第七章模糊控制应用实例(高等教学)
模糊逻辑控制及其应用
02
模糊逻辑控制原理
模糊逻辑基本概念
01
模糊集合
02
隶属函数
模糊集合是传统集合的扩展，它允许 元素以不同的程度属于集合。在模糊 集合中，每个元素都有一个从0到1的 隶属度，表示该元素属于该集合的程 度。
隶属函数是用来确定元素属于某个模 糊集合的程度的函数。不同的模糊集 合有不同的隶属函数。
03
模糊逻辑运算
系统结构与组成
输入输出接口
用于将模糊逻辑控制系统与被控对象进行连 接，实现信号的输入和输出。
模糊推理机
基于模糊逻辑进行推理，得出控制决策。
模糊化器
将输入的精确量转换为模糊量，以便进行模 糊推理。
去模糊化器
将模糊推理结果转换为精确量，作为控制输 出。
模糊化与去模糊化方法
模糊化方法
主要有最大值、最小值、平均值、中 心平均值等。
机器人领域应用
总结词
在机器人领域，模糊逻辑控制被用于实现机器人的自主导航、人机交互和复杂任务处理等功能，提高 机器人的智能水平和适应性。
详细描述
通过模糊逻辑控制，机器人能够处理不确定性和非线性问题，实现自主导航、避障和路径规划等功能 。此外，模糊逻辑控制还被用于机器人的语音识别、图像识别和情感识别等方面，提高机器人的交互 能力和服务质量。
模糊推理规则
模糊推理是模糊逻辑控制的核心，它基于模糊逻辑规则进行推理。这些规则通常由“如果-那么”语句形式表示，例 如，“如果温度高，则湿度低”。
模糊推理方法
常见的模糊推理方法包括最大值推理、最小值推理、中心平均值推理等。这些方法可以根据具体问题选 择使用，以实现所需的控制效果。
03
模糊逻辑控制系统设计
模糊逻辑控制及其应用
模糊控制及应用
2.1 经典集合
2．普通集合的表示方法
(1) 列举法
例如：“小于10的正奇数的集合”记为{1，3， 5，7，9}。
(2) 定义法
例如：X{x|xU x 是5的整数倍}
(3) 特征函数法
例如:
CA(a)10
aA aA
2.1 经典集合
3．几种特殊的集合 •全集是包含论域中的全部元素的集合，记为 E •空集是不包含任何元素的集合，记为 • A是B 的一个子集，记作BA，或 AB •集合的幂集，是由集合的所有子集构成的 集合
1.基本概念 • 论域 ：当讨论某个概念的外延或考虑某个
问题的议题时，总会圈定一个讨论的范围， 这个范围称为论域。 • 元素：论域中的每个对象称为元素。 • 集合：在某一论域中，具有某种特定属性的 对象的全体成为该论域中的一个集合。
2.1 经典集合
相互关系的常用符号有： • aA 表示元素属于集合， • aA 表示元素不属于集合， • aA表示集合中的所有元素
2.2 模糊集合
2.3 模糊性与随机性
模糊性是由于对象无精确定义造成的。因 此，对它的描述需要采用隶属函数。
随机性是在事件是否发生的不确定性中表 现出来的不确定性，而事件本身的状态和类 属是确定的。
2.3 模糊性与随机性
由上述定义可知，模糊性也是一种不确 定性，但它不同于随机性，所以模糊理论不 同于概率论。模糊性通常是指对概念的定义 以及语言意义的理解上的不确定性。例如， “老人”、“温度高”、“数量大”等所含 的不确定性即为模糊性。可见，模糊性主要 是人为的主观理解上的不确定性，而随机性 则主要反映的是客观上的自然的不确定性， 或者是事件发生的偶然性。
若 ( x ,y ) R , 则 x 对 y 具 称 R ” , 有 记 “ x .R 关 作
模糊控制及其应用
详细描述
模糊控制算法通过采集室内温度和人的舒适度信息，将这些信息模糊化处理后，根据模糊规则进行推理，输出相 应的温度调节指令，从而实现对空调温度的智能控制。这种控制方式能够避免传统控制方法中存在的过度制冷或 制热的问题，提高室内环境的舒适度。
易于实现
模糊控制器结构简单，易于实 现，能够方便地应用于各种控 制系统。
灵活性高
模糊控制器具有较强的灵活性 ，能够根据不同的需求和场景 进行定制和优化。
02
模糊控制的基本原理
模糊化
模糊化是将输入的精确值转换 为模糊集合中的隶属度函数的 过程。
模糊集合论是模糊控制的理论 基础，它通过引入模糊集合的 概念，将精确的输入值映射到 模糊集合中，从而实现了对精 确值的模糊化处理。
交通控制
智能交通系统
通过模糊控制技术，可以实现智 能交通系统的自适应调节，提高 道路通行效率和交通安全性能。
车辆自动驾驶
在车辆自动驾驶中，模糊控制技 术可以用于实现车辆的自主导航 、避障和路径规划等功能，提高 车辆的行驶安全性和舒适性。
04
模糊控制在现实问题中的应用案例
智能空调的温度控制
总结词
模糊控制器
模糊控制器是实现模糊控制的核心部件，通过将输入的精确量转 换为模糊量，进行模糊推理和模糊决策，最终输出模糊控制量。
模糊控制的发展历程
80%
起源
模糊控制理论起源于20世纪60年 代，由L.A.Zadeh教授提出模糊 集合的概念，为模糊控制奠定了 理论基础。
100%
发展
随着计算机技术的进步，模糊控 制技术逐渐得到应用和发展，特 别是在工业控制领域。
30. 模糊控制在农业中的应用案例有哪些？
30. 模糊控制在农业中的应用案例有哪些？30、模糊控制在农业中的应用案例有哪些？在当今科技飞速发展的时代，农业领域也在不断引入新的技术以提高生产效率和质量。
模糊控制作为一种智能控制方法，正逐渐在农业中展现出其独特的优势和广泛的应用前景。
模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，它能够处理那些具有不确定性、模糊性和不精确性的问题。
在农业生产中，许多因素都是复杂且难以精确量化的，比如气候条件、土壤质量、作物生长状态等。
模糊控制正好可以应对这些复杂的情况，为农业生产提供更加灵活和有效的控制策略。
在温室环境控制方面，模糊控制发挥着重要作用。
温室中的温度、湿度、光照强度等环境因素对作物的生长有着至关重要的影响。
传统的控制方法往往难以精确地维持这些环境参数在理想的范围内，而模糊控制则可以根据作物的生长阶段和实时的环境条件，自动调整温室的通风、遮阳、加热和灌溉等设备。
例如，当温度过高且湿度较低时，模糊控制系统会综合考虑温度和湿度的偏差以及变化趋势，智能地决定通风设备的运行时间和强度，以及灌溉系统的水量和频率，从而为作物提供一个相对稳定和适宜的生长环境。
在灌溉控制中，模糊控制同样表现出色。
土壤的含水率是决定是否需要灌溉以及灌溉量多少的关键因素，但土壤含水率的测量往往存在一定的误差和不确定性。
模糊控制可以根据土壤含水率的模糊测量值、天气状况（如降雨量、蒸发量）以及作物的生长阶段，来制定合理的灌溉计划。
它能够避免过度灌溉或灌溉不足的情况，提高水资源的利用效率，同时保证作物的生长需求得到满足。
在农业机械的自动化控制中，模糊控制也有诸多应用。
例如，在收割机的作业过程中，作物的密度、高度和成熟度等因素会不断变化，传统的控制方法可能难以适应这种变化。
而采用模糊控制技术，可以根据这些实时变化的因素，自动调整收割机的行进速度、割台高度和脱粒滚筒的转速等参数，从而提高收割效率和质量，减少损失。
另外，在农产品的品质检测和分级方面，模糊控制也能大显身手。
模糊控制的应用实例与分析
模糊控制的应用实例与分析本页仅作为文档封面，使用时可以删除This document is for reference only-rar21year.March模糊控制的应用学院实验学院专业电子信息工程姓名指导教师日期 2011 年 9 月 20 日在自动控制中，包括经典理论和现代控制理论中有一个共同的特点，即控制器的综合设计都要建立在被控对象准确的数学模型(如微分方程等)的基础上，但是在实际工业生产中，很多系统的影响因素很多，十分复杂。
建立精确的数学模型特别困难，甚至是不可能的。
这种情况下，模糊控制的诞生就显得意义重大，模糊控制不用建立数学模型，根据实际系统的输入输出的结果数据，参考现场操作人员的运行经验，就可对系统进行实时控制。
模糊控制实际上是一种非线性控制，从属于智能控制的范畴。
现代控制系统中的的控制能方便地解决工业领域常见的非线性、时变、在滞后、强耦合、变结构、结束条件苛刻等复杂问题。
可编程控制器以其高可靠性、编程方便、耐恶劣环境、功能强大等特性很好地解决了工业控制领域普遍关心的可靠、安全、灵活、方便、经济等问题，这两者的结合，可在实际工程中广泛应用。
所谓模糊控制，其定义是是以模糊数学作为理论基础，以人的控制经验作为控制的知识模型，以模糊集合、模糊语言变量以及模糊逻辑推理作为控制算法的一种控制。
模糊控制具有以下突出特点：(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的数学模型，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。
模糊控制系统的应用
模糊控制系统的应用一、模糊控制系统的应用背景模糊控制系统是以模糊集合论、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。
模糊控制系统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CRI 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。
模糊控制应用示例讲解
0.4
0.2
0
-3
-2
NS
ZR
PS
-1
0
1
PB
2
u3
e de NB NS ZR PS PB
模糊推理规则
NB NS ZR PS PB
PB PB PS PS ZR PB PS PS ZR ZR PS PS ZR ZR NS PS ZR ZR NS NS ZR ZR NS NS NB
模糊控制系统设计
% Example 3.8 % 典型二阶系统的模糊控制 % %被控系统建模 num=20; den=[1.6,4.4,1]; [a1,b,c,d]=tf2ss(num,den); x=[0;0];
第5次课
例1：工业工程控制
例2：典型二阶环节 的模糊控 制
例1： 工业过程
例1: 某一工业过程要根据测量的温度 （t）和压力（p）来确定阀门开启的角
度: f (t, P) 这种关系很难用数
学模型精确描述。实际中由有经验的操 作员完成，因此通常可设计模糊控制器 取而代之。
输入输出变量的论域
0
0
0.5
1
1.5
2
2.5 压力 3
阀门开启角度的模糊隶属度 函数
“负” “零” “正”
1 0.8 0.6 0.4 0.2
0 -10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8 10
角度增量
隶属度函数
模糊推理规则库
模糊推理规则有3条：
If 温度“冷” and 压力“高”，则阀门角 度增量为“正”
If 温度“热” and 压力“高”，则阀门角 度增量为“负”
If 压力“正常”，则阀门角度增量为“零 ”
模糊控制器设计实例
模糊控制器在智能家居中的应用
总结词
提升家居舒适度
详细描述
智能家居系统中的温度、湿度、光照等环境因素的控制可以通过模糊控制器实 现。通过将传感器采集的环境参数进行模糊化处理，根据模糊逻辑规则进行推 理，实现对家居环境的智能调节，提升家居的舒适度。
模糊控制器在智能家居中的应用
总结词：节能环保
详细描述：在智能家居中，模糊控制器能够根据家庭成员的生活习惯和环境参数，智能调节家电的运 行状态，实现节能环保。例如，根据室内外温度和光照强度，模糊控制器可以智能调节空调和照明设 备的运行状态，减少能源的浪费。
进方向。
模糊控制器性能优化
算法优化
改进模糊控制器的核心算法，提高响 应速度和控制精度。
参数调整
根据实际应用需求，调整模糊控制器 的参数，以优化控制效果。
抗干扰设计
增强模糊控制器的抗干扰能力，提高 系统的稳定性和鲁棒性。
人机交互优化
改进用户界面和操作方式，提高模糊 控制器的易用性。
05
模糊控制器发展趋势与展望
高医疗设备的安全性和可靠性。
模糊控制器在医疗设备中的应用
总结词
辅助医生诊断
VS
详细描述
在医疗影像诊断中，模糊控制器可以对医 学影像数据进行处理和分析，辅助医生进 行疾病诊断。通过对医学影像数据进行模 糊化处理，提取病变特征，并根据模糊逻 辑规则进行推理，帮助医生快速准确地判 断病情。
04
模糊控制器性能评估
02
模糊控制器设计实例
模糊控制器实例选择
实例选择
选择一个适合的模糊控制器实例，例 如温度控制器、速度控制器等，需要 考虑控制对象的特性和控制要求。
实例分析
对所选实例进行详细分析，了解其输 入输出变量、控制规则等，为后续设 计提供基础。
模糊控制应用实例
模糊控制应用实例1. 引言模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，它能够处理不确定性和模糊性问题。
本文将介绍模糊控制的应用实例，包括模糊控制在机器人导航、温度控制和交通信号灯控制等方面的应用。
2. 模糊控制在机器人导航中的应用2.1 模糊控制器设计在机器人导航中，模糊控制可以用于控制机器人的运动路径。
首先，需要设计一个模糊控制器，该控制器包括输入和输出变量以及一组模糊规则。
输入变量可以是机器人与障碍物的距离、机器人当前的角度等。
输出变量通常是机器人的速度和转向角度。
2.2 模糊控制器实现在机器人导航中，可以使用传感器来获取机器人与障碍物的距离和机器人当前的角度。
这些信息可以作为输入变量输入到模糊控制器中。
模糊控制器根据一组模糊规则来计算机器人的速度和转向角度，然后将其作为输出变量输出给机器人的控制系统。
2.3 模糊控制器优势相比于传统的控制方法，模糊控制在机器人导航中具有一定的优势。
首先，模糊控制能够处理不确定性和模糊性问题，使得机器人能够更好地适应复杂的环境。
其次，模糊控制可以通过调整模糊规则和输入变量的权重来优化机器人的导航性能。
最后，模糊控制可以很容易地与其他控制方法结合使用，以实现更高级的导航功能。
3. 模糊控制在温度控制中的应用3.1 温度控制系统在温度控制中，模糊控制可以用于调节加热器或制冷器的功率，以维持目标温度。
温度控制系统通常包括一个温度传感器、一个控制器和一个执行器。
温度传感器用于测量当前的温度，控制器根据温度的变化来调整执行器的功率。
3.2 模糊控制器设计在温度控制中，需要设计一个模糊控制器来根据当前的温度误差和误差变化率来调整执行器的功率。
模糊控制器的输入变量可以是温度误差和误差变化率，输出变量可以是执行器的功率。
通过选择适当的模糊规则和调整输入变量的权重，可以实现温度的稳定控制。
3.3 模糊控制器实现在温度控制中，可以使用一个模糊控制器来计算执行器的功率。
模糊控制器根据一组模糊规则来决定执行器的功率大小，然后将其输出给执行器。
模糊控制及其应用
作为一个控制系统，对那些难以预测、难以 量化、难以用数学模型描述、难以识别、难 以界定、随机性很大的动态特性常变的控制 系统，用经典的控制方法已经不能满足要求， 故出现了模糊控制。
模糊控制的定义：
模糊控制是以模糊数学作为理论基础，以人 的控制经验作为控制的知识模型，以模糊集 合、模糊语言变量以及模糊逻辑推理作为控 制算法的一种控制。
i 1
n
均方根误差， (xi x)2 / n ；n 工件总数。
i 1
式中参数的大小直接影响隶属曲线的形状，而隶属函数曲线的形状
不同会导致不同的控制特性，如图5所示的三个模糊子集A、B、C 的隶属函数曲线的形状不同，显然模糊子集A形状尖些，它的分辨 率高，其次是B，最低是C。
μ(x)
μA(x)
③建立模糊控制器的控制规则
模糊控制器的控制规则是基于手动控制策略，而手动控 制策略又是人们通过学习、试验以及长期经验积累而逐渐形 成的，存贮在操作者头脑中的一种技术知识集合。手动控制 过程一般是通过对被控制对象（过程）的一些观测，操作者 再根据已有的经验和技术知识，进行综合分析并作出控制决 策，并经调整对被控对象进行控制，从而使系统达到预期的 目标。手动控制策略一般都可以用条件语句加以描述，常见 的模糊条件语句及其对应的模糊关系R概括如下：
1．模糊变量的描述
模糊变量的描述是通过语言的描述实现的， 而语言变量有以下五个要素：
（1）语言变量及其名称 语言变量是模糊控制系统控制量即模糊控制量的语言 描述。语言变量的名称如误差、进给量、表面粗糙度、 温度等一些需要控制的量。
（2）语言变量的语言值 是对语言变量的大小、高低等不同等级的语言描述。 如作为语言变量误差的语言值大小的描述为很大、大、 中、小、零等。
第七章模糊控制应用实例
第七章模糊控制应用实例
（3）模糊控制的隶属函数 1）输入变量
图7.14 输入变量的隶属函数 (a)负载量；(b)水；(c)质料
第七章模糊控制应用实例
2）输出变量
图7.15 输出变量的隶属函数
第七章模糊控制应用实例
（4）解模糊判决结果 据此又细分成如下的洗涤控制： ①水流9种； ②洗涤时间16种； ③清洗时间6种； ④脱水时间6种。
第七章模糊控制应用实例
规则5：如果NC=3时，S=G且C=G且T=VG， 那么NC=3；
规则6：如果NC=2时，S=G且C=G且T=VG， 那么NC=2；
规则7：如果NC=1时，S=G且C=G且T=VG， 那么NC=1；
规 则 8 ： 如 果 NC=0 时 ， S=G 且 T=G ， 那 么 NC=0；
最大控制值；
第七章模糊控制应用实例
Bn：表示刹车刻度盘上的刻度； Bmax：表示紧急刹车； N（t）是当前控制值。
1）站间定速行驶规则
规律1：为了确保安全性和乘坐的舒适，当 速度高于所限速度时，把控制值调到当前 控制值与紧急刹车控制值之间的中间值， 如果需要紧急刹车，冲击就会减小。
规律2：为了节约能源，当可以确保行驶时 间时，就利用惯性运行，这时既不加速也 不刹车。
第七章模糊控制应用实例
规则5：如果NC=-1时R=VG且C=G且A=VG， 那么NC=-1；
规则6：如果NC=-2时R=VG且C=G且A=VG， 那么NC=-2；
规则7：如果NC=-3时R=VG且C=G且 A=VG， 那么NC=-3；
规则8：如果N=P7时 R=VB且C=G且S=G，那 么N=P7；
规则9： 如果NC=-1时，S=G且C=G 且T=VG， 那么NC=-1；
模糊控制详细讲解实例
一、速度控制算法：首先定义速度偏差-50 km/h ≤e （k ）≤50km/h ，-20≤ec （i ）= e （k ）- e （k-1）≤20，阀值e swith =10km/h设计思想：油门控制采用增量式PID 控制算法,刹车控制采用模糊控制算法，最后通过选择规则进行选择控制量输入。
选择规则：e （k ）<0 ① e （k ）>- e swith and throttlr_1≠0 选择油门控制② 否则：先将油门控制量置0，再选择刹车控制 0<e （k ） 先选择刹车控制，再选择油门控制e （k ）=0 直接跳出选择刹车控制：刹车采用模糊控制算法1.确定模糊语言变量e 基本论域取[-50,50]，ec 基本论域取[-20,20]，刹车控制量输出u 基本论域取[-30,30]，这里我将这三个变量按照下面的公式进行离散化：)]2(2[ba x ab n y +--= 其中，],[b a x ∈，n 为离散度。
E 、ec 和u 均取离散度n=3，离散化后得到三个量的语言值论域分别为：E=EC=U={-3,-2,-1,0,1,2,3}其对应语言值为{ NB,NM,NS,ZO, PS,PM,PB } 2.确定隶属度函数E/EC 和U 取相同的隶属度函数即：E E CU (,5,1)(,3,2,0)(,3,1,1)u (,2,0,2)(,1,1,3)(,0,2,3)(,1,5)g x trig x trig x trig x trig x trig x g x ∧∧--⎧⎪--⎪⎪--⎪=-⎨⎪-⎪⎪⎪⎩说明：边界选择钟形隶属度函数，中间选用三角形隶属度函数，图像略实际EC 和E 输入值若超出论域范围，则取相应的端点值。
3.模糊控制规则由隶属度函数可以得到语言值隶属度（通过图像直接可以看出）如下表： 表1：E/EC 和3.模糊推理由模糊规则表3可以知道输入E 与EC 和输出U 的模糊关系，这里我取两个例子做模糊推理如下：if (E is NB) and (EC is NM) then (U is PB) 那么他的模糊关系子矩阵为：1211U EC E R R R R ⨯⨯=其中，711)0,,0,5.0,1(0⨯== P R E ,即表1中NB 对应行向量，同理可以得到，712)0,,0,5.0,1,0(1⨯== P R EC , 711)0,,0,5.0,1(0⨯== P R U77210000000000005.05.00005.010)0,,0,5.0,1,0()0,,0,5.0,1(⨯⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⨯=⨯TEC E R R 49121)0,,0,5.0,5.0,0,0,0,0,0,5.0,1,0(⨯= EC E R7491211000000005.05.00005.0100000)0,,0,5.0,1()0,,5.0,1,0(⨯⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⨯=⨯= TU EC E R R Rif (E is NVB or NB) and (EC is NVB) then (U is PVB)1112U EC E R R R R ⨯⨯= 结果略按此法可得到27个关系子矩阵，对所有子矩阵取并集得到模糊关系矩阵如下：)27,,2,1(21 ==i R R R R i 由R 可以得到模拟量输出为：()U E EC R =⨯4.去模糊化由上面得到的模拟量输出为1×7的模糊向量，每一行的行元素（u （z ij ））对应相应的离散变量z j ，则可通过加权平均法公式解模糊：)21,,2,1()()(21021===∑∑==j i zu z zu u i iji jij从而得到实际刹车控制量的精确值u 。
模糊控制应用
在工业自动化领域
应用于各种复杂工业过程的控制，如化工、制药、冶金等。
在智能家居领域
应用于智能家电、智能照明、智能安防等家庭智能化系统的控制。
在交通领域
应用于智能交通系统、自动驾驶车辆的控制和导航。
在医疗领域
应用于医疗设备的智能控制和远程医疗监护系统。
模糊控制技术的应用拓展
THANK YOU
总结词
模糊控制技术能够根据家庭成员的生活习惯和环境因素，智能调节家居设备的工作状态。
智能家居领域案例
第二季度
第一季度
第四季度
第三季度
总结词
详细描述
总结词
详细描述
交通领域案例
模糊控制技术在交通领域的应用主要涉及自动驾驶、交通信号控制等方面。
通过模糊逻辑控制器，实现车辆的自动巡航、自动泊车等功能，提高驾驶安全性和舒适度。同时，模糊控制器也被用于交通信号控制，优化交通流量的分配。
模糊控制技术在智能家居领域的应用主要体现在智能家电、智能照明、智能安防等方面。
详细描述
在智能家居领域，模糊控制技术能够根据环境因素和用户习惯，智能调节家电设备的运行状态，提供舒适的生活环境。例如，通过模糊逻辑控制器调节室内温度和湿度，控制照明亮度，以及实现智能安防监控等。
智能家居领域
VS
模糊控制技术在交通领域的应用主要体现在自动驾驶、交通信号控制等方面。
将输出模糊集合转换为精确值，以便控制实际系统。Βιβλιοθήκη 模糊控制系统的组成03
通过去模糊化接口将输出模糊集合转换为精确值，实现对实际系统的控制。
01
通过模糊化接口将输入的精确值转换为模糊集合。
02
根据知识库中的模糊规则和输入的模糊集合，进行模糊推理，得到输出模糊集合。
模糊控制 PPT课件
A (27) %
lim
n
27
青年人*的次数 n
101 129
0.78
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隶属函数的确定
求取论域中足够多元素的隶属度，根据这些隶属度求出 隶属函数。具体步骤为：
①求取论域中足够多元素的隶属度；
② 求隶属函数曲线。以论域元素为横坐标，隶属度为纵坐 标，画出足够多元素的隶属度（点），将这些点连起来， 得到所求模糊结合的隶属函数曲线；
B×A={(1, a) (1, b) (1, c) (2, a) (2, b) (2, c)}
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2.2 模糊集合及其运算规则
在普通集合中，论域中的元素（如a）与集合（如A）之间的关系是属
于（a∈A），或者不属于（a A），它所描述的是非此即彼的清晰概念。
但在现实生活中并不是所有的事物都能用清晰的概念来描述，如:
曲线非常接近。此时取α=1/25，a=24.5，β=2。参数修改后
~ 的降半哥西型函数即为模糊集合“青年人”的隶属函数。即：
1
~ 青年人（x）
1
(
x
1 24.5)2
5
18 x 24 24 x 100
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3) 模糊集合的并、交、补运算
设 A、B 为论域U上的两个模糊集合。则 A 与B 的并集(
+
传感器 测量的 当前值
计算机 自动给出
根据当前的状 态，对照控制 经验，给出适 当的控制量
事先总结归
纳出一套完
整的控制规
传感器 模糊推理判决
则，放在计 + 测量的
计算出
控制量
算机中。
当前值
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5.2 模糊控制发展的三个阶段
模糊控制实际应用
汇报人：
日期:
目录
• 模糊控制理论概述 • 模糊控制器的设计 • 模糊控制在不同领域的应用 • 模糊控制实际案例分析 • 模糊控制的发展趋势及展望
01
模糊控制理论概述
模糊控制的基本思想
基于模糊集合理论，将输 入变量进行模糊化处理， 转换为对应的模糊集合。
根据专家经验或实验数据 ，建立模糊控制规则，确 定输出变量与输入变量之 间的映射关系。
进ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ步发展和完善模糊逻辑理论，为模糊控制的 实际应用提供坚实的理论基础。
02 模糊控制器的设计
深入研究模糊控制器的设计方法，以提高控制系 统的鲁棒性和稳定性。
03 模糊控制优化
研究模糊控制的优化方法，以实现更优的控制性 能。
模糊控制的工程实现
01
02
03
工业生产过程控制
将模糊控制应用于工业生 产过程中，如化工、钢铁 、电力等领域，以实现更 高效、更节能的生产。
总结词
模糊控制技术在汽车发动机控制中的应用可 以提高燃油经济性和排放性能。
详细描述
汽车发动机的控制涉及到空燃比调节、点火 时刻控制等多个环节，采用模糊控制技术可 以构建多变量控制系统，对发动机的工况进 行实时监测和优化调控，从而提高燃油经济 性、降低排放，并改善动力性能。
航空航天控制案例
总结词
模糊控制技术在航空航天控制中的应用具有 重要战略意义。
汽车领域
总结词
应用广泛、安全可靠性高、复杂环境适应性
详细描述
在汽车领域，模糊控制技术广泛应用于动力系统控制、底盘控制、车身控制等。由于其具有安全可靠性高和复杂 环境适应性的特点，被视为未来汽车控制的重要发展方向。
航空航天领域
模糊控制及其应用
②确定语言值各模糊变量的模糊子集
定义或确定一个模糊子集，实际上 就是要确定模糊子集隶属函数曲线的 形状。将隶属函数曲线离散化，就得 到了有限个点上的隶属度，构成了一 个相应的模糊变量的模糊子集，如图 4 所示。
μA(x)
1
0.7
0.5
0.2 0 1 2 3 4 5 6 x
图4 论域为X的模糊子集
模糊控制及其应用
一、模糊控制及产生的背景
作为一个控制系统，对那些难以预测、难以 量化、难以用数学模型描述、难以识别、难 以界定、随机性很大的动态特性常变的控制 系统，用经典的控制方法已经不能满足要求， 故出现了模糊控制。 模糊控制的定义： 模糊控制是以模糊数学作为理论基础，以人 的控制经验作为控制的知识模型，以模糊集 合、模糊语言变量以及模糊逻辑推理作为控 制算法的一种控制。
通常将模糊控制器的输入变量的个数称为模糊控制的 维数。一、二、三维模糊控制器的结构分类如图 3 （a）、（b）、（c）所示。
E
模糊控制器
C E
E 模 糊 控 C d E 制 器 dt
（a）一维模糊控制器
E
模糊 控制 d E 器 dt
E
d dt
C
E
（a）三维模糊控制器
（b）二维模糊控制器
A：天气晴朗；B：天气暖和
若加工表面粗糙度值低，则切深要小。 则称为似然推理句，表示“若天气晴朗则暖和”，而则表示 “若天气暖和则晴朗”。又例如：若水温偏低则加大热水流 量
b．“若A则B否则C”（即if A then B else C） 例句：若水温高则加冷水，否则加热水。
c．“若A且B则C”（即if A and B then C）
f ． “ 若 A1 则 B1 或 A2 则 B2” （ if A1 then B1 or if A2 then B2） 例句：“若水温偏高则加大冷水流量，或若 水温偏低则加大热水流量”这条语句还可表 示为 “若 A1 则 B1 否则 A2 则 B2” （即 if A1 then B1 else if A2 then B2）
模糊控制应用实例
模糊控制应用实例模糊控制是一种部分基于逻辑的控制方法，它通过将模糊集合理论应用于控制系统中的输入和输出来模拟人类决策的过程。
与传统的精确控制方法相比，模糊控制更适合于处理模糊的、不确定的和复杂的系统。
在现实世界中，模糊控制广泛应用于各个领域，例如工业自动化、交通控制、飞行器导航等。
在本文中，我将介绍几个模糊控制的应用实例，以帮助读者更好地了解其实际应用价值。
1. 交通信号灯控制系统交通信号灯控制是一个典型的实时决策问题，涉及到多个信号灯的切换以及车辆和行人的流量控制。
传统的定时控制方法往往无法适应实际交通状况的变化，而模糊控制可以根据不同时间段和交通流量的变化，动态地调整信号灯的切换时间和优先级，以实现交通拥堵的缓解和行车效率的提高。
2. 温度控制系统在许多工业生产过程中，温度的精确控制对产品质量和产量的影响非常重要。
模糊控制可以根据温度传感器采集到的实时数据，结合事先建立的模糊规则库，调整加热或制冷设备的输出，以实现温度的稳定和精确控制。
与传统的PID控制方法相比，模糊控制对于非线性和时变的系统具有更好的适应性和鲁棒性。
3. 汽车制动系统汽车制动系统是保证驾驶安全的重要组成部分，而制动力的控制是其关键。
模糊控制可以根据制动踏板的压力以及车辆的速度和加速度等信息，动态地调整制动力的输出，以实现舒适而有效的制动。
模糊控制还可以考虑路面的湿滑情况和车辆的负荷情况等因素，自适应地调整制动力的分配，提高制动系统的性能和安全性。
4. 智能家居系统智能家居系统通过感应器、执行器和控制器等组件，实现对家庭设备和环境的智能控制。
模糊控制可以根据家庭成员的习惯和偏好，结合各种传感器采集到的数据，自动地调节室内温度、湿度、光线等参数，提高居住舒适度并节约能源。
在夏天的炎热天气中，模糊控制可以根据室内外温度、湿度和人体感觉来控制空调的开关和风速，实现智能舒适的环境控制。
总结回顾：模糊控制在各个领域都有着广泛的应用。
它通过基于模糊集合理论的推理和决策方法，实现对复杂系统的智能控制。
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• 规 则 6 ： 如 果 NC=2 时 ， S=G 且 C=G 且 T=VG，那么NC=2；
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图7.16 智能手机充电器系统原理框图
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• 7.2.3 充电控制原理
图7.17 手机模糊充电控制器系统原理框图
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图7.18 恒流充电模块原理图
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图7.19 LM317的基本工作电路
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• 输出恒压值的计算公式如式(7.1)所示:
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3
图7.2 模糊行业控学制习洗衣机结构剖面图
4
图7.3 计数脉冲与衣物重量关系曲线
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5
• (2)质料检测
图7.4 棉行制业学品习与化纤制品辨别曲线
6
图7.5 柔软布料和硬厚布料的水位变化曲线
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7
图7.6 不同软硬度布料情况下驱动电流波形
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8
• （3）水位检测 • 水位检测用一种专用水位传感器实现。 • （4）水温检测 • 水温检测通过热电耦测量。 • （5）水的透光率检测 • 水的透光率用光电传感器实现。
15
• 7.1.4 模糊控制实现方法 • （1）基本结构和控制过程
图7.13 模糊控行制业洗学衣习机控制结构图
16
• （2）模糊规则
• 1）输入变量（分三级）
• ①负载：大、中等、小。
• ②质料：棉制品偏多、棉和化纤制品各半、 化纤制品偏多。
• ③水温：偏高、中等、偏低。
• 2)输出变量（分四级）
• 规律4：为了乘坐舒适，如果用当前控制值 就可保持车速跟踪目标速度，就可保持当 前控制值。
• 规律5：为了保证速度跟踪性，如果在当前 控制下不能达到目标值，就应该在±n个控 制值范围内选择适当的控制值来调节车速， 以达到目标值。同时，还要考虑到乘坐舒 适，避免加速过大。
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34
• 根据这些控制规律，就可制定出如下满足模 糊控制要求的控制规则：
• E：（Energy saving）节约能源
• R：（Running time ）行驶时间
• S：（Safety）安全性
• T：（Traceability of speed）速度跟踪
性
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• 用5个符号表示模糊概念的等级： • VG：（Very Good）非常好 • G：（Good）好 • M ：（Medium）中等 • B：（Bad）差 • VB：（Very Bad）非常差 • （1）停车准确度 • （2）乘坐舒适度 • （3）节约能源
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• （4）行驶时间
• （5）安全性
• （6）速度跟踪性
• 7.3.2 对机车的运动特性模拟实验
• 7.3.3 模糊控制规则的制定
• 在规则中：
• N：表示控制阀值；
• NC：表示相对于当前的控制阀值的变化量；
• Pn：表示行驶控制刻度盘上的刻度，P7表 示最大控制值；
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• Bn：表示刹车刻度盘上的刻度； • Bmax：表示紧急刹车； • N（t）是当前控制值。
• ①水流强度：很强、强、中、弱。
• ②洗涤时间：很长、长、中、短。
• 3）模糊规则
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• （3）模糊控制的隶属函数 • 1）输入变量
图7.14 输入变量的隶属函数 (a)负载量；(b)水；(c)质料
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• 2）输出变量
图7.15 输出变量的隶属函数
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• （4）解模糊判决结果 • 据此又细分成如下的洗涤控制： • ①水流9种； • ②洗涤时间16种； • ③清洗时间6种； • ④脱水时间6种。
• 7.2 智能手机充电器
• 7.2.1 智能充电原理
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• 电池充电的关键在于实现有效充电的同时 保证可以适时终止充电，防止过充电对电 池造成损害；充电中应显示电量，以便了 解充电情况；要有查错功能，在发现错误 时及时停止充电，以保护电池和充电器。
• 7.2.2 手机充电器模糊控制的系统原理框 图
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2
• （3）洗涤剂
• 洗涤剂的成分主要以烷基苯活性剂为主， 不同的洗涤剂还会添加各种不同的辅助剂、 酵素、荧光增白剂、香料等。
• 7.1.2 模糊控制洗衣机结构
• （1）负载检测
• 这主要用来检测所洗衣物的重量，以决定 水位。这可用不同的方法实现。最容易想 到的方法是用静态的压力传感器直接测量， 但结构要稍复杂一些。
(7.1)
(7.2)
• 7.2.4 控制软件
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图7.行20业学主习流程框图
29
• 7.3 地铁机车模糊控制器
• 7.3.1 对评价指标的定义
• 用6个符号表示有关论域：
• A：（Accuracy of stop gap）停车准确 度
• C：（Comfort of riding）乘坐舒适性
• 规则1：如果N =0时，S=G且C=G且E=G， 那么N=0；
• 规则2：如果N =P7时，S=G且C=G且 T=B，那么N=P7；
• 规则3：如果N=B7时，S=B，那么N=（N
（t）+Bmax）/2；
• 规则4：如果NC=4时，S=G且C=G且
T=VG，那么NC=4；
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• 规 则 5 ： 如 果 NC=3 时 ， S=G 且 C=G 且 T=VG，那么NC=3；
第7章 模糊控制应用实例
• 7.1 模糊控制全自动洗衣机
• 7.1.1 洗衣条件 • （1）衣服的质料
• 一般衣服质料纤维可分两大类：自然纤维 的棉织品和人造化学纤维织品。
• （2）水
• 水可带走一般的灰尘和水溶性污垢，所以， 不用洗涤剂也可能洗去部分污垢。
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图7.1 水温与洗净力之间的关系曲线
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图7.7 污垢程度透光率曲线
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污垢的性质
图7.8 污垢性质透光率曲线
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图7.9 用不同洗涤剂时透光率曲线
Hale Waihona Puke 行业学习12• 7.1.3 控制电路设计
图7.10 模糊控制洗衣机电路框图
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图7.11 负载检测电路图
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图7.12 负载行检业测学习电路的波形图
• 1）站间定速行驶规则
• 规律1：为了确保安全性和乘坐的舒适，当 速度高于所限速度时，把控制值调到当前 控制值与紧急刹车控制值之间的中间值， 如果需要紧急刹车，冲击就会减小。
• 规律2：为了节约能源，当可以确保行驶时
间时，就利用惯性运行，这时既不加速也
不刹车。
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• 规律 3：为了缩短行驶时间，当速度小于 所限速度时，则可用最大加速。