Schon in der Grundschule wird einem gelehrt, dass es in der Mathematik genau eine Lösung für die Gleichung 2+2 gibt. Dieses eindeutige Ergebnis ist die Zahl 4. Hierzu gibt es einen binären Status: Entweder dieses Ergebnis ist richtig oder eben falsch. So einfach es sich in der Mathematik anhört, so einfach agieren Menschen jedoch nicht. Das Wetter ist nicht gut, jedoch auch nicht schlecht – es ist wechselhaft. Die Zimmertemperatur ist nicht warm, aber auch nicht kalt – sondern angenehm, jedoch mit Tendenz zu kalt anstatt zu warm. Im Alltag werden oftmals Begriffe wie „etwas mehr“, „ein bisschen“, „klein“, „groß“, „wenig“ oder auch „viel“ verwendet. Diese Begriffe sind nicht scharf formuliert und lassen sich schwer quantifizieren, für den Menschen jedoch im gegeben Kontext verständlich. Für die Umsetzung dieser unscharfen Aussagen in die Technik, bedarf es der Fuzzy-Logik. „Fuzzy“ ist Englisch und bedeutet „verschwommen“ oder „unscharf“. Es sind linguistische Variablen, welche sich in regelungstechnische Systeme durch Fuzzy-Controller implementieren lassen. Die Schwierigkeit liegt dabei in der Umsetzung dieser unscharfen Aussagen in die technische Sichtweise. So werden beim Einparken Floskeln wie „stärker nach rechts Einschlagen“ oder „noch etwas zurück“ verstanden und umgesetzt. Anweisungen wie „den Lenkwinkel für eine Zeit von einer Sekunde minus 14 Grad einschlagen, dabei die Geschwindigkeit bei einem Meter pro Sekunde halten“ können nicht umgesetzt werden. Für eine Maschine ist diese Umsetzung in Stellgrößen genau genug, kann abgebildet und durchgeführt werden. Diese Theorie wurde von LOTFI A. ZADEH im Jahre 1965 mit der unsicheren Schließung der Fuzzy-Logik begründet. Es entwickelte sich daraus das Ziel, diese linguistische, unscharfe Logik in Steuerungs- und Regelungstechnik umzusetzen.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
2 Grundlagen Fuzzy
2.1 Fuzzy Controller
2.2 Fuzzifizierung
2.3 Inferenz – Auswertung der Regelbasis
2.4 Defuzzifizierung
3 Funktionsweise des Fuzzy-Controllers an einem Beispiel
3.1 Beschreibung des Beispiels: Automatische Abstandsregelung
3.2 1. Schritt: Fuzzifizierung
3.3 2. Schritt: Regelaufstellung und Inferenz
3.4 3. Schritt: Defuzzifizierung
4 Vergleich von Systemen mit und ohne Fuzzy-Controller
4.1 Gemeinsamkeiten von Systemen mit und ohne Fuzzy-Controller
4.2 Vorteil von Systemen mit Fuzzy-Controller
4.3 Nachteil von Systemen mit Fuzzy-Controller
5 Zusammenfassung und kritische Reflexion
Zielsetzung & Themen
Das Hauptziel dieser Arbeit ist die Erarbeitung und Beschreibung der Grundlagen von Fuzzy-Controllern, deren praktische Anwendung anhand eines Beispiels der automatischen Abstandsregelung sowie die kritische Gegenüberstellung der Vor- und Nachteile gegenüber konventionellen Regelsystemen.
- Grundlagen und Definition der Fuzzy-Logik
- Funktionsweise der Fuzzifizierung, Inferenz und Defuzzifizierung
- Praktisches Anwendungsbeispiel einer Abstandsregelung
- Vergleich zwischen Fuzzy-Systemen und klassischen Regelungen
- Diskussion von Vor- und Nachteilen der Fuzzy-Technologie
Auszug aus dem Buch
3.3 2. Schritt: Regelaufstellung und Inferenz
Im nächsten Schritt werden die notwendigen Regeln in der Regelbasis hinterlegt, um eine Zuordnung scharfer Eingangswerte zu den hinterlegten Fuzzy-Mengen zu erreichen. Im Beispiel der automatischen Abstandsregelung werden wir uns auf neun Regeln beschränken, da das Beispiel lediglich der Veranschaulichung der Funktion eines Fuzzy-Systems dient. Bei einer vollständigen Auslegung muss für jeden möglichen Zustand eine eindeutige Regel formuliert sein. Die Regeln werden folgendermaßen formuliert:
1. WENN der Abstand von E1 „klein“ ist UND die Geschwindigkeit von E2 „klein“ ist, DANN muss die Beschleunigung „keine“ sein.
2. WENN der Abstand von E1 „klein“ ist UND die Geschwindigkeit von E2 „mittel“ ist, DANN muss die Beschleunigung „etwas bremsen“ sein.
3. WENN der Abstand von E1 „klein“ ist UND die Geschwindigkeit von E2 „groß“ ist, DANN muss die Beschleunigung „stark bremsen“ sein.
4. WENN der Abstand von E1 „mittel“ ist UND die Geschwindigkeit von E2 „klein“ ist, DANN muss die Beschleunigung „etwas beschleunigen“ sein.
5. WENN der Abstand von E1 „mittel“ ist UND die Geschwindigkeit von E2 „mittel“ ist, DANN muss die Beschleunigung „keine“ sein.
6. WENN der Abstand von E1 „mittel“ ist UND die Geschwindigkeit von E2 „groß“ ist, DANN muss die Beschleunigung „etwas bremsen“ sein.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Einführung in die Thematik der Fuzzy-Logik als Methode zur Abbildung unscharfer menschlicher Begriffe in technische Steuerungs- und Regelungsprozesse.
2 Grundlagen Fuzzy: Definition der Funktionsweise von Fuzzy-Systemen und Erläuterung der Kernschritte Fuzzifizierung, Inferenz und Defuzzifizierung.
3 Funktionsweise des Fuzzy-Controllers an einem Beispiel: Konkrete Anwendung der theoretischen Schritte anhand eines Modells zur automatischen Abstandsregelung bei Kraftfahrzeugen.
4 Vergleich von Systemen mit und ohne Fuzzy-Controller: Analyse der Gemeinsamkeiten sowie der spezifischen Vor- und Nachteile von Fuzzy-Reglern im Vergleich zu klassischen Regelungssystemen.
5 Zusammenfassung und kritische Reflexion: Zusammenfassende Betrachtung der Erkenntnisse und Einordnung der Rolle von Fuzzy-Controllern in der zukünftigen Automatisierungstechnik.
Schlüsselwörter
Fuzzy Controller, Fuzzy-Logik, Fuzzifizierung, Inferenz, Defuzzifizierung, Regelbasis, Abstandsregelung, Fuzzy-Menge, Zugehörigkeitsfunktion, Regelungstechnik, Automatisierung, linguistische Variablen, Schwerpunktmethode, Systemdesign, Prozessmodellierung.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit behandelt die Grundlagen und die praktische Umsetzung von Fuzzy-Controllern in regelungstechnischen Systemen.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die zentralen Themen umfassen die Fuzzy-Logik, die mathematische Signalverarbeitung unscharfer Mengen sowie den praktischen Aufbau von Regelsystemen.
Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?
Ziel ist es, Fuzzy-Controller zu definieren, ihre Funktionsweise an einem Beispiel zu erläutern und ihre Vor- und Nachteile gegenüber konventionellen Reglern abzugrenzen.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Arbeit nutzt eine deskriptive Methodik basierend auf der Literaturrecherche und der exemplarischen, schrittweisen Modellierung eines Fuzzy-Regelkreises.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in die theoretischen Grundlagen der Fuzzy-Logik und ein Anwendungsbeispiel zur automatischen Abstandsregelung.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Wichtige Begriffe sind unter anderem Fuzzy Controller, Fuzzifizierung, Inferenz, Defuzzifizierung und Regelstrecke.
Wie unterscheidet sich der Fuzzy-Controller intern von klassischen Reglern?
Während klassische Regler meist auf mathematischen Modellen basieren, verarbeitet der Fuzzy-Controller intern unscharfe linguistische Variablen durch Fuzzifizierung und Inferenz.
Warum ist eine manuelle Anpassung bei Fuzzy-Systemen erforderlich?
Fuzzy-Systeme sind laut Autor statische Systeme ohne eigenständige Lernfähigkeit, was bei einer sich verändernden Umwelt manuelle Anpassungen der Fuzzy-Mengen notwendig macht.
- Citation du texte
- Robert J. G. Wenndorff (Auteur), 2018, Fuzzy Controller Abstandsregelung. Grundlagen, Funktionsweise, Vor- und Nachteile, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/413291
