常用的几种模糊控制器
模糊控制——理论基础（4模糊推理）
模糊控制——理论基础（4模糊推理）1、模糊语句将含有模糊概念的语法规则所构成的语句称为模糊语句。
根据其语义和构成的语法规则不同，可分为以下⼏种类型：（1）模糊陈述句：语句本⾝具有模糊性，⼜称为模糊命题。
如：“今天天⽓很热”。
（2）模糊判断句：是模糊逻辑中最基本的语句。
语句形式：“x是a”，记作（a），且a所表⽰的概念是模糊的。
如“张三是好学⽣”。
（3）模糊推理句：语句形式：若x是a，则x是b。
则为模糊推理语句。
如“今天是晴天，则今天暖和”。
2、模糊推理常⽤的有两种模糊条件推理语句：If A then B else C；If A AND B then C下⾯以第⼆种推理语句为例进⾏探讨，该语句可构成⼀个简单的模糊控制器，如图3-11所⽰。
其中A，B，C分别为论域U上的模糊集合，A为误差信号上的模糊⼦集，B为误差变化率上的模糊⼦集，C为控制器输出上的模糊⼦集。
常⽤的模糊推理⽅法有两种：Zadeh法和Mamdani法。
Mamdani推理法是模糊控制中普遍使⽤的⽅法，其本质是⼀种合成推理⽅法。
注意：求模糊关系时A×B扩展成列向量，由模糊关系求C1时，A1×B1扩展成⾏向量3、模糊关系⽅程①、模糊关系⽅程概念将模糊关系R看成⼀个模糊变换器。
当A为输⼊时，B为输出，如图3-12所⽰。
可分为两种情况讨论：（1）已知输⼊A和模糊关系R，求输出B，这是综合评判，即模糊变换问题。
（2）已知输⼊A和输出B，求模糊关系R，或已知模糊关系R和输出B，求输⼊A，这是模糊综合评判的逆问题，需要求解模糊关系⽅程。
②、模糊关系⽅程的解近似试探法是⽬前实际应⽤中较为常⽤的⽅法之⼀。
第2章 模糊控制- 控制系统
•
N
Z
P
-1
0
+1
x
输入论域的三级模糊空间分割
NB NM NS ZE PS PM PB
-1
0
+1 x
输入论域的七级模糊空间分割
16
双输入情况下， 模糊分割的例 子：
输 入 变 量 2
大 小
小 (������1 )
较大 (�中(������4 ) 中
规 则 的 形 式 ： 模 糊 条 件 语 句 (IF… THEN…)。 规则制定时需考虑的因素：规则的完整 性和兼容性等。 规则的表格表示：
19
输入变量������1 ������������ 输 入 变 量 ������2 ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������
PID模糊控制器发展现状综述
模糊PID控制器的发展现状综述1模糊PID控制器研究背景1.1PID控制器传统的PID控制器虽然以其结构简单、工作稳定、适应性好、精度高等优点成为过程控制中应用最广泛最基本的一种控制器。
PID调节规律一般都能得到比较令人满意的控制效果，尤其是对于线性定常系统的控制是非常有效的，但是它的调节品质取决于PID控制器各个参数的确定。
随着工业生产过程的日趋复杂化，系统不可避免地存在非线性、滞后和时变现象，其中有的参数未知或缓慢变化，有的带有延时和随机干扰，有的无法获得较精确的数学模型或模型非常粗糙，如果使用常规的PID控制器，PID参数的整定变得十分困难甚至无法整定，因此并不能得到理想的控制效果。
为此，近年来各种改进的PID控制器如自校正、自适应PID[1][2][3]及智能控制器[4]迅速发展起来，但仍存在一定的局限性。
1.2模糊控制器随着技术的发展，模糊控制理论和模糊技术成为最广泛最有前景的应用分支之一。
模糊控制器是一种专家控制系统，它的优点是不需要知道被控对象的数学模型而能够利用专家已有的经验对系统进行建模。
与传统的PID控制方式相比，它适合解决一些难以建立精确数学模型、非线性、大滞后和时变的复杂过程的问题，因此得到了很好的发展，尤其是在工业控制、电力系统等领域中解决了许多实际性的问题，引起了越来越多的工程技术人员的兴趣。
但是经过深入研究，会发现基本模糊控制存在着其控制品质粗糙和精度低等弊病。
而且用的最多的二维输入的模糊控制器是PI或PD型控制器，会出现过渡过程品质不好或不能消除稳态误差的问题。
因此，在许多情况下，将模糊控制和PID控制两者结合起来，扬长避短，既具有模糊控制灵活、适应性强、快速性好的优点，又具有PID控制精度高的特点。
把规则的条件、操作用模糊集表示，并把这些模糊控制规则及有关信息作为知识存入计算机知识库中，然后计算机根据控制系统的实际响应情况，运用模糊推理，自动实现对PID参数的最佳整定，实现模糊PID控制。
模糊控制简介
න
������������ (������)������������ (������) (������, ������)
������������
模糊逻辑与近似推理
➢ 近似推理过程： 前提1（事实）：������是������’ 前提2（规则）：������������ ������ 是 ������，������ℎ������������ ������ 是 ������ 结论：������是������’ 这里������’和������是论域������中的模糊集合，������’和������是论域������中的模
⋯ ������������ ������2, ������������
⋱
⋮
������������ ������������, ������1 ������������ ������������, ������2 ⋯ ������������ ������������, ������������
例：������ = {子，女}，������ = {父，母}，模糊关系������“子女与
父母长得相似”，用模糊矩阵表示则为：
父母
������
=
子 女
0.8 0.3
0.3 0.6
模糊控制的数学基础
➢ 模糊关系合成 设������、������、������是论域， ������是������到������的一个模糊关系， ������是������到������
常用的几种模糊控制器
模糊控制与PID控制结合
为什么要将模糊控制与PID控 制结合使用？
常规PID(比例、积分、微分)控制是过程控制中 应用最广泛最基本的一种控制方式，它具有简 单、稳定性好、可靠性高的特点。而PID控制 对大部分工业控制对象，特别是对于线性定常 系统的控制是非常有效的，通常都能取得较为 满意的控制效果。PID控制的控制品质取决于 PID控制器各个参数的整定，但常规PID控制器 不能在线整定参数。而且对于非线性、时变的 复杂系统和模型不清的系统，就不能很好地加 以控制。
为什么要将模糊控制与PID控 制结合使用？
简单模糊控制器由于不具有积分环节， 因而在模糊控制的系统中很难完全消除 稳态误差，而且在变量分级不够多的情 况下，常常在平衡点附近会有小的振荡 现象。但是模糊控制系统对复杂的和模 型不清的对象却能有效地加以控制，所 以把模糊控制和PID控制结合起来，就可 以组成兼有两者优点的模糊PID控制方法。
1 精度较低
这主要是由于模糊控制表的级别有限而 造成，通过增加量化等级数目虽可提高 精度，但查询表将过于庞大。须占用较 大空间．使运算时间增加。实际上如果 模糊控制器中不引入积分机制，原则上 总是存在误差的。因为它本身就是根据 误差的大小和变化来实现控制的
2 自适应能力有限
由于简单模糊控制器中查询表一旦整定 下来后，就不再改变，量化因子和比例 因子也是如此。这样当对象参数随着环 境的变迁发生漂移时，它不能对自己的 控制规则进行有效的调整，从而使其良 好性能得不到充分发挥。
3 容易产生震荡现象
如果查询表构造不合理或量化因子和比 例因子选择不当，都会导致振荡。在仿 真过程中，特别是系统进入误差的零档 级时产生高频振荡现象更为普遍。
智能控制（研究生）习题集
习题集第一章概论1.试从学科和能力两个方面说明什么是人工智能。
2.哪些思想、思潮、时间和人物在人工智能发展过程中起了重要作用?3.近年来人工智能研究取得哪些重要进展?4.为什么能够用计算机模拟人类智能?5.目前人工智能学界有哪些学派?它们的认知观为何?6.自动控制存在什么机遇与挑战?为什么要提出智能控制?7.简述智能控制的发展过程,并说明人工智能对自动控制的影响。
8.傅京孙对智能控制有哪些贡献?9.什么是智能控制?它具有哪些特点?10.智能控制器的一般结构和各部分的作用为何?它与传统控制器有何异同?11.智能控制学科有哪几种结构理论?这些理论的内容是什么?12.为什么要把信息论引入智能控制学科结构?13.人工智能不同学派的思想在智能控制上有何反映?第二章知识表示方法1.状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法和语义网络法的要点是什么?它们有何本质上的联系及异同点?2.设有3个传教士和3个野人来到河边,打算乘一只船从右岸渡到左岸去。
该船的负载能力为两人。
在任何时候,如果野人人数超过传教士人数,那么野人就会把传教士吃掉。
他们怎样才能用这条船安全地把所有人都渡过河去?3.利用下图,用状态空间法规划一个最短的旅行路程:此旅程从城市A开始,访问其他城市不多于一次,并返回A。
选择一个状态表示,表示出所求得的状态空间的节点及弧线,标出适当的代价,并指明图中从起始节点到目标节点的最佳路径。
4.试说明怎样把一棵与或解树用来表达下图所示的电网络阻抗的计算。
单独的R、L或C可分别用R、jωL或1/jωC来计算,这个事实用作本原问题。
后继算符应以复合并联和串联阻抗的规则为基础。
5.试用四元数列结构表示四圆盘梵塔问题,并画出求解该问题的与或图。
6.用谓词演算公式表示下列英文句子(多用而不是省用不同谓词和项。
例如不要用单一的谓词字母来表示每个句子)。
A computer system is intelligent if it can perform a task which,if performed by a human, requires intelligence.7.把下列语句表示成语义网络描述:(1)All man are mortal.(2)Every cloud has a silver lining.(3)All branch managers of DEC participate in a profit-sharing plan.8.作为一个电影观众,请你编写一个去电影院看电影的剧本。
模糊控制简介
R=(NBe × PBu ) + ( NSe × PSu ) + (0e × 0u ) + ( PSe × NSu ) + ( PBe × NSu )
NBe × PBu = (1, 0.5, 0, 0, 0, 0, 0) × (0, 0, 0, 0, 0, 0.5,1) NSe × PSu = (0, 0.5,1, 0, 0, 0, 0) × (0, 0, 0, 0,1, 0.5, 0) 0e × 0u = (0, 0, 0.5,1, 0.5, 0, 0) × (0, 0, 0.5,1, 0.5, 0, 0) PSe × NSu = (0, 0, 0, 0,1, 0.5, 0) × (0, 0.5,1, 0, 0, 0, 0) PBe × NSu = (0, 0, 0, 0, 0, 0.5,1) × (1, 0.5, 0, 0, 0, 0, 0) 0 0 0 0 0.5 1 0 0 0 0 0 0.5 0.5 0.5 0 0 0.5 0.5 1 0 0 R= 0 0 0.5 1 0.5 0 0 0 0.5 1 0.5 0.5 0 0 0 0 0 0.5 0.5 0.5 0 1 0.5 0 0 0 0 0
学习功能
数据存储 单元
y
∗ k
e
r + —
∆
∆
k
e
e
k
c
2
e
k
Байду номын сангаас
r
模糊 控制 规则
k
∆
u
u
u
u
k −1
k
+ +
被 控 对 象
y
k
六．思考
矛盾对立统一规律： 矛盾对立统一规律：两面性 • 优点：模糊逻辑本身提供了由专家构造语 优点： 言信息并将其转化为控制策略的一种系统 的推理方法， 的推理方法，因而能够解决许多复杂而无 法建立精确数学模型系统的控制问题， 法建立精确数学模型系统的控制问题，所 以它是处理推理系统和控制系统中不精确 和不确定性的一种有效方法。从广义上讲， 和不确定性的一种有效方法。从广义上讲， 模糊控制是适于模糊推理， 模糊控制是适于模糊推理，模仿人的思维 方式， 方式，对难以建立精确数学模型的对象实 施的一种控制策略。 施的一种控制策略。它是模糊数学同控制 理论相结合的产物， 理论相结合的产物，同时也是智能控制的 重要组成部分。 重要组成部分。
《基于模糊控制的高精度伺服速度控制器的设计与实现》
《基于模糊控制的高精度伺服速度控制器的设计与实现》基于模糊控制的高精度伺服速度控制器设计与实现一、引言随着工业自动化和智能制造的不断发展，对高精度伺服系统的速度控制提出了更高要求。
伺服速度控制器的性能直接影响着工业产品的制造质量和效率。
传统速度控制方法往往存在响应速度慢、精度低等问题。
为了解决这些问题，本文提出了一种基于模糊控制的高精度伺服速度控制器设计与实现方案。
二、系统概述本系统主要由伺服电机、编码器、模糊控制器和上位机组成。
其中，伺服电机负责执行速度控制任务，编码器实时反馈电机速度信息，模糊控制器负责处理反馈信息和进行控制决策，上位机负责与模糊控制器进行通信，并监控整个系统的运行状态。
三、模糊控制器的设计1. 模糊化处理模糊化处理是将电机速度的实时反馈值和目标值进行模糊化处理，将精确的数值转化为模糊语言变量。
这一过程包括确定模糊子集、论域和隶属度函数等。
2. 模糊规则库的设计根据系统特性和经验知识，设计合理的模糊规则库。
这些规则根据电机速度的实时反馈和目标值，决定下一时刻的控制策略。
3. 模糊推理机的实现模糊推理机是模糊控制器的核心部分，根据模糊规则库和实时反馈信息，进行模糊推理，得出下一时刻的控制决策。
4. 解模糊化处理解模糊化处理是将模糊推理结果转化为精确的控制量，以驱动伺服电机执行相应的动作。
四、伺服速度控制器的实现1. 硬件实现伺服速度控制器的硬件部分主要包括微处理器、编码器接口、电机驱动器等。
微处理器负责运行模糊控制器程序，编码器接口负责实时获取电机速度信息，电机驱动器根据控制决策驱动伺服电机执行相应的动作。
2. 软件实现软件部分主要包括模糊控制算法的实现、与上位机的通信等。
在微处理器上运行模糊控制算法，实时处理编码器反馈的电机速度信息，并根据模糊推理结果输出相应的控制量。
同时，与上位机进行通信，接收上位机的指令和监控系统的运行状态。
五、实验结果与分析通过实验验证了基于模糊控制的高精度伺服速度控制器的性能。
请简述模糊控制器的组成及各组成部分的用途。
模糊控制器是一种基于模糊逻辑理论的控制系统，它利用模糊集合的概念来描述模糊输入和输出，通过模糊规则和模糊推理实现对系统的控制。
模糊控制器的组成主要包括模糊化、模糊推理、解模糊和规则库四个部分，每个部分都有其独特的用途。
1. 模糊化模糊化是将系统的实际输入转化为模糊集合的过程。
在模糊控制系统中，输入往往是模糊的、不确定的，因此需要将这些模糊的输入转化为模糊集合。
模糊化的主要目的是将具体的输入转化为模糊语言值，如“很冷”、“冷”、“适中”、“热”、“很热”等，以便更好地描述系统的输入状态。
2. 模糊推理模糊推理是模糊控制器的核心部分，它用于根据模糊规则和模糊输入来得出模糊输出。
模糊推理的过程是基于一系列的模糊规则，这些规则描述了系统输入和输出之间的关系。
通过模糊推理，模糊控制器能够根据输入的模糊语言值，利用模糊规则进行推理，从而得出模糊输出的模糊语言值。
3. 解模糊解模糊是将模糊输出转化为具体的控制量的过程。
在模糊控制系统中，输出往往是模糊的语言值，需要通过解模糊将其转化为具体的控制量。
解模糊的方法有很多种，常见的方法包括最大隶属度法、加权平均法和中心平均法等。
解模糊的目的是将模糊输出转化为可以直接应用于控制系统的具体输出值。
4. 规则库规则库是模糊控制器中存储的一系列模糊规则的集合。
模糊规则描述了系统输入和输出之间的关系，它通常采用“如果…那么…”的形式来表示。
在模糊控制器中，规则库起着至关重要的作用，它包含了系统的专业知识和经验，是模糊控制器能够有效进行模糊推理的基础。
总体来说，模糊控制器的组成部分分别完成了模糊输入的转化、模糊推理的实现、模糊输出的转化和存储的模糊规则，这些部分相互协作，共同实现了对模糊、不确定系统的精确控制。
模糊控制器在工业控制、汽车控制、电力系统控制等领域有着广泛的应用，其独特的优势使其成为一种不可忽视的控制方法。
模糊控制器作为一种基于模糊逻辑理论的控制系统，在实际应用中具有诸多优势。
模糊PID控制器设计
模糊PID控制器设计PID控制器是一种常用的自动控制算法，广泛应用于各种工业过程中。
在实际应用过程中，由于系统的复杂性和非线性等原因，常常需要设计模糊PID控制器来提高系统的鲁棒性和控制性能。
1.确定系统的控制目标和性能指标：首先需要明确系统的控制目标，例如稳定性、响应速度、抗扰性等，然后确定对应的性能指标，例如超调量、调整时间、稳态误差等。
2.建立模糊控制规则库：根据系统的特性和控制目标，设计一套模糊控制规则库。
规则库一般包括模糊化、模糊规则以及解模糊化三个部分。
-模糊化：将输入目标和输入量经过模糊化，得到模糊量化值。
常见的模糊化方法有隶属函数法和三角函数法等。
- 模糊规则：根据经验规则和专家知识，设计一系列的模糊规则。
模糊规则一般采用if-then的形式，其中if部分是输入量模糊化后的模糊量化值，then部分是输出量的模糊量化值。
-解模糊化：将模糊量化值转化为具体的控制量。
常见的解模糊化方法有最大值法、加权平均法和中心平均法等。
3.设计模糊推理机制：模糊控制器的核心是模糊推理机制，通过模糊推理机制来根据输入的模糊量化值和模糊规则库来得到输出的模糊量化值。
常见的模糊推理机制有模糊与运算和模糊或运算等。
4.调整模糊PID控制器参数：根据系统的特性和性能指标，通过试验或者仿真的方法，对模糊PID控制器的参数进行优化调整。
一般可以采用遗传算法、粒子群算法等优化算法来进行参数调整。
5.实时控制和优化：将设计好的模糊PID控制器实时应用于控制系统中，并根据系统的反馈信号对控制器进行实时优化和参数调整，以达到更好的控制性能。
模糊PID控制器相比传统的PID控制器具有更好的鲁棒性和适应性，可以应对各种复杂、非线性的工业控制系统，提高控制精度和控制性能。
在实际应用中，需要根据具体的系统特性和性能需求来设计合适的模糊PID控制器，并经过实验和调整来优化控制效果。
同时，也需要考虑到计算复杂度和实时性等因素，确保控制系统的稳定性和可靠性。
第三章、模糊控制系统
精确量(V0)
∴V0 = 5
当论域V中，其最大隶属度函数对应的输出值多于一个时， 简单取最大隶属度输出的平均即可：
即：当有（v1） µ 2）= L =µc (vJ ) 最大时 µ = （v
1 J 取v0 = ∑ v j J j =1
U 1 , U 2 , L ,U n ：输出论域上模糊子集
总的模糊关系： R( 其中：
e , de , u ) = U Ri
n
当ki 取µv (vi )时
重心法
模糊化计算的其它方法：左取大、右取大等。
第二节：模糊控制系统的设计 一、模糊控制器的结构设计 模糊控制器的结构设计包括：输入输出变量选择、模糊化 算法、模糊推理规则和精确化计算方法。 一维模糊控制器 被控对象 输入输出 (按模糊控制器输入变量个数) 变量 多输入多输出 单输入单输出 二维模糊控制器 多维模糊控制器
例：x分成三档(NB、ZE、PB)； y y分成两档(NB、PB)； 模糊分区形式：
PB NB 0 NB ZE
R1
R2 R4
R3
PB 24
问：在此分档情况下，最大规则数为多少？
x
2 规则库 用一系列模糊条件描述的模糊控制规则就构成模糊控制规则库。 建立 规则库 选择输入变量和输出变量 建立规则（完备性、交叉性、一致性）
完备性：对于任意给定的输入均有相应的控制规则起作用。 交叉性：控制器的输出值总由数条规则来决定。 一致性：规则中不存在相互矛盾的规则。
模糊控制规则建立方法 1）专家经验法： 通过对专家控制经验的咨询形成控制规则库。 实质：通过语言条件语句来模拟人类的控制行为。
模糊控制器的基本结构和组成
们反映了控制专家的经验和知识。
1、模糊控制器的组成
（3）模糊推理 模糊推理是模糊控制的核心，它具有模拟人的
基本模糊概念的推理能力。该推理过程是基 于模糊逻辑中的蕴含关系及推理规则来进行 的。
1、模糊控制器的组成
（4）清晰化 清晰化的作用是将模糊推理得到的控制量（模糊量）变换为实
规则库
（2）基于操作人员的实际控制过程 在许多人工控制的工业系统中，很难建立控制对象的模型，因
此用常规的控制方法来对其进行设计和仿真比较困难。而熟 练的操作人员却能成功地控制这样的系统。事实上操作人员 有意或无意地使用了一组if-then的模糊规则来进行控制，但 是他们往往并不能用语言明确地将它们表达出来，因此可以 通过记录操作人员实际控制过程时的输入和输出数据总结出 模糊控制的规则。
数据库
1）输入量变换 对于输入量的尺度变换可以是线性变换的也可以是非
线性变换的，论域可以是连续的也可以是离散的。 如果要求离散的论域，则需要将连续的论域离散化 或者量化。量化可以是均匀的也可以是非均匀的。 （P56,表2.6-2.7）
பைடு நூலகம் 数据库
2)输入和输出空间的模糊分割 模糊控制规则中前提的语言变量构成模糊输入空间，
数据库
3）完备性 对于任意的输入，模糊控制器均能给出相应的输出， 这个性质称为完备性。模糊控制的完备性取决于数 据库或规则库。对于数据库方面的要求是：对于任 意的输入，若能找到一个模糊集合，使该输入对于 该模糊集合的隶属度函数不小于 ，则称该模糊控 制器满足 完备性。
数据库
4）模糊集合的隶属度函数 （1）数值描述方法 对于论域为离散，且元素个数为有限时，模糊集合 的隶属度函数可以用向量或者表格的形式来表示。 （2）函数描述方法 对于论域为连续的情况，隶属度常常用函数的形式 来描述，最常见的有铃形函数、三角形函数等。
模糊控简介及模糊控制器的设计
目录摘要 (1)1 模糊控制简介 (1)1.1 模糊控制方法的研究现状 (2)1.2 模糊控制的特点 (2)1.3模糊控制的研究对象 (3)1.4模糊控制的展望 (3)2 模糊控制器的结构与工作原理 (4)2.1基本结构与组成 (4)2.2一般模糊控制器各主要环节的功能 (4)2.3隶属函数的确定原则和基本确定方法 (5)2.4模糊条件语句与模糊控制规则 (6)2.5模糊量的判决方法 (6)2.6模糊控制规则的设计和模糊化方法 (8)2.7解模糊化 (8)3 模糊控制器的设计 (9)4 关于模糊(及智能)控制理论与技术发展的思考 (11)参考文献 (12)摘要摘要：本文主要介绍了模糊控制系统的研究现状、特点，以及模糊控制器的结构与工作原理。
同时对模糊控制器的设计进行了介绍和分析，对于其基本步骤和过程进行陈述，最后就模糊(及智能)控制理论与技术发展进行总结性的思考。
关键词：模糊控制；模糊控制器；模糊量；模糊化方法引言模糊控制是近代控制理论中的一种基于语言规则与模糊推理的高级控制策略和新颖技术，它是智能控制的一个重要分支，发展迅速，应用广泛，实效显著，引人关注[13]。
随着科学技术的进步，现代工业过程日趋复杂，过程的严重非线性、不确定性、多变量、时滞、未建模动态和有界干扰，使得控制对象的精确数学模型难以建立，单一应用传统的控制理论和方法难以满足复杂控制系统的设计要求。
而模糊控制则无需知道被控对象的精确数学模型，且模糊算法能够有效地利用专家所提供的模糊信息知识，处理那些定义不完善或难以精确建模的复杂过程。
因此，模糊控制成为了近年来国内外控制界关注的热点研究领域。
1 模糊控制简介模糊控制是一种以模糊集合论、模糊语言变量以及模糊推理为数学基础的新型计算机控制方法。
显然，模糊控制的基础是模糊数学，模糊控制的实现手段是计算机。
本章着重介绍模糊控制的基本思想、模糊控制的基本原理、模糊控制器的基本设计方法和模糊控制系统的性能分析。
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。
模糊控制器设计
智能控制
3
大滞后、非线性的复杂工业对象， 难以获得精确数学模型， 模型非常粗糙的工业系统等。 在实际生产过程中，人们发现，有经验的操作 人员，虽然不懂被控对象或被控过程的数学 模型，却能凭借经验采取相应的决策，很好 的完成控制工作。 模糊控制就是这种模仿人的思维方式和人的控 制经验来实现控制的一种控制方法。
R
Evaluate E GE-1 e
error and
change in error
CE GC-1 ce
Infernece mechanism
Rule-base
du Gu Du
u
C plant
Fuzzification Defuzzification
2019/7/27
智能控制
14
• Type1 (Mamdani type PI type control ): including the output integration loop (i.e., the fuzzy controller output is incremental output).
ri : IF e(k) is Ai and e(k) is Bi THEN u(k) is Ci
位置式模糊控制器相当于PD型(比例、微分)控 制器；
而速度型模糊控制器相当于PI型(比例、积分)控 制器。相对于位置型，速度型的模糊控制器设计 容易些。
2019/7/27
智能控制
12
下图是速度型模糊控制器的结构图(采样系统）。
– 当系统偏差大于语言变量值零档时，模糊控 制器和PI控制器的输出同时作用于对象，有 较强的控制作用；
– 当系统的偏差小于语言变量值的零档时，模 糊控制器回路自动断开，仅由PI控制器作用 于对象，
模糊控制器的设计及应用
模糊控制器的设计及应用模糊控制器是一种用于处理模糊信息的控制器，适用于一些难以建立精确数学模型的系统。
它利用模糊逻辑进行推理，将输入的模糊量转化为输出的模糊量，并根据这些模糊量进行控制，从而实现对系统的控制。
模糊控制器的设计首先需要确定模糊量和模糊规则，然后通过模糊推理进行控制。
模糊量通常通过模糊集合来描述，模糊集合是一个在[0, 1]之间取值的隶属度函数，表示了该模糊量在某个集合中的隶属程度。
模糊规则则是模糊量之间的映射关系，通过一系列IF-THEN规则来描述。
例如，IF温度低THEN加热强，IF湿度高THEN降低空调风速。
模糊推理是模糊控制的核心部分，它通过将输入的模糊量和模糊规则进行模糊匹配，得到输出的模糊量。
常用的模糊推理方法有最大隶属度法、最小隶属度法和加权平均法等。
最大隶属度法选择具有最大隶属度的模糊规则作为输出，最小隶属度法选择具有最小隶属度的模糊规则作为输出，加权平均法则通过对模糊规则进行加权平均来得到输出。
模糊控制器的应用广泛，特别适用于那些难以用精确数学模型描述的系统。
例如，在温度控制方面，它可以应用于暖气系统或空调系统的温度控制中。
通过测量室内外的温度，并根据模糊规则进行推理，就可以控制暖气或空调的温度输出，从而实现合适的室内温度。
另一个例子是在机器人导航方面的应用。
当机器人需要避开障碍物或者寻找最优路径时，可以利用模糊控制器来根据传感器的反馈信号控制机器人的移动方向和速度。
通过模糊控制器的推理过程，机器人可以根据传感器数据来判断障碍物的位置和距离，避开障碍物并寻找最优路径。
此外，模糊控制器还可应用于交通系统的信号控制、电力系统的稳定控制、水处理系统的流量控制等领域。
由于模糊控制器可以处理模糊信息和不确定性，对于这些复杂的系统具有较好的适应性和鲁棒性。
在模糊控制器的设计中，需要注意模糊量和模糊规则的选择和调整。
模糊量的选择应该与被控对象的特性相匹配，可以通过专家经验或试验数据来确定。
计算机控制技术 第六章 模糊控制技术
(a11 b11 ) (a12 b21 )
(a11 b12 ) (a12 b22 )
4、模糊矩阵
已知 A 0.7 0.1 0.4
~
则
0.5 0.3 0.1 0.2 0.6 0.4 0.0 0.1 B ~ 0.0 0.3 0.6 0.3
相应的“隶属函数曲线图”如下：
H ( x)
~
H
~
20
25
30
40
45
温度（ ℃ ）
同样有：
“稍热”、“热”
LH
~
H
~
20 25 30 35 40 45 从上图可看出：
温度（ ℃ ）
① 同一论域(温度)中可定义多个模糊变量。
② 定义的方法和依据带有主观性（专家的经验）。
（2）模糊集合的表示方法
第六章 模糊控制技术
在日常生活中，人们通常用“较少”、“较多”、“小一 些”、“很小”等等模糊语言来进行控制。 比如：当我们拧开水阀向水桶放水时： * 桶里没有水或水较少时，应开大水阀；
* 桶里水较多时，水阀应拧小一些；
* 水桶快满时，应把阀门拧很小； * 水桶里的水满时，应迅速关掉水阀。
经典控制理论：PID、DDC
② 序对法
A {(u1 , x1 ), (u2 , x2 ),, (un , xn )}
~
如： “青年” {(0.018, 15） , (0.105, 20), , }
~
③ 向量法
A (u1 , u2 ,un )
~
如： “青年” (0.018, 0.105, )
~
④ 解析法
③ 典型的隶属函数 (a) 三角形 1
模糊控制应用实例
模糊控制应用实例模糊控制是一种部分基于逻辑的控制方法，它通过将模糊集合理论应用于控制系统中的输入和输出来模拟人类决策的过程。
与传统的精确控制方法相比，模糊控制更适合于处理模糊的、不确定的和复杂的系统。
在现实世界中，模糊控制广泛应用于各个领域，例如工业自动化、交通控制、飞行器导航等。
在本文中，我将介绍几个模糊控制的应用实例，以帮助读者更好地了解其实际应用价值。
1. 交通信号灯控制系统交通信号灯控制是一个典型的实时决策问题，涉及到多个信号灯的切换以及车辆和行人的流量控制。
传统的定时控制方法往往无法适应实际交通状况的变化，而模糊控制可以根据不同时间段和交通流量的变化，动态地调整信号灯的切换时间和优先级，以实现交通拥堵的缓解和行车效率的提高。
2. 温度控制系统在许多工业生产过程中，温度的精确控制对产品质量和产量的影响非常重要。
模糊控制可以根据温度传感器采集到的实时数据，结合事先建立的模糊规则库，调整加热或制冷设备的输出，以实现温度的稳定和精确控制。
与传统的PID控制方法相比，模糊控制对于非线性和时变的系统具有更好的适应性和鲁棒性。
3. 汽车制动系统汽车制动系统是保证驾驶安全的重要组成部分，而制动力的控制是其关键。
模糊控制可以根据制动踏板的压力以及车辆的速度和加速度等信息，动态地调整制动力的输出，以实现舒适而有效的制动。
模糊控制还可以考虑路面的湿滑情况和车辆的负荷情况等因素，自适应地调整制动力的分配，提高制动系统的性能和安全性。
4. 智能家居系统智能家居系统通过感应器、执行器和控制器等组件，实现对家庭设备和环境的智能控制。
模糊控制可以根据家庭成员的习惯和偏好，结合各种传感器采集到的数据，自动地调节室内温度、湿度、光线等参数，提高居住舒适度并节约能源。
在夏天的炎热天气中，模糊控制可以根据室内外温度、湿度和人体感觉来控制空调的开关和风速，实现智能舒适的环境控制。
总结回顾：模糊控制在各个领域都有着广泛的应用。
它通过基于模糊集合理论的推理和决策方法，实现对复杂系统的智能控制。
常用的几种模糊控制器PPT文档30页
41、学问是异常珍贵的东西，从任何源泉吸 收都不可耻。——阿卜·日·法拉兹
42、只有在人群中间，才能认识自 己。——德国
43、重复别人所说的话，只需要教育； 而要挑战别人所说的话，则需要头脑。—— 玛丽·佩蒂博恩·普尔
44、卓越的人一大优点是：在不利与艰 难的遭遇里百折不饶。——贝多芬
常用的几种模糊控制器
31、别人笑我太疯癫，我笑他人看不 穿。(名 言网) 32、我不想听失意者的哭泣，抱怨者 的牢骚 ，这是 羊群中 的瘟疫 ，我不 能被它 传染。 我要尽 量避免 绝望， 辛勤耕 耘，忍 受苦楚 。我一 试再试 ，争取 每天的 成功， 避免以 失败收 常在别 人停滞 不前时 ，我继 续拼搏 。
45、自己的饭量自己知道。——苏联
33、如果惧怕前面跌宕的山岩，生命 就永远 只能是 死水一 潭。 34、当你眼泪忍不住要流出来的时候 ，睁大 眼睛， 千万别 眨眼!你会看到 世界由 清晰变 模糊的 全过程 ，心会 在你泪 水落下 的那一 刻变得 清澈明 晰。盐 。注定 要融化 的，也 许是用 眼泪的 方式。
35、不要ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ为自己成功一次就可以了 ，也不 要以为 过去的 光荣可 以被永 远肯定 。
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模糊控制在工程应用中的困惑
模糊控制利用隶属度函数和模糊合成法则等思想， 模糊控制利用隶属度函数和模糊合成法则等思想， 巧妙地综合了人们的直觉经验。 巧妙地综合了人们的直觉经验。从而在其他经典控 制理论和现代控制理论不太奏效的场合， 制理论和现代控制理论不太奏效的场合，能够实现 较满意的控制。 较满意的控制。 模糊控制必须具有较完善的控制规则， 模糊控制必须具有较完善的控制规则，但模糊控制 综合定量知识的能力较差。 综合定量知识的能力较差。一张较理想的模糊控制 表必须通过反复精心整定才能投入使用。 表必须通过反复精心整定才能投入使用。对于某些 复杂的工业过程，有时难以总结出较完整的经验。 复杂的工业过程，有时难以总结出较完整的经验。 量化因子和比例因子的选择也影响着整个系统的品 并且当对象动态特性发生变化， 质，并且当对象动态特性发生变化，或者受到随机 干扰的影响都会影响模糊控制的效果。 干扰的影响都会影响模糊控制的效果。以上问题都 将导致模糊控制器存在一些缺陷。 将导致模糊控制器存在一些缺陷。
语言变量基本论域量化曲线 自调整控制器设计
量化曲线y＝f(x)是指语言变量y在其基本 论域[—L，+L]内的数量值yi(i=1，2，…， l)和其论域元素xj(j＝0,l，…，m)之间的 函数关系曲线。量化曲线y＝f(x)的形状 是可以选择的，不一定是线性的。
非 线 性 量 化 曲 线
非线性的量化曲线的作用
自适应模糊控制
自适应模糊控制
自适应模糊控制就是它能自动地对模糊控制规则进 行修改、改进和完善，以提高控制系统的性能。已 经知道，模糊控制器控制质量的好坏主要取决于模 糊控制规则的设定，对于不太复杂而难于建立数学 模型的系统，在专家力所能及的情况下，可以利用 专家的知识和经验制定模糊控制规则。但是不同的 专家对同一个被控系统所具有的经验并不相同，通 过总结归纳操作人员和领域专家的经验来建立模糊 控制器的规则很难完美无缺，一下子就能满足控制 要求，况且如果对于那些非线性、大时滞、高阶、 时变的复杂被控对象，以及环境的不断变化或者严 重的随机干扰，根本达不到满意控制效果。在这种 情况下，自适应模糊控制器有着更好的控制性能。
修正因子的自寻优方法可以应用于被控过程模型不 精确且控制规则不完善的系统。应用中可选择一个 初始控制规则，然后再依一定指标函数优化修正因 子，最终得到在该指标下的一组优化控制规则。 当被控过程参数发生变化时，也可通过在线自调整， 获得适应于变化参数后的优化控制规则。
语言变量基本论域量化曲线 自调整控制器设计
Fuzzy-PID复合控制 Fuzzy-PID复合控制
PI调节器的积分作用从理论上可使系统的稳态 误差控制为零，有着很好的消除稳态误差的作 用。当误差在某一个阈值以外时，可采用PI控 制，以提高系统的响应速度和稳态性能； 当误差在阈值以内时，采用模糊控制可以提高 系统的阻尼性能，减小超调，获得更好的瞬态 性能。 这种模糊控制与PI控制相结合的控制方式称为 模糊-PI双模控制，其结构如下图所示。
控制器在E较大时对过程粗调， 控制器在 较大时对过程粗调，在E较小 较大时对过程粗调 较小 时对过程细调， 时对过程细调，从而达到防止出现过大 的超调和要求的控制精度， 的超调和要求的控制精度，表明改变量 化曲线形状具有改变控制器规则的功能。 化曲线形状具有改变控制器规则的功能。 因此非线性的量化曲线设计通常被采用。 因此非线性的量化曲线设计通常被采用。 改变量化曲线形状由于不直接改变控制 规则， 规则，故具有较好的实时性什么要将模糊控制与PID控 制结合使用？
简单模糊控制器由于不具有积分环节， 因而在模糊控制的系统中很难完全消除 稳态误差，而且在变量分级不够多的情 况下，常常在平衡点附近会有小的振荡 现象。但是模糊控制系统对复杂的和模 型不清的对象却能有效地加以控制，所 以把模糊控制和PID控制结合起来，就可 以组成兼有两者优点的模糊PID控制方法。
其思想是通过性能测量环节测量实际输出特 性与希望特性的误差，以确定输出响应的校 正量。控制量校正环节将输出响应的校正量 转换为对控制量的校正量。控制规则修正环 节修改模糊控制器的控制规则，这样也就实 现了对控制量的校正。
总结
关于模糊控制器性能改进的其它设计方 法的研究与工程应用成果已非常丰富， 在具体的工程对象应用中，一般总是可 以运用模糊集合理论并适当结合控制理 论的新思想以及具体对象的特点，提出 一些新的Fuzzy控制器设计方案并获得有 效的应用。因此可以说，Fuzzy控制器的 应用前景是极为乐观的。
Fuzzy-PID复合控制 Fuzzy-PID复合控制
模糊模糊-I复合控制
该系统的控制作用是模糊控制器的控制作用 和I调节器控制作用的和，这相当于一个具有 变参数的比例微分控制作用和不变参数的积 分控制作用的PID调节器。 对这种形式的控制方案实验研究表明，它比 单个的模糊控制器和单个的PID调节器均有更 好的控制性能。
为什么要将模糊控制与PID控 为什么要将模糊控制与PID控 制结合使用？
常规PID(比例、积分、微分)控制是过程控制中 应用最广泛最基本的一种控制方式，它具有简 单、稳定性好、可靠性高的特点。而PID控制 对大部分工业控制对象，特别是对于线性定常 系统的控制是非常有效的，通常都能取得较为 满意的控制效果。PID控制的控制品质取决于 PID控制器各个参数的整定，但常规PID控制器 不能在线整定参数。而且对于非线性、时变的 复杂系统和模型不清的系统，就不能很好地加 以控制。
带有修正因子的自寻优 模糊控制器
带有修正因子的自寻优模糊控制器
修正因子α 控制规则： U = α i ⋅ E + (1 − α i ) ⋅ CE 寻优指标函数 J = ∫ t ⋅ e(t ) ⋅ d (t ) 寻优规则：优选修正因子使指标函数达到最小
自寻优模糊控制器示例
控制系统单位阶跃响应
1 精度较低
这主要是由于模糊控制表的级别有限而 造成，通过增加量化等级数目虽可提高 精度，但查询表将过于庞大。须占用较 大空间．使运算时间增加。实际上如果 模糊控制器中不引入积分机制，原则上 总是存在误差的。因为它本身就是根据 误差的大小和变化来实现控制的
2 自适应能力有限
由于简单模糊控制器中查询表一旦整定 下来后，就不再改变，量化因子和比例 因子也是如此。这样当对象参数随着环 境的变迁发生漂移时，它不能对自己的 控制规则进行有效的调整，从而使其良 好性能得不到充分发挥。
3 容易产生震荡现象
如果查询表构造不合理或量化因子和比 例因子选择不当，都会导致振荡。在仿 真过程中，特别是系统进入误差的零档 级时产生高频振荡现象更为普遍。
常用的几种模糊控制器
模糊控制与PID控制结合 带有修正因子的自寻优模糊控制器 语言变量基本论域量化曲线自调整控制 器设计 自适应模糊控制
模糊控制与PID控制结合 模糊控制与PID控制结合
Fuzzy-PID复合控制 Fuzzy-PID复合控制
Fuzzy—PID复合控制方法的出发点主要 是因为模糊控制器本身消除系统稳态误 差的性能比较差，难以达到较高的控制 精度和较好的跟踪性能。要提高模糊控 制器的精度和跟踪性能，就必须对语言 变量取更多的语言值，但同时增加了推 理规则的数量和增大了计算量，不能满 足实时控制的要求。
模糊自整定参数PID控制 模糊自整定参数PID控制
利用模糊控制规则，并根据不同的误差 情况，在线自整定(自校正、自调整) PID 控制器的参数，可组成模糊自整定参数 PID控制。
参数Kp、Ki和Kd的自整定要求 参数Kp、Ki和Kd的自整定要求
当误差较大时，应取较大的Kp和较小的Kd， 以使系统有较短的响应时间，同时为了避免 响应出现较大的超调．应对积分作用加以限 制，通常是去掉积分作用，即取Ki＝0； 当误差中等时，应取较小的Kp，以使系统具 有较小的超调，Kd和Ki的取值要适当； 当误差较小时，应取较大的Kp和Ki，以使系 统具有较好的稳态性能，同时为避免系统在 设定值附近出现振荡，Kd的取值要适当。