模糊控制表推导过程
模糊控制--模糊关系和模糊逻辑推理 ppt课件
[形式化的重要性]
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3.2 模糊逻辑推理
①广义前向推理（GMP）
前提1：如果x为A，则y为B 前提2：x为A' 结论 y为B '
②广义后向推理（GMT）
前提1：如果x为A，则y为B 前提2： y为B'
结论 x为A '
其中：x是论域X中的语言变量（Linguistic variables） 它的值是X中的模糊集合A，A ' y是论域Y中的语言变量 它的值是Y中的模糊集合B，B '
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3.2 模糊逻辑推理
Fuzzy命题：“如果x为A，则y为B” 令P：x为A；Q：y为B。 则上述的模糊命题可简写为“如果P为真，则Q为真”， 表明 P Q 。 即：普通模糊命题P，Q间有因果关系。
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3.2 模糊逻辑推理
模糊命题的真假程度称为模糊命题的真值。
因为：在X论域讨论问题， P x A x , Q y B y
0 .2
0 .2
0
0 0 0
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3.1 模糊关系
“关系”在模糊信息处理中的作用： • 根据已有知识建立关系。 RAB • 根据新的输入和已有的关系，确定新的输出。
即：A ' 已知，R 已知，求：A' R B'
解释： R ：温度高则压力大。 A ' ：温度比较高。
压力？
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3.2 模糊逻辑推理
如我们前面举的“健康”的例子，所进行的推理是一种近似
的推理，可以一般性的表达为：
大前提：如果x是A，则y是B
fuzzy_control模糊控制算法
模糊逻辑跟踪控制
模糊控制的基本原理框图如下：
图1 模糊控制的基本原理框图
模糊控制器是模糊控制系统的核心，一个模糊控制系统的性能优劣主要取决于模糊控制器的结构、所采用的模糊控制规则、合成推理算法，以及模糊决策的方法等因素。
文本对应的程序，采用单变量二维模糊控制器，输入分别是 误差和误差的倒数，输出为控制量。
其中基模糊控制器结构如图2所示，模糊规则表如表1所示。
de dt
图2模糊控制器结构
表1 模糊规则表
在本仿真程序中，被控对象为：5
3245.235*10()+87.35 1.047*10G s s s s
=+
采样时间为1ms ，采用z 变换进行离散化，经过z 变换后的离散化对象为：
()(2)(1)(3)(2)(4)(3)(2)(1) (3)(2)(4)(3)
yout k den yout k den yout k den yout k num u k num u k num u k =------+-+-+-
其中，反模糊化采用“Centroid”方法，方波响应及控制器输出结果如图3和图4所示：。
模糊控制规则表设计
模糊控制规则表设计概述模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，其可以处理输入输出之间存在模糊关系的控制问题。
在模糊控制中，规则表是一个关键的部分，它描述了输入和输出之间的关系，从而使控制系统能够根据当前输入的模糊值来确定相应的输出。
模糊控制基础在深入讨论模糊控制规则表设计之前，我们先了解一些模糊控制的基础知识。
模糊控制系统由四个基本部分组成：模糊化模块、模糊推理引擎、解模糊化模块和规则表。
模糊化模块模糊化模块将输入信号转换为模糊值，这些模糊值可以被模糊推理引擎进行处理。
常用的模糊化方法有隶属函数和隶属度。
模糊推理引擎模糊推理引擎是模糊控制系统的核心部分，它根据规则表进行推理，将模糊输入转换为模糊输出。
常用的推理方法有模糊关系的合成和模糊关系的蕴含。
解模糊化模块解模糊化模块将模糊输出转换为实际的控制信号，以实现对被控制对象的控制。
常用的解模糊化方法有隶属度最大值法和重心法。
规则表规则表是模糊控制系统中的重要组成部分，它描述了输入和输出之间的关系。
规则表通常由一系列模糊规则组成，每条规则包括一个条件部分和一个结论部分。
模糊控制规则表设计步骤设计一个有效的模糊控制规则表需要经历以下几个步骤：1. 确定输入和输出的模糊集合首先，需要确定输入和输出的模糊集合。
模糊集合是对输入和输出的模糊值进行离散化表示的方式。
常用的模糊集合包括三角形、梯形和高斯函数等。
2. 确定输入和输出的隶属函数隶属函数是模糊集合中的元素与输入或输出之间的映射关系。
选择合适的隶属函数能够更好地表达模糊集合之间的关系。
3. 确定规则的条件部分规则的条件部分描述了输入模糊集合之间的关系。
通过使用模糊集合的交集、并集和补集等操作，可以构建出条件部分。
4. 确定规则的结论部分规则的结论部分描述了输入模糊集合与输出模糊集合的关系。
可以根据实际需求，选择合适的输出模糊集合。
5. 构建规则表根据确定的条件部分和结论部分，可以构建出完整的规则表。
规则表可以使用表格的形式来表示，每一行代表一条规则。
模糊控制表推导过程
模糊控制表推导过程Company Document number：WUUT-WUUY-WBBGB-BWYTT-1982GT一、模糊划分及模糊化对于偏差e的模糊划分取NB、NS、ZE、PS、PB五个模糊量，并且在相邻的模糊量中，存在如下关系：1）、本模糊量的隶属度最大的元素，是相邻模糊量的隶属度为0的元素。
2）、模糊量的形状是等腰三角形。
3）、论域为[-X,X].二、论域变换1、偏差e的论域变换偏差e的论域是[-X,X],欲把它变换成离散论域[-3,-2,-1,0,1,2,3],则有量化因子qe:qe=6/2X=3/X显然，对于元素-X、-2X/3、-X/3、0、X/3、2X/3、X,则有相应的离散论域元素ei:e1=qe*(-X-0)=-3e2=qe*(-2X/3-0)=-2e3=qe*(-X/3-0)=-1e4=qe*(0-0)=0e5=qe*(X/3-0)=1e6=qe*(2X/3-0)= 2e7=qe*(X-0)=31、偏差变化率de的论域变换偏差变化率de的论域是[-Y,Y],欲把它变换成离散论域[-3,-2,-1,0,1,2,3],则有量化因子qde:qde=6/2Y=3/Y显然，对于元素-Y、-2Y/3、-Y/3、0、Y/3、2Y/3、Y,则有相应的离散论域元素dei:de1=qde*(-Y-0)=-3de2=qde*(-2Y/3-0)=-2de3=qde*(-Y/3-0)=-1de4=qde*(0-0)=0de5=qde*(Y/3-0)=1de6=qde*(2Y/3-0)= 2de7=qde*(Y-0)=32、控制量C的论域变换偏差C的论域是[-W,W],欲把它变换成离散论域[-3,-2,-1,0,1,2,3],则有量化因子qC:qC=6/2W=3/W显然，对于元素-W、-2W/3、-W/3、0、W/3、2W/3、W,则有相应的离散论域元素Ci:C1=qC*(-W-0)=-3C2=qC*(-2W/3-0)=-2C3=qC*(-W/3-0)=-1C4=qC*(0-0)=0C5=qC*(W/3-0)=1C6=qC*(2W/3-0)= 2C7=qC*(W-0)=3定义的模糊集（名称），确定隶属度：[PB PS ZE NS NB]模糊集的隶属度函数表三、给出模糊控制规则表：if e is NB,and de is PB,then C is PB.if e is NB,and de is PS,then C is PB.if e is NB,and de is ZE,then C is PB.if e is NB,and de is NS,then C is PB.if e is NS,and de is ZE,then C is PS.if e is NS,and de is PS,then C is PS.if e is NS,and de is PB,then C is PS.if e is ZE,and de isZE,then C is ZE.if e is ZE,and de is PS,then C is NS.if e is ZE,and de is PB,then C is NB根据这些控制规则，可以列出对应的控制规则表如下：四、求取模糊控制表由于偏差e的离散论域有7个元素{-3,-2,-1,0,1,2,3},而偏差变化率de的离散论域也有7个元素{-3,-2,-1,0,1,2,3},在输入时，e或de的精确值都会量化到5个元素之中的任何一个。
模糊控制的基本原理和方法
设定值
yr +
y-k
模糊控制器
知识
库
精
模
确 值
模
糊 值
计算e和e 糊
化
模 糊
去
决策逻辑
值
模 糊
化
精 确 值
模糊推理单元
输出
过程
在采样时刻k, 误差和误差的变化定义为： ek yr yk ek ek ek1
▲模糊化部件 ▲知识库 ▲决策逻辑—模糊控制系统的核心 ▲去模糊化部件 模糊控制中，模糊系统行为按专家知识，以语言规则描述：
MATLAB
-1
1
-0.1
0.1
0
2
也可以用viewsurf菜单命令看模糊控制器的输出量
Scope 1
Scope 2 Scope 3
● 模糊系统的稳定性分析
为了分析模糊系统的稳定性，把常用的一阶模糊系统改写：
Ri: If x1是A1i , x2 是A2i , ..., xk 是Aki ,
△E EE
K1合适，K2太小
K1太大，K2合适
K1合适，K2合适
K3是由K1 ,K2 决定的，增加模糊输出语言值，就
应增加K3。
举例：一阶系统的调节。
△E NB NM NM NS ZE ZE ZE NB NM NM NS ZE ZE ZE NB NS NS ZE ZE ZE PS
E NM NS NS ZE PS PS PM NS ZE ZE ZE PS PS PB ZE ZE ZE PS PM PM PB ZE ZE ZE PS PM PM PB
此系统稳定，必须存在一个正定矩阵P满足一定的条件。
目前情况下，我们可以找到正定矩阵P，
模糊控制表推导过程
一、模糊划分及模糊化对于偏差 e 的模糊划分取 NB 、 NS 、 ZE 、 PS 、 PB 五个模糊量，并且在相邻的模糊量中，存在如下关系：1 ）、本模糊量的隶属度最大的元素，是相邻模糊量的隶属度为 0 的元素。
2 ）、模糊量的形状是等腰三角形。
3 ）、论域为 [-X,X].下图是隶属函数图象NB NS 1 ZE PS PB-X -2X/3 -X/3 0 X/3 2X/3 X图 1 隶属函数图象二、论域变换1、偏差 e 的论域变换偏差 e 的论域是 [-X,X], 欲把它变换成离散论域 [-3,-2,-1,0,1,2,3], 则有量化因子 qe:qe=6/2X=3/X显然，对于元素 -X 、 -2X/3 、 -X/3 、 0 、 X/3 、 2X/3 、 X, 则有相应的离散论域元素 ei:e1=qe*(-X-0)=-3e3=qe*(-X/3-0)=-1e4=qe*(0-0)=0e5=qe*(X/3-0)=1e6=qe*(2X/3-0)= 2e7=qe*(X-0)=31、偏差变化率 de 的论域变换偏差变化率 de 的论域是 [-Y,Y], 欲把它变换成离散论域 [-3,-2,-1,0,1,2,3], 则有量化因子 qde:qde=6/2Y=3/Y显然，对于元素 -Y 、 -2Y/3 、 -Y/3 、 0 、 Y/3 、 2Y/3 、 Y, 则有相应的离散论域元素 dei:de1=qde*(-Y-0)=-3de2=qde*(-2Y/3-0)=-2de3=qde*(-Y/3-0)=-1de4=qde*(0-0)=0de5=qde*(Y/3-0)=1de6=qde*(2Y/3-0)= 2de7=qde*(Y-0)=32、控制量 C 的论域变换偏差 C 的论域是 [-W,W], 欲把它变换成离散论域 [-3,-2,-1,0,1,2,3], 则有量化因子 qC:qC=6/2W=3/W显然，对于元素 -W 、 -2W/3 、 -W/3 、 0 、 W/3 、 2W/3 、 W, 则有相应的离散论域元素 Ci:C1=qC*(-W-0)=-3C2=qC*(-2W/3-0)=-2C3=qC*(-W/3-0)=-1C4=qC*(0-0)=0C5=qC*(W/3-0)=1C7=qC*(W-0)=3定义的模糊集（名称），确定隶属度：[PB PS ZE NS NB]模糊集的隶属度函数表e -X- -2X/3 -2X/3- -X/3 -X/3- 0 0 0 - X/3 X/3- 2X/3 2X/3- X de -Y- -2Y/3 -2Y/3- -Y/3 -Y/3- 0 0 0 - Y/3 Y/3- 2Y/3 2Y/3- YC -W- -2W/3 -2W/3- -W/3-W/3-0 0 -W/3W/3-2W/32W/3-W量化等级-3 -2 -1 0 1 23模糊集相关的隶属度函数PB 0 0 0 0 0 0.2 1 PS 0 0 0 0 0.6 0.6 0 ZE 0 0 0.2 1 0.2 0 0 NS 0 0.6 0.6 0 0 0 0 NB 1 0.2 0 0 0 0 0三、给出模糊控制规则表：if e is NB,and de is PB,then C is PB.if e is NB,and de is PS,then C is PB.if e is NB,and de is ZE,then C is PB.if e is NB,and de is NS,then C is PB.if e is NS,and de is ZE,then C is PS.if e is NS,and de is PS,then C is PS.if e is NS,and de is PB,then C is PS.if e is ZE,and de isZE,then C is ZE.if e is ZE,and de is PS,then C is NS.if e is ZE,and de is PB,then C is NB根据这些控制规则，可以列出对应的控制规则表如下：UNB NS ZE PS PBEDENB PB PB PS NBNS PB PS PS ZE NBZE PB PS ZE NS NBPS PB ZE NS NS NBPB PB NS NB NB四、求取模糊控制表由于偏差 e 的离散论域有 7 个元素 {-3,-2,-1,0,1,2,3}, 而偏差变化率 de 的离散论域也有 7 个元素 {-3,-2,-1,0,1,2,3}, 在输入时， e 或 de 的精确值都会量化到 5 个元素之中的任何一个。
模糊控制详细讲解实例
一、速度控制算法：首先定义速度偏差-50 km/h ≤e （k ）≤50km/h ，-20≤ec （i ）= e （k ）- e （k-1）≤20，阀值e swith =10km/h设计思想：油门控制采用增量式PID 控制算法,刹车控制采用模糊控制算法，最后通过选择规则进行选择控制量输入。
选择规则：e （k ）<0 ① e （k ）>- e swith and throttlr_1≠0 选择油门控制② 否则：先将油门控制量置0，再选择刹车控制 0<e （k ） 先选择刹车控制，再选择油门控制e （k ）=0 直接跳出选择刹车控制：刹车采用模糊控制算法1.确定模糊语言变量e 基本论域取[-50,50]，ec 基本论域取[-20,20]，刹车控制量输出u 基本论域取[-30,30]，这里我将这三个变量按照下面的公式进行离散化：)]2(2[ba x ab n y +--= 其中，],[b a x ∈，n 为离散度。
E 、ec 和u 均取离散度n=3，离散化后得到三个量的语言值论域分别为：E=EC=U={-3,-2,-1,0,1,2,3}其对应语言值为{ NB,NM,NS,ZO, PS,PM,PB } 2.确定隶属度函数E/EC 和U 取相同的隶属度函数即：E E CU (,5,1)(,3,2,0)(,3,1,1)u (,2,0,2)(,1,1,3)(,0,2,3)(,1,5)g x trig x trig x trig x trig x trig x g x ∧∧--⎧⎪--⎪⎪--⎪=-⎨⎪-⎪⎪⎪⎩说明：边界选择钟形隶属度函数，中间选用三角形隶属度函数，图像略实际EC 和E 输入值若超出论域范围，则取相应的端点值。
3.模糊控制规则由隶属度函数可以得到语言值隶属度（通过图像直接可以看出）如下表： 表1：E/EC 和3.模糊推理由模糊规则表3可以知道输入E 与EC 和输出U 的模糊关系，这里我取两个例子做模糊推理如下：if (E is NB) and (EC is NM) then (U is PB) 那么他的模糊关系子矩阵为：1211U EC E R R R R ⨯⨯=其中，711)0,,0,5.0,1(0⨯== P R E ,即表1中NB 对应行向量，同理可以得到，712)0,,0,5.0,1,0(1⨯== P R EC , 711)0,,0,5.0,1(0⨯== P R U77210000000000005.05.00005.010)0,,0,5.0,1,0()0,,0,5.0,1(⨯⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⨯=⨯TEC E R R 49121)0,,0,5.0,5.0,0,0,0,0,0,5.0,1,0(⨯= EC E R7491211000000005.05.00005.0100000)0,,0,5.0,1()0,,5.0,1,0(⨯⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⨯=⨯= TU EC E R R Rif (E is NVB or NB) and (EC is NVB) then (U is PVB)1112U EC E R R R R ⨯⨯= 结果略按此法可得到27个关系子矩阵，对所有子矩阵取并集得到模糊关系矩阵如下：)27,,2,1(21 ==i R R R R i 由R 可以得到模拟量输出为：()U E EC R =⨯4.去模糊化由上面得到的模拟量输出为1×7的模糊向量，每一行的行元素（u （z ij ））对应相应的离散变量z j ，则可通过加权平均法公式解模糊：)21,,2,1()()(21021===∑∑==j i zu z zu u i iji jij从而得到实际刹车控制量的精确值u 。
模糊pid规则表解析
模糊PID规则表解析在控制系统的设计和分析中，模糊逻辑是一种有效的工具，它可以处理不确定性和非线性问题。
模糊PID（比例-积分-微分）规则表是一种将模糊逻辑应用于经典PID控制器的策略，以提高控制系统的性能和鲁棒性。
本文将详细介绍模糊PID规则表的各个方面，包括模糊化、确定模糊规则、模糊推理和解模糊（清晰化）。
1. **模糊化**模糊化是模糊逻辑的基本过程，它将精确的输入值转换为模糊集合中的元素。
在模糊PID规则表中，通常将输入值（如误差、误差的变化率等）进行模糊化，以便于模糊逻辑处理。
模糊化的主要作用和意义在于：* 将精确的输入值转换为模糊集合，以处理不确定性和非线性问题；* 为后续的模糊推理提供必要的输入；* 允许系统对复杂的输入信号进行更精细的处理和控制。
2. **确定模糊规则**在模糊PID规则表中，模糊规则是核心部分，它们根据输入的模糊化值来决定控制输出的变化。
确定合适的模糊规则是实现有效控制的关键步骤。
对于PID控制，常见的模糊规则包括：* 当误差很大时，选择比例环节来快速调整误差；* 当误差中等时，比例和积分环节共同作用以减小误差；* 当误差很小时，主要依赖微分环节来预见未来的误差变化。
确定模糊规则的关键在于选择合适的隶属函数和参数。
通常，隶属函数的选择取决于输入变量的性质和系统的要求，而参数的选择则需要根据实际系统的特性和性能指标来进行调整。
3. **模糊推理**模糊推理是利用模糊规则进行推理的过程。
在模糊PID规则表中，模糊推理是根据输入的模糊化值和确定的模糊规则，得出相应的输出模糊值。
模糊推理的基本步骤包括：* 设定输入变量的隶属函数；* 利用模糊规则进行匹配和推理；* 计算输出变量的隶属度；* 通过解模糊（清晰化）得到最终的决策结果。
4. **解模糊（清晰化）**解模糊是将模糊集合转化为清晰集的过程，从而得到最终的决策结果。
在模糊PID规则表中，解模糊是最后一步，它根据模糊推理得到的输出模糊值，转换为具体的控制输出。
模糊控制器的查询表的实例计算过程
用模糊控制实现水箱水温得恒温控制。
水箱由底部得电阻性电热元件加热,由电动搅拌器实现均温。
设控制得目标温度为25ºC,以实测温度T与目标温度R之差,即误差e=T-R,以及误差变化率ec为输入,以固态继电器通电时间得变化量u(以一个控制周期内得占空比表示,控制电加热器得功率)为输出。
设e得基本论域为[-5,5] ºC,其语言变量E得论域为[-5,5];ec得基本论域为[-1,1] ºC/s,其语言变量EC得论域为[-5,5];控制量u得基本论域为[-5,5]单位,其语言变量U得论域为[-5,5]。
E、EC与U都选5个语言值{NB,NM,NS,Z,PS,PM,PB},各语言值得隶属函数采用三角函数,其分布可用表1与表2表示,控制规则如表3所示。
要求:1、画出模糊控制程序流程图;2、计算出模糊控制器得查询表,写出必要得计算步骤。
表表表解:步骤:输入输出语言变量得选择。
输入变量选为实测温度T与目标温度R之差,即误差e,及误差变化率ec;输出语言变量选固态继电器通电时间得变化量u,故模糊控制系统为双输入—单输出得基本模糊控制器。
建立各语言变量得赋值表。
设误差e得基本论域为[-5,5]。
C,输入变量E得论域为[-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5],误差得量化因子为ke=5/5=1。
语言变量E选取5个语言PB PS ZE NS NB。
表1为语言变量E、EC得赋值表,表2为语言变量U得赋值表值:,,,,3)建立模糊控制规则表,总结控制策略,得出一组由25条模糊条件语句构成得控制规 则,据此建立模糊控制规则表,如表3所示、表中行与列交叉处得每个元素及其所在列得第一行元素与所在行得第一列元素,对应于一个形式为”if E and EC then U”得模糊语句,根据该模糊语句可得相应得模糊关系i R ,则总控制规则得总模糊关系为251=i i R U R =。
表3 模糊控制规则表(内容为控制量U)建立查询表。
模糊控制规则表
模糊控制规则表什么是模糊控制规则表模糊控制规则表是模糊控制系统中的关键组成部分之一。
它定义了输入变量和输出变量之间的模糊关系，并通过一系列规则来描述输入和输出之间的映射关系。
模糊控制规则表的设计和优化对于模糊控制系统的性能至关重要。
模糊控制规则表的结构模糊控制规则表由多个规则组成，每个规则包含一个条件部分和一个结论部分。
条件部分用于描述输入变量的模糊集合，结论部分用于描述输出变量的模糊集合。
模糊控制规则表的结构可以用以下形式表示：IF <条件1> AND <条件2> AND ... THEN <结论>其中，条件和结论可以使用模糊集合的标签或模糊数值表示。
模糊控制规则表的设计方法模糊控制规则表的设计方法可以分为基于经验和基于模型两种。
基于经验的设计方法基于经验的设计方法是通过专家的经验和直觉来确定模糊控制规则表的内容。
专家可以根据自己的知识和经验，提供一些规则，并根据系统的响应进行调整和优化。
这种方法的优点是简单易行，但缺点是需要依赖专家的经验，且无法保证获得最优的控制效果。
基于模型的设计方法基于模型的设计方法是通过数学模型和系统辨识技术来确定模糊控制规则表的内容。
首先需要建立系统的数学模型，然后通过系统辨识技术从实验数据中提取模型的参数。
接下来，可以使用模型来生成一些基本规则，并根据系统的性能指标进行优化。
这种方法的优点是可以自动化地生成规则，并且可以通过优化算法来获得最优的控制效果。
模糊控制规则表的优化方法模糊控制规则表的优化方法可以分为两类：规则剪裁和规则生成。
规则剪裁规则剪裁是指通过删除一些不必要或冗余的规则来简化规则表。
可以使用以下方法进行规则剪裁：1.删除冲突规则：如果存在两个规则的条件部分完全相同，但结论部分不同，则可以删除其中一个规则。
2.删除冗余规则：如果存在一个规则的条件部分可以被其他规则的条件部分包含，则可以删除这个规则。
3.合并相似规则：如果存在多个规则的条件部分相似，但结论部分不同，则可以合并这些规则。
模糊控制算法详解
模糊控制算法详解一、引言模糊控制算法是一种基于模糊逻辑理论的控制方法，它通过模糊化输入和输出，然后利用模糊规则进行推理，最终得到控制器的输出。
相比于传统的精确控制算法，模糊控制算法能够更好地处理系统的非线性、模糊和不确定性等问题。
本文将详细介绍模糊控制算法的原理、步骤和应用。
二、模糊控制算法的原理模糊控制算法的核心是模糊逻辑理论，该理论是对传统逻辑的拓展，允许模糊的、不确定的判断。
模糊逻辑通过模糊集合和模糊关系来描述模糊性，其中模糊集合用隶属度函数来表示元素的隶属程度，模糊关系用模糊规则来描述输入与输出之间的关系。
三、模糊控制算法的步骤1. 模糊化：将输入和输出转化为模糊集合。
通过隶属度函数，将输入和输出的值映射到对应的隶属度上，得到模糊集合。
2. 模糊推理：根据模糊规则，对模糊集合进行推理。
模糊规则是一种形如“如果...则...”的规则，其中“如果”部分是对输入的判断，而“则”部分是对输出的推断。
3. 模糊解模糊：将模糊推理得到的模糊集合转化为实际的输出。
通过去模糊化操作，将模糊集合转化为具体的输出值。
四、模糊控制算法的应用模糊控制算法广泛应用于各个领域，例如工业控制、交通系统、机器人等。
它能够处理控制对象非线性、模糊和不确定性等问题，提高控制系统的性能和鲁棒性。
1. 工业控制：模糊控制算法可以应用于温度、压力、液位等工业过程的控制。
通过模糊化输入和输出，模糊推理和模糊解模糊等步骤，可以实现对工业过程的精确控制。
2. 交通系统：模糊控制算法可以应用于交通信号灯的控制。
通过模糊化车流量、车速等输入，模糊推理和模糊解模糊等步骤，可以根据交通情况灵活调整信号灯的时序，提高交通效率。
3. 机器人：模糊控制算法可以应用于机器人的路径规划和动作控制。
通过模糊化环境信息和机器人状态等输入，模糊推理和模糊解模糊等步骤，可以使机器人根据环境变化做出智能的决策和动作。
五、总结模糊控制算法是一种基于模糊逻辑理论的控制方法，通过模糊化输入和输出，利用模糊规则进行推理，最终得到控制器的输出。
模糊PID控制算法
模糊PDI控制算法学院：班级：学号：姓名：完成日期：一、模糊PID控制算法综述模糊控制器是一种近年来发展起来的新型控制器，其优点是不要求掌握受控对象的精确数学模型，而根据人工控制规则组织控制决策表，然后由该表决定控制量的大小。
二、模糊PID 控制的原理CPU 根据系统偏差（偏差＝给定－反馈），和偏差变化率（偏差变化率＝当前周期偏差－上周期偏差）查询相应的模糊控制表，得到Kp ，Ki ，Kd 三个参数的整定值，然后进行PID 运算，真正的运用到实际中也就是一张模糊控制查询表，然后就是查表了，也很简单，关键是表的建立还有专家经验的问题等。
三、模糊控制规则模糊控制规则的形成是把有经验的操作者或专家的控制知识和经验制定成若干控制决策表，这些规则可以用自然语言来表达，但一般要进行形式化处理。
例如：①“If A ｎ Then B ｎ”；②“If A ｎ Then B ｎ Else C ｎ”；③“If A ｎ And B ｎ Then C ｎ”；其中A ｎ是论域U 上的一个模糊子集，B ｎ是论域V 上的一个模糊子集。
根据人工试验，可离线组织其控制决策表R ，R 是笛卡尔乘积U×V 上的一个模糊子集。
则某一时刻，以上控制规则的控制量分别为：①B ｎ＝A ｎ．R②B ｎ＝A ｎ．RC ｎ＝A ｎ．R③C ｎ＝（A ｎ×B ｎ）．R式中 ×——模糊直积运算．——模糊合成运算控制规则③是实际模糊控制器最常用的规则形式。
在这类规则中，A一般用来表示被控制量的测量值与期望值的偏差E＝x－x的隶属函数。
B一般表示０偏差变化率C＝d E／dt的隶属函数。
目前设计的模糊控制器基本上都是采用这种方式。
即在模糊控制过程中，同时要把系统与设定值的偏差和偏差的变化率作为模糊输入量。
这种方法不仅能保证系统的稳定性，而且还可减少超调量和振荡现象。
四、模糊PID控制算法PID调节对于线性定常系统的控制是非常有效的，但对于非线性、时变的复杂系统和模型不清楚的系统就不能很好地控制。
99. 如何分析模糊控制的实现过程？
99. 如何分析模糊控制的实现过程？99、如何分析模糊控制的实现过程？在现代控制领域中，模糊控制作为一种智能控制方法，具有广泛的应用和重要的地位。
它能够处理那些难以用精确数学模型描述的复杂系统，为解决实际控制问题提供了一种有效的途径。
那么，如何去分析模糊控制的实现过程呢？要理解模糊控制的实现过程，首先得明白模糊控制的基本概念。
简单来说，模糊控制是基于模糊逻辑和模糊集合理论的一种控制方法。
它不像传统控制那样追求精确的数值计算和精确的模型，而是通过模糊化、模糊推理和去模糊化等步骤来实现对系统的控制。
模糊化是模糊控制的第一步。
在这一阶段，我们需要将精确的输入量转化为模糊量。
比如说，对于温度这个输入量，如果我们规定“低温”“中温”“高温”这几个模糊概念，那么当实际温度为 25 摄氏度时，就需要根据事先设定的模糊规则将其转化为对应的模糊量，比如“中温”。
这一过程需要确定输入变量的模糊集合以及相应的隶属函数。
接下来是模糊推理。
这可以说是模糊控制的核心环节。
在模糊推理中，我们根据已经定义好的模糊规则来进行推理。
这些规则通常是以“如果……那么……”的形式表述的。
比如“如果温度是中温，且压力是低压，那么控制输出是中等输出”。
通过输入量的模糊化结果和这些规则，运用模糊逻辑运算，得出模糊的控制输出。
然后就是去模糊化。
经过模糊推理得到的是模糊的控制输出，但实际的控制系统需要的是精确的控制量。
所以，去模糊化就是将模糊的控制输出转化为精确的控制量。
常见的去模糊化方法有最大隶属度法、重心法等。
在分析模糊控制的实现过程中，还需要考虑模糊控制器的设计。
这包括确定输入输出变量、选择合适的模糊化和去模糊化方法、制定合理的模糊规则等。
输入输出变量的选择要根据被控系统的特点和控制要求来确定。
比如，对于一个温度控制系统，输入变量可能是温度和温度变化率，输出变量则是加热功率或制冷功率。
模糊规则的制定是模糊控制器设计的关键。
这些规则通常是基于专家经验或者通过对系统的反复试验和调整得到的。
模糊控制的设计步骤
模糊控制的设计步骤以模糊控制的设计步骤为标题，写一篇文章。
模糊控制（Fuzzy Control）是一种基于模糊逻辑的控制方法，它可以处理非线性、复杂的系统，并且具有较强的鲁棒性和适应性。
模糊控制的设计步骤主要包括问题建模、模糊化、规则库设计、推理机制、解模糊化和性能评估。
1. 问题建模：首先，需要对待控制的对象或系统进行建模，明确控制的目标和约束条件。
根据实际情况，可以采用数学模型、物理模型或经验模型来描述系统的行为。
2. 模糊化：将问题建模得到的数值输入和输出变量转化为模糊变量。
通过定义模糊集合和隶属函数，将实际变量映射到模糊集合上。
模糊集合可以用来描述变量的模糊程度，而隶属函数则表示变量与各个模糊集合之间的关系。
3. 规则库设计：根据经验和专家知识，设计模糊控制器的规则库。
规则库是由一系列模糊规则组成的，每条规则包含一组条件和一个结论。
条件部分由输入变量的模糊集合及其隶属函数组成，结论部分由输出变量的模糊集合及其隶属函数组成。
4. 推理机制：根据输入变量的模糊集合和规则库，进行推理操作，得到模糊输出。
推理机制的核心是模糊逻辑运算，常用的运算包括模糊交、模糊并、模糊量化等。
通过对规则的匹配和推理，可以确定输出变量的模糊集合。
5. 解模糊化：将模糊输出转化为实际的控制信号。
解模糊化的目标是找到一个最优解，使得输出变量的模糊集合能够准确地表示实际的控制需求。
常用的解模糊化方法包括最大隶属度法、平均隶属度法等。
6. 性能评估：对设计的模糊控制系统进行性能评估，判断其控制效果是否满足要求。
可以采用仿真实验、实际试验或者性能指标评估等方法进行评估。
如果性能不理想，需要对模糊控制器进行调整和优化。
总结：模糊控制的设计步骤包括问题建模、模糊化、规则库设计、推理机制、解模糊化和性能评估。
通过这些步骤，可以将实际的控制问题转化为模糊逻辑的形式，设计出具有鲁棒性和适应性的模糊控制器。
模糊控制在工业、交通、机器人等领域具有广泛的应用前景，可以有效地解决非线性、复杂的控制问题。
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模糊划分及模糊化
对于偏差e的模糊划分取NB NS ZE、PS PB五个模糊量，并且在相邻的模糊量中, 存在如下关系：1）、本模糊量的隶属度最大的元素，是相邻模糊量的隶属度为0的元素。
2）、模糊量的形状是等腰三角形。
3）、论域为[-X,X].
图1隶属函数图象
二、论域变换
1、偏差e的论域变换
偏差e的论域是[-X,X],欲把它变换成离散论域卜3,-2,-1,0,1,2,3], 则有量化因子qe: qe=6/2X=3/X
显然，对于元素-X、-2X/3、-X/3、0、X/3、2X/3、X,则有相应的离散论域元素ei: e仁qe*(-X-0)=-3
e2=qe*(-2X/3-0)=-2
e3=qe*(-X/3-0)=-1
e4=qe*(0-0)=0
e5=qe*(X/3-0)=1
e6=qe*(2X/3-0)= 2
e7=qe*(X-0)=3
1、偏差变化率de的论域变换
偏差变化率de的论域是[-Y,Y],欲把它变换成离散论域[-3,-2,-1,0,1,2,3], 则有量化因子qde:
qde=6/2Y=3/Y
显然，对于元素-Y、-2Y/3、-Y/3、0、Y/3、2Y/3、Y,则有相应的离散论域元素dei:
de仁qde*(-Y-0)=-3
de2=qde*(-2Y/3-0)=-2
de3=qde*(-Y/3-0)=-1
de4=qde*(0-0)=0
de5=qde*(Y/3-0)=1
de6=qde*(2Y/3-0)= 2
de7=qde*(Y-0)=3
2、控制量C的论域变换
偏差C的论域是［-W,W］，欲把它变换成离散论域卜3,-2,-1,0,1,2,3］, 则有量化因子qC: qC=6/2W=3/W
显然，对于元素-W -2W/3、-W/3、0、W/3、2W/3 W,则有相应的离散论域元素Ci: C1=qC*(-W-0)=-3
C2=qC*(-2W/3-0)=-2
C3=qC*(-W/3-0)=-1
C4=qC*(0-0)=0
C5=qC*(W/3-0)=1
C6=qC*(2W/3-0)= 2
C7=qC*(W-0)=3
定义的模糊集（名称），确定隶属度:
[PB PS ZE NS NB]
模糊集的隶属度函数表
三、给出模糊控制规则表：
if e is NB,and de is PB,then C is PB. if e is NB,and de is PS,then C is PB. if e is NB,and de is ZE,then C is PB. if e is NB,and de is NS,then C is PB. if e is NS,and de is ZE,then C is PS. if e is NS,and de is PS,then C is PS. if e is NS,and de is PB,then C is PS.
if e is ZE,and de isZE,then C is ZE.
if e is ZE,and de is PS,then C is NS.
if e is ZE,and de is PB,then C is NB
根据这些控制规则，可以列出对应的控制规则表如下:
四、求取模糊控制表
由于偏差e的离散论域有7个元素{-3,-2,-1,0,1,2,3}, 而偏差变化率de的离散论域也有7
个元素{-3,-2,-1,0,1,2,3}, 在输入时，e或de的精确值都会量化到5个元素之中的任何一个。
这样，e和de的输入组合就有7*7=49种。
求出这49种输入组合及其对应的输出控制量，即可形成相对应的模糊控制表。
下面分别考虑偏差e、偏差变化率de为多离散论域元素的情况。
1、e=-3
对于偏差e,有：NB=1,
1）偏差变化率de=-3，有NB=1,查表，可知：C=3
2）偏差变化率de=-2，有NB= NS=查表，可知：C=*3+*3=2
3）偏差变化率de=-1，有NS= ZE=,查表，可知：C=*3+*3=2
模糊控制表如下:。