专家控制与基于专家经验的模糊控制 PPT
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模糊控制课件第三章.ppt
其基本思想：对于训练样本(包括论域内若干 个测量点上的状态数据以及相应隶属于人类 经验的被测量，用自然语言符号描述的状态 符号)，在当前概念模式下，根据最大隶属度 准则判定，若数据状态与概念状态相一致， 则训练结束；若不相符，则将相应概念隶属 函数曲线的修正率加以改变，以实现符合专 家经验的被测量数据状态与符号状态的一致。
If X1 is 大 and X2 is 小 then Y is 中
仿照蕴含式的称谓“X1 is 大 and X2 is 小” 称为控制规则的前件部，“Y is 中”称为控 制规则的后件部。
“大”、“小”、“中”等均是对某一物理 量的模糊化的自然语言描述，但它们均被描 述成一个模糊集合。
模糊控制是一种基于人的思维模式的控制， 因此，在模糊控制规则中出现的模糊集合往 往具有可以用自然语言描述的意义。
用于描述人们控制经验的基本语句结构有 三种形式，它们分别反映了三种基本的推 理。这三种基本结构和形式如下：
这种推理是一种最简单的蕴涵关系，在语
言表达时表示为“如果 A，那么B ”，即
有：if A then B
~
~
② (A B) (AC C)结构
~
~
~
~
这种推理较之前一种复杂，这种蕴涵关系在 用语言表达时叙述为“如果 A，那么B；否则 C ”，即有：
左边最大隶属度法，实质是把几个最大隶属 度中的最小元素作为解模糊的精确值；右边 最大隶属度法，实质是把几个最大隶属度中 的最大元素作为解模糊后的精确值。
3.3.3 系数加权平均法
系数加权平均法是指输出量模糊集合中各元 素进行加权平均后的输出值作为输出执行量， 其值为：
(3.7)
当输出变量为离散单点集时，则为：
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。
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智能控制
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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 )
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智能控制
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图 模糊控制原理框图
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智能控制
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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）。
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智能控制
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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
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（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
模糊控制的理论基础.ppt
模糊控制还需要解决的问题
1、人的知识和经验的表达；
2、知识推理的方法；
3、人的知识的获得和总结； 4、模糊控制系统稳定性判据； 5、模糊控制系统的学习； 6、模糊控制系统的分析；
7、模糊控制系统的设计方法
模糊控制系统人性化——模糊控制容忍噪声的干 扰和元器件的变化——模糊控制适应性好
第二节 模糊集合论基础
(u )/u
i 1 F i
n
i
例2-2 考虑论域U={0,1,2,……10}和模糊集F”接近 于0的整数“，它的隶属度函数表示法
F 1 . 0 / 0 0 . 9 / 1 0 . 75 / 2 0 . 5 / 3 0 . 2 / 4 0 . 1 / 5
2、序偶表示法：
输出模糊集的精确化——将模糊控制量转化为清晰的、确定的输出控制量。
模糊控制技术需要解决的具体问题
1、模糊控制器的构造：单片机、集成电路、可编程控制器 (PLC)； 2、模糊信息与精确信息转换的物理结构和方法； 3、模糊控制器对外界环境的适应性及适应技术（A/D和 D/A技术）； 4、实现模糊控制系统的软技术（仿真软件）； 5、模糊控制器和被控对象的匹配技术（依赖人们的经验）。
0 x 0 F 1 x0 100 1 2 x
可以算出u(5)=0.2； u(10)=0.5; u(20)=0.8；表示5属 于大于零的程度为0.2，也就意味5算不上是远远大 于0的数。
若U为离散域，即论域U是有限集合时，模糊集合可以有以下 三种表示方法： 1、查德表示法 即： F
1965年，Zadeh提出模糊集理论——模糊控制理论（以模 糊集合为数学基础）； 1974年，E.H.Mamdani首先利用模糊数学理论进行蒸汽机 和锅炉控制方面的研究； 模糊控制依赖操作者的经验；（传统的控制依赖于微分 方程组等）； 改善模糊控制性能最有效的方法是优化模糊控制规则； 模糊规则是通过将人的操作经验转化为模糊语言形式获 取的，带有一定的主观性。
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。
模糊控制ppt课件
糊控制的维数。
可编辑课件PPT
10
（1）一维模糊控制器 如图所示，一维模糊控制器的 输入变量往往选择为受控量和输入给定的偏差量E。由 于仅仅采用偏差值，很难反映过程的动态特性品质， 因此，所能获得的系统动态性能是不能令人满意的。 这种一维模糊控制器往往被用于一阶被控对象。
可编辑课件PPT
11
（2）二维模糊控制器 如图所示，二维模糊控 制器的两个输入变量基本上都选用受控变量和 输入给定的偏差E和偏差变化EC，由于它们能 够较严格地反映受控过程中输出变量的动态特 性，因此，在控制效果上要比一维控制器好得 多，也是目前采用较广泛的一类模糊控制器。
可编辑课件PPT
8
综上所述， 推理结果的获得，表示模糊控制的规 则推理功能已经完成。但所获得的结果仍是一个模 糊矢量，不能直接用来作为控制量，还必须作一次 转换，求得清晰的控制量输出，即为解模糊。 至 此 ， 模糊控制器实际上就是依靠微机（或单片机）来 构成的。它的绝大部分功能都是由计算机程序来完 成的。随着专用模糊芯片的研究和开发，也可以由 硬件逐步取代各组成单元的软件功能。
7
3. 推理与解模糊接口
推理是模糊控制器中，根据输入模糊量，由模 糊控制规则完成模糊推理来求解模糊关系方程，并 获得模糊控制量的功能部分。在模糊控制中，考虑 到推理时间，通常采用运算较简单的推理方法。最
基本的有Zadeh近似推理，它包含有正向推理和逆 向推理两类。正向推理常被用于模糊控制中，而逆 向推理一般用于知识工程学领域的专家系统中。
系统的指令信号为恒定值，通过模糊控制器消除外界 对系统的扰动作用，使系统的输出跟踪输入的恒定值。 也称为“自镇定模糊控制系统”，如温度模糊控制系统。 （2）随动模糊控制系统
系统的指令信号为时间函数，要求系统的输出高精度 、快速地跟踪系统输入。也称为“模糊控制跟踪系统”或“ 模糊控制伺服系统”。
智能控制技术(专家系统与专家控制系统)PPT
22
专家控制（Expert Control）是智能控 制的一个重要分支，又称专家智能控制。 所谓专家控制，是将专家系统的理论和 技术同控制理论、方法与技术相结合， 在未知环境下，仿效专家的经验，实现 对系统的控制。
23
专家控制试图在传统控制的基础上“加 入”一个富有经验的控制工程师，实现控 制的功能，它由知识库和推理机构构成主 体框架，通过对控制领域知识（先验经验、 动态信息、目标等）的获取与组织，按某 种策略及时地选用恰当的规则进行推理输 出，实现对实际对象的控制。
11
知识库包含多种功能模块，主要 有知识查询、检索、增删、修改和扩 充等。知识库通过人机接口与领域专 家相沟通，实现知识的获取。
12
2．推理机
推理机是用于对知识库中的知识进行推理 来得到结论的“思维”机构。推理机包括三 种推理方式：
（1）正向推理：从原始数据和已知条件得 到结论；
（2）反向推理：先提出假设的结论，然后 寻找支持的证据，若证据存在，则假设成立；
1．定义 专家系统是一类包含知识和推理的智能
计算机程序，其内部包含某领域专家水平的 知识和经验，具有解决专门问题的能力。
4
2.1.2 专家系统的发展历程 分为四个阶段：
（1）孕期期（1965年以前） 专家系统历史的一些重要事件 1956年人工智能诞生； 两项历史意义的突破：LT系统与西洋跳棋 程序； 1957年开始通用问题求解程序GPS.
专家系统的数量增加，仅1987年研制成 功的专家系统就有1000种。
专家系统可以解决的问题一般包括解 释、预测、设计、规划、监视、修理、 指导和控制等。目前，专家系统已经广 泛地应用于医疗诊断、语音识别、图象 处理、金融决策、地质勘探、石油化工、 教学、军事、计算机设计等领域。
专家控制（Expert Control）是智能控 制的一个重要分支，又称专家智能控制。 所谓专家控制，是将专家系统的理论和 技术同控制理论、方法与技术相结合， 在未知环境下，仿效专家的经验，实现 对系统的控制。
23
专家控制试图在传统控制的基础上“加 入”一个富有经验的控制工程师，实现控 制的功能，它由知识库和推理机构构成主 体框架，通过对控制领域知识（先验经验、 动态信息、目标等）的获取与组织，按某 种策略及时地选用恰当的规则进行推理输 出，实现对实际对象的控制。
11
知识库包含多种功能模块，主要 有知识查询、检索、增删、修改和扩 充等。知识库通过人机接口与领域专 家相沟通，实现知识的获取。
12
2．推理机
推理机是用于对知识库中的知识进行推理 来得到结论的“思维”机构。推理机包括三 种推理方式：
（1）正向推理：从原始数据和已知条件得 到结论；
（2）反向推理：先提出假设的结论，然后 寻找支持的证据，若证据存在，则假设成立；
1．定义 专家系统是一类包含知识和推理的智能
计算机程序，其内部包含某领域专家水平的 知识和经验，具有解决专门问题的能力。
4
2.1.2 专家系统的发展历程 分为四个阶段：
（1）孕期期（1965年以前） 专家系统历史的一些重要事件 1956年人工智能诞生； 两项历史意义的突破：LT系统与西洋跳棋 程序； 1957年开始通用问题求解程序GPS.
专家系统的数量增加，仅1987年研制成 功的专家系统就有1000种。
专家系统可以解决的问题一般包括解 释、预测、设计、规划、监视、修理、 指导和控制等。目前，专家系统已经广 泛地应用于医疗诊断、语音识别、图象 处理、金融决策、地质勘探、石油化工、 教学、军事、计算机设计等领域。
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
模糊控制算法【共37张PPT】
电子膨胀阀控制压缩机吸入气体的过热度。
执行器和控制量之间有交互的影响, 增加了 控制的复杂性。
汽车空调模糊控制框图
模糊控制规则：（根据人工经验设定）
根据温差和温差变化率设定等级，推导压缩机排量 、膨胀阀开度和风机转速的等级。
(1) 如果温差“正大”, 温差变化率“负很小”, 认为机器制冷力严重不足。运行状态设 置为: 压缩机排量为“最大”, 膨胀阀开度为“最大”, 风机转速为“最大”。
温度进行模糊修正
2、根据设定温度和实测温度，用模糊控制原则推论控制输出
3、根据室外温度、乘车满员率对控制输出进行热负荷模糊修正。 4、根据车门启闭情况，对控制输出进行修正
控制过程：
、 1 根据温度传感器和湿度传感器测定的温度湿度，以人体舒适感为基 础，对车厢
温度进行模糊修正
2、根据设定温度和实测温度，用模糊控制原则推论控制输出 3、根据室外温度、乘车满员率对控制输出进行热负荷模糊修正。 4、根据车门启闭情况，对控制输出进行修正
模糊控制算法
1、定义：通过对现实对象的分析，处理数据并构 建模糊型数学模型。用隶属关系将数据元素集合灵 活成模糊集合，确定隶属函数，进行模糊统计多 依据经验和人的心理过程，它往往是通过心理 测量来进行的，它研究的是事物本身的模糊性 。
“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。
模糊语言集的组成： T（E）
T（E）={负大，负中，负小，零，正小，正中，正大}
用模糊语言变量E 来描述偏差，
或用符号表示
负大NB（Negative Big）、 负中NM（Negative Medium）、 负小NS（Negative Small）、 零ZE（Zero）、
执行器和控制量之间有交互的影响, 增加了 控制的复杂性。
汽车空调模糊控制框图
模糊控制规则：（根据人工经验设定）
根据温差和温差变化率设定等级，推导压缩机排量 、膨胀阀开度和风机转速的等级。
(1) 如果温差“正大”, 温差变化率“负很小”, 认为机器制冷力严重不足。运行状态设 置为: 压缩机排量为“最大”, 膨胀阀开度为“最大”, 风机转速为“最大”。
温度进行模糊修正
2、根据设定温度和实测温度，用模糊控制原则推论控制输出
3、根据室外温度、乘车满员率对控制输出进行热负荷模糊修正。 4、根据车门启闭情况，对控制输出进行修正
控制过程：
、 1 根据温度传感器和湿度传感器测定的温度湿度，以人体舒适感为基 础，对车厢
温度进行模糊修正
2、根据设定温度和实测温度，用模糊控制原则推论控制输出 3、根据室外温度、乘车满员率对控制输出进行热负荷模糊修正。 4、根据车门启闭情况，对控制输出进行修正
模糊控制算法
1、定义：通过对现实对象的分析，处理数据并构 建模糊型数学模型。用隶属关系将数据元素集合灵 活成模糊集合，确定隶属函数，进行模糊统计多 依据经验和人的心理过程，它往往是通过心理 测量来进行的，它研究的是事物本身的模糊性 。
“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。
模糊语言集的组成： T（E）
T（E）={负大，负中，负小，零，正小，正中，正大}
用模糊语言变量E 来描述偏差，
或用符号表示
负大NB（Negative Big）、 负中NM（Negative Medium）、 负小NS（Negative Small）、 零ZE（Zero）、
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。
模糊控制PPT课件
应用。
其他领域
如农业、医疗、环保等 领域的智能化控制。
模糊控制基本原理
01
02
03
04
模糊化
将输入变量的精确值转换为模 糊语言变量的过程，通过隶属
度函数实现。
模糊推理
根据模糊控制规则和当前输入 变量的模糊值，推导出输出变
量的模糊值。
去模糊化
将输出变量的模糊值转换为精 确值的过程，通过去隶属度函
数实现。
基于仿真实验的分析方法
通过搭建模糊控制系统的仿真模型，模拟系统的运行过程并观察其输出响应。根据输出响应的变化情况 来判断系统的稳定性。这种方法可以直观地展示系统的动态特性，但需要消耗较多的计算资源。
提高模糊控制系统稳定性措施
要点一
优化模糊控制规则
通过调整模糊控制规则中的参数和隶 属度函数形状，可以改善系统的控制 性能并提高稳定性。例如，增加控制 规则的数量、调整隶属度函数的分布 等。
借鉴物理退火过程，避免陷入局部最优解。
05
模糊控制系统稳定性分析
稳定性概念及判定方法介绍
稳定性概念
指系统受到扰动后，能够恢复到原来平衡状态的能力。对于模糊控制系统而言，稳定性是评价其性能的重要指标 之一。
判定方法
包括时域法、频域法和李雅普诺夫法等。其中，时域法通过观察系统状态随时间的变化来判断稳定性；频域法通 过分析系统频率响应特性来评估稳定性；李雅普诺夫法则是基于能量函数的概念，通过构造合适的李雅普诺夫函 数来判断系统的稳定性。
化工生产过程控制
采用模糊控制方法对化工生产过程 中的反应温度、压力、流量等参数 进行精确控制，确保生产安全和产 品质量。
智能交通系统领域应用案例
城市交通信号控制
运用模糊控制理论对城市交通信 号灯的配时方案进行优化设计， 提高道路通行效率和交通安全水
其他领域
如农业、医疗、环保等 领域的智能化控制。
模糊控制基本原理
01
02
03
04
模糊化
将输入变量的精确值转换为模 糊语言变量的过程，通过隶属
度函数实现。
模糊推理
根据模糊控制规则和当前输入 变量的模糊值，推导出输出变
量的模糊值。
去模糊化
将输出变量的模糊值转换为精 确值的过程，通过去隶属度函
数实现。
基于仿真实验的分析方法
通过搭建模糊控制系统的仿真模型，模拟系统的运行过程并观察其输出响应。根据输出响应的变化情况 来判断系统的稳定性。这种方法可以直观地展示系统的动态特性，但需要消耗较多的计算资源。
提高模糊控制系统稳定性措施
要点一
优化模糊控制规则
通过调整模糊控制规则中的参数和隶 属度函数形状，可以改善系统的控制 性能并提高稳定性。例如，增加控制 规则的数量、调整隶属度函数的分布 等。
借鉴物理退火过程，避免陷入局部最优解。
05
模糊控制系统稳定性分析
稳定性概念及判定方法介绍
稳定性概念
指系统受到扰动后，能够恢复到原来平衡状态的能力。对于模糊控制系统而言，稳定性是评价其性能的重要指标 之一。
判定方法
包括时域法、频域法和李雅普诺夫法等。其中，时域法通过观察系统状态随时间的变化来判断稳定性；频域法通 过分析系统频率响应特性来评估稳定性；李雅普诺夫法则是基于能量函数的概念，通过构造合适的李雅普诺夫函 数来判断系统的稳定性。
化工生产过程控制
采用模糊控制方法对化工生产过程 中的反应温度、压力、流量等参数 进行精确控制，确保生产安全和产 品质量。
智能交通系统领域应用案例
城市交通信号控制
运用模糊控制理论对城市交通信 号灯的配时方案进行优化设计， 提高道路通行效率和交通安全水
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• 清晰量的模糊化方法
温度
模糊化
5摄氏度
正高 0.2 正中 0.6 正低 1.0
零 0.0 负低 0.0 负中 0.0 负高 0.0
4.2.2 基于专家经验的模糊控制
❖ (基于专家经验的)模糊控制系统设计方案 • 模糊化方法的确定 • 控制规则的确定 • 推理方法的选取 • 清晰化方法的确定
4.2.2 基于专家经验的模糊控制
模糊推理有多种实现方法，如基于模糊关系矩阵的 Mamdani推理合成法，Mamdani直接推理法，拉森 推理法，Baldwin推理法，模糊推理直接法，精确 值直接推理法，强度转移法等。推理的结果是一个 模糊向量(模糊集)
专家控制与基于专家经验的模糊控制 PPT
4.5 专家控制与基于专家经验的模糊控制 4.5.1 专家控制系统 4.5.2 基于专家经验的模糊控制
4.5.3 仿真算例
4.2.2 基于专家经验的模糊控制
❖ 模糊控制系统的一般结构
对象
执行器
u
模糊控制器
解模糊化
模糊 规则库
模糊 推理机
传感器
y
模糊化
• 控制规则的确定
➢ 模糊控制规则是模糊控制器的核心，控制规则是人们 对受控过程认识的模糊信息的归纳和操作经验的总结， 控制器的性能很大程度上取决于模糊控制规则的确定 及其可调整性。选择控制规则应注意的问题：规则的 条数及质量。
专家控制规则（模糊条件语句） 采用语言描述的形式： IF <条件> THEN <控制规则>
• 清晰量的模糊化方法
• 测量输出信号的语言变量分档
高 中 低
三档
较高 高 中 低 较低
五档
正高 正中 正低
零 负低 负中 负高
七档
4.2.2 基于专家经验的模糊控制
• 清晰量的模糊化方法
• 测量输出信号的语言变量分档 ➢ 分档越多，对事物描述越细、越准确，制定控制 规则更灵活，控制效果越好。但太多可能使控制 变得复杂，编程困难，占用存储量大；
零 ZO (t) 负低 N S (t ) 负中 N M ( t ) 负高 NB (t )
4.2.2 基于专家经验的模糊控制
• 清晰量的模糊化方法
温度
模糊化
25摄氏度
正高 1.0 正中 0.8 正低 0.4
零 0.0 负低 0.0 负中 0.0 负高 0.0
4.2.2 基于专家经验的模糊控制
➢ 分档太少，规则变少，效果较差。
4.2.2 基于专家经验的模糊控制
• 清晰量的模糊化方法
b. 隶属函数的形状
➢ 一般可选用三角形、梯形隶属函数，优点是数学表达和运 算较简单，所占内存空间小，在输入值变化时，比正态分 布或钟形分布具有更大的灵敏性，当存在偏差时，能很快 反应产生一个相应的调整量输出。三角形隶属函数的形状 与直线斜率有关，适合于隶属函数在线调整的自适应模糊 控制
( y (t) 0 )2
ZO (t) e x p 2
( y (t) 2 )2
NS (t) ex p 2
( y (t) 4 )2
NM (t) ex p 2
( y (t) 6 )2
NB (t) e x p 2
正高 P B (t ) 正中 PM (t ) 正低 P S (t )
y (t )
被控对象 (空调)
大家学习辛苦了，还是要坚持
继续保持安静
4.2.2 基于专家经验的模糊控制
❖ (基于专家经验的)模糊控制系统设计方案 • 模糊化方法的确定 • 控制规则的确定 • 推理方法的选取 • 清晰化方法的确定
4.2.2 基于专家经验的模糊控制
• 清晰量的模糊化方法
➢ 完成从输入信号(如偏差e及偏差的变化率ec）的精 确值到模糊量的模糊化过程。
➢ 在偏差较小或接近于0的区域，最好采用窄幅宽的 隶属函数 ；而偏差较大时采用宽幅宽 的隶属函数
4.2.2 基于专家经验的模糊控制
• 清晰量的模糊化方法
y (t)
( y (t) 6 )2
PB (t) ex p 2
( y (t) 4 )2
PM (t) ex p 2
( y (t) 2 )2
PS (t) ex p 2
对象模型可以是未知的
4.2.2 基于专家经验的模糊控制
❖ 模糊控制系统的一般结构
➢ 对象模型可以是未知的 ➢ 存在一定程度的关于被控对象的控制知识
如果温度很高 && 湿度很大 则空调制冷量大 如果温度不高 && 湿度很大 则空调制冷量中 如果温度很低 && 湿度很小 则空调制冷量小
4.2.2 基于专家经验的模糊控制
4.2.2 基于专家经验的模糊控制
• 清晰量的模糊化方法
• 隶属度函数的选取
➢ 研究表明，隶属函数的形状在达到控制要求方面差 别不大，幅宽大小对性能影响较大
➢ 幅宽窄，模糊子集形状较陡，称为高分辨率，输出 变化剧烈，控制灵敏度高
➢ 幅宽宽，模糊子集形状较平缓，称为低分辨率，输 出变化缓慢，稳定性好
➢ 模糊控制器对模糊变量(不同于一般变量)进行处理， 因而必须将输入精确量转化为模糊矢量。
温度
模糊化
温度
4.2.2 基于专家经验的模糊控制
• 清晰量的模糊化方法
精确
模糊
的
隶
的
测量
属
测量
输出
度
输出
信号
函
信号ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
数
y (t)
Xi (t) f ( y(t))
y (t )
i 1, 2...N
4.2.2 基于专家经验的模糊控制
4.2.2 基于专家经验的模糊控制
• 推理方法的确定
测量
控制
输出
模
信号
信号 对应
的 模糊量
糊 推 理
对应 的
模糊集
推理机是模糊控制器，根据输入模糊量和知识库 （数据库、规则库）完成模糊推理并求解模糊关系 方程，从而获得模糊控制量的功能部分。
4.2.2 基于专家经验的模糊控制
• 推理方法的确定
❖ (基于专家经验的)模糊控制系统设计方案 • 模糊化方法的确定 • 控制规则的确定 • 推理方法的选取 • 清晰化方法的确定
4.2.2 基于专家经验的模糊控制
❖ (基于专家经验的)模糊控制系统设计方案
温度 湿度
模 糊 化 接 口
温度 湿度
模 糊 推 理
清 控晰 制化 量接
口
控 制 量
知识库（数据库+规则库）
4.2.2 基于专家经验的模糊控制
• 控制规则的确定
控制规则的获取方法 经验归纳法 推理合成法 在通用控制规则的基础上，进行适当修正，作
为系统的控制规则。
模糊规则的形成依靠人的直觉和经验，一般没有成熟而 固定的设计过程和方法
4.2.2 基于专家经验的模糊控制
❖ (基于专家经验的)模糊控制系统设计方案 • 模糊化方法的确定 • 控制规则的确定 • 推理方法的选取 • 清晰化方法的确定
温度
模糊化
5摄氏度
正高 0.2 正中 0.6 正低 1.0
零 0.0 负低 0.0 负中 0.0 负高 0.0
4.2.2 基于专家经验的模糊控制
❖ (基于专家经验的)模糊控制系统设计方案 • 模糊化方法的确定 • 控制规则的确定 • 推理方法的选取 • 清晰化方法的确定
4.2.2 基于专家经验的模糊控制
模糊推理有多种实现方法，如基于模糊关系矩阵的 Mamdani推理合成法，Mamdani直接推理法，拉森 推理法，Baldwin推理法，模糊推理直接法，精确 值直接推理法，强度转移法等。推理的结果是一个 模糊向量(模糊集)
专家控制与基于专家经验的模糊控制 PPT
4.5 专家控制与基于专家经验的模糊控制 4.5.1 专家控制系统 4.5.2 基于专家经验的模糊控制
4.5.3 仿真算例
4.2.2 基于专家经验的模糊控制
❖ 模糊控制系统的一般结构
对象
执行器
u
模糊控制器
解模糊化
模糊 规则库
模糊 推理机
传感器
y
模糊化
• 控制规则的确定
➢ 模糊控制规则是模糊控制器的核心，控制规则是人们 对受控过程认识的模糊信息的归纳和操作经验的总结， 控制器的性能很大程度上取决于模糊控制规则的确定 及其可调整性。选择控制规则应注意的问题：规则的 条数及质量。
专家控制规则（模糊条件语句） 采用语言描述的形式： IF <条件> THEN <控制规则>
• 清晰量的模糊化方法
• 测量输出信号的语言变量分档
高 中 低
三档
较高 高 中 低 较低
五档
正高 正中 正低
零 负低 负中 负高
七档
4.2.2 基于专家经验的模糊控制
• 清晰量的模糊化方法
• 测量输出信号的语言变量分档 ➢ 分档越多，对事物描述越细、越准确，制定控制 规则更灵活，控制效果越好。但太多可能使控制 变得复杂，编程困难，占用存储量大；
零 ZO (t) 负低 N S (t ) 负中 N M ( t ) 负高 NB (t )
4.2.2 基于专家经验的模糊控制
• 清晰量的模糊化方法
温度
模糊化
25摄氏度
正高 1.0 正中 0.8 正低 0.4
零 0.0 负低 0.0 负中 0.0 负高 0.0
4.2.2 基于专家经验的模糊控制
➢ 分档太少，规则变少，效果较差。
4.2.2 基于专家经验的模糊控制
• 清晰量的模糊化方法
b. 隶属函数的形状
➢ 一般可选用三角形、梯形隶属函数，优点是数学表达和运 算较简单，所占内存空间小，在输入值变化时，比正态分 布或钟形分布具有更大的灵敏性，当存在偏差时，能很快 反应产生一个相应的调整量输出。三角形隶属函数的形状 与直线斜率有关，适合于隶属函数在线调整的自适应模糊 控制
( y (t) 0 )2
ZO (t) e x p 2
( y (t) 2 )2
NS (t) ex p 2
( y (t) 4 )2
NM (t) ex p 2
( y (t) 6 )2
NB (t) e x p 2
正高 P B (t ) 正中 PM (t ) 正低 P S (t )
y (t )
被控对象 (空调)
大家学习辛苦了，还是要坚持
继续保持安静
4.2.2 基于专家经验的模糊控制
❖ (基于专家经验的)模糊控制系统设计方案 • 模糊化方法的确定 • 控制规则的确定 • 推理方法的选取 • 清晰化方法的确定
4.2.2 基于专家经验的模糊控制
• 清晰量的模糊化方法
➢ 完成从输入信号(如偏差e及偏差的变化率ec）的精 确值到模糊量的模糊化过程。
➢ 在偏差较小或接近于0的区域，最好采用窄幅宽的 隶属函数 ；而偏差较大时采用宽幅宽 的隶属函数
4.2.2 基于专家经验的模糊控制
• 清晰量的模糊化方法
y (t)
( y (t) 6 )2
PB (t) ex p 2
( y (t) 4 )2
PM (t) ex p 2
( y (t) 2 )2
PS (t) ex p 2
对象模型可以是未知的
4.2.2 基于专家经验的模糊控制
❖ 模糊控制系统的一般结构
➢ 对象模型可以是未知的 ➢ 存在一定程度的关于被控对象的控制知识
如果温度很高 && 湿度很大 则空调制冷量大 如果温度不高 && 湿度很大 则空调制冷量中 如果温度很低 && 湿度很小 则空调制冷量小
4.2.2 基于专家经验的模糊控制
4.2.2 基于专家经验的模糊控制
• 清晰量的模糊化方法
• 隶属度函数的选取
➢ 研究表明，隶属函数的形状在达到控制要求方面差 别不大，幅宽大小对性能影响较大
➢ 幅宽窄，模糊子集形状较陡，称为高分辨率，输出 变化剧烈，控制灵敏度高
➢ 幅宽宽，模糊子集形状较平缓，称为低分辨率，输 出变化缓慢，稳定性好
➢ 模糊控制器对模糊变量(不同于一般变量)进行处理， 因而必须将输入精确量转化为模糊矢量。
温度
模糊化
温度
4.2.2 基于专家经验的模糊控制
• 清晰量的模糊化方法
精确
模糊
的
隶
的
测量
属
测量
输出
度
输出
信号
函
信号ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
数
y (t)
Xi (t) f ( y(t))
y (t )
i 1, 2...N
4.2.2 基于专家经验的模糊控制
4.2.2 基于专家经验的模糊控制
• 推理方法的确定
测量
控制
输出
模
信号
信号 对应
的 模糊量
糊 推 理
对应 的
模糊集
推理机是模糊控制器，根据输入模糊量和知识库 （数据库、规则库）完成模糊推理并求解模糊关系 方程，从而获得模糊控制量的功能部分。
4.2.2 基于专家经验的模糊控制
• 推理方法的确定
❖ (基于专家经验的)模糊控制系统设计方案 • 模糊化方法的确定 • 控制规则的确定 • 推理方法的选取 • 清晰化方法的确定
4.2.2 基于专家经验的模糊控制
❖ (基于专家经验的)模糊控制系统设计方案
温度 湿度
模 糊 化 接 口
温度 湿度
模 糊 推 理
清 控晰 制化 量接
口
控 制 量
知识库（数据库+规则库）
4.2.2 基于专家经验的模糊控制
• 控制规则的确定
控制规则的获取方法 经验归纳法 推理合成法 在通用控制规则的基础上，进行适当修正，作
为系统的控制规则。
模糊规则的形成依靠人的直觉和经验，一般没有成熟而 固定的设计过程和方法
4.2.2 基于专家经验的模糊控制
❖ (基于专家经验的)模糊控制系统设计方案 • 模糊化方法的确定 • 控制规则的确定 • 推理方法的选取 • 清晰化方法的确定