[工学]模糊系统与模糊控制简介

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模糊系统概述
模糊控制的局限性 模糊控制在处理面向任务的问题时比传 统的控制更为有效,例如自动驾驶和停 靠、交通控制与运动控制等方面,利用 基于模糊规则控制策略要比传统的基于 微分方程的控制策略更为方便和有效。 但是,另一方面,模糊理论又表现出了 许多先天的不严谨性,不确定性和其它 局限性,导致模糊控制理论的不成熟。
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模糊系统概述
模糊理论的先天不足就在于它是传统逻 辑的一种扩展,整个过程是“定义”出 来的。当然每一种“定义”都有其优势 或者特点,但我们无法用某个指标来评 价它。而且这些“定义” 含有很大的随 意性,不同的“定义”会带来不同的结 果,使得一般性的理论分析很难进展下 去。
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n
E1 , E2 E1 , E2
Fuzzification
Reasoning Premise A ( )
Compositional Operation Inference Method
Reasoning Consequence B ( )
u
Defuzzification
现有模糊推理方法框图
X 的子集 K称为 紧致集:设 X 是拓扑空间, 紧致的当且仅当K 的每个开覆盖 有有限个子覆盖。 有界且闭的有限维空间是紧致的。
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Leabharlann Baidu
模糊系统的通用逼近能力
主要内容: 模糊系统通用逼近的研究路线 模糊系统通用逼近的充分条件 模糊系统通用逼近的必要条件 模糊系统通用逼近的其它问题
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模糊系统概述
模糊控制的特征: 不需要对象的精确数学模型,而要求有 关的控制经验和知识 鲁棒性强 适用于非线性、时变、大滞后系统的控 制
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模糊系统概述
知识库 参考输入 模糊化 模糊推理 解模糊化 被控对象 输出
模糊控制器的结构图
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模糊系统概述

常规方法需要系统的模型,这有时是很 难做到的,智能控制在此背景下发展起 来,模糊控制、神经网络控制、专家系 统被视为三种典型的智能控制方法。
比较依据:逼近精度与复杂性的平衡; 学习算法的收敛速度; 结果的可解释性; 充分利用各种不同形式的信息。
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模糊系统概述
模糊控制的机理 模糊系统与模糊控制器已得到比较充分 的研究,特别是证明了它的万能逼近性, 这为模糊控制系统的分析与设计奠定了 一个坚实的理论基础。但它们是万能的 吗?它们还有哪些能力?又不具有哪些 能力?是否应将新的思想注入到模糊控 制器中?
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模糊推理方法
目前最常用的模糊推理方法是CRI方法, 但是在 δ– 等式的定义下讨论得出其鲁棒 性并不理想的结论,这里的鲁棒性是指 模糊前件的微小变化对模糊后件的影响。 最优模糊推理的鲁棒性是否有所改进也 是我们需要研究的一个问题。
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模糊系统的通用逼近能力

模糊系统的通用逼近性:以任意精度逼 近紧致集上的任意连续实函数
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模糊系统概述
模糊理论的地位已经和六七十年代有了根本性 的不同:模糊逻辑的数学基础已经比较好地建 立起来;最基本的理论已经到位;模糊逻辑在 基础学科――特别是在数学、物理和化学―― 的影响日益显著;基于模糊理论的应用向家用 消费品、工业系统、生物工程、决策分析和认
识技术等各个方向发展
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模糊系统概述
模糊理论经常被问及的问题 能否举一个例子,只能用模糊控制来解 决,而其它方法无法解决。 我们是否需要模糊理论,因为模糊理论 能解决的问题用概率论同样可以解决。
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模糊系统概述
模糊理论经常被问及的问题 模糊系统方法中没有模糊的地方 模糊系统与其它非线性建模方法相比, 优点何在
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模糊系统的通用逼近能力
研究路线: 基于神经网络与模糊系统的等效性 如RBF神经网络等价于采用高斯隶属度函 数,sum-product推理和COG解模糊化的 简化模糊系统 ,很难得出神经网络与模 糊系统等价的一般结论。
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模糊系统的通用逼近能力
研究路线: 基于一致连续的概念 如汪培庄证明了采用全交叠三角形隶属 度函数的MISO简化模糊系统是通用逼近 器,很难研究非全交叠的情况及T-S模型。
模糊系统与模糊控制简介
--博士生论坛系列报告
主要内容



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模糊系统概述 模糊推理方法 模糊系统的通用逼近能力 模糊控制器的结构分析 模糊控制器的稳定性 模糊控制器的系统化设计 模糊PID
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模糊系统概述
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
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模糊推理方法
自从Zadeh的开创性工作以来,已经提出 了许多种推理方法,其中包括CRI方法, 证据推理方法,区间推理方法,三I方法, 基于相似度的近似类比推理方法等,但 是模糊推理的基本原理与逻辑基础似乎 均应重新考虑。
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模糊推理方法
Rule Base R( ) RulesRule i i 1
模糊系统概述
模糊理论发展方向 将模糊控制与非模糊控制相结合,互相 借鉴 深入分析模糊系统的结构特性及逼近精 度,建立一套完整的理论,使人们应用 模糊系统时做到心中有数
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模糊系统概述



适用于模糊系统的学习算法的提出,算 法收敛性分析,及学习完成后模糊系统 的性能分析 多变量模糊系统的方法 构造能利用除“if then ”知识形式以外的 其它知识和信息表达方式的模糊系统
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模糊系统概述
模糊控制理论出现的必然性 自动控制理论发展的两个主要阶段: 经典控制理论――主要解决单变量系统的 反馈控制 现代控制理论――主要解决多变量系统的 优化控制
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模糊系统概述
现代工业具有以下特征: 复杂性:系统结构和参数的高维、时变、 高度非线性 不确定性:系统内外部的未知和不确定 的因素 高标准的性能要求
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