模糊控制原理PPT课件
智能控制技术-第三课模糊控制2
X Y
A x B y ( x, y )
例：设语言变量x，y∈{0,1,2,3,4}，他们的取值分别为 “大” “中” “小”。相应的隶属度分别为
1 0.5 0 0 0 小 0 1 2 3 4 0 0.5 1 0.5 0 中 0 1 2 3 4 0 0 0 0.5 1 大 0 1 2 3 4 如果有一条模糊规则为 R：如果x是大，则y为小
1 0.8 0.6 0.4 0.2
其中，每个元素是按最大-最小的合成规则计算出来的。如，上 式中第一个元素是这样计算的：
（1 0.2） （0.8 0.2） （0.6 0.2） （0.4 0.2） （0.2 0.2） 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2
连续型 1 三角形的 membership function，并采用连续量的输入量。 例：e=0.6，则
PB(e)
e 0.6
0.2
PS (e)
e 0.6
0.8
另外也有采用 Bell—shaped:
( x) e
x x0 2
2 2
离散型
也可采用离散化表示的输入量，相应的隶属度函数值也是离散的。 例如： x 的离散值 范围 -6 [ -6，-5.5] | 6 [ 5.5 ，6] -5 (-5.5，-4.5] | 5 [4.5，5.5) -4 (-4.5，-3.5] | 4 [3.5，4.5) -3 (-3.5，-2.5] | 3 [2.5，3.5) -2 (-2.5，-1.5] | 2 [1.5，2.5) -1 (-1.5，-0.5] | 1 [0.5，1.5) 0 (-0.5，0.5] |
模糊控制的基本原理
模糊控制的基本原理
模糊控制是以模糊集合理论、模糊语言及模糊逻辑为基础的控制，它是
模糊数学在控制系统中的应用，是一种非线性智能控制。
模糊控制是利用人的知识对控制对象进行控制的一种方法，通常用“if条件，then结果”的形式来表现，所以又通俗地称为语言控制。一般用于无法以
严密的数学表示的控制对象模型，即可利用人(熟练专家)的经验和知识来很好
地控制。因此，利用人的智力，模糊地进行系统控制的方法就是模糊控制。模
糊控制的基本原理如图所示：
模糊控制系统原理框图
它的核心部分为模糊控制器。模糊控制器的控制规律由计算机的程序实现，实现一步模糊控制算法的过程是：微机采样获取被控制量的精确值，然后将此量与给定值比较得到误差信号E；一般选误差信号E作为模糊控制器的一个输入量，把E的精确量进行模糊量化变成模糊量，误差E的模糊量可用相应的模糊语言表示；从而得到误差E的模糊语言集合的一个子集e(e实际上是一个模糊向量); 再由e和模糊控制规则R(模糊关系)根据推理的合成规则进行模糊决策，得到模糊控制量u为：
式中u为一个模糊量；为了对被控对象施加精确的控制，还需要将模糊量u 进行非模糊化处理转换为精确量：得到精确数字量后，经数模转换变为精确的模拟量送给执行机构，对被控对象进行一步控制；然后，进行第二次采样，完成第二步控制……。这样循环下去，就实现了被控对象的模糊控制。
模糊控制(Fuzzy Control)是以模糊集合理论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制。模糊控制同常规的控制方案相比，主要特点有：
模糊控制的基本原理
模糊控制基本原理
模糊控制是以模糊集合理论、模糊语言及模糊逻辑为基础控制，它是 模糊数学在控制系统中应用，是一种非线性智能控制。
模糊控制是利用人知识对控制对象进行控制一种方法，通常用“辻条 件，then 结果”形式来表现，所以又通俗地称为语言控制。一般用于无法 以
严密数学表示控制对象模型，即可利用人（熟练专家）经验和知识来很好 地控制。因此，利用人智力，模糊地进行系统控制方法就是模糊控制。模 糊控制基本原理如图所示：
模糊控制系统原理框图
它核心部分为模糊控制器。模糊控制器控制规律由计算机程序实现， 实现一步模糊控制算法过程是：微机采样获取被控制量精确值，然后将此 量与给定值比较得到误差信号E ； 一般选误差信号E 作为模糊控制器一个 输入量，把E 精确量进行模糊量化变成模糊量，误差E 模糊量可用相应模 糊语言表示；从而得到误差E 模糊语言集合一个子集e （e 实际上是一个模 糊向量）；
再由e 和模糊控制规则R （模糊关系）根据推理合成规则进行模糊决策，得 到模糊控制量u 为：
u = eoR
式中U 为一个模糊量；为了对被控对象施加精确控制，还需要将模糊 量U
控制对象
进行非模糊化处理转换为精确量：得到精确数字量后，经数模转换变为精确模拟量送给执行机构，对被控对象进行一步控制；然后，进行第二次采样，完成第
二步控制……。这样循环下去，就实现了被控对象模糊控制。
模糊控制(Fuzzy Control)是以模糊集合理论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础一种计算机数字控制。模糊控制同常规控制方案相比，主要待点有：
模糊控制的基本原理
模糊控制的基本原理
模糊控制是以模糊集合理论、模糊语言及模糊逻辑为基础的控制，它是模糊数学在控制系统中的应用，是一种非线性智能控制。
模糊控制是利用人的知识对控制对象进行控制的一种方法，通常用“if条件，then结果”的形式来表现，所以又通俗地称为语言控制。一般用于无法以严密的数学表示的控制对象模型，即可利用人（熟练专家）的经验和知识来很好地控制。因此，利用人的智力，模糊地进行系统控制的方法就是模糊控制。模糊控制的基本原理如图所示：
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模糊控制系统原理框图
它的核心部分为模糊控制器。模糊控制器的控制规律由计算机的程序实现，实现一步模糊控制算法的过程是：微机采样获取被控制量的精确值，然后将此量与给定值比较得到误差信号E; —般选误差信号E作为模糊控制器的一个输入量，把E 的精确量进行模糊量化变成模糊量，误差E的模糊量可用相应的模糊语言表示；从而得到误差E的模糊语言集合的一个子集e（e实际上是一个模糊向量）; 再由e和模糊控制规则R（模糊关系）根据推理的合成规则进行模糊决策，得到模糊控制量u 为：
u R
式中u为一个模糊量；为了对被控对象施加精确的控制，还需要将模糊量u 进行非模糊化处理转换为精确量：得到精确数字量后，经数模转换变为精确的模拟量送给执行机构，对被控对象进行一步控制；然后，进行第二次采样，完成第二步控制 %二这样循环下去，■就实现了被控对象的模糊控制「..................... ""模糊控制（FUZZy Control/是'以模糊集合理论"模糊语言变量和模'糊逻辑推理''' 为基础的一种计算机数字控制。模糊控制同常规的控制方案相比，主要特点有：（1）模糊控制只要求掌握现场操作人员或有关专家的经验、知识或操作数据，
模糊控制的基本原理
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模糊控制的基本原理模糊控制是以模糊集合理论、模糊语言及模糊逻辑为基础的控制，它是模糊数学在控制系统中的应用，是一种非线性智能控制。if条模糊控制是利用人的知识对控制对象进行控制的一种方法，通常用“then结果”的形式来表现，所以又通俗地称为语言控制。一般用于无法以件，的经验和知识来很好熟练专家严密的数学表示的控制对象模型，即可利用人() 地控制。因此，利用人的智力，模糊地进行系统控制的方法就是模糊控制。模糊控制的基本原理如图所示：
模糊控制系统原理框图它的核心部分为模糊控制器。模糊控制器的控制规律由计算机的程序实现，然后将此量微机采样获取被控制量的精确值，实现一步模糊控制算法的过程是：作为模糊控制器的一个输入量，E；一般选误差信号E与给定值比较得到误差信号的模糊量可用相应的模糊语言EE的精确量进行模糊量化变成模糊量，误差把); 实际上是一个模糊向量的模糊语言集合的一个子集e(e表示；从而得到误差E再由e和模糊控制规则R(模糊关系)根据推理的合成规则进行模糊决策，得到模糊控制量u为：
式中u为一个模糊量；为了对被控对象施加精确的控制，还需要将模糊量u进行非模糊化处理转换为精确量：得到精确数字量后，经数模转换变为精确的模
拟量送给执行机构，对被控对象进行一步控制；然后，进行第二次采样，完成第二步控制……。这样循环下去，就实现了被控对象的模糊控制。
模糊控制(Fuzzy Control)是以模糊集合理论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制。模糊控制同常规的控制方案相比，主要特点有：(1)模糊控制只要求掌握现场操作人员或有关专家的经验、知识或操作数据，不需要建立过程的数学模型，所以适用于不易获得精确数学模型的被控过程，或结构参数不很清楚等场合。
计算机控制系统第5章模糊控制课件
这种方法最简单，在输出模糊集合中取隶属度最大的作为精确值输出。
（2）最大平均法
当输出模糊集合不是单峰的，其隶属函数有多个极值时，可以把值最 大的所有输出取平均作为精确值输出。
（3）面积均分法（中位数法）
（4）重心法
所谓重心法就是取输出模糊集合隶属函数曲线与横坐 标轴围成面积的重心相应的输出作为输出的精确值。
2024/8/6
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2．确定隶属函数
输入变量偏差、偏差变化率和输出控制量的模糊集合以 及论域确定后，需要确定模糊语言变量的隶属函数。一般是根 据专家经验或统计分析结果进行确定。
3．模糊化处理
所谓模糊化，就是根据模糊集合的隶属函数，对输入的数 值找出相应的隶属度的过程。在确定模糊变量隶属函数以后， 就可以根据所选择的隶属函数确定论域内元素对模糊语言变量 的隶属度值，即所谓对模糊变量赋值。
ke 变小，可减小超调，但会增大系统稳态误差。量化因子kec
对系统超调的抑制作用十分明显，kec 选择较大时，超调量减
小，但会减慢系统响应速度。输出比例因子ku 的大小也影响
模糊控制的特性。
k
选择过小会使系统动态响应过程变长，而
u
选择过大会导致系统振荡。
2024/8/6
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三、模糊化处理
模糊控制器的输入数据都是精确量，而模糊控制器是采用人的思维， 也就是语言规则进行推理，因此需要将输入数据(如温度910℃)变换成语言 值(如温度“低”、“中”、“高”)，这个过程称之为模糊化的过程。对输 入数据进行模糊化处理是模糊控制器设计必不可少的一步。
模糊控制的基本原理
模糊控制的基本原理
模糊控制是以模糊集合理论、模糊语言及模糊逻辑为基础的控制，它是
模糊数学在控制系统中的应用，是一种非线性智能控制.
模糊控制是利用人的知识对控制对象进行控制的一种方法,通常用“if条件,then结果"的形式来表现,所以又通俗地称为语言控制。一般用于无法以
严密的数学表示的控制对象模型,即可利用人(熟练专家）的经验和知识来很好
地控制。因此，利用人的智力，模糊地进行系统控制的方法就是模糊控制.模
糊控制的基本原理如图所示：
模糊控制系统原理框图
它的核心部分为模糊控制器.模糊控制器的控制规律由计算机的程序实现,实现一步模糊控制算法的过程是：微机采样获取被控制量的精确值,然后将此量与给定值比较得到误差信号E；一般选误差信号E作为模糊控制器的一个输入量，把E的精确量进行模糊量化变成模糊量，误差E的模糊量可用相应的模糊语言表示；从而得到误差E的模糊语言集合的一个子集e（e实际上是一个模糊向量）; 再由e和模糊控制规则R(模糊关系)根据推理的合成规则进行模糊决策,得到模糊控制量u为：
式中u为一个模糊量；为了对被控对象施加精确的控制,还需要将模糊量u 进行非模糊化处理转换为精确量：得到精确数字量后,经数模转换变为精确的模拟量送给执行机构,对被控对象进行一步控制；然后，进行第二次采样，完成第二步控制……。这样循环下去，就实现了被控对象的模糊控制。
模糊控制（Fuzzy Control)是以模糊集合理论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制。模糊控制同常规的控制方案相比，主要特点有: （1）模糊控制只要求掌握现场操作人员或有关专家的经验、知识或操作数据，不需要建立过程的数学模型，所以适用于不易获得精确数学模型的被控过程，或结构参数不很清楚等场合.
模糊控制原理完整ppt课件
为了提高实时性，模糊控制器常常以控制查询表的形式出现。 该表反映了通过模糊控制算法求出的模糊控制器输入量和输 出量在给定离散点上的对应关系。为了能方便地产生控制查 询表，在模糊控制器的设计中，通常就把输入输出的论域定 义为有限整数的离散论域。
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3.1 模糊控制的基本原理
模糊化
输入量和输出量论域的设计
操作人员或专家的控制经验是如何转化为数字控制器的 ？
控制思想： 如果水温偏高，就把燃气阀 关小；如果水温偏低，就把 燃气阀开大。
人类对热水器水温的调节
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3.1 模糊控制的基本原理
模仿人类的调节经验，可以构造一个模糊控制系统来实现对热水器的控制。 用一个温度传感器来替代左手进行对水温的测量，传感器的测量值经 A/D变换后送往控制器。 电磁燃气阀代替右手和机械燃气阀作为执行机构，电磁燃气阀的开度 由控制器的输出经D/A变换后控制。 构造控制器，使其能够模拟人类的操作经验。
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3.1 模糊控制的基本原理
输入量和输出量论域的设计
如何实现实际的连续域到有限整数离散域的转换？
通过引入量化因子ke、kec和比例因子ku来实现
期望值
＋ － y
e
d/dt
E
ke
ec
kec
EC
模糊 U 控制器
u
ku
模糊控制原理课件 PPT
输入量和输出量论域的设计
基本论域
e ec u 的实际范围称为这些变量的基本论域
e的基本论域： [eL eH] ec的基本论域： [ecL ecH] u的基本论域： [uL uH]
精确量
3.1 模糊控制的基本原理
模糊化
输入量和输出量论域的设计
在模糊控制器的设计中，通常就把输入、输出量的论域定义 为有限整数的离散论域。例如，可以将E的论域定义为{-m, m+1, …, -1, 0, 1, …, m-1, m}；将EC的论域定义为{-n, n+1, …, -1, 0, 1, …, n-1, n}；将U的论域定义为{-l, -l+1, …, -1, 0, 1, …, l-1, l}。
有关论域的选择问题，一般误差论域m≥6，误差变化 论域n≥6，控制量的论域l≥7。
这是因为语言变量的词集多半选为七个（或八个）这 样能满足模糊集论域中所含元素个数为模糊语言词集 总数的二倍以上，确保模糊集能较好地覆盖论域，避 免出现失控现象。
道理上讲，增加论域中的元素个数，即把等级细分， 可以提高控制精度，但受到计算机字长的限制，另外 要增加计算量。把等级分得过细，显得必要性不大。
大家有疑问的，可以询问和交流
可以互相讨论下，但要小声点
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3.1 模糊控制的基本原理
模糊化
将输入的精确量转化成为模糊量的过程称为模糊化
模糊控制的基本原理
模糊控制的基本原理
模糊控制是以模糊集合理论、模糊语言及模糊逻辑为基础的控制，它是
模糊数学在控制系统中的应用，是一种非线性智能控制。
模糊控制是利用人的知识对控制对象进行控制的一种方法，通常用“if条件，then结果”的形式来表现，所以又通俗地称为语言控制。一般用于无法以严密的数学表示的控制对象模型，即可利用人(熟练专家)的经验和知识来很好地控制。因此，利用人的智力，模糊地进行系统控制的方法就是模糊控制。模糊控制的基本原理如图所示：
模糊控制系统原理框图
它的核心部分为模糊控制器。模糊控制器的控制规律由计算机的程序实现，实现一步模糊控制算法的过程是：微机采样获取被控制量的精确值，然后将此量与给定值比较得到误差信号E；一般选误差信号E作为模糊控制器的一个输入量，把E的精确量进行模糊量化变成模糊量，误差E的模糊量可用相应的模糊语言表示；从而得到误差E的模糊语言集合的一个子集e(e实际上是一个模糊向量); 再由e和模糊控制规则R(模糊关系)根据推理的合成规则进行模糊决策，得到模糊控制量u为：
式中u为一个模糊量；为了对被控对象施加精确的控制，还需要将模糊量u
进行非模糊化处理转换为精确量：得到精确数字量后，经数模转换变为精确的模拟量送给执行机构，对被控对象进行一步控制；然后，进行第二次采样，完成第二步控制……。这样循环下去，就实现了被控对象的模糊控制。
模糊控制(Fuzzy Control)是以模糊集合理论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制。模糊控制同常规的控制方案相比，主要特点有：
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。
模糊控制算法【共37张PPT】
1） 根据专家经验 2） 根据熟练工人的经验 3） 建立控制对象的模糊模型
温度偏差E的隶属函数
温度变化率Eu的隶属函数
控制输出量U的隶属函数
普通集合对温度的定义
模糊集合对温度的设定
★汽车空调模糊控制系统的控制执行器压缩
机、蒸发器风机、电子膨胀阀 ★控制目标:
压缩机能量调节机构控制其排量;
蒸发器风机控制车内的送风量;
x1, x2:模糊控制的输入(精确量)。 正很小：u (ⅹ)=1/（2） (X>0) 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，对车厢温度进行模糊修正 3） 建立控制对象的模糊模型 X1 , X2:模糊量化处理后的模糊量。 蒸发器风机控制车内的送风量; 进行模糊推理
模糊器 计算出温度差x，温差的变化率 ，x, 即为精确的控制输入。
对规则⑴的条件部分：u(y)=0 对规则⑵的条件部分： 对规则⑶的条件部分：
..
（4）利用模糊控制规则，推导控制输出的模糊量。由前一步骤计算 的对规则条件部分的隶属度u（y）,可直接得出相应规则结论部
分对相应子集的隶属度。
例如，对规则⑶，已知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”
(2) 如果温差“正中”, 温差变化率“正大”, 认为机器制冷力不足, 运行状态设 置为: 压缩机排量为“大”, 膨胀阀开度为“大”, 风机转速为“大”。
模糊控制原理
模糊控制原理
模糊控制原理是基于模糊系统和模糊逻辑学习从现象中发现相关控制规律及控制参数，以实现有效控制和调整受控系统目标或要素的方法。它比传统的硬件控制方式更容易建模，更宽松而不受客观环境及外部因素的影响，能起到更加精准和灵活的控制作用。
模糊控制原理可以简单地被描述为输入—输出控制。控制系统根据一系列的输入状
态和系统的运行状态，连接反馈网络和控制码，再经过算法模糊化处理，通过比对把
控制量和实际状态算作模糊逻辑，根据模糊逻辑作出控制决策，调整最终目标，最终
完成控制。与传统的控制原理相比，模糊控制原理由于可以以人的经验和思想的概念来
确定控制状态，所以更加灵活多变，能够得到更加精准而细腻的控制结果。
模糊控制原理在现实实践中有广泛的应用，如减少空调噪音、汽车转向控制、数字
印刷图像调整、机器人操纵等，在这些领域中模糊控制原理都能有效改进控制精度和降
低控制成本。
另外，模糊控制理论还可以发展到无人机控制、物联网控制、农业控制和医疗控制等，对于这些复杂的控制系统，模糊控制原理尤其有用，它能把现象和现实之间的关系融合
到实际的控制中，使控制系统更加稳定和可靠。
控制理论第15章.模糊控制及其应用
误 差
负大 负中 负小 零 正小 正中 正大
语言变量名称
语言值名称
语言值描述 论域
-3 -2
-1
0
1
2
3
图2 误差语言变量体系结构图
2．模糊逻辑控制器的设计
模糊控制器的设计包括以下内容： （1）确定模糊控制器结构形式 模糊控制器结构形式的确定，主要是根据控制器 的输入量和输出量（即是被控制元件的控制量）。 究竟选哪些变量作为模糊控制器的输入量和输出量， 必须研究手动控制中，人是如何获得信息的，因为 模糊控制器的控制规则还是要模拟人脑的思维决策 方式。 人对误差、误差变化率、误差变化率的变化的敏 感性是有差异的，一般说敏感程度因人而异，而且 对三项参数的敏感程度也是呈递减趋势。
此外还须指出： 各模糊子集之间也有相互影响，如图6所示。 α1和α2分别 为两种情况下的两个模糊子集 A 和 B 的交集的最大隶属度，显 然α1 小于α2 ，可用α值大小来描述两个模糊子集之间的影 响程度，当α值较小时控制灵敏度较高，而当α值较大时模 糊控制器鲁棒性（鲁棒性是粗壮性、强壮性，是衡量系统抗 各种干扰适应环境变化的能力）较好，即控制器具有较好的 适应对象特性参数变化的能力（即抗干扰的能力）。 α值取 得过小或过大都是不利的，一般选取α值为0.4 0.8。 α 值过大时造成两个模糊子集难以区分，使控制灵敏度显著降 低。 μ(x) μ(x) μA(x) μB(x) 1 1
模糊控制原理
2.4 规则库 rule base
模糊控制规则库由一系列的“IF-THEN”型模糊条件语
句构成。
1．模糊控制规则的建立
基于专家经验和控制工程知识 基于操作人员的实际控制过程 基于过程的模糊模型（T—S） 基于学习（ANFIS）
2．模糊控制规则的性能要求 完备性 对于任意的输入，模糊控制器均应给出合适的控 制输出，这个性质称为完备性。模糊规则的完备性 是保证系统能够被控制的必要条件之一，它对于模 糊规则库的要求是：对于任意的输入应确保它至少 有一个可使用的规则，且规则的适用程度应大于某 个数，如0.5。
首先，考虑误差E（给定与实际值之差）为正的情况。 ① 误差E为正大 当误差变化EC为正时，这时误差有增大的趋势，为尽 快消除已有的正大误差并抑制误差变大，控制量的变化取 负大；（反作用过程）
4．建立模糊控制规则的基本思路
① 误差E为正大 当误差变化为负时，系统本身已有减少误差的趋势，所 以为了尽快消除误差且又不超调，应取较小的控制量。若
2．模糊控制规则的性能要求 模糊控制规则数 总的原则是：在满足完备性的条件下，尽量取较 少的规则数，以简化模糊控制器的设计和实现。 一致性 对于一组模糊控制规则，不允许出现下面的情 况：如果给定一个输入，结果产生两组不同的、 甚至是矛盾的输出。
3．模糊控制规则的建立举例
以简单的单输入、单输出水位控制系统为例来
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模糊控制器的构成框图
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3.1 模糊控制的基本原理
模糊化
将输入的精确量转化成为模糊量的过程称为模糊化
模糊化步骤
确定符合模糊控制器要求的输入量和输出量 常用的输入量是系统输出的误差（e）和误差的改变量 （ec），而输出量就是控制量（u）。
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3.1 模糊控制的基本原理
模糊化
?
为了提高实时性，模糊控制器常常以控制查询表的形式出现。 该表反映了通过模糊控制算法求出的模糊控制器输入量和输 出量在给定离散点上的对应关系。为了能方便地产生控制查 询表，在模糊控制器的设计中，通常就把输入输出的论域定 义为有限整数的离散论域。
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3.1 模糊控制的基本原理
模糊化
输入量和输出量论域的设计
输入量和输出量论域的设计
基本论域
e ec u 的实际范围称为这些变量的基本论域
e的基本论域： [eL eH] ec的基本论域： [ecL ecH] u的基本论域： [uL uH]
精确量
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3.1 模糊控制的基本原理
模糊化
输入量和输出量论域的设计
在模糊控制器的设计中，通常就把输入、输出量的论域定义 为有限整数的离散论域。例如，可以将E的论域定义为{-m, -m+1, …, -1, 0, 1, …, m-1, m}；将EC的论域定义为{-n, n+1, …, -1, 0, 1, …, n-1, n}；将U的论域定义为{-l, -l+1, …, -1, 0, 1, …, l-1, l}。
档级多，规则制定灵活，规则细致，但规则多、复杂， 编制程序困难，占用的内存较多； 档级少，规则少，规则实现方便，但过少的规则会使 控制作用变粗而达不到预期的效果。 因此在选择模糊状态时要兼顾简单性和控制效果。
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3.1 模糊控制的基本原理
对输入量进行模糊化处理，包括确定语言变量和隶属函数
模糊控制原理
北京理工大学自动化学院 sunjian@bit.edu.cn 孙健
第三章 模糊控制原理
模糊控制的基本原理 模糊控制系统的分类 模糊控制器设计 模糊控制的应用
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第三章 模糊控制原理
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3.1 模糊控制的基本原理
3.1.1 模糊基本思想
模糊控制是以模糊集理论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础 的一种智能控制方法，它是从行为上模仿人的模糊推理和决策过 程的一种智能控制方法。
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3.1 模糊控制的基本原理
输入量和输出量论域的设计
如何实现实际的连续域到有限整数离散域的转换？
通过引入量化因子ke、kec和比例因子ku来实现
期望值
＋ － y
e
d/dt
E
ke
ec
kec
EC
模糊 U 控制器
u
ku
实际中误差的连续取值范围是e=[eL,eH]，则：
ke
2m eH eL
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3.1 模糊控制的基本原理
输入量和输出量论域的设计
同理，假如误差变化率的连续取值范围是ec=[ecL,ecH] ，控制量的连
续取值范围是u=[uL,uH] ，则量化因子kec和比例因子ku可分别确定如
下：
kec
2n ecH ecL
ku
uH uL 2l
在确定了量化因子和比例因子之后，误差e和误差变化率ec可通过 下式转换为模糊控制器的输入E和EC：
热水器
反模糊化 u D/A
电磁阀
热水器水温模糊控制系统结构
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3.1 模糊控制的基本原理
模糊控制原理框图
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3.1 模糊控制的基本原理
3.1.2 模糊控制器的基本结构
模糊化
知识库
模糊推理
反模糊化
过过过
+ -
精
模
确 值
过
糊 值
过
过
过过过过
Байду номын сангаас模 糊
过
精 确
值过 值
过
过
过过
模糊控制器
有关论域的选择问题，一般误差论域m≥6，误差变化 论域n≥6，控制量的论域l≥7。
这是因为语言变量的词集多半选为七个（或八个）这 样能满足模糊集论域中所含元素个数为模糊语言词集 总数的二倍以上，确保模糊集能较好地覆盖论域，避 免出现失控现象。
道理上讲，增加论域中的元素个数，即把等级细分， 可以提高控制精度，但受到计算机字长的限制，另外 要增加计算量。把等级分得过细，显得必要性不大。
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3.1 模糊控制的基本原理
对输入量进行模糊化处理，包括确定语言变量和隶属函数
确定语言变量的语言值 通常在语言变量的论域上，将其划分为有限的几档。 例如，可将E、EC和U的划分为 {“正大（PB）”，“正中(PM)”，“正小（PS）”， “零（ZO）”，“负小（NS）”，“负中（NM）”， “负大（NB）”}七档。
E ke(eeH2 eL) EC k ec (e ceH c2 eL c)
式中，< >代表取整运算（四舍五入）。
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3.1 模糊控制的基本原理
输入量和输出量论域的设计
模糊控制器的输出U可以通过下式转换为实际的输出值u：
ukuUuH2uL
Ke选的较大时，系统的超调变大，过渡过程变长。 Ke增大， 相当于缩小了误差的基本论域，增大误差变量的控制作用。 Kec选的较大时，系统的超调变小，系统的响应速度变慢。 Ku选的过小时，系统动态响应过程变长，选择过大会导致系 统振荡。 Ku影响着控制器的输出，能过调整Ku可以改变被控 对象输入的大小。
人类的控制规则 如果水温比期望值高，就把燃气阀关小； 如果水温比期望值低，就把燃气阀开大。
描述了输入（水温与期望值的偏差 e）和输出（燃气阀开度的增量 u） 之间的模糊关系R
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3.1 模糊控制的基本原理
模糊值
规则库R
模糊值
模糊化
输入e
输出u
模糊推理
精确值
精确值
期望值 ＋
e A/D
－
温度 传感器
操作人员或专家的控制经验是如何转化为数字控制器的 ？
控制思想： 如果水温偏高，就把燃气阀 关小；如果水温偏低，就把 燃气阀开大。
人类对热水器水温的调节
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3.1 模糊控制的基本原理
模仿人类的调节经验，可以构造一个模糊控制系统来实现对热水器的控制。 用一个温度传感器来替代左手进行对水温的测量，传感器的测量值 经A/D变换后送往控制器。 电磁燃气阀代替右手和机械燃气阀作为执行机构，电磁燃气阀的开 度由控制器的输出经D/A变换后控制。 构造控制器，使其能够模拟人类的操作经验。
确定隶属函数（原则）