туальної системи поки залишається незаповненою, а всю відповідальність з управління бере на себе ЛПР. За допомогою блоку-аналізатора система постійно відстежує дії ЛПР і в ході діалогу з ним з'ясовує, які змінні стани і управління об'єкта спонукали ЛПР ухвалити дане рішення про управління об'єктом в поточний момент часу, яким чином оператор співвідносить поточні змінні стани та управління з відповідними лінгвістичними змінними і нечіткими множинами. Послідовно накопичуючи таку інформацію, система формує функції приналежності нечітких множин блоків введення і виведення знань, а також таблицю нечітких відносин між лінгвістичними змінними, яка відображатиме рішення ЛПР з управління об'єкта. Чим довше працює система, тим менше невідомих їй ситуацій буде виникати при управлінні об'єктом, тим частіше вона буде видавати в якості ради свій варіант управління об'єктом, як реакцію на його поточний стан. Однак, при будь-якому невідповідність рішень системи і ЛПР, система буде ініціювати діалог з метою уточнення своєї бази знань і методів представлення знань. У такій системі функції приналежності нечітких множин блоків введення-виведення знань, а також правила управління в таблиці нечітких відносин лінгвістичних змінних постійно коригуються
Рис .1.11. Інтелектуальна САУ з функціями самонавчання
У процесі управління база знань може поповнюватися як кількісно (по числу нечітких відносин), так і якісно, ??якщо при управлінні об'єктом виникають раніше невідомі фактори (лінгвістичні змінні), що враховуються ЛПР. При стабільній роботі об'єкта і відсутності дій з боку ЛПР система може самостійно аналізувати базу знань і доповнювати її до повної групи подій (причин зміни управління), відбирати і уточнювати суперечливі правила управління в таблиці нечітких відносин шляхом діалогу з ОПР.
Цей триваючий і в даний час етап у розвитку інтелектуальних САУ, їх подальша «інтелектуалізація» за шкалою IPDI шляхом введення в них функцій самонавчання має безліч напрямків вирішення завдання «навчання системи самонавчання»: використання методів еволюційного моделювання та еволюційних алгоритмів, застосування нейронних мереж, використання асоціативних запам'ятовуючих пристроїв тощо Саме в цій області розвитку інтелектуальних САУ при розробці теорії і практики побудови так званих відкритих систем, тобто систем, здатних з часом удосконалювати свою поведінку завдяки закладеним у них алгоритмам навчання, формується зараз новий науковий напрям - теорія інтелектуальних машин. Однак, незалежно від обраного напрямку розвитку адаптивних здібностей інтелектуальних САУ більшість відкритих інтелектуальних САУ при обробці знань спираються на лінгвістичний підхід на базі теорії нечітких множин та лінгвістичної змінної. Це дає можливість припустити, що відкриті системи майбутнього будуть в основному використовувати при роботі зі знаннями методи теорії нечітких множин та нечіткої логіки - логіки, яка ближче за духом до людського мислення і природним мовам, ніж традиційні логічні системи; логіки, яка надає найбільш ефективні засоби відображення невизначеностей і неточностей реального світу і дозволяє побудувати модель, максимально наближену до реальності.
2. Нечіткі системи автоматичного управління
Відповідно до розглянутими раніше принципами IPDI можна дати наступну класифікацію застосовуються в даний час нечітких систем автоматичного управління, розташувавши їх у порядку зростання ступеня інтелектуальності.
1. САУ з нечітким контролером. Замкнута система управління зі зворотним зв'язком, в прямому контурі якій в якості регулятора використовується нечіткий контролер - пристрій, опитували за допомогою датчиків стан об'єкта управління та виробляє керуючий вплив за допомогою реалізації однієї з розглянутих раніше схем нечіткого виводу. Оскільки такий пристрій тільки використовує заздалегідь введені знання, отримані від експертів на етапі проектування та представлені у вигляді бази правил системи нечіткого виводу, але не має самостійної здатністю до модифікації бази правил, а всі наступні зміни в базі правил здійснюються розробником ззовні, то така система управління володіє мінімальним ступенем інтелектуальності.
2. Гібридні нечіткі САУ. Замкнута система управління зі зворотним зв'язком, в прямому контурі якій в якості регулятора використовується гібридний нечіткий контролер - дворівневе ієрархічне пристрій, опитували за допомогою датчиків стан об'єкта управління та виробляє на першому рівні керуючий вплив за допомогою реалізації лінійного або нелінійного закону управління, отриманого методами класичної ТАУ ( наприклад, ПІД-регулювання, релейний регулятор і т.п.). На другому рівні гібридного нечіткого контролера здійснюється адаптація параметрів регулятора за допомогою реалізації однієї з розглянутих раніше схем нечіткого виводу, для я...
