一种提高模糊控制器稳态控制精度方法的研究
模糊PID控制器的控制性能研究及提升
模糊PID控制器的控制性能研究及提升发表时间：2018-05-25T15:09:31.690Z 来源：《基层建设》2018年第6期作者：吕焱廷[导读] 摘要：将模糊控制器和P I D控制器结合，分析模糊P I D控制器的控制原理，对模糊P I D控制器的性能进行探究，再利用模糊规则以及模糊推理和解模糊的方法和数学分析的形式，实时对P I D参数进行优化，讨论优化后的控制器有何应用。
阳西海滨电力发展有限公司广东阳江 529800摘要：将模糊控制器和P I D控制器结合，分析模糊P I D控制器的控制原理，对模糊P I D控制器的性能进行探究，再利用模糊规则以及模糊推理和解模糊的方法和数学分析的形式，实时对P I D参数进行优化，讨论优化后的控制器有何应用。
将仿真优化方法应用于模糊P ID控制器，使控制器的性能得以提升。
并针对模糊P I D控制器待解决的一系列问题进行深度探究，改善控制器加载系统的动态响应，提高控制器整体控制效果，将控制器应用在更广阔的领域。
关键词：模糊P I D控制器控制性能研究控制性能提升方法前言：现代控制系统提高了控制精度的要求，系统要求也越来越复杂，用传统的 P I D 控制方法已满足不了控制精度的要求，把 P I D 控制和模糊控制结合起来，构成模糊P I D控制，不仅能够克服以上问题，且效率高算法简单。
旧式的P I D 参数不能表达参数变化，不能达到预想的控制效果，采用模糊推理的方法实现的PID 参数, 是目前较为先进的一种控制系统，控制精度得到大幅度提升。
1.模糊PID控制器目前性能探究1.1模糊PID控制器的应用模糊P I D控制器应用在生产生活的许多方面，并且在智能生活逐渐走上生活舞台的时代，控制器这一中心控制系统将越来越受重视。
智能控制中应用最广泛的的方法之一就是模糊P I D控制器方法，根据模糊推理规则对P I D参数实行在线修正。
在电线的实际生产过程中应用模糊P I D控制器，在节省原材料的同时, 提高产品质量和生产效益，而且模糊P I D控制器可以有效地提高系统在非线性区域的动态特性，运用模糊控制规则进行推理即可获得合适的控制量。
提高模糊控制性能算法的研究
控 制 以及模糊 控制 与智 能化方 法 结合 的方法 。
１ １ 模 糊复 合控 制 ．
（ ） ｕｚ—Ｉ １ ＦｚｙＰＤ复合 控制 ： 目前 提 高模 糊 控 制 是
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｉ ｈｉ ａ ｅ 。ｍｅ ｏ ｓ ｏ ｒ ｍｏ ｉｇ ｔ ｅ ｆｒ ｎ ｅ ｏ ｕ ｚ ｏ ｔｏ ｒ ｎ ｒ ｄ ｃ ｄ ｂ Ｌ ｄ ｏ ｓｒ ｃ ： ｎ ｔ ｓ ｐ ｐ ｒ ｈ ｔ ｄ ｆｐ ｏ ｔ ｈｅ ｐ ｒ ｍａ ｃ ｆｆ ｚ ｙ ｃ ｎ ｒ ｌａ ｅ ｉ ｔｏ ｕ ｅ ａ ｅ ｎ ｎ ｏ ｓ ＭＡＴ ＬＡＢ．ｎ ｃ ｎ ｅ ｔ ｔ ｅ ｐ ｏ ｅ ｏ ｍａ ｃ ｆｇ ｎ ｒ ｌｆ ｚｙ ｃ ｎ ｒ １ ｉ ｏ ｎ ｃ ｌ ｔ ｏ ｒ ｐ ｒ ｒ ｎ ｅ ｏ ｅ ｅ ａ ｕ ｚ ｏ ｔｏ ．Ｔｈ ｉ ｌｔ ｎ ｈ ｗ ｅ ｆ ｚｙ １ｈ ｆ ｅ ｓｍｕａ ｉ ｓ ｓ ｏ ｔ ｚ — ｏ ｈ ｕ ｃ ｎ ｒｌｈ ｓ ｇ ｄ ｒ ｓ ｌｓ ｏ ｔｏ ａ ａ ｏ ｅ ｕ ｔ． Ｋｅ ｙ ｗｏｒ ： ｆ ｚ ｙ ｃ ｎｔｏ ；ＭＡＴＬ ｄｓ ｕ ｚ ｏ ｒｌ ＡＢ；ｐ ｒｏ ｍａ ｅ ｏ ｚ ｏ ｔｏ ｅ ｆ ｒ ｎｃ ｆｆ ｙ ｃ ｎ ｌ ｕｚ ｒ
态 品质差 ； 模糊 规则 难 以总 结 ， 化 因子 、 量 比例 因子
１ 分 析 分 类 由以上分 析可 知 ， 纯 采用 模 糊 控 制有 控 制 精 单
度低 、 人为 因素 影响大 等缺 点 。故在实 际应 用 中 ， 往 往是将 模糊 控制 或模糊 推理 思想 与其 它相对 成熟 的 控制 理论或 方法 结合起 来 ， 发挥 各 自的长处 ， 而 获 从
线性插值模糊控制及其在PLC上的实现
・1632・计算机测量与控制.2008.16(11) Computer Measurement &Control 控制技术收稿日期:2008203223; 修回日期:2008204225。
作者简介:张红军(19752),男,河南省洛阳市人,助工,硕士,主要从事自动控制、测控技术等方向的研究。
文章编号:167124598(2008)1121632203 中图分类号:TP273.4文献标识码:A线性插值模糊控制及其在PLC 上的实现张红军,张 翔,佟明明(中国空空导弹研究院,河南洛阳 471009)摘要:文章针对常规模糊控制器控制精度低的问题,提出了一种提高模糊控制器控制精度的方法;首先分析了常规模糊控制器存在的稳态控制精度差的原因,在此基础上给出一种通过在线查表插值算法提高模糊控制精度的方法及该算法在PLC 上的实现,最后在液位控制系统上进行实验应用并和常规模糊控制器的控制效果进行了比较;结果表明,这种改进后的插值模糊控制器能有效消除系统稳态误差,提高模糊控制器的控制精度,而且易于在PLC 上实现,有一定的实用价值。
关键词:模糊控制;控制精度;线性插值;PL CLinear Interpolation Fuzzy Control and Its Application in PLCZhang Hongjun ,Zhang Xiang ,To ng Mingming(China Airborne Missile Academy ,L uoyang 471009,China )Abstract :To counter t he problem of lower controlling precision of fuzzy controller ,t his paper put s forward a met hod to improve con 2t rolling precision of fuzzy controller.First ,t he paper analyses t he reason of lower controlling precision of conventional fuzzy controller ,t hen put s forward interpolation algorit hm to improve controlling precision of fuzzy controller and gives it s application in PLC.The algorit hm is applied in liquid level control system and is compared wit h conventional fuzzy controller.The improved fuzzy controller can really elimi 2nate stable state error and improve t he controlling precision.It s design is simple and it s realization is easy in PL C ,it has certain practical ap 2plication value.K ey w ords :fuzzy control ;controlling precision ;linear interpolation ;PLC0 引言模糊控制器(Fuzzy Controller ,以下简称FC )由于不需要建立对象的数学模型、具有良好的鲁棒性以及非线性控制特性而得到较为广泛的应用。
模糊PID控制报告
1．1课题研究背景及意义伴随着现代工业的快速发展，标志着一个国家工业实力的相应设备如精密机床、工业机器人等对其“驱动源”一电伺服驱动系统提出了越来越高的要求。
而基于正弦波反电势的永磁同步电动机(简称PMSM)因其卓越的性能已日渐成为电伺服系统执行电动机的“主流”[1]，随着现代电力电子技术、微电子技术及计算机技术等支撑技术的快速发展，以永磁同步电动机作为执行机构的交流伺服驱动系统的发展得以极大的迈进。
然而伺服控制技术是决定交流伺服系统性能好坏的关键技术之一，是国外交流伺服技术封锁的主要部分。
随着国内交流伺服电机及驱动器等硬件技术逐步成熟，以软形式存在于控制芯片中的伺服控制技术成为制约我国高性能交流伺服技术及产品发展的瓶颈。
研究具有自主知识产权的高性能交流伺服控制技术，尤其是最具应用前景的永磁同步电动机伺服控制技术，具有重要的理论意义和实用价值[2,3]。
1．2伺服系统简介1．2．1伺服系统的定义伺服控制系统一般包括控制器、被控对象、执行环节、检测环节、比较环节等五部分[4]，其系统结构如图1．1所示。
图1-1伺服系统结构根据伺服系统图1．1中各组成部分的区别，伺服系统有多种不同的分类方法。
按照执行元件即电机的类型通常可分为直流伺服系统和交流伺服系统；根据控制器实现方法不同，可分为模拟伺服系统和数字伺服系统；根据控制器中闭环的多少，可分为开环控制系统、单环控制系统、双环控制系统和多环控制系统[5]。
1．2．2伺服系统的发展状况对于发展高性能交流伺服系统来说，由于在一定条件下，作为“硬形式’,存在的伺服电机、逆变器以相应反馈检测装置等性能的提高受到许多客观因数的制约；而以“软形式”存在的控制策略具有较大的柔性，近年来随着控制理论新的发展，尤其智能控制的兴起和不断成熟，加之计算机技术、微电子技术的迅猛发展，使得基于智能控制的先进控制策略和基于传统控制理论的传统控制策略的“集成"得以实现，并为其实际应用奠定了物质基础【6】。
《工业仪表与自动化装置》2006年目次总索引
连续碳酸化分解过程进料的稳定控制
明忠坤 ， ｌ ， 桂 阳春 ， ２ ４ 华 等 ．６ 基金会现场总线 令牌机制的研究 乜 冬芹 ， ． 金建祥 ， ３ １ 等 ． ６
基于混沌优化的有约束广义预测 控制器 术
一
茕 ， ， ２３ 陈增 嶷并
一
， 彭小奇 ． 丁
剑 ， ３２ 等 ．２
自校 正 ＰＤ控制器在磁悬浮平 台中的应用 Ｉ
锋， 李群 【 ， 叫 辉 ， ３ ２ Ｊ ｛黄 Ｊ 等 ．６
柏 ｌ 熊庆 ， 琴 ， ４ ７ 洲， 肖 等 ． 黄 毕 ， 佗，： 『 ． ５ ３ 苏雅 Ｉ ｌ ． 少Ｊ Ｊ 张 俞 ， 刘爱伦 ５ ６ ． 蛘， 畅成ｆ ６ ３ ｆ ． ｝
基于 Ｃ Ｎ总线的智能测控单元 Ａ 温室 Ｅｈｒ ｔ ｌ ｎ 智能控制器的设计 ｅｅ
潘学松 ， 王 王书 ， 志 冯
岩 ３４ ．ｌ 仝 ３４ ．３
机器 人视觉系统标定问题研究综述
空间机器人手爪自动更换装置的研制 许井泉 ， 涛 ， 梅 骆敏舟 ４ １ ．３ 箱包 Ｉ ｃ 检测系统射线 源快 门无线控制设计 ） Ｒ— ｒ
张 敏 ２６ ． 郫 ＿¨ ， ＾ 俞仑疗 ２ １ Ｊ ０ ・ ｉ ３７ ： Ｉ Ｉ 卞宏肚 ４ ３ 设计
种提 高模糊 控制器稳态控制精度方法 的研究
基于神经网络 的通用模型 自适应控制
基于遗传算法和解耦 控制的温湿度控制系统的设计 潘 春月 ３ １ ． ９ 彩色 Ｃ Ｉ比色测温的修正方法 Ｃ） 刘
徐海杰 ， 史 ， 姚 吕征 宁 ３３ ．７
种基于 Ｓ Ｍ的多类判别算法 Ｖ
文 Ｉ ＩＪ 凯 ， 方碱 ． ６６ Ｊ， ｌｌ Ｊ 汪 等 ． 于 怀 ６９
提高模糊控制器控制性能的一种实用方法
ｅ ÷ｎ ＝Ｉ Ｔ（ ｅ ＋０ ５ Ｎ ｋ ． ） ＿
特点 ， 在工业过程控制等领域得到了广泛 的应用 ， 并已成为智能控 制的一个主要分支。但是采用 常规 的模糊控制的最大问题 ，就是
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ｍｏｒ ｅ
ａ ｎ ｏ ｓ ｎ ｎ ｍｉ ａ ａ ｉｉｙ Ｉ ｓｐｒｖ ｄ ｔ ｔｔ ｓｍｅｈｏ ｓｒ ａｉｅ ａ ｉｙｉ ｎ ｉ ｅｉ ｇｐｒ ｃｉｅ ａ ｄ ｈ ｓｂ ｔｅ Ｏ ｔ ｌｅｆｃ ｍｅ ｄ ｒｂｕ ｔａ ｄ ｄｙ ａ ｃ ｃ ｐ ｂｌｔ ． ｔｉ ｏ ｅ ｈａ ｈｉ ｔ ｄ ｉ ｅ ｌｚ ｄ ｅ ｓｌ ｎ ｅ ｇｎｅ ｒｎ ａ ｔｃ ｎ ａ ｅ ｔｒＣ ｎ ｒ ｆｅ ｔ ｏ
黑 龙 江 工 程 学 院 电 子工 程 系 （ 龙 江 哈 尔 滨 １０ ５ ） 于 浩 洋 徐 泽 清 黑 ５ ０ ０
周 正 林
（ ｅｏｇｉｎ ｓｔｔ ｏ ｅｈｏ ｇ ，Ｈ ｉ ｎｆ ｎ ａｂｎ１０ ５ ， ｈｎ ） Ｙ ａｙｎ Ｘ ｅｉｇ Ｚ ｏ ｈｎｌ Ｈ ｉ ｎ］ ｇＩ ｔｕ Ｔｃｎｌ ｙ ｅｏ ｇａ ｇＨ ｒｉ ５０ ０ Ｃ ｉａ ｌ ａ ｎ ｉ ｅｆ ｏ ｌ ｉ ｕＨ ｏａ ｇ ｕＺ ｑｎ ｈｕＺ ｅ ｇｎ ｉ
存 在 稳 态 误 差 ， 于大 滞 后 对 象 的控 制 ， 控 制 的 动态 特性 也 有 待 对 其
式 中 ｅ ［ ， 上 任 意一 点 ， 为 某 时刻 的输 入 误 差 ， ｌ 一 ］ 是 即 ｎ为 转 化 到误 差 论 域 上 的点 ， ：ｎ 是 误差 的量 化 因子 。 化 一 般按 ｋ ／ 量 四舍 五 入 的原 则 取 整 数 。 由上 式 可 见 ， ｎ ＝ 当 ０时 ， 有 仍
基于模糊控制的稳定性优化
基于模糊控制的稳定性优化概述稳定性优化是控制系统设计中的重要问题之一，它的目标是使得系统在面对不确定性和扰动时仍能保持稳定。
在传统的控制方法中，经典控制理论通常采用线性化模型，对系统进行分析和设计，然而很多实际问题并不适用于线性模型。
针对这一问题，模糊控制理论应运而生，它通过引入模糊集合和模糊逻辑运算，能够更好地处理非线性和模糊性问题。
本文将基于模糊控制理论，研究如何利用模糊控制来进行稳定性优化。
一、模糊控制的基本原理模糊控制是一种基于人类直觉和经验的控制方法。
它通过构建模糊规则库和模糊推理机制，将输入-输出映射关系建模成一系列的模糊规则。
其中模糊规则库描述了系统控制的逻辑关系，模糊推理机制则根据输入的模糊集合和规则库进行模糊推理，得到系统的控制输出。
模糊控制的关键在于如何设计模糊规则库和选择合适的模糊推理方法。
二、基于模糊控制的稳定性优化方法稳定性优化的目标是通过调节控制器的参数，使得系统在面对不确定性和扰动时能够保持稳定。
基于模糊控制的稳定性优化方法主要可以分为以下几个步骤：1. 建立稳定性模型：首先，根据实际问题，建立系统的稳定性模型。
这个模型可以是非线性模型，也可以是模糊模型。
如果已经有系统的数学模型，可以直接使用；如果没有，可以利用系统的输入-输出数据，通过系统辨识方法获得近似的数学模型。
2. 设计模糊控制器：根据系统的稳定性模型，设计模糊控制器的结构和参数。
模糊控制器可以采用基于规则的模糊控制器，也可以采用模糊PID控制器等。
设计模糊控制器的关键在于设计模糊规则库和选择适当的模糊推理方法，以便使系统在不同的工作状态下能够快速且稳定地响应。
3. 仿真和调优：利用仿真软件对设计的模糊控制器进行仿真验证，并对控制器的参数进行调优。
通过不断调整参数，使得系统在不同的工作情况下能够保持稳定，并且对不确定性和扰动具有较好的鲁棒性。
4. 实际验证：在实际系统中进行控制器的验证和实验。
通过与传统的控制方法进行对比，评估基于模糊控制的稳定性优化方法的性能。
参数自寻优模糊控制器优化方法的研究
参数自寻优模糊控制器优化方法的研究摘要模糊控制是智能控制的一个重要分支，其实质是对人观察，思考，判断，决策的思维过程的一种模拟。
常规模糊控制器设计简单，易于实现，有着广泛的应用。
但因模糊控制器的设计在很大程度上依赖于设计者的实践经验，带有相当的主观性。
因此，对于一个特定的被控对象，需要借助某种手段对控制器进行优化才能取得较为满意的设计效果。
而改善模糊控制性能的最有效方法是优化模糊控制器的控制规则和有关参数。
本文提出了一种基于MATLAB的模糊控制器综合优化方法。
该方法首先利用MATLAB中的模糊系统工具箱结合MATLAB函数构建控制规则可调整的模糊控制器，然后利用最优化工具箱优化模糊控制器的控制规则和参数，从而提高模糊控制器的控制性能。
最后利用仿真连接器建立系统仿真模型并在单位阶跃输入信号作用下仿真分析系统动态性能和优化设计结果。
仿真表明控制规则及参数优化后系统阶跃响应特性基本上能达到快速小超调的设计目标。
关键词：模糊控制；优化；MATLAB；仿真Rearch on Optimization Method of Fuzzy controller basedon Parameters self-optimizingAbstractFuzzy control is an important branch of the intelligent control.The essence is a simulation to the process of human thinking of observation, thinking, judgement and decision-making. Conventional fuzzy controller is easy to design and implement,and has a wide range of applications. But the design of fuzzy controller mostly relies on the designers’practical experience, with considerable subjectivity.Therefore, a specific object,needs to be optimized to achieve relatively satisfied with the design effect. And the most effective way of improve the performance of fuzzy control is optimizing fuzzy controller control rules and the relevant parameters.It is presented in this paper a comprehensive optimization method of the fuzzy controller. The method based on MATLAB and digital simulation analysis includes three steps: firstly it uses fuzzy control system toolbox and MATLAB function to construct a fuzzy controller with adjustable control rules; secondly, it optimizes the control rules and parameters of the fuzzy controller by the optimum toolbox; thirdly, with the simulation linker, it builds an smulation model of a second-order system with delay and analyzes the dynamic characteristics of the whole system according to the step response. The simulation results show that the system can meet the target of quick and none-overshoot and design the fuzzy controller with high efficiency.Key words: fuzzy control;optimization;MATLAB;simulation目录摘要 (I)Abstract (II)目录 (1)1 绪论 (1)1.1论文的选题背景 (1)1.2论文的研究意义 (1)1.3模糊控制应用研究的现状及发展 (1)1.4课题的主要内容 (2)2 模糊控制数学基础 (3)2.1 模糊子集与运算 (3)2.2 模糊推理 (4)2.2.1 模糊条件语句 (4)2.2.2 模糊推理 (5)3 基本模糊控制器的设计与建立 (8)3.1精确量的模糊化 (8)3.1.1 模糊控制器的语言变量 (8)3.1.2 量化因子与比例因子 (8)3.1.3语言变量值的选取 (9)3.2模糊控制算法的设计 (10)3.2.1常见的模糊控制规则 (10)3.2.2反映控制规则的模糊关系 (11)3.3输出信息的模糊判决 (11)3.4基于MATLAB的模糊控制器的实现方法 (11)3.4.1 基于模糊系统工具箱图形用户界面（GUI）的模糊控制器设计.. 123.4.2 用MATLAB语言编程的方法实现模糊控制系统的设计 (16)3.5 模糊控制系统的仿真模型 (17)3.5.1建立模糊控制系统的仿真模型 (17)3.5.2 系统仿真 (18)4 参数可调模糊控制器的设计与建立 (20)4.1 模糊控制规则的调整 (20)4.2 目标函数的选取 (22)4.3参数优化模糊控制器的建立 (23)4.4模糊控制器优化设计仿真模型 (25)5结论 (27)致谢 (28)参考文献 (29)1 绪论1.1论文的选题背景模糊控制是以模糊集合理论为基础的一种新兴的控制手段，它是模糊系统理论和模糊技术与自动控制技术相结合的产物。
提高变频空调模糊控制稳态精度的插值方法
Ｐ（ ） Ｓ慢 ＶＰ （ 慢 ） Ｓ很 ＶＮＭ（ 中） 负 ＮＢ 负快 ） （
模糊 控制输 出 。
３ ｍｉ ０ ｎ≥ △了 ＞ ｌ ｍｉ ， ２＝ ３ ｍｉ ， Ｊ— ｌ ｍｉ 、 ５ ｎＴ ０ ｎＴ ５ ｎ ＡＴ＞ ３ ｍｉ， ２ ６ ｍｉ ， Ｊ一 ３ ｒｉ ０ ｎ Ｔ ＝ ０ ｎＴ ０ｎｎ （ ３ ｒｉ 一）０ ｎ≥ △ ａ Ｔ≥ （ １ ｍｉ ， ２ ＝（ １ ｍｉ ， ｌ （ ３ ｍｉ 一） ０ ｎ Ｔ ＝ 一） ０ ｎ Ｔ 一 一） ０ ｎ △ Ｔ≤ （ １ ｍｉ ， ２一 （ ０ Ｔ 一 （ ｌ ｍｉ 一） ０ ｎ Ｔ 一） ， １ 一） Ｏ ｎ
表 １ 模 糊 控 制 表
［ 收稿臼期 ］２０ ０ ０ ６— ６—１ ３ ［ 作者简介 ］余仕 求 （ ６ ） １ ３一 ，男 ，１ ８ ９ ９ ５年大学毕业 ，硕士 ，副教授 ，现主要从事变频调速 方面的教学与研 究工作。
维普资讯
第 ３卷 第 ３期
模糊 控制 作 为智 能控制 的一种 ，是 自动 化控 制技 术 中一个 非 常活跃 的领域 ，这 是 因为它 具有 不需要 建立精确 数学 模型 ，抗 干扰 能 力强 ，鲁 棒性好 的优点 。但 基本模 糊 控 制器 存在 的较 大 问题就 是它 的稳 态 控 制精度 低 。为此 ，笔 者提 出一种提 高 变频 空调模 糊 温控 精度 的插 值方 法 。
高精度模糊自整定温度控制系统研究
模 糊 模 型 使 用 模 糊 语 言 和 规 则 描 述 一 个 系 统 的动 态 特 性 及性 能指 标 。其 特 点是 不 需 要 知 道 被
控 对 象 的精确 模 型 ， 易于 控 制 不 确 定 对 象 和 非 线
环节 。 １２ 模糊 Ｐ Ｄ 自整 定 算 法 ． Ｉ
根据 温 度 调 整 规律 ， 结合 ＰＤ控 制 器 特 性 ， Ｉ 以
温 度 误 差及 温 度 误 差 变 化 率 为标 准 ，分 别 建 立 比 例 、 分 、 分 系 数 模 糊 化 规 则 表 ， 此 以积 分 系 积 微 在 数 为 例 ， 举 模 糊 化 规 则 表 ， 表 １所 示 。 列 如 （ 中 纵 坐 标 为温 度 控 制 误 差 ， 坐 标 为温 度 其 横
精度 控制，但 ３ 个系数 的调整是建立在准确被控
权重 为 Ｋ
则 白整 定关系可表示为：
圜■团皿 （ 总第２３ ０ 期）
新 技 术 应 用
电 子 工 业 专 用 设 备
■
—
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Ｒ Ｋ Ｎ＊ Ｒ ｔ ｎ Ｒ ￡ ￣Ｖ Ｖ ＊ Ｎ （ ） （ ）
— — — — — — —
生有 效地 早 期 修 正 信 号 ， 加 系 统 的 阻尼 程 度 ， 增 可 改 善 系统 的稳 定 性 。 通 过 调 整 ３个 参 数 可 实现 被 控 对 象 的 小 范 围
误差变化率隶属于模 型 区间的隶属度为 Ｒ ）
积 分 系 数 取 自规 则 表 区间的指数 为 Ｒ ｆ
ｌＧ（ ）
Ｒ Ｎ＊ ＝Ｒ ｗ ｎ Ｒ ＶＢ Ｎ （ ） （ ）
模糊控制系统的稳定性分析
模糊控制系统的稳定性分析模糊控制系统是一种基于模糊逻辑原理设计的控制系统，广泛应用于各个领域。
稳定性是评价一个控制系统性能的重要指标之一。
本文将对模糊控制系统的稳定性进行分析，并探讨一些常见的稳定性分析方法。
一、模糊控制系统简介模糊控制系统是一种基于模糊逻辑原理的控制系统，它可以通过将模糊集合论应用于控制系统中，使得系统对于复杂、不确定的问题有更好的适应性和鲁棒性。
与传统的精确控制系统相比，模糊控制系统更加灵活和自适应。
二、模糊控制系统的稳定性条件为了保证模糊控制系统的稳定性，需要满足一定的条件。
一般而言，模糊控制系统的稳定性可以通过以下两个条件来保证：1. 模糊控制规则矩阵的稳定性模糊控制系统的控制规则矩阵是描述系统输入和输出之间关系的重要组成部分。
为了保证系统的稳定性，控制规则矩阵需要满足稳定条件。
一般而言，控制规则矩阵的特征值应该位于单位圆内，即控制规则矩阵的特征值的模不大于1。
2. 输入-输出关系的稳定性模糊控制系统的稳定性还取决于输入-输出关系的稳定性。
即控制系统的输入与输出之间的关系应该是稳定的，不能发生不可控或不可预测的变化。
三、模糊控制系统稳定性分析方法为了分析模糊控制系统的稳定性，可以采用一些常见的方法。
1. 利用Lyapunov稳定性定理Lyapunov稳定性定理是评估非线性系统稳定性的常用方法。
在模糊控制系统中，可以利用Lyapunov稳定性定理来分析系统的稳定性。
具体而言，需要构造一个Lyapunov函数，并证明该函数在系统状态空间中是下降的。
如果Lyapunov函数是正定的并且它的导数是负定的，那么系统就是稳定的。
2. 利用熵的概念熵是信息论中用于评估系统不确定性的一个指标。
在模糊控制系统中，可以将熵的概念应用于稳定性分析中。
通过计算系统的熵，可以评估系统的稳定性。
如果系统的熵趋于稳定或减少，那么系统就是稳定的。
3. 基于隶属度的稳定性分析方法在模糊控制系统中，隶属度是用来描述模糊集合的模糊度的一个指标。
《基于模糊PID的高精度温度控制系统》
《基于模糊PID的高精度温度控制系统》一、引言随着工业自动化程度的不断提高，高精度温度控制系统的需求日益增加。
在许多工业应用中，如化工、食品加工、冶金和医药等领域，对温度的精确控制显得尤为重要。
为了满足这些需求，传统的PID控制算法虽已得到广泛应用，但仍存在一些不足，如对非线性系统和外部干扰的鲁棒性较差。
因此，本文提出了一种基于模糊PID的高精度温度控制系统，旨在提高系统的控制精度和鲁棒性。
二、模糊PID控制原理模糊PID控制是一种将模糊控制和PID控制相结合的智能控制方法。
它通过引入模糊逻辑来优化传统的PID控制算法，使其能够更好地适应非线性系统和外部干扰。
1. 模糊逻辑原理模糊逻辑是一种处理不确定性和近似性的方法。
它通过将人类的经验和知识转化为模糊规则，实现对复杂系统的智能控制。
在模糊PID控制中，模糊逻辑主要用于调整PID控制器的参数，以适应不同的工作条件和外部环境。
2. PID控制原理PID控制是一种基于误差的反馈控制算法。
它通过比较系统输出与期望值之间的误差，计算出一个控制量来调整系统。
在温度控制系统中，PID控制器根据温度传感器测得的实时温度与设定温度之间的误差，计算出加热或冷却的控制量，以实现温度的精确控制。
三、基于模糊PID的高精度温度控制系统设计基于模糊PID的高精度温度控制系统主要由模糊控制器、PID控制器、执行机构和温度传感器等部分组成。
其中，模糊控制器和PID控制器是系统的核心部分。
1. 模糊控制器设计模糊控制器是系统的智能部分，它根据系统的实时状态和历史数据，通过模糊逻辑推理出合适的PID控制器参数。
模糊控制器的设计包括模糊化、知识库、推理机和去模糊化等部分。
其中，模糊化是将实时数据转化为模糊变量；知识库包括模糊规则和参数；推理机根据模糊规则和参数进行推理；去模糊化是将推理结果转化为实际的控制量。
2. PID控制器设计PID控制器是系统的执行部分，它根据模糊控制器输出的控制量，计算出实际的加热或冷却控制量。
模糊控制系统稳定性研究
模糊控制系统稳定性研究【摘要】利用模糊数学的基本思想和理论的控制方法。
在传统的控制领域里，控制系统动态模式的精确与否是影响控制优劣的最主要关键，系统动态的信息越详细，则越能达到精确控制的目的。
对于复杂的系统，由于变量太多，往往难以正确的描述系统的动态，模糊集合的引入，可将人的判断、思维过程用比较简单的数学形式直接表达出来，从而使对复杂系统做出合乎实际的、符合人类思维方式的处理成为可能。
从而为经典模糊控制技术的形成奠定了理论基础，使得模糊逻辑控制逐渐成为非线性系统建模和控制的一种有效方法，并在化工、机械、冶金、家用电器、地铁系统和经济分析等众多工程实践中获得了成功的应用。
【关键词】模糊控制；稳定性分析；逻辑系统0.引言系统化的稳定性分析与性能设计方法是模糊控制系统应用于实践所面临的主要问题。
1985年，日本学者Takagi、Sugeno提出了著名的Takagi-Sugcno(T-S)模糊建模方法，为模糊控制理论研究提供了了一个新的发展契机。
基于T-S模糊模型，可以把线性控制理论中的稳定性分析和综合方法应用于模糊系统，对模糊控制系统可以给出严格的数学证明，这样模糊控制器就不再是依赖于经验的简单控制器，而是具有完整理论支撑的非线性控制器。
许多学者在T-S模糊模型基础上进行了深入的研究，给出了很多不同类型的模糊控制系统的稳定判据，为模糊控制理论的发展做出了重要的贡献。
尽管模糊控制理论的发展已近四十年，取得了大量的理论研究成果，且在实践中表明了其具有极大的生命力，但其仍处于发展阶段，应该将模糊控制与非模糊控制相结合来控制复杂的动态系统，一方面利用传统控制理论中成熟和完善的稳定性分析和综合方法解决模糊控制问题，另一方面则用模糊控制的思想为解决各种控制问题提供新的途径。
1.基于T-S模型的模糊逻辑系统对于很难建立对象数学模型的复杂控制问题，传统的控制方法无能为力，而不需要对象数学模型的Mamdani模糊控制器却可以提供简单有效的解决方案，充分显示了模糊控制的优越性。
阐述一种高精度模糊温度控制器的设计
阐述一种高精度模糊温度控制器的设计在现代社会中,随着经济的不断发展和生活水平的不断提高,各行各业的技术也在飞速地发展,模糊控制在生活和工业生产中的应用越来越广泛。
温度在工业生产和科研工作中都非常重要意义。
为实现温度控制器的智能化,一般都嵌有微处理器作为主要作为核心硬件器。
随着现代信息技术的飞速发展和传统工业改造的逐步实现,能够独立进行温度数模转换的处理器已经应用于诸多领域,这为模糊控制器的应用奠定硬件基础。
此外,热敏电阻是一种常用的温度敏感元件,由热敏电阻构成的测温电桥具有成本低,测温范围宽,准确度和精度都很高,这有助于实现高精度的温控目标。
1 模糊控制方法与硬件电路结构本设计的目标是,在所测温度低于目标温度时使用模糊控制方法进行加热,反之就不加热使之自然冷却。
温度控制的过程:由传感器定时对烘箱温度进行采样,将采样得到的数字量与设定的温度量比较,从而得到偏差及偏差变化率,再通过模糊推理方法的处理以获得控制信号,以调节试验箱内加热管的加热功率,达到实现对实验箱温度控制的目的。
系统由控制模块、温度数据采集模块、驱动模块、加热模块、显示模块及电源模块组成。
由模糊控制器构成系统框图如图1所示。
从图1可以看出,它和传统的控制系统结构没有多大区别,只是用模糊控制器代替传统的数字控制器。
模糊控制系统一般由四个部分组成,即模糊控制器、输入/输出接口装置、广义对象和传感器。
其中传感器是将被控对象或各种过程的被控制量转换为电信号的一类装置,它在模糊控制系统中占有十分重要的地位,它的精度往往直接影响整个控制系统的精度。
硬件电路主要两大块构成:(1）单片机及A/D采样模块;(2）驱动加热模块。
STC12C5A16AD是一个低功耗,高性能CMOS 8位单片机,为标准的引脚双列直插40引脚集成电路芯片,其管脚引法完全等同于MCS-51。
A/D采样模块使用电桥采集数据,其电桥由R2、R3、R5、Rpt100组成,且R2=R3=R4=R5。
基于模糊控制的电力系统稳定控制方法
基于模糊控制的电力系统稳定控制方法近年来，电力系统的发展和升级使其成为现代社会不可或缺的基础设施。
然而，电力系统在面临大规模电力输送和供应的同时，也面临着一系列的安全和稳定性挑战。
因此，合理有效地控制电力系统的稳定性成为电力行业的一个紧迫问题。
传统的电力系统稳定控制方法主要依赖于数学建模和优化算法。
然而，传统方法在处理电力系统中的不确定性、非线性和时滞特性时显得力不从心。
这就导致了当前稳定控制方法的建模精度和控制性能的局限性。
为了提高电力系统的稳定性和控制性能，研究人员开始关注基于模糊控制的方法。
模糊控制是一种能够克服传统方法的局限性的控制方法，它利用模糊逻辑的思想处理模糊、不确定和复杂的问题。
在电力系统稳定控制中，模糊控制方法可以通过模糊推理和规则库的构建来提高电力系统的控制性能。
模糊推理的基本思想是对输入和输出之间的关系进行模糊化，并利用模糊规则来描述这种关系。
通过建立一组合理的模糊规则，并将其用于电力系统的控制过程中，模糊控制方法可以通过模糊关系的传播来调整电力系统的控制策略。
为了说明模糊控制方法在电力系统中的应用，我们以经典的无功补偿问题作为例子来进行论述。
无功补偿是电力系统中的一个重要问题，它可以通过控制无功补偿器（如静态无功补偿器和电容器组）来调整电力系统的无功功率，从而提高系统的稳定性。
传统的无功补偿方法通常依赖于数学模型来计算系统的无功需求，并根据这个计算结果来控制无功补偿器的投入。
然而，由于电力系统中存在复杂的非线性和时滞特性，传统的方法往往无法满足系统的稳定性要求。
基于模糊控制的无功补偿方法可以克服传统问题的局限性。
首先，基于模糊控制的方法可以灵活地处理电力系统中的不确定性和复杂性。
通过将模糊规则与系统的无功需求和无功补偿器的状态进行建模，模糊控制方法可以更好地适应不同情况下的系统需求。
其次，模糊控制方法采用的是灵活的多值逻辑，可以克服电力系统中存在的非线性和时滞特性。
通过灵活调整模糊规则和模糊集合之间的关系，模糊控制方法可以更好地处理电力系统中的非线性和时滞问题。
33. 如何通过模糊控制提高系统的稳定性？
33. 如何通过模糊控制提高系统的稳定性？33、如何通过模糊控制提高系统的稳定性？在当今复杂多变的工程和技术领域中，系统的稳定性是至关重要的一个性能指标。
系统的稳定性直接关系到其能否正常、可靠地运行，以及能否在各种干扰和不确定性因素的影响下保持良好的性能。
而模糊控制作为一种智能控制方法，为提高系统的稳定性提供了新的思路和途径。
那么，什么是模糊控制呢？简单来说，模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，它模仿人类的思维方式和决策过程，对那些难以用精确数学模型描述的系统进行有效的控制。
模糊控制在提高系统稳定性方面具有独特的优势。
首先，它能够处理系统中的不确定性和模糊性。
在实际的系统中，往往存在着大量的不确定性因素，比如参数的变化、外部干扰、测量误差等等。
传统的控制方法在面对这些不确定性时可能会表现出较大的局限性，而模糊控制则可以通过模糊规则和模糊推理来应对这些不确定性，从而增强系统的鲁棒性，提高系统的稳定性。
其次，模糊控制具有良好的适应性。
它能够根据系统的运行状态和环境的变化自动调整控制策略，以适应不同的工作条件。
这种自适应能力使得系统在面临复杂多变的情况时，仍然能够保持稳定的性能。
要通过模糊控制提高系统的稳定性，关键在于合理设计模糊控制器。
模糊控制器的设计主要包括以下几个方面：一是确定输入和输出变量。
这需要对系统的特性和控制目标有深入的理解。
输入变量通常是反映系统状态和外部干扰的参数，而输出变量则是控制量。
二是制定模糊规则。
模糊规则是模糊控制的核心，它描述了输入变量与输出变量之间的关系。
这些规则通常是基于经验和专家知识来制定的，需要综合考虑系统的各种可能情况。
三是确定模糊集合和隶属函数。
模糊集合用于定义输入和输出变量的模糊取值范围，而隶属函数则描述了变量属于各个模糊集合的程度。
在实际应用中，还需要对模糊控制器进行优化和调整。
可以通过仿真实验和实际运行数据来评估控制器的性能，并根据结果对模糊规则、模糊集合和隶属函数进行修改和完善。
模糊控制系统的稳定性与鲁棒性设计
模糊控制系统的稳定性与鲁棒性设计模糊控制系统是一种基于模糊逻辑原理的控制方法，它能够应对一些复杂、非线性且具有不确定性的系统。
然而，为了确保模糊控制系统的有效性和稳定性，在设计过程中需要考虑其稳定性与鲁棒性。
本文将介绍模糊控制系统的稳定性与鲁棒性设计的相关原理和方法。
一、稳定性分析稳定性是衡量控制系统是否能够始终保持预定状态的重要指标。
对于模糊控制系统而言，稳定性可以通过分析其输出的响应曲线来判断。
一种常用的方法是利用模糊控制系统的输入输出关系进行稳定性分析。
在模糊控制系统中，输入是基于模糊规则的模糊集，输出是经过模糊综合运算得到的模糊集。
通过将输入集合和输出集合表示为隶属函数的形式，可以构建输入输出关系。
稳定性分析可以通过计算系统的稳定方程和判断系统的极点来实现。
稳定方程可以通过线性化系统的非线性部分并进行分析得到。
通过分析系统的极点，可以判断系统的稳定性。
二、鲁棒性设计鲁棒性是指控制系统对于外部扰动、系统参数变化以及测量噪声等干扰的抵抗能力。
在模糊控制系统中，通过设计合适的控制规则和调整模糊集合的形状来提高系统的鲁棒性。
一种常用的方法是通过增加保守规则来提高鲁棒性。
保守规则是一种对于不确定性情况下的应对策略，它可以使系统对于参数变化和噪声的干扰产生抑制作用。
通过引入保守规则，可以使系统在不稳定情况下仍能保持良好的控制性能。
另一种方法是通过优化模糊控制器的参数来提高系统的鲁棒性。
传统的优化方法可以通过最小化误差评价函数来确定最优参数。
然而，在面对不确定性情况时，可以引入鲁棒优化方法来提高系统的鲁棒性。
三、实例分析对于模糊控制系统的稳定性与鲁棒性设计，下面以用于车辆自动驾驶的模糊控制系统为例进行分析。
在车辆自动驾驶系统中，由于道路条件、车辆状态等因素的不确定性，模糊控制系统需要具备较高的稳定性和鲁棒性。
通过对车辆运动模型进行建模，可以得到模糊控制系统的输入输出关系。
在稳定性分析中，可以通过线性化车辆运动模型并分析其稳定方程来判断系统的稳定性。
T-S模糊控制器设计与优化方法研究的开题报告
T-S模糊控制器设计与优化方法研究的开题报告一、选题背景在控制理论中，模糊控制是一种非精确控制方法，它可以有效地应对复杂和非线性的控制问题。
T-S模糊控制是模糊控制的一种重要变体模型，特别适合于一些高阶、非线性和变化不确定的控制系统。
近年来，T-S模糊控制逐渐成为研究热点，被广泛应用于各种行业领域。
本文通过研究T-S模糊控制器的设计与优化方法，旨在提高控制系统的鲁棒性和稳定性，进一步拓展其应用范围，满足实际工程控制应用的需求。
二、选题意义与目的T-S模糊控制器具有简单、可实现、计算速度快等优点，已广泛应用于众多工程领域。
本文主要以探讨T-S模糊控制器设计优化方法为研究目的，在掌握T-S模糊控制算法基础上，通过对T-S模糊控制器的设计优化方法进行深入研究，目的在于：1. 提高T-S模糊控制器的控制精度和稳定性，满足达到规定的控制效果。
2. 针对实际工程问题，探讨调整T-S模糊控制器的参数和结构，从而使其更加适合于实际工程控制。
3. 验证研究结果的正确性和实用性。
三、选题内容与研究方法1. T-S模糊控制器的原理和基础算法2. T-S模糊控制器设计方法的研究与应用，主要包括：(1) 建立系统动态数学模型、确定系统控制目标；(2) 设计T-S模糊控制器的结构、选择适合控制系统的模糊规则库；(3) 进行T-S模糊控制器参数调优、模型预测控制算法设计等。
3. T-S模糊控制优化算法的研究和应用，主要包括：(1) 基于遗传算法等优化算法的T-S模糊控制器参数优化方法；(2) 基于模型自适应控制思想的T-S模糊控制器参数调整方法等。
4. 基于MATLAB等工具，进行仿真实验，验证本文研究成果的有效性和实用性。
四、预期成果和实现途径本文预期通过对T-S模糊控制器设计和优化的研究，得到以下成果：1. 掌握T-S模糊控制器的原理和基础算法。
2. 熟悉T-S模糊控制器的设计流程和方法。
3. 掌握T-S模糊控制器调优和优化的方法。
一类不确定T-S模糊系统的稳定性分析和H∞控制的开题报告
一类不确定T-S模糊系统的稳定性分析和H∞控制的开题报告一、研究背景T-S模糊系统是一类常见的非线性系统，由于其良好的建模能力和控制可行性，得到了广泛应用。
但是，由于模糊参数在实际中难以精确获取，因此模糊系统的稳定性分析和控制设计存在较大的挑战。
因此，本课题旨在探索一类不确定T-S模糊系统的稳定性分析和H∞控制方法。
二、研究内容1. 不确定T-S模糊系统的建模首先，需要建立不确定T-S模糊系统的数学模型。
考虑到模糊控制的特点，可以采用基于规则的建模方法。
2. 不确定T-S模糊系统的稳定性分析由于不确定参数的存在，传统的稳定性分析方法难以适用。
因此，需要研究一些新的稳定性分析技术，如小增益定理、KYP引理等。
3. 不确定T-S模糊系统的H∞控制H∞控制是一种用于处理稳定控制问题的有效方法。
本课题将研究如何设计H∞控制器来保证不确定T-S模糊系统的稳定性和性能要求。
三、研究意义本课题的研究成果将有助于解决实际中模糊系统的不确定性问题，提高模糊控制的稳定性和鲁棒性。
四、研究方法1. 文献综述：对相关文献进行梳理和整理，了解当前不确定T-S模糊系统的稳定性分析和控制设计的最新进展。
2. 系统建模：基于规则的建模方法，建立不确定T-S模糊系统的数学模型。
3. 稳定性分析：采用小增益定理、KYP引理等稳定性分析技术，研究不确定T-S模糊系统的稳定性。
4. H∞控制设计：设计基于H∞控制器的控制方案，保证不确定T-S模糊系统的稳定性和性能要求。
五、预期结果1. 建立不确定T-S模糊系统的数学模型。
2. 研究不确定T-S模糊系统的稳定性分析技术。
3. 设计H∞控制器，保证不确定T-S模糊系统的稳定性和性能要求。
六、研究计划本研究计划为期一年，按照以下任务推进：1. 第一季度：完成文献综述和系统建模。
2. 第二季度：研究不确定T-S模糊系统的稳定性分析技术。
3. 第三季度：设计基于H∞控制器的控制方案。
4. 第四季度：对研究成果进行评估和总结，撰写毕业论文。
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０ 引言
模糊控制器对被控对象的数学模 型要求不高 ，
控制输 出模糊 集 、 糊 判决及 模 糊量 的非模 糊化 模
（ 模 糊 ） 解 。
对于一般 的工业生产过程控制 ， 糊控 制器为 模 二输入一输出的结 构， 通常输 入为偏差值 ｅ 和偏差 变化值 ｅ， ｃ输出为 ｕ 。模糊控制器的结构如图 １ 。
ＰＤ 复 合 控 制 、 Ｉ 参 数 模 糊 自整 定 控 制 器 Ｉ ＰＤ 等＿ Ｊ ２ 。虽然这些控制策略能较好地解决模糊控制
果表明， 该方法有较理想的性能、 较高的稳 态控制精度和广泛的实用性。
关键 词 ： 隶属度 函数 ； 模糊 控 制 器 ； 精度 ； 计算机 仿 真
中图分类号 ：Ｐ３ ， Ｔ ２７ ４
文献标识码 ： Ａ
文章编号：００（８ （０ ６ ０ ４ ０ － ｌｏ ＿ ２ ２０ ）２ ） ６０ ） ６ ０ ４
维普资讯
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６・
工业仪 表与 自动化装置
２０ ０ 年第 ２期
一
种 提 高模 糊 控 制 器 稳 态 控 制 精 度 方 法 的研 究
张 敏
（ 武汉化工学院 电气信息学院， 湖北 武汉 ４０ ７ ） ３０ ４ 摘要 ： 针对模糊控制器本 身在 消除 系统稳 态误差时性能比较 差， 通过对隶属度 函数和控制精度 之间关系的阐述 ， 出了一种 简单的方法， 提 通过对隶属 度函数的调整使控制精度得到提高。仿真结
但模糊控制器本身在消除系统稳态误差时性能 比较 差， 难以达到较高的控 制精度 。尤 其是在离散有 限 论域设计时 ， 更为明显 。这是因为模糊控制器通 常 输入为偏差值 ｅ 和偏差变化值 ｅ， 当于一种具 有 ｃ相 Ｐ Ｄ控制规律的控制器 ， 缺少积分控制 ， 因此模糊控 制器常常存在较大的稳态误差 。为了减小模糊控制
ｅｒ ｒｆｏ ｉｓｓ ｓｅ ，ｈ ｓｆ ｉｉ ｇ ｔ ｒ ｄ ｅ ａ ｇ ｏ ｆ ｃ ｎ ｔ ｏ ｔｏ ｃ ｕ ａ ｙ，ｈ ｓｐａ ｅ ｒ ｓ ｎ ｓｔ ｅ ｒｏ ｒ ｍ ｔ ｙ ｔｍ ｔ ｕ ａｌｎ ｏ ｐ ｏ ｕｃ ｏ ｄ ｅｆ ｔｏ ｈｅ ｃ ｎ ｒ ｌａ ｃ ｒ ｃ ｔ ｉ ｐ ｒｐ ｅ ｅ ｔ ｈ ｅ
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数， 在不增加控制策略的情况下 ， 使得模糊控制器的
稳态误差 大大减小 ， 给 出了 Ｍ Ｔ Ａ 并 Ａ Ｌ Ｂ计算 机仿 真， 仿真结果表明 ， 该方法是行之有效的。
对被控对象 的时滞 、 非线性和时变性都具有一定 的 适应能力 ， 同时对干扰也具有较强 的抑制能力 ， 即鲁 棒性较好¨ ＇ 。因而， 模糊控制器得 到广泛 的应用 。
Ａ ｔ ｄ ｆｉ ｐｒ ｖ ｎｇ ｔ ｅ ｃ ｎ ｒ ｌａ ｃ ｒ ｃ ｏ ｕ ｚ ｏ ｉ ａ ｏ ｒ ｌｅ ｓ ｕ ｙ ｏ ｍ ｏ ｉ ｈ ｏ ｔ ｏ ｃ ｕ ａ ｙ ｆ ｒ ａ ｆ ｚ ｙ ｌ ｇ ｃ ｌｃ ｎｔ ｏ ｌｒ
ＺＨＡＮ Ｍｉ Ｇ ｎ
（ ｓｔ ｅｆｌ ｏ＆Ｅ ｇ ｕｄｒ ｕａ ｏｅｅ Ｃ ｅ ， ｕｅ Ｗ ｈ ｎ４￣７ ，ｈ ａ Ｉ ｔｕ ｎ ｎ ｉｔ ｏ ｆ ｎ ｅ Ｗ ｈ ｎ ｌｇ ｈｒ ｎ Ｃ ｌ ｏ ｆ ｎ Ｈ ｂｉ ｕａ ３ ４ Ｃ ｉ ） ｎ Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｉ ｉｗ ｏ ｅ ｆｃ ｈ ｔａｆ ｚ ｙ ｌｇ ｃ ｌ ｏ ｔ ｌ ｒ ａ ｏ ｅ ｆ ｒ ｎ ｅ ｔ ｌ ｎ ｔ ｈ ｔｔ ｓ ｒ ｃ ： ｎ ｖ ｅ ｆ ｈ ａ ｔ ａ ｚ ｏ ｉａ ｎ ｒ ｌ ｓｌ ｗ ｐ ｒ ｍａ ｃ ｅ ｉ ａｅ ｔ ｅ ｓａｉ ｔ ｔ ｕ ｃ ｏ ｅ ｈ ｏ ｏ ｍｉ ｃ
器 稳态 误 差 ， 们 研 究 了许 多 控 制 策 略 ， Ｆ Ｚ Ｙ 人 如 Ｕ Ｚ
１ 模糊控 制器稳态控制精 度的分析
１ １ 模 糊控 制器 的设计 － ． ｓ
模糊控制器 的设计基本过程是 ： 确定模 糊控制 器的结构 、 建立模糊控制规则 、 精确量的模糊化或量
化、 确定模糊关系矩阵 、 根据模糊推理合成规则计算
—
器的稳态误差问题 ， 但这也使控制策略趋于复杂 ， 不 利于控制策略的工程实现 。该文在研究模糊控制器 的隶属度函数对其控 制性 能影响 的情况下 ， 出了 提