模糊控制综述
模糊控制理论综述
科技信怠职教与成教加工圆锥面两和方法昀研穷健雄职业技术学院李昌选【擅要】圃锥面在机械上的应用非常之多，对应用宏程序壕程与工件坐标系旋转加调用子程序编程加工圆锥面有两种方法。
本文较系统地讲述了目锥面两种加工方法的应用及其不同点。
【关键词】加工中心宏程序子程序不同点圆锥面在机械上的应用非常普遍。
在数控铣削（加工中心）加工中，用一般的编程方法编写很难编的出来，甚至无法编出程序。
而应用宏程序编程可以很好地解决这一问题，也可以通过工件坐标系旋转与调用子程序相结合编程来解决这一问题。
本文以两种不同的编程方法和不同的走刀路径来讲述圆锥面的加工。
如下图所示；假设工件中心既为Ｃ，５４原点。
顶面为ｚｏ。
中间已经预先加工了一个圆孔（大ｄ，ｌｌｐ为锥孔小端直径），第一种方法用宏程序编写以等高方式自下而上逐层爬升加工，每层均在＋ｘ处采用ｌ／４圆弧切入进刀和１／４圆弧切出退刀，以顺铣方式（逆时针方向）单向走整圆。
第二种方法用工件坐标系旋转与调用子程序相结合的编程方法以在＋ｘ处以一条母线为基准线旋转一周的加工方法。
但注意无论用哪种方法都需特别注意刀具与工件的干涉，除了确认刀具直径必须小于锥孔底部小端外。
还应特别注意刀具伸出的长度必须大于要加工锥孔的深度。
一、应用宏程序来编写Ｉ等高加工Ｊ０∞０Ｉ＃１＝２５．（小端半径）＃２＝１５．（圆锥高度）＃３＝１８０４３’（内圆锥面与垂直面夹角）＃４＝ｏ（设为自变量．赋初始值为零）朽＝６．（平底立铣刀刀具半径）＃１７＝０．１（等高每次递增量）Ｍ０３式姗Ｄ０Ｇ５４Ｇ９０Ｇ∞ｘｏＹｏＺ３０ＬＮ１０＃６－－＃４懈Ｎ［＃３１舸＝群ｌ—１５ＣＯＯ）泖灯树蝴１Ｙ４５ＧＯｌｚ『－＃２＋襻４１Ｆ６００Ｇ０３Ⅺ＃７＋＃６１ＹＯＲ髓Ｉ—ｆ灯“惦１Ｆ１０００Ｘｆ灯卅临－＃５１Ｙ朽Ｒ筋＃４＝稃４＋＃１７ＩＦｆ＃４ＬＥ舵１Ｇ明吣ｌＯＧ００２５０．Ｍ０５Ｍ３０注意：如果特殊情况下要逆铣，只需把程序中的Ｇ０３改为Ｇ０２，其余需要修改的部分主要集中在圆弧进刀，退刀动作。
模糊控制综述
模糊控制理论模糊控制有两种不同的含义。
狭义上，模糊控制系统是延时的多值控制系统。
然而，在广义上，模糊控制大体上与模糊装置的原理是一样的，是一种涉及对象范围的模糊边界，这样所有的对象都只是大概的范围。
从这个角度看，模糊控制狭义上只是FL的一个分支。
即使在大多数侠义的定义中，模糊控制在概念和本质上区别于传统的多值控制系统。
在FL中最基本的概念就是语言变量，也就是说变化的是语言而不是数字。
实际上，许多FL被视为一种计算方法，对文字而不是数字。
虽然语言没有数字精确，但是他们的作用跟人类的直觉更接近。
此外，用语言计算提高了对不精确的包容度，因此降低了解决问题的成本。
在FL中另外的一个基本因素是假定的规则或者说简单的模糊规则，它在大多数应用中成为了最重要的因素。
虽然在基于规则的系统在人工智能中应用有很长历史，但是在这样的系统中缺少一种机制去处理模糊前因和结果。
在模糊控制中，这种机制被模糊规则的微积分证明。
这种规则的微积分被当作模糊依赖度和命令语言的基础。
即使命令语言没有被明确的用在工具箱中，但是他是最有效的原则之一。
在多数模糊控制的应用中，模糊控制的解决方案就是在实际中将人类语言翻译成命令语言。
将模糊控制应用于结合神经计算科学和基因分析科学的趋势越来越明显。
更普遍的是，模糊控制，神经计算科学和基因分析科学有可能作为所谓的软计算的主要成分。
跟传统的不一样，硬计算，软计算提供了现实世界的不精确。
软计算的指导原则是：利用对不精确，不确定和部分真实的容忍实现鲁棒控制和解决方案的低成本。
在将来，软计算将会在概念和智能机器系统的设计扮演一个越来越重要的角色。
这种智能机器系统比按传统方式设计的系统更智能。
在软计算的各种各样的组合方法中，最高知名度的是模糊控制和神经计算，以及神经模糊系统。
在模糊控制中，这样的系统在观察结果的导入中扮演了特别重要的角色。
罗杰·蒋博士为此发明了一种方法，称为ANFIS（适应神经模糊推理系统）。
PID模糊控制器发展现状综述
模糊PID控制器的发展现状综述1模糊PID控制器研究背景1.1PID控制器传统的PID控制器虽然以其结构简单、工作稳定、适应性好、精度高等优点成为过程控制中应用最广泛最基本的一种控制器。
PID调节规律一般都能得到比较令人满意的控制效果，尤其是对于线性定常系统的控制是非常有效的，但是它的调节品质取决于PID控制器各个参数的确定。
随着工业生产过程的日趋复杂化，系统不可避免地存在非线性、滞后和时变现象，其中有的参数未知或缓慢变化，有的带有延时和随机干扰，有的无法获得较精确的数学模型或模型非常粗糙，如果使用常规的PID控制器，PID参数的整定变得十分困难甚至无法整定，因此并不能得到理想的控制效果。
为此，近年来各种改进的PID控制器如自校正、自适应PID[1][2][3]及智能控制器[4]迅速发展起来，但仍存在一定的局限性。
1.2模糊控制器随着技术的发展，模糊控制理论和模糊技术成为最广泛最有前景的应用分支之一。
模糊控制器是一种专家控制系统，它的优点是不需要知道被控对象的数学模型而能够利用专家已有的经验对系统进行建模。
与传统的PID控制方式相比，它适合解决一些难以建立精确数学模型、非线性、大滞后和时变的复杂过程的问题，因此得到了很好的发展，尤其是在工业控制、电力系统等领域中解决了许多实际性的问题，引起了越来越多的工程技术人员的兴趣。
但是经过深入研究，会发现基本模糊控制存在着其控制品质粗糙和精度低等弊病。
而且用的最多的二维输入的模糊控制器是PI或PD型控制器，会出现过渡过程品质不好或不能消除稳态误差的问题。
因此，在许多情况下，将模糊控制和PID控制两者结合起来，扬长避短，既具有模糊控制灵活、适应性强、快速性好的优点，又具有PID控制精度高的特点。
把规则的条件、操作用模糊集表示，并把这些模糊控制规则及有关信息作为知识存入计算机知识库中，然后计算机根据控制系统的实际响应情况，运用模糊推理，自动实现对PID参数的最佳整定，实现模糊PID控制。
模糊控制理论及其应用综述汇编
滨江学院学年论文题目模糊控制理论及应用综述院系____滨江自控系___专业_____自动化______学生姓名_____卢林华______学号20102336022指导教师_____林屹________职称_____讲师________二Ｏ一三年十二月十日模糊控制理论及应用综述卢林华 20102336022南京信息工程大学滨江学院自动控制系，南京 210044摘要：模糊控制近来不论在理论上还是技术上都有了长足的进步，成为自动控制领域一个非常活跃而又硕果累累的分支。
论文学习掌握了模糊控制理论的基本内容、模糊控制器的结构、工作原理等.论文学习掌握了模糊逻辑工具箱的基本组成和基本使用方法。
论文总结归纳了模糊控制技术的优点.同时论文对模糊控制的应用进行了总结、归纳,并举例进行了相应的介绍. 关键词:模糊控制理论；模糊控制器；模糊逻辑工具箱；模糊控制的应用1 绪论1.1模糊控制理论的产生自20世纪60年代以来，现代控制理论已经在工业生产过程和军事科学以及航空航天等许多方面取得了成功的应用。
但他们都有一个基本的要求,这个基本要求就是他们需要建立被控对象的精确数学模型。
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，诸如被控对象或过长的非线性、时变性、多参数间的强烈耦合、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。
对于那些难以建立数学模型的复杂被控对象，采用传统的控制方法效果并不好。
而看起来似乎不确切的模糊手段往往可以达到精确地目的。
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论对这些信息进行处理，于是需探索出新的理论与方法[1]。
模糊控制2500字
模糊控制2500字一、模糊控制简介模糊控制（Fuzzy Control）是一种基于模糊数学理论的控制方法，在复杂系统控制中应用广泛。
传统的控制方法基于准确的数学模型，对系统有严格的要求，而实际控制过程中，系统的动态特性常常难以精确建模。
模糊控制通过模糊化输入输出变量，使用模糊规则来描述人类的控制经验，并通过模糊推理来实现控制目标，从而克服了传统控制方法对系统模型的要求。
二、模糊控制的基本原理模糊控制系统由输入、模糊化、模糊规则库、模糊推理、去模糊化和输出等部分组成。
输入是实际系统的状态量或变量，经过模糊化处理，转化为模糊变量。
模糊化是将输入量通过隶属函数转化为隶属度，表示其属于不同模糊集的程度。
模糊规则库是由专家经验提供的规则集合，其形式为“如果...那么...”。
模糊推理是根据输入的模糊变量和模糊规则，通过模糊逻辑运算得到模糊输出。
去模糊化是将模糊输出转化为实际控制变量，通常采用去隶属化、非线性映射和合成明确规则等方法。
最后，输出是实际控制器对系统施加的控制量。
三、模糊控制的特点1. 鲁棒性高：模糊控制对系统参数变化、外界干扰和测量噪声具有一定的鲁棒性，能够适应各种环境变化。
2. 推理能力强：模糊控制使用基于人类经验的模糊规则库进行推理，能够处理非线性、多变量、不确定的控制问题。
3. 操作简单：模糊控制主要通过数学模型中的模糊集、隶属度函数和模糊规则等概念进行描述，易于理解和实现。
4. 适应性强：模糊控制可以根据实际控制结果反馈信息，自动调整模糊规则和参数，实现自适应控制。
四、模糊控制器的设计方法模糊控制器的设计方法主要分为模糊控制器的结构设计和参数设计两个方面。
1. 结构设计：模糊控制器的结构设计包括选择输入输出变量、构建模糊规则库和确定模糊推理机制。
根据控制系统的特点和需求，选择合适的输入输出变量，并通过专家经验或试验数据构建模糊规则库。
模糊推理机制可以选择模糊关系矩阵、模糊神经网络或模糊Petri网等方法。
模糊控制概述
模糊控制概述
1、内含
传统的自动控制控制器的综合设计都要建立在被控对象准确的数学模型(即传递函数模型或状态空间模型)的基础上，但是在实际中，很多系统的影响因素很多，油气混合过程、缸内燃烧过程等，很难找出精确的数学模型。
这种情况下，模糊控制的诞生就显得意义重大。
因为模糊控制不用建立数学模型不需要预先知道过程精确的数学模型。
所谓模糊控制，就是对难以用已有规律描述的复杂系统，采用自然语言（如大、中、小）加以叙述，借助定性的、不精确的及模糊的条件语句来表达，它是一种基于语言的一种智能控制。
2、基本原理
把由各种传感器测出的精确量转换成为适于模糊运算的模糊量,然后将这些量在模糊控制器中加以运算, 最后再将运算结果中的模糊量转换为精确量, 以便对各执行器进行具体的操作控制。
在模糊控制中, 存在着一个模糊量和精确量之间相互转化的问题。
模糊控制过程一般分为4个基本步骤，即输入量模糊化，建立模糊规则，进行模糊推理和输出量反模糊，其原理如下图所示，
模糊控制原理图
3、基本特点
①适用于不易获得精确数学模型的被控对象；
②是一种语言变量控制器；
③从属于智能控制的范畴，尤其适于非线性、时变、滞后系统的控制；
④抗干扰能力强，响应速度快，并对系统参数的变化有较强的鲁棒性。
模糊控制理论综述
模糊控制理论综述摘要：介绍模糊控制理论的概念、结构、历史发展、应用特点和发展概况，着重阐述模糊控制的设计，分析设计中的关键模糊控制器。
事实上，单纯的模糊控制往往达不到理想的结果，实际运用中需要将模糊控制和其他成熟的控制理论相结合，以达到最优控制的目的。
因此，各种控制系统与模糊控制的结合，分别有神经网络模糊控制、基于遗传算法的模糊控制、专家模糊控制以及混沌模糊控制等，并指出了模糊控制理论中需要解决的问题，展望了模糊控制的发展方向。
关键词：模糊控制;遗传算法;模糊控制器Keywords：fuzzycontrol;geneticalgorithm;fuzzycontroller传统控制的主要特征是基于模型的控制。
但是，随着社会的发展和科技的进步，被控对象变得越来越复杂，设计的因素越来越多，这些复杂性都难以用精确的数学模型来描述。
除了复杂性之外，往往还存在着某些不确定性，不确定性也难以用精确数学方法加以描述。
而模糊控制则能很好地处理这方面的问题。
控制论的创始人维纳提出，人之所以能胜过机器主要是因为人具有运用模糊概念的能力。
人脑的特点之一就是，能够基于过去的经验对模糊的事物进行识别和判断。
自从Zadeh教授创立模糊集合论[1]以来，模糊数学以及模糊控制的发展日新月异，能解决很多复杂和具有不确定性属性的系统控制[2]问题。
1模糊控制簡介模糊控制是以模糊数学为基础，由模糊集合论、模糊语言以及模糊逻辑[3]组成的计算机控制技术。
它属于一种非线性的智能控制，能够转化人的思维和模糊化[4]语言，实现对无法建立精确模型的被控对象的有效控制。
1.1模糊控制的基本结构如图1所示，模糊控制系统一般分为4部分。
第1部分，输入/输出接口装置，即将得到的信号进行数模变换，转变为计算机能够识别的模拟信号。
第2部分，模糊控制系统的核心模糊控制器。
模糊控制器通过给定信号将信号通过处理模糊集合、模糊规则进行清晰化处理，最后得出应有的结论。
模糊控制技术及发展综述
2013--2014学年第 二 学期 物电 学院期末考试卷 《计算机控制技术 》 （课程论文等试卷样式）学号: 201172020124 姓名: 沈玉珠 班级: 11级电1班成绩：评语：（考试题目及要求）模糊控制技术及发展综述 模糊控制综合了专家的操作经验，具有不依赖被控对象的精确数学模型、设计简单、便于应用、抗干扰能力强、响应速度快、易于控制和掌握、对系统参数的变化有较强的鲁棒性等特点，在经典控制理论和现代控制理论难以应用的场合发挥了很大的作用。
近年来，模糊集理论及应用研究不断深入，取得了一系列成功的应用和理论成果，在自动控制、信号处理、模式识别、通信等领域得到了广泛的应用。
目前，模糊控制已成为智能控制的一个主要分支。
为了更深入地开展模糊控制技术的研究和应用，本文对模糊控制近期研究的一些热点问题进行简要的归纳介绍。
装订线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。
关键词：模糊控制计算机技术计算机数字控制AbstractFuzzy control theory is based on fuzzy mathematics, with the language rule representation method and advanced computer technology, by the fuzzy reasoning to make decisions of an advanced control strategy. Fuzzy control as fuzzy set theory, fuzzy language variable and fuzzy logic reasoning on the basis of a computer numerical control, it has become the realization of intelligent control is an important and effective especially in the form of fuzzy control and neural network, genetic algorithm and the fusion of new disciplines such as chaos theory, is showing its great potential applications. In essence is a kind of nonlinear control, fuzzy control from belongs to the category of intelligent control. Fuzzy control is one of the biggest characteristic is both a systematic theory, and with a large number of practical application background.This paper simply introduces the concept of fuzzy control, fuzzy control system composed of the fuzzy control algorithm, including the principle of fuzzy control system, the classification of fuzzy controller and the design elements.Key words:Fuzzy control Computer technology Computer numerical control目录0 引言 (1)1 模糊控制系统简介 (1)1.1模糊控制介绍 (1)1.2 模糊控制特点 (2)1.3 模糊控制优点 (2)2 模糊控制原理 (2)3 模糊控制器的设计步骤 (3)3.1 确定量的模糊化 (4)3.1.1 模糊化步骤 (4)3.1.2 模糊控制知识库的生成 (4)3.1.3 模糊控制算法 (4)3.1.4 模糊量的清晰化 (5)4模糊逻辑系统的研究 (5)4.1 非模糊化方法 (5)4.2 常见模糊逻辑系统 (6)4.2.1 基本模糊系统 (6)4.2.2 基于TS模型的模糊系统。
模糊控制综述
模糊控制综述综述：模糊控制与传统的控制方法相比，不依赖于精确的数学模型，尤其适合于非线性、时变及时滞系统的控制。
本文首先简要描述了模糊控制的产生背景及其发展过程，并介绍了模糊集合理论及其基本运算。
最后阐述了模糊控制需要解决的问题，并对今后的研究方向进行了展望。
关键词：模糊控制，模糊集合1 引言1.1 模糊控制诞生的背景20世纪中叶以来，在科学技术和工业生产的发展过程中，自动控制理论与技术发挥了巨大的作用，并取得了巨大成就，是现代高新技术的重要手段之一。
随着社会和生产的发展，对自动控制的响应速度、系统稳定性和适应能力有了更高的要求。
传统控制要求被控对象具有确定的、线性化数学模型，而实际被控对象都不同程度存在非线性、建模困难的特点，因此传统控制理论理论和技术难以甚至无法实现对此类过程进行准确的控制，控制研究领域面临新的控制要求的挑战。
2 模糊集合及其基本运算2.1模糊集合的概念定义：论域X上的模糊集合A是用其隶属函数来表征的。
隶属函数为一个映射μA：X→[0,1]。
对于x∈X，μA(x)称为x属于模糊集合A的隶属度，记X上模糊集合的全体为F(X)。
由此可见，模糊集合是经典集合概念的一种推广。
经典集合的特征函数只允许去0或1两个值，即一个元素要么不属于这个集合，要么属于这个集合，没有其他情况。
而模糊集合允许其隶属函数在区间[0,1]上任意取值，即给出了一个元素属于一个模糊集合的程度。
2.2隶属函数的类型与建立1. 隶属函数的类型模糊集合完全可以由其隶属函数来表征，除采用离散的有序数来描述隶属度函数外，更普遍和更方便的是采用定义在实数轴的函数公式来描述。
按照函数的曲线形状，大致可分为三角形，梯形，钟形三种隶属函数。
2. 隶属函数的确定尽管确定隶属函数的方法带有主观因素，但是必然要受到应用对象和应用环境等客观因素的制约。
因此，隶属函数的确定要遵循一定的基本原则，及隶属函数的确定带有主观性，但是同时应具有合理性。
模糊控制综述 文档
模糊控制理论模糊控制有二种不同的含义。
从狭义上讲，模糊控制是一个多值的延期逻辑系统。
然而，从广义上讲，模糊控制几乎与模糊集理论同义，是一种涉及到隶属度函数对象类与模糊边界程度的问题。
从这个角度来讲，模糊控制在其狭义是FL的分支。
即使在比较狭义的定义上，模糊控制在概念和实质上与传统的多值逻辑系统也有不同。
模糊控制基本就是一个语言变量，这个变量其值是文字而不是数字。
实际上，大部分的FL可能被视为一种计算方法，对文字而不是数字。
虽然语言是天生不如数字精确，但它们的使用更接近人类的直觉。
此外，用语言来计算利用了宽泛和不准确，从而降低了解决方案的成本。
FL的另一种基本概念，起着在其应用中最核心作用，是一个模糊的if - then 规则，或者简单地说，模糊规则。
虽然以规则为基础的系统在所使用的人工智能系统中有悠久的历史，但在这种系统中缺少的是一个具有模糊前因和模糊处理的机制。
在模糊控制中，这种机制所提供的是模糊规则演算。
微积分的模糊规则作为一种可称为模糊依赖和命令语言（FDCL）的基础。
虽然FDCL不明确在工具箱中使用，但这是其主要有效成分之一。
在模糊控制中，在大多数的应用模糊控制理论的解决办法是，在实际生活中, 将FDCL翻译成人类的解决方案。
在能见度越来越涉及到使用模糊逻辑与神经计算相结合和遗传算法有一个越来越明显的趋势。
更一般地，模糊逻辑，神经计算，遗传算法可作为可称之为软计算的主要成分。
不同于传统的硬计算，软计算容纳现实世界的不精确性。
软计算的指导原则是：实施不精确的局部真理，不确定性，实现可追踪性，鲁棒性和耐受性解决方案的成本低。
在未来，软计算中可发挥的作用越来越重要的概念和系统的MIQ（机器智商）比传统方法设计更高的设计系统，。
在各种组合中的软计算方法，知名度最高的是模糊控制和神经计算，以及神经模糊系统。
在模糊控制这样的系统中发挥了从观测规则感应特别重要的作用。
Dr. Roger Jang为此制定了被称为自适应模糊神经网络（自适应神经模糊推理系统）的有效方法。
模糊控制综述
模糊控制综述目录1. 引言 (1)2. 模糊控制概况 (1)2.1模糊控制理论 (1)2.2模糊控制系统的稳定性 (2)2.3模糊推理方法 (3)3. 模糊控制现状 (4)3.1常规模糊控制 (4)3.2高性能模糊控制 (4)3.3复合模糊控制 (4)4. 模糊控制研究方向 (5)4.1模糊控制与神经网络结合 (5)4.2模糊控制、神经网络与遗传算法(GA) 的结合 (6)4.3模糊控制、神经网络与控制方法的结合 (6)4.4模糊控制研究的其他方面 (6)5. 工程应用 (7)6. 展望 (8)参考文献 (8)模糊控制综述摘要：简要介绍了模糊控制的概念和特点, 详细介绍了模糊控制相关原理, 较详细的介绍了模糊控制的现状, 包括模糊PID 控制、自适应模糊控制、神经模糊控、遗传算法优化的模糊控制、专家模糊控制等,最后对模糊控制的发展作了展望。
关键词：模糊控制模糊控制稳定性神经网络控制专家控制1.引言模糊控制建立在模糊集理论的基础上。
1965年，美国加州大学的Lotfi.A.Zadeh博士为了处理人的思维中普遍存在的模糊性，提出了模糊集合理论。
该理论以模糊集合、语言变量和模糊逻辑为基础，用比较简单的数学形式直接将人的判断、思维过程表现出来，从而逐渐得到了广泛的应用，应用领域包括图像识别、自动机理论、语言研究、控制论以及信号处理等方面。
在自动控制领域，以模糊集理论为基础发展起来的模糊控制将人的控制经验及推理过程纳入自动控制提供了一条捷径[1]。
模糊逻辑本身提供了由专家构造语言信息并将其转化为控制策略的一种系统推理方法，因而能够解决许多复杂而无法建立精确的数学模型系统的控制问题，是处理推理系统和控制系统中不精确和不确定性的一种有效方法。
从广义上讲，模糊控制问题是基于模糊推理，模仿人的思维方式，对难以建立精确数学模型的对象实施的一种控制，它是模糊数学同控制理论相结合的产物，同时也构成了智能控制的重要组成部分。
模糊控制综述
模糊控制研究及发展现状综述模糊控制研究及发展现状综述摘要：模糊控制是智能控制的重要组成部分。
本文主要介绍了模糊控制理论的研究及发展的现状等, 详细介绍了模糊控制理论的原理、模糊控制的数学基础, 其发展现状中介绍了模糊PID 控制、自适应模糊控制、神经模糊控制、遗传算法优化的模糊控制、专家模糊控制等, 还介绍了一些模糊控制的软硬件产品, 对模糊控制系统的稳定性作了简单介绍, 最后对模糊控制的发展作了关键词：模糊控制；模糊控制器引言模糊控制是近代控制理论中的一种基于语言规则与模糊推理的高级控制策略和新颖技术，它是智能控制的一个重要分支，发展迅速，应用广泛，实效显著，引人关注。
随着科学技术的进步，现代工业过程日趋复杂，过程的严重非线性、不确定性、多变量、时滞、未建模动态和有界干扰，使得控制对象的精确数学模型难以建立，单一应用传统的控制理论和方法难以满足复杂控制系统的设计要求。
而模糊控制则无需知道被控对象的精确数学模型，且模糊算法能够有效地利用专家所提供的模糊信息知识，处理那些定义不完善或难以精确建模的复杂过程。
因此，模糊控制成为了近年来国内外控制界关注的热点研究领域。
模糊控制作为智能领域中最具有实际意义的一种控制方法，已经在工业控制领域、家用电器自动化领域和其他很多行业中解决了传统控制方法无法或者是难以解决的问题，取得了令人瞩目的成效，引起了越来越多的控制理论的研究人员和相关领域的广大工程技术人员的极大兴趣。
一：模糊控制简介模糊控制是以模糊集合论、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年美国的扎德创立了模糊集合论，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Mamdani首先用模糊控制语句组成模糊控制器，并把它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。
模糊控制主要是模拟人的思维、推理和判断的一种控制方法，它将人的经验、常识等用自然语言的形式表达出来，建立一种适用于计算机处理的输入输出过程模型，是智能控制的一个重要研究领域。
模糊控制简介介绍
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目录
• 模糊控制概述 • 模糊控制的基本原理 • 模糊控制器的设计 • 模糊控制的应用案例 • 模糊控制的优缺点及展望
01
模糊控制概述
模糊控制的基本思想
基于模糊数学理论，将输入变量和输出变量的模糊集合、模糊关系以及模糊逻辑 运算等概念应用于控制系统。
04
模糊控制的应用案例
空调控制系统
总结词：高效节能
详细描述：模糊控制在空调控制系统中的应用主要体 现在对温度的精确控制上。它能够根据室内温度和设 定温度之间的差异，以及外界环境因素，如室内外温 度差、空气湿度等，对空调制冷或制热输出进行精确 调整，以达到高效节能的目的。
洗衣机控制系统
总结词：智能洗涤
总结词
设计推理过程
详细描述
推理机是模糊控制器的另一个核心组成部分 ，它根据知识库中的模糊规则和输入变量的 测量值，推断出输出变量的值。推理过程通 常采用最大值或平均值等聚合操作进行处理 。设计推理机需要考虑控制系统的实时性和
性能要求。
设计解模糊化方法
总结词
选择合适的解模糊化方法
详细描述
解模糊化是将模糊集合的输出转化为具体数值的过程 。在模糊控制器中，解模糊化方法的选择对于控制信 号的精度和稳定性具有重要影响。常见的解模糊化方 法包括最大值法、最小值法、中心平均法和面积平均 法等。选择合适的解模糊化方法需要考虑控制系统的 要求和实际应用场景的特点。
规则库
包含一系列控制规则，用 于指导模糊推理过程，如 “如果温度低且湿度高， 则加热且加湿”。
推理机
推理方法
采用模糊推理方法，如Mamdani推理、T-S推理等，根据规则库中的控制规则 ，推导出输出量的隶属度。
模糊控制的发展现状综述
模糊控制的发展现状综述模糊控制的发展现状综述【摘要】模糊控制⽅法是智能控制的重要组成部分，本⽂简要回顾了模糊控制理论的发展，详细介绍了模糊控制理论的原理和模糊控制器的设计步骤，分析了模糊控制理论的优缺点以及模糊控制需要完善或继续研究的内容，根据各种模糊控制器的不同特点，对模糊控制在电⼒系统中的应⽤进⾏了分类，并分析了各类模糊控制器的应⽤效能。
最后，展望了模糊控制的发展趋势与动态。
【关键字】模糊控制电⼒系统模糊pid控制1 引⾔模糊控制1］fuzzy control）是以模糊集理论、模糊语⾔变量和模糊控制逻辑推理为基础的⼀种智能控制⽅法，从⾏为上模拟⼈的思维⽅式，对难建模的对象实施模糊推理和决策的⼀种控制⽅法。
模糊控制作为智能领域中最具有实际意义的⼀种控制⽅法，已经在⼯业控制领域、电⼒系统、家⽤电器⾃动化等领域中解决了很多的问题，引起了越来越多的⼯程技术⼈员的兴趣。
2 模糊控制发展概况2.1 模糊控制的产⽣与发展1965 年，美国加利福尼亚⼤学l.a.zadeh 教授在他的《fuzzyset》中⾸先提出了模糊数学的概念。
随之，模糊控制理论及其应⽤也迅速发展起来。
1974 年，e.h.mamdan ⾸先⽤模糊控制语句组成模糊控制器2］24 条”if a then b then c”形式的语⾔规则实现了控制。
1975-1976 年，荷兰、丹麦等国家在⼯业过程中应⽤了模糊控制，取得了满意的成果。
1975 年英国的p.j.king 和e.h.mamdani 将模糊控制系统应⽤于⼯业反应过程的温度控制。
1983 年，⽇本⽇⽴制造⼚系统开发研究所的安信等⼈，⽤预测模糊控制⽅法对电⽓铁路列车的运⾏和停⽌进⾏控制。
⽇本富⼠电机公司、明电舍公司、⽴⽯电机公司分别在1987 年-1989年⽣产出通⽤模糊控制器及相应的控制软件3］模糊芯⽚也⼰研制成功。
2.2 模糊控制的优缺点对于⼀个熟练的操作⼈员，可以凭丰富的实践经验来控制⼀个复杂的过程4］结，并⽤语⾔表达出来，它就是⼀种不精确的控制规则。
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。
模糊控制介绍
模糊控制介绍模糊控制是一种基于模糊逻辑理论的控制方法，它能够处理现实世界中存在的不确定性和模糊性问题。
相比于传统的精确控制方法，模糊控制更适用于那些难以建立精确数学模型的系统。
模糊控制的核心思想是将人类的经验和直觉融入到控制系统中，以便更好地适应复杂、模糊的环境。
在模糊控制中，输入和输出的关系不是通过精确的数学函数来表示，而是通过一系列模糊规则来描述。
模糊规则是模糊控制的基本组成部分，它由若干个条件语句和一个结论语句组成。
条件语句使用模糊集合来描述输入变量的状态，结论语句使用模糊集合来描述输出变量的状态。
模糊规则可以通过人类专家的知识和经验进行定义，也可以通过系统的学习和优化来获得。
在模糊控制中，输入变量和输出变量的模糊集合之间通过模糊推理进行映射。
模糊推理的过程就是根据输入变量的模糊集合和模糊规则，确定输出变量的模糊集合的过程。
模糊推理可以通过模糊逻辑运算来实现，例如模糊交集、模糊并集和模糊推理。
模糊控制的优势在于它能够处理输入变量和输出变量之间的非线性关系，并且对于噪声和不确定性有一定的容忍度。
它可以在不需要精确模型的情况下，通过模糊规则和模糊推理来实现控制目标。
因此，模糊控制被广泛应用于工业控制、自动化系统、人工智能等领域。
在实际应用中，模糊控制可以通过模糊控制器来实现。
模糊控制器是一个软件或硬件设备，它能够根据输入变量的模糊集合和模糊规则，计算出输出变量的模糊集合，并将其转化为具体的控制信号。
模糊控制器的设计可以根据具体的应用需求进行，可以是基于经验的，也可以是基于优化算法的。
然而，模糊控制也存在一些局限性。
首先，模糊控制的设计依赖于专家的知识和经验，对于复杂系统来说，模糊规则的设计是非常困难的。
其次，模糊控制的性能受到模糊规则的质量和数量的限制，不当的模糊规则会导致系统的性能下降。
此外，模糊控制在处理高维度的问题时，会面临计算复杂度的挑战。
总的来说，模糊控制是一种灵活、鲁棒性较强的控制方法，能够有效地处理现实世界中的不确定性和模糊性问题。
模糊控制概述
模糊控制概述模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，它允许系统根据不确定或模糊的输入和输出进行决策和控制。
与传统的确定性控制方法相比，模糊控制更适用于处理复杂、非线性和模糊的系统。
模糊控制的核心思想是将模糊逻辑应用于控制系统的设计和实现中。
传统的控制方法通常基于准确的数学模型和精确的输入输出关系，然而，在现实世界中，许多系统往往难以精确地建模和描述。
模糊控制通过模糊化输入和输出，以及使用模糊规则进行推理和决策，能够更好地应对这种不确定性和模糊性。
模糊控制系统一般由四个基本部分组成：模糊化模块、模糊规则库、推理引擎和解模糊化模块。
模糊化模块将输入量转化为模糊集，模糊规则库存储了一系列模糊规则，推理引擎利用这些规则进行推理和决策，解模糊化模块将模糊输出转化为确定性的控制量。
在模糊控制中，模糊集合和模糊关系是核心概念。
模糊集合是指具有模糊边界和隶属度函数的集合，用来表示不确定性或模糊性。
模糊关系是指模糊集合之间的关系，它可以通过模糊规则来描述。
模糊规则是一种条件-动作规则，它基于模糊关系，将模糊输入映射到模糊输出。
模糊控制的关键是如何构建模糊规则库。
通常，模糊规则库是由领域专家通过经验和知识来构建的。
这些规则通常采用人类语言来描述，例如：“如果温度高且湿度低，则增大空调的制冷量”。
在实际应用中，可以通过模糊规则的学习和优化来改进模糊控制系统的性能。
模糊控制在许多领域都有广泛的应用。
例如，在自动化控制中，模糊控制可以用于控制温度、湿度、速度等参数；在交通控制中，模糊控制可以用于调整红绿灯的时序和间隔；在机器人控制中，模糊控制可以用于路径规划和动作决策等。
尽管模糊控制具有一定的优势，但也存在一些局限性。
首先，模糊控制通常需要大量的模糊规则，这对于复杂系统而言可能是不可行的。
其次，模糊控制的系统性能高度依赖于模糊规则的质量和数量，因此模糊规则的构建和优化是一个复杂且困难的任务。
此外，由于模糊控制系统的非线性特性，对于大规模和高维度的系统，模糊控制可能会面临计算复杂度和实时性的挑战。
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模糊控制研究及发展现状综述模糊控制研究及发展现状综述摘要：模糊控制是智能控制的重要组成部分。
本文主要介绍了模糊控制理论的研究及发展的现状等 ,详细介绍了模糊控制理论的原理、模糊控制的数学基础, 其发展现状中介绍了模糊 PID 控制、自适应模糊控制、神经模糊控制、遗传算法优化的模糊控制、专家模糊控制等 , 还介绍了一些模糊控制的软硬件产品, 对模糊控制系统的稳定性作了简单介绍, 最后对模糊控制的发展作了展望。
关键词：模糊控制；模糊控制器引言模糊控制是近代控制理论中的一种基于语言规则与模糊推理的高级控制策略和新颖技术，它是智能控制的一个重要分支，发展迅速，应用广泛，实效显著，引人关注。
随着科学技术的进步，现代工业过程日趋复杂，过程的严重非线性、不确定性、多变量、时滞、未建模动态和有界干扰，使得控制对象的精确数学模型难以建立，单一应用传统的控制理论和方法难以满足复杂控制系统的设计要求。
而模糊控制则无需知道被控对象的精确数学模型，且模糊算法能够有效地利用专家所提供的模糊信息知识，处理那些定义不完善或难以精确建模的复杂过程。
因此，模糊控制成为了近年来国内外控制界关注的热点研究领域。
模糊控制作为智能领域中最具有实际意义的一种控制方法 ,已经在工业控制领域、家用电器自动化领域和其他很多行业中解决了传统控制方法无法或者是难以解决的问题, 取得了令人瞩目的成效, 引起了越来越多的控制理论的研究人员和相关领域的广大工程技术人员的极大兴趣。
一：模糊控制简介模糊控制是以模糊集合论、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 年美国的扎德创立了模糊集合论, 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 Mamdani 首先用模糊控制语句组成模糊控制器,并把它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。
模糊控制主要是模拟人的思维、推理和判断的一种控制方法, 它将人的经验、常识等用自然语言的形式表达出来, 建立一种适用于计算机处理的输入输出过程模型 , 是智能控制的一个重要研究领域。
从信息技术的观点来看 , 模糊控制是一种基于规则的专家系统。
从控制系统技术的观点来看, 模糊控制是一种普遍的非线性特征域控制器。
相对传统控制, 包括经典控制理论与现代控制理论。
模糊控制能避开对象的数学模型 (如状态方程或传递函数等), 它力图对人们关于某个控制问题的成功与失败和经验进行加工 , 总结出知识 , 从中提炼出控制规则 , 用一系列多维模糊条件语句构造系统的模糊语言变量模型 , 应用 C RI 等各类模糊推理方法,可以得到适合控制要求的控制量, 可以说模糊控制是一种语言变量的控制.模糊控制具有以下特点:(1) 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 ;（2）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;（3）基于模型的控制算法及系统设计方法, 由于出发点和性能指标的不同 , 容易导致较大差异;但一个系统的语言控制规则却具有相对的独立性，利用这些控制规律间的模糊连接，容易找到折中的选择，使控制效果优于常规控制器 ;(4) 模糊控制算法是基于启发性的知识及语言决策规则设计的，这有利于模拟人工控制的过程和方法, 增强控制系统的适应能力，使之具有一定的智能水平 ;(5) 模糊控制系统的鲁棒性强 , 干扰和参数变化对控制效果的影响被大大减弱, 尤其适合于非线性、时变及纯滞后系统的控制。
二：模糊控制的数学基础：模糊数学(模糊集）是模糊控制的数学基础，它是由美国加利福尼亚大学Zadeh教授最先提出的。
他将模糊性和集合论统一起来，在不放弃集合的数学严格性的同时，使其吸取人脑思维中对于模糊现象认识和推理的优点。
“模糊”，是指客观事物彼此间的差异在中间过渡时，界限不明显，呈现出的“亦此亦彼”性。
“模糊”是相对于“精确”而言的。
模糊数学并不是让数学变成模模糊糊的东西，而是用数学工具对模糊现象进行描述和分析。
模糊数学是对经典数学的扩展，它在经典集合理论的基础上引入了“隶属函数”的概念，来描述事物对模糊概念的从属程度。
模糊集合的表示方法主要有:Zadeh表示法、向量表示法、序偶表示法、函数描述法。
模糊集合是通过隶属函数来定义的，隶属函数是描述客观事物模糊性的关键，正确确定隶属函数是很重要的。
判断所确定的隶属函数是否合适的标准是看其是否符合实际。
通常的做法是初步确定隶属函数，再通过“学习”和“校验”逐步修正完善，使其符合实际。
确定隶属函数的方法有以下几种经验法:当论域是离散时，根据主观认识或个人经验，直接或间接给出元素隶属度的具体值，由此确定隶属函数。
调查统计法:以调查统计结果所得出的经验曲线，作为隶属函数曲线，根据曲线找出相应的隶属函数表达式。
分析推理法：当论域连续时，对实际问题进行分析与推理，选用某些典型函数作为隶属函数。
模糊控制是建立在一系列模糊控制规则基础上。
这些规则是人对被控对象进行控制时的经验总结。
这些经验一般是用人们的语言来归纳、描述的。
也就是说，模糊控制规则是用模糊语言表示的。
主要用的主要有以下几种（1）如果A，那么B语句。
模糊关系为)()(EABAR C⨯⨯= 其隶属度函数为))()(())(1(),(),(yxxyxyxBAABARμμμμμ∧∨-==→（2）如果A，那么B，否则C语句。
模糊关系为)()(CABAR C⨯⨯= 其隶属度函数为))())(1(())()((),(yxyxyxCABARμμμμμ∧-∨∧=（3）如果A且B，那么C语句。
模糊关系为CBAR T⨯⨯=1)(（4）如果A且B且C，那么D语句。
模糊关系为DCBAR T⨯⨯⨯=1)(（5）如果A且B，那么C否则D语句。
模糊关系为]))[((])[(11DBACBAR T CT⨯⨯⨯⨯=模糊推理又称模糊逻辑推理，它是一种以模糊判断为前提，运用模糊语言规则，推出一个新的近似的模糊判断结论的方法。
模糊推理是在二值逻辑三段论的基础上发展起来的。
它是一种近似推理，近似推理问题的提法有两种形式给定模糊蕴涵关系“若A则B”，其中A是X上的模糊集，B是Y上的模糊集，已知X上的一个模糊集A*，问从模糊蕴涵关系能推断出什么结论B* 给定模糊蕴涵关系“若A则B”，其中A∈X，B∈Y，已知B*， B*∈Y，问从模糊蕴涵关系能推断出什么结论A*在模糊逻辑推理中有两种重要的推理方法，即广义取式(肯定前提)推理和广义拒式(肯定结论)推理。
具体过程本文不做详细介绍。
三：模糊控制原理模糊控制算法的工作过程可以描述如下：微机通过中断采样获取被控制量的精确值，并将此量与给定值比较得到误差信号e，把误差信号e的精确量进行模糊化后变成模糊量。
误差e的模糊量可用相应的模糊语言表示，得到误差e 的模糊语言集合的一个子集e，再由e和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。
最基本的模糊控制系统如图所示:图中，模糊控制器的输入量为系统的偏差量e，它是确定数值的清晰量。
通过模糊化处理后，用模糊语言变量E来描述偏差。
模糊推理输出U是模糊量，在系统中要实施控制时，模糊量U还要转化为清晰量，因此要进行清晰化（去模糊化）处理，得到可操作的确定值，这就是模糊控制器的输出值，通过调整控制作用，使偏差e尽量小。
模糊控制器的基本组成如图它包含模糊化接口、规则库、模糊推理、清晰化接口等部分。
输入变量是偏差，输出量是系统的实时控制修正变量。
模糊控制的核心部分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的模糊集，实现论域的转换。
四：模糊控制器的设计步骤①清晰量的模糊化:模糊化就是将基础变量论域上的确定量变换成基础变量论域上的模糊集的过程。
模糊化的步骤如下：（1）把精确量离散化。
在进行模糊化之前，先需对输入量进尺度变换，使其变换到相应的论域范围。
（2）确定输入值相对于相应语言变量语言值的隶属度。
模糊控制器的输入语言变量多取系统偏差e及其变化率ec，输出语言变量为控制量的变化。
这种结构反映模糊控制器具有非线性PD控制规律，从而有利于保证系统的稳定性，并可减少响应过程的超调量以及削弱其振荡现象。
语言变量的取值称语言变量值，如可以将“温度”划分成“高”、“较高”、“中”、“较低”、“低”等五个等级，温度的“高”、“较高”、“中”、“较低”、“低”称为“温度”这个语言变量的语言值。
语言值可用模糊集来一般在设计模糊控制器时，人们对于偏差，偏差变化率和控制量的变化等语言变量，常用“正大”(PB)、“正中”(PM)、“正小”(PS)、“零”(0)、“负小”(NS)、“负中”(NM)、“负大”(NB)这7个语言值来描述。
有时将“零”分为“正零”(P0)和“负零”(N0)两个值，以表示偏差的变化在当前是“增加”趋势还是“减小”趋势。
这样，就构成了8个语言变量值{PB, PM, PS, P0, N0, NS, NM, NB}。
②模糊控制知识库的生成：模糊控制的知识库主要由2部分组成：数据库和规则库。
（1）数据库。
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，若论域为连续域，则为隶属度函数。
（2）规则库。
模糊控制规则的生成大致有以下4种方法：1.根据专家经验或过程知识生成；2.根据过程模糊模型生成；3.根据对手工操作的系统观察和测量生成；4.根据学习算法生成。
③模糊控制算法：模糊控制算法的目的就是从输入的连续精确量中，通过模糊推理的运算过程，求出相应的清晰量的控制量。
目前常采用的算法有：(1)cri推理法；(2)函数型推理法；(3)Mamdani直接推理法；(4)特征展开推理法。
④模糊量的清晰化：非模糊化处理是将模糊推理中产生的模糊量转化为精确值，常见的清晰化方法有以下几种：(1) 最大隶属度值法(mc)；(2) 系数加权平均法；(3) 隶属度限幅元素平均法；(4)重心法；(5) 中位数法不同解模糊判决方法的性能可以比较如下：(1)重心法不仅有公式可循，而且在理论上比较合理，它涵盖和利用了模糊集合的所有信息，并根据隶属度的不同而有所侧重，但计算复杂，主要用于理论推导和实时性要求不高的场合。
(2)最大隶属度法的明显优点是简单易行，使用方便，算法实时性好；但是，它的一个明显的缺点是：仅仅利用了最大隶属度的信息，忽略了较小隶属度元素的影响和作用，输出信息量利用的太少，代表性不好。