关于模糊控制的论文
智能控制模糊控制论文
模糊控制现代工业对控制系统的先进性、可靠性、可扩展性、易实现性和易管理性提出了越来越高的要求，这导致常规仪表逐渐淡出舞台，而以微处理器为核心的计算机控制系统则逐渐占据了统治地位。
随着计算机尤其是微机的发展和应用，自动控制理论和技术获得了飞跃的发展。
基于状态变量描述的现代控制理论对于解决线性或非线性、定常或时变的多输入多输出系统问题，获得了广泛的应用，例如在阿波罗登月舱的姿态控制、宇宙飞船和导弹的精密制导以及在工业生产过程控制等方面得到了成功的运用。
但是，无论采用经典控制理论还是现代控制理论设计一个控制系统，都需要事先知道被控制对象（或生产过程）精确的数学模型，然后根据数学模型以及给定的性能指标，选择适当的控制规律，进行控制系统设计。
然而，在许多情况下被控对象（或生产过程）的精确数学模型很难建立。
显而易见，在自然科学、社会科学、工程技术的各个领域，都会涉及大量的模糊因素和模糊信息处理问题、模糊技术几乎渗透到了所有领域，列有模糊专题的较大型国家会议每年约有十多个，各种模糊技术成果和模糊产品也逐渐从实验室走向社会，有些已经取得了明显的社会效益与经济效益。
像冶金、机械、石油、化工、电力、电子、轻工、交通、医疗、法律、教育、军事科学等等，每个领域都有其成功的应用范例。
模糊控制是作为结合传统的并基于规则的专家系统、模糊集理论和控制理论的成果而诞生的，它与基于被控过程数学模型的传统控制理论有很大的区别。
在模糊控制中并不是的领域专家那里获取知识，即专家行为和经验。
当被控过程十分复杂甚至“病态”时，建立被控过程的数学模型或者不可能，或者需要高昂的代价，此时模糊控制就显得具有吸引力和使用性。
由于人类专家的行为是实现模糊控制的基础，因此必须用一种容易且有效的方式来表达人类专家的知识。
以往的各种传统控制方法均是建立在被控对象精确数学模型基础上的，然而，随着系统复杂程度的提高，将难以建立系统的精确数学模型。
模糊控制，既不是指被控制对象是模糊的，也不是被控制器是不确定的，它是指在表示知识、概念上的模糊性。
《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、引言随着工业自动化水平的不断提升，模糊控制作为现代控制工程中的重要分支，已经在许多领域中得到了广泛的应用。
模糊控制利用人类的语言规则和经验知识，通过模拟人的思维过程，实现对复杂系统的有效控制。
本文旨在探讨模糊控制在工程应用中的若干问题，分析其现状及未来发展趋势。
二、模糊控制的基本原理与特点模糊控制是基于模糊集合理论的控制方法，其基本原理是利用计算机模拟人的思维模式，对复杂的、难以精确描述的系统进行控制。
它具有以下特点：1. 适应性强：模糊控制能够处理不确定性和非线性问题，对于复杂的系统具有较好的适应性。
2. 易于实现：模糊控制不需要精确的数学模型，可以基于人类的语言规则和经验知识进行设计。
3. 灵活性高：模糊控制可以方便地与其他控制方法相结合，形成复合控制系统。
三、模糊控制在工程应用中的问题研究1. 模糊控制模型的建立与优化在工程应用中，建立准确的模糊控制模型是关键。
针对不同系统，需要结合实际需求和系统特性，选择合适的模糊化方法、制定合理的规则库和推理机制。
同时，还需要对模型进行优化，以提高其控制精度和响应速度。
2. 模糊控制器设计与实现模糊控制器是模糊控制系统的核心部分。
设计过程中需要考虑控制器的结构、参数选择以及与其他系统的接口等问题。
此外，实现过程中还需要考虑硬件设备的选择、程序的编写以及调试等问题。
3. 模糊控制在复杂系统中的应用复杂系统往往具有非线性、时变性和不确定性等特点，给传统控制方法带来了挑战。
而模糊控制通过模拟人的思维过程，能够有效地处理这些复杂问题。
因此，研究模糊控制在复杂系统中的应用具有重要意义。
例如，在电力系统、航空航天、机器人等领域中，模糊控制都发挥了重要作用。
4. 模糊控制的性能评估与改进对模糊控制系统的性能进行评估是确保其有效运行的关键环节。
评估指标包括系统的稳定性、响应速度、鲁棒性等。
针对评估结果，需要采取相应的改进措施，如调整模糊规则、优化控制器参数等，以提高系统的整体性能。
模糊控制论文—参数自整定模糊PID控制器设计
模糊控制论文—参数自整定模糊PID控制器设计时间 2010年6月16日参数自整定模糊PID控制器设计【摘要】在借鉴传统PID控制应用工业现场基础上，引进模糊规则的调用方式。
根据偏差绝对值和偏差变化率绝对值的改变，在线调节PID参数，最后进行MATLAB仿真，经过比较传统PID控制与模糊PID动态性能的差异，验证模糊PID动态性能得到明显的改善。
【关键词】模糊PID、控制器、Matlab仿真（Simulink）传统PID (比例、积分和微分)控制原理简单，使用方便，适应性强，可以广泛应用于各种工业过程控制领域。
但是PID控制器也存在参数调节需要一定过程，最优参数选取比较麻烦的缺点，对一些系统参数会变化的过程，PID控制就无法有效地对系统进行在线控制。
不能满足在系统参数发生变化时PID参数随之发生相应改变的要求，严重的影响了控制效果。
本篇文章介绍了对模糊PID控制性能改善，它不需要被控对象的数学模型，能够在线实时修正参数，使控制器适应被控对象参数的任何变化。
并对其进行仿真验证，结果表明模糊PID控制使系统的性能得到了明显的改善。
1、传统PID与模糊PID的比较PID控制PID控制器问世至今凭借其结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便等优点成为工业控制的主要技术之一。
当被控对象的结构和参数不能完全掌握、得不到精确的数学模型时，采用PID控制技术最为方便。
PID控制器的参数整定是控制系统设计的核心。
它是根据被控过程的特性来确定PID控制器的参数大小。
PID控制原理简单、易于实现、适用面广，但PID控制器的参数整定是一件比较困难的事。
合理的PID参数通常由经验丰富的技术人员在线整定。
在控制对象有很大的时变性和非线性的情况下，一组整定好的PID参数远远不能满足系统的要求。
为此，需要引入一套模糊PID控制算法。
模糊PID控制所谓模糊PID控制器，即利用模糊逻辑算法并根据一定的模糊规则对PID控制的比例、积分、微分系数进行实时优化，以达到较为理想的控制效果。
模糊控制2500字
模糊控制2500字一、模糊控制简介模糊控制（Fuzzy Control）是一种基于模糊数学理论的控制方法，在复杂系统控制中应用广泛。
传统的控制方法基于准确的数学模型，对系统有严格的要求，而实际控制过程中，系统的动态特性常常难以精确建模。
模糊控制通过模糊化输入输出变量，使用模糊规则来描述人类的控制经验，并通过模糊推理来实现控制目标，从而克服了传统控制方法对系统模型的要求。
二、模糊控制的基本原理模糊控制系统由输入、模糊化、模糊规则库、模糊推理、去模糊化和输出等部分组成。
输入是实际系统的状态量或变量，经过模糊化处理，转化为模糊变量。
模糊化是将输入量通过隶属函数转化为隶属度，表示其属于不同模糊集的程度。
模糊规则库是由专家经验提供的规则集合，其形式为“如果...那么...”。
模糊推理是根据输入的模糊变量和模糊规则，通过模糊逻辑运算得到模糊输出。
去模糊化是将模糊输出转化为实际控制变量，通常采用去隶属化、非线性映射和合成明确规则等方法。
最后，输出是实际控制器对系统施加的控制量。
三、模糊控制的特点1. 鲁棒性高：模糊控制对系统参数变化、外界干扰和测量噪声具有一定的鲁棒性，能够适应各种环境变化。
2. 推理能力强：模糊控制使用基于人类经验的模糊规则库进行推理，能够处理非线性、多变量、不确定的控制问题。
3. 操作简单：模糊控制主要通过数学模型中的模糊集、隶属度函数和模糊规则等概念进行描述，易于理解和实现。
4. 适应性强：模糊控制可以根据实际控制结果反馈信息，自动调整模糊规则和参数，实现自适应控制。
四、模糊控制器的设计方法模糊控制器的设计方法主要分为模糊控制器的结构设计和参数设计两个方面。
1. 结构设计：模糊控制器的结构设计包括选择输入输出变量、构建模糊规则库和确定模糊推理机制。
根据控制系统的特点和需求，选择合适的输入输出变量，并通过专家经验或试验数据构建模糊规则库。
模糊推理机制可以选择模糊关系矩阵、模糊神经网络或模糊Petri网等方法。
《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。
模糊控制毕业论文
模糊控制毕业论文论文题目：基于模糊控制的某装置控制系统设计摘要：本文针对某装置，设计了一种基于模糊控制的控制系统，以实现对该装置的自动控制。
首先根据该装置的特性，建立数学模型，采用模糊控制方法设计控制器的输入与输出变量，建立模糊控制模型并进行模拟实验。
结果表明，所设计的模糊控制系统能够实现对该装置的自动控制，具有较好的稳定性和鲁棒性，能够有效提高生产效率和品质。
关键词：模糊控制；控制系统；装置控制；稳定性；鲁棒性Abstract: In this study, a control system based on fuzzy control was designed for a certain device to achieve automatic control of the device. Firstly, according to the characteristics of the device, the mathematical model was established. Fuzzy control method was used to design the input and output variables of the controller, and the fuzzy control model was established and simulated. The results showed that the designed fuzzy control system could achieve automatic control of the device, with good stability and robustness, and could effectively improve production efficiency and quality.Keywords: Fuzzy control; Control system; Device control; Stability; Robustness一、引言控制系统是工业自动化中的一项重要技术。
模糊控制毕业论文
模糊控制考核论文姓名：郑鑫学号：1409814011 班级：149641 题目:模糊控制的理论与发展概述摘要模糊控制理论是以模糊数学为基础,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。
模糊控制作为以模糊集合论、模糊语言变量及模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制，它已成为目前实现智能控制的一种重要而又有效的形式尤其是模糊控制和神经网络、遗传算法及混沌理论等新学科的融合，正在显示出其巨大的应用潜力。
实质上模糊控制是一种非线性控制，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。
本文简单介绍了模糊控制的概念及应用，详细介绍了模糊控制器的设计，其中包含模糊控制系统的原理、模糊控制器的分类及其设计元素。
关键词：模糊控制；模糊控制器；现状及展望Abstract Fuzzy control theory is based on fuzzy mathematics, using language rule representation and advanced computer technology, it is a high-level control strategy which can make decision by the fuzzy reasoning. Fuzzy control is a computer numerical contro which based fuzzy set theory, fuzzy linguistic variables and fuzzy logic, it has become the effective form of intelligent control especially in the form of fuzzy control and neural networks, genetic algorithms and chaos theory and other new integration of disciplines, which is showing its great potential. Fuzzy control is essentially a nonlinear control, and subordinates intelligent control areas. A major feature of fuzzy control is both a systematic theory and a large number of the application background.This article introduces simply the concept and application of fuzzy control and introduces detailly the design of the fuzzy controller. It contains the principles of fuzzy control system, the classification of fuzzy controller and its design elements.Key words: Fuzzy Control; Fuzzy Controller; Status and Prospects.引言传统的常规PID控制方式是根据被控制对象的数学模型建立，虽然它的控制精度可以很高，但对于多变量且具有强耦合性的时变系统表现出很大的误差。
《模糊控制原理》论文
写一篇《模糊控制原理》论文
《模糊控制原理》论文
模糊控制是一种用于处理复杂和不确定性系统运行和控制的方法。
它与传统的控制理论不同，模糊控制理论使用模糊逻辑系统来描述系统运行和控制，而不是使用传统的数学模型。
传统的数学模型往往难以正确描述复杂的系统，但模糊控制可以帮助消除这种困难。
模糊控制的基本思想是将不确定性信息转换为模糊信息，并合理地调节系统的输出。
它的特征是将不确定性的信息，如输入信号中的噪声和设计中的变量，处理成熟智能系统，从而使系统输出稳定并产生预期的控制效果。
模糊控制系统由3个主要部件组成：模糊规则、模糊推理引擎和模糊控制器。
模糊控制器可以根据线性或非线性布尔方程设计，其特点是把系统参数、环境参数和设备参数当作模糊规则。
模糊控制的优势主要体现在减少系统次数，精确控制，有效利用资源，减少操作成本，提高系统的运行效率和灵活性方面。
例如，模糊控制可以减少控制执行时间，降低能耗，提高系统的可靠性，从而大大提高系统的性能。
模糊控制也被应用于运动控制，仿真控制，服务控制和交通控制等领域，因为它可以解决复杂多变性系统设计中的问题，诸如系统动态特性分析，系统参数估计，机械学模型参数估计等，因此受到了大量的关注。
总的来说，模糊控制是一种灵活、可靠、可编程的控制理论，它可以有效地帮助解决复杂系统设计中的问题。
模糊控制理论有望发挥重要作用，帮助传统控制理论识别系统更复杂的特性，从而控制系统可靠地运行，实现系统完美的功能。
毕业设计(论文)-基于模糊控制算法的锅炉燃烧控制系统的研究模板
基于模糊控制算法的锅炉燃烧控制系统的研究摘要模糊控制是一种以模糊集合论、模糊语言变量以及模糊逻辑推理为数学基础的新型计算机控制方法。
由于它不依赖于被控对象的精确数学模型，而是模拟人的思维方式来实施控制，因而对于锅炉燃烧的控制就具有了传统PID控制所无法比拟的自适应能力。
本文以2台50t/h燃煤锅炉的燃烧控制为课题，以改进原有PID控制为目的，以当前发展比较迅速的模糊控制理论为手段，提出了采用8051单片机控制变频器改变给煤机、引风机和送风机转速的设计方案，实现了燃烧过程的计算机控制。
系统对锅炉燃烧进行监控，通过传感器采样信号，计算是否达到最佳含氧量、最佳风煤比，来控制给煤量、引风量和送风量，使燃烧达到最佳热效率和提高锅炉运行的经济效益。
用MATLAB对应用模糊自整定PID控制器的锅炉燃烧控制系统模型进行仿真研究。
针对锅炉这种具有非线性、参数不稳定、难以建立精确数学模型的控制对象，采用传统的PID控制，效果不佳。
结合模糊控制理论和PID控制，本文提出用模糊自整定控制器实现对锅炉的控制。
并利用MATLAB仿真工具对模糊自整定PID控制器的性能作了初步研究。
仿真结果表明，明显优于传统PID控制，具有超调量小、过渡时间短、稳定性好、适应性强等特点，能够达到预期的控制效果。
关键词：锅炉；模糊自整定控制；单片机；系统仿真Research On The Boiler Burning Control System Based On Fuzzy Control AlgorithmAbstractFuzzy control is a fuzzy set theory，fuzzy linguistic variables and fuzzy logic mathematical basis of the new computer-controlled method. Because it does not rely on accurate mathematical model of the controlled object，but simulate human thinking to implement a control，thus for boiler combustion control is having the adaptability of traditional PID control can’t match.In this paper，two 50t/h coal-fired boilers’ burning control system was studied as its thesis，the primary PID controller was improved as its purpose，and fuzzy control theory developed rapidly at Present was applied as its means. The design scheme is that controlling transducers change rotate speed of supplying coal electromotor，fan，and blower using 8051 micro-controller. It realized computer control of burning process. This system finished supervisory control of boiler burning，sampled signals through sensor and calculated the signals whether reached the best content of oxygen and the best wind-coal ratio. Using it controls the quantity of coal，entering wind and sending wing for reaching the best thermal efficiency of burning and improving economy benefit of boiler running. Simulation of boiler burning control system was also performed to study the controller’s self-adaptive fuzzy control by MATLAB.Aiming at the nonlinear object of boiler with instability parameter and difficult building math model，using traditional PID controller can’t reach the best effect. Combining fuzzy control theory and PID control，an adaptive controller to control boiler is proposed in this paper. And the capability of the self-adaptive fuzzy controller was studied using MATLAB simulation. Simulation result shows Fuzzy-PID is better thanPID controller. Fuzzy-PID has many characteristics，such as small exceeded value，short transition，better stability and strong adaptability etc，and can reach anticipative control effect.Keywords：boiler；self-adaptive fuzzy controller；SCM；simulation目录摘要 .................................................................................................................................. I Abstract .............................................................................................................................. I I 第1章绪论 .. (1)1.1引言 (1)1.2国内外研究现状 (2)1.3研究对象及设计内容 (2)第2章链条燃煤锅炉的控制 (4)2.1 链条燃煤锅炉系统的简介 (4)2.1.1 燃煤链条锅炉的结构 (4)2.1.2 锅炉工作过程 (5)2.1.3 锅炉的主要控制系统 (6)2.2 锅炉燃烧系统的动态特性 (6)2.2.1 燃料传送过程 (6)2.2.2 燃料燃烧过程 (7)2.2.3 蒸汽形成过程 (7)2.3 锅炉供暖系统的控制要求 (7)2.4 锅炉燃烧控制系统框图 (9)2.4.1 给煤调节系统的设计 (9)2.4.2 送风调节系统的设计 (12)2.4.3 引风调节系统的设计 (13)2.4.4 炉膛负压调节系统 (14)2.5 计算机控制系统 (14)2.5.1 计算机控制系统一般概念 (14)2.5.2 计算机控制系统设计原理 (15)第3章控制算法 (16)3.1 引言 (16)3.2 PID控制 (16)3.3 模糊控制 (18)3.3.1 模糊控制器 (18)3.3.2 模糊控制系统原理框图 (20)3.4 模糊—PID复合控制 (20)3.4.1 PID参数模糊自整定控制原理 (21)3.4.2 PID参数Fuzzy整定模型 (22)3.4.3 模糊自整定PID控制器 (23)3.5 简化的模糊—PID控制 (24)3.5.1 二维模糊控制 (25)3.5.2 三维模糊控制 (26)3.6 链条锅炉燃烧控制方案 (27)第4章系统硬件设计 (29)4.1 硬件结构 (29)4.2 系统功能 (30)4.3 硬件配置 (31)第5章软件设计 (35)5.1 软件设计原则 (35)5.2 软件实现功能 (35)5.3 主程序流程图 (36)5.4 锅炉点火子程序 (37)5.5 A/D采样子程序流程图 (38)5.6控制算法子程序流程图 (39)第6章系统仿真 (40)6.1 仿真工具介绍 (40)6.2 供暖锅炉燃烧控制系统仿真 (40)第7章结论 (43)7.1 设计完成的主要工作 (43)7.2 尚待完善的工作 (43)参考文献 (44)谢辞 (45)第1章绪论1.1引言随着城市建设的迅速发展，北方地区冬季供热面积的不断扩大，如何科学有效的控制和管理供热系统，提高供热的经济效益和社会效益，成为当前急需解决的重要课题。
《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、引言随着工业自动化技术的不断发展，传统的控制工程面临着越来越多的挑战。
模糊控制作为一种新兴的控制技术，因其独特的处理不确定性和非线性的能力，在工程应用中得到了广泛的关注。
本文旨在探讨模糊控制在工程应用中的若干问题，包括其理论基础、应用现状、存在的问题及未来发展趋势。
二、模糊控制理论基础模糊控制是基于模糊集合理论、模糊逻辑推理以及计算机技术的智能控制技术。
其理论基础主要包含三个方面的内容：1. 模糊数学与集合理论：该理论将不精确或含糊不清的自然语言表述转换成数学问题进行处理。
通过构建模糊集合、确定隶属函数等方法，将定性问题量化，从而实现更加精准的控制。
2. 模糊逻辑推理：它利用人类的逻辑思维方式和模糊逻辑来描述复杂的控制过程。
在处理不确定的或复杂的系统时，能够有效地规避传统数学方法的局限性。
3. 计算机实现：利用计算机的快速运算能力，实现对复杂系统的实时监控和智能决策。
通过设计专门的算法和程序，实现模糊控制的自动调节和决策功能。
三、模糊控制在工程应用中的现状目前，模糊控制已在多个工程领域中得到了广泛应用，如电力电子、自动化生产、交通运输等。
在这些领域中，模糊控制通过处理不确定性和非线性问题，实现了对复杂系统的有效控制。
然而，在应用过程中也暴露出了一些问题。
四、模糊控制应用中的问题1. 模型建立问题：模糊控制的模型建立往往依赖于经验和专家知识，对于不同的系统和环境需要构建不同的模型，这使得模型的建立过程相对复杂且成本较高。
2. 算法优化问题：随着控制系统的复杂性和实时性要求不断提高，现有的模糊控制算法仍需进一步优化，以提高系统的稳定性和准确性。
3. 参数调整问题：模糊控制的参数调整是一个复杂的过程，需要大量的实验和调试。
如何实现参数的自动调整和优化是当前研究的重点之一。
4. 鲁棒性问题：在面对外部干扰和系统内部变化时，模糊控制的鲁棒性仍需进一步提高。
如何设计更加有效的鲁棒性控制策略是当前研究的另一个重要方向。
课程设计(论文)-模糊控制器设计模板
模糊控制器设计模糊控制是以模糊集合论、模糊语言变量及模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制。
从线性控制与非线性控制的角度分类，模糊控制是一种非线性控制。
从控制器的智能性看，模糊控制属于智能控制的范畴，而且它已成为目前实现智能控制的一种重要而又有效的形式。
1模糊控制的基本思想在自动控制技术产生之前，人们在生产过程中只能采用手动控制方式。
手动控制过程首先是通过观测被控对象的输出，其次是根据观测结果做出决策，然后手动调整输入量，操作工人就是这样不断地完成从观测、决策到调整，实现对生产过程的手动调整输入量，操作工人就是这样不断地完成从观测、决策到调整，实现对生产过程的手动控制。
这三个步骤分别是由人的眼-脑-手来完成的。
后来，由于科学技术的进步，人们逐渐采用各种测量装置（如传感器）代替人眼，完成对被控制量的观测任务；利用各种控制器（如PID调节器）取代人脑的作用，实现比较、综合被控制量与给定量之间的偏差，控制器所给出的输出信号相当于手动控制过程中人脑的决策；使用各种执行机构（如电动机）对被控对象施加某种控制作用，这就起到了手动控制中手的调整作用。
上述由测量装置、控制器、被控对象及执行机构组成的自动测控系统，就是人们所熟知的常规负反馈控制系统。
常规控制首先要建立精确数学模型，但是对一些复杂的工业过程，建立精确的数学模型是非常困难的，或者是根本不可能的。
于是常规控制技术在这里就遇到了不可逾越的障碍。
但是，熟练的技术操作人员，通过感官系统进行现场观察，再根据自己的经验就能很容易地实现这类控制过程，于是就产生了一个问题，能否把人的操作经验总结为若干条控制规则，并设计一个装置去执行这些规则，从而对系统进行有效的控制呢?答案是肯定的。
这种装置就是模糊控制器。
与传统的PID控制相比，模糊控制有其明显的优越性。
由于模糊控制实质上是用计算机去执行操作人员的控制策略，因而可以避开复杂的数学模型。
对于非线性，大滞后及带有随机干扰的复杂工业对象，由于数学模型难以建立，因而传统的PID控制也就失效，而对这样的系统，设计一个模糊控制器，却没有多大困难。
智能控制--模糊控制论文【范本模板】
华北电力大学科技学院智能控制论文模糊控制的概述及模糊控制的应用姓名：班级:学号：日期:模糊控制的概述及模糊控制在污水处理中的应用摘要:模糊控制技术对工业自动化的进程有着极大地推动作用，本文简要讲述了模糊控制的定义、特点、原理和应用,简介模糊控制在污水处理中的应用.并讲诉了模糊控制的发展.关键词：模糊控制；污水处理。
An overview of the fuzzy control and fuzzy control in application ofwastewater treatmentAbstract：Fuzzy control of industrial process automation has greatly promoted the role, the paper briefly describes the definition of fuzzy control，characteristics, principles and applications，Introduction to fuzzy control in wastewater treatment applications. And complaints about the development of fuzzy control.Keywords: fuzzy control；sewage treatment。
1 引言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确的数学模型。
2 概述刘金琨在《智能控制》教材里提到模糊控制的定义和特点：2。
1定义：从广义上，可将模糊控制定义为：“以模糊集合理论、模糊语言变量及模糊推理为基础的一类控制方法”,或定义为:“采用模糊集合理论和模糊逻辑，并同传统的控制理论相结合，模拟人的思维方式,对难以建立数学模型的对象实施所谓一种控制方法"。
模糊控制工程论文(全文)
模糊操纵工程论文1模糊操纵工程应用的核心问题研究1.1强耦合多变量问题工业生产中，我们多半会遇到强耦合多变量问题，它不像单变量那么单一，条件和环境都比较好操纵。
从多变量的对象来看，被控对象、操纵器以及测量和执行元件都有可能涉及到，构成了复杂的XX络结构。
各变量之间多数存在耦合关系，耦合的强度有大有小。
耦合强度较小时比较好操纵，多半以一种线性独立的方式来操纵。
当耦合强度超出了系统的操纵范围，就不可小觑了，如果继续进展下去就会造成系统的不稳定。
1.2模糊操纵规则和参数对实际应用的影响研究人员根据其丰富的实践经验和理论知识研制出模糊操纵器，并将其应用在电子技术方面。
在实际操作过程中，模糊操纵的规则获得和参数的选取在决定技术推广应用中起到关键作用。
但是，由于专家经验的缺乏和逻辑推断的失误，往往会导致模糊操纵规则应用的不完全，同时影响到相关参数的改变，这样就直接关联到最终结论的不准确和整个系统的效果减弱。
由此可见，模糊操纵规则起着举足轻重的作用。
1.3模糊操纵器的精度操纵模糊操纵器具有很多优点，因为其鲁棒性良好、非线性操纵特性而受到欢迎。
但它也存在一些不足，比如余差的客观存在、在稳定性操纵方面精度较低等。
特别是在操纵精度上，受到被控对象性能的约束，所面临的标准是日趋增加。
就拿电液混合位置伺服系统来说，液压缸的工作频率如果超过50Hz，就得调整位置精度值在30um范围内。
2模糊操纵工程应用的问题解决方案2.1强耦合多变量问题的解决方法强耦合多变量问题是模糊操纵工程中常见的问题，遇到这种情况专家通常采纳分层多规则集法。
多个变量的输入所导致的操纵作用未必都相同，过程状态的推断可以依据全局变量，而且过程状态又是由不同的操纵规则来决定的，所以使得这样的操纵更加专一，也能收获到良好的效果。
全局变量外还有一种辅助变量，即局部变量。
这种变量是由模糊推理语句构成的一个具有一定规则的集合，在整个模糊操纵系统中，其主要是作为高层规则集合进行使用，主要功能是推断系统运行的过程状态；而低层规则集合则主要是针对不同的过程运行状态进行的一个模糊操纵。
智能控制模糊控制小论文
模糊控制是以模糊集理论，模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种智能控制方法，它从行为上模仿人的模糊推理和决策过程。
它是模糊数学在控制系统中的应用，是一种非线性智能控制。
模糊控制是利用人的知识对控制对象进行控制的一种方法，通常用“if条件，then结果”的形式来表现，所以又通俗地称为语言控制。
一般用于无法以严密的数学表示的控制对象模型，即可利用人熟练专家的经验和知识来很好地控制。
因此，利用人的智力，模糊地进行系统控制的方法就是模糊控制。
它的核心部分为模糊控制器。
模糊控制器的控制规律由计算机的程序实现，实现一步模糊控制算法的过程是：微机采样获取被控制量的精确值，然后将此量与给定值比较得到误差信号E；一般选误差信号E作为模糊控制器的一个输入量，把E的精确量进行模糊量化变成模糊量，误差E的模糊量可用相应的模糊语言表示；从而得到误差E的模糊语言集合的一个子集e，实际上是一个模糊向量; 再由e和模糊控制规则R模糊关系根据推理的合成规则进行模糊决策，得到模糊控制量u。
模糊控制同常规的控制方案相比，主要特点有：(1)模糊控制只要求掌握现场操作人员或有关专家的经验、知识或操作数据，不需要要求操作者必须懂得建立过程的数学模型，所以适用于不易获得精确数学模型的被控过程，或结构参数不很清楚等场合。
(2)模糊控制是一种语言变量控制器，其控制规则只用语言变量的形式定性的表达，不用传递函数与状态方程，只要对人们的经验加以总结，进而从中提炼出规则，直接给出语言变量，再应用推理方法进行观察与控制。
(3)系统的鲁棒性强，尤其适用于时变、非线性、时延系统的控制。
(4)从不同的观点出发，可以设计不同的目标函数，其语言控制规则分别是独立的，但是整个系统的设计可得到总体的协调控制。
它是处理推理系统和控制系统中不精确和不确定性问题的一种有效方法，同时也构成了智能控制的重要组成部分。
这是一个利用模糊控制理论来控制温湿度的一个小程序，一般应用于对于温湿度有要求，但是又对温湿度准确率要求不高的地方。
2020年模糊控制工程机械论文
模糊控制工程机械论文曲线是某高原型装载机全程调速的柴油机、变矩器和变速箱共同工作，油门开度一定，即泵轮转速一定时，４个档位的变矩器效率曲线．在发动机与液力变矩器匹配关系确定的情况下，影响传动系统效率的主要因素有：液力变矩器的传动效率﹑变速箱及各部分传动轴的传动效率．由于变速箱及各部分传动轴是纯机械传动，其效率可以认为是定值．于是，的变矩器效率曲线反映了液力变矩器传动效率的变化．相同泵轮转速的相邻曲线交点Ａ，Ｂ，Ｃ就是所求该泵轮转速的换档点（变速箱输出轴转速）．对所有可能泵轮转速，求出对应于该泵轮转速的换档点，这样就可以得到装载机效率换档规律的换档曲线．模糊控制器的设计是指确定模糊控制器的输入变量和输出变量．通常将模糊控制器输入变量个数称为模糊控制器的维数．模糊控制器的维数越高，控制越精细．但是维数过高，模糊控制规则就会变得很复杂，实现控制算法相对困难．所以本文设计的是二维模糊控制器．自动换档模糊控制器是整个控制系统的核心，它由模糊化、模糊推理、反模糊化等多个知识库模块组成，其工作原理是：由模糊控制器采集车辆的各种信号，如油门开度、发动机转速、涡轮转速、档位等，通过对各参数的分析，控制器可判别系统的工作状况，根据换档规律决定是否换档，从而保证传动系统效率最高、性能最优．本文选择发动机转速ｎＢ，变速箱输出轴转速ｎ２作为输入变量，取变速箱档位ｉ为输出变量。
２．１输入、输出变量论域的确定输入量的真实论域（即变化范围）要变换到模糊控制器的内部论域．将泵轮转速分别变换到内部论域为：｛０，１，２，３，４，…，１１，１３｝，变速箱输出轴转速内部论域｛０，１，２，３，４，…，１４，１５｝，档位内部论域｛０，１，２，３，４｝．根据某高原型装载机的实际运行情况，取泵轮转速、变速箱输出轴转速的变化范围分别为：［８００，２４００］，［０，２０００］，可得量化因子ｋ１＝１／２００，ｋ２＝１／１３３．２．２模糊化在这个部分中，系统精确的输入量被转化成模糊量．将输入参数泵轮转速ｎＢ划分为５个模糊集合，变速箱输出轴转速ｎ２划分为７个模糊集合．对于输入ｎＢ，有极小（ＶＳ）、小（Ｓ）、中（Ｍ）、大（Ｂ）、极大（ＶＢ）５个隶属函数；对于输入ｎ２，有极小（ＶＳ）、小（Ｓ）、中小（ＭＳ）、中（Ｍ）、中大（ＭＢ）、大（Ｂ）、极大（ＶＢ）７个隶属函数．输出量档位ｙ以单点表示，其取值为：１档（１），２档（２），３档（３），４档（４）．２．３定义语言变量的隶属度函数隶属函数在模糊控制系统中所起的作用是将普通的清晰量转化为模糊量，以便进行模糊逻辑运算和推理，并将模糊推理合成出的结果逆模糊化为普通的清晰量，以便驱动执行器达到控制目的．隶属函数应覆盖整个取值范围，并在整个取值范围内均匀分布．隶属函数曲线形状较尖的模糊子集分辨率较高，控制灵敏度也较高．相反，隶属函数曲线较缓，控制特性和系统特性也较平缓，系统稳定性较好．某个取值范围需要敏感一些，则相应的隶属函数可取“密”一些．另外，各模糊子集之间也有相互影响，即隶属函数之间有重叠．一般重叠的隶属度值μ为０．４～０．８，μ值过大易造成２个模糊子集难以区分，使控制的灵敏度显著降低；μ值过小则会使系统变得过于复杂．发动机怠速转速为８００ｒ／ｍｉｎ，当发动机转速低于怠速转速时，不满足工作要求，故ＶＳＳｉｇｍｏｉｄ型隶属度函数比较接近实际．其他的函数采用高斯函数。
模糊控制毕业论文
模糊控制毕业论文模糊控制毕业论文模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，它能够处理不确定性和模糊性的问题。
在现实世界中，许多系统的行为往往难以用精确的数学模型来描述，而模糊控制正是为了解决这一问题而出现的。
在毕业论文中，研究者可以选择模糊控制作为研究对象，通过深入探究其原理和应用，为实际问题提供解决方案。
首先，毕业论文可以从模糊控制的基本原理入手。
模糊控制的核心思想是将模糊集合和模糊规则引入控制系统中，通过模糊推理和模糊推断来实现对系统的控制。
研究者可以详细介绍模糊集合的定义和运算规则，以及模糊规则的建立和推理方法。
此外，还可以探讨模糊控制器的结构和设计方法，包括模糊化、规则库、推理引擎和解模糊化等方面的内容。
其次，毕业论文可以选择一个具体的应用领域，研究模糊控制在该领域中的应用。
例如，可以选择智能交通系统作为研究对象，通过模糊控制来优化交通信号灯的控制策略，提高交通流的效率。
在论文中，研究者可以详细介绍交通流的模糊建模方法，以及如何根据实时交通数据进行模糊推理和控制。
此外，还可以对比模糊控制和传统控制方法在交通流控制中的效果，分析其优缺点和适用范围。
另外，毕业论文也可以选择模糊控制与其他控制方法的结合应用进行研究。
例如，可以选择模糊控制与神经网络的结合，通过神经网络的学习能力和模糊控制的推理能力，来解决复杂系统的控制问题。
在论文中，研究者可以详细介绍模糊神经网络的结构和学习算法，以及如何将其应用于具体问题中。
此外，还可以通过实验和仿真验证模糊神经网络在控制问题中的性能和效果。
最后，毕业论文还可以对模糊控制的未来发展进行展望。
模糊控制作为一种新兴的控制方法，尚存在许多待解决的问题和挑战。
研究者可以提出自己的观点和看法，对模糊控制的发展方向和应用前景进行探讨。
此外，还可以结合当前的科技发展趋势，分析模糊控制在人工智能、自动驾驶等领域中的潜在应用。
总之，模糊控制是一种重要的控制方法，具有广泛的应用前景。
《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、引言随着科技的飞速发展，模糊控制作为一种先进的控制技术，在工程领域得到了广泛的应用。
模糊控制基于模糊集合理论，能够处理复杂的非线性、不确定性的系统问题，为工程应用提供了新的思路和方法。
本文旨在研究模糊控制在工程应用中若干问题的探讨，分析其应用现状、存在的问题及可能的解决方案。
二、模糊控制的基本原理与特点模糊控制是一种基于模糊集合理论的控制方法，它通过模拟人的思维方式和行为模式，将语言变量转化为计算机可处理的数学模型。
其基本原理包括模糊化、规则库、推理机和去模糊化等步骤。
模糊控制具有以下特点：1. 适用于非线性、时变、不确定性的系统；2. 能够处理语言变量和模糊信息；3. 具有较强的鲁棒性和适应性；4. 易于实现与人的交互。
三、模糊控制在工程应用中的现状模糊控制在工程领域的应用广泛，涉及工业生产、航空航天、医疗卫生、交通运输等多个领域。
其中，工业生产是模糊控制应用的主要领域之一。
在工业生产过程中，模糊控制可以实现对复杂工艺过程的控制，提高生产效率和产品质量。
此外，在航空航天、医疗卫生等领域，模糊控制也发挥了重要作用。
然而，模糊控制在工程应用中也存在一些问题，如模型建立、规则设计、参数优化等。
四、模糊控制在工程应用中存在的问题1. 模型建立问题：模糊控制的模型建立需要考虑到系统的非线性和不确定性，因此模型的建立较为复杂。
此外，模型的精度和可靠性也需要进一步提高。
2. 规则设计问题：模糊控制的规则设计需要考虑到系统的动态特性和行为模式，因此需要具有一定的专业知识和经验。
然而，在实际应用中，规则的设计往往缺乏科学的方法和依据。
3. 参数优化问题：模糊控制的参数优化是一个复杂的过程，需要考虑到系统的各种因素和约束条件。
然而，在实际应用中，参数的优化往往需要大量的试验和调整，耗费时间和人力成本。
五、解决模糊控制在工程应用中问题的策略1. 加强模型建立的研究：通过深入研究系统的非线性和不确定性特性，建立更加精确和可靠的模糊控制模型。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
模糊控制系统的结构如图1所示。
图1
设计模糊控制器的第一步是确定语言变量、语言值和隶属度函数。
本文涉及的模糊控制器有两个输入信号和一个输出信号，分别为：
1）输入语言变量之一，记为e，是温度设定值和回风温度的偏差，e=s-y。
2）输入语言变量之二，记为de/dt是偏差的变化率。
3）输出语言变量，记为u,是电动水阀的控制电压，单位为V,对应电动水阀的开度。
输入语言变量e的取值：｛负大，负中，负小，零，正小，正中，正大｝，表示符号｛NB，NM，NS，ZE，PS，PM，PB｝。
语言值隶属度函数选择三角形，如图2
（a）所示。
图2 a
输入语言变量de/dt的取值：｛负大，负中，负小，零，正小，正中，正大｝，表示符号｛NB，NM，NS，ZE，PS，PM，PB｝。
语言值隶属度函数选择三角如图2（b）所示。
图2 b
输出变量u的取值：｛关闭，微开，小开，半开，小半开，大半开，全开｝，表示符号｛CB，CM，CS，M，OS，OM，OB｝。
语言值隶属度函数选择梯形，如图2（c）所示。
图2 c
每个语言变量所取的语言值，所对应的语言值隶属函数都是交叉重叠的。
初始设定时，可采用均匀等分的方式布置，然后再根据系统仿真或实际的控制结果进行合理的调整。
设计模糊控制器的第二步是引入模糊推断、逻辑实现和控制决策推断。
而推断逻辑是由一组IF-THEN的控制规则组成的。
这一组控制规则的形成来源于实际经验的总结。
从经验出发，用语言形式表达表达推理控制决策过程如下：
IF｛温度设定值和回风温度偏差过大AND偏差有变大的趋势｝THEN｛电动水阀全开｝;
IF｛温度设定值和回风温度偏差过小AND偏差有变小的趋势｝THEN｛电动水阀全闭｝;
类似于上述的一系列控制规则集中在控制规则表中。
在应用模糊控制器实际进行实时控制时，一定的偏差e和偏差变化率de/dt,对应的就有某一些IF-THEN控制规则生效，而这些生效的控制规则产生一个综合推断结论，并通过解模糊过程转换为一个确定的输出值，从而给定电动水阀的控制电压，对应于电动水阀的开度。
我们应用了模糊逻辑的min-max合成运算获得综合推断控制决策，并通过mom法，进行解模糊，产生确定的控制调节作用。
3 系统仿真
MATLAB中的模糊逻辑工具箱提供了大量的对输入、输出变量进行模糊化（隶属度函数）的函数（总共提供了11种隶属度函数），可以很方便的完成对变量的模糊化。
在模糊控制箱中只需给定输入、输出变量的隶属度函数即可完成对变量的模糊化。
3.1 输入、输出变量的模糊化
图3所示的模糊控制系统为双输入单输出系统，输入为偏差e和偏差的变化率,输出为u，我们可根据前边给定的输入、输出变量的隶属度函数，在模糊逻辑控制箱添加隶属度函数就可以完成模糊变量的模糊化过程。
3.2 模糊控制规则
MATLAB中的模糊逻辑工具箱提供了规则库，将模糊控制规则添加到规则库即可。
模糊控制规则是设计一个模糊控制器的关键，该规则给定的好坏将直接影响到所设计的模糊控制器的性能好坏。
3.3 反模糊化
MATLAB中的模糊逻辑工具箱提供反模糊化方法（总共提供5种反模糊化方法，即centriod, bisector, mom, lom, som），我们选用其中的mom法，即可对所设计的模糊控制系统进行仿真。
3.4 仿真结果
通过上述工作，完成对模糊控制器的设计，在模糊控制系统仿真框图中加入模糊控制器，通过调用相应的模糊推理矩阵，即可对所设计的模糊控制系统进行仿真。
在仿真过程中可根据系统仿真或实际的控制结果调整输入、输出的隶属度函数，一直调整到理想的控制效果为止。
上述模糊控制系统的阶跃响应曲线如图3所示。
为了分析比较，对上述系统的控制效果与传统的PID控制效果放在一个坐标系里。
从系统仿真曲线看，PID控制器的系统响应曲线有超调，过渡时间比较长，而模糊控制器的系统响应曲线比较平稳，没有超调。
图3
4 结论
使用以上设计的模糊控制器，通过计算机实现实时控制。
根据偏差和偏差变化值的大小，再利用模糊控制规则确定电动水阀的输出，从而取得了良好的控制效果，能实时地对温度进行监控，具有以下特点：
1）和普通PID控制器控制效果相比，采用模糊控制器后系统响应超调小，响应曲线平稳。
2）系统具有良好的响应速度、稳定性和精确性，且具有较强的鲁棒性。
3）由模糊控制规则确定的三个参数是动态变化的，更符合空调系统的控制特点。
所以说模糊控制器可以克服普通PID控制器的局限性，在中央空调自动控制中具有广泛的应用价值。
参考文献
[1] 孙增圻等.智能控制理论与技术.北京：清华大学出版社，广西科学技术出版社.1997年4月。
[2] 邱黎辉，阙沛文，毛义梅.模糊PID控制在中央空调系统中的应用研究，计算机测量与控制.2004,（1）: 57-59。
[3] 李金川，郑智慧.空调制冷自动控制系统运行于管理，北京：中国建材工业出版社，2002年6月。
[4] 孙亮，杨鹏.自动控制原理.北京：北京工业大学出版社，1999年9月。
[5] 焦连渤，沈东凯.模糊PID在温湿度控制中的应用，南京航空航天大学学报，1998,（8）：437-442。