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模糊控制—概況和基礎(chǔ)

閱讀:1398        發(fā)布時間:2021-9-27

模糊控制—概況和基礎(chǔ)

一、模糊控制概況

模糊邏輯控制(Fuzzy Logic Control)簡稱模糊控制(Fuzzy Control),是以模糊集合論、模糊語言變量和模糊邏輯推理為基礎(chǔ)的一種計算機數(shù)字控制技術(shù)。1965年,美國的L.A.Zadeh創(chuàng)立了模糊集合論;1973年他給出了模糊邏輯控制的定義和相關(guān)的定理。1974年,英國的E.H.Mamdani首先用模糊控制語句組成模糊控制器,并把它應(yīng)用于鍋爐和蒸汽機的控制,在實驗室獲得成功。這一開拓性的工作標志著模糊控制論的誕生。

模糊控制實質(zhì)上是一種非線性控制,從屬于智能控制的范疇。模糊控制的一大特點是既具有系統(tǒng)化的理論,又有著大量實際應(yīng)用背景。模糊控制的發(fā)展最初在西方遇到了較大的阻力;然而在東方尤其是在日本,卻得到了迅速而廣泛的推廣應(yīng)用。近20多年來,模糊控制不論從理論上還是技術(shù)上都有了長足的進步,成為自動控制領(lǐng)域中一個非?;钴S而又碩果累累的分支。其典型應(yīng)用的例子涉及生產(chǎn)和生活的許多方面,例如在家用電器設(shè)備中有模糊洗衣機、空調(diào)、微波爐、吸塵器、照相機和攝錄機等;在工業(yè)控制領(lǐng)域中有水凈化處理、發(fā)酵過程、化學(xué)反應(yīng)釜、水泥窯爐等的模糊控制;在專用系統(tǒng)和其它方面有地鐵靠站停車、汽車駕駛、電梯、自動扶梯、蒸汽引擎以及機器人的模糊控制等。

二、模糊控制基礎(chǔ)

模糊控制的基本思想是利用計算機來實現(xiàn)人的控制經(jīng)驗,而這些經(jīng)驗多是用語言表達的具有相當模糊性的控制規(guī)則。模糊控制器(Fuzzy Controller,即FC)獲得巨大成功的主要原因在于它具有如下一些突出特點:

  • 模糊控制是一種基于規(guī)則的控制。它直接采用語言型控制規(guī)則,出發(fā)點是現(xiàn)場操作人員的控制經(jīng)驗或相關(guān)專家的知識,在設(shè)計中不需要建立被控對象的精確數(shù)學(xué)模型,因而使得控制機理和策略易于接受與理解,設(shè)計簡單,便于應(yīng)用。

  • 由工業(yè)過程的定性認識出發(fā),比較容易建立語言控制規(guī)則,因而模糊控制對那些數(shù)學(xué)模型難以獲取、動態(tài)特性不易掌握或變化非常顯著的對象非常適用。

  • 基于模型的控制算法及系統(tǒng)設(shè)計方法,由于出發(fā)點和性能指標的不同,容易導(dǎo)致較大差異;但一個系統(tǒng)的語言控制規(guī)則卻具有相對的獨立性,利用這些控制規(guī)律間的模糊連接,容易找到折中的選擇,使控制效果優(yōu)于常規(guī)控制器。

  • 模糊控制算法是基于啟發(fā)性的知識及語言決策規(guī)則設(shè)計的,這有利于模擬人工控制的過程和方法,增強控制系統(tǒng)的適應(yīng)能力,使之具有一定的智能水平。

  • 模糊控制系統(tǒng)的魯棒性強,干擾和參數(shù)變化對控制效果的影響被大大減弱,尤其適合于非線性、時變及純滯后系統(tǒng)的控制。

模糊控制系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)如圖1所示:

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圖1 模糊控制系統(tǒng)框圖

其中s為系統(tǒng)的設(shè)定值,y為系統(tǒng)輸出,e和c分別是系統(tǒng)偏差和偏差的微分信號,也就是模糊控制器的輸入,u為控制器輸出的控制信號,E、C、U為相應(yīng)的模糊量。由圖可知模糊控制器主要包含三個功能環(huán)節(jié):用于輸入信號處理的模糊量化和模糊化環(huán)節(jié),模糊控制算法功能單元,以及用于輸出解模糊化的模糊環(huán)節(jié)。

模糊控制器設(shè)計的基本方法和主要步驟大致包括:

1、選定模糊控制器的輸入輸出變量,并進行量程轉(zhuǎn)換。選取方法一般如圖1所示,即分別取e、c和u。

2、確定各變量的模糊語言取值及相應(yīng)的隸屬函數(shù),即進行模糊化。模糊語言值通常選取3、5或7個,例如取為{負,零,正},{負大,負小,零,正小,正大},或{負大,負中,負小,零,正小,正中,正大}等。然后對所選取的模糊集定義其隸屬函數(shù),可取三角形隸屬函數(shù)(如圖2所示)或梯形,并依據(jù)問題的不同取為均勻間隔或非均勻的;也可采用單點模糊集方法進行模糊化。 

56.gif (4902 bytes)

圖2 隸屬函數(shù)取法示意

3、建立模糊控制規(guī)則或控制算法。這是指規(guī)則的歸納和規(guī)則庫的建立,是從實際控制經(jīng)驗過渡到模糊控制器的中心環(huán)節(jié)。控制律通常由一組if-then結(jié)構(gòu)的模糊條件語句構(gòu)成,例如:if e=N and c=N,then u=PB……等;或總結(jié)為模糊控制規(guī)則表,如表1中所示,可直接由e和c查詢相應(yīng)的控制量u。

表1 模糊控制規(guī)則表舉例

uc:Nc:Zc:P
e:NPBPMZ
e:ZPSZNS
e:PZNMNB

4、確定模糊推理和解模糊化方法。常見的模糊推理方法有最大最小推理和最大乘積推理兩種,可視具體情況選擇其一:解模糊化方法有最大隸屬度法,中位數(shù)法,加權(quán)平均,重心法,求和法或估值法等等,針對系統(tǒng)要求或運行情況的不同而選取相適應(yīng)的方法,從而將模糊量轉(zhuǎn)化為精確量,用以實施最后的控制策略。



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