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模糊控制

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  模糊控制
  利用模糊数学的基本思想和理论的控制方法。在传统的控制领域里,控制系统动态模式的精确与否是影响控制优劣的最主要关键,系统动态的信息越详细,则越能达到精确控制的目的。然而,对于复杂的系统,由于变量太多,往往难以正确的描述系统的动态,于是工程师便利用各种方法来简化系统动态,以达成控制的目的,但却不尽理想。换言之,传统的控制理论对于明确系统有强而有力的控制能力,但对于过于复杂或难以精确描述的系统,则显得无能为力了。因此便尝试着以模糊数学来处理这些控制问题。
  “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。
  中文名模糊控制
  外文名 fuzzy control
  类 别控制方法
  产生时间1974年
  创始人Lotfi A.Zadeh
  定义变量E、EC、U
  解模糊化系统的输入值
  目录
  1简介
  2概念
  定义变量
  模糊化
  知识库
  逻辑判断
  解模糊化
  3分割
  变量选择
  论域分割
  1简介
  Zadeh创立的模糊数学,对不明确系统的控制有极大的贡献,自七十年代以后,一些实用的模糊控制器的相继出现,使得我们在控制领域中又向前迈进了一大步,下面本文将对模糊控制理论做一番浅介。
  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首次根据模糊控制语句组成模糊控制器,并将它应用于锅炉和蒸汽机的控制,获得了实验室的成功。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有系统化的理论,又有大量的实际应用背景。模糊控制的发展最初在西方遇到了较大的阻力;然而在东方尤其是日本,得到了迅速而广泛的推广应用。近20多年来,模糊控制不论在理论上还是技术上都有了长足的进步,成为自动控制领域一个非常活跃而又硕果累累的分支。其典型应用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;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。
  2概念
  一般控制系统的架构包含了五个主要部分,即:定义变量、模糊化、知识库、逻辑判断及反模糊化,下文将对每一部分做简单的说明:
  定义变量
  也就是决定程序被观察的状况及考虑控制的动作,例如在一般控制问题上,输入变量有输出误差E与输出误差变化率EC,而模糊控制还将控制变量作为下一个状态的输入U。其中E、EC、U统称为模糊变量。
  模糊化
  将输入值以适当的比例转换到论域的数值,利用口语化变量来描述测量物理量的过程,根据适合的语言值(linguistic value)求该值相对的隶属度,此口语化变量称为模糊子集合(fuzzy subsets)。
  知识库
  包括数据库(data base)与规则库(rule base)两部分,其中数据库提供处理模糊数据的相关定义;而规则库则藉由一群语言控制规则描述控制目标和策略。
  逻辑判断
  模仿人类下判断时的模糊概念,运用模糊逻辑和模糊推论法进行推论,得到模糊控制讯号。该部分是模糊控制器的精髓所在。
  解模糊化
  解模糊化(defuzzify):将推论所得到的模糊值转换为明确的控制讯号,做为系统的输入值。
  3分割
  【变量选择与论域分割】
  变量选择
  选择的控制变量要具有系统特性。控制变量选择是否正确,对系统的性能将有很大的影响。例如做位置控制时,系统输出与设定值的误差量就可以当做模糊控制器的输入变量。一般而言,可选用系统输出、输出变化量、输出误差、输出误差变化量及输出误差量总和等,作为模糊控制器的语言变量,具体如何选择还有赖于工程师对于系统的了解和她的专业知识。因此,经验和工程知识在选择控制变量时扮演着相当重要的角色。
  论域分割
  前一节提到了控制变量的选择问题。控制变量确定之后,接下来就是根据经验写出控制规则。在做成模糊控制规则之前,首先必需对模糊控制器的输入和输出变量空间做模糊分割。例如输入空间只有单一变量时,可以用三个或五个模糊集合对空间做模糊分割,划分成三个或五个区域,如图3.2(a)所示。输入空间为二元变量时,采用四条模糊控制规则,可以将空间分成四个区域,如图3.2(b)所示。模糊分割即将部分空间表示为模糊状态,图中斜线部分即为对明确的领域。
  模糊分割时各领域间的重叠的程度影响控制的性能;一般而言,模集合重叠的程度并没有明确的决定方法,大都依靠模拟和实验的调整决定分割方式,不过有些报告提出大约1/3~1/2最为理想。重叠部份的大小意味着模糊控制规则间模糊的程度,因此模糊分割是模糊控制的重要特征。
  吊钟形几乎没有差别。


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