I.9 La structure des systèmes a base de la logique
flou :
Le système à base de la logique
floue effectue un application de U Rn à V R
Avec : U = U1 . U2 . . .
Un .
Il est constitué de quatre blocks comme c'est
illustré sur la figure :
Base de connaissance
Interface de fuzzification
Interface de défuzzification
entrée
sortie
Engin d'inférence flou
floue
floue
Processus
entrée numérique
Sortie numérique
Figure I.10 :
structure de base d'un système flou
Chapitre 1 : La logique floue
Le contrôleur flou est composé de deux
interfaces ( fuzzification , defuzzification ) , et d'une base de
connaissance , et d'un engin d'inférence .
I.9.1 Interface de fuzzification :
Cet interface converti les variables d'entrées en valeurs
linguistiques à l'échelle de l'univers de discours choisi
[13] .
L'opération de fuzzification permet d'assurer le passage
des grandeurs physiques d'entrées du contrôleur en variables
linguistiques qui peuvent être traitées par les inférences
.
Un opérateur de conjonction ( une norme triangulaire ,
généralement TZadeh = min )
doit être déterminé pour définir le
sous ensemble flou conjoint associé à la partie condition de la
règle .
Il y a au minimum deux choix de convertir l'entrée
numérique en un ensemble flou A définie dans U .
A - fuzzification singleton :
ou l'opérateur de fuzzification convertie la valeur
numérique x U en un singleton flou Ai dans U tel que
1 si x= x0
ìAi(x) =
0 si x ?
x0
Exemple :
ìAi(x) min
ìAi(x)
1
x0 x
x0 x
Figure I.11 : fuzzification singleton
Cette stratégie est largement utilisée dans les
applications de contrôle flou, car elle est facile à
implémenter .
Chapitre 1 : La logique floue
B - Fuzzification non-singleton :
C'est une fuzzification pour la quelle ìAi(x)
est égal à l'unité si x =x0 et
décroît quand on s'éloigne de x .
Exemple :
min
ìAi(x)
ìAi(x)
ìAi(x) . ìAi(x)
x0
x x0
x
Figure I.12 : fuzzification non
singleton
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