Среди причин распространения Fuzzy-управления, обычно, выделяют следующее [1−5]:
- 1) особые качества систем управления с нечеткой логикой, в частности малая чувствительность к изменению параметров объекта управления;
- 2) синтез систем управления с нечеткой логикой при применении современных средств аппаратной и программной поддержки зачастую проще, чем традиционных.
Существуют также и нетехнические причины популярности нечетких систем:
- 1) нечеткая логика — технология появившаяся относительно недавно, и ее применение без труда позволяет достигнуть «патентной чистоты» проектируемых изделий;
- 2) существует определенная «мода» на нечеткие системы.
Как и у любых систем управления у систем с нечеткой логикой существует область, в которой их применение является наиболее предпочтительным. В качестве таких областей, обычно, выделяют следующие:
- 1) системы регулирования, для которых модель объекта управления определена лишь качественно;
- 2) надстройка над традиционными системами регулирования (например, над ПИД-регуляторами) для придания им адаптивных свойств;
- 3) воспроизведение действий человека-оператора;
- 4) системы организационного управления верхнего уровня.
Общей предпосылкой для применения нечетких систем управления является, с одной стороны, наличие неопределенности, связанной как с отсутствием информации, так и сложностью системы и невозможностью или нецелесообразностью ее описания традиционными методами, и с другой стороны, наличие об объекте, необходимых управляющих воздействиях, возмущениях и т. п. информации качественного характера.
На рис. 1 показаны области эффективного применения традиционных, нейросетевых и нечетких систем управления.
Как следует из рис. 1 традиционные методы управления хорошо зарекомендовали себя при относительно невысокой сложности объекта управления и наличии достаточно полной информации о нем. Нейросетевые системы управления целесообразно применять при отсутствии информации или высокой сложности объекта управления. Промежуточное положение между данными технологиями занимают нечеткие системы.
Отметим, что границы между различными подходами, показанные на рис. 1, являются весьма условными (нечеткими).
Заметим также, что применение гибридной технологии (сочетание традиционных методов управления, нечеткой логики и нейросетевого подхода) позволяет создавать системы управления эффективные во всем спектре ситуаций, отраженных на рис. 1.
