Управление на основе нечёткой логики применяется, когда входные параметры не являются дискретными, а принадлежат интервалу. Системы управления с нечеткой логикой функционируют по следующему принципу: показания измерительных приборов переводятся в нечеткий формат, выполняется логическое заключение с использованием правил базы знаний, затем переводятся в четкий вид и в виде обычных сигналов подаются на исполнительные устройства. В данной работе нечеткий вывод применяется для корректировки процесса. Определен вид функции принадлежности и характерные точки, по которым дискретное представление функции принадлежности аппроксимируется непрерывным аналогом – треугольной функцией принадлежности. Логический вывод был выполнен на основе продукционных правил предварительно составленной базы знаний с использованием лингвистических переменных. Проведено моделирование процесса управления напылением в вакуумно-напылительном технологическом комплексе на тестовом наборе данных. Проверен нечеткий вывод с помощью пакета программы MATLAB Fuzzy logic toolbox.
The management based on fuzzy logic is used when the input parameters are not discrete, but belong to the interval. Fuzzy system operate on the following principle: the meter readings are converted into the fuzzy format, the logical conclusion is performed using rules of knowledge base, converted into clear view and then in the form of conventional signals are fed to the actuators. The fuzzy inference is used to automatic correction technological process in this work. The form of the membership function and the characteristic points were defined. The discrete representation of the membership functions can be approximated by a continuous analog – the triangular membership function. The logical conclusion was made on the basis of the rules pre-compiled knowledge base by using the linguistic variables. The simulation of process control spraying in vacuum sputtering process complex was made on the test dataset. The fuzzy conclusion was checked using the by program package MATLAB Fuzzy logic toolbox.
1. Абдуллин И.Ш., Исрафилов И.Х., Симонова Л.А., Исрафилов Д.И., Чернова М.А. Анализ системы автоматического управления вакуумно-напылительного технологического комплекса для легкой промышленности // Вестник Казанского технологического университета. – 2013. – № 24. – С. 160–163.
2. Исрафилов Д.И. Управление плазменным технологическим комплексом для термообработки деталей с заданными прочностными характеристиками: дис. ... канд. тех. наук. – Наб. Челны. 2007. – С. 54–55.
3. Макаров И.М., Лохин И.М., Манко С.В., Романов М.П. Искусственный интеллект и интеллектуальные системы управления. – М.: Наука, 2006. – С. 214–217.
4. Морозов В.К., Рогочев Г.Н. Моделирование информационных и динамических систем. – М.: Академия, 2011. – С. 127–129.
5. Chernova M.A., Simonova L.A., Israfilov D.I., Mathematical simulation of intelligent control system оf metal vacuum sputtering process on the basis of application of multi-agent system // World Applied Sciences Journal. – 2013. – Vol. 23, № 7. – Р. 930–934.