AFS模糊逻辑在热轧层流冷却控制中的新规则提取方法

"一个新的模糊规则提取方法及其应用研究，作者陶银鹏、刘晓东，主要探讨了在热轧层流冷却过程中的控制系统参数整定，提出了基于AFS模糊逻辑的新型模糊规则提取方法。这种方法结合AFS模糊逻辑聚类算法和逆向提取模糊规则，以增强模糊规则的可解释性和控制效果。" 本文的研究目标是解决模糊规则提取的可解释性和有效性问题。在传统的模糊控制中，规则通常依赖于专家知识和经验，对于复杂的模糊系统，这种方法变得难以实施且准确性有限。为了解决这个问题，作者引入了AFS模糊逻辑，这是一种更先进的模糊理论，能够处理多维度和复杂的模糊关系。 AFS模糊逻辑聚类算法在本文中扮演关键角色，它用于确定模糊集合的隶属函数参数值。通过这个算法，可以从输入-输出数据中有效地组织和分类信息，形成清晰的模糊规则。接着，使用AFS模糊逻辑对提取出的规则和模糊集合进行相似度分析，以此删除冗余或合并相似的规则，从而优化模糊规则的结构，提高其可理解性。 论文进一步展示了仿真结果，证明了所提方法建立的模糊控制系统在保持良好控制性能的同时，也具备优秀的可解释性。这意味着控制策略不仅能够准确地调节热轧层流冷却过程，而且用户可以清晰理解这些策略是如何工作的，这对于系统的设计和调试至关重要。 模糊逻辑在自动化控制领域的应用日益广泛，尤其是在复杂系统如热轧层流冷却过程中。本文的方法为自动提取模糊规则提供了一种新的思路，降低了对人工知识和经验的依赖，提升了模糊控制的效率和可靠性。这一研究对模糊系统设计和未来工业控制技术的发展具有重要意义。