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基于数据挖掘与系统理论建立摩擦模糊模型与控制补偿

基于数据挖掘与系统理论建立摩擦模糊模型与控制补偿
基于数据挖掘与系统理论建立摩擦模糊模型与控制补偿

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,

模糊综合评价模型及实例

模糊综合评价模型 [编辑] 什么是模糊综合评价模型? 模糊综合评价方法是模糊数学中应用的比较广泛的一种方法。在对某一事务进行评价时常会遇到这样一类问题,由于评价事务是由多方面的因素所决定的,因而要对每一因素进行评价;在每一因素作出一个单独评语的基础上,如何考虑所有因素而作出一个综合评语,这就是一个综合评价问题。 [编辑] 模糊评价的基本思想 许多事情的边界并不十分明显,评价时很难将其归于某个类别,于是我们先对单个因素进行评价,然后对所有因素进行综合模糊评价,防止遗漏任何统计信息和信息的中途损失,这有助于解决用“是”或“否”这样的确定性评价带来的对客观真实的偏离问题。 [编辑] 模糊综合评价模型类别[1] [编辑] 模糊评价基本模型

设评判对象为P: 其因素集 ,评判等级 集。对U中每一因素根据评判集中的等级指标进行模糊评判,得到评判矩阵: (1) 其中,r ij表示 u i关于v j的隶属程度。(U,V,R)则构成了一个模糊综合评判模型。确定各 因素重要性指标(也称权数)后,记为,满足,合成得 (2) 经归一化后,得 ,于是可确定对象P的评判等级。 [编辑] 置信度模糊评价模型 (1) 置信度的确定。 在(U,V,R)模型中,R中的元素r ij是由评判者 “打分”确定的。例如k 个评判者,要求每 个评判者u j对照 作一次判断,统计得分和归一化后产生 , 且 , 组成R0。其中既 代表u j关于v j的“隶属程度”,也反映了评判u j为v j的集中程度。数值为1 ,说明u j为v j是可 信的,数值为零为忽略。因此,反映这种集中程度的量称为“置信度”。对于权系数的确定也存在一个信度问题。 在用层次分析法确定了各个专家对指标评估所得的权重后,作关于权系数的等级划分,由此决定其结果的信度。当取N个等级时,其量化后对应于[0,l]区间上N次平分。例如,N取5,则依次得到[0,0.2],[0.2,0.4],[0.2,0.6],[0.6,0.8],[0.8,l]。对某j个指标, 取遍k个专家对该指标评估所得的权重,得。作和式 (3) 其中d ij表示数组中 属于的个数,a0 = 0,b N = 1。

模糊控制系统及其MATLAB实现

1. 模糊控制的相关理论和概念 1.1 模糊控制的发展 模糊控制理论是在美国加州伯克利大学的L.A.Zadeh 教授于1965 年建立的模糊集合论的数学基础上发展起来的。之后的几年间Zadeh 又提出了模糊算法、模糊决策、模糊排序、语言变量和模糊IF-THEN 规则等理论,为模糊理论的发展奠定了基础。 1975年,Mamdani 和Assilian 创立了模糊控制器的基本框架,并用于控制蒸汽机。 1978年,Holmblad 和Ostergaard 为整个工业过程开发出了第一个模糊控制器——模糊水泥窑控制器。 20世纪80年代,模糊控制开始在工业中得到比较广泛的应用,日本仙台地铁模糊控制系统的成功应用引起了模糊领域的一场巨变。到20世纪90年代初,市场上已经出现了大量的模糊消费产品。 近30 年来, 因其不依赖于控制对象的数学模型、鲁棒性好、简单实用等优点, 模糊控制已广泛地应用到图像识别、语言处理、自动控制、故障诊断、信息检索、地震研究、环境预测、楼宇自动化等学科和领域, 并且渗透到社会科学和自然科学许多分支中去, 在理论和实际运用上都取得了引人注目的成果。 1.2模糊控制的一些相关概念 用隶属度法来定义论域U 中的集合A ,引入了集合A 的0-1隶属度函数,用()A x μ表示,它满足: 1 ()0A x μ?=?? x A x A ∈? 用0-1之间的数来表示x 属于集合A 的程度,集合A 等价与它的隶属度函数()A x μ 模糊系统是一种基于知识或基于规则的系统。它的核心就是由所谓的 IF-THEN 规则所组成的知识库。一个模糊的IF-THEN 规则就是一个用连续隶属度函数对所描述的某些句子所做的IF-THEN 形式的陈述。例如: 如果一辆汽车的速度快,则施加给油门的力较小。 这里的“快”和“较小”分别用隶属度函数加以描述。模糊系统就是通过组合IF-THEN 规则构成的。 构造一个模糊系统的出发点就是要得到一组来自于专家或基于该领域知识的模糊IF-THEN 规则,然后将这些规则组合到单一系统中。不同的模糊系统可采用不用的组合原则。 用隶属度函数表征一个模糊描述后,实质上就将模糊描述的模糊消除了。 模糊控制系统设计的关键在于模糊控制器的设计。模糊控制器的设计主要有三个部分: (1) 输入量的模糊化 所谓模糊化(Fuzzification) 就是先将某个输入测量量的测量值作标准化处理,把该输入测量量的变化范围映射到相应论域中,再将论域中的各输入数据以相应

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。

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

实验一--模糊控制器的MATLAB仿真

实验一 模糊控制器的MATLAB 仿真 一、实验目的 本实验要求利用MATLAB/SIMULINK 与FUZZYTOOLBOX 对给定的二阶动态系统,确定模糊控制器的结构,输入和输出语言变量、语言值及隶属函数,模糊控制规则;比较其与常规控制器的控制效果;研究改变模糊控制器参数时,系统响应的变化情况;掌握用 MATLAB 实现模糊控制系统仿真的方法。 实验时数:3学时。 二、实验设备:计算机系统、Matlab 仿真软件 三、实验原理 模糊控制器它包含有模糊化接口、规则库、模糊推理、清晰化接口等部分,输人变量是过程实测变量与系统设定值之差值。输出变量是系统的实时控制修正变量。模糊控制的核心部分是包含语言规则的规则库和模糊推理。模糊推理就是一种模糊变换,它将输入变量模糊集变换为输出变量的模糊集,实现论域的转换。工程上为了便于微机实现,通常采用“或”运算处理这种较为简单的推理方法。Mamdani 推理方法是一种广泛采用的方法。它包含三个过程:隶属度聚集、规则激活和输出总合。模糊控制器的体系结构如图1所示。 图1 模糊控制器的体系结构 四、实验步骤 (1)对循环流化床锅炉床温,对象模型为 ()()1140130120 ++s s 采用simulink 图库,实现常规PID 和模糊自整定PID 。 (2)确定模糊语言变量及其论域:模糊自整定PID 为2输入3输出的模糊控制器。该模糊控制器是以|e|和|ec|为输入语言变量,Kp 、Ki 、Kd 为输出语言变量,其各语言变量的论域如下:

误差绝对值:e={0,3,6,10}; 误差变化率绝对值:ec={0,2,4,6}; 输出Kp:Up={0,0.5,1.0,1.5}; 输出Ki:Ui={0,0.002,0.004,0.006}; 输出Kd:Ud={0,3,6,9}。 (3)语言变量值域的选取:输入语言变量|e|和|ec|的值域取值“大”(B)、“中”(M)、“小”(s)和“零”(Z) 4种;输出语言变量Kp、Ki、Kd的值域取值为“很大”(VB)、“大”(B)、“中”(M)、“小”(s) 4种。 (4)规则的制定:根据PID参数整定原则及运行经验,可列出输出变量Kp、Ki、Kd 的控制规则表。 (5)推理方法的确定 隐含采用“mamdani”方法:max-min; 推理方法,即“min”方法; 去模糊方法:面积中心法; 选择隶属函数的形式:三角型。

完整版模糊控制技术的发展及前景展望

模糊控制技术的发展与 前 景

展 望 模糊控制技术发展现状与前景展望

1.引言 人的手动控制策略是通过操作者的学习,实验以及长期经验积累而形成的,他通过人的自然语言来叙述。由于自然语言具有模糊性,所以,这种语言控制也被称为模糊语言控制,简称模糊控制。 近年来,对于经典模糊控制系统稳态性能的改善,模糊集成控制,模糊自适应控制,专家模糊控制与多变量模糊控制的研究,特别是对复杂系统的自学习与参数自调整模糊系统方面的研究,受到各国学者的重视。人们将神经网络和模糊控制技术相结合,形成了一种模糊神经网络技术,他可以组成一组更接近于人脑的智能信息处理系统,其发展前景十分广阔。 2.模糊控制的热点问题 模糊控制技术是一项正在发展的技术,虽然近年来得到了蓬勃发展,但它也存在一些问题,主要有以下几个方面 (1) 还没有有形成完整的理论体系,没有完善的稳定性和鲁棒性分析、系统的设计方法(包括规则的获取和优化、隶属函数的选取等); (2) 控制系统的性能不太高(稳态精度较低,存在抖动及积分饱和等问题); (3) 自适应能力有限。目前,国内外众多专家学者围绕着这些问题展开了广泛的研究,取得了一些阶段性成果,下面介绍一下近期的主要研究热点。 2.1 模糊控制系统的稳定性分析 任何一个自动控制系统要正常工作,首先必须是稳定的。由于模糊系统本质上的非线性和缺乏统一的系统描述,使得人们难以利用现有的控制理论和分析方法对模糊控制系统进行分析和设计,因此,模糊控制理论的稳定性分析一直是一个难点课题,未形成较为完善的理论体系。正因为如此,关于模糊系统的稳定性分析近年来成为众人关注的热点,发表的论文较多,提出了各种思想和分析方法。目前模糊控制系统稳定性分析方法主要有以下几种: (1) 李亚普诺夫方法 基于李亚普诺夫直接方法,许多学者讨论了离散时间和连续时间模糊控建立了包括非Ying制系统的稳定性分析和设计。使用李亚普诺夫线性化方法, 线性对象的T-S模糊控制系统局部稳定性的必要和充分条件。另外,一种在大系统中使用的向量李亚普诺夫直接方法,被用于推导多变量模糊系统的稳定性条件;李亚普诺夫第二方法被用于判别模糊系统量比因子选择的稳定性;波波夫一李亚普诺夫方法被用于研究模糊控制系统的鲁棒稳定性。 但是,李亚普诺夫的一些稳定性条件通常比较保守,即当稳定性条件不满足时,控制系统仍是稳定的。 (2) 基于滑模变结构系统的稳定性分析方法 由于模糊控制器是采用语义表达,系统设计中不易保证模糊控制系统的稳定性和鲁棒性。而滑模控制有一个明显的特点,即能处理控制系统的非线性,而且是鲁棒控制。因此一些学者提出设计带有模糊滑模表面的模糊控制器,从而能用李亚普诺夫理论来获得闭环控制系统稳定性的证明。Palm和Driankov采用滑模控制的概念分析了增益规划的闭环模糊控制系统的稳定性和鲁棒性。另有一些学者用模糊推理来处理控制系统的非线性和减少控制震颤,使得基于李亚普诺夫方法可保证控制系统的稳定性。 基于变结构系统理论,可以得到控制系统的跟踪精度和模糊控制器的I/O 模糊集映射形状之间的关系,从而可以解释模糊控制器的鲁棒性和控制性能。文献等研究了基于变结构控制框架的模糊控制系统的稳定性,通过输出反馈的模糊

模糊自适应PID控制

《系统辨识与自适应控制》 课程论文 基于Matlab的模糊自适应PID控制器仿真研究

学院:电信学院 专业:控制工程 姓名:王晋 学号:102430111356

基于Matlab的模糊自适应PID控制器仿真研究 王晋 (辽宁科技大学电信学院鞍山) 摘要:传统PID在对象变化时,控制器的参数难以自动调整。将模糊控制与PID控制结合,利用模糊推理方法实现对PID参数的在线自整定。使控制器具有较好的自适应性。使用MATLAB对系统进行仿真,结果表明系统的动态性能得到了提高。 关键词:模糊PID控制器;参数自整定;Matlab;自适应 0引言 在工业控制中,PID控制是工业控制中最常用的方法。但是,它具有一定的局限性:当控制对象不同时,控制器的参数难以自动调整以适应外界环境的变化。为了使控制器具有较好的自适应性,实现控制器参数的自动调整,可以采用模糊控制理论的方法[1]模糊控制已成为智能自动化控制研究中最为活跃而富有成果的领域。其中,模糊PID控制技术扮演了十分重要的角色,并目仍将成为未来研究与应用的重点技术之一。到目前为止,现代控制理论在许多控制应用中获得了大量成功的范例。然而在工业过程控制中,PID类型的控制技术仍然占有主导地位。虽然未来的控制技术应用领域会越来越宽广、被控对象可以是越来越复杂,相应的控制技术也会变得越来越精巧,但是以PID为原理的各种控制器将是过程控制中不可或缺的基本控制单元。本文将模糊控制和PID控制结合起来,应用模糊推理的方法实现对PID参数进行在线自整定,实现PID参数的最佳调整,设计出参数模糊自整定PID控制器,并进行了Matlab/Simulink仿真[2]。仿真结果表明,与常规PID控制系统相比,该设计获得了更优的鲁棒性和动、

模糊控制原理与应用实验分析

模糊控制原理与应用 实验讲义 实验学时: 4 单位:电信学院 撰写人:谢仕宏 审核:周强、亢洁、王素娥

题目:模糊控制系统建模与仿真分析 (3) 一、实验目的 (3) 二、实验学时:4学时 (3) 三、实验原理 (3) 四、实验内容 (9)

题目:模糊控制系统建模与仿真分析 一、实验目的 1、熟悉Matlab软件的基本操作方法 2、掌握用matlab/Fuzzy logic toolbox进行模糊控制系统建模仿真的基本方法。 3、熟悉模糊控制系统设计的基本方法 二、实验学时:4学时 三、实验原理 MATLAB R2008提供了建立模糊逻辑推理系统的仿真工具箱——Fuzzy Logic Toolbox,版本为Fuzzy Logic Toolbox2.2.7。建立模糊逻辑推理系统有两种基本方法,第一种方法是借助模糊推理系统编辑器(Fuzzy Logic Editor)的图形界面工具建立模糊逻辑推理系统,第二种方法是利用命令建立模糊逻辑推理系统。第一种方法使用简单、建模方便,适合于初学模糊逻辑控制系统建模与仿真的读者。第二种方法稍难一些,但对深入了解模糊逻辑推理系统的MATLAB仿真知识大有帮助。下面分别讲述两种方法,读者可自行选择阅读。 1模糊逻辑工具箱图形界面工具 模糊逻辑工具箱图形工具是为了方便用户建立模糊推理系统而推出的图形化设计工具,在这里可快速方便的建立模糊推理系统并观测模糊规则、推理输出等。模糊逻辑推理图形工具主要包括:基本模糊推理系统编辑器(fuzzy)、隶属函数编辑器(mfedit)、模糊规则编辑器(ruleedit)、模糊规则观测器(ruleview)、模糊推理输入输出曲面观测器(surfview)。下面分别介绍它们的基本使用方法。 1.1基本模糊推理系统编辑器 在Command Windows输入“fuzzy”命令,弹出如下图 1所示的“FIS Editor”(模糊推理系统编辑器)窗口。在这里可以对包括输入、输出模糊语言变量的名称、模糊推理系统的类型和名称、模糊逻辑推理的各种运算(与、或、蕴含、规则合成、解模糊化)等高层属性进行编辑。同时,还可以打开模糊推理系统的隶属函数编辑器(mfedit)、模糊规则编辑器(ruleedit)、模糊规则观测器(ruleview)、模糊推理输入输出曲面观测器(surfview)。

模糊预测控制发展的概况

控制工程C ontrol Engineering of China May 2006V ol .13,S 0 2006年5月第13卷增刊 文章编号:167127848(2006)S 020094204 收稿日期:2005204222; 收修定稿日期:2005205212 作者简介:曾海莹(19812),女,湖南涟源人,研究生,主要研究方向为复杂系统的智能控制、预测控制等。 模糊预测控制发展的概况 曾海莹,刘暾东 (厦门大学信息科学与技术学院,福建厦门 361005 ) 摘 要:模糊预测控制(FPC )是近年来发展起来的新型控制算法,是模糊控制和预测控制相结合的产物。在预测控制的模型预测、反馈校正、滚动优化的机理下,对模糊预测控制近 20年来的发展概况和实现形式作了归纳,指出模糊模型引入预测控制,体现了预测控制向智 能控制方向拓展的趋势,更符合人们的控制思想,可进一步提高控制的效果,并就其有待解决的问题发表了一些看法。 关 键 词:模糊预测控制;模糊模型;模糊决策优化 中图分类号:TP 273 文献标识码:A Survey on Fuzzy Predictive C ontrol ZENG Hai 2ying ,LIU Tun 2dong (C ollege of In formation Science &T echnique ,X iamen University ,X iamen 361005,China ) Abstract :Fuzzy predictive control (FPC )is a new control alg orithm developed in recent years.I t is the combination of fuzzy control and pre 2dictive control.Based on the mechanism of predictive control ,namely m odel prediction ,rolling optimization and feed back correction ,the de 2velopment of recent twenty years and the realization form of FPC are concluded.As the combination of predictive mechanism and fuzzy m odel ,FPC not only adapts to the requirement of predictive control extending to intelligent domain ,but als o im proves the control effects.At the same time ,s ome problems to be res olved on FPC is pointed out. K ey w ords :fuzzy predictive control ;fuzzy m odel ;optimization of fuzzy decision 2making 1 引 言 基于模型的预测控制思想经历了模型预测控制 (MPHC )[1],动态矩阵控制(DMC )[2],广义预测控 制(GPC )[3] 等几个重要的发展里程碑。由于预测控制具有模型预测、滚动优化、反馈校正等机理,因此能够克服过程模型的不确定性,体现出优良的控制性能,在工业过程控制中取得了成功的应用,成为先进控制中的重要内容。 1965年美国Z adeh L 1A 1教授创立模糊集理论[4]。随后,经Mamadani E 1H [5] 1等许多学者的努力[6~10],模糊控制已逐渐发展成为解决传统方法所无法解决的控制和系统问题的途径。 模糊控制与预测控制都是对不确定系统进行控制的有效方法,而模糊预测控制技术作为二者相结合的产物,更符合人们的控制思想,可进一步提高控制的效果,因此成为很有吸引力的研究方向之 一。模糊预测控制具体形式多种多样[11~13] ,主要 是基于预测控制中模型预测,反馈校正,滚动优化 的机理,将模糊思想与预测方法相结合,相互促进。本文在预测控制机理下,对模糊预测控制模型及其优化控制算法进行归纳,并对模糊预测控制今后的发展提出一些看法。 2 预测控制与模糊控制的结合 1983年,日本的安信诚二等人最早提出模糊预 测控制,并成功应用于地铁列车的控制上[14] 。1991 年,Cucal 等人设计了一种模糊专家预测控制器[15] ,利用预测模型的超前预测误差来调整控制器规则。1992年,李静如等人提出一种新的模糊预测控制算法[16] ,它将预测控制与模糊控制相结合,应用于一类复杂的工艺过程的终点控制,以预测模型对控制效果进行预报,并根据目标偏差和操作者的经验,应用模糊决策方法在线修正控制策略。1993年,张化光等提出了一种基于辨识模型的多变量预 测控制方法[17] ,它由模糊辨识和广义预测控制器

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

模糊控制的应用

模糊控制的应用 学院实验学院 专业电子信息工程 姓名 指导教师黄静 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

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

模糊控制简介

模糊控制理论 模糊控制理论是以模糊数学为基础,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。模糊控制作为以模糊集合论、模糊语言变量及模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制,它已成为目前实现智能控制的一种重要而又有效的形式尤其是模糊控制和神经网络、遗传算法及混沌理论等新学科的融合,正在显示出其巨大的应用潜力。实质上模糊控制是一种非线性控制,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。 本文简单介绍了模糊控制的概念及应用,详细介绍了模糊控制器的设计,其中包含模糊控制系统的原理、模糊控制器的分类及其设计元素。 “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。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。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,它是以模糊数学为基础,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。在1968~1973年期间Zadeh·L·A先后提出语言变量、模糊条件语句和模糊算法等概念和方法,使得某些以往只能用自然语言的条件语句形式描述的手动控制规则可采用模糊条件语句形式来描述,从而使这些规则成为在计算机上可以实现的算法。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, 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并充分展示了模糊技术的应用前景。 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。其 模糊控制的优点 1简化系统设计的复杂性,特别适用于非线性、时变、模型不完全的系统上。 2利用控制法则来描述系统变量间的关系。 3不用数值而用语言式的模糊变量来描述系统,模糊控制器不必对被控制对象建立完整的数学模式。 4模糊控制器是一语言控制器,使得操作人员易于使用自然语言进行人机对话。 5模糊控制器是一种容易控制、掌握的较理想的非线性控制器,并且抗干扰能力强,响应速度快,并对系统参数的变化有较强的鲁棒性和较佳的容错性。

1模糊控制器的基本结构

第13章 模糊控制理论 13.1模糊控制器的基本结构 本章将介绍模糊控制(fuzzy control)的基本原理、结构分析、稳定性理论和设计方法。模糊控制器的基本结构如图13.1所示。 图13.1中,t u 是SISO 被控对象的输入,t y 是被控对象的输出,t s 是参考输入,t t t y s e -=是误差。 图中虚线框内的就是模糊控制器(FC),它根据误差信号t e 产生合适的控制作用t u ,输出给被控对象。模糊控制器主要由模糊化接口、知识库、模糊推理机、解模糊接口四部分组成,各部分的作用概述如下。 1.模糊化(Fuzzification) 模糊化接口接受的输入只有误差信号t e ,由t e 再生成误差变化率t e 或误差的差分t e ?,模糊化接口主要完成以下两项功能。 ⑴论域变换:t e 和t e 都是非模糊的普通变量,它们的论域(即变化范围)是实数域上的一个连续闭区间,称为真实论域,分别用X 和Y 来代表。在模糊控制器中,真实论域要变换到内部论域X '和Y '。如果内部论域是离散的(有限个元素),模糊控制器称为“离散论域的模糊控制器”(D -FC),如果内部论域是连续的(无穷多个元素),模糊控制器称为“连续论域的模糊控制器”(C -FC)。对于D -FC ,X ',Y '={0±整数};对于C —FC ,X ',Y '=[-l ,1]。无论是D -FC 还是 C -FC ,论域变换后t e ,t e 变成*t e ,*t e ,相当乘了一个比例因子(还可能有偏移)。 ⑵模糊化:论域变换后*t e 和*t e 仍是非模糊的普通变量,对它们分别定义若干个模糊集合,如:“负大”(NL)、“负中”(NM)、“负小”(NS)、“零”(Z)、“正小”(PS)、“正中” (PM)、“正大”(PL) ,…,并在其

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。

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