第6章 模糊控制技术-090421
模糊控制
模糊控制是一种新的控制方法，问世20多年来，已取得了很大的发展，在冶金、化工、电力等工业部门取得了成功的应用。
模糊逻辑在控制领域中的应用称为模糊控制。
模糊控制的最大特征是它将操作者或专家的控制经验和知识表示成语言变量描述的控制规则，然后用这些规则去控制系统。
“如果…则…”是规则的基本形式，语句的前半部分是条件或前提，后半部分是结果，因此这中规则蕴涵着一种逻辑推理。
模糊控制系统原理由于一个模糊概念可以用一个模糊集合来表示，因此模糊概念的确定问题就可以直接转换为模糊隶属函数的求取问题。
因此，对于一类缺乏数学模型的被控对象，可以用模糊集合的理论。
人对系统的操作和控制经验，总结成用模糊条件语句的形式写出的控制规则。
经过必要的数学处理，来确定一定的推理法则，做出模糊决策，完成控制动作。
具有上述功能的模糊控制系统结构如图图1 模糊控制系统方框图最基本的模糊控制系统结构如图2所示。
图中R为设定值，Y为系统输出值，它们都是清晰量。
从图2可以看出，模糊控制器的输入量是系统的偏差量。
，它是确定数值的清晰量，通过模糊化处理，用模糊语言变量E来描述偏差，模糊推理输出U是模糊变量，在系统中要实施控制时，模糊量U还要转化为清晰值，因此要进行清晰化处理，得到可以操作的确定值召，通过产的调整作用，使偏差。
尽量小。
图2 模糊控制系统方框图模糊控制器的组成模糊控制器的基本组成如图3所示图3 模糊控制器组成它包含有模糊化接口、规则库、模糊推理、清晰化接口等部分。
输入变量是过程实测量与系统设定值之间的差值，输出变量是系统的实时控制修正变量。
模糊控制的核心部分是包含语言规则的规则库和模糊推理。
模糊推理就是一种模糊变换，它将输入变量模糊集变换为输出变量模糊集，实现论域的转换。
(l)模糊化接口。
模糊化是将模糊控制器输入量的确定值转换为相应模糊语言变量值的过程，此相应语言变量均由对应的隶属度来定义。
若以偏差。
为输入，通过模糊化处理，用模糊语言变量E 来描述偏差，若以T(E)记作E的语言值集合，则有:T(E):{负大，负中，负小，零，正小，正中，正大}或用其英文字头缩写表示成:’T(E)二{NB，NM，NS，ZE，PS，PM，PB}过程参数的变化范围是各不相同的，为了统一到指定的T.(E)论域中来，模糊化的第一个任务就是进行论域变换，过程参数的实际变化范围称为基本论域。
模糊控制详细介绍
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
模糊控制技术
矩阵 A 可记为 ~
A
~
计[算a机ij控] 制技术6章
模糊控制
技术
21
广东工业大学 自动化学院 自动控制系 陈玮
3、模糊矩阵
①对于
A
~
[aij
]
和
B
~
[bij
]
，若有
cijma ij,b x ij] [a ij b ij
则称
C ~
[cij
]
为
A和
~
B
~
并，记为
CAB 。
~
~
~
②对于
A
~
[aij
]
和
则
A (x)表示元素x 属于模糊集合 Nhomakorabea~
A 的程度。
~
~
计算机控制技术6章 模糊控制
技术
8
广东工业大学 自动化学院 自动控制系 陈玮
1、模糊集合
隶属函数是模糊数学中最基本的概念，我们用隶属函数来
给出模糊集合：在论域U上的模糊集合 A ， 由隶属函数
A (x)
~
来表征，其值在[0,1]内连续取值。
~
A (x)
技术
7
广东工业大学 自动化学院 自动控制系 陈玮
1、模糊集合
在人类的思维中，有的概念具有清晰的内涵和外延，如男 人、女人；
有许多模糊的概念，如大、小、冷、热，没有明确的内涵 和外延；
将前者叫做普通集合（或经典集合）；
后者称为模糊集合，用 A表示。 ~
如果把模糊集合的特征函数称为隶属函数，记做 A ( x) ，
~
~
则称 B 是 A 补集， 记做 B A
~
~
模糊控制教学大纲
模糊控制系统稳定性的实验验证
实验目的：验证模糊控制系统的稳 定性
实验方法：通过在系统中引入扰动， 观察系统的响应，分
添加标题
实验设备：模糊控制器、被控对象、 数据采集与分析系统
实验结果：通过实验数据，分析模 糊控制系统的稳定性，并验证理论 分析的正确性
模糊控制在工程实践中 的应用
模糊规则库：根据实际需求制定模糊规则，确定输入输出变量的模糊集合和隶属度函数
模糊推理：根据模糊规则进行推理，得到输出变量的模糊集合
反模糊化方法：将输出变量的模糊集合转换为实际输出值，常用的反模糊化方法有最大值、 最小值、中心平均值等
模糊控制系统的稳定性 分析
模糊控制系统稳定性分析的方法
模糊逻辑系统稳定性分析 模糊控制系统的鲁棒性分析 模糊控制系统的稳定性判据 模糊控制系统的稳定性分析方法
模糊化：将输入的精确量转化为 模糊量
规则库：基于模糊逻辑的推理系 统
模糊推理：根据规则库进行模糊 逻辑运算
反模糊化：将输出模糊量转化为 精确量
模糊控制的应用领域
工业控制：用于控制复杂的工业过程，如化工、电力、钢铁等 智能家居：用于智能家电、智能照明等，提高家居生活的便利性和舒适性 医疗领域：用于医疗设备的控制，如呼吸机、血压计等，提高医疗设备的自动化和智能化水平 交通领域：用于智能交通系统，如自动驾驶、智能信号灯等，提高交通效率和安全性
添加副标题
模糊控制教学大纲
汇报人：XX
目录
CONTENTS
01 添加目录标题 03 模糊控制系统的组
成
02 模糊控制的基本概 念
04 模糊控制器的设计 方法
05 模糊控制系统的稳 定性分析
06 模糊控制在工程实 践中的应用
模糊控制基本原理
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。
(2)模糊控制是一种语言变量控制器，其控制规则只用语言变量的形式定性的表达，不用传递函数与状态方程，只要对人们的经验加以总结，进而从中提炼出规则，直接给出语言变量，再应用推理方法进行观察与控制。
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+|
模糊控制原理课件
模糊推理机：根 据模糊规则进行 推理，得出模糊 输出
去模糊化器：将 模糊输出转换为 精确输出
模糊控制的应用领域
工业控制：用 于控制复杂或 非线性系统的 过程，如化工、 冶金和电力等。
智能家居：用 于控制家庭设 备的自动化系 统，如智能空 调、智能照明 和智能安防等。
医疗保健：用 于医疗设备的 控制，如医疗 机器人、康复 设备和诊断设
模糊控制在其他领域的应用案例
工业控制：用 于控制复杂或 非线性的系统， 如化工、冶金
和电力等。
智能交通：用 于控制交通信 号灯，提高交 通流畅度和安
全性。
医疗护理：用 于智能诊断和 机器人手术， 提高医疗效率
和精度。
农业科技：用 于智能灌溉和 温室控制，提 高农业生产效
率和品质。
Part Seven
备等。
交通领域：用 于控制交通工 具，如自动驾 驶汽车、无人 机和船舶等。
Part Three
模糊集合与模糊逻 辑
模糊集合的定义与运算
模糊集合：模糊集合是由模糊元素组成的集合， 元素属于集合的程度不再是传统意义上的0或1， 而是一个介于0和1之间的实数。
模糊集合的运算：模糊集合可以进行类似于普通 集合的运算，如交、并、补等，但运算结果不再 是传统意义上的集合，而是模糊集合。
模糊规则库：根 据实际需求和经 验，制定模糊规 则，建立模糊规 则库
模糊推理：根据 输入的模糊集合 和模糊规则库， 进行模糊推理， 得到输出模糊集 合
反模糊化方法： 将输出模糊集合 反模糊化，得到 精确的控制量
反模糊化方法的选择与优化
反模糊化方法：根据输入变量的数量和类型选择合适的反模糊化方法，如最大值、最小值、平 均值等。
模糊控制_精品文档
1
0
x0-σ x0 x0+σ
x
模糊控制的基本原理
清晰化计算 Defuzzification
120
X Years
“年轻”的隶属函数曲线
模糊控制的基本原理
模糊隶属度函数
隶属度函数是模糊集合论的基础，实质上反映的是事物的 渐变性。
规则
✓表示隶属度函数的模糊集合必须是凸模糊集合。
一个模糊集合是凸的，当且仅当任何 x1, x2 X
和任何 0,1 ，满足：
A ( x1 (1 )x2 ) min{A (x1), 2 (x2 )}
模糊控制的基本原理
模糊系统发展的历程
1965年，美国系统论专家Zadeh教授创立了模糊集合理论，提供了处 理模糊信息的工具
1974年，英国学者Mamdani首次将模糊理论应用于工业控制（蒸气 机的压力和速度控制）
近30年来，模糊控制在理论、方法和应用都取得了巨大的进展
模糊控制的基本原理
模糊控制理论出现的必然性
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
模糊控制的基本原理
模糊控制的基本结构
模糊化 知识库 模糊推理 反模糊化
给定值
FC 模糊化
知识库 模糊推理
解模糊
模糊控制器
作用：将模糊推理得到的模糊控制量变换为实际用于控制的清晰量。 包括：
模糊控制――文献综述
模糊控制――文献综述摘要模糊控制理论是以模糊数学为基础，用语言规则表示方法和先进的计算机技术,由模糊推理进行决策的一种高级控制策.模糊控制作为以模糊集合论、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,它已成为目前实现智能控制的一种重要而又有效的形式尤其是模糊控制和神经网络、遗传算法及混沌理论等新学科的融合，正在显示出其巨大的应用潜力。
实质上模糊控制是一种非线性控制,从属于智能控制的范畴.模糊控制的一大特点是既具有系统化的理论，又有着大量实际应用背景。
本文简单介绍了模糊控制的概念,模糊控制系统的组成，模糊控制的算法,其中包含模糊控制系统的原理、模糊控制器的分类及其设计元素。
最后以模糊PID复合控制在锅炉汽包水位控制中的应用说明模糊控制系统的整体设计过程，通过仿真证明了模糊控制显示出的优势。
1. 模糊控制的基本思想模糊控制是模糊集合理论中的一个重要方面，是以模糊集合化、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，从线性控制到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[1］［2]。
模糊控制是建立在人类思维模糊性基础上的一种控制方式，模糊逻辑控制技术模仿人的思考方式接受不精确不完全信息来进行逻辑推理,用直觉经验和启发式思维进行工作，是能涵盖基于模型系统的技术。
它不需用精确的公式来表示传递函数或状态方程，而是利用具有模糊性的语言控制规则来描述控制过程.控制规则通常是根据专家的经验得出的，所以模糊控制的基本思想就是利用计算机实现人的控制经验［3]。
2. 模糊控制系统的组成及结构分析摸糊控制系统是采用计算机控制技术构成的一种具有反馈通道的闭环结构的数字模糊控制系统。
智能性的模糊控制器是模糊控制系统的核心，一个模糊控制系统性能的优劣，主要取决于模糊控制器的结构,所采用的模糊控制规则、合成推理算法以及模糊决策的方法等因素[6］［7]。
模糊控制系统组成原理如图1所示。
模糊控制方法介绍
模糊控制方法介绍模糊控制方法是一种在模糊集合论、模糊语言变量及模糊逻辑推理基础上形成的计算机数字控制方法。
模糊控制是一种智能的、非线性的控制方法。
与传统的控制方式相比，模糊控制有着很多的优势，它更加适用于复杂的、动态的系统，模糊控制逐渐成为了一种重要而且有效的控制方法。
本文将从组成部分、基本原理、设計方法等方面介绍模糊控制这种方法。
标签：交通工程;PLC控制;模糊控制1 引言对于无法使用精确语言及已有规律描述的复杂系统，将借助不精确的模糊条件语言来表述，这便产生了模糊控制。
传统的自动控制器需要建立被控对象准确的数学模型。
然而在实际上，即使是稍微复杂点的系统，它的影响因素也都是较为复杂的、多样的，这样就很难建立出精确的数学模型。
因此，模糊控制方法就应运而生。
2 模糊控制的工作原理模糊控制的核心是模糊控制器，它的控制规律是由计算机程序来实现的。
首先需要将所有监测出的精确量转换成为适应模糊计算的模糊量，将得到的模糊量，通过模糊控制器进行计算，然后再将这些经模糊控制器计算得到的模糊量再次转换为精确量，这样就完成了一级模糊控制。
然后等待下一次采样，再进行上述过程，如此循环，实现对被控对象的模糊控制[1]。
模糊控制原理图如下：3 模糊控制步骤及特点步骤1：对输入量进行模糊化处理;步骤2：创建模糊规则;步骤3：实施模糊推理;步骤4：输出量的反模糊化处理。
模糊控制方法主要是由模糊化，模糊推理，清晰化三个部分构成。
模糊化：在模糊控制算法当中，模糊控制规则所使用的不是具体的、精确的数字量，而是模糊的语言量，使用的是不确定的语言形式。
这就需要将得到的准确量转换为模糊的语言量。
这个过程需要遵循一定的规则首先建立隶属度函数，然后根据所建立的隶属度函数将精确的输入量转换成为模糊量。
模糊推理的过程类似于人类思考推理的过程，它是模糊控制器中的精髓。
清晰化又可以叫做解模糊化，清晰化的过程与模糊化的过程正好相反，它是由将模糊推理得到的模糊结果又转换成了精确量。
模糊控制介绍
模糊控制介绍附件:一、模糊控制概况模糊逻辑控制(Fuzzy Logic Control)简称模糊控制(Fuzzy Control)，是以模糊集合论、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技术。
1965年，美国的L.A.Zadeh创立了模糊集合论；1973年他给出了模糊逻辑控制的定义和相关的定理。
1974年，英国的E.H.Mamdani 首先用模糊控制语句组成模糊控制器，并把它应用于锅炉和蒸汽机的控制，在实验室获得成功。
这一开拓性的工作标志着模糊控制论的诞生。
模糊控制实质上是一种非线性控制，从属于智能控制的范畴。
模糊控制的一大特点是既具有系统化的理论，又有着大量实际应用背景。
模糊控制的发展最初在西方遇到了较大的阻力；然而在东方尤其是在日本，却得到了迅速而广泛的推广应用。
近20多年来，模糊控制不论从理论上还是技术上都有了长足的进步，成为自动控制领域中一个非常活跃而又硕果累累的分支。
其典型应用的例子涉及生产和生活的许多方面，例如在家用电器设备中有模糊洗衣机、空调、微波炉、吸尘器、照相机和摄录机等；在工业控制领域中有水净化处理、发酵过程、化学反应釜、水泥窑炉等的模糊控制；在专用系统和其它方面有地铁靠站停车、汽车驾驶、电梯、自动扶梯、蒸汽引擎以及机器人的模糊控制等。
二、模糊控制基础模糊控制的基本思想是利用计算机来实现人的控制经验，而这些经验多是用语言表达的具有相当模糊性的控制规则。
模糊控制器(Fuzzy Controller，即FC)获得巨大成功的主要原因在于它具有如下一些突出特点：模糊控制是一种基于规则的控制。
它直接采用语言型控制规则，出发点是现场操作人员的控制经验或相关专家的知识，在设计中不需要建立被控对象的精确数学模型，因而使得控制机理和策略易于接受与理解，设计简单，便于应用。
由工业过程的定性认识出发，比较容易建立语言控制规则，因而模糊控制对那些数学模型难以获取、动态特性不易掌握或变化非常显著的对象非常适用。
6章 模糊控制2011(修改后)
~ ~ ~ ~ ~ A B 上的一个模糊子集 R ， 模糊集合A 和 B 的直积 ~ ~ 称为 A 到 B的模糊关系，即 ~ ~ ~ ~ ~ R { R (a, b) R (a, b) [0,1], a A, b B} ＝ A B ~ 其中 R (a, b) 表示a到b具有模糊关系R 程度，也可记作 ~ R(a, b) [0,1] ，且
模糊命题的真值是命题对绝对真的隶属度，它介于[0，1] 之间，是对普通命题的扩展。
2013-6-17
24
—计算机控制系统—
2、模糊逻辑 研究模糊命题的逻辑称为模糊逻辑。由于模糊命题的 真值在[0，1]上连续取值，因此模糊逻辑也称为连续逻辑 或多值逻辑。
2013-6-17
25
—计算机控制系统—
3、模糊蕴涵关系 在模糊控制中，模糊模型是由模糊控制规则构成的， 而模糊控制规则的实质就是模糊蕴涵关系。设存在模糊控 ~ ~ 制规则“if x is A then y is B ”，则该规则表示了 和 之间的模糊蕴涵关系，记为 A B 。 常见的模糊蕴涵关系有：
2013-6-17
4
—计算机控制系统—
6.1 模糊控制的数学基础
在数学和哲学领域里，不分明或模糊逻辑已有长久的 历史。当人们发现并非所有的逻辑判断陈述句均为同样程 度的“真”或“假”时，模糊逻辑的历史就开始了。模糊 逻辑发展了传统意义上的不分明或连续逻辑，使之变成基 于不分明概念或不分明集合上的推理。模糊集合代数允许 单词映射成模糊集合，句子映射成模糊规则或模糊集合间 的结合。本节将简要介绍模糊集合及其运算、模糊矩阵与 模糊关系、模糊逻辑与模糊推理的基本内容。
2013-6-17
16
—计算机控制系统—
模糊控制PPT课件
其他领域
如农业、医疗、环保等 领域的智能化控制。
模糊控制基本原理
01
02
03
04
模糊化
将输入变量的精确值转换为模 糊语言变量的过程，通过隶属
度函数实现。
模糊推理
根据模糊控制规则和当前输入 变量的模糊值，推导出输出变
量的模糊值。
去模糊化
将输出变量的模糊值转换为精 确值的过程，通过去隶属度函
数实现。
基于仿真实验的分析方法
通过搭建模糊控制系统的仿真模型，模拟系统的运行过程并观察其输出响应。根据输出响应的变化情况 来判断系统的稳定性。这种方法可以直观地展示系统的动态特性，但需要消耗较多的计算资源。
提高模糊控制系统稳定性措施
要点一
优化模糊控制规则
通过调整模糊控制规则中的参数和隶 属度函数形状，可以改善系统的控制 性能并提高稳定性。例如，增加控制 规则的数量、调整隶属度函数的分布 等。
借鉴物理退火过程，避免陷入局部最优解。
05
模糊控制系统稳定性分析
稳定性概念及判定方法介绍
稳定性概念
指系统受到扰动后，能够恢复到原来平衡状态的能力。对于模糊控制系统而言，稳定性是评价其性能的重要指标 之一。
判定方法
包括时域法、频域法和李雅普诺夫法等。其中，时域法通过观察系统状态随时间的变化来判断稳定性；频域法通 过分析系统频率响应特性来评估稳定性；李雅普诺夫法则是基于能量函数的概念，通过构造合适的李雅普诺夫函 数来判断系统的稳定性。
化工生产过程控制
采用模糊控制方法对化工生产过程 中的反应温度、压力、流量等参数 进行精确控制，确保生产安全和产 品质量。
智能交通系统领域应用案例
城市交通信号控制
运用模糊控制理论对城市交通信 号灯的配时方案进行优化设计， 提高道路通行效率和交通安全水
工业自动化技术讲稿5(模糊控制技术)
5.模糊控制的缺陷
（1）信息简单的模糊处理将导致系统的控制精度降 低和动态品质变差。若要提高精度则必然增加量化级数, 从而导致规则搜索范围扩大,降低决策速度,甚至不能实 时控制。 （2）模糊控制的设计尚缺乏系统性,无法定义控制 目标。控制规则的选择,论域的选择,模糊集的定义,量 化因子的选取多采用试凑发,这对复杂系统的控制是难 以奏效的。
（2）规则库：
规则库包含有与过程操作有关的经验知识，存放的 知识可以是用一族规则的形式给出或用矩阵表的形式给 出。
下表就是以矩阵形式给出的规则库：
(3)模糊推理
关系合成推理法，简称CRI法，是实际控制中应用 较广的的一种模糊推理算法。它Байду номын сангаас原理可表述为： 用一个模糊集合表述大前提中全部模糊条件语句前 件的基础变量和后件的基础变量的关系，用一个模糊 集合表述小前提，进而用基于模糊关系的模糊变换运 算给出推理结果。
通过上述控制量目标量的关系，可分别得到晶闸管的 初始触发角及其增量的规则库: (表1和表2）
为了实现软启动系统的自适应性，首先以一固定的 触发角来触发晶闸管，在此取值为120度，通过所测得
的I 和Δ I，按照表1得到该负载下的α 0 ，然后根据该 触发角启动电机。确定初始角后，再按表2的规则，根 据输入电流的变化以及变化的误差动态调整晶闸管触发 角的增量。 当电机开始启动时，电流的建立需要一定的时间， 因此其变化也很大。此时，无论电流的模糊值为何值， 如果电流的变化隶属于子集PVB，则触发角的增量也为 PVB。由此根据闭环量能够实时跟踪系统的变化，并能 作出及时的响应。
目前在国内,模糊控制的应用研究工作正在蓬勃开 展，并引起越来越多的人的兴趣。 1997年4月，国家科委批准建立的“模糊控制技术 生产力促进中心”设在北京机电研究所。中心旨在将 模糊控制关键技术推向企业，提高重点产业技术创新 能力和重点产品的国际竞争能力，促进模糊控制技术 成为产业化的智能技术。
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则
A (x)
表示元素x 属于模糊集合
~
A 的程度。
~
~
计算机控制技术6章 模糊控制
技术
8
广东工业大学 自动化学院 自动控制系 陈玮
1、模糊集合
隶属函数是模糊数学中最基本的概念，我们用隶属函数来
给出模糊集合：在论域U上的模糊集合 A ， 由隶属函数
A (x)
~
来表征，其值在[0,1]内连续取值。
~
A (x)
老年(人 60 )＝ 0.8
老年(人 70 )＝ 0.94
这表明55岁的人属于“老年人”集合的隶属程度为0.5， 只能是“半老”；
而70岁的人属于“老年人”集合的隶属程度为0.94。
计算机控制技术6章 模糊控制
技术
10
广东工业大学 自动化学院 自动控制系 陈玮
1、模糊集合
例2 “张三很幸福”， A(x)＝0.8 ~ “张三是幸福的”， A(x)＝0.5 ~ “张三不太幸福”， A(x)＝0.3 ~
~
~
~
~
~
则称 C 是 A 与 B 的并集， 记做
~
~
~
C AB
~
~
~
（5）交集：xU 有
C ( x ) mA ( i x )n B ,( x ) { } A ( x ) B ( x )
~
~
~
~
~
则称 C 是 A 与 B 的交集， 记做
~
~
~
C AB
~
~
~
计算机控制技术6章 模糊控制
技术
计算机控制技术6章 模糊控制
技术
2
模糊控制技术
广东工业大学 自动化学院 自动控制系 陈玮
模糊是人类感知万物，获取知识，思维推理，决策实施的 重要特征。
模糊比清晰所拥有的信息量更大，内涵更丰富，更符合客 观世界。
1965年，美国著名学者加利福尼亚大学教授Zedeh首先提 出了模糊控制理论。
1974年，英国伦敦大学教授Mamdani研制成功第一个模 糊控制器，充分展示了模糊控制技术的应用前景。
14
广东工业大学 自动化学院 自动控制系 陈玮
3、模糊关系
（1）关系 客观世界的各事物之间普遍存在着联系，描写事物之间
联系的数学模型之一就是关系。 关系常用符号R表示。
①关系的概念 若R为由集合X到集合Y的普通关系，则对任意 xX,yY
只能有以下两种情况， * x与y有某种关系，即xR y * x与y无某种关系，即xR y
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技术
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2、模糊集合的运算
对于给定论域U上的模糊集合 A、B、C ，借助于隶属函数定
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义它们之间的运算：
（1）相等：xU有
A(x)B(x) ，则称
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A与 B 相等，
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记做 A B
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（2）补集：xU 有 B(x)1A(x)
特点 1、不需要精确的数学模型； 2、容易学习； 3、使用方便； 4、适应性强； 5、可靠性高； 6、性能优良。
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模糊控制技术
应用领域 1、航天航空； 2、工业过程控制； 3、家用电器； 4、汽车和交通运输； 5、其他。
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1、模糊集合
例3、对于身高1.6米以下的人均不能称为“高”，隶属度为0；
而对于身高1.8米以上的人均称之为“高”，隶属度为1；
而对于身高1.65米、和1 .70米的人属于“高”的隶属度， 为0.25和0.50。则有：
0，
当h<=1.6m
高(h)＝ (h-160)/20，当1.6<=h<=1.8 ~
1，
当h>=1.8m
也可以表示为：
高 ( h ) ＝ { 1 . 5 , 0 ) ( ( 1 . 6 ,, 0 ) ( 1 0 . 6 ,, 0 . 2 ) 5 ( 1 . 7 , 5 , 0 . 5 ) 0 ( 1 . 8 , , 1 ) ( 2 . 0 , , 1 )
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1、模糊集合
在人类的思维中，有的概念具有清晰的内涵和外延，如男 人、女人；
有许多模糊的概念，如大、小、冷、热，没有明确的内涵 和外延；
将前者叫做普通集合（或经典集合）；
后者称为模糊集合，用 A表示。 ~
如果把模糊集合的特征函数称为隶属函数，记做 A ( x) ，
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则称 B 是 A 补集， 记做 B A
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2、模糊集合的运算
（3）包含：xU 有 A(x)B(x)
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则称 A 包含 B， 记做 A B
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（4）并集：xU 有
C ( x ) mA ( a x )x B ,( x ){ } A ( x ) B ( x )
计算机控制技术
Computer Controlled Technology
主讲教师 陈玮
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在日常生活中，人们通常用“较少”、“较多”、“小一 些”、“很小”等等模糊语言来进行控制。 比如：当我们拧开水阀向水桶放水时：
* 桶里没有水或水较少时，应开大水阀； * 桶里水较多时，水阀应拧小一些； * 水桶快满时，应把阀门拧很小； * 水桶里的水满时，应迅速关掉水阀。
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的大小反映了元素x对于模糊集合
A 的隶属程度：
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0A(x)1
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1、模糊集合
例1，我们研究人这个论域的集合，某人是否属于老年人集合 的隶属函数，
老年人 (x)＝1＋(x－ 1550)2
其中x>50，
计算得： 老年(人 55 )＝ 0.5
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模糊控制技术
一、模糊控制的数学基础 二、模糊控制原理 三、模糊控制器实例
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一、模糊控制的数学基础
1、模糊集合 2、模糊集合的运算 3、模糊关系 4、模糊逻辑 5、模糊推理
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模糊控制理论以模糊数学为基础，用语言规则表示方法和 先进的计算机技术，运用模糊推理进行决策的一种高级控制 策略。
模糊控制技术是由模糊数学、计算机科学、人工智能、知 识工程等多学科相互渗透，理论性较强的科学技术。
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