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：

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；一般选误差信号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：

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……。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。

(4)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，同时也构成了智能控制的重要组成部分。

模糊控制器的组成框图主要分为三部分：精确量的模糊化，规则库模糊推理，

模糊量的反模糊化。

（1）精确量的模糊化

模糊化是一个使清晰量模糊的过程，输入量根据各种分类被安排成不同的隶属度，例如，温度输入根据其高低被安排成很冷、冷、常温、热和很热等。

一般在实际应用中将精确量离散化，即将连续取值量分成几档，每一档对应一个模糊集。控制系统中的偏差和偏差变化率的实际范围叫做这些变量的基本论域，设偏差的基本论域为[-x,+x]，偏差所取的模糊集的论域为(-n，-n+1,…0，n-1,n),即可给出精确量的模糊化的量化因子k：

（2）规则库和推理机

模糊控制器的规则是基于专家知识或手动操作熟练人员长期积累的经验，它是按人的直觉推理的一种语言表示形式。模糊规则通常由一系列的关系词连接而成，如If-then,else,also,and,or等。例如，某模糊控制系统输入变量为e(误差)和ec(误差变化率)，它们对应的语言变量为E和EC，可给出一组模糊规则。

R1：If E is NB and EC is NB then U is PB

R2：If E is NB and EC is NS then U is PM

通常把If...部分称为“前提”，而then...部分称为“结论”。其基本结构可归纳为If A and B then C，其中A为论域U上的一个模糊子集，B为论域V上的一个模糊子集。根据人工的控制经验，可离线组织其控制决策表R，R是笛卡儿乘积集U×V上的一个模糊子集，则某一时刻其控制量C由式(2-2)给出：

规则库用来存放全部模糊控制规则，在推理时为“推理机”提供控制规则。由上述可知，规则条数和模糊变量的模糊子集划分有关。划分越细，规则条数越多，但并不代表规则库的准确度越高，规则库的“准确性”还与专家知识的准确度有关。

在设计模糊控制规则时，必须考虑控制规则的完备性、交叉性和一致性。

完备性是指对于任意的给定输入均有相应的控制规则起作用。要求控制规则的完备性是保证系统能被控制的必须条件之一。如果控制器的输出值总由数条控制规则来决定，说明控制规则之间相互联系、相互影响。这是控制规则的交叉性。一致性是指控制规则中不存在相互矛盾的规则。

常用的模糊控制规则生成方法有：

a、根据专家经验或过程控制知识生成控制规则

模糊控制规则是基于手动控制策略而建立的，而手动控制策略又是人们通过学习、试验以及长期经验积累而形成的。手动控制过程一般是通过被控对象或过程的观测，操作者再根据已有的经验和技术知识，进行综合分析并做出控制决策，调整加到被控对象的控制作用，从而使系统达到预期目标。

b、根据过程模糊模型生成控制规则

如果用语言去描述被控过程的动态特性，那么这种语言描述可以看作为过程的模糊模型。根据模糊模型，可以得到模糊控制规则集。

c、根据对手工操作的系统观察和测量生成控制规则

在实际生产中，操作人员可以很好地操作控制系统，但有时却难以给出用于模糊控制所用的控制语句。为此，可通过对系统的输入、输出进行多次测量，再根据这些测量数据去生成模糊控制规则。

推理是模糊控制器中，根据输入模糊量，由模糊控制规则完成模糊推理来求解模糊关系方程，并获得模糊控制量的功能部分。Mamdani推理法,本质上是一种合成推理方法

（3）反模糊化

通过模糊控制决策得到的是模糊量，要执行控制，必须把模糊量转化为精确量，也就是要推导出模糊集合到普通集合的映射(也称判决)。实际上是在一个输出范围内，找到一个被认为最具有代表性的、可直接驱动控制装置的确切的输出控制值。主要反模糊化判决方法有：最大隶属度法，重心法和加权平均法。

模糊控制器的结构

根据输入变量和输出变量的个数，分为单变量模糊控制和多变量模糊控制。二维输入-单输出模糊控制器

二维模糊控制器如图2-2(b)，两个输入变量基本上都采用受控变量的

偏差e和偏差的变化率ec，由于它们能够严格地反映受控过程中输出变量

的动态特性，因此在控制效果上要比一维模糊控制器好得多，这也是最常

用的一类模糊控制器。

供暖锅炉控制系统属于过程控制系统，过程控制系统是指把生产过程的温度、压力、流量、液位和浓度作为被控参数的控制系统。因此供暖锅炉控制系统作为过程控制系统其控制的总任务是维持总的出水温度恒定，同时燃烧效率尽可能高、污染尽可能小，保证设备运行安全，满足用户的供热要求，以及对各运行参数和设备状态进行检测，以便进行显示、报警、工况计算以及制表打印等。

PID控制

1. 比例环节

成比例地反映控制系统的偏差信号e(t)，偏差一旦产生，控制器立即产生控制作用，以减小偏差。当仅有比例控制时系统输出存在稳态误差（Steady-state error）。

P参数越小比例作用越强，动态响应越快，消除误差的能力越强。但实际系统是有惯性的，控制输出变化后，实际y(t)值变化还需等待一段时间才会缓慢变化。由于实际系统是有惯性的，比例作用不宜太强，比例作用太强会引起系统振荡不稳定。P参数的大小应在以上定量计算的基础上根据系统响应情况，现场调试决定，通常将P参数由大向小调，以能达到最快响应又无超调(或无大的超调)为最佳参数。

优点:调整系统的开环比例系数，提高系统的稳态精度，减低系统的惰性，加快响应速度。

缺点:仅用P控制器,过大的开环比例系数不仅会使系统的超调量增大，而且会使系统稳定裕度变小，甚至不稳定。

2. 积分环节

控制器的输出与输入误差信号的积分成正比关系。主要用于消除静差，提高系统的无差度。积分作用的强弱取决于积分时间常数T,T越大，积分作用越弱，反之则越强。

为什么要引进积分作用？

比例作用的输出与误差的大小成正比，误差越大，输出越大，误差越小，输出越小，误差为零，输出为零。由于没有误差时输出为零，因此比例调节不可能完全消除误差，不可能使被控的PV值达到给定值。必须存在一个稳定的误差，以维持一个稳定的输出，才能使系统的PV值保持稳定。这就是通常所说的比例作用是有差调节，是有静差的，加强比例作用只能减少静差，不能消除静差(静差：即静态误差，也称稳态误差)。

为了消除静差必须引入积分作用，积分作用可以消除静差，以使被控的y(t)值最后与给定值一致。引进积分作用的目的也就是为了消除静差，使y(t)值达到给定值，并保持一致。

积分作用消除静差的原理是，只要有误差存在，就对误差进行积分，使输出继续增大或减小，一直到误差为零，积分停止，输出不再变化，系统的PV值保持稳定，y(t)值等于u(t)值，达到无差调节的效果。

但由于实际系统是有惯性的，输出变化后，y(t)值不会马上变化，须等待一段时间才缓慢变化，因此积分的快慢必须与实际系统的惯性相匹配，惯性大、积分作用就应该弱，积分时间I就应该大些，反之而然。如果积分作用太强，积分输出变化过快，就会引起积分过头的现象，产生积分超调和振荡。通常I参数也是由大往小调，即积分作用由小往大调，观察系统响应以能达到快速消除误差，达到给定值，又不引起振荡为准。

逻辑学基础教程课后练习题答案汇总

《逻辑学基础教程》练习题参考答案 第一章绪论 一、填空题 1．逻辑学研究思维是暂时撇开（具体容），专门研究（形式）。 2．任一种逻辑形式都是由两部分构成的，即（逻辑常项）和（变项）。 3．逻辑常项是指逻辑形式中（不变）的部分，变项是指逻辑形式中（可变）的部分。 判别逻辑形式的类型的唯一依据是（逻辑常项）。 4．形式逻辑研究的对象及其特点决定形式逻辑是一门（工具）性学科，它是没有（民族、阶级）性的。 二、单项选择题 1．思维的逻辑形式之间的区别，取决于（B） A．思维的容B．逻辑常项 C．逻辑变项D．语言表达形式

2．“所有S是P”与“有的S不是P”，（B） A．逻辑常项相同但变项不同B．逻辑常项不同但变项相同 C．逻辑常项与变项均相同D．逻辑常项与变项均不同3．“任改革者不是思想僵化的，有些干部是改革者，所以有些干部不是思想僵化的”。 此推理的逻辑形式是（B） A．所有M不是P，S是M，所以S不是P B．所有M不是P，有些S是M，所以有些S不是P C．有些M不是P，有些S是M，所以S不是P D．M是P，S不是M，所以S不是P 三、指出下列各段文字中个“逻辑”一词的含义 1．“虽说马克思没有留下‘逻辑’（大写字母的），但他遗留下《资本论》的‘逻辑’……” 答：前一个“逻辑”是指逻辑学，即研究思维形式及其规律的科学。后一个“逻辑” 是指某种理论观点。 2．写文章要讲逻辑。 答：思维的规律和规则。 3．跨过战争的艰难路程之后，胜利的坦途就到来了，这是战争的自然逻辑。 答：客观事物发展的规律。 4．艾奇逊当面撒谎，将侵略写成了“友谊”……美国老爷的逻辑，就是这样。 答：表示某种特殊的立场观点或论证法 四、下列各组命题是否具有相同的命题形式？为什么？

逻辑学深刻复习知识点

逻辑学复习知识点 前言：逻辑学：传统逻辑、现代逻辑；它是基础性，工具性的学科（更直接，更系统） 第一章（绪论）： 第一节什么是逻辑学 1.“逻辑”的含义：源于古希腊，原意：思想，言辞，理性，规律。 逻辑是一门学科，即逻辑学（思维科学）。 2.逻辑学的研究对象：研究思维的形式结构及其规律的科学。 逻辑学的研究目的：总结出人们正确运用各种思维形式的逻辑规律。 思维：感性认识（感觉，知觉，表象）和理性认识（概念，命题（判断），推理） 思维的形式结构（思维的逻辑形式）：包括逻辑常项和变项 逻辑常项：不随思维具体内容变化而变化，是判定一种逻辑形式具体类型的唯一依据。 传统逻辑：自然语言（日常用语）现代逻辑：人工语言（符号语言：表意符号，公式，公式序列） 思维形式结构的规律：逻辑规则：仅适用于某种思维形式。逻辑思维的基本规律：普遍适用于各种类型的思维形式。（传统逻辑定义） 逻辑思维的基本规律包括：同一律，矛盾律，排中律，充足理由律。表现方式： 现代逻辑的基础部分：经典命题逻辑,经典谓词逻辑（表现方式：重言式（重言蕴涵式，重言等值式））第二节逻辑学的性质和作用 1.逻辑学的性质：工具性，全人类性（没有民族性，阶级性） 2.逻辑学的作用： 联合国教科文组织1974年规定的七大基础学科：逻辑学、数学、天文学和天体物理学、地球科学和空间科学、物理学、化学、生命科学

三方面作用：促成逻辑思维由自发向自觉转变；培养和提高人们认识事物、从事科学研究的能力；帮助识别、驳斥谬误和诡辩。 3.第三节逻辑简史 逻辑学的历史：两千多年逻辑学的三大源头：古中国、古印度、古希腊。 西方逻辑：以古希腊逻辑为先河，在发展的历程中完整地经历了传统和现代两个形态。（以此为例） 传统逻辑的诞生与发展： 传统逻辑：由亚里士多德开始直至莱布尼兹之前的整个逻辑类型。特点：借助自然语言，主要范围是常见日常思维类型。 亚里士多德：（公元前384-公元前322）:古希腊著名学者，第一次全面、系统研究逻辑学主要问题，首创逻辑学这门科学。被称作“西方逻辑之父”，主要逻辑著作《范畴篇》、《解释篇》、《前分析篇》、《后分析篇》、《论辩篇》、《辩谬篇》，分别论述概念、命题（判断）、推理、论证、论辩的方法和如何驳斥诡辩的问题。哲学著作《形而上学》系统论述了矛盾律、排中律，涉及同一律。奠定了西方逻辑学发展的坚实基础。古希腊斯多葛学派及欧洲中世纪的逻辑学家：研究了假言命题、选言命题、联言命题和推理形式，提出相应推理规则。 弗兰西斯.培根（1561-1626）：英国哲学家、逻辑学家。17世纪，实验自然科学兴起和发展，研究了科学归纳法问题。《新工具》一书中提出科学归纳的“三表法”：“存在和具有表”、“差异表”、“程度表”，奠定归纳逻辑的基础。 穆勒（1806-1873）：19世纪英国哲学家、逻辑学家。在《逻辑体系》（我国近代学者严复译为《逻辑名学》）把科学归纳法发展为五种：求同法、求异法、求同求异并用法、共变法、剩余法。至此，传统逻辑的基本框架大致形成。 现代逻辑的兴起与发展： 现代逻辑（“数理逻辑”或“符号逻辑”）:由莱布尼兹奠定基本思想,目前仍在不断发展中的逻辑类型。特点：借助人工语言（符号语言），建立形式系统，对研究对象整体把握。 莱布尼兹（1646-1716）：德国著名数学家、哲学家。17世纪末期，提出用数学演算的方法处理演绎逻辑；

模糊控制详细讲解实例

一、速度控制算法： 首先定义速度偏差-50 km/h ≤e （k ）≤50km/h ，-20≤ec （i ）= e （k ）- e （k-1）≤20，阀值e swith =10km/h 设计思想：油门控制采用增量式PID 控制算法,刹车控制采用模糊控制算法，最后通过选择规则进行选择控制量输入。 选择规则： e （k ）<0 ① e （k ）>- e swith and throttlr_1≠0 选择油门控制 ② 否则：先将油门控制量置0，再选择刹车控制 0

第三章模糊控制题

第2章 模糊控制 1 3.1 模糊控制的基本思想 研究和考虑人的控制行为特点，对于无法构造数学模型的对象让计算机模拟人的思维方式，进行控制决策。 将人的控制行为，总结成一系列条件语句，运用微机的程序来实现这些控制规则。 在描述控制规则的条件语句中的一些词，如“较大”、“稍小”、“偏高”等都具有一定的模糊性，因此用模糊集合来描述这些模糊条件语句，即组成了所谓的模糊控制器。 3.2 模糊集合的定义 模糊集合的定义：给定论域U ，U 到[0,1]闭区间的任一映射A μ ]1,0[:→U μA 都确定U 的一个模糊集合A , A μ称为模糊集合且的隶属函数。 )(x μA 的取值范围为闭区间[0,1]，)(x μA 接近1，表示x 属于A 的程度高；)(x μA 接近0，表示x 属于A 的程度低。 3.3 常用的3种模糊集合的表示方法， (1)Zadeh 表示法 用论域中的元素x i 与其隶属度)(i A x μ按下式表示A ，则 在Zadeh 表示法中，隶属度为零的项可不写入。 (2)序偶表示法 用论域中的元素x i 与其隶属度)(i A x μ的构成序偶来表示且，则 在序偶表示法中，隶属度为零的项可省略。 (3)向量表示法 用论域中元素x i 的隶属度)(i A x μ构成向量来表示，则 在向量表示法中，隶属度为零的项不能省略。 3.4凸模糊集的定义 若A 是以实数R 为论域的模糊集合，其隶属函数为)(x μA ，如果对任意实数b x a <<，都有 则称A 为凸模糊集。 凸模糊集实质上就是其隶属函数具有单峰值特性。

第2章 模糊控制 2 3．5 常见的4种隶属函数 (1)正态型 正态型是最主要也是最常见的一种分布，表示为 其分布曲线如图2-4所示。 图2-4 正态型分布曲线 (2)三角型 1 (),1()(),0,x a a x b b a x x c b x c b c μ?-≤

逻辑学基本内容

逻辑学 第二章性质命题 一性质命题的四种形式 1 全称肯定判断 形式：所有S是P，写作SAP,简称A判断 2 全称否定判断 形式：所有S不是P，写作SEP 简称E判断 3 特称肯定判断 形式:有些S是P，写作SIP，简称I判断。 4 特称否定判断 形式：有些S不是P,写作SOP ,简称O判断 三词项的周延性：主谓项概念外延数量的断定情况 1、周延性是对主谓项外延情况的形式断定，而非实际存在情况的断定。单称命题的 周延性与全称命题同。 2 、“是”P 则P不周延，“不是P”，则P周延 主词相同和谓词相同称同素材性质命题。 同素材性质命题的全称肯定命题、全称否定命题、特称肯定命题和特称否定命题之间存在着某种真假关系，这种关系亦称对当关系。 二同素材性质命题的逻辑方阵 刻画“对当关系”的图示，俗称“逻辑方阵”，逻辑方阵假词主词对象是存在的。 四性质命题的变形推理 1 换质法：换质不换位，谓项正负反 换位法：换位不换质，主谓莫扩展 是通过调换主谓词项的位置得到一新命题。换位不改变命题的质。 根据源命题和换位命题的量项是否相同可把换位法区分为单纯换位和限量换位两种。 1 单纯换位：换位命题和原命题的量项相同的换位法，为单纯换位 (1)所有S不是P 换位所有P不是S SEP PES (2)有的S是P, 换位：有的P是S SIP PIS 2 限量换位：改变原命题的量的换位法 (1)所有S是P,换位：有的P是S SAP PIS (2)SAP PAS (3)SOP命题不能换位 SOP POS 3 换质位法：先换质后换位，也可先换位后换质 有的S是P,换质为有的S不是非P ,这SOP 不能换位 换位法是演绎推理，演绎推理的特点是若前提是真的，推出的结论也应该是真的。

逻辑学基础重点_逻辑学重点归纳

逻辑学基础重点_逻辑学重点归纳 逻辑学基础期末复习重点 一、填空题1分*10 二、单选题2分*10 三、图解题共10分 1.用欧拉图表示概念外延之间的关系 3分*2 2.在括号内填上适当的符号，使之成为一个有效的三段论 2分*2 四、证明题共12分 1.证明三段论的有关规则 6分*1 2.依据判断变形进行的直接推理 3分*2 五、分析题 4题共24分 三段论、对当关系推理、逻辑的基本规律、穆勒五法、真值表六、综合题 3题共24分综合推理 1亚里士多德被成为逻辑学之父。 2.内涵和外延是概念的基本特征。内涵就是反映在概念中的对象的本质属性，是概念质的规定性；外延是对思维对象范围的反映，是概念量的规定性。 3.概念的种类： 单独概念和普遍概念：单独概念是反映一个单独对象的概念，外延数量只有一个； 普遍概念是反映两个以上对象的概念，外延数量是两个以上。 集合概念和非集合概念：集合概念是反映集合体的概念，集合体所具有的属性，个体不必然具有； 非集合体是反映非集合体的概念，类不是集合体，所以，反映类的概念是非集合概念。肯定概念与否定概念：肯定概

念，是反映具有某种属性事物的概念； 否定概念，是反映不具有某种属性事物的概念，负概念都有否定词，但是具有否定词的概念不都是负概念。 4.概念间的关系：同一关系、真包含关系、真包含于关系、交叉关系、全异关系（1）同一关系（全同关系）：若所有的a都是b，所有的b都是a，则a、b之间为同一关系（全同关系）； （2）真包关系（属种关系）：若所有的b都是a，但有的a 不是b，则a、b之间为真包关系（属种关系）； （3）真包含于关系（种属关系）：若所有的a都是b，但有的b不是a，则a、b之间为真包含于关系（种属关系）；（4）交叉关系：若有的a是b，有的a不是b，有的b是a，有的b不是a，则a、b之间为交叉关系； a b （5）全异关系（不相容关系）：若所有的a都不是b，所有的b都不是a，则a、b之间为全异关系，包含矛盾关系和反对关系； (6）矛盾关系：反对关系： 5.下定义的方法：属加种差的方法，公式：被定义项=种差+属概念定义的规则： （1）定义项的外延和被定义项的外延应是同一个系。否则犯“定义过宽”或“定义过窄”的逻辑错误；（2）定义项中不能直接或间接地包括被定义项。否则犯“同语反复”或

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。

《逻辑学基础教程》课后练习题答案

第一章绪论 一、填空题 1.逻辑学研究思维就是暂时撇开(具体内容),专门研究(形式)。 2.任何一种逻辑形式都就是由两部分构成的,即(逻辑常项)与(变项)。 3.逻辑常项就是指逻辑形式中(不变)的部分,变项就是指逻辑形式中(可变)的部分。判别 逻辑形式的类型的唯一依据就是(逻辑常项)。 4.形式逻辑研究的对象及其特点决定形式逻辑就是一门(工具)性学科,它就是没有(民族、 阶级)性的。 二、单项选择题 1.思维的逻辑形式之间的区别,取决于(B) A.思维的内容 B.逻辑常项 C.逻辑变项 D.语言表达形式 2.“所有S就是P”与“有的S不就是P”,(B) A.逻辑常项相同但变项不同 B.逻辑常项不同但变项相同 C.逻辑常项与变项均相同 D.逻辑常项与变项均不同 3.“任何改革者不就是思想僵化的,有些干部就是改革者,所以有些干部不就是思想僵化 的”。此推理的逻辑形式就是(B) A.所有M不就是P,S就是M,所以S不就是P B.所有M不就是P,有些S就是M,所以有些S不就是P C.有些M不就是P,有些S就是M,所以S不就是P D.M就是P,S不就是M,所以S不就是P 三、指出下列各段文字中个“逻辑”一词的含义 1.“虽说马克思没有留下‘逻辑’(大写字母的),但她遗留下《资本论》的‘逻辑’……” 答:前一个“逻辑”就是指逻辑学,即研究思维形式及其规律的科学。后一个“逻辑” 就是指某种理论观点。 2.写文章要讲逻辑。 答:思维的规律与规则。 3.跨过战争的艰难路程之后,胜利的坦途就到来了,这就是战争的自然逻辑。 答:客观事物发展的规律。 4.艾奇逊当面撒谎,将侵略写成了“友谊”……美国老爷的逻辑,就就是这样。 答:表示某种特殊的立场观点或论证方法 四、下列各组命题就是否具有相同的命题形式？为什么？ 1.“有些唯物主义就是马克思主义者”与“有些唯物主义者就是先验论者”。

第六章 模糊控制系统

第六章模糊控制系统 教学内容 首先讲解用于控制的模糊集合和模糊逻辑的基本知识;然后讨论模糊逻辑控制器的类型、结构、设计和特性;最后举例说明FLC的应用。 教学重点 模糊控制的数学基础,模糊逻辑控制器的类型、结构、设计和特性。 教学难点 对定义的准确把握和理解,模糊逻辑控制器的类型、结构、设计和特性。 教学方法 通过对数学基础的牢固掌握,对模糊控制进行深入的理解,课堂教授为主。 教学要求 掌握用于控制的模糊集合和模糊逻辑的基本知识;模糊逻辑控制器的类型、结构、设计和特性 6.1 模糊控制基础 教学内容模糊集合、模糊逻辑定义及运算;模糊逻辑推理一般方法;模糊判决方法。 教学重点模糊集合、模糊逻辑定义及运算;模糊逻辑推理一般方法;模糊判决方法。 教学难点对抽象公式的理解、熟练运算;模糊逻辑推理一般方法。 教学方法课堂教授为主,课后作业巩固。 教学要求掌握模糊集合、模糊逻辑定义及运算;模糊逻辑推理一般方法;能够熟练使用模糊判决方法。 6.1.1 模糊集合、模糊逻辑及其运算 设为某些对象的集合,称为论域,可以是连续的或离散的;表示的元素,记作={}。 定义6.1模糊集合(fuzzy sets) 论域到[0,1]区间的任一映射,即: →[0,1],都确定的一个模糊子集;称为的隶属函数(membership function)或隶属度(grade of membership)。也就是说,表示属于模糊子集F的程度或等级。在论域中,可把模糊子集表示为元素与其隶属函数的序偶集合,记为: 若U为连续,则模糊集F可记作: 若U为离散,则模糊集F可记作:

定义6.2模糊支集、交叉点及模糊单点如果模糊集是论域U中所有满足的元素u构成的集合,则称该集合为模糊集F的支集。当u满足,则称此模糊集为模糊单点。 定义6.3模糊集的运算设A和B为论域U中的两个模糊集,其隶属函数分别为和,则对于所有,存在下列运算: (1) A与B的并(逻辑或) (2) A与B的交(逻辑与) (3) A的补(逻辑非) 定义6.4直积(笛卡儿乘积,代数积) 若分别为论域中的模糊集合,则这些集合的直积是乘积空间中一个模糊集合,其隶属函数为: 定义6.5模糊关系若U,V是两个非空模糊集合,则其直积U×V中的一个模糊子集R称为从U到V的模糊关系,可表示为: 定义6.6复合关系若R和S分别为U×V和V×W中的模糊关系,则R和S的复合是一个从U到W的模糊关系,记为: 定义6.7正态模糊集、凸模糊集和模糊数 定义6.8语言变量 定义6.9常规集合的许多运算特性对模糊集合也同样成立。设模糊集合A、B、C∈U,则其并、交和补运算满足下列基本规律: (1) 幂等律 (2) 交换律 (3) 结合律 (4) 分配律

逻辑学基础教程课后练习题答案汇总

第九章逻辑基本规律 一、填空题 1．违反三段论规则的“四词项”的错误，从逻辑规律的角度看，是一种违反（同一律）要求的逻辑错误。 2．根据形式逻辑基本规律中的（排中律），已知SIP为假，则SEP为真。 3．根据形式逻辑基本规律中的（矛盾律），若“如果认真学习，就能考得好成绩”为真，则“即使认真学习也不能考得好成绩”为假。 注意，“‘如果认真学习，就能考得好成绩’为真”等值于“‘即使认真学习也不能考得好成绩’为假”。 4．根据形式逻辑基本规律中的（排中律），若“老王是党员而不是干部”为假，则充分条件命题“如果老王是党员，那么他是干部”为真。 注意，“‘老王是党员而不是干部’为假”等值于“‘如果老王是党员，那么他是干部’为真”。 5．根据形式逻辑基本规律中的（排中律），由“不严厉打击刑事犯罪，社会秩序也能安定” 为假，可知必要条件命题（只有严厉打击刑事犯罪，社会秩序才能安定）为真。 注意，“‘不严厉打击刑事犯罪，社会秩序也能安定’为假”等值于“‘只有严厉打击刑事犯罪，社会秩序才能安定’为真”。 6．根据形式逻辑基本规律中的（矛盾律），若p∧﹁q为真，则﹁p∨q为（假）。 二、单项选择题 1．如果否定p∧q而肯定p∨q，则（D ） A．违反同一律B．违反矛盾律 C．违反排中律D．不违反逻辑规律 2．在以下断定中，违反逻辑基本规律要求的是（B ） A．SAP真且SOP假B．SEP真且SOP假 C．SIP真且SAP假D．SOP真且SIP假 3．在下列断定中，违反逻辑基本规律的是（B ） A．某关系不是对称的，也不是非对称的 B．某关系既是非对称的，又是反对称的 C．某关系不是对称的，也不是反对称的 D．某关系不是对称的，而是反对称的 4．对“如果灯亮，那么有电”和“如果灯不亮，那么无电”这两个命题同时肯定，则（D ）A．只违反矛盾律B．违反矛盾律 C．既违反矛盾律又违反排中律D．不违反矛盾律也不违反排中律 5．如果同时否定“必然p”和“必然非p”，则（C ） A．违反同一律B．违反矛盾律 C．违反排中律D．不违反逻辑规律 6．既否定“◇p”，又否定“◇﹁p”，则（D ） A．违反同一律B．违反矛盾律

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

(完整版)逻辑学基础复习要点

逻辑学基础期末复习要点 第一章引论 1、普通逻辑是研究思维的思维形式及其基本规律以及简单逻辑方法的科学。 2、任何一种逻辑形式都是由逻辑常项和逻辑变项两部分构成的。逻辑形式之间的区别，主要看他们的逻辑常项。 第二章概念 1、概念：概念是反映思维对象本质属性的思维形式，或者说概念是思维对象本质属性的反映。 2、概念与语词的联系与区别：（1）联系：语词是概念的语言形式，概念是语词的思维形式。 （2）区别： 第一，概念是思维形式，语词是语言形式；第二，概念借助语词表达，但不是所有的语词都表达概念； 第三，同一概念可用不同的语词表达；第四，同一语词在不同的语境中可以表达不同概念。 3、内涵和外延是概念的基本特征。内涵就是反映在概念中的对象的本质属性；外延是对思维对象范围的反映。 4、单独概念和普遍概念： 单独概念是反映一个单独对象的概念，外延数量只有一个； 普遍概念是反映两个以上对象的概念，外延数量是两个以上。 5、集合概念和非集合概念： 集合概念是反映集合体的概念，集合体所具有的属性，个体不必然具有； 非集合体是反映非集合体的概念，类不是集合体，所以，反映类的概念是非集合概念。 6、正概念与负概念： 正概念又称肯定概念，是反映具有某种属性事物的概念； 负概念又称否定概念，是反映不具有某种属性事物的概念，负概念都有否定词，但是具有否定词的概念不都是负概念。 7、概念间的关系 （1）同一关系（全同关系）：若所有的a都是b，所有的b都是a，则a、b之间为同一关系（全同关系）； （2）真包关系（属种关系）：若所有的b都是a，但有的a不是b，则a、b之间为真包关系（属种关系）； （3）真包含于关系（种属关系）：若所有的a都是b，但有的b不是a，则a、b之间为真包含于关系（种属关系）；

模糊控制仿真

智能控制实验报告模糊控制器的仿真

一．实验目的 1.了解模糊控制的原理 2.学习Matlab模糊逻辑工具箱的使用 3.使用工具箱进行模糊控制器的仿真 二．实验设备 1.计算机 2.Matlab软件 3.window 7操作系统 三．实验原理 模糊逻辑控制又称模糊控制，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类计算机控制策略，模糊控制是一种非线性控制。图1-1是模糊控制系统基本结构，由图可知模糊控制器由模糊化，知识库，模糊推理和清晰化（或去模糊化）四个功能模块组成。 针对模糊控制器每个输入，输出,各自定义一个语言变量。因为对控制输出的判断，往往不仅根据误差的变化，而且还根据误差的变化率来进行综合评判。所以在模糊控制器的设计中，通常取系统的误差值e和误差变化率ec为模糊控制器的两个输入，则在e的论域上定义语言变量“误差E”，在ec的论域上定义语言变量“误差变化EC”；在控制量u的论域上定义语言变量“控制量U”。 通过检测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，对误差取微分得到误差变化率ec，再经过模糊化处理把分明集输入量转换为模糊集输入量，模糊输入变量根据预先设定的模糊规则，通过模糊逻辑推理获得模糊控制输出量，该模糊输出变量再经过去模糊化处理转换为分明集控制输出量。 四．实验步骤 1、在MATLAB主窗口中单击工具栏中的Simulink快捷图标，弹出“Simulink Library Browser”窗口，单击Create a new model快捷图标，弹出模拟编辑窗口，用Matlab中的Simulink 工具箱，组成一个模糊控制系统，如图所示： 2、在MATLAB命令窗口输入fuzzy，并按回车键，弹出如下的FIS Editer界面，即模糊推理系统编辑器。

逻辑学基础复习要点 (1)

逻辑学基础期末复习要点 第一章 引论 1、普通逻辑是研究思维的思维形式及其基本规律以及简单逻辑方法的科学。 2、任何一种逻辑形式都是由逻辑常项和逻辑变项两部分构成的。逻辑形式之间的区别，主要看他们的逻辑常项。 第二章 概念 1、概念：概念是反映思维对象本质属性的思维形式，或者说概念是思维对象本质属性的反映。 2、概念与语词的联系与区别：（1）联系：语词是概念的语言形式，概念是语词的思维形式。 （2）区别： 第一，概念是思维形式，语词是语言形式；第二，概念借助语词表达，但不是所有的语词都表达概念； 第三，同一概念可用不同的语词表达；第四，同一语词在不同的语境中可以表达不同概念。 3、内涵和外延是概念的基本特征。内涵就是反映在概念中的对象的本质属性；外延是对思维对象范围的反映。 4、单独概念和普遍概念： 单独概念是反映一个单独对象的概念，外延数量只有一个； 普遍概念是反映两个以上对象的概念，外延数量是两个以上。 5、集合概念和非集合概念： 集合概念是反映集合体的概念，集合体所具有的属性，个体不必然具有； 非集合体是反映非集合体的概念，类不是集合体，所以，反映类的概念是非集合概念。 6、正概念与负概念： 正概念又称肯定概念，是反映具有某种属性事物的概念； 负概念又称否定概念，是反映不具有某种属性事物的概念，负概念都有否定词，但是具有否定词的概念不都是负概念。 7、概念间的关系 （1）同一关系（全同关系）：若所有的a 都是b ，所有的b 都是a ，则a 、b 之间为同一关系（全同关系）； （2）真包关系（属种关系）：若所有的b 都是a ，但有的a 不是b ，则a 、b 之间为真包关系（属种关系）； a 都是 b ，但有的b 不是a ，则a 、（3）真包含于关系（种属关系）：若所有的 b 之间为真包含于关系（种属关系） ； （4）交叉关系：若有的a 是b ，有的a 不是b ，有的b 是a ，有的b 不是a ，则a 、b 之间为交叉关系； （5）全异关系（不相容关系）：若所有的a 都不是b ，所有的b 都不是a ，则a 、b 之间为全异关系， 包含矛盾关系和反对关系； a b a b a b

模糊控制的原理

模糊控制是一种以模糊集合论、模糊语言变量以及模糊推理为数学基础的新型计算机 控制方法。显然，模糊控制的基础是模糊数学，模糊控制的实现手段是计算机。本章 着重介绍模糊控制的基本思想、模糊控制的基本原理、模糊控制器的基本设计方法和 模糊控制系统的性能分析。 随着科学技术的飞速发展，在那些复杂的、多因素影响的严重非线性、不确定性、多 变性的大系统中，传统的控制理论和控制方法越来越显示出局限性。长期以来，人们 期望以人类思维的控制方案为基础，创造出一种能反映人类经验的控制过程知识，并 可以达到控制目的，能够利用某种形式表示出来，而且这种形式既能取代那种精密、 反复、有错误倾向的模型建造过程，又能避免精密的估计模型方程中各种方案的过程，同时还很容易被实现的、简单而灵活的控制方式。于是，模糊控制理论及其技术便应 运而生。 模糊数学的鼻祖——美国加利福尼亚大学电气工程系教授扎德(L．A．zadeh)于1965 年首次提出了“模糊集合”的概念，1973年又进一步研究了模糊语言处理，这些理论研究给模糊控制理论提供了数学依据，为模糊推理打下了理论基础，使得有人的经验 参与的控制过程成为了实际可能。1974年，英国伦敦大学教授马丹（E．H．MamdanU)制造出当时世界上第一个用于锅炉和蒸汽机控制的模糊控制器， 距今仅仅30来年，各种各样的模糊控制系统被研制成功，其发展之快、成果之多和被世人重视的程度都是少有的。各种各样的家用电器的控制系统，各种熔炉、电气炉、 水泥生成炉的控制系统，核能发电供水控制系统，汽车控制系统，电梯控制系统，机 器人控制系统，以及活跃于航空航天、通信领域的专家系统等模糊控制系统的广泛应 用取得了明显效益，与传统控制相比展示了无比的优越性。当前，模糊控制理论与技 术的深入研究和在美国、日本、中国、欧洲、东南亚等国家和地区的广泛应用引起人 们更广泛的关注. 1.1 模糊控制方法的研究现状 L.A.Zadeh基于其模糊集概念最早提出了简单模糊控制理论，简单模糊控制器和常规的控制器相比较具有无需建立被控对象的数学模型、对被控对象的非线性和时变性具有 一定的适应能力的特点，然而它也存在着一定的缺陷： (1)精度不太高。这主要是由于模糊控制表的量化等级有限而造成的，通过增加量化等级数目虽可提高精度，但查询 表将过于庞大，需占用较大空间，使运算时间增加。实际上，如果模糊控制器不引人 积分机制，原则上误差总是存在的。 (2)自适应能力有限。由于量化因子和比例因子都是固定的，当对象参数随环境的变迁而变化时，它不能对自己的控制规则进行有效的 调整，从而使其良好的性能不能得到充分的发挥。 (3)易产生振荡现象。如果查询表构造不合理，或量化因子和比例因子选择不当，都会产生振荡。

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。

模糊控简介及模糊控制器的设计要点

目录 摘要 (1) 1 模糊控制简介 (1) 1.1 模糊控制方法的研究现状 (2) 1.2 模糊控制的特点 (2) 1.3模糊控制的研究对象 (3) 1.4模糊控制的展望 (3) 2 模糊控制器的结构与工作原理 (4) 2.1基本结构与组成 (4) 2.2一般模糊控制器各主要环节的功能 (4) 2.3隶属函数的确定原则和基本确定方法 (5) 2.4模糊条件语句与模糊控制规则 (6) 2.5模糊量的判决方法 (6) 2.6模糊控制规则的设计和模糊化方法 (8) 2.7解模糊化 (8) 3 模糊控制器的设计 (9) 4 关于模糊(及智能)控制理论与技术发展的思考 (11) 参考文献 (12)

摘要 摘要：本文主要介绍了模糊控制系统的研究现状、特点，以及模糊控制器的结构与工作原理。同时对模糊控制器的设计进行了介绍和分析，对于其基本步骤和过程进行陈述，最后就模糊(及智能)控制理论与技术发展进行总结性的思考。 关键词：模糊控制；模糊控制器；模糊量；模糊化方法 引言 模糊控制是近代控制理论中的一种基于语言规则与模糊推理的高级控制策略和新颖技术，它是智能控制的一个重要分支，发展迅速，应用广泛，实效显著，引人关注[13]。随着科学技术的进步，现代工业过程日趋复杂，过程的严重非线性、不确定性、多变量、时滞、未建模动态和有界干扰，使得控制对象的精确数学模型难以建立，单一应用传统的控制理论和方法难以满足复杂控制系统的设计要求。而模糊控制则无需知道被控对象的精确数学模型，且模糊算法能够有效地利用专家所提供的模糊信息知识，处理那些定义不完善或难以精确建模的复杂过程。因此，模糊控制成为了近年来国内外控制界关注的热点研究领域。 1 模糊控制简介 模糊控制是一种以模糊集合论、模糊语言变量以及模糊推理为数学基础的新型计算机控制方法。显然，模糊控制的基础是模糊数学，模糊控制的实现手段是计算机。本章着重介绍模糊控制的基本思想、模糊控制的基本原理、模糊控制器的基本设计方法和模糊控制系统的性能分析。 随着科学技术的飞速发展，在那些复杂的、多因素影响的严重非线性、不确定性、多变性的大系统中，传统的控制理论和控制方法越来越显示出局限性。长期以来，人们期望以人类思维的控制方案为基础，创造出一种能反映人类经验的控制过程知识，并可以达到控制目的，能够利用某种形式表示出来，而且这种形式既能取代那种精密、反复、有错误倾向的模型建造过程，又能避免精密的估计模型方程中各种方案的过程，同时还很容易被实现的、简单而灵活的控制方式。于是，模糊控制理论及其技术便应运而生。 模糊数学的鼻祖——美国加利福尼亚大学电气工程系教授扎德(L．A．zadeh)于1965年首次提出了“模糊集合”的概念，1973年又进一步研究了模糊语言处理，这些理论研究给模糊控制理论提供了数学依据，为模糊推理打下了理论基础，使得有人的经验参与的控制过程成为了实际可能。1974年，英国伦敦大学教授马丹（E．H．MamdanU)制造出当时世界上第一个用于锅炉和蒸汽机控制的模糊控制器，距今仅仅30来年，各种各样的模糊控制系统被研制成功，其发展之快、成果之多和被世人重视的程度都是少有的。各种各样的家用电器的控制系统，各

模糊控制的应用实例与分析

模糊控制的应用 学院实验学院 专业电子信息工程 姓名 指导教师 日期 2011 年 9 月 20 日

在自动控制中，包括经典理论和现代控制理论中有一个共同的特点，即控制器的综合设计都要建立在被控对象准确的数学模型(如微分方程等)的基础上，但是在实际工业生产中，很多系统的影响因素很多，十分复杂。建立精确的数学模型特别困难，甚至是不可能的。这种情况下，模糊控制的诞生就显得意义重大，模糊控制不用建立数学模型，根据实际系统的输入输出的结果数据，参考现场操作人员的运行经验，就可对系统进行实时控制。模糊控制实际上是一种非线性控制，从属于智能控制的范畴。现代控制系统中的的控制能方便地解决工业领域常见的非线性、时变、在滞后、强耦合、变结构、结束条件苛刻等复杂问题。可编程控制器以其高可靠性、编程方便、耐恶劣环境、功能强大等特性很好地解决了工业控制领域普遍关心的可靠、安全、灵活、方便、经济等问题，这两者的结合，可在实际工程中广泛应用。 所谓模糊控制，其定义是是以模糊数学作为理论基础，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一种控制。模糊控制具有以下突出特点： (1)模糊控制是一种基于规则的控制，它直接采用语言型控制规则，出发点是现 场操作人员的控制经验或相关专家的知识，在设计中不需要建立被控对象的精确的数学模型，因而使得控制机理和策略易于接受与理解，设计简单，便于应用 (2)由工业过程的定性认识出发，比较容易建立语言控制规则，因而模糊控制对 那些数学模型难以获取，动态特性不易掌握或变化非常显著的对象非常适用。 (3)基于模型的控制算法及系统设计方法，由于出发点和性能指标的不同，容易 导致较大差异；但一个系统语言控制规则却具有相对的独立性，利用这些控制规律间的模糊连接，容易找到折中的选择，使控制效果优于常规控制器。 (4)模糊控制是基于启发性的知识及语言决策规则设计的，这有利于模拟人工控 制的过程和方法，增强控制系统的适应能力，使之具有一定的智能水平。(5)模糊控制系统的鲁棒性强，干扰和参数变化对控制效果的影响被大大减弱， 尤其适合于非线性、时变及纯滞后系统的控制。 由于有着诸多优点，模糊理论在控制领域得到了广泛应用。下面我们就以下示例介绍模糊控制在实际中的应用： 电机调速控制系统见图1，模糊控制器的输入变量为实际转速与转速给定值 ，输出变量为电机的电压变化量u。图2为电机调试之间的差值e及其变化率e c 输出结果，其横坐标为时间轴，纵坐标为转速。当设定转速为2 000r／s时，电机能很快稳定运行于2 000r／s；当设定转速下降到1 000r／s时，转速又很快下降到1 000r／s稳定运行。 图1

选取一个模糊控制的实例讲解

一．实验题目：基于模糊控制系统的单级倒立摆 二．实验目的与要求： 倒立摆是联结在小车上的杆，通过小车的运动能保持竖立不倒的一种装置，它是一个典型的非线性、快速、多变量和自然不稳定系统，但是我们可以通过对它施加一定的控制使其稳定。对它的研究在理论上和方法上都有其重要意义。倒立摆的研究不仅要追求增加摆的级数，而且更重要的是如何发展现有的控制方法。同时, 它和火箭的姿态控制以及步行机器人的稳定控制有很多相似之处，由此研究产生的理论和方法对一般工业过程也有广泛用途。 本文研究了倒立摆的控制机理，用Lagrange 方法推导了一级倒立摆的数学模型，这为研究多级和其它类型的倒立摆甚至更高层次的控制策略奠定了一个良好的基础。对系统进行了稳定性、可控性分析，得出倒立摆系统是一个开环不稳定但可控的系统的结论。 本文主要研究用极点配置、最优控制和模糊控制方法对倒立摆进行稳定控制。最优控制方法是基于状态反馈，但能实现输出指标最优的一种控制方法，方法和参数调节较简单，有着广泛的应用。模糊控制有不依赖于数学模型、适用于非线性系统等优点，所以本文尝试了用模糊控制对倒立摆进行控制，以将先进的控制方法用于实际中。 同时，对倒立摆系统的研究也将遵循从建模到仿真到实控，软硬件结合的系统的控制流程。在这过程中，借助数学工具 Matlab7及仿真软件Simulink，作了大量的仿真研究工作，仿真结果表明系统能跟踪输入，并具有较好的抗干扰性。最后对实验室的倒立摆装置进行了软、硬件的调试，获得了较好的控制效果。 三．实验步骤： 1.一级倒立摆系统模型的建立 在忽略了空气阻力、各种摩擦之后（这也是为了保证Lagrange 方程的建立），可 将一级倒立摆系统抽象为由小车和匀质杆组成的系统，本系统设定如下： 小车质量 M；摆杆质量m，长为l；小车在x 轴上移动；摆与竖直方向夹角为θ，规定正方向如图所示；加在小车x 轴上的力为F； 拉格朗日算子 L 是系统动能Ec 和势能Ep 之差，拉格朗日方程由拉格朗日算子L