变论域自适应模糊控制器_(完整高清版)
第五章++模糊自适应控制

E (kT − dT ) = fuzz[e(kT − dT )] ∆E (kT − dT ) = fuzz[∆e(kT − dT )] U (kT − dT ) = fuzz[u (kT − dT )] V (kT − dT ) = fuzz[u (kT − dT ) + Pi (kT )]
如此模糊化后, 如此模糊化后,原来的控制相当于执行如下的控 制规则: 制规则: 若 e( kT − dT ) 是 E (kT − dT ) and ∆e( kT − dT ) 是 ∆E ( kT − dT ) ,则u是 U ( kT − dT ) 该控制规则需修改为: 该控制规则需修改为: 若 e( kT − dT ) 是 E (kT − dT ) and ∆e( kT − dT ) 是 ∆E ( kT − dT ) ,则u是 V ( kT − dT ) 写成模 是 糊关系矩阵为
2 控制对象增量模型 性能测量给出了为达到期望的系统性能所需要 的输出修正量。为实现自适应控制, 的输出修正量。为实现自适应控制,需将该输 出修正量变换为控制修正量, 出修正量变换为控制修正量,所以必须对控制 对象的特性有一定了解。 对象的特性有一定了解。 1) (1)需知道过去哪一时刻的控制量影响当前时刻 的系统性能,即必须知道控制对象延迟时间dT, 的系统性能,即必须知道控制对象延迟时间 它决定了应对哪一时刻的控制作用加以修正。 它决定了应对哪一时刻的控制作用加以修正。 (2)对多变量系统,对于给定的输出修正量,需 )对多变量系统,对于给定的输出修正量, 知道应修正哪一个输入控制作用及所需的修正 多变量系统带来输入与输出间的交叉耦合, 量。多变量系统带来输入与输出间的交叉耦合, 因而需知道控制对象的增量模型J(表示 因而需知道控制对象的增量模型 表示
模糊控制ppt课件

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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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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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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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(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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矿产

矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。
基于变论域模糊控制的矿区植被恢复灌溉系统

June2022No. 11 Total No. 5012022 年6 月第11期总第501期内蒙古科技与经济Inner Mongolia Science Technology & Economy 基于变论域模糊控制的矿区植被恢复灌溉系统张少华张亮2(1内蒙古工业大学电力学院2内蒙古灵奕高科技(集团)有限责任公司,内蒙古呼和浩特010000)摘 要:文章针对露天矿区植被恢复灌溉系统中的节水与生态恢复等问题,设计了一种基于变论域模糊PID 控制器的灌溉控制系统#该系统根据植被的最佳生长属性及矿区的独特地形,通过采集实时 的土壤湿度数据,控制器实时调整灌溉时间,从而保证植被生长在其最佳土壤湿度附近的土壤中#用 Simulink 搭建灌溉系统仿真模型,通过仿真结果曲线表明,变论域模糊PID 控制器具有更好的稳定状 态、更准确的调节值和更快速的调节时间#关键词:露天矿区;灌溉系统;模糊PID 控制;变论域中图分类号:S274. 2文献标识码:A文章编号1007—6921(2022)11—0103—03矿产资源是我国重要的经济基础和战略保障#而矿产资源的露天开采对原有的生态系统造成了巨 大的破坏%露天矿区的植被恢复、灌溉及其可持续性,是缓解矿区环境破坏压力和重建生态系统的有 力措施%传统的灌溉方式主要依赖人工经验判断墒 情和灌溉量,不仅造成了水资源浪费,还不能满足不同植被对水分的需求%因此,灌溉系统应根据所种 植被的生长属性,适时适量地对植被进行灌溉,提高水资源利用率*1+%可以在废弃露天矿区的基础上加 以修改,在其上修建灌溉系统,为露天矿区的重新利用创造条件%现阶段灌溉控制策略主要有WSN 技术、模糊控制方法、神经网络技术和专家系统控制技术等% 李凌雁等提出了一种基于分布式ZigBee 和GPRS 无线通信技术的大范围远程控制节水灌溉系统,实现了节水灌溉装置的远程监控和自动化调节冯 兆宇等设计了基于灰色神经网络与模糊控制的寒地水稻灌溉制度,在东北农业大学水稻试验田的试验 结果表明该灌溉控制制度的节水率为11 59%,水 稻产量和结实率也有所提高⑶%杨伟志等设计了基 于物联网和人工智能技术的山地柑橘智能灌溉专家系统,根据采集到的环境数据,结合专家知识和网络接口获取到的天气预报降雨信息,综合权衡后作出控制调节,还通过人工智能自然语言处理技术训练 语义模型,实现自动问答,指导用户栽培柑橘的功 能⑷%刘斌等设计了基于Smith 预估模糊控制器的温室智能灌溉系统,在蔬菜温室大棚内通过ZigBee 构建无线监控网络,从而对结果期西红柿进行了实 地灌溉控制试验,结果显示系统工作稳定,针对温室蔬菜灌溉控制具有更高的控制精度和实用性*5+ %灌溉系统具有滞后、时变和非线性等特点,单一 的PID 控制难以对系统产生良好的控制作用%笔者在先前研究工作的基础上,结合变论域思想、模糊控制和PID 控制,设计了基于PLC 的变论域模糊 PID 控制器,并利用Simulink 进行建模仿真,产生了良好的控制效果,验证了其实施的可能性%1 露天矿区灌溉系统总体设计本文所设计的露天矿区灌溉系统结构如图1 所 示%图1露天矿区灌溉系统结构露天矿区在开采过程中的挖掘与运输等行为#使其在废弃后产生了独特的地形地貌,形成了条状平盘,高陡边坡,平盘与坡面共存的地形%根据废弃 矿区独特的地形特点,灌溉系统在顶层平面修建一 个大型蓄水池给系统供水,建一水源井通过深井泵给蓄水池供水,还包括恒压供水系统、自动水过滤系 统等%根据露天矿区废弃地独特的地形和灌溉系统的控制要求,系统可划分为数据采集层、信息传输层、控制层、执行层等部分%1. 1 数据采集层对土壤湿度、蓄水池液位、压力 等信号进行采 集,数据作为控制器做决策的依据%通过湿度传感器采集实时的土壤湿度数据,液位计采集蓄水池实 时液位,压力传感器采集末端喷枪压力和过滤器前后压力差数据%1. 2 信息传输通过Lora 系统进行执行信号的传输%通过无 线网关和Lora 网关传输由PLC 发出的决策信号# 传输到喷枪以控制其开闭%1. 3 控制层对泵的开关、过滤器开关、喷枪开启时间进行集收稿日期:2021 — 11 — 10・103・总第501期内蒙古科技与经济中控制% PLC 统一对各类信号进行分析处理后,形 成决策信号分别向各类执行器发送信号%1. 4 执行层各执行器控制自身状态%末端喷枪根据控制器 的决策信号改变开闭状态,深井泵控制启停状态,过滤器根据压差信号控制是否开启自动清洗程序%2 变论域模糊PID 控制器的设计在影响植被生长过程的众多因素中,植被的土壤湿度是关键的一个控制器以土壤湿度为被控 变量,以土壤湿度偏差和偏差变化率为输入,以PID 控制器的输出为控制器的输出%2. 1 变论域模糊PID 控制器结构变论域模糊PID 控制器结构如图2所示图2变论域模糊PID 控制器结构变论域模糊PID 控制器由模糊控制器,论域伸 缩因 子和 可 变 参 数 的 PID 控 制 器 组 成%模 糊 控 制 器以被控变量的误差和误差变化率为输入,经模糊规则输出的3个修正参数作为PID 控制器的输入 之一%论域 伸 缩 因 子 根 据 误 差 和 误差 变 化 率的 变 化,在不改变模糊规则的情况下动态调整,使控制效果更为精确% PID 控制器以3个初始参数和3个修正参数作为输入% PID 控制器由比例、积分、微分部 分组成,其一般形式为:u (5 =+ —式中:K p 、K 、K d 分别为PID 控制器的比例系 数、积分系数、微分系数#为被控变量的偏差%2.2变论域思想针对普通模糊控制器的参数在系统运行中无法在线调整、自适应能力差的缺点,变论域思想引入的 伸缩因子可对模糊控制器的论域进行调整,从而提 高系统的控制性能%误差减小伴随论域的收缩,在 收缩的论域范围内增加控制规则,提高了控制器对系统控制的准确性;误差增大伴随论域膨胀,提高了 控制器对系统控制的快速性*7+%论域膨胀与收缩思 想如图 3 所示%2. 3 模糊控制器参数设置实验对象是白蜡树%定义偏差e 和偏差变化率 ec 的基本论域别为「一10% ,10%+和「一10% #10% +模糊控制器输出△K p,?K,?K d 的基本论域分别为「一 0” 15,0. 15+, [ — 0. 03,0. 03+, [ — 0. 01,0.01:%在确定模糊语言值时要兼顾简单性和控制效果%对控制器输入输出进行综合评判后,将输入e 和ec 的模糊语言值划分为{负大(NB ),负中(NM ),负小(NS ),零(ZO ),正小(PS ),正中(PM ),正大(PB $ },其对应的模糊子集论域为{ — 3 , — 2 ,— 1,0,123}%将输出K p , K d 的模糊语言值划分为{负大(NB ),负中(NM ),负小(NS ),零(ZO ), 正小(PS ),正中(PM ),正大(PB )},其对应的模糊子集论域为{—3 —2 —1 0 1 2 3}%隶属度函数曲线的形状和分布均会对控制性能产生较大影响%通常在输入较大的区域采用低分辨 率曲线,在输入较小和输入接近零的区域采用较高分辨率曲线%在确定隶属度函数曲线之间的交叠程度时,要兼顾控制灵敏度和鲁棒性的要求,同时要遵 循清晰性和完备性的原则%模糊控制器输入e 和ec 的隶属度函数曲 线见图 4 输出 △K p △K i △K d 的隶属度函数曲线见图5%图5△K p,?K 1,?K d 隶属度函数曲线2. 4 控制器逻辑规则矩阵表模糊PID 控制参数整定一般规则如下*+:①当土壤湿度迅速上升接近于给定值时,湿度误差e 为 正值且逐渐减小,湿度误差变化率ec 为负值且其绝对值增大,此时应增大K p ,而K ,K d 尽量较小,而后为保证不出现较大超调量,应减小K p 和K,且增大 K d % ②当系统输出 超过给定值并持续 增 加 时 湿度 误差e 为负值且逐渐增大,湿度误差变化率ec 仍为负值但变化速率减缓,此时应通过减小K p 来抑制过大超调量,同时增大K i 和K d 来加快过渡过程,使・104・张少华,等•基于变论域模糊控制的矿区植被恢复灌溉系统2022年第11期系统响应变快%③当系统输出再次接近给定值时,湿度误差e为负值且逐渐减小,湿度误差变化ec为正值且逐渐增大,此时应尽量消除误差、加快响应,选择增大瓦,而后为避免出现振荡,选择减小K p和K d,增大K、。
变论域自适应模糊控制器的设计

yu()一 e() u(— )dn3y1(一 )dn4yu(- ) ot = dn2y t 1一 e()ft 2- e()ot 3 k o k lk l k + u 2uk 1 n m 3 (一 )n m()(一 ) n m()(- ) u () k 2+ u 4uk 3 + u (- ) 1 6 模糊 控制器输入变量定义为偏差 e 偏差 变化 率 其论域均定 及
科技信息
高校 理科 研 究
变 论域 自适 应模 糊控 制器 硇 设 计
华 北电 力大学科技 学院 王 小 欧 孟 建 良
[ 摘 要 ] 时 于基 本 模 糊 控 制 器 而 言 , 相 变论 域模 糊控 制 器设 计 的 关键 在 于如 何 确 定 论 域 伸 缩 的 合理 机 制 , 即确 定 适 当的 论域 伸 缩 因
其 中 T,2丁,4 为参数 。 2是采用该方法设计的变论域模糊控 。'.1 均 , - i T 图 制 器的仿真结果 , 中图 2 是 当参数 因子取值为 T= .,2O8 T 01 其 a 。08 T .,, ., = = ,= .1时的阶跃 响应曲线 ,而图 2 r0 4 O b是当参数因子取值为 " 02T= -, r .,203 t = T= .1 O06时 的阶跃响应曲线。 3OO , . : 0
NS NS
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1 s T0 为充分小的正数 + >, £
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(— ) 12
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模糊控制原理(PDF)

第一部分模糊控制第2讲模糊控制原理第一节模糊控制(推理)系统的基本结构1.1 模糊控制系统的组成模糊控制器1.2 模糊控制器(推理)的结构1.2 模糊控制器的结构模糊化模糊化的作用是将输入的精确量转换成模糊量。
具体过程为:1)尺度变换尺度变换,将输入变量由基本论域变换到各自的论域范围。
变量作为精确量时,其实际变化范围称为基本论域;作为模糊语言变量时,变量范围称为模糊集论域。
2)模糊处理将变换后的输入量进行模糊化,使精确的输入量变成模糊量,并用相应的模糊集来表示。
知识库1.2 模糊控制器的结构数据库规则库数据库主要包括各语言变量的隶属函数,尺度变换因子及模糊空间的分级数等。
规则库包括了用模糊语言变量表示的一系列控制规则。
它们反映了控制专家的经验和知识。
1.2 模糊控制器的结构◆模糊推理模糊推理是模糊控制器的核心,它具有模拟人的基于模糊概念的推理能力。
◆清晰化作用:将模糊推理得到的模糊控制量变换为实际用于控制的清晰量。
包括:1) 将模糊量经清晰化变换成论域范围的清晰量。
2) 将清晰量经尺度变换变化成实际的控制量。
1.3 模糊控制器的维数模糊控制器输入变量的个数称为模糊控制器的维数。
对于单输入单输出的控制系统,一般有以下三种情况:一维模糊控制器一个输入:误差;输出为控制量或控制量的变化。
二维模糊控制二个输入:误差及误差的变化。
三维模糊控制器三个输入为输入:误差、误差的变化、误差变化的速率。
第二节模糊控制系统的基本原理2.1 模糊化运算(Fuzzification)2.2 清晰化计算(Defuzzification)2.3 数据库(Data base)2.4 规则库(Rule base)2.4 模糊推理(Fuzzy Inference)2.1 模糊化运算(Fuzzification)模糊化运算是将输入空间的观测量映射为输入论域上的模糊集合。
首先需要对输入变量进行尺度变换,将其变化到相应的论域范围,然后将其模糊化,得到相应的模糊集合。
变论域模糊自适应PID控制

( 。N to et ; .s olfP yi n l t n n i e n ; i nU i rt,Y i 6 40 , hn ) n e r Cn r b c o o hs s dEe r iE gn r g Yb n e i w k e h ca co c ei i v sy in 4 00 C i b a
Ab t a t sr c :Fu z efa a tv I c n rl ri wiey u e n id sra o to o t r cs D o tolra dt eg o d pa zys l- d pie P D o t l d l s d i n u tilc nrlfri p e iePI c nr l n h o da a t— o e s s e blt nd fs e p n e T e c n e to a u z o to a a fe t e a s fi o r cso . Ac odn l i y a atrs o s . h o v n in l z y c nr lh sb d ef cs b c u eo t lw p e iin i f s c r igy,af zy s I- — u z efa
Ke r s:f zy c nrl h n ig d man;s aigf co ;P D o to y wo d u z o to ;c a gn o i c l a tr I c nrl n
与经典的 PD控制方法相 比, I 模糊 控制方法不用建立 控制系统的精确数学模型 , 实际控制中不需要 由输入量通 过复杂 的计算得 出输 出量 , 而只需要根据模糊 判据就可 以 得 到合乎要求 的输 出量. 模糊控 制具 有与经典 控制方法相
变论域自适应模糊PID控制器设计探讨

变论域自适应模糊PID控制器设计探讨发布时间:2021-05-18T03:06:50.233Z 来源:《中国电业》(发电)》2021年第2期作者:陈正一[导读] 探讨了一种比较先进且实用的变论域自适应模糊PID控制方法,现就此探讨如下。
大连国际机场集团有限公司摘要:本文围绕大时滞、时变系统,探讨了一种以变论域模糊控制理论以及模糊PID控制原理为基础的变论域自适应模糊PID控制方法;此方法与变论域模糊控制器、常规模糊IPD控制器所具有的优点相结合,借助论域对模糊PID控制器参数进行调整,以此来提高精度与范围,最终得知,其无论是在自适应能力上,还是在鲁棒性能上,均比较突出,本文先就其具体的设计思路作一剖析,望能为此领域研究提供些许借鉴。
关键词:变论域;自适应控制;设计;模糊PID控制伴随科学技术水平的不断提升,许多先进技术在变论域自适应模糊PID控制器中得到广泛应用,有力推动着此领域的发展与完善;因模糊控制对被控对象所对应的精确数学模型没有依赖性,仅需根据现场操作人员、专家的知识、经验或操作数据,构建与之相匹配、相适应的语言变量控制规则,所以,在非线性系统、大时滞系统以及不确定性系统当中,发挥着重要作用。
但需要指出的是,因模糊控制器(误差e),仅与传统的PD控制器相当,所以常规模糊控制自身具有不高的控制精度以及有限的自适应能力。
针对模糊PID控制来讲,其能够较好的将模糊控制的控制精度问题给予有效解决,但是其模糊规则仅是在开始的过渡过程当中发挥作用,而在有比较小的误差时,PID参数通常较难调准,并且PID对纯滞后此种非线性特性不起作用。
本文在模糊PID控制当中应用变论域模糊控制理论,探讨了一种比较先进且实用的变论域自适应模糊PID控制方法,现就此探讨如下。
1.变论域模糊的理论分析变论域的基本思想为:基于规则形式不变的状态下,论域伴随误差的变小而随之收缩,也就是能够伴随误差的增大而呈现随之扩展的趋势。
从局部从面来考量,论域收缩好似增加规划,也就是插值结点加密,以此促进精度的大幅提升。
pH值系统变论域模糊控制器的设计及性能分析

( h aTac e nier gCroao ,B in 0 0 9 C ia C i i h nE g e n o r i n n n i p t n eig102 , hn ) j
Ab t ac : e r a —i i lfe a ib e d man f z y c n r lme h d f rt e o to f a p n n i e r s se s r t Th e ltme smp i d v ra l o i u z o to t o o h c n rl o H o ln a y tm i wa r p s d.Th t o o i e h d ao a ib e d ma n wih te r a —i u z n e e e sr t g spo o e e meh d c mb n d t e i e fv ra l o i t h e ltmef z y i fr nc tae y.On t e h o ehn n a d,t t o n r a e h o to c u a y b h o ta to ft e do i o lwi h e r a e o r he meh d ic e s d t e c n r la c r c y te c n r cin o h man f lo ng t e d c e s fe — r r ,wh c s e u v ln o t e i r a e o h o to u e . On t e oh r h n os i h i q i ae tt h nc e s ft e c n r lr ls h t e a d,t e ag rt h loi hm ci ae tmo t a tv td a s f u o to u e u i a h c n r l c ce b i g t e r a-i u z e s ni to o y c l t -n u o rc n r lr l s d rng e c o to y l y usn h e lt -me f zy r a o ng meh d fr a tpia wo- p t i o e o t u u z o to lr n — u p tf z y c n r le .Th o sd r t n o wo i a i lfe h e i n o h o to u e e c n i e a i ft t de ssmp i st e d sg ft e c n r lr l s,a c lr ts o he i c ee a e t e d na c r s o e,a d i h y mi e p ns n mprv s t e c n r la c r c o e h o to c u a y.Th o tolr c r b e i n d i ac de T e c n r le al e d sg e n a b th mo . he smu a in r s lsc n r t a h t d i fe tv . i l t e u t o f m h tt e meho S ef cie o i
基于变论域模糊控制的VSG自适应控制策略

基于变论域模糊控制的VSG自适应控制策略自适应控制是指系统能够根据外部环境的变化自动调整控制参数,以保持系统的稳定性和性能。
在电力系统中,由于复杂的变动性和不确定性,自适应控制策略对于保持系统的运行状态至关重要。
基于变论域模糊控制的VSG自适应控制策略是一种有效的控制方法,它结合了变论域控制和模糊控制的优点,能够在应对系统动态变化时实现精确的控制。
一、VSG简介VSG(Virtual Synchronous Generator)是一种基于逆变器的虚拟同步发电机,它模拟了传统的同步发电机的行为。
通过控制逆变器的输出,VSG能够提供与电网同步的有效功率注入,实现对电力系统的稳定控制。
二、变论域模糊控制变论域控制是指根据系统状态的变化,调整控制参数的范围。
在VSG控制中,由于电力系统的动态变化,控制参数的范围需要根据实际情况进行调整。
变论域模糊控制是将模糊控制与变论域控制相结合的一种控制策略。
通过模糊控制器自适应调整控制参数的范围,可以实现对变动环境的精确控制。
三、基于变论域模糊控制的VSG自适应控制策略基于变论域模糊控制的VSG自适应控制策略主要包括以下几个步骤:1. 系统建模与参数估计:首先需要对VSG系统进行建模,并对系统的参数进行估计。
通过测量系统的输入输出数据,可以利用系统辨识方法得到较为准确的系统模型和参数。
2. 变论域参数设计:在VSG自适应控制中,参数的范围需要根据系统状态进行调整。
通过定义合适的变论域函数和参数变化规律,可以实现参数的自适应调整。
3. 模糊控制器设计:利用模糊推理机制,设计一个适应系统状态变化的模糊控制器。
该控制器能够根据系统状态的变化,自动调整控制参数的范围,实现精确的控制。
4. 控制策略实施:将设计好的模糊控制器与VSG系统进行整合,并实施控制策略。
通过实时监测系统的状态,控制器能够根据变论域参数的变化,调整控制策略,以保持系统的稳定性和性能。
四、实例分析为了验证基于变论域模糊控制的VSG自适应控制策略的有效性,我们对一个模拟的电力系统进行实例分析。
控制系统中的自适应模糊控制算法

控制系统中的自适应模糊控制算法自适应模糊控制算法(Adaptive Fuzzy Control Algorithm)在控制系统中有着广泛的应用。
该算法通过结合模糊逻辑和自适应学习机制,能够在未知或不确定的环境下,对系统进行动态调整和优化。
本文将介绍自适应模糊控制算法的原理和应用,并探讨其在控制系统中的优势及限制。
一、自适应模糊控制算法的原理自适应模糊控制算法是基于模糊逻辑和自适应学习的融合。
模糊逻辑用于处理复杂的非线性系统,通过将模糊规则与系统输入输出的关系进行建模,实现对系统的控制。
自适应学习机制用于根据系统的反馈信息进行参数的调整和优化,以适应系统的动态变化。
在自适应模糊控制算法中,首先需要建立模糊集合、模糊规则和模糊推理机制。
模糊集合由一个或多个隶属度函数组成,描述了输入输出之间的关系。
模糊规则是根据专家经验或试验结果确定的,用于描述输入输出之间的映射关系。
模糊推理机制则根据输入的模糊规则和输入的隶属度函数,以及一个模糊推理算法来进行推理,产生控制输出。
其次,自适应学习机制通过不断地观测系统的反馈信息,对模糊规则和隶属度函数的参数进行学习和优化。
这种学习机制可以根据不同的学习算法进行实现,例如遗传算法、模糊神经网络等。
通过学习算法的迭代计算和反馈修正,可以逐渐提高系统的控制性能。
最后,自适应模糊控制算法还可以引入模型跟踪器,用于对未知系统进行建模和预测。
模型跟踪器可以通过系统的输入输出数据来动态调整和更新模糊规则和隶属度函数的参数,以提高控制系统的适应能力和稳定性。
二、自适应模糊控制算法的应用自适应模糊控制算法在各种控制系统中都有广泛的应用。
例如,在电力系统中,自适应模糊控制算法可以用于实现电力负荷的均衡和优化,提高电网的稳定性和可靠性。
在机器人控制系统中,自适应模糊控制算法可以用于实现机器人的动作规划和路径跟踪,提高机器人的自主导航和任务执行能力。
在交通系统中,自适应模糊控制算法可以用于实现交通信号灯的优化和调度,提高交通流的效率和安全性。
模糊自适应PID控制器

模糊自适应PID控制器的设计模糊自适应PID 控制器的设计一、 模糊自适应原理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控制方法,作为智能控制的一个重要分支,在控制领域获得了广泛应用,模糊控制与传统控制方式相比具有以下突出优点: ·不需要精确的被控对象的数学模型;·使用自然语言方法,控制方法易于掌握; ·鲁棒性好,能够较大范围的适应参数变化; ·与常规PID 控制相比,动态响应品质优良。
常规模糊控制器的原理如图1所示:图1 模糊控制系统框图PID 控制规律:101()[()()()]p D I du t k e t e t dt T e t T dt=++⎰式中:p k---比例系数;I T---积分时间常数;D T---微分时间常数。
在工业生产中过程中,许多被控对象随着负荷变化或干扰因素影响,其对象特性参数或结构发生改变。
自适应控制运用现代控制理论在线辨识对象特征参数,实时改变其控制策略,使控制系统品质指标保持在最佳范围内,但其控制效果的好坏取决于辨识模型的精确度,这对于复杂系统是非常困难的。
因此,在工业生产中过程中,大量采用的仍然是PID 算法,PID 参数的整定方法很多,但大多数都以对象特性为基础。
随着计算机技术的以展,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.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模型,首先将操作人员长期实践积累的经验知识用控制然后运用推理便可对PID参数实现最佳调整。
由于操作者经验不易精确描述,控制过程中各种信号量及评价指标不易定量表示,模糊理念是解决这一问题的有效途径,所以人们运用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,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,目前模糊自适应PID 控制器有多种结构,但其工作原理基本一致。
变论域模糊控制器及其应用

到应用 , 例如 倒立摆 、 车辆倒 车等[ . 7 以下简要介 绍一下变 论域控 制理论 . ]
收 稿 日期 : 0 7 7 2 2 0 一O 一O
作者简介: 杨昔 阳 (9 8 17 一
∈ U (0) e
度 e就需要越 多 的模糊 语言 值 , 而需要 更多 的规 则. , 进 这不 但 降低 了模 糊 控 制器 的可 解释性 , 也增加 了
大量 的计算量. 除此 以外 , 糊 控制 器往 往存 在一 定 的稳态误 差 , 得 它很 难适 用 于对 精度 有 极高要 求 模 使
维普资讯
第2 5卷第 6 期
20 0 7年 1 1月
泉州 师范 学院学报 ( 自然科 学 )
J u n lo a z o r l nv riy Na u a ce c ) o r a fQu n h u No ma ie st ( t r lS in e U
Vo . 5 No 6 12 .
NO . 0 V 20 7
变 论域 模 糊 控制 器 及其 应 用
杨 昔 阳
( 州 师 范学 院 理 工 学 院 , 建 泉 州 3 2 0 ) 泉 福 6 00
摘
要 : 绍 变 论 域模 糊 控 制器 的控 制 机 理 , 用 一 些 假 设 推 导 出 一 种 新 的 变 论 域 伸 缩 因子 的 微 分 方 程 介 利
…
,
) 的论 域 , : [ U 一U, 控制 器输 出 “的论域. A 一 { ( ≤ ≤ m) E ( 1 2 …, 上的 U] 记 A )1 为 一 , , )
变论域模糊控制器的设计

2 )输 出伸 缩 因子 输 入 e e 的论 域均 取 [ ,6,模糊 划分 为 和 c _ 6 ] NB、NM 、NS E S M 、P 、Z 、P 、P B七 档 。输 出
论域取 [ ,1,模 糊 划分为 NB、NM、NS E、 0 】 、Z
P 、P S M、P B七档 。
对 于输 出伸缩 因子 的取值 ,由 e e 共 同 和 c
的伸缩 因子 分别 为 和 , 论 域扩 大或 缩 小的程 , 度用 B大) ( 、M( 、S小 ) ( 附近) 示 ,则 中) ( 、Z 零 表
NM NB
NB
VB
NM
VB
NS
VB
Z E
B
P S
MS
S
S
P B
Z
NS
VB
VB
VB
入 论 域 , [己, 为 上 一 次 使 用 的 输 出 论 域 , _厂 ]
【E, ,、 [E C] 当 前新 的输 入 论域 , - ] - C, 为 _ E E [ , ] 当前 新 的输 出论域 。 - 为 _
S
P B
№
NB NM
跹
MB
B
B
B
VB
MB
VS
S
S
VS
VS
ZE P S PM
PB
S VS VS
Z
MS S S
S
MB VS MB
M S
Z VB B
B
MB B B
VB
MS M B VB
VB
S VB VB
决 定 ,即根 据 e e 当前 取值所 反 映 的系统 的响 和 c
第九讲1-模糊控制理论

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 0 0
0 0 0 0 0 0 0
0.5 0.5 0 0 0 0 0
1 0.5 0 0 0 0 0
2024/9/30
2024/9/30
4
模糊控制理论出现旳必然性 自动控制理论发展旳两个主要阶段: 经典控制理论――主要处理单变量系统旳
反馈控制 当代控制理论――主要处理多变量系统旳
优化控制
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5
模糊控制器旳构造图
参考输入 模糊化
知识库 模糊推理
解模糊化
输出 被控对象
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6
当代工业具有下列特征: 复杂性:系统构造和参数旳高维、时变、
第九讲 模糊控制
2024/9/30
1
OUTLINE
一、模糊系统概述 二、模糊控制器旳基本原理 三、基本模糊控制器旳设计措施 四、 Fuzzy 自整定PID参数控制器旳设计 五、模糊控制器旳构造分析 六、倒立摆旳模糊控制 七、模糊控制旳MATLAB仿真
2024/9/30
2
一、模糊系统概述
模糊理论经常被问及旳问题
能否举一种例子,只能用模糊控制来处理,而其他 措施无法处理。
我们是否需要模糊理论,因为模糊理论能处理旳问 题用概率论一样能够处理。
2024/9/30
8
模糊理论经常被问及旳问题 模糊系统措施中没有模糊旳地方 模糊系统与其他非线性建模措施相比,优点何在
比较根据:逼近精度与复杂性旳平衡; 学习算法旳收敛速度; 成果旳可解释性; 充分利用多种不同形式旳信息。
若炉温低于600℃则升压,低得越多升压越高;
变论域自适应模糊PID控制器设计

变论域自适应模糊PID控制器设计作者:杨幸来源:《科学与财富》2017年第02期摘要:从一类大时滞、时变系统来讲,本文主要提出了在变论域模糊控制的基本理论常识进行研究,并对对自适应模糊PID控制器控制的手段进行了分析,相关研究人员将常规模糊IPD控制器和有关变论域模糊控制器所具有的优势有机的结合起来,利用论域对模糊PID控制器的有关参数加以调整,有着显著的效果,并发挥出自身的作用。
经过相关仿真结果很好的说明该方式具有可推广性。
关键词:变论域;模糊PID控制器;设计1 变论域模糊IPO控制1.1 变论域模糊控制原理基于变论域的模糊控制器是一种自适应模糊控制器。
这种可变论域的模糊控制器以论域的变化应以误差的变化,设计无需太多的领域专家知识,只要知道规则的大致趋势。
论域划分、隶属函数形状,在论域伸缩之下,也并不显得重要。
1.2 变论域模糊PID控制模糊PID控制相对于传统PID控制,具有一定的抑制超调量、提高响应速度能力。
其缺点是模糊控制器一但设计确定,其结构就不能在线修改,因而自适应能力有限。
相关研究人员将变论域中的相关理论和模糊PID控制原理有机的结合起来而形成新型的模糊控制器。
而主要是依据变论域所具有调整的能力将模糊PID控制器中所具有的参数精度以及相应的范围进行调节,遮阳就可以有效预防自身的不足之处。
依据有关调查发现,相关研究人员通过将模糊控制器中的量化因子Ke、Kec以及相应的Kp、Ki、Kd进行调整以后,其实是将控制器里面所存在的论域划分进行扩张亦或是压缩,和采取变论域模糊控制系统的本质基本是一致的。
所调整的原则主要体现在以下几方面:第一,相关研究人员将量化因子进行放大,也就是对输入论域进行收缩,在缩小量化因子的同时实质上是将输入论域进行膨胀;将比例因子缩小实质上是将输出论域进行收缩,在对比例因子进行放大的时候,其实是将比例因子进行放大。
2 基于Matlab的仿真分析2.1 仿真对象选取由于大部分工业过程对象具有纯延时并可近似为二阶系统,故考虑如下大时滞、时变过程对象:其中比例系数K0,延迟系数τ,时间系数T1、T2为时变量。
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规则可用一个映射 R 来概括
R : A@ B y C, ( A , B) | y R ( A , B) > C ,
( 1)
称 R 为控制器的规则或规则库. 定义 1 称规则 R ( A , B ) 关于 A 为单调增( 减) 的, 如果 R ( A , B ) 关于 A 保序( 反保序) ,
即 PA c, A d I A, 有
F ( xc, y 0)
=
A
i
(
1
xc)
Bj
(
0
y
0)
z
i
1,
j
0
+
A i1 ( xc) Bj 0+ 1( y 0) z i1, j 0+ 1 +
A
i
1+
1(
xc)
Bj
(
0
y
0)
z
i
1+
1,
j
0
+
A i 1+ 1( xc) Bj 0+ 1( y 0) z i 1+ 1, j 0+ 1,
F ( xd, y 0)
恰为对 f ( x , y ) 的逼近, 即满足下式:
( P E> 0) ( v N ) ( n \ N ] sup F( x , y ) - f ( x , y ) [ E) .
( 5)
( x , y) I X @ Y
在( 5) 式的意义下, 我们常常把 F( x , y ) 与 f ( x , y ) 视为一体. 熟知, f ( x , y ) 通常是非线性函
关键词 变论域 伸缩因子 插值器 自适应模糊控制
关于模糊控制普遍存在这样一种看法[ 1~ 7] : 它适用于具有模糊环境的粗糙控制场合, 但 对于高精度的控制问题, 模糊控制的效果不理想, 还得依靠传统控制. 寻找其原因并不困难, 事实上文献[ 1] 已指出: 模糊控制器本质上就是插值器. 文献[ 2] 逐一证明了目前常用的模糊 控制模型如 M amdani 模型、M izumot o 模型、Sugeno 模型、T akagi 模型等均可归结为某种插值 函数. 在插值的意义下, 作为表示模糊推理前件的模糊集恰为插值的基函数; 因此, 由插值得 到的控制函数是否充分地逼近真实控制函数, 要看这些模糊集峰点之间的距离是否充分的小, 这意味着控制规则要足够的多, 而这对于依赖领域专家知识总结控制规则的模糊控制器来说 是困难的, 这样便导致模型控制的稳态误差较大. 针对这一问题, 文献[ 3] 首次提出变论域思 想; 在规则形式不变的前题下, 论域随着误差变小而收缩( 亦可随着误差增大而扩展) . 局部地 看, 论域收缩相当于增加规则, 也即插值结点加密, 从而提高了精度. 这是一种动态逐点收敛 的插值器, 而这对控制来讲是足够的. 不难看出, 基于变论域的模糊控制器实际上是一种自适 应模糊控制器. 此外, 基于变论域的模糊控制器的设计无需太多的领域专家知识, 只要知道规 则的大致趋势; 至于论域是否等距划分, 隶属函数取什么样的形状, 在论域收缩之下已显得无 关紧要了. 本文将详细讨论变论域自适应模糊控制器的构造与设计, 如不特别声明, 本文所使 用的概念和记号均来自文献[ 1~ 3] .
A
i
1+
1(
xc)
)
(
Bj
(
0
y
0)
z
i
1+
1,
j
0
+
Bj 0+ 1( y 0) z i1+ 1, j 0+ 1) =
Bj ( y 0) z i + 1, j + Bj + 1( y 0) z i + 1, j + 1,
0
1
0
0
1
0
F ( xd, y 0) \ Bj ( y 0) z i , j + Bj + 1( y 0) z i , j + 1,
峰点, 从而由 F ( x i , yj ) = z ij 易知 R ( A , B ) 关于 A 单调增, 而关于 B 单调减. 证毕.
该定理揭示了规则库与控制函数之间的一种重要关系.
2 变论域的伸缩因子
211 单输入单输出自适应模糊控制器的伸缩因子 给定模糊控制器, 其输入输出论域分别为 X = [ - E , E ] , Y = [ - U, U] , 这里 E 与 U
熟知的某一对称区间[ - a , a] 上的语言值 NB, NM, NS, ZO, PS, PM, PB 便可排序为 NB M NM M NS M ZO M PS M PM M PB.
某一模糊控制器的控制规则 R 通常写为
if x is A i and y is Bj t hen z is Cij ,
( 增) 时, 称 R ( A , B ) 为混合单调的.
注 1 对于多输出情形, R 为一个向量值函数, 亦不难规定 R 的单调性; 例如对输出的每
个分量均要求满足定义 1 即可.
以下均假定论域为实数区间. 设 U I { X , Y , Z } , PA I F0( U) , 若 A 的峰点不唯一, 则
( 3)
其中 i = 1, 2, ,, p , j = 1, 2, ,, q , 根据文献[ 3] 的结论, 该控制器近似为一个二元分片插值函
数
pq
E E F ( x , y ) =
A i ( x ) Bj ( y ) z ij .
( 4)
i= 1 j= 1
如果把该控制系统的控制函数记为 f : X @ Y y Z, ( x , y ) | y z = f ( x , y ) , 那么 F ( x , y )
0
20
0
20
F( x c, y 0) - F( x d, y 0) [ Bj ( y 0) ( z i + 1, j - z i , j ) + Bj + 1( y 0) ( z i + 1, j + 1 - z i , j + 1) [ 0,
0
1
0
20
0
1
0
20
因此 F( x c, y 0) [ F ( x d, y 0 ) . 综 合以上两种情形 得知 F ( x , y ) 关 于 x 单调增. 同理可证
=
A
i
(
2
xd)
Bj
(
0
y
0)
z
i
2,
j
0
+
A i2 ( xd) Bj 0+ 1( y 0) z i2, j 0+ 1 +
A
i
2+
1(
xd)
Bj
(
0
y
0)
z
i
2+
1,
j
0
+
A i 2+ 1( xd) Bj 0+ 1( y 0) z i 2+ 1, j 0+ 1,
其中 1= A i ( x c) + A i + 1( xc) = A i ( xd) + A i + 1( xc) = Bj ( y 0) + Bj + 1( y 0) . 从 R ( A , B ) 的单
1
1
0
10
0
10
( A i + 1( x c) - A i + 1( x d) ) ( Bj ( y 0) z i + 1, j + Bj + 1( y 0) z i + 1, j + 1) [
1
1
0
1
0
0
1
0
( A i ( xc) - A i ( xd) ) ( Bj ( y 0) + Bj + 1( y 0) ) z i j +
1
1
2
2
0
0
调情形易知: ( P i ) ( z i 1 \z i 2 \ , \z iq ) 且( P j ) ( z 1j [ z 2j [ ,[ z pj ) . 因 x 1< x 2, 故 i 1 [ i 2.
当 i 1= i 2 时,
F ( xc, y 0) - F( x d, y 0) = ( A i ( xc) - A i ( xd) ) ( Bj ( y 0) z i , j + Bj + 1( y 0) z i , j + 1) +
1
1
0
0
10
( A i + 1( x c) - A i + 1( x d) ) ( Bj ( y 0) + Bj + 1( y 0) ) z i + 1, j =
1
1
0
0
1
0
( A i ( xc) - A i ( xd) ) z i , j + ( A i + 1( xc) - A i + 1( xd) ) z i + 1, j [
第 29 卷 第 1 期
中 国 科 学 ( E 辑)
SCIENCE IN CHINA ( Series E)
1999 年 2 月
变论域自适应模糊控制器*
李洪兴
( 北京师范大学数学系, 北京 100875)
摘要 基于模糊控制的插值形式提出以变论域为手段的自适应模糊控制器. 首先 定义了控制规则的单调性, 证明了作为模糊控制的插值函数的单调性等价于控制规 则的单调性, 从而保障了在论域变化之下控制规则的无矛盾性. 然后讨论了变论域 伸缩因子的构造. 最后给出 3 种变论域自适应模糊控制方法, 即潜遗传自适应模糊 控制方法、显遗传自适应模糊控制方法以及逐步显遗传自适应模糊控制方法.