifying the inputs - Ở đây, các đầu vào của hệ thống được làm mờ.
Step 2: Applying the fuzzy operator - Trong bước này, các toán tử mờ phải được áp dụng để có kết quả đầu ra.
Định dạng quy tắc của biểu mẫu Sugeno
Định dạng quy tắc của biểu mẫu Sugeno được đưa ra bởi:
nếu 7 = x và 9 = y thì đầu ra là z = ax + by + c
So sánh giữa hai phương pháp
Bây giờ chúng ta hãy hiểu sự so sánh giữa Hệ thống Mamdani và Mô hình Sugeno.
Output Membership Function- Sự khác biệt chính giữa chúng là trên cơ sở của chức năng thành viên đầu ra. Các hàm thành viên đầu ra Sugeno là tuyến tính hoặc không đổi.
Aggregation and Defuzzification Procedure - Sự khác biệt giữa chúng còn nằm ở hệ quả của các luật mờ và do cùng một quy trình tổng hợp và giải mờ của chúng cũng khác nhau.
Mathematical Rules - Có nhiều quy tắc toán học hơn cho quy tắc Sugeno so với quy tắc Mamdani.
Adjustable Parameters - Bộ điều khiển Sugeno có nhiều thông số điều chỉnh hơn bộ điều khiển Mamdani.