ファジーロジック-制御システム

ファジーロジックは、さまざまな制御アプリケーションで大成功を収めています。ほとんどすべての消費者製品はファジー制御を備えています。例には、エアコン、車両で使用されるブレーキシステム、信号機、洗濯機、大型経済システムなどの助けを借りて室温を制御することが含まれます。

制御システムでファジーロジックを使用する理由

制御システムは、このシステムが特定の望ましい特性を示すように、別の物理システムを変更するように設計された物理コンポーネントの配置です。以下は、制御システムでファジーロジックを使用するいくつかの理由です-

ファジィ制御システムを設計している間、次の6つの基本的な仮定を行う必要があります-

次の図は、ファジーロジック制御（FLC）のアーキテクチャを示しています。

以下は、上の図に示すようにFLCの主要なコンポーネントです-

ファジィファイヤー-ファジィファイヤーの役割は、鮮明な入力値をファジィ値に変換することです。
ファジー知識ベース-すべての入出力ファジー関係に関する知識を保存します。また、ファジールールベースへの入力変数と制御下のプラントへの出力変数を定義するメンバーシップ関数もあります。
ファジールールベース-ドメインのプロセスの操作に関する知識を保存します。
推論エンジン-FLCのカーネルとして機能します。基本的には、おおよその推論を実行して人間の決定をシミュレートします。
Defuzzifier -defuzzifierの役割は、ファジー値をファジー推論エンジンから取得した鮮明な値に変換することです。

以下は、FLCの設計に含まれる手順です-

変数の識別-ここで、入力、出力、および状態変数は、検討中のプラントについて識別されなければなりません。
ファジーサブセットの設定-情報の世界はファジーサブセットの数に分割され、各サブセットには言語ラベルが割り当てられます。これらのファジーサブセットにユニバースのすべての要素が含まれていることを常に確認してください。
メンバーシップ関数の取得-上記のステップで取得した各ファジーサブセットのメンバーシップ関数を取得します。
ファジールールベースの設定-ファジー入力と出力の関係を割り当てることにより、ファジールールベースを定式化します。
ファジー化-ファジー化プロセスはこのステップで開始されます。
ファジー出力の結合-ファジー近似推論を適用することにより、ファジー出力を見つけてマージします。
非ファジー化-最後に、非ファジー化プロセスを開始して鮮明な出力を形成します。

ファジーロジック制御の利点について説明します。

Cheaper -FLCの開発は、モデルベースまたは他のコントローラーの開発よりもパフォーマンスの面で比較的安価です。
堅牢-FLCは、広範な動作条件をカバーできるため、PIDコントローラーよりも堅牢です。
カスタマイズ可能-FLCはカスタマイズ可能です。
人間の演ductive的思考をエミュレート-基本的にFLCは、人間の演ductive的思考、つまり人々が知っていることから結論を推測するために使用するプロセスをエミュレートするように設計されています。
信頼性-FLCは従来の制御システムよりも信頼性が高い。
効率-ファジィロジックは、制御システムに適用するとより効率的になります。

ここで、ファジーロジック制御の欠点を説明します。