Fuzzy Logic in Temperature Control and Quality Decision Making

Institut Supérieur d'Informatique de Mahdia
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Fuzzy Logic in Temperature Control and Quality Decision Making

Institut Supérieur d'Informatique de Mahdia · Artificial Intelligence, Fuzzy Logic, Quality Control · course

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Institut sup rieur dinformatique de

Mahdia

Ann e universitaire : 2020-2021

TD N 1

Fuzzification

Mati re : Fondement de lIA

Fili re : LBC 2

Enseignante : Rim Fakhfakh

Exercice 1

Consid rons une entreprise de fabrication de t l phones. Un t l phone est caract ris par 2

param tres : le poids P et la longueur L.

Le poids normalis est de 200g.

La longueur normalis e est de 5 cm.

On d sire effectuer le contr le de qualit du t l phone produit. Une d cision D sera prise selon les

valeurs de P et L. la d cision D va tre parmi les propositions suivantes {vente, rejet, r paration}.

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On a relev les 9 cas suivantes :

L P L ger (d 150g) Moyen (200 g) Lourd (e 250g)

Petit (d 4cm)

Moyen (5 cm)

Grand (e 6cm)

Vente

Vente

R paration

On utilise des fonctions dappartenance trap zo dale et triangulaire pour les entr es.

On d sire trouver un syst me automatique de d cision utilisant la logique floue.

Vente

Vente

R paration

Rejet

Rejet

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Rejet

1. Dessiner les sous-ensembles flous associ s au entr es (3 sous-ensembles flous pour chaque

entr e)

2. Lire sur la repr sentation graphique des fonctions dappartenance de la longueur et du poids

les degr s dappartenance pour un t l phone de longueur (l=5.5 cm) et de poids (p = 175g)

Exercice 2

On d sire effectuer un syst me de r gulation de temp rature dun immeuble laide dune installation

de chauffage. Cette installation utilise deux types de sondes de temp rature :

" Une sonde lext rieur de limmeuble (grandeur externe).

" Une sonde lint rieur de limmeuble (grandeur interne).

La r gulation de la puissance de linstallation de chauffage va tre assurer gr ce un contr leur flou

(bas sur la logique floue).

1. Sch matiser la structure de ce contr leur flou

La repr sentation des sous-ensembles flous de chaque variable linguistique dentr e (temp rature

interne et temp rature externe) et de sortie (la puissance) sont donn es dans le tableau suivant

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Variables linguistiques

Temp rature externe

Temp rature interne

Puissance

Valeurs linguistiques

Froid

(T d5 C)

Froid

(T d15 C)

Nulle

(= 0%)

Chaud

(T e20 C)

Bon

( [19,21] C)

Publicité

Faible

(= 33%)

Chaud

(T e25 C)

Moyenne

(= 67%)

Maximale

(= 100%)

2. Repr senter graphiquement les sous-ensembles flous des diff rentes variables sachant que des

fonctions dappartenances de la temp rature interne et externe sont de type trap zo dal et la

fonction dappartenance de la puissance est de type singleton.

3. Formaliser math matiquement les fonctions dappartenance de la temp rature interne et

externe.