Лингвистический подход к решению задачи технологической регулировки комбайнов

Введение. В статье рассматривается лингвистический подход к решению задачи технологической регулировки сложных уборочных машин в полевых условиях. Приводится краткая характеристика предметной области. Анализируется место задачи корректировки технологических регулировок рабочих органов зерноуборочного комбайна при выполнении уборочных работ. Выделяется 3 группы признаков рассматриваемой задачи: внешние признаки нарушения качества работы, регулируемые параметры машины и параметры технического состояния. Приводятся численные данные, характеризующие взаимосвязи между внешними признаками и параметрами машины. Материалы и методы. Зернокомбайн является сложной динамической системой, функционирующей при постоянно меняющихся внешних условиях. Этот факт обусловливает характерные особенности используемых методов технологической регулировки. В статье рассматриваются некоторые отличительные черты задачи принятия решений. При управлении технологическим процессом комбайновой уборки используется как количественная информация, так и качественная. Наличие различных видов неопределенности при рассмотрении семантических пространств факторов внешней среды и параметров машины позволяет предложить для решения задачи метод технологической регулировки, основанный на нечетком логическом выводе. Результаты исследования. В результате анализа методология принятия решений в нечетких условиях среды адаптирована к изучаемой предметной области. Предлагается обобщенная схема нечеткого управления процессом технологической регулировки машины. Рассматриваются модели изучаемых семантических пространств. Показывается целесообразность использования дедуктивного и индуктивного вывода решений для различных задач предварительной настройки и корректировки технологических регулировок. Предлагается формально-логическая схема процесса принятия решений, основанного на нечетких экспертных знаниях. Данная схема включает основные этапы решения задачи: фаззификацию, композицию и дефаззификацию. Рассматривается вопрос количественной оценки согласованности экспертных знаний. Приводятся примеры формулировки нечетких продукционных правил база знаний, а также характерные особенности алгоритма корректировки технологических регулировок. Обсуждение и заключения. Представленный лингвистический подход к решению задачи технологической регулировки машин позволяет обеспечить адекватность описания реальных условий уборки, учет как количественной информации, так и эвристических данных. Модель предметной области служит основой для создания базы знаний и механизма вывода решений интеллектуальной системы поддержки принятия оператором решений при функционировании комбайнов.