Аннотации:
В данной работе рассматривается актуальная на данный момент проблема генерации набора нечетких
правил для системы нечеткого вывода Мамдани на основе числовых данных, получаемых в процессе
обучения управляемой системы. Предлагаемый в статье подход к решению данной проблемы базируется
на алгоритмах четкой и нечеткой кластеризации, таких как алгоритм горной кластеризации и алгоритм
Густафсона—Кесселя. Он позволяет значительно упростить процесс формирования набора нечетких правил
и минимизировать участие человека в этом процессе, позволяя автоматически подбирать количество правил,
а также определять все необходимые параметры каждого из них. Для реализации предложенного подхода
были написаны две компьютерные программы. Первая из них собирает числовые данные при управлении
человеком гусеничной тележкой. На основе собранных данных эта программа строит базу нечетких правил
управления гусеничным шасси. Эта база нечетких правил и ее компьютерная реализация в дальнейшем
используется во второй программе для автоматизированного управления мобильным роботом на гусеничном
шасси на плоскости при помощи изменения силы тяги каждой из гусениц в зависимости от положения цели,
к которой робот должен приблизиться на заданное расстояние. In this paper, we consider the problem of generating a set of fuzzy rules for the Mamdani fuzzy inference
system based on numerical data obtained in the learning process of a managed system. The approach proposed in
the article to solve this problem is based on algorithms for clear and fuzzy clustering, such as the mining clustering
algorithm and the Gustafson — Kessel algorithm. It allows you to significantly simplify the process of forming
a set of fuzzy rules and minimize the participation of a person in this process, allowing you to automatically
select the number of rules, as well as determine all the necessary parameters for each of them. To implement the
proposed approach, two computer programs were written. The first of them collects numeric data when a person
manages a robot. Based on the collected data, this program builds a base of fuzzy rules for controlling mobile
robot on a tracked chassis. This base of fuzzy rules and its computer implementation is further used in the second
program for automated control of a mobile robot in the plane by varying the tractive force of each of the tracks
depending on the position of the target to which the robot should approximate a given distance.
Описание:
Пташко Евгений Анатольевич, аспирант, кафедра теории управления и оптимизации,
Челябинский государственный университет (Челябинск, Российская Федерация).
Ухоботов Виктор Иванович, д.ф.-м.н., профессор, зав. каф. теории управления
и оптимизации, Челябинский государственный университет (Челябинск, Российская
Федерация). E.A. Ptashko, V.I. Ukhobotov
Chelyabinsk State University (st. Bratiev Kashirinikh 129, Chelyabinsk, Russia 454001)
E-mail: eugene.ptashko@gmail.com, ukh@csu.ru