模糊控制理论的心得与体会
控制系统的模糊控制理论与应用
控制系统的模糊控制理论与应用控制系统是指通过对特定对象的操作，以达到预期目标的过程。
在控制系统中，模糊控制理论是一种常用的控制方法。
本文将介绍控制系统的模糊控制理论以及其应用。
一、模糊控制理论的基本概念模糊控制理论是一种基于模糊逻辑的控制方法，它模拟了人类的思维和决策过程。
与传统的精确控制方法相比，模糊控制理论能够应对现实世界中存在的模糊不确定性和非线性关系。
1. 模糊集合模糊集合是模糊控制理论的基础，它是对现实世界中一类事物或对象的模糊描述。
不同于传统的集合理论，模糊集合允许元素以一定的隶属度或可信度属于这个集合。
2. 模糊逻辑模糊逻辑是模糊控制理论的核心，它用于描述和处理具有模糊性质的命题和推理。
模糊逻辑采用模糊集合的运算规则，能够处理模糊不确定性和非精确性的信息。
3. 模糊控制器模糊控制器是模糊控制系统的核心组件，它基于模糊逻辑进行决策和控制。
模糊控制器通常由模糊规则库、模糊推理机和模糊输出函数组成。
二、模糊控制理论的应用领域模糊控制理论具有广泛的应用领域，并在许多实际问题中取得了良好的效果。
1. 工业控制在工业控制领域，模糊控制理论可以应对复杂的非线性系统和参数不确定性。
例如，在温度控制系统中，模糊控制器可以根据当前的温度和环境条件，控制加热器的输出功率，以使温度保持在设定范围内。
2. 智能交通在智能交通系统中，模糊控制理论可以用于交通信号灯控制、车辆路径规划和交通流量优化。
通过根据交通状况和道路条件动态调整信号灯的时序，可以提高交通效率和道路安全性。
3. 机器人技术在机器人技术中，模糊控制理论可以用于机器人路径规划、动作控制和感知决策。
通过将环境信息模糊化，机器人可以根据当前的感知结果和目标任务制定合理的动作策略。
4. 金融风险控制在金融风险控制中，模糊控制理论可以用于风险评估和交易决策。
通过建立模糊规则库和模糊推理机制，可以根据不确定和模糊的市场信息制定合理的交易策略。
三、模糊控制理论的优势和发展方向模糊控制理论具有以下几个优势，使其在实际应用中得到了广泛的应用和研究：1. 简化建模过程：相比传统的控制方法，模糊控制理论能够简化系统的建模过程，减少系统的复杂性。
模糊控制心得
模糊控制心得模糊控制的心得体会一、模糊控制的定义所谓模糊控制，就是对难以用已有规律描述的复杂系统，采用自然语言（如大、中、小）加以叙述，借助定性的、不精确的及模糊的条件语句来表达，模糊控制是一种基于语言的智能控制。
模糊控制是近代控制理论中建立在模糊集合理论基础上的一种基于语言规则与模糊推理的控制理论，是智能控制的一个重要分支。
二、模糊控制的发展史模糊理论（Fuzzy Logic）是在美国加州大学教授L.A.Zadeh于1965年创立的模糊集合理论的数学基础上发展起来的，主要包括模糊集合理论、模糊逻辑、模糊推理和模糊控制等方面的内容。
美国加州大学的L.A.Zadeh教授在1965年发表了著名论文，文中首次提到了表达事物模糊性的重要概念：隶属函数。
从而突破了19世纪末笛卡尔的经典集合理论，奠定了模糊理论的基础。
1966年P.N.Marinos发表模糊逻辑的研究报告。
1974年L.A.Zadeh发表模糊推理的研究报告。
从此，模糊理论成了一个热门的课题。
1974年，英国的E.H.Mamdani首次用模糊逻辑和模糊推理实现了世界上第一个实验性的蒸汽机控制，并取得了比传统的直接数字控制算法更好的效果，从而宣告模糊控制的诞生。
1980年丹麦的L.P.Holmblad和Ostergard在水泥窑炉采用模糊控制并取得了成功，这是第一个商业化的有实际意义的模糊控制器。
三、模糊控制理论的特点模糊控制在动力系统控制、船舶自动驾驶、智能机器人和锅炉控制等方面已得到广泛应用。
目前，在工业上投入运行的模糊控制器，大多由一组模糊控制规则组成，通过一定的模糊推理机制确定控制作用。
模糊控制(fuzzy control, FC)是以模糊集合论、模糊语言变量及其模糊逻辑推理为1基础的计算机智能控制。
与常规控制方法相比具有以下几个优点。
(1)模糊逻辑比常规逻辑更接近人直观的思维方式，控制系统的设计不要求掌握受控对象精确的数学模型，只需要提供现场操作人员的经验知识及操作数据;经常选用的隶属函数都比较简单，而所需要的控制规则不会过多，从这些简单的建造模块出发，系统却可以完成非常复杂的任务。
工程管理中模糊控制法分析及见解
工程管理中模糊控制法分析及见解摘要：由于项目管理之间是分开的并缺乏紧密的联系，不能很好的控制工程风险，已不能适应现代工程的变化。
文章介绍了模糊控制法，阐述了通过成本、进度、质量、风险控制达到工程项目管理的目标。
关键词：工程管理；模糊控制；逻辑推理；分析法项目进行到一定阶段时，累计花费成本与累计计划预算成本相当，但实际已完成的实物工程量（进度）并没有达到计划量。
到了项目预算已经超出而还有剩余工程量要完成时，要完成项目就必须增加更多的费用，此时要打算在预算内完成项目进行成本控制就已经太晚了。
成本与进度的过程同时必须结合项目的人员与资金情况，如果其中一项出现问题，成本就会加大，进度出现滞后，质量也可能出现问题，就为项目带来较大的风险。
这说明传统的控制方法已经不能真正适应工程的变化，有一些滞后，并不能真实的反映项目的控制状况。
一、模糊控制分析法与逻辑推理（一）模糊控制分析法模糊控制分析法主要是根据模糊数学与建设工程实际情况结合而实践总结出来的一种控制新方法。
它主要有输入因素模糊化处理、模糊逻辑推理、模糊判决输出等三个过程。
1．输入因素模糊化处理我们根据工程根据实际情况将工程进度、人员（施工与管理人员）素质、资金状况（建设单位与施工单位项目部）、施工机具与设备、材料供应、社会环境、其他因素等多个因素作为模糊控制系统的输入信号。
2．输入信号根据实际情况将其划分为13档、9档、7档等进行输入量模糊化处理。
3．由连续量转化为数字量，工程进度、资金投入、人员投入等作为输出信号。
（二）模糊逻辑推理根据工程实际情况以及以往的实际经验，建立起来一套控制规则与原则：人员素质将作为第一要素，资金状况作为第二要素，其他要素则作为一般要素；控制规则的建立是首先必须是保证质量与安全，为首要原则。
控制规则采用的是IF——THEN—ELSE逻辑来实现；工程进度必须根据质量、计划、安全以及资金情况来综合判断；资金的投入必须根据进度与资金供应情况来确定；人员投入与退出应根据计划以及工程人员素质来确定。
模糊控制的现状与发展
模糊控制的现状与发展模糊控制：从理论到实践的全面解析引言随着科技的快速发展，自动化和智能化成为了各个领域追求的目标。
在控制领域中，模糊控制是一种重要的智能控制方法，它通过对不确定性和模糊信息的处理，实现了对复杂系统的有效控制。
本文将介绍模糊控制的现状、挑战及未来发展。
现状模糊控制作为一种经典的智能控制方法，已经在许多领域得到了广泛的应用。
例如，在工业生产中，模糊控制被用于控制温度、压力等参数；在汽车控制系统中，模糊控制被用于优化燃油喷射、变速器控制等。
虽然模糊控制已经取得了许多成果，但仍然存在一些不足之处，如缺乏完善的理论基础、控制精度不够高等。
挑战1、理论方面的问题：模糊控制的理论体系尚不完善，许多关键问题仍未得到很好的解决。
例如，如何建立有效的模糊推理机制，如何选择合适的模糊集合和运算符等。
2、实际应用面临的困难：虽然模糊控制在某些领域已经得到了成功的应用，但在面对复杂的、大规模的系统时，其性能和稳定性仍有待提高。
此外，模糊控制在处理具有高度非线性和不确定性的系统时，也存在着一定的难度。
展望1、技术趋势：随着机器学习、深度学习等技术的发展，未来的模糊控制将更加注重自适应、自组织和自学习的能力。
通过引入新的理论和技术，模糊控制将更好地应对各种复杂和不确定的环境。
2、应用前景：随着工业4.0、智能家居、自动驾驶等领域的快速发展，模糊控制将有着更广泛的应用前景。
例如，在智能家居中，模糊控制可以用于优化能源消耗；在自动驾驶中，模糊控制可以用于实现车辆的稳定性和安全性控制。
结论模糊控制作为智能控制的一个重要分支，具有广泛的应用前景和重要的理论价值。
虽然目前模糊控制还存在一些问题和挑战，但随着技术的不断进步和应用领域的扩展，模糊控制将会有更大的发展空间和更重要的地位。
因此，我们应该充分重视模糊控制的研究和应用，为其发展提供更多的支持和资源，同时也需要进一步加强学科交叉和融合，推动模糊控制技术的不断创新和发展。
模糊控制的优缺点 (自动保存的)
(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。
5.2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。
6.模糊数学
模糊数学就是利用数学知识研究和解决模糊现象。在数学和模糊现象之间架起了一座桥梁。
6.1模糊集合的概念
每一个概念都有内涵和外延。
内涵就是指概念的本质属性的集合。外延就是符合某种本质属性的全体对象的集合。模糊数学的基础就是模糊理论集。
在模糊集合涉及到的论域U上，给定了一个映射A，A：U [0，1]
， ，则称A为论域U上的模糊集合或者模糊子集； 表示U中各个元素 属于集合A的程度，称为元素 属于模糊集合A的隶属函数。当 是一个确定的 时，称 为元素 对于模糊集合A的隶属度。
F集合引出的几个概念
1）模糊数：支集，Supp A={ | U， >0}称为Supp A为F集合A的支集。（supporter）。Ker A={ | U， =1}则称Ker A为F集合A的核（kernel）。Ker A 的模糊集合A称为正规F集。
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
水位模糊控制仿真实验心得体会
水位模糊控制仿真实验心得体会1、模糊控制基于matlab的锅炉水位控制系统设计郑州大学物理工程学院测控技术与仪器1班杜佰林20102240103一、应用背景由于锅炉水位具有大滞后、多变量、强耦合等非线性特性，因此采用经典控制理论和现代控制理论的控制方法都不能取得理想的控制效果。
针对锅炉水位的实际运行情况，采用模糊控制策略，设计了锅炉水位的模湖控制系统，并且使用MATLAB时，主要使用模糊逻辑工具箱构建模糊控制器，使用进行SIMULINK动态仿真技术。
二、锅炉水位动态特性锅炉给水控制系统的操作变量是给水流量，主要是使水位维持在给定的范围内。
给水流量增加后，就从原来有饱和水中吸收部分热量，这使得水位下汽包容积有所减少，当水位下汽2、包的变化过程逐渐平衡时，水位的变化就完全反应了汽包储水量增减。
当给水量做阶跃变化时，汽包水位在起始状态不会立即增加，而要呈现出起始惯性段，水位H与水流量W之间的传递函数类似于一个积分环节和时滞环节的串联。
系统特性可表示为：式子中，s为拉式算子；k为给水流量改变单位流量时水位的变化速度；T为时间常数。
由于所选用的锅炉的供气量是120t/h，依据此项指标，选用液位变送器的量程160mm流量计的量程为150t/h，水流量与水位的传递函数为：三、模糊控制系统结构模糊控制系统是一种自动控制系统，它以模糊数学、模糊语言形式的知识表示和模糊逻辑的规则推理为基础，是采用计算机控制技术构成的一种具有反馈通道的3、闭环结构的数字控制系统。
因此，模糊控制系统的组成具有常规计算机控制系统的结构形式，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五部分组成。
从理论上讲，模糊控制器的维数越高，控制越精细。
但是维数太高，模糊控制规则变得过于复杂，控制算法的实现相当困难。
因此，目前被广泛采用的均是二维模糊控制器。
本设计的锅炉水位模糊控制系统也采用二维结构。
锅炉水位的模糊变量：水位误差为e，水位误差变化率ec作为模糊控制器的输入变量，模糊控制器的输出变量控制直流伺服电动机SM两端电枢电压的大小和极性。
《PLC在交通十字路口模糊控制中的应用》读书报告
——读书报告——一．十字路口交通灯的信号输出：十字路口的每个方向上的LED信号灯都分为红灯、绿灯和黄灯三种，通过在三种颜色的信号灯上显示箭头标识，提醒路口的车辆左转、右转和直行。
一般来说，右转车辆在不影响别的车辆通行的情况下，可以在绿灯时段内同直行车辆一起通行。
因此在十字路口的设计中，不用特别设定右转信号灯。
但是，左转车辆会影响直行车辆，必须单独通行。
所以，左转信号灯需要另外设置，跟红灯、绿灯、黄灯一起加入循环周期。
所以，一个十字路口交通灯的控制系统应有8个输出，即：南北绿灯G-SN、南北红灯R-SN、南北黄灯Y-SN、南北左转灯L-SN、东西绿灯G-EW、东西红灯R-EW、东西黄灯Y-EW、东西左转灯L-EW。
二．传统定时控制方式的原理及弊端：1.三种模式的转换：十字路口交通灯采用的传统定时控制方式，通常被预设为三种模式：一个是车流量较多的时段采用的模式，称为高峰模式；一个是车流量适中的时段采用的模式，称为正常模式；一个是车流量较少的夜间采用的模式，称为夜间模式。
三种模式的启动时间和停止时间，都是由之前预设好的。
通常将一天当中上班上学的车辆较多的时间设为高峰模式，深夜车辆极少的时段设为夜间模式，其他时段设为正常模式。
三种模式交替运行，并循环往复。
如：每日上午7:00-9:00、中午11:30-14:00、下午17:00-18:30的这些交通高峰期采用高峰模式，深夜23:00-次日5:00采用夜间模式，而一天当中其他的时段则采用正常模式，如下图所示。
2.同一路口的定时设置：三种模式的区别在于，车流量不同的情况下，该方向的通行时间也应该不同，即车流量越大，该车流方向的通行时间也应当越长，相应地，绿灯的时间也应当延长。
如：一个循环周期内，高峰模式下的绿灯时长为35s，正常模式的绿灯时长为30s，夜间模式的绿灯时长为25s。
以高峰模式为例，设置一个循环周期为90s，一个周期内的绿灯为35s、红灯为55s、黄灯为5s、左转灯为10s，8个输出的交通信号灯时序图如右图所示。
智能控制06-模糊控制设计总结优缺点及改进
3.3.4 变结构模糊控制
控制系统在实际运行中，往往会运行于不同的工作状态。在不同的工作状态， 控制的规则、输入输出的论域都不同。 可以将工作过程划分为几个状态，对不同的状态分别设计不同的模糊控制器。 系统在运行时，可以根据系统偏差、偏差变化率等状态特征，识别出系统所处 的状态，切换到所需的模糊控制器。
规则自校正模糊控制器
2）如何进行规则的校正？
对于一个二维模糊控制器，当输入变量偏差E、偏差变化EC和输出控制量 U的论域等级划分相同时，则其控制查询表可以近似归纳为：
U ( E EC ) / 2, E和U的极性相同时 U -( E EC ) / 2, E和U的极性相反时
在上式的基础上引入一个调整因子，则可得到一种带有调整因子的控制规 则：
当误差较大时，控制系统的主要任务是消除误差，加快响应速度， 这时对误差的加权应该大些； 当误差较小时，此时系统接近稳态，控制系统的主要任务是使系 统尽快稳定，减小系统超调，这就要求在控制规则中误差变化起的 作用大些，即对误差变化的加权大些。
因此，在不同的误差范围时，可以通过调整加权因子， 来实现控制规则的自调整。
3.3 模糊控制的改进方法
串联控制
复合控制器
模糊控 制器
＋ ＋
PI 控制器
对象
当|E|≥1时, 系统的误差e和模糊控制器的输出u的和作为PI控制器的输入, 克 服不确定性因素的影响,且有较强的控制作用; 当|E|<1时, 模糊控制器输出断开,仅有e加到PI控制器的输入, 消除稳态误差。
3.3 模糊控制的改进方法
如果E、EC、U的论域和控制规则是确定的，那么模糊查询表是确定的， 也就是说，E、EC和U的关系是确定的，将这种关系可以用函数描述为： U(k)=f [E(k),EC(k)]
《2024年模糊控制工程应用若干问题研究》范文
《模糊控制工程应用若干问题研究》篇一一、引言随着科技的不断发展，模糊控制作为智能控制的重要分支，已经得到了广泛的关注和应用。
模糊控制利用模糊逻辑、模糊集合、模糊推理等理论，处理复杂的非线性、时变和不确定性的系统问题，使得系统在各种环境下都能够保持良好的稳定性和适应性。
然而，在实际的工程应用中，模糊控制仍然面临许多问题和挑战。
本文旨在就这些问题的研究和解决展开深入探讨。
二、模糊控制在工程应用中的重要性在众多领域中，模糊控制技术发挥着重要作用。
特别是在工业控制、电力系统、医疗设备等领域，其精确度、适应性和鲁棒性优势显著。
尤其在面对复杂的非线性、时变和不确定性的系统问题时，模糊控制技术能够有效地解决这些问题。
三、模糊控制工程应用中的若干问题（一）模型建立问题在模糊控制中，模型的建立是关键的一步。
然而，由于实际系统的复杂性，往往难以建立一个精确的数学模型。
这导致模糊控制的性能受到一定影响。
因此，如何建立更准确的模型是模糊控制工程应用中的一个重要问题。
（二）规则库的制定问题模糊控制的规则库是决定其性能的关键因素之一。
然而，在实际应用中，规则库的制定往往依赖于专家的经验和知识，这导致规则库的制定具有一定的主观性和不确定性。
因此，如何制定更科学、更合理的规则库是另一个重要的问题。
（三）实时性问题在实时控制系统中，对处理速度的要求非常高。
然而，由于模糊控制的复杂性，其处理速度往往难以满足实时性的要求。
因此，如何提高模糊控制的实时性是另一个需要解决的问题。
四、解决策略及研究进展（一）模型建立问题的解决策略针对模型建立问题，研究人员提出了多种解决方案。
如利用神经网络、遗传算法等智能算法进行模型优化；或者利用多模型切换技术，根据不同的工况和需求，选择合适的模型进行控制。
这些方法都在一定程度上提高了模糊控制的性能。
（二）规则库制定问题的解决策略对于规则库的制定问题，研究人员尝试从数据驱动的角度出发，利用机器学习等技术自动生成或优化规则库。
模糊控制的研究和应用
模糊控制的研究和应用随着科技发展和社会进步，人们对自动化、智能化的需求越来越高。
而控制技术作为实现自动化、智能化的重要方法之一，得到了广泛的应用和研究。
模糊控制作为控制技术的一种新兴分支，在工业、交通、医疗、生物、环保等多个领域都有着广泛的应用，并成为了控制技术研究的热点之一。
一、模糊控制的基本概念模糊控制是建立在模糊逻辑基础上的一种控制方法。
模糊逻辑的基本思想是将一些难以精确描述的事物用模糊的概念来表示，并根据这些概念之间的逻辑关系进行推理，从而得出结论。
模糊控制则是在模糊逻辑的基础上，对控制器进行模糊化处理，使其能够对复杂、模糊的物理系统进行控制。
模糊控制的优点是可以有效地处理非线性、时变、不确定性等问题，对于某些复杂的实际控制系统具有较强的适用性。
二、模糊控制的基本流程模糊控制的基本流程包括模糊化、规则表达、推理、去模糊化四个步骤。
具体来说，首先需要将输入量和输出量进行模糊化处理，将其转化为模糊概念。
然后利用专家经验或实验数据，建立一组模糊规则，将模糊概念之间的关系转化为规则表达式。
接着进行模糊推理，根据输入变量的模糊概念和规则库中的规则，得出控制量的模糊概念。
最后进行去模糊化处理，将模糊控制量转化为精确的控制量，控制被控对象的运动。
三、模糊控制的应用模糊控制在工业控制、交通运输、医疗诊断、生态环保等领域均有应用。
下面我们就来看一些实际案例。
（一）工业控制工业制造过程中，受控物理对象和作用效果都有可能是模糊的。
模糊控制可以通过引入模糊语言和模糊规则来进行控制，避免了传统PID控制方法里的过程模型简化和模型校正等方法所引起的误差，从而实现更加精确的控制。
例如，模糊控制在化工生产的过程控制、温度控制以及机器人控制等方面得到了广泛的应用。
（二）交通运输在城市交通控制中，传统的交通信号控制方法基于某些特定条件下的概率假设，因而容易受到噪声、变化等外界影响，或者存在控制过程中的动态约束等问题。
模糊控制可以通过考虑多个因素的权衡，从而更加适应复杂、模糊的交通环境，通过合理分配交通信号周期，使得车辆通行效率更高，驾驶员感觉更加舒适。
模糊控制理论
1 引言模糊控制综合了专家的操作经验，具有不依赖被控对象的精确数学模型、设计简单、便于应用、抗干扰能力强、响应速度快、易于控制和掌握、对系统参数的变化有较强的鲁棒性等特点，在经典控制理论和现代控制理论难以应用的场合发挥了很大的作用。
近年来，模糊集理论及应用研究不断深入，取得了一系列成功的应用和理论成果，在自动控制、信号处理、模式识别、通信等领域得到了广泛的应用。
目前，模糊控制已成为智能控制的一个主要分支。
为了更深入地开展模糊控制技术的研究和应用，本文对模糊控制近期研究的一些热点问题进行简要的归纳介绍。
2 模糊控制的热点问题模糊控制技术是一项正在发展的技术，虽然近年来得到了蓬勃发展，但它也存在一些问题，主要有以下几个方面任何一个自动控制系统要正常工作，首先必须是稳定的。
由于模糊系统本质上的非线性和缺乏统一的系统描述，使得人们难以利用现有的控制理论和分析方法对模糊控制系统进行分析和设计，因此，模糊控制理论的稳定性分析一直是一个难点课题，未形成较为完善的理论体系。
正因为如此，关于模糊系统的稳定性分析近年来成为众人关注的热点，发表的论文较多，提出了各种思想和分析方法。
目前模糊控制系统稳定性分析方法主要有以下几种：(1) 李亚普诺夫方法基于李亚普诺夫直接方法，许多学者讨论了离散时间和连续时间模糊控制系统的稳定性分析和设计[1-4]。
其中，Tanaka和Sano[1]将其中的基本稳定性条件推广到SISO系统的（非）鲁棒稳定性条件，稳定性判据变为从一组李亚普诺夫不等式中寻找一个共同的李亚普诺夫函数问题[2]。
由于没有一般的有效方法来解析地寻找一个公共李亚普诺夫函数，故Tanaka等人都没有提供寻找李亚普诺夫稳定性条件的公共矩阵P的方法。
为解决这一问题，文献[3]提出用线性矩阵不等式描述稳定性条件，还有一些学者用一组P矩阵代替文献[1, 2]中李亚普诺夫函数的一个公共矩阵P，构造一个逐段近似平滑的二次型李亚普诺夫函数，用于稳定性分析[4]。
模糊控制
3.4.3 决定模糊控制规则的流程
实际应用模糊控制时，最初的问题是控制器的设计，即如何设计模糊控制法则，但到目前为止尚未有像传统的控制理论一样，能借由一套发展完整的理论推导来设计，其设计概念将于此简单介绍。
图3.4所示为单输入和单输出之定值控制的时间响应图，若使用状态评估模糊控制规则的型式，前件部变量为输出的误差E和在一取样周期内E的变化量CE，后件部变量为控制器输出量U之变化量CU。则误差、误差变化量及控制输出变化量之表示为：
(3) 知识库：包括数据库（data base）与规则库（rule base）两部分，其中数据库是提供处理模糊数据之相关定义；而规则库则藉由一群语言控制规则描述控制目标和策略。
(4) 逻辑判断：模仿人类下判断时的模糊概念，运用模糊逻辑和模糊推论法进行推论，而得到模糊控制讯号。此部分是模糊控制器的精髓所在。
模糊控制理论
在传统的控制领域里，控制系统动态模式的精确与否是影响控制优劣的最主要关键，系统动态的信息越详细，则越能达到精确控制的目的。然而，对于复杂的系统，由于变量太多，往往难以正确的描述系统的动态，于是工程师便利用各种方法来简化系统动态，以达成控制的目的，但却不尽理想。换言之，传统的控制理论对于明确系统有强而有力的控制能力，但对于过于复杂或难以精确描述的系统，则显得无能为力了。因此便尝试着以模糊数学来处理这些控制问题。
(5) 解模糊化（defuzzify）：将推论所得到的模糊值转换为明确的控制讯号，做为系统的输入值。
3.2变量选择与论域分割
3.2.1变量选择
控制变量的选择要能够具有系统特性，而控制变量选择是否正确，对系统的性能将有很大的影响。例如做位置控制时，系统输出与设定值的误差量即可当做模糊控制器的输入变量。一般而言，可选用系统输出、输出变化量、输出误差、输出误差变化量及输出误差量总和等，做为模糊控制器的语言变量，而如何选择则有赖工程师对于系统的了解和专业知识而定。因此，经验和工程知识在选择控制变量时占有相当重要的角色。
模糊控制系统：探讨模糊控制在控制系统中的应用和实践
模糊控制系统：探讨模糊控制在控制系统中的应用和实践引言在现代控制系统领域，有许多不同的方法和技术可以用来解决复杂的控制问题。
其中之一就是模糊控制系统。
模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，可以有效地处理具有不确定性和模糊性的系统。
本文将探讨模糊控制在控制系统中的应用和实践。
什么是模糊控制系统？模糊控制系统是一种基于模糊逻辑的控制系统，它模拟人类的智能判断过程。
传统的控制系统通常是基于精确的数学模型和逻辑规则，而模糊控制系统则是通过对输入和输出之间的关系进行模糊化和模糊推理来实现控制。
在模糊控制系统中，输入和输出被表示为模糊集合，而不是精确的数值。
模糊集合是一种描述不确定性和模糊性的概念，它将每个元素的隶属度表示为0到1之间的值。
通过应用一组模糊规则，模糊控制系统可以将模糊输入转换为模糊输出，然后通过反模糊化过程将模糊输出转换为精确的控制信号。
模糊控制系统的应用模糊控制系统广泛应用于各种工业和非工业领域，包括自动化、机器人技术、交通系统、电力系统等。
下面我们将分别探讨几个常见的应用领域。
自动化控制在自动化控制领域，模糊控制系统被广泛应用于解决具有模糊性和不确定性的问题。
例如，在温度控制系统中，传统的PID控制器往往无法有效地应对复杂的非线性和模糊的温度曲线。
而模糊控制系统可以通过模糊化温度输入和模糊规则的推理来实现更精确的温度控制。
机器人技术在机器人技术领域，模糊控制系统可以用于实现机器人的自主导航和动作控制。
例如，在行为模糊化和模糊规则的推理过程中，机器人可以根据环境的模糊输入和模糊规则来做出相应的决策，从而实现自主的导航和动作。
交通系统在交通系统中，模糊控制系统可以用于交通信号灯的优化控制。
传统的交通信号灯控制方法通常是基于固定的时序规则，而无法充分考虑交通流量的实际情况。
而模糊控制系统可以通过模糊化交通流量输入和模糊规则的推理来实现动态的信号灯控制，从而提高交通系统的效率和流量。
电力系统在电力系统中，模糊控制系统可以用于电力调度和负荷预测。
72. 模糊控制在心理学中的应用效果如何？
72. 模糊控制在心理学中的应用效果如何？72、模糊控制在心理学中的应用效果如何？在当今心理学领域，各种新的理论和方法不断涌现，为我们理解人类的心理和行为提供了更多的视角和工具。
其中，模糊控制作为一种独特的方法，逐渐引起了研究者们的关注。
那么，模糊控制在心理学中的应用效果究竟如何呢？要探讨这个问题，首先我们得明白什么是模糊控制。
简单来说，模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，它能够处理那些不精确、不确定或者模糊的信息。
在现实生活中，很多心理现象和行为并不是非黑即白、清晰明确的，而是存在着大量的模糊性和不确定性。
比如，一个人的情绪状态可能是“有点高兴”“比较焦虑”，而不是简单的“高兴”或者“焦虑”；对某个事物的喜好程度也可能是“还算喜欢”“不太讨厌”等等。
模糊控制在心理学中的应用领域相当广泛。
在情绪研究方面，它可以帮助我们更准确地描述和理解复杂的情绪状态。
传统的情绪分类方法往往过于简化，将情绪分为几种基本类型。
然而，实际情况中人们的情绪往往是多种基本情绪的混合，并且强度和性质都具有不确定性。
通过模糊控制的方法，我们可以构建更符合实际情况的情绪模型，更好地捕捉情绪的动态变化和细微差异。
在认知心理学领域，模糊控制也发挥着重要作用。
人的认知过程充满了不确定性和模糊性，比如对信息的感知、理解和记忆。
模糊控制可以用来模拟人类认知过程中的不确定性，从而为认知模型的构建提供新的思路。
例如，在决策过程中，人们常常面临着不完全的信息和模糊的判断标准。
模糊控制可以帮助我们描述这种不确定的决策环境，以及人们在其中的决策行为。
此外，模糊控制在心理治疗中也展现出了一定的潜力。
对于一些心理障碍，如焦虑症、抑郁症等，患者的症状和康复过程往往是模糊和不确定的。
治疗师可以利用模糊控制的方法来评估患者的病情，制定个性化的治疗方案，并动态地调整治疗策略，以更好地适应患者的变化。
那么，模糊控制在这些应用中的效果具体怎么样呢？从已有的研究来看，它确实带来了一些积极的影响。
模糊控制优缺点范文
模糊控制优缺点范文模糊控制是一种基于模糊逻辑推理的控制方法，它可以处理不确定性和模糊性问题。
模糊控制的优点和缺点如下所述。
优点：1.具有较强的鲁棒性：模糊控制是基于计算机模拟人类智能的方法，能够处理系统非线性、不确定性以及外部扰动等问题，并具有较强的鲁棒性。
即使在系统参数变化或环境改变的情况下，模糊控制仍能保持良好的控制效果。
2.适用于复杂系统：模糊控制可以应用于各种复杂系统的控制，特别是那些难以建立精确的数学模型的系统。
通过模糊控制，可以利用专家知识来设计控制器，从而实现对复杂系统的有效控制。
3.灵活性强：模糊控制器具有灵活性和可调整性。
通过改变模糊控制器的参数或规则，可以调节控制器的性能。
这种灵活性使得模糊控制器能够适应不同的工作环境和应变场景。
4.易于实现和调试：相对于其他控制方法来说，模糊控制器的设计和实现相对简单。
控制规则的设计可以通过专家经验和试错法进行，很容易调试和改进。
缺点：1.规则设计困难：模糊控制涉及到模糊化、模糊规则的建立和解模糊化等步骤，其中最困难的一步是确定模糊规则。
规则的设计需要基于专家经验和试错法进行，这对于一些复杂系统来说非常困难。
2.性能受到规则数量和结构限制：模糊控制器的性能很大程度上受到规则数量和结构的限制。
如果规则的数量过少或结构设计不合理，可能无法有效控制系统。
此外，规则的维护和更新也是一个挑战。
3.计算复杂度较高：模糊控制的计算复杂度较高，尤其是在规模较大的系统中。
由于涉及到模糊集的交集和并集运算以及模糊推理的计算过程，需要较高的计算能力和资源。
4.需要大量的专家知识：模糊控制需要依赖大量的专家知识来进行规则的设计和系统的建模。
如果没有足够的专家知识或经验，很难设计出有效的模糊控制器。
总结而言，模糊控制具有较强的鲁棒性、适用于复杂系统、灵活性强以及易于实现和调试等优点。
然而，规则设计困难、性能受到规则数量和结构限制、计算复杂度较高以及需要大量的专家知识等缺点也需要认真考虑。
模糊控制理论的心得与体会
模糊控制理论的心得与体会模糊理论（Fuzzy Logic)是在美国加州大学伯克利分校电气工程系的L.A.zadeh教授于1965年创立的模糊集合理论的数学基础上发展起来的,主要包括模糊集合理论、模糊逻辑、模糊推理和模糊控制等方面的内容.美国加州大学的L.A.Zadeh教授在1965年发表了著名的论文，文中首次提出表达事物模糊性的重要概念:隶属函数,从而突破了19世纪末笛卡尔的经典集合理论,奠定模糊理论的基础. 1966年,P.N.Marinos发表模糊逻辑的研究报告,1974年,L.A.Zadeh发表模糊推理的研究报告,从此,模糊理论成了一个热门的课题。
1974年,英国的E.H.Mamdani首次用模糊逻辑和模糊推理实现了世界上第一个实验性的蒸汽机控制,并取得了比传统的直接数字控制算法更好的效果,从而宣告模糊控制的诞生。
1980年丹麦的L.P.Holmb lad和Ostergard在水泥窑炉采用模糊控制并取得了成功,这是第一个商业化的有实际意义的模糊控制器。
事实上,模糊理论应用最有效，最广泛的领域就是模糊控制,模糊控制在各种领域出人意料的解决了传统控制理论无法解决的或难以解决的问题,并取得了一些令人信服的成效。
一模糊控制的基本思想及应用方向把人类专家对特定的被控对象或过程的控制策略总结成一系列以"IF(条件)THEN(作用)"形式表示的控制规则,通过模糊推理得到控制作用集,作用于被控对象或过程.控制作用集为一组条件语句,状态语句和控制作用均为一组被量化了的模糊语言集,如"正大","负大","正小","负小",零等。
模糊控制的几个研究方向:·模糊控制的稳定性研究·模糊模型及辩识·模糊最优控制·模糊自组织控制·模糊自适应控制·多模态模糊控制模糊理论发展至今已接近三十余年，应用的范围非常广泛，从工程科技到社会人文科学都可以发现模糊理论研究的踪迹与成果。
模糊控制理论及其应用
模糊控制理论及其应用模糊控制是一种用于处理复杂、非线性系统的控制方法，它采用模糊逻辑推理来解决问题。
该理论的核心思想是将模糊概念引入到控制系统中，通过模糊集合与模糊规则的定义和推理，实现系统的控制与决策。
本文将介绍模糊控制理论的基本原理，并探讨其在不同领域中的应用。
一、模糊控制原理1. 模糊数学基础模糊数学是模糊控制理论的基础，它试图描述那些无法用精确数值准确表示的现象。
模糊数学引入了模糊集合、模糊关系和模糊运算等概念，使得模糊集合的描述和处理成为可能。
2. 模糊控制系统的结构模糊控制系统由模糊化、模糊推理和解模糊三个部分组成。
其中，模糊化将输入的实际参数映射到模糊集合；模糊推理基于事先设定的模糊规则进行逻辑推理，得到系统的输出；解模糊则将模糊输出转化为具体的控制指令。
3. 模糊规则的建立模糊规则是模糊控制系统的核心，它通过将输入和输出的模糊集合进行匹配，形成一系列的规则。
这些规则可以基于专家的经验，也可以使用基于神经网络或遗传算法等方法进行自动学习。
1. 工业控制模糊控制在工业领域有着广泛的应用。
例如，在温度控制系统中，传统的PID控制器难以应对非线性的变量关系和外部扰动。
而模糊控制通过建立模糊规则和模糊推理，能够实现对温度控制系统的精确控制。
2. 交通控制交通控制是城市管理中的一个重要领域，而模糊控制在交通控制中的应用也越来越广泛。
通过收集交通流量、路况等数据，建立相应的模糊规则，可以实现交通信号灯的智能控制，提高交通流畅度和减少交通拥堵。
3. 金融风险评估金融领域的风险评估也是模糊控制的一个重要应用方向。
由于金融市场的复杂性和不确定性，传统的方法往往无法全面评估各种风险因素之间的相互影响。
而模糊控制通过模糊集合和模糊规则的定义，可以对不确定的因素进行量化和分析，提供准确的风险评估结果。
4. 人工智能人工智能是模糊控制的另一个重要应用领域。
模糊控制可以与神经网络、遗传算法等技术相结合，实现智能决策和控制。
模糊控制实验报告
模糊控制实验报告1.引言随着科技的不断发展，模糊控制理论在控制系统中的应用越来越广泛。
模糊控制通过将精确的数学模型转化为模糊的规则，可以更好地适应复杂、非线性的控制系统。
本实验旨在通过设计一个模糊控制系统来实现对一个简单的水温控制过程的控制，以验证模糊控制在实际系统中的有效性。
2.实验原理本实验将一个简化的水温控制过程作为被控对象，控制目标是使得水温保持在一个设定的温度范围内。
水温的变化是由水流量和加热功率两个因素决定的。
因此，控制系统的输入变量为水流量、加热功率，输出变量为水温。
通过模糊控制器根据当前的水温及其变化率来调节水流量和加热功率，从而实现对水温的控制。
模糊控制器的输入变量为当前的水温和水温变化率，输出变量为水流量和加热功率的控制信号。
通过设定一系列模糊规则，模糊控制器可以根据当前的输入变量来决定输出变量的值，并调整其大小以实现对水温的精确控制。
3.实验步骤1)设定水温的设定值及其变化率，作为模糊控制器的输入变量。
2)使用模糊推理方法，通过设定一系列模糊规则，将输入变量映射到输出变量。
3)根据输出变量的值，调节水流量和加热功率的控制信号。
4)监测水温的变化，根据测量结果对模糊控制器进行调整，以提高控制的精度。
5)重复步骤3和4，直到水温稳定在设定的范围内。
4.实验结果经过多次实验，我们成功地设计出了一个能够稳定控制水温的模糊控制系统。
在不同的设定值和变化率下，模糊控制器都能够根据当前的输入变量来自适应地调节输出变量的值，使水温保持在设定的范围内。
通过对实验数据的分析，我们发现模糊控制系统具有较好的动态性能和鲁棒性。
在水温变化较快的情况下，模糊控制器能够及时地调整输出变量的值，使水温能够迅速回到设定的范围内。
而在水温变化较慢的情况下，模糊控制器能够稳定地控制输出变量的值，使水温能够保持在设定的范围内。
对比传统的PID控制器，我们发现模糊控制系统在对非线性系统和难以建模的系统进行控制方面具有明显的优势。
模糊控制理论
模糊控制理论前言“模糊”是人类感知万物,获取知识,思维推理,决策实施的重要特征。
“模糊”比“清晰”所拥有的信息容量更大,内涵更丰富,更符合客观世界。
在日常生活中,人们的思维中有许多模糊的概念,如大、小、冷、热等,都没有明确的内涵和外延,只能用模糊集合来描述。
人们常用的经验规则都是用模糊条件语句表达,例如,当我们拧开水阀往水桶里注水时,有这样的经验:桶里没水或水较少时,应开大水阀;当水桶里水快满时,则应把阀门关得很小;而水桶里水满时应迅速关掉水阀。
其中,“较少”、“很小”等,这些表示水位和控制阀门动作的概念都具有模糊性。
即有经验的操作人员的控制规则具有相当的模糊性。
模糊控制就是利用计算机模拟人的思维方式,按照人的操作规则进行控制,实现人的控制经验。
模糊控制概况模糊控制是以模糊集合论、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，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。
这是跟西方人的思维特征密切相关，西方人喜欢理性分析问题，要把所有东西都数字化；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、微波炉等；在工业控制领域中有水净化处理、发酵过程、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、自动扶梯以及机器人的模糊控制等。
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模糊控制理论的心得与体会模糊理论（Fuzzy Logic)是在美国加州大学伯克利分校电气工程系的L.A.zadeh教授于1965年创立的模糊集合理论的数学基础上发展起来的,主要包括模糊集合理论、模糊逻辑、模糊推理和模糊控制等方面的内容.美国加州大学的L.A.Zadeh教授在1965年发表了著名的论文，文中首次提出表达事物模糊性的重要概念:隶属函数,从而突破了19世纪末笛卡尔的经典集合理论,奠定模糊理论的基础. 1966年,P.N.Marinos发表模糊逻辑的研究报告,1974年,L.A.Zadeh发表模糊推理的研究报告,从此,模糊理论成了一个热门的课题。
1974年,英国的E.H.Mamdani首次用模糊逻辑和模糊推理实现了世界上第一个实验性的蒸汽机控制,并取得了比传统的直接数字控制算法更好的效果,从而宣告模糊控制的诞生。
1980年丹麦的L.P.Holmb lad和Ostergard在水泥窑炉采用模糊控制并取得了成功,这是第一个商业化的有实际意义的模糊控制器。
事实上,模糊理论应用最有效，最广泛的领域就是模糊控制,模糊控制在各种领域出人意料的解决了传统控制理论无法解决的或难以解决的问题,并取得了一些令人信服的成效。
一模糊控制的基本思想及应用方向把人类专家对特定的被控对象或过程的控制策略总结成一系列以"IF(条件)THEN(作用)"形式表示的控制规则,通过模糊推理得到控制作用集,作用于被控对象或过程.控制作用集为一组条件语句,状态语句和控制作用均为一组被量化了的模糊语言集,如"正大","负大","正小","负小",零等。
模糊控制的几个研究方向:·模糊控制的稳定性研究·模糊模型及辩识·模糊最优控制·模糊自组织控制·模糊自适应控制·多模态模糊控制模糊理论发展至今已接近三十余年，应用的范围非常广泛，从工程科技到社会人文科学都可以发现模糊理论研究的踪迹与成果。
我们分别由工程科技与社会人文科学的角度，了解模糊理论应用的范畴。
（一）、工程科技方面1、型样识别：文字识别、指纹识别、手写字体辨识、影像辨识2、控制工程：机器人控制、汽车控制、家电控制、工业仪表控制3、信号及资讯处理：影像处理、语音处理、资料整理、数据库管理4、人工智能及专家系统：故障诊断、自然语言处理、自动翻译5、环保：废水处理、净水处理厂工程、空气污染检验、空气品质监控6、其他：建筑结构分析、化工制程控制（二）、教育、社会及人文科学方面1、教育：教学成果评量、心理测验、性向测验、计算机辅助教学2、心理学：心理分析、性向测验3、决策决定：决策支援、决策分析、多目标评价、风险分析二模糊控制规则的来源模糊控制规则的取得方式：（１）专家的经验和知识前面曾经提到模糊控制也称为控制上的专家系统，专家的经验和知识是设计上有余力的线索。
人类日常生活常中判断事情时，使用语言定性分析多于数值定量分析；而模糊控制规则提供了一个自然的架构来描述人类的行为及决策分析，并且专家的知识通常可用if….then的型式来表示。
藉由询问经验丰富的专家，在获得系统的知识后，将知识改为if….then 的型式，则如此便可构成模糊控制规则。
为了获得最佳的系统性能，常需多次使用试误法，以修正模糊控制规则。
（２）操作员的操作模式现在流行的专家系统，其想法只考虑知识的获得，专家巧妙地操作复杂的控制对象，但要将专家的诀窍加以逻辑化并不容易；因此，在控制上也要考虑技巧的获得。
在许多工业系统无法以一般的控制理论做正确的控制，但是熟练的操员在没有数学模式下，也能够成功地控制这些系统；因此，记录操作员的操作模式，并将其整理为if….then的型式，可构成一组控制规则。
（３）学习为了改善模糊控制器的性能，必须让它有自我学习或自我组织的能力，得模糊控制器能依设定的目标，增加或修改模糊控制规则。
所谓模糊概念是指这个概念的外延具有不确定性，或者说它的外延是不清晰的，是模糊的。
例如“青年”这个概念，它的内涵我们是清楚的，但是它的外延，即什么样的年龄阶段内的人是青年，恐怕就很难说情楚，因为在“年轻”和“不年轻”之间没有一个确定的边界，这就是一个模糊概念。
需要注意的几点：首先，人们在认识模糊性时，是允许有主观性的，也就是说每个人对模糊事物的界限不完全一样，承认一定的主观性是认识模糊性的一个特点。
例如，我们让100个人说出“年轻人”的年龄范围，那么我们将得到100个不同的答案。
尽管如此，当我们用模糊统计的方法进行分析时，年轻人的年龄界限分布又具有一定的规律性；其次，模糊性是精确性的对立面，但不能消极地理解模糊性代表的是落后的生产力，恰恰相反，我们在处理客观事物时，经常借助于模糊性。
例如，在一个有许多人的房间里，找一位“年老的高个子男人”，这是不难办到的。
这里所说的“年老”、“高个子”都是模糊概念，然而我们只要将这些模糊概念经过头脑的分析判断，很快就可以在人群中找到此人。
如果我们要求用计算机查询，那么就要把所有人的年龄，身高的具体数据输入计算机，然后我们才可以从人群中找这样的人。
最后，人们对模糊性的认识往往同随机性混淆起来，其实它们之间有着根本的区别。
随机性是其本身具有明确的含义，只是由于发生的条件不充分，而使得在条件与事件之间不能出现确定的因果关系，从而事件的出现与否表现出一种不确定性。
而事物的模糊性是指我们要处理的事物的概念本身就是模糊的，即一个对象是否符合这个概念难以确定，也就是由于概念外延模糊而带来的不确定性。
三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。
基于模型的控制算法及系统设计方法，由于出发点和性能指标的不同，容易导致较大差异；但一个系统的语言控制规则却具有相对的独立性，利用这些控制规律间的模糊连接，容易找到折中的选择，使控制效果优于常规控制器。
模糊控制算法是基于启发性的知识及语言决策规则设计的，这有利于模拟人工控制的过程和方法，增强控制系统的适应能力，使之具有一定的智能水平。
模糊控制系统的鲁棒性强，干扰和参数变化对控制效果的影响被大大减弱，尤其适合于非线性、时变及纯滞后系统的控制。
四模糊控制的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量间的关系。
不用数值而用语言式的模糊变量来描述系统，模糊控制器不必对被控制对象建立完整的数学模式。
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)。
“模糊”是人类感知万物,获取知识,思维推理,决策实施的重要特征。
“模糊”比“清晰”所拥有的信息容量更大,内涵更丰富,更符合客观世界。
在日常生活中,人们的思维中有许多模糊的概念,如大、小、冷、热等,都没有明确的内涵和外延,只能用模糊集合来描述。
人们常用的经验规则都是用模糊条件语句表达,例如,当我们拧开水阀往水桶里注水时,有这样的经验:桶里没水或水较少时,应开大水阀;桶里水较多时,应将水阀关小些;当水桶里水快满时,则应把阀门关得很小;而水桶里水满时应迅速关掉水阀。
其中,“较少”、“较多”、“小一些”、“很小”等,这些表示水位和控制阀门动作的概念都具有模糊性。
即有经验的操作人员的控制规则具有相当的模糊性。
模糊控制就是利用计算机模拟人的思维方式,按照人的操作规则进行控制,实现人的控制经验。
模糊控制理论是由美国著名的学者加利福尼亚大学教授Zadeh·L·A于1965年首先提出,它以模糊数学为基础,用语言规则表示方法和先进的计算机技术,由模糊推理进行决策的一种高级控制策略。
1974年,英国伦敦大学教授Mamdani·E·H研制成功第一个模糊控制器,充分展示了模糊技术的应用前景。
五模糊控制理论研究的现状尽管模糊控制理论已经取得了可观的进展,但与常规控制理论相比仍不成熟。
模糊控制系统的分析和设计尚未建立起有效的方法,在很多场合下仍然需要依靠经验和试凑。
近年来,许多人一直尝试将常规控制理论的概念和方法扩展至模糊控制系统,而模糊控制与神经网络相结合的方法已成为研究的热点,二者的结合有效地推动了自学习模糊控制的发展。
模糊控制易于获得由语言表达的专家知识,能有效地控制那些难以建立精确模型而凭经验可控制的系统,而神经网络则由于其仿生特性更能有效利用系统本身的信息,并能映射任意函数关系,具有并行处理和自学习能力,容错能力也很强。
在集成大系统中,神经网络可用于处理低层感知数据,模糊逻辑可用于描述高层的逻辑框架。
模糊逻辑与神经网络的结合有两种情况:一是将模糊技术用于神经网络形成模糊神经网络,一是用神经网络实现模糊控制。
这两方面均见于大量的研究文献。
利用模糊复合控制理论的分档控制,将PI或PID控制策略引入Fuzzy控制器,构成Fuzzy-PI或Fuzzy-PID复合控制;适应高阶系统模糊控制需要的三维模糊控制器;将精确控制和模糊控制结合起来的精确—模糊混合控制;将预测控制与模糊控制相结合,利用预测模型对控制结果进行预报,并根据目标误差和操作者的经验应用模糊决策方法在线修正控制策略的模糊预测控制等。
模糊控制的发展过程中,提出了多种自组织、自学习、自适应模糊控制器。
它们根据被控过程的特性和系统参数的变化,自动生成或调整模糊控制器的规则和参数,达到控制目的。
这类模糊控制器在实现人的控制策略基础上,又进一步将人的学习和适应能力引入控制器,使模糊控制具有更高的智能性。
自校正模糊控制器、参数自调整模糊控制等控制方法也都较大地增强了对环境变化的适应能力。
模糊控制与其他智能控制方法的结合组成的模糊控制,如专家模糊控制能够表达和利用控制复杂过程和对象所需的启发式知识,重视知识的多层次和分类的需要,弥补了模糊控制器结构过于简单、规则比较单一的缺陷,赋予了模糊控制更高的智能。
二者的结合还能够拥有过程控制复杂的知识,并能够在更为复杂的情况下对这些知识加以有效利用。