智能控制模糊控制设计实例 PPT
合集下载
2 模糊控制器设计PPT课件
位置式模糊控制器相当于PD型(比例、微分)控 制器; 而速度型模糊控制器相当于PI型(比例、积分)控 制器。相对于位置型,速度型的模糊控制器设计 容易些。
16.07.2020
智能控制
13
下图是速度型模糊控制器的结构图(采样系统)。
图中
e(k)ry(k)
e(k) e(k) e(k 1 )
u(k)u(k) u(k 1 )
16.07.2020
智能控制
6
图 模糊控制原理框图
16.07.2020
智能控制
7
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)。
16.07.2020
智能控制
12
B 直接型(常规的模糊控制器)
(1) 位置式 (输出不含积分环节)
r i:IF e ( k )iA s ia n e ( k )i d B s iTH u ( k )iE C s i N
是指ri 表示第i 条控制规则。 (2) 速度式(输出含积分环节)
r i:IF e ( k )iA s ia n e ( k )id B s iTH u ( k )E iC s i N
智能控制
25
(1). 模糊化接口(Fuzzy interface)
模糊控制器的输入必须通过模糊化才能用于控制输出的求解, 因此它实际上是模糊控制器的输入接口。它的主要作用是将 真实的确定量输入转换为一个模糊量。把物理量的清晰值转 换成模糊语言变量的过程叫做清晰量的模糊化。
16.07.2020
智能控制
13
下图是速度型模糊控制器的结构图(采样系统)。
图中
e(k)ry(k)
e(k) e(k) e(k 1 )
u(k)u(k) u(k 1 )
16.07.2020
智能控制
6
图 模糊控制原理框图
16.07.2020
智能控制
7
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)。
16.07.2020
智能控制
12
B 直接型(常规的模糊控制器)
(1) 位置式 (输出不含积分环节)
r i:IF e ( k )iA s ia n e ( k )i d B s iTH u ( k )iE C s i N
是指ri 表示第i 条控制规则。 (2) 速度式(输出含积分环节)
r i:IF e ( k )iA s ia n e ( k )id B s iTH u ( k )E iC s i N
智能控制
25
(1). 模糊化接口(Fuzzy interface)
模糊控制器的输入必须通过模糊化才能用于控制输出的求解, 因此它实际上是模糊控制器的输入接口。它的主要作用是将 真实的确定量输入转换为一个模糊量。把物理量的清晰值转 换成模糊语言变量的过程叫做清晰量的模糊化。
《模糊控制系统》PPT课件
是所期望的。这促使我们研究模糊系统作为万能
函数逼近器并拥有最小系统构成的必要条件,从
而使这些必要条件能用于指导模糊系统开发者设
计更紧凑的模糊控制器和模糊模型
• 必要条件设置了需要的输入模糊集、输出模糊集 和模糊规则,表明了模糊系统需要的输入模糊集
和模糊规则的数目依赖于被逼近函数的极值点的
数目和位置
精选ppt
“Fuzzy Sets”一文,首次提出了模糊集合的概念
• 1974年英国教授Mamdani首次将模糊集合理论应
用于加热器的控制,他将基于规则系统的想法与
模糊参数相结合来构造控制器,模仿人类操作者
的操作经验
• 1985年Takagi和Sugeno提出了另一类具有线性规
则后项的模糊控制器,称之为Takagi-Sugeno
(1988, Japan)
• Postsurgical patients
(1989, USA)
• Auto focus video camera
(1990, Japan)
• Washing machines
(1990, Japan)
• Air conditioners
(1990, Japan)
• Anti-shaking video camera
控制规律
• 各种类型的Mamdani和TS模糊系统在过去几年中
都被证明是万能逼近器,它们能一致逼近定义在
闭定义域D上的任意连续函数到任意高的逼近精
度。这些模糊系统有:加法模糊规则系统、模糊
输入—输出控制器、Sugeno模糊控制器的变型、
非独点模糊逻辑系统、一般Mamdani型模糊系统、
采用线性规则后项的TS型模糊系统、广义模糊系
智能控制技术课件模糊控制3.2
15
2.3 模糊逻辑、模糊逻辑推理和合成
2.3.2 模糊逻辑及其基本运算 模糊逻辑的产生与发展
经典集合与二值逻辑遇到了一些不能解决的问题。
模糊逻辑是在卢卡斯维兹多值逻辑基础上发展起来的, 它承认从0到1之间有无穷多个相互重叠渗透的中介。
用模糊逻辑结构就可以解决那些在二值逻辑中感到棘手 而尴尬的问题。例如,模糊逻辑就可以很容易地解决 “垛堆佯谬”问题。随着每取走一粒沙,沙堆在堆的集 合中的隶属度就越来越小,它从1开始,慢慢减到0.8、 0.6、0.2,最后到0。
2.3.1 二值逻辑 命题联结词
析取 ∨ 合取 ∧ 否定 ¯
蕴涵
等价
机械结构力学及控制国家重点实验室
4
2.3 模糊逻辑、模糊逻辑推理和合成
2.3.1 二值逻辑 对于二值逻辑——非是即非 ☆ 析取 ∨:意思是“或”
复合命题P∨Q,只有在P和Q都是假时,才是假。
举例: P = 她喜欢吃雪糕, Q = 她喜欢喝可乐。 P∨Q = 她喜欢吃雪糕或喜欢喝可乐。
2.3.2 模糊逻辑及其基本运算 模糊逻辑的基本运算
根据模糊逻辑的基本运算定义,可以得出模糊逻辑运算 满足模糊运算的基本定律,除了互补律外,其它定律均 与二值逻辑类似,模糊运算的互补律不成立,其互补运 算满足:
PP min(P,1 P) PVP max(P,1 P)
利用模糊逻辑运算满足的基本定律公式可以化简模糊逻 辑函数。
模糊逻辑并不是“模糊”的逻辑,而是用来对“模糊” 进行处理,以达到消除模糊的逻辑。模糊逻辑是一种精 确地解决不精确、不完全信息的方法,其最大特点就是 用它可以比较自然地处理人的概念。
机械结构力学及控制国家重点实验室
17
2.3 模糊逻辑、模糊逻辑推理和合成
智能控制模糊控制PPT课件
同时期,Mamdani和Ostergaard分别将模糊控制成功地应用 于蒸汽机和水泥窑的控制,为模糊理论的发展展现了光明 的前景。
机械结构力学及控制国家2.1.1 模糊控制的发展概述 模糊控制的发展——第三阶段
上世纪80年代,模糊理论的应用在深度和广度上 都有了较大进展,产生了大量的应用成果。
识别
输入的烹饪功能命令,口感命令
都是模糊的概念,带有人类思维
执行级
的命令。
对象
智能控制系统分层递阶结构示意图
机械结构力学及控制国家重点实验室
8
2.1 引言
2.1.1 模糊控制的发展概述 举个小例子
如何从人群中识别出自己认识的人?
计算机怎么识别?
脸部特征(脸型,眼睛,鼻子等) 身材(高、矮,胖、瘦) 声音 年龄 走路特征
如今需求:要考虑视觉、听觉、触觉信号,包含了图形、 文字、语言、声音等信息
输入参数越来越直接,越来越智能。
机械结构力学及控制国家重点实验室
4
2.1 引言
2.1.1 模糊控制的发展概述 一个小问题
随着社会文明的进步,社会分工越来越明确。于是对 于大部分人来说,做饭能力。。。
排骨怎么烧?
机械结构力学及控制国家重点实验室
特别是在日本,模糊控制被成功地应用于废水处 理、机器人、汽车驾驶、家用电器和地铁系统等 许多领域,掀起了模糊技术应用的浪潮。模糊软 硬件也投入商业使用。
机械结构力学及控制国家重点实验室
13
2.1 引言
2.1.1 模糊控制的发展概述 模糊控制的发展——第四阶段
上世纪90年代以来,模糊理论的研究取得了一系列突 破性的进展,例如自适应模糊控制,模糊系统的结构 和稳定性分析,模糊优化,模糊逼近等。
机械结构力学及控制国家2.1.1 模糊控制的发展概述 模糊控制的发展——第三阶段
上世纪80年代,模糊理论的应用在深度和广度上 都有了较大进展,产生了大量的应用成果。
识别
输入的烹饪功能命令,口感命令
都是模糊的概念,带有人类思维
执行级
的命令。
对象
智能控制系统分层递阶结构示意图
机械结构力学及控制国家重点实验室
8
2.1 引言
2.1.1 模糊控制的发展概述 举个小例子
如何从人群中识别出自己认识的人?
计算机怎么识别?
脸部特征(脸型,眼睛,鼻子等) 身材(高、矮,胖、瘦) 声音 年龄 走路特征
如今需求:要考虑视觉、听觉、触觉信号,包含了图形、 文字、语言、声音等信息
输入参数越来越直接,越来越智能。
机械结构力学及控制国家重点实验室
4
2.1 引言
2.1.1 模糊控制的发展概述 一个小问题
随着社会文明的进步,社会分工越来越明确。于是对 于大部分人来说,做饭能力。。。
排骨怎么烧?
机械结构力学及控制国家重点实验室
特别是在日本,模糊控制被成功地应用于废水处 理、机器人、汽车驾驶、家用电器和地铁系统等 许多领域,掀起了模糊技术应用的浪潮。模糊软 硬件也投入商业使用。
机械结构力学及控制国家重点实验室
13
2.1 引言
2.1.1 模糊控制的发展概述 模糊控制的发展——第四阶段
上世纪90年代以来,模糊理论的研究取得了一系列突 破性的进展,例如自适应模糊控制,模糊系统的结构 和稳定性分析,模糊优化,模糊逼近等。
智能控制课件-模糊控制
0 0 0 0
0 .5 1 .0
0 .5 1 .0
0 .5 1 .0 0 .5 0 .5 0 0
0 0 0 0 0 0 0 .5 0 0 .5 0 .5 0 .5 1 .0 0 0
15
5
模糊决策 模糊控制器的输出为误差向量和模糊关系的合成 合成( 复合) 合成(复合)
0
0
0
0 0 0 0 0 0 PSe × PSu = 0 × [0 0 0 0 0 0.5 1.0 0.5 0] = 0 1.0 0 0.5 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
自学习、自适应;模糊推理策略;模糊模型辨识;稳定性;硬件实现
3
3.2 模糊控制的基本原理
以模糊集理论 模糊集理论、 模糊集理论 、 模糊语言变量、 模糊语言变量、 模糊逻辑推理为基础,从行为上模 模糊逻辑推理 仿人的模糊推理和决策过程的一种智能控制方法。
3.2.1 模糊控制器的构成
模糊控制器( Fuzzy Controller—FC )也称模糊逻辑控制器( Fuzzy Logic Controller—FLC)。采用模糊理论中模糊条件语句来描述,是一种 语言型控制器,也称模糊语言控制器( Fuzzy Language Controller-FLC)。 语言型控制器
12
0 0 0 0 0 0 .5 0 0 .5 0 .5 0 .5 1 0 0 .5 1 .0 0 .5 NSe × NSu = 0 × [0 0.5 1 0.5 0 0 0 0 0] = 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
智能控制第7章 模糊神经网络控制与自适应神经网络PPT课件
fj(4)=max(u1(4),u2(4),...,up(4)), aj(4)=fj(4) 且第三、四层节点之间的连接系数wji(4)=1
第五层
❖有两种模式
❖从上到下的信号传输方式 ,同第一层。
❖从下到上是精确化计算,如果采用重心法, 有
fj(5 ) w ( j5 )iu i(5 ) (m ( j5 )i (j5 )i)u i(5 ), i
E fj(4)
E fj(5)
fj(5) fj(4)
E fj(5)
fj(5) u(j5)
u(j5) fj(4)
E fj(5)
m(5) ji
u (5) (5)
ji i
u(j5)
i
u (5) (5) (5) jj jj
(j5i)ui(5))(
m u ) (5) (5) (5) (5)
图7-2 :规则节点合并示例
2. 有导师学习阶段
❖可采用BP学习
E1(y(t)ˆy(t))2min 2
w(t1)w(t)(E w)
E w ( n E )e ( n w t)e tE f w f E f fa w a
第五层
m E (j5)i a E (j5) a fj((j5 5))
wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感34如果被控系统yk1fykyk1uk1gukwwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感351tdltdltdltdl神经网络n神经网络n331基于神经网络的模型参考自适应控制结构图参考模型wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感3671wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感37则控制系统的误差方程为其中wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感383233wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感393233wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感40对于yk1fykyk1uk1guk可得如果存在可用神经网络逼近之
第五层
❖有两种模式
❖从上到下的信号传输方式 ,同第一层。
❖从下到上是精确化计算,如果采用重心法, 有
fj(5 ) w ( j5 )iu i(5 ) (m ( j5 )i (j5 )i)u i(5 ), i
E fj(4)
E fj(5)
fj(5) fj(4)
E fj(5)
fj(5) u(j5)
u(j5) fj(4)
E fj(5)
m(5) ji
u (5) (5)
ji i
u(j5)
i
u (5) (5) (5) jj jj
(j5i)ui(5))(
m u ) (5) (5) (5) (5)
图7-2 :规则节点合并示例
2. 有导师学习阶段
❖可采用BP学习
E1(y(t)ˆy(t))2min 2
w(t1)w(t)(E w)
E w ( n E )e ( n w t)e tE f w f E f fa w a
第五层
m E (j5)i a E (j5) a fj((j5 5))
wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感34如果被控系统yk1fykyk1uk1gukwwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感351tdltdltdltdl神经网络n神经网络n331基于神经网络的模型参考自适应控制结构图参考模型wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感3671wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感37则控制系统的误差方程为其中wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感383233wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感393233wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感40对于yk1fykyk1uk1guk可得如果存在可用神经网络逼近之
智能控制系统 模糊控制PPT课件
给定
+
-
Fuzzy化 接 口
知识库
推理决策
精确化接 口
被控对象
第1页/共167页
• 模糊控制器采用数字计算机。它具有三个重要功能: • 1、模糊化过程、数据库两块:把系统的偏差从数字量转化为模糊量; • 2、规则库、推理决策完成:对模糊量由给定的规则进行模糊推理; • 3、精确化接口:把推理结果的模糊输出量转化为实际系统能够接受的精确数字量或模拟量。
4、多输入多规则推理 • 多输入,多规则。就是对于一个控制系统,它的控
制规则有多个。比如 • IF A1 AND B1…,THEN C1 • IF A2 AND B2…,THEN C2 • …… • IF An AND Bn…,THEN Cn
• 以二输入多规则为例。 • 如果A1且B1,那么C1 • 否则如果A2且B2,那么C2 •… • 否则如果An且Bn,第那26页么/共C1n67页
第22页/共167页
• 三、推理决策逻辑 • 推理决策逻辑是利用知识库的信息模拟人类的推理决策过程,给出适合的控制量。(它是模糊控制的核
心)。
第23页/共167页
• 第二章P34 • 四、模糊逻辑推理讲过。 • 1、近似条件推理 • 前提1:如果x是A,则y是B • 前提2:如果x是A‘ • 结论: • Y是B’=A’
0.4 (3) 0.4 (1) 1 (3)
v0
0.4 0.4 1
2.5556
第36页/共167页
• 3、加权平均法
m
viki
v0
i 1 m
ki
i 1
• ki视情况而定。如果,那么加权平均法就变为 重心法。
第37页/共167页
• 面积重心法对于不同的隶属度函数形状会有不同的推理输出结果。最大隶属度函数法对隶属度函数的形状 要求不高。
智能控制模糊控制设计实例 ppt课件
0
0
0
0.3
0.65
1
0.6
0
.
6
5
0.7
1
1ห้องสมุดไป่ตู้
1
0.7
0
.
6
5
0.7 1 1 1 0.65 0.65 0.4
=
0
0
0
0
0
0
0
0 .3
0 .3 0 .3 0 0 0 0
0 .6 5 0 .6 5 0 .3 0 0 0 0
1
0 . 6 5 0 . 3 0 0 0 0
2021/2/5
14
在求RB1之前先求出“并集”5 B j j 3
5
B j B 3 B 4 B 5 1, 0 .7 5, 1, 1, 0 .6 5, 0 .3, 0
2.2误差变化ec
系统液位误差前后两次采样值变化量是ec=e2-e1=(hd-h1)-(hd-h2)=h2h1,取其语言变量为EC,论域Y={-3,-2,-1,0,+1,+2,+3}, 论域上的模糊子集是Bj(j=1,2,3,…,5),相应语言值为{正大(PB ),正小(PS),零(Z),负小(NS),负大(NB)}。分别表 示当前水位变化h2-h1为:“快速上升”、“上升”、“不变”、“下降”、“快 速下降”。
9
5 确定模糊关系
2021/2/5
10
计算模糊关系R,为计算方便起见,先将由图给出的模糊隶属度函数以 矢量形式表示,列成表。
模糊集合A的隶属度函数
2021/2/5
11
模糊集合B的隶属度函数
2021/2/5
12
模糊集合C的隶属度函数
模糊控制应用实例
图7.14 输入变量旳隶属函数 (a)负载量;(b)水;(c)质料
• 2)输出变量
图7.15 输出变量旳隶属函数
• (4)解模糊判决成果 • 据此又细提成如下旳洗涤控制: • 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
• 根据这些控制规律,就可制定出如下满足 模糊控制要求旳控制规则:
• 规则1:假如NC=+3时R=VG且C=G且 A=VG,那么NC=3;
• 规则2:假如NC=+2时R=VG且C=G且 A=VG,那么NC=2;
• 规则3:假如NC=+1时R=VG且C=G且 A=VG,那么NC=1;
• 规则4:假如NC=0时 R=VG且A=G,那 么
度
• C:(Comfort of riding)乘坐舒适性 • E:(Energy saving)节省能源 • R:(Running time )行驶时间 • S:(Safety)安全性 • T:(Traceability of speed)速度跟踪
性
• 用5个符号表达模糊概念旳等级: • VG:(Very Good)非常好 • G:(Good)好 • M :(Medium)中档 • B:(Bad)差 • VB:(Very Bad)非常差 • (1)停车精确度 • (2)乘坐舒适度 • (3)节省能源
• 规则1:假如N =0时,S=G且C=G且E=G, 那么N=0;
• 规则2:假如N =P7时,S=G且C=G且 T=B,那么N=P7;
• 规则3:假如N=B7时,S=B,那么N=(N (t)+Bmax)/2;
• 规则4:假如NC=4时,S=G且C=G且 T=VG,那么NC=4;
• 2)输出变量
图7.15 输出变量旳隶属函数
• (4)解模糊判决成果 • 据此又细提成如下旳洗涤控制: • 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
• 根据这些控制规律,就可制定出如下满足 模糊控制要求旳控制规则:
• 规则1:假如NC=+3时R=VG且C=G且 A=VG,那么NC=3;
• 规则2:假如NC=+2时R=VG且C=G且 A=VG,那么NC=2;
• 规则3:假如NC=+1时R=VG且C=G且 A=VG,那么NC=1;
• 规则4:假如NC=0时 R=VG且A=G,那 么
度
• C:(Comfort of riding)乘坐舒适性 • E:(Energy saving)节省能源 • R:(Running time )行驶时间 • S:(Safety)安全性 • T:(Traceability of speed)速度跟踪
性
• 用5个符号表达模糊概念旳等级: • VG:(Very Good)非常好 • G:(Good)好 • M :(Medium)中档 • B:(Bad)差 • VB:(Very Bad)非常差 • (1)停车精确度 • (2)乘坐舒适度 • (3)节省能源
• 规则1:假如N =0时,S=G且C=G且E=G, 那么N=0;
• 规则2:假如N =P7时,S=G且C=G且 T=B,那么N=P7;
• 规则3:假如N=B7时,S=B,那么N=(N (t)+Bmax)/2;
• 规则4:假如NC=4时,S=G且C=G且 T=VG,那么NC=4;
智能控制模糊控制设计实例27页PPT
智能控制模Байду номын сангаас控制设计实例
56、死去何所道,托体同山阿。 57、春秋多佳日,登高赋新诗。 58、种豆南山下,草盛豆苗稀。晨兴 理荒秽 ,带月 荷锄归 。道狭 草木长 ,夕露 沾我衣 。衣沾 不足惜 ,但使 愿无违 。 59、相见无杂言,但道桑麻长。 60、迢迢新秋夕,亭亭月将圆。
46、我们若已接受最坏的,就再没有什么损失。——卡耐基 47、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游 48、书籍把我们引入最美好的社会,使我们认识各个时代的伟大智者。——史美尔斯 49、熟读唐诗三百首,不会作诗也会吟。——孙洙 50、谁和我一样用功,谁就会和我一样成功。——莫扎特
56、死去何所道,托体同山阿。 57、春秋多佳日,登高赋新诗。 58、种豆南山下,草盛豆苗稀。晨兴 理荒秽 ,带月 荷锄归 。道狭 草木长 ,夕露 沾我衣 。衣沾 不足惜 ,但使 愿无违 。 59、相见无杂言,但道桑麻长。 60、迢迢新秋夕,亭亭月将圆。
46、我们若已接受最坏的,就再没有什么损失。——卡耐基 47、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游 48、书籍把我们引入最美好的社会,使我们认识各个时代的伟大智者。——史美尔斯 49、熟读唐诗三百首,不会作诗也会吟。——孙洙 50、谁和我一样用功,谁就会和我一样成功。——莫扎特
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
•If E=Z and EC=PB or PS then U=PS •If E=Z and EC=Z then U=Z •If E=NS and EC=NB or NS then U=Z •If E=NS and EC=Z or PS then U=PS •If E=NS and EC=PB then U=PM •If E=NM and EC=NB then U=PS •If E=NM and EC=Z or NS then U=PM •If E=NB and EC=NS or NB then U=PM •If E=NM and EC=PB or PS then U=PB •If E=NB and EC=Z or PS or PB then U=PB
2.2误差变化ec
系统液位误差前后两次采样值变化量是ec=e2-e1=(hd-h1)-(hd-h2)=h2h1,取其语言变量为EC,论域Y={-3,-2,-1,0,+1,+2,+3}, 论域上的模糊子集是Bj(j=1,2,3,…,5),相应语言值为{正大 (PB),正小(PS),零(Z),负小(NS),负大(NB)}。 分别表示当前水位变化h2-h1为:“快速上升”、“上升”、“不 变”、“下降”、“快速下降”。
3 确定语言值隶属度函数。
对上面各语言之给定其模糊化的隶属度函数,这里选择三角 形函数。
大家好
6
4 建立模糊控制规则
•If E=PB and EC=NB or NS or Z then U=NB •If E=PB and EC=PB or PS then U=NM •If E=PM and EC=NB or NS then U=NB •If E=PM and EC=PB then U=NS •If E=PM and EC=PS or Z then U=NM •If E=PS and EC=NB then U=NM •If E=PS and EC=NS or Z then U=NS •If E=PS and EC=PB or PS then U=Z •If E=Z and EC=NB or NS then U=NS
复杂的控制对象。此类控制对象采用 模糊控制器是可取的方案。
大家好
3
1.首先确定模糊控制器结构。
为得到良好的控制性能,观测液位误差e和误差变化ec, 而控制量只有一个——电磁阀V1的开启电压u。因此,模糊 控制器采用两输入单输出的二维结构。
2.确定语言变量。
需要确定的语 言变量有3个:
误差e 误差变化ec 输出控制电压u
大家好
4
2.1 误差e
设液位给定高度hd,实际高度h,则液位误差e=hd-h,取其语言变量 为E,论域X={-3,-2,-1,0,+1,+2,+3},论域上模糊子集是 Ai(i=1,2,…,7),相应语言值为{正大(PB),正中(PM),正小 (PS),零(Z),负小(NS),负中(NM),负大(NB)}。 分别表示当前水位h相对设定值hd为:“极低”、“很低”、“偏 低”、“正好”、“偏高”、“很高”、“极
0
0
0
0 .3
0 .3 0 .3 0 0 0 0
0 .6 5 0 .6 5 0 .3 0 0 0 0
1
0 . 6 5 0 . 3 0 0 0 0
大家好
12
5
在求RB1之前先求出“并集” B j j 3
5
U B j B 3 B 4 B 5 1 , 0 .7 5, 1, 1, 0 .6 5, 0 .3, 0
可理解为 :
R
:If E=PB then U=NB;R
A1
B 1:If EC=NB or NS or Z then U=NB。
0
0
0
R A1
( A1 C 7 )
0
1
0 .6 5
0 .3
0
0
0
0
0 .3
0 .6 5
1
0
0
0 0 0 0 0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0 0 0 0 0
j 3
1
0
.7
5
1
U R B 1
(
5
B j C7)
1
1
0 .6 5
0 .3
0
0
0
0
j 3
0 .6 5
0 .3
0
1
0 .6 5 0 .3 0 0 0 0
0
.7
5
0 .6 5
0 .3
0
0
0
0
1
0 .6 5 0 .3 0 0 0 0
=
1
0 .6 5
0 .3
大家好
2
模糊控制器设计实例
倒锥形容器的液位模糊控制系统设计及实现:
•受控对象:倒锥形容器的液位高度h
•检测装置:测量容器底部压力来间接 测量液位
•执行机构:系统的执行机构为电磁阀 V1,通过控制V1的开启度来控制液位。 假设V1的开启度与液位呈线性关系。
•模糊控制器:受控对象是倒锥形容器, 其液位高度h和进水量Q间的关系不是 线性关系,且有实质性,因此是较为
大家好
5
2.3输出控制电压u
系统输出控制量u,取其语言变量为U,论域Z={-3,-2,-1,0, +1,+2,+3},论域上模糊子集是Ck(k=1,2,3,…,7),相应语言值 为{正大(PB),正中(PM),正小(PS),零(Z),负小 (NS),负中(NM),负大(NB)}。分别表示控制执行机构 动作为:“发水位高限报警,关闭阀门V1”、“阀门V1开度减 小量大”、“阀门V1开度减小量小”、“阀门V1开度不变”、 “阀门V1开度增加量小”、“阀门V1开度增加量大”、“发水 位低限报警,并阀门V1开度为最大”。
大家好
7
5 确定模糊关系
大家好
8
计算模糊关系R,为计算方便起见,先将由图给出的模糊隶属度函数以 矢量形式表示,列成表。
模糊集合A的隶属度函数
大家好
9
模糊集合B的隶属度函数
大家好
10
模糊集合C的隶属度函数
大家好
11
R1:If E=PB and EC=NB or NS or Z then U=NB
模糊控制器的设计
吴离蒙 刘晓萱 宋雨荷
大家好
1
模糊控制器组成
input
④
知识库 Knowledge base
① 模糊化
② 模糊推理
③ 清晰化
Fuzzification
Fuzzy-inference 模糊控制器
Defuzzification
output
控制对象
Plant
Fig The structure of Fuzzy Control system