神经网络模糊控制及专家系统第一章output
神经网络与模糊控制的结合应用
神经网络与模糊控制的结合应用I. 引言神经网络和模糊控制都是近年来广泛应用于自动控制领域的两种重要技术。
神经网络以其较好的学习能力和预测能力，受到了广泛的关注。
而模糊控制以其强大的非线性建模和很好的抗干扰能力而备受推崇。
为了克服单一控制技术的局限性，研究者开始尝试将神经网络和模糊控制进行结合应用。
II. 神经网络和模糊控制的概述1. 神经网络神经网络是一种学习型系统，其结构可以类比为人类大脑的神经元网络。
神经网络通过学习数据集中的模式，能够从中学习出输入输出之间的映射关系。
神经网络的优点在于其能够进行非线性建模、通用近似和容错性能强等特点。
2. 模糊控制模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法。
其将模糊逻辑应用于实际系统的控制过程中，达到了比传统控制方法更好的抗干扰能力和系统的非线性动态性能。
III. 神经网络模糊控制器设计及应用1. 神经网络模糊控制结合的优点神经网络模糊控制相较于传统的控制方法，具有较强的非线性建模和很好的抗干扰能力，能够捕捉到很好的系统动态，从而实现控制的效果。
2. 神经网络模糊控制器的建立神经网络模糊控制系统可以分为两个部分，分别是模糊控制器和神经网络控制器。
其中模糊控制器负责实现对系统模糊建模，而神经网络控制器则用于学习模糊控制器的输入输出映射关系。
图1：神经网络模糊控制器的框图3. 神经网络模糊控制器在机器人路径规划中的应用机器人路径规划是一个非常复杂的问题，需要考虑到环境的不确定性以及机器人动力学特性。
神经网络模糊控制器通过学习路径规划时的输入输出映射关系，能够提高路径规划的准确性和鲁棒性。
4. 神经网络模糊控制器在工业过程控制中的应用在工业过程控制中，神经网络模糊控制器可以通过学习过程时的输入输出映射关系，实现对工业过程的自适应控制。
其优点在于能够实现强大的建模能力和很好的自适应性，从而提升了工业过程的控制性能。
IV. 总结神经网络和模糊控制都是近年来比较热门的技术，两者在控制领域的应用也在不断发展。
智能控制理论及其应用-第一章概述
1.2 智能控制的产生及其发展
（3）智能控制的发展
国际智能自动化学会(International Society Of Intelligent Automation，简称ISIA) 筹委会主席是模糊数学与模糊系统 的创始人L．A．Zadeh教授。筹委会第一次会议已于1995 年10月在加拿大温哥华召开。她的成立将在世界范围内对于 推动智能自动化的研究起到促进作用。 我国也十分重视智能控制理论和应用的研究。1993年在 北京召开了“全球华人智能控制与智能自动化大会”，1994年 在北京和沈阳召开了智能控制两个学术会议，1995年中国智 能自动化学术会议暨智能自动化专业委员会成立大会在天津 召开。
1.2 智能控制的产生及其发展
（1）智能控制的孕育
1966年，Mendel进一步在空间飞行器的学习控制系统 中应用了人工智能技术，并提出了“人工智能控制”的概 念。 1967年，Leondes和Mendel首先正式使用“智能控制” 一词，并把记忆、目标分解等一些简单的人工智能技术用 于学习控制系统，提高了系统处理不确定性问题的能力。 这就标志着智能控制的思想已经萌芽。
1.3 传统控制与智能控制
智能控制的产生来源于被控系统的高度复杂性、高度不 确定性及人们要求越来越高的控制性能，可以概括为，智能 控制是“三高三性”的产物，它的创立和发展需要对当代多种 前沿学科、多种先进技术和多种科学方法，加以高度综合和 利用。 因此，智能控制无疑是控制理论发展的高级阶段。
1.4 智能控制理论的主要特征
1.2 智能控制的产生及其发展
（3）智能控制的发展
美国《IEEE控制系统》杂志1991、1993～1995年多次发 表《智能控制专辑》，英国《国际控制》杂志1992年也发表了 《智能控制专辑》，日文《计测与控制》杂志1994年发表了 《智能系统特集》，德文《电子学》杂志自1991年以来连续发 表多篇模糊逻辑控制和神经网络方面的论文；俄文《自动化与 遥控技术》杂志1994年也发表了自适应控制的人工智能基础及 神经网络方面的研究论文。 如果说智能控制在80年代的应用和研究主要是面向工业过 程控制，那么90年代，智能控制的应用已经扩大到面向军事、 高技术领域和日用家电产品等领域。今天，“智能性”已经成为 衡量“产品”和“技术”高低的标准。
北京交通大学研究生课程(神经网络、模糊控制与专家系统)第七章
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1 e
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第二节 模糊神经网络控制
二、基本功能和函数关系
第一层：将输入变量值直接传送到下层
fj1 uj1 wj1i 1
aj1 fj1 uj1 xj j 1,2,L n
mji：一、二层神经元之间的连接权值wji2；
ji：看作是与S函数相类似的一个斜率参数。
注 ： 若 用 一 组 节 点 完 成 一 个 隶 属 度 函 数 ， 则 每 一 个 节 点 的 函 数 可 以 是 标 准 的 形 式 （ 如 S 函 数 ） ， 且 整 个 子 网 络 用 标 准 学 习 算 法 （ 如 反 传 法 ） 进 行 离 线 训 练 实 现 期 望 的 隶 属 函 数 。
缺点： 当环境发生变化时，缺乏自我调节和自学习的能力。
解决方法之一：Sugeno提出将规则的自组织问题转化为参 数估计问题。但仍有主观性。
如何把学习机制引入到模糊控制中来？
第一节 集成智能控制系统简介
1. 模糊神经网络系统（FNN）
神经网络由大量连接的神经处理单元组成的，具有高 度的非线性映射能力和自学习能力，能够从样本数据中进 行学习和泛化，计算速度快。
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5
j
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(mj5i ji5)ui5
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则
第
四
层
节
点
与
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五
层
节
点
之
间
的
连
模糊控制与神经网络控制
模糊控制与神经网络控制模糊控制和神经网络控制是现代控制领域中的两个重要研究方向，它们通过不同的方法和理论来解决复杂系统的控制问题。
本文将就这两种控制方法进行介绍和对比，并探讨它们在实际应用中的优劣势。
一、模糊控制模糊控制是一种基于模糊逻辑理论的控制方法，它通过将输入和输出之间的关系进行模糊化来实现系统的控制。
模糊控制器的设计通常包括模糊化、规则库的建立、推理机制以及解模糊化等步骤。
在模糊控制中，输入和输出以模糊集形式表示，通过一系列的模糊规则进行推理得到控制信号。
模糊规则库中存储了专家知识，根据实际问题的需求可以设计不同的规则。
推理机制使用模糊规则进行推理，最后通过解模糊化将模糊输出转化为具体的控制量。
模糊控制的优点之一是适用于非线性和不确定性系统，它能够通过模糊化处理来处理实际系统中的不确定性和模糊性。
此外，模糊控制能够利用专家经验进行控制器的设计，无需准确的系统数学模型。
然而，模糊控制也存在一些局限性。
首先，模糊控制的规则库和参数通常需要由专家进行手动设计，这对专家的经验和知识有一定的要求。
其次，模糊控制的性能也会受到模糊规则的数量和质量的影响，如果规则库设计不当，控制性能可能无法满足要求。
二、神经网络控制神经网络控制是一种基于人工神经网络的控制方法，它通过将系统模型表示为神经网络结构来实现控制。
神经网络是一种模仿生物神经系统结构和功能的计算模型，具有自适应学习和适应性处理的能力。
在神经网络控制中，神经网络被用作控制器来学习系统的映射关系。
通过输入和输出的样本数据，神经网络根据误差信号不断调整权重和阈值，使得输出逼近于期望输出。
神经网络控制通常包括网络的结构设计、学习算法的选择和参数调整等步骤。
与模糊控制相比，神经网络控制具有更好的自适应性和学习能力。
它能够通过学习过程来建立系统的非线性映射关系，并且对于未知系统具有较好的鲁棒性。
此外，神经网络控制不需要准确的系统模型，对系统的数学模型要求相对较低。
模糊神经网络
模糊神经网络
在人工智能领域中，神经网络一直是一种广泛应用的模型，用于解决各种复杂的问题。
然而，传统的神经网络在处理模糊或不确定性数据时存在一定的局限性。
为了解决这个问题，人们提出了模糊神经网络这一新颖的概念。
模糊神经网络结合了模糊逻辑和神经网络的优势，能够更好地处理不确定性数据。
模糊逻辑是一种能够处理模糊性数据和不确定性信息的逻辑系统，而神经网络则可以模拟人脑的神经元之间的连接关系，在学习和处理信息方面表现出色。
模糊神经网络的核心思想是利用模糊集合和神经网络相结合，通过模糊推理和神经网络学习的方式来处理复杂的问题。
在模糊神经网络中，模糊集合用于表示输入和输出的模糊性，神经网络则用于学习和调整模糊集合之间的关系。
与传统的神经网络相比，模糊神经网络在处理模糊性数据和不确定性信息方面具有更强的表达能力和适应性。
它能够更好地处理具有模糊性和不确定性的问题，比如模糊控制、模糊分类、模糊决策等方面的任务。
在实际应用中，模糊神经网络已经被广泛应用于各种领域，如模糊控制系统、模糊模式识别、模糊优化等。
通过模糊神经网络的建模和训练，可以更好地解决现实世界中存在的模糊性和不确定性问题，提高系统的稳定性和鲁棒性。
总的来说，模糊神经网络是一种很有前景的研究方向，它将模糊逻辑和神经网络的优势结合起来，为处理复杂的不确定性数据提供了一种有效的解决方案。
随着人工智能技术的不断发展，模糊神经网络必将在更多的领域发挥巨大作用，为社会的进步和发展做出更大的贡献。
基于神经网络的模糊控制系统设计与实现
基于神经网络的模糊控制系统设计与实现随着科技的不断发展，应用人工智能技术来解决问题已经成为趋势。
其中，神经网络和模糊控制系统是两个比较常用的技术，二者结合起来也是很有前途的。
一、神经网络神经网络是模拟人类神经系统的一种计算模型。
它由许多简单的神经元组成，这些神经元之间通过连接进行信息传递，从而实现了模式识别、分类、回归等功能。
通俗地说，就是让计算机模拟人脑的思维方式。
神经网络有很多种结构和算法，其中比较常用的是多层感知机（Multi-layer Perceptron，MLP）。
MLP是一种前向反馈神经网络，由输入层、隐藏层和输出层组成，如图1所示。
图1 MLP网络结构示意图其中，输入层和输出层很好理解，而隐藏层则是用来处理输入与输出之间的关系，其中每个神经元计算的结果会被传递给下一层。
MLP是一种有监督学习算法，即需要给定训练集和对应的目标输出，通过反向传播算法来训练神经网络，不断调整权重和偏置，从而减小预测输出与真实输出之间的误差。
在训练完成以后，神经网络可以用来进行预测，从而实现分类、预测等任务。
二、模糊控制系统模糊控制系统是一种基于模糊数学理论的控制系统。
不同于传统控制系统中的明确的控制规则和精确的数学模型，模糊控制系统通过模糊集合、模糊逻辑来处理模糊信息，从而实现控制目标。
通俗地说，就是将现实世界中的模糊概念映射到数学空间中，通过对模糊概念的描述和处理来实现控制。
例如，温度控制系统可以被描述为“当室内温度较低时，加热器应该加热；当室内温度较高时，加热器应该停止加热”这样一个模糊规则库，从而实现对室内温度的控制。
模糊控制系统有很多算法和方法，其中最常用的是基于 Mamdani 模型的模糊控制系统。
Mamdani 模型将输入变量和输出变量用模糊集合来描述，通过一系列的 IF-THEN 规则来实现模糊控制，具体结构如图2所示。
图2 Mamdani 模糊控制系统结构示意图其中，输入变量被映射到它们各自的模糊集合上，每个输入变量都有自己的隶属函数来描述模糊集合的特征。
控制系统中的模糊控制与神经网络控制比较
控制系统中的模糊控制与神经网络控制比较在现代控制系统中，模糊控制和神经网络控制是两种常见的控制方法。
它们都具有一定的优势和特点，但是又各自存在一些局限性。
本文将就这两种控制方法进行比较，旨在帮助读者更好地理解和选择适合自己需求的控制方法。
一、模糊控制模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，它将人的直观经验与控制系统的数学模型相结合，用来应对系统模型不确定或难以建模的情况。
模糊控制系统由模糊化、模糊推理和解模糊化三个主要部分组成。
1、模糊控制的优势（1）适应不确定性：模糊控制可以很好地应对系统参数变化、环境变化等不确定性因素，因为它不需要准确的数学模型。
（2）处理非线性系统：对于非线性系统，模糊控制可以通过模糊化和模糊推理来逼近系统的动态特性，因此具备较好的适应性。
（3）易于理解和调试：模糊规则基于经验知识，形式简单易懂，参数调节相对容易，操作员或工程师可以理解和调试模糊控制系统。
2、模糊控制的局限性（1）计算复杂性：模糊控制系统需要进行模糊化、模糊推理和解模糊化等操作，这些操作可能导致计算量大、实时性差，不适合对响应时间要求较高的控制系统。
（2）难以优化：模糊控制的参数调节通常是基于试错法，缺乏理论指导，难以进行精确优化，因此对于某些需要高精度控制的系统效果并不理想。
二、神经网络控制神经网络控制是一种利用人工神经网络模拟生物神经网络的结构和功能来实现控制的方法。
神经网络控制系统由输入层、隐含层和输出层构成，通过训练神经网络来实现控制效果。
1、神经网络控制的优势（1）适应性强：神经网络具有强大的自适应性能，能够适应未知系统或具有时变性质的系统，从而在控制过程中实现自学习和自适应。
（2）映射能力强：神经网络可以将非线性映射问题转化为线性可分问题进行处理，从而更好地逼近系统的非线性特性。
（3）具备优化能力：可以通过合理的网络结构和训练算法，实现对网络参数的优化，从而提高控制系统的性能。
2、神经网络控制的局限性（1）训练需耗时：神经网络控制需要通过大量的数据训练神经网络，这可能需要耗费较长的时间，并且对数据质量和标定要求较高。
智能控制基础-第1章 绪论
在实际应用方面，智能控制在现代工业体系的39个 工业大类中都有广泛应用，尤其是在一些高精端行 业中，智能控制应用极为广泛。
5
智能控制 基础
怎样才能学好智能控制？
智能控制作为一门新兴学科，发展极快，分支极多， 需要关注学科最新的发展动态；
对于某些复杂的和饱含不确定性的控制过程，根本无法 用传统数学模型来表示，即无法解决建模问题。
第一章 智能控制概述
28
智能控制 基础
5、智能控制的研究对象
应用传统控制理论进行控制必须提出并遵循一些比较苛 刻的线性化假设，而这些假设在应用中往往与实际情况不 相吻合。
为了提高控制性能，传统控制系统可能变得很复杂，从 而增加了设备的投资，减低了系统的可靠性。
控制问题；
领域是控制界当前的研究热
点和今后的发展方向。
第一章 智能控制概述
24
智能控制 基础
4、智能控制与传统控制的关系
然而，智能控制和传统控制又是密不可分的，而不是互 相排斥的。
传统控制是智能控制的一个组成部分，在这个意义下， 两者可以统一在智能控制的框架下；
传统控制在某种程度上可以认为是智能控制发展中的低 级阶段，智能控制是对传统控制理论的发展。
第1章 智能控制概述
智能控制 基础
课程涵盖的内容
智能控制的基本概念、特点、类型、对象特点； 模糊控制器、模糊辨识、自适应模糊控制器； 神经网络控制； 专家系统； 遗传算法、蚁群算法、粒子群算法。
2
智能控制 基础
课程总目标
掌握智能控制的基本概念、特点、主要类型、对象特点； 掌握智能控制的基本理论框架，了解智能控制技术的主要
自动化系统的模糊控制与神经网络控制
自动化系统的模糊控制与神经网络控制自动化系统的控制方法多种多样，其中模糊控制和神经网络控制是两种常见而有效的控制方法。
本文将就自动化系统的模糊控制与神经网络控制进行详细的介绍和对比。
一、模糊控制模糊控制是指在系统的控制过程中，根据模糊集合和模糊规则进行推理，以实现对系统的控制。
模糊控制通过模糊集合来描述控制对象的特征，通过模糊规则来描述控制的策略。
模糊控制的主要优点是对系统模型要求不高，适用于复杂的非线性系统。
模糊控制的缺点是控制效果不稳定，对系统的响应较慢。
二、神经网络控制神经网络控制是指利用人工神经网络对系统进行建模，并通过神经网络进行系统控制。
神经网络控制通过训练神经网络来获得系统的映射关系，并通过不断的优化训练来提高控制效果。
神经网络控制的主要优点是适应性强，可以对复杂的非线性系统进行较好的控制。
神经网络控制的缺点是需要大量的训练数据和计算资源。
三、模糊控制与神经网络控制的对比1. 建模方法模糊控制使用模糊集合和模糊规则进行建模，而神经网络控制使用人工神经网络进行建模。
模糊控制的建模过程相对简单，只需通过专家知识确定模糊集合和规则即可。
而神经网络控制的建模过程相对复杂，需要通过大量的训练数据进行神经网络的训练和优化。
2. 控制效果模糊控制对系统的控制效果常常较差，对于复杂的非线性系统，模糊控制的精度和稳定性均较低。
而神经网络控制对系统的控制效果较好，可以对复杂的非线性系统进行较精确的控制。
神经网络控制可以通过不断的训练和优化提高控制效果，并适应系统动态变化。
3. 训练需求模糊控制的训练过程相对简单，只需确定模糊集合和规则即可。
而神经网络控制的训练过程相对复杂，通常需要大量的训练数据和计算资源。
神经网络控制的训练需要通过反向传播算法等方法来不断优化网络参数，提高控制效果。
4. 适用范围模糊控制适用于复杂的非线性系统，特别是对于模糊规则较为明确的系统。
神经网络控制适用于复杂的非线性系统，并且对于系统的模糊规则不敏感，对于模糊性较强的系统具有更好的控制效果。
变频器常用的几种控制方式
变频器常用的几种控制方式变频调速技术是现代电力传动技术的重要发展方向,而作为变频调速系统的核心—变频器的性能也越来越成为调速性能优劣的决定因素,除了变频器本身制造工艺的“先天”条件外,对变频器采用什么样的控制方式也是非常重要的;本文从工业实际出发,综述了近年来各种变频器控制方式的特点,并展望了今后的发展方向;1、变频器简介1.1 变频器的基本结构变频器是把工频电源50Hz或60Hz变换成各种频率的交流电源,以实现电机的变速运行的设备,其中控制电路完成对主电路的控制,整流电路将交流电变换成直流电,直流中间电路对整流电路的输出进行平滑滤波,逆变电路将直流电再逆变成交流电;对于如矢量控制变频器这种需要大量运算的变频器来说,有时还需要一个进行转矩计算的CPU以及一些相应的电路;1.2 变频器的分类变频器的分类方法有多种,按照主电路工作方式分类,可以分为电压型变频器和电流型变频器；按照开关方式分类,可以分为PAM控制变频器、PWM控制变频器和高载频PWM控制变频器；按照工作原理分类,可以分为V/f控制变频器、转差频率控制变频器和矢量控制变频器等；按照用途分类,可以分为通用变频器、高性能专用变频器、高频变频器、单相变频器和三相变频器等;2、变频器中常用的控制方式2.1 非智能控制方式在交流变频器中使用的非智能控制方式有V/f协调控制、转差频率控制、矢量控制、直接转矩控制等;1 V/f控制V/f控制是为了得到理想的转矩-速度特性,基于在改变电源频率进行调速的同时,又要保证电动机的磁通不变的思想而提出的,通用型变频器基本上都采用这种控制方式;V/f控制变频器结构非常简单,但是这种变频器采用开环控制方式,不能达到较高的控制性能,而且,在低频时,必须进行转矩补偿,以改变低频转矩特性;2 转差频率控制转差频率控制是一种直接控制转矩的控制方式,它是在V/f控制的基础上,按照知道异步电动机的实际转速对应的电源频率,并根据希望得到的转矩来调节变频器的输出频率,就可以使电动机具有对应的输出转矩;这种控制方式,在控制系统中需要安装速度传感器,有时还加有电流反馈,对频率和电流进行控制,因此,这是一种闭环控制方式,可以使变频器具有良好的稳定性,并对急速的加减速和负载变动有良好的响应特性;3 矢量控制矢量控制是通过矢量坐标电路控制电动机定子电流的大小和相位,以达到对电动机在d、q、0坐标轴系中的励磁电流和转矩电流分别进行控制,进而达到控制电动机转矩的目的;通过控制各矢量的作用顺序和时间以及零矢量的作用时间,又可以形成各种PWM波,达到各种不同的控制目的;例如形成开关次数最少的PWM波以减少开关损耗;目前在变频器中实际应用的矢量控制方式主要有基于转差频率控制的矢量控制方式和无速度传感器的矢量控制方式两种;基于转差频率的矢量控制方式与转差频率控制方式两者的定常特性一致,但是基于转差频率的矢量控制还要经过坐标变换对电动机定子电流的相位进行控制,使之满足一定的条件,以消除转矩电流过渡过程中的波动;因此,基于转差频率的矢量控制方式比转差频率控制方式在输出特性方面能得到很大的改善;但是,这种控制方式属于闭环控制方式,需要在电动机上安装速度传感器,因此,应用范围受到限制;无速度传感器矢量控制是通过坐标变换处理分别对励磁电流和转矩电流进行控制,然后通过控制电动机定子绕组上的电压、电流辨识转速以达到控制励磁电流和转矩电流的目的;这种控制方式调速范围宽,启动转矩大,工作可靠,操作方便,但计算比较复杂,一般需要专门的处理器来进行计算,因此,实时性不是太理想,控制精度受到计算精度的影响;4 直接转矩控制直接转矩控制是利用空间矢量坐标的概念,在定子坐标系下分析交流电动机的数学模型,控制电动机的磁链和转矩,通过检测定子电阻来达到观测定子磁链的目的,因此省去了矢量控制等复杂的变换计算,系统直观、简洁,计算速度和精度都比矢量控制方式有所提高;即使在开环的状态下,也能输出100%的额定转矩,对于多拖动具有负荷平衡功能;5 最优控制最优控制在实际中的应用根据要求的不同而有所不同,可以根据最优控制的理论对某一个控制要求进行个别参数的最优化;例如在高压变频器的控制应用中,就成功的采用了时间分段控制和相位平移控制两种策略,以实现一定条件下的电压最优波形;6 其他非智能控制方式在实际应用中,还有一些非智能控制方式在变频器的控制中得以实现,例如自适应控制、滑模变结构控制、差频控制、环流控制、频率控制等;2.2 智能控制方式智能控制方式主要有神经网络控制、模糊控制、专家系统、学习控制等;在变频器的控制中采用智能控制方式在具体应用中有一些成功的范例;1 神经网络控制神经网络控制方式应用在变频器的控制中,一般是进行比较复杂的系统控制,这时对于系统的模型了解甚少,因此神经网络既要完成系统辨识的功能,又要进行控制;而且神经网络控制方式可以同时控制多个变频器,因此在多个变频器级联时进行控制比较适合;但是神经网络的层数太多或者算法过于复杂都会在具体应用中带来不少实际困难;2 模糊控制模糊控制算法用于控制变频器的电压和频率,使电动机的升速时间得到控制,以避免升速过快对电机使用寿命的影响以及升速过慢影响工作效率;模糊控制的关键在于论域、隶属度以及模糊级别的划分,这种控制方式尤其适用于多输入单输出的控制系统;3 专家系统专家系统是利用所谓“专家”的经验进行控制的一种控制方式,因此,专家系统中一般要建立一个专家库,存放一定的专家信息,另外还要有推理机制,以便于根据已知信息寻求理想的控制结果;专家库与推理机制的设计是尤为重要的,关系着专家系统控制的优劣;应用专家系统既可以控制变频器的电压,又可以控制其电流;4 学习控制学习控制主要是用于重复性的输入,而规则的PWM信号例如中心调制PWM 恰好满足这个条件,因此学习控制也可用于变频器的控制中;学习控制不需要了解太多的系统信息,但是需要1~2个学习周期,因此快速性相对较差,而且,学习控制的算法中有时需要实现超前环节,这用模拟器件是无法实现的,同时,学习控制还涉及到一个稳定性的问题,在应用时要特别注意;3、变频器控制的展望随着电力电子技术、微电子技术、计算机网络等高新技术的发展,变频器的控制方式今后将向以下几个方面发展;1 数字控制变频器的实现现在,变频器的控制方式用数字处理器可以实现比较复杂的运算,变频器数字化将是一个重要的发展方向,目前进行变频器数字化主要采用单片机MCS51或80C196MC等,辅助以SLE4520或EPLD液晶显示器等来实现更加完善的控制性能;2 多种控制方式的结合单一的控制方式有着各自的优缺点,并没有“万能”的控制方式,在有些控制场合,需要将一些控制方式结合起来,例如将学习控制与神经网络控制相结合,自适应控制与模糊控制相结合,直接转矩控制与神经网络控制相结合,或者称之为“混合控制”,这样取长补短,控制效果将会更好;3 远程控制的实现计算机网络的发展,使“天涯若咫尺”,依靠计算机网络对变频器进行远程控制也是一个发展方向;通过RS485接口及一些网络协议对变频器进行远程控制,这样在有些不适合于人类进行现场操作的场合,也可以很容易的实现控制目标;4 绿色变频器随着可持续发展战略的提出,对于环境的保护越来越受到人们的重视;变频器产生的高次谐波对电网会带来污染,降低变频器工作时的噪声以及增强其工作的可靠性、安全性等等这些问题,都试图通过采取合适的控制方式来解决,设计出绿色变频器;4、结束语变频器的控制方式是一个值得研究的问题,依靠致力于这项工作的有识之士的共同努力,使国产变频器早日走向世界市场并且成为一流的产品;。
基于神经网络的模糊控制算法
基于神经网络的模糊控制算法随着人工智能技术的发展，神经网络在自然语言处理、图像识别、机器翻译等领域扮演着越来越重要的角色。
而在控制系统的设计中，神经网络也有着广泛的应用，其中基于神经网络的模糊控制算法尤为重要。
基于神经网络的模糊控制算法的基本原理模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制策略，其主要优点是可以处理一些难以精确建模的系统，例如非线性、时变的系统。
神经网络作为一种强大的函数逼近工具，可以帮助模糊控制器更好地处理这些系统。
基于神经网络的模糊控制算法包括以下几个方面。
首先，我们需要建立一个模糊控制器。
在传统的模糊控制器中，我们需要设置一组人工设计的模糊规则，这些规则会告诉我们在不同的输入变量下应该采取什么样的控制动作。
在基于神经网络的模糊控制器中，我们用神经网络来拟合这些模糊规则。
这就意味着我们不再需要手工设计规则，而是让神经网络自动学习它们。
这种方法通常比传统的模糊控制器更具有灵活性和适应性。
其次，我们需要想办法合理地融合模糊控制器和神经网络。
一种简单的方法是将神经网络作为模糊控制器的输出调整器。
具体来说，我们首先计算出神经网络的输出，然后将其加权平均，得到最终的控制信号。
这个加权平均的权重可以由模糊控制器的输出决定。
另一种方法是将神经网络嵌入到模糊控制器之中。
具体来说，我们可以将神经网络的隐藏层输出作为模糊控制器的输入，然后将两者的输出进行简单的融合。
这种方法通常需要更多的计算资源，但往往能够获得更好的控制效果。
最后，我们需要使用一些优化算法来训练神经网络。
在模糊控制系统中，最常用的优化算法是基于误差反向传播的神经网络训练算法。
该算法通过计算神经网络在训练数据上的误差和权重梯度，从而更新神经网络的权重参数。
为了使优化结果更加稳健、可靠，我们通常会采用一些技巧，例如批量训练、权重衰减、学习率衰减等。
基于神经网络的模糊控制算法的应用场景基于神经网络的模糊控制算法可以应用于各种各样的控制系统中。
以下是一些典型的应用场景。
浅析模糊神经网络
定量分析
一.模糊理论 1、模糊理论 1965年，Zadeh教授发表论文“模糊集合”（Fuzzy set）， 标志模糊数学的诞生。
模糊集合的基本思想是把经典集合中的绝对隶属关系灵活 化，即元素对“集合”的隶属度不再是局限于取0或1，而 是可以取从0到1间的任一数值。
用隶属函数(Membership Function)来刻画处于中间过渡
xa a xb bxc cxd dx
梯形隶属函数
高斯形隶属函数
g ( x; c, )
1 x c 2 ( ) 2 e
钟型隶属函数
c代表MF的中心； 决定MF的宽度。 1 bell ( x; a, b, c) x c 2b 1 a
隶属函数是模糊理论中的重要概念，实际应用中经常 用到以下三类隶属函数： （1）S函数（偏大型隶属函数）
举例：
典型的一阶Sugeno型模糊规则形式如下：
If x is A and y is B then z px qy r.
其中：
x和y为输入；A和B为推理前件的模糊集合；z
为输出；p、q、k为常数。
二、神经网络简介
生物神经网络
• 人类的大脑大约有1.41011个神经细胞，亦称为神经元。 每个神经元有数以千计的通道同其它神经元广泛相互连接， 形成复杂的生物神经网络。
纯模糊逻辑系统的优点：提供了一种量化专辑语言信
息和在模糊逻辑原则下系统地利用这类语言信息
的一般化模式；
缺点：输入输出均为模糊集合，不易为绝大数工
程系统所应用。
2.2.2 高木-关野模糊系统
该系统是由日本学者Takagi和Sugeno提出的，
系统输出为精确值，也称为T-S模糊系统或
比较专家系统、模糊方法、遗传算法、神经网络、蚁群算法的特点及其适合解决的实际问题
比较专家系统、模糊方法、遗传算法、神经网络、蚁群算法的特点及其适合解决的实际问题一、专家系统(Expert System)1，什么是专家系统？在日常生活中大家所认知的“专家”一般都拥有某一特定领域的大量专业知识，以及丰富的实际经验。
在解决问题时，专家们通常拥有一套独特的思维方式，能较圆满地解决一类困难问题，或向用户提出一些建设性的建议等。
专家系统一般定义为一个具有智能特点的计算机程序。
它的智能化主要表现为能够在特定的领域内模仿人类专家思维来求解复杂问题。
因此，专家系统必须包含领域专家的大量知识，拥有类似人类专家思维的推理能力，并能用这些知识来解决实际问题。
专家系统的基本结构如图1所示，其中箭头方向为数据流动的方向。
图1 专家系统的基本组成专家系统通常由知识库和推理机两个主要组成要素。
知识库存放着作为专家经验的判断性知识,例如表达建议、 推断、 命令、 策略的产生式规则等, 用于某种结论的推理、 问题的求解,以及对于推理、 求解知识的各种控制知识。
知识库中还包括另一类叙述性知识, 也称作数据,用于说明问题的状态,有关的事实和概念,当前的条件以及常识等。
专家系统的问题求解过程是通过知识库中的知识来模拟专家的思维方式的，因此，知识库是专家系统质量是否优越的关键所在，即知识库中知识的质量和数量决定着专家系统的质量水平。
一般来说，专家系统中的知识库与专家系统程序是相互独立的，用户可以通过改变、完善知识库中的知识内容来提高专家系统的性能。
推理机实际上是一个运用知识库中提供的两类知识,基于木某种通用的问题求解模型,进行自动推理、 求解问题的计算机软件系统。
它包括一个解释程序, 用于决定如何使用判断性知识推导新的知识, 还包括一个调度程序, 用于决定判断性知识的使用次序。
推理机的具体构造取决于问题领域的特点,及专家系统中知识表示和组织的方法。
推理机针对当前问题的条件或已知信息，反复匹配知识库中的规则，获得新的结论，以得到问题求解结果。
精品课件-神经网络(侯媛彬)-第1章
第1章 智能控制技术基础
图1-1 智能控制的三元交结构
第1章 智能控制技术基础
人工智能(AI)是一个知识处理系统，具有记忆、学习、信 息处理、启发式推理等功能。
自动控制(AC)描述系统的动力学特性，是一种动态反馈。 运筹学(OR)是一种定量优化方法，包括线性规划、网络规 划、调度、管理、优化决策和多目标优化方法等。 智能控制的定义可以有不同的描述，但从工程控制角度来 看，它的三个基本要素是： 智能信息、智能反馈、智能决策。 从集合的观点，可以把智能控制和它的三要素表示如下： ［智能信息］∩［智能反馈］∩
第1章 智能控制技术基础
1. (0，1) 在计算机上产生(0，1)均匀分布随机数的方法主要有三类。 一类是把已有的(0，1)均匀分布随机数放在数据库中，使用时 访问数据库，这类方法虽然简单但占用存储空间大； 另一类 是物理方法，用硬件实现； 第三类是利用数学方法产生(0，1) 均匀分布随机数，该方法经济实用，主要包括乘同余法和混合 同余法。下面介绍简单实用的乘同余法。
第1章 智能控制技术基础
1.1 智能控制的基本概念
智能控制是控制科学发展的高级阶段，是一门新兴的交叉 前沿学科。它具有极为广泛的应用领域，例如航空航天载人卫 星的精确导航控制、智能机器人柔性控制、深海石油钻机的智 能监测监控、智能过程控制、智能调度与规划、专家控制系统、 智能故障诊断与定位、医疗内镜监控智能仪器及柔性自动制造 系统的智能控制等。
解 (光盘上的程序名为FLch1eg1.m，可直接MATLAB 6.1 下运行。)
(1) 编程如下：
第1章 智能控制技术基础
A=6; N=100; x0=1; M=255; %
for k=1:N
%乘同余法递推100次开
第2章-3-智能控制-幻灯片(1)
智能控制的主要类型
专家控制 模糊控制 神经网络控制 学习控制 基于规则的仿人控制
2.3.2 专家控制（Expert Control）
什么是专家系统、专家控制?
“专家” 是具有某一领域专门知识或丰富实践经 验的人，而“专家系统”则是一个计算机系统，存 储有专家的知识和经验，并用推理的方式针对问题 给出结论。
u(k)
i1 6
u(ui )
i1
注：离散间隔一般较 该例小得多，计算结 果会更接近连续情况
0.210.220.530.840.85 3.72 0.20.20.50.80.8
说明：
模糊控制器的输入量一般取误差 e 和误差变化率 Δe , 若 e , Δe 和控制量 u 均离散化 [注] , 则可离 线计算好 e , Δe 与 u 的对应关系 ( 查询表 ) , 实 时控制时采用查表法 ( 计算量小, 快速 );
集合
冷μ
适中
热
1.0
0.0
T( ℃)
-20 -10 0 10 20 30 40
为简化计算, 一般用离散形式表示模糊集合。
例如，以 2 ℃ 为间隔进行离散化, 可得
“热” = 0／25 + 0.14／27 + 0.29／29 + 0.43／31 + 0.57／ 33+
+ 0.71／35 + 0.86／37 + 1／39 + 1／41 + 1／43 + 1／45
模糊控制的发展：
1965年美国的Zadeh提出模糊集合理论; 1974年英国的Mamdani首次将模糊理论应用于蒸
神经网络与模糊控制考试题及答案汇总
神经⽹络与模糊控制考试题及答案汇总⼀、填空题1、模糊控制器由模糊化接⼝、解模糊接⼝、知识库和模糊推理机组成2、⼀个单神经元的输⼊是 1.0 ，其权值是 1.5，阀值是-2，则其激活函数的净输⼊是-0.5 ，当激活函数是阶跃函数，则神经元的输出是 13、神经⽹络的学习⽅式有导师监督学习、⽆导师监督学习和灌输式学习4、清晰化化的⽅法有三种：平均最⼤⾪属度法、最⼤⾪属度取最⼩/最⼤值法和中位数法，加权平均法5、模糊控制规则的建⽴有多种⽅法，是：基于专家经验和控制知识、基于操作⼈员的实际控制过程和基于过程的模糊模型，基于学习6、神经⽹络控制的结构归结为神经⽹络监督控制、神经⽹络直接逆动态控制、神⽹⾃适应控制、神⽹⾃适应评判控制、神⽹内模控制、神⽹预测控制六类7．傅京逊⾸次提出智能控制的概念，并归纳出的3种类型智能控制系统是、和。
7、⼈作为控制器的控制系统、⼈机结合作为控制器的控制系统、⽆⼈参与的⾃主控制系统8、智能控制主要解决传统控制难以解决的复杂系统的控制问题，其研究的对象具备的3个特点为、和。
8、不确定性、⾼度的⾮线性、复杂的任务要求9．智能控制系统的主要类型有、、、、和。
9、分级递阶控制系统，专家控制系统，神经控制系统，模糊控制系统，学习控制系统，集成或者（复合）混合控制系统10．智能控制的不确定性的模型包括两类：(1) ；(2) 。
10、(1)模型未知或知之甚少；(2)模型的结构和参数可能在很⼤范围内变化。
11．控制论的三要素是：信息、反馈和控制。
12．建⽴⼀个实⽤的专家系统的步骤包括三个⽅⾯的设计，它们分别是、和。
知识库的设计推理机的设计⼈机接⼝的设计13．专家系统的核⼼组成部分为和。
知识库、推理机14．专家系统中的知识库包括了3类知识，它们分别为、、和。
判断性规则控制性规则数据15．专家系统的推理机可采⽤的3种推理⽅式为推理、和推理。
15、正向推理、反向推理和双向推理16．根据专家控制器在控制系统中的功能，其可分为和。
模糊控制PPT课件
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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主要教学参考书
[6]Spyros G. Tzafestas, Methods and applications of intelligent control, Dordrecht : Kluwer Academic Pub., 1997 [7]Zi-Xing Cai, Intelligent control : principles, techniques and applications, Singapore : World Scientific, 1997 [8]王伟，人工神经网络原理——入门与应用，北京航空航天大学出版社， 1995 [9]阎平凡，张长水，人工神经网络与模拟进化计算，清华大学出版社， 2000 [10]杨辉，王金章，模糊控制技术及其应用，江西科学技术出版社，1997 [11]刘增良，刘有才，模糊逻辑与神经网络——理论研究与探索，北京航空 航天大学出版社，1996 [12]张乃尧，阎平凡，神经网络与模糊控制，清华大学出版社，1996 [13]史忠科，神经网络控制理论，西北工业大学出版社，1997
短语！
资料图片：一种能钻入血管的机器人想象图
北京一家企业展出的机器人在演奏架子鼓
懂得“甜言蜜语”的会话机器人逗得女客商笑逐颜开
哈工大计算机学院展出的机器人随着音乐表演团体操
一名客商在和汉服装扮的机器人交流
高精度仿真机器人
空中机器人比赛
水中机器人比赛
舞蹈机器人比赛
载人航天
中国载人航天工程是 我国航天史上迄今为止规 模最大、系统组成最复杂 、技术难度和安全可靠性 要求最高的跨世纪国家重 点工程，包括：航天员、 空间应用、载人飞船、运 载火箭、发射场、测控通 信、着陆场、空间实验室 等八大系统组成。
的分析和综合方法）
1.1 控制理论发展的几个阶段
1.1.3. 智能控制理论（20世纪70年代）
随着计算机技术得飞速进展
系统信息的模糊性、不确定 性、偶然性和不完全性
原因导致
采用人工智能的逻辑推理启 发式知识，专家系统等模型
可以不知道或不确知
（1）傅京孙教授
人—机控制器、机器人
低层次控制中——常规控制器 高层次智能决策——拟人化功能
数学模型不准确
鲁棒控制
考虑对象参数的 变化（一定范围 内）不改变控制 器的参数或结构
(（1）能控性 能观测性 (（2）李亚谱诺夫的稳定性理论（直接法）和李亚谱诺夫函数（亦称V函数）（无须求解） (（3）统计函数理论 相关函数的系统动态特定测量方法（即系统识别）和卡尔漫滤波理论 (（4）系统最佳控制 系统性能指标泛函最小
第一部分 概论
第一章 绪论（3学时）
§ 1.1 控制理论发展的几个阶段
§1.1.1.古典控制论（经典控制论阶段） §1.1.2.现代控制理论（20世纪60年代） §1.1.3. 智能控制理论（20世纪70年代）
§ 1.2 智能控制的基本设计方法
§1.2.1 模糊控制（Fuzzy control) §1.2.2 神经网络控制系统（Neural network control) §1.2.3 专家控制系统（湖南大学出版社）
手写体文字识别
感觉信息处理过程的模型化
人-机界面技术
人类智能信息处理 过程及自然现象、
社会现象剖析
智能信息处理技术（如智能评价系统检索技术） 人类行为和社会 大系统可靠性评价
现象的解释 面向经营与社会问题的模糊方法论与模糊系统开发 地震预测技术
自然现象的解释 大气污染宽域预测 植物生长模型
Fig. 1-6 模糊工程课题覆盖图
➢先验智能——有关控制对象及干扰的先验知识，可以从一开始就考虑在控制系统的设计中 ➢反应性智能——在实时监控、辨识及诊断基础上对系统及环境变化的正确反应能力 ➢优化智能——包括对系统性能的先验性优化及反应性优化 ➢组织与协调智能——表现为对并行耦合任务或子系统之间的有效管理与协调
1.2 智能控制的基本设计方法
复杂性
不相容原理
========
精确性
设计缺乏系统性 规则的选择、论域的选择，模糊集的定义，量化因子的选取多采用试凑法
1.2 智能控制的基本设计方法
1.2.1 模糊控制（Fuzzy control)
模糊控制研究分支
(1) 稳定性
(2)模糊模型及辨识
(3)模糊最优控制
(4)模糊自组织控制
(5)模糊自适应控制
1.1 控制理论发展的几个阶段
1.1.1.古典控制论（经典控制论阶段）
对象I：
50年代前后的控制理论被称为“自动调节原理” 单入、单出（SISO）、线性定常系统 频域理论：传递函数、频率特性、根轨迹分布
波德伊凡思 Bode Evans
Boot Lotus
Bode plot 伊凡思的根轨迹法
劳斯（E.J.Routh）—赫尔维茨（Hurwitz）代数判据 奈奎斯特（H.Nyquist）稳定性判据
1.2.1 模糊控制（Fuzzy control)
1965年 L.A.Zadeh
Fig. 1-3
(1) 定义模糊子集，建立模糊控制规则 (2)由基本论域转变为模糊集合论域
模糊化
(3)模糊关系矩阵运算 (4)模糊推理合成，求出控制输出模糊子集
推理
(5)进行逆模糊运算，判决，得到精确控制量
1.2 智能控制的基本设计方法
1.2 智能控制的基本设计方法
1.2.1 模糊控制（Fuzzy control)
模糊理论与 基本技术
模糊逻辑 模糊推理算法 模糊计算机开发的基础技术（如：编程语言与体系结构、模拟模糊存储器等）
模糊系统研究计划
人类功能实现 与人-机界面
模糊控制技术
高速、不稳定系统的智能控制 未知结构系统的智能控制
实时图象理解 识别技术
第六章 神经网络控制器设计
第四部分 集成智能控制系统（7）
第七章 集成智能控制系统理论
第八章 其他智能控制
智能家居开关图示
世界上最小机器人
身高只有16.5厘米、 体重仅有350克，但能在 90种不同背景音乐的伴奏 下行走、跳舞，还能听懂 10个语言命令、完成200 多种动作、说出约180个
1.2 智能控制的基本设计方法
1.2.1 模糊控制（Fuzzy control)
模糊控制工程大致要经历如下4个阶段:
神经网络模糊控制及专 家系统第一章output
2020年4月29日星期三
主要教学参考书
教材： 王耀南，智能控制系统——模糊逻辑、专家系统、神经网络控制，湖南大学出 版社，1996 主要参考书: [1]王永骥，涂健，神经元网络控制，机械工业出版社，1998 [2]诸静，模糊控制原理与应用，机械工业出版社，1995 [3] C.H. Chen, Fuzzy logic and neural network handbook, New York : McGraw-Hill, c1996 [4]Simon Haykin,Neural networks : a comprehensive foundation,Beijing : Tsinghua University Press, 2001 [5]Kevin M. Passino, Stephen Yurkovich, Fuzzy control, Beijing : Tsinghua University Press, 2001
1.1 控制理论发展的几个阶段
Fig. 1-1
19世纪 J.C.Maxwell对具有调速器的蒸汽发动机系统进行线性常微分方程的描述及稳定性分析 19世纪 劳斯判据（1872）
胡尔维茨（1890） 李亚谱诺夫（1892） 20世纪 乃式判据（1932）
1.1.1 古典控制论（经典控制论阶段） 1.1.2 现代控制理论（20世纪60年代） 1.1.3 智能控制理论（20世纪70年代）
智能控制系统的特点
Fig. 1-2
（1）“智能递增，精度递降”的一般组织结构的基本原理 （2）开、闭环控制结合，定性与定量控制结合的多模态控制 （3）具备学习功能、适应功能和组织功能 （4）以知识表示的非数学广义模型和数学模型表示的混合控制过程。
数学运算，符号运算的逻辑推理相结合
（5）边缘交叉学科
“智能”的分类
(6)传统PID与Fuzzy相结合的多模态模糊控制器
Fig. 1-4 模糊控制在控制领域中的重要地位与作用
1.2 智能控制的基本设计方法
1.2.1 模糊控制（Fuzzy control)
发展史
1.2 智能控制的基本设计方法
1.2.1 模糊控制（Fuzzy control)
Fig. 1-5 模糊系统相关图
对象II：
非线性系统 描述函数分析 庞加莱（Poincare）的相平面分析法
1.1 控制理论发展的几个阶段
1.1.2.现代控制理论（20世纪60年代）
对象
MIMO
非线性—— 时变 时域理论
线性——定常
状态方程
改变自动控制律 的参数或结构
模型精确
线性系统理论 最优控制理论 系统辨识 随机控制理论
对象数发生变化 自适应控制
几种基本的设计方法
➢ 基于模糊推理和计算的模糊控制器If—then—, Rule—based Control
➢ 基于人工神经网络的神经网络控制器 Neural Network ➢ 基于专家系统的专家智能控制 Expert System ➢ 基于信息论、遗传算法和以上3种方法的集成型智能控制
1.2 智能控制的基本设计方法
（5）1987年开始，每年一次智能控制国际研讨会
与经典控制论和现代控制论不同： 研究的主要目标不在于被控对象，而是控制器本身，控制器不
再是单一的数学解析型，而是数学解析和知识系统相结合的广义 模型，是多种学科知识控制的系统。
1.1 控制理论发展的几个阶段