模糊推理系统及其仿真研究+文献综述(2)
1. 绪论
1.1 问题的提出及研究意义
人工智能是信息电子技术的重中之重, 推理技术是整个人工智能的重要要素, 也是最为活跃的研究方向之一。人工智能的实现工具在符号智能的基础上又新添了计算智能, 计算智能的一个重要组成部分是模糊逻辑和模糊推理, 同时自动控制业已从经典控制发展到智能控制, 而智能控制的一个重要分支是模糊控制。相应的, 常见的智能系统[7]有模糊[8]专家系统、模糊决策支持系统、模糊控制系统[9]和模糊神经网络系统等, 模糊推理是设计[10]和分析前三个系统的基础理论, 而后一系统又是实现模糊推理的一个重要途径。所以说, 模糊推理是信息科学中一个进行模糊信息处理和实现机器智能的工具, 是计算机科学、控制科学和人文决策等学科的重要研究课题。
1.3 本文研究的目的和研究内容
1.3.1 研究目的
众所周知，石油钻探是一项风险性强、耗资巨大的系统工程；在钻井施工过程当中，工程事故随时都有可能发生，是钻井安全的最大隐患。如今，HSE已深入人心，工程安全也显得尤其重要，重庆开县12.23重大井喷事故为我们敲响了警钟，如何更好的为石油地质和钻井工程两方面服务正成为录井行业的新话题。
长期以来，安全钻井和优化钻井一直是钻探工程的重要研究课题之一。随着综合录井和计算机技术的迅猛发展，需要一套完整的预警系统在工程事故发生的早期，给出某种程度、某种意义上的报警，则对于控制事故的发展，最大限度地减少损失，具有重大意义。
钻井工程事故预警专家系统根据钻井现场实际情况，总结各种事故的发生规律，运用模糊数学[11]及人工智能理论建立工程事故发生的数学模型，实时分析各种工程参数的变化趋势和工程事故发生的动态概率，能更加有效地提高钻井工程事故预警水平，保证工程安全进行。
1.3.2 研究内容
本文主要阐述研究了与模糊推理系统有关知识中的模糊数学、模糊化、模糊推理规则[12]、模糊推理、清晰化及其应用仿真。
2. 模糊数学
模糊数学是研究和处理模糊性现象的数学。这里所谓的模糊性，主要是指客观事物的差异在中介过渡时所呈现的“亦此亦彼”性。而传统数学的普通集合论却只能表现“非此即彼”的现象。
模糊数学不是让数学变成模模糊糊的东西，而是要让数学进入模糊现象这个禁区，从而解释这种现象；模糊数学把传统数学从二值逻辑的基础扩展到连续值上来，本身具有着深远的意义。
用模糊数学的方法可以表达客观事物的差异在中介过渡时所呈现的“亦此亦彼”性，这完全可以描述在复杂多变的钻井工程事故发生前期总池体积、出口流量以及立管压力等多个参数的变化情况，从而得出相应工程事故的报警。 模糊数学为模糊控制的发展提供了起点和基本语言，其原理是用模糊集合的概念取代经典数学中的集合概念发展而来的。
2.1 从经典集合到模糊集合
设X为论域，它是具有某种特定性质或用途的元素的全体。论域上（清晰）集合A的表示方法主要有以下几种：
(1) 列举法：列出集合A中的所有元素，A={x1, x2,…}；
(2) 描述法：给出集合A中元素性质的描述，A={x | x具有性质P}；
(3) 特征函数法：利用特征函数来表示集合A，A的特征函数（也称指示函数）， 定义为
(1)
经典集合的概念要求集合具有一个定义得很准确的性质，有一个清晰明确的边界，而现实中某些集合并不具有清晰的边界。为了克服经典集合的局限性，模糊集合的概念应运而生。