Если вал вращается в направлении, противоположном заданному, то поменяйте либо входные проводники датчиков, либо выходные проводники управления мостовой схемой, но не обе операции одновременно.

Устройство системы слежения с нечеткой логикой имеет двоичный выход. Двигатель может находиться в трех состояниях: выключено и вращение по и против часовой стрелки. Во многих случаях требуется плавное (градуальное) изменение выходного сигнала. Допустим, вы проектируете устройство управления двигателем лифта. Необходимым условием в данном случае будет постепенное, а не резкое ускорение или остановка лифта (двигатель не должен просто включаться и выключаться).

Возможно ли подобное изменение схемы нашего устройства? Да, конечно. Вместо простого включения двигателя, мы можем запитывать его сигналом ШИМ, который управляет скоростью его вращения.

В идеале скорость вращения двигателя должна быть пропорциональна разнице показаний (сопротивлений) двух CdS датчиков. Большая разница будет приводить к большей скорости вращения. По мере вращения датчика и приближения его к положению равновесия скорость вращения двигателя будет динамически изменяться.

Такая программа управления выходом может быть иллюстрирована графиками, разбиениями на группы и принадлежностью к группе в терминах нечеткой логики. В данном случае использование подобной программы для системы слежения является избыточным.

В целях эксперимента вы можете использовать команды pulsout и pwm для управления скоростью вращения двигателя.

При помощи простой программы мы можем превратить датчики нечеткой логики (CdS фотоэлементы) в нейронные датчики. Нейронные сети представляют собой обширную область, мы же ограничимся одним небольшим примером. Для тех, кто решил углубленно изучить строение нейронных сетей, я рекомендую собственную книгу Understanding Neural Networks (Prompt, Indianapolis, 1998, ISBN 0-7906-1115-5).

Для создания нейронного датчика мы возьмем численные значения каждого датчика, умножим их на соответствующие весовые коэффициенты и суммируем результирующие величины. Полученный результат затем будет сравниваться со значением трехуровневого порогового значения (см. рис. 6.36).

Рис. 6.36. Схема трехуровневого нейрона

Наша небольшая программа и датчики могут выполнять все функции, присущие нейронной сети. Более того, введение многоуровневых пороговых значений является нашей оригинальной разработкой. Существуют ли многопороговые системы в природе (биологические системы)? Да, несомненно. Зуд или чесотка представляет собой очень незначительную по уровню боль, а жжение может ощущаться как жары, так и от действия холода.

Как правило, отдельные нейроны нейронной сети имеют единственный порог (положительный или отрицательный). Если значение превышает пороговое, то нейрон активируется. В нашем случае выходной сигнал сравнивается с несколькими пороговыми значениями и попадает, таким образом, в соответствующую группу.

Вместо того чтобы рассматривать группы выхода как диапазоны численных значений, воспользуемся геометрической интерпретацией. Рассмотрим группы как группы круга, квадрата и треугольника соответственно. При накоплении значения «на нейроне» его выходом будет служить геометрическая форма, а не численное значение. Выходные нейроны (светодиоды) могут быть собраны в матрицы соответствующей формы. При попадании сигнала в определенную группу загорается соответствующая матрица.

В нашем случае каждый из уровней выхода нейрона мы будем относить к трем группам характерного «поведения»: спячке, охоте и кормлению, которые отражают основные типы поведения «выживания» для робота «охотника за светом». Выбор типа «поведения» основывается на текущем уровне освещенности. При низком уровне освещенности робот-охотник прекращает охоту и поиски пищи (света). Включается режим сна или спячки. При средних уровнях освещенности робот «охотится» и выискивает места с наибольшим уровнем света. При высоких уровнях освещенности «охотник» останавливается и «питается», подзаряжая солнечные батареи.

В этой главе мы не будем изготовлять полную модель робота-охотника, лишь ограничимся использованием светодиодов как индикаторов типа соответствующего поведения (см. рис. 6.37). Можно обозначить светодиоды как «спячка», «охота» и «питание». Каждый из светодиодов зажигается в зависимости от интенсивности светового потока, принимаемого CdS фотоэлементами.

Рис. 6.37. Схема основной нейронной цепочки

Программа на PICBASIC имеет следующий вид:

‘Демонстрация работы нейрона

‘Установка параметров

low 0 ‘Светодиод 1 «спячка» выключен

low 1 ‘Светодиод 2 «охота» выключен

low 2 ‘Светодиод 3 «питание» выключен

start:

pot 3,255,b0 ‘Считывание показаний первого датчика

pot 4,255,b1 ‘Считывание показаний второго датчика

w2 = b0 * 3 ‘Умножение на весовой коэффициент

w3 = b1 * 2 ‘Умножение на весовой коэффициент

w4 = w2 + w3 ‘Сложение результатов

‘Установка пороговых значений