donstuAdvanced Engineering Research (Rostov-on-Don)Advanced Engineering Research (Rostov-on-Don)2687-1653Don State Technical University10.12737/2022donstu-443Research ArticleTECHNICAL SCIENCESТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИGENERALIZED ALGORITHM OF COMBINE PROCESS ADJUSTMENT BASED ON FUZZY KNOWLEDGE MODELSОбобщённый алгоритм технологической регулировки комбайна на основе моделей нечётких знанийДимитровВалерий ПетровичDimitrovValery Petrovichkaf-qm@donstu.ruБорисоваЛюдмила ВикторовнаBorisovaLyudmila Victorovnaborisovalv09@mail.ruДонской государственный технический университет.РоссияDon State Technical University.Russian Federation201330122013137-86574Copyright © Dimitrov V.P., Borisova L.V., 20132013Димитров В.П., Борисова Л.В.Dimitrov V.P., Borisova L.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.vestnik-donstu.ru/jour/article/view/443

The problem of creating the mechanism of an expert system fuzzy inference meant for decision-making on the combine process adjustment is considered. The fuzzy inference algorithm is based on the domain models of ‘prior configuration’ and ‘process adjustment’. Fuzzification, composition, and defuzzification are general stages of the problem solution. The problem-solving mechanism is based on the deductive scheme (for the prior configuration problem), and on the inductive one (for the process adjustment problem). The specific feature of the proposed problem-solving algorithm is the hypothesis testing of emerging combining process non-conformances under the machine parameter variations. In this case, the validity of the exception condition generation when an additional breakdown in the technological process occurs is checked. The developed fuzzy inference algorithm and the domain model based on the fuzzy expert knowledge permit to approach considerably the solution to the decision-making automation problem under the combine process adjustment in the field environment.

Рассматривается задача построения механизма нечёткого вывода экспертной системы, предназначенной для принятия решений по технологической регулировке сложных уборочных машин. Алгоритм нечёткого вывода основан на моделях предметных областей «предварительная настройки» и «корректировка технологических регулировок». Общими этапами решения задачи являются фаззификация, композиция и дефаззификация. Механизм вывода решений основан на дедуктивной схеме (для задачи предварительной настройки) и индуктивной схеме (для задачи корректировки технологических регулировок). Особенностью предлагаемого алгоритма вывода решений является проверка гипотез о появлении нарушений технологического процесса комбайновой уборки при изменении параметров машины. В этом случае проверяется истинность возникновения дополнительных ситуаций, характеризующихся появлением дополнительного нарушения технологического процесса. Разработанные алгоритм нечёткого вывода и модель предметных областей на основе нечётких экспертных знаний позволяют значительно приблизиться к решению задачи автоматизации процесса принятия решений при технологической регулировке комбайна в полевых условиях.

нечёткие знаниязерноуборочный комбайнтехнологическая регулировка.fuzzy knowledgecombine harvesterprocess adjustment.ReferencesУборка урожая комбайнами «Дон» / Э. И. Липкович [и др.]. — Москва : Росагропромиздат, 1989. — 220 с.Lipkovich, E. I., et al. Uborka urozhaya kombaynami “Don”. [Harvesting by “Don” combines.] Moscow : Rosagropromizdat, 1989, 220 p. (in Russian).Димитров, В. П. Особенности моделирования процесса принятия решений при техноло-гической регулировке машин / В. П. Димитров, Л. В. Борисова // Механизация и электрификация сельского хозяйства. — 2009. — № 4. — С. 14–16.Dimitrov, V. P., Borisova, L. V. Osobennosti modelirovaniya protsessa prinyatiya resheniy pri tekhnologicheskoy regulirovke mashin. [Special features of decision-making simulation under processing machine adjustment.] Mekhanizatsiya i elektrifikatsiya selskogo khozyaystva, 2009, no. 4, pp. 14–16 (in Russian).Димитров, В. П. Механические системы модельного ряда продукции ОАО «Ростсельмаш» / В. П. Димитров, Л. В. Борисова, К. Л. Хубиян. — Ростов-на-Дону : БелРусь, 2003. — 116 с.Dimitrov, V. P., Borisova, L. V., Khubiyan, K. L. Mekhanicheskiye sistemy modelnogo ryada produktsii OAO “Rostselmash”. [Mechanical systems of JSC “Rostselmash” product range.] Rostov-na-Donu : BelRus, 2003, 116 p. (in Russian).Zadeh, L. A. Fuzzy sets / L. A. Zadeh // Fuzzy sets and systems. — 1965. — № 8. —Zadeh, L. A. Fuzzy sets. Fuzzy sets and systems, 1965, no. 8, pp. 338–353.Рp. 338–353.Bellman, R. E., Zadeh, L. A. Decision-Making in Fuzzy Environment. Management Science, 1970, vol. 17, no. 4, pp. 141–160.Bellman, R. E. Decision-Making in Fuzzy Environment / R. E. Bellman, L. A. Zadeh // Man-agement Science. — 1970. — Vol. 17, № 4. — Pp. 141–160.Melikhov, A. N., Bershtein, L. S., Korovin, S. Y. Situatsionnyye sovetuyushchiye sistemy s nechetkoy logikoy. [Fuzzy-logic situated advising systems.] Moscow : Nauka, 1990, 272 p. (in Russian).Мелихов, А. Н. Ситуационные советующие системы с нечёткой логикой / А. Н. Мелихов, Л. С. Берштейн, С. Я. Коровин. — Москва : Наука, 1990. — 272 с.Dimitrov, V. P., Borisova, L. V., Nurutdinova, I. N. O metodike fazzifikatsii nechetkoy ekspertnoy informatsii. [On expert information Fuzzification method.] Vestnik of DSTU, 2012, no. 1 (62), iss. 2, pp. 46–50 (in Russian).Димитров, В. П. О методике фаззификации нечёткой экспертной информации / В. П. Димитров, Л. В. Борисова, И. Н. Нурутдинова // Вестник Дон. гос. техн. ун-та. — 2012. — № 1 (62), вып. 2. — С. 46–50.Dimitrov, V. P., et al. O metodike defazzifikatsii pri obrabotke nechetkoy ekspertnoy informatsii. [On defuzzification method in fuzzy expert information processing.] Vestnik of DSTU, 2010, vol. 10, № 6 (49), pp. 868–880 (in Russian).О методике дефаззификации при обработке нечёткой экспертной информации / В. П. Димитров [и др.] // Вестник Дон. гос. техн. ун-та. — 2010. — Т. 10, № 6 (49). — С. 868–880.Borisova, L. V. Osobennosti postroyeniya podsistemy “Konstruktsiya” ekspertnoy sistemy “El-ektronnyy ekspert”. [Special features of building “Design” subsystem of the expert system “Artificial ex-pert”.] Vestnik of DSTU, 2009, vol. 9, no. 2 (41), pp. 262–270 (in Russian).Борисова, Л. В. Особенности построения подсистемы «Конструкция» экспертной системы «Электронный эксперт» / Л. В. Борисова // Вестник Дон. гос. техн. ун-та. — 2009. — Т. 9, № 2 (41). — С. 262–270.Dimitrov, V. P., Borisova, L. V. Ekspertnaya sistema dlya tekhnologicheskoy regulirovki zernokombaynov. [Expert system for processing adjustment of grain harvesters.] Selskiy mekhanizator, 2011, no. 12, pp. 8–9 (in Russian).Димитров, В. П. Экспертная система для технологической регулировки зернокомбайнов / В. П. Димитров, Л. В. Борисова // Сельский механизатор. — 2011. — № 12. — С. 8–9.Димитров, В. П. Экспертная система для технологической регулировки зернокомбайнов / В. П. Димитров, Л. В. Борисова // Сельский механизатор. — 2011. — № 12. — С. 8–9.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.