126
References
[1] M. Kanmani, V. Narsimhan, An image contrast enhancement algorithm
for grayscale images using
particle swarm optimization, Multimed. Tools Appl.
(2018),https://doi.org/10.1007/s11042-018-5650-0.
[2] C. Zuo, Q. Chen, X. Sui, Range limited bi-histogram equalization for
image contrast enhancement, Optik 124 (5) (2013) 425
–
431.
[3] Zuiderveld, Karel (1994), Contrast limited adaptive histogram
equalization, // Graphics gems IV , Academic Press Professional, Inc., 1994, pp.
474
–
485, URL: http://portal.acm.org/citation.cfm?id=180940
[4] Dilraj Kaur, Pooja, A Critical Study and Comparative Analysis of
Various Haze Removal Techniques, // International
Journal of Computer
Applications (0975
–
8887) Volume 121
–
No.16, July 2015. pp.9-14.
АЛГОРИТМ
РЕГУЛИРОВАНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ
ПАРАМЕТРОВ
БАРАБАННОГО КОТЛА В НЕЧЕТКОЙ СРЕДЕ
1
Бахриева Х.А.,
2
Хабирова Д.Н.
1
докторант (
PhD)
Научно
-
инновационного центра информационно
-
коммуникационных технологий при
ТУИТ,
adish_adisha@mail.ru.
2
старший преподователь Ташкентский университет информационных
технологий имени Мухаммада ал
-
Хоразмий
, dilobarhabirova@gmail.com
Для управления сложными, плохо формализуемыми
технологическими
процессами теплоэнергетики, широкое применение получают нечеткие
логические регуляторы, основанные
на лингвистической информации.
Такой подход применяется к регулированию параметров котла в
условиях
неопределенности. В этих объектах сбор необходимых статистических
информаций затруднен в связи с
нехваткой
или отсутствием приборов
измерения некоторых высших порядков. Поэтому применение методов
теории вероятности не дает требуемых результатов,
именно в связи с этим
предлагается использование теории нечетких
множеств.
В алгоритме нечеткого логического регулятора [1] используются
следующие четыре переменные, описывающие управляемый процесс:
P
E
-
отклонение давления в паровом котле, определенное как разность между
текущим значением и выбранным заранее значением,
соответствующим
норме;
S
E
–
скорость
изменения P
E
; C
PE
-
изменение отклонения давления,
определяемое как разность между текущим давлением P
E
и значением
давления, полученным в предыдущем измерении;
C
EE
-
изменение скорости
отклонения C
PE
.
Регулирование осуществляется по двум алгоритмам: по одному
корректируется степень подогрева пара, т. е. регулируется давление
(H
C-
изменение
подогрева), по другому изменяется положение дросселя (T
C
-
изменение положение дросселя). В каждом алгоритме учитываются все
приведенные выше переменные. Лингвистические правила, описывающие
127
алгоритм
управления, определяются заранее опытным человеком
-
оператором.
Переменная H
C
-
была представлена дискретным набором значений из
32 точек, а T
C
-
десятью точками. Переменные C
PE
, P
E
, C
E E
, S
E
представлялись 13
точками, равномерно распределенными между
максимальными положительными и отрицательными значениями.
Для описания значений переменных человеком
-
оператором
использовались следующие лингвистические значения (сокращенные
названия соответствуют первым буквам слов на английском языке): PB
-
большое положительное, PM
-
среднее положительное, PS
-
малое
положительное, NO
-
нулевое, NS
-
малое отрицательное, NM
-
среднее
отрицательное, N
B-
большое отрицательное.
Для этих нечетких
параметров построим
функцию
принадлежности
экспоненциального типа. Переменным P
E
и S
E
дополнительно выделены
отрицательные, близкие к нулю значения (ниже нормы
-
NO) и
положительные, близкие к нулю значения (выше нормы
- PO).
Наряду с
указанными подмножествами для оценки значений переменных
использовалось нечеткое значение ANY, описываемое такой функцией
принадлежности, которая равна единице для любого элемента. Сложные
значения на основе указанных
получались посредством операции И, ИЛИ,
НЕ. Правила
управления формулировались
в виде условных предложений,
например, “если P
E
=NB,
то H
C
=P
B
”. Приведенное условное предложение
задает отношения
между двумя нечеткими переменными P
E
и
H
C,
которое
описывается декартовым произведением двух нечетких подмножеств NB и
PB. Декартово произведение удобно представлять матрицей из
n
столбцов и
m строк, где m и n
-
число элементов универсумов для подмножеств NB и PB.
Предположим, что известно отношение R
между переменными PE и HC,
тогда для некоторого значения можно определить выходное значение
посредством правила композиции
y = x o R.
Для
условных выражений “если
А, то (если В то С)” определяется декартово произведение А х В х С, которое
используется
для определения
выхода С’ при входах А’ и В’:
С’ = (А’ x В’) o (A x B x C) .
В описываемом алгоритме два или более правил комбинировались при
помощи связки ИНАЧЕ,
которая интерпретировалась как операция max.
Например, “если P
E
=NB и C
PE
= HE (NB или NM) и S
E
= ANY, то
H
C
=PM, иначе, если P
E
=NB и C
PE
=NC и S
E
=ANY и C
EE
=ANY, то H
C
=PM,
иначе, если ”.
Оба алгоритма, алгоритм управления давлением и
алгоритм
управления скоростью (дросселем),
приведены в [2] в виде сложных
условных выражений.
Приведем
полное описание алгоритм управления
давлением:
если
P
E
=NB,
то (если C
PE
=HE (NB или NM), то H
C
=PB);
если
P
E
= (NB то NM), то (если C
PE
=NC, то H
C
=PM);
если
P
E
= NS, то (если C
PE
= PS или NO, то H
C
= PM);
128
если
P
E
=
NO, то (если C
PE
=(PB или PM), то H
C
=PM);
если
P
E
= NO, то (если C
PE
=(NB или NM), то H
C
=NM);
если
P
E
= (PO или NO), то (если C
PE
=NO, то H
C
=NO);
если
P
E
= PO, то (если C
PE
=(NB или NM), то H
C
=PM);
если
P
E
= PO, то (если C
PE
=(PB или PM), то H
C
=NM);
если
P
E
= PS, то (если C
PE
=(PS или
NO), то H
C
=NM);
если
P
E
=PB или PM, то (если C
PE
=NS, то H
C
=NM);
если
P
E
=PB , то
(если C
PE
=HE (NB или NM), то H
C
=NB);
если
P
E
=NO, то (если C
PE
=PS, то H
C
=PS);
если
P
E
=NO , то (если C
PE
=NS, то H
C
=NS);
если
P
E
= PO, то (если C
PE
=NS, то H
C
=PS);
если P
E
=PO , то (если C
PE
=,PS то H
C
=NS).
Аналогично составляется алгоритм управления скоростью[1]. Структура
нечеткого логического регулятора, в котором используются эвристические
правила принятия решений. Применяемые регуляторы используются
аналогично традиционным регуляторам с обратной связью.
Определение
управляющих воздействий состоит из четырех основных этапов:
1) получение отклонения;
2)преобразование значения отклонения к нечеткому виду, такому как
“большой” и “средний”;
3) оценка входного значения по заранее сформулированным правилам
принятия решения посредством композиционного правила вывода;
4) вычисление детерминированного выхода, необходимого для
регулирования процесса.
Описываемый здесь подход значительно расширяет сферу
взаимодействия человек
-
машина посредством формализации нечетких
алгоритмов. При создании нечеткого логического регулятора нет
необходимости в создании точной математической модели.
Достаточно
приблизительное представление о соотношении входных и выходных
переменных, описывающих процесс.
Одной из важнейших проблем, от решения которой, в конечном счете,
зависит эффективность управления современными технологическими
объектами, является построение эффективной математической модели.
Do'stlaringiz bilan baham: