Исследование и разработка математического и алгоритмического обеспечения систем управления энергетическими комплексами с нетрадиционными возобновляемыми источниками энергии на базе нечеткой логики

• Автор: Шопин, Андрей Викторович
• Шифр специальности: 05.13.06
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2013
• Место защиты: Краснодар
• Количество страниц: 110 с. : ил.

Оглавление

ГЛАВА 1. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР. ЦЕЛЬ, ЗАДАЧИ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ.З

1.1 Введение. Объект исследования. Актуальность исследования. Формулировка

проблемы

1.2 Аналитический обзор по проблеме. Состояние вопроса. Методы, применяемые при

решении

1.3 Методология учета неопределенности

1.4 Формулировка цели исследования и задач, вытекающих для достижения цели

1.5 Выводы

ГЛАВА 2. МЕТОДОЛОГИЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ В СИСТЕМАХ

УПРАВЛЕНИЯ
2.1 Нечеткость. Основные положения теории нечетких множеств
2.1.1 Введение в теорию нечетких множеств. Основные понятия
2.1.2 Нечеткие соответствия и нечеткие отношения
2.1.3 Нечеткие ситуации
2.1.4 Основные положения нечеткой логики
2.2 Модели представления нечетких знаний
2.3 Применение нечеткой логики в системах управления
2.3.1 Структура нечетких систем управления, основные этапы нечеткого управления
2.3.2 Нечеткий алгоритм и нечеткий вывод
2.4 Структура интеллектуальных систем управления с блоком нечеткого логического
вывода
2.5 Нечеткий логический вывод при ситуационном управлении
2.6 Метод вывода на основе нечеткой ситуационной сети
2.7 Выводы
ГЛАВА 3. ПОСТРОЕНИЕ БАЗЫ НЕЧЕТКИХ ЗНАНИЙ
3.1 Проблемы, возникающие при построении баз нечетких знаний
3.2 Принципы классификации состояния объекта
3.3 Методы кластер-анализа
3.4 Классификация текущих состояний объекта в интеллектуальной системе
3.5 Метод построения базы нечетких знаний продукционного типа
3.6 Верификация базы знаний продукционного типа
3.7 Алгоритм нечеткого ситуационного управления
3.8 Выводы
ГЛАВА 4. СИНТЕЗ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ
АВТОНОМНЫМИ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИМИ КОМПЛЕКСАМИ С НВИЭ
4.1 Особенности автономных энергетических комплексов с нетрадиционными
возобновляемыми источниками энергии
4.2 Выбор программного обеспечения для реализации системы управления сложным
объектом
4.3 Структура программного комплекса для управления АЭК с НВИЭ
4.4 Моделирующий комплекс поступления возобновляемой энергии
4.5 Синтез системы нечеткого ситуационного управления и результаты работы
программного комплекса
4.6 Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ЛИТЕРАТУРА

Глава 1. Аналитический обзор. Цель, задачи и методы исследования.
1.1 Введение. Объект исследования. Актуальность исследования.
Формулировка проблемы.
Среди современных производственных технологических процессов существует множество таких, которые принято называть, «слабоструктурированными», «плохо определенными» или просто «сложными». Таким объектам присущи такие свойства, как уникальность, отсутствие формализуемой цели существования и оптимальности, нестационарность структуры и параметров, неполнота или практически полное отсутствие формального описания объекта [63]. Управление слабоструктурированными объектами представляет собой сложную задачу. Это вызвано тем, что при построении традиционной системы автоматического управления (САУ) необходимо предварительно формально описать объект управления и сформировать критерии управления на базе математического аппарата, оперирующего количественными категориями. В случае, если невозможно дать точное математическое описание объекта и критериев управления им в количественных терминах, традиционные методы оказываются неприменимыми.
Однако, на практике подобными слабоструктурированными объектами достаточно успешно управляет человек-оператор. Благодаря своему интеллекту, человек может оперировать не только с количественными, но и с качественными неформализованными понятиями, вследствие чего довольно успешно справляется с неопределенностью и сложностью процесса управления [47]. Не вызывает сомнений, что существенное повышение эффективности управления сложными объектами заключается в создании интеллектуальных САУ, способных в той или иной степени воспроизводить определенные интеллектуальные действия человека, связанные с приобретением, анализом, классификацией знаний в предметной области управления технологическим процессом, а также оперирующих знаниями, накопленными человеком-оператором или самой системой в ходе практической деятельности по управлению объектом [1].

Одним из направлений в современной технологии управления является нечеткое управление (fuzzy control). Теория нечеткого управления является одной из ветвей теории интеллектуальных систем и активно применяется в настоящее время для синтеза нечетких регуляторов, гибридных регуляторов, нечетких поисковых систем автоматической оптимизации, нечетких устройств оценивания и фильтрации. Методы, развиваемые в теории нечеткого управления, опираются на математическую теорию нечетких множеств и построенную на ее основе нечеткую логику (fuzzy logic), которая позволяет оперировать неопределенной или нечеткой информацией, не интерпретируемой в количественных терминах. Поэтому при управлении сложными процессами, не имеющими точного количественного математического описания, нечеткие системы по сравнению с традиционными имеют лучшую помехозащищенность, быстродействие и точность за счет более адекватного описания реальной среды, в которой они функционируют.
Поэтому, усовершенствование методов анализа и синтеза алгоритмов, и, в более общем случае, систем управления сложными техническими системами, функционирующими в условиях неопределенности исходной информации, на основе использования теории нечетких множеств представляют актуальную задачу.
Целью работы является разработка методического аппарата синтеза математической модели интеллектуальной системы автоматического управления сложными техническими системами на базе нечеткой логики и ситуационного подхода (на примере автономных энергетических комплексов с нетрадиционными возобновляемыми источниками энергии).
Для достижения цели в работе необходимо решить следующие задачи:
- изучить современное состояние технологий и способов решения проблем в области оперативного управления сложными техническими объектами;
- обосновать необходимость развития математического аппарата нечеткой логики для эффективного управления сложными техническими системами с целью расширения области его применения;
- исследовать существующие алгоритмы автоматического управления сложными техническими объектами; усовершенствовать методическую базу ука-

туацию S имеющую (р - ^-общность с ситуацией S,, применением не более чем q локальных (действующих на значение только одного признака) управлений.
Пусть S, = {}, Sj = {} (yeY) есть нечеткие ситуации. Тогда степень (р- ^-общности kp.q(S,, S ) ситуаций S, и S , определяется выражением
к (S,,S ) = & p(ps (у),ps (у)),
yeYYq J
где Yq M(Ms, (У к )’Msj (.Ук))<*■
При Yq = ^ситуации S, и нечетко равны.
Аналогично определению нечеткого равенства считается, что ситуации S, и S , имеют (р - ^-общность, если kp.q(St . S}) > л
Пусть множество возможных состояний объекта управления задается набором S эталонных нечетких ситуаций. Предполагается, что множество эталонных ситуаций S полно. Каждой нечеткой ситуации 5, е S на основе экспертной информации ставится в соответствие управляющее решение г, е R, где R - множество управляющих решений, используемых для управления объектом. Нечеткий ситуационный логический вывод сводится к распознаванию входной нечеткой ситуации S0, описывающей текущее состояние объекта управления, и выдаче соответствующего ей управляющего решения из множества R. Для распознавания нечеткой ситуации можно предложить два способа:
- метод "ближайшего соседа" в пространстве эталонных нечетких ситуации;
- выдача управляющих решений с учетом всех эталонных ситуаций.
Для этого должна использоваться некоторая мера сходства нечеткой ситуации S0 эталонами из множества S .
В качестве меры сходства нечетких ситуаций наиболее предпочтительны степень нечеткого включения нечетких ситуаций и степень нечеткого равенства. Обе эти меры состоят в вычислении степени сходства в интервале [0; 1]. Набольшая степень сходства равна 1, наименьшая - 0. Степень сходства 0,5 означает полную неопределенность.