Труды КНЦ вып.124 (ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ вып. 5/2014(24))

корректировка НФП должна происходить автоматически. При этом процесс корректировки сводится к настройке параметров ранее сформированных НФП для определенных интервалов значений параметров или добавлению новых НФП при условии изменения максимального или минимального значения данных параметров. Так же следует отметить, что использование большого количества нечетких ФП может сильно замедлить процесс вычисления. Поэтому нечеткие передаточные функции имеет смысл использовать для описания только тех связей, которые не могут быть определены классическими методами. Кроме этого, изначально заданные интервалы разбиения диапазонов варьирования параметров следует, по возможности, укрупнить для снижения размерности задачи. В литературе известно некоторое количество вариантов алгоритмов настройки нечетких апроксиматоров, которые выполняют функции нечетких моделей узлов ТП, однако практически во всех из них не учитывается природа самого ТП, а так же не учитываются изменения, протекающие в узлах ТП и влияющие на изменение их ПФ. Для реализации процесса укрупнения интервалов описываемых ФП следует проводить анализ статистических данных, при котором отслеживать влияние изменения конкретного параметра на изменение выхода. Например, если при разбиении параметра х і влияющего на выход у і на 100 интервалов на изменение нескольких интервалов х і приходится одно изменение у і, то можно сделать вывод о целесообразности объединения этих нескольких интервалов х і . Наличие больших объемов данных мониторинга технологического процесса позволяет установить четкое соответствие между большинством интервалов значений выходного параметра и интервалами значений входов, при которых получен данный выход. Анализируя статистическую информацию описывающую ход ТП, можно выявить нечеткие правила, описывающие зависимость параметров друг от друга, и сформировать базу правил. По данным правилам можно проводить анализ текущей ситуации и затем, проведя операцию дефазификации, одним из классических методов определить значение выходного параметра. С помощью такого подхода можно получить «нечеткую передаточную функцию» описывающую связи между любыми входными и выходными параметрами. После представления всех звеньев ТП в виде «нечетких передаточных функций» в совокупности с классическими ПФ, можно реализовать самонаст­ раивающуюся или адаптивную имитационную модель ТП осуществляющую прогнозирование его развития. Модель процесса представляется в виде направленного графа, узлами которого являются параметры, а дуги обозначают их влияние друг на друга. Подобное представление технологического процесса является неким подобием нейросети, в узлах которой находятся функции, осуществляющие преобра­ зование сигналов. При этом часть функций представляется в виде «клас­ сических» передаточных функций W(p), а часть - в виде нечетких функций. Важной особенностью «нечетких передаточных функций» является их способность не только преобразовывать сигналы, но и осуществлять настройку передаточных функций узлов, описанных с помощью W(p). Данная особенность реализует дополнительные свойства адаптивности модели. 224