模糊系统与模糊控制简介相关分析PPT课件

2021
11
模糊系统概述
模糊控制的机理
模糊系统与模糊控制器已得到比较充分 的研究，特别是证明了它的万能逼近性， 这为模糊控制系统的分析与设计奠定了 一个坚实的理论基础。但它们是万能的 吗？它们还有哪些能力？又不具有哪些 能力？是否应将新的思想注入到模糊控 制器中？
2021/3/16
2021
12பைடு நூலகம்
模糊系统概述
2021/3/16
2021
8
模糊系统概述
常规方法需要系统的模型，这有时是很 难做到的，智能控制在此背景下发展起 来，模糊控制、神经网络控制、专家系 统被视为三种典型的智能控制方法。
2021/3/16
2021
9
模糊系统概述
模糊理论经常被问及的问题 能否举一个例子，只能用模糊控制来解
决，而其它方法无法解决。 我们是否需要模糊理论，因为模糊理论
2021/3/16
2021
17
模糊推理方法
E1,E2 E1,E2
Fuzzification
Rule Base R( )
RulesRuilein1
Reasoning
Premise A( )
Compositional Operation
Reasoning
Consequence B( )
u Defuzzification
2021/3/16
2021
13
模糊系统概述
▪ 模糊理论的先天不足就在于它是传统逻 辑的一种扩展，整个过程是“定义”出 来的。当然每一种“定义”都有其优势 或者特点，但我们无法用某个指标来评 价它。而且这些“定义” 含有很大的随 意性，不同的“定义”会带来不同的结 果，使得一般性的理论分析很难进展下 去。
多变量模糊系统的方法 构造能利用除“if then ”知识形式以外的
其它知识和信息表达方式的模糊系统
2021/3/16
2021
16
模糊推理方法
▪ 自从Zadeh的开创性工作以来，已经提出 了许多种推理方法，其中包括CRI方法， 证据推理方法，区间推理方法，三I方法， 基于相似度的近似类比推理方法等，但 是模糊推理的基本原理与逻辑基础似乎 均应重新考虑。
2021/3/16
2021
14
模糊系统概述
模糊理论发展方向 将模糊控制与非模糊控制相结合，互相
借鉴 深入分析模糊系统的结构特性及逼近精
度，建立一套完整的理论，使人们应用 模糊系统时做到心中有数
2021/3/16
2021
15
模糊系统概述
适用于模糊系统的学习算法的提出，算 法收敛性分析，及学习完成后模糊系统 的性能分析
糊集合理论，提供了处理模糊信息的工具 1974年，英国学者Mamdani首次将模糊理论应
用于工业控制（蒸气机的压力和速度控制） 近30年来，模糊控制在理论、方法和应用都取
得了巨大的进展
2021/3/16
2021
3
模糊系统概述
▪ 模糊理论的地位已经和六七十年代有了根本性 的不同：模糊逻辑的数学基础已经比较好地建 立起来；最基本的理论已经到位；模糊逻辑在 基础学科――特别是在数学、物理和化学―― 的影响日益显著；基于模糊理论的应用向家用 消费品、工业系统、生物工程、决策分析和认 识技术等各个方向发展
2021/3/16
2021
4
模糊系统概述
模糊控制理论出现的必然性 自动控制理论发展的两个主要阶段： 经典控制理论――主要解决单变量系统的
反馈控制 现代控制理论――主要解决多变量系统的
优化控制
2021/3/16
2021
5
模糊系统概述
现代工业具有以下特征： 复杂性：系统结构和参数的高维、时变、
高度非线性 不确定性：系统内外部的未知和不确定
模糊控制的局限性
▪ 模糊控制在处理面向任务的问题时比传 统的控制更为有效，例如自动驾驶和停 靠、交通控制与运动控制等方面，利用 基于模糊规则控制策略要比传统的基于 微分方程的控制策略更为方便和有效。 但是，另一方面，模糊理论又表现出了 许多先天的不严谨性，不确定性和其它 局限性，导致模糊控制理论的不成熟。
的因素 高标准的性能要求
2021/3/16
2021
6
模糊系统概述
模糊控制的特征： 不需要对象的精确数学模型，而要求有
关的控制经验和知识 鲁棒性强 适用于非线性、时变、大滞后系统的控
制
2021/3/16
2021
7
模糊系统概述
参考输入
模糊化
知识库 模糊推理
解模糊化
输出 被控对象
模糊控制器的结构图
Inference Method
现有模糊推理方法框图
2021/3/16
2021
18
模糊推理方法
▪ 目前最常用的模糊推理方法是CRI方法， 但是在δ–等式的定义下讨论得出其鲁棒 性并不理想的结论，这里的鲁棒性是指 模糊前件的微小变化对模糊后件的影响。 最优模糊推理的鲁棒性是否有所改进也 是我们需要研究的一个问题。
2021/3/16
2021
21
模糊系统的通用逼近能力
研究路线： 基于神经网络与模糊系统的等效性
如RBF神经网络等价于采用高斯隶属度函 数，sum-product推理和COG解模糊化的 简化模糊系统 ，很难得出神经网络与模 糊系统等价的一般结论。
能解决的问题用概率论同样可以解决。
2021/3/16
2021
10
模糊系统概述
模糊理论经常被问及的问题 模糊系统方法中没有模糊的地方 模糊系统与其它非线性建模方法相比，
优点何在
比较依据：逼近精度与复杂性的平衡； 学习算法的收敛速度； 结果的可解释性； 充分利用各种不同形式的信息。
2021/3/16
2021/3/16
2021
19
模糊系统的通用逼近能力
模糊系统的通用逼近性：以任意精度逼 近紧致集上的任意连续实函数
紧致集：设 X是拓扑空间，X 的子集 K称为 紧致的当且仅当K的每个开覆盖 有有限个子覆盖。
有界且闭的有限维空间是紧致的。
2021/3/16
2021
20
模糊系统的通用逼近能力
主要内容： 模糊系统通用逼近的研究路线 模糊系统通用逼近的充分条件 模糊系统通用逼近的必要条件 模糊系统通用逼近的其它问题
模糊系统与模糊控制简介
－－博士生论坛系列报告
主要内容
模糊系统概述 模糊推理方法 模糊系统的通用逼近能力 模糊控制器的结构分析 模糊控制器的稳定性 模糊控制器的系统化设计 模糊PID
2021/3/16
2021
2
模糊系统概述
模糊系统发展的历程 1965年，美国系统论专家Zadeh教授创立了模