模糊控制简介复习课程
模糊控制技术课程设计
模糊控制技术课程设计一、课程背景模糊控制技术是应用于自动控制领域中的一种先进控制方法，被广泛应用于各种工业、农业、军事和民用领域。
随着信息技术和控制技术的飞速发展，模糊控制技术在未来将越来越重要。
因此，深入掌握模糊控制技术的原理和应用，是当前自动化控制专业学生必须要掌握的重要课程。
二、课程目标本课程旨在通过课堂讲解、实验模拟、期末课程设计等方式，掌握模糊控制技术的基本原理和应用，提高学生的实际操作能力和综合素质。
三、课程内容1. 模糊控制基础•模糊数学基础•模糊关系•模糊推理2. 模糊控制器设计•模糊控制系统的结构•模糊控制器的设计方法•模糊控制器的参数调整3. 模糊控制应用•基于模糊控制的温度控制•基于模糊控制的速度控制•基于模糊控制的水平控制四、课程要求1. 学习要求•认真听课，积极参与课堂讨论•熟悉模糊控制器的基本原理和应用•熟练掌握课程实验操作流程2. 考核要求•实验成绩：30%•作业成绩：20%•期末课程设计：50%五、实验内容1. 模糊数学基础实验•学习模糊数学的基本概念及运算方法•学习模糊集合的性质和运算规律2. 模糊控制器设计实验•学习模糊控制节点的组成和工作原理•进行模糊控制器的设计和调试3. 模糊控制应用实验•学习模糊控制在温度、速度、水平控制上的应用•进行基于模糊控制的温度控制、速度控制、水平控制实验六、期末课程设计题目设计一款模糊控制小车，能够自动跟随给定路径行驶，实现自主导航功能。
七、学生反馈本课程内容丰富，实用性强，帮助我们深入理解自动控制领域中的模糊控制方法及应用。
同时，实验环节的设计也非常贴近实际操作，对我们的实际操作能力提升非常有帮助。
期末课程设计的设计题目也符合现在自动化控制领域的应用需求，非常实用。
模糊控制教学大纲
模糊控制课程教学大纲课程名称：模糊控制课程编号：Q50322英文名称：Fuzzy Control 课程属性：专业任选课学时：32 学分： 2先修课程：经典集合论，过程控制系统适用专业：测控技术与仪器一、课程简介本课程是测控技术与仪器专业的主要专业课。
本课程的任务是通过本课程的学习，使学生掌握模糊控制系统设计的基本理论、基本方法和基本技能及其在测控自动化及其他领域中的应用，特别是模糊控制理论及高性能模糊控制器的研究方面还有许多理论与技术创新的内容，以达到实际应用与技术创新的目的。
本课程采用多媒体教学，帮助学生理解模糊数学以及掌握对模糊控制器的设计方法。
二、课程内容及学时分配第一单元：经典集合论，模糊集合，两个重要定理（建议学时数：6学时）本单元首先从经典集合论的局限性入手，介绍了模糊控制技术的产生背景与发展状况，主要论述了经典集合与模糊集合的基本概念，运算性质和基本定律，简要介绍了函数、隶属度、模糊集合的运算以及经典集合与模糊集合之间的关系及相互转换。
通过本单元学习，应熟悉模糊控制的概念；理解模糊集合的含义；掌握扩张定理与分解定理；了解模糊控制的性质、发展过程。
【学习目的和要求】1.知识掌握：掌握模糊集合及模糊控制的基础知识。
2.能力培养：培养智能控制创新思维及创新能力。
3.教学方法：多媒体结合工程实例教学，设问式教学方法。
【重点】模糊集合界定；隶书函数及隶属度的含义；两个重要定理其应用。
【难点】扩张定理与分解定理的理解。
第二单元：模糊关系及模糊语言（建议学时数：10学时）【学习目的和要求】1.知识掌握：掌握模糊关系、模糊语言以及模糊推理的概念、运算其应用。
2.能力培养：培养智能控制创新思维及创新能力。
3.教学方法：多媒体结合工程实例教学，设问式教学方法。
【重点】模糊关系、模糊语言以及模糊推理的概念、运算其应用。
【难点】模糊关系、模糊语言以及模糊推理之间的关系。
第三单元模糊控制器的设计（建议学时数：10学时）【学习目的和要求】1.知识掌握：熟悉模糊控制器的构成；熟悉不同类型模糊控制器的设计方法；掌握基本模糊控制器的设计实现，了解先进模糊控制器的设计步骤。
有关模糊控制的课程设计
有关模糊控制的课程设计一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握模糊控制的基本概念、原理和方法，培养学生运用模糊控制理论分析和解决实际问题的能力。
具体目标如下：1.知识目标：（1）掌握模糊集合的基本概念及其运算；（2）理解模糊控制系统的结构和工作原理；（3）熟悉模糊控制器的设计方法和应用领域。
2.技能目标：（1）能够运用模糊集合理论描述和处理不确定信息；（2）具备设计简单模糊控制系统的能力；（3）能够运用模糊控制方法解决实际问题。
3.情感态度价值观目标：（1）培养学生的创新意识和团队协作精神；（2）增强学生对模糊控制技术的兴趣和信心；（3）引导学生关注模糊控制在现实生活中的应用，提高学生的社会责任感。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.模糊集合理论：模糊集合的基本概念、运算及其性质；2.模糊控制系统：模糊控制系统的结构、工作原理及其分类；3.模糊控制器设计：模糊控制器的结构、设计方法及其优化；4.模糊控制应用：模糊控制在各个领域的应用实例。
教学大纲安排如下：第一周：模糊集合理论；第二周：模糊控制系统；第三周：模糊控制器设计；第四周：模糊控制应用。
三、教学方法为了提高教学效果，本课程将采用多种教学方法相结合的方式进行教学，包括：1.讲授法：讲解模糊控制的基本概念、原理和方法；2.案例分析法：分析模糊控制在家用电器、工业控制等领域的应用实例；3.实验法：设计并实现简单的模糊控制系统，验证模糊控制理论；4.讨论法：分组讨论模糊控制相关问题，培养学生的团队协作能力。
四、教学资源为了支持本课程的教学，我们将准备以下教学资源：1.教材：《模糊控制原理与应用》；2.参考书：国内外相关论文和专著；3.多媒体资料：课件、视频、动画等；4.实验设备：计算机、模糊控制实验平台等。
通过以上教学资源，为学生提供丰富多样的学习途径，提高学生的学习兴趣和效果。
五、教学评估为了全面、客观地评估学生的学习成果，本课程将采用以下评估方式：1.平时表现：通过课堂参与、提问、讨论等环节，评估学生的学习态度和积极性；2.作业：布置适量的作业，评估学生对模糊控制理论的理解和应用能力；3.实验报告：评估学生在实验过程中的操作能力、数据分析能力和问题解决能力；4.考试：期末进行闭卷考试，全面测试学生对本课程知识的掌握程度。
模糊控制与模糊策略讲义课件(ppt 78页)
若uj在第i 种意见vi中排第k位，设第k位的权重 为ak，则令Bi(uj)= ak(n – k )，称
m
B(uj) Bi(uj)
i1
为uj的加权Borda数。
名次
一
二
三
四
五
六
权重
0.35
0.25
0.18
0.11
0.07
0.04
B(u1)=7, B(u2)=5.75, B(u3)=1.98, B(u4)=1.91, B(u5)=0.51, B(u6)=0.75.
得到模糊控制量 。u~
❖ 模糊控制量清晰化，对对象进行一步控制，等到
第二次采样。
2/7/2020
^_^
6
❖ 范例：某电热炉用于对金属零件的热处理，要求保持炉 温600度恒定不变。
根据人工经验，控制规则可用语言描述如下。
若炉温低于600度则升压，低得越多升压越高；
若炉温高于600度则降压，高得越多降压越低；
+(0.5/0)+(0.5/1)+(0/2)+(0/3) 对上式控制量的模糊子集按照隶属度最大 原则，取控制量为-1级，即当炉温偏高时，应 降一点电压。
2/7/2020
^_^
13
模糊控制器设计的基本方法
❖ 1. 模糊控制器的结构设计 确定模糊控制器的输入、输出变量
（1）人机系统中的信息量：误差、误差变化、 误差变化的变化，以及人控制动作的输出量 （2）模糊控制器的输入、输出变量
2/7/2020
^_^
35
❖ 5.论域、量化因子、比例因子的选择
基本论域、模糊子集的论域、模糊语言 词集的总数（7、8）
Ke=n/xe；Kc=m/xc；量化因子一般远 大于1。Ku=yu/l，比例因子。
计算机控制系统第5章模糊控制课件
与其隶属
度 A(xi ) 之间的对应关系；“＋”也不表示“求和”，而是表示
模糊集合在论域上的整体。
2024/8/6
5
2．几种典型的隶属函数 （1）高斯型隶属函数
( xc)2
f (x; ,c) e 2 2
2024/8/6
6
（2）S形隶属函数
f
(x;
a,
c)
1
1 ea(xc)
2024/8/6
7
（3）梯形隶属函数
第一节 模糊控制系统
一、模糊控制系统的组成
模糊控制系统的结构与一般计算机控制系统基本相似， 通常由模糊控制器、输入输出接口、广义被控对象和测量装 置四个部分组成。
基本模糊控制器
给定值 +
e
-
输 入 量
化
模
糊 化
e~
处
理
模
糊 u~
推
理
反 模 糊 化 处
理
输 出 量
化
u
D/A
A/D
传感器
被控对象
执行机构
所谓论域就是被考虑客体所有元素的集合。在模糊控制系
统中，把模糊控制器的输入变量偏差 e 及其变化率 ec 的实际范
围称为这些变量的基本论域。基本论域内的量为精确量，需要 对它们进行量化处理。
在实际控制系统中，需要通过所谓量化因子进行量化处理， 实现论域变换。量化因子的定义为：
ke
2n be ae
kec
a,
b)
1 2( 2(b
x b
x
a a
)2 )2
ba
0
xa
a a
x b
a x
2
b
模糊控制算法PPT课件
-
1
一、概述
二、在汽车上的应用方面
三、举例说明在汽车空调当中的应用
四、简要介绍在其他方面的应用
-
2
一、概 述
１、什么叫模糊控制？
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一种智能控制
正小PS（Positive Small）、
正中PM（Positive Medium），
正大PB（Positive Big），
则：
T（E）= {NB，NM，NS，- ZE，PS，PM，PB}
13
X
建立隶属函数：
各参数对相应子集的隶属函数分别由不同的函数族决定。参数的相应 子集指该参数被人为地划分成的等级所构成的一组模糊集合。相应子 集的多少，由控制精度决定。
-
8
3、模糊控制的特点
①适用于不易获得精确数学模型的被控 对象，
②是一种语言变量控制器 ③从属于智能控制的范畴。该系统尤其 适于非线性，时变，滞后系统的控制 ④抗干扰能力强，响应速度快，并对系 统参数的变化有较强的鲁棒性。
-
9
二、模糊控制在汽车的应用方面
1、ABS防抱死系统工况的多变及轮胎的非线性 2、汽车巡航系统外界负荷的扰动、汽车质量和传动系效率的不确
-
12
模糊控制是基于语言的控制 模糊语言集的组成： T（E）
T（E）={负大，负中，负小，零，正小，正中，正大}
用模糊语言变量E 来描述偏差，
或用符号表示
负大NB（Negative Big）、
负中NM（Negative Medium）、
人工智能控制技术课件：模糊控制
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+|
智能控制课件-模糊控制
0 0 0 0
0 .5 1 .0
0 .5 1 .0
0 .5 1 .0 0 .5 0 .5 0 0
0 0 0 0 0 0 0 .5 0 0 .5 0 .5 0 .5 1 .0 0 0
15
5
模糊决策 模糊控制器的输出为误差向量和模糊关系的合成 合成（ 复合） 合成（复合）
0
0
0
0 0 0 0 0 0 PSe × PSu = 0 × [0 0 0 0 0 0.5 1.0 0.5 0] = 0 1.0 0 0.5 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
自学习、自适应；模糊推理策略；模糊模型辨识；稳定性；硬件实现
3
3.2 模糊控制的基本原理
以模糊集理论 模糊集理论、 模糊集理论 、 模糊语言变量、 模糊语言变量、 模糊逻辑推理为基础，从行为上模 模糊逻辑推理 仿人的模糊推理和决策过程的一种智能控制方法。
3.2.1 模糊控制器的构成
模糊控制器（ Fuzzy Controller—FC ）也称模糊逻辑控制器（ Fuzzy Logic Controller—FLC）。采用模糊理论中模糊条件语句来描述，是一种 语言型控制器，也称模糊语言控制器（ Fuzzy Language Controller-FLC）。 语言型控制器
12
0 0 0 0 0 0 .5 0 0 .5 0 .5 0 .5 1 0 0 .5 1 .0 0 .5 NSe × NSu = 0 × [0 0.5 1 0.5 0 0 0 0 0] = 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
模糊控制原理课件
模糊推理机：根 据模糊规则进行 推理，得出模糊 输出
去模糊化器：将 模糊输出转换为 精确输出
模糊控制的应用领域
工业控制：用 于控制复杂或 非线性系统的 过程，如化工、 冶金和电力等。
智能家居：用 于控制家庭设 备的自动化系 统，如智能空 调、智能照明 和智能安防等。
医疗保健：用 于医疗设备的 控制，如医疗 机器人、康复 设备和诊断设
模糊控制在其他领域的应用案例
工业控制：用 于控制复杂或 非线性的系统， 如化工、冶金
和电力等。
智能交通：用 于控制交通信 号灯，提高交 通流畅度和安
全性。
医疗护理：用 于智能诊断和 机器人手术， 提高医疗效率
和精度。
农业科技：用 于智能灌溉和 温室控制，提 高农业生产效
率和品质。
Part Seven
备等。
交通领域：用 于控制交通工 具，如自动驾 驶汽车、无人 机和船舶等。
Part Three
模糊集合与模糊逻 辑
模糊集合的定义与运算
模糊集合：模糊集合是由模糊元素组成的集合， 元素属于集合的程度不再是传统意义上的0或1， 而是一个介于0和1之间的实数。
模糊集合的运算：模糊集合可以进行类似于普通 集合的运算，如交、并、补等，但运算结果不再 是传统意义上的集合，而是模糊集合。
模糊规则库：根 据实际需求和经 验，制定模糊规 则，建立模糊规 则库
模糊推理：根据 输入的模糊集合 和模糊规则库， 进行模糊推理， 得到输出模糊集 合
反模糊化方法： 将输出模糊集合 反模糊化，得到 精确的控制量
反模糊化方法的选择与优化
反模糊化方法：根据输入变量的数量和类型选择合适的反模糊化方法，如最大值、最小值、平 均值等。
模糊控制_精品文档
模糊控制摘要：模糊控制是一种针对非线性系统的控制方法，通过使用模糊集合和模糊逻辑对系统进行建模和控制。
本文将介绍模糊控制的基本原理、应用领域以及设计步骤。
通过深入了解模糊控制，读者可以更好地理解和应用这一控制方法。
1. 导言在传统的控制理论中，线性系统是最常见和最容易处理的一类系统。
然而，许多实际系统都是非线性的，对于这些系统，传统的控制方法往往无法取得良好的效果。
模糊控制方法由于其对于非线性系统的适应性，广泛用于工业控制、机器人控制、汽车控制等领域。
2. 模糊控制的基本原理模糊控制的基本原理是建立模糊集合和模糊逻辑，通过模糊化输入和输出，进行模糊推理和解模糊处理，完成对非线性系统的控制。
模糊集合是实数域上的一种扩展，它允许元素具有模糊隶属度，即一个元素可以属于多个集合。
模糊逻辑则描述了这些模糊集合之间的关系，通过模糊逻辑运算，可以从模糊输入推导出模糊输出。
3. 模糊控制的应用领域模糊控制方法在许多领域中都有着广泛的应用。
其中最常见的应用领域之一是工业控制。
由于工业系统往往具有非线性和复杂性，传统的控制方法往往无法满足要求，而模糊控制方法能够灵活地处理这些问题，提高系统的控制性能。
另外，模糊控制方法还广泛应用于机器人控制、汽车控制、航空控制等领域。
4. 模糊控制的设计步骤模糊控制的设计步骤一般包括五个阶段：模糊化、建立模糊规则、进行模糊推理、解模糊处理和性能评估。
首先，需要将输入和输出模糊化，即将实际的输入输出转换成模糊集合。
然后，根据经验和知识，建立模糊规则库，描述输入与输出之间的关系。
接下来，进行模糊推理，根据输入和模糊规则，通过模糊逻辑运算得到模糊的输出。
然后，对模糊输出进行解模糊处理，得到实际的控制量。
最后，需要对控制系统的性能进行评估，以便进行调整和优化。
5. 模糊控制的优缺点模糊控制方法具有一定的优点和缺点。
其优点包括：对于非线性、时变和不确定系统具有较好的适应性；模糊规则的建立比较直观和简单，无需精确的数学模型；能够考虑因素的模糊性和不确定性。
《模糊控制基础》PPT课件
➢ 5.1 模糊语言 ➢ 5.2 模糊控制的系统结构 ➢ 5.3 精确量的模糊化 ➢ 5.4 模糊量的精确化 ➢ 5.5 模糊控制规则和控制算法
2020/11/20
1
引言
模糊控制 把模糊数学理论用于自动控制领域而产生的控制方法。 两个阶段 1974 ~ 1979 简单模糊控制阶段 算法脱机工作 推理过程处理成推理表 自适应能力与鲁棒性有限 1979 ~ 现在 自完善模糊控制阶段 语言自组织模糊控制器 硬件化的模糊集成电路组成的模糊控制器 将来 模糊计算机结合模糊软件
不具有确定性，比较模糊，如身 高问题（亚洲和欧洲人的身高）。
6
5.1 模糊语言
模糊语言 语言定义：在有限字符集上的字符序列（字符串）的集合。 模糊语言FL定义为一个四元组：
其中：
1. U为语言主题的全体对象，即论域；
2.
3.
TE是为语构言成成语分言或成者分说的F“字L项符”集的中U模的,T糊字,集符E合所,；构N成的所有字符序列的集合；
,
微A (
y)
( 12 H A
y)
A( y)
5.1 模糊语言
语气算子举例
温度高
温度较高
温度很高 强化算子的作用示意图
温度高 淡化算子的作用示意图
2020/11/20
13
5.1 模糊语言
模糊化算子F
模糊化算子是用来使语言中某些具有清晰概念的单词或者词组的语义模 糊化，或者是将原来已经是模糊概念的词义更加模糊化。如“大概”、 “近似于”。
式中， 是U上的模糊相似关系，当U为实数集时，取：
F : F (U ) F (U )
A FA
FA
(
y)
WORD型模糊控制电子教案
WORD型模糊控制电子教案第一章：模糊控制简介1.1 模糊控制的起源和发展1.2 模糊控制与其他控制方法的比较1.3 模糊控制的应用领域第二章：模糊集合与模糊逻辑2.1 模糊集合的基本概念2.2 模糊集合的运算2.3 模糊逻辑的基本规则第三章：模糊控制器的设计与实现3.1 模糊控制器的结构与原理3.2 输入输出变量的模糊化3.3 模糊规则的制定3.4 模糊控制器的仿真与优化第四章：WORD型模糊控制器的原理与应用4.1 WORD型模糊控制器的结构与特点4.2 WORD型模糊控制器的设计方法4.3 WORD型模糊控制器在实际应用中的案例分析第五章：WORD型模糊控制器的编程与实现5.1 WORD型模糊控制器的编程环境5.2 WORD型模糊控制器的编程方法5.3 WORD型模糊控制器的实现与测试第六章：WORD型模糊控制器的性能分析6.1 控制器响应特性分析6.2 稳定性和鲁棒性分析6.3 误判和漏判分析第七章：WORD型模糊控制器的参数调整7.1 调整模糊集合的隶属度函数7.2 调整模糊规则及其强度7.3 参数调整的方法和技巧第八章：WORD型模糊控制器在工业控制中的应用8.1 工业控制系统的概述8.2 WORD型模糊控制器在工业控制中的应用案例8.3 应用中的挑战和解决方案第九章：WORD型模糊控制器在智能家居中的应用9.1 智能家居系统的概述9.2 WORD型模糊控制器在智能家居中的应用案例9.3 应用中的挑战和解决方案第十章：WORD型模糊控制器的未来发展趋势10.1 模糊控制与其他智能控制方法的融合10.2 WORD型模糊控制器的创新应用领域10.3 发展趋势中的挑战和机遇重点解析本WORD型模糊控制电子教案共分为十个章节，涵盖了模糊控制的基础知识、模糊集合与模糊逻辑、模糊控制器的设计与实现、WORD型模糊控制器的原理与应用、编程与实现、性能分析、参数调整、工业控制中的应用、智能家居中的应用以及未来发展趋势等内容。
模糊控制PPT课件
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
模糊控制原理课件 PPT
3.1 模糊控制的基本原理
规则库
规则库的基本要求
规则数量合理 控制规则的增加可以增加控制的精度，但是会影响系统的实时 性；控制规则数量的减少会提高系统的运行速度，但是控制的 精度又会下降。所以，需要在控制精度和实时性之间进行权衡
模糊控制规则的生成方法归纳起来主要有以下几种：
根据专家经验或过程控制知识生成控制规则。这种方法通 过对控制专家的经验进行总结描述来生成特定领域的控制规 则原型，经过反复的实验和修正形成最终的规则库。
根据过程的模糊模型生成控制规则。这种方法通过用模糊 语言描述被控过程的输入输出关系来得到过程的模糊模型， 进而根据这种关系来得到控制器的控制规则。
模糊控制原理
孙健
第三章 模糊控制原理
模糊控制的基本原理 模糊控制系统的分类 模糊控制器设计 模糊控制的应用
第三章 模糊控制原理
3.1 模糊控制的基本原理
3.1.1 模糊基本思想
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，它是从行为上模仿人的模糊推理和决策过 程的一种智能控制方法。
反模糊化 u D/A
电磁阀
热水器水温模糊控制系统结构
3.1 模糊控制的基本原理
模糊控制原理框图
3.1 模糊控制的基本原理
3.1.2 模糊控制器的基本结构
模糊化 知识库 模糊推理 反模糊化
过过过
+ -
精
模
确 值
过
糊 值
过
过
过过过过
模 糊
过
精 确
值过 值
- 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)。
模糊控制理论
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。
“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。
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。
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。
在1968～1973年期间Zadeh·L·A先后提出语言变量、模糊条件语句和模糊算法等概念和方法，使得某些以往只能用自然语言的条件语句形式描述的手动控制规则可采用模糊条件语句形式来描述，从而使这些规则成为在计算机上可以实现的算法。
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, 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并充分展示了模糊技术的应用前景。
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。
其
模糊控制的优点
1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。
2利用控制法则来描述系统变量间的关系。
3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。
4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进行人机对话。
5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，并且抗干扰能力强，响应速度快，并对系统参数的变化有较强的鲁棒性和较佳的容错性。
6从属于智能控制的范畴。
该系统尤其适于非线性，时变，滞后系统的控制。
1.3模糊控制的缺点
1模糊控制的设计尚缺乏系统性，这对复杂系统的控制是难以奏效的。
所以如何建立一套系统的模糊控制理论，以解决模糊控制的机理、稳定性分析、系统化设计方法等一系列问题；
2 如何获得模糊规则及隶属函数即系统的设计办法，这在目前完全凭经验进行；
3 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。
若要提高精度则必然增加量化级数，从而导致规则搜索范围扩大，降低决策速度，甚至不能实时控制；
4.如何保证模糊控制系统的稳定性即如何解决模糊控制中关于稳定性和鲁棒性问题还有待完善。
第二章模糊控制器的设计
2.1 模糊控制系统的原理
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。
由测量装置、控制器、被控对象及执行机构组成的自动控制系统，就是人们所悉知的常规负反馈控制系统。
其结构如图1所示。
然而经过人们长期研究和实践形成的经典控制理论，虽然对于解决线性定常系统的控制问题非常有效。
随着计算机尤其是微机的发展和应用，基于由于式中μ模糊量，所以为了对被控对象施加精确的控制，还需要将其清晰化转换为精确量u，然后经D/A得模拟量送给执行机构，对被对象进行第一步控制。
然后中断等待第二次采样，进行第二步控制...这样循环下去就实现了对被控对象的模糊控制。
2.2模糊控制器的基本结构
模糊控制器的基本结构包括知识库、模糊推理、输入量模糊化、输出量精确化四部分。
1.知识库
知识库包括模糊控制器参数库和模糊控制规则库。
模糊控制规则建立在语言变量的基础上。
语言变量取值为“大”、“中”、“小”等这样的模糊子集,各模糊子集以隶属函数表明基本论域上的精确值属于该模糊子集的程度。
因此,为建立模糊控制规则,需要将基本论域上的精确值依据隶属函数归并到各模糊子集中,从而用语言变量值(大、中、小等)代替精确值。
这个过程代表了人在控制过程中对观察到的变量和控制量的模糊划分。
由于各变量取值范围各异,故首先将各基本论域分别以不同的对应关系,映射到一个标准化论域上。
通常,对应关系取为量化因子。
为便于处理,将标准论域等分离散化,然后对论域进行模糊划分,定义模糊子集,如NB、PZ、PS等。
同一个模糊控制规则库,对基本论域的模糊划分不同,控制效果也不同。
具体来说,对应关系、标准论域、模糊子集数以及各模糊子集的隶属函数都对控制效果有很大影响。
这3类参数与模糊控制规则具有同样的重要性,因此把它们归并为模糊控制器的参数库,与模糊控制规则库共同组成知识库。
2.模糊化
将精确的输入量转化为模糊量F有两种方法:
(1)将精确量转换为标准论域上的模糊单点集。
精确量x经对应关系G转换为标准论域x上的基本元素,则该元素的模糊单点集F为
uF(u)=1 if u=G(x)
(2)将精确量转换为标准论域上的模糊子集。
精确量经对应关系转换为标准论域上的基本元素,在该元素上具有最大隶属度的模糊子集,即为该精确量对应的模糊子集。
3.模糊推理
最基本的模糊推理形式为:
前提1 IF A THEN B
前提2 IF A′
结论 THEN B′
其中,A、A′为论域U上的模糊子集,B、B′为论域V上的模糊子集。
前提1称为模糊蕴涵关系,记为A→B。
在实际应用中,一般先针对各条规则进行推理,然后将各个推理结果总合而得到最终推理结果。
4.精确化
推理得到的模糊子集要转换为精确值,以得到最终控制量输出y。
目前常用两种精确化方法:
(1)最大隶属度法。
在推理得到的模糊子集中,选取隶属度最大的标准论域元素的平均值作为精确化结果。
(2)重心法。
将推理得到的模糊子集的隶属函数与横坐标所围面积的重心所对应的标准论域元素作为精确化结果。
在得到推理结果精确值之后,还应按对应关系,得到最终控制量输出y。
2.3模糊控制器的分类
模糊控制的类型有:
(1)基本模糊控制器：一旦模糊控制表确定之后,控制规则就固定不变了;
(2)自适应模糊控制器：在运行中自动修改、完善和调整规则,使被控过程的控制效果不断提高,达到预期的效果；
(3)智能模糊控制器：它把人、人工智能和神经网络三者联系起来,实现综合信息处理,使系统既具有灵活的推理机制、启发性知识与产生式规则表示,又具有多种层次、多种类型的控制规律选择。
2.4模糊控制器的设计
模糊控制器在模糊自动控制系统中具有举足轻重的作用，因此在模糊控制系统中，设计和调整模糊控制器的工作是很重要的。
模糊控制器的设计包括以下几项内容：
1、确定模糊控制器的输入变量和输出变量；
2、设计模糊控制规则，并计算模糊控制规则所决定的模糊关系，建立模糊控制表；
3、确立模糊化和非模糊化方法；
4、合理选择模糊控制算法的采样时间。
2.4.1模糊控制器的输入输出变量
由于模糊控制器的控制规则是通过模拟人脑的思维决策方式提出的，所以在选择模糊控制器的输入输出变量时，必须深入研究人在手动控制过程中是如何获取和输出信息的。
由于人在手动控制过程中，主要是根据误差、误差的变化及误差的变化的变化来实现控制的，所以模糊控制器的输入变量也可有三个，即误差、误差的变化及误差的变化的变化，输出变量一般选择控制量的变化。
通常将模糊控制器输入变量的个数称为模糊控制的维数。
由于一般情况下，一维模糊控制器的动态控制性能并不好，三维模糊控制器的控制规则过于复杂，控制算法的实现比较困难，所以，目前被广泛采用的均为二维模糊控制器，这种控制器以误差和误差的变化为输入变量，以控制量的变化为输出变量。
整个论域即在定义这些模糊子集时应注意使论域中任何一点对这些模糊子集的隶属度的最大值不能太小，否则会在这样的点附近出现不灵敏区，以至于造成失控，使模糊控制系统控制性能变坏。
2.4.2建立模糊控制器的控制规则
建立模糊控制规则的基本思想:当误差大或较大时，选择控制量以尽快消除误差为
主，而当误差较小时，选择控制量要注意防止超调，以系统的稳定性为主要出发点。
模糊控制规则的来源有3条途径:基于专家经验和实际操作,基于模糊模型,基于模糊控制的自学习。
模糊控制器的控制规则作为人工手动控制策略的语言描述，它通常用条件语句表示。
其主要形式可概括如下：。