智能控制技术——模糊控制系统
模糊控制系统
5.测量装置
它是将被控对象的各种非电量，如流量、温度、压力、速度、浓度等转换为电 信号的一类装置。通常由各类数字的或模拟的测量仪器、检测元件或传感器等组成。 它在模糊控制系统中占有十分重要的地位，其精度往往直接影响整个系统的性能指 标，因此要求其精度高、可靠且稳定性好。
3.2 模糊控制系统的基本原理⑴
若该工作机构的负载扰动有很大随机性，为了保持直流电动机转速为 1000r／min，根据人工操作经验，控制规则用条件语言来表示如下： 如果电动机转速nd低于1000r／min，那么应该升高电压ud，若nd低得越 多，则ud升得越高； 如果电动机转速nd高于1000r／min，那么应该降低电压ud，若nd高得越 多，则ud降得越低； 如果电动机转速nd等于1000r／min，则保持电压ud不变。
3.1 模糊控制系统的组成⑴
模糊控制系统通常由模糊控制器、输入／输出接口、执行机构、 被控对象和测量装置等五个部分组成。
1.被控对象 它可以是一种设备或装置以及它们的群体，也可以是一个生产 的、自然的、社会的、生物的或其他各种的状态转移过程。这些被 控对象可以是确定的或模糊的、单变量或多变量的、有滞后或无滞 后的，也可以是线性的或非线性的、定常的或时变的，以及具有强 耦合和干扰等多种情况。对于那些难以建立精确数学模型的复杂对 象，更适宜采用模糊控制。 2.执行机构 除了电气的以外，如各类交、直流电动机， 伺服电动机，步进电动机等，还有气动的和液压 的，如各类气动调节阀和液压马达、液压阀等。
智能控制技术⑵
题记
在这个世界上，有许多高深的理论其实就 发源于我们司空见惯的日常生活里。
任何理论，如果不用于解决实际问题，这 种理论再好也是没有实际意义的。
第3章：模糊控制系统
智能控制技术-第三课模糊控制2
相应输入(-6~6)对应不同集合的隶属度函数值（e=2.4，元素2）
µ NL NM NS ZE PS PM PL
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
1.0 0.8 0.4 0.1 0 0.2 0.7 1.0 0.7 0.2 0 0 0.2 0.7 1.0 0.9 0 0.5 1.0 0.5 0.9 1.0 0.7 0.2 0 0 0.2 0.7 1.0 0.7 0.2 0.1 0.4 0.8 1.0
如果A’=A
0.2 那么 0.2 B A R C 1 0.8 0.6 0.4 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.4 0.6 0.8 1
0.4 0.6 0.8 0.4 0.6 0.8 0.4 0.6 0.6 0.4 0.4 0.4 0.2 0.2 0.2
0.4 0.6 0.8 0.4 0.6 0.8 0.4 0.6 0.6 0.4 0.4 0.4 0.2 0.2 0.2
1 0.8 0.6 0.4 0.2
0.2 0.4 0.6 0.8 1 B “高电压” 1 2 3 4 5
方法2. 采用积运算法，即为RP
1 0.8 0.6 0.4 0.2
其中，每个元素是按最大-最小的合成规则计算出来的。如，上 式中第一个元素是这样计算的：
（1 0.2） （0.8 0.2） （0.6 0.2） （0.4 0.2） （0.2 0.2） 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2
如果A’=A B A R p 0.2 0.4 0.6 0.8 1
如果A’=A2 B A2 R p 0.2 0.4 0.6 0.8 1
智能控制-第六章 模煳控制系统
第六章 模糊控制系统
1. 模糊控制的定义 扎德(Zadeh)于1965年提出了模糊集合(Fuzzy Sets)。模糊控制是一类应用模糊集合理论的控制方法。
2. 模糊控制的价值 模糊控制提出了一种新的机制用于实现基于知识〔规那么〕甚至语义描述的控制规律。 模糊控制为非线性控制器提出了一个比较容易的设计方法，尤其是当受控装置〔对象或过程〕含有不确定性而且很难用传统非线性控制理论处理时，更是有效。
定义6.4 直积〔笛卡儿乘积，代数积〕
若 分别为论域 中的模糊集合，则这些集合的直积是乘积空间 中一个模糊集合，其隶属函数为： (6.7)
定义6.5 模糊关系
图6.4 Braae-Rutherford模糊控制器
此方法是由Braae和Rutherford于1978年开发 的，其结构原理如以下图所示。两个积分单元分别 放在模糊化单元之前和模糊判决单元之后。虽然 本模糊控制器能够减小系统误差至一定程度，但 是，无法保证消除极限环振荡现象。
若U，V是两个非空模糊集合，则其直积U×V中的一个模糊子集R称为从U到V的模糊关系，可表示为： (6.8)
模糊关系通常可以用模糊集合、模糊矩阵和模糊图等方法来描述。
定义6.6 复合关系
若R和S分别为U×V和V×W中的模糊关系，则R和S的复合是 一个从U到W的模糊关系，记为： (6.9)
定义6.2 模糊支集、交叉点及模糊单点
如果模糊集是论域U中所有满足 的元素u构成的集合， 则称该集合为模糊集F的支集。当u满足 ，称为交叉点。当模 糊支集为U中一个单独点，且u满足 则称此模糊集为模糊单 点。
其隶属函数为： (6.10)
定义6.7 正态模糊集、凸模糊集和模糊数
智能控制技术简介
智能控制技术简介智能控制技术是指利用计算机、传感器、执行器等技术手段，对设备、系统或过程进行自动化控制和管理的一种技术。
通过智能控制技术，可以实现对设备运转状态、参数进行实时监测与调整，提高生产效率、降低生产成本，实现自动化生产和智能化管理。
本文将介绍智能控制技术的基本原理、应用领域以及解决方案。
一、智能控制技术的基本原理智能控制技术的基本原理是通过传感器采集设备或系统的状态信息，传递给微处理器或微控制器进行信号处理和决策，并通过执行器输出控制信号，实现对设备或系统的控制。
具体包括以下几个方面：1. 传感器技术：传感器是智能控制技术的重要组成部分，用于实时感知设备或系统的状态信息，并将其转化为电信号输出。
常见的传感器有温度传感器、压力传感器、湿度传感器等。
2. 微处理器或微控制器技术：微处理器或微控制器是指具有一定计算能力和控制功能的集成电路，用于接收传感器的信号，进行数据处理和控制决策。
根据控制算法的不同，可以实现不同的控制策略。
3. 执行器技术：执行器是将控制信号转化为设备或系统实际动作的装置，常见的执行器有电动机、液压马达、电磁阀等。
通过执行器的动作，可以实现对设备或系统的操作与控制。
二、智能控制技术的应用领域智能控制技术广泛应用于各个行业和领域，如工业自动化、智能家居、交通运输、能源管理等。
以下将介绍几个典型的应用领域：1. 工业自动化：智能控制技术在工业生产中有着广泛的应用。
通过对生产线、机器设备等进行智能控制，可以提高生产效率、降低生产成本，实现生产过程的自动化和智能化。
2. 智能家居：智能控制技术在家居领域的应用越来越广泛。
通过智能传感器和智能控制系统，可以实现对家居设备的智能化控制，如智能照明系统、智能空调系统、智能安防系统等。
3. 交通运输：智能控制技术在交通运输领域的应用可以提高交通运输系统的安全性和效率。
例如，智能交通信号灯、智能公交调度系统等，可以实现交通流量控制和优化。
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。
模糊控制系统简介
模糊理论在模糊控制中的应用——模糊控制系统摘要：模糊控制技术对工业自动化的进程有着极大地推动作用。
本文简要的讲述了模糊控制理论的起源及基本原理，详细分析了模糊控制器的设计方法，最后就典型的模糊控制系统原理和新型模糊控制系统应用进行了分析正文：一：模糊理论1.1模糊理论概念：模糊理论（Fuzzy Theory）是指用到了模糊集合的基本概念或连续隶属度函数的理论。
它可分类为模糊数学，模糊系统，不确定性和信息，模糊决策这五个分支，它并不是完全独立的，它们之间有紧密的联系。
1.2模糊理论产生：1965年，模糊理论创始人，美国加州福尼亚大学伯克利分校的自动控制理论专家L.A.Zadeh教授发表了题为“Fuzzy Set”的论文，这标志着模糊理论的诞生。
这一理论为描述和处理事务的模糊性和系统中的不确定性，以及模拟人所特有的模糊逻辑思维功能，从定性到定量，提供了真正强有力的工具。
1966年，马里诺斯发表了模糊逻辑的研究报告，而Zadeh进一步提出了著名的模糊语言值逻辑，并于1974年进行了模糊逻辑推理的研究。
由于这一研究和观点反映了客观世界中普遍存在的事务，它一出现便显示出强大的生命力和广阔的发展前途，在自然科学，其他科学领域及工业中得到了迅速的广泛的应用。
二：模糊控制理论2.1模糊控制理论的产生：在控制技术的应用过程中，对于多变量、非线性、多因素影响的生产过程，即使不知道该过程的数学模型，有经验的操作人员也能够根据长期的实践观察和操作经验进行有效地控制，而采用传统的自动控制方法效果并不理想。
从这一点引申开来，是否可将人的操作经验总结为若干条控制规则以避开复杂的模型建造过程？模糊控制理论与技术由此应运而生。
20世纪70年代模糊理论应用于控制领域的研究开始盛行，并取得成效。
其代表是英国伦敦大学玛丽皇后分校的E.H.Mamdani教授将IF-THEN型模糊规则用于模糊推理，并把这种规则型模糊推理用于蒸汽机的自动运转中。
《智能控制技术》智能控制技术——模糊控制系统
若e=测量－给定
（1）为E为正大，则U为负大。 If E = PB then U= NB
（2）为E为正小，则U为负小。 （3）为E为零，则U为零。 （4）为E为负小，则U为正小。 （5）为E为负大，则U为正大。
If E = PS then U = NS If E =ZE then U= ZE If E= NS then U = PS If E= NB then U = PB
方面明显优于一维控制器。
18
3.1 模糊控制系统的组成
3.1.3 推理决策过程 推理决策逻辑 模糊控制的核心。 利用知识库的信息，模拟人类的推理决策过程。
即上一章中介绍的模糊逻辑推理。 常用的是最大—最小（玛达尼）推理。
19
3.1 模糊控制系统的组成
3.1.4 精确化过程 精确化的定义 把由模糊推理所得到的模糊输出量，转变为精确控制量。 进而去驱动或控制具体的执行机构。
3.1 模糊控制系统的组成
3.1.1 模糊化
模糊化的过程（举例说明：一个二维模糊控制器）
（2）量化因子和比例因子
定义量化因子：
n
kde demax
定义比例因子：
ku
umax n
7
3.1 模糊控制系统的组成
3.1.1 模糊化 模糊化的过程（举例说明：一个二维模糊控制器）
（3）语言值的选取
正大—“PB” 正中—“PM” 正小—“PS” 零 —“ZE” 负小—“NS” 负中—“NM” 负大—“NB”
模糊化的过程（举例说明：一个二维模糊控制器）
（2）量化因子和比例因子
定义量化因子：
ke
n em ax
ke确定后，任何e值都可以转化为X上的某一元素。
x
模糊系统与智能控制技术
模糊系统与智能控制技术随着人工智能技术的不断发展，智能控制技术作为重要的一部分也得到了快速的发展。
其中，模糊系统作为智能控制的重要手段之一，逐渐在工程技术中得到了广泛应用。
一、模糊系统概述模糊系统指的是一类基于模糊数学理论为基础的人工智能系统，用于处理不确定、模糊、复杂的信息和控制问题。
模糊系统一般由模糊集合、模糊逻辑、模糊推理和模糊控制等组成。
模糊集合是模糊系统中的基本概念，通过模糊集合的模糊度来描述信息的不确定性和模糊性。
二、模糊系统在智能控制中的应用在智能控制中，模糊系统应用广泛，主要表现在以下方面：1.模糊控制模糊控制是模糊系统在控制领域中的一种应用，其核心是建立模糊控制器，通过输入变量经过模糊化、规则匹配和解模糊等过程，输出模糊控制量，控制被控对象达到某种期望状态或优化目标。
2.模糊识别模糊识别是指将输出与输入之间的模糊关系进行建模，并通过一定的方法求解识别问题。
常用的模糊识别方法包括模糊C均值聚类、模糊决策树等。
3.模糊优化模糊优化是将模糊规划和优化算法相结合，通过求解模糊集合上的优化问题，确定最优决策方案。
三、模糊系统的优势和不足模糊系统作为一种智能控制技术，在实际应用中有其独特的优势，包括：1.建模简单对于一些复杂、模糊、不易准确建模的问题，采用模糊系统可以使建模过程更加容易，而且表现出的精度和可靠性也比较高。
2.适应性强模糊系统具有一定的自适应性和鲁棒性，在面对变化和不确定性的环境中，能够更好地适应环境变化。
但是，模糊系统也有一定的不足之处，主要包括：1.复杂性高由于模糊系统需要考虑许多未知且不可测的因素，因此其模型结构比较复杂，不易于实现。
2.性能不稳定模糊系统的性能受到多种因素的影响，因此在一些极端情况下，很难保证控制效果的稳定性。
四、结语综上所述，模糊系统作为一种智能控制技术，在实际应用中能够解决许多不确定、模糊、复杂的信息和控制问题，并具有一些独特的优势。
随着人工智能技术的不断发展，相信模糊系统在未来的应用中也会发挥更大的作用。
智能控制模糊控制
30
2.2 模糊集合论基础
2.2.2 模糊集合的运算
例6：设论域U={u1，u2，u3，u4}中两个模糊子集
分别为
A 0.9 0.2 0.8 0.5 u1 u2 u3 u4
0.3 0.1 0.4 0.6 B
u1 u2 u3 u4
求 A∪B 和 A∩B
2.2.1 模糊集的概念
例2：人对温度的感觉(0C ~40C的感觉)：
23
2.2 模糊集合论基础
2.2.1 模糊集的概念
例 3 ： 设 论 域 U={ 张 三 ， 李 四 ， 王 五 } ， 评 语 为 “学习好”。设三个人学习成绩总评分是张三得 95分，李四得90分，王五得85分。
若采用隶属度函数：
2.2.2 模糊集合的运算 平衡算子 当隶属函数取大、取小运算时，不可避免地要丢失部分信 息，采用一种平衡算子，可起到补偿作用。
平衡算子 C A B
c (x) A(x) B (x) 1 A(x) B (x) A(x) B (x)
39
2.2 模糊集合论基础
2.2.2 模糊集合的运算
例7：设论域U={u1，u2，u3，u4}中两个模糊子集
例1：设集合U由1到5的五个自然数组成，试分别用列举法， 定义法，归纳法写出该集合的表达式。 解：
列举法 U={1,2,3,4,5} 定义法 U={u|u为自然数，且1≤u≤5} 归纳法 U={ui+1=ui+1, i=1,2,3,4, u1=1}
19
2.2 模糊集合论基础
2.2.1 模糊集的概念 经典集合
主要内容
2. 模糊控制的理论基础
2.1 引言
2.1.1 模糊控制的发展概述 2.1.2 模糊控制的特点
智能控制模糊控制PPT课件
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。
人工智能控制技术课件：模糊控制
模糊集合
模糊控制是以模糊集合论作为数学基础。经典集合一般指具有某种属性的、确定的、
彼此间可以区别的事物的全体。事物的含义是广泛的,可以是具体元素也可以是抽象
概念。在经典集合论中,一个事物要么属于该集合,要么不属于该集合,两者必居其一,
没有模棱两可的情况。这表明经典集合论所表达概念的内涵和外延都必须是明确的。
1000
1000
9992
9820
的隶属度 1 =
= 1，其余为： 2 =
= 0.9992， 3 =
=
1000
1000
1000
9980
9910
0.982， 4 =
= 0.998， 5 =
= 0.991，整体模糊集可表示为：
1000
1000
1
0.9992
0.982
0.998
《人工智能控制技术》
模糊控制
模糊空基本原理
模糊控制是建立在模糊数学的基础上，模糊数学是研究和处理模糊性现
象的一种数学理论和方法。在生产实践、科学实验以及日常生活中，人
们经常会遇到模糊概念(或现象)。例如，大与小、轻与重、快与慢、动与
静、深与浅、美与丑等都包含着一定的模糊概念。随着科学技术的发展，
度是2 ，依此类推，式中“+”不是常规意义的加号，在模糊集中
一般表示“与”的关系。连续模糊集合的表达式为：A =
)( /其中“” 和“/”符号也不是一般意义的数学符号，
在模糊集中表示“构成”和“隶属”。
模糊集合
假设论域U = {管段1，管段2，管段3，管段4，管段5}，传感器采
1+|
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
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”。
智能控制专业的研究方向概览
智能控制专业的研究方向概览智能控制是指利用先进的计算机技术和智能算法，实现对各类控制系统的自主学习、自主调节和自主优化等功能。
智能控制技术在各个领域都具有广泛的应用价值，在工业控制、交通管制、自动化设备、机器人等领域有着不可替代的作用。
本文将为您概览智能控制专业的研究方向，包括模糊控制、神经网络控制、遗传算法控制和深度学习控制等。
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，通过将模糊集合理论引入控制系统，模糊控制可以解决控制过程中存在的模糊性、不确定性和非线性等问题。
模糊控制在汽车、电力系统、空调等领域都有广泛的应用。
研究方向包括模糊控制算法改进、模糊控制系统建模与仿真等。
二、神经网络控制神经网络控制是利用人工神经网络模型来进行控制的一种方法。
神经网络模型具有自适应、学习和适应环境等特性，可以用于建模、控制和优化等任务。
研究方向包括神经网络控制算法改进、神经网络控制系统设计与优化等。
三、遗传算法控制遗传算法控制是通过模拟生物进化过程，利用遗传算法来进行控制系统的设计和优化。
遗传算法通过基因编码、交叉、变异等操作来搜索最优解，具有全局优化和适应性强的特点。
研究方向包括遗传算法控制策略的改进和优化、遗传算法在控制系统中的应用等。
四、深度学习控制深度学习控制是利用深度神经网络模型来进行控制的一种方法。
深度学习模型具有强大的自动特征学习和表征学习能力，可以应对复杂的非线性系统和大规模数据。
研究方向包括深度学习控制模型的设计和改进、深度学习在控制系统中的应用等。
综上所述，智能控制专业涉及的研究方向非常广泛。
模糊控制、神经网络控制、遗传算法控制和深度学习控制等研究方向都具有各自的特点和应用领域。
随着技术的不断发展，智能控制技术将发挥越来越重要的作用，为各行各业提供更加高效、智能的控制解决方案。
智能控制技术-第二章
定义2-3 设A、B是论域U的模糊集，
即 A, B F(U ) ，若对任一 u U 都
有B(u) A(u)，则称B包含A，或称B是A的
一个子集，记作 B A。若对任一 u U都
有 B(u) A(u) ，则称B等于A,记作 B A 。
定义2-4 并：并 (AU B)的隶属函数 AUB 对所
模糊集F的表示：
F {(u, F (u)) | u U}
1、若U为连续域,模糊集F的化简表示
F F / u U
注意不表示“积分”，只是表示集合的一种方法； /并不表示除号，只是表示变量取值为是的隶属度 函数。
例
x
x0 x0
F (5) 0.2
2、若U为离散域，模糊集合的三种表示方法 (1）查德表示法： n
集合={冷，舒适，热}
冷的补集仍然有{冷，舒适，热}
2）因为模糊集合中B、C可能范围相同，只 是隶属度大小不同。
兄弟两个B、C相似父亲的程度。B、C属于 U区域。
兄弟B 1.0
兄弟C
身 眼鼻 眉体 高 睛子 毛重 图 2-6 模 糊 集 合 兄 弟 两 相 似 父 亲 的 程 度 的 定 义
（3）交换律
AI B BI A
AUB BUA
（4）分配律 A I (B UC) (A I B) U(A I C) A U(B I C) (A U B) I (A UC)
（5）同一律
AI U A
AU A
（6）零一律
AI
AUU U
（7）吸收律 AI (AU B) A AU(AI B) A
a)经 典 集 合 对 温 度 的 定 义
b) 模 糊 集 合 对 温 度 的 定 义
智能控制技术-第三章
一个简单的求中间隶属度值的求取。
在模糊控制系统中，变量的量化给出了控 制器计算的简化和控制值的平滑之间的一 个折衷，为了消除大的误差，在量化级之 间的一些插值运算是必要的。
一个简单的方法是引入一个权系数w(.)：对 于一个连续的测量值可以通过相邻两个离 散值的加权运算得到模糊度的值。
模糊控制器结构指的是输入输出变 量、模糊化算法、模糊推理规则和精确 化计算方法。
控制器的设计第一步首先确定控制器的输 入输出变量。
1、控制器输入输出变量
主要讲单输入-单输出模糊控制结构。
单输入-单输出模糊控制结构指的是系 统控制量只有一个，系统输出量只有一个。
单输入-单输出模糊控制结构又分一维模糊 控制器、二维模糊控制器和多维模糊控制 器。
m
vik i
v0
i1 m
ki
i1
ki视情况而定。如果，那么加权平均法就变为重 心法。
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。
第二节 模糊控制系统设计
一、模糊控制器的结构设计 在设计模糊控制器前，首先根据被
控对象的具体情况来确定模糊控制器的 结构。
设被控对象用以下三个控制规律描述：
规律1： 如果Yn=PM 且Un=PM 那么Yn+1=PB； 规律2： 如果Yn=PS 且Un=NS 那么Yn+1=ZE； 规律3： 如果Yn=NS 且Un=PS 那么Yn+1=ZE； 规律4： 如果Yn=NM 且Un=NM 那么Yn+1=NB； 其中Y是输出，U是控制，n是离散时间。
例如：两个输出变量A、B下的一个模糊空 间划分示意图。
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
(完整word版)智能控制技术(第三章)答案
3—1 模糊逻辑控制器由哪几部分组成？各完成什么功能？答：模糊控制系统的主要部件是模糊化过程、知识库(数据库和规则库）、推理决策和精确化计算.1、模糊化过程 模糊化过程主要完成：测量输入变量的值，并将数字表示形式的输入量转化为通常用语言值表示的某一限定码的序数.2、知识库 知识库包括数据库和规则库。
1）、数据库 数据库提供必要的定义，包含了语言控制规则论域的离散化、量化和正规化以及输入空间的分区、隶属度函数的定义等。
2）、规则库 规则库根据控制目的和控制策略给出了一套由语言变量描述的并由专家或自学习产生的控制规则的集合。
它包括：过程状态输入变量和控制输出变量的选择，模糊控制系统的建立。
3、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）.4、精确化过程 在推理得到的模糊集合中取一个能最佳代表这个模糊推理结果可能性的精确值的过程称为精确化过程。
｛模糊控制器采用数字计算机。
它具有三个重要功能:1） 把系统的偏差从数字量转化为模糊量(模糊化过程、数据库两块）； 2） 对模糊量由给定的规则进行模糊推理（规则库、推理决策完成）;3）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（精确化接口）。
3—2 模糊逻辑控制器常规设计的步骤怎样？应该注意哪些问题？ 答：常规设计方法设计步骤如下：1、 确定模糊控制器的输入、输出变量2、 确定各输入、输出变量的变化范围、量化等级和量化因子3、 在各输入和输出语言变量的量化域内定义模糊子集。
4、 模糊控制规则的确定5、 求模糊控制表3-3 已知由极大极小推理法得到输出模糊集为：0.30.810.50.112345C =++++-----。
试用重心法计算出此推理结果的精确值z. 重心法重心法 是取模糊隶属度函数的曲线与横坐标围城面积的重心为模糊推理最终输出值。
连续：0()()v VvVv v dvv v dvμμ=⎰⎰ 离散：101()()mkvkk mvkk v v v v μμ===∑∑采用离散重心法：101()()0.3(1)0.8(2)1(3)0.5(4)0.1(5)0.30.810.50.10.3(1)0.8(2)1(3)0.5(4)0.1(5)2.7=-2.7407mkvkk mvkk v v v v μμ===⨯-+⨯-+⨯-+⨯-+⨯-=++++⨯-+⨯-+⨯-+⨯-+⨯-=∑∑ 3—5 设在论域(){42024}e =--误差，，，，和控制电压{024,6,8}u =，，上定义的模糊子集的隶属度函数分别如图3—21、图3—22所示。
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3.1.1 模糊化
模糊化的过程（举例说明：一个二维模糊控制器） （5）语言变量赋值表（离散）
语言变量：E DE U 语言值：PB PM PS ZE NS NM NB 模糊子集: (三角分布，正态分布等)
μ E -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6
语言值
NB 1.0 0.7 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 NM 0.0 0.7 1.0 0.7 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 NS 0.0 0.0 0.0 0.7 1.0 0.7 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ZE 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.7 1.0 0.7 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 PS 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.7 1.0 0.7 0.0 0.0 0.0 PM 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.7 1.0 0.7 0.0 PB 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.7 1
（1）确定输入、输出变量
输入：
e ; de
输出：
u
（2）量化因子和比例因子 基本论域： e —— [-emin, emax] de —— [-demin, demax] 将连续量离散化： 取X=[-n, -n+1, …, 0, 1, … n-1, n] n: 档数
5
3.1 模糊控制系统的组成
3.1.1 模糊化
i 1
（扎德推理）
简单，但控制效果不佳，适用于随动、定值控制系统等。
15
3.1 模糊控制系统的组成
3.1.2 知识库 常用的模糊控制规则（液位控制系统）
控制器
Q1 R
浮子
电位器
K1 减速器
用水开关 Q2
手动调节的规则 输入：水位R；输出：控制器K1
电动机
SM
if
16
3.1 模糊控制系统的组成
3.1.2 知识库 常用的模糊控制规则（液位控制系统） 多次记录，根据手动控制经验总结出模糊控制规则：
17
3.1 模糊控制系统的组成
3.1.2 知识库 常用的模糊控制规则 ②双输入单输出的二维FC If x1=A and(0R) x2= B then y=C
e
A
C(U)
FC
模糊关系：
de B
nRΒιβλιοθήκη e, de, u) (Ei DEi )T 2 Ui
i 1
考虑了误差和误差变化，在随动和定值控制系统的控制性能
给定 R
复合模糊控制器
e
模糊
uf
e
控制器
1
e
u PI控制器
2
d
y u
被 控
输出
k
对
象
34
3.2 模糊控制系统的设计
（1）模糊控制器的结构确定 自组织模糊控制器
e
给定 R ＋－ e
模糊控制器 1 u
y 被 输出
控 对 象
校正
性能
机制
测量
35
3.2 模糊控制系统的设计
（2）模糊语言变量的语言值分档和模糊论域分级的选取
接而成，如if、then、else、also、and、or等。
12
3.1 模糊控制系统的组成
3.1.2 知识库 模糊控制规则的建立 专家经验法：通过对专家控制经验的咨询形成控制规则库。 采用“if-then”规则语言来表达经验。 观察法：观察操作人员的实际控制过程。 采用“if-then”规则语言来进行控制。
30
3.2 模糊控制系统的设计
（1）模糊控制器的结构确定
一维模糊控制器 输入语言变量为被控量和结定值的偏差，动态控制性 能不佳，控制效果不能令人满意。这种控制方案一般 用于一阶被控对象。
E
模糊控制器
U
31
3.2 模糊控制系统的设计
（1）模糊控制器的结构确定
二维模糊控制器 输入语言变量为被控量与给定值的偏差和偏差变化 率，能够较全面严格地反映被控过程的动态待性， 因此控制效果比一维模糊控制器好。它是目前被广 泛采用的一种模糊控制器。
uU1(u)du
u1 u U1(u)du
u
m
ui U1(ui )
u1
i 1 m
U1(ui )
i 1
22
3.1 模糊控制系统的组成
3.1.4 精确化过程 加权平均法 同样考虑上例：
0.7 (7) 0.7 (6) 0.3 (5)
u1
0.7 0.7 0.3 0.3
7.6 1.36 5.6
智能控制技术
模糊控制系统
主要内容
3. 模糊控制系统
3.1 模糊控制系统的组成
3.1.1 模糊化过程 3.1.2 知识库 3.1.3 推理决策过程 3.1.4 精确化过程
3.2 模糊控制系统的设计 3.3 模糊控制器的设计举例
2
3.1 模糊控制系统的组成
3.1.0 模糊控制系统的组成概述
知识库
输入
3.1 模糊控制系统的组成
3.1.1 模糊化
模糊化的过程（举例说明：一个二维模糊控制器）
（2）量化因子和比例因子
定义量化因子：
n
kde demax
定义比例因子：
ku
umax n
7
3.1 模糊控制系统的组成
3.1.1 模糊化 模糊化的过程（举例说明：一个二维模糊控制器）
（3）语言值的选取
正大—“PB” 正中—“PM” 正小—“PS” 零 —“ZE” 负小—“NS” 负中—“NM” 负大—“NB”
若e=测量－给定
（1）为E为正大，则U为负大。 If E = PB then U= NB
（2）为E为正小，则U为负小。 （3）为E为零，则U为零。 （4）为E为负小，则U为正小。 （5）为E为负大，则U为正大。
If E = PS then U = NS If E =ZE then U= ZE If E= NS then U = PS If E= NB then U = PB
U
(x)dx
25
3.1 模糊控制系统的组成
3.1.4 精确化过程
去模糊化，求实际输出 解模糊后，还要经过尺度变换，求出实际输出。
y
ymax
2
ymin
ku (u1
umax
umin ) 2
u1 ：为精确量（量化的范围内）； ymax，ymin：为控制量的变化范围；4～20mA 或 1～5V。 y：为实际输出的控制量； ku：比例因子。
模
糊
化
模糊推理 （推理决策逻辑）
精 输出 确 化
3
3.1 模糊控制系统的组成
3.1.1 模糊化 模糊化的定义
精确量转化为模糊量。 将输入变量的值转化成通常用语言值表示的某一 限定码的序数。 （输入变量所对应的模糊子集的隶属程度）
4
3.1 模糊控制系统的组成
3.1.1 模糊化
模糊化的过程（举例说明：一个二维模糊控制器）
26
主要内容
3. 模糊控制系统
3.1 模糊控制系统的组成
3.1.1 模糊化过程 3.1.2 知识库 3.1.3 推理决策过程 3.1.4 精确化过程
3.2 模糊控制系统的设计 3.3 模糊控制器的设计举例
27
3.2 模糊控制系统的设计
模糊控制器的控制过程小结
（1）模糊化 输入值 (ei，dei) 经模糊化 → E，DE
E
模糊控制器
U
d dt
32
3.2 模糊控制系统的设计
（1）模糊控制器的结构确定
三维模糊控制器 输入变量分别为系统偏差量、偏差变化率和偏差变 化率的变化率。由于这类模糊控制器结构比较复杂， 推理运算时间长，一般较少使用。
E
模糊控制器
U
dd
dt dt
33
3.2 模糊控制系统的设计
（1）模糊控制器的结构确定 复合模糊控制器 模糊控制器+PI控制器（传统）
模糊化的过程（举例说明：一个二维模糊控制器）
（2）量化因子和比例因子
定义量化因子：
ke
n em ax
ke确定后，任何e值都可以转化为X上的某一元素。
x
2n emax emin
( x0
em a x
emin 2
)
x0：为实际的输入量 emax , emin：为输入量的变化范围 x：为转换后的离散量
6
0.3 7
23
3.1 模糊控制系统的组成
3.1.4 精确化过程 加权平均法
（2）算术加权
m
xi ki
u1
i 1 m
ki
i 1
24
3.1 模糊控制系统的组成
3.1.4 精确化过程
中位数法 取模糊隶属度函数曲线与横坐标围成面积平分为两等份 的数作为结果。
面积均分：x0 a
U
( x)dx
b x0
例：
U1
0.7 7
0.7 6
0.3 5
0.3 4
0.3 3
0.2 2
0.7 1
0.7 0
0.7 1
0.2 0 0 0.2 0.3 0.3 2 34 5 6 7
精确量：
u1
(7
6