组合两个传感器判据

问题：80 °C 的温度和 10 mm/s 的振动，在多大程度上满足两个示意预警判据？先将每个物理测量值转换为各自的无量纲隶属度，再进行组合。该模型不推断故障概率。

from fuzzyroutines import SNormPolicy, SShoulder, TNormPolicy, Triangle

temperatureGrade = SShoulder(60, 100)(80)
vibrationGrade = Triangle(0, 8, 16)(10)
minimumAnd = TNormPolicy("logic").Evaluate(temperatureGrade, vibrationGrade)
productAnd = TNormPolicy("algebraic").Evaluate(temperatureGrade, vibrationGrade)
maximumOr = SNormPolicy("logic").Evaluate(temperatureGrade, vibrationGrade)
algebraicOr = SNormPolicy("algebraic").Evaluate(temperatureGrade, vibrationGrade)
assert (temperatureGrade, vibrationGrade) == (0.5, 0.75)
assert (minimumAnd, productAnd, maximumOr, algebraicOr) == (0.5, 0.375, 0.75, 0.875)
print(minimumAnd, productAnd, maximumOr, algebraicOr)

最小值合取保留较弱的隶属度：\(\min(0.5,0.75)=0.5\)。乘积合取得到 \(0.5\times0.75=0.375\)。最大值析取得到 0.75；代数析取得到

\[ 0.5+0.75-0.5\times0.75=0.875. \]

这些是不同的模糊运算选择，并非互相竞争的性能模式。使用乘积 T-范数并不能确立概率独立性。

工程检查：两个输入具有不同单位和论域，因此这里使用标量策略的 Evaluate。集合层面的 Intersection 和 Union 要求集合具有相同论域。完整的温度—振动规则库还需要显式定义多变量推理层，本例没有实现该层。

项目用法：将所选策略与判据阈值一起记录。四个结果说明，即使测量值不变，更换策略也可能改变后续决策。

python -I examples/guide.py --scenario sensors

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