Диссертация (1143270), страница 7
Текст из файла (страница 7)
1-34) [64].Вкачествепримеранечеткихвычислителейтретьеготипа(комбинированных нечетких вычислителей) приведем КНВ STFLWARP2.xпроизводства STM. По некоторым своим свойствам он близок WARP1.х; нопри этом может использоваться и как ведомый вычислитель (сопроцессор), икак основной элемент системы управления (рис. 1-35) [65].Указанныевычислителиспециализированнымиснабженыинструментальнымитакжесредстваминеобходимымиилиутилитами-расширителями (ToolBox) для стандартных инструментальных средств.59Команды нечетких вычислений:• MEM – определяет степеньпринадлежности текущегозначения указанной входнойвеличины указанному терму• REV (REVW) – вычисляетстепень справедливостиуказанного правила (после этогодополнительно домножает ее науказанный масштабныйкоэффициент)• WAV – вычисляет значениевыходной величины методом«среднее максимумов»Рис.
1-34. Нечеткий микроконтроллер MC68HC912B32.Изображения с сайта http://www.datasheetarchive.com60Рис. 1-35. Комбинированный нечеткийвычислитель WARP2.0.вверху – включение в режимесопроцессора;по центру – включение в автономномрежиме; внизу справа – цоколевка.Изображения с сайтаhttp://www.datasheetarchive.com611.5.
Задача совершенствования элементной базы систем управления снечеткой обработкой информацииК актуальным задачам управления техническими объектами и системами,в которых в настоящее время широко применяется теория нечетких множеств,относятся следующие задачи [17-34]:- управление передвижением автономных мобильных объектов;- управление локомоциями мобильных роботов;- коррекция подсистем измерения в системах управления;- коррекция изображения в системах технического зрения и др.Как было отмечено выше, микропроцессорные системы управления,применяющиематематическоеобеспечение,использующеенечеткуюобработку информации, позволяют эффективнее (с точек зрения трудозатрат наразработкуивычислительнойпроизводительностицелевойсистемыуправления) реализовать сложные алгоритмы управления объектом [65].Применение в микропроцессорных системах управления эмуляторовнечетких вычислений зачастую ограничивает темп принятия решений иформированияуправляющихвоздействий;дляспециализированныхпроцессоров и бортовых систем управления дополнительным ограничениемвыступает недопустимость увеличения тактовой частоты процессора поусловиям требований обеспечения повышенной надежности и пониженногоэнергопотребления.
В связи с этим актуальными являются разработка иприменение микропроцессоров, снабженных узлами аппаратной нечеткойобработки информации – нечеткими вычислителями.Анализрезультативностииспользованияаппаратныхнечеткихвычислителей в системах управления [91-97] позволяет отметить следующиеограничивающие производительность системы управления особенности:1) прииспользованииограничивающимвнешнихфакторомнечеткихявляетсясопроцессоровпропускнаятакимспособностьмежпроцессорного интерфейса обмена;622) при использовании нечеткого сопроцессора, встроенного в кристаллосновного микропроцессора, таким ограничивающим фактором являетсязависимость вычислительного процесса нечеткой обработки данных отресурсов основного микропроцессора, что ограничивает или исключаетпараллельность нечетких и алгоритмических вычислений.Кроме того, существующие аппаратные реализации микропроцессоров снечеткой обработкой данных не предоставляют механизм описания функцийпринадлежности произвольного вида, что неблагоприятно отражается наточности нечеткой аппроксимации.
Для повышения точности разработчикиматематического обеспечения прибегают к увеличению числа термов и правил,тем самым увеличивая сложность базы нечетких знаний и, следовательно,снижая темп ее обработки [98,99].Эффективность разрешения проблемы достижения высоких значенийпоказателей точности и целевой вычислительной производительности вмикропроцессорных управляющих системах с нечеткой обработкой данных взначительной степени определяется совершенствованием методов описаниятаких систем при одновременном совершенствовании элементов и устройствмикропроцессорных систем, выполняющих нечеткую обработку данных наоснове этих методов.Цель настоящего исследования – комплексное улучшение показателейкачества функционирования устройств вычислительной техники и системуправления путем создания новых методов и средств анализа и синтезавстраиваемых микропроцессорных систем с нечеткой обработкой информации,атакжесоответствующихархитектурных,алгоритмическихисхемотехнических решений.632.
ЭЛЕМЕНТАРНЫЕ НЕЧЕТКИЕ ВЫЧИСЛИТЕЛИ И СЕТЕВЫЕСТРУКТУРЫ НА ИХ ОСНОВЕ2.1.Концепцияэлементарногонечеткоговычислителяисетиэлементарных нечетких вычислителейКак отмечалось в главе 1, разработка нечетких подсистем традиционносводится [76-78] к проектированию специфического НВ, предназначенного дляаппроксимацииконкретнойфункциональнойзависимости,илипредназначенного для решения конкретной задачи ситуационного управления.Несмотря на специфичность конкретного НВ, реализация его происходитна универсальных аппаратных ресурсах МП, и с точки зрения практики такойподход является неоптимальным по ряду обстоятельств.
Так, в МП-системепотребуется резервировать ресурсы с учетом максимальной допустимойсложности НВ – в результате для большинства конкретных реализаций НВчасть этих ресурсов останется невостребованной. Во-вторых, вероятнойявляется ситуация, что для некоторой конкретной специфической задачипотребуется НВ, сложность которого превысит потенциальные возможностивыделенных ресурсов, и, следовательно, реализация которого невозможна.Обеспечить снижение зависимости реализуемости нечеткого вычислителяотобъемоввыделяемыхструктурированныедляэтогосовокупностиресурсовузловвозможно,обработкиприменяяинформации,подчиняющиеся в своем функционировании единому плану [88].Указанный принцип регулярно используется в практике реализациивычислительных структур; в частности, внутреннее устройство ПЛИС –программируемых логических схем – является совокупностью логическихячеек, соединяемых и взаимодействующих по заданной разработчиком схемедля решения конкретной задачи обработки данных; изменение этой схемысоединений позволит на той же совокупности аппаратных элементовобеспечить иную функциональную обработку данных; число осмысленныхкомбинаций таких ячеек многократно превышает их собственное количество, а64использование поэтапной обработки данных физически одной и той же ячейкойпрактически снимает проблему ограничений размерности.Нечеткие вычислители предлагается представлять в виде графовой схемы– “нечеткой сети” [100].
Узлами этой сети являются элементарные нечеткиевычислители – ЭНВ (рис. 2-1). Как отмечалось в авторской работе [101], “подэлементарнымподразумеваетсянечеткийвычислитель,обладающийвозможностью агрегирования с нечеткими вычислителями, базы нечеткихзнаний которых тождественны данному” [101].
Это позволит снизитьтрудоемкость разработки НВ, сведя ее к задаче нахождения матрицы связеймежду ЭНВ при одновременном снижении ресурсоемкости техническойреализации в связи с применением менее сложных и более универсальныхвычислительных узлов.Рис. 2-1. Традиционная структура НК (а); структура НК на основе сети элементарных НВ (б).Таким образом, разработчик подсистемы нечеткой обработки данныхобладает набором ЭНВ, которые может агрегировать в сетевые структуры,обладающие заданными свойствами.Подобный принцип используется при синтезе комбинационных схем, припостроении сложных конечных автоматов как композиции более простых и др.Сетевая организация нечетких структур описана в ряде работ [74, 102] и нашлаотражение в ряде инструментальных средств проектирования [103].Предлагаемые решения отличаются от известных классом реализуемыхфункций, относящихся к классу нечетких функций; отличие от нечеткихструктур Кофмана, основанных на произвольных комбинациях произвольных65нечетких элементов и применяемых в теоретических задачах, заключается вприменении идентичных нечетких вычислительных элементов и ориентации назадачи анализа и синтеза нечетких вычислительных структур в практикеприменения микропроцессорных систем управления.Реализуемость предлагаемого принципа доказана и основывается наследующей совокупности постулатов [104, 105]: произвольная функция может быть с наперед заданной точностьюаппроксимирована нечеткими вычислителями; произвольная функция может быть с наперед заданной точностью вычисленана совокупности идентичных бинарных логических элементов; произвольная система нечетких преобразований может быть реализована насовокупности идентичных бинарных логических элементов, и наоборот –вычислительная схема, представляющая собой совокупности идентичныхбинарных логических элементов, может быть реализована системой нечеткихпреобразований.БНЗ ЭНВ (“базис”) может быть сформирован универсальным, пригоднымдля решения широкого круга задач аппроксимации, или специальным – дляоптимальной аппроксимации (с точки зрения точности при одновременнойпростоте сети ЭНВ) некоторого специфического множества функций [106, 107].На этапе моделирования и отладки сети ЭНВ (СЭНВ) возможно ицелесообразноприменятьпрограммнуюмодель,выполняющуюпоследовательный обсчет состояния узлов сети [119].
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
