本公開涉及物聯(lián)網(wǎng)，尤其是涉及一種基于物模型的實體設(shè)備模糊邏輯聯(lián)動控制方法以及裝置。

背景技術(shù)：

1、現(xiàn)有對于物聯(lián)網(wǎng)中各終端設(shè)備(如智能設(shè)備的終端產(chǎn)品)的控制和優(yōu)化，傳統(tǒng)方法往往需要依賴精確的數(shù)學(xué)模型以及確定性的控制策略，此技術(shù)路線難以應(yīng)對不確定性和復(fù)雜環(huán)境的挑戰(zhàn)。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、鑒于上述問題而提出了本公開。本公開提供了一種基于物模型的實體設(shè)備模糊邏輯聯(lián)動控制方法以及裝置，并相應(yīng)提供了一種電子設(shè)備以及計算機可讀存儲介質(zhì)。

2、根據(jù)本公開的一個方面，提供了一種基于物模型的實體設(shè)備模糊邏輯聯(lián)動控制方法，包括：

3、預(yù)先將實體設(shè)備進(jìn)行數(shù)字化抽象表達(dá)，得到對應(yīng)的物模型；

4、確定所述物模型的輸入變量及輸出變量，并對所述輸入變量和所述輸出變量進(jìn)行模糊化；

5、基于所述物模型以及實體設(shè)備的專家知識，利用模糊化的輸入變量以及輸出變量進(jìn)行模糊推理，得到模糊輸出結(jié)果；

6、將去模糊化的所述模糊輸出結(jié)果關(guān)聯(lián)到所述物模型，得到實際輸出結(jié)果。

7、此外，根據(jù)本公開一個方面的基于物模型的實體設(shè)備模糊邏輯聯(lián)動控制方法，所述對所述輸入變量和所述輸出變量進(jìn)行模糊化包括：

8、對每個所述輸入變量劃分一組模糊集合，對每個所述輸出變量劃分一組與所述輸入變量的模糊集合相對應(yīng)的模糊集合。

9、此外，根據(jù)本公開一個方面的基于物模型的實體設(shè)備模糊邏輯聯(lián)動控制方法，所述模糊推理包括：根據(jù)所述物模型以及實體設(shè)備的專業(yè)知識，構(gòu)建若干組模糊規(guī)則；利用所述模糊規(guī)則，將輸入變量的模糊集合映射到輸出變量的模糊集合，得到模糊推理結(jié)果；將所述模糊推理結(jié)果進(jìn)行合成，得到模糊輸出結(jié)果。

10、此外，根據(jù)本公開一個方面的基于物模型的實體設(shè)備模糊邏輯聯(lián)動控制方法，所述得到模糊推理結(jié)果包括：計算輸入值在輸入變量中各模糊集合的隸屬度值；利用所述模糊規(guī)則，將計算結(jié)果映射到輸出變量的模糊集合，求取得到輸出變量各模糊集合的隸屬度值并作為所述模糊推理結(jié)果。

11、此外，根據(jù)本公開一個方面的基于物模型的實體設(shè)備模糊邏輯聯(lián)動控制方法，所述得到實際輸出結(jié)果包括：預(yù)先將輸出變量的取值范圍劃分成若干個離散化區(qū)間，每個區(qū)間采用一個實際輸出值表征；根據(jù)模糊推理得到的輸出變量的隸屬度值，確定模糊輸出結(jié)果所對應(yīng)的所述離散化區(qū)間；計算確定出的每個離散化區(qū)間的質(zhì)心；將質(zhì)心計算結(jié)果映射到所述物模型，確定對應(yīng)實體設(shè)備的實際輸出結(jié)果。

12、此外，根據(jù)本公開一個方面的基于物模型的實體設(shè)備模糊邏輯聯(lián)動控制方法，所述聯(lián)動控制方法還包括：采集實體設(shè)備的實際運行數(shù)據(jù)以及環(huán)境信息；利用所述實際運行數(shù)據(jù)以及所述環(huán)境信息，結(jié)合數(shù)據(jù)驅(qū)動方式對模糊規(guī)則進(jìn)行自動優(yōu)化；利用更新后的模糊規(guī)則進(jìn)行所述模糊推理。

13、此外，根據(jù)本公開一個方面的基于物模型的實體設(shè)備模糊邏輯聯(lián)動控制方法，所述確定所述物模型的輸入變量及輸出變量包括：根據(jù)所述物模型和實體設(shè)備的特性，確定需監(jiān)測的輸入變量；根據(jù)所述物模型和控制目標(biāo)，確定需控制的輸出變量。

14、根據(jù)本公開另一個方面，提供了一種基于物模型的實體設(shè)備模糊邏輯聯(lián)動控制裝置，包括：實體數(shù)字化模塊，用于預(yù)先將實體設(shè)備進(jìn)行數(shù)字化抽象表達(dá)，得到對應(yīng)的物模型；

15、變量模糊處理模塊，用于確定所述物模型的輸入變量及輸出變量，并對所述輸入變量和所述輸出變量進(jìn)行模糊化；

16、模糊推理模塊，用于基于所述物模型以及實體設(shè)備的專家知識，利用模糊化的輸入變量以及輸出變量進(jìn)行模糊推理，得到模糊輸出結(jié)果；

17、設(shè)備聯(lián)控模塊，用于將去模糊化的所述模糊輸出結(jié)果關(guān)聯(lián)到所述物模型，得到實際輸出結(jié)果。

18、此外，根據(jù)本公開另一個方面的基于物模型的實體設(shè)備模糊邏輯聯(lián)動控制裝置，所述變量模糊處理模塊具體被配置為用于對每個所述輸入變量劃分一組模糊集合，對每個所述輸出變量劃分一組與所述輸入變量的模糊集合相對應(yīng)的模糊集合。

19、此外，根據(jù)本公開一個方面的基于物模型的實體設(shè)備模糊邏輯聯(lián)動控制裝置，所述模糊推理模塊具體包括：

20、模糊規(guī)則庫單元，用于根據(jù)所述物模型以及實體設(shè)備的專業(yè)知識，構(gòu)建若干組模糊規(guī)則；

21、模糊推理單元，用于利用所述模糊規(guī)則，將輸入變量的模糊集合映射到輸出變量的模糊集合，得到模糊推理結(jié)果；

22、推理結(jié)果匯總單元，用于將所述模糊推理結(jié)果進(jìn)行合成，得到模糊輸出結(jié)果。

23、此外，根據(jù)本公開一個方面的基于物模型的實體設(shè)備模糊邏輯聯(lián)動控制裝置，所述模糊推理單元具體包括：

24、輸入變量隸屬度計算組件，用于計算輸入值在輸入變量中各模糊集合的隸屬度值；

25、輸出變量隸屬度確定組件，用于利用所述模糊規(guī)則，將計算結(jié)果映射到輸出變量的模糊集合，求取得到輸出變量各模糊集合的隸屬度值并作為所述模糊推理結(jié)果。

26、此外，根據(jù)本公開一個方面的基于物模型的實體設(shè)備模糊邏輯聯(lián)動控制裝置，所述設(shè)備聯(lián)控模塊具體包括去模糊化單元以及設(shè)備聯(lián)動單元：

27、所述去模糊化單元具體包括：

28、離散區(qū)域預(yù)設(shè)組件，用于預(yù)先將輸出變量的取值范圍劃分成若干個離散化區(qū)間，每個區(qū)間采用一個實際輸出值表征；

29、模糊輸出離散區(qū)間確定組件，用于根據(jù)模糊推理得到的輸出變量的隸屬度值，確定模糊輸出結(jié)果所對應(yīng)的所述離散化區(qū)間；

30、質(zhì)心計算組件，用于計算確定出的每個離散化區(qū)間的質(zhì)心；

31、所述設(shè)備聯(lián)動單元被配置為將質(zhì)心計算結(jié)果映射到所述物模型，確定對應(yīng)實體設(shè)備的實際輸出結(jié)果。

32、此外，根據(jù)本公開一個方面的基于物模型的實體設(shè)備模糊邏輯聯(lián)動控制裝置，所述聯(lián)動控制裝置還包括自適應(yīng)優(yōu)化模塊，所述自適應(yīng)優(yōu)化模塊被配置為采集實體設(shè)備的實際運行數(shù)據(jù)以及環(huán)境信息，利用所述實際運行數(shù)據(jù)以及所述環(huán)境信息，結(jié)合數(shù)據(jù)驅(qū)動方式對模糊規(guī)則進(jìn)行自動優(yōu)化；利用更新后的模糊規(guī)則進(jìn)行所述模糊推理。

33、此外，根據(jù)本公開一個方面的基于物模型的實體設(shè)備模糊邏輯聯(lián)動控制裝置，所述變量模糊處理模塊具體包括：

34、輸入變量確定單元，用于根據(jù)所述物模型和實體設(shè)備的特性，確定需監(jiān)測的輸入變量；

35、輸出變量確定單元，用于根據(jù)所述物模型和控制目標(biāo)，確定需控制的輸出變量。

36、根據(jù)本公開再一個方面，提供了一種電子設(shè)備，包括：存儲器，用于存儲計算機可讀指令；以及處理器，用于運行計算機可讀指令，使得電子設(shè)備執(zhí)行如上所述的基于物模型的實體設(shè)備模糊邏輯聯(lián)動控制方法。

37、根據(jù)本公開又一個方面，提供了一種非瞬時性計算機可讀存儲介質(zhì)，用于存儲計算機可讀指令，當(dāng)計算機可讀指令由處理器執(zhí)行時，使得處理器執(zhí)行如上所述的基于物模型的實體設(shè)備模糊邏輯聯(lián)動控制方法。

38、如以下將詳細(xì)描述的，根據(jù)本公開實施例的基于物模型的實體設(shè)備模糊邏輯聯(lián)動控制方法、裝置、電子設(shè)備以及計算機可讀存儲介質(zhì)，在將實體設(shè)備數(shù)字化表達(dá)為物模型基礎(chǔ)上，通過對設(shè)備的輸入變量以及對應(yīng)的輸出變量進(jìn)行模糊化操作，并依據(jù)物模型以及設(shè)備專家知識，實現(xiàn)模糊邏輯推理，再經(jīng)由對模糊推理結(jié)果的去模糊化并再次關(guān)聯(lián)到物模型，便可以確定對應(yīng)設(shè)備的實際輸出結(jié)果。本公開結(jié)合物模型和模糊邏輯，充分考慮實體設(shè)備的物理特性和模糊性，從而能夠有效應(yīng)對實體設(shè)備狀態(tài)的不確定性，使實體設(shè)備在復(fù)雜環(huán)境下能夠做出準(zhǔn)確的聯(lián)動控制決策，進(jìn)而顯著提高了實體設(shè)備的自動化和智能化水平。

39、進(jìn)一步地，在一些實施方式中，本公開將設(shè)備狀態(tài)以高斯模糊集合的隸屬度值進(jìn)行關(guān)聯(lián)表征，從而可以更佳地適應(yīng)設(shè)備狀態(tài)的連續(xù)性和變化性，進(jìn)而通過高斯隸屬度函數(shù)處理設(shè)備狀態(tài)的模糊性，便可以使實體設(shè)備能夠在實時監(jiān)測下做出更加準(zhǔn)確的自適應(yīng)優(yōu)化。

40、進(jìn)一步地，在另一些實施方式中，本公開對于采用模糊規(guī)則庫進(jìn)行模糊推理的實施聯(lián)提供更為優(yōu)選的自適應(yīng)優(yōu)化方案，通過數(shù)采機制持續(xù)且自動完善模糊規(guī)則，從而能夠保證設(shè)備的聯(lián)動控制決策處于動態(tài)迭代的精益求精狀態(tài)。

41、要理解的是，前面的一般描述和下面的詳細(xì)描述兩者都是示例性的，并且意圖在于提供要求保護(hù)的技術(shù)的進(jìn)一步說明。