智能控制技术-第四课模糊控制
模糊控制理论及应用
模糊控制理论及应用模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法,它能够应对现实世界的不确定性和模糊性。
本文将介绍模糊控制的基本原理、应用领域以及未来的发展趋势。
一、模糊控制的基本原理模糊控制的基本原理是基于模糊逻辑的推理和模糊集合的运算。
在传统的控制理论中,输入和输出之间的关系是通过精确的数学模型描述的,而在模糊控制中,输入和输出之间的关系是通过模糊规则来描述的。
模糊规则由模糊的IF-THEN语句组成,模糊推理通过模糊规则进行,从而得到输出的模糊集合。
最后,通过去模糊化操作将模糊集合转化为具体的输出值。
二、模糊控制的应用领域模糊控制具有广泛的应用领域,包括自动化控制、机器人控制、交通控制、电力系统、工业过程控制等。
1. 自动化控制:模糊控制在自动化控制领域中起到了重要作用。
它可以处理一些非线性和模糊性较强的系统,使系统更加稳定和鲁棒。
2. 机器人控制:在机器人控制领域,模糊控制可以处理环境的不确定性和模糊性。
通过模糊控制,机器人可以对复杂的环境做出智能响应。
3. 交通控制:模糊控制在交通控制领域中有重要的应用。
通过模糊控制,交通信号可以根据实际情况进行动态调整,提高交通的效率和安全性。
4. 电力系统:在电力系统中,模糊控制可以应对电力系统的不确定性和复杂性。
通过模糊控制,电力系统可以实现优化运行,提高供电的可靠性。
5. 工业过程控制:在工业生产中,许多过程具有非线性和不确定性特点。
模糊控制可以应对这些问题,提高生产过程的稳定性和质量。
三、模糊控制的发展趋势随着人工智能技术的发展,模糊控制也在不断演进和创新。
未来的发展趋势主要体现在以下几个方面:1. 混合控制:将模糊控制与其他控制方法相结合,形成混合控制方法。
通过混合控制,可以充分发挥各种控制方法的优势,提高系统的性能。
2. 智能化:利用人工智能技术,使模糊控制系统更加智能化。
例如,引入神经网络等技术,提高模糊控制系统的学习和适应能力。
3. 自适应控制:模糊控制可以根据系统的变化自适应地调整模糊规则和参数。
《智能控制技术》课程教学大纲(本科)
《智能控制技术》课程教学大纲(本科)课程编号:课程名称:智能控制技术课程学分:4课程学时:64课程性质:专业选修课授课对象:本科三年级学生授课教师:X一、课程目标1. 理论目标:使学生掌握智能控制技术的基本理论、基本方法和基本应用,了解智能控制技术的发展趋势。
2. 技能目标:培养学生具备智能控制系统的设计、分析和调试能力,能够独立完成智能控制系统的开发和应用。
3. 创新目标:激发学生的创新意识,培养学生的创新能力和团队协作精神。
二、课程内容1. 智能控制技术概述1.1 智能控制技术的定义和发展历程1.2 智能控制技术的分类和应用领域2. 智能控制理论基础2.1 模糊控制理论基础2.2 神经网络控制理论基础2.3 遗传算法控制理论基础3. 智能控制方法3.1 模糊控制方法3.2 神经网络控制方法3.3 遗传算法控制方法4. 智能控制系统设计4.1 智能控制系统设计原则4.2 智能控制系统设计步骤4.3 智能控制系统设计案例分析5. 智能控制系统应用5.1 智能控制系统在工业领域的应用5.2 智能控制系统在农业领域的应用5.3 智能控制系统在医疗领域的应用三、教学方法1. 讲授法:教师通过讲解、演示等方式,传授智能控制技术的基本理论和方法。
2. 讨论法:组织学生分组讨论,激发学生的思维,培养学生的团队协作精神。
3. 案例分析法:通过案例分析,使学生了解智能控制技术的实际应用。
4. 实验法:通过实验,使学生掌握智能控制系统的设计、分析和调试方法。
四、考核方式1. 平时成绩:占40%,包括出勤、课堂表现、作业完成情况等。
2. 实验成绩:占30%,包括实验报告、实验操作、实验结果分析等。
3. 期末考试成绩:占30%,采用闭卷考试形式,主要考察学生对智能控制技术基本理论、方法和应用的理解。
1. 教材:《智能控制技术》,作者:X,出版社:,年份:。
六、课程安排1. 第12周:智能控制技术概述2. 第34周:模糊控制理论基础3. 第56周:神经网络控制理论基础4. 第78周:遗传算法控制理论基础5. 第910周:模糊控制方法6. 第1112周:神经网络控制方法7. 第1314周:遗传算法控制方法8. 第1516周:智能控制系统设计9. 第1718周:智能控制系统应用10. 第1920周:复习、考试七、教学要求1. 学生应认真听讲,做好笔记,积极参与课堂讨论。
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。
模糊控制的基本原理
模糊控制的基本原理模糊控制是以模糊集合理论、模糊语言及模糊逻辑为基础的控制,它是模糊数学在控制系统中的应用,是一种非线性智能控制.模糊控制是利用人的知识对控制对象进行控制的一种方法,通常用“if条件,then结果"的形式来表现,所以又通俗地称为语言控制。
一般用于无法以严密的数学表示的控制对象模型,即可利用人(熟练专家)的经验和知识来很好地控制。
因此,利用人的智力,模糊地进行系统控制的方法就是模糊控制.模糊控制的基本原理如图所示:模糊控制系统原理框图它的核心部分为模糊控制器.模糊控制器的控制规律由计算机的程序实现,实现一步模糊控制算法的过程是:微机采样获取被控制量的精确值,然后将此量与给定值比较得到误差信号E;一般选误差信号E作为模糊控制器的一个输入量,把E的精确量进行模糊量化变成模糊量,误差E的模糊量可用相应的模糊语言表示;从而得到误差E的模糊语言集合的一个子集e(e实际上是一个模糊向量); 再由e和模糊控制规则R(模糊关系)根据推理的合成规则进行模糊决策,得到模糊控制量u为:式中u为一个模糊量;为了对被控对象施加精确的控制,还需要将模糊量u 进行非模糊化处理转换为精确量:得到精确数字量后,经数模转换变为精确的模拟量送给执行机构,对被控对象进行一步控制;然后,进行第二次采样,完成第二步控制……。
这样循环下去,就实现了被控对象的模糊控制。
模糊控制(Fuzzy Control)是以模糊集合理论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制。
模糊控制同常规的控制方案相比,主要特点有: (1)模糊控制只要求掌握现场操作人员或有关专家的经验、知识或操作数据,不需要建立过程的数学模型,所以适用于不易获得精确数学模型的被控过程,或结构参数不很清楚等场合.(2)模糊控制是一种语言变量控制器,其控制规则只用语言变量的形式定性的表达,不用传递函数与状态方程,只要对人们的经验加以总结,进而从中提炼出规则,直接给出语言变量,再应用推理方法进行观察与控制。
智能控制课程中模糊控制教学研究
10.3969/j.issn.1671-489X.2019.01.069智能控制课程中模糊控制教学研究◆赵启凤 岳学彬摘 要 结合教学实践,针对智能控制课程中有关模糊控制相关知识点理论比较抽象,学生难以理解掌握的问题,提出一种模糊控制的教学方法,由理论到实践,设计相关的软件仿真和硬件调试相结合,从而使得抽象难懂的模糊控制变得直观,激发学生的学习兴趣,提高学生的动手能力和理论应用能力。
关键词 智能控制;模糊控制;MATALAB;软件仿真;测控专业;实践性课程中图分类号:G642.0 文献标识码:B 文章编号:1671-489X(2019)01-0069-02随着智能控制的发展,越来越多的高校在相关专业开设智能控制课程。
智能控制课程内容非常丰富,理论分支较多,主要阐述控制理论的最新发展,其涉及的内容涵盖人工智能与专家控制、学习控制、模糊数学与模糊控制、人工神经网络与神经网络控制以及智能优化算法等前沿学中原工学院的测控专业也开通了这门课程。
结合本专业的实际情况,本课程主要要求学生掌握模糊控制、神经网络控制以及智能优化算法这三部分内容。
但是由于课程内容比较偏理论,比较抽象和艰深,本科生往往不易理解。
特别是模糊控制方面的相关知识点,由于没有学习过模糊对模糊数学相关知识理解比较困难,对于模糊逻辑、模糊推理更是不知其所以然。
如果单纯地进行理论教学,学生对模糊控制很难理解,更谈不上掌握,学完之后基本上也就忘了。
为了避免这种情况,可以在理论教学之后引入相应的实践教学,通过相应的实践教学使学生理解、掌握并且会应用模糊控制系统。
实践课程的引入课可以提高学生的动作者:赵启凤,中原工学院电子信息学院,讲师;岳学彬,中原工学院电子信息学院,助理实验师(451191)。
手能力、理论应用能力,同时能充分调动学生的积极性、主动性和创造性。
实践课程的重要性已有很多文献提及[3-5]。
笔者在实际的模糊控制教学中尝试引入相应的实践课程来达到上述目的。
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”。
2024版智能控制技术ppt课件
模糊逻辑在智能控制中应用
01
02
03
工业过程控制
应用于化工、冶金、电力 等工业过程控制中,实现 对温度、压力、流量等参 数的智能控制。
智能家居系统
应用于智能家居系统中, 实现对灯光、窗帘、空调 等设备的智能控制,提高 居住舒适度。
自动驾驶技术
应用于自动驾驶技术中, 实现对车辆行驶轨迹、速 度等参数的智能控制,提 高行驶安全性。
神经网络控制
利用神经网络强大的自 学习和自适应能力,实 现对复杂系统的有效控 制。特点:能够处理非 线性、不确定性和时变 系统,具有强大的逼近
能力和容错性。
专家系统控制
基于专家知识和经验, 构建专家系统实现对复 杂系统的有效控制。特 点:能够处理定性和定 量信息,具有较强的推
理和决策能力。
遗传算法控制
现代控制理论的发展背景
01
随着计算机技术的进步和复杂系统的出现,现代控制理论应运
而生。
现代控制理论的核心思想
02
基于状态空间法和最优化原理,实现对复杂系统的有效控制。
现代控制理论的主要方法
03
包括线性系统理论、最优控制、鲁棒控制等。
智能控制方法分类及特点
第一季度
第二季度
第三季度
第四季度
模糊控制
利用模糊数学理论,将 人的控制经验表示为模 糊规则,实现对复杂系 统的有效控制。特点: 不依赖于精确的数学模 型,具有较强的鲁棒性 和适应性。
模拟退火算法实现过程
包括初始化、设置温度参数、生成新解、计算目标函数差、接受准 则判断、降温过程等步骤。
模拟退火算法特点
具有全局搜索能力强、不易陷入局部最优解等特点,但计算时间较 长。
智能优化算法在智能控制中应用案例
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。
智能控制模糊控制
特点
简化系统设计的复杂性,特别适用于非线 性、时变、模型不完全的系统上。
利用控制法则来描述系统变数间的关系。 不用数值而用语言式的模糊变数来描述系
统,模糊控制器不必对被控制对象建立完 整的数学模式。
特点
模糊控制器是一语言控制器,使得操作人 员易于使用自然语言自然语言进行人机对 话。
模糊控制器是一种容易控制、掌握的较理 想的非线性控制器,具有较佳的适应性及 强健性(Robustness)、较佳的容错性 (Fault Tolerance)。
1973年 Zadeh在论文中提出把模糊逻辑应 用于控制领域
1974年 英国的E.H.Mamdani成功的将模 糊控制应用于锅炉和蒸汽机控制
1982年 第一个工业模糊系统在丹麦Blue Circle Cement and SIRA投入使用
1987年 the Sendai City subway成为第 一个成功应用模糊控制的大型工程
2.决定模糊化的策略。
输入到模糊控制的资料可能是代表观测量 的确定数值(crisp value),也可能是带有 模糊性质的干扰(disturbance)噪声。设 计模糊控制时必须考虑输入信号的各种可 能形式,选择适当的模糊化方式,以便将 系统的状态转换成语言变数。
3.定义各语言变数数据库。 4.设计控制规则库。 5.设计fuzzy推论机构。主控制器、三路传 感器及试验机等组成。在自动加载过程中, 传感器信号经放大、A/D转换进主控制器, 计算机循环采集压力值、位移值和试样变 形量,根据这些值判断材料变形的不同阶 段,根据不同阶段标准规定的加载速度, 控制直流伺服驱动模块产生PWM波形,控 制直流电机的转速,最终使加载速度保持 在一定范围内,实现试验机自动控制的要 求。
模糊控制介绍
模糊控制介绍附件:一、模糊控制概况模糊逻辑控制(Fuzzy Logic Control)简称模糊控制(Fuzzy Control),是以模糊集合论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制技术。
1965年,美国的L.A.Zadeh创立了模糊集合论;1973年他给出了模糊逻辑控制的定义和相关的定理。
1974年,英国的E.H.Mamdani 首先用模糊控制语句组成模糊控制器,并把它应用于锅炉和蒸汽机的控制,在实验室获得成功。
这一开拓性的工作标志着模糊控制论的诞生。
模糊控制实质上是一种非线性控制,从属于智能控制的范畴。
模糊控制的一大特点是既具有系统化的理论,又有着大量实际应用背景。
模糊控制的发展最初在西方遇到了较大的阻力;然而在东方尤其是在日本,却得到了迅速而广泛的推广应用。
近20多年来,模糊控制不论从理论上还是技术上都有了长足的进步,成为自动控制领域中一个非常活跃而又硕果累累的分支。
其典型应用的例子涉及生产和生活的许多方面,例如在家用电器设备中有模糊洗衣机、空调、微波炉、吸尘器、照相机和摄录机等;在工业控制领域中有水净化处理、发酵过程、化学反应釜、水泥窑炉等的模糊控制;在专用系统和其它方面有地铁靠站停车、汽车驾驶、电梯、自动扶梯、蒸汽引擎以及机器人的模糊控制等。
二、模糊控制基础模糊控制的基本思想是利用计算机来实现人的控制经验,而这些经验多是用语言表达的具有相当模糊性的控制规则。
模糊控制器(Fuzzy Controller,即FC)获得巨大成功的主要原因在于它具有如下一些突出特点:模糊控制是一种基于规则的控制。
它直接采用语言型控制规则,出发点是现场操作人员的控制经验或相关专家的知识,在设计中不需要建立被控对象的精确数学模型,因而使得控制机理和策略易于接受与理解,设计简单,便于应用。
由工业过程的定性认识出发,比较容易建立语言控制规则,因而模糊控制对那些数学模型难以获取、动态特性不易掌握或变化非常显著的对象非常适用。
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
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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de
Z NS NM NB
4. 隐含和推理方法的制定
隐含采用 ‘mamdani’方法: ‘max-min‘
推理方法, 即 ‘min‘ 方法
去模糊方法:面积中心法。 选择隶属函数的形式:三角型
-1
1
-0.1
0.1
0
2
也可以用viewsurf菜单命令看模糊控制器的输出量
Scope 2
Matlab模糊控制仿真演示例子
If (水位误差小)then(阀门大小不变(权重 1 ) If (水位低) then (阀门迅速打开)(权重 1 ) If (水位高) then (阀门迅速关闭)(权重 1 )
这相当于在原有模糊系统模型上减少两条模糊规则得到的新的模 糊推理系统。 改动完成后进行仿真,观察示波器模块,可以得到系统水位变化, 如图所示。
1. 根据系统实际情况,选择e,de和u的论域
e range : [-1 1]
de range: [-0.1 0.1] u range: [0 2]
2. e,de和u语言变量的选取
e 8个:NB,NM,NS,NZ,PZ,PS,PM,PB de 7个:NB,NM,NS,Z,PS,PM,PB U 7个:NB,NM,NS,Z,PS,PM,PB
PID控 制模块 阀门 模型 水箱 模型 仿真动 画演示
模糊控 制模块
在Matlab中仿真,可以看到 出现一个水箱模型的仿真动 画窗口。该动画由一个S函 数”animtank.m”实现。从 动画中,可以观察到实际系 统的水位跟随殊荣的要求水 位信号变化。
如果对S函数的实现感兴趣,可以键入命令open animtank (或edit animtank)来查看” animtank.m”文件
学习 MATLAB 仿真工具的一个快速有效的方法就是学习示 例模型,通过看懂这些模型和模块的功能以及搭建过程, 可以很快熟悉和掌握如何使用 MATLAB 仿真工具来设计 和搭建自己独特的模型。
下面以模型Shower.mdl的结构作一个介绍,方便读者更好 地理解和学习这个例子。
模型Shower.mdl是一个淋浴温度及水量调节的模糊控制系 统的仿真,该模糊控制器的输入变量分别是水流量和水 温,输出变量分别是对热水阀和冷水阀的控制方式。该 问题是一个典型的经验查表法控制示例,是 Mamdani型 系统,其模糊控制矩阵存为磁盘文件shower.fis。
多个输入时,在Edit菜单中,选Add variable… ->input,加 入新的输入input,如下图所示
选择input(选 中为红框),在 界面右边文字 输入处键入相 应的输入名称, 例如,温度输 入用 tmpinput, 磁能 输入用 maginput,等。
隶属度函数编辑器(Mfedit) 该编辑器提供一个友好的人机图形交互环境,用来设计和 修改模糊推理系中各语言变量对应的隶属度函数的相关 参数,如隶属度函数的形状、范围、论域大小等,系统 提供的隶属度函数有三角、梯形、高斯形、钟形等,也 可用户自行定义。 双击所选input,弹出一新界面,在左下Range处和 Display Range处,填入取值范围,例如 0至9。
在Simulink编辑窗口左边的模块浏览区可以看到在水箱仿真系统 中包括水箱子模型、阀门子模型及 PID 控制子模型。直接在 浏览区中点击或右键点击它们,并在弹出菜单中选择[ look under mask 】 ,可以看到这些模块实现的细节结构,如图 所 示。
这里暂时不讨论具体的系统模型的构造问题,我们可以先在 这个已经建立好的系统模型上进行修改,体验模糊逻辑与仿 真环境结合使用的优势。 对于仿真模型系统中已经建立的水箱模块、阀门模块以及动 画仿真显示模块可以直接使用,这里我们重点讨论与模糊推 理系统设计问题相关的模糊系统变量 tank (即 MATLAB 的 模糊逻辑推理系统)。在 MATLAB 命令窗口中键入命令 fuzzy tank ,就可以开始对模糊系统 tank 进行编辑了。
模型sltank.mdl ——使用模糊控制器对水箱水位进行控制。 假定水箱有一个进水口和一个出水口,可以通过控制一个阀 门来控制流入的水量(即水位高度),但是流出的速度取 决于出水口的半径(定值)和水箱底部的压力(随水箱中 的水位高度变化)。系统有许多非线性特性。 要求设计的目标是一个合适的进水口阀门的控制器,能够根 据水箱水位的实时测量结果对进水阀门进行相应控制,使 水位满足特定要求(即特定输入信号)。一般情况下,控 制器以水位偏差(理想水位和实际水位的差值)及水位变 化率作为输入,输出的控制结果是进水阀打开或关闭的速 度。
其他例子
模型Shower.mdl―淋浴温度调节模糊控制系统仿真; 模型slcp.mdl―单级小车倒摆模糊控制系统仿真; 模型 slcp1.mdl―变长度倒摆小车模糊控制系统仿真; 模型 slcpp1.mdl—定长、变长二倒摆模糊控制系统仿真; 模型slbb.mdl―球棒模糊控制系统仿真; 模型sltbu.mdl―卡车智能模糊控制倒车系统仿真; 模型sltank2.mdl ― 用子系统封装的水箱控制仿真。
1.
Matlab模糊逻辑工具箱仿真
模糊推理系统编辑器(Fuzzy) 模糊推理系统编辑器用于设计和显示模糊推理系统的一些基本信 息,如推理系统的名称,输入、输出变量的个数与名称,模糊 推理系统的类型、解模糊方法等。其中模糊推理系统可以采用 Mandani或Sugeuo两种类型,解模糊方法有最大隶属度法、重 心法、加权平均等。 打开模糊推理系统编辑器,在MATLAB的命令窗(command window) 内键入:fuzzy 命令,弹出模糊推理系统编辑器界面,如下图 所示。
在右边文字文字输入Name处,填写隶属函数的名称,例如 lt或LT(代表低温)。
在Type处选择trimf(意为:三角形隶属函数曲线, triangle member function),当然也可选其它形状。
在Params(参数)处,选择三角形涵盖的区间,填写三个值,分 别为三角形底边的左端点、中点和右端点在横坐标上的值。这 些值由设计者确定。
从上图可以看出,在增加了模糊控制规则后,系统的动态 特性得到较大改善,不但具有较短的响应时间,而且超 调量也很小。可以用 Surfview tank 命令来显示模糊 控制系统的输出曲面,如图所示。
在这个例子中,还可以用传统的 PID 控制方法与模糊逻辑推理 控制进行比较。在水箱仿真环境主界面中将控制方法选择开关 中间的 const 模块的值由由-1 改为 1 ,这时系统将用传统的 PID 控制方法进行控制,如图所示。
第二章 模糊逻辑控制
主讲人:徐鸣,沈希
• 模糊控制在MATLAB中的实现
用MATLAB的模糊逻辑工具箱(Fuzzy toolbox)实现
Matlab4.2以后的版本中推出的模糊工具箱(Fuzzy Toolbox),为 仿真模糊控制系统提供了很大的方便。 在Simulink环境下对PID控制系统进行建模是非常方便的,而模 糊控制系统与PID控制系统的结构基本相同,仅仅是控制器不 同。 对模糊控制系统的建模关键是对模糊控制器的建模。Matlab软件 提供了一个模糊推理系统(FIS)编辑器,只要在Matlab命令 窗口键入Fuzzy就可进入模糊控制器编辑环境。
选Edit菜单,选择Rules, 弹出一新界面Rule Editor. 在 底部的选择框内,选择相应的 IF…AND…THEN 规则, 点击Add rule 键,上部框内将显示相应的规则。本 例中用9条左右的规则箱仿真结果 模糊规则浏览器用于显示各条模糊控制规则对应的输入量和输出 量的隶属度函数。通过指定输入量,可以直接的显示所采用的 控制规则,以及通过模糊推理得到相应输出量的全过程,以便 对模糊规则进行修改和优化。 所有规则填入后,选菜单View, 选择Rules,弹出一新界面Rule Viewer,如下图所示。
为简单起见,我们直接利用系统里已经编辑好的模糊推理 系统,在它的基础上进行修改。这里我们采用与tank . fis中输入输出变量模糊集合完全相同的集合隶属度函 数定义,只是对模糊规则进行一些改动,来学习模糊工 具箱与仿真工具的结合运用。对于这个问题,根据经验 和直觉很显然可以得到如下的模糊控制规则:
3.模糊规则确定
e U
PB PM PS NB PL PL PL PL PL PL PL NM PM PM PM PM PM PL PL NS NM NM NS PS PS PS PL NZ NM NM NS Z PS PS PM PZ NM NM NS Z PS PM PM PS NL NS NS NS PS PM PM PM NL NS NM NM NM NM NM PB NB NB NB NB NB NB NB
上图表示当温度为45度、磁能为45瓦时,输出干度为约70个单 位。左右拉动界面中的两支红线,拉到欲选的近似值,右边图 顶显示相应的干度结果。 上图中选菜单View, 选择Surface,弹出一新界面Surface Viewer, 弹出该课题结果的三维图。如下图所示。
注意将鼠标箭头放置图内,移动鼠标可得到不同角度的 视图,如下图所示。
1 .图形工具类函数
2 .隶属度函数类函数
3 . FIS 结构的相关类操作函数
4 .仿真模块库相关操作函数
5 .演示范例程序函数
MATLAB 工具箱内置隶属度函数应用例解
热水阀子系统
水量示 波器
温度示 波器 冷水阀子系统
这个仿真模型的输出是用示波器来表示的,如图所示。通过示波 器上的图形我们可以清楚地看到温度和水流量跟踪目标要求的 性能。
水温示波器
水流示波器
水温偏差区间模糊划分及隶属度函数
水流量偏差区间模糊划分及隶属度函数
输出对冷水阀控制策略的模糊化分及隶属度函数
从上图的仿真控制结果曲线中可以看出上述由三条模糊规 则组成的模糊控制系统的结果并不理想,因此可以再增 加如下两条模糊控制规则: If (水位误差小且变化率为正) then (阀门缓慢关闭) (权重 1 ) If (水位误差小且变化率为负) then (阀门缓慢打开) (权重 1 ) 系统的输出变化曲线如下图所示。