模糊控制的優(yōu)缺點(diǎn)

1.模糊控制中模糊的含義模糊控制中的模糊其實(shí)就是不確定性。從屬于該概念和不屬于該概念之間沒有明顯的分界線。模糊的概念導(dǎo)致了模糊現(xiàn)象。2.模糊控制的定義模糊控制就是利用模糊數(shù)學(xué)知識模仿人腦的思維對模糊的現(xiàn)象進(jìn)行識別和判斷，給出精確的控制量，利用計(jì)算機(jī)予以實(shí)現(xiàn)的自動控制。3.模糊控制的基本思想模糊控制的基本思想：根據(jù)操作人員的操作經(jīng)驗(yàn)，總結(jié)出一套完整的控制規(guī)則，根據(jù)系統(tǒng)當(dāng)前的運(yùn)行狀態(tài)，經(jīng)過模糊推理，模糊判斷等運(yùn)算求出控制量，實(shí)現(xiàn)對被控制對象的控制。4.模糊的控制的特點(diǎn)不完全依賴于純粹的數(shù)學(xué)模型，依賴的是模糊規(guī)則。模糊規(guī)則是操作者經(jīng)過大量的操作實(shí)踐總結(jié)出來的一套完整的控制規(guī)則。模糊控制的對象稱為黑匣（由于不知道被控對象的內(nèi)部結(jié)構(gòu)、機(jī)理，無法用語言去描述其運(yùn)動規(guī)律，無法去建立精確的數(shù)學(xué)模型）。但是模糊規(guī)則又是模糊數(shù)學(xué)模型。5

模糊控制的優(yōu)缺點(diǎn)及需要解決的問題分析

5.1模糊控制的優(yōu)點(diǎn)

(1),可不需要過程的精確數(shù)學(xué)模型;(不需要精確的數(shù)學(xué)模型）

(2)魯棒性強(qiáng),適于解決過程控制中的非線性、強(qiáng)耦合時(shí)變、滯后等問題;魯棒性即系統(tǒng)的健壯性。(3)有較強(qiáng)的容錯(cuò)能力。具有適應(yīng)受控對象動力學(xué)特征變化、環(huán)境特征變化和動行條件變化的能力;

(4)操作人員易于通過人的自然語言進(jìn)行人機(jī)界面聯(lián)系,這些模糊條件語句容易加到過程的控制環(huán)節(jié)上。5.2模糊控制的缺點(diǎn)

(1)信息簡單的模糊處理將導(dǎo)致系統(tǒng)的控制精度降低和動態(tài)品質(zhì)變差;

(2)模糊控制的設(shè)計(jì)尚缺乏系統(tǒng)性,無法定義控制目標(biāo)。

6.模糊數(shù)學(xué)模糊數(shù)學(xué)就是利用數(shù)學(xué)知識研究和解決模糊現(xiàn)象。在數(shù)學(xué)和模糊現(xiàn)象之間架起了一座橋梁。6.1模糊集合的概念每一個(gè)概念都有內(nèi)涵和外延。內(nèi)涵就是指概念的本質(zhì)屬性的集合。外延就是符合某種本質(zhì)屬性的全體對象的集合。模糊數(shù)學(xué)的基礎(chǔ)就是模糊理論集。在模糊集合設(shè)計(jì)到的論域U上，給定了一個(gè)映射A，A：U→[0，1]，，則稱A為論域U上的模糊集合或者模糊子集；表示U中各個(gè)元素屬于集合A的程度，稱為元素屬于模糊集合A的隸屬函數(shù)。當(dāng)是一個(gè)確定的時(shí)，稱為元素對于模糊集合A的隸屬度。F集合引出的幾個(gè)概念1）模糊數(shù)：支集，SuppA={|U，>0}稱為SuppA為F集合,

歸納如下:

(1),性理論分析的問題。

（2)很多應(yīng)用和經(jīng)驗(yàn)表明,略。但模糊控制和傳統(tǒng)控制的魯棒性的對比關(guān)系究竟是怎么樣,尚缺少理論分析和數(shù)學(xué)推導(dǎo)方面的比較。(3)模糊控制規(guī)則和隸屬度函數(shù)的獲取與確定是模糊控制中的瓶頸下3種負(fù)大,

負(fù)小,

零,

正小,

正大PB

}或e

=負(fù)大,

負(fù),

負(fù),

零,

正,

正,

正

{

NB,或負(fù)大,

負(fù)中,

負(fù)小,

,零正,

正小,

正中,

正大}

=

{NB,

NM,

NS,

NZ,

PZ,

PS,PM,

PB},

而隸屬度函數(shù)通常選用的為三角隸屬度函數(shù),

以第3種模糊子集為例,對應(yīng)的隸屬函數(shù)如圖3示。而規(guī)則中模糊子集及隸屬度函數(shù)的選擇大多數(shù)取決于經(jīng)驗(yàn),

(4)在多變量模糊控制中,

需要對多變量耦合和?維數(shù)災(zāi)&問題進(jìn)行研究,

這些問題的解決與否將是多變量模糊控制能否廣泛應(yīng)用的關(guān)鍵。圖3

5

模糊控制的發(fā)展大致有以下幾個(gè)方向:

(1)

PID

控制器、變節(jié)構(gòu)控制器、模糊H

控制器等的組合研究,

同指標(biāo)要求的控制器。

(2)

和各種智能優(yōu)化算法相結(jié)合的模糊控制。各種智能優(yōu)化算法(如遺傳算法、模擬退火算法、粒子群優(yōu)化算法等)能夠?qū)δ：刂埔?guī)則進(jìn)行動態(tài)尋優(yōu),

,改善系統(tǒng)的控制品質(zhì)。

(3)

專家模糊控制。專家模糊是將專家系統(tǒng)技術(shù)與模糊控制相結(jié)合的產(chǎn)物。引入專家系統(tǒng),

可進(jìn)一步提高模糊控制的智能水平,

專家模糊控制保持了基于規(guī)則的方法和模糊集處理帶來的靈活性,

同時(shí)又把專家系統(tǒng)技術(shù)的知識表達(dá)方法結(jié)合起來,

能處理更廣泛的控制問題。

(4)

多變量模糊控制。研究多變量模糊控制中存在著的多變量耦合和?維數(shù)災(zāi)&等問題。

(5)

很多公開發(fā)表的文獻(xiàn)對所設(shè)計(jì)模糊控制器的穩(wěn)定性及魯棒性分析采用仿真實(shí)驗(yàn)的方法,對混合模糊系統(tǒng)的穩(wěn)定性及魯棒性分析一般有2種方法:第種方法利用模糊系統(tǒng)辨識的方法將控制對象變換為模糊模型表示,使整個(gè)系統(tǒng)變?yōu)榧兇獾哪：Ｐ?

平面分析法等來檢驗(yàn)系統(tǒng)的