模糊控制优缺点

4 模糊控制的优缺点及需要解决的问题分析

4. 1 模糊控制的优点

( 1) 使用语言方法, 可不需要过程的精确数学模型;

( 2) 鲁棒性强, 适于解决过程控制中的非线性、强耦合时变、滞后等问题;

( 3) 有较强的容错能力。具有适应受控对象动力学特征变化、环境特征变化和动行条件变化的能力;

( 4) 操作人员易于通过人的自然语言进行人机界面联系, 这些模糊条件语句容易加到过程的控制环节上。

4. 2 模糊控制的缺点

( 1) 信息简单的模糊处理将导致系统的控制精度降低和动态品质变差;

( 2) 模糊控制的设计尚缺乏系统性, 无法定义控制目标。

4. 3 模糊控制理论需解决的问题

模糊控制理论经过近几十年的发展, 已经得到了广泛的应用。但模糊控制理论也还存在一些不足, 还有一些亟待解决的问题, 归纳如下:

( 1) 要揭示模糊控制器的实质和工作机理, 解决稳定性和鲁棒性理论分析的问题。

2) 很多应用和经验表明, 模糊控制的鲁棒性优于传统控制策略。但模糊控制和传统控制的鲁棒性的对比关系究竟是怎么样, 尚缺少理论分析和数学推导方面的比较。

( 3) 模糊控制规则和隶属度函数的获取与确定是模糊控制中的∃瓶颈&问题。目前模糊控制规则中模糊子集的一般选取都是以下3种: e= {负大, 负小, 零, 正小, 正大} = {NB, NS, ZO, PS, PB }或e =负大, 负中, 负小, 零, 正小, 正中, 正大= { NB, NM,NS, ZO, PS, PM, PB}或e= {负大, 负中, 负小, 零负,零正, 正小, 正中, 正大} = {NB, NM, NS, NZ, PZ, PS,PM, PB}, 而隶属度函数通常选用的为三角隶属度函数, 以第3种模糊子集为例, 对应的隶属函数如图3示。而规则中模糊子集及隶属度函数的选择大多数取决于经验, 缺少相应的理论根据。

( 4) 在多变量模糊控制中, 需要对多变量耦合和∃维数灾&问题进行研究, 这些问题的解决与否将是多变量模糊控制能否广

泛应用的关键。

图3 模糊化子集和模糊化等级

5 模糊控制的发展趋势

模糊控制的发展大致有以下几个方向:

( 1) 复合模糊控制器。继续研究模糊控制和PID 控制器、变节

构控制器、模糊H 控制器等的组合研究, 设计出满足各种不同指标要求的控制器。

( 2) 和各种智能优化算法相结合的模糊控制。各种智能优化算

法(如遗传算法、模拟退火算法、粒子群优化算法等)能够对模糊控制规则进行动态寻优, 故能在线修改模糊控制规则, 改善系

统的控制品质。

( 3) 专家模糊控制。专家模糊是将专家系统技术与模糊控制相

结合的产物。引入专家系统, 可进一步提高模糊控制的智能水平, 专家模糊控制保持了基于规则的方法和模糊集处理带来的灵活性, 同时又把专家系统技术的知识表达方法结合起来, 能处理

更广泛的控制问题。

( 4) 多变量模糊控制。研究多变量模糊控制中存在着的多变量

耦合和∃维数灾&等问题。

( 5) 很多公开发表的文献对所设计模糊控制器的稳定性及鲁棒

性分析采用仿真实验的方法, 而采用理论分析的较少。对混合模糊系统的稳定性及鲁棒性分析一般有2种方法[ 5] : 第1 种方法利用模糊系统辨识的方法将控制对象变换为模糊模型表示,使整

个系统变为纯粹的模糊模型, 从而可采用模糊关系法及模糊相

平面分析法等来检验系统的稳定性; 第2种方法将控制器的模糊

模型变为确定性的模型, 从而混合模糊系统变为常规的控制系统, 进而可采用常规的方法来对系统进行稳定性分析。例如描述函数法、圆判据法、一般相平面法及线性近似法

等。而究竟采用模糊模型还是确定性模型则需要根据所设计系统的具体情况进行分析, 因此选择合适的理论方法对所设计和模糊控制器进行稳定性及鲁棒性分析也是模糊控制理论发展的方向之一。

6 结 束 语

文章对模糊控制理论的发展进行了简要概述,对模糊控制的原理及模糊控制器的设计步骤进行了详细介绍; 对模糊控制在航空航天中应用(各种控制器的设计)进行了分析, 对模糊控制的优缺点及需要解决的问题进行了归纳和分析; 最后对模糊控制的发展趋势进行了展望。