离散论域模糊控制表的离线计算
离散控制系统中的自适应模糊神经网络控制方法
离散控制系统中的自适应模糊神经网络控制方法离散控制系统是指其输入、输出和状态在连续时间内不连续变化的一类控制系统。
自适应模糊神经网络是一种结合模糊逻辑和神经网络的控制方法，具有良好的自适应性能和泛化能力。
本文将介绍一种在离散控制系统中应用自适应模糊神经网络的控制方法。
一、概述离散控制系统中的自适应模糊神经网络控制方法是基于模糊逻辑和神经网络的控制方法的组合。
它通过建立离散时间的模糊控制器和神经网络控制器，在离散时间内对系统进行控制和调节。
该方法结合了模糊控制的模糊推理和神经网络的学习能力，能够适应系统的变化和不确定性。
二、方法步骤1. 建立模糊控制器根据离散控制系统的具体需求，建立模糊控制器的输入、输出和规则库。
输入可以是系统的误差和误差变化率等，输出可以是控制信号。
规则库是由一系列if-then规则组成的，用来描述输入和输出之间的关系。
2. 训练神经网络使用训练数据对神经网络进行训练，以获得控制器的权值和阈值。
训练数据可以是系统的输入输出数据对，可以通过离线数据采集或者在线实时采集得到。
通过训练，神经网络可以学习系统的动态性能，并根据误差进行调整。
3. 联合控制将模糊控制器和神经网络控制器进行结合，在每个离散时间步骤中，输入当前的系统状态和误差，经过模糊推理得到模糊控制信号，然后输入到神经网络中进行修正和优化，最终得到最优的控制信号。
三、实例分析以温度控制系统为例，假设该系统的目标温度为25摄氏度，输入是环境温度和控制器输出的误差，输出是控制信号。
首先建立模糊控制器的规则库，如：如果误差为正，而且误差变化率为正，则输出增加信号；如果误差为负，而且误差变化率为负，则输出减小信号；其他情况，则输出不变信号。
然后，使用一系列训练数据对神经网络进行训练，得到权值和阈值。
训练数据可以是系统在不同环境温度下的输入输出数据对。
通过训练，神经网络可以学习到系统的动态性能，并根据误差进行调整。
最后，在每个离散时间步骤中，输入当前的系统状态和误差，经过模糊推理得到模糊控制信号。
模糊控制的数学基础-1(2-16至2-30)模糊运算、分解定理
从中可见，随着实验次数n 的增加，27岁对“青年人”的频率基本稳定在0.78附近，近似可取()78.027~=A μ。
②例证法此法是扎德教授于1972年提出的。
基本思想—从模糊子集~A的有()x A ~μ的值，估计出论域U 上~A 的隶属函数。
例如：取论域U 是实数域R 中的一部分[0,100], ~A 是U 上―较大的数‖，虽然~A 是U 上的模糊子集。
为确定()x A ~μ的分布，选定几个语言真值（即一句话为真的程度）中的一个，来回答[0，100]中的某数是否算―较大‖。
如果语言真值分为―真的‖、―大致真的‖、―半真半假‖、―大致假的‖、“假的”。
把这些语言真值分别用[0，1]之间的数字表示，即分别为1，0.75，0.5，0.25和0。
对[0，100]用的αϕ个不同的数都作为样本进行询问，就可得~A 的模糊分布()x A ~μ的离散表示法。
③专家评分法（德尔菲法）该法40年代以来就已广泛应用于经济与管理科学的各个领域，典型的例子是在体操比赛中对运动员的评分，“技术好”是运动员集上的一个模糊 ，所有评委打分的平均值（有时去掉一个最高分和一个最低分）就是运动员“技术好”的隶属度。
这种方法也可以用来求模糊分布，在应用时，为了区别专家的学术水平和经验的多少，还可以采用加权平均法。
§2—2 模糊子集的特性及运算法则前面已讨论过普通集合的基本运算，下面对模糊子集的运算另作定义。
一、 模糊子集的运算法则 ① Fuzzy 子集的包含与相等设~A 、~B 为论域U 上的两个模糊子集，对于U 中的每一个元素x ，都有()x A ~μ≥()x B ~μ，则称~A 包含~B ，记作~A ⊇~B 。
如果，~A ⊇~B 且~B ⊇~A ，则说~A 与~B 相等，记作~A =~B 。
或者，若对所有x ∈U ，都有()x A ~μ=()x B ~μ，则~A =~B 。
②模糊子集的并、交、补运算设~A 、~B 为论域U 上的两个模糊子集，规定~A ~B 、~A ~B 、~A 的隶属函数分别为~~BAμ、~BAμ、~A μ,并且对于U 的每一个元素x 都有~~BAμ()∆x ()x A ~μ∨()x B ~μ=max[()x A ~μ,()x B ~μ] —~A ,~B 的并~~BAμ()∆x ()x A ~μ∧()x B ~μ=min[()x A ~μ,()x B ~μ]— ~A ,~B 的交~Aμ()∆x 1–()x A ~μ —~A 的补eg,设论域U={}4321,,,x x x x ，~A 、~B 是论域U 上的两个模糊集。
神经网络与模糊控制考试题及答案
一、填空题1、模糊控制器由模糊化接口、解模糊接口、知识库和模糊推理机组成2、一个单神经元的输入是 1.0 ，其权值是 1.5，阀值是-2，则其激活函数的净输入是-0.5 ，当激活函数是阶跃函数，则神经元的输出是 13、神经网络的学习方式有导师监督学习、无导师监督学习和灌输式学习4、清晰化化的方法有三种：平均最大隶属度法、最大隶属度取最小/最大值法和中位数法，加权平均法5、模糊控制规则的建立有多种方法，是：基于专家经验和控制知识、基于操作人员的实际控制过程和基于过程的模糊模型，基于学习6、神经网络控制的结构归结为神经网络监督控制、神经网络直接逆动态控制、神网自适应控制、神网自适应评判控制、神网内模控制、神网预测控制六类7．傅京逊首次提出智能控制的概念，并归纳出的3种类型智能控制系统是、和。
7、人作为控制器的控制系统、人机结合作为控制器的控制系统、无人参与的自主控制系统8、智能控制主要解决传统控制难以解决的复杂系统的控制问题，其研究的对象具备的3个特点为、和。
8、不确定性、高度的非线性、复杂的任务要求9．智能控制系统的主要类型有、、、、和。
9、分级递阶控制系统，专家控制系统，神经控制系统，模糊控制系统，学习控制系统，集成或者（复合）混合控制系统10．智能控制的不确定性的模型包括两类：(1) ；(2) 。
10、(1)模型未知或知之甚少；(2)模型的结构和参数可能在很大范围内变化。
11．控制论的三要素是：信息、反馈和控制。
12．建立一个实用的专家系统的步骤包括三个方面的设计，它们分别是、和。
知识库的设计推理机的设计人机接口的设计13．专家系统的核心组成部分为和。
知识库、推理机14．专家系统中的知识库包括了3类知识，它们分别为、、和。
判断性规则控制性规则数据15．专家系统的推理机可采用的3种推理方式为 推理、 和 推理。
15、正向推理、反向推理和双向推理16．根据专家控制器在控制系统中的功能，其可分为 和 。
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的恒温控制。
水箱由底部的电阻性电热元件加热，由电动搅拌器实现均温.设控制的目标温度为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的变化量u（以一个控制周期内的占空比表示，控制电加热器的功率）为输出.设e的基本论域为[-5，5] ºC，其语言变量E的论域为[-5，5］；ec的基本论域为［-1,1] ºC/s，其语言变量EC的论域为［—5，5］;控制量u的基本论域为[—5，5］单位，其语言变量U的论域为[—5，5］。
E、EC和U都选5个语言值{NB，NM，NS，Z,PS，PM,PB}，各语言值的隶属函数采用三角函数,其分布可用表1和表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、计算出模糊控制器的查询表，写出必要的计算步骤。
表1 语言变量E、EC的赋值表表2 语言变量U的赋值表解：步骤：1)输入输出语言变量的选择。
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的变化量u，故模糊控制系统为双输入—单输出的基本模糊控制器.2)建立各语言变量的赋值表。
设误差e的基本论域为［-5，5］.C,输入变量E的论域为[-5,—4，-3，—2,-1，0,1，2,3,4，5］，误差的量化因子为ke=5/5=1。
语言变量E选取5个语言值：PB PS ZE NS NB。
表1为语言变量E、EC的赋值表，表2为语言变量U的赋值表,,,,表1语言变量E、EC的赋值表表2 语言变量U的赋值表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的控制规则，据此建立模糊控制规则表，如表3所示.表中行与列交叉处的每个元素及其所在列的第一行元素和所在行的第一列元素，对应于一个形式为”if E and EC then U”的模糊语句，根据该模糊语句可得相应的模糊关系i R ,则总控制规则的总模糊关系为251=i i R U R =。
基于MATLAB生成模糊控制规则离线查询表
0 引言模糊控制隶属于智能控制，是一种基于规则的近似推理的非线性智能控制。
如果说，传统的控制方式需要被控对象精确的数学模型，而模糊控制则是以人类智能活动的角度为基础实施控制，因此，在实际中，传统控制方法无能为力的非线性场合，模糊控制却能起到很好的控制作用。
因此，实际应用中，由于系统复杂、很难建立精确数学模型的非线性系统，模糊控制已经成为一种最有效的控制方法。
模糊控制规则表是模糊控制的核心，其描述的是输入的偏差、偏差变化量与控制的输出之间的对应关系，采用手工计算方式，量大且费时；采用在线计算方式，往往又影响系统被控对象的实时控制效果。
因此，在应用模糊控制时，首先针对输入的不同组合，采用离线计算方式算出相应的控制输出量，构成模糊控制规则查询表，实际控制时再将模糊控制规则查询表嵌入在各种控制平台，如单片机、PLC 等，实现离线计算、在线查表，这样，一方面减少了模糊控制的在线运算量，同时又实现了模糊控制的实时控制效果。
实际应用中发现，对模糊控制规则表的生成，在离散论域分档较少的条件下，多采用手工计算，而在离散论域分档较多的条件下，手工计算量太大，用MATLAB 软件编程实现，对MATLAB 软件的编程能力要求又较高，因此，本文以二维温度模糊控制规则查询表的生成为例来说明如何简单有效的利用MATLAB 软件生成模糊控制规则离线查询表。
1 实例分析应用MATLAB2014a 软件说明生成模糊规则离线查询表的过程。
设二维温度模糊控制器[1 2]的输入为温度偏差E 和温度偏差变化率EC，输出为温控器输出电压U。
模糊控制器模型见图1。
2 模糊控制规则离线查询表生成步骤[34 5]（1）利用模糊逻辑控制工具箱生成温度模糊推理系统在MATLAB2014a 命令窗口中输入fuzzy 打开模糊控制工具箱，编辑输入输出变量的隶属度函数和模糊控制规则，然后将模糊推理系统保存为mytest.fis。
设温度偏差E、偏差变化率EC 和温控器输出电压U 的模糊论域为[-6 6]，三者的语言变量赋值均为{NB，NM，NS，Z，PS，PM，PB}，各语言值的隶属函数均采用三角函数，如图2所示，并根据温度模糊控制规则表1逐条添加模糊控制规则，清晰化采用加权平均法。
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。
模糊控制技术第2章模糊逻辑的数学基础
第２章 模糊逻辑的数学基础 例2.1 在论域U={1，2，3，4，5，6，7，8，9，10}中
讨论“小的数”F这一模糊概念，分别写出上述三种模糊集 合的表达式。
概念的外延，一个概念所包含的那些区别于其他概念的全体 本质属性就是这概念的内涵。用集合论的观点来看，内涵是 集合的定义，外延就是组成集合的所有元素。一个概念的外 延就是一个集合。
集合中的个体称为元素，通常用小写字母u、v表示； 集 合的全体又称为论域，通常用大写字母U、V表示； u∈U， 表示元素u在集合论域U内。一个集合如果由有限个元素 组成，则称为有限集合，不是有限集合的集合称为无限集合。 集合可以是连续的，也可以是离散的。
第２章 模糊逻辑的数学基础
定义2.2 支集（Support）：模糊集合的支集是一个普
通集合，它是由论域U中满足μF(u)>0的所有u组成的，即
S={u∈U|μF(u)>0}
（2.3）
例如，在图2.1中，模糊集合B（“中年”）的支集是开
区间（35，60）。
定义2.3 模糊单点（Singleton）: 如果模糊集合F的支
第２章 模糊逻辑的数学基础
在普通集合中，任何一个元素或个体与任何一个集合之 间的关系只有“属于”和“不属于”两种情况，两者必居其 一，而且只居其一，绝对不允许模棱两可。例如，“大于100 的自 然数”是一个清晰的概念，该概念的内涵和外延均是明确的。
1. 经典集合定义 依据一定的标准进行分类，可以把不同的事物归于这一 类，或不归于这一类。 集合是具有某种特定属性的对象的全体。
课程设计(论文)-模糊控制器设计模板
模糊控制器设计模糊控制是以模糊集合论、模糊语言变量及模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制。
从线性控制与非线性控制的角度分类，模糊控制是一种非线性控制。
从控制器的智能性看，模糊控制属于智能控制的范畴，而且它已成为目前实现智能控制的一种重要而又有效的形式。
1模糊控制的基本思想在自动控制技术产生之前，人们在生产过程中只能采用手动控制方式。
手动控制过程首先是通过观测被控对象的输出，其次是根据观测结果做出决策，然后手动调整输入量，操作工人就是这样不断地完成从观测、决策到调整，实现对生产过程的手动调整输入量，操作工人就是这样不断地完成从观测、决策到调整，实现对生产过程的手动控制。
这三个步骤分别是由人的眼-脑-手来完成的。
后来，由于科学技术的进步，人们逐渐采用各种测量装置（如传感器）代替人眼，完成对被控制量的观测任务；利用各种控制器（如PID调节器）取代人脑的作用，实现比较、综合被控制量与给定量之间的偏差，控制器所给出的输出信号相当于手动控制过程中人脑的决策；使用各种执行机构（如电动机）对被控对象施加某种控制作用，这就起到了手动控制中手的调整作用。
上述由测量装置、控制器、被控对象及执行机构组成的自动测控系统，就是人们所熟知的常规负反馈控制系统。
常规控制首先要建立精确数学模型，但是对一些复杂的工业过程，建立精确的数学模型是非常困难的，或者是根本不可能的。
于是常规控制技术在这里就遇到了不可逾越的障碍。
但是，熟练的技术操作人员，通过感官系统进行现场观察，再根据自己的经验就能很容易地实现这类控制过程，于是就产生了一个问题，能否把人的操作经验总结为若干条控制规则，并设计一个装置去执行这些规则，从而对系统进行有效的控制呢?答案是肯定的。
这种装置就是模糊控制器。
与传统的PID控制相比，模糊控制有其明显的优越性。
由于模糊控制实质上是用计算机去执行操作人员的控制策略，因而可以避开复杂的数学模型。
对于非线性，大滞后及带有随机干扰的复杂工业对象，由于数学模型难以建立，因而传统的PID控制也就失效，而对这样的系统，设计一个模糊控制器，却没有多大困难。
智能控制技术-第三章
一个简单的求中间隶属度值的求取。
在模糊控制系统中，变量的量化给出了控 制器计算的简化和控制值的平滑之间的一 个折衷，为了消除大的误差，在量化级之 间的一些插值运算是必要的。
一个简单的方法是引入一个权系数w(.)：对 于一个连续的测量值可以通过相邻两个离 散值的加权运算得到模糊度的值。
模糊控制器结构指的是输入输出变 量、模糊化算法、模糊推理规则和精确 化计算方法。
控制器的设计第一步首先确定控制器的输 入输出变量。
1、控制器输入输出变量
主要讲单输入-单输出模糊控制结构。
单输入-单输出模糊控制结构指的是系 统控制量只有一个，系统输出量只有一个。
单输入-单输出模糊控制结构又分一维模糊 控制器、二维模糊控制器和多维模糊控制 器。
m
vik i
v0
i1 m
ki
i1
ki视情况而定。如果，那么加权平均法就变为重 心法。
面积重心法对于不同的隶属度函数形状会
有不同的推理输出结果。最大隶属度函数 法对隶属度函数的形状要求不高。
第二节 模糊控制系统设计
一、模糊控制器的结构设计 在设计模糊控制器前，首先根据被
控对象的具体情况来确定模糊控制器的 结构。
设被控对象用以下三个控制规律描述：
规律1： 如果Yn=PM 且Un=PM 那么Yn+1=PB； 规律2： 如果Yn=PS 且Un=NS 那么Yn+1=ZE； 规律3： 如果Yn=NS 且Un=PS 那么Yn+1=ZE； 规律4： 如果Yn=NM 且Un=NM 那么Yn+1=NB； 其中Y是输出，U是控制，n是离散时间。
例如：两个输出变量A、B下的一个模糊空 间划分示意图。
离散论域模糊控制表的离线计算
离散论域模糊控制表的离线计算一、题目已知单变量两维输入，一维输出模糊控制器，其两维输入为E，EC，一维输出为I，论域均为E，EC，I∈{-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6}，E的论域划分为{NB，NM，NS，NZ，PZ，PS，PM，PB}，共8个模糊子集，其各自的隶属度函数如表1所示。
EC和I的论域划分为{NB，NM，NS，ZE，PS，PM，PB}，共7个模糊子集，它们的隶属度函数都如表2所示。
已知控制规则表如表3所示，试求解输出控制表（如当e=-6，ec=-6时，求输出i=？，最终输出的控制表格式如如表4所示）。
其中输入采用单点模糊法，输出清晰量采用加权平均法进行解模糊，可以用MATLAB编程计算。
各变量的隶属度函数以及控制规则表如下：表3 控制规则表二、基本原理这是一个二输入、单输出的模糊控制器的设计，主要包括输入模糊化、模糊推理、解模糊等基本过程，现在叙述如下： 1、输入模糊化在本实验实际过程中采用单点模糊集合的方法实现输入的模糊化，例如e 为离散论域E={-6，-5，-4，-3，-2，-1,0，1，2，3，4，5，6}，则x *=,0的输入模糊集合可表示为：00000010000006543210123456A =++++++++++++------ 2、模糊推理设某一时刻偏差为e *，偏差变化量为ec *，则可根据由各条规则给出的模糊蕴含关系进行合成推理运算，得到相应的输出控制量的模糊值：*****111**1(){()}{()[()]}{[()][()]}m n m n m nl l l l l l l l m nl l l l l U e and ec R e and ec R e and ec A and B C e A C ec B C ⨯⨯⨯*===⨯====→=→→ 其中，m 和n 分别表示e 和ec 的论域所划分的模糊自己的个数，在本实验中，m=8，n=7，对应着本题目中规定的56条控制规则。
离散控制系统的自适应模糊控制技术
离散控制系统的自适应模糊控制技术离散控制系统的自适应模糊控制技术是近年来控制工程领域中的一个重要发展方向。
自适应模糊控制技术结合了自适应控制和模糊控制两种方法，旨在提高离散控制系统的稳定性、精度和鲁棒性。
本文将介绍离散控制系统、自适应控制和模糊控制的基本概念，并详细阐述离散控制系统的自适应模糊控制技术的原理和应用。
一、离散控制系统的概念离散控制系统是指在离散的时间瞬间上对控制对象进行控制的系统。
它由传感器、执行器、控制器和控制对象组成。
传感器用于采集系统的反馈信号，执行器用于输出控制信号，控制器负责对反馈信号进行处理并生成控制信号，控制对象是需要被控制的物理系统。
离散控制系统广泛应用于工业自动化、机器人、航天等领域。
二、自适应控制的概念自适应控制是指系统能够根据外部环境和内部状态的变化自动调整其控制策略和参数。
自适应控制技术通过实时的参数估计与调整，使控制系统能够适应不确定性和变化性，提高系统的鲁棒性和性能。
三、模糊控制的概念模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，它利用模糊规则库来描述系统的控制策略。
与传统的精确控制方法相比，模糊控制方法更适合于复杂、模糊的系统。
模糊控制方法通过将输入变量和输出变量进行模糊化和解模糊化处理，实现对系统的控制。
四、离散控制系统的自适应模糊控制技术离散控制系统的自适应模糊控制技术是将自适应控制和模糊控制相结合，通过实时的参数调整和模糊规则库的更新来实现对离散控制系统的控制。
具体步骤如下：1. 建立模糊控制器：根据系统的特性和需求，设计模糊控制器的输入变量、输出变量和模糊规则库。
2. 参数估计和调整：利用自适应控制技术对模糊控制器的参数进行估计和调整，以适应系统的变化。
3. 模糊规则更新：根据实际的系统响应和误差，更新模糊规则库中的模糊规则，以提高控制系统的性能。
4. 系统鲁棒性分析：通过对系统的稳定性和鲁棒性进行分析，优化模糊控制器和自适应算法的设计，提高系统的鲁棒性。
离散控制系统中的模糊控制设计
离散控制系统中的模糊控制设计离散控制系统是指控制对象和控制器都是离散时间的系统。
在离散控制系统中，模糊控制设计是一种有效的控制方法。
本文将介绍离散控制系统中模糊控制设计的原理和应用。
一、模糊控制的基本原理模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，其设计思想源于人脑的模糊推理过程。
模糊控制系统由模糊化、模糊推理和解模糊化三部分组成。
1. 模糊化：模糊化是将输入变量用模糊集合进行描述，将连续的输入映射为隶属度的形式。
常用的模糊化方法包括三角隶属度函数和高斯隶属度函数等。
2. 模糊推理:模糊推理是基于一组模糊规则对输入进行推理，得到输出变量的隶属度。
常用的模糊推理方法包括Mamdani模糊推理和T-S模糊推理等。
3. 解模糊化：解模糊化将模糊推理得到的隶属度翻译为实际的输出值。
常用的解模糊化方法包括最大隶属度法和平均隶属度法等。
二、离散控制系统中的模糊控制设计步骤离散控制系统中的模糊控制设计步骤包括以下几个方面：1. 系统建模：首先需要对离散控制系统进行建模，确定系统的输入、输出和状态变量。
根据系统的数学模型，进行离散化处理，得到离散时间的系统模型。
2. 设计控制规则：根据系统的特性和控制目标，设计模糊控制器的控制规则。
控制规则是模糊控制系统的核心，它决定了输入变量和输出变量之间的映射关系。
3. 设置隶属函数：为输入变量和输出变量设置适当的隶属函数，以描述变量之间的模糊关系。
不同的隶属函数可以描述不同的模糊集合，用于表征输入输出变量的不确定性。
4. 进行模糊推理：根据输入变量的隶属度和控制规则，进行模糊推理，得到输出变量的隶属度。
模糊推理可以使用模糊关系矩阵或者模糊推理引擎进行计算。
5. 解模糊化：将模糊推理得到的输出变量隶属度翻译为实际的输出值，从而得到模糊控制器的输出。
解模糊化可以使用最大隶属度法或者平均隶属度法等方法。
6. 仿真与优化：通过对模糊控制器的仿真，评估其性能并进行优化。
可以通过调整隶属函数的形状、增加控制规则的数目等方式改进控制器的性能。
离散控制系统的模糊控制设计
离散控制系统的模糊控制设计离散控制系统是一种控制系统，其输入、输出和状态在特定的离散时刻进行更新和计算。
离散控制系统广泛应用于自动化领域，如工业自动化、机器人控制等。
在离散控制系统中，模糊控制设计是一种常用的控制方法，其基于模糊逻辑和模糊推理来实现对系统的控制。
一、离散控制系统概述离散控制系统是指系统的输入、输出和状态在离散时间点上进行更新和计算的控制系统。
离散控制系统通常由离散控制器和被控对象组成，其中离散控制器用于对被控对象进行控制，被控对象则是需要被控制和调节的对象或过程。
二、模糊控制设计原理模糊控制是通过建立模糊规则、模糊推理和模糊调节来实现对系统的控制。
在模糊控制设计中，首先需要建立模糊规则库，该规则库包含了系统的输入和输出之间的关系。
然后，通过对输入和输出之间的关系进行模糊推理，得到模糊输出。
最后，通过对模糊输出进行解模糊，得到系统的实际输出。
三、离散控制系统的模糊控制设计步骤1. 确定被控对象和控制要求：首先需要确定被控对象和控制要求，明确需要对哪个对象或过程进行控制，并明确控制的目标和要求。
2. 建立模糊规则库：根据控制要求和被控对象的特性，建立模糊规则库，该规则库包含了输入和输出之间的模糊关系。
3. 模糊推理：通过对输入和输出之间的模糊关系进行推理，得到模糊输出。
模糊推理可以采用模糊逻辑和模糊推理算法来实现。
4. 解模糊：将模糊输出转化为系统的实际输出。
解模糊可以采用模糊解模糊算法，如最大隶属度法、加权平均法等。
5. 设计控制器：根据解模糊后的输出，设计控制器的参数和结构，实现对被控对象的控制和调节。
6. 优化和调试：对设计的模糊控制系统进行优化和调试，确保系统能够满足控制要求和性能指标。
四、模糊控制设计的应用案例以温度控制为例，介绍模糊控制设计在离散控制系统中的应用。
假设需要设计一个温度控制系统，控制室内温度在设定温度范围内波动。
1. 确定被控对象和控制要求：被控对象为室内温度，控制要求为将室内温度控制在设定温度范围内。
模糊控制算法
控制过程：
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 度进展模糊修正
2、根据设定温度和实测温度，用模糊控制 原那么推论控制输出
3、根据室外温度、乘车满员率对控制输出 进展热负荷模糊修正。
全空调型客车空调原理图
1、外进风;2出风口;3蒸发器风机:4蒸发器芯;5热水器芯: 6温度门:7、出风口:8车内进风
例如，对规那么⑶，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〞隶属度，膨胀阀开度N 对“中等转速〞隶属 度。考虑所有有关的结论部分，即可得到控制输出对相应 子集的隶属度。如压缩机排量F 对相应子集
的隶属度为：最大：u (F)=0 大： 中： 小： 最小：
(1) 假如温差“正大〞, 温差变化率“负很 小〞, 认为机器制冷力严重缺乏。运行 状态设置为: 压缩机排量为“最大〞, 膨 胀阀开度为“最大〞, 风机转速为“最大 〞。
(2) 假如温差“正中〞, 温差变化率“正大 〞, 认为机器制冷力缺乏, 运行状态设
模糊控制规那么表
建立模糊控制规那么的根本思想:当误差大或较大时，选择控制量以 尽快消除误差为主，而当误差较小时，选择控制量要注意防止超调， 以系统的稳定性为主要出发点。
模糊量化为明晰量输出
模糊推理规那么
输出模糊量
根据重心法原那么 模糊控制器控制表
模糊控制与常规控制比较
模糊控制具有超调量小、稳差小的特 点。一般汽车空调模糊控制可节能
控制过程：
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 度进展模糊修正
2、根据设定温度和实测温度，用模糊控制 原那么推论控制输出
matlab模糊控制中论域11条
matlab模糊控制中论域11条摘要：一、模糊控制概述1.模糊控制的起源和发展2.模糊控制的基本原理和特点二、MATLAB模糊控制工具箱1.MATLAB模糊控制工具箱的功能和应用2.MATLAB模糊控制工具箱的安装和配置三、MATLAB模糊控制工具箱中的论域1.论域的定义和作用2.论域的类型和特点四、MATLAB模糊控制工具箱中的模糊控制器1.模糊控制器的结构和工作原理2.模糊控制器的参数设置和调整五、MATLAB模糊控制工具箱中的模糊控制应用实例1.温度控制系统2.机器人控制系统六、MATLAB模糊控制工具箱的局限性和未来发展1.工具箱的局限性2.模糊控制的未来发展趋势和应用前景正文：一、模糊控制概述模糊控制是一种基于模糊集合理论的控制方法，它通过将连续的输入值映射到模糊集合，并将模糊集合的隶属度作为控制量来实现对系统的控制。
模糊控制具有很强的鲁棒性和自适应能力，广泛应用于工业控制、智能家居、医疗设备等领域。
二、MATLAB模糊控制工具箱MATLAB模糊控制工具箱是MATLAB提供的一款用于实现模糊控制的软件包，它集成了丰富的模糊控制算法和工具，可以帮助用户快速搭建模糊控制系统。
MATLAB模糊控制工具箱的应用领域广泛，包括控制系统、信号处理、图像处理等。
三、MATLAB模糊控制工具箱中的论域论域是模糊控制中的一个重要概念，它表示输入变量可能的取值范围。
MATLAB模糊控制工具箱提供了11条论域，包括：" crisp"（离散论域）、"interval"（区间论域）、"triangle"（三角形论域）、"trapezoid"（梯形论域）、"rectangle"（矩形论域）、"ellipse"（椭圆论域）、"pie"（饼图论域）、"gauge"（仪表盘论域）、"hysteresis"（滞回论域）、"bounded"（有界论域）和"unbounded"（无界论域）。
基于Step7和WinCC的焦炉集气管压力分级控制系统
基于Step7和WinCC的焦炉集气管压力分级控制系统麦雪凤;宁甲宇【摘要】针对采用常规控制方法对焦炉集气管压力控制效果差、无法满足要求的现状,运用模糊控制和解耦控制原理以及Step7和WinCC软件,在已有焦炉集气管压力控制系统基础上提出-种基于模糊解耦控制的分级控制系统;介绍系统控制策略、程序开发、监控界面设计及系统运行调试等;运行表明:该系统控制效果良好,其控制精度、抗干扰能力等技术指标优于原指标.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2014(022)008【总页数】5页(P2431-2434,2446)【关键词】集气管压力;模糊解耦控制;分级控制;Step7;WinCC【作者】麦雪凤;宁甲宇【作者单位】广西科技大学电气与信息工程学院,广西柳州 545006;广西柳州欧亚自动化设备有限公司,广西柳州 545006【正文语种】中文【中图分类】TP3680 引言焦炉集气管压力是钢铁企业炼焦生产中最重要的指标之一，其控制效果对焦炉的炉体寿命、焦炭质量等有重大影响，在这个生产装置中，往往需要设置若干控制回路来稳定各个被控变量。
在这种情况下，几个回路之间就可能相互关联、相互耦合、相互影响，构成多输入－多输出的关联（耦合）控制系统［1］，使系统难于用常规PID 进行控制。
因此，研究开发出一个有效、可靠、稳定、快速的集气管压力控制系统是当前的迫切需求，这对提高焦化厂经济效益、改善环境、延长设备使用寿命、提高产品质量等方面具有重大的意义与必要性。
1 系统结构及原理图1为某钢铁公司焦化厂3#、4#焦炉的工艺流程，两座焦炉共4条集气管相连通，各集气管汇集到初冷器前的集气总管，流经气液分离器、初冷器、鼓风机，再由鼓风机送往净化回收工序，经脱硫、硫铵、终冷洗苯等几道工序后，分两路送出：一路煤气外送；另一路煤气回炉，供焦炉炼焦。
原有集气管压力控制系统采用“集气管压力蝶阀调节的单回路控制＋初冷器前吸力大回流调节的单回路控制”方案。
离散论域上的模糊控制离线计算
离散论域上的模糊控制离线计算引言:模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，它可以应用于各种领域，如工业控制、交通控制、机器人控制等。
在模糊控制中，离散论域上的模糊控制是一种常见的控制方式，它可以有效地处理离散输入和输出的问题。
本文将介绍离散论域上的模糊控制离线计算的相关概念和方法。
一、离散论域上的模糊控制基础离散论域上的模糊控制是指输入和输出都是离散值的模糊控制系统。
在离散论域上，输入和输出的取值可以是离散的，例如在一个交通信号灯控制系统中，输入可以是红灯、绿灯、黄灯等状态，输出可以是停止、行进、减速等命令。
离散论域上的模糊控制需要定义模糊集合和模糊规则，以实现输入和输出之间的模糊映射关系。
二、离散论域上的模糊集合离散论域上的模糊集合是指集合中的元素是离散的。
例如在一个温度控制系统中，可以定义一个模糊集合"冷"，其中包含了离散的温度取值，如10℃、15℃、20℃等。
离散论域上的模糊集合可以通过隶属函数来描述，隶属函数表示元素属于某个模糊集合的程度。
三、离散论域上的模糊规则离散论域上的模糊规则是指用于描述输入和输出之间模糊映射关系的规则。
例如在一个灯光控制系统中，可以定义一个模糊规则"如果输入为红灯，则输出为停止"。
离散论域上的模糊规则可以通过条件-结果表来表示，其中条件是输入的模糊集合，结果是输出的模糊集合。
四、离散论域上的模糊控制离线计算离散论域上的模糊控制离线计算是指在系统运行之前，通过离线计算得到系统的模糊规则和隶属函数。
离线计算可以通过离散论域上的数据进行，例如通过历史数据或专家知识来确定系统的模糊规则和隶属函数。
离散论域上的模糊控制离线计算可以提前将控制系统的参数进行优化，以达到更好的控制效果。
五、离散论域上的模糊控制离线计算的步骤离散论域上的模糊控制离线计算包括以下步骤：1. 收集离散论域上的数据：通过实验或专家知识，收集离散论域上的数据，包括输入和输出的取值范围以及其对应的模糊集合。
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离散论域模糊控制表的离线计算
一、题目
已知单变量两维输入，一维输出模糊控制器，其两维输入为E，EC，一维输出为I，论域均为E，EC，I∈{-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6}，E的论域划分为{NB，NM，NS，NZ，PZ，PS，PM，PB}，共8个模糊子集，其各自的隶属度函数如表1所示。
EC和I的论域划分为{NB，NM，NS，ZE，PS，PM，PB}，共7个模糊子集，它们的隶属度函数都如表2所示。
已知控制规则表如表3所示，试求解输出控制表（如当e=-6，ec=-6时，求输出i=，最终输出的控制表格式如如表4所示）。
其中输入采用单点模糊法，输出清晰量采用加权平均法进行解模糊，可以用MATLAB编程计算。
各变量的隶属度函数以及控制规则表如下：
>
、
二、基本原理
这是一个二输入、单输出的模糊控制器的设计，主要包括输入模糊化、模糊推理、解模糊等基本过程，现在叙述如下： 1、输入模糊化
在本实验实际过程中采用单点模糊集合的方法实现输入的模糊化，例如e 为离散论域
E={-6，-5，-4，-3，-2，-1,0，1，2，3，4，5，6}，则x *
=,0的输入模糊集合可表示为：
0000001000000
6543210123456
A =
++++++++++++------ 2、模糊推理
设某一时刻偏差为e *，偏差变化量为ec *
，则可根据由各条规则给出的模糊蕴含关系进行合成推理运算，得到相应的输出控制量的模糊值：
*
**
**1
1
1
**1
()
{()}{()[()]}
{[()][()]}
m n m n
m n
l l l l l l l l m n
l l l l l U e and ec R e and ec R e and ec A and B C e A C ec B C ⨯⨯⨯*===⨯===
=
→=
→→ 其中，m 和n 分别表示e 和ec 的论域所划分的模糊自己的个数，在本实验中，m=8，n=7，对应着本题目中规定的56条控制规则。
控制器设计的核心就是对上式进行编程。
3、解模糊
本实验采用加权平均的方式解模糊，其精确值的计算公式如下：
101
()n
i i
i n
i
i z k
z df z k
====
∑∑
、
三、实验程序：
实验最终采用的程序如文件program 中所示，和为了说明程序优化使用。
就本题目而言，三个程序都可以解决问题。
是最大最小合成函数，供运行时调用。
各个excel 表格说明如下：、、分别为两个输入变量以及输出变量的隶属度函数表，用于在MATLAB 执行程序的时候读入，为程序运行结果。
四、程序优化及讨论
1、此程序中各个变量表的输入都是通过excel实现的。
让MATLAB通过程序从excel 表中读入数组到工作空间中，同时为了方便查看结果，又将结果写到excel表中。
这样，我们在设计一个二输入单输出的模糊控制器时，只需要在四个excel表中输入相应的数值，而不需要进行程序的修改，唯一需要修改的就是各个变量的论域。
整个程序的适应性还是比较强的，具有通用性。
但付出的代价就是计算时间的延长，而时间延长的主要部分就花费在读取excel表上：
可以看出，每读一个excel表，就要花费约的时间。
然而，这对一些数据量比较多的隶属度函数表来说是有利的，我们可以将隶属度函数表以excel的表格储存起来，直接调用，从而免去了在每次执行程序的时候在程序中修改输入量或者计算一个模糊控制器就新建一个新程序，这样对提高工作效率和程序的通用性还是有很大帮助的。
同时，我们也不需要担心输出的结果在MATLAB关闭以后就丢失，可以直接储存在excel表中。
本实验采用的程序时间复杂度如下：
此外，其中求56条规则的并采用在循环中每一次都与上一次求并，并且用此次的计算值冲掉上一次的计算值，这样就节省了硬件上RAM空间的开销。
2、在最开始的编程中，计算最大最小合成以及蕴含模糊关系时，我采用了子函数调用的方式，这样可以使得主程序变得简洁，而如果一个功能相同的程序段在程序中重复出现时，我们考虑到程序的简洁性，就采用子程序调用的方法，但这个方法带来的代价也是程序调用花费的时间开销。
这种方法的实现是通过实现的，程序段如下：
可见，该方法相比实验采用的程序，速度要慢。
3、如果仅考虑该实验，而不用考虑程序的通用性，直接在.m文件中输入各个变量，即略去读写excel的过程，同时也不采用子程序调用的方式，这样的程序运行速度就要快很多。
该程序运行所花费的时间明显要低很多。
4、综合分析
为了程序的通用性，同时考虑到在实际应用中，二输入单输出的情况居多，因此我采用了excel读入输入量的方法，并且省去了子程序调用的过程，采用的方式。
该程序对于二输入单输出模糊控制器的设计都是适用的。
五、心得与体会
通过此次实验的编程，我对二维模糊控制器的设计流程以及其计算原理有了更深的印象。
设计一个MATLAB程序，我觉得需要考虑的因素主要有时间复杂度、空间开销以及程序的通用性等。
在针对一个问题进行编程时，好的思维习惯是能够尽量地将这一个问题抽象成一类问题，而针对这一类问题编程。
最后根据实际的问题综合考虑各个因素编写出最终的程序。
而且随着经验的不断增加，我们考虑问题就会变得越来越全面。