智能控制模糊控制系统
智能控制简明教程-模糊控制的基本概念
具体说：水位偏高时，应排出一些水； U负—排水，U正—进
水
8. 模糊控制响应表（控制表）
模糊控制规则由模糊矩阵R来描述。 北师大汪培庄教授提出：R中每一行对应每个 非模糊的观测结果所引起的模糊响应。 方法： 采取在R中每一行寻找峰域中心值，即R
如果采用模糊控制水位，则必须做到如下 几步工作：
1. 观测量：输入量、输出量（控制量） 水位对于O点的偏差：
-定义O点的水位高度 h -实际测得的水位高度
u 正：贮水，逆时针旋转 u 负：排水，顺时针旋转
(Fuzzy Inference)
将U 精确量U（Defuzzification) 返回1，下一次中断采样
b. 模糊控制工作原理
水位模糊控制： 设有一贮水器，具有可变的水位，另有一
调节阀门，可向内进水和向外排水。试设 计一个模糊控制器，并通过调节阀将水位 稳定在固定点O的附近。 用浮球检测贮水器中的水位高度， 为了保持水位高度在一定位置，采用水位 控制系统代替手动控制。如图。
控制状态表
if NB NS ZO PS PB E then PB PS ZO NS NB U
5. 模糊控制关系矩阵
模糊控制规则是一组多重条件语句，它可以表示 为从误差论域X到控制论域Y的模糊控制关系R
求 的最大值
6. 模糊决策
e’=1
7. 模糊量化成精确量
最大隶属度
按隶属应取最大原则：
FC
Fuzzy 化
Fuzzy 控制 算法
非 Fuzzy
化
对象
2. 输入/出变量论域（离散化） 偏差e的实际论域： e [-30,30]
e的离散论域： X {-3,-2,1,0,+1,+2,+3}
智能控制系统中的模糊逻辑控制技术
智能控制系统中的模糊逻辑控制技术随着科技的不断发展，智能控制系统越来越广泛地应用于工业生产、家庭生活以及社会管理等各个领域。
而其核心技术之一便是模糊逻辑控制技术。
模糊逻辑控制技术是一种新型的控制技术，与传统的控制技术相比，具有更高的自适应性、更强的鲁棒性、更强的容错能力和更高的可靠性。
其主要原理是通过将输入量和输出量进行量化和特征化处理，然后使用模糊逻辑控制器进行模糊推理以实现对系统的控制。
与传统的控制技术相比，模糊逻辑控制技术具有以下优势：1、不需要精确的数学模型。
传统控制技术需要精确的数学模型，而在现实生活中，许多系统的行为都是复杂和难以确定的，因此不容易建立精确的模型。
而模糊逻辑控制技术可以对这些不确定性进行有效的处理，智能控制系统更容易的控制如此系统。
2、对于复杂系统的控制具有优势。
现实生活中的很多系统都存在着非线性、时变、多变量耦合等复杂特性，这使得传统的控制技术往往很难对其进行有效地控制。
而模糊逻辑控制技术可以更灵活地处理这些特性，对控制复杂系统具有较好的效果。
3、更优秀的容错性。
在现实生活中，许多系统存在着噪声干扰、模型不准确、设备故障等异常情况，这些都会影响控制效果。
而模糊逻辑控制技术确保在系统异常情况下依然可以有效的控制系统。
4、推广应用范围广。
相比传统控制技术，模糊逻辑控制技术是经验型和知识型融合的产物，能够通过专家的知识嫁接和学习历史经验，在不同领域、不同物理实验系统或应用中均能得到较好应用。
尽管模糊逻辑控制技术具有很多优点，但是它也存在一些缺陷。
例如，在处理与控制精度要求较高的系统时，其表现效果还不如传统的控制技术。
此外，由于模糊逻辑控制技术需要处理较多的输入变量，其计算量也较大。
总的来说，智能控制系统中的模糊逻辑控制技术在现实生活中具有广泛的应用前景，已经在各个领域得到了广泛的应用。
在未来，它也将继续得到不断的完善与发展，推动智能控制系统不断进步和完善，满足现代社会对智能化的需求。
智能控制技术(模糊控制)
INTELLIGENT CONTROL
随着系统复杂程度的提高，将难以建立系统的精 确数学模型和满足实时控制的要求。 人们希望探索一种除数学模型以外的描述手段和 处理方法。 例如： 骑自行车 水箱水温控制
2011年4月10日
INTELLIGENT CONTROL
模糊控制就是模仿上述人的控制过程，其中包 含了人的控制经验和知识。从这个意义上来说，模 糊控制也是一种智能控制。模糊控制方法既可用于 简单的控制对象，也可用于复杂的过程。 模糊控制是以模糊集合论作为数学基础。 1965年L.A.Zandeh(美国教授)首先提出了模糊集 合的概念。 1974年E.H.Mamdani(英国教授)首先将模糊集合 理论应用于加热器的控制。 典 型 例 子
2011年4月10日
INTELLIGENT CONTROL
二、模糊控制的特点 特点： (1)无需知道被控对象的数学模型 (2)是一种反映人类智慧思维的智能控制 (3)易被人接受 (4)构造容易 (5)鲁棒性好
2011年4月10日
INTELLIGENT CONTROL
第二节
模糊集合论基础 一、模糊集合的概念 二、模糊集合的运算 三、隶属函数的建立 四、模糊关系
2011年4月10日
INTELLIGENT CONTROL
现代控制系统的数学模型难以通过传统的数学工具 来描述。就是说，采用数学工具或计算机仿真技术的传 统控制理论，已无法解决此类系统的控制问题。 从生产实践中可以看到，许多复杂的生产过程难以 实现的目标，可以通过熟练的操作工、技术人员或专家 的操作得到满意的控制效果。 如何有效地将熟练操作工、技术人员或专家的经验 知识和控制理论结合，去解决复杂系统的控制问题，就 是智能控制研究的目标。
《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。
19
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
模糊系统与智能控制技术
模糊系统与智能控制技术随着人工智能技术的不断发展，智能控制技术作为重要的一部分也得到了快速的发展。
其中，模糊系统作为智能控制的重要手段之一，逐渐在工程技术中得到了广泛应用。
一、模糊系统概述模糊系统指的是一类基于模糊数学理论为基础的人工智能系统，用于处理不确定、模糊、复杂的信息和控制问题。
模糊系统一般由模糊集合、模糊逻辑、模糊推理和模糊控制等组成。
模糊集合是模糊系统中的基本概念，通过模糊集合的模糊度来描述信息的不确定性和模糊性。
二、模糊系统在智能控制中的应用在智能控制中，模糊系统应用广泛，主要表现在以下方面：1.模糊控制模糊控制是模糊系统在控制领域中的一种应用，其核心是建立模糊控制器，通过输入变量经过模糊化、规则匹配和解模糊等过程，输出模糊控制量，控制被控对象达到某种期望状态或优化目标。
2.模糊识别模糊识别是指将输出与输入之间的模糊关系进行建模，并通过一定的方法求解识别问题。
常用的模糊识别方法包括模糊C均值聚类、模糊决策树等。
3.模糊优化模糊优化是将模糊规划和优化算法相结合，通过求解模糊集合上的优化问题，确定最优决策方案。
三、模糊系统的优势和不足模糊系统作为一种智能控制技术，在实际应用中有其独特的优势，包括：1.建模简单对于一些复杂、模糊、不易准确建模的问题，采用模糊系统可以使建模过程更加容易，而且表现出的精度和可靠性也比较高。
2.适应性强模糊系统具有一定的自适应性和鲁棒性，在面对变化和不确定性的环境中，能够更好地适应环境变化。
但是，模糊系统也有一定的不足之处，主要包括：1.复杂性高由于模糊系统需要考虑许多未知且不可测的因素，因此其模型结构比较复杂，不易于实现。
2.性能不稳定模糊系统的性能受到多种因素的影响，因此在一些极端情况下，很难保证控制效果的稳定性。
四、结语综上所述，模糊系统作为一种智能控制技术，在实际应用中能够解决许多不确定、模糊、复杂的信息和控制问题，并具有一些独特的优势。
随着人工智能技术的不断发展，相信模糊系统在未来的应用中也会发挥更大的作用。
智能控制-模糊控制
智能控制大作业报告模糊部分姓名：学号：专业：2011年06月03日题目：已知()()0.5250.528sG e s s s -=+++，分别设计PID 控制与模糊控制，使系统达到较好性能，并比较两种方法的结果。
PID/FCG(s)yr_e具体要求：1、采用Fuzzy 工具箱实现模糊控制器。
2、分析量化因子和比例因子对模糊控制器控制性能的影响。
3、分析系统阶数发生变化时模糊控制和PID 控制效果的变化。
4、分析系统在模糊控制和PID 控制作用下的抗干扰能力(加噪声干扰)、抗非线性能力(加死区和饱和特性)以及抗时滞的能力(对时滞大小加以改变)。
一 原系统仿真分析原系统是一个带有时滞环节的三阶系统，系统的三个极点均在s 域左半平面，系统是稳定的。
利用Matlab/Simulink 工具箱搭建系统框图，对原系统进行阶跃响应分析。
原系统框图如图1所示：图1 原系统框图设定仿真时间为10秒，其它为默认设置，运行程序，可以得到如图2所示仿真结果。
0123456789100.10.20.30.40.50.60.7t/s原系统阶跃响应图2 原系统阶跃响应曲线由图可以看出，原系统是稳定的，但是稳态误差比较大。
二 PID控制器设计根据上述仿真分析，可以知道系统性能比较差，因此设计初步设计PID控制器以在一定程度上改善系统性能。
PID参数的整定采用尝试的方法，遵循先比例后积分再微分的整定顺序，达到保持两个周期、前后超调比约为1:4的理想响应波形。
带PID控制器的系统框图如图3所示：图3 PID控制系统框图其中PID控制器参数如图4所示：图4 PID参数设置设定仿真时间为20s ，运行程序，可以得到如图5所示仿真结果：246810121416182000.20.40.60.811.21.4t/sS t e pPID 控制响应图5 PID 控制阶跃响应曲线由图可以看出，增加PID 控制的系统能够完全消除稳定误差，且具有较小的超调和较短的调节时间，极大程度地改善了系统的性能。
人工智能控制技术课件：模糊控制
模糊集合
模糊控制是以模糊集合论作为数学基础。经典集合一般指具有某种属性的、确定的、
彼此间可以区别的事物的全体。事物的含义是广泛的,可以是具体元素也可以是抽象
概念。在经典集合论中,一个事物要么属于该集合,要么不属于该集合,两者必居其一,
没有模棱两可的情况。这表明经典集合论所表达概念的内涵和外延都必须是明确的。
1000
1000
9992
9820
的隶属度 1 =
= 1，其余为： 2 =
= 0.9992， 3 =
=
1000
1000
1000
9980
9910
0.982， 4 =
= 0.998， 5 =
= 0.991，整体模糊集可表示为：
1000
1000
1
0.9992
0.982
0.998
《人工智能控制技术》
模糊控制
模糊空基本原理
模糊控制是建立在模糊数学的基础上，模糊数学是研究和处理模糊性现
象的一种数学理论和方法。在生产实践、科学实验以及日常生活中，人
们经常会遇到模糊概念(或现象)。例如，大与小、轻与重、快与慢、动与
静、深与浅、美与丑等都包含着一定的模糊概念。随着科学技术的发展，
度是2 ，依此类推，式中“+”不是常规意义的加号，在模糊集中
一般表示“与”的关系。连续模糊集合的表达式为：A =
)( /其中“” 和“/”符号也不是一般意义的数学符号，
在模糊集中表示“构成”和“隶属”。
模糊集合
假设论域U = {管段1，管段2，管段3，管段4，管段5}，传感器采
1+|
模糊控制系统在机器人智能中的应用教程
模糊控制系统在机器人智能中的应用教程机器人技术在现代生活中的应用越来越广泛，从工业生产到日常家居，人们都能看到机器人的身影。
而让机器人具备智能的关键之一就是模糊控制系统。
本文将介绍模糊控制系统在机器人智能中的应用，并讲解其原理和实现方法。
一、什么是模糊控制系统？模糊控制系统是一种基于模糊逻辑的控制方法。
它通过将模糊逻辑应用于控制系统中的输入和输出，使得机器人能够根据不确定、模糊的输入情况做出相应的输出响应。
相比于传统的控制方法，模糊控制系统更加灵活和适应性强。
二、模糊控制系统的原理和关键概念1. 模糊集合在模糊控制系统中，模糊集合是一种描述模糊现象的数学工具。
与传统的集合不同，模糊集合可以具有介于0和1之间的隶属度。
例如，在描述一个机器人的速度时，可以用“低速”、“中速”、“高速”三个模糊集合来表示。
2. 模糊规则模糊控制系统的核心是一组模糊规则，它们定义了输入和输出之间的关系。
每条模糊规则由一个条件部分和一个结论部分组成。
条件部分是关于输入的模糊集合，结论部分是关于输出的模糊集合。
通过将输入与条件部分进行匹配，模糊控制系统可以确定输出与结论部分对应。
3. 模糊推理模糊控制系统的推理过程是指根据输入模糊集合和模糊规则，计算出输出模糊集合的过程。
这个过程需要进行模糊逻辑的运算，同时考虑到多个模糊规则之间的冲突和组合。
4. 模糊化和解模糊化模糊化是将确定的输入值映射到对应的模糊集合上，而解模糊化是将模糊集合的隶属度转化为确定的输出值。
这两个过程是模糊控制系统中的关键步骤，决定了输入和输出之间的匹配关系。
三、模糊控制系统在机器人智能中的应用案例1. 机器人路径规划路径规划是机器人导航中的重要问题之一。
传统的路径规划方法通常要求环境的精确描述和精确控制指令，而在实际环境中，这些信息常常是不准确的或模糊的。
模糊控制系统可以通过对环境的感知和建模，将不确定的信息转化为模糊集合，进而进行路径规划和避障操作。
2. 机器人抓取控制机器人抓取控制是指机器人执行抓取动作的过程。
智能控制-第六章 模糊控制系统
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 ）
模糊控制系统：探讨模糊控制在控制系统中的应用和实践
模糊控制系统：探讨模糊控制在控制系统中的应用和实践引言在现代控制系统领域，有许多不同的方法和技术可以用来解决复杂的控制问题。
其中之一就是模糊控制系统。
模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，可以有效地处理具有不确定性和模糊性的系统。
本文将探讨模糊控制在控制系统中的应用和实践。
什么是模糊控制系统？模糊控制系统是一种基于模糊逻辑的控制系统，它模拟人类的智能判断过程。
传统的控制系统通常是基于精确的数学模型和逻辑规则，而模糊控制系统则是通过对输入和输出之间的关系进行模糊化和模糊推理来实现控制。
在模糊控制系统中，输入和输出被表示为模糊集合，而不是精确的数值。
模糊集合是一种描述不确定性和模糊性的概念，它将每个元素的隶属度表示为0到1之间的值。
通过应用一组模糊规则，模糊控制系统可以将模糊输入转换为模糊输出，然后通过反模糊化过程将模糊输出转换为精确的控制信号。
模糊控制系统的应用模糊控制系统广泛应用于各种工业和非工业领域，包括自动化、机器人技术、交通系统、电力系统等。
下面我们将分别探讨几个常见的应用领域。
自动化控制在自动化控制领域，模糊控制系统被广泛应用于解决具有模糊性和不确定性的问题。
例如，在温度控制系统中，传统的PID控制器往往无法有效地应对复杂的非线性和模糊的温度曲线。
而模糊控制系统可以通过模糊化温度输入和模糊规则的推理来实现更精确的温度控制。
机器人技术在机器人技术领域，模糊控制系统可以用于实现机器人的自主导航和动作控制。
例如，在行为模糊化和模糊规则的推理过程中，机器人可以根据环境的模糊输入和模糊规则来做出相应的决策，从而实现自主的导航和动作。
交通系统在交通系统中，模糊控制系统可以用于交通信号灯的优化控制。
传统的交通信号灯控制方法通常是基于固定的时序规则，而无法充分考虑交通流量的实际情况。
而模糊控制系统可以通过模糊化交通流量输入和模糊规则的推理来实现动态的信号灯控制，从而提高交通系统的效率和流量。
电力系统在电力系统中，模糊控制系统可以用于电力调度和负荷预测。
智能控制专业的研究方向概览
智能控制专业的研究方向概览智能控制是指利用先进的计算机技术和智能算法，实现对各类控制系统的自主学习、自主调节和自主优化等功能。
智能控制技术在各个领域都具有广泛的应用价值，在工业控制、交通管制、自动化设备、机器人等领域有着不可替代的作用。
本文将为您概览智能控制专业的研究方向，包括模糊控制、神经网络控制、遗传算法控制和深度学习控制等。
一、模糊控制模糊控制是一种基于模糊逻辑理论的控制方法，通过将模糊集合理论引入控制系统，模糊控制可以解决控制过程中存在的模糊性、不确定性和非线性等问题。
模糊控制在汽车、电力系统、空调等领域都有广泛的应用。
研究方向包括模糊控制算法改进、模糊控制系统建模与仿真等。
二、神经网络控制神经网络控制是利用人工神经网络模型来进行控制的一种方法。
神经网络模型具有自适应、学习和适应环境等特性，可以用于建模、控制和优化等任务。
研究方向包括神经网络控制算法改进、神经网络控制系统设计与优化等。
三、遗传算法控制遗传算法控制是通过模拟生物进化过程，利用遗传算法来进行控制系统的设计和优化。
遗传算法通过基因编码、交叉、变异等操作来搜索最优解，具有全局优化和适应性强的特点。
研究方向包括遗传算法控制策略的改进和优化、遗传算法在控制系统中的应用等。
四、深度学习控制深度学习控制是利用深度神经网络模型来进行控制的一种方法。
深度学习模型具有强大的自动特征学习和表征学习能力，可以应对复杂的非线性系统和大规模数据。
研究方向包括深度学习控制模型的设计和改进、深度学习在控制系统中的应用等。
综上所述，智能控制专业涉及的研究方向非常广泛。
模糊控制、神经网络控制、遗传算法控制和深度学习控制等研究方向都具有各自的特点和应用领域。
随着技术的不断发展，智能控制技术将发挥越来越重要的作用，为各行各业提供更加高效、智能的控制解决方案。
智能控制模糊控制
特点
简化系统设计的复杂性，特别适用于非线 性、时变、模型不完全的系统上。
利用控制法则来描述系统变数间的关系。 不用数值而用语言式的模糊变数来描述系
统，模糊控制器不必对被控制对象建立完 整的数学模式。
特点
模糊控制器是一语言控制器，使得操作人 员易于使用自然语言自然语言进行人机对 话。
模糊控制器是一种容易控制、掌握的较理 想的非线性控制器，具有较佳的适应性及 强健性(Robustness)、较佳的容错性 (Fault Tolerance)。
1973年 Zadeh在论文中提出把模糊逻辑应 用于控制领域
1974年 英国的E.H.Mamdani成功的将模 糊控制应用于锅炉和蒸汽机控制
1982年 第一个工业模糊系统在丹麦Blue Circle Cement and SIRA投入使用
1987年 the Sendai City subway成为第 一个成功应用模糊控制的大型工程
2.决定模糊化的策略。
输入到模糊控制的资料可能是代表观测量 的确定数值(crisp value)，也可能是带有 模糊性质的干扰(disturbance)噪声。设 计模糊控制时必须考虑输入信号的各种可 能形式，选择适当的模糊化方式，以便将 系统的状态转换成语言变数。
3.定义各语言变数数据库。 4.设计控制规则库。 5.设计fuzzy推论机构。主控制器、三路传 感器及试验机等组成。在自动加载过程中， 传感器信号经放大、A/D转换进主控制器， 计算机循环采集压力值、位移值和试样变 形量，根据这些值判断材料变形的不同阶 段，根据不同阶段标准规定的加载速度， 控制直流伺服驱动模块产生PWM波形，控 制直流电机的转速，最终使加载速度保持 在一定范围内，实现试验机自动控制的要 求。
智能控制第2章 模糊控制改进(4)
2.5.2 模糊控制的改进方法
常规PID参数的模糊自整定（用调节变化量的方式） Fuzzy控制器
de/dt
dkp dki dkd
r
-
e
PID控制器
对象
y
College of Information Science and Engineering, Chongqing Jiaotong University
9
2.5.2 模糊控制的改进方法
并联控制
复合控制器 模糊控 制器
＋
对象
PI 控制器
＋
当|E|≥1，模糊控制器开关闭合，PI控制器的输出与模糊控制器输
出的和作为被控对象输入, 克服不确定性因素影响,且有较强控制作用；
当|E|=0时, 模糊控制器输出断开，仅有PI控制器控制对象, 消除稳 态误差。
Simulink仿真实现
College of Information Science and Engineering, Chongqing Jiaotong University
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Switch介绍
College of Information Science and Engineering, Chongqing Jiaotong University
2.5.2 模糊控制的改进方法
2 自校正模糊控制
针对普通模糊控制器的参数和控制规则在系统运行时无法在线调 整，自适应能力差的缺陷，自校正模糊控制器可以在线修正模糊控制 器的参数或控制规则，从而增强了模糊控制器的自适应能力，提高了 控制系统的动、静态性能和鲁棒性。 自校正模糊控制器通常分为两种： 参数自校正模糊控制器 规则自校正模糊控制器
3
2.5.2 模糊控制的改进方法
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。
基于模糊控制的智能家居控制系统研究
基于模糊控制的智能家居控制系统研究随着科技的不断进步和发展，越来越多的智能家居产品走进了人们的生活中。
智能家居不仅能够提高居住舒适度，还能为人们的生活带来更多的便利和创新。
然而，许多家庭智能化的过程还存在一些瓶颈和技术挑战，如智能家居控制系统的精度、智能家居设备之间的互联互通、对环境变化的适应能力等。
本文将探讨基于模糊控制的智能家居控制系统研究，为智能家居的进一步发展提供一些思路。
一、智能家居控制系统智能家居控制系统是智能家居的核心，它能将智能家居设备和传感器有机地连接起来，实现智能化控制。
智能家居控制系统具有以下特点：1.可编程性。
智能家居系统可以预设各种模式和定时任务，实现自动化控制。
2.灵活性。
用户可以通过手机、平板电脑、语音助手等多种方式控制智能家居设备。
3.互联互通。
智能家居设备之间可以相互通信，形成更加智能化的控制系统。
二、基于模糊控制的智能家居控制系统传统的智能家居控制系统一般采用硬件控制方式，由于硬件成本高、控制精度低等因素，无法快速达到预期效果。
为了实现更加智能化的控制，人们开始尝试将模糊控制方法应用于智能家居控制。
模糊控制是一种控制理论，其主要思想是在不确定、模糊的控制环境下，采用模糊隶属度和模糊推理方法进行控制。
模糊控制具有以下优点：1.适应性强。
模糊控制可以适应各种环境变化，使控制结果更加可靠。
2.易于实现。
模糊控制算法操作简单，容易实现智能化控制。
3.精度高。
模糊控制算法可以对复杂的系统进行精细控制，保证控制结果的精度。
三、模糊控制在智能家居控制系统中的应用1.模糊温度控制。
智能家居一般都装有温度传感器，通过模糊控制算法可以实现温度自动调节，保持室内温度始终在适宜的范围内。
2.模糊光照控制。
智能家居控制系统可以通过模糊灰度控制，将光照控制在适宜的范围内，保证室内光照舒适度。
3.模糊空调控制。
智能家居控制系统可以通过模糊控制算法，实现自动调节空调温度，保证室内环境的舒适性。
人工智能控制系统中模糊控制技术研究
人工智能控制系统中模糊控制技术研究摘要：人工智能技术的崛起为控制系统的研究和应用提供了新的机遇与挑战。
模糊控制技术作为人工智能控制系统中的一种重要方法，具有灵活性和适应性强的特点，成为研究者关注的焦点。
本文针对人工智能控制系统中模糊控制技术的研究进行了综述，并分析了其优势和应用前景。
关键词：人工智能，控制系统，模糊控制技术，灵活性，适应性1. 引言人工智能技术的迅速发展和广泛应用已经改变了我们的生活和工作方式。
在控制系统领域，人工智能技术的应用也引起了广泛的关注。
作为其中的一种重要方法，模糊控制技术凭借其灵活性和适应性，成为了研究和应用的热点。
2. 模糊控制技术的基本原理模糊控制技术是一种基于规则的控制方法，其核心思想是通过建立模糊推理和模糊逻辑模型来实现系统的控制。
模糊控制技术与传统的控制方法相比，具有更好的适应性和鲁棒性，能够处理不确定性和非精确性的问题。
其中，模糊推理通过定义模糊规则和模糊关系来实现对系统输入和输出之间的映射关系的建模，模糊逻辑模型则通过模糊集合和模糊运算来描述系统的运行状态和控制策略。
3. 模糊控制技术在人工智能控制系统中的应用3.1 机器人控制系统机器人控制系统是人工智能控制系统的重要应用领域之一。
模糊控制技术能够根据机器人的感知数据和环境信息以及控制要求，实现对机器人动作和行为的控制。
相比于传统的控制方法，模糊控制技术不需要精确的数学模型和系统参数，可以处理非线性和不确定性问题，提高了机器人的控制性能。
3.2 智能交通系统智能交通系统是在人工智能技术的支持下实现交通管理和控制的系统。
模糊控制技术可以应用于交通信号灯的优化调度、交通流量的控制和车辆路径规划等方面，以提高交通系统的效率和安全性。
通过建立模糊推理和模糊逻辑模型，模糊控制技术能够根据实时的交通流量和道路情况，合理地调整交通信号灯的时序和周期，减缓交通拥堵状况，提升交通系统的运行效率。
3.3 智能电网系统智能电网系统是人工智能技术应用于电力系统的典型示范。
智能控制——模糊控制1
高个儿集合的隶属函数
1 1
Height [m]
2.2.1 1、模糊集合的定义
定义：给定论域X,A={x}是X中的模糊集合的含义是 以隶属函数
μA :
对上述定义的解释：
X → [0,1]
表示其特征的集合。
1）论域X是指所讨论的事务的全体； 2）μ A 称为模糊集合的隶属函数； 3） μ A ( x) 称为x对A的隶属度,其大小反映了x对A的从属程度,其值越接 近于1,表示x从属于A的程度越高;其值接近于0,表示 x从属于A的程度 越低.
μ A ( x ) = {0, 0, 0.3, 0.7,1,1, 0.7, 0.3, 0, 0}
A = {(1, 0),(2, 0),(3,0.3), (4,0.7),(5,1), (6,1),(7, 0.7), (8, 0.3),(9,0), (10,0)}
模糊集合的表示方法(2)
(2)当X为有限连续域时，Zadeh给出如下记法：
模糊集合的基本运算—交、并、补
模糊集合的并集 若有三个模糊集合A、B、C,对于所有 x∈X 均有
μ C ( x ) = μ A ( x ) ∨ μ B ( x ) = m ax [ μ A ( x ), μ B ( x )] C = A∪ B 则称C为A与B的并集，记作：
模糊集合的交集 若有三个模糊集合A、B、C,对于所有x∈X
3、模糊集合隶属函数的确定
隶属函数确定的原则
1.反映出客观模糊现象的具体特点,符合客观规律,而 非主观臆想. 2.另一方面,各人在专家知识,实践经验,判断能力等 各方面各有所长,因此隶属函数的确定带有主观性. 1、模糊统计法 2、三分法 3、增量法
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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：
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
2n emax emin
( x0
em a x
emin 2
)
x0：为实际的输入量 emax , emin：为输入量的变化范围 x：为转换后的离散量
NB NM NS ZE 1 PS PM PB
－6 －4 －2 0 2b 4 a6 d
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x
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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） （5）语言变量赋值表（离散）
语言变量：E DE U 语言值：PB PM PS ZE NS NM NB 模糊子集: (三角分布，正态分布等)
（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”
“PZ” “NZ”
一般取7~8个语言值
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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）
（4）语言值的模糊子集 三角函数，正态分布函数等 μ(x)
3.1.2 知识库 模糊控制规则的建立
专家经验法：通过对专家控制经验的咨询形成控制规则库。 采用“if-then”规则语言来表达经验。
观察法：观察操作人员的实际控制过程。 采用“if-then”规则语言来进行控制。
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3.1 模糊控制系统的组成
3.1.2 知识库 模糊控制规则的建立
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）
（1）确定输入、输出变量
输入：
e ; de
输出：
u
（2）量化因子和比例因子 基本论域： e —— [-emin, emax] de —— [-demin, demax] 将连续量离散化： 取X=[-n, -n+1, …, 0, 1, … n-1, n] n: 档数
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3.1 模糊控制系统的组成
3.1.2 知识库 常用的模糊控制规则 ①单输入输出的一维FC
If x=A then y=B
n
模糊关系： R(a, b) Ai Bi
主要内容
3. 模糊控制系统
3.1 模糊控制系统的组成
3.1.1 模糊化过程 3.1.2 知识库 3.1.3 推理决策过程 3.1.4 精确化过程
3.2 模糊控制系统的设计 3.3 模糊控制器的设计举例
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3.1 模糊控制系统的组成
3.1.0 模糊控制系统的组成概述
知识库
μ E -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6
语言值
NB 1.0 0.7 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 NM 0.0 0.7 1.0 0.7 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 NS 0.0 0.0 0.0 0.7 1.0 0.7 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ZE 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.7 1.0 0.7 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 PS 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.7 1.0 0.7 0.0 0.0 0.0 PM 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.7 1.0 0.7 0.0 PB 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.7 1
输入
模
糊
化
模糊推理 （推理决策逻辑）
精 输出 确 化
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3.1 模糊控制系统的组成
3.1.1 模糊化 模糊化的定义
精确量转化为模糊量。
将输入变量的值转化成通常用语言值表示的某一 限定码的序数。 （输入变量所对应的模糊子集的隶属程度）
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3.1 模糊控制系统的组成
查偏差的隶属度值表，得语言变量值为PM(正中)，对应的 模糊子集为：
E PM : u(e) 1
将此模糊子集作为k时刻的偏差变量的值送入推理机进行推 理判断。
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3.1 模糊控制系统的组成
3.1.2 知识库 知识库的定义
知识库包含了数据库和规则库
数据库存放所有输出输出变量的全部模糊子集的隶 属度矢量值。若论域为连续域，则为隶属度函数。
基于模糊模型：用语言描述建立对象的模糊模型，以便得 到模糊控制规则。
规律 3：如果Yn PS 且Un NS 那么Yn1 ZE
由规律3可得出一条控制规则： 如果 Yn-1 ZE 且Yn PS 那么U NS
自组织法：模糊控制规则能随着环境或对象的变化进行 修改。
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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） 例：设误差的基本论域为：[-2.0,2.0]，
当k时刻测得误差为：e(k) = 1.2, 由量化公式得k时刻的误差的量化值为：
E INT[ 2 6 (1.2 0)] 4 2.0 (2.0)
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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
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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）
规则库用来存放全部模糊控制规则，在推理时为推 理机提供控制规则。模糊控制器的规则是基于专家 知识或手动操作经验来建立的，它是按人的直觉推 理的一种语言表示形式。通常由一系列的关系词连
接而成，如if、then、else、also、and、or等。统的组成