模糊控制(概述)ppt
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第6章(Fuzzy控制)
第六章 模糊控制算法§6.1 §6.2 §6.3 §6.4 §6.5 §6.6 §6.7 模糊数学基础知识 模糊控制概述 精确量的Fuzzy化 模糊控制算法的设计 输出信息的Fuzzy判决 Fuzzy控制器查询表的建立 Fuzzy控制器实例1§6.1 模糊数学基础知识6.1.1 普通集合及其运算规则 6.1.2 Fuzzy集合 6.1.3 Fuzzy关系矩阵的运算26.1.1 普通集合及其运算规则：1.基本概念：UAB①论域：指在考虑一个具体问题时，先将议题局限在 一定范围内，这个范围称为论域，常用U表示； ②元素： 指论域中的每个对象，常用小写字母 a、b、c表示； ③ 集合：指对于一个给定论域，其中具有某种相同 属性的、确定的、可以彼此区别的元素的 全体，常用A、B、C、X、Y、Z等表示。
例：论域为U = { 1,2,3,4,5,6 } 偶数集合A = { 2,4,6 }，奇数集合B = { 1,3,5 }32.普通集合的表示法：① 列举法（枚举法）：当集合的元素数目有限时，可将其中的元素一 一列出，并用大括号括起，以表示集合。
例：论域为U = { 1,2,3,4,5,6 }，则用列举法表示 偶数集合A = { 2,4,6 }，奇数集合B = { 1,3,5 }② 描述法（定义法）：当集合的元素数目无限时，可通过元素的定义来 描述 , 即A={x | p(x)}, 其中x为集合A的元素(x∈A)， p(x)是x应满足的条件。
例：A = {x | 25 ≤ x ≤ 50 } ，U ＝{ x |x≥ 0的实数 }4③ 特征函数法：由于元素a与集合A的关系只能有a∈A和a∈A 两种情况，故集合A可以通过函数 1， a∈A CA(a)= 来表示。
0， a∈A CA(a)称为集合A的特征函数，它只能取0，1两个值。
模糊控制系统课件
4.1 模糊控制器的基本结构及主要类型 4.1.1 模糊控制器的基本结构
（1）模糊化接口（Fuzzification）
所谓模糊化，就是通过传感器把被控对象的相关物理量 →电量，若传感器的输出量是连续的模拟量 A / D 数字量作 为计算机的输入测量值→标准化处理（即把其变化范围映射 到相应内部论域中，然后将内部论域中该输入数据转换成相 应语言变量的概念，并构成模糊集合）。
量化因子：K e
2n1 eH eL
， Kec
2n2 eH eL
，
比例因子：
Ku
uH uL 2m
注：误差和误差变化这两个变量的连续值与其论域中的离散值
并不是一一对应的。
（2）模糊推理机（Inference engine） 模糊推理机由知识库（数据库和规则库）与模糊
推理决策逻辑构成。这是基本部分。 ①知识库（Knowledge base）=数据库（Date base） +语言控制规则库（Rule base）
缺点：不同被控对象，控制规则不变，控制效果不好。
图4.3 简单模糊控制器的结构
⑵模糊自调整控制器----二维模糊控制器中加入修正因子
（规则自调整模糊控制器）
u e 1 e
低阶控制系统： >0.5 高阶控制系统： <0.5
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；
的概念？ 3、常用的模糊控制器有哪些？ 4、二维FC的工作原理？优缺点？ 5、FC设计的两种实现方式及其特点？ 6、设计模糊控制器的步骤？
4.2模糊控制器的结构设计
4.2.1模糊控制器的结构设计 实质：模糊控制器输入语言变量及输出语言变量的选取和模糊控制器的不同
（1）模糊化接口（Fuzzification）
所谓模糊化，就是通过传感器把被控对象的相关物理量 →电量，若传感器的输出量是连续的模拟量 A / D 数字量作 为计算机的输入测量值→标准化处理（即把其变化范围映射 到相应内部论域中，然后将内部论域中该输入数据转换成相 应语言变量的概念，并构成模糊集合）。
量化因子：K e
2n1 eH eL
， Kec
2n2 eH eL
，
比例因子：
Ku
uH uL 2m
注：误差和误差变化这两个变量的连续值与其论域中的离散值
并不是一一对应的。
（2）模糊推理机（Inference engine） 模糊推理机由知识库（数据库和规则库）与模糊
推理决策逻辑构成。这是基本部分。 ①知识库（Knowledge base）=数据库（Date base） +语言控制规则库（Rule base）
缺点：不同被控对象，控制规则不变，控制效果不好。
图4.3 简单模糊控制器的结构
⑵模糊自调整控制器----二维模糊控制器中加入修正因子
（规则自调整模糊控制器）
u e 1 e
低阶控制系统： >0.5 高阶控制系统： <0.5
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；
的概念？ 3、常用的模糊控制器有哪些？ 4、二维FC的工作原理？优缺点？ 5、FC设计的两种实现方式及其特点？ 6、设计模糊控制器的步骤？
4.2模糊控制器的结构设计
4.2.1模糊控制器的结构设计 实质：模糊控制器输入语言变量及输出语言变量的选取和模糊控制器的不同
模糊控制ppt课件
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23
5. 建立模糊控制表 模糊控制规则可采用模糊规则表4-5来描述，共
49条模糊规则，各个模糊语句之间是或的关系，由第 一条语句所确定的控制规则可以计算出u1。同理，可 以由其余各条语句分别求出控制量u2,…,u49，则控制 量为模糊集合U可表示为
uu1u2 u49
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规则模型化，然后运用推理便可对PID参数实现最佳
调整。
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32
由于操作者经验不易精确描述，控制过程中各种 信号量以及评价指标不易定量表示，所以人们运用 模糊数学的基本理论和方法，把规则的条件、操作 用模糊集表示，并把这些模糊控制规则以及有关信 息(如初始PID参数等)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，即可自动实现对PID参数的最佳调整，这 就是模糊自适应PID控制，其结构如图4-15所示。
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31
随着计算机技术的发展，人们利用人工智能的
方法将操作人员的调整经验作为知识存入计算机中
，根据现场实际情况，计算机能自动调整PID参数，
这样就出现了智能PID控制器。这种控制器把古典的
PID控制与先进的专家系统相结合，实现系统的最佳
控制。这种控制必须精确地确定对象模型，首先将
操作人员（专家）长期实践积累的经验知识用控制
糊控制的维数。
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10
（1）一维模糊控制器 如图所示，一维模糊控制器的 输入变量往往选择为受控量和输入给定的偏差量E。由 于仅仅采用偏差值，很难反映过程的动态特性品质， 因此，所能获得的系统动态性能是不能令人满意的。 这种一维模糊控制器往往被用于一阶被控对象。
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智能控制模糊控制PPT课件
同时期，Mamdani和Ostergaard分别将模糊控制成功地应用 于蒸汽机和水泥窑的控制，为模糊理论的发展展现了光明 的前景。
机械结构力学及控制国家2.1.1 模糊控制的发展概述 模糊控制的发展——第三阶段
上世纪80年代，模糊理论的应用在深度和广度上 都有了较大进展，产生了大量的应用成果。
识别
输入的烹饪功能命令，口感命令
都是模糊的概念，带有人类思维
执行级
的命令。
对象
智能控制系统分层递阶结构示意图
机械结构力学及控制国家重点实验室
8
2.1 引言
2.1.1 模糊控制的发展概述 举个小例子
如何从人群中识别出自己认识的人？
计算机怎么识别？
脸部特征（脸型，眼睛，鼻子等） 身材（高、矮，胖、瘦） 声音 年龄 走路特征
如今需求：要考虑视觉、听觉、触觉信号，包含了图形、 文字、语言、声音等信息
输入参数越来越直接，越来越智能。
机械结构力学及控制国家重点实验室
4
2.1 引言
2.1.1 模糊控制的发展概述 一个小问题
随着社会文明的进步，社会分工越来越明确。于是对 于大部分人来说，做饭能力。。。
排骨怎么烧？
机械结构力学及控制国家重点实验室
特别是在日本，模糊控制被成功地应用于废水处 理、机器人、汽车驾驶、家用电器和地铁系统等 许多领域，掀起了模糊技术应用的浪潮。模糊软 硬件也投入商业使用。
机械结构力学及控制国家重点实验室
13
2.1 引言
2.1.1 模糊控制的发展概述 模糊控制的发展——第四阶段
上世纪90年代以来，模糊理论的研究取得了一系列突 破性的进展，例如自适应模糊控制，模糊系统的结构 和稳定性分析，模糊优化，模糊逼近等。
机械结构力学及控制国家2.1.1 模糊控制的发展概述 模糊控制的发展——第三阶段
上世纪80年代，模糊理论的应用在深度和广度上 都有了较大进展，产生了大量的应用成果。
识别
输入的烹饪功能命令，口感命令
都是模糊的概念，带有人类思维
执行级
的命令。
对象
智能控制系统分层递阶结构示意图
机械结构力学及控制国家重点实验室
8
2.1 引言
2.1.1 模糊控制的发展概述 举个小例子
如何从人群中识别出自己认识的人？
计算机怎么识别？
脸部特征（脸型，眼睛，鼻子等） 身材（高、矮，胖、瘦） 声音 年龄 走路特征
如今需求：要考虑视觉、听觉、触觉信号，包含了图形、 文字、语言、声音等信息
输入参数越来越直接，越来越智能。
机械结构力学及控制国家重点实验室
4
2.1 引言
2.1.1 模糊控制的发展概述 一个小问题
随着社会文明的进步，社会分工越来越明确。于是对 于大部分人来说，做饭能力。。。
排骨怎么烧？
机械结构力学及控制国家重点实验室
特别是在日本，模糊控制被成功地应用于废水处 理、机器人、汽车驾驶、家用电器和地铁系统等 许多领域，掀起了模糊技术应用的浪潮。模糊软 硬件也投入商业使用。
机械结构力学及控制国家重点实验室
13
2.1 引言
2.1.1 模糊控制的发展概述 模糊控制的发展——第四阶段
上世纪90年代以来，模糊理论的研究取得了一系列突 破性的进展，例如自适应模糊控制，模糊系统的结构 和稳定性分析，模糊优化，模糊逼近等。
人工智能控制技术课件：模糊控制
直接输出精确控制，不再反模糊化。
模糊集合
模糊控制是以模糊集合论作为数学基础。经典集合一般指具有某种属性的、确定的、
彼此间可以区别的事物的全体。事物的含义是广泛的,可以是具体元素也可以是抽象
概念。在经典集合论中,一个事物要么属于该集合,要么不属于该集合,两者必居其一,
没有模棱两可的情况。这表明经典集合论所表达概念的内涵和外延都必须是明确的。
1000
1000
9992
9820
的隶属度 1 =
= 1，其余为： 2 =
= 0.9992， 3 =
=
1000
1000
1000
9980
9910
0.982， 4 =
= 0.998， 5 =
= 0.991，整体模糊集可表示为：
1000
1000
1
0.9992
0.982
0.998
《人工智能控制技术》
模糊控制
模糊空基本原理
模糊控制是建立在模糊数学的基础上，模糊数学是研究和处理模糊性现
象的一种数学理论和方法。在生产实践、科学实验以及日常生活中，人
们经常会遇到模糊概念(或现象)。例如，大与小、轻与重、快与慢、动与
静、深与浅、美与丑等都包含着一定的模糊概念。随着科学技术的发展，
度是2 ，依此类推，式中“+”不是常规意义的加号，在模糊集中
一般表示“与”的关系。连续模糊集合的表达式为：A =
)( /其中“” 和“/”符号也不是一般意义的数学符号，
在模糊集中表示“构成”和“隶属”。
模糊集合
假设论域U = {管段1，管段2，管段3，管段4，管段5}，传感器采
1+|
模糊集合
模糊控制是以模糊集合论作为数学基础。经典集合一般指具有某种属性的、确定的、
彼此间可以区别的事物的全体。事物的含义是广泛的,可以是具体元素也可以是抽象
概念。在经典集合论中,一个事物要么属于该集合,要么不属于该集合,两者必居其一,
没有模棱两可的情况。这表明经典集合论所表达概念的内涵和外延都必须是明确的。
1000
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9820
的隶属度 1 =
= 1，其余为： 2 =
= 0.9992， 3 =
=
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9910
0.982， 4 =
= 0.998， 5 =
= 0.991，整体模糊集可表示为：
1000
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1
0.9992
0.982
0.998
《人工智能控制技术》
模糊控制
模糊空基本原理
模糊控制是建立在模糊数学的基础上，模糊数学是研究和处理模糊性现
象的一种数学理论和方法。在生产实践、科学实验以及日常生活中，人
们经常会遇到模糊概念(或现象)。例如，大与小、轻与重、快与慢、动与
静、深与浅、美与丑等都包含着一定的模糊概念。随着科学技术的发展，
度是2 ，依此类推，式中“+”不是常规意义的加号，在模糊集中
一般表示“与”的关系。连续模糊集合的表达式为：A =
)( /其中“” 和“/”符号也不是一般意义的数学符号，
在模糊集中表示“构成”和“隶属”。
模糊集合
假设论域U = {管段1，管段2，管段3，管段4，管段5}，传感器采
1+|
模糊控制 PPT课件
A (27) %
lim
n
27
青年人*的次数 n
101 129
0.78
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隶属函数的确定
求取论域中足够多元素的隶属度，根据这些隶属度求出 隶属函数。具体步骤为：
①求取论域中足够多元素的隶属度；
② 求隶属函数曲线。以论域元素为横坐标，隶属度为纵坐 标，画出足够多元素的隶属度（点），将这些点连起来， 得到所求模糊结合的隶属函数曲线；
B×A={(1, a) (1, b) (1, c) (2, a) (2, b) (2, c)}
上一页 下一9页
2.2 模糊集合及其运算规则
在普通集合中，论域中的元素（如a）与集合（如A）之间的关系是属
于（a∈A），或者不属于（a A），它所描述的是非此即彼的清晰概念。
但在现实生活中并不是所有的事物都能用清晰的概念来描述，如:
曲线非常接近。此时取α=1/25，a=24.5，β=2。参数修改后
~ 的降半哥西型函数即为模糊集合“青年人”的隶属函数。即：
1
~ 青年人（x）
1
(
x
1 24.5)2
5
18 x 24 24 x 100
上一页 下一20页
3) 模糊集合的并、交、补运算
设 A、B 为论域U上的两个模糊集合。则 A 与B 的并集(
+
传感器 测量的 当前值
计算机 自动给出
根据当前的状 态，对照控制 经验，给出适 当的控制量
事先总结归
纳出一套完
整的控制规
传感器 模糊推理判决
则，放在计 + 测量的
计算出
控制量
算机中。
当前值
上一页 下一页
5.2 模糊控制发展的三个阶段
智能控制系统 模糊控制PPT课件
给定
+
-
Fuzzy化 接 口
知识库
推理决策
精确化接 口
被控对象
第1页/共167页
• 模糊控制器采用数字计算机。它具有三个重要功能： • 1、模糊化过程、数据库两块：把系统的偏差从数字量转化为模糊量； • 2、规则库、推理决策完成：对模糊量由给定的规则进行模糊推理； • 3、精确化接口：把推理结果的模糊输出量转化为实际系统能够接受的精确数字量或模拟量。
4、多输入多规则推理 • 多输入，多规则。就是对于一个控制系统，它的控
制规则有多个。比如 • IF A1 AND B1…，THEN C1 • IF A2 AND B2…，THEN C2 • …… • IF An AND Bn…，THEN Cn
• 以二输入多规则为例。 • 如果A1且B1，那么C1 • 否则如果A2且B2，那么C2 •… • 否则如果An且Bn，第那26页么/共C1n67页
第22页/共167页
• 三、推理决策逻辑 • 推理决策逻辑是利用知识库的信息模拟人类的推理决策过程，给出适合的控制量。（它是模糊控制的核
心）。
第23页/共167页
• 第二章P34 • 四、模糊逻辑推理讲过。 • 1、近似条件推理 • 前提1：如果x是A,则y是B • 前提2：如果x是A‘ • 结论： • Y是B’=A’
0.4 (3) 0.4 (1) 1 (3)
v0
0.4 0.4 1
2.5556
第36页/共167页
• 3、加权平均法
m
viki
v0
i 1 m
ki
i 1
• ki视情况而定。如果，那么加权平均法就变为 重心法。
第37页/共167页
• 面积重心法对于不同的隶属度函数形状会有不同的推理输出结果。最大隶属度函数法对隶属度函数的形状 要求不高。
模糊控制PPT课件
应用。
其他领域
如农业、医疗、环保等 领域的智能化控制。
模糊控制基本原理
01
02
03
04
模糊化
将输入变量的精确值转换为模 糊语言变量的过程，通过隶属
度函数实现。
模糊推理
根据模糊控制规则和当前输入 变量的模糊值，推导出输出变
量的模糊值。
去模糊化
将输出变量的模糊值转换为精 确值的过程，通过去隶属度函
数实现。
基于仿真实验的分析方法
通过搭建模糊控制系统的仿真模型，模拟系统的运行过程并观察其输出响应。根据输出响应的变化情况 来判断系统的稳定性。这种方法可以直观地展示系统的动态特性，但需要消耗较多的计算资源。
提高模糊控制系统稳定性措施
要点一
优化模糊控制规则
通过调整模糊控制规则中的参数和隶 属度函数形状，可以改善系统的控制 性能并提高稳定性。例如，增加控制 规则的数量、调整隶属度函数的分布 等。
借鉴物理退火过程，避免陷入局部最优解。
05
模糊控制系统稳定性分析
稳定性概念及判定方法介绍
稳定性概念
指系统受到扰动后，能够恢复到原来平衡状态的能力。对于模糊控制系统而言，稳定性是评价其性能的重要指标 之一。
判定方法
包括时域法、频域法和李雅普诺夫法等。其中，时域法通过观察系统状态随时间的变化来判断稳定性；频域法通 过分析系统频率响应特性来评估稳定性；李雅普诺夫法则是基于能量函数的概念，通过构造合适的李雅普诺夫函 数来判断系统的稳定性。
化工生产过程控制
采用模糊控制方法对化工生产过程 中的反应温度、压力、流量等参数 进行精确控制，确保生产安全和产 品质量。
智能交通系统领域应用案例
城市交通信号控制
运用模糊控制理论对城市交通信 号灯的配时方案进行优化设计， 提高道路通行效率和交通安全水
其他领域
如农业、医疗、环保等 领域的智能化控制。
模糊控制基本原理
01
02
03
04
模糊化
将输入变量的精确值转换为模 糊语言变量的过程，通过隶属
度函数实现。
模糊推理
根据模糊控制规则和当前输入 变量的模糊值，推导出输出变
量的模糊值。
去模糊化
将输出变量的模糊值转换为精 确值的过程，通过去隶属度函
数实现。
基于仿真实验的分析方法
通过搭建模糊控制系统的仿真模型，模拟系统的运行过程并观察其输出响应。根据输出响应的变化情况 来判断系统的稳定性。这种方法可以直观地展示系统的动态特性，但需要消耗较多的计算资源。
提高模糊控制系统稳定性措施
要点一
优化模糊控制规则
通过调整模糊控制规则中的参数和隶 属度函数形状，可以改善系统的控制 性能并提高稳定性。例如，增加控制 规则的数量、调整隶属度函数的分布 等。
借鉴物理退火过程，避免陷入局部最优解。
05
模糊控制系统稳定性分析
稳定性概念及判定方法介绍
稳定性概念
指系统受到扰动后，能够恢复到原来平衡状态的能力。对于模糊控制系统而言，稳定性是评价其性能的重要指标 之一。
判定方法
包括时域法、频域法和李雅普诺夫法等。其中，时域法通过观察系统状态随时间的变化来判断稳定性；频域法通 过分析系统频率响应特性来评估稳定性；李雅普诺夫法则是基于能量函数的概念，通过构造合适的李雅普诺夫函 数来判断系统的稳定性。
化工生产过程控制
采用模糊控制方法对化工生产过程 中的反应温度、压力、流量等参数 进行精确控制，确保生产安全和产 品质量。
智能交通系统领域应用案例
城市交通信号控制
运用模糊控制理论对城市交通信 号灯的配时方案进行优化设计， 提高道路通行效率和交通安全水
计算机控制技术-第六章-模糊控制技术PPT课件
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。
2/19/2020
6.2、常见的模糊规则及控制器类型 6.3、模糊控制器结构及其设计 6.4、模糊控制的发展
2/19/2020
计算机控制技术
4
6、1 模糊控制发展概况
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量更大，内涵更丰富，更符合客观 世界。
1965年，美国著名学者加利福尼亚大学教授Zedeh首先提出了 模糊控制理论。《Fuzzy Set》、《Fuzzy Algorithm》、 《A Rational for Fuzzy Control》
计算机控制技术
1
经典控制理论：PID、DDC
1、一般控制、线性定常系统（线性时不变系统） 2、线性时不变系统的性质：DEMO
智能控制理论：具有模拟人类学习和自适应能力的控制系统(IEEE) 1、复杂被控对象（过程）：难以建模、测试，传统控制理
论和现代控制理论难以奏效，但在人工操作下却往往能 正常工作并达到预期效果。 2、人的手动控制策略是通过操作者的学习、试验及长期经 验积累而成。
2/19/2020
计算机控制技术
2
· 思考： 锅炉工，初中毕业，无法给出数学模型，
但可以将锅炉控制得很好？
模糊控制
经验控制
模糊控制：不需要知道被控对象的精确模型。 基于人的经验的智能控制。
2/19/2020
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。
2/19/2020
6.2、常见的模糊规则及控制器类型 6.3、模糊控制器结构及其设计 6.4、模糊控制的发展
2/19/2020
计算机控制技术
4
6、1 模糊控制发展概况
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量更大，内涵更丰富，更符合客观 世界。
1965年，美国著名学者加利福尼亚大学教授Zedeh首先提出了 模糊控制理论。《Fuzzy Set》、《Fuzzy Algorithm》、 《A Rational for Fuzzy Control》
计算机控制技术
1
经典控制理论：PID、DDC
1、一般控制、线性定常系统（线性时不变系统） 2、线性时不变系统的性质：DEMO
智能控制理论：具有模拟人类学习和自适应能力的控制系统(IEEE) 1、复杂被控对象（过程）：难以建模、测试，传统控制理
论和现代控制理论难以奏效，但在人工操作下却往往能 正常工作并达到预期效果。 2、人的手动控制策略是通过操作者的学习、试验及长期经 验积累而成。
2/19/2020
计算机控制技术
2
· 思考： 锅炉工，初中毕业，无法给出数学模型，
但可以将锅炉控制得很好？
模糊控制
经验控制
模糊控制：不需要知道被控对象的精确模型。 基于人的经验的智能控制。
2/19/2020
《模糊控制洗衣机》课件
模糊控制洗衣机的优势
提高洗涤效果
模糊控制洗衣机能够根据衣物质 地、颜色、污渍程度等因素智能 地调整洗涤程序和洗涤参数，从 而更好地保护衣物，提高洗涤效
果。
节能环保
模糊控制洗衣机能够根据衣物质 地和污渍程度等因素智能地调整 洗涤时间和水位等参数，从而避 免了不必要的能源浪费，达到了
节能环保的效果。
方便易用
此外，还需要进行仿真和实验验证，以评估模糊控制算法的性能和效果。
01
模糊控制洗衣机的 工作原理
模糊逻辑控制器设计
输入变量
模糊化处理后的衣物污渍程度、重量和材质。
输出变量
洗涤时间、水位和洗涤方式。
模糊集合
将输入和输出变量划分为不同的模糊集合，如“轻污”、“中污” 、“重污”，“短时间”、“中时间”、“长时间”等。
模糊控制洗衣机操作简单，用户 只需要选择相应的洗涤模式，洗 衣机就能够自动完成洗涤程序，
无需用户手动调整。
01
模糊控制技术原理
模糊逻辑的基本概念
模糊逻辑是一种处理不确定性、不完全性知识的工具，它突破了传统逻 辑“是”与“非”的绝对界限，为决策提供了一个更广泛的范围。
在模糊逻辑中，变量和命题不再是明确的是或非，而是被赋予了程度或 隶属度，这些程度或隶属度可以是0到1之间的任何值。
《模糊控制洗衣机》 ppt课件
THE FIRST LESSON OF THE SCHOOL YEAR
目录CONTENTS
• 引言 • 模糊控制技术原理 • 模糊控制洗衣机的工作原理 • 模糊控制洗衣机与其他控制方式的
比较 • 模糊控制洗衣机的应用与案例分析 • 结论与展望
01
引言
模糊控制洗衣机的概念
模糊控制与模糊策略PPT课件
在xi与xj作对比时,用rij表示xi比xj的优先程度,并且要求rij满足 ① rii = 1(便于计算)； ② 0≤rij≤1； ③ 当i≠j 时,rij + rji = 1. 这样的rij组成的矩阵R = (rij)n×n称为模糊优先矩阵, 由此矩阵确定的关系称为模糊优先关 系.
第40页/共76页
第1页/共76页
• 人的控制行为，遵循控制与反馈控制的思想， 人的手动控制决策可以用语言描述，形成一系 列条件语句，即控制规则，微机程序可以实现 这些控制规则，微机充当控制器，微机取代人 对对象实现控制。
• 描述控制规则的条件语句中的一些词，如“较 大”、“稍小”、“偏高”，等，都具有一定 的模糊性。因此用模糊集合来描述这些条件语 句，组成模糊控制器。
汽车 司 机： 通 过一 些 不精 确 的观 察 ，执 行 一些不精确的控制，达到准确停车的目的。
控制 论 的创 始 人维 纳 ，描 述 人与 外 部环 境 相互作用时的关系：人不断地从外界（对象） 获取信息，再存储和处理信息，并给出决策 反作用于外界（输出），从而达到预期目标。
5/27/2021
1
例2 设有6名运动员U ={u1, u2, u3, u4, u5, u6 }参加五项全能比赛, 已知他们每项比赛的成 绩如下：
200m跑 1500m跑 跳远 掷铁饼 掷标枪
u1, u2, u4, u3, u6, u5； u2, u3, u6, u5, u4, u1； u1, u2, u4, u3, u5, u6； u1, u2, u3, u4, u6, u5； u1, u2, u4, u5, u6, u3；
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模糊二元对比决策的方法与步骤是：
⑴ 建立模糊优先关系.
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• 人的控制行为，遵循控制与反馈控制的思想， 人的手动控制决策可以用语言描述，形成一系 列条件语句，即控制规则，微机程序可以实现 这些控制规则，微机充当控制器，微机取代人 对对象实现控制。
• 描述控制规则的条件语句中的一些词，如“较 大”、“稍小”、“偏高”，等，都具有一定 的模糊性。因此用模糊集合来描述这些条件语 句，组成模糊控制器。
汽车 司 机： 通 过一 些 不精 确 的观 察 ，执 行 一些不精确的控制，达到准确停车的目的。
控制 论 的创 始 人维 纳 ，描 述 人与 外 部环 境 相互作用时的关系：人不断地从外界（对象） 获取信息，再存储和处理信息，并给出决策 反作用于外界（输出），从而达到预期目标。
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例2 设有6名运动员U ={u1, u2, u3, u4, u5, u6 }参加五项全能比赛, 已知他们每项比赛的成 绩如下：
200m跑 1500m跑 跳远 掷铁饼 掷标枪
u1, u2, u4, u3, u6, u5； u2, u3, u6, u5, u4, u1； u1, u2, u4, u3, u5, u6； u1, u2, u3, u4, u6, u5； u1, u2, u4, u5, u6, u3；
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模糊二元对比决策的方法与步骤是：
⑴ 建立模糊优先关系.
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4.
模糊控制的基本思想 首先根据操作人员手动控制的经验，总结出一套完
整的控制规则，再根据系统当前的运行状态，经过模糊 推理、模糊判决等运算，求出控制量，实现对被控对象
的控制。
手动控制、经验控制和模糊控制的比较
手动控制 控制经验
+ 当前状态 操作员 手动给出 根据当前的状 计算机 态，对照控制 自动给出 经验，给出适 当的控制量 控制量
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等。
二、模糊控制的定义、特点及思想 1. 什么是模糊控制?
模糊控制是用模糊数学的知识模仿人脑的思维方式，对模糊现象 进行识别和判决，给出精确的控制量，对被控对象进行控制。
2. 模糊控制的特点
与经典控制理论和现代控制理论相比，模糊控制的主要特点是 不需要建立对象的数学模型。
3. 手动控制和经验控制
手动控制操作人员根据对象的当前状态和以往的控制经验，用 手动控制的方法给出适当的控制量，对被控对象进行控制。 经验控制用计算机模拟操作人员手动控制的经验，对被控对象 进行控制。
LOGO
模 糊 控 制
主要内容：
1、模糊控制概述
2、模糊控制的定义、特点及思想
3、模糊逻辑控制工作原理 4、模糊逻辑控制器
5、模糊逻辑控制系统设计
1. 模糊控制概述 传统的自动控制控制器的综合设计都要建立在被控
对象准确的数学模型(即传递函数模型或状态空间模型)
的基础上，但是在实际中，很多系统的影响因素很多， 油气混合过程、缸内燃烧过程等) ，很难找出精确的数 学模型。这种情况下，模糊控制的诞生就显得意义重大。 因为模糊控制不用建立数学模型不需要预先知道过程精
经验控制
将控制经验 事先总结归 纳好，放在 计算机中。
+
传感器 测量的 当前值
模糊控制
事先总结归 纳出一套完 整的控制规 则，放在计 算机中。
+
传感器 模糊推理判决 控制量 测量的 计算出 当前值
模糊控制发展趋势
模糊控制仍然是一个充满争议的领域。由于它的发展历史还 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 是不够的，有待人们的进一步提高。目前，国内外众多专家学者 围绕着这些问题展开了广泛的研究，取得了一定的阶段性成果。 未来模糊控制的发展大致有以下几个方向：
确的数学模型。
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。随着计算机及其相
关技术的发展，模糊控制也由最初的经典模糊控制发 展到自适应模糊控制，专家模糊控制和基于神经网络 的自学习模糊控制。其实现方式也由最初在微型机（ 单片机）上用软件方法实现发展到应用模糊控制开发 出模糊计算机进行直接控制。
(1) 复合模糊控制器。
(2) 和各种智能优化算法相结合的模糊控制。 (3) 专家模糊控制。
(4) 多变量模糊控制。