Fuzzifizierung

Inferenz

Defuzzifizierung

scharfe Eingangsgrößen

scharfe Ausgangsgröße

Au

fbau

eines F

uzzy-S

ystems

Regelbasis

Fuzzy-

Mengen

Fuzzy-

Mengen

Auswertung eines Fuzzy-Systems

MECHINSTITUT

NIKFUR

IJ

�

JJ II

J I

Verwendung von Fuzzy-Systemen

Der Einsatz von Fuzzy-Systemen ist vor allem dort sinnvoll, wo Systeme nur sehr schweroder gar nicht in

”klassisch-mathematischer Form“ modelliert werden konnen, jedoch

Expertenwissen als verbal formulierte Regeln verfugbar ist.

”Direkte“ Fuzzy-Regelung

Sig

nala

ufbe

reitu

ng

+Fuzzy-Regler Prozess

x2

xn

ux1

(ext

erne

Dyn

amik

-

g

liede

r)

.....

yw

ζExpertenwissen

⊕ kein mathematisches Modell des Prozesses notwendig, sondern nur

”kognitives Prozessmodell“ bzw. Expertenwissen

Stabilitatsnachweis außerst problematisch

⇓Vermehrter Einsatz von Fuzzy-Systemen in: • Fuzzy-Steuerung

•”Indirekter“ Fuzzy-Regelung

• Diagnose-/Experten-Systemen

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JJ II

J I

Beispiel: Feuerungsregelung im Mullheizkraftwerk Coburg

konventionell automatisiert

BedienerInfrarot-Kamera

Brennbett

Ausgangsmaterial:Hausmull-Chargen von unterschiedlicher Zusammensetzung und Qualitat(Dichte, Brennwert, Feuchtigkeitsgrad, ...)

Regelziel:Gleichmaßig gute Verbrennung in den verschiedenen Rostbereichen des Brennbetts

Regelgroßen:Temperaturen in den Rostbereichen des Brennbetts

Steuergroßen:Zustrome von Verbrennungsluft bzw. Zusatzgas in die verschiedenen Rostbereiche

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J I

Fuzzy-Steuerung

Fuzzy-Steuereinheit Prozess

x2

xn

ux1

.....

y

ζExpertenwissen

Beispiel:

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”Indirekte“ Fuzzy-Regelung

Klassischer Regler mit Fuzzy-Parameteradaption

+Regler Prozess

u yw

ζ Fuzzy-Adaptierer

Klassischer Regler mit Fuzzy-Vorsteuerung

+Regler Prozess

u y

wζ

Fuzzy-Vorsteuerung

+

uf

bu

(feed-forward)

(feed-back)

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Pradiktivregler mit Fuzzy-Prozessmodell

Regler / Optimierung Prozess

u yw

ζ

Fuzzy-Prozessmodell

+

Problem:

Fuzzy-Prozessmodelle konnen nicht mehr alleindurch Expertenwissen erstellt werden, sondernerfordern eine Identifikation des Fuzzy-Modellsauf der Grundlage von Ein-/Ausgangsmessdaten.

⇓FUZZY-MODELLIERUNG

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Diagnose- und Experten-Systeme

(Oft keine Defuzzifizierung im eigentlichen Sinne)

Prozessu y

Fuzzy-System Diagnose • Prozessuberwachung(monitoring)

• Zustandsanalyse

• Fehlererkennung undFehlerklassifikation

Medizinische Monitor- oder Diagnoseunterstutzungssysteme

Prozess = Mensch

u: = 0 oder Medikation/Therapiey: Symtome, Befunde

z.B.

SonoConsult©R, HepatoConsult©R,GastroConsult©R

(MedicoConsult GmbH, Berlin)

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Weitere Anwendungen wissensbasierter Systeme

z.B.

Fuzzy-Bildbearbeitung (fuzzy image processing)

Umriss-Erkennung (edge detection)