模糊控制原理

1、第一部分模糊控制第2講模糊控制原理第一節(jié)模糊控制（推理）系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)1.1模糊控制系統(tǒng)的組成模糊控制器1.2模糊控制器（推理）的結(jié)構(gòu)1.2模糊控制器的結(jié)構(gòu)模糊化模糊化的作用是將輸入的精確量轉(zhuǎn)換成模糊量。具體過(guò)程為:1）尺度變換尺度變換，將輸入變量由基本論域變換到各自的論域范圍。變量作為精確量時(shí)，其實(shí)際變化范圍稱(chēng)為基本論域；作為模糊語(yǔ)言變量時(shí)，變量范圍稱(chēng)為模糊集論域。2）模糊處理將變換后的輸入量進(jìn)行模糊化，使精確的輸入量變成模糊 量，并用相應(yīng)的模糊集來(lái)表示。1.2模糊控制器的結(jié)構(gòu)知識(shí)庫(kù)數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)庫(kù)主要包括各語(yǔ)言變量的隸屬 函數(shù)，尺度變換因子及模糊空間的 分級(jí)數(shù)等。規(guī)則庫(kù)包括了用模糊語(yǔ)言變量表示

2、的規(guī)則庫(kù)一系列控制規(guī)則。它們反映了控制專(zhuān)家的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)。1.2模糊控制器的結(jié)構(gòu)模糊推理模糊推理是模糊控制器的核心，它具有模擬人的基于模糊概念的推理能力。清晰化作用：將模糊推理得到的模糊控制量變換為實(shí)際用于控制的清晰量。包括:1）將模糊量經(jīng)清晰化變換成論域范圍的清晰量。2）將清晰量經(jīng)尺度變換變化成實(shí)際的控制量。1.3模糊控制器的維數(shù)模糊控制器輸入變量的個(gè)數(shù)稱(chēng)為模糊控制器的維數(shù)。對(duì)于單輸入單輸出的控制系統(tǒng)，一般有以下三種情況: 一維模糊控制器一個(gè)輸入：誤差；輸出為控制量或控制量的變化。二維模糊控制二個(gè)輸入：誤差及誤差的變化。三維模糊控制器三個(gè)輸入為輸入：誤差、誤差的變化、誤差變化的速率。第二節(jié)模糊

3、控制系統(tǒng)的基本原理2.1 模糊化運(yùn)算(Fuzzification )2.2 清晰化計(jì)算(Defuzzification )2.3 數(shù)據(jù)庫(kù)(Data base)2.4 規(guī)則庫(kù)(Rule base)2.4 模糊推理(Fuzzy Inference)2.1 模糊化運(yùn)算(Fuzzihcation)模糊化運(yùn)算是將輸入空間的觀測(cè)量映射為輸入論域上的 模糊集合。首先需要對(duì)輸入變量進(jìn)行尺度變換，將其變化到相應(yīng)的論域范圍，然后將其模糊化，得到相應(yīng)的模糊集 合。論域變換模糊化2.1模糊化運(yùn)算（Fuzzi行cation）論域變換若實(shí)際的輸入量為篤其變化范圍（基本論域）為曲采用線性變換，則比例因子X(jué)max*要求的論域

4、范圍為Xmhl，XmaxXXmaxmm*XYmaxinin若論域是離散的，則需要將連續(xù)的論域離散化或量化。量化等 級(jí)-6543-2-10123456變化范5.5模糊化1）單點(diǎn)模糊集合集合。設(shè)該集合用A，表示，則有x = x0若輸入量數(shù)據(jù)是準(zhǔn)確的，則通常將其模糊化為單點(diǎn)模糊2）三角形模糊集合若輸入量數(shù)據(jù)存在隨機(jī)測(cè)量噪聲，則此時(shí)的模糊化運(yùn)算相當(dāng)于將隨機(jī)量變換為模糊量，對(duì)于這種情況，可以取模糊量的隸屬度函數(shù)為等于三角形。三角形的頂點(diǎn)對(duì)應(yīng)于該隨機(jī)數(shù)的均值，底邊的長(zhǎng)度等于2倍的隨機(jī)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差。另外 可以取正態(tài)分布的函數(shù)。2.2 清晰化計(jì)算 Defuzzification1.解模糊模糊推理結(jié)果為輸出論域

5、上的一個(gè)模糊集，通過(guò)某種解模 糊算法，可得到論域上的精確值。(1)平均最大隸屬度法(mom) mean value of maximum取模糊集中具有最大隸屬度的所有點(diǎn)平均值作為去模糊化的結(jié)果。例如：已知輸出量Z的模糊集為小 0.30.8110.80.30.1C =+ 一4 一3 -2 -1012根據(jù)mom法，得 =(_2 1)/2 = 1.52.2 清晰化計(jì)算 Defuzzification1.解模糊(2)最大隸屬度取最小值法(som)smallest (absolute) value of maximum(3) 最大隸屬度取最大值法(lom)largest (absolute) value

6、 of maximum(4) 面積平分法(bisector) bisector of areaZobZo2.2 清晰化計(jì)算 Defuzzification1.解模糊(5)加權(quán)平均法(重心法 centroid) centroid of area“c z對(duì)于論域?yàn)殡x散的情況，有工 “u(zjz=l2.論域反變換1=r 111論域上的精確量還需經(jīng)過(guò)尺度變換變?yōu)閷?shí)際的控制量。若勺的論域范圍為監(jiān)2 ZmaJ實(shí)際的控制量的變化范圍為%“采用線性變換，則u =色訕+知謳+如丄如竺）X X .max min式中，k為比例因子。2.3 數(shù)據(jù)庫(kù)data base存儲(chǔ)著有關(guān)模糊化、模糊推理、解模糊的一切知識(shí)，如模糊

7、 化中論域變換方法、輸入變量隸屬函數(shù)的定義、模糊推理算法、 解模糊算法、輸出變量各模糊集的隸屬函數(shù)定義等。輸入輸出空間的模糊分割模糊控制規(guī)則中，前提的語(yǔ)言變量構(gòu)成模糊輸入空間，結(jié)論的語(yǔ)言變量構(gòu)成模糊輸出空間。每個(gè)語(yǔ)言變量的取值為一 組模糊語(yǔ)言名稱(chēng)，每個(gè)模糊語(yǔ)言名稱(chēng)對(duì)應(yīng)一個(gè)模糊集合。對(duì) 于每個(gè)語(yǔ)言變量，其取值的模糊集合具有相同的論域。模糊分割是要確定對(duì)于每個(gè)語(yǔ)言變量取值的模糊語(yǔ)言（模 糊集）名稱(chēng)和個(gè)數(shù)，并定義其隸屬函數(shù)。輸入輸出空間的模糊分割1 模糊控制系統(tǒng)常用的模糊語(yǔ)言(模糊集)正大(PB或PL),正中(PM),正小(PS),正零(PO 或PZ),零(O或Z),負(fù)零(NO或NZ),負(fù)小(NS)

8、 負(fù)中(NM),負(fù)大(NB或NL) o其中P (Positive)表示正，N ( Negative)表示負(fù)，B (Big)表示大，M (Middle)表示中，S (Small)表示小, L (large)表示大,Z (Zero)表示0。2 模糊分割的個(gè)數(shù) 模糊分割的個(gè)數(shù)決定了模糊控制精細(xì)化的程度。模糊分割的個(gè)數(shù)也決定了最大可能的模糊規(guī)則的個(gè)數(shù)。如對(duì)于兩個(gè)輸入單輸出的模糊關(guān)系，若兩輸入x和y的模糊 分割數(shù)分別為3和7,則最大可能的規(guī)則數(shù)為21。模糊分割數(shù)的確定主要靠經(jīng)驗(yàn)和試湊模糊分割數(shù)越多，控制規(guī)則數(shù)越多，控制越復(fù)雜；模糊分 割數(shù)太小，將導(dǎo)致控制太粗略，難以對(duì)控制性能進(jìn)行精心的 調(diào)整。隸屬函數(shù)的

9、確定確定同一模糊變量模糊子集隸屬函數(shù)的幾個(gè)原則:論域中每個(gè)點(diǎn)應(yīng)至少屬于一個(gè)隸屬函數(shù)的區(qū)域: 并應(yīng)屬于不超過(guò)兩個(gè)隸屬函數(shù)的區(qū)域。對(duì)于同一個(gè)輸入沒(méi)有兩個(gè)隸屬函數(shù)會(huì)同時(shí)有最 大隸屬度。當(dāng)兩個(gè)隸屬函數(shù)重疊時(shí)，重合部分的任何點(diǎn)的 隸屬函數(shù)的和應(yīng)該小于等于1。2.3 數(shù)據(jù)庫(kù)data base隸屬函數(shù)的確定對(duì)稱(chēng)”:正負(fù)兩邊的圖像對(duì)稱(chēng);“均勻分布”:每個(gè)三角形的中心點(diǎn)在論域上均勻分布;“全交疊”:每個(gè)三角形的底邊端點(diǎn)恰好是相鄰兩個(gè)三角形的中心點(diǎn)。2.4 規(guī)則庫(kù) rule base模糊控制規(guī)則庫(kù)由一系列的“IF-THEN”型模糊條件語(yǔ) 句構(gòu)成。1.模糊控制規(guī)則的建立基于專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)和控制工程知識(shí)基于操作人員的實(shí)際控

10、制過(guò)程基于過(guò)程的模糊模型（TS）基于學(xué)習(xí)（ANFIS）2.模糊控制規(guī)則的性能要求完備性對(duì)于任意的輸入，模糊控制器均應(yīng)給出合適的控制輸出，這個(gè)性質(zhì)稱(chēng)為完備性。模糊規(guī)則的完備性是保證系統(tǒng)能夠被控制的必要條件之一，它對(duì)于模糊規(guī)則庫(kù)的要求是：對(duì)于任意的輸入應(yīng)確保它至少有一個(gè)可使用的規(guī)則，且規(guī)則的適用程度應(yīng)大于某個(gè)數(shù)，如05。2.模糊控制規(guī)則的性能要求模糊控制規(guī)則數(shù)總的原則是：在滿足完備性的條件下，盡量取較少的規(guī)則數(shù)，以簡(jiǎn)化模糊控制器的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)。一致性對(duì)于一組模糊控制規(guī)則，不允許出現(xiàn)下面的情 況：如果給定一個(gè)輸入，結(jié)果產(chǎn)生兩組不同的、甚至是矛盾的輸出。3.模糊控制規(guī)則的建立舉例以簡(jiǎn)單的單輸入、單輸出水

11、位控制系統(tǒng)為例來(lái) 說(shuō)明。采用模糊控制器控制水箱的水位。根據(jù)出水 閥的用水情況，注水閥自動(dòng)調(diào)整開(kāi)度大小，使水箱的水位保持在一定高度。注水閥閥門(mén)開(kāi)度越大,注水速度越快，水箱水位上升。閥門(mén)開(kāi)度由控制信號(hào)的大小來(lái)決定。3模糊控制規(guī)則的建立舉例根據(jù)人工操作經(jīng)驗(yàn)，控制規(guī)則可以用語(yǔ)言描述如下: 若水位高于仏，則控制閥應(yīng)開(kāi)小一點(diǎn)，且高得多時(shí)，控制 閥關(guān)得多。 若水位高于仏，則控制閥應(yīng)開(kāi)小一點(diǎn)，且高得少時(shí)，控制 閥關(guān)得少。 若水位在血附近，則控制閥開(kāi)度基本不變。 若水位低于血，則控制閥開(kāi)度要增加，且低得多時(shí)，控制 閥開(kāi)得多。 若水位低于血，則控制閥開(kāi)度要增加，且低得少時(shí)，控制 閥開(kāi)得少。1 =根據(jù)操作人員手動(dòng)控

12、制經(jīng)驗(yàn)，模糊控制規(guī)則可 歸納如下。這里U為控制信號(hào)的增量。 若e負(fù)大(NB),則“負(fù)大(NB)。 若e負(fù)小(NS),則負(fù)小(NS)。 若e為零(ZO),則為零(ZO) o 若e正小(PS),則正小(PS)。 若正大(PB),則正大(PB)。4.建立模糊控制規(guī)則的基本思路4.建立模糊控制規(guī)則的基本思路i=i被控對(duì)象為正作用過(guò)程，被控量隨控制量的增大而增大;被控對(duì)象為反作用過(guò)程，被控量隨控制量的增大而減小。首先，考慮誤差E （給定與實(shí)際值之差）為正的情況。 誤差E為正大 當(dāng)誤差變化EC為正時(shí)，這時(shí)誤差有增大的趨勢(shì)，為盡快消除已有的正大誤差并抑制誤差變大，控制量的變化取負(fù)大；（反作用過(guò)程）誤差E為正

13、大當(dāng)誤差變化為負(fù)時(shí)，系統(tǒng)本身已有減少誤差的趨勢(shì)，所以為了盡快消除誤差且又不超調(diào)，應(yīng)取較小的控制量。若 誤差變化為負(fù)小時(shí)，控制量的變化取負(fù)中；若誤差變化負(fù) 大或負(fù)中，控制量不宜增加，否則造成超調(diào)會(huì)產(chǎn)生負(fù)誤差, 這時(shí)控制量的變化取為零等級(jí)O 誤差為正中控制量的變化應(yīng)盡快消除誤差，基于這種原則，控制量 的變化取為同誤差為正大時(shí)相同。 誤差為正小系統(tǒng)接近穩(wěn)態(tài)，若誤差變化為正時(shí)，選取控制量變化為負(fù)中，以抑制誤差向正方向變化;若誤差變化為負(fù)時(shí)，系統(tǒng)本身有消除正小誤差的趨勢(shì)，選取控制量變化為正小即可。A其次，誤差為負(fù)與誤差為正時(shí)類(lèi)同，相應(yīng)的符號(hào)都要變化。總乙 取控制量變化的原則是：當(dāng)誤差較大或大時(shí)，選擇控制

14、量以盡快消除誤差為主；而當(dāng)誤差較小時(shí)，選擇控制量 要注意防止超調(diào)，以保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性為主要出發(fā)點(diǎn)。3.2.5 模糊推理 Fuzzy Inference給定規(guī)則集規(guī)則1：若兀為A】 and丿為 1，則z為 規(guī)則2：若xjA2 and j為2,則Z為C?規(guī)則n：若兀為A“andy為B“,則z為C“其中，xgX, y gY, zgZ,語(yǔ)言變量兀的模糊集為AA“,語(yǔ)言變量y的模糊集為B“, 語(yǔ)言變量z的模糊集為GC“。無(wú)論連續(xù)還是離散論域，模糊推理都有下述三個(gè)規(guī)律o模糊推理規(guī)律規(guī)律一 R = U&i=lAr （兀,歹,z） = max % （x, y, z）,，“心（x, % z） 其中，K是第i條規(guī)

15、則的模糊關(guān)系，R是條規(guī)則全體構(gòu)成的模糊關(guān)系。 規(guī)律二 | Ri=AiXBjZ = f / k3 k3 = fm= 10注意：可以不作論域變換，即模糊集的論域與變量的基本論 域相同。2.定義模糊集合及其隸屬函數(shù)對(duì)輸入輸出變量X、y、Z各定義五個(gè)模糊集：NL, NS, z, PS, PL,三個(gè)變量的隸屬函數(shù)均是對(duì)稱(chēng)、均勻分布、全交迭的三角形，如圖。3.設(shè)計(jì)模糊控制規(guī)則集XNLNSzPSPLyNLNLNSNSzZNLNSZPSPLPSZPSPLPLIF x=Z and y=NL, THEN z=NL如果擺角為零，但速度為負(fù)大，則小車(chē)驅(qū)動(dòng)力為負(fù)大。 CFC的設(shè)計(jì)過(guò)程4.模糊推理方法采用單點(diǎn)模糊化，最大

16、最小合成，min蘊(yùn)含運(yùn)算,max求and運(yùn)算，最大綜合法作模糊推理。各條規(guī)則的推理結(jié)果C/為“G（Z）= “4（%）A %（兒）A Ac, （z）綜合推理結(jié)果C為Ac =Ac； 77 Act 5.解模糊釆用重心法該方法計(jì)算量比較大，但模糊控制器的性能比較好。對(duì)于C-FC系統(tǒng)，輸入輸出變量的論域變換、模糊化、 模糊推理、解模糊等工作都是在線進(jìn)行的，計(jì)算量比D-FC 大,但是除COG外，其它都是取大、取小或四則運(yùn)算，運(yùn) 算還是比較快的。第五節(jié)模糊控制系統(tǒng)Matlab仿真Matlab仿真實(shí)現(xiàn)的三種方法:1. 采用Matlab語(yǔ)言根據(jù)具體的控制算法編程進(jìn)行仿真。復(fù)雜，但這種方法最靈活，可以根據(jù)自己提出

17、的新算法任意編 程。2. 利用Matlab提供的工具箱函數(shù)直接進(jìn)行仿真。簡(jiǎn)單，不 需要了解算法的本質(zhì)。3. 根據(jù)Simulink動(dòng)態(tài)仿真環(huán)境進(jìn)行仿真。直觀，仿真時(shí)觀 察仿真結(jié)果。5.1一個(gè)典型的模糊推理系統(tǒng)主要由如下幾個(gè)部分構(gòu)成:輸入與輸出語(yǔ)言變量，包括語(yǔ)言值及隸屬函數(shù);模糊規(guī)則；輸入量的模糊化方法和輸出量的去模糊方法；模糊推理算法。在Matlab模糊邏輯工具箱中構(gòu)造的模糊推理系統(tǒng)對(duì)應(yīng)一個(gè)數(shù)據(jù)文件，其后綴為行s (fuzzy inference system)。5.2利用模糊邏輯工具箱函數(shù)建立模糊推理系統(tǒng)Help- Contents-Fuzzy Logic Toolbox-Functions

18、by Category Contents-Fuzzy Logic Toolbox-Tutorial-Working from 5,3模糊推理系統(tǒng)的圖形用戶界面在命令窗口中鍵入fuzzy5.4基于模糊工具箱函數(shù)的模糊控制系統(tǒng)仿真見(jiàn)基于Matlab的系統(tǒng)分析與設(shè)計(jì)模糊控制P73頁(yè)5-5基于Simulink的模糊控制系統(tǒng)仿真1. CFC系統(tǒng)仿真例:Sltankrule 和 sltank先在Matlab中建立模糊推理系統(tǒng)，在Simulink中,用Fuzzy Logic Controller 或 Fuzzy Logic Controller with Ruleviewer 模塊調(diào)用該推理系統(tǒng)，與比例因子

19、結(jié)合，構(gòu)成模糊控制器。2. D-FC系統(tǒng)仿真在Matlab中建立模糊推理系統(tǒng)，計(jì)算出查詢(xún)表，在Simulink 中，用二維表格Look-Up Table (2-D)存放查詢(xún)表。思考與討論離開(kāi)Matlab環(huán)境，采用C、Fortran、匯 編等語(yǔ)言，如何自己編程實(shí)現(xiàn)CFC和 DFC控制？ DFC的控制精度第六節(jié)模糊控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)綜述6.1 D-FC和CFC比較1=11輸入輸出變量的實(shí)際論域一般是連續(xù)論域，而這些變 量在模糊控制器內(nèi)部的論域可以是離散的也可以是連續(xù)的,因此模糊控制器分為DFC和GFC兩大類(lèi)。下面從應(yīng)用的角度比較一下二者的優(yōu)缺點(diǎn)。1.控制精度模糊控制本身消除系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)誤差的性能比較差，難以

20、達(dá) 到較高的控制精度。尤其是在離散有限論域設(shè)計(jì)時(shí)，更為第六節(jié)模糊控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)綜述61 DFC和CFC比較1.控制精度 D-FC的控制精度量化誤差引起穩(wěn)態(tài)誤差 控制作用離散化的影響 DFC的控制精度量化誤差引起穩(wěn)態(tài)誤差要把誤差輸入信號(hào)轉(zhuǎn)化為誤差離散論域上的點(diǎn)，即E = INT(* + 05)INT為四舍五入取整運(yùn)算?？梢?jiàn)，當(dāng)E=0時(shí)，仍有I kee 0.51小05/心也就是說(shuō)，由量化引起的穩(wěn)態(tài)誤差 lel 05仏， 模糊控制器無(wú) 法消除。比例因子增大，量化誤差減小，控制精度提高，但模糊關(guān) 系矩陣R中的元素將增加，不僅占內(nèi)存多，而且給設(shè)計(jì)工作帶 來(lái)很多困難?？刂谱饔秒x散化的影響采用控制量的增量M作

21、為控制器的輸出，相當(dāng)于引入了積分作用，有利于消除穩(wěn)態(tài)誤差。然而，Au是解模糊后的離散點(diǎn)，不連續(xù),因而控制作用不細(xì)膩，不利用消除穩(wěn)態(tài)誤差。例如：到某一時(shí)刻，誤差為0，維持對(duì)象工作在這一點(diǎn)的控 制作用應(yīng)該是某一穩(wěn)態(tài)值,那么，希望模糊控制器的控制 輸出此時(shí)等于11心即希望工a =ui=O由于Au：不連續(xù)，上式一般不能精確地成立，這就造成控制 對(duì)象的狀態(tài)還會(huì)變化，誤差不能自此就維持為0。控制作用離散化的影響可見(jiàn)，改為增量式輸出，相當(dāng)于在比例因子ks后加了 一個(gè)積分器。但由于Au只能分檔改變，增量式輸出也只能減小靜差，而不能保證消除靜差。另外，D-FC類(lèi)似于多值繼電器特性，當(dāng)控制對(duì)象不含有積分因子時(shí),不

22、僅存在靜態(tài)誤差,而且容易產(chǎn)生靜態(tài)工作點(diǎn)附近的極限環(huán)振蕩。 CFC的控制精度CFC沒(méi)有量化誤差及由其引起的穩(wěn)態(tài)誤差問(wèn)題。 當(dāng)控制對(duì)象不含有積分因子時(shí)，位置式輸出的CFC有靜差，增量式輸出的C-FC無(wú)靜差。3執(zhí)行時(shí)間DFC很短，C-FC較短。4. 設(shè)計(jì)調(diào)試D-FC計(jì)算量大，調(diào)試彳艮困難；C-FC的設(shè)計(jì)不需 要計(jì)算，調(diào)試比較容易。 D-FC和C-FC比較5. 多變量控制DFC的關(guān)系矩陣很大，其元素?cái)?shù)隨控制器輸入/輸出變量數(shù)指數(shù)增加，很難用于多變量控制。C-FC可用于多變量的控制。綜上所述，DFC只適用于簡(jiǎn)單的、要求不高、 不需要修改的場(chǎng)合，例如家電產(chǎn)品。而CFC除能 用于以上場(chǎng)合外，也能用于多變量、

23、高精度、需要 修改的場(chǎng)合。3.6.2模糊控制器的設(shè)計(jì)因素1選擇合適的模糊控制類(lèi)型2.確定輸入輸出變量的基本論域、論域3.確定各變量的模糊子集數(shù)及各模糊集的隸屬函數(shù)4.設(shè)計(jì)模糊控制規(guī)則集5選擇模糊推理方法6. 選擇解模糊方法6.3量化因子及比例因子對(duì)系統(tǒng)動(dòng)靜特性的影響口由量化誤差lei 0.5/髓可知，匕增加，由量化誤差引起的穩(wěn)態(tài)偏差將減小；但是，兌取的過(guò)大,將使系統(tǒng)產(chǎn)生較大的超調(diào)，調(diào)節(jié)時(shí)間增大，甚至產(chǎn)生震蕩，使系統(tǒng)不能穩(wěn)定工作?？谛?。選擇較大時(shí)，超調(diào)量減小，但系統(tǒng)的響應(yīng)速度變慢。Me對(duì)超調(diào)的遏制作用十分明顯。6.3量化因子及比例因子對(duì)系統(tǒng)動(dòng)靜特性的影響?zhàn)囅喈?dāng)于常規(guī)系統(tǒng)中的比例增益，它主要影響控

24、制系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能。一般仏加大，上升速度就快。 但忍過(guò)大,將產(chǎn)生較大的超調(diào)，嚴(yán)重時(shí)會(huì)影響穩(wěn)態(tài)工作，和一般控制系統(tǒng)不同的是，觴一般不影 響系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差。6-4模糊控制的特點(diǎn)它是一種非線性控制方法，工作范圍寬，適用范圍廣,特別適合于非線性系統(tǒng)的控制O口它不依賴(lài)于對(duì)象的數(shù)學(xué)模型，對(duì)無(wú)法建立或很難建模的 復(fù)雜對(duì)象，也能利用人的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)來(lái)設(shè)計(jì)模糊控制器完成控制任務(wù)?？谒哂袃?nèi)在的并行處理機(jī)制，表現(xiàn)出極強(qiáng)的魯棒性，對(duì)被控對(duì)象的特性變化不敏感，模糊控制器的設(shè)計(jì)參數(shù)容易選擇調(diào)整。算法簡(jiǎn)單，執(zhí)行快，容易實(shí)現(xiàn)。不需要很多的控制理論知識(shí)，容易普及推廣。第七節(jié)帶調(diào)整因子的模糊控制器設(shè)模糊控制器以偏差0及偏差的變化為輸

25、入，輸出為控制量熹 設(shè)偏差的基本論域?yàn)?，XJ,偏差變化的基本論 域?yàn)樨？刂屏康幕菊撚驗(yàn)椴? Umax o偏差、偏差的變化及控制量的模糊子集的論域均取為:E=EC=t/=/n，/n+l嚴(yán),1，0,1嚴(yán)凹1, m帶調(diào)整因子的模糊控制規(guī)則表達(dá)式帶調(diào)整因子的模糊控制規(guī)則可用一個(gè)解析表達(dá)式來(lái)描述:U =* (04)其中，算子VX表示取一個(gè)與兀同號(hào)且最接近X的整數(shù)。INT(x) + l無(wú)為大于零的非整數(shù)=v X兀為整數(shù)INT(x) -1兀為小于零的非整數(shù)式中，INT (x)表示對(duì)兀取整，E、EC和U為偏差、偏差變 化率和控制量的量化值。a為調(diào)整因子，通過(guò)調(diào)整a值的大小, 可以改變對(duì)誤差和誤差變化的不同加權(quán)程度。不同的a對(duì)應(yīng) 不同的控制規(guī)則。輸入變量的量化模糊控制器的輸入變量從基本論域轉(zhuǎn)換到相應(yīng)的模糊子集的ke mm kee -m k e-me論域的量化過(guò)程為:mE = mecmkec -meckec-mec-m mEC = Z -Wimxmaxkuu -umax其中，忍為比例因子。帶調(diào)整因子的模糊控制器的結(jié)構(gòu)框圖e ke-模