【系统仿真学报】_模糊辨识 2014-07-23 08_37_51_期刊发文热词逐年推荐_20140723
基于模糊PID的智能车控制系统的仿真研究
When a fuzzy logic control toolbox design fuzzy controller, it is very flexible、convenient and great observables in MATLAB, and it can construct various complex fuzzy PID control system directly in SIMULINK environment. The simulation results show that the fuzzy PID control have advantages of flexible control, small overshoot, fast response and strong adaptable.Forsmart car, the fuzzy PID as the controller will be great to meet allrequirements of the smart car system control,sofuzzy PID as an important part of intelligent vehicle research is necessary and inevitable.
基于模糊PID的智能车控制系统的仿真研究
MATLAB在模糊控制系统仿真中的应用
第18卷 第3期计 算 机 仿 真2001年5月 MATLAB在模糊控制系统仿真中的应用刘朝英 宋哲英 宋雪玲 (河北科技大学,050018)摘要 模糊控制系统的设计是模糊控制系统应用的重要问题之一,而系统的仿真是设计中的重要步骤和必要的保证。
本文首先简要介绍了MA TLAB语言、模糊逻辑工具箱和SIMULINK工具箱,然后着重介绍如何利用模糊逻辑工具箱、SIM ULINK工具箱进行模糊控制系统的仿真,并给出具体实例。
这种方法克服了传统用C语言进行仿真的复杂、不方便的缺点,使模糊控制系统的仿真变得容易、直观且迅速。
关键词 MATLAB语言 模糊逻辑工具箱 SIM ULINK工具箱 仿真中图分类号 TP273+.4 文献标识码 B1 引言MATLAB软件于1984年由美国的Math Works公司推出,该软件使用简单、方便,对稍具C语言知识的用户都能够很容易地编制MATLAB应用程序。
该软件提拱了丰富的数值分析、矩阵运算、图形绘制、数据处理、图像处理等功能,此外、MATLAB还推出了大量不同的工具箱、如控制系统工具箱、系统辨识工具箱、模糊控制工具箱、神经网络工具箱等。
MATLAB是一个开放的环境,目前它已经成为国际控制界广泛流行的语言之一。
自1993年以来,Math Works公司相继推出了MATLAB4.0、MATLAB4.2、MATLAB5.2、MATLAB6.0等版本,国内也出版了相关书籍[1,2,3],但是针对模糊控制工具箱的介绍或没有或非常简单。
本文在MATLAB5.21基础上,介绍模糊控制工具箱中基本函数及SIMULINK工具箱的功能,并介绍如何利用SMULINK和FUZZY工具箱构造某锅炉水位模糊控制系统的结构框图和进行仿真研究的方法及具体步骤。
2 模糊逻辑工具箱模糊逻辑工具箱(Fuzzy logic Toolbox)提供了模糊逻辑控制器及系统设计的各种途径。
工具箱提供了生成和编辑模糊推理系统(FIS)常用的工具函数,如newfis、addvar、addmf、ad-drule、setfis、writefis等,它包括了产生新的FIS、给FIS加入变量、隶属函数、规则、设置解模糊方法及存储FIS等功能,用户可以用命令调用这些函数的方式生成和编辑模糊推理系统。
第五章模糊控制系统的MATLAB仿真PPT课件
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5.2.6 FIS输出量曲面观测窗 1.输出量曲面观测窗界面简介 2.利用输出量曲面观测窗进行分析研究
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5.2.7 用GUI设计Mamdani型模糊系统举例 1.选择模糊控制器的结构及模糊逻辑算法 2.定义覆盖输入、输出变量的模糊子集 3，编辑模糊控制规则 4.观测模糊推理过程
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设计模糊推理结构
• Mamdani法 • Lorsen法 • Takagi-Sugeno方法。
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(1).Mamdani方法
利用“极大—极小”合成规则定义模糊蕴 含表达的关系。例如：R :ifx为 A ， t h e ny为 B
表达的关R C系 定义为
RCABXYA(x()x ,y)B(y)
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4.观测模糊推理过程 5.观测清晰化方法对输出量的影响 6.观测整个论域上输出量与输入变量间的关
系
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5.2.8 用GUI设计Sugeno型模糊系统举例 1.选择模糊系统的结构及逻辑算法 2.定义输入、输出变量的模糊子集 1）增加一个输出函数 2）命名 3）输入参数 3. 输入模糊控制规则 4.观测模糊推理过程 5.观测整个论域上输出量与输入量间的关系
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5.2 模糊推理系统的设计与仿真
5.2.1 模糊推理系统的图形用户界面简介
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5.2.2 模糊推理系统编辑器 1.FIS编辑器界面简介 • 菜单条和模框区
File Edit View
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模糊逻辑区和当前变量区 2. FIS推理系统的编辑 3.编辑FIS的维数 4.编辑FIS输入、输出量的名称
3
• 5.1.2 仿真模型图的建立 • 1.打开模型编辑器界面 • 2.移入模块并予以合理布局
系统辨识 第1章 系统辨识概论
进行预报
可作一步、二步、短期、中期甚至长期预报
1.1.2 系统辨识的应用领域
进行规划
可能进行各种方案的最优规划
进行仿真研究 估计物理参数 生产过程的故障诊断
–许多复杂生产过程，比如飞机、核反应堆、大型工厂动力 装置及大型转动机械装置等 ,希望经常监视和检测可能出 现的故障，以便及时排除故障。 –通过系统辨识建立这些生产过程或设备的数学模型，并且 不断收集系统的信息，推断过程的动态特性的变化情况。 –然后，根据过程特性的变化情况来判断故障是否已经发生、 何时发生、故障类型和大小、故障的位置等。
e( k )
B( z 1 )
1.3.3 系统辨识步骤 • 辨识步骤
–进行测试获取数据 –模型结构辨识 –模型参数辨识 –模型校验
1.3.3 系统辨识步骤
辨识目的及先验知识 实 验 设 计 输 入 输 出 数 据 检 测 数 据 预 处 理 确定模型结构和准则 模型参数的估计 模型验证 满意 最终模型
出版社, 2011.4
第1章 绪论 1.1 系统辨识的发展 1.2 系统模型及建模方法 1.3 辨识的定义、内容和步骤
1.4 系统辨识的分类
1.5 本课程主要内容
1.1.1 系统辨识的发展历程
• 三十年代以前
主要利用概率统计理论中的统计回归方法等来处理在从事 生产实践、社会活动的研究中遇到的大量的数据资料
k 1 k 1 N N 2
B( z 1 ) y (k ) u ( k ) A( z 1 ) k 1
N
2
w(k)
uk) ym(k)
B( z 1 ) A( z 1 )
1.3.2 系统辨识三要素
输入误差准则
MATLAB在模糊控制系统设计和仿真的应用(1)
整模糊控制系统结构框图如 图 6 所示 若系统参数调整 原则不同 只需对 S 函数
参数自调整 固定参数
进行修改 封装的新模块可
以应用于不同的模糊系统 对上述两种模糊控制
图 7 两种系统仿真曲线
1.1.1 隶属度函数的建立
e(nT)
E(nT)
r
d dt
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
ke
EC(nT) kec
模糊 控制
U(nT)
器
ku
y(nT) G(S)
图 1 模糊控制系统方框图
若取输入汽包实际水位与给定水位值误差为 E 误差变 化 EC 和输出 U 的论域均为{-6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6} 其模糊子集均为{NB NM NS ZO PS PM PB}
在控制曲面上 检查其期望值是否在模糊控制输出结论 空间的中心附近 若超过 20% 则需重新调整规则 隶属度 函数或模糊运算 对模糊控制器进行优化[3]
这样建立了一个 FIS 系统的文件 取文件名为 a.fis 注 意该模糊控制器的命名与 FIS 命名应一致 若进行仿真时
U
E
EC
图 3 模糊控制器的输入输出曲线图
编写 M 文件的 S 函数 进一步扩展了 SIMULINK 的功能 将 MATLAB 和 SIMULINK 有机结合
起来 大大改善了仿真效率 实现了参数自调整的模糊控制系统的设计和高效仿真 同时给出具
体实例
关键词 MATLAB 语言 模糊控制 参数自调整 计算机仿真
文章编号 1004-731X (2003) 01-0132-03
在 MATLAB 命令窗中键入命令 FUZZY 进入模糊逻辑 编辑窗口 FIS Editor 建立 E EC U 的隶属度函数 有三角 形 trimf 高斯形 gaussmf 梯形(trapmf)等十一种可供选 择 在此均选常用的三角形隶属度函数 如图 2 所示 这些
一种基于模糊规则的非线性系统快速模糊辨识方法
第14卷第5期 系 统 仿 真 学 报 Vol. 14 No. 5 2002年5月JOURNAL OF SYSTEM SIMULATION May 2002 文章编号：1004-731X (2002) 05-0547-04一种基于模糊规则的非线性系统快速模糊辨识方法刘福才1, 2，关新平2，裴润1(1哈尔滨工业大学航天学院控制工程系, 哈尔滨 150001；2燕山大学电气工程学院自动化系, 秦皇岛 066004)摘要：针对以往模糊建模方法中算法过于复杂的问题，提出了一种简单而有效的复杂系统模糊建模新方法。
该方法是基于输入空间的模糊划分，计算给定样本在各模糊子空间的隶属度，并利用卡尔曼滤波算法辨识模糊模型的结论参数。
整个辨识过程与模糊聚类方法[8]和误差反馈学习方法[5]相比所需的CPU时间最短。
最后通过著名的Box-Jenkins煤气炉数据[7]仿真结果证明了该方法的有效性与实用性。
关键词：模糊辨识；模糊划分；模糊if-then规则；卡尔曼滤波算法中图分类号：TP15 文献标识码：AA Fast Fuzzy Identification Method in Nonlinear SystemBased on Fuzzy Logic RulesLIU Fu-cai1,2, GUAN Xin-ping2, PEI Run1(1 Department of Control Engineering, Harbin Institute of Technology,· Harbin 150001, China;2 Department of Automation, Yanshan University, · Qin-Huangdao 066004, China)Abstract: In accordance with the problems that the algorithm is too complex in the past fuzzy modeling methods, this article proposes a new method of fuzzy modeling for complex system. The method is simple and powerful. This method is based on fuzzy partition of input space, and it calculates the grade of membership of given p atterns in each fuzzy subspace with the consequence parameters identification obtained by using Kalman filtering algorithm. The whole identification process takes much less CPU time than the fuzzy clustering method and the error-feedback learning algorithm. Finally the effectiveness and practicability of this method is demonstrated by the simulation results of the famous Box-Jenkins gas furnace data.Keywords: fuzzy identification; fuzzy partition; fuzzy if-then rules; Kalman filtering algorithm1 引言基于模糊规则的系统已经成功应用于许多控制领域。
基于数据的MATLAB系统辨识工具箱模型识别
基于数据的MATLAB系统辨识工具箱模型识别陈岚峰;张亚琴;程立英;张志美【摘要】系统辨识是研究建立系统数学模型的理论与方法.从实测的系统输入输出数据或其他数据,用数值的手段重构系统数学模型的办法称为系统辨识.在实际应用中,可以采用许多方法从给定的系统响应数据,如时域响应中的输入和输出数据或频域响应的频率、幅值与相位数据等拟合出系统的传递函数模型,但由于这样的拟合有时解不唯一或效果较差,故一般不对连续系统数学模型进行直接辨识,而更多地对离散系统模型进行辨识.MATLAB的系统辨识工具箱中提出了各种各样的系统辨识函数.在介绍了系统辨识的基本理论和方法的基础上,利用Matlab仿真工具箱对给定实例进行仿真分析.通过仿真结果比较可见,两种方法都能够与实验对象有较好的拟合,而近似最优4阶辅助变量法所得模型拟合精度高于最小二乘法所得模型.【期刊名称】《沈阳师范大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2013(031)004【总页数】4页(P527-530)【关键词】系统辨识;仿真分析;拟合精度【作者】陈岚峰;张亚琴;程立英;张志美【作者单位】沈阳师范大学物理科学与技术学院,沈阳110034;沈阳师范大学实验教学中心,沈阳110034;沈阳师范大学物理科学与技术学院,沈阳110034;沈阳师范大学物理科学与技术学院,沈阳110034【正文语种】中文【中图分类】TP290 引言利用控制理论去解决实际问题时，首先需要建立被控对象的数学模型［1］。
现代复杂工程系统越来越趋近于多元化、模块化［2］，实际工程中存在着大量控制对象要建立用于描述其行为特性的数学模型，系统辨识是根据系统的输入输出时间函数来确定描述系统行为的数学模型，是现代控制理论中的一个分支。
随着各门科学的定量化，系统辨识的应用越来越广泛，不仅是航空、航天、电力、化工等工程应用领域，还延伸到生物信息科学、医学工程、社会经济等各学科［3］。
1 系统辨识基本理论系统辨识是在对输入和输出观测的基础上，在指定的一类系统中，确定一个与被识别的系统等价的系统［4］。
一阶系统模糊控制器的仿真研究
学号：1108211038本科毕业论文（设计）( 2013 届)一阶系统模糊控制器的仿真研究院系电子信息工程学院专业电子信息工程姓名田雷指导教师吴剑威讲师2013年5月随着模糊控制技术的广泛应用，特别是在那些复杂的、非线性、不确定性、多变性的大系统中。
模糊控制技术越来越受到人们的关注并且不断发展。
近年来，模糊控制技术也是控制领域的研究热点。
模糊控制器建立的关键是模糊控制规则及隶属度函数的建立，他们的确定对输出控制的结果产生很大的影响。
模糊控制作为一种智能控制技术，它是根据专家经验和熟练操作人员经验并以模糊数学、模糊语言以及模糊规则和推理为理论基础，其可以在不建立对象数学框架的前提下根据人类的思维方式和推理过程实现对被控制对象较精确的控制。
时至今日，模糊控制凭借其智能化水平高、控制过程简单且易实现等特点，显示出巨大的发展潜力和实用价值，在很多领域都获得了完美的应用和发展。
本论文通过模糊控制器对一阶系统进行仿真分析。
首先介绍了模糊控制系统的现状和发展趋势以及基本结构和实现方法，然后介绍了模糊工具箱的基本功能和应用，最后对一阶系统进行仿真分析。
仿真过程是创建一个一阶系统，确定变量和隶属度函数，用MATLAB 命令编程设计模糊控制器，用图形用户界面（GUI）建立模糊推理器（FIS）以及模糊规则，在Simulink中建立模糊控制系统的模型并进行仿真。
关键词：模糊控制；隶属度；Simulink；一阶系统With the widely application of the fuzzy control technology, especially in the complex, nonlinear, uncertainty and variability of large system, fuzzy control technology is more and more getting the attention of people and continuous development. In recent years, the focus of recent research is in the field of fuzzy control technology. Fuzzy controller is the key to the establishment of the fuzzy control rules and membership functions, the results of their determination to control the output produce very big effect.Fuzzy control technology is an intelligent control technique, which is based on the experience of experts and skilled operators experience and fuzzy mathematics, fuzzy language and fuzzy rules and reasoning as the theoretical foundation, it can be in the premise of not establish the mathematical framework based on human thinking and reasoning process to achieve the control of the control object precisely. Today, the fuzzy control with its high intelligent level, the control characteristics of the process of simple and easy to achieve, shows great potential for development and practical value, in many areas have gained the application and development of perfect.In this paper was carried out on the first order system by fuzzy controller simulation analysis. First introduced the present situation and development trend of fuzzy control system and the basic structure and implementation method, and then introduced the basic function and application of the fuzzy toolbox, the simulation analysis was carried out on the first order system. Simulation process is to create a first-order system, determine the variables and the membership functions, MATLAB command programming design of fuzzy controller, with a graphical user interface (GUI) based fuzzy reasoning (FIS) and the fuzzy rules and fuzzy control system model is established in Simulink and the simulation.Keywords: Fuzzy Control; Membership; Simulink; first order system目录摘要 (I)ABSTRACT (II)目录 (III)1 绪论 (1)1.1 课题的研究背景及意义 (1)1.2 国内外研究现状 (1)1.3 模糊控制的发展趋势及存在的问题 (2)2 模糊控制的基本原理 (2)2.1 模糊控制理论基本概念 (3)2.2 模糊控制系统 (4)2.3 模糊控制器 (6)3 MATLAB及模糊工具箱 (9)3.1 MATLAB简介 (9)3.2 模糊工具箱 (10)3.3 Simulink介绍 (14)4 一阶系统模糊控制器设计及仿真 (16)4.1 一阶系统 (16)4.2 模糊控制器的设计 (18)4.3 利用Simulink建立模糊控制系统模型并仿真 (26)5 总结与展望 (27)5.1 总结 (27)5.2 展望 (28)参考文献 (29)1绪论1.1 课题的研究背景及意义在当今社会科技迅速发展的前提下，现代工业变得越来越规模化、自动化、生产过程也越来越复杂化，家用电器等很多控制对象日益变得复杂。
基于大时滞特性预估补偿的模型辨识及模糊控制方法
基于大时滞特性预估补偿的模型辨识及模糊控制方法衣法臻;尹逊和【摘要】对具有大迟延特性的对象采用径向基神经网络辨识其预测控制模型,在不需要知道被控对象的精确物理解析数学模型,也不需要知道对象的脉冲激励响应模型和阶跃激励响应模型的情况下,可以实现对系统响应特性的在线辨识.采用分级模糊建模的思想,设计一种分级模糊控制器,可以极大地减小模糊规则基的规模,在分级模糊控制器的设计中,采用共生进化遗传算法对参数寻优,提高了进化速度.仿真试验证明,该方法的效果很好.【期刊名称】《北京交通大学学报》【年(卷),期】2010(034)005【总页数】4页(P142-145)【关键词】过程控制;预测控制;模糊控制;大时滞控制【作者】衣法臻;尹逊和【作者单位】北京交通大学,电子信息工程学院,北京,100044;北京交通大学,电子信息工程学院,北京,100044【正文语种】中文【中图分类】TP183在工业生产的控制过程中,被控制对象往往不同程度的存在着纯迟延.在这些过程中,大迟延的存在,使得被调量不能及时反映系统所承受的扰动,即使测量信号到达调节器,调节机关接受调节信号后立即动作,也需要经过纯迟延时间τ后,才波及被调量,使之受到控制.因此这样的过程必然会产生较明显的超调量和较长的调节时间[1].具有纯迟延的过程是公认较难控制的过程,其难控程度将随着纯迟延τ占整个过程动态的份额的增加而增加[2].针对以上问题,常见的解决方法有如下几种:最简单的是利用常规调节器适应性强、调整方便的特点,经过仔细个别的调整,在控制要求不太苛刻的情况下,满足生产过程的要求[3].采用微分先行和中间反馈等前馈补偿的方法,也能获得一定的控制效果[4],但存在超调量大,响应速度慢的问题.采用补偿原理有Smith预估补偿方法和预测控制的方法.其特点是预先估计出过程在基本扰动下的动态特性,使调节器提前动作,从而明显减少超调量和加速调解过程.但是已有的研究表明,Smith补偿方法对对象动态特性的精度要求很高,当存在扰动的时候,控制品质下降,甚至系统发散[5].预测控制需要知道系统的内部模型,即脉冲响应模型或阶跃响应模型,而对于实际的工业过程系统,对过程施加脉冲激励信号或阶跃激励信号将对很多生产过程造成危害,是不允许的.这样,预测控制的应用也受到了一定的限制[6].采用一种被称为“无模型控制律”的自适应控制律,可以较好的解决大迟延的问题[7].时间常数 T代表系统的惯性.一阶系统的时间常数,可由其阶跃响应获得.一个控制系统除了静态精度要满足一定的要求以外,对控制信号的响应过程也要满足一定的要求.这些要求表现为动态性能指标.从原则上说,应当选取与系统在正常运行情况下的输入信号最接近的典型信号.系统的阶跃响应曲线的上升时间 tr是指响应曲线首次从静态值的10%过渡到90%所需的时间,对于具有时滞τ的对象,如果τ/tr＜0.6,采用一般的系统整定方法还可控制,如果τ/tr＞0.6,则一般的方法很难控制.本文作者借鉴Smith预估补偿器和预测控制的预估补偿的思想,结合无模型控制律的思想,采用神经网络辨识方法,可在系统运行过程中,在线辨识系统的输入输出映射关系,无需特殊的激励信号.可以预估过程的控制输出.采用模糊控制,不要求系统的精确数学模型,对辨识出的输入输出映射关系的偏差的鲁棒性强.仿真试验证明,该方法的效果很好.1 对迟延环节作用的消除在系统的实际运行中,采集一个时间序列的输入输出样本对,并根据系统的运行特点,估测迟延的时间参数τ,在数字控制中用一个采样步数kτ表示.在实际的估测中,可以测定生产过程(被控制对象)跟随一个正弦输入时,其系统输出的两个同符号峰值之间的时间,这个时间间隔可以用来估计迟延时间.设输入为 x,输出为y,输入输出可以是一维的,也可以是多维.采样样本数量为 n,n＞kτ xi,yi分别为每个采样时刻系统的输入输出,如果输入输出是多维的,则xi,yi为向量.形成数据对后为(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn).上面是过程在有迟延环节的情况下的输入输出映射关系.迟延环节使受到调节作用之后的被调量经过迟延kτ个采样周期后才能返回到调节器.如果我们能够把被调量的变化即时反映给调节器,则解决了迟延问题.我们重新组合数据样本对如下这样,数据样本对反映的就是去掉了迟延作用后的系统的输入输出映射关系.下面采用神经网络建模方法辨识这个映射关系.2 预估模型与控制器设计人工神经网络在系统建模中已经有了广泛的应用.径向基函数(Radial Basis Function,RBF)网络在逼近能力、分类能力和学习速度等方面都优于一般网络,这里采用径向基函数网络辨识过程的输入输出映射.径向基函数(RBF)的映射能力很强,RBF神经网络由三层组成.采用的径向基函数为其中:x是n维输入向量;ci是第i个基函数的中心,与x具有相同的维数,σi决定了第i个基函数的围绕中心点的宽度;m为隐层神经元的个数.输入层实现从x→Ri(x)的非线性映射,输出层实现从Ri(x)→yk的线性映射,即p为输出节点数.连接权学习采用BP算法.在过程运行中,不断的滚动采集输入输出,可在线辨识,在线自适应.在辨识出系统的预估模型后,大迟延系统的迟延被补偿了,过程可以作为一个无迟延环节的对象进行控制.这个问题可以由多种方法解决.但是,由于系统的迟延时间参数是估计得出的,且系统的输入输出数据样本受到随机干扰的影响,辨识出的系统的预估模型会存在一定的偏差,造成被调量的预估有一定的偏差.依赖精确数学模型的控制方法对偏差一般会比较敏感,在模型与实际系统偏差大的情况,控制品质较差.模糊控制不需要系统的精确数学模型,鲁棒性强,本文采用模糊控制实现对过程的控制.为了提高系统的控制精度,就要选取多个模糊语言变量,当有多个输入时,模糊规则会急剧增长.例如有两个输入,每个输入有7个语言值变量,则将有49条规则,如果3个输入,将有343条规则.为了解决模糊规则组合爆炸的问题,下面仿真采用一种分级模糊控制的方法.在第一级模糊控制中,取输入变量集合的一部分变量作为输入,输出再与其他输入变量组合作为第二级模糊控制的输入.在模糊控制器参数优化中,采用共生进化遗传算法,可提高进化的速度[8].3 仿真实验控制对象为一个工业过程控制过程:反应容器的液面高度控制,由于管道传输的长路径等因素,其为一个大迟延对象,可描述为其中:输入 u(k)为阀门开度,rad;输出 y(k)为液位高度,m.考虑对阶跃输入信号yd的跟随首先辨识补偿迟延环节后的过程模型:取20个输入值u(1),u(2),…,u(20),得出y(1),y(2),…,y(20),在采用式(3)计算y(n),n=1,2,…,20时,加上一个小的随机扰动项δ(n),n=1,2,…,20,以模拟实际系统的随机扰动.将对应的数据平移kτ,得样本数据对为对此样本数据采用本文第2部分的方法辨识过程模型,其中取kτ=10,其效果如图1所示.其中,*点线为预估输出,实线为实际输出.可见此方法可以较好的对迟延对象进行输出预估.模糊控制器的输入为e(k),˙e(k)图1 补偿时滞的RBF模型预估Fig.1 RBF model prediction using time lag compensation每个输入变量采用7个模糊语言变量值 NB,NM,NS,O,PS,PM,PB.如果采用一般的模糊控制器,将需要7×7个模糊规则.我们采用分级模糊控制器,先根据e的大小得出初步的控制量uf,然后再根据˙e的大小对uf进行修正,得出最终的控制量u.这样只需要7×2条规则.当不对输出值进行预估时,在此模糊控制器下控制,控制效果如图2所示.图2 没有对时滞因素进行补偿时模糊控制效果Fig.2 Results of fuzzy logic control without time lag compensation采用前述预估方法,控制效果如图3所示.可见,采用对对象输出进行预估的方法,确实起到了很好的效果.图3 采用RBF进行预估补偿辨识后的模糊控制效果Fig.3 Results of fuzzy logiccontrol with time lag compensation by RBF prediction4 结论提出一种克服时变大时滞、被控过程参数时变并且扰动不确定的预测辨识模糊控制算法.该算法利用预测控制克服时滞,利用智能化方法优化模糊控制器参数.通过对工业过程中典型的大时滞被控过程进行数字仿真,结果显示这种控制算法鲁棒性强,响应速度快,抗干扰能力强,是一种把智能寻优和预测控制相结合的有效的控制方法.参考文献:[1]戴华平,孙优贤.生产系统的建模方法及其动态特性研究[J].控制理论与应用,2000,17(4):524-528.DAI Huaping,SUN Youxian.A Modeling 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模糊边缘检测在机器视觉图像系统仿真研究
模糊边缘检测在机器视觉图像系统仿真研究任思璟1，董金波2（1. 黑龙江科技学院电气与信息工程学院，黑龙江哈尔滨150027；2. 黑龙江科技学院机械学院，黑龙江哈尔滨150027）摘要：研究图像优化问题，针对精确定位边缘和抑制噪声，视觉图像中最重要的是进行边缘检测，用于轮廓抽取、特征检测和纹理分析。
传统的Pal.King增强算法在速度和检测效果等方面存在缺陷，提出了一种新的检测算法，算法简化了Pal.King复杂的变换和逆变换。
先通过阈值来定义一个新的隶属函数将原始图像映射到模糊特征平面，利用模糊增强处理来提高区域之间的层次，加强边缘两侧的对比度,最后根据一定的判别准则提取出图像的边缘。
实验结果表明，改进算法提高了运算效率，而且提取的边缘比较精细。
新算法中具有唯一的参数且可以自动确定，保证了算法的自适应性。
关键词：模糊边缘检测；隶属度函数；图像处理；视觉系统中图分类号：TP391.9 文献标识：ASimulation Research of Fuzzy Edge Detection Method in Machine Vision Imaging SystemREN Si-jing1，DONG Jin-bo2(1. School of Electronics and Information Engineering, Heilongjiang Institute of Science and Technology ,Harbin Heilongjiang 150027,China；2. School of Mechanical Engineering, Heilongjiang Institute of Science and Technology, HarbinHeilongjiang 150027, China)ABSTRACT：Edge inspection is one of the most important part of image analysis and computer vision which is widely used in outline collect, analyze of characteristics and texture. The main task of edge inspection is to pinpoint the edge and noise restraint. A new detection algorithm is given because of the inherent defect of Pal.King enhance algorithm in speed and effect. The algorithm proposed in the paper simplifies complex transformation and inverse transformation calculation in Pal.King algorithm. Firstly，a new membership function is defined by automatically selecting the threshold of the image in order to map the original image into the fuzzy property plane, secondly, the level of different regions is improved after performing of fuzzy image enhancement, so that the contrast between both sides of the edge is enhanced. Finally, the edges of the image are extracted according to a certain discriminative rule. The experiment indicates that the algorithm is efficient and the extracting edge is more precise. There exists just one parameter in the modified algorithm and it can be determined automatically，which guarantees the algorithm is adaptive.KEYWORDS: Fuzzy edge detection; Membership function; Image processing; Vision system1 引言图像的边缘是图像最基本的特征之一，在计算机视觉、图像分析等应用中起着重要的作用。
基于模糊PID 算法的地铁屏蔽门门机系统的研究与仿真
基于模糊PID 算法的地铁屏蔽门门机系统的研究与仿真刘扬;洪联系【摘要】针对地铁屏蔽门控制系统高可靠性的要求，将模糊PID算法应用于门机控制系统，使电机快速平稳地跟踪速度给定值，以形成较为理想的S曲线。
实验结果表明，门机系统在模糊控制器的调节下具有自适应性，有很强的抗干扰能力，达到了较好的控制效果。
%Aimed at the demand for high reliability in Platform Screen Door(PSD), the fuzzy PID algorithm is applied to the control system of the Door Control Unit(DCU), which could make the motor track the given speed value smoothly and quickly, and to form S curve perfectly. The results of the test show that the DCU system possesses adaptability and strong an-ti-interference ability under the control of fuzzy controller, and achieves good control effect.【期刊名称】《海南师范大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2014(000)003【总页数】5页(P254-258)【关键词】地铁屏蔽门;模糊PID;S曲线;自适应控制【作者】刘扬;洪联系【作者单位】集美大学诚毅学院，福建厦门 361021;集美大学诚毅学院，福建厦门 361021【正文语种】中文【中图分类】TP273地铁屏蔽门是围绕地铁站台边缘设置的局部开关可控的连续屏蔽墙，将隧道行车区间与站台分隔开，形成一个舒适、安全的候车环境.门机系统是屏蔽门开关的执行装置，本文采用直流无刷电机作为门机系统的驱动装置，它具有体积小、重量轻、效率高等特点，在工业控制领域的应用越来越广泛.但由于直流无刷电机时变性、非线性、强耦合等特性使传统控制方式难以提高系统的动态特性.为满足现代化地铁运营安全、可靠、高效、舒适的需求，要求门机系统在控制屏蔽门开/关动作时快速起、停、加速，减速，且到位准确，运行平稳.本文将传统的PID控制与模糊控制相结合，设计了一种直流无刷电机模糊PID控制器，它能够有效地处理控制系统的非线性和不确定性，自动实现对PID参数的最佳调整.电机加减速过程中良好的运行特性可使屏蔽门运行平稳、减小电机所受的负载冲击、增加系统的寿命和可靠性.而S曲线是广泛应用的加速曲线，它的速度变化平滑，在接点处的位置、速度和加速度皆具有连续性.因此，为了获得平稳的加/减速特性，最大限度地减小电机加/减速时对整个屏蔽门系统的机械冲击，需要在电机加/减速时采用S曲线.S曲线把加/减速过程分为三段，在加速过程中，第一段是匀加加速（加速度的变化率为一大于零的常数），第二段是匀加速（加速度为常数），第三段是匀减加速（加速的变化率为一小于零的常数）；同理，在减速过程中，第一段是匀加减速，第二段是匀减速，第三段是匀减减速.加速过程的S曲线见图1.依照图1，现把加速过程中的连续时间分为三段：t0<t t1（匀加加速）、t1<t t2（匀加速）、t2<t t3（匀减加速），为了研究方便，令匀加加速的时间与匀减加速相同，即t1-t0=t3-t2，由于t0=0，所以t1=t3-t2.（1）匀加加速阶段（t0<t t1）已知（B为常数且大于零）；v（t0）=0；则当t=t1时，有（2）匀加速阶段（t1<t t2）已知a（t）为常数，即a（t）=Bt1，则当t=t2时，有（3）匀减加速阶段（t2<t t3）已知（B为常数且大于零），则当t=t3时将以上得到的各段速度表达式离散化，即把S曲线平均分成30个时间段，匀加加速和匀减加速各占12个时间段，匀加速占6个时间段，即匀加加速段（0<t 12），匀加速段（12<t 18），匀减加速段（18< t 30），以上t均取整数.为了方便存储，将计算出来的速度值都乘以2，则各离散时间点对应的2v值如表1所示，并将它们以一维数组的形式存放在存储区中.对电机速度的控制是通过调节PWM占空比来实现的.令整个加/减速所需时间为t，则：这里第一加/减速时间是指门机正常运行的情况.因为将t平均分成30段，则：（由定时器中断确定这一时间）（13）对于每一步，令n1-加/减速前电机转速n2-加/减速后电机转速θ-当前转速与初始转速的偏移量那么通过查表在得到每一步的2v后，可计算出当前所需转速n，即其中再由定时器控制，输出宽度按要求变化的PWM波，使电机转速达到当前段要求的转速，从而实现使电机平稳加/减速的控制目的[1].2.1 模糊控制算法本门机系统中，在屏蔽门正常运行过程中的加/减速时间、各状态点的速度值、过载电流以及过载时间等参数都是固定不变的，只有在电机加/减速时的S曲线会因屏蔽门系统参数的不同而发生变化，因此需要用一定的控制规律来改善系统性能，这里在屏蔽门正常运行情况下，我们将模糊PID控制应用在S曲线的产生过程中，即通过查表获得每一步的速度值，使电机快速平稳地跟踪该速度给定，最终形成较为理想的S曲线.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.模糊控制器的设计问题就是确定模糊控制器的输入和输出变量、设计模糊控制器的控制规则、进行模糊化和去模糊化以及选择模糊控制器的输入变量及输出变量的论域并且确定模糊控制器的参数.如图2所示为模糊控制器的结构原理[2]：屏蔽门门机控制系统采用无刷直流电动机作为门机驱动装置，它是由电动机本体、功率管主回路及转子位置传感器等部分组成的闭环系统.无刷直流电机采用电子换相器替代直流电机的机械换向器，实现直流到交流的逆变，采用位置传感器控制绕组电流的切换，既具有直流电机的良好调速特性，又具有交流电机结构简单、运行可靠、维护方便的特点.以两相导通星形三相六状态为例，无刷直流电机运行时可用如下状态方程描述[3]：其中：UA、UB、UC为三相定子绕组相电压.IA、IB、IC为三相定子绕组相电流.EA、EB、EC为三相定子绕组反电动势.Un为中性点电压.Rs为三相定子绕组的电阻.LS为三相定子绕组的自感.M为三相定子绕组之间的互感.对于星形的接法，有IA+IB+IC=0，则有MIA+MIB+ MIC=0，所以式（15）可变形为：电机的电磁转矩方程为：电机的运动方程为：其中：Te为电磁转矩（单位N.m）；TL为负载转矩（单位N.m）；B为阻尼系数（单位N.m.s/rad）；J为转子的转动惯量（单位kg.m2）；dω/dt为转子机械角加速度（单位rad/s2）.本系统将电机加/减速过程中走过的S曲线平均分成30个时间段（即30步），每步的速度值可以通过查表1得到.将每一步的速度值作为输入给定，希望应用模糊PID控制算法使电机转速快速稳定地跟踪输入给定，最终形成较为理想的S曲线. 在模糊控制器的设计中，采用二维模糊控制器，以速度误差和速度误差的变化量作为控制器的输入，以电机的输入电压作为控制器的输出；输入和输出变量均服从正态分布，即（σ、μ为常数，且σ>0），其隶属度函数见图3.现把输入和输出都量化到[-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4]这样一个区间，对应的模糊子集为NB（负大），NM（负中），NS（负小），ZO（零），PS（正小），PM（正中），PB（正大），可以根据隶属度函数求得各模糊子集对应的隶属度.那么模糊规则可归纳见表2.那么可以建立如图4所示的电机调速系统的结构框图（1）外环为速度环，用模糊控制器调节，它是一个多输入单输出的控制器，输入为速度误差e和速度误差的变化量ec，输出为UPD，它将传统的积分控制器并联到模糊PD控制器中，构成混合结构，见图5.量化因子Ke和Kec及比例因子KU对模糊控制系统的稳态特性和动态特性均有影响：一般情况下，Ke和Kec越大，系统的控制精度越高，但系统超调量增大，调节时间增加，导致系统动态性能变差；而增大比例因子KU可以提高系统的控制精度和响应速度，减小KU可以减少超调量，提高系统的稳定性.所以在e和ec较大时，Ke和Kec取较小值，KU取较大值，相反，在e和ec较小时，Ke和Kec取较大值，KU取较小值，这样可以减小超调量，并使系统快速进入稳态精度范围.（2）内环为电流环，用滞环电流调节器，速度环的输出IS是电流参考给定的绝对值，再根据转子的位置信号，就可以求得该时刻各相实际电流参考的给定值IAr、IBr、ICr.（3）电压逆变器根据电流滞环控制器输出的斩波信号和由转子位置信号确定的导通信号来控制逆变器各功率管按一定顺序工作，从而得到可调的三相电压输出来控制电机[4-9].2.2 仿真分析根据以上对电机调速系统模糊控制器的分析，得到了模糊控制器输入、输出的量化区间及其隶属度函数和模糊规则等，在Mɑtlɑb下的Simulink中建立该系统的仿真模型.采用经典的速度、电流双闭环控制方法对系统进行了建模仿真，见图6. 在前面的分析中已经知道，为了获得平稳的加/减速特性，最大限度地减小电机加/减速时对整个屏蔽门系统的机械冲击，需要在电机加/减速时采用S曲线.于是将S 曲线平均分为30个时间点，将每一个时间点的速度值算出并以一维数组的形式存放在存储区中，通过查表获得调速系统的输入速度给定，用模糊控制算法使电机能够快速、稳定地跟踪该给定值，最终形成较为理想的S曲线.为了验证这一想法，建立了仿真模型（见图6），并给出一组速度值，在该模型下仿真出加速S曲线和减速S曲线，见图7.本文将模糊PID控制应用于地铁屏蔽门门机控制系统，经过分析可知，模糊PID 控制下的系统响应快速、平稳，调节时间比普通PID短，且超调量小；而且电机转速在模糊控制的调节下具有自适应性，有很强的抗干扰能力，在实际的过程控制中有着重要的意义.【相关文献】[1]王谦.电梯门机控制系统的研究[D].西安：西北工业大学, 2000.[2]张琛.直流无刷电动机原理及应用[M].北京：机械工业出版社,1996.[3]Pillay P,Krishnan R.Modeling,simulation and Analysis of permanent-magnet motor drives[J].IEEE Transactions on Industry Applications.1989,25(2)：274-279.[4]张绮明,蒋家,陈竞新.城市轨道交通屏蔽门控制系统[J].上海电器技术,2004(2)：59-63.[5]赵成光.广州地铁屏蔽门系统与现场总线技术[J].工业控制计算机,2001,14(4)：8-12.[6]王家敏,陈德荣.基于DSP控制的无刷直流电机在轨道交通屏蔽门中的应用[J].工业控制计算机,2004,17(11)：30-33.[7]罗文广,孔峰.基于模糊控制的直流无刷电机调速系统[J].电子产品世界,2001(1)：34-35.[8]蒋海波,崔新艺,曾凌波,等.无刷直流电机模糊控制系统的建模与仿真[J].西安交通大学学报,2005,39(10)：1117-1120.[9]Miller T J E.Brushless Permament-Magnet and Reluctance Motor Drives[M].Oxford New York：Clarendon Press,1999.。
温度控制系统中模糊控制算法的仿真
1.绪论1.1 模糊控制理论的产生模糊理论是在美国柏克莱加州大学电气工程系的著名控制论学者L.A.Zadeh(扎德)教授于1965年创立的模糊集合理论的数学基础上发展起来的，主要包括模糊集合理沦、模糊逻辑、模糊推理、模糊控制等方面的内容[1]。
自20世纪60年代以来，现代控制理论已经在工业生产过程、军事科学以及航空航天等许多方面都取得了成功的应用。
例如极小值原理可以用来解决某些最优控制问题;卡尔曼滤波器可以对具有有色噪声的系统进行状态估计;预测控制理论可以对大滞后过程进行有效的控制。
但是它们都有一个基本的要求:需要建立被控对象的精确数学模型[4]。
随着科学技术的迅猛发展，各个领域对自动控制系统控制精度、响应速度、系统稳定性与适应能力的要求越来越高，所研究的系统也日益复杂多变。
然而由于一系列原因，诸如被控对象或过程的非线性、多时变、多参数间的强烈吻合、较大的随机干扰、过程机理错综复杂、各种不确定性以及现场测量手段不完善等，难以建立被控对象的精确模型。
虽然常规自适应控制技术可以解决一些问题，但范围是有限的。
对于那些难以建立数学模型的复杂被控刘象，采用传统的控制方法，包括基于现代控制理论的控制方法，往往不如一个有实践经验的操作人员所进行的手动控制效果好。
因为人脑的重要特点之一就是有能力对模糊事物进行识别与判决，看来似乎不确切的模糊手段常常可以达到精确的目的。
操作人员是通过不断地学习、积累操作经验来实现对被控对象进行控制的，这些经验包括对被控对象特征的了解、在各种情况下采取相应的控制策略以及性能指标判据。
这些信息通常是以自然语言的形式表达的，其特点是定性的描述:所以具有模糊性。
由于这种特性使得人们无法用现有的定量控制理沦对这些信息进行处理，于是需探索出新的理论和方法。
实际上，人们已无法回避客观上存在的模糊现象。
早在20世纪20年代，就己经有学者研究如何描述客观世界中普遍存在的模糊现象。
著名的哲学家和数学家B.Russell在1923年就写出了有关含糊性的论文。
模糊系统辨识
m
p1 0
2 p0 3 p0
11... n1... x1111... x1m n1... x k1 11... x km n1 12 ... n 2 ... x1112 ... x1m n 2 ... x k1 12 ... x km n 2 Y p1 k 2 pk 1m ... nm ... x111m ... x1m nm ... x k1 1m ... x km nm
i 2）隶属函数 Ak — 前件参数 i 3）后件参数 pk 在前件中，如果 xi 等于 xi 的整个论域，（即 Ai ），此项可 U 略去， i 无限定，成为无条件。譬如：
If x1 为small, x2 big, T hen y x1 x2 2 x3
式中 x3 即为无条件满足。在前提中 x3 可不必列出。
1）可以用较少的规则来逼近函数； 2）可以用语言变量来表达。 模糊辨识的一种方法及步骤 针对Takagi—Sugeno（T—S）模型，辨识步骤：
⑴ 选择前件变量
⑵ 前件参数辨识 ⑶ 后件参数辨识
前件变量的组合
搜索法
前件参数的辨识 后件参数的辨识
非线性规划法
算法的框架
最小二乘法
★后件参数辨识 考虑一般化系统，由n条规则组成： R1 1 1
i ( i1 , i 2 ,..., im ) 给定， i 1,2,..., n
2 n 1 2 n 2 n P ( p1 , p0 ,..., p0 , p1 , p1 ,..., p1 , ...... p1 , pk ,..., pk ) 0 k
可以用最小二乘法进行计算。 输入与输出的关系用矩阵形式表示：
模糊系统论文
模糊控制系统
动 141 10141231 万君
[22]
构成。
数据库 输入 模糊化
规则库 输出
模糊推理
清晰化
图 1 模糊控制器的组成
2.2 一般模糊控制器各主要环节的功能
(1)模糊化环节的功能。 这部分的功能是将输入的精确量转换为模糊量(其中输入量包括 外界的参考输入、系统的输出或状态等)，并将输入量进行处理，使其变成模糊控制器要求
3
的输入量，接着进行尺度变换，使其变换到各次的论域范围，并进行模糊化处理，使原先精 确的输人量变成模糊量，用相应的模糊集合表示。(注意：有时把模糊化部分作为模糊控制 器的外部部分。)若参考输入量为 r、系统输出量为 y，则计算 e＝r-y 和 ec＝de／dt 分别为 控制器输入的偏差和偏差变化率。 (2)知识库环节的功能。知识库中包含了具体应用领域中的知识和要求的控制目标，通 常由数据库和模糊控制规则库两部分组成。这其中，数据库主要包括语言变量的隶属函数、 尺度变换因子以及模糊空间的分级数等； 规则库包括了用模糊语言变量表示的一系列控制规 则，它们反映了控制专家的经验和知识等。 (3)模糊推理环节的功能。它是模糊控制器重要组成部分，具有模拟人的基于模糊概念 的推理能力，其推理是基于模糊逻辑中的蕴含关系及推理规则来进行的。 (4)清晰化环节的功能。清晰化环节的主要功能是将模糊推理所得的控制量(模糊量)变 换为实际用于控制的清晰量，包含两部分内容：其一，将模糊的控制量经清晰化处理变换为 表示在论域范围的清晰量； 其二， 将表示在论域范围的清晰量经尺度变换转换成实际的控制 量。
模糊控制系统的MATLAB仿真与应用
另外 " 对于 & 还可以 9 H 3 @ =型 的 模 糊 推 理 系 统 " 利 用 DM$ # P$ % & D4 C N 6 5 J 3M3 6 K= 8 O 9 Q Q R% @ 2 3 8 3 @ ? 3 编 辑 器 进 行 自 适 应 神 经 模 糊 推 理 系 统 的 " & R > 成高亮红色 " 并且相应的规则显示 在图形窗口的底部 ) 注意到若有一个小图形是空的 " 则对应于这个规则中该变量的特征值为 @ )第三 = @ 3 列的最后一个小图形表示给定推理系统的加权合计 判定 ) 此判定依赖于系统的输入值 )
图- $ % &编辑窗口
曲面观察器 在命令窗口输入. # ! ’ > 9 8 2 J 5 3 K/ 命令 " 或在各个编辑器窗口选择相应的菜单 " 即可打 开模糊推理的输入输出曲面视图窗口 ) 该窗口用于 显示输入输出量 对 应 的 表 面 空 间 " 并可改变各轴对 应的变量及观察 视 角 " 便于用户对设计的模糊推理 系统进行修改和优化 )
模糊控制系统设计的关键是模糊控制器的设
万方数据 邢春贵 ’ 男& 吉林长春人 & 硕士研究生 & 主要领域 . 模式识别与智能控制 0 ( : 9 ; 8& 收稿日期 . + * * , 8* 8 8( )
,期
邢春贵等 0 模糊控制系统的 TDW U DX仿真与应用
Z7 ! Z
具 箱 中有 !个带 有 图 形 界 面 的 基 本 工 具 " 它们分别 是 模 糊推理系统 # 编 辑 器( 隶 属 度 函 数 编 辑 器( ’ $ % & 模糊规则编辑器 ( 模糊规则观察器和曲面观察器 ) 这 些* 工具之间是动态链接的 使用它们中的任意 " +% 一个对 $ 的 修 改 将 影 响 到 任 何其它已打开的 % & 中的显示结果 ) * +% 模糊推理 系 统 编 辑 器 该 编 辑 器 用 于 设 计 # , ’ 和显示模糊推理系统的一些基本信息与参数 ) 如图 在窗口的上半部以图形框的形式列出了模 -所 示 " 糊推理系统的基本组成部分 " 即输入模糊量 ( 模糊规 则和输出模糊变量 ) 通过鼠标双击上述图形 " 能够激 活隶属函数编辑器和模糊规则编辑器等相应的编辑 窗口 ) 在窗口的下半部分的左侧列出了模糊推理系 统 的 名 称( 类 型 和 一 些 基 本 属 性" 包括. 与/ 运算方 法( 或/ 运算方 法 ( 蕴 涵 运 算( 模糊规则的综合运算 . 以 及 去模糊化的 方 法 等 " 用户只需用鼠标即可设定 相应的属性 ) 在图 -中 " 模糊推理系统的基本属性设 定为 0 与/ 运算采用极小运算 " 或/ 运算采用极大运 . . 算" 模糊蕴涵采用极小运算 " 模糊规则综合采用极大 运算 " 去模糊化采用重心法 ) 窗口下半部分的右侧 " 列出了当前选定的模糊语言变量的名称及其论域范 围)
计算机仿真纸币识别体系分析
计算机仿真纸币识别体系分析一、引言自2022年1月1日起正式发行的欧元，目前已成为欧元区3亿居民唯一法定的流通货币。
随着我国金融业的日益发展和成熟，欧元在我国流通呈上升趋势，但在业务中如何鉴别欧元假币，是令银行及各用户感到头痛的一个问题。
所以，开发一款新型的具有优良检伪性能和良好性介比的欧元鉴别仪，为用户提供方便、准确、实用的检测设备将会有很大的应用市场和前景。
我们将要开发的鉴别仪的研制主要分为两个部分:纸币图像的读人识别和纸币的真伪鉴别。
本文主要针对图像读人识别这个模块进行研究。
在图像处理和识别理论的指导下，本文详细介绍了本课题图像识别预处理所采用的方法，探讨了如何用软件进行仿真，实验中我们用扫描仪扫描各个面值的欧元纸币作为研究对象，按图像处理和识别的步骤在C++Builder6.0环境下进行仿真。
本文按照研究的过程和识别的流程，分别从版面分析、处理区域的确定、图像的平滑化、图像的二值化、字符分割等方面对图像识别预处理作了详细的描述。
二、仿真1.版面分析版面分析是实用识别软件不可缺少的组成部分，是识别的预处理技术之一，它是利用图像处理、人工智能等技术完成印刷品图像文件中文字域的分检工作。
版面分析技术就是利用计算机自动地对印刷版面的图像数据进行处理和分析，标识出版面上的文字、图像、图形及表格区域的位置、属性和逻辑关系，以便识别器正确地操作到文字域进行识别。
因此，版面分析是字符识别过程中一个非常关键的步骤，它为后面的字符识别提供了必要的原始材料信息，版面分析质量的好坏在很大程序上决定了字符识别率的高低。
本课题中，相对于普通文档的版面，钱币的版面有很大的特殊性。
首先，从信息分布上看，钱币的面值信息往往在一定位置上分布，从而可将币面分为一定的功能块，由于各功能块分布具有规律性，要进行处理的币面数值—币值，一般位于扫描图像的左下角区域。
对于欧元的版面分析，完全可以借鉴以前的各种成熟算法，在本文中就利用字块之间的空白信息，对钱币进行版面分析。