INTELIGENTNO UPRAVLJANJE Fuzzy sistemi zaključivanja Vanr.prof. Dr. Lejla Banjanović-Mehmedović Mehmedović 1
Osnovni elementi fuzzy sistema zaključivanja Fazifikacija Baza znanja Baze podataka Baze pravila (eng. Rule Base - RB). Sistem zaključivanja Defazifikacija (izoštravanje, eng. Defuzzification) Ulazi x 1 x 2 x n Fazifikacija Sistem zaključivanja Baza podataka Baza pravila Baza znanja Defazifikacija Izlazi y 1 y 2 y n Mehmedović 2
Mamdani fuzzy sistem Model se sastoji iz 5 koraka: Fazifikacija ulaza Primjena fuzzy operatora Primjena metoda implikacije Agregacija izlaza (max, probor, sum) Defazifikacija izlaza Mehmedović 3
Primjer 1: Fuzzy interference sistem Mehmedović 4
Fazifikacija ulaza Mehmedović 5
Primjena fuzzy operatora (OR) Mehmedović 6
Pojedinačno IF-THEN pravilo Mehmedović 7
Pojedinačno IF-THEN pravilo Mehmedović 8
Implikacija po pojedinim pravilima i agregacija Mehmedović 9
Mamdani sistem u cjelini (agregacija i defazifikacija) Mehmedović 10
Primjer 2: Efekat različitih metoda defazifikacije na konačan rezultat Mamdanijevog sistema zaključivanja µ µ µ AKO masa je mala I brzina je velika,, ONDA energija je srednja 1 A11 1 A12 1 2 3 B1 µ ( x = 4) = 2 / 3, µ ( x = 8) = 1 A 10 A 20 11 12 0 0 y 0 x 1 x 2 AKO masa je velika I brzina je srednja, ONDA energija je velika µ ( x = 4) = 1/ 3, µ ( x = 8) = 2 / 3 A21 10 A2 20 µ µ µ 1 1 3 A21 1 1 A22 B 2 0 X 0 0 0 =4 x 1 Y 0 =8 x 2 min y ( ( x10 ) ( x20 )) 2 2 µ B = min µ, min,1 1 A µ 11 A = 12 = 3 3 1 2 1 µ B = min ( µ ( ) ( )) 2 A x 21 10, µ A y 22 20 = min, = 3 3 3 Mehmedović µ 1 0 1 3 5 7 9 y = 4,7 z MOM = 4,0 z COA 11
Primjer 2: Efekat različitih metoda defazifikacije na konačan rezultat Mamdanijevog sistema zaključivanja Korištenjem metode defazifikacije tipa centroida ycoa i metode maksimalne visine ymom, dobijamo sljedeće različite rezultate: 1 2 2 2 1 1 1 2 3 4 5 6 7 8 3 + 3 + 3 + 3 + 3 + 3 + 3 + y COA = = 4,7 1 2 2 2 1 1 1 + + + + + + 3 3 3 3 3 3 3 ( 3 4 5) + + y MOM = = 4,0 3
Primjer 3: Fuzzy kranom d -α +α Započeti kretanje glave krana sa srednjom snagom motora Ako si daleko od cilja podesi snagu motora tako da je teret malo iza glave dizalice Ako si blizu cilja smanjti snagu motora tako da teret bude malo iza glave dizalice Kada je teret jako blizu ciljne tačke povećati snagu motora. Kada je teret iznad ciljne tačke i nema njihanja tada zaustaviti motor Mehmedović 13
Fuzzy kranom Br. Naziv varijable Min Max Mjerna jedinica Broj LV 1 Distanca -10 30 metar 5 2 Ugao -90 90 Stepen 5 Mehmedović 14
Fuzzy pravila za rad krana AKO Distanca je Pozitivno_velika i Ugao je Nula ONDA Snaga je Pozitivno_srednja AKO Distanca je Pozitivno_velika i Ugao je Negativno_veliki ONDA Snaga je Pozitivno_srednja AKO Distanca je Pozitivno_velika i Ugao je Negativno_mali ONDA Snaga je Pozitivno_velika AKO Distanca je Pozitivno_srednja i Ugao je Negativno_mali ONDA Snaga je Negativno_srednja AKO Distanca je Pozitivno_mala i Ugao je Pozitivno_mali ONDA Snaga je Pozitivno_srednja AKO Distanca je Nula i Ugao je Nula ONDA Snaga je Nula Mehmedović 15
Ulazna lingvistička varijabla Distanca Br. Naziv LV Tip LV Parametri 1 Negativno_mala Trapezoidal [-20-15 -5 0] 2 Nula Triangular [-5 0 5] 3 Pozitivno_mala Triangular [0 5 10] 4 Pozitivno_srednja Triangular [5 10 23.5] 5 Pozitivno_velika Trapezoidal [10 23.5 35 40] Negativno mala Nula 1 Pozitivno mala Pozitivno srednje Pozitivno velika -10-5 0 5 10 15 20 Mehmedović 16
Ulazna lingvistička varijabla Ugao Br. Naziv LV Tip LV Parametri 1 Negativno_veliki Trapezoidal [-180-130 -50-4] 2 Negativno_mali Triangular [-50-4 0] 3 Nula Triangular [-4 0 4] 4 Pozitivno_mali Triangular [0 4 50] 5 Pozitivno_veliki Trapezoidal [4 50 90 100] Negativno veliki Nula 1 Negativno mali Pozitivno mali Pozitivno veliki -180-130 -50-4 0 4 50 90 100 Mehmedović 17
Izlazna lingvistička varijabla Snaga Br Naziv LV Tip LV Parametri Br Naziv varijable Min Max Mjerna jedinica Broj L V 1 Negativno_velika Triangular [-30-26.5-10] 1 Snaga -30 30 KW 5 2 Negativno_srednj a Triangular [-26.5-10 0] 3 Nula Triangular [-10 0 10] Negativno velika Negativno srednje Nula 1 Pozitivno srednje Pozitivno velika 4 Pozitivno_srednj a Triangular [0 10 26.5] 5 Pozitivno_velika Triangular [10 26.5 30] -30-20 -10 0 10 20 30 Mehmedović 18
Fuzzy kranom Fuzzy implikaciona metoda: Mamdami (Min) funkcija. Fuzzy agregacija: Min Max princip, tj. min operaciju za implikaciju i max operaciju za agregaciju. Metoda defazifikacije: centar maksimuma. Mehmedović 19
Prikaz snage motora u zavisnosti od ugla i distance Mehmedović 20