LabVIEW PID and Fuzzy Logic Toolkit API Reference

Spécification d'une conjonction d'antécédents

  • Mise à jour2023-02-21
  • Temps de lecture : 3 minute(s)

Lors de la création d'une base de règles, si une règle a plus d'un antécédent, vous devez spécifier une conjonction d'antécédents pour déterminer la manière de calculer la valeur de vérité de l'antécédent résultant de l'agrégation des règles.

Dans la mesure où les variables linguistiques peuvent avoir des degrés partiels d'appartenance à des termes linguistiques, vous ne pouvez pas utiliser les opérateurs booléens de logique double conventionnelle comme conjonctions d'antécédents. À la place, les VIs de PID et Logique floue utilisent les conjonctions d'antécédents suivants.

ET (Minimum)

μA*B = minA, μB)

ET (Produit)

μA*B = (μA, μB)

OU (Maximum)

μA + B = maxA, μB)

OU (Probabiliste)

A + B = ((A + B) - (AB))

Vous observerez que ces définitions s'accordent aux opérateurs logiques utilisés dans la logique booléenne. Un tableau de vérité utilise des opérateurs conventionnels pour arriver à des résultats équivalents.

La conjonction d'antécédents ET (Minimum) spécifie d'utiliser le plus petit degré d'appartenance des antécédents comme valeur de vérité de l'antécédent résultant de l'agrégation des règles, alors que ET (Produit) spécifie d'utiliser le produit des degrés d'appartenance des antécédents. La conjonction d'antécédents OU (Maximum) spécifie d'utiliser le plus grand degré d'appartenance des antécédents. La conjonction d'antécédents OU (Probabiliste) spécifie d'utiliser la somme probabiliste des degrés d'appartenance des antécédents.

Conjonctions d'antécédents pour un système flou de manœuvre de véhicule

Supposez que les règles suivantes sont appelées pour les valeurs d'entrée d'un système flou de manœuvre de véhicule.

(1) SI Position du véhicule x est Centre
(degré d'appartenance = 0,8)
ET (Minimum) Orientation du véhicule β est Vers le haut gauche
(degré d'appartenance = 1,0) = 0,8
ALORS Angle de braquage φ est Faible négatif
(2) SI Position du véhicule x est Centre droit
(degré d'appartenance = 0,1)
ET (Minimum) Orientation du véhicule β est Vers le haut gauche
(degré d'appartenance = 1,0) = 0,1
ALORS Angle de braquage φ est Moyen négatif

Vous remarquerez que chaque règle utilise la conjonction d'antécédents ET (Minimum). Dans la règle 1, la Position du véhicule x a un degré d'appartenance de 0,8 au terme linguistique Centre et l'Orientation du véhicule β a un degré d'appartenance de 1,0 au terme linguistique Vers le haut gauche. Étant donné que la conjonction d'antécédents est ET (Minimum), le régulateur flou de ce système flou utilise le plus petit degré d'appartenance des antécédents, soit 0,8, comme valeur de vérité de l'antécédent résultant de l'agrégation des règles. De la même manière, le plus petit degré d'appartenance des antécédents de la règle 2 est 0,1. Par conséquent, le régulateur flou utilise 0,1 comme valeur de vérité de l'antécédent résultant de l'agrégation des règles. La valeur de vérité de l'antécédent résultant de l'agrégation des règles équivaut au degré de vérité de la règle.

Si ces deux règles sont les seules règles appelées pour un ensemble de valeurs d'entrée donné, les autres termes linguistiques de la variable linguistique de sortie Angle de braquage φ ont la valeur de vérité 0. La liste suivante décrit les valeurs de vérité finales des termes linguistiques.

Large négatif
Moyen négatif
Faible négatif
Zéro
Faible positif
Moyen positif
Large positif
à un degré de
à un degré de
à un degré de
à un degré de
à un degré de
à un degré de
à un degré de
 0,0
 0,1
 0,8
 0,0
 0,0
 0,0
 0,0

Si une règle a plusieurs conséquents, le régulateur de logique flou doit évaluer le conséquent résultant de l'agrégation des règles. Lorsque vous implémentez un régulateur flou avec des VIs de PID et Logique floue, le régulateur flou ne considère toujours que le conséquent ayant le plus grand degré d'appartenance.

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