模糊控制与模糊策略讲义(共78页)PPT课件

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模糊控制--模糊关系和模糊逻辑推理 ppt课件

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Y 结论 y是B’
其中 H e ig h t(A A )看成A’对A的适配程度(i.e.隶属(程)度)
北京科技大学自动化
3.2 模糊逻辑推理 上式写成 ByBy
这是用计算过程完成的推理。 但这种模糊推理方法是否与人通过思维活动 得到的结果一致或相近呢?
北京科技大学自动化
3.2 模糊逻辑推理
(有模糊词)
(不严格相同,有 程度上的差别) (有推断的成分)
这是模糊推理。
北京科技大学自动化
3.2 模糊逻辑推理
决定是否 F.L.R,并不看是否在前提和结论中使用了 模糊词(概念),而是看推理过程是否有模糊性,具 体表现在推理规则是不是模糊的。 常用的模糊推理方法有两种:广义前向推理和广义 后向推理。
3.2 模糊逻辑推理
进一步的,根据Fuzzy Relation的合成定义
B’是F•S.,可以 m•f. 表示,计算用 m•f. 进行。i.e.
B y A xAB x, y x
A xA xB y x
=A xA xB y x
μ
B(y是B)
A(x是A)
μ
其表明的是:
(前项法) B’ α
X 推理输入 x是A’
若 R “认识”
若 R “同班”
若 R “同龄”
不等价。 (2)(3)不满足。 不等价。 (3)不满足。 满足。是等价关系。

模糊控制原理 ppt课件

模糊控制原理  ppt课件


假设E*=-6,系统误差采 用三角形隶属函数来进行 模糊化。 E*属于NB的隶 属度最大(为1),则此时, 相对应的模糊控制器的模 糊输入量为:
NB NM NS ZO PS PM PB 1
0 -6 -4 -2 0 2 4 6 x
A* NB 1 0.5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 5 4 3 2 1 0 1 2 3 4 5 6

NB NM NS ZO PS PM PB 1
0
-6 -5 -4 -2 0
2
4
6x
1
0
-6 -5 -4 -2 0
2
4
6x
A* 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 5 4 3 2 1 0 1 2 3 4 5 6
操作人员或专家的控制经验是如何转化为数字控制器的 ?
控制思想: 如果水温偏高,就把燃气阀 关小;如果水温偏低,就把 燃气阀开大。
人类对热水器水温的调节
Page 4
3.1 模糊控制的基本原理
模仿人类的调节经验,可以构造一个模糊控制系统来实现对热水器的控制。 用一个温度传感器来替代左手进行对水温的测量,传感器的测量值经 A/D变换后送往控制器。 电磁燃气阀代替右手和机械燃气阀作为执行机构,电磁燃气阀的开度 由控制器的输出经D/A变换后控制。 构造控制器,使其能够模拟人类的操作经验。

《模糊控制系统》PPT课件

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控制器的控制规则
(3)确定模糊化和非模糊化的方法
(4)选择模糊控制器的输入变量及输出变量的论
域并确定模糊控制的参数
(5)编制模糊控制算法的应用程序
(6)合理选择模糊控制算精选法ppt 的采样时间
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模糊控制系统的设计
• 采用经典控制理论的设计方法:模糊控制器与经
典控制器相联系的解析结构可用于指导模糊控制
(1980, USA)
• Subway train
(1983, Japan)
• Model car
(1984, Japan)
• Fuzzy expert system on a chip
(1985, USA)
• Fuzzy control hardware
(1986, Japan)
• Automotive transmission
• 许多模糊VLSIs和CAD工具使得模糊控制器的硬 件实现可采用专用集成精电选pp路t 而变得简单易行 3
模糊控制应用的历史
• Steam engine
(1974, British)
• Heat exchanger and cement kiln (1977, Denmark)
• Waste water treatment process
• 许多模糊控制器被证明是具有可变增益的非线性 PID控制器。它们包括基本的Mamdani 模糊PI、 模糊PD、模糊PID、模糊PI+D、模糊PD+I、串 行模糊PI+PD、并行模糊PI+PD和模糊(PI+D)2 控制器

计算机控制系统第5章模糊控制课件

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(1)最大隶属度法
这种方法最简单,在输出模糊集合中取隶属度最大的作为精确值输出。
(2)最大平均法
当输出模糊集合不是单峰的,其隶属函数有多个极值时,可以把值最 大的所有输出取平均作为精确值输出。
(3)面积均分法(中位数法)
(4)重心法
所谓重心法就是取输出模糊集合隶属函数曲线与横坐 标轴围成面积的重心相应的输出作为输出的精确值。
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2.确定隶属函数
输入变量偏差、偏差变化率和输出控制量的模糊集合以 及论域确定后,需要确定模糊语言变量的隶属函数。一般是根 据专家经验或统计分析结果进行确定。
3.模糊化处理
所谓模糊化,就是根据模糊集合的隶属函数,对输入的数 值找出相应的隶属度的过程。在确定模糊变量隶属函数以后, 就可以根据所选择的隶属函数确定论域内元素对模糊语言变量 的隶属度值,即所谓对模糊变量赋值。
ke 变小,可减小超调,但会增大系统稳态误差。量化因子kec
对系统超调的抑制作用十分明显,kec 选择较大时,超调量减
小,但会减慢系统响应速度。输出比例因子ku 的大小也影响
模糊控制的特性。
k
选择过小会使系统动态响应过程变长,而
u
选择过大会导致系统振荡。
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三、模糊化处理
模糊控制器的输入数据都是精确量,而模糊控制器是采用人的思维, 也就是语言规则进行推理,因此需要将输入数据(如温度910℃)变换成语言 值(如温度“低”、“中”、“高”),这个过程称之为模糊化的过程。对输 入数据进行模糊化处理是模糊控制器设计必不可少的一步。

智能控制模糊控制PPT课件

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(1)列举法:将集合的元素全部列出的方法 (2)定义法:用集合中的共性来描述集合的方法 (3)归纳法:通过一个递推公式来描述集合的方法 (4)特征函数表示法:利用经典集合论非此即彼等 明晰性来表示集合的方法
如今需求:要考虑视觉、听觉、触觉信号,包含了图形、 文字、语言、声音等信息
输入参数越来越直接,越来越智能。
机械结构力学及控制国家重点实验室
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2.1 引言
2.1.1 模糊控制的发展概述 一个小问题
随着社会文明的进步,社会分工越来越明确。于是对 于大部分人来说,做饭能力。。。
排骨怎么烧?
机械结构力学及控制国家重点实验室
机械结构力学及控制国家重点实验室
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2.1 引言
2.1.1 模糊控制的特点
(3)模糊控制易于被人们接受。 模糊控制的核心是控制规则,模糊规则是用语言来 表示的,如“今天气温高,则今天天气暖和”,易 于被一般人所接受。
(4)构造容易。 模糊控制规则易于软件实现。
(5)鲁棒性和适应性好。 通过专家经验设计的模糊规则可以对复杂的对象进 行有效的控制。
现代智能控制方法
模糊控制
yipeng.
主要内容
2. 模糊控制的理论基础
2.1 引言
2.1.1 模糊控制的发展概述 2.1.2 模糊控制的特点
2.2 模糊集合论基础
2.2.1 模糊集的概念 2.2.2 模糊集合的运算 2.2.3 隶属度函数的建立 2.2.4 模糊关系

模糊控制的理论基础.ppt

模糊控制的理论基础.ppt

4、构造容易(用单片机来构造模糊控制系统控制算法用软件实现)
5、鲁棒性好(具有良好的鲁棒性和适应性)
数据库和规则库 模糊化 推理机制 精确化 被控过程
模糊控制系统结构图 模糊控制的定义:模糊控制器的输出是通过观测过程的状态和 一些如何控制过程的规则的推理得到的。 三个概念: 测量信息的模糊化——将实测的物理量转化为语言变量域内模湖子集; 推理机制——使用数据库和规则库,决定模糊控制的输出子集;
1991年 De Neyer et al
内模模型的模糊控制
模糊控制的特点
模糊控制是建立在人们的经验基础上的——将熟练操作员的经 验用语言表达出来,形成一种定性的、不精确的控制规则——用模 糊数学将其定量化为模糊控制算法——形成模糊控制理论。
模糊控制器的特点: 1、无需知道被控对象的数学模型(依据被控对象的控制经验); 2、是一种反映人类智慧的智能控制(大、中、小等模糊量); 3、容易被人们接受(控制规则——人类的语言表达的,衣服很 大);

定义2-8 设
A 、 B F ( U ) ,则
(1)A与B的代数积记作 A B,运算规则有下式确定
( u ) ( u ) ( u )
A B A B
A B

u U
(2)A与B的代数和记作
( u ) ( u ) ( u ) ( u ) ( u )

模糊控制ppt课件

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2 .多变量模糊控制器
一个多变量模糊控制器(Multiple Variable Fuzzy
Controller)系统所采用的模糊控制器,具有多变量结构
,称之为多变量模糊控制器。如图4-6所示。
要直接设计一个多变量模糊控制器是相当困难的,
可利用模糊控制器本身的解耦特点,通过模糊关系方程
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4.1.2 模糊控制器的构成 模糊控制器的组成框图如图所示:
图2 模糊控制器的组成框图
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1. 模糊化接口(Fuzzy interface)
模糊控制器的输入必须通过模糊化才能用于控制输出的求解 ,因此它实际上是模糊控制器的输入接口。它的主要作用是将真 实的确定量输入转换为一个模糊矢量。对于一个模糊输入变量e ,其模糊子集通常可以作如下方式划分: (1){负大,负小,零,正小,正大}={NB, NS, ZO, PS, PB} (2){负大,负中,负小,零,正小,正中,正大}={NB, NM, NS, ZO, PS, PM, PB}
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(3)三维模糊控制器 如图所示,三维模糊控 制器的三个输入变量分别为系统偏差量E、偏 差变化量EC和偏差变化的变化率ECC。由于 这些模糊控制器结构较复杂,推理运算时间长 ,因此除非对动态特性的要求特别高的场合, 一般较少选用三维模糊控制器。

模糊控制 PPT课件

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给定一个论域,论域中具有某种相同属性的元素 的全体称为集合。集合常用大写字母A、B、C等来表 示,集合的元素可用列举法(枚举法)和描述法表示。
列举法:将集合的元素一一列出, 如:A={a1,a2,a3,…an}。
描述法:通过对元素的定义来描述集合。 如:A={x│x≥0 and x/2=自然上数一}页 下一页
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16~3上5 一页17~下3一0 页
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由张教授调查统计结果可知,共调查统计129次,其中27岁的人属于 “青年人”这个边界可变的普通集合的次数为101次。根据模糊统计 规律计算隶属度为:
%%
%
%
%
%
补集:将集合的每一个元素的隶属度取反。
A (x) %
1
A ( x) %
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2.3 模糊关系与模糊推理
1) 关系与模糊关系
用计算机模拟操作人员手动控制的经验,对被控对象进行
控制。
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4. 模糊控制的基本思想
首先根据操作人员手动控制的经验,总结出一套完整的控制 规则,再根据系统当前的运行状态,经过模糊推理、模糊判决等 运算,求出控制量,实现对被控对象的控制。

模糊控制算法【共37张PPT】

模糊控制算法【共37张PPT】

1) 根据专家经验 2) 根据熟练工人的经验 3) 建立控制对象的模糊模型
温度偏差E的隶属函数
温度变化率Eu的隶属函数
控制输出量U的隶属函数
普通集合对温度的定义
模糊集合对温度的设定
★汽车空调模糊控制系统的控制执行器压缩
机、蒸发器风机、电子膨胀阀 ★控制目标:
压缩机能量调节机构控制其排量;
蒸发器风机控制车内的送风量;
x1, x2:模糊控制的输入(精确量)。 正很小:u (ⅹ)=1/(2) (X>0) 1、根据温度传感器和湿度传感器测定的温度湿度,以人体舒适感为基 础,对车厢温度进行模糊修正 3) 建立控制对象的模糊模型 X1 , X2:模糊量化处理后的模糊量。 蒸发器风机控制车内的送风量; 进行模糊推理
模糊器 计算出温度差x,温差的变化率 ,x, 即为精确的控制输入。
对规则⑴的条件部分:u(y)=0 对规则⑵的条件部分: 对规则⑶的条件部分:
..
(4)利用模糊控制规则,推导控制输出的模糊量。由前一步骤计算 的对规则条件部分的隶属度u(y),可直接得出相应规则结论部
分对相应子集的隶属度。
例如,对规则⑶,已知y 对条件部分的隶属度u (y),那么,压缩 机排量F 对“中等排量”隶属度,风机转速v,对“中等转速”
(2) 如果温差“正中”, 温差变化率“正大”, 认为机器制冷力不足, 运行状态设 置为: 压缩机排量为“大”, 膨胀阀开度为“大”, 风机转速为“大”。

模糊控制ppt

模糊控制ppt

温度偏差E的隶属函数
温度变化率Eu的隶属函数
控制输出量U的隶属函数
普通集合对温度的定义
模糊集合对温度的设定
★汽车空调模糊控制系统的控制执行器压缩 机、蒸发器风机、电子膨胀阀 ★控制目标: 压缩机能量调节机构控制其排量; 蒸发器风机控制车内的送风量; 电子膨胀阀控制压缩机吸入气体的过热 度。 执行器和控制量之间有交互的影响, 增加 了控制的复杂性。
也可以表示成
工作步骤:
输入量模糊化
建立模糊规则 进行模糊推理 输出量反模糊
3、模糊控制的特点
①适用于不易获得精确数学模型的被控 对象, ②是一种语言变量控制器 ③从属于智能控制的范畴。该系统尤其 适于非线性,时变,滞后系统的控制 ④抗干扰能力强,响应速度快,并对系 统参数的变化有较强的鲁棒性。
模糊控制理论在
一、概述 二、在汽车上的应用方面
三、举例说明在汽车空调当中的应用 四、简要介绍在其他方面的应用
一、概


1、什么叫模糊控制?
所谓模糊控制,就是对难以用已有规律描述的 复杂系统,采用自然语言(如大、中、小)加以 叙述,借助定性的、不精确的及模糊的条件语句 来表达, 模糊控制是一种基于语言的一种智能控制
空调器为典型的传质换热系统,结构和内部物理过程复杂,难以建 立精确的数学模型。汽车空调由于工作条件多变,用传统的控制方法 如:PID控制,难以获得较好的控制效果。 对于环境干扰,鲁棒性好,能够抑制非线性因素对控制器的影响
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一般情况,如果把[a,b]区间的离散量x,转换为 [-n,+n]区间的离散量y—模糊量,其中,n不小于2, 则
Y=2n[x-(a+b)/2]/(b-a)
(2)将某一区间的精确量x模糊化成这样一个子集,在 点x处隶属度为1,其余各点的隶属度为0或小于1
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(2)定义各模糊变量的模糊子集:确定模糊子集 隶属函数曲线的形状
X={-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6}
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则模糊变量A的模糊子集为 A=0.2/2+0.7/3+1/4+0.7/5+0.2/6
当论域中元素总数为模糊子集总数二到三 倍时,模糊子集对论域的覆盖程度较好。
❖ 描述控制规则的条件语句中的一些词,如“较 大”、“稍小”、“偏高”,等,都具有一定 的模糊性。因此用模糊集合来描述这些条件语 句,组成模糊控制器。
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模糊控制的基本原理
A/D 模糊控制器 D/A
传感器 被控对象 执行机构
计算控 制变量
模糊量 模糊控 化处理 制规则
模糊推 非模糊

化处理
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Fra Baidu bibliotek
❖ 一步模糊控制算法:微机经中断采样获取被控制 量的精确值,然后将此量与给定值比较得到误差 信号E,一般将误差信号E作为模糊控制器的一个 输入量。
❖ 将误差信号E模糊量化,用相应的模糊语言表示。
❖ 得到误差E的模糊语言集合的一个子集 e~,再和模
糊控制规则 R ~,根据推理的合成规则进行模糊决策,
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❖ 2. 模糊控制规则的设计 (1)选择输入输出变量的词集 误差: {负大,负中,负小,零,正小,正中,正大} {NB,NM,NS,O,PS,PM,PB} 误差变化 {负大,负中,负小,负零,正零,正小,正中,正大} {NB,NM,NS,NO,PO,PS,PM,PB}
+(0.5/0)+(0.5/1)+(0/2)+(0/3) 对上式控制量的模糊子集按照隶属度最大 原则,取控制量为-1级,即当炉温偏高时,应 降一点电压。
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模糊控制器设计的基本方法
❖ 1. 模糊控制器的结构设计 确定模糊控制器的输入、输出变量
(1)人机系统中的信息量:误差、误差变化、 误差变化的变化,以及人控制动作的输出量 (2)模糊控制器的输入、输出变量
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❖ 5. 模糊决策 模糊控制器的控制作用取决于控制量,即
等于误差的模糊向量e和模糊关系的合成,假 设e=PS,则
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❖ 6. 控制量的模糊量转化为精确量 上面求得的控制量u为模糊向量,可写为:
u=(0.5/-3)+(0.5/-2)+(1/-1)
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模糊控制 与模糊决策
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模糊控制的基本思想
范例:汽车停在拥挤的停车场上两辆车之间的 一个空 隙处
精确方法:车C上的一个固定参考点,车C的 方位,建立车的状态方程和运动方程;临近两 辆车为约束,停着的车之间的空隙为允许的终 端状态集合。
缺点:约束多,难于求解。
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(3)模糊加权型推理法
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(4)函数型推理法
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(5)加权函数型推理法
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得到模糊控制量 。u~
❖ 模糊控制量清晰化,对对象进行一步控制,等到
第二次采样。
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❖ 范例:某电热炉用于对金属零件的热处理,要求保持炉 温600度恒定不变。
根据人工经验,控制规则可用语言描述如下。
若炉温低于600度则升压,低得越多升压越高;
若炉温高于600度则降压,高得越多降压越低;
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❖ 4.模糊推理和模糊量的非模糊化处理(模糊 决策,模糊判决) (1)MIN-MAX-重心法
考虑以下模糊 推理形式。
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由各模糊规则得的推理结果 最终结论由综合推理结果得到 模糊结论C’的“重心”计算如下
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(2)代数积——加法——重心法 用代数积取代MIN,用加法取代MAX。
若炉温等于600度则维持不变
❖ 1.模糊控制器的输入输出变量:e(k)=t0-t(k)
输出为触发电压u的变化
❖ 2.输入输出变量的模糊语言描述
{NB,NS,O,PS,PB}
误差e的论域为X,u的论域为Y,把其量化为7个等级
X=Y={-3,-2,-1,0,1,2,3}
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假设语言变量的隶属函数曲线如下。
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❖ 3.模糊控制规则的语言描述 (1)若e负大,则u正大; (2)若e负小,则u正小; (3)若e为零,则u为零; (4)若e正小,则u负小; (5)若e正大,则u负大;
❖ 4.模糊控制规则的矩阵形式:模糊控制规则可以表 示为从误差论域X到控制量论域Y的模糊关系R
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2
汽车司机:通过一些不精确的观察,执行一 些不精确的控制,达到准确停车的目的。
控制论的创始人维纳,描述人与外部环境相 互作用时的关系:人不断地从外界(对象) 获取信息,再存储和处理信息,并给出决策 反作用于外界(输出),从而达到预期目标。
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❖ 人的控制行为,遵循控制与反馈控制的思想, 人的手动控制决策可以用语言描述,形成一系 列条件语句,即控制规则,微机程序可以实现 这些控制规则,微机充当控制器,微机取代人 对对象实现控制。
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(3).建立模糊控制器的控制规则:通过学习、试验以及 长期经验积累而逐渐形成的技术知识集合。 若A则B否则C
若A则B且若A则C
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❖ 模糊规则表
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❖ 3.精确量的模糊化处理
(1)把精确量离散化,如把[-6,+6]之间变化 的连续量分为7个档次,每一档对应一个模糊 集。
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