Przedziałowe sterowniki rozmyte w zarządzaniu informacją o zanieczyszczeniach powietrza

• Autorzy: Marcin Kacprowicz , Adam Niewiadomski

Warianty tytułu

Interval-Valued Fuzzy Controllers in The Management of Information on Air Pollution

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Artykuł ten jest kontynuacją prac badawczych nad możliwościami zastosowania systemów logiki rozmytej i logiki rozmytej wyższego rzędu do sterowania filtrami powietrza w celu redukcji emisji tlenków azotu. Proces sterowania filtrem jest nieliniowy, zasadne zatem jest użycie sterowników innych niż opartych na logice klasycznej (dwuwartościowej). Opisywany w tej pracy sterownik rozmyty wyższego rzędu (typu Mamdaniego) stosuje przedziałowe zbiory rozmyte. Opisują one przy użyciu terminów lingwistycznych poziom tlenków azotu na wejściu systemu oraz stopień otwarcia zaworu dozującego amoniak w filtrze, na podstawie danych uzyskanych od eksperta. Przy użyciu reguł IF-THEN przedziałowy sterownik rozmyty oblicza wartość nastawy filtra na wyjściu na podstawie analizy danych wejściowych. Uzyskane wyniki są w bardzo wysokim stopniu zgodne z danymi przekazanymi przez eksperta oraz lepsze w stosunku do tych otrzymanych z zastosowaniem tradycyjnego sterownika rozmytego, którego zastosowanie zostało przedstawione w artykułach. (fragment tekstu)

EN

This article is a continuation of research on the possibilities of the use of fuzzy logic systems and higher-order fuzzy logic to control the air filters to reduce emissions of nitrogen oxides. The control process is non-linear, therefore, it is reasonable to use the fuzzy controllers. Described in this paper an interval-valued fuzzy controller (in sense Mamdani) uses interval-valued fuzzy sets compartments. They describe the use of terms of linguistic levels of nitrogen oxides at the input of the system and the degree of opening of the metering valve in the filter ammonia, based on data obtained from an expert. Using IF-THEN rules interval-valued fuzzy controller calculates the value of the output of the filter set on the basis of the analysis of data-input. The results obtained are very highly consistent with the data provided by the expert and better compared to those obtained with the traditional fuzzy controller, the use of which is presented in the articles. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Logika rozmyta; Zanieczyszczenie powietrza; Emisja zanieczyszczeń; Związki chemiczne

EN

Fuzzy logic; Air pollution; Pollution emission; Chemical compounds

• Czasopismo: Studia Ekonomiczne / Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
• Rocznik: 2014
• Numer: nr 199 Technologie wiedzy w zarządzaniu publicznym 2013
• Strony: 82--91

Twórcy

autor

Marcin Kacprowicz

• Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa we Włocławku

autor

Adam Niewiadomski

• Politechnika Łódzka

Bibliografia

• Christian R.A., Lad R.K., Deshpande A.W., Desai N.G., Fuzzy MCDM Approach for Addressing Composite Index of Water and Air Pollution Potential of Industries, "International Journal of Digital Content Technology and its Applications" 2008, Vol. 2, No. 2.
• Cirstea M.N., Dimu A., Khor J.G., McCormick M., Neural and Fuzzy Logic Control of Drives and Power Systems, Newnes, Oxford, Woburn 2002.
• Kacprowicz M., Niewiadomski A., Managing Data on Air Pollution Using Fuzzy Controller [in:] Computer Methods in Practice, eds. A. Cader, M. Yatsymirskyy, K. Przybyszewski, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa 2012.
• Niewiadomski A., Methods for the Linguistic Summarization of Data: Applications of Fuzzy Sets and Their Extensions, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa 2008.
• Rozporządzenie Ministra Ochrony Środowiska, Zasobów Naturalnych i Leśnictwa. Dz.U.1998.121.793,Warszawa, 8 września 1998.
• Rutkowska D., Piliński M., Rutkowski L., Sieci neuronowe, algorytmy genetyczne i systemy rozmyte, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa-Łódź 1997.
• Sengupta A., Pal T.K., Chakraborty D., Interpretation of Inequality Constraints Invloving Interval Coefficients and a Solution to Interval Linear Programing, "Fuzzy Sets and Systems" 2001, 119, s. 129-138.
• Tomsovic K., Fuzzy Systems Applications to Power Systems, 2000.
• Wierzchoń S.T., Elementy teorii zbiorów rozmytych, www.ipipan.waw.pl/stw/esi/ sterowniki.pdf, 2009.