模糊控制的基本原理

1、1模糊控制的基本原理模糊控制是以模糊集合理論、模糊語言及模糊邏輯為基礎(chǔ)的控制，它是模糊數(shù)學(xué)在控制系統(tǒng)中的應(yīng)用，是一種非線性智能控制。模糊控制是利用人的知識對控制對象進行控制的一種方法，通常用“if條件，then結(jié)果”的形式來表現(xiàn)，所以又通俗地稱為語言控制。一般用于無法以嚴(yán)密的數(shù)學(xué)表示的控制對象模型，即可利用人(熟練專家)的經(jīng)驗和知識來很好地控制。因此，利用人的智力，模糊地進行系統(tǒng)控制的方法就是模糊控制。模糊控制的基本原理如圖所示：模糊控

2、制系統(tǒng)原理框圖它的核心部分為模糊控制器。模糊控制器的控制規(guī)律由計算機的程序?qū)崿F(xiàn)，實現(xiàn)一步模糊控制算法的過程是：微機采樣獲取被控制量的精確值，然后將此量與給定值比較得到誤差信號E；一般選誤差信號E作為模糊控制器的一個輸入量，把E的精確量進行模糊量化變成模糊量，誤差E的模糊量可用相應(yīng)的模糊語言表示；從而得到誤差E的模糊語言集合的一個子集e(e實際上是一個模糊向量)再由e和模糊控制規(guī)則R(模糊關(guān)系)根據(jù)推理的合成規(guī)則進行模糊決策，得到模糊控制

3、量u為：式中u為一個模糊量；為了對被控對象施加精確的控制，還需要將模糊量u進行非模糊化處理轉(zhuǎn)換為精確量：得到精確數(shù)字量后，經(jīng)數(shù)模轉(zhuǎn)換變?yōu)榫_的模擬量送給執(zhí)行機構(gòu)，對被控對象進行一步控制；然后，進行第二次采樣，完成第二步控制……。這樣循環(huán)下去，就實現(xiàn)了被控對象的模糊控制。模糊控制(FuzzyControl)是以模糊集合理論、模糊語言變量和模糊邏輯推理為基礎(chǔ)的一種計算機數(shù)字控制。模糊控制同常規(guī)的控制方案相比，主要特點有：(1)模糊控制只要求

4、掌握現(xiàn)場操作人員或有關(guān)專家的經(jīng)驗、知識或操作數(shù)據(jù)，不需要建立過程的數(shù)學(xué)模型，所以適用于不易獲得精確數(shù)學(xué)模型的被控過程，或結(jié)構(gòu)參數(shù)不很清楚等場合。(2)模糊控制是一種語言變量控制器，其控制規(guī)則只用語言變量的形式定性的表達，不用傳遞函數(shù)與狀態(tài)方程，只要對人們的經(jīng)驗加以總結(jié)，進而從中提煉出規(guī)則，直接給出語言變量，再應(yīng)用推理方法進行觀察與控制。(3)系統(tǒng)的魯棒性強，尤其適用于時變、非線性、時延系統(tǒng)的控制。(4)從不同的觀點出發(fā)，可以設(shè)計不同的目

5、標(biāo)函數(shù)，其語言控制規(guī)則分別是3性。完備性完備性是指對于任意的給定輸入均有相應(yīng)的控制規(guī)則起作用。要求控制規(guī)則的完備性是保證系統(tǒng)能被控制的必須條件之一。如果控制器的輸出值總由數(shù)條控制規(guī)則來決定，說明控制規(guī)則之間相互聯(lián)系、相互影響。這是控制規(guī)則的交叉性交叉性。一致性一致性是指控制規(guī)則中不存在相互矛盾的規(guī)則。常用的模糊控制規(guī)則生成方法有：常用的模糊控制規(guī)則生成方法有：a、根據(jù)專家經(jīng)驗或過程控制知識生成控制規(guī)則模糊控制規(guī)則是基于手動控制策略而建立

6、的，而手動控制策略又是人們通過學(xué)習(xí)、試驗以及長期經(jīng)驗積累而形成的。手動控制過程一般是通過被控對象或過程的觀測，操作者再根據(jù)已有的經(jīng)驗和技術(shù)知識，進行綜合分析并做出控制決策，調(diào)整加到被控對象的控制作用，從而使系統(tǒng)達到預(yù)期目標(biāo)。b、根據(jù)過程模糊模型生成控制規(guī)則如果用語言去描述被控過程的動態(tài)特性，那么這種語言描述可以看作為過程的模糊模型。根據(jù)模糊模型，可以得到模糊控制規(guī)則集。c、根據(jù)對手工操作的系統(tǒng)觀察和測量生成控制規(guī)則在實際生產(chǎn)中，操作人員

7、可以很好地操作控制系統(tǒng)，但有時卻難以給出用于模糊控制所用的控制語句。為此，可通過對系統(tǒng)的輸入、輸出進行多次測量，再根據(jù)這些測量數(shù)據(jù)去生成模糊控制規(guī)則。推理推理是模糊控制器中，根據(jù)輸入模糊量，由模糊控制規(guī)則完成模糊推理來求解模糊關(guān)系方程，并獲得模糊控制量的功能部分。Mamdani推理法本質(zhì)上是一種合成推理方法（3）反模糊化通過模糊控制決策得到的是模糊量，要執(zhí)行控制，必須把模糊量轉(zhuǎn)化為精確量，也就是要推導(dǎo)出模糊集合到普通集合的映射(也稱判決

8、)。實際上是在一個輸出范圍內(nèi)，找到一個被認(rèn)為最具有代表性的、可直接驅(qū)動控制裝置的確切的輸出控制值。主要反模糊化判決方法有：最大隸屬度法最大隸屬度法，重心法重心法和加權(quán)平均加權(quán)平均法。模糊控制器的結(jié)構(gòu)模糊控制器的結(jié)構(gòu)根據(jù)輸入變量和輸出變量的個數(shù)，分為單變量模糊控制單變量模糊控制和多變量模糊控制。二維輸入二維輸入單輸出模糊控制器單輸出模糊控制器二維模糊控制器如圖22(b)，兩個輸入變量基本上都采用受控變量的偏差e和偏差的變化率ec，由于它們