模糊控制系统讲解

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控制系统的模糊控制理论与应用

控制系统的模糊控制理论与应用

控制系统的模糊控制理论与应用控制系统是指通过对特定对象的操作,以达到预期目标的过程。

在控制系统中,模糊控制理论是一种常用的控制方法。

本文将介绍控制系统的模糊控制理论以及其应用。

一、模糊控制理论的基本概念模糊控制理论是一种基于模糊逻辑的控制方法,它模拟了人类的思维和决策过程。

与传统的精确控制方法相比,模糊控制理论能够应对现实世界中存在的模糊不确定性和非线性关系。

1. 模糊集合模糊集合是模糊控制理论的基础,它是对现实世界中一类事物或对象的模糊描述。

不同于传统的集合理论,模糊集合允许元素以一定的隶属度或可信度属于这个集合。

2. 模糊逻辑模糊逻辑是模糊控制理论的核心,它用于描述和处理具有模糊性质的命题和推理。

模糊逻辑采用模糊集合的运算规则,能够处理模糊不确定性和非精确性的信息。

3. 模糊控制器模糊控制器是模糊控制系统的核心组件,它基于模糊逻辑进行决策和控制。

模糊控制器通常由模糊规则库、模糊推理机和模糊输出函数组成。

二、模糊控制理论的应用领域模糊控制理论具有广泛的应用领域,并在许多实际问题中取得了良好的效果。

1. 工业控制在工业控制领域,模糊控制理论可以应对复杂的非线性系统和参数不确定性。

例如,在温度控制系统中,模糊控制器可以根据当前的温度和环境条件,控制加热器的输出功率,以使温度保持在设定范围内。

2. 智能交通在智能交通系统中,模糊控制理论可以用于交通信号灯控制、车辆路径规划和交通流量优化。

通过根据交通状况和道路条件动态调整信号灯的时序,可以提高交通效率和道路安全性。

3. 机器人技术在机器人技术中,模糊控制理论可以用于机器人路径规划、动作控制和感知决策。

通过将环境信息模糊化,机器人可以根据当前的感知结果和目标任务制定合理的动作策略。

4. 金融风险控制在金融风险控制中,模糊控制理论可以用于风险评估和交易决策。

通过建立模糊规则库和模糊推理机制,可以根据不确定和模糊的市场信息制定合理的交易策略。

三、模糊控制理论的优势和发展方向模糊控制理论具有以下几个优势,使其在实际应用中得到了广泛的应用和研究:1. 简化建模过程:相比传统的控制方法,模糊控制理论能够简化系统的建模过程,减少系统的复杂性。

第四章 模糊控制系统

第四章 模糊控制系统

常规反馈控制系统结构
今天, 今天,常规的反馈控制方法在实际过程中已经得到广泛 应用,例如在阿波罗登月舱的姿态控制、宇宙飞船、 应用,例如在阿波罗登月舱的姿态控制、宇宙飞船、导弹制 导以及在工业生产过程控制等。但是, 导以及在工业生产过程控制等。但是,对于常规反馈控制系 统,控制器的设计无论是采用经典控制理论还是现代控制理 都需要事先知道被控制对象精确的数学模型。 论,都需要事先知道被控制对象精确的数学模型。也就是说 系统的分析与综合都是建立在数学模型的基础上。 系统的分析与综合都是建立在数学模型的基础上。 然而,在实际控制中被控对象的精确数学模型很难建立, 然而,在实际控制中被控对象的精确数学模型很难建立, 甚至无法建立。例如,交通系统、经济系统及生物发酵过程 甚至无法建立。例如,交通系统、 这样,基于数学模型的控制方法则陷入了困境。 等。这样,基于数学模型的控制方法则陷入了困境。值得注 意的是对于上述的复杂过程, 意的是对于上述的复杂过程,有经验的专家或操作人员用手 动控制的方式,却可以收到令人满意的效果。 动控制的方式,却可以收到令人满意的效果。面对这样的事 人们考虑能否让计算机模拟人的思维方式, 实,人们考虑能否让计算机模拟人的思维方式,对这些复杂 过程进行控制决策。 过程进行控制决策。
x = (ω ,θ ) ɺ x = f ( x, u )
u1 u= u 2
其中u为一个有约束的控制向量, 为前轮的角度, 其中 为一个有约束的控制向量,u1为前轮的角度, u2为车 为一个有约束的控制向量 速。
如果把邻近两辆车定义为 x(执行中的约束),用集合 (执行中的约束) 表示,而两辆停着的车之间的空隙定义为Г( 表示,而两辆停着的车之间的空隙定义为 (允许的终端状 态的集合) 那么, 停车问题就转化为寻找一个控制律u(t), 态的集合 ) 。 那么 , 停车问题就转化为寻找一个控制律 , 使其在满足各种约束的条件下把初始状态转移到终端状态Г 使其在满足各种约束的条件下把初始状态转移到终端状态 中去。对于这个问题若采用基于数学模型的精确方法来求解, 中去。对于这个问题若采用基于数学模型的精确方法来求解, 由于约束条件过多,求解过程将异常复杂。 由于约束条件过多,求解过程将异常复杂。 但在实际停车时,汽车司机并不考虑控制律u(t)的求解。 的求解。 但在实际停车时,汽车司机并不考虑控制律 的求解 而是凭借以往的经验,先让车向前运动, 而是凭借以往的经验,先让车向前运动,前轮先向右而后向 然后使车向后运动,前轮仍先向右而后向左, 左,然后使车向后运动,前轮仍先向右而后向左,经过多次 反复,车将横向移动一个所需要的距离, 反复,车将横向移动一个所需要的距离,最后向前开停在空 隙处。这样,汽车司机通过一些不精确的观察,执行一些不 隙处。 这样, 汽车司机通过一些不精确的观察, 精确的控制,却达到了准确停车的目的。 精确的控制,却达到了准确停车的目的。

第2章 模糊控制- 控制系统

第2章 模糊控制- 控制系统
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N
Z
P
-1
0
+1
x
输入论域的三级模糊空间分割

NB NM NS ZE PS PM PB
-1
0
+1 x
输入论域的七级模糊空间分割
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双输入情况下, 模糊分割的例 子:
输 入 变 量 2
大 小
小 (������1 )
较大 (�中(������4 ) 中

规 则 的 形 式 : 模 糊 条 件 语 句 (IF… THEN…)。 规则制定时需考虑的因素:规则的完整 性和兼容性等。 规则的表格表示:
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输入变量������1 ������������ 输 入 变 量 ������2 ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������

第六章 模糊控制系统

第六章  模糊控制系统

第六章模糊控制系统教学内容首先讲解用于控制的模糊集合和模糊逻辑的基本知识;然后讨论模糊逻辑控制器的类型、结构、设计和特性;最后举例说明FLC的应用。

教学重点模糊控制的数学基础,模糊逻辑控制器的类型、结构、设计和特性。

教学难点对定义的准确把握和理解,模糊逻辑控制器的类型、结构、设计和特性。

教学方法通过对数学基础的牢固掌握,对模糊控制进行深入的理解,课堂教授为主。

教学要求掌握用于控制的模糊集合和模糊逻辑的基本知识;模糊逻辑控制器的类型、结构、设计和特性6.1 模糊控制基础教学内容模糊集合、模糊逻辑定义及运算;模糊逻辑推理一般方法;模糊判决方法。

教学重点模糊集合、模糊逻辑定义及运算;模糊逻辑推理一般方法;模糊判决方法。

教学难点对抽象公式的理解、熟练运算;模糊逻辑推理一般方法。

教学方法课堂教授为主,课后作业巩固。

教学要求掌握模糊集合、模糊逻辑定义及运算;模糊逻辑推理一般方法;能够熟练使用模糊判决方法。

6.1.1 模糊集合、模糊逻辑及其运算设为某些对象的集合,称为论域,可以是连续的或离散的;表示的元素,记作={}。

定义6.1模糊集合(fuzzy sets)论域到[0,1]区间的任一映射,即: →[0,1],都确定的一个模糊子集;称为的隶属函数(membership function)或隶属度(grade of membership)。

也就是说,表示属于模糊子集F的程度或等级。

在论域中,可把模糊子集表示为元素与其隶属函数的序偶集合,记为:若U为连续,则模糊集F可记作:若U为离散,则模糊集F可记作:定义6.2模糊支集、交叉点及模糊单点如果模糊集是论域U中所有满足的元素u构成的集合,则称该集合为模糊集F的支集。

当u满足,则称此模糊集为模糊单点。

定义6.3模糊集的运算设A和B为论域U中的两个模糊集,其隶属函数分别为和,则对于所有,存在下列运算:(1) A与B的并(逻辑或)(2) A与B的交(逻辑与)(3) A的补(逻辑非)定义6.4直积(笛卡儿乘积,代数积) 若分别为论域中的模糊集合,则这些集合的直积是乘积空间中一个模糊集合,其隶属函数为:定义6.5模糊关系若U,V是两个非空模糊集合,则其直积U×V中的一个模糊子集R称为从U到V的模糊关系,可表示为:定义6.6复合关系若R和S分别为U×V和V×W中的模糊关系,则R和S的复合是一个从U到W的模糊关系,记为:定义6.7正态模糊集、凸模糊集和模糊数定义6.8语言变量定义6.9常规集合的许多运算特性对模糊集合也同样成立。

模糊控制详细介绍

模糊控制详细介绍
V上的一个模糊子集。根据人工控制经验,可离线 组织其控制决策表R, R是笛卡儿乘积集上的一个模 糊子集,则某一时刻其控制量由下式给出:
C A B R
• 式中 × 模糊直积运算; • ° 模糊合成运算。 • 规则库是用来存放全部模糊控制规则的, 在推理时为“推理机”提供控制规则。规则 条数和模糊变量的模糊子集划分有关,划分 越细,规则条数越多,但并不代表规则库的 准确度越高,规则库的“准确性”还与专家 知识的准确度有关。
用三角型隶属度函数表示如图所示。
图 模糊子集和模糊化等级
• 2. 知识库(Knowledge Base—KB)
• 知识库由数据库和规则库两部分构成。
• (1)数据库(Data Base—DB)
数据库所
存放的是所有输入、输出变量的全部模糊子
集的隶属度矢量值(即经过论域等级离散化
以后对应值的集合),若论域为连续域则为
图 模糊控制原理框图
模糊控制器(Fuzzy Controller—FC)也 称 为 模 糊 逻 辑 控 制 器 ( Fuzzy Logic Controller—FLC),由于所采用的模糊控制规 则是由模糊理论中模糊条件语句来描述的, 因此模糊控制器是一种语言型控制器,故也 称 为 模 糊 语 言 控 制 器 ( Fuzzy Language Controller—FLC)。

推理两类。正向推理常被用于模糊控制中,而逆向
推理一般用于知识工程学领域的专家系统中。

推理结果的获得,表示模糊控制的规则推理功
能已经完成。但是,至此所获得的结果仍是一个模
糊矢量,不能直接用来作为控制量,还必须作一次
转换,求得清晰的控制量输出,即为解模糊。通常 把输出端具有转换功能作用的部分称为解模糊接口。 • 综上 所述 , 模糊控 制器实 际上就是依靠微机 (或单片机)来构成的。它的绝大部分功能都是由

《智能控制技术》智能控制技术——模糊控制系统

《智能控制技术》智能控制技术——模糊控制系统

若e=测量-给定
(1)为E为正大,则U为负大。 If E = PB then U= NB
(2)为E为正小,则U为负小。 (3)为E为零,则U为零。 (4)为E为负小,则U为正小。 (5)为E为负大,则U为正大。
If E = PS then U = NS If E =ZE then U= ZE If E= NS then U = PS If E= NB then U = PB
方面明显优于一维控制器。
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3.1 模糊控制系统的组成
3.1.3 推理决策过程 推理决策逻辑 模糊控制的核心。 利用知识库的信息,模拟人类的推理决策过程。
即上一章中介绍的模糊逻辑推理。 常用的是最大—最小(玛达尼)推理。
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3.1 模糊控制系统的组成
3.1.4 精确化过程 精确化的定义 把由模糊推理所得到的模糊输出量,转变为精确控制量。 进而去驱动或控制具体的执行机构。
3.1 模糊控制系统的组成
3.1.1 模糊化
模糊化的过程(举例说明:一个二维模糊控制器)
(2)量化因子和比例因子
定义量化因子:
n
kde demax
定义比例因子:
ku
umax n
7
3.1 模糊控制系统的组成
3.1.1 模糊化 模糊化的过程(举例说明:一个二维模糊控制器)
(3)语言值的选取
正大—“PB” 正中—“PM” 正小—“PS” 零 —“ZE” 负小—“NS” 负中—“NM” 负大—“NB”
模糊化的过程(举例说明:一个二维模糊控制器)
(2)量化因子和比例因子
定义量化因子:
ke
n em ax
ke确定后,任何e值都可以转化为X上的某一元素。
x

第2章模糊控制系统教学内容

第2章模糊控制系统教学内容
步骤1:输入变量的模糊化; 步骤2:对规则的前提部分应用模糊运算(AND、
OR、NOT); 步骤3:从前提到结论的推理; 步骤4:所有规则作用结果的聚集; 步骤5:解模糊。
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餐馆小费模糊推理系统
其中“食物”和“服务”是输入模糊变量(变量 范围(或论域)是[0,10]);
“小费”是输出模糊变量(变量范围是[0, 0.25])。
当输入为X=-3和Y=1.5时, 规则1的开放度(DOF)为 DOF1=μNS(X)∧μZE(Y)=0.8∧
0.6=0.6 输出为截去顶部的MF(PS’) 对于规则2和规则3,有
DOF2=μZE(X)∧μZE(Y)=0.4∧0.6=0.4 DOF3=μZE(X)∧μPS(Y)=0.4∧1.0=0.4
第2章模糊控制系统
第二章 模糊控制系统
模糊控制系统是一种自动控制系统。 它是以模糊数学、模糊语言形式的知识表示和模
糊逻辑推理为理论基础,采用计算机控制技术构 成的一种具有闭环结构的数字控制系统。 它的组成核心是具有智能性的模糊控制器。 在控制原理上它应用模糊集合论、模糊语言变量 和模糊逻辑推理的知识,模拟人的模糊思维方法, 对复杂过程进行控制。
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步骤5:解模 糊。
最后,模糊 输出(面积) 转化为精确 输出(小费为 16.7%) , 即 一个单纯的 数字.
典 型 的 解 模 糊 方 法 有 重 心 法 (COA)。
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2.1.3推理方法 1、Mamdani方法
考虑一个模糊系统中的三条规则,其一般表述形式如下: 规则1:如果X是负小(NS)且Y是零(Zቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ),那么Z是正小
采用三角型MF的 模糊集合A和B之 间的或、与、非 逻辑运算如图 (左边),并与右 边相应的布尔逻 辑运算相比较。

智能控制-第六章 模糊控制系统

智能控制-第六章  模糊控制系统
µ F ( x) ≥ min{µ F (a ),µ F (b)}
为凸模糊集; 既是正态的又是凸的, 为一模糊数。 则F为凸模糊集;若F既是正态的又是凸的,则称 为一模糊数。 为凸模糊集 既是正态的又是凸的 则称F为一模糊数 定义6.8 语言变量 定义 一个语言变量可定义为5元组 一个语言变量可定义为 元组 ( x,T ( x),U ,G,M ) 其中,x为变量 。其中, 为变量
(6.10)
定义6.7 正态模糊集、凸模糊集和模糊数 正态模糊集、 定义 以实数R为论域的模糊集 , 以实数 为论域的模糊集F,若其隶属函数满足 为论域的模糊集
max µ F ( x) = 1
x∈R
为正态模糊集; 则F为正态模糊集;若对于任意实数 ,a<x<b,有 为正态模糊集 若对于任意实数x, ,
T 名称; 的词集, 为论域; 是产生 名称; (x)为x的词集,即语言值名称的集合;U为论域;G是产生 的词集 即语言值名称的集合; 为论域
语言值名称的语法规则; 是与各语言值含义有关的语义规则 是与各语言值含义有关的语义规则。 语言值名称的语法规则;M是与各语言值含义有关的语义规则
6.1.2 模糊逻辑推理
• A与B的并(逻辑或)记为 A ∪ B ,其隶属函数定义为: 与 的并 逻辑或) 的并( 其隶属函数定义为:
µ A ∪ B ( u ) = µ A ( u ) ∨ µ B ( u ) = max{µ A (u ),µ B (u )}
(6.4)
• A与B的交(逻辑与)记为 A ∩ B ,其隶属函数定义为: 的交( 其隶属函数定义为: 与 的交 逻辑与)
3. 模糊逻辑控制 模糊逻辑控制(FLC)系统与专家控制系统( ECS)的异同点 系统与专家控制系统( 系统与专家控制系统 )

第三章、模糊控制系统

第三章、模糊控制系统
0.1 0.6 0.7 0.2 V= 例: % 3 + 4 + 5 + 6
精确量(V0)
∴V0 = 5
当论域V中,其最大隶属度函数对应的输出值多于一个时, 简单取最大隶属度输出的平均即可:
即:当有(v1) µ 2)= L =µc (vJ ) 最大时 µ = (v
1 J 取v0 = ∑ v j J j =1
U 1 , U 2 , L ,U n :输出论域上模糊子集
总的模糊关系: R( 其中:
e , de , u ) = U Ri
n
当ki 取µv (vi )时
重心法
模糊化计算的其它方法:左取大、右取大等。
第二节:模糊控制系统的设计 一、模糊控制器的结构设计 模糊控制器的结构设计包括:输入输出变量选择、模糊化 算法、模糊推理规则和精确化计算方法。 一维模糊控制器 被控对象 输入输出 (按模糊控制器输入变量个数) 变量 多输入多输出 单输入单输出 二维模糊控制器 多维模糊控制器
例:x分成三档(NB、ZE、PB); y y分成两档(NB、PB); 模糊分区形式:
PB NB 0 NB ZE
R1
R2 R4
R3
PB 24
问:在此分档情况下,最大规则数为多少?
x
2 规则库 用一系列模糊条件描述的模糊控制规则就构成模糊控制规则库。 建立 规则库 选择输入变量和输出变量 建立规则(完备性、交叉性、一致性)
完备性:对于任意给定的输入均有相应的控制规则起作用。 交叉性:控制器的输出值总由数条规则来决定。 一致性:规则中不存在相互矛盾的规则。
模糊控制规则建立方法 1)专家经验法: 通过对专家控制经验的咨询形成控制规则库。 实质:通过语言条件语句来模拟人类的控制行为。

模糊控制的原理

模糊控制的原理

模糊控制的原理
模糊控制是一种基于模糊逻辑原理的控制方法,它通过将非精确的输入信息转化为具有模糊性质的模糊输入,并通过模糊规则和模糊推理来生成模糊输出,最终将其转化为实际的控制量。

模糊控制包括模糊化、模糊推理和去模糊化三个步骤。

在模糊化阶段,将输入信息通过模糊化函数转化为模糊输入。

通常采用隶属函数来描述输入信息的隶属度,如三角形函数、梯形函数等。

模糊化函数将不确定的输入信息映射为隶属度在[0,1]之间的模糊集合。

接下来,在模糊推理阶段,通过建立一组模糊规则来进行推理。

模糊规则包括模糊条件和模糊结论。

通过匹配输入信息的隶属度和规则中的条件隶属度,可以得到一组规则的激活度。

然后,根据激活度和规则结论的隶属度,计算出模糊输出。

最后,在去模糊化阶段,将模糊输出转化为实际的控制量。

通常采用去模糊化方法来获得一个具体的输出值。

常用的去模糊化方法包括质心法、加权平均法等。

这些方法将模糊输出的隶属度函数与去模糊化函数相结合,得到一个实际的输出值。

模糊控制方法的优点是可以处理非线性、不确定性和模糊性的控制问题,适用于那些难以用精确数学模型描述的系统。

它广泛应用于工业控制、机器人、交通控制等领域,取得了很好的效果。

模糊控制_精品文档

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模糊控制摘要:模糊控制是一种针对非线性系统的控制方法,通过使用模糊集合和模糊逻辑对系统进行建模和控制。

本文将介绍模糊控制的基本原理、应用领域以及设计步骤。

通过深入了解模糊控制,读者可以更好地理解和应用这一控制方法。

1. 导言在传统的控制理论中,线性系统是最常见和最容易处理的一类系统。

然而,许多实际系统都是非线性的,对于这些系统,传统的控制方法往往无法取得良好的效果。

模糊控制方法由于其对于非线性系统的适应性,广泛用于工业控制、机器人控制、汽车控制等领域。

2. 模糊控制的基本原理模糊控制的基本原理是建立模糊集合和模糊逻辑,通过模糊化输入和输出,进行模糊推理和解模糊处理,完成对非线性系统的控制。

模糊集合是实数域上的一种扩展,它允许元素具有模糊隶属度,即一个元素可以属于多个集合。

模糊逻辑则描述了这些模糊集合之间的关系,通过模糊逻辑运算,可以从模糊输入推导出模糊输出。

3. 模糊控制的应用领域模糊控制方法在许多领域中都有着广泛的应用。

其中最常见的应用领域之一是工业控制。

由于工业系统往往具有非线性和复杂性,传统的控制方法往往无法满足要求,而模糊控制方法能够灵活地处理这些问题,提高系统的控制性能。

另外,模糊控制方法还广泛应用于机器人控制、汽车控制、航空控制等领域。

4. 模糊控制的设计步骤模糊控制的设计步骤一般包括五个阶段:模糊化、建立模糊规则、进行模糊推理、解模糊处理和性能评估。

首先,需要将输入和输出模糊化,即将实际的输入输出转换成模糊集合。

然后,根据经验和知识,建立模糊规则库,描述输入与输出之间的关系。

接下来,进行模糊推理,根据输入和模糊规则,通过模糊逻辑运算得到模糊的输出。

然后,对模糊输出进行解模糊处理,得到实际的控制量。

最后,需要对控制系统的性能进行评估,以便进行调整和优化。

5. 模糊控制的优缺点模糊控制方法具有一定的优点和缺点。

其优点包括:对于非线性、时变和不确定系统具有较好的适应性;模糊规则的建立比较直观和简单,无需精确的数学模型;能够考虑因素的模糊性和不确定性。

模糊控制的名词解释

模糊控制的名词解释

模糊控制的名词解释模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法,它利用一系列模糊规则来处理模糊的输入和输出。

相比传统的精确数学模型,模糊控制具有更强的适应性和鲁棒性,在处理复杂、非线性、模糊的系统时表现良好。

本文将从模糊控制的基本原理、应用案例以及发展前景等方面进行阐述。

首先,我们来解释一下模糊控制的基本原理。

模糊控制的核心思想是将模糊的输入转化为模糊的输出,通过一系列模糊规则来实现系统的控制。

在传统的控制方法中,系统的输入和输出往往是精确的数学值,例如温度、压力等。

而在模糊控制中,我们使用模糊集合来描述输入和输出的模糊程度。

模糊集合是一种介于0和1之间的隶属度函数,表示事物在某种属性上的相似性。

通过建立模糊规则,将输入的模糊集合映射到输出的模糊集合,从而实现对系统的控制。

模糊控制的应用十分广泛,下面我们将介绍几个典型的案例。

首先是自动驾驶系统。

在自动驾驶中,模糊控制被用于处理复杂的交通环境和模糊的车辆行为。

通过对输入数据进行模糊化处理,例如车辆间的距离、速度等,可以更好地适应多变的交通状况,从而提高驾驶的安全性和舒适性。

其次是机器人控制。

在机器人控制中,模糊控制被应用于路径规划、障碍物避免等方面。

通过对环境的感知和模糊规则的设计,机器人可以更灵活地应对复杂的工作场景。

此外,模糊控制还被广泛应用于工业过程控制、电力系统、航空航天等领域。

在工业过程控制中,模糊控制可以应对非线性和时变的过程,实现更精确和稳定的控制效果。

在电力系统中,模糊控制可以应对电网的复杂性和不确定性,实现电力的高效供应和调度。

在航空航天领域,模糊控制可以应对飞行器的姿态控制、导航以及自主决策等方面的问题。

随着科技的发展和应用的不断深化,模糊控制领域也在不断壮大。

未来,模糊控制可以与其他智能技术结合,例如人工神经网络、遗传算法等,实现更高级的智能控制。

同时,模糊控制也在不断发展新的算法和方法,以应对更复杂、更大规模的系统。

例如,基于模糊集合和模糊规则的大规模控制系统优化算法,可以使系统在多个不同的目标之间进行权衡和优化。

模糊控制系统

模糊控制系统

实现自动化管理。
03
工业过程控制
在化工、冶金等工业生产过程中,利用模糊逻辑控制器对温度、压力、
流量等工艺参数进行实时监测和控制,确保生产过程的稳定性和安全性。
THANKS
感谢观看
模糊推理过程
根据输入的模糊集合和模糊规则库,通过模糊推理算法(如最大值、最小值、平均值等)得出输出模 糊集合。
推理过程基于模糊逻辑,如AND、OR、NOT等运算。
去模糊化过程
将输出模糊集合转换为实际的控制量。
去模糊化方法包括最大值、最小值、中心平均值等,根据实际需求选择合适的方法。
03
模糊控制系统的应用
智能照明系统
根据室内光线和人的活动情况,利用 模糊逻辑控制,自动调节照明亮度、 色温和方向,提供舒适的视觉环境。
模糊控制在机器人导航中的应用案例
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移动机器人路径规划
利用模糊逻辑控制器,根据机器人当前位置和目 标位置,规划出安全、有效的路径,实现自主导 航。
避障控制
通过传感器采集周围环境信息,利用模糊逻辑控 制器判断障碍物的距离和方向,控制机器人灵活 避障。
跟随控制
通过模糊逻辑控制器,使机器人能够跟随目标物 体或人进行移动,保持适当的距离和方向。
模糊控制在工业自动化生产线等信息,利用模糊逻辑控制器进行分类和
分拣,提高生产效率和准确性。
02
智能仓储管理系统
通过模糊逻辑控制器,对仓库内的货物进行高效、准确的定位和调度,
应用领域的拓展
随着科技的发展和应用的拓展,如何将模糊控制系统应用于更广泛 的领域,满足更多的实际需求,仍是一个机遇和挑战。
05
案例分析
模糊控制在智能家居中的应用案例
智能空调系统

模糊控制概述

模糊控制概述

模糊控制概述模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法,它允许系统根据不确定或模糊的输入和输出进行决策和控制。

与传统的确定性控制方法相比,模糊控制更适用于处理复杂、非线性和模糊的系统。

模糊控制的核心思想是将模糊逻辑应用于控制系统的设计和实现中。

传统的控制方法通常基于准确的数学模型和精确的输入输出关系,然而,在现实世界中,许多系统往往难以精确地建模和描述。

模糊控制通过模糊化输入和输出,以及使用模糊规则进行推理和决策,能够更好地应对这种不确定性和模糊性。

模糊控制系统一般由四个基本部分组成:模糊化模块、模糊规则库、推理引擎和解模糊化模块。

模糊化模块将输入量转化为模糊集,模糊规则库存储了一系列模糊规则,推理引擎利用这些规则进行推理和决策,解模糊化模块将模糊输出转化为确定性的控制量。

在模糊控制中,模糊集合和模糊关系是核心概念。

模糊集合是指具有模糊边界和隶属度函数的集合,用来表示不确定性或模糊性。

模糊关系是指模糊集合之间的关系,它可以通过模糊规则来描述。

模糊规则是一种条件-动作规则,它基于模糊关系,将模糊输入映射到模糊输出。

模糊控制的关键是如何构建模糊规则库。

通常,模糊规则库是由领域专家通过经验和知识来构建的。

这些规则通常采用人类语言来描述,例如:“如果温度高且湿度低,则增大空调的制冷量”。

在实际应用中,可以通过模糊规则的学习和优化来改进模糊控制系统的性能。

模糊控制在许多领域都有广泛的应用。

例如,在自动化控制中,模糊控制可以用于控制温度、湿度、速度等参数;在交通控制中,模糊控制可以用于调整红绿灯的时序和间隔;在机器人控制中,模糊控制可以用于路径规划和动作决策等。

尽管模糊控制具有一定的优势,但也存在一些局限性。

首先,模糊控制通常需要大量的模糊规则,这对于复杂系统而言可能是不可行的。

其次,模糊控制的系统性能高度依赖于模糊规则的质量和数量,因此模糊规则的构建和优化是一个复杂且困难的任务。

此外,由于模糊控制系统的非线性特性,对于大规模和高维度的系统,模糊控制可能会面临计算复杂度和实时性的挑战。

模糊系统与模糊控制简介

模糊系统与模糊控制简介

模糊控制在汽车控制中的应用
01
发动机控制
模糊逻辑控制用于汽车发动机控制中,可以根据发动机的工况和驾驶员
的意图自动调整发动机的输出功率和转速,提高汽车的燃油经济性和动
力性能。
02
自动变速器控制
通过模糊逻辑控制,汽车自动变速器可以根据车速、发动机转速和驾驶
员的油门开度等因素自动调整变速器的档位和传动比,提高汽车的驾驶
模糊推理
基于模糊逻辑规则对输入 输出变量的模糊集合进行 推理,得出控制变量的模 糊集合。
去模糊化
将控制变量的模糊集合转 换为精确值,用于实际控 制。
模糊化与去模糊化
模糊化
将输入输出变量的精确值转换为模糊集合的过程,通常采用高斯隶属度函数实现。
去模糊化
将控制变量的模糊集合转换为精确值的过程,常用的去模糊化方法有最大值、最小值、中心平 均值等。
02 动作控制
在机器人的动作控制中,模糊逻辑系统可以处理 各种传感器输入,根据环境变化调整机器人的动 作和姿态,提高机器人的灵活性和适应性。
03 任务规划
模糊逻辑系统可以帮助机器人进行任务规划,根 据模糊规则和专家经验,机器人可以自主决策如 何完成任务,提高任务执行效率和成功率。
模糊控制在智能家居中的应用
神经网络
神经网络模拟人脑神经 元的结构和工作原理, 通过训练和学习,能够 识别模式并进行预测。
遗传算法
遗传算法借鉴生物进化 原理,通过选择、交叉 和变异等操作,寻找问
题的最优解。
比较
模糊逻辑擅长处理不确 定性和不完全的信息, 而神经网络和遗传算法 则擅长处理大规模数据 和复杂模式识别。结合 三者优点,可以更好地
研究方向
深入研究混合智能系统的理论框架、设计方法和应用领域,加强与其他领域的交叉融合,拓展其在不 同领域的应用价值。同时,关注混合智能系统在实际应用中遇到的问题和挑战,提出有效的解决方案 。

控制系统模糊规则

控制系统模糊规则

控制系统模糊规则控制系统模糊规则是指在模糊控制系统中,用于描述输入与输出之间关系的一系列规则。

模糊控制系统是一种基于模糊逻辑的控制方法,通过定义模糊规则来实现对系统的控制。

一、模糊控制系统简介模糊控制系统是利用模糊集合和模糊逻辑来进行控制的一种方法。

与传统的控制系统相比,模糊控制系统更能应对现实世界中模糊、不确定的问题。

在传统控制系统中,需要准确地测量和量化输入变量和输出变量,并根据数学模型进行精确的运算。

而在模糊控制系统中,输入和输出可以是模糊的,可以用模糊集合来描述。

模糊集合可以将不确定性和模糊性直观地表示出来,使得控制系统更灵活、更易于实现。

二、模糊规则的结构模糊规则是模糊控制系统中最重要的部分,它用于描述输入与输出之间的关系。

一个模糊规则通常由两个部分组成:条件部分和结论部分。

条件部分描述了输入变量的状态,而结论部分描述了输出变量的状态。

在模糊规则中,条件部分和结论部分都可以使用模糊语言词来描述。

模糊语言词通常是由一组模糊集合构成的,每个模糊集合表示了一个状态或属性。

例如,对于一个汽车的速度控制系统,条件部分可以包括输入变量“车速”和“车距”,而结论部分可以包括输出变量“加速度”。

三、模糊规则的设计在设计模糊规则时,需要根据具体的控制系统和控制目标来确定合适的模糊语言词和模糊集合。

模糊集合的设计可以基于专家经验或者通过数据分析进行。

模糊规则的数量和形式对系统性能有着重要的影响。

过少的模糊规则会导致控制系统的响应不够准确,而过多的模糊规则会增加系统的计算复杂度。

因此,在设计模糊规则时需要进行适当的折衷。

一种常用的方法是采用模糊规则表的形式,将不同输入变量的取值组合与输出变量的取值进行匹配。

四、模糊规则的推理在模糊控制系统中,通过将输入变量的模糊集合与相应的模糊规则进行匹配,得到输出变量的模糊集合。

这个过程称为模糊规则的推理。

模糊规则的推理通常使用模糊推理方法来进行。

模糊推理方法包括模糊匹配和模糊逻辑运算。

模糊控制系统

模糊控制系统

5.测量装置
它是将被控对象的各种非电量,如流量、温度、压力、速度、浓度等转换为电 信号的一类装置。通常由各类数字的或模拟的测量仪器、检测元件或传感器等组成。 它在模糊控制系统中占有十分重要的地位,其精度往往直接影响整个系统的性能指 标,因此要求其精度高、可靠且稳定性好。
3.2 模糊控制系统的基本原理⑴
若该工作机构的负载扰动有很大随机性,为了保持直流电动机转速为 1000r/min,根据人工操作经验,控制规则用条件语言来表示如下: 如果电动机转速nd低于1000r/min,那么应该升高电压ud,若nd低得越 多,则ud升得越高; 如果电动机转速nd高于1000r/min,那么应该降低电压ud,若nd高得越 多,则ud降得越低; 如果电动机转速nd等于1000r/min,则保持电压ud不变。
3.1 模糊控制系统的组成⑴
模糊控制系统通常由模糊控制器、输入/输出接口、执行机构、 被控对象和测量装置等五个部分组成。
1.被控对象 它可以是一种设备或装置以及它们的群体,也可以是一个生产 的、自然的、社会的、生物的或其他各种的状态转移过程。这些被 控对象可以是确定的或模糊的、单变量或多变量的、有滞后或无滞 后的,也可以是线性的或非线性的、定常的或时变的,以及具有强 耦合和干扰等多种情况。对于那些难以建立精确数学模型的复杂对 象,更适宜采用模糊控制。 2.执行机构 除了电气的以外,如各类交、直流电动机, 伺服电动机,步进电动机等,还有气动的和液压 的,如各类气动调节阀和液压马达、液压阀等。
智能控制技术⑵
题记
在这个世界上,有许多高深的理论其实就 发源于我们司空见惯的日常生活里。
任何理论,如果不用于解决实际问题,这 种理论再好也是没有实际意义的。

第3章:模糊控制系统

模糊控制系统讲解29页PPT

模糊控制系统讲解29页PPT

模糊控制系统讲解
1、纪律是管理关系的形式。——阿法 纳西耶 夫 2、改革如果不讲纪律,就难以成功。
3、道德行为训练,不是通过语言影响 ,而是 让儿童 练习良 好道德 行为, 克服懒 惰、轻 率、不 守纪律 、颓废 等不良 行为。 4、学校没有纪律便如磨房里没有水。 ——夸 美纽斯
5、教导儿童服从真理、服从集体,养 成儿பைடு நூலகம் 自觉的 纪律性 ,这是 儿童道 德教育 最重要 的部分 。—— 陈鹤琴
46、我们若已接受最坏的,就再没有什么损失。——卡耐基 47、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游 48、书籍把我们引入最美好的社会,使我们认识各个时代的伟大智者。——史美尔斯 49、熟读唐诗三百首,不会作诗也会吟。——孙洙 50、谁和我一样用功,谁就会和我一样成功。——莫扎特

模糊控制系统简介

模糊控制系统简介

模糊理论在模糊控制中的应用——模糊控制系统摘要:模糊控制技术对工业自动化的进程有着极大地推动作用。

本文简要的讲述了模糊控制理论的起源及基本原理,详细分析了模糊控制器的设计方法,最后就典型的模糊控制系统原理和新型模糊控制系统应用进行了分析正文:一:模糊理论1.1模糊理论概念:模糊理论(Fuzzy Theory)是指用到了模糊集合的基本概念或连续隶属度函数的理论。

它可分类为模糊数学,模糊系统,不确定性和信息,模糊决策这五个分支,它并不是完全独立的,它们之间有紧密的联系。

1.2模糊理论产生:1965年,模糊理论创始人,美国加州福尼亚大学伯克利分校的自动控制理论专家L.A.Zadeh教授发表了题为“Fuzzy Set”的论文,这标志着模糊理论的诞生。

这一理论为描述和处理事务的模糊性和系统中的不确定性,以及模拟人所特有的模糊逻辑思维功能,从定性到定量,提供了真正强有力的工具。

1966年,马里诺斯发表了模糊逻辑的研究报告,而Zadeh进一步提出了著名的模糊语言值逻辑,并于1974年进行了模糊逻辑推理的研究。

由于这一研究和观点反映了客观世界中普遍存在的事务,它一出现便显示出强大的生命力和广阔的发展前途,在自然科学,其他科学领域及工业中得到了迅速的广泛的应用。

二:模糊控制理论2.1模糊控制理论的产生:在控制技术的应用过程中,对于多变量、非线性、多因素影响的生产过程,即使不知道该过程的数学模型,有经验的操作人员也能够根据长期的实践观察和操作经验进行有效地控制,而采用传统的自动控制方法效果并不理想。

从这一点引申开来,是否可将人的操作经验总结为若干条控制规则以避开复杂的模型建造过程?模糊控制理论与技术由此应运而生。

20世纪70年代模糊理论应用于控制领域的研究开始盛行,并取得成效。

其代表是英国伦敦大学玛丽皇后分校的E.H.Mamdani教授将IF-THEN型模糊规则用于模糊推理,并把这种规则型模糊推理用于蒸汽机的自动运转中。

计算机控制系统 第五章 模糊控制

计算机控制系统 第五章  模糊控制

三、模糊控制器的结构 模糊控制器的输入变量一般选为偏差及其变化率,输出变 量通常为作用于被控对象的控制量。输入变量的个数称为模糊 控制器的维数,根据输入变量的个数不同,模糊控制器一般有 三种结构,如图5-2所示。
e
模糊控制器
u
e
de dt
ec
模糊控制器
u
(a) 一维模糊控制器
e
de dt
ec
模糊控制器
(2)S形隶属函数
f ( x; a, c)
1 1 e a ( x c )
图5-4 S形隶属函数
(3)梯形隶属函数
f ( x; a, b, c, d ) xa a x b b x c c x d dx
模糊控制器的控制规律是由计算机的程序实现的,具体步 骤如下: (1)根据本次采样值得到模糊控制器的输入量,并进行输入 量化处理; (2)量化后的变量进行模糊化处理,得到模糊量; (3)根据输入的模糊量及模糊控制规则,按模糊推理合成规 则计算控制量(输出的模糊量); (4)对得到的模糊输出量进行反模糊化处理,得到控制量的 精确量,并进行输出量化处理,得到实际控制量。
X Y

A ( x) B ( y )
( x, y )
(2)模糊蕴含积运算
~ ~ ~ ~ ~ Rp A B A B
X Y

A ( x) B ( y )
( x, y )
利用MATLAB软件中的模糊控制工具箱可以方便的完 成上述运算。
3.模糊推理 模糊推理就是利用某种模糊推理算法和模糊规则进行 推理,得出最终的控制量。模糊推理算法与模糊规则直接相 关。它的复杂性依赖于模糊规则语句中模糊集合隶属函数的 确定。选择一些简单的又能反映模糊推理结果的隶属函数可 以大大简化模糊推理的计算过程。 (1)广义前向推理(GMP): 对于GMP推理,
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3.模糊规则确定
e U
PB PM PS NB PL PL PL PL PL PL PL NM PM PM PM PM PM PL PL NS NM NM NS PS PS PS PL NZ NM NM NS Z PS PS PM PZ NM NM NS Z PS PM PM PS NL NS NS NS PS PM PM PM NL NS NM NM NM NM NM PB NB NB NB NB NB NB NB

n n n Rn : if x1 是 A1 , x 2 是A2 , ,x n 是 An , then y 是 C n
● 模糊控制系统的设计
1. 模糊化的策略 ▲ 采用单点模糊化 ▲ 选择合适的模糊函数 ☆ 考虑噪声的概率密度函数。使 W f 5 n
(u )
模糊控制的基本原理和方法

模糊逻辑控制器的基本结构 模糊控制系统的设计

● PID模糊控制器模糊
●利用MATLAB设计模糊控制器
● 模糊逻辑控制器的基本结构
模糊控制器
精 确 值
知识 库
模 糊 值 模 糊 值
设定值
yr +
计算e和e
yk
模 糊 化
决策逻辑
模糊推理单元
去 模 糊 化
精 确 值
输出
过程
规则的 完整性。
0.5.
0 .5
● 规则之间不存在矛盾.
模糊控制器应用的模式
● 模糊PID 控制器
yr
+
-
模糊PID控制器
控制信号
过程
yk
yk
●模糊PID控制器
常规模糊PID控制器
yr +
比较 处理
e
e
e
模糊 推理
u
过程
yk
-
yk
增量模糊PID控制器
yr +
比较 处理
e
e
x i xii
根据e和△e的方向和大小,选择控制量的增量△u的 大小和方向。 有四种情况:
1. e 0 e 0 2. e 0 e 0 3. e 0 e 0 4. e 0 e 0
(相当于 i 、v、ix区); (相当于 ii、vi、x 区); (相当于 iii、 、xi区); vii (相当于 iv、viii、xii区);
利用MATLAB的Toolbox工具 • 1. 根据系统实际情况,选择e,de和u的论域 e range : [-1 1] de range: [-0.1 0.1] u range: [0 2] • 2. e,de和u语言变量的选取 e 8个:NB,NM,NS,NZ,PZ,PS,PM,PB de 7个:NB,NM,NS,Z,PS,PM,PB U 7个:NB,NM,NS,Z,PS,PM,PB
1
1
(u )
Wf
0
Wf
U
2 n
0
U
2 n
P(u )
(a)
P(u )
(b)
☆ 模糊变量术语集合的数目选取。在细分和粗分之间进 行折中。一般为2~10。
2. 模糊规则的合理调整 按照系统的动态行为可以合理地选择和确定模糊规则:
c
g
b d f
k
h
i
j
l m
e
i a
ii iii
iv v
vi vii viii ix x
在采样时刻 k , 误差和误差的变化定义 为: ek yr yk ek ek ek 1
▲模糊化部件 ▲知识库 ▲推理逻辑—模糊控制系统的核心
▲去模糊化部件 模糊控制中,推理逻辑按专家知识,以语言规则描述:
一般规则表示如下:
1 1 1 R1 : if x1 是 A1 , x 2 是A2 , ,x n 是 An , then y 是 C1 2 2 R2 : if x1 是 A12 , x 2 是A2 , ,x n 是 An , then y 是 C 2
仿真序:
系统输出
误差及其变化率
模糊控制器输出
△u PB PM PS NB NM NS NB NM NS PB PM PS ZE
参 考 点
a e i b f j c g k d h i
设置点
3 . 模糊规则的完整性、一致性 ●对过程的每一状态,都能推导出一个合适的控制规则, ——控制规则的完整性。 ● 子集的并,应该以一定程度覆盖有关论域——控制
2
e
模糊 推理
u

u
yk
过程
-
yk
•模糊控制在MATLAB中的实现
假定被控对象的传递函数为:
4.228 G2 s 0.5 s 2 1.64s 8.456


• 设计一模糊控制器,查看其阶跃响应。
• 步骤
1. 2. 3. 4. 确定e,de和u的论域 e,de和u语言变量的选取 规则的制定 推理方法的确定
de
Z NS NM NB
4. 隐含和推理方法的制定
• • • • 隐含采用 ‘mamdani’方法: ‘max-min‘ 推理方法, 即 ‘min‘ 方法 去模糊方法:重心法。 选择隶属函数的形式:三角型
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
● 对iv、viii、xii区,应防止超调,减小 谷点的峰值, u 0。
根据以上规则,我们可以选择和设计模糊控制器 的规则表
规则号
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
e PB PM PS ZE ZE ZE NB NM NS ZE ZE ZE ZE
△e ZE ZE ZE NB NM NS ZE ZE ZE PB PM PS ZE
有交叉点和峰、谷点。
交叉点:. e 0 e 0, e 0 (b, f , j ) 1 2. e 0 e 0, e 0 (d , h, l ) 峰点: e 0, 0 (c, g , k ) e 谷点: e 0, 0 (e, i, m) e
控制规则:
1。如果e和△e二者都为零,△u=0, 保持现状。 2。如果e以满意的速率趋向零, △u=0, 保持现状。 3。如果e不是自校正, △u不为零,取决于e和△e的符号和大小。 ●对交叉点, △u符号和△e符号一样。
对b, f , j,u 0
对d , h, l, 0 u
●对峰、谷点,△u符号和e符号一样。
对c, g , k, 0 u
对e, i, m, 0 u
6
● 对i 、v、ix区,当 e大时,要缩短上升时间 ,u 0;
当接近设定值时, u 0或 0。
● 对ii、vi、x区,应防止超调, u 0
vii ● 对iii、 、xi区,当 e大时,要缩短上升时间 ,u 0; 当接近设定值时, u 0或 0。
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