+
Действующая цена700 499 руб.
Товаров:
На сумму:

Электронная библиотека диссертаций

Доставка любой диссертации в формате PDF и WORD за 499 руб. на e-mail - 20 мин. 800 000 наименований диссертаций и авторефератов. Все авторефераты диссертаций - БЕСПЛАТНО

Расширенный поиск

Разработка моделей и алгоритмов нечеткого управления с автоматической генерацией программного кода

  • Автор:

    Падалка, Денис Викторович

  • Шифр специальности:

    05.13.01

  • Научная степень:

    Кандидатская

  • Год защиты:

    2001

  • Место защиты:

    Санкт-Петербург

  • Количество страниц:

    206 с.

  • Стоимость:

    700 р.

    499 руб.

до окончания действия скидки
00
00
00
00
+
Наш сайт выгодно отличается тем что при покупке, кроме PDF версии Вы в подарок получаете работу преобразованную в WORD - документ и это предоставляет качественно другие возможности при работе с документом
Страницы оглавления работы


Оглавление
Оглавление
Введение
1. Классификация современных подходов к построению нечетких СУ
1.1. Общие положения
1.2. Аппаратные средства разработки нечетких СУ
1.3. Программные средства разработки нечетких СУ
1.4. Среды генерации исходного кода нечетких СУ конкретной аппаратной
платформы
Выводы
2. Построение моделей нечетких СУ с возможностью обоснования собственного поведения
2.1. Общие положения
2.1. Методы оперирования неточными высказываниями современных СУ
2.3. Нечеткий композиционный вывод
2.4. Алгоритмы типа «ситуация-действие»
2.5. Реализация нечетких гиперграфов
2.6. Модель представления нечетких гиперграфов
Выводы
3. Формирование нечеткой системы управления на основании описания и конфигурации генерации исполняемого кода
3.1. Общие положения
3.2. Постановка задачи генерации исполняемого кода нечетких систем управления
3.3. Логическая модель нечеткой системы принятая в задаче генерации
3.4. Структурная организация исходных программных модулей нечеткой системы
3.5. Логическая организация макроподстановщика параметров нечеткой системы в исполняемый код
3.5. Структурная организация инструментального комплекса
3.6. Реализация модели представления нечеткой СУ
Выводы
4. Построение конфигураций генератора исходного кода нечетких СУ для различных языковых сред
4.1. Общие положения
4.2. Реализация шаблонов программных модулей нечеткой обработки сигналов для декларативной языковой среды Пролог
4.3. Реализация шаблонов программных модулей нечеткой обработки
сигналов для императивной языковой среды Форт
Выводы
Заключение
Литература
Приложения
Введение
Повышение эффективности функционирования систем автоматического управления (САУ) связано с улучшением их характеристик реализуемости, живучести и гибкости. Анализ многочисленных человеко-машинных систем управления объектами с повышенной степенью ответственности (САУ нефтехимических и других взрывоопасных производств, системы диагностики и управления на АЭС) показал, что классические модели и методы достигли определенного предела в улучшении этих показателей. Общеизвестно противоречие между повышением показателей качества человеко-машинных систем за счет усложнения их моделей, программно-аппаратной основы и снижением отказоустойчивости. Повышение степени интеллектуальной системы управления этими объектами позволяет в значительной мере преодолеть это противоречие.
Можно отметить следующие основные требования, предъявляемые к интеллектуальным САУ:
• Возможность работы в режиме on-line
• Адаптируемость
• Быстрая приспосабливаемость к конкретным технологическим процессам (универсальность)
• Компактность реализации
• Возможность быть встроенными в объект управления (ОУ).
Наиболее адекватным классом САУ, отвечающим указанным выше требованиям, являются СУ, основанные на использовании аппарата нечеткой логики.
В настоящее время существует множество классических методик построения дискретных систем управления хорошо зарекомендовавших себя на практике [1,2,3,4]. Однако, все возрастающая сложность объектов порождает ситуацию «информационного взрыва» при которой эти методологии пасуют перед огромным объемом поступающих с объекта управления в реальном

^ масштабе времени данных. При этом сложность самого объекта управления занимает не последнее место. Зачастую не представляется возможным даже создание адекватной математической модели. В такой ситуации у разработчиков остается только один путь - усложнение аппаратной части своих разработок, что отражается в непомерно возрастающей их стоимости и цикле создания. Вместе с тем, применение методов построения нечетких систем управления во многих случаях позволяет значительно уменьшить затраты на разработку. Данное научное направление получило широкое распространение в Японии, США и Европе благодаря отличным результатам при управле-
♦ нии объектами для которых крайне трудно или невозможно формализовать алгоритм управления и при наличии у модели объекта большого числа параметров, в том числе нелинейных или не зависящих от времени. Простота и дешевизна разработки нечетких систем управления заставляет проектировщиков все чаще прибегать к этой технологии. Бурный рост рынка нечетких систем показан на рис. 1.
В России практическое применение методов построения нечетких систем управления находится в зачаточном состоянии, что может быть объяснено высокой стоимостью зарубежных пакетов синтеза нечетких систем и от-
* сутствием каких бы то ни было отечественных разработок под конкретные аппаратные платформы, могущих найти применение в реально разрабатываемых приложениях.
Диссертационная работа посвящена решению актуальной и новой задачи, связанной с разработкой алгоритмов синтеза исходного кода нечетких СУ под произвольную аппаратно-программную платформу.
или знаний о системе. В целом, CASE-технология, на основе которой построен пакет, позволяет все действия выполнить только посредством использования высокоуровневого интерфейса, совершенно не заглядывая в программный код. В силу этого, начальный этап проектирования воспринимается с легкостью, несмотря на кажущуюся сложность. При описании системы можно установить разрядность машинного кода, который будет генерироваться при создании приложения СУ. Это влияет на формат величин, которые можно использовать. Возможно использование следующих типов данных: 8-битовый целочисленный (0..255), 16-битовый целочисленный (0..32786), 32-битный целочисленный (0..2147483648), с плавающей точкой двойной точности (1.7-КГ308.. 1.7-10308).
На этапе off-line оптимизации проверяется работоспособность созданной системы посредством всех средств Fuzzy Tech. Важно отметить, что на этом этапе можно использовать заранее созданный программный симулятор ОУ. Модель создается в виде самостоятельного Windows-приложения, для связи СУ с приложением модели ОУ используется специально разработанный протокол связи fTLink. В основу протокола положена концепция обмена сообщениями Windows. Все необходимые средства для установления связи с моделью ОУ находятся в исходных текстах программ связи, поставляемых с пакетом.
Для осуществления on-line оптимизации разрабатываемая СУ и реальный ОУ соединяются физической линией связи. Такой вид отладки позволяет наблюдать поведение системы в реальных условиях и при необходимости вносить изменения в СУ. Структура программного кода представлена на рис.1.8.
Результатом данного этапа является окончательный вариант кода для конкретной платформы и его связь (если это необходимо) с основной программой. Об оптимальности кода генерируемого Fuzzy Tech можно судить по данным таблицы 1.2., в которой приведены результаты тестирования нескольких систем по быстродействию и занимаемой памяти.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

Время генерации: 0.152, запросов: 967