模糊逻辑控制及其应用

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2. 模糊逻辑：
模 糊 逻 辑
它是对经典二值逻辑的补充。 被讨论的对象可不同程度的属于某 一类的； 一个命题可能亦此亦彼，存在着部 分真、部分伪。
在模糊逻辑中，利用隶属度来描述对象 属于某一类的程度。
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模 糊 逻 辑
模糊逻辑是通过模仿人的思维 方式来表示和分析不确定、不精确 信息的方法和工具。是一种精确解 决不确定、不精确信息的方法。
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模 糊 逻 辑 的 起 源
1-1
模糊逻辑的发展
一、模糊逻辑的起源
模糊逻辑 --- Fuzzy Logic 模糊概念、模糊现象到处存在。
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经 典 二 值 逻 辑
-----经典二值（布尔）逻辑： 在经典二值（布尔）逻辑体系中： 所有的分类都被假定为有明确 的边界； （突变） 任一被讨论的对象，要么属于 这一类，要么不属于这一类； 一个命题不是真即是假，不存 在亦真亦假或非真非伪的情况。 （确定）
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模 糊 络逻 技辑 术技 相术 结与 合神 经 网
因此
模糊逻辑技术与神经网络 技术各有长处和局限性，两 者相结合，可构成模糊神经 网络等，能各取所长，共生 互补。
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1-4 模糊逻辑技术中的几个问题 一．什么是模糊逻辑？
经 典 二 值 逻 辑
1. 经典二值逻辑： 假定所有的分类都有明确的边界； 任一被讨论的对象： 要么属于这一类， 要么不属于这一类； 一个命题不是真即是伪，不存在亦 真亦伪或非真非伪的情况。
3. “解模糊化”（解模糊判决）：
解 模 糊 化
对模糊逻辑推理输出进行解模糊判 决。即在一个输出范围内，找到一个 被认为最具有代表性的、可直接驱动 控制装置的确定的输出控制值。
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模 糊 逻 三辑
模糊化
模糊逻辑 推理
解模糊化
个工 阶作 段过 程 的
精确的数字量 转变为 模糊量
模糊逻辑 推理
模糊量 转变为 精确的数字量
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二、模糊逻辑技术的发展和现状
模 糊 逻 辑 技 术 的 发 展
1960 年 柏 克 莱 加 州 大 学 电 子 工 程 系 扎 德 （L.A.Zadeh）教授，提出“模糊”的概念。 1965年发表关于模糊集合理论的论文。 1966年马里诺斯（P.N.Marinos）发表关于模
糊逻辑的研究报告。
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关 于 神 经 元
神经元被分层安排： 第一层接受基本输入，传递其输出 到第二层； 第二层又有自己的加权因子和代数 和，传递至第三层 …… 直至最后一层，产生输出。
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神 经 网 络
神经网络与传统方法进行信息处理 有两个完全不同的性质： 1.神经网络是自适应和可被训练的， 有自修改的能力； 2.神经网络的结构本身就意味着大 规模平行机制。
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中 国
1982 年 磨床研磨表面光洁度模糊控制、 开关式液压位置伺服系统模糊 控制研究； 1984年提出语义推理的自学习方法； 1986年单片微机比例因子模糊逻辑控 制器； 1987年我国第一台模糊逻辑推理机；
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中 国
1990年起： 工业控制模糊逻辑控制器：玻璃窑 炉、水泥回转窑、 PVC 树脂聚合过程、 功率因数补偿等。 自然科学基金重大项目： “模糊信息处理与机器智能” “模糊逻辑控制计算机系统”等。
输入/输出变量按各自的分类被安 排成不同的隶属度。 如温度输入，根据其高低被安排 成冷、凉、暖、热等）。
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模 糊 推 理
2. “模糊逻辑推理”： 输入变量被加到一个“ if - then ” 的控制规则的集合中。按各种控制规 则进行推理，将结果合成在一起，产 生一个“模糊逻辑推理输出”集合。
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17
中 国
目前 模糊逻辑控制技术在工业控制、家 电领域有很好发展； 开展模糊信息处理方面的基础研究 和理论研究； 开发专用模糊控制电路和模糊推理 芯片等。
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模 糊 逻 辑 与 计 算 机
1-2 模糊逻辑与计算机 一．电脑和人脑 电脑扩大并延伸了人脑的功能， 但两者存在重大差别： 如 工作方法 智能性 语言 可靠性 等方面。
但可模仿人脑，延伸人脑功能。
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二．电脑思维和人脑思维 思维模式有两种：
两 种 思 维 模 式
1.精确的理性的分析模式：
与读、写、算相联系；
2.模糊的直觉的全盘模式：
与模式识别和艺术能力有关。
允许以不精确、不确定、非定量的自然语 言，对复杂多变的事物或现象进行思维。
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人 脑 思 维 和 计 算 机
以后，扎德（ L.A.Zadeh ）又提出关于模 糊语言变量的概念。 1974 年扎德（ L.A.Zadeh ）进行有关模糊逻 辑推理的研究。
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七十年代欧洲进行模糊逻辑在工业 控制方面的应用研究：
实现了第一个试验性的蒸汽机控制；
欧 洲
热交换器模糊逻辑控制试验；
转炉炼钢模糊逻辑控制试验；
温度模糊逻辑控制；
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模 糊 专 家 系 统
2.模糊专家系统：
* 如果前提是非零值，即某种程度的 真，则规则即被激活; * 规则可以不同程度地被激活; * 通常对于给出的一组输入，可有不 止一个规则被激活。其专家系统的输出 可能是几条规则结果的合成。
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模 糊 逻 辑 与 神 经 网 络
二．模糊逻辑与神经网络 神经网络： 是被相互连接起来的处理器节点组成 的矩阵。每一个节点是一个神经元，简 单近似模拟了人的大脑神经细胞的结构。 每一个神经元接受一个以上的、且与 相应加权因子相乘的输入，并相加后产 生输出。
十字路口交通控制；
污、废水处理等。
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八十年代日本情况：
列车的运行和停车模糊逻辑控制 ，节能 11—14%； 汽车速度模糊逻辑控制（加速平滑、上下
日 本
坡稳定）；
港口集装箱起重机的小车行走和卷扬机的 运行控制；
家电模糊逻辑控制（电饭煲、洗衣机、微
波炉、空调、电冰箱等）。
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中国：
中 国
在模糊理论和应用方面的研究起步较 慢，但发展较快： 1976年 起步； 1979年 模糊控制器的研究； 1980年 模糊控制器的算法研究； 1981年 模糊语言和模糊文法的研究；
模糊逻辑控制及其应用模糊逻辑控制及其应用修修上海交通大学模糊逻辑控制技术及其应用窦振中编著北京航空航天大学出版社第一章绪论11模糊逻辑的发展12模糊逻辑与计算机13模糊逻辑与人工智能14模糊逻辑技术中的几个问题11模糊逻辑的发展一模糊逻辑的起源模糊逻辑fuzzylogic模糊概念模糊现象到处存在
2004-2005学年 第1学期
发 展 远 景Leabharlann 48经典控制系统：
将实际系统情况简化，以建立数学模型。 这种分析有时是近似的，甚至可能是较粗 糙的。
两 种 控 制 系 统
模糊逻辑控制系统：
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五、模糊逻辑技术的发展远景
模糊逻辑技术应用的直接动力是这种技 术的经济价值（商业价值）。 1.传统控制方法能用、但较复杂的系统： 对微机及传感器的要求较高，采用模糊逻辑 技术以后，能降低对微机及传感器的要求。 2.对传统控制方法无法解决的： 只能采用模糊逻辑技术。 模糊逻辑技术在家电方面的应用，仅是 它的简单和初步的应用。模糊逻辑技术的强 大作用在实现高级人工智能的系统中才能充 分体现。
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优 越 性
三、模糊逻辑技术的优越性 1.简化设计 2.提高性能 3.加快开发周期 4.减少编码，降低成本 5.提高系统可靠性
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模 糊 逻 辑 与 单 片 微 机
四、模糊逻辑与单片微机
模糊逻辑在家用电器产品和嵌入式控制 系统中的应用快速增长，其原因是： 模糊逻辑推理过程类似人脑的推理过程， 不必使用严格的系统数学模型。产品开发周 期缩短。 除了少数需要特定的专用模糊逻辑集成 电路芯片外，大部分可以用廉价的标准单片 微机来实现。 目前，在模糊逻辑控制应用中，绝大多 数用 8 位单片微机已能满足要求，少数才需 用16位或32位单片微机。
7
模 糊 逻 辑
-----糊逻模辑： 对二值逻辑的扩充。关键的概念是: 渐变的隶属关系。 一个集合可以有部分属于它的元素； （渐变） 一个命题可能亦此亦彼，存在着部分 真部分伪。 （不完全确定）
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模糊逻辑是通过模仿人的思维方式
来表示和分析不确定、不精确信息的方
模 糊 逻 辑
法和工具。 模糊逻辑本身并不模糊，它并不是 “模糊的” 逻辑，而是用来对“模糊” （现象、事件） 进行处理，以达到消 除模糊的逻辑。
数学语言或程序语言；
人脑： 可以使用具有模糊性或歧义性的
自然语言。
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可 靠 性
4.可靠性： 计算机： 计算具有高精度的特点。但对事物 整体把握的可靠性不如人脑。
人脑： 低精度条件下完成非常复杂的任务， 达到相当高的可靠性。
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**模糊逻辑的发展与计算机的发展
模 糊 逻 辑
密切相关，互为促进。
**计算机不能代替人脑，
模糊逻辑本身并不模糊。模糊逻辑 并不是“模糊的”逻辑，而是用来对 “模糊”进行处理，从而达到消除“模 糊”的逻辑。
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模 糊 逻 辑 是 如 何 工 作 的
二．模糊逻辑是如何工作的？ 在模糊逻辑控制中，工作过程 分为三个阶段： “模糊化” “模糊逻辑推理” “解模糊化”
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1.“模糊化”：
模 糊 化
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人工智能是许多相关技术的总称。
人 工 智 能
包括： 专家系统、机器学习、神经网络、 模式识别、模糊逻辑技术等等。
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传 统 的 数 字 电 子 计 算 机
传统的数字电子计算机以二值逻辑为 基础，建立在加法和移位基础上的各种 计算能力是它的特长。对确定性问题具 有逻辑推理能力，有很高的速度、精度 和效率。 没有创造性思维的能力。 不可能以二值逻辑来模拟人的复杂的 思维进程。
模糊逻辑控制及其应用
（选 修）
上海交通大学
谢康林
2018/9/20 1


教 学 内 容

一、绪论 二、模糊逻辑及其理论基础 三、模糊逻辑控制工作原理 四、模糊逻辑控制器 五、模糊逻辑控制系统设计 六、数字单片机模糊逻辑控制技术的应用 七、模糊逻辑控制软件开发工具 八、模糊逻辑控制集成电路和模糊计算机
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模 糊 逻 辑 络 技 技 术 术 与 神 经 网
模糊逻辑技术与神经网络技术相结合，可 以形成一个互补的系统： 1. 神经网络的关键特性和基本限制是： 神经网络有自学习功能和平行工作的 特性。但所知的信息是隐含的，安排每 一个输入的权重是关键。 2. 模糊逻辑系统所具有的“知识”，由该 领域的专家所提供。其模糊逻辑控制 规则是由人的直觉和经验制定。有逻辑 推理能力，但不具有学习功能。
1.精确的理性的分析模式 2.模糊的直觉的全盘模式 人脑的思维具有上述两种模式。 计算机不具备后一种模式能力。 要使计算机进一步模拟人类思维的 特点，可以引入模糊逻辑！
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1-3 模糊逻辑与人工智能
模 糊 逻 辑 与 人 工 智 能
人工智能——新兴的边缘学科。 （AI---Artificial Intelligence） 人工智能主要研究： 如何使计算机完成原来由人才能做 的具有智能性质的工作，即感知观察能 力、记忆能力、逻辑思维能力和语言表 达能力等一系列人的脑力活动中所表现 出来的能力。 。
2
教 学 时 数 及 参 考 书 目

36学时
教学参考书：
1. “模糊逻辑控制技术及其应用” 窦振中编著 北京航空航天大学出版社 2. 补充材料
3
第 一 章 绪 论
第一章
绪论
4
第 一 章 绪 论
第一章
1-1 1-2 1-3 1-4 模糊逻辑的发展
绪论
模糊逻辑与计算机 模糊逻辑与人工智能 模糊逻辑技术中的几个问题
19
1.工作方法：
工 作 方 法
传统的冯 ·诺依曼计算机： 连续串行的微观工作方式； 人脑： 串并行的工作方式。
20
智 能 性
2.智能性： 计算机的人工智能： 建立在对精确符号系统的数据处理 上。 人脑的自然智能： 接受的信号具有某种不确定性。 用统计方法处理（具有模糊性）。
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语 言
3.语言： 计算机： 使用的是精确、形式化的
9
经典（二值）逻辑的数学基础： 通过常规集合来工作的。
常 规 集 合
-----常规集合： 集合中的对象关系被严格划分为0或 1，不存在介于两者之间的对象。 （1---完全属于这个集合； 0---完全不属于这个集合。）
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模糊逻辑的数学基础： 通过模糊集合来工作的。
模 糊 集 合
-----模糊集合： 允许在一个集合部分隶属。 对象在模糊集合中的隶属度: 可为从0 - 1之间的任何值。 即可以从“不隶属”到“隶属” 逐步过渡。
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模 糊 逻 辑 与 专 家 系 统
一．模糊逻辑与专家系统 专家系统是一种信息系统。专家 系统中的知识库中的知识由专家提供。 其中罗列了大量的规则和事实。 专家系统可分为： 传统专家系统； 模糊专家系统。
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传 统 专 家 系 统
1.传统专家系统： * 如果前提是真，则规则被激活; * 规则要么被激活，要么不被激活; * 对一组输入仅有一个规则被激活， 且这个规则将完全控制该专家系统的 输出。