模糊控制发展前景分析
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《冶金自动化工程案例分析》课程论文
模糊控制的发展前景分析
电子与信息工程学院
自动化094班
张宇
120093101091
模糊控制的发展前景分析
电子与信息工程学院自动化094班张宇
摘要:模糊控制方法是智能控制的重要组成部分。本文简要介绍了模糊控制的概念和特点,并对模糊控制的原理作了说明,较详细的介绍了对于常规模糊控制方
法的改进,包括Fuzzy-PIS复合控制、三位模糊控制器、Smith-Fuzzy控制器、专家模糊控制器等,对模糊控制系统与传统PID控制作了简单比较,最后对模糊控制的优缺点进行分析并对模糊控制未来发展作出了展望。
关键字:模糊控制;原理;模糊PID控制;展望;
一.模糊控制简介
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。模糊控制主要是模拟人的思维、推理和判断的一种控制方法, 它将人的经验、常识等用自然语言的形式表达出来,建立一种适用于计算机处理的输入输出过程模型,是智能控制的一个重要研究领域。从信息技术的观点来看, 模糊控制是一种基于规则的专家系统。从控制系统技术的观点来看, 模糊控制是一种普遍的非线性特征域控制器。
模糊控制作为智能领域中最具有实际意义的一种控制方法,已经在工业控制领域、家用电器自动化领域和其他很多行业中解决了传统控制方法无法或者是难以解决的问题,取得了令人瞩目的成效,引起了越来越多的控制理论的研究人员和相关领域的广大工程技术人员的极大兴趣。
相对传统控制,包括经典控制理论与现代控制理论。模糊控制能避开对象的数学模型( 如状态方程或传递函数等),它力图对人们关于某个控制问题的成功与失败和经验进行加工, 总结出知识,从中提炼出控制规则,用一系列多维模糊
条件语句构造系统的模糊语言变量模型, 应用CRI等各类模糊推理方法,可以得
到适合控制要求的控制量, 可以说模糊控制是一种语言变量的控制。
二. 模糊控制的原理
基本模糊控制系统包括模糊化处理、模糊推理和清晰化控制三个环节。
图1模糊控制系统框图
模糊化处理就是将模糊控制器输入量的确定值转换为相应模糊语言变量值的过程, 此相应语言变量值均由对应的隶属度来定义。通过这样一个把输入变量映射到合适的响应论域量程的过程,精确的输入数据就变换成适当的语言值或模
糊集合的标识符。一般的模糊控制器采用误差及其变化作为输入语言变量。
模糊推理一般采用IF A T HEN B 形式的条件语句来描述,包括三个组成部分:大前提、小前提和结论。大前提是多个多维模糊条件语句, 构成规则库,调整和校准模糊规则是模糊控制中的关键问题。小前提是一个模糊判断句。清晰化是模糊系统的重要环节, 是将模糊推理中产生的模糊量转化为精确量。常见的非模糊化方法主要有最大隶属度值法、面积平均法、重心法和最大隶属度平均值法。
模糊控制的过程就是上述三个环节相互作用的结果, 其关键部分就是选用合适的隶属度函数进行模糊化, 运用合理的推理方法得到结论, 采用适当的清晰化方法还原出精确量。在模糊控制的发展过程中, 基本上是围绕着这些问题来的, 同进还运用或融合了其它的智能控制方法。使模糊控制得以发展。
三. 常规模糊控制的改进
1.三位模糊控制器
在模糊控制器输入引入误差E,误差变化C和误差变化速率R等三位变量。三位模糊控制器进一步结束了传统的为模糊控制器的快速响应与稳定性之间的矛盾,提高了告诫系统进行模糊控制的适应性。
2.Fuzzy-PIS复合控制
在模糊控制其中加入PI控制就构成了Fuzzy-PIS复合控制。实现途径:大片差范围内采用模糊控制,在小偏差范围内采用PID控制,两者的转换由软件根据事先给定的偏差范围自动实现。同PID相比,具有更快地动态相应特性,跟小的超调,同模糊控制相比,具有更高的稳态精度。这种控制器无需对系统进行模型辨识,并且能用低档次危机实现,是改善模糊控制器稳态性能的一种途径。
3.Smith-Fuzzy控制器
将常规Smith预告控制中的PID控制器换成模糊控制器而构成的Smith-Fuzzy 控制器能同时完成对时变系统控制和对纯滞后进行补偿的两个功能,即对纯滞后特性有较好的补偿作用,又对被控对象参数变化有较强的适应能力。
4.专家模糊控制器
专家模糊控制器是在专家系统的一般结构与概念基础上,引入了模糊集和表达和模糊推理而构成的控制器。它可以积累、学习、修改专家的控制经验,表达复杂的过程知识,处理控制过程的不确定性,解决复杂的实际过程控制问题。它一般包括控制规则库、推理结构、规则学习单元等,其中控制规则库是系统的基础,存放大量用于过程的控制规则,而推理机是专家模糊控制器核心部分,它要求能根据事实推理结论,而不是简单地去搜索现成的答案。由于当前实施与规划的模糊性,以及由于它们之间的不完全匹配性,需要采用模糊推理。对于复杂多变的实际过程控制,研究具有实用性的专家模糊控制器是很有意义的。研究内容包括过程控制经验的获取、知识表达的的方法形影推理机的设计,知识库的建造、模糊专家系统的实现等等。
四.模糊控制与PID 控制方法比较
基于T-S模型的FZ-PID控制器的3个参数:K FZ-p、K FZ-i、K FZ-d,同PID 控
制器的3个参数Kp 、Ki 、Kd 相比, K FZ-p、K FZ-i、K FZ-d具有更广泛的意义。Kp、Ki、Kd 在一般控制中是常数(在较复杂或时变系统,这3个参数可定为分段常数);但K FZ-p、K FZ-i、K FZ-d却是变量。从式中可知K FZ-p、K FZ-i、K FZ-d与e、∫e、e 有关,即上述3 个参数应记为:
从上式分析可知,FZ-PID 控制器可看作是一种变参数的PID 控制器. 由于
隶属度函数一般是非线性的,上式中映射f1、f2、f3均为非线性映射。因此,FZ-PID 控制器是一种非线性控制器。另外,从式中分析可知,只有一条规则的FZ-PID模糊控制器,实际上就是一般意义的PID 控制器。如果N=1,则p1= 1,可得控制输出为
由结果可知单个规则的FZ-PID模糊控制器就是PID控制器。多条规则FZ-PID 模糊控制器是多个PID控制器的复合作用,只是在不同的状态下,由单个规则所确定的PID控制器具有不同的加权因子。因此,FZ-PID 控制器也可看作一种复合PID 控制器:
五.模糊控制的优缺点分析及发展前景展望
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。
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。
3.模糊控制的发展前景展望
模糊控制虽然已经有不少的研究成果,而且也被广泛地应用于生产实践中,
但模糊控制的发展历史还不长,理论上的系统性和完善性、技术上的成熟性和规范性都还是远远不够的, 尤其是模糊控制与其他智能化控制方法相结合的控制方法,还有待于人们在实践中得到验证和进一步的提高。目前两个重要的问题是:如何获得模糊规则及隶属
函数,以及如何保证模糊系统的稳定性。另外,当前模糊控制的发展方向和在实际中的应用还存在部分问题,一是发展方向上有些过分依赖数学模型,另一是在应用上并没有比PID 更好用。除此外,模糊控制在理论和应用方面还应在以下方向加强研究:
(1)易于控制并且能消除静态控制偏差的模糊PID 控制器,且尽量减少可调参数,最好控制在三个以内;
(2)模糊预测控制,就是把预测控制和模糊推理相结合也是很有吸引力的研究方