第一篇：模糊控制學習心得

模糊控制學習心得

班別：電氣143 學號：1407300043 姓名：范寶榮

“模糊”是人類感知萬物,獲取知識,思維推理,決策實施的重要特征。“模糊”比“清晰”所擁有的信息容量更大,內(nèi)涵更豐富,更符合客觀世界。

在日常生活中,人們的思維中有許多模糊的概念,如大、小、冷、熱等,都沒有明確的內(nèi)涵和外延,只能用模糊集合來描述。人們常用的經(jīng)驗規(guī)則都是用模糊條件語句表達,例如,當我們擰開水閥往水桶里注水時,有這樣的經(jīng)驗:桶里沒水或水較少時,應開大水閥;桶里水較多時,應將水閥關(guān)小些;當水桶里水快滿時,則應把閥門關(guān)得很小;而水桶里水滿時應迅速關(guān)掉水閥。其中,“較少”、“較多”、“小一些”、“很小”等,這些表示水位和控制閥門動作的概念都具有模糊性。即有經(jīng)驗的操作人員的控制規(guī)則具有相當?shù)哪：?。模糊控制就是利用計算機模擬人的思維方式,按照人的操作規(guī)則進行控制,實現(xiàn)人的控制經(jīng)驗。

模糊控制理論是由美國著名的學者加利福尼亞大學教授Zadeh·L·A于1965年首先提出,它以模糊數(shù)學為基礎(chǔ),用語言規(guī)則表示方法和先進的計算機技術(shù),由模糊推理進行決策的一種高級控制策略。1974年,英國倫敦大學教授Mamdani·E·H研制成功第一個模糊控制器,充分展示了模糊技術(shù)的應用前景。

盡管模糊控制理論已經(jīng)取得了可觀的進展,但與常規(guī)控制理論相比仍不成熟。模糊控制系統(tǒng)的分析和設(shè)計尚未建立起有效的方法,在很多場合下仍然需要依靠經(jīng)驗和試湊。近年來,許多人一直嘗試將常規(guī)控制理論的概念和方法擴展至模糊控制系統(tǒng),而模糊控制與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法已成為研究的熱點,二者的結(jié)合有效地推動了自學習模糊控制的發(fā)展。模糊控制易于獲得由語言表達的專家知識,能有效地控制那些難以建立精確模型而憑經(jīng)驗可控制的系統(tǒng),而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則由于其仿生特性更能有效利用系統(tǒng)本身的信息,并能映射任意函數(shù)關(guān)系,具有并行處理和自學習能力,容錯能力也很強。在集成大系統(tǒng)中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可用于處理低層感知數(shù)據(jù),模糊邏輯可用于描述高層的邏輯框架[5]。模糊邏輯與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合有兩種情況:一是將模糊技術(shù)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)形成模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),一是用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)模糊控制。這兩方面均見于大量的研究文獻。

常規(guī)模糊控制的兩個主要問題在于:改進穩(wěn)態(tài)控制精度和提高智能水平與適應能力。從大量文獻中可以看出,在實際應用中,往住是將模糊控制或模糊推理的思想,與其他相對成熟的控制理論或方法結(jié)合起來,發(fā)揮各自的長處,從而獲得理想的控制效果。

例如，利用模糊復合控制理論的分檔控制,將PI或PID控制策略引入Fuzzy控制器,構(gòu)成Fuzzy-PI或Fuzzy-PID復合控制;適應高階系統(tǒng)模糊控制需要的三維模糊控制器;將精確控制和模糊控制結(jié)合起來的精確—模糊混合控制;將預測控制與模糊控制相結(jié)合,利用預測模型對控制結(jié)果進行預報,并根據(jù)目標誤差和操作者的經(jīng)驗應用模糊決策方法在線修正控制策略的模糊預測控制等。

模糊控制的發(fā)展過程中,提出了多種自組織、自學習、自適應模糊控制器。它們根據(jù)被控過程的特性和系統(tǒng)參數(shù)的變化,自動生成或調(diào)整模糊控制器的規(guī)則和參數(shù),達到控制目的。這類模糊控制器在實現(xiàn)人的控制策略基礎(chǔ)上,又進一步將人的學習和適應能力引入控制器,使模糊控制具有更高的智能性。自校正模糊控制器、參數(shù)自調(diào)整模糊控制等控制方法也較大地增強了對環(huán)境變化的適應能力。模糊控制與其他智能控制方法的結(jié)合組成的模糊控制,如專家模糊控制能夠表達和利用控制復雜過程和對象所需的啟發(fā)式知識,重視知識的多層次和分類的需要,彌補了模糊控制器結(jié)構(gòu)過于簡單、規(guī)則比較單一的缺陷,賦予了模糊控制更高的智能。

二者的結(jié)合還能夠擁有過程控制復雜的知識,并能夠在更為復雜的情況下對這些知識加以有效利用。

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊控制能夠?qū)崿F(xiàn)局部或全部的模糊邏輯控制功能。

模糊控制器正向著自適應、自組織、自學習方向發(fā)展,使得模糊控制參數(shù)、規(guī)則在控制過程中自動地調(diào)整、修改和完善,從而不斷完善系統(tǒng)的控制性能,達到更好的控制效果,而與專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等其他智能控制技術(shù)相融合成為其發(fā)展趨勢。

模糊邏輯控制(Fuzzy Logic Control)簡稱模糊控制(Fuzzy Control)，是以模糊集合論、模糊語言變量和模糊邏輯推理為基礎(chǔ)的一種計算機數(shù)字控制技術(shù)。1965年，美國的L.A.Zadeh創(chuàng)立了模糊集合論；1973年他給出了模糊邏輯控制的定義和相關(guān)的定理。1974年，英國的E.H.Mamdani首先用模糊控制語句組成模糊控制器，并把它應用于鍋爐和蒸汽機的控制，在實驗室獲得成功。這一開拓性的工作標志著模糊控制論的誕生。

模糊控制實質(zhì)上是一種非線性控制，從屬于智能控制的范疇。模糊控制的一大特點是既具有系統(tǒng)化的理論，又有著大量實際應用背景。模糊控制的發(fā)展最初在西方遇到了較大的阻力；然而在東方尤其是在日本，卻得到了迅速而廣泛的推廣應用。近20多年來，模糊控制不論從理論上還是技術(shù)上都有了長足的進步，成為自動控制領(lǐng)域中一個非?；钴S而又碩果累累的分支。其典型應用的例子涉及生產(chǎn)和生活的許多方面，例如在家用電器設(shè)備中有模糊洗衣機、空調(diào)、微波爐、吸塵器、照相機和攝錄機等；在工業(yè)控制領(lǐng)域中有水凈化處理、發(fā)酵過程、化學反應釜、水泥窯爐等的模糊控制；在專用系統(tǒng)和其它方面有地鐵靠站停車、汽車駕駛、電梯、自動扶梯、蒸汽引擎以及機器人的模糊控制等。

所謂模糊控制,就是在控制方法上應用模糊集理論、模糊語言變量及模糊邏輯推理的知識來模擬人的模糊思維方法,用計算機實現(xiàn)與操作者相同的控制。該理論以模糊集合、模糊語言變量和模糊邏輯為基礎(chǔ),用比較簡單的數(shù)學形式直接將人的判斷、思維過程表達出來,從而逐漸得到了廣泛應用。應用領(lǐng)域包括圖像識別、自動機理論、語言研究、控制論以及信號處理等方面。在自動控制領(lǐng)域,以模糊集理論為基礎(chǔ)發(fā)展起來的模糊控制為將人的控制經(jīng)驗及推理過程納入自動控制提供了一條便捷途徑。

如右圖所示,模糊控制器的基本結(jié)構(gòu)包括知識庫、模糊推理、輸入量模糊化、輸出量精確化四部分。

知識庫包括模糊控制器參數(shù)庫和模糊控制規(guī)則庫。模糊控制規(guī)則建立在語言變量的基礎(chǔ)上。語言變量取值為“大”、“中”、“小”等這樣的模糊子集,各模糊子集以隸屬函數(shù)表明基本論域上的精確值屬于該模糊子集的程度。因此,為建立模糊控制規(guī)則,需要將基本論域上的精確值依據(jù)隸屬函數(shù)歸并到各模糊子集中,從而用語言變量值(大、中、小等)代替精確值。這個過程代表了人在控制過程中對觀察到的變量和控制量的模糊劃分。由于各變量取值范圍各異,故首先將各基本論域分別以不同的對應關(guān)系,映射到一個標準化論域上。通常,對應關(guān)系取為量化因子。為便于處理,將標準論域等分離散化,然后對論域進行模糊劃分,定義模糊子集,如NB、PZ、PS等。

同一個模糊控制規(guī)則庫,對基本論域的模糊劃分不同,控制效果也不同。具體來說,對應關(guān)系、標推論域、模糊子集數(shù)以及各模糊子集的隸屬函數(shù)都對控制效果有很大影響。這3類參數(shù)與模糊控制規(guī)則具有同樣的重要性,因此把它們歸并為模糊控制器的參數(shù)庫,與模糊控制規(guī)則庫共同組成知識庫。

模糊控制規(guī)則的來源有3條途徑:基于專家經(jīng)驗和實際操作,基于模糊模型,基于模糊控制的自學習。

通過學習模糊控制，使我對模糊控制進行了簡單了解，主要知道了模糊控制的特點缺陷；模糊控制方法的研究現(xiàn)狀；模糊控制的進展，包括模糊控制與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合、模糊控制與遺傳算法的融合、專家模糊控制等的闡述；模糊控制在實際生產(chǎn)中的電機調(diào)速控制系統(tǒng)中的應用；以及模糊控制的最新研究領(lǐng)域及未來研究課題，指出模糊控制系統(tǒng)是易于接受，設(shè)計簡單，維護方便，而且比常規(guī)控制系統(tǒng)穩(wěn)定性好的優(yōu)勢特點，使得模糊控制正得到越來越廣泛的應用。

另外我還學習到模糊PID就是在PID控制的基礎(chǔ)上，使用模糊控制理論進行優(yōu)化。

例如通過模糊規(guī)則來決定控制輸出U的大小，模糊控制的作用主要起到將人的經(jīng)驗加到控制中去。

簡單例子吧，假如通過燃氣量的大小來控制爐溫，爐溫的測量值PV和設(shè)定值SP偏差較大，這個時候根據(jù)人為的經(jīng)驗就需要給一個比較大的作用，讓燃氣量加大或減小，這個人為的經(jīng)驗或者專家的經(jīng)驗通過模糊規(guī)則進行轉(zhuǎn)換，最終控制輸出U的大小。

模糊系統(tǒng)理論還有一些重要的理論課題還沒有解決。其中兩個重要的問題是：如何獲得模糊規(guī)則及隸屬函數(shù)，這在目前完全憑經(jīng)驗來進行；以及如何保證模糊系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

模糊控制器參數(shù)最優(yōu)調(diào)整理論的確定，以及修正推理規(guī)則的學習方式和算法等。模糊動態(tài)模型的辨識方法、預測系統(tǒng)的設(shè)計方法和提高計算速度的方法。

在自動控制中，包括經(jīng)典理論和現(xiàn)代控制理論中有一個共同的特點，即控制器的綜合設(shè)計都要建立在被控對象準確的數(shù)學模型(如微分方程等)的基礎(chǔ)上，但是在實際工業(yè)生產(chǎn)中，很多系統(tǒng)的影響因素很多，十分復雜。建立精確的數(shù)學模型特別困難，甚至是不可能的。這種情況下，模糊控制的誕生就顯得意義重大，模糊控制不用建立數(shù)學模型，根據(jù)實際系統(tǒng)的輸入輸出的結(jié)果數(shù)據(jù)，參考現(xiàn)場操作人員的運行經(jīng)驗，就可對系統(tǒng)進行實時控制。

模糊控制實際上是一種非線性控制，從屬于智能控制的范疇?，F(xiàn)代控制系統(tǒng)中的的控制能方便地解決工業(yè)領(lǐng)域常見的非線性、時變、在滯后、強耦合、變結(jié)構(gòu)、結(jié)束條件苛刻等復雜問題?？删幊炭刂破饕云涓呖煽啃浴⒕幊谭奖?、耐惡劣環(huán)境、功能強大等特性很好地解決了工業(yè)控制領(lǐng)域普遍關(guān)心的可靠、安全、靈活、方便、經(jīng)濟等問題，這兩者的結(jié)合，可在實際工程中廣泛應用。

第二篇：模糊控制實驗報告

模糊控制系統(tǒng)實驗報告

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一、實驗目的1.通過本次實驗，進一步了解模糊控制的基本原理、模糊模型的建立和模糊控制器的設(shè)計過程。

2.提高有關(guān)控制系統(tǒng)的程序設(shè)計能力；

3.熟悉Matlab語言以及在智能控制設(shè)計中的應用。

二、實驗內(nèi)容

設(shè)計一個采用模糊控制的加熱爐溫度控制系統(tǒng)。被控對象為一熱處理工藝制作中的加熱爐，加熱設(shè)備為三相交流調(diào)壓供電裝置，輸入控制信號電壓為0-5V，輸出相電壓為0-220V，輸出最大功率180kW，爐內(nèi)變化室溫~625℃。

三、實驗過程及步驟

1.用Matlab中的Simulink工具箱，組成一個模糊控制系統(tǒng)，如圖所示

2.采用模糊控制算法，設(shè)計出能跟蹤給定輸入的模糊控制器，對被控系統(tǒng)進行仿真，繪制出系統(tǒng)的階躍響應曲線。

（1）模糊集合及論域的定義

對誤差E、誤差變化EC機控制量U的模糊集合及其論域定義如下：

E、EC和U的模糊集合均為：

{NB、NM、NS、0、PS、PM、PB}

E和EC的顯示范圍為：[-6

6]

結(jié)果如下圖所示

打開Rule編輯器，并將49條控制規(guī)則輸入到Rule編輯器中

利用編輯器的”View→Rules”和”View→Surface”得到模糊推理系統(tǒng)的模糊規(guī)則和輸入輸出特性曲面，分別如下圖所示

從圖中可以看出，輸出變量U是關(guān)于兩個輸入變量E、EC的非線性函數(shù)，輸入輸出特性曲面越平緩、光滑，系統(tǒng)的性能越好。

將FIS嵌入Simulink

R（t）=400℃時系統(tǒng)階躍響應

系數(shù)Ke變小時的系統(tǒng)階躍響應

通過本設(shè)計可以知道，模糊控制具有能夠得到良好的動態(tài)響應性能，并且不需要知道被控對象的數(shù)學模型，適應性強，上升時間快。與PID控制相比有著很大的優(yōu)勢，采用PID控制雖然穩(wěn)態(tài)性能較好，但是難以得到滿意的動態(tài)響應性能。當然，模糊控制也有著自身的缺點，容易受到模糊規(guī)則等級的限制而引起誤差，需要進一步改進。

四、實驗總結(jié)

通過這次《模糊控制系統(tǒng)》課程實驗增加了對模糊調(diào)節(jié)器的理解，認識到了模糊控制器的優(yōu)缺點。并進一步熟練了用Matlab中Simulink工具箱的應用，提高了自己的動手能力。通過這次課程設(shè)計也使我認識到對Matlab中Simulink工具箱的應用還不夠熟練，將來應該加強操作、學習。

第三篇：模糊控制優(yōu)缺點

4模糊控制的優(yōu)缺點及需要解決的問題分析 4.1模糊控制的優(yōu)點

(1)使用語言方法, 可不需要過程的精確數(shù)學模型;(2)魯棒性強, 適于解決過程控制中的非線性、強耦合時變、滯后等問題;(3)有較強的容錯能力。具有適應受控對象動力學特征變化、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行人機界面聯(lián)系, 這些模糊條件語句容易加到過程的控制環(huán)節(jié)上。

4.2模糊控制的缺點

(1)信息簡單的模糊處理將導致系統(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)計尚缺乏系統(tǒng)性, 無法定義控制目標。4.3 模糊控制理論需解決的問題

模糊控制理論經(jīng)過近幾十年的發(fā)展, 已經(jīng)得到了廣泛的應用。但模糊控制理論也還存在一些不足, 還有一些亟待解決的問題, 歸納如下:(1)要揭示模糊控制器的實質(zhì)和工作機理, 解決穩(wěn)定性和魯棒性理論分析的問題。

2)很多應用和經(jīng)驗表明, 模糊控制的魯棒性優(yōu)于傳統(tǒng)控制策略。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)學推導方面的比較。(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&問題。目前模糊控制規(guī)則中模糊子集的一般選取都是以下3種: e= {負大, 負小, 零, 正小, 正大} = {NB, NS, ZO, PS, PB }或e =負大, 負中, 負小, 零, 正小, 正中, 正大= { NB, NM,NS, ZO, PS, PM, PB}或e= {負大, 負中, 負小, 零負,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, 缺少相應的理論根據(jù)。

(4)在多變量模糊控制中, 需要對多變量耦合和?維數(shù)災&問題進行研究, 這些問題的解決與否將是多變量模糊控制能否廣泛應用的關(guān)鍵。

圖

3模糊化子集和模糊化等級

5模糊控制的發(fā)展趨勢

模糊控制的發(fā)展大致有以下幾個方向:(1)復合模糊控制器。繼續(xù)研究模糊控制和PID 控制器、變節(jié)構(gòu)控制器、模糊H 控制器等的組合研究, 設(shè)計出滿足各種不同指標要求的控制器。

(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)則進行動態(tài)尋優(yōu), 故能在線修改模糊控制規(guī)則, 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, 同時又把專家系統(tǒng)技術(shù)的知識表達方法結(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&等問題。

(5)很多公開發(fā)表的文獻對所設(shè)計模糊控制器的穩(wěn)定性及魯棒性分析采用仿真實驗的方法, 而采用理論分析的較少。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[ 5] : 第1 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,使整個系統(tǒng)變?yōu)榧兇獾哪：Ｐ? 從而可采用模糊關(guān)系法及模糊相平面分析法等來檢驗系統(tǒng)的穩(wěn)定性;第2種方法將控制器的模糊模型變?yōu)榇_定性的模型, 從而混合模糊系統(tǒng)變?yōu)槌Ｒ?guī)的控制系統(tǒng), 進而可采用常規(guī)的方法來對系統(tǒng)進行穩(wěn)定性分析。例如

描述函數(shù)法、圓判據(jù)法、一般相平面法及線性近似法 等。而究竟采用模糊模型還是確定性模型則需要根據(jù)所設(shè)計系統(tǒng)的具體情況進行分析, 因此選擇合適的理論方法對所設(shè)計和模糊控制器進行穩(wěn)定性及魯棒性分析也是模糊控制理論發(fā)展的方向之一。

結(jié)

束

語

文章對模糊控制理論的發(fā)展進行了簡要概述,對模糊控制的原理及模糊控制器的設(shè)計步驟進行了詳細介紹;對模糊控制在航空航天中應用(各種控制器的設(shè)計)進行了分析, 對模糊控制的優(yōu)缺點及需要解決的問題進行了歸納和分析;最后對模糊控制的發(fā)展趨勢進行了展望。

第四篇：第三章 城市交通信號模糊控制理論

2城市交通信號模糊控制理論

模糊控制理論應用于工業(yè)、汽車、家用電器、交通等各個領(lǐng)域，其在交通中的一個重要的應用就是城市交通信號模糊控制。本章在闡述模糊控制原理的基礎(chǔ)上，介紹城市交通信號模糊控制的理論基礎(chǔ)，為下一章的城市交通信號模糊控制器的設(shè)計作理論鋪墊。2.1模糊控制基礎(chǔ)理論分析 2.1.1模糊控制的特點

模糊控制實際上是一種非線性控制，屬于智能控制的范疇。近幾十年來模糊控制理論無論是在理論還是技術(shù)上都有了很大的進步，模糊控制在實際應用上也已經(jīng)碩果累累，這主要是由模糊控制的特點決定的：

1、模糊控制既具有系統(tǒng)化的理論，又有著大量實際應用背景。

2、模糊控制是一種基于規(guī)則的控制。在實際的設(shè)計中不需要建立精確的數(shù)學模型，因而控制器的設(shè)計簡單，便于應用。

3、基于模型的控制算法及系統(tǒng)設(shè)計方法，由于出發(fā)點和性能指針的不同，容易導致很大差異；但一個系統(tǒng)的語言控制規(guī)則卻具有相對的獨立性，利用這些控制規(guī)律間的模糊連接，容易找到這種規(guī)律，使控制效果優(yōu)于常規(guī)控制器。

4、模糊控制系統(tǒng)的魯棒性強，干擾和參數(shù)變化對控制效果的影響被大大減弱，尤其適合于非線性、時變及純滯后系統(tǒng)的控制。

5、許多復雜系統(tǒng)，很難建立模型和控制，因為它們包含不確定性、不精確性、并混雜有非線性和時變性。模糊控制對于那些數(shù)學模型難以建立，變化非常顯著的對象較適用。

6、是一種反映人類智慧思維的智慧控制。模糊控制采用人類思維中的模糊量，如“高”“中”“低”“大”“小”，控制量由模糊推理導出。這些模糊量和模糊推理是人類通常智慧活動的體現(xiàn)。

7、模糊控制具有語詞計算和處理不確定性以及模糊信息的能力。模糊控制本質(zhì)上是一種基于語言規(guī)則的仿人智能控制。由于控制對象僅能提供一些模糊信息，計算機參與這類控制時必須模仿人類能夠接受和處理模糊信息，進行模糊控制的本領(lǐng)。2.1.2模糊控制的基本概念

在人們的思維中，有很多沒有明確外延的一些概念，即模糊概念，如以人的年齡為對象，那么“年輕”、“中年”、“老年”就沒有明確的外延；不同的人有不同的感受與判斷；再如爐溫的“高溫”、“中溫”、“低溫”也是此類的概念。以上這種概念不能用經(jīng)典集合加以描述，不能絕對地區(qū)別“屬于”與“不屬于”，而要用模糊集合的概念描述。在本文中用到的模糊控制重要概念有：變量的論語、模糊子集、隸屬度、模糊關(guān)系與模糊矩陣。

1、論語：被考慮對象的所有元素的全體稱為論語，又稱全域、全集、有的也稱空間，一般用大寫字母U表示。

2、模糊子集：給定論語U，U到[0，1]閉區(qū)間的任意映射?A，?A：U→[0，1] ?→?A

都確定U的一個模糊子集A，A就是論語U的模糊子集。

~~

3、隸屬度函數(shù)：上式中?A稱為模糊子集的隸屬度函數(shù)。隸屬度函數(shù)的表示方法大致有以下三種：

(l)圖形表示法(2)表格表示法(3)公式表示法

4、隸屬度：?A(?)為?對A的隸屬度。

~

5、模糊關(guān)系：模糊關(guān)系R也稱模糊控制規(guī)則，它描述了元素之間的關(guān)聯(lián)程度，當論域X、~Y都是有限集時，模糊關(guān)系可以用模糊矩陣來表示。設(shè)X=?x1,x2,???xn?，Y=?y1,y2,???yn?，模糊矩陣R的元素rij表示論域X中第i格元素xi與論域Y中的第j格元素yj對于關(guān)系R的~`隸屬程度，即?RXi，Yj?rij。

~??2.1.3模糊控制過程及原理分析

模糊控制的控制規(guī)律由計算機的程序?qū)崿F(xiàn)，實現(xiàn)的過程是：計算機采樣獲取被控制量的精確值，然后將此量與給定值比較得到誤差E；將誤差E作為模糊控制的一個輸入量；把E的精確量模糊化變成模糊變數(shù)，從而得到E的模糊語言集合的一個子集e~；由e~與控制規(guī)則R進行模糊推理，得到控制變量u，其中u=e?R，其中u是模糊變量；將模糊~~~~~~變量u轉(zhuǎn)換為精確量，這樣通過u可以對被控對象進行控制；循環(huán)進行第二次采樣，進行第~~二步控制，循環(huán)下去，最終實現(xiàn)被控對象的模糊控制。具體的模糊控制原理與過程如下圖所示：

模糊控制的核心是模糊控制器，在使用模糊控制器進行模糊控制時必不可少的三步驟為：精確量的模糊化、模糊規(guī)則的設(shè)計、反模糊化，下面分別分析、介紹這三部分。

（一）精確量的模糊化

精確變量的模糊化過程實際上是定義模糊變量的模糊子集的過程，而定義一個模糊子集就要確定模糊子集隸屬函數(shù)曲線的形狀，確定隸屬函數(shù)曲線有以下常用的幾種方法：

（1）主觀經(jīng)驗法：當論域是離散變量時，根據(jù)主觀人數(shù)或個人經(jīng)驗，直接或間接給出隸屬的具體值，由此來確定隸屬度函數(shù)。

（2）分析推理法：當論域連續(xù)，根據(jù)問題的性質(zhì)，應用一定的分析與推理，決定選用某些典型的函數(shù)作為隸屬函數(shù)。如三角形函數(shù)、梯形函數(shù)、高斯函數(shù)等。

（3）調(diào)查統(tǒng)計法：以調(diào)查統(tǒng)計結(jié)果所得出的經(jīng)驗曲線作為隸屬函數(shù)、作為隸屬曲線。根據(jù)曲線找出相應的函數(shù)表達式。

將確定的隸屬函數(shù)曲線離散化，就得到了有限個點上的隸屬度，便構(gòu)成了一個模糊變數(shù)的模糊子集。模糊子集的數(shù)量一般選5個或7個為宜。隸屬度函數(shù)曲線的形狀一般有：三角形、梯形、高斯型等，在目前的應用中大部分都是為方便起見采用梯形、三角形隸屬度函數(shù)。

（二）模糊規(guī)則的設(shè)計

模糊規(guī)則是模糊控制中的重要環(huán)節(jié)，模糊控制器正是依據(jù)這些模糊控制規(guī)則來完成最終推理，它用“IF--THEN”的形式描述被控對象的動態(tài)特性。目前模糊規(guī)則大都是專家經(jīng)驗確定，并且要求模糊控制規(guī)則要完整覆蓋模糊集合。

常見的模糊控制規(guī)則根據(jù)模糊控制器的種類不同可分為以下幾種：（1）單輸入單輸出模糊控制器

該種控制器僅有一個輸入變量、一個輸出變量，設(shè)模糊集合A為屬于論域X的輸入，~~模糊集合B為屬于論域Y的輸出，其控制規(guī)則通常由模糊條件語句

~~If A THEN B

~~~~

If A THEN B ELSE C

~~~~~~其中模糊集合B與C具有相同的論域Y，這種控制反應非線性比例(P)控制規(guī)律。

~~~~(2)雙輸入單輸出模糊控制器

設(shè)模糊集合E屬于論域X的輸入，模糊集合EC屬于論域Y的輸入，兩者一同構(gòu)成模糊控制器的二維輸入，屬于論域Z的模糊集合U是模糊控制器的一維輸出，這類模糊控制器的控制規(guī)則通常由模糊條件語句

IF E AND EC THEN U

來表達，是模糊控制中最常用的一種控制規(guī)則，它反映非線性比例加微分(PD)控制規(guī)律。(3)多輸入單輸出模糊控制器

假設(shè)模糊集合A，B，C?N分別屬于各自論域的多維輸入，U為屬于其論域的單維~~~~~~~~~~~~~~~輸出，其控制規(guī)則通常由模糊條件語句

IF A AND B AND?AND N THEN U來描述。

~~~~~~~(4)雙輸入多輸出模糊控制器

設(shè)模糊集合E屬于論語X的輸入，模糊集合EC屬于論語Y的輸入，兩者一同構(gòu)成模糊控制器的二維輸入，多維輸出為UV?W的模糊控制器。這類控制器的控制規(guī)則可由一組模糊條件語句

~~~~~

IF E AND EC THEN U

AND

IF E AND EC THEN V AND

IF E AND EC THEN W

在制定模糊規(guī)則時要根據(jù)實際情況分別來設(shè)計確定合適的控制規(guī)則。

(三)模糊判決

通過模糊推理得到的結(jié)果只是一個模糊集合，但在實際執(zhí)行中，需要有一個精確值才能對被控對象進行控制，因此要有一個將模糊集合變成一個最佳代表的精確值的反模糊化這一過程。

該過程有三種方法：最大隸屬度函數(shù)法、重心法、加權(quán)平均法。最大隸屬度函數(shù)方法簡單快捷，但是不考慮輸出隸屬度函數(shù)的形狀，只關(guān)心其最大隸屬度輸出值，因此會丟失一些信息；重心法取模糊隸屬度函數(shù)曲線與橫坐標圍成面積的重心為模糊推理最終輸出值，該方法與最大隸屬度法相比具有更平滑的輸出推理控制；加權(quán)平均是重心法的一種拓展方法，調(diào)整系數(shù)可以轉(zhuǎn)化為重心法，需要根據(jù)實際來確定系數(shù)。綜合上述，重心法較最大隸屬度方法更加平滑，較后者較簡單實用，故重心法是目前較理想的逆模糊化方法。

后面設(shè)計的模糊控制器使用重心法來解模糊，這里就著重介紹重心法，重心法是根據(jù)輸出模糊集合隸屬度函數(shù)曲線與橫坐標圍城面積的中心相應的輸出當作精確值的輸出，其公式如下： ~~

~~~~~~~u????u?uii?1nni

i???u?i?1ui是對象論域中的元素，??ui?是論域元素ui對模糊子集的隸屬度

2.2城市交通信號模糊控制相關(guān)理論分析

城市交信號模糊控制是模糊控制在城市交通控制中的一個具體的應用，它解決了城市交通信號控制建模難、建立的模型難以用算法求解的問題。本節(jié)結(jié)合具體的交通信號控制問題，利用模糊控制的基礎(chǔ)理論分析城市交通信號模糊控制理論。2.2.1城市交通信號模糊控制問題描述

傳統(tǒng)的單個信號交叉口控制方式：固定周期和綠信比的固定配時控制、感應控制。固定配時根據(jù)以往觀測的交通需求，按預先設(shè)計的配時方案進行控制，無法根據(jù)相應交通需求的隨機變化而變化。感應控制在一定程度上克服了固定配時的不足，但在相位綠燈時間內(nèi)，只要檢測到車輛到達就給出一個單位的綠燈延時，直到最大綠燈時間為止。也就是說它只關(guān)心有無車輛到達、車輛到達與否，而沒有考慮有多少輛車到達，只能考慮一個相位方向的延誤情況，而沒有真正的總體考慮總延誤，因而無法真正響應各個相位的交通需求。

模糊邏輯控制是一種新型的智能控制方式，它綜合考慮交叉口車輛到達與排隊情況，以交叉口的總延誤最小為控制目標，調(diào)整控制策略使得交通控制能真正響應交通實時變化的需求。

城市交通信號模糊控制通過設(shè)置在各個車道上的車輛檢測器檢測到各個相位的到達車輛數(shù)，計算出各個相位的車輛排隊長。通過綠燈相位的入口流量、車輛排隊長度來考察綠燈相位的交通情況、紅燈相位的車輛排隊長度來考慮紅燈相位的交通狀況，綜合考慮紅燈、綠

燈相位的交通情況，用城市交通信號模糊控制器做出是否轉(zhuǎn)換信號的判決，通過是否轉(zhuǎn)換交通信號來影響交通流。根據(jù)城市交通信號模糊控制的思想：當綠燈相位的車流量很大、排隊長度相當長時，有必要延長該相位的綠燈時間，但是是否做出延長綠燈時間的決定還要看紅燈相位的交通情況，若紅燈相位的排隊長度很小時，控制器就會做出延長綠燈時間的判決； 若紅燈相位排隊長隊很長時，綜合考慮總的車輛平均延誤就不一定會繼續(xù)延長綠燈時間，到底做出什么樣的判決，取決于模糊控制器的設(shè)計，模糊推理規(guī)則的設(shè)定。要得到理想的控制結(jié)果就要合理設(shè)計城市交通信號模糊控制器、合理設(shè)置模糊推理規(guī)則。

可以解決的問題可以用以下實際問題來描述：假設(shè)一個平面交叉口采用典型的四相位放行控制方式：東西直行為第一相位，東西左轉(zhuǎn)為第二相位，南北直行為第三相位，南北左轉(zhuǎn)為第四相位。

注：

1、由于中國的道路交叉口的右轉(zhuǎn)車流一般不受城市交通信號的控制，所以城市交通信號模糊控制中不考慮右轉(zhuǎn)車流。

2、各個相位的直行、左轉(zhuǎn)車道上設(shè)置一組車輛檢測器，可以實時檢測到各個車道的車流到達、車輛排長度。

根據(jù)以上所述，該城市交叉口交通信號控制問題可以描述如下：

控制目標：使通過交叉口的車流量的平均排隊長度最短，車輛平均延誤最小。城市交通信號模糊控制器綜合考慮綠燈相位、紅燈相位的交通情況，做出以交叉口的總延誤最小為控制目標。

控制變量：信號周期、各相位的綠信比。模糊控制器做出是否延長放行相位的綠燈時間的決定，延長綠燈時間會增加總的綠燈時間，也會改變信號周期，這樣就會調(diào)整信號的綠信比。

2.2.2城市交通信號模糊控制原理分析

城市交通信號模糊控制器是城市交通模糊控制決策部分，做出是否轉(zhuǎn)換交通信號的決定來影響控制交通流，交通流的變化會使得紅燈、綠燈相位的交通狀況的變化，城市交通信號模糊控制器會根據(jù)實際情況做出相應的是否轉(zhuǎn)換相位的決策，周而復始，進行實時交通控制。

針對以上城市交通信號控制問題，城市交通信號模糊控制的控制思路與策略是這樣進行的：

1、給定每個相位的最小綠燈時間與最大綠燈時間，以保證通行相位的車輛通行權(quán)、與

等待相位車輛的通行權(quán)。

2、假設(shè)按最初給定該相位的最小綠燈時間放行第一相位(東西直行)，放行時間到達最短綠燈時間時開始計算該放行相位的入口流量、排隊長度、下一個要放行相位的排隊長度，通過模糊控制器綜合考慮是否繼續(xù)放行當前相位，模糊控制器做出決策。

3、如果繼續(xù)放行該相位就在最短綠燈時間的基礎(chǔ)上增加一個延長綠時間，否則就放行下一相位。

4、每一相位放行時間到達最大時間時就自動強制轉(zhuǎn)換下一相位。

5、這樣循環(huán)控制形成周期、綠信比隨交通狀況實時變化的控制方案。城市交通信號模糊控制把城市交通模糊控制器與交通流生成、交通車輛延誤綜合考慮的周期循環(huán)控制。要進行城市交通信號模糊控制需要幾個重要的組成部分：交通流、車輛檢測器、模糊控制器、交通延誤。計算具體的框架如下圖：

該控制過程通過交通流生成模型生成一定的交通流，生成的交通流通過車輛檢測器可以檢測監(jiān)視得到綠燈相位的排隊長度、綠燈相位的入口流量、紅燈相位排隊長度三個城市交通模糊控制器的輸入量；將該輸入量輸入模糊邏輯控制器后，可以得出該時段的控制策略；對交通信號進行控制；對交通信號控制同時會對交通流產(chǎn)生影響，形成新的交通流繼續(xù)以上的循環(huán)可以對一定時段的交通信號進行控制。

第五篇：基于模糊控制的電加熱爐控制系統(tǒng)

基于模糊控制的電加熱爐控制系統(tǒng)

姓名：

唐玉光 班級：2011級9班 學號：01201102060909

目錄

目錄..................................................................................................................................................2 1 引言..............................................................................................................................................3 2.加熱爐控制的意義......................................................................................................................4 3.傳統(tǒng)PID與模糊控制的簡介......................................................................................................5 4.模糊控制與PID控制方法的設(shè)計與比較...................................................................................6

4.1模糊控制器設(shè)計................................................................................................................6 4.2 PID及模糊控制原理和仿真結(jié)構(gòu)圖................................................................................7 4.3滯后時間的影響................................................................................................................9 5.總結(jié)：........................................................................................................................................11 6.參考文獻：..................................................................................................................................12 1 引言

PID控制是控制領(lǐng)域產(chǎn)生最早，應用最廣的一種控制方法。具不完全統(tǒng)計，不論是工業(yè)過程控制還是航空航天控制領(lǐng)域，PID控制早已經(jīng)上了經(jīng)典教科書，然而由于其原理簡單和應用效果，人們?nèi)匀徊粩嘌芯科涓鞣N設(shè)計方法和未來發(fā)展?jié)摿1]。模糊控制在只能控制領(lǐng)域由于理論研究比較成熟，實現(xiàn)相對比較簡單，適應面寬而得到廣泛的應用。在現(xiàn)代工業(yè)控制應用中，模糊控制都充當著重要的角色。PID控制和模糊控制作為應用廣泛，特點鮮明，又具有某些聯(lián)系的兩種控制方式一直受到控制領(lǐng)域廣泛的關(guān)注，眾多學者從不同角度對他們進行了對比性研究。[2][3][4]。

2.加熱爐控制的意義

在控制領(lǐng)域中，溫度控制廣泛應用于社會生活的各個領(lǐng)域。電加熱爐溫度控制具有升溫單向性，大慣性大滯后性的特點。其升溫單向性是由于電加熱爐的升溫是依靠電阻絲，降溫是依靠環(huán)境自然冷卻。當其溫度一旦有超調(diào)，就無法單純用控制手段時期降溫，種種很大的不確定性使得加熱爐在加熱過程中很難全面考慮各種因素的影響，準確控制加熱過程。傳統(tǒng)的繼電器電路簡單實用，但由于繼電器動作頻繁，可能會因觸電不良而影響正常工作。今年來提出改進的電路，采用主回路無觸點控制，客服繼電器結(jié)出不良的缺點，且維修方便，缺點是溫度控制范圍小，精度不高，因此，設(shè)計和精度相適應的電加熱爐溫控系統(tǒng)非常有實際意義。3.傳統(tǒng)PID與模糊控制的簡介

PID控制即比例，積分，微分控制。由于其結(jié)構(gòu)簡單，容易實現(xiàn)，控制效果好，魯棒性強等特點，因而，自19世紀40年代開始，PID控制在工業(yè)過程控制過程中至今仍得到廣泛應用。溫度控制系統(tǒng)將電阻實時采集的溫度值與設(shè)定值進行比較，所得差值作為PID控制模塊的輸入。經(jīng)PID算法計算出輸出控制量，利用修改被控制量誤差的方法實現(xiàn)閉環(huán)控制。該方法需現(xiàn)場整定PID參數(shù)，而確定被控對象模型具有一定的難度。另外，該方法抗干擾的能力較差。

模糊邏輯在控制領(lǐng)域的應用稱為模糊控制。模糊控制主要將操作者的經(jīng)驗和專家的控制經(jīng)驗和知識表示成語言變量描述的控制規(guī)則，然后根據(jù)控制規(guī)則實施控制。它適用于不一取得精確數(shù)學模型和數(shù)學模型位置或者經(jīng)常變化的對象。

基于模糊算法的溫度控制系統(tǒng)的實現(xiàn)，首先根據(jù)控制經(jīng)驗形成模糊規(guī)則輸入計算機中。然后將采樣所得溫度誤差和誤差變化率的精確量模糊化，計算機根據(jù)模糊規(guī)則推理做出模糊決策，求出相應的控制量。將控制量精確化后去驅(qū)動執(zhí)行機構(gòu)，調(diào)整輸入達到調(diào)節(jié)溫度目的。

4.模糊控制與PID控制方法的設(shè)計與比較

Ke??s電加熱爐的模型G?s??，Ts?14.1模糊控制器設(shè)計

模糊控制器的設(shè)計如圖4.1.1,圖4.1.2，圖4.1.3.控制器采用雙輸入單輸出如圖4.1.1

圖4.1.1 控制規(guī)則的設(shè)定如圖4.1.2，圖4.1.3

圖4.1.2

圖4.1.3 4.2 PID及模糊控制原理和仿真結(jié)構(gòu)圖

原理結(jié)構(gòu)如圖4.2.1 圖4.2.2

圖4.2.1 PID控制原理

圖4.2.2模糊控制原理

仿真結(jié)構(gòu)如圖4.2.3圖4.2.4

圖4.2.3PID仿真結(jié)構(gòu)

圖4.2.4模糊控制仿真結(jié)構(gòu)

4.3滯后時間的影響

常規(guī)PID ：?=0.2，T=80

模糊控制：?=0.2，T=80

常規(guī)PID ：?=0.3，T=80

模糊控制：?=0.3，T=80 5.總結(jié)：

由上述比較可知，隨著純滯后時間的增加，對于常規(guī)PID控制系統(tǒng)會造成系統(tǒng)波動加大，而模糊控制系統(tǒng)受到的影響較小，他的控制精度和動態(tài)特性很理想，說明模糊控制在被控對象當前的慣性時間下對純滯后時間的魯棒性較好，比常規(guī)PID控制好些。

總結(jié)以上仿真實驗，我們可得出結(jié)論如下： 模糊控制對純滯后時間的魯棒性比常規(guī)PID控制好 模糊控制的動態(tài)特性控制精度比常規(guī)PID控制好 模糊控制臂比常規(guī)PID控制的穩(wěn)定性好

6.參考文獻：

[1]FANG Y,CHOW TW S,LIX D.D se of recurrent neural netw ork in discrete sliding-mode control[J].IEEE.priceedings;Control

theory

and applications,1999.146(1):84-90.[2]王巖青，蔣昌盛。一類非線性不確定中立系統(tǒng)的魯棒自適應滑膜控制[J].吉林大學學報：工學版，2007,37（4）：935-938.[3]CHEM T L ,W U Y C.Intetiable structucre control approval foe eobot manipulators[J].IEEE ptoceedings-D,1992,161-165.[4]杜紅珊，一類反射非線性系統(tǒng)的自適應神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出反饋變結(jié)構(gòu)控制[J].控制理論與應用，2008,25（6）：1042-1044