Download - Sisteme Cu Inteligenta Artificial A - Sistem Control Fuzzy

Transcript
Page 1: Sisteme Cu Inteligenta Artificial A - Sistem Control Fuzzy

5/12/2018 Sisteme Cu Inteligenta Artificial A - Sistem Control Fuzzy - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/sisteme-cu-inteligenta-artificial-a-sistem-control-fuzzy

 Sistem inteligent de control a temperaturii dintr-o

incinta creat cu ajutorul Logicii Fuzzy

1

Page 2: Sisteme Cu Inteligenta Artificial A - Sistem Control Fuzzy

5/12/2018 Sisteme Cu Inteligenta Artificial A - Sistem Control Fuzzy - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/sisteme-cu-inteligenta-artificial-a-sistem-control-fuzzy

 I.Introducere

1.1 Sistemele inteligente

 Sistemele inteligente(expert) sunt produse ale inteligenţei artificiale,ramură a ştiinţei calculatoarelor ce urmăreşte dezvoltarea de programe inteligente. Ceeace este remarcabil pentru sistemele expert, este aria de aplicabilitate ce a cuprins multedomenii de activitate de la arhitectură, arheologie, bănci, comerţ, educaţie, până laingineria sistemelor şi medicină (CÂRSTOIU 1997, 6).

Un sistem expert (SE) este un program care urmăreşte un grup decunoştinţe pentru obţinerea în acelaşi mod ca şi experţii umani a rezultatelor despreactivităţi dificil de examinat. Principala caracteristică a sistemelor expert este derivată din baza de cunoştinţe împreună cu un algoritm de căutare specific metodei de raţionare. Unsistem expert tratează cu succes probleme pentru care o soluţie algoritmică clară nu există.

Cronologic, primele aplicaţii ale inteligenţei artificiale le-au constituitsistemele expert. Acestea emulează raţionamentul uman pentru sarcini specifice şi îndomenii restrânse şi au fost foarte bine primite de companii.

Primele sisteme expert dezvoltate în domenii aplicative au fostDENDRAL, destinat analizei structurilor moleculare, MYCIN, un sistem expert pentrudiagnosticul şi tratamentul infecţiilor sanguine, sistemele EMYCIN, HEADMED,CASNET şi INTERNIST pentru domeniul medical, PROSPECTOR pentru evaluarea  prospecţiunilor şi forajelor geologice, sau TEIRESIAS pentru achiziţia inteligentă acunoaşterii.

La începutul anilor 1980 apar şi primele aplicaţii comerciale ale sistemelor expert (XCON, XSEL sau CATS-1), care au cunoscut apoi o explozie la începutul anilor 1990. Sistemele expert bazate pe reguli se dezvoltă şi se implementează în multe domeniide activitate, inclusiv în cel financiar-contabil: control intern, audit, planificareaimpozitelor, diagnostic financiar, raportare financiară, contabilitate managerială, analizăcredite, analiza riscului, planificare investiţii, etc. Marile firme de contabilitate şi audit îşirealizează propriile sisteme expert în domeniului controlului intern şi al auditului:ExpertTAX, Risk Advisor (Coopers & Lybrand), Loan Probe, Peat/1040 (KPMG),VATIA, Flow Eval (Ernst & Young), Planet, Compas, Comet (Price Waterhouse), Rice(Arthur Andersen), Audit Planning Advisor, World Tax Planner (Deloitte Touche).

Un sistem expert este format din cinci componente:

Baza de cunoştinţe serveşte pentru stocarea tuturor pieselor decunoaştere (fapte, reguli, metode de rezolvare, euristici) specificedomeniului aplicativ, preluate de la experţii umani sau din alte surse.

2

Page 3: Sisteme Cu Inteligenta Artificial A - Sistem Control Fuzzy

5/12/2018 Sisteme Cu Inteligenta Artificial A - Sistem Control Fuzzy - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/sisteme-cu-inteligenta-artificial-a-sistem-control-fuzzy

Motorul de inferenţe este un program care conţine cunoaşterea decontrol, procedurală sau operatorie, cu ajutorul căruia se exploatează  baza de cunoştinţe pentru efectuarea de raţionamente în vedereaobţinerii de soluţii, recomandări sau concluzii.

Interfaţa de dialog permite dialogul cu utilizatorii în timpul sesiunilor de consultare, precum şi accesul utilizatorilor la faptele şi cunoştinţeledin bază pentru adăugarea sau actualizarea cunoaşterii.

Modulul de achiziţie a cunoaşterii ajută utilizatorul expert să introducăcunoştinţe într-o formă recunoscută de sistem şi să actualizeze baza decunoştinţe.

Modulul explicativ are rolul de a explica utilizatorilor atât cunoaştereade care dispune sistemul, cât şi procesul de raţionament pe care îldesfăşoară sau soluţiile obţinute în sesiunile de consultare. Explicaţiileîntr-un astfel de sistem, atunci când sunt proiectate corespunzător,îmbunătăţesc modul în care utilizatorul percepe şi acceptă sistemul.

Spre deosebire de majoritatea programelor de calcul, care cer informaţiicomplete pentru luarea deciziilor, sistemele expert sunt proiectate să găseasca soluţiaoptimă pe baza datelor disponibile, la fel cum ar face un expert uman.

Un sistem expert reprezintă un program alcătuit din doua componente: o

bază largă de date, respectiv un set de reguli de căutare în aceasta baza , cu scopulgăsirii soluţiei optime pentru o problema dată. Baza de date şi setul de reguli suntdezvoltate prin chestionarea experţilor în problema dată.

Un sistem expert este un program care analizează cunoştinţele şi raţionează pentruobţinerea rezultatelor într-o activitate dificilă întreprinsă uzual doar de experţi umani. Din  punct de vedere funcţional un sistem expert este un program a cărui principală

3

Page 4: Sisteme Cu Inteligenta Artificial A - Sistem Control Fuzzy

5/12/2018 Sisteme Cu Inteligenta Artificial A - Sistem Control Fuzzy - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/sisteme-cu-inteligenta-artificial-a-sistem-control-fuzzy

caracteristică este derivată din baza de cunoştinţe, împreună cu un algoritm de căutarespecific metodei de raţionare.

Un sistem expert se bazează pe două componente distincte şi complementare:a. tehnologii de programare ce permit utilizarea unui volum mare de cunoştinţe,

 precum şi modul de inferenţiere cu acestea. b. construcţii şi metodologii dezvoltate, ce permit utilizarea efectivă a acestor tehnologii.

 Într-un sistem expert raţionarea şi cunoştinţele nu trebuie tratate separat deoarece

un astfel de sistem presupune o armonizare a lor. Expertul care înţelege necesitatea utilizării unui sistem expert în domeniul său de

activitate poate obţine ajutor de la inginerul de cunoştinţe (specialistul în calculatoare)deoarece în urma discuţiilor cu acesta anumite cunoştinţe vor fi reformulate astfel încât să poată fi aplicabile pe un calculator.

Între instrumentele de lucru ale sistemelor expert se iau în considerare modelele

 prin care o bază de cunoştinţe poate fi afişată, captată şi reprezentată. Principala calitate acalculatoarelor o reprezintă capacitatea de realizare a unei viteze mari de calcul. Fiecarelimbaj de programare încearcă să facă calculatorul cât mai eficient din punct de vedere al puterii de calcul. În realizarea unui program ce raţionează se porneşte de la ideea căsimbolurile de prelucrare pot fi numere, texte sau alte concepte. Acestea sunt considerate“simboluri fizice” iar calculatorul poate manipula astfel de simboluri. Un sistem expertviabil, dublat de viteza de lucru a unui calculator, poate eficientiza un anumit domeniu delucru.

1.2 Logica Fuzzy

Logica a fost definita in 1965 de catre prof. Lotfi Zadeh, de la

Universitatea.Berkeley. Spre deosebire de logica clasica, care lucreaza cu doua valorinumerice exacte (0 pentru fals si 1 pentru adevarat), logica fuzzy foloseste o plaja

continua de valori logice cuprinse in intervalul 0-1, unde 0 indica falsitatea completa, iar 

1 indica adevarul complet. Astfel, daca in logica clasica un obiect poate apartine (1) sau

nu (0) unei multimi date, in logica fuzzy putem defini gradul de apartenenta al obiectului

la multime si care poate lua valori intre 0 si 1.

Logica fuzzy ofera instrumentele necesare pentru reprezentarea in sistemele

inteligente a unor concepte imprecise cum sunt „mare”, „mic”, „scump”, „ieftin” s.a.,concepte numite variabile lingvistice sau variabile fuzzy. Pentru reprezentarea acestora se

folosesc seturile fuzzy, care capteaza din punct de vedere cantitativ interpretarea

calitativa a termenilor.

4

Page 5: Sisteme Cu Inteligenta Artificial A - Sistem Control Fuzzy

5/12/2018 Sisteme Cu Inteligenta Artificial A - Sistem Control Fuzzy - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/sisteme-cu-inteligenta-artificial-a-sistem-control-fuzzy

Bazate pe logica fuzzy, sistemele fuzzy sunt considerate un caz particular al

sistemelor expert (motiv pentru care mai sunt denumite si sisteme expert fuzzy) care

ofera o metoda flexibila pentru tratarea incertitudinii.

2.Descrierea aplicatiei.

Aplicatia de mai jos este un sistem de control care isi propune sa supraveghezetemperatura dintr-o camera pe care sa o aduca la o optima tinand cont de doi parametrii:temperatura din camera la un moment dat si temperatura de afara. Un sistem de controleste ansamblu de elemente interdependente care lucreaza impreuna pentru verificareaunui proces. Activitatea presupune preluarea informatiilor cu privire la starea sistemuluisi apoi efectuarea comenzilor care aduc sistemul la starea dorita si mentinerea acestuiaapoi in paramatrii doriti. Controlul temperaturii se face automat, de catre sistemulelectronic.

Sistemul are doua variabile de intrare: tempCamera(temperatura din incapere) sitempAfara(temperatura din exteriorul incaperii) iar ca iesire variabila Command  cuurmatoarele semnificatii: - daca Command >0 va fi actionat aerul conditionat

- daca Command <0 va fi actionata centrala termicaUniversurile de discurs pentru variabilele fuzzy de intrare si de iesire sunt

urmatoarele: pentru variabila tempCamera domeniul este [10, 40]. Pentru variabilatempAfara [-15, 40]. Iar pentru variabila Command domeniul cuprins intre [-1, 1].

Pentru temperatura din interiorul camerei s-au folosit urmatoarele variabilelingvistice:mica, medie si mare.

5

Page 6: Sisteme Cu Inteligenta Artificial A - Sistem Control Fuzzy

5/12/2018 Sisteme Cu Inteligenta Artificial A - Sistem Control Fuzzy - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/sisteme-cu-inteligenta-artificial-a-sistem-control-fuzzy

Pentru temperatura din exterior s-au folosit urmatoarele variabile lingvistice:mica,medie si mare, iar pentru comanda s-au folosit urmatoarele varabile lingvistice:mica,medie, mare si foarte mare.

Functiile de apartenenta pentru variabila tempCam. era sunt urmatoarele:

Pentru intrarea tempAfara functiile de apartenenta sunt:

6

Page 7: Sisteme Cu Inteligenta Artificial A - Sistem Control Fuzzy

5/12/2018 Sisteme Cu Inteligenta Artificial A - Sistem Control Fuzzy - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/sisteme-cu-inteligenta-artificial-a-sistem-control-fuzzy

Functiile de apartenenta pentru iesire sunt:

Regulatorul este de tip Mamdani,iar pentru implementarea sa s-au folositurmatoarele reguli ilustrate in figura de mai jos.

7

Page 8: Sisteme Cu Inteligenta Artificial A - Sistem Control Fuzzy

5/12/2018 Sisteme Cu Inteligenta Artificial A - Sistem Control Fuzzy - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/sisteme-cu-inteligenta-artificial-a-sistem-control-fuzzy

Suprafata de iesire (reprezentarea grafica a iesirii in functie de cele doua intrari) pe care o genereaza sistemul fuzzy este urmatoarea:

8

Page 9: Sisteme Cu Inteligenta Artificial A - Sistem Control Fuzzy

5/12/2018 Sisteme Cu Inteligenta Artificial A - Sistem Control Fuzzy - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/sisteme-cu-inteligenta-artificial-a-sistem-control-fuzzy

Simulink este un mediu pentru modelarea, analiza si simularea unui mare numar de sisteme fizice si matematice. Acesta ofera o interfata grafica cu utilizatorul pentrurealizarea modelelor sistemelor dinamice reprezentate in schema bloc, deci permitemodelarea rapida a sistemelor fara a fi necesara scrierea unui cod de simulare. Fiind o

extensie a mediului Matlab, Simulink  se integreaza foarte bine in acesta, comunicareaintre medii realizandu-se prin intermediul variabilelor din workspace.

Modelul va avea urmatoarea schema bloc:

Aceasta schema contine urmatoarele blocuri:- procesul controlat (blocul tempCamera)- referinta (blocul tempAfara)- sistemul de control efectiv (blocul Fuzzy Logic Controller )

Blocul central al sistemul este reprezentat de   Fuzzy Logic Controller. Acesta poate fi vazut ca un subsistem puternic parametrizabil in sensul ca prin specificarea uneistructuri de tip  Fuzzy Inference Sistem se va construi automat sub masca acestui blocmodelul Simulink pentru respectivul FIS .

9

Page 10: Sisteme Cu Inteligenta Artificial A - Sistem Control Fuzzy

5/12/2018 Sisteme Cu Inteligenta Artificial A - Sistem Control Fuzzy - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/sisteme-cu-inteligenta-artificial-a-sistem-control-fuzzy

Regulile din spatele blocului Fuzzy Logic Controller sunt urmatoarele:

10

Page 11: Sisteme Cu Inteligenta Artificial A - Sistem Control Fuzzy

5/12/2018 Sisteme Cu Inteligenta Artificial A - Sistem Control Fuzzy - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/sisteme-cu-inteligenta-artificial-a-sistem-control-fuzzy

Blocul tempAfara va fi referinta dupa care se va regla sistemul.Blocul tempAfara:

Blocul tempCamera:

 

11

Page 12: Sisteme Cu Inteligenta Artificial A - Sistem Control Fuzzy

5/12/2018 Sisteme Cu Inteligenta Artificial A - Sistem Control Fuzzy - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/sisteme-cu-inteligenta-artificial-a-sistem-control-fuzzy

In graficul de mai jos sunt prezentate evolutiile celor 2 temperaturi ceea dincamera si din exteriorul camerei.

In aceasta figura este ilustrat modul in care functioneaza centrala termica.

12

Page 13: Sisteme Cu Inteligenta Artificial A - Sistem Control Fuzzy

5/12/2018 Sisteme Cu Inteligenta Artificial A - Sistem Control Fuzzy - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/sisteme-cu-inteligenta-artificial-a-sistem-control-fuzzy

Concluzii.

  P rin creearea acestui sistem inteligent se poate verifica modul in care se vacomporta in realitate o centrala termica anumite variatii ale temperaturii exterioare.Asadar sistemele inteligente ajuta foarte mult cercetatorii pentru a evidentia

anumite modul in care se comporta in realitatea anumite procese.Iar mediul Matlab prin logica fuzzy este foarte usor de folosit de catre majoritatea

utilizatorilor ceea ce reprezinta un avantaj fata celelalte medii destinate creari de sistemeinteligente.

13

Page 14: Sisteme Cu Inteligenta Artificial A - Sistem Control Fuzzy

5/12/2018 Sisteme Cu Inteligenta Artificial A - Sistem Control Fuzzy - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/sisteme-cu-inteligenta-artificial-a-sistem-control-fuzzy

 Bibliografie:

1. www.wikipedia.ro

2. Curs Modelare si simulare Conf Dr.Ing Balas Marius

3. Curs Sisteme inteligente Conf.Dr.Ing.Balas

Valentina

4. Curs Inteligenta Artificiala Sl.Dr.Barna Cornel 

14