1模糊控制的基本概念

２． １． ３ 决策集
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煤炭科技
２００８ 年第 １ 期
Ｘ 决策因素集： ｛总得分率｝ Ｙ 决策评语集： ｛不奖励， 奖励小， 奖励中， 奖励 大｝ 设 Ｂ 是 Ｘ 上的加权模糊集， Ａ 是 Ｙ 上的决策 集， Ｒ 是模糊关系矩阵， 则：
Ａ ＝ ＢＲ 若要做出最后的决策， 可按最大隶属度原理， 选 取 最 大 的 隶 属 度 ａｉ 所 对 应 的 ｙｉ 作 为 最 终 的 评 判 结 果。 ２． ２ 模糊化过程 将 偏 差 ｅ 乘 以 ＫＣ ＝ ３／８， 使 Ｅ 在 ［ － ６， ０］ 之 间 变 化。 误差等级： Ｅ ＝ （ － ６， － ５， － ４， － ３， － ２， － １， ０） 输入语言变量模糊子集： Ｅ!＝ （ ＮＬ， ＮＭ， ＮＳ， ＮＺ） 控制量的论域： Ｕ ＝ （ ０， １， ２， ３， ４， ５， ６） 输出变量语言模糊子集及含义：
２． １． ２ 偏差模糊集Ｅ"
控制规则中偏差 ｅ 所对应的语言变量 Ｅ 表示 成模糊集Ｅ"， 在此分为 ４ 个档级， 形成 ４ 个模糊子集
来反映偏差的大小。
ＮＬ（ Ｎｅｇａｔｉｖｅ Ｌａｒｇｅ） 负大
ＮＭ（ Ｎｅｇａｔｉｖｅ Ｍｅｄｉｕｍ） 负中
ＮＳ（ Ｎｅｇａｔｉｖｅ Ｓｍａｌｌ） 负小
ＮＺ（ Ｎｅｇａｔｉｖｅ Ｚｅｒｏ） 负零
给定目标 ９６％
输入得分率
ｅ
Ｅ
ＫＣ
模糊化
模糊 Ｕ"
模糊
Ｅ"
判决
控制算法
Ｕ．
ＫＣ
Ｕ 输出Fra Baidu bibliotek励金额
图 ３ 模糊控制模型
２． １． １ 比例系数 ＫＣ 的选取
偏差 ｅ ＝ 得分率 － 给定目标
（ １）
式中， 得分率为临汾安全质量评价中心对地方煤矿
综合评价的实际得分与应得分之比值， 它与给定目
标 ９６％的差值为偏差 ｅ， 偏差最大为 １６。偏差的基
Ｕ!＝ （ ＰＺ， ＰＳ， ＰＭ， ＰＬ） ＰＺ（ Ｐｏｓｉｔｉｖｅ Ｚｅｒｏ） 正零 ＰＳ（ Ｐｏｓｉｔｉｖｅ Ｓｍａｌｌ） 正小 ＰＭ（ Ｐｏｓｉｔｉｖｅ Ｍｅｄｉｕｍ） 正中 ＰＬ（ Ｐｏｓｉｔｉｖｅ Ｌａｒｇｅ） 正大 ２． ３ 模糊语言规则与隶属度函数的选取 ２． ３． １ 选取隶属度函数 输入、输出语言变量选取较为常用的三角隶属 度函数， 如图 ４ 所示。
基于上述分析， 尝试将模糊控制的理论和方法 引入到煤矿安全管理工作中。当然， 煤矿安全管理工 作与图 １ 所示的控制系统仍然有不同点。最大的区 别在于， 前者是机械或电子控制， 而后者是使用决策 控制实现系统的改善， 这种改善系统的工作实际上 也是一种控制作用， 称之为模糊决策控制。
临汾地区安检局将临汾地区地方煤矿安全现状 综合评价等级（ 安全检查表法） 分为 ４ 个等级， 总得 分率在 ９５％ ～１００％之间为 Ｉ 级安全可靠级， ８０％ ～ ９５％为 ＩＩ 级基本安全可靠级， ５０％ ～８０％为 ＩＩＩ 级临 界级， ０％ ～５０％为危险级。本文针对上述获得 ＩＩ 级 基本安全可靠级的 ２００ 多座地方煤矿， 用模糊控制 理论的设计方法建立了模糊控制模型及模糊决策奖
煤炭科技
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ＣＯＡＬ ＳＣＩＥＮＣＥ ＆ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ ＭＡＧＡＺＩＮＥ
文章编号： １００８－ ３７３１（ ２００８） ０１－ ００２２－ ０４
２００８ 年第 １ 期 Ｎｏ． １ ２００８
地方煤矿奖励机制的模糊决策
高文华 １， 陈鸿章 ２， 谢克明 ３
（ １． 太原科技大学 电子信息工程学院， 山西 太原 ０３００２４； ２． 太原理工大学 矿业工程学院， 山西 太原 ０３００２４； ３． 太原 理工大学 信息工程学院， 山西 太原 ０３００２４）
（ ２） 二者之间有信息交流。安全监管部门不仅 要按照法律、法规对企业实行监管， 而且应该运用经 济杠杆， 例如设立安全生产奖励基金， 奖励和鼓励煤 矿安全先进的企业。奖励金额可以根据安全评价中 达 标 得 分 率 这 项 数 量 指 标 来 确 定 ［ ２］ 。
（ ３） ２００３ 年 重 泰 评 价 中 心 对 临 汾 市 ５００ 余 座 矿井进行了安全评价， 得分率 ０． ８０ 以下的矿井为不 达标。通过收集古县、洪洞、乡宁、翼城等 ４ 个县 ２００ 余个煤矿的安全检查表法的评价数据， 得分率平均 值约为 ０． ８３。为此提出的奖金金额分配原则是： 矿 井经安全综合评价后得分率越高获得的奖金越多； 得分率低于某一数值（ ０． ８２７） 的矿井不发奖金。
励机制， 并在 ＭＡＴＬＡＢ 软件 Ｆｕｚｚｙ 工具箱中加以实 现， 为临汾地区县级安全主管部门用经济杠杆奖励 安全先进单位提供了模糊决策奖励办法与奖励模 型， 以促进地方煤矿采取适当措施改善安全现状。
２ 模糊决策奖励机制的设计
２． １ 建立模糊控制模型 用模糊控制理论的设计方法设计模糊控制决策
模型（ 见图 ３） 。根据现有资料， 对达到 ＩＩ 级基本安全 可靠级的 ２００ 多个得分率在 ８０％ ～９５％之间的地方 煤矿适当给予奖励， 奖励金额≤３ 万元， 以刺激其更 好地搞好安全生产， 促进安全状况的改善。目标值设 定为 ９６％， 即期望其达到 Ｉ 级安全可靠级的最低目 标。
１ 模糊控制的基本概念
１． １ 模糊控制与煤矿安全工作 一个单输入单输出模糊控制器的结构如图 １ 所
示。这是一个实际的温度控制系统： 某电热炉用于
传感器（ 炉温）
被控对象 （ 电炉）
模糊控制器（ 微机） （ 输入变量） （ 输出变量）
执行机构（ 电压）
图 １ 单输入、单输出的模糊控制系统
对金属零件的热处理， 按热处理工艺要求需保持炉 温 Ｔ ＝ ６００℃恒定不变。因为 炉 温 受 被 处 理 零 件 多 少、体积大小及电网电压波动等因素影响， 容易波动， 所以用模糊控制设计温控系统取代人工手动控制。
摘 要： 经过对地方煤矿进行考察调研， 与临汾市安全技术质量评价中心合作， 收集了 ２００ 多
份地方煤矿安全现状综合评价资料， 将模糊控制理论引入矿业系统工程， 建立了模糊控制决策
模型， 根据地方煤矿安全现状的综合评价达标成绩给予不同的奖励， 并在 ＭＡＴＬＡＢ 工作平台
上利用模糊（ Ｆｕｚｚｙ） 工具箱加以实现。这一模糊决策奖励机制模型科学合理， 很具使用价值， 值
安全评价（ 得分率）
煤矿 企业
安全监管部门（ 决策） （ 输入变量） （ 输出变量）
安全奖（ 奖金金额）
图 ２ 煤矿安全奖励模糊控制系统
（ １） 煤矿安全系统可以分解为两大部分， 即煤 矿企业和煤矿安全监管部门。二者目标一致， 都是实 现企业的安全生产， 但又各司其责， 相互依存， 相互 制约。功能上， 二者相当于图 １ 系统中的被控对象和 控制器。
当人工手动控制时， 根据对炉温的观测值， 手动 调节电热炉供电电压 Ｕ， 达到升温或降温的目的。人 工操作控制温度时， 根据操作工人的经验， 控制规则 可以用语言描述如下： 若炉温 Ｔ 低于 ６００℃， 则电压 Ｕ 升高， 炉温 Ｔ 低得越多， 电压 Ｕ 升得越高； 若炉温 Ｔ 高于 ６００℃， 则电 压 Ｕ 降 低 ， 炉 温 Ｔ 高 得 越 多 ， 电 压 Ｕ 降得越低； 若炉温 Ｔ 等于 ６００℃， 则保持电压 Ｕ 不变［１］ 。
Ａｂｓｔｒ ａｃｔ： Ｏｖｅｒ ２００ ｓｏｒｔｓ ｏｆ ｌｏｃａｌ ｃｏａｌｍｉｎｅｓ ｓａｆｅｔｙ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ ｄａｔａ ｗｅｒｅ ｃｏｌｌｅｃｔｅｄ， ｔｈｒｏｕｇｈ ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎ ｏｆ ｌｏｃａｌ ｃｏａｌｍｉｎｅｓ ａｎｄ ｃｏｏｐｅｒａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ Ｓｈａｎ － ｘｉ ｐｒｏｖｉｎｃｅ， Ｌｉｎ － ｆｅｎ Ｚｈｏｎｇ－ ｔａｉ Ｓａｆｅｔｙ Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ Ｑｕａｌｉｔｙ Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ Ｃｅｎｔｅｒ． Ｔｈｅ ｆｕｚｚｙ ｃｏｎｔｒｏｌ ｍｅｔｈｏｄ ｗａｓ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ ｔｏ ｍｉｎｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ． Ｔｈｅ ｆｕｚｚｙ ｄｅｃｉｓｉｏｎ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ｒｅｗａｒｄ ｓｙｓｔｅｍ ｗａｓ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ ｔｏ ｒｅｗａｒｄ ｔｈｅ ｌｏｃａｌ ｃｏａｌ ｍｉｎｅｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅｉｒ ｓｃｏｒｅｓ ｏｆ ｓａｆｅｔｙ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ． Ｉｔ ｗａｓ ｒｅａｌｉｚｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｆｕｚｚｙ ｔｏｏｌ ｏｎ ｔｈｅ ｗｏｒｋｂｅｎｃｈ ｏｆ ＭＡＴＬＡＢ ｓｏｆｔｗａｒｅ． Ｔｈｉｓ ｆｕｚｚｙ ｄｅｃｉｓｉｏｎ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ｒｅｗａｒｄ ｓｙｓｔｅｍ ｉｓ ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ， ｒｅａｓｏｎａｂｌｅ ａｎｄ ｅｃｏｎｏｍｉｃ． Ｉｔ ｉｓ ｗｏｒｔｈ ｏｆ ｇｅｎｅｒａｌｉｚａｔｉｏｎ． Ｋｅｙ ｗｏｒ ｄｓ： ｃｏａｌ ｍｉｎｅ； ｆｕｚｚｙ ｃｏｎｔｒｏｌ； ｆｕｚｚｙ ｄｅｃｉｓｉｏｎ； ｒｅｗａｒｄ ｓｙｓｔｅｍ
（ １． Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ ａｎｄ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ， Ｔａｉｙｕａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ， Ｔａｉｙｕａｎ ０３００２４， Ｃｈｉｎａ； ２． Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｍｉｎｉｎｇ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ， Ｔａｉｙｕａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ， Ｔａｉｙｕａｎ ０３００２４， Ｃｈｉｎａ； ３． Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ， Ｔａｉｙｕａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ， Ｔａｉｙｕａｎ ０３００２４， Ｃｈｉｎａ）
本 论 域 ｅ （ － １６， ０） ， 设 模 糊 控 制 规 则 中 偏 差 所 取
Ｆｕｚｚｙ 集的论域 Ｅ（ － ６， ０） ， 引入比例系数 ＫＣ 如下：
∵
ＫＣ＝
ｎ ｘ
而
ｅ（ － ｘ， ０） ， 即 ｅ（ － １６， ０）
Ｅ（ － ｎ， ０） ， 即 Ｅ（ － ６， ０）
∴
ＫＣ ＝
ｎ ｘ
＝
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２００８ 年第 １ 期
高文华等： 地方煤矿奖励机制的模糊决策
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该系统的模糊控制设计者把上述人工操作的一 整套经验作为模糊控制策略， 构造出模糊控制模型， 研制出相应的模糊控制器， 经过调试和修正， 在实践 中加以应用。 １． ２ 煤矿安全奖励系统与模糊决策控制
经过深入分析， 认为煤矿安全系统（ 见图 ２） 与 上述控制系统在本质上是相同的。
图 ４ 隶属度曲线
２． ３． ３ 模糊控制规则的语言描述 若 ｅ 负大， 则 ｕ 为 ０； 若 ｅ 负中， 则 ｕ 正小； 若 ｅ 负小， 则 ｕ 正中； 若 ｅ 为零， 则 ｕ 正大。 用表格形式描述的控制规则如表 ２ 所列。
表 ２ 模糊控制规则
Ｅ!
ＮＬｅ
ＮＭｅ
ＮＳｅ
ＮＺｅ
Ｕ!
ＰＺｕ
ＰＳｕ
ＰＭｕ
ＰＬｕ
２． ４ 模糊关系 Ｒ ＝ （ ＮＬｅ ×ＰＺｕ） ＋ （ ＮＭｅ ×ＰＳｕ） ＋ （ ＮＳｅ ×ＰＭｕ） ＋ （ ＮＺｅ ×ＰＬｕ）
０ ０ ０ ０ ０ ０ １ ０． ５ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０． ５ ０． ５ ０． ５ ０． ５ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０． ５ １ ０． ５ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０． ５ ０． ５ ０． ５ ０． ５ ０． ５ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０． ５ １ ０． ５ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０． ５ ０． ５ ０． ５ ０． ５ Ｒ ＝ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０． ５ １ ００００００ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ００００００ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ００００００ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ００００００ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ００００００ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ００００００ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０
得推广应用。
关键词： 煤矿； 模糊控制； 模糊决策； 奖励机制
中图分类号： Ｆ４０７． １
文献标识码： Ｂ
Ｒｅｗａｒ ｄ ｓｙｓｔｅｍ ｏｆ ｌｏｃａｌ ｃｏａｌ ｍｉｎｅ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｆｕｚｚｙ ｔｈｅｏｒ ｙ
ＧＡＯ Ｗｅｎ－ ｈｕａ１， ＣＨＥＮ Ｈｏｎｇ－ ｚｈａｎｇ２， ＸＩＥ Ｋｅ－ ｍｉｎｇ３