模糊控制理论

模糊控制理论的发展与综述

摘要：主要总结了模糊控制理论的形成，以及现在的发展，模糊控制理论的研究现状，模糊控制系统的应用的发展前景。

关键词：模糊控制；模糊控制理论；模糊控制系统；模糊控制理论的发展

1 引言

自从美国加利福尼亚大学控制论专家L.A.Zadeh教授在1965年提出的《Fuzzy Set》开创了模糊数学的历，吸引了众多的学者对其进行研究，使其理论和方法日益完善，并且广泛的应用于自然科学和社会科学的各个领域，尤其是第五代计算机的研制和知识工程开发等领域占有特殊重要的地。把模糊逻辑应用于控制领域则始于1973。1974年英国的E.H.Mamdani成功地将模糊控制应用于锅炉和蒸汽机的控制。此后20年来，模糊控制不断发展并在许多领域中得到成功应用。由于模糊逻辑本身提供了由专家构造语言信息并将其转化为控制策略的一种体系理论方法，因而能够解决许多复杂而无法建立精确数学模型系统的控制问题，所以它是处理推理系统和控制系统中不精确和不确定性的一种有效方法。从广义上讲，模糊控制是基于模糊推理，模仿人的思维方式，对难以建立精确数学模型的对象实施的一种控制策略。它是模糊数学同控制理论相结合的产物，同时也是只能控制的重要组成部分。模糊控制的突出特点在于：

1）控制系统的设计不要求知道被控对象的精确数学模型，只需要提供现场操作人员的经验知识及操作数据。

2）控制系统的鲁棒性强，适用于解决常规控制难以解决的非线性、时变及大滞后等问题。

3）以语言变量代替常规的数学变量，易于形成专家的“知识”。

4）控制系统采用“不精确推理”。推理过程模仿人的思维过程。由于介入了人的经验，因而能够处理复杂甚至“病态”系统。

传统的控制理论（包括经典控制理论和现代控制理论）是利用受控对象的数学模型（即传递函数模型或状态空间模型）对系统进行定量分析，而后设计控制策略。这种方法由于其本质的不溶性，当系统变得复杂时，难以对其工作特性进行精确描述。而且，这样的数学模型结构也不利于表达和处理有关受控对象的一些不确定信息，更不利于人的经验、知识、技巧和直觉推理，所以难以对复杂系统进行有效地控制。

经典的模糊控制器利用模糊集合理论将专家知识或操作人员经验形成的语言规则直接转化为自动控制策略（通常是模糊规则表查询），其设计不依靠对象精确数学模型，而是利用其语言知识模型进行设计和修正控制算法。

90年代以来，模糊控制系统的研究取得了一些比较突出的进展，如模糊系统的万能逼近特性，模糊状态方程及稳定性分析，软计算技术等等，这些研究逐步丰富和发展了模糊系统的理论体系。模糊控制在理论上突飞猛进的同时，也越来越多地、成功地应用于现实世界中。

2 模糊控制的发展

模糊控制的发展基本上可分为两个阶段：初期的模糊控制器是按一定的语言控制规则进行工作的,而这些控制规则是建立在总结操作者对过程进行控制的经验基础上,或设计者对某个过程认识的模糊信息的归纳基础上,因而它适用于控制不易获得精确数学模型和数学模型不确定或多变的对象。后期的模糊控制器则是基于控制规则难以描述,即过程控制还总结不出什么成熟的经验,或者过程有较大的非线性以及时滞等特征,试图吸取人脑对复杂对象进行随机识别和判决的特点,用模糊集理论设计自适应、自组织、自学习的模糊控制器。模糊控制现正从以下几个方面加紧研究：

1) 研究模糊控制器非线性本质的框架结构及其同常规控制策略的联系,揭示模糊控制器工作的实质和机理。它可提供系统的分析和设计方法,解决一些先前被认为是困难但却是非常重要的问题,如稳定性、鲁棒性等。

2) 在模糊控制已取得良好实践效果的同时,从理论分析和数学推导角度揭示和证明模糊控制系统的鲁棒性优于常规控制策略。

3) 研究模糊控制器的优化设计问题,尤其是在线优化问题。模糊控制器源于采用启发式直觉推理,其本身的推理方式难于保证控制效果的最优。解决模糊控制器的优化问题也是进一步将其推向工业应用的有效手段。

4) 在理论研究中规则本身非线性问题及实际应用中模糊控制器的规则自学习和自动获取问题。前者之所以成为难点,是因为具有线性规则的模糊控制器本身已属非线性控制,非线性规则则更使问题的系统化研究方法困难;后者则构成智能控制中专家系统的核心问题。

5) 将模糊控制同其它领域的理论研究方法相结合,利用模糊控制的优势解决该领域中过去用常规方法难以解决的问题。

3模糊控制理论的研究现状

尽管模糊控制理论已经取得了可观的进展,但与常规控制理论相比仍不成熟。模糊控制系统的分析和设计尚未建立起有效的方法,在很多场合下仍然需要依靠经验和试凑。近年来,许多人一直尝试将常规控制理论的概念和方法扩展至模糊控制系统,而模糊控制与神经网络相结合的方法已成为研究的热点,二者的结合有效地推动了自学习模糊控制的发展。

模糊控制易于获得由语言表达的专家知识,能有效地控制那些难以建立精确模型而凭经验可控制的系统,而神经网络则由于其仿生特性更能有效利用系统本

身的信息,并能映射任意函数关系,具有并行处理和自学习能力,容错能力也很强。在集成大系统中,神经网络可用于处理低层感知数据,模糊逻辑可用于描述高层的逻辑框架。模糊逻辑与神经网络的结合有两种情况: 一是将模糊技术用于神经网络形成模糊神经网络,一是用神经网络实现模糊控制。这两方面均见于大量的研究文献。

常规模糊控制的两个主要问题在于: 改进稳态控制精度和提高智能水平与适应能力。从大量文献中可以看出,在实际应用中,往住是将模糊控制或模糊推理的思想,与其他相对成熟的控制理论或方法结合起来,发挥各自的长处,从而获得理想的控制效果。

如: 利用模糊复合控制理论的分档控制,将PI或PID 控制策略引入Fuzzy 控制器,构成Fuzzy2PI或Fuzzy2PID 复合控制;适应高阶系统模糊控制需要的三维模糊控制器;将精确控制和模糊控制结合起来的精确—模糊混合控制;将预测控制与模糊控制相结合,利用预测模型对控制结果进行预报,并根据目标误差和操作者的经验应用模糊决策方法在线修正控制策略的模糊预测控制等。

模糊控制的发展过程中,提出了多种自组织、自学习、自适应模糊控制器。它们根据被控过程的特性和系统参数的变化,自动生成或调整模糊控制器的规则和参数,达到控制目的。这类模糊控制器在实现人的控制策略基础上,又进一步将人的学习和适应能力引入控制器,使模糊控制具有更高的智能性。自校正模糊控制器、参数自调整模糊控制等控制方法也都较大地增强了对环境变化的适应能力。

模糊控制与其他智能控制方法的结合组成的模糊控制,如专家模糊控制能够表达和利用控制复杂过程和对象所需的启发式知识,重视知识的多层次和分类的需要,弥补了模糊控制器结构过于简单、规则比较单一的缺陷,赋予了模糊控制更高的智能。二者的结合还能够拥有过程控制复杂的知识,并能够在更为复杂的情况下对这些知识加以有效利用。基于神经网络的模糊控制能够实现局部或全部的模糊逻辑控制功能。

模糊控制器正向着自适应、自组织、自学习方向发展,使得模糊控制参数、规则在控制过程中自动地调整、修改和完善,从而不断完善系统的控制性能,达到更好的控制效果,而与专家系统、神经网络等其他智能控制技术相融合成为其发展趋势。

4模糊控制系统的应用及发展前景

模糊控制理论是控制领域中非常有前途的一个分支,在工程上也取得了很多成功的应用。1974 年, E.H.Mamdani 首次将模糊控制理论应用于蒸汽机和锅炉的控制,取得了满意的控制效果; 随后,J . J . Oster2garad 又将模糊控制成功地应用于热交换器和水泥窖的生产;之后,M. Sugeno 又将模糊控制用于汽车控制,取得了很好的控制效果。80 年代末,在日本兴起了一次模糊控制技术的高潮,其成果被广泛应用于各个领域。模糊控制在许多实际控制系统中得到广泛应用,如工业控制过程中的蒸汽发生装置控制系统、合金钢冶炼控制系统、炼油厂催化炉控制

系统、铸铁退火炉温度控制系统等。另外,模糊控制也应用于航天飞行器控制、机器人控制、核反应堆控制、热交换过程控制、异步电动机控制、污水处理、肌肉麻醉控制、病人血压调整、电梯群控制、吊车自动控制等系统中。日用家电产品中的模糊控制应用也已相当普遍,如用模糊控制系统控制水温。

5结束语

近年来,模糊控制系统的研究取得了很大的进展，特别是模糊控制器的结构分析，模糊系统的万能逼近特性,模糊状态方程及稳定性分析，软计算技术等；同时，模糊逻辑在软件硬件方面也取得了飞速的发展.但模糊系统理论仍存在一定的问题,主要有以下不足之处：

1)尽管模糊系统的万能逼近特性已被证明,但只是一个存在性定理.实际中,对于一般的未知系统,如何找到一个合理的模糊逼近器,尚无确定的方法。

2)常见的模糊系统种类比较多，如TS，FBF，SAM等，一般的模糊系统应具有怎样的形式，目前仍不很清晰。模糊系统的系统化设计方法仍须进一步研究。

3)模糊控制系统的稳定性分析近年来有了一定的进展，但这些分析都是针对一定的特殊系统。模糊控制器具有一定的鲁棒性，但只能从概念上讲，严格的理论分析仍须进一步深入研究。稳定性和鲁棒性的分析仍依赖于模糊系统的系统化设计方法和模糊系统理论的进一步研究发展。这些问题都有待于进一步研究。

4）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、专家模糊控制系统、神经模糊控制系统和多变量模糊控制系统的分析与设计等一系列问题;

5）模糊控制在非线性复杂系统应用中的模糊建模、模糊规则的建立和推理算法的深入研究;

6）模糊集成控制系统的设计方法研究;.

7）自学习模糊控制策略的实现;

8）模糊控制系统的稳定性分析。

参考文献

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[5]汪培庄.模糊集合及应用.上海: 上海科学技术出版社,1983.

自动化文献综述

文献综述 前言 从20世纪40年代起，特别是第二次世界大战以来，自动化随着工业发展和军事技术需要而得到了迅速的发展和广泛的应用。如今，自动控制技术不仅广泛应 用于工业控制中，在军事、农业、航空、航海、核能利用等领域也发挥着重要的 作用。例如，电厂中锅炉的温度或压力能够自动恒定的不变，机械加工中数控 机床按预定程序自动地切削工件，军事上导弹能准确地击中目标，空间技术中人 造卫星能按预定轨道运行并能准确地回收等，都是应用了自动控制技术的结果。 自动控制，是指在没有人直接参与的情况下，利用控制装置对机器设备或生产过程进行控制，使之达到预期的状态或性能要求。 双容水箱液位控制系统就是自动控制技术在液位控制方面的应用。其在化工，能源（电厂）等工业工程控制中得到了广泛应用。 过程控制的发展历程 随着过程控制技术应用范围的扩大和应用层次的深入，以及控制理论与技术的进步和自动化仪表技术的发展，过程控制技术经历了一个由简单到复杂，从低 级到高级并日趋完善的过程。 1过程控制装置的发展 1.1基地式控制阶段（初级阶段） 20世纪50年代，生产过程自动化主要是凭借生产实践经验，局限于一般的控制元件及机电式控制仪表，采用比较笨重的基地式仪表（如自力式温度 控制器、就地式液位控制器等），实现生产设备就地分散的局部自动控制。在设 备与设备之间或同一设备中的不同控制系统之间，没有或很少有联系，其功能往 往限于单回路控制。其过程控制的主要目的是几种热工参数（温度、压力、流量 及液位）的定值控制，以保证产品质量和产量的稳定。 1.2单元组合仪表自动化阶段 20世纪60年代出现了单元组合仪表组成的控制系统，单元组合仪表有电动和气动两大类。所谓单元组合，就是把自动控制系统仪表按功能分成若干 单元，依据实际控制系统结构的需要进行适当的组合。单元组合仪表之间用标准 统一的信号联系，气动仪表（QDZ系列）信号为0.02～0.1MPa气压信号，电动 仪表信号为0～10mA直流电流信号（DDZ-II系列）和4～20mA直流电流信号 （DDZ-III系列）因此单元组合仪表使用方便、灵活。由于电流信号便于远距离 传送，因而实现了集中监控和集中操纵的控制系统，对于提高设备效率和强化生 产过程有所促进，适应了工业生产设备日益大型化于连续化发展的需要。

关于模糊控制理论的综述

物理与电子工程学院 《人工智能》 课程设计报告 课题名称关于模糊控制理论的综述 专业自动化 班级 11级3班 学生姓名郑艳伟 学号 指导教师崔明月 成绩 2014年6月18日

关于模糊控制理论的综述 摘要：模糊控制方法是智能控制的重要组成部分，本文简要回顾了模糊控 制理论的发展，详细介绍了模糊控制理论的原理和模糊控制器的设计步骤， 分析了模糊控制理论的优缺点以及模糊控制需要完善或继续研究的内容，根 据各种模糊控制器的不同特点，对模糊控制在电力系统中的应用进行了分 类，并分析了各类模糊控制器的应用效能.最后，展望了模糊控制的发展趋 势与动态. 关键词：模糊控制；模糊控制理论；模糊控制系统；模糊控制理论的发展模糊控制是以模糊集理论、模糊语言变量和模糊控制逻辑推理为基础的一种智能控制方法，从行为上模拟人的思维方式，对难建模的对象实施模糊推理和决策的一种控制方法.模糊控制作为智能领域中最具有实际意义的一种控制方法，已经在工业控制领域、电力系统、家用电器自动化等领域中解决了很多的问题，引起了越来越多的工程技术人员的兴趣. 模糊控制系统简介 模糊控制系统是以模糊集合论、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年美国的扎德[1]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Mamdani 首先用模糊控制语句组成模糊控制器,并把它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. 模糊控制系统主要是模拟人的思维、推理和判断的一种控制方法, 它将人的经验、常识等用自然语言的形式表达出来, 建立一种适用于计算机处理的输入输出过程模型, 是智能控制的一个重要研究领域.从信息技术的观点来看, 模糊控制是一种基于规则的专家系统.从控制系统技术的观点来看, 模糊控制是一种普遍的非线性特征域控制器. 相对传统控制, 包括经典控制理论与现代控制理论.模糊控制能避开对象的数学模型(如状态方程或传递函数等) , 它力图对人们关于某个控制问题的成功与失败和经验进行加工, 总结出知识, 从中提炼出控制规则, 用一系列多维模糊条件语句构造系统的模糊语言变量模型, 应用CRI 等各类模糊推理方法,

传感器技术文献综述_百度文库重点

传感器技术文献综述 学校邕江大学专业 09信息学号 40号姓名赵丽霞 一、摘要 传感器技术是综合多种学科的复合型技术, 是一门正在蓬勃发展的现代化传感器技术。本文通过将所看的传感器相关文献总分为传感器、智能传感器以及无线传感器网络三个类别, 对每一类别进行综述, 分析每类别传感器研究中所存在的不足,探讨了相应的解决方案。 二、关键词:传感器 三、引言 传感器技术是一门正在蓬勃发展的现代化传感器技术, 是涉及微机械与微电子技术、计算机技术、信号处理技术、电路与系统、传感技术、神经网络技术以及模糊控制理论等多种学科的综合性技术, 而该技术也广泛应用到了军事、太空探索、智能家居、农业、医疗等领域。在伴随着“信息时代” 的到来,作为获取信息的重要手段——传感器技术得到飞速发展, 其应用领域越来越广, 人们对其要求越要越高, 需求也越来越迫切。但传感器技术的广泛应用以及飞速发展并不代表着该技术已经成熟, 相反在很多方面它还只是一项新兴的技术, 依然存在很多的问题等待我们去解决。如何能够让我们的传感器装置很快的适应周围的环境, 迅速准确的处理传输客户所需求的信号, 并可以根据客户的要求作出相应的反应以及如何可以尽量的延长传感器装置的生存时间等等。这些问题都是我们在研究传感器技术的过程中所应该解决的问题。 四、传感器 传感器是一种物理装置, 能够探测、感受外界的信号、物理条件 (如光、热、温度、湿度等或化学组成, 并将探知到的信息传递给其他装置。该装置相当我们的人类的眼睛、鼻子、舌头、耳朵以及皮肤等一些感知器官。这样,精确快速地感

受外界的信号就是迅速正确作出反应实施行动的前提条件。现在的物理传感器、生物传感器都是力图解决感知、精确以及快速这三个难题。例如气体流量监测就有很多种的感知方法,但每种方法都存在着精确以及反应速率方面的问题, 所以还需要不断的改进。然而,有很多的问题大自然已经很好的为我们解决了, 我们应该取其精华。因此, 我认为仿生传感器一定会解决很多传感器方面的问题。 模仿沙漠蚂蚁利用太阳偏振光在沙漠中很好的辨别方向机理设计了偏振测角传感器。在我们的生活中, 大自然还有很多聪明的发明, 这些都可以应用到我们现在所讨论的传感器技术中。比如鲸鱼、鸽子能够探测到地球微弱的磁场并根据其来确定旅行路线; 双髻鲨能都根据探测到微弱的生物电来捕食, 在它的双髻上分布着许多微小的孔,传感器也可以设计成与此相同的结构来探测微弱的电磁波, 并可以将此项技术应用到医学中来检测人体的健康;苍蝇的嗅觉特别灵敏,远在几千米外的气味也能嗅到,仿生学家根据苍蝇嗅觉器官的结构和功能,利用活的苍蝇,把非常纤细的微电极插到苍蝇的嗅觉神经上仿制成一种十分奇特的小型气体分析仪,用来检测舱内气体的成分。此外,还有很多的动物都具有特异功能,可以利用这些大量的自然资源来实现我们对自然界一些信息的需求,可以直接利用动物,降低成本,可以根据研究其特异功能的机制, 改进现在的传感器。 目前的传感器往往仅能感知一种或几种物理量。因此, 要尽量集成传感器的功能。在实际中, 需要检测的物理量往往不是唯一的, 这样就需要多种传感器共同工作来完成对这些物理量的检测, 浪费了大量资源, 比如人力资源——我们要花费大量的时间与精力去部署以及维护这些节点, 通信资源——每个节点都会向基站发送信号, 占用带宽, 容易造成数据拥堵。要求一种传感器可以同时感知多种物理量比较困难, 这样可以将多种传感器固定在同一装置上, 通过程序让它们在分配间隙时间内轮流工作发送数据, 间隙时间越短, 该传感器的整体测量效率也就越高。但如果对测量的实时性要求不高的话, 一个传感器装置就可以达到预期效果。也可以在监测区域分布多个的装置, 编制程序, 使在同一时刻能够测量到多种物理量。 五、智能传感器

模糊控制器的设计

4模糊控制器的设计 4 Design of Fuzzy Controllor 4.1概述(Introduction) 随着PLC在自动控制领域内的广泛应用及被控对象的日趋复杂化，PLC控制软件的开发单纯依靠工程人员的经验显然是行不通的，而必须要有科学、有效的软件开发方法作为指导。因此，结合PLC可编程逻辑控制器的特点，应用最新控制理论、技术和方法，是进一步提高PLC软件开发效率及质量的重要途径。 系统设计的目标之一就是要提高装车的均匀性，车厢中煤位的高度变化直接影响装车的均匀性，装车不均匀对车轴有很大的隐患。要保持高度值不变就必须不断的调整溜槽的角度，但是，在装车过程中，煤位的高度和溜槽角度之间无法建立精确的数学模型。模糊控制它最大的特点是[43-45]：不需建立控制对象精确数学模型，只需要将操作人员的经验总结描述成计算机语言即可，因此采用模糊控制思想实现均匀装车是行之有效的方法。虽然很多PLC生产厂家推出FZ模糊推理模块，但这些专用模块价格昂贵，需使用专门的编程设备，成本高通用性差，所以自主开发基于模糊控制理论的PLC控制器有很大的工程价值。 本章首先介绍了模糊控制的基本原理、模糊控制系统及模糊控制器的设计步骤；然后在对煤位高度控制系统分析的基础上，设计基于模糊理论的PLC控制，分别从查询表计算生成和PLC程序查询两个部分进行设计。 4.2模糊控制原理(Fuzzy Control Principle) 4.2.1模糊控制理论(Fuzzy Control Theory) 模糊控制理论是由美国加利福尼亚大学的自动控制理论专家L.A.Zadch教授首次提出，由英国的Mamdani首次用于工业控制的一种智能控制技术[46]。模糊控制（FUZZY）技术是一种由数学模型、计算机、人工智能、知识工程等多门科学领域相互渗透、理论性很强的科学技术。 模糊控制是以人的控制经验作为控制的知识模型，以模糊集合、模糊语言变量以及模糊逻辑推理作为控制算法的数学工具，用计算机来实现的一中计算机智能控制[47-48]。它的基本思想是：把人类专家对待特定的被控对象或过程的控制策略总结成一系列以“IF…THEN…”形式表示的控制规则，通过模糊推理得到控制作用集，作用与被控对象或过程。与传统的控制方法相比，它具有以下优点[48]：无需知道被控对象的数学模型；是一种反映人类智慧思维的智能控制；易被人们所接受；构造容易；鲁棒性好。

控制工程文献综述

工程控制基础文献综述 院系： 班级： 姓名： 学号：

一、引言 本学期初步学习了工程控制基础，为了更好地了解和学习该门课程，我通过网络渠道搜集了十篇有关工程控制的期刊文献。深入阅读后，我进行了总结，并对工程控制有了一定深度的理解。本文是对搜集和阅读的文献的综述，旨在简要的介绍工程控制的发展和应用。我所搜集的期刊均来自中国知网，其中包括工程控制的发展史和在车辆、电力及机器人方面应用的文献。 二、文献综述 1.智能控制工程研究的进展 自1985年在纽约召开第一届智能控制学术会议至今，智能控制已经被广泛研究应用于工业、农业、服务业、军事航空等各个领域。近年来，随着人工智能技术和其他信息处理技术，尤其是信息论、系统论和控制论的发展，智能控制在控制机理和应用实践方面均取得了突破性的进展。遗传算法与模糊逻辑、神经网络相互融合，通过模拟人类思维方式和结构来设计用于解决复杂的各种非线性问题的控制策略，并已在各种实际工程项目中得到应用，取得了良好的效果。分布式人工智能中的Agent和Multi Agent System已成为研究的热点，构建基于Agent 的集散递阶结构的智能控制系统为智能控制注入了新的活力。 在理论研究取得进步的同时，国内外的研究者均意识到智能控制的研究不能只停留在计算仿真的层次上，智能控制应该直接面向传统控制难以或无法解决的复杂的非线性系统，面向实际工程应用。 2.车间运输小车的智能控制 工厂运输是协调生产的重要环节和工厂设施的重要组成部分，它的效率直接影响生产成本及生产率。目前，加工中小产品机械加工车间运输系统主要有空间运输和地面运输两种。空间运输主要是小吨位桥式起重机和电动葫芦，其控制方式多为下拉线式，这种方式有以下缺点：1）设备复杂，功率消耗大，投资高。2）操作不方便，运输效率低。3）只适应车间内部运输。 地面运输主要采用叉车及手推运料小车，叉车需专人驾驶且无固定轨道，在车间内运行极不安全，手推运料小车需人为动力，劳动强度大，运输效率低。本设计的有轨运料小车，利用了 PLC 的编程简单，工作可靠，硬件组合灵活，不增加外部控制电器即可实现任意复杂逻辑控制等特点，实现了运料小车的智能控制。 小车应具有两种控制方式，即：呼叫自动响应控制和手动点动控制，正常情况下应使用前一种控制方式。两种控制方式必须实现互锁。呼叫自动响应控制：每个机床处各设一个呼叫按钮。由于意外或故障导致小车在非呼叫工位处停车时，不响应任一工位处的呼叫信号，只能采用手动控制进行纠正。

模糊控制的基本原理

模糊控制的基本原理 模糊控制是以模糊集合理论、模糊语言及模糊逻辑为基础的控制，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。模糊控制的基本原理如图所示： i .......... 濮鬧挖制器.. (1) 模糊控制系统原理框图 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; —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（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 为： u R 式中u为一个模糊量；为了对被控对象施加精确的控制，还需要将模糊量u 进行非模糊化处理转换为精确量：得到精确数字量后，经数模转换变为精确的模拟量送给执行机构，对被控对象进行一步控制；然后，进行第二次采样，完成第二步控制 %二这样循环下去，■就实现了被控对象的模糊控制「..................... ""模糊控制（FUZZy Control/是'以模糊集合理论"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。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。 ⑷ 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

模糊控制的优缺点

模糊控制的优缺点

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１.模糊控制中模糊的含义 模糊控制中的模糊其实就是不确定性。从属于该概念和不属于该概念之间没有明显的分界线。模糊的概念导致了模糊现象。 2.模糊控制的定义 模糊控制就是利用模糊数学知识模仿人脑的思维对模糊的现象进行识别和判断,给出精确的控制量，利用计算机予以实现的自动控制。 3.模糊控制的基本思想 模糊控制的基本思想:根据操作人员的操作经验，总结出一套完整的控制规则,根据系统当前的运行状态，经过模糊推理，模糊判断等运算求出控制量,实现对被控制对象的控制。 4.模糊的控制的特点 不完全依赖于纯粹的数学模型，依赖的是模糊规则。模糊规则是操作者经过大量的操作实践总结出来的一套完整的控制规则。 模糊控制的对象称为黑匣（由于不知道被控对象的内部结构、机理，无法用语言去描述其运动规律,无法去建立精确的数学模型）。但是模糊规则又是模糊数学模型。 5 模糊控制的优缺点及需要解决的问题分析 5.1模糊控制的优点 (1)使用语言方便,可不需要过程的精确数学模型;(不需要精确的数学模型) (２）鲁棒性强,适于解决过程控制中的非线性、强耦合时变、

滞后等问题；鲁棒性即系统的健壮性。 (3）有较强的容错能力。具有适应受控对象动力学特征变化、环境特征变化和动行条件变化的能力; (4)操作人员易于通过人的自然语言进行人机界面联系,这些模糊条件语句容易加到过程的控制环节上。 5．2模糊控制的缺点 (１)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; (2)模糊控制的设计尚缺乏系统性,无法定义控制目标。 6.模糊数学 模糊数学就是利用数学知识研究和解决模糊现象。在数学和模糊现象之间架起了一座桥梁。 6．１模糊集合的概念 每一个概念都有内涵和外延。 内涵就是指概念的本质属性的集合。外延就是符合某种本质属性的全体对象的集合。 模糊数学的基础就是模糊理论集。 在模糊集合设计到的论域U 上，给定了一个映射A,A ：U →[0,1] ,)(x x A μ ,则称A 为论域U 上的模糊集合或者模糊子集； )(x A μ表示U 中各个元素x 属于集合A 的程度,称为元素x 属于模糊集合A 的隶属函数。当x 是一个确定的0x 时，称)(0x A μ为元素0x 对于模糊集合A 的隶属 度。 F 集合引出的几个概念

倒立摆的H∞控制-文献综述

引言 近三十年来，随着控制理论技术和航空航天技术的迅猛发展，一种典型的系统在控制理论的领域中一直成为被关注的焦点，即倒立摆系统。 倒立摆的特点为支点在下，重心在上，是一种非常快速并且不稳定的系统。但正由于它本身所具有的这种特性，许多抽象的控制理论概念如系统稳定性、可控性和系统抗干扰能力等等，都可以通过倒立摆系统实验直观的表现出来。因此在欧美等许多发达国家的高等院校中，倒立摆系统已经成为必备的控制理论教学实验设备。学生们可以通过倒立摆系统实验来验证所学的控制理论和算法，非常的直观、简便，更容易对课程加深理解。 倒立摆装置被公认为自动控制理论中的典型实验设备，也是控制理论教学中不可多得的典型物理模型。它深刻揭示了自然界的一种基本规律，即一个自然不稳定的被控对象，运用控制手段可使之具有良好的稳定性。由于倒立摆系统本身所具有的高阶次、不稳定、多变量、非线性和强耦合特性，许多现代控制理论的研究人员一直将它视为典型的研究对象[1-4]。通过对倒立摆系统的研究，不仅可以解决控制中的理论问题，还能将控制理论所涉及的三个基础学科：力学、数学和电学（含计算机）有机的结合起来，在倒立摆系统中进行综合应用。在多种控制理论与方法的研究与应用中，特别是在工程实践中，也存在一种可行性的试验问题，将其理论和方法得到有效的经验，倒立摆为此提供了一个从控制理论通往实践的桥梁。所以，研究倒立摆系统对以后的教育研究领域具有非常深远的影响。 本文为建立倒立摆系统的数学研究模型，在熟悉线性系统的基本理论和非线性系统线性化的基本方法的基础上确定研究的系统方案和实施的控制方法，通过MATLAB软件对其进行编程，以达到完成倒立摆的仿真实验，实现了倒立摆的平衡控制。

汽车悬架系统文献综述

毕业设计（论文） 文献综述 题目十九座客车悬架系统设计 专业车辆工程（汽车工程） 班级08级2班 学生 指导教师 2012 年

汽车悬架系统文献综述 1.前言 悬架是安装在车桥和车轮之间用来吸收汽车在高低不平的路面上行驶所产生的颠簸力的装置。因此，汽车悬架系统对汽车的操作稳定性、乘坐舒适性都有很大的影响。由于悬架系统的结构在不断改进，其性能及控制技术也得到了迅速提高。尽管一百多年来汽车悬架从结构形式到作用原理一直在不断地演进，但从结构功能而言，它都是由弹性元件、减振装置和导向机构三部分组成。在有些情况下，某一零部件兼起两种或三种作用，比如钢板弹簧兼起弹性元件和导向机构的作用，麦克弗逊悬架中的减振器柱兼起减振器及部分导向机构的作用，有些主动悬架中的作动器则具有弹性元件、减振器和部分导向机构的功能。其作用是传递路面作用在车轮和车架上的支承力、牵引力、制动力和侧向反力以及这些力所产生的力矩，并且缓冲和吸收由不平路面通过车轮传给车架或车身的振动与冲击，抑制车轮的不规则振动，提高车辆平顺性(乘坐舒适性)和安全性(操纵稳定性)，减少动载荷引起的零部件和货物损坏[1]。 2.汽车悬架系统的发展状况 非独立悬架早期广泛应用于轿车及轿车以外的其它车型中，由于其可靠性和简单的特性，现在还被广泛的用于轿车的后桥，轻型货车和越野汽车的后桥，重型货车的前后桥都采用非独立悬架。 独立悬架早期只单纯用于轿车上，目前大部分轻型货车和越野汽车为了提高舒适性也开始采用独立悬架，同时一些中型卡车及客车为了提高驾乘的舒适性和行驶平顺性也开始采用独立悬架，在国外甚至一些轮式工程机械如吊车和重型卡车也开始采用独立悬架。因此对于独立悬架的设计技术，国内外都进行了研究，这些研究主要集中在以下几个方面：独立悬架设计方法，独立悬架参数对汽车行驶平顺性的影响；独立悬架对汽车操纵稳定性的影响。国内的研究主要表现为：独立悬架和转向系的匹配；独立悬架与转向横拉杆长度和断开点的确定；悬架弹性元件的设计分析；导向机构的运动分析；独立悬架对前轮定位参数的影响；独立悬架的优化设计等。国外除上述研究外，还进入了微观领域的研究，如用原子力学显微镜观察悬架材料内部聚合体的原子转化情况，研究悬架作为弹性介质的流变特性[2]等，从而使得独立悬架向着智能化、轻量化、小型化、通用化方向发

智能调节器文献综述

内蒙古科技大学信息工程学院测控专业毕业实习报告 ——文献综述 题目：基于单片机的智能调节器设计 学生姓名：000 学号：00 专业：00 班级：00 指导教师：00

一、引言 1、调节器作用 调节器将来自变送器的测量值与给定值相比较后产生的偏差进行比例、积分、微分（PID ）运算，并输出统一标准信号，去控制执行机构的动作，以实现对温度、压力、流量、液位及其他工艺便利的自动控制[1]。 在工业过程控制中，PID 控制是历史最悠久，生命力最强的一种控制方式。它是迄今为止最通用的控制方法。它提供一种反馈控制，通过积分作用可以消除稳态误差，通过微分作用可以预测未来。智能控制器能解决许多控制问题，尤其在动态过程是良性的和性能要求不太高的情况下。智能控制不仅是分布式控制系统的重要组成部分，而且嵌入在许多有特殊要求的控制系统中。在过程控制中，90%以上的控制回路采用PID 类型的控制器，因此，大多数反馈回路采用该方法或其较小的变形来控制。 2、调节器原理 在图1.1所示的单回路控制系统中，由于扰动作用使被控变量偏离给定值，从而产生偏差s i x x e -=，式中e-偏差；i x -测量值；s x -给定值。调节器接受偏差信号后，按一定的运算规律输出控制信号，作用于被控对象，以消除扰动对被控变量的影响，从而使被控变量回到给定值上来。 图1.1 单回路控制系统结构图 调节器的运算规律就是指调节器的输出信号与输入偏差之间随时间的变化规律。习惯上称e>0为正偏差；e<0为负偏差。若e>0时，对应的输出信号变化量?y>0，则成调节器为正作用调节器；若e<0时，对应的输出信号变化量?y>0，则称调节器为反作用调节器。 3、调节器分类 按使用能源的不同分类可分为：电动调节器、气动调节器和液动调节器；按控制规律的不同可分为：位式调节器、比例积分调节器、比例微分调节器和三作用调节器；按传递的运算信号形式可分为：模拟式和数字式两类[2]。 按其结构和组成的形式可分为以下几种类型。

智能控制文献综述

智能控制的发展，应用及展望 周杰 21225062 摘要：智能控制是当今控制学领域研究和发展的热点之一。本文论述了智能控制的发展过程，相比传统控制的优势，在低压电器中的应用，并对其未来发展做了展望。 关键词：发展历史；智能控制；低压电器技术；模糊控制；人工智能；展望 1.智能控制的发展历史 从20世纪60年代起，由于空间技术、计算机技术及人工智能技术的发展，控制界学者在研究自组织、自学习控制的基础上，为了提高控制系统的自学习能力，开始注意将人工智能技术与方法应用于控制系统。 1965年，美国著名控制论专家Zadeh 创立了模糊集合论，为解决复杂系统的控制问题提供了强有力的数学工具；同年，美国著名科学家Feigenbaum着手研制世界上第一个专家系统；就在同年，傅京孙首先提出把人工智能中的直觉推理方法用于学习控制系统。1996年，Mendl进一步在空间飞行器的学习控制系统中应用了人工智能技术，并提出了“人工智能控制”的概念。直到1967年，Leondes和Mendel才首先正式使用“智能控制”一词，并把记忆、目标分解等一些简单的人工智能技术用于学习控制系统、提高了系统处理不确定性问题的能力。 从20世纪70年代开始，傅京孙、Glorios 和Saridis等人从控制论角度进一步总结了人工智能技术与自适应、自组织、自学习控制的关系，正式提出了智能控制就是人工智能技术与控制理论的交叉，并创立了人—机交互式分级递阶智能控制的系统结构。在70年代中后期，以模糊集合论为基础，从模仿人的控制决策思想出发，智能控制在另一个方向—规则控制上也取得了重要的进展。进入80年代以来，由于微机的迅速发展以及人工智能的重要领域—专家系统技术的逐渐成熟，使得智能控制和决策的研究及应用领域逐步扩大，并取得了一批应用成果。80年代后期，神经网络的研究获得了重要进展，为智能控制的研究起到了重要的促进作用。 2.智能控制的分支 目前关于智能控制的研究和应用沿着几个主要的分支发展，主要有专家控制、模糊控制、神经网控制、学习控制、基于知识的控制、复合智能控制、基于进化机制的控制、自适应控制等等。有的已在现代工业生产过程与智能自动化方面投入应用。主要介绍如下：专家控制是由K.J.Astrom将人工智能中的专家系统技术引入到控制系统。组成的一种类型的智能控制。借助专家系统技术，将常规的RLS 控制、最小方差控制等不同方法有机结合起来P 能根据不同的情况分别采取不同的控制策略。 模糊控制自1965年Zadeh 教授创建模糊集理论和1974年英国的Mamdani成功地将模糊控制应用于蒸汽机控制以来，模糊控制得到了很大的发展和广泛的应用。模糊控制是基于模糊推理、模仿人的思维方式、对难以建立精确数学模型的对象实施的一种控制，成为处理推理系统和控制系统中不精确和不确定性的一种有效方法，构成了智能控制的重要组成部分。 神经网络控制是另一类智能控制的重要形式。神经网络模拟人的大脑神经结构和功能，

模糊控制算法的研究

模糊控制算法的研究 0842812128夏中宇 模糊控制概述 “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。 在日常生活中,人们的思维中有许多模糊的概念,如大、小、冷、热等,都没有明确的内涵和外延,只能用模糊集合来描述。人们常用的经验规则都是用模糊条件语句表达,例如,当我们拧开水阀往水桶里注水时,有这样的经验:桶里没水或水较少时,应开大水阀;桶里水较多时,应将水阀关小些;当水桶里水快满时,则应把阀门关得很小;而水桶里水满时应迅速关掉水阀。其中,“较少”、“较多”、“小一些”、“很小”等,这些表示水位和控制阀门动作的概念都具有模糊性。即有经验的操作人员的控制规则具有相当的模糊性。模糊控制就是利用计算机模拟人的思维方式,按照人的操作规则进行控制,实现人的控制经验。 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略。 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,充分展示了模糊技术的应用前景。 模糊控制概况 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首先用模糊控制语句组成模糊控制器，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。 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。近20多年来，模糊控制不论从理论上还是技术上都有了长足的进步，成为自动控制领域中一个非常活跃而又硕果累累的分支。其典型应用的例子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、水泥窑炉等的模糊控制；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等。 模糊控制的基本理论 所谓模糊控制,就是在控制方法上应用模糊集理论、模糊语言变量及模糊逻辑推理的知识来模拟人的模糊思维方法,用计算机实现与操作者相同的控制。该理论以模糊集合、模糊语言变量和模糊逻辑为基础,用比较简单的数学形式直接将人的判断、思维过程表达出来,从而逐渐得到了广泛应用。应用领域包括图像识别、自动机理论、语言研究、控制论以及信号处理等方面。在自动控制领域,以模糊集理论为基础发展起来的模糊控制为将人的控制经验及推理过程纳入自动控制提供了一条便捷途径。 1.知识库

PID控制与模糊控制比较

PID控制与模糊控制的比较 专业：控制理论与控制工程 班级：级班 姓名：X X X 学号： xxxxxxxxxxxxxx

摘要：介绍了PID控制系统和模糊控制系统的工作原理。PID控制器结构简单，实现简单，控制效果良好，已经得到了广泛的应用。而模糊控制器相对复杂，但在许多的智能化家用电器中也得到了大量应用。但对于一个简单的系统来讲，哪一种控制方法更好，是不是越智能的控制就能得到越好的效果。 关键词：PID控制，模糊控制，比较

Abstract: Introduced the working principle of PID control system and fuzzy control system. PID controller structure is simple, implementation is simple, the control effect is good, has been widely used. And fuzzy controller is relatively complicated, but in a lot of intelligent household appliances also received a large number of applications. But for a simple system, which kind of control method is better, is weather the intelligent control can obtain the good effect. Key words: PID control, fuzzy control, compare

PID文献综述

一种龙门吊车重物防摆鲁棒PID控制系统设计 文献综述 吊车作为一种搬运工具，在工业生产中发挥着重要的作用。但是，由于吊车自身结 构的原因，使得货物在吊运过程中不可避免会产生摆动，从而影响吊运效率的提高；如 何有效地消除货物在吊运过程中的摆动以提高吊车的工作效率是长期以来国内外控制领 域研究的一个典型问题。而吊车作为一种典型的多变量、强耦合的非线性系统，存在着 模型复杂、难于控制等特点，且国内的防摆控制研究中，由于缺少合适的实验平台，众 多的研究只能局限于计算机软件仿真而无法通过实验来验证。 一、课题研究的背景 吊车，又名起重机，作为一种运载工具，广泛地适用于现代工厂、安装工地和集装箱货场以及室内外仓库的装卸和运输作业。它在离地面很高的轨道上运行，占地面积小，省时省工省力，是工厂、仓库、码头必不可少的装卸搬运工具。 吊车是利用连接在活动架上的缆绳来提升和移动重物的。用绳索一类的柔体代替钢体工作，使得吊车结构轻便，工作效率高。但是，采用柔体吊运也带来一些负面影响，在起重机的工作过程中，由于吊绳的柔性连接，使起重机在起升、变幅和回转的过程中，不同程度地引起所吊重物的周期性摆动。吊物的摆动是影响吊车装卸效率的主要原因。长期以来，如何有效地消除重物在吊运过程中的摆动以提高吊车的工作效率,一直是困扰起重机快速吊运的一个难题。 还有一些特殊的工作场合，对吊车运行过程中的摆动有着更为严格的生产要求。如在港口和仓库，常常需要在船舱与码头，仓库与汽车之间堆放集装箱，由于集装箱质量很大，稍有不慎，造成集装箱与汽车或船舱相碰，都有可能造成集装箱解体以及汽车或船舱的损坏，因此需要集装箱就位准确无摆动。但是由于吊车的吊具与小车柔性连接的原因，会造成集装箱的摆动。为了避免碰撞和落点修正再作业，就要减小摆动，一般先得减慢吊车的运动速度或等待集装箱的摆动自然衰减完全结束后，才能是集装箱就位。这种消极的减小摆动的方法是以降低工作效率为代价的。 在冶金浇铸车间，将盛着金属溶液的吊车运抵浇铸口上方进行浇铸，这一过程要求吊车的动作快速准确。但是由于吊车行走时摆动原因，将会造成金属溶液过早冷却，降低产品质量和生产效率，或者导致金属溶液溅到浇铸口外，引发生产事故。 研究吊车、集装箱起重机等一类运用柔性绳索吊运重物时如何消除摆动的问题，将对提高货物调运效率，缩短工业产品的生产周期，提高质量具有深远的意义。本课题的立题就是以此为背景，研究吊车柔性绳索吊运的防摆控制技术。

模糊控制学习心得

模糊控制学习心得 班别：电气143 学号：1407300043 姓名：范宝荣 “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。 在日常生活中,人们的思维中有许多模糊的概念,如大、小、冷、热等,都没有明确的内涵和外延,只能用模糊集合来描述。人们常用的经验规则都是用模糊条件语句表达,例如,当我们拧开水阀往水桶里注水时,有这样的经验:桶里没水或水较少时,应开大水阀;桶里水较多时,应将水阀关小些;当水桶里水快满时,则应把阀门关得很小;而水桶里水满时应迅速关掉水阀。其中,“较少”、“较多”、“小一些”、“很小”等,这些表示水位和控制阀门动作的概念都具有模糊性。即有经验的操作人员的控制规则具有相当的模糊性。模糊控制就是利用计算机模拟人的思维方式,按照人的操作规则进行控制,实现人的控制经验。 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略。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,充分展示了模糊技术的应用前景。 尽管模糊控制理论已经取得了可观的进展,但与常规控制理论相比仍不成熟。模糊控制系统的分析和设计尚未建立起有效的方法,在很多场合下仍然需要依靠经验和试凑。近年来,许多人一直尝试将常规控制理论的概念和方法扩展至模糊控制系统,而模糊控制与神经网络相结合的方法已成为研究的热点,二者的结合有效地推动了自学习模糊控制的发展。模糊控制易于获得由语言表达的专家知识,能有效地控制那些难以建立精确模型而凭经验可控制的系统,而神经网络则由于其仿生特性更能有效利用系统本身的信息,并能映射任意函数关系,具有并行处理和自学习能力,容错能力也很强。在集成大系统中,神经网络可用于处理低层感知数据,模糊逻辑可用于描述高层的逻辑框架[5]。模糊逻辑与神经网络的结合有两种情况:一是将模糊技术用于神经网络形成模糊神经网络,一是用神经网络实现模糊控制。这两方面均见于大量的研究文献。 常规模糊控制的两个主要问题在于:改进稳态控制精度和提高智能水平与适应能力。从大量文献中可以看出,在实际应用中,往住是将模糊控制或模糊推理的思想,与其他相对成熟的控制理论或方法结合起来,发挥各自的长处,从而获得理想的控制效果。 例如，利用模糊复合控制理论的分档控制,将PI或PID控制策略引入Fuzzy 控制器,构成Fuzzy-PI或Fuzzy-PID复合控制;适应高阶系统模糊控制需要的三维模糊控制器;将精确控制和模糊控制结合起来的精确—模糊混合控制;将预测控制与模糊控制相结合,利用预测模型对控制结果进行预报,并根据目标误差和操作者的经验应用模糊决策方法在线修正控制策略的模糊预测控制等。 模糊控制的发展过程中,提出了多种自组织、自学习、自适应模糊控制器。它们根据被控过程的特性和系统参数的变化,自动生成或调整模糊控制器的规则和参数,达到控制目的。这类模糊控制器在实现人的控制策略基础上,又进一步将人的学习和适应能力引入控制器,使模糊控制具有更高的智能性。自校正模糊控制器、参数自调整模糊控制等控制方法也较大地增强了对环境变化的适应能力。

模糊控制的理论基础

第二章：模糊控制的理论基础 第一节：引言 模糊控制的发展 传统控制方法：数学模型。 模糊控制逻辑：使计算机具有智能和活性的一种新颖的智能控制方法。 模糊控制以模糊集合论为数学基础。 模糊控制系统的应用对于那些测量数据不准确，要处理的数据量过大以致无法判断它们的兼容性以及一些复杂可变的被控对象等场合是有益的。 模糊控制器的设计依赖于操作者的经验。 模糊控制器参数或控制输出的调整是从过程函数的逻辑模型产生的规则来进行的。 改善模糊控制器性能的有效方法是优化模糊控制规则。 模糊控制的特点： 一、无需知道被控对象的数学模型 二、是一种反应人类智慧思维的智能控制 三、易被人们所接受 四、推理过程采用“不精确推理” 五、构造容易 六、存在的问题： 1、要揭示模糊控制器的实质和工作原理，解决稳定性和鲁棒性理论问题，从理 论分析和数学推导的角度揭示和证明模糊控制系统的鲁棒性优于传统控制策略； 2、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； 3、模糊控制的设计尚缺乏系统性，无法定义控制目标。 “模糊控制的定义” 定义：模糊控制器的输出是通过观察过程的状态和一些如何控制过程的规则的推理得到的。基于三个概念：测量信息的模糊化，推理机制，输出模糊集的精确化；

测量信息的模糊化：实测物理量转换为在该语言变量相应论域内的不同语言值的模糊子集；推理机制：使用数据库和规则库，根据当前的系统状态信息决定模糊控制的输出子集；模糊集的精确化：将推理过程得到的模糊控制量转化为一个清晰，确定的输出控制量的过程。 “模糊控制技术的相关技术” 模糊控制器的核心处理单元：1.传统单片机；2.模糊单片机处理芯片；3.可编程门阵列芯片。 模糊信息与精确转换技术：AD，DA，转换技术。 模糊控制的软技术：系统的仿真软件。 综述：模糊控制是一种更人性化的方法，用模糊逻辑处理和分析现实世界的问题，其结果往往更符合人的要求。 第二节：模糊集合论基础 “模糊集合的概念” 经典集合论所表达概念的内涵和外延都必须是明确的。 集合既可以是连续的也可以是离散的。 集合表示方法：1、列举法；2、定义法；3、归纳法；4、特征函数法；5、集合运算； 思维中每一个概念都有一定的内涵和外延，概念的内涵是指一个概念所包含的区别于其他概念的全体本质属性，概念的外延指符合某概念的对象的全体。从集合论的角度看，内涵就是集合的定义，外延就是集合的所有元素。 与传统的经典集合对事物只用“1”，“0”简单地表示“属于”或“不属于”分类不同，模糊集合是把它扩展成用0~1之间连续变化值来描述元素的属于程度。这个0~1之间连续变化值称作“隶属度”。模糊集合中的特征函数就称作隶属度函数。 模糊集合的定义实际上是将经典集合论中的特征函数表示扩展都用隶属度函数表示。

包含度及其应用【文献综述】

文献综述 数学与应用数学 包含度及其应用 在计算机与网络信息技术飞速发展的今天, 各个领域的信息与数据急剧增加(信息爆炸),并且由于人的参与使数据与信息中的不确定性更加显著, 信息与数据中的关系更加复杂(复杂系统). 如何从大量的、杂乱无章的、强干扰的数据(海量数据)挖掘潜在、新颖的、正确的、有利用价值的知识(有用知识), 这给智能信息处理提出了严峻的挑战. 粗糙集理论与方法对于处理复杂系统不失为一个有效的方法. 粗糙集作为处理不精确、不确定与不完全数据的理 1,2于1982年提出的, 该理论是经典集合论的又一推广形式. 从论是由波兰数学家Pawlak[] 20世纪90年代起, 粗糙集理论逐渐成为信息科学的一大研究热点, 受到越来越多国内外学者的关注. 1992年, 第一届关于粗糙集理论国际学术会议在波兰召开. 1995年, ACM Communication将其列为新浮现的计算机科学的研究课题. 1998年, 国际信息科学杂志(Information Sciences)还为粗糙集理论的研究作出了专辑. 20多年来, 粗糙集理论的研究越来越深入, 并且已经成功的应用到机器学习与知识发现、数据挖掘、决策支持与分析等领域. 我国关于粗糙集的研究起步较晚, 但是目前受到越来越多的国内科研人员的关注, 先后出版了一系列的有关粗糙集的专注. 在一个复杂系统中, 有许多不确定的来源. 首先, 人们提出的问题常常是不精确的, 不精确的问题导致不精确的结果; 第二, 获取的信息不完全, 知识获取的过程也是不精确的; 第三, 推理的过程也是不确定的, 不确定性的推理过程导致不确定性的结论. 随着人们研究范围的扩大, 研究的系统越来越复杂, 系统的复杂性与经典数学的精确描述越来越不协调. Zadeh[]3引入的模糊集合, 将经典集合模糊化, 使具有分明边界的集合变为具有不分明边界的模糊集合. 模糊集合理论[]4在复杂系统中得到了成功的应用, 特别是在模糊控制中，取得了显著成果. 包含度是将“包含关系”度量化, 从而包容了“关系”的不确定性. 不确定性推理是人工智能中最为活跃的研究领域, 也是计算机智能化的重要内容, 它包含有定量方法、定性方法, 以及定性与定量相结合的方法. 不确定性推理的定量方法、定量推理方法是通过给出命题的数值计算得出因果关系的数