模糊傳感器是在經(jīng)典傳感器數(shù)值測量的基礎(chǔ)上，經(jīng)過模糊推理與知識集成，以自然語言符號描述的形式輸出測量結(jié)果的智能傳感器。

　　模糊傳感器的結(jié)構(gòu)

　　模糊傳感器的簡化結(jié)構(gòu)圖如圖3所示。可見，模糊傳感器主要由傳統(tǒng)的數(shù)值測量單元和數(shù)值－符號轉(zhuǎn)換單元組成。其核心部分就是數(shù)值－符號轉(zhuǎn)換單元。但在數(shù)值－符號轉(zhuǎn)換單元中進行的數(shù)值模糊化轉(zhuǎn)換為符號的工作必須在專家的指導(dǎo)下進行。

　　圖3 模糊傳感器結(jié)構(gòu)示意圖

　　模糊傳感器的實現(xiàn)方法

　　綜上所述，要實現(xiàn)模糊傳感器就在于尋找測量數(shù)值與模糊語言之間的變換方法，即數(shù)值的模糊化，來生成相應(yīng)的語言概念。所謂語言概念生成就是要定義一個模糊語言映射作為數(shù)值域到語言域的模糊關(guān)系，從而將數(shù)值域中的數(shù)值量映射到符號域上，以實現(xiàn)模糊傳感器的功能。這里的語言值用模糊集合來表示，模糊集合則由論域和隸屬函數(shù)構(gòu)成。因此模糊語言映射就是要求取相應(yīng)語言概念所對應(yīng)數(shù)值域上的模糊隸屬函數(shù)。如何進行概念生成是實現(xiàn)模糊傳感器的關(guān)鍵。有很多方法可以實現(xiàn)模糊傳感器的功能。

　　國外很多學(xué)者對模糊傳感器的實現(xiàn)方法進行過討論，這里簡要介紹幾種：

　　Foulloy算法簡介：模糊傳感器設(shè)計的實質(zhì)是模糊變換算法的設(shè)計，即參考集的選擇與模糊量化。其過程是首先根據(jù)專家或熟練工人的知識和經(jīng)驗獲取相應(yīng)測量領(lǐng)域的一級數(shù)值/語言變換策略，然后應(yīng)用模糊推理方法求取相應(yīng)隸屬函數(shù)。Foulloy提出了基于語義關(guān)系的概念生成方法，首先，由論域的意義來定義一個通用的概念，稱屬概念，使之對應(yīng)數(shù)值域中論域上的主要區(qū)間，然后在此基礎(chǔ)上定義新概念，以產(chǎn)生其它語義值及其意義，新概念通過語言修正器內(nèi)部自動生成。Foulloy還提出了基于已知點集通過內(nèi)插方法實現(xiàn)的模糊狀態(tài)傳感器，每一學(xué)習(xí)點通過Delaunay三角法在測量空間的笛卡爾積上構(gòu)造模糊分割，三角法用于建立與過程狀態(tài)相關(guān)的符號的模糊意義。

　　Benoit E等人討論了使用符號信息時，符號語義與被測量信息在特定任務(wù)環(huán)境下的關(guān)系，認(rèn)為模糊傳感器必須根據(jù)測量關(guān)系來構(gòu)造，并且應(yīng)該可以重組以適應(yīng)不同的測量關(guān)系。并提出了將基礎(chǔ)概念作為先驗信息提供給傳感器，其余概念由運算自動生成的設(shè)計思想。這種方法保留了概念之間的相對語義，但不能保證與測量關(guān)系符號說明的一致性，因此必須考慮環(huán)境對測量關(guān)系的修正問題，他提出了基于定性學(xué)習(xí)以及通過復(fù)合調(diào)節(jié)說明的函數(shù)方法來進行修正。他提出了基于Delaunay多維空間的三角測量的線性插值來構(gòu)造模糊分割的新方法，用以建立采用多元件測量的模糊傳感器。

　　Stipanicer D等人認(rèn)為模糊傳感器是一種智能測量設(shè)備，由簡單選擇的傳感器和推理器組成，將被測量轉(zhuǎn)換為適于人類感知和理解的信號。由于知識庫中存儲了豐富的專家知識和經(jīng)驗，它可以通過簡單、廉價的傳感器測量相當(dāng)復(fù)雜的現(xiàn)象。

　　模糊傳感器的應(yīng)用

　　模糊傳感器已被廣泛應(yīng)用，而且已進入平常百姓家，如模糊控制洗衣機中布量檢測、水位檢測、水的渾濁度檢測，電飯煲中的水、飯量檢測，模糊手機充電器等。另外，模糊距離傳感器、模糊溫度傳感器、模糊色彩傳感器等也是國外專家們研制的成果。隨著科技的發(fā)展，科學(xué)分支的相互融合，模糊傳感器也應(yīng)用到了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模式識別等體系中。
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