智能控制06-模糊控制设计总结优缺点与改进

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模糊控制心得

模糊控制心得

模糊控制心得模糊控制的心得体会一、模糊控制的定义所谓模糊控制,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,模糊控制是一种基于语言的智能控制。

模糊控制是近代控制理论中建立在模糊集合理论基础上的一种基于语言规则与模糊推理的控制理论,是智能控制的一个重要分支。

二、模糊控制的发展史模糊理论(Fuzzy Logic)是在美国加州大学教授L.A.Zadeh于1965年创立的模糊集合理论的数学基础上发展起来的,主要包括模糊集合理论、模糊逻辑、模糊推理和模糊控制等方面的内容。

美国加州大学的L.A.Zadeh教授在1965年发表了著名论文,文中首次提到了表达事物模糊性的重要概念:隶属函数。

从而突破了19世纪末笛卡尔的经典集合理论,奠定了模糊理论的基础。

1966年P.N.Marinos发表模糊逻辑的研究报告。

1974年L.A.Zadeh发表模糊推理的研究报告。

从此,模糊理论成了一个热门的课题。

1974年,英国的E.H.Mamdani首次用模糊逻辑和模糊推理实现了世界上第一个实验性的蒸汽机控制,并取得了比传统的直接数字控制算法更好的效果,从而宣告模糊控制的诞生。

1980年丹麦的L.P.Holmblad和Ostergard在水泥窑炉采用模糊控制并取得了成功,这是第一个商业化的有实际意义的模糊控制器。

三、模糊控制理论的特点模糊控制在动力系统控制、船舶自动驾驶、智能机器人和锅炉控制等方面已得到广泛应用。

目前,在工业上投入运行的模糊控制器,大多由一组模糊控制规则组成,通过一定的模糊推理机制确定控制作用。

模糊控制(fuzzy control, FC)是以模糊集合论、模糊语言变量及其模糊逻辑推理为1基础的计算机智能控制。

与常规控制方法相比具有以下几个优点。

(1)模糊逻辑比常规逻辑更接近人直观的思维方式,控制系统的设计不要求掌握受控对象精确的数学模型,只需要提供现场操作人员的经验知识及操作数据;经常选用的隶属函数都比较简单,而所需要的控制规则不会过多,从这些简单的建造模块出发,系统却可以完成非常复杂的任务。

模糊控制的优缺点 (自动保存的)

模糊控制的优缺点 (自动保存的)
设计出满足各种不同指标要求的控制器。
(2) 和各种智能优化算法相结合的模糊控制。各种智能优化算
法(如遗传算法、模拟退火算法、粒子群优化算法等)能够对模糊
控制规则进行动态寻优,故能在线修改模糊控制规则,改善系统的控制品质。
(3) 专家模糊控制。专家模糊是将专家系统技术与模糊控制相
结合的产物。引入专家系统, 可进一步提高模糊控制的智能水平, 专家模糊控制保持了基于规则的方法和模糊集处理带来的灵活性, 同时又把专家系统技术的知识表达方法结合起来, 能处理更广泛的控制问题。
5.2模糊控制的缺点
(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;
(2)模糊控制的设计尚缺乏系统性,无法定义控制目标。
6.模糊数学
模糊数学就是利用数学知识研究和解决模糊现象。在数学和模糊现象之间架起了一座桥梁。
6.1模糊集合的概念
每一个概念都有内涵和外延。
内涵就是指概念的本质属性的集合。外延就是符合某种本质属性的全体对象的集合。模糊数学的基础就是模糊理论集。
在模糊集合涉及到的论域U上,给定了一个映射A,A:U [0,1]
, ,则称A为论域U上的模糊集合或者模糊子集; 表示U中各个元素 属于集合A的程度,称为元素 属于模糊集合A的隶属函数。当 是一个确定的 时,称 为元素 对于模糊集合A的隶属度。
F集合引出的几个概念
1)模糊数:支集,Supp A={ | U, >0}称为Supp A为F集合A的支集。(supporter)。Ker A={ | U, =1}则称Ker A为F集合A的核(kernel)。Ker A 的模糊集合A称为正规F集。
目前模糊控制规则中模糊子集的一般选取都是以下3种: e= {
负大, 负小, 零, 正小, 正大} = {NB, NS, ZO, PS,PB }或e =负大

智能控制技术(模糊控制)

智能控制技术(模糊控制)

INTELLIGENT CONTROL
随着系统复杂程度的提高,将难以建立系统的精 确数学模型和满足实时控制的要求。 人们希望探索一种除数学模型以外的描述手段和 处理方法。 例如: 骑自行车 水箱水温控制
2011年4月10日
INTELLIGENT CONTROL
模糊控制就是模仿上述人的控制过程,其中包 含了人的控制经验和知识。从这个意义上来说,模 糊控制也是一种智能控制。模糊控制方法既可用于 简单的控制对象,也可用于复杂的过程。 模糊控制是以模糊集合论作为数学基础。 1965年L.A.Zandeh(美国教授)首先提出了模糊集 合的概念。 1974年E.H.Mamdani(英国教授)首先将模糊集合 理论应用于加热器的控制。 典 型 例 子
2011年4月10日
INTELLIGENT CONTROL
二、模糊控制的特点 特点: (1)无需知道被控对象的数学模型 (2)是一种反映人类智慧思维的智能控制 (3)易被人接受 (4)构造容易 (5)鲁棒性好
2011年4月10日
INTELLIGENT CONTROL
第二节
模糊集合论基础 一、模糊集合的概念 二、模糊集合的运算 三、隶属函数的建立 四、模糊关系
2011年4月10日
INTELLIGENT CONTROL
现代控制系统的数学模型难以通过传统的数学工具 来描述。就是说,采用数学工具或计算机仿真技术的传 统控制理论,已无法解决此类系统的控制问题。 从生产实践中可以看到,许多复杂的生产过程难以 实现的目标,可以通过熟练的操作工、技术人员或专家 的操作得到满意的控制效果。 如何有效地将熟练操作工、技术人员或专家的经验 知识和控制理论结合,去解决复杂系统的控制问题,就 是智能控制研究的目标。

智能控制 模糊控制论文

智能控制  模糊控制论文

华北电力大学科技学院智能控制论文模糊控制的概述及模糊控制的应用姓名:班级:学号:日期:模糊控制的概述及模糊控制在污水处理中的应用摘要:模糊控制技术对工业自动化的进程有着极大地推动作用,本文简要讲述了模糊控制的定义、特点、原理和应用,简介模糊控制在污水处理中的应用。

并讲诉了模糊控制的发展。

关键词:模糊控制;污水处理。

An overview of the fuzzy control and fuzzy control in application ofwastewater treatmentAbstract:Fuzzy control of industrial process automation has greatly promoted the role, the paper briefly describes the definition of fuzzy control, characteristics, principles and applications, Introduction to fuzzy control in wastewater treatment applications. And complaints about the development of fuzzy control.Keywords: fuzzy control; sewage treatment.1 引言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。

2 概述刘金琨在《智能控制》教材里提到模糊控制的定义和特点:2.1定义:从广义上,可将模糊控制定义为:“以模糊集合理论、模糊语言变量及模糊推理为基础的一类控制方法”,或定义为:“采用模糊集合理论和模糊逻辑,并同传统的控制理论相结合,模拟人的思维方式,对难以建立数学模型的对象实施所谓一种控制方法”。

模糊控制及其应用

模糊控制及其应用
利用模糊控制算法,智能空调能够根据室内温度和人的舒适度需求,自动调节冷暖风量,实现精准的温度控制。
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。

智能控制06-模糊控制设计总结优缺点及改进

智能控制06-模糊控制设计总结优缺点及改进

3.3.4 变结构模糊控制
控制系统在实际运行中,往往会运行于不同的工作状态。在不同的工作状态, 控制的规则、输入输出的论域都不同。 可以将工作过程划分为几个状态,对不同的状态分别设计不同的模糊控制器。 系统在运行时,可以根据系统偏差、偏差变化率等状态特征,识别出系统所处 的状态,切换到所需的模糊控制器。
规则自校正模糊控制器
2)如何进行规则的校正?
对于一个二维模糊控制器,当输入变量偏差E、偏差变化EC和输出控制量 U的论域等级划分相同时,则其控制查询表可以近似归纳为:
U ( E EC ) / 2, E和U的极性相同时 U -( E EC ) / 2, E和U的极性相反时
在上式的基础上引入一个调整因子,则可得到一种带有调整因子的控制规 则:
当误差较大时,控制系统的主要任务是消除误差,加快响应速度, 这时对误差的加权应该大些; 当误差较小时,此时系统接近稳态,控制系统的主要任务是使系 统尽快稳定,减小系统超调,这就要求在控制规则中误差变化起的 作用大些,即对误差变化的加权大些。
因此,在不同的误差范围时,可以通过调整加权因子, 来实现控制规则的自调整。
3.3 模糊控制的改进方法
串联控制
复合控制器
模糊控 制器
+ +
PI 控制器
对象
当|E|≥1时, 系统的误差e和模糊控制器的输出u的和作为PI控制器的输入, 克 服不确定性因素的影响,且有较强的控制作用; 当|E|<1时, 模糊控制器输出断开,仅有e加到PI控制器的输入, 消除稳态误差。
3.3 模糊控制的改进方法
如果E、EC、U的论域和控制规则是确定的,那么模糊查询表是确定的, 也就是说,E、EC和U的关系是确定的,将这种关系可以用函数描述为: U(k)=f [E(k),EC(k)]

智能控制学习心得

智能控制学习心得

智能控制的学习与总结智能控制的学习与思考一、我对智能控制的理解从开始上学学习知识以来,所学到的知识用我自己的理解与感觉就是:所学的知识越来越复杂,其模型越来越接近实际,感觉最深的是在数学课与物理课上,其模型不在只是考虑理想状态下,或者只在线性关系下,其中要考虑到很多的问题,不再只是一个简单的式子就可以表达、求解。

而这学期所学的智能控制感觉是相对于之前学的经典控制理论与现代控制理论,其研究对象是更为实际与现实的问题,但是与之前不同之处在于,现在的智能控制不只是研究对象更加实际、现实,而且是提出了新的方法途径,相比较与经典的控制理论,智能控制的研究对象有其自己的特点:1. 不确定性的模型智能控制的研究对象通常存在严重的不确定性。

这里所说的模型不确定性包含两层意思:一是模型未知或知之甚少;二是模型的结构和参数可能在很大范围内变化。

2. 高度的非线性对于具有高度非线性的控制对象,采用智能控制的方法往往可以较好地解决非线性系统的控制问题。

3. 复杂的任务要求对于智能控制系统,任务的要求往往比较复杂。

二、智能控制与传统控制的关系智能控制与传统的或常规的控制有密切的关系,不是相互排斥的。

常规控制往往包含在智能控制之中,智能控制也利用常规控制的方法来解决“低级”的控制问题,力图扩充常规控制方法并建立一系列新的理论与方法来解决更具有挑战性的复杂控制问题。

1. 传统的自动控制是建立在确定的模型基础上的,而智能控制的研究对象则存在模型严重的不确定性,即模型未知或知之甚少者模型的结构和参数在很大的范围内变动,比如工业过程的病态结构问题、某些干扰的无法预测,致使无法建立其模型,这些问题对基于模型的传统自动控制来说很难解决。

2. 传统的自动控制系统的输入或输出设备与人及外界环境的信息交换很不方便,希望制造出能接受印刷体、图形甚至手写体和口头命令等形式的信息输入装置,能够更加深入而灵活地和系统进行信息交流,同时还要扩大输出装置的能力,能够用文字、图纸、立体形象、语言等形式输出信息。

模糊控制

模糊控制

A = {x, x∈R,1.0 ≤ x ≤100} .
以上两个集合是完全不模糊的。对任意元素x, 以上两个集合是完全不模糊的。对任意元素x 只有两种可能:属于A 不属于A 只有两种可能:属于A,不属于A。这种特性可以 用特征函数
µ A (x) 来描述: 来描述:
1 µ A (x) = 0
x∈ A x∉ A
模糊控制的理论基础
概述
模糊控制的特点 模糊控制是建立在人工经验基础之上的。 模糊控制是建立在人工经验基础之上的。对于一 个熟练的操作人员,他往往凭借丰富的实践经验, 个熟练的操作人员,他往往凭借丰富的实践经验, 采取适当的对策来巧妙地控制一个复杂过程。 采取适当的对策来巧妙地控制一个复杂过程。若能 将这些熟练操作员的实践经验加以总结和描述, 将这些熟练操作员的实践经验加以总结和描述,并 语言表达出来,就会得到一种定性的、 用语言表达出来,就会得到一种定性的、不精确的 控制规则。如果用模糊数学将其定量化就转化为模 控制规则。 糊控制算法,形成模糊控制理论。 糊控制算法,形成模糊控制理论。
为了表示模糊概念, 为了表示模糊概念 , 需要引入模糊集合和隶属函 数的概念: 为对象x的集合, 数的概念:X为对象x的集合,即论域 x∈ A 1 µ A ( x ) = ( 0 ,1) x 属于 A 的程度 0 x∉ A 其中A称为模糊集合, 其中A称为模糊集合,由0,1及 µ A (x) 构成。 构成。
7.对偶律 8.两极律
AI B = A U B
AU B = A I B
A∪E=E,A∩E=A E=E, A∪Ф=A,A∩Ф=Ф Ф=A,
例 3 .4 设
A=
B =
0 .9 0 .2 0 .8 0 .5 + + + u1 u2 u3 u4

智能网络化模糊控制系统的设计与研究

智能网络化模糊控制系统的设计与研究
ne o kn o t li pi lc n t n w t r ig c nr n o t o ma o dio . i K e wo d y r s: Co t lsse nr y tm F zy c n rle Dea n n t o k Ti ly pe ito S l lanng o u z o to r ly o e r w medea rdc n i ef e r i -
miitc v rain o i ea n n t r n si ait ft o me d ly o ewo k。a nel e tn t rig fzy c nrle sdeine y c mb nn u z o to n e ok c n n itlg n ewokn u z o t lri sg d b o i ig fz y c nr la d n t r o — i o w
座 丕 傻 徐 / 、凤 聂 哲
( 深圳 职 业技 术 学院软件 工程 系, 深圳 585 ) 1 0 5

要 :为 了解 决不 确定性 变化 的 网络 时延 对工业 过程控 制非线 性 系统性 能 影 响 的问题 , 模 糊 控制 与 网络 化 控制 思 想相 结合 , 将 设
计 了一种 智能 网络化模 糊 控制器 。根据 网络 时延和 远程被 控对象 的特性 在线 调整量 化 因子和 比例 因子 , 对控 制规 则 自动 调整 和完 并 善, 使得 网络化 控制 的动静 态特性 趋 于最优 。 关 键词 :控制 系统 模 糊控 制器 网络 延迟 时延 预测 自学 习
计 。文献 [ ] 4 在假 设信 息 时 延 时间 分别 已知 的前 提 下, 得到最小二次 型 L R最优 状态 反馈控 制率 , 而 Q 然

智能控制的学习心得与体会及展望

智能控制的学习心得与体会及展望

智能控制的学习与总结智能控制的学习与思考一、我对智能控制的理解从开始上学学习知识以来,所学到的知识用我自己的理解与感觉就是:所学的知识越来越复杂,其模型越来越接近实际,感觉最深的是在数学课与物理课上,其模型不在只是考虑理想状态下,或者只在线性关系下,其中要考虑到很多的问题,不再只是一个简单的式子就可以表达、求解。

而这学期所学的智能控制感觉是相对于之前学的经典控制理论与现代控制理论,其研究对象是更为实际与现实的问题,但是与之前不同之处在于,现在的智能控制不只是研究对象更加实际、现实,而且是提出了新的方法途径,相比较与经典的控制理论,智能控制的研究对象有其自己的特点:1. 不确定性的模型智能控制的研究对象通常存在严重的不确定性。

这里所说的模型不确定性包含两层意思:一是模型未知或知之甚少;二是模型的结构和参数可能在很大范围内变化。

2. 高度的非线性对于具有高度非线性的控制对象,采用智能控制的方法往往可以较好地解决非线性系统的控制问题。

3. 复杂的任务要求对于智能控制系统,任务的要求往往比较复杂。

二、智能控制与传统控制的关系智能控制与传统的或常规的控制有密切的关系,不是相互排斥的。

常规控制往往包含在智能控制之中,智能控制也利用常规控制的方法来解决“低级”的控制问题,力图扩充常规控制方法并建立一系列新的理论与方法来解决更具有挑战性的复杂控制问题。

1. 传统的自动控制是建立在确定的模型基础上的,而智能控制的研究对象则存在模型严重的不确定性,即模型未知或知之甚少者模型的结构和参数在很大的范围内变动,比如工业过程的病态结构问题、某些干扰的无法预测,致使无法建立其模型,这些问题对基于模型的传统自动控制来说很难解决。

2. 传统的自动控制系统的输入或输出设备与人及外界环境的信息交换很不方便,希望制造出能接受印刷体、图形甚至手写体和口头命令等形式的信息输入装置,能够更加深入而灵活地和系统进行信息交流,同时还要扩大输出装置的能力,能够用文字、图纸、立体形象、语言等形式输出信息。

智能控制-第六章 模糊控制系统

智能控制-第六章  模糊控制系统
µ F ( x) ≥ min{µ F (a ),µ F (b)}
为凸模糊集; 既是正态的又是凸的, 为一模糊数。 则F为凸模糊集;若F既是正态的又是凸的,则称 为一模糊数。 为凸模糊集 既是正态的又是凸的 则称F为一模糊数 定义6.8 语言变量 定义 一个语言变量可定义为5元组 一个语言变量可定义为 元组 ( x,T ( x),U ,G,M ) 其中,x为变量 。其中, 为变量
(6.10)
定义6.7 正态模糊集、凸模糊集和模糊数 正态模糊集、 定义 以实数R为论域的模糊集 , 以实数 为论域的模糊集F,若其隶属函数满足 为论域的模糊集
max µ F ( x) = 1
x∈R
为正态模糊集; 则F为正态模糊集;若对于任意实数 ,a<x<b,有 为正态模糊集 若对于任意实数x, ,
T 名称; 的词集, 为论域; 是产生 名称; (x)为x的词集,即语言值名称的集合;U为论域;G是产生 的词集 即语言值名称的集合; 为论域
语言值名称的语法规则; 是与各语言值含义有关的语义规则 是与各语言值含义有关的语义规则。 语言值名称的语法规则;M是与各语言值含义有关的语义规则
6.1.2 模糊逻辑推理
• A与B的并(逻辑或)记为 A ∪ B ,其隶属函数定义为: 与 的并 逻辑或) 的并( 其隶属函数定义为:
µ A ∪ B ( u ) = µ A ( u ) ∨ µ B ( u ) = max{µ A (u ),µ B (u )}
(6.4)
• A与B的交(逻辑与)记为 A ∩ B ,其隶属函数定义为: 的交( 其隶属函数定义为: 与 的交 逻辑与)
3. 模糊逻辑控制 模糊逻辑控制(FLC)系统与专家控制系统( ECS)的异同点 系统与专家控制系统( 系统与专家控制系统 )

智能车灯的模糊控制器设计

智能车灯的模糊控制器设计
摘要: 针对传 统汽车 照明 系统 只能用手动控 制 ,在路 况复 杂或者环境 恶劣的情 况下不能及 时有效地提供 良好 照 明
的 问 题 , 文 章 介 绍 了 一 种 自适 应 车 灯 前 照 明控 制 系 统 ( S)并 对 其 控 制 方 法进 行 了研 究 。 运 用 模 糊 控 制 理 论 AF 并 使 用 MA L B SMUL NK 软 件 中 的 F Z 模 块 ,对 水 平 和 垂 直 方 向 上 的 车 灯 偏 转 设 计 了模 糊 控 制 器 。 指 T A /I 1 UZ Y 出 AF S应 用 前 景 广 阔 ,模 糊 控 制技 术 可 以 为 将 来智 能 车 灯 的 发 展 提 供 参 考 。
关键词: 照灯; 能; 糊控 制; A L 前 智 模 M T AB
Fu z n r le e i n o n elg ntH e dl m p z y Co t o l rD sg fI t li e a a
A bs r c :B a e h ob e s o r dii na i tn s t m hih c n y be m a ual c tat s d on t e pr l m ft a to llgh i g yse w c a onl n l onto e y r l d,g ood lg i i htng
图 t AFS 的 构 成 和 基 本 功 能
这些 都ห้องสมุดไป่ตู้ 导致 交通 事 故 的发生 。因此 ,人们 希 望在 汽
车上 安装 一种 能够 显著 提 高汽 车安 全性 以及 驾驶 舒 适
1 )阴 雨 天 气 的照 明 。当 自然 光突 然 变暗 时 ,系 统 能够 自动 打开 车灯 补充 照 明 ;雨天造 成路 面积 水 反

智能控制实训课程学习总结理解自动化与控制系统设计

智能控制实训课程学习总结理解自动化与控制系统设计

智能控制实训课程学习总结理解自动化与控制系统设计在智能控制实训课程中,我对自动化与控制系统设计有了更深入的了解。

通过这门课程的学习和实践,我对智能控制的原理和方法有了更全面的了解,并且掌握了一定的实践操作技能。

以下是我对这门课程的学习总结和对自动化与控制系统设计的理解。

1. 课程学习经历在课程学习中,我首先了解了自动化控制系统的基本概念和原理。

我们学习了控制系统的组成部分,包括传感器、执行器、控制器等,并学习了控制系统的开闭环原理和PID控制算法。

在学习的过程中,我们参与了多个实践项目,例如温度控制、液位控制和小车路径规划等。

通过这些实践项目,我们能够将理论知识应用到实践中,从而更好地理解自动化与控制系统设计的原理和方法。

此外,课程还介绍了智能控制系统的基本概念和相关技术,包括人工智能、模糊控制、神经网络控制等。

通过学习这些内容,我们了解到智能控制系统在现代工业自动化中的重要性和应用场景。

2. 自动化与控制系统设计的理解自动化与控制系统设计是一门综合性较强的学科,需要掌握多个领域的知识。

在这门课程中,我了解到自动化与控制系统设计的核心在于通过合理的控制策略,使系统实现期望的运行状态和性能指标。

自动化与控制系统设计的关键环节是系统建模和控制算法设计。

在系统建模阶段,我们需要深入了解系统的物理特性和行为规律,以便将其转化为数学模型。

常见的建模方法包括传递函数模型、状态空间模型等。

在控制算法设计方面,我们学习了PID控制算法以及其他高级控制方法。

PID控制算法是一种常用且简单有效的控制算法,它通过比较实际输出与期望输出的差异,调整控制器的参数来实现控制目标。

而其他高级控制方法,如模糊控制和神经网络控制,则能够更好地应对非线性和复杂系统。

在实践项目中,我们需要根据系统的需求和特点选择合适的控制策略和算法,并进行系统参数的调整和优化。

这需要我们对不同控制方法的原理和应用进行深入理解,以便在实践中能够灵活使用和调整。

模糊控制技术发展现状及研究热点

模糊控制技术发展现状及研究热点

模糊控制技术发展现状及研究热点一、引言模糊控制技术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的问题,广泛应用于各个领域。

本文将对模糊控制技术的发展现状进行概述,并介绍当前的研究热点。

二、模糊控制技术的发展现状1. 历史回顾模糊控制技术最早由日本学者松原英利于1973年提出,随后逐渐发展起来。

在过去的几十年中,模糊控制技术在工业控制、机器人、交通系统等领域得到了广泛应用,并取得了显著的成果。

2. 应用领域模糊控制技术被广泛应用于以下几个领域:(1) 工业控制:模糊控制技术在工业自动化中起到了重要的作用,能够处理复杂的控制问题,提高生产效率和产品质量。

(2) 机器人:模糊控制技术在机器人控制中广泛应用,能够使机器人具备自主决策和适应性。

(3) 交通系统:模糊控制技术在交通信号控制、智能交通系统等方面有着广泛的应用,能够提高交通效率和减少交通事故。

(4) 医疗领域:模糊控制技术在医疗设备控制、疾病诊断等方面有着广泛的应用,能够提高医疗效果和患者生活质量。

3. 发展趋势随着科技的不断进步,模糊控制技术也在不断发展。

目前,模糊控制技术的发展趋势主要体现在以下几个方面:(1) 模糊控制算法的改进:研究者们正在不断改进模糊控制算法,提高控制系统的性能和鲁棒性。

(2) 模糊控制与其他技术的结合:模糊控制技术与神经网络、遗传算法等其他智能控制技术的结合,能够进一步提高控制系统的性能。

(3) 模糊控制系统的优化:研究者们正在研究如何优化模糊控制系统的结构和参数,以提高系统的控制性能。

(4) 模糊控制技术在新领域的应用:模糊控制技术正在拓展到新的应用领域,如金融、环境保护等。

三、模糊控制技术的研究热点1. 模糊控制系统的建模与设计(1) 模糊控制系统的建模方法:研究者们正在研究如何准确地建立模糊控制系统的数学模型,以便更好地进行控制系统设计和分析。

(2) 模糊控制系统的设计方法:研究者们正在研究如何设计出性能优良的模糊控制系统,以满足不同应用领域的需求。

智能控制技术(-模糊控制的数学基础)名师公开课获奖课件百校联赛一等奖课件

智能控制技术(-模糊控制的数学基础)名师公开课获奖课件百校联赛一等奖课件
若采用一般集合旳观点,选用特征函数
1 C A (u) 0
学习好 A 学习差 A
此时特征函数分别为(张三)=1,(李四)=1, (王五)=1。这么就反应不出三者旳差别。假 若采用模糊子集旳概念,选用[0,1]区间上 旳隶属度来表达它们属于“学习好”模糊子 集A旳程度,就能够反应出三人旳差别。
采用隶属函数 A (u) u /100 ,由三人旳
(5)三角形隶属函数 三角形曲线旳形状由三个参数a,b,c
拟定:
0
x
a
f
(
x,
a,
b,
c)
b
c
a x
c b
0
xa a xb
b xc xc
其中参数a和c拟定三角形旳“脚”,而
参数b拟定三角形旳“峰”。 Matlab表
达为
trimf(x,[a, b, c])
(6)Z形隶属函数 这是基于样条函数旳曲线,因其呈现Z形
图 高斯型隶属函数(M=1)
图 广义钟形隶属函数(M=2)
图 S形隶属函数 (M=3)
图 梯形隶属函数(M=4)
图 三角形隶属函数(M=5)
图 Z形隶属函数(M=6)
二、隶属函数旳仿真
例3.6 设计一种三角形隶属函数,按[-3,3] 范围七个等级,建立一种模糊系统,用来 表达{负大,负中,负小,零,正小,正中, 正大}。仿真成果如图所示。
A (u) A (u) 0.4 0.6 0.6 1
A (u) A (u) 0.4 0.6 0.4 0
2 模糊算子
模糊集合旳逻辑运算实质上就是隶属 函数旳运算过程。采用隶属函数旳取大 (MAX)-取小(MIN)进行模糊集合旳 并、交逻辑运算是目前最常用旳措施。但 还有其他公式,这些公式统称为“模糊算 子”。

智能控制实验报告

智能控制实验报告

一、实验目的1. 了解智能控制的基本原理和方法。

2. 掌握智能控制系统的设计和实现方法。

3. 熟悉智能控制实验平台的操作和应用。

二、实验原理智能控制是利用计算机技术、控制理论、人工智能等知识,实现对复杂系统的自动控制。

实验主要涉及以下原理:1. 模糊控制:利用模糊逻辑对系统进行控制,实现对系统不确定性和非线性的处理。

2. 专家控制:通过专家系统对系统进行控制,实现对系统复杂性和不确定性的处理。

3. 神经网络控制:利用神经网络强大的学习能力和泛化能力,实现对系统的自适应控制。

三、实验器材1. 实验平台:智能控制实验箱2. 传感器:温度传感器、湿度传感器、压力传感器等3. 执行器:电机、继电器、阀门等4. 控制器:单片机、PLC等5. 信号线、连接线等四、实验内容1. 模糊控制器设计(1)建立模糊控制模型:根据实验要求,确定输入、输出变量和模糊控制规则。

(2)设计模糊控制器:根据模糊控制规则,设计模糊控制器,包括模糊化、去模糊化等环节。

(3)仿真实验:利用仿真软件对模糊控制器进行仿真实验,验证控制效果。

2. 专家控制器设计(1)建立专家系统:收集专家知识,构建专家系统。

(2)设计专家控制器:根据专家系统,设计专家控制器,实现对系统的控制。

(3)仿真实验:利用仿真软件对专家控制器进行仿真实验,验证控制效果。

3. 神经网络控制器设计(1)建立神经网络模型:根据实验要求,确定神经网络的结构和参数。

(2)训练神经网络:利用实验数据对神经网络进行训练,提高网络的控制能力。

(3)设计神经网络控制器:根据训练好的神经网络,设计神经网络控制器,实现对系统的控制。

(4)仿真实验:利用仿真软件对神经网络控制器进行仿真实验,验证控制效果。

五、实验步骤1. 熟悉实验平台,了解各模块的功能和操作方法。

2. 根据实验要求,设计模糊控制器、专家控制器和神经网络控制器。

3. 利用仿真软件对控制器进行仿真实验,验证控制效果。

4. 分析实验结果,对控制器进行优化和改进。

模糊控制算法

模糊控制算法
通过引入模糊逻辑,可以处理现实世界中广泛存在的模糊和不确定 性问题。
相互促进发展
模糊集合与模糊逻辑相互促进,不断发展,为解决复杂问题提供了 有力的工具。
03
模糊控制器设计
输入输出变量的确定
输入变量的确定
根据被控对象的特性和控制要求,选 择合适的输入变量,如温度、湿度、 压力等。
输出变量的确定
根据控制要求和系统性能指标,选择 合适的输出变量,如阀门开度、加热 功率等。
模糊控制算法
目录
• 模糊控制算法概述 • 模糊集合与模糊逻辑 • 模糊控制器设计 • 模糊控制算法的实现 • 模糊控制算法的优缺点 • 模糊控制算法的发展趋势与展望
01
模糊控制算法概述
模糊控制算法的定义
模糊集合
模糊集合是传统集合的扩展,它允许元素具有部分属于、部分不属于某个集合的模糊性。在模糊集合中,每个 元素都有一个隶属度,表示它属于该集合的程度。
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THANKS
糊规则,计算出输出变量的隶属度函数。
模糊推理
基于专家知识和经验制定的模糊条件语句, 用于描述系统输入与输出之间的关系。模糊 规则通常采用“IF-THEN”形式,其中 “IF”部分是输入变量的模糊集合, “THEN”部分是输出变量的模糊集合。
去模糊化
将输出变量的模糊集合转换为精确值的过程 。通过选择合适的去模糊化方法(如最大值 去模糊化、最小值去模糊化、中心平均去模 糊化等),将输出变量的隶属度函数转换为 具体的输出值。
02
规则制定困难
模糊控制算法的核心是模糊规 则的制定,而模糊规则的制定 需要经验丰富的专业人员,且 往往需要反复调整和优化。
03
计算复杂度较高
对于大规模系统,模糊控制算 法的计算复杂度可能较高,需 要高性能的硬件设备才能实现 实时控制。

模糊控制系统

模糊控制系统

实现自动化管理。
03
工业过程控制
在化工、冶金等工业生产过程中,利用模糊逻辑控制器对温度、压力、
流量等工艺参数进行实时监测和控制,确保生产过程的稳定性和安全性。
THANKS
感谢观看
模糊推理过程
根据输入的模糊集合和模糊规则库,通过模糊推理算法(如最大值、最小值、平均值等)得出输出模 糊集合。
推理过程基于模糊逻辑,如AND、OR、NOT等运算。
去模糊化过程
将输出模糊集合转换为实际的控制量。
去模糊化方法包括最大值、最小值、中心平均值等,根据实际需求选择合适的方法。
03
模糊控制系统的应用
智能照明系统
根据室内光线和人的活动情况,利用 模糊逻辑控制,自动调节照明亮度、 色温和方向,提供舒适的视觉环境。
模糊控制在机器人导航中的应用案例
1 2 3
移动机器人路径规划
利用模糊逻辑控制器,根据机器人当前位置和目 标位置,规划出安全、有效的路径,实现自主导 航。
避障控制
通过传感器采集周围环境信息,利用模糊逻辑控 制器判断障碍物的距离和方向,控制机器人灵活 避障。
跟随控制
通过模糊逻辑控制器,使机器人能够跟随目标物 体或人进行移动,保持适当的距离和方向。
模糊控制在工业自动化生产线等信息,利用模糊逻辑控制器进行分类和
分拣,提高生产效率和准确性。
02
智能仓储管理系统
通过模糊逻辑控制器,对仓库内的货物进行高效、准确的定位和调度,
应用领域的拓展
随着科技的发展和应用的拓展,如何将模糊控制系统应用于更广泛 的领域,满足更多的实际需求,仍是一个机遇和挑战。
05
案例分析
模糊控制在智能家居中的应用案例
智能空调系统

高琴妹教授的智能控制与优化设计工作评述

高琴妹教授的智能控制与优化设计工作评述

19 4 9], 90 1 离琴妹 教授考入 上海l :J 丁业大学 攻读 硕士研 究生 , 并获光华 奖学金最 高奖. , 从此 在我国著名电
力传动领域专家 门极 可关 断晶闸管 ( T ) G O 变频
调速 系统 的汁算机辅 助 没汁(A 及 电路参 数优化设计 的研究 工作. 9 年 回母 校东南大学作访 问学者 , 间 C D) 1 7 9 期 跟 随戴先 f先,作模糊 推理和决策研 究与应用 的研究 . 0 年开始 , 智能控制 与计算机控制技术相结合应用 l { 1 ! 2 1 0 将
高 琴 妹 教 授 的 智 能 控 制 与 优 化 设 计 工 作 评 述
王 姣
( 常熟理工 学 院 自动化 系 , 江苏 常熟 250 ) 150

要 : 述 了 高琴妹 教授 在 自动控制 方 面所做 的研 究工作 . 、 评 一 进行 了中功率 系列 GT P O— WM 变
频调速装置的计算机辅助设计 , 完成 了G O及 电力电子 器件数学模型、 T 线路仿真、 参数寻优等的
东 湖 学 人 ・
高琴 妹 教 授 简 介
高琴 妹 (91 )女 , 苏常熟人 . 7 年 1 15一 , 江 1 7 9 月毕业 于 南京 工 学院 ( 东南 今
大学) 自动控 制 系,9 2 l 19 年 0月毕 业于上海 工业大学( 今上海 大学) 自动化 系并 获硕 士学位 . 9 年任 副教授 ,0 1 1 4 9 2 0 年晋 升为教 授. 9 年被北 京科技 大学聘 为 1 6 9
收 稿 日期 :08 0 ~ 1 2 0 — 9 O
作者简介 : 焱 (9 3 )女 , 王 17 一 , 江苏常熟人 , 常熟理工学院 自动化系讲师 , 工学硕士

智能控制的学习心得与体会及展望

智能控制的学习心得与体会及展望

智能控制的学习与总结智能控制的学习与思考一、我对智能控制的理解从开始上学学习知识以来,所学到的知识用我自己的理解与感觉就是:所学的知识越来越复杂,其模型越来越接近实际,感觉最深的是在数学课与物理课上,其模型不在只是考虑理想状态下,或者只在线性关系下,其中要考虑到很多的问题,不再只是一个简单的式子就可以表达、求解。

而这学期所学的智能控制感觉是相对于之前学的经典控制理论与现代控制理论,其研究对象是更为实际与现实的问题,但是与之前不同之处在于,现在的智能控制不只是研究对象更加实际、现实,而且是提出了新的方法途径,相比较与经典的控制理论,智能控制的研究对象有其自己的特点:1. 不确定性的模型智能控制的研究对象通常存在严重的不确定性。

这里所说的模型不确定性包含两层意思:一是模型未知或知之甚少;二是模型的结构和参数可能在很大范围内变化。

2. 高度的非线性对于具有高度非线性的控制对象,采用智能控制的方法往往可以较好地解决非线性系统的控制问题。

3. 复杂的任务要求对于智能控制系统,任务的要求往往比较复杂。

二、智能控制与传统控制的关系智能控制与传统的或常规的控制有密切的关系,不是相互排斥的。

常规控制往往包含在智能控制之中,智能控制也利用常规控制的方法来解决“低级”的控制问题,力图扩充常规控制方法并建立一系列新的理论与方法来解决更具有挑战性的复杂控制问题。

1. 传统的自动控制是建立在确定的模型基础上的,而智能控制的研究对象则存在模型严重的不确定性,即模型未知或知之甚少者模型的结构和参数在很大的范围内变动,比如工业过程的病态结构问题、某些干扰的无法预测,致使无法建立其模型,这些问题对基于模型的传统自动控制来说很难解决。

2. 传统的自动控制系统的输入或输出设备与人及外界环境的信息交换很不方便,希望制造出能接受印刷体、图形甚至手写体和口头命令等形式的信息输入装置,能够更加深入而灵活地和系统进行信息交流,同时还要扩大输出装置的能力,能够用文字、图纸、立体形象、语言等形式输出信息。

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规则自校正模糊控制器
2)如何进行规则的校正?
对于一个二维模糊控制器,当输入变量偏差E、偏差变化EC和输出控制量 U的论域等级划分相同时,则其控制查询表可以近似归纳为:
U ( E EC ) / 2, E和U的极性相同时 U -( E EC ) / 2, E和U的极性相反时
在上式的基础上引入一个调整因子,则可得到一种带有调整因子的控制规 则:
如果E、EC、U的论域和控制规则是确定的,那么模糊查询表是确定的, 也就是说,E、EC和U的关系是确定的,将这种关系可以用函数描述为: U(k)=f [E(k),EC(k)]
E (k ) K e e(k )
EC (k ) K ec ec(k )
u(k ) Ku f [ K e e(k ), K ec ec(k )]
e
ZO PS PM PB
PM,NB, PM,NM, NS ZO PM,NM, PM,NM, NS ZO PS,NM, PS,NS, ZO ZO PS,ZO, PB ZO,ZO, PB ZO,ZO, NS ZO,ZO, PM
参考论文

模糊自整定PID控制器的设计及其应用,吴振 顺,姚建均,岳东海,哈尔滨工业大学学报, 2004年11月。
模糊控制的改进方法
Why? 可以实现人的控制策略
易于实现

模糊控制的特点
在平衡点附近会产生振荡,稳态精度较差 提高控制精度必须以多分档为代价,因此使
得规则数和计算量大大增加
PID控制的特点:
模糊PID
运用普遍 参数对控制性能具有较大影响
3.3.2 模糊控制与PID控制的结合 ------ 双模控制
双模控制器由模糊控制器和PI控制器并联组成。控制开关在系统误差较大时 接通模糊控制器,来克服不确定性因素的影响;在系统误差较小时接通PI控 制器来消除稳态误差。
复合控制器 模糊控制器 识别 判断 PI控制器 对象
控制开关的控制规则可以描述为: u FC , | e | A
PI , | e | A
基于切换方式实现的模糊PID控制器
r
-
e
Fuzzy控制器
|e|>E |e|<=E
对象
y
PID控制器
基于切换方式实现的模糊PID控制器

Example:
4 G (s) 30 s 1
Simulink仿真实现
Switch介绍
控制效果
PID
模糊PID
Kp=2, Ki=1, Kd=0
基于参数自整定的模糊PID控制器
0 1 2 n 1
误差 判断

E
U
EC
U E (1 ) EC
α的调整方法-函数法(2)
G (e) exp(ke2 ),(k 0)
令: 1 G (e)
偏差大时, α较大,系统能尽快消除偏差; 偏差小时, α较小,系统能尽快趋于稳态。 即根据模糊目标的隶属函数来调节大小。
当误差较大时,控制系统的主要任务是消除误差,加快响应速度, 这时对误差的加权应该大些; 当误差较小时,此时系统接近稳态,控制系统的主要任务是使系 统尽快稳定,减小系统超调,这就要求在控制规则中误差变化起的 作用大些,即对误差变化的加权大些。
因此,在不同的误差范围时,可以通过调整加权因子, 来实现控制规则的自调整。

NB NM 1 NS ZO PS PM PB
0 -6
-4
-2
0
2
4
6
x
E、EC的隶属函数分布
参数自校正模糊控制器
N的论域定义为:{1/8,1/4,1/2,1,2,4,8}; 语言值定义为:{CH(高缩)、CM(中缩)、CL(低缩)、OK(不变)、AL(低 放)、AM(中放)、AH(高放)} ;
(6)用比例因子Ku’ 乘以U获得控制量u。
规则自校正模糊控制器
1)为什么要进行规则校正? 控制规则和查询表都是在人工经验的基础上设计 出来的,因而难免带有主观因素,使控制规则往往 在某种程度上显得精度不高或不完善; 当对象的动态特性发生变化,或受到随机干扰的 影响时,需要对控制规则和查询表及时进行修正。
该模糊参数调整器的输入与模糊控制器的输入相同,为偏差E和偏差 变化EC;输出为Ke、Kec的增加倍数N(即Ku的减小倍数)。
参数自校正模糊控制器
② 确定输入,输出的论域、语言取值及其隶属函数; 输入E、EC的论域都定义为:E、EC∈{-6, -5, …, -1, 0, 1, …, 5, 6} 语言值定义为:{PB,PM,PS,ZO,NS,NM,NB}
dkp dki dkd r
-
e
PID控制器
y
讨论:PID对控制系统的影响



比例系数(现在):加快系统的响应速度,提高系统的调节精度。 Kp越大,系统的响应速度越快,系统的调节精度越高,但易产生超 调,甚至导致系统不稳定。Kp 取值过小,则会降低调节精度,使 响应速度缓慢,从而延长调节时间,使系统静态、动态特性变坏。 积分系数(过去):消除系统的稳态误差。Ki越大,系统的稳态 误差消除越快,但Ki过大,在响应过程的初期会产生积分饱和现象, 从而引起响应过程的较大超调。若Ki过小,将使系统稳态误差难以 消除,影响系统的调节精度。 微分系数(未来):改善系统的动态特性。其作用主要是能反应 偏差信号的变化趋势。并能在偏差信号值变得太大之前,引入一 个有效的早期修正信号,从而加快系统的动作速度,减少调节时 间。
e和ec较小
系统已经接近 稳态,此时要求 提高系统精度, 减少超调量
加大Ke和Kec; 降低Ku
3.3 参数自校正模糊控制器
根据上述参数自调整的原则和思想,可以设计一个模糊参数调整器,在线 地根据偏差e和偏差变化ec来调整Ke、Kec、Ku的取值。 在不影响控制效果的前提下,可以取Ke、Kec增加的倍数与输出的比例因 子Ku减小的倍数相同。 模糊参数调整器的设计 ① 确定模糊控制器的输入变量和输出变量;
u (k ) K u U (k )
2)Ke、Kec、Ku的调整方法
系统状态 e和ec较大 性能要求 尽快消除误差, 加快响应速度 参数调整的要求 降低Ke和Kec; 加大Ku 原因
降低Ke和Kec可以降低对 e和ec输入量的分辨率,使 得e、ec的减少不致于使 控制器的减少太多。 加大比例因子Ku,可以获 得较大的控制量,使响应 加快。 增大Ke和Kec可以提高对输 入变化的分辨率,使得控制 器可以对微小的误差做出反 应,提高稳态的精度 减少Ku,以减小超调量
3.3.4 变结构模糊控制
控制系统在实际运行中,往往会运行于不同的工作状态。在不同的工作状态, 控制的规则、输入输出的论域都不同。 可以将工作过程划分为几个状态,对不同的状态分别设计不同的模糊控制器。 系统在运行时,可以根据系统偏差、偏差变化率等状态特征,识别出系统所处 的状态,切换到所需的模糊控制器。
规则自校正模糊控制器
α的调整方法
1. 分段法 将误差的取值范围划分为几段,每一段对应一个调整因子α 。α的取 值随误差的增大而增大。
| E | A1 1 , , A1 | E | A2 2 n 1 , An 2 | E | An 1 | E | An 1 n,
模糊规则表
dKp,dKi, dKd
NB
ec
NS ZO PS
PS,NS, NB
NB
PB,NB, PS
NM
PB,NB, NS
PM
ZO,ZO, NM
PB
ZO,ZO, PS
PM,NM, PM,NM, NB NB
NM
NS
PB,NB, PS
PB,NB, NS
PM,NM, PS,NS, NB NM
PM,NS, NM PS,NS, NS ZO,ZO, ZO NS,PS, PS NM,PS, PM PS,NS, NM ZO,ZO, NS NS,PS, ZO NM,PS, PS NM,PM, PM
模糊控制的优缺点
优点:
① 设计时不需要建立被控制对象的数学模型,只要求掌 握人类的控制经验。 ② 系统的鲁棒性强,尤其适用于非线性时变、滞后系统 的控制
模糊控制的优缺点
缺点:
① 模糊化和反模糊化过程缺乏系统的方法,主要靠经验和 试凑。 ② 总结模糊控制规则有时比较困难。 ③ 控制规则一旦确定,不能在线调整,不能很好地适应情 况的变化。 ④ 模糊控制器由于不具有积分环节,因而稳态精度不高。
参数自校正模糊控制器
N
K ec N
Ke N
模糊参数 调整器
Ku / N
设定值 + -
e
Ke
E
EC
d ec dt
模糊控制器
U
K
u
对象
K ec
参数自校正模糊控制系统原理图
参数自校正模糊控制器实现步骤
(1)以原始的Ke和Kec对e和ec进行量化得到E、EC; (2)由E、EC查模糊参数调整查询表得出调整倍数N; (3)令Ke ’=Ke×N, Kec ’=Kec×N , Ku ’=Ku/N ; (4)用调整后的Ke ’ 、 Kec ’对e和ec重新量化; (5)用重新量化的E、EC查模糊控制表,得出控制量U。

CH CM 1 CL OK AL AM AB

0 1/8 1/4 1/2 1 2 4 8
N
N的隶属函数分布
参数自校正模糊控制器 {CH(高缩)、CM(中缩)、CL(低缩)、
③ 总结专家控制规则及其蕴涵的模糊关系 OK(不变)、 AL(低放)、AM(中放)、AH(高放)}
N的调整规则表
④ 根据规则表蕴涵的模糊关系,经过模糊推理和清晰化操作,可以总结出相 应的模糊参数调整查询表。
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