Совершенствование алгоритмов распознавания типов объектов в системах управления с применением нечеткой логики в условиях неопределенности
Автор: Колкк Андрей Александрович, Колкк Владимир Андреевич, Ширяев Владимир Иванович
Рубрика: Управление в технических системах
Статья в выпуске: 1 т.20, 2020 года.
Бесплатный доступ
Введение. В основу современных информационных технологий для сложных систем автоматизации в условиях неопределенности положен принцип ситуационного управления. К таким технологиям относятся следующие: экспертные системы, нейросетевые структуры, нечеткая логика и ассоциативная память. Развитие интеллектуальных технологий связано с объединением различных методов обработки знаний. Данное направление обеспечивает повышение быстродействия, сокращение объема знаний. Предполагается возможным объединение нечеткой логики и экспертных систем. Цель исследования. Рассмотреть задачу совершенствования алгоритмов распознавания в системах управления путем объединения методов оптимальной фильтрации и нечеткой логики на этапе вторичной обработки информации о параметрах объектов. Материалы и методы. Для предварительной обработки будем рассматривать фильтры Калмана (ФК), для реализации которых в реальном времени требуется меньше вычислительных ресурсов по сравнению с алгоритмами гарантированного оценивания. В предлагаемом методе применим банк (ФК). Математическое моделирование проводим в программной среде Mathcad 14. В программной среде FuzzyTECH разрабатывается нечеткий проект «Распознавание типа объекта». Разработка нечеткой модели проходит в несколько этапов. Во-первых, представление входных переменных в терминах лингвистических переменных. Во-вторых, опираясь на знания экспертов, определяем термы для лингвистических переменных. В-третьих, создание блока правил. В-четвертых, исследование созданного нечеткого проекта. Результаты. Проведенное математическое моделирование ФК в устройствах слежения за параметрами объектов в процессе распознавания в программной среде Mathcad 14 показало возможность применения банка фильтров в рассмотренных устройствах. Созданы и исследованы алгоритмы распознавания типов объектов с использованием нечёткой логики. Заключение. Созданные алгоритмы системы управления, объединяющие в себе фильтрацию Калмана и нечеткую логику, повышают эффективность системы распознавания.
Информационные технологии, распознавание типов объектов, фильтрация калмана, нечеткая логика
Короткий адрес: https://sciup.org/147232302
IDR: 147232302 | DOI: 10.14529/ctcr200104
Список литературы Совершенствование алгоритмов распознавания типов объектов в системах управления с применением нечеткой логики в условиях неопределенности
- Трауб, Дж. Информация, неопределенность, сложность / Дж. Трауб, Г. Васильковский, Х. Вожьняковский. - М.: Мир, 1988. - 184 с.
- Шалыгин, А.С. Методы моделирования управления движением беспилотных летательных аппаратов / А.С. Шалыгин, Л.Н. Лысенко, О.А. Толпегин; под ред. А.В. Ноздрачева и Л.Н. Лысенко. - М.: Машиностроение, 2012. - 584 с.
- Создание интеллектуальных систем автоматизации и управления на основе современных информационных технологий / И.М. Макаров, В.М. Лохин, С.В. Манько, М.П. Романов // Мехатроника, автоматизация, управление. - 2007. - № 4. - С. 13-20.
- Бобырь, М.В. Нечёткий цифровой фильтр для управления роботом-манипулятором / М.В. Бобырь, М.Ю. Лунева, К.А. Ноливос // Мехатроника, автоматизация, управление. - 2019. - Т. 20, № 4. - С. 244-250. DOI: 10.17587/mau.20.244-250
- Федунов, Б.Е.. Бортовые интеллектуальные системы тактического уровня для антропоцентрических объектов (примеры для пилотируемых летательных аппаратов) / Б.Е. Федунов. - М.: Де' Либри, 2018. - 246 с.
- Поспелов, Д.И. Ситуационное управление: теория и практика / Д.И. Поспелов. - М.: Наука, 1986. - 288 с.
- Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / А.Н. Аверкин, И.З. Батыршин, А.Ф. Блишун и др.; под ред. Д.А. Поспелова. - М.: Наука, 1986. - 312 с.
- Заде, Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений / Л.А. Заде. - М.: Наука, 1974. - 167 с.
- Беллман, Р.Э. Принятие решений в расплывчатых условиях / Р.Э. Беллман, Л.А. Заде // Вопросы анализа процедуры принятия решений. - М.: Наука, 1976. - С. 172-215.
- Тэрано, Т. Прикладные нечеткие системы / Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугэно; под ред. Т. Тэрано. - М.: Мир, 1993. - 368 с.
- Леоненков, А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH / А.В. Леоненков. - СПб.: БХВ Петербург, 2005. - 736 с.
- Федунов, Б.Е. Модель "Этап" для разработки облика бортовых интеллектуальных систем антропоцентрических объектов / Б.Е. Федунов // Онтология проектирования. - 2012. - № 2. - С. 36-43.
- Колкк, А.А. Совершенствование алгоритмов оценки параметров радиосигналов с использованием аппарата нечеткой логики при вторичной обработке информации в авиационных комплексах радиоэлектронного подавления / А.А. Колкк // Новые технологии: материалы IX Всерос. конф. - М.: РАН, 2012. - Т. 1. - С. 135-143.
- Хант, Э. Искусственный интеллект / Э. Хант. - М.: Мир, 1978. - 558 с.
- Кац, И.Я. Минимаксная многошаговая фильтрация в статистически неопределенных ситуациях / И.Я. Кац, А.Б. Куржанский // Автоматика и телемеханика. - 1978. - № 11. - С. 79-87.
- Ширяев, В.И. Синтез управления линейными системами при неполной информации / В.И. Ширяев // Изв. РАН. Техническая кибернетика. - 1994. - № 3. - С. 229-237.
- Семушин, И.В. Устойчивые алгоритмы фильтрации - обзор и новые результаты для систем судовождения / И.В. Семушин, Ю.В. Цыганова, К.В. Захаров // Информационные технологии и вычислительные системы. - 2013. - № 3. - С. 90-112.
- Безмен, Г.В. Функциональное диагностирование динамических систем с использованием нечетких правил анализа и принятия решений об отказе / Г.В. Безмен, Н.В. Колесов // Изв. РАН. Теория и системы управления - 2011. - № 3. - С. 3-12.
- Об алгоритмах распознавания типов радиоэлектронных средств в бортовых комплексах разведки / А.А. Колкк и др. // Актуальные вопросы исследований в авионике: теория, обслуживание, разработки: материалы II Всероссийской НПК "АВИАТОР" (11-13 февраля 2015 г.). - Воронеж: ВУНЦ ВВС "ВВА", 2015. - Т. 2. - С. 86-92.
