Разработка базы знаний для системы нечеткого логического вывода в среде MATLAB

Целью данного исследования является разработка базы знаний для системы нечеткого вывода решений в заданной предметной области с использованием среды моделирования Matlab.

В качестве предметной области выбран технологический процесс изготовления детали.

В настоящее время вследствие роста возможностей современных ЭВМ разрабатываются программные информационные системы, которые обеспечивают поддержку процесса принятия решений. В роли системы принятия решений может выступать база знаний.

Процесс нечеткого вывода представляет собой некоторую процедуру или алгоритм получения нечетких заключений на основе нечетких условий или предпосылок [1].

База знаний нечеткой логической системы состоит из базы правил, определяющих зависимость между входными и выходными термами-множествами, и базы данных, которая содержит функции принадлежности, показывающие степень соответствия реальных величин понятиям, определяемые термами-множествами [2].

Работа по построению нечеткой БЗ выполнена средствами Fuzzy Logic Toolbox программного продукта Matlab.                           В данном исследовании в системе нечеткого логического вывода были созданы три входных переменных: shir – шероховатость, obrabativaemost – обрабатываемость и trudoemkost – трудоемкость. Установленные входные переменные отражают те или иные характеристики выпускаемой детали, управление над которыми будет осуществимо в дальнейшем. Для каждой переменной заданы интервалы значений, в частности: для переменной shir и obrabativaemost – {0;1}, для trudoemkost – {7;30}. В качестве оценки для всех переменных выбраны три уровня low, average, high.

В качестве выходной была создана переменная difficult, которая подразумевает сложность изготовления детали. Данной переменной присвоены следующие значения: mf1 – 0, mf2 – 0,3, mf3 – 0,65, mf4 – 1. Структурная схема полученная с помощью редактора FIS после определения входных и выходных переменных, а также задания параметров системы нечеткого логического вывода представлена на рисунке 1.

Рисунок 1 – Схема системы нечеткого логического вывода в редакторе FIS

Далее были заданы нечеткие правила для разрабатываемой системы. Нечеткие правила если-то позволяют улучшить интерпретируемость результатов и обеспечить более глубокое понимание сути процесса. В результате было получено 12 правил, созданных исходя из практического опыта в анализе технологических процессов деталей в отрасли машиностроения. Перечень правил представлен в таблице 1.

Таблица 1 - Перечень правил системы нечеткого логического вывода

Формулировка правил, (в данном случае правило №1), выглядит следующим образом: if (shir is low) and (obrabativaemost is high) and (trudoemkost is low) then (difficult is mf1). Иначе говоря, если показатель шероховатости имеет низкий уровень, показатель обрабатываемости – высокий, а трудоемкости низкий, то значение выходной переменной будет равно mf1, т.е. близкой к 0. Данное заключение означает, что деталь имеет малую сложность ее изготовления.

Для общего анализа разработанной нечеткой модели была проведена визуализация соответствующей поверхности нечеткого вывода, реализуемая в программе просмотра поверхности системы нечеткого логического вывода. Полученная поверхность позволяет проанализировать зависимость значений выходной переменной от отдельных входных переменных. Комбинации входных переменных задаются в соответствие с их размещением на осях системы координат. На рисунке 2 представлена визуализация поверхности нечеткого вывода рассматриваемой модели для входных переменных «шероховатость» и «трудоемкость».

Рисунок 2 – Визуализация поверхности нечеткого вывода рассматриваемой модели для входных переменных «шероховатость» и

«трудоемкость»

Проанализировав полученную поверхность нечеткого вывода, можно сделать вывод о том, что она отвечает экспертным представлениям в рассматриваемой предметной области. Так, например, можно сказать о том, что с увеличением шероховатости и одновременным увеличением трудоемкости сложность изготовления детали повышается.