第四章 模糊控制器設(shè)計

1、第4章 模糊控制器的工作原理一、模糊控制與傳統(tǒng)控制一、模糊控制與傳統(tǒng)控制二、模糊控制系統(tǒng)的組成二、模糊控制系統(tǒng)的組成三、確定量的模糊化三、確定量的模糊化四、模糊控制算法的設(shè)計四、模糊控制算法的設(shè)計五、模糊推理五、模糊推理六、輸出信息的模糊判決六、輸出信息的模糊判決七、基本模糊控制器的設(shè)計七、基本模糊控制器的設(shè)計八、模糊模型的建立八、模糊模型的建立 從傳統(tǒng)控制到模糊控制 傳統(tǒng)控制（Conversional control）：經(jīng)典反饋控制和現(xiàn)代控制理論。它們的主要特征是基于精確的系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的控制。適于解決線性、時不變等相對簡單的控制問題。 模糊控制（fuzzy control）也可以解決線性時不

2、變的控制問題。同時也可用于一些非線性的復(fù)雜的時變系統(tǒng)之中.兩者可以統(tǒng)一在智能控制的框架下。4.1 模糊控制系統(tǒng)的基本組成模糊控制系統(tǒng)的基本組成模糊控制器(Fuzzy Controller)特點:模糊控制是一種基于規(guī)則的控制。由工業(yè)過程的定性認(rèn)識出發(fā)，容易建立語言控制規(guī)則。 控制效果優(yōu)于常規(guī)控制器 .具有一定的智能水平 .模糊控制系統(tǒng)的魯棒性強。 4.1 模糊控制系統(tǒng)的組成模糊控制系統(tǒng)的組成怎樣設(shè)計一個模糊控制器?第一個問題是如何把確定量轉(zhuǎn)換為對應(yīng)的模糊量。如何形成模糊控制規(guī)則庫 如何實現(xiàn)模糊輸出量的解模糊判決 模模糊糊邏邏輯輯控控制制系系統(tǒng)統(tǒng)結(jié)結(jié)構(gòu)構(gòu)給給定定值值R偏偏差差e+- 數(shù)字量轉(zhuǎn)化數(shù)字

3、量轉(zhuǎn)化為模糊量為模糊量模糊量轉(zhuǎn)化模糊量轉(zhuǎn)化為數(shù)字量為數(shù)字量模模糊糊推推理理模糊化模糊化解模糊化解模糊化模糊控制器的基本結(jié)構(gòu)：模糊控制器的基本結(jié)構(gòu)：模糊控制器設(shè)計的主要步驟1、選定模糊控制器的輸入輸出變量, 一般取e、ec和u。2、確定各變量的模糊語言取值及相應(yīng)的隸屬函數(shù)，即進行模糊化。模糊語言值通常選取3、5或7個，例如取為負(fù)，零，正 等。然后對所選取的模糊集定義其隸屬函數(shù)3、建立模糊控制規(guī)則或控制算法。這是指規(guī)則的歸納和規(guī)則庫的建立，是從實際控制經(jīng)驗過渡到模糊控制器的中心環(huán)節(jié)?？刂坡赏ǔＳ梢唤Mif-then結(jié)構(gòu)的模糊條件語句構(gòu)成， 例如:if e=N and c=N，then u=PB等；或

4、總結(jié)為模糊控制規(guī)則表,可直接由e和c查詢相應(yīng)的控制量u。4、確定模糊推理和解模糊化方法。常見的模糊推理方法有最大最小推理和最大乘積推理兩種.解模糊化方法有最大隸屬度法，中位數(shù)法，加權(quán)平均，重心法，求和法或估值法等等。4.1.2 模糊控制器結(jié)構(gòu)類型模糊控制器結(jié)構(gòu)類型4.2 Mamdani型模糊控制器設(shè)計型模糊控制器設(shè)計輸入輸入e輸出輸出u模糊推理模糊推理規(guī)則庫規(guī)則庫RD/A電磁閥電磁閥熱水器熱水器溫度溫度傳感器傳感器A/D期望值期望值eu模糊值模糊值精確值精確值模糊化模糊化去模糊化去模糊化熱水器水溫模糊控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)熱水器水溫模糊控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu) 4.2.1 Mamdani型模糊控制器的基本組成4.2

5、.2 量化因子與比例因子1量化因子 在范圍內(nèi)連續(xù)變化的誤差分成 個區(qū)間，使之離散化，則誤差所取模糊集合的論域為 maxenken,1,.,0,.,1, Xnnnn max0e量化因子的具體算法（1）對量化因子Kj=nj/xj的細(xì)化這樣，總能保證變換后得出的n屬于-nj,nj通常取nj為37之間的正整數(shù)。jjjjjjjjjnxknnxkxknxknn(2)模糊論域N為離散值的取值方法 假設(shè)某個時刻輸入量為x，若由n=kjx算出n正好是整數(shù)，就取其為nj中的值，如果算出的n不是整數(shù)，按下式取值。式中符號算子sgn表示取后面括號中數(shù)值Kjx的正負(fù)號。jjjjjnnnnN, 1, 1 , 0 , 1,

6、 1,jjjjjjjjjjnxknnxkxkxknxknn)5 . 0int()sgn(（3）物理論域X不對稱時的變換方法假設(shè)輸入量的物理論域不對稱，例如，x的物理論域Xj=a,b且ab,模糊論域仍為-nj,nj,此時，量化因子變?yōu)椋罕热?，某時刻輸入變量xa,b，則作變換然后用n=kjy的四舍五入取整計算，其正負(fù)號與y相同。abnkjj/22/ )(baxy2比例因子 設(shè) 為控制量 的變化量的基本論域， 為基本論域的量化區(qū)間數(shù)。對于系統(tǒng)控制量的變化量，定義maxmax,uuunmaxuuknUknunu111控制量（模糊量）為若某時刻得到的輸出量量化因子和比例因子的位置量化因子和比例因子的位置

7、3. 量化因子和比例因子在模糊控制系統(tǒng)中的應(yīng)用 量化因子和比例因子除了進行論域變換，使前后模塊匹配以外，在整個系統(tǒng)中還有一定的調(diào)節(jié)作用。因為它的變化相當(dāng)于對實際測量信號的放大或縮小，直接影響著采樣信號對系統(tǒng)的調(diào)節(jié)控制作用。 由Ke=n1/x1，可知，當(dāng)x1=e時，n1=kee?？梢?，e不變時，增大ke，n1變大。從而，系統(tǒng)上升速率變快，從而，可使系統(tǒng)超調(diào)量增大，調(diào)節(jié)時間加長，即系統(tǒng)過渡時間變長，甚至發(fā)生震蕩乃至系統(tǒng)不穩(wěn)定；反之，減小ke會使系統(tǒng)上升速率變慢，調(diào)節(jié)惰性增大。Ke過小可能影響系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)性能，使穩(wěn)態(tài)精度降低?？傊琸e的變化可以改變偏差e對系統(tǒng)的調(diào)控作用。由Ke=n1/x1，可知，當(dāng)x

8、2=ec時，n2=kecec?？梢奺c不變時，增大kec，n2變大。從而，增大了對系統(tǒng)狀態(tài)變化的抑制能力，增強了系統(tǒng)的穩(wěn)定性。Kec太大會使系統(tǒng)上升速率過慢，到達(dá)平衡態(tài)的過渡時間加長；反之，kec過小，會使系統(tǒng)上升速率增快，可能導(dǎo)致系統(tǒng)產(chǎn)生過大的超調(diào)。以致是系統(tǒng)發(fā)生震蕩。可見，改變kec能夠改變偏差變化率ec對系統(tǒng)的調(diào)節(jié)作用比例模塊設(shè)在經(jīng)過近似推理之后，比例因子Ku相當(dāng)于系統(tǒng)的總放大倍數(shù)。增大ku會加快系統(tǒng)的響應(yīng)速度，ku過大將導(dǎo)致系統(tǒng)輸出上升速率過快，從而使系統(tǒng)產(chǎn)生較大的超調(diào)乃至發(fā)生震蕩或發(fā)散；ku太小，系統(tǒng)輸出上升速率變小，將導(dǎo)致系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)精度變差。 在對系統(tǒng)進行調(diào)試過程中，系統(tǒng)發(fā)散時應(yīng)大幅

9、減小ku，若系統(tǒng)震蕩時可適當(dāng)減小ku；當(dāng)系統(tǒng)有穩(wěn)態(tài)誤差時需適當(dāng)增大ku，同時，小幅增大ke；當(dāng)系統(tǒng)過渡時間太長應(yīng)略微減小kec，而在系統(tǒng)超調(diào)過大時則適當(dāng)增加kec。4.2.3 模糊化和清晰化1.模糊化 通常經(jīng)過采樣得到的輸入量x1都是清晰值，經(jīng)過量化因子處理相當(dāng)于進行一次比例變換，映射成模糊論域N上的某個實數(shù)值。這個實數(shù)值可能同時與N上的幾個模糊子集有關(guān)，求出這個實數(shù)值隸屬于各個相關(guān)模糊子集的隸屬度，成為把清晰數(shù)值模糊化。 首先需要確定覆蓋在模糊論域N上模糊子集的數(shù)目，然后確定出各個模糊子集的隸屬函數(shù)，這個過程稱為模糊分布。1）模糊子集個數(shù)的選定（語言變量值的選?。┱`差、誤差變化律和控制量的變

10、化量，均為語言變量，一般可分為大、中、小三個等級?？紤]到變量的正負(fù)，常選用正大、正中、正小、零、負(fù)小、負(fù)中、負(fù)大等七個語言變量值 定義各語言變量的語言值定義各語言變量的語言值 通常在語言變量的論域上，將其劃分為有限的幾檔。通常在語言變量的論域上，將其劃分為有限的幾檔。例如，可將例如，可將E、EC和和U的劃分為的劃分為“正大（正大（PB）”，“正中正中(PM)”，“正?。ㄕ。≒S）”，“零（零（ZO）”，“負(fù)小（負(fù)?。∟S）”，“負(fù)中（負(fù)中（NM）”，“負(fù)大（負(fù)大（NB）”七檔。七檔。 n 檔級多，規(guī)則制定靈活，規(guī)則細(xì)致，但規(guī)則多、復(fù)雜，編制程序困難，檔級多，規(guī)則制定靈活，規(guī)則細(xì)致，但規(guī)則多、

11、復(fù)雜，編制程序困難，占用的內(nèi)存較多；占用的內(nèi)存較多；n 檔級少，規(guī)則少，規(guī)則實現(xiàn)方便，但過少的規(guī)則會使控制作用變粗而檔級少，規(guī)則少，規(guī)則實現(xiàn)方便，但過少的規(guī)則會使控制作用變粗而達(dá)不到預(yù)期的效果。達(dá)不到預(yù)期的效果。因此在選擇模糊狀態(tài)時要兼顧簡單性和控制效果。因此在選擇模糊狀態(tài)時要兼顧簡單性和控制效果。 2）模糊子集的分布 每個語言變量的取值，對應(yīng)于其論域上的一個模糊集合。個數(shù)確定以后，需要考慮模糊子集的分布，即模糊子集在模糊論域上的分布方式和情況，即確定每個模糊子集的隸屬函數(shù)n 隸屬函數(shù)的類型隸屬函數(shù)的類型n 正態(tài)分布型（高斯基函數(shù)正態(tài)分布型（高斯基函數(shù) ）22)()(iiibaxAex其中，其

12、中，ai為函數(shù)的中心值，為函數(shù)的中心值，bi為函數(shù)的寬度。為函數(shù)的寬度。假設(shè)與假設(shè)與PB，PM，PS，ZO，NS，NM，NB對應(yīng)的高斯基函數(shù)的中心值分別對應(yīng)的高斯基函數(shù)的中心值分別為為6，4，2，0，-2，-4，-6，寬度均為，寬度均為2。隸屬函數(shù)的形狀和分布如圖所示。隸屬函數(shù)的形狀和分布如圖所示。 -6 -4 -2 0 2 4 6 0 0.5 1 NB NM NS ZO PS PM PB x 三角型三角型 else 0 ),(1 ),(1)(cxbcucbbxaaxabxiA梯型梯型 else , 0 dxc , , 1 ,)(cdxdcxbbxaabaxxiAn 隸屬函數(shù)確定時需要考慮的幾

13、個問題隸屬函數(shù)確定時需要考慮的幾個問題隸屬函數(shù)曲線形狀對控制性能的影響。隸屬函數(shù)曲線形狀對控制性能的影響。 隸屬函數(shù)形狀較尖時，分辨率較高，輸入引起的輸出變化比較劇烈，控隸屬函數(shù)形狀較尖時，分辨率較高，輸入引起的輸出變化比較劇烈，控制靈敏度較高；制靈敏度較高； 曲線形狀較緩時、分辨率較低，輸入引起的輸出變化不那么劇烈，控制曲線形狀較緩時、分辨率較低，輸入引起的輸出變化不那么劇烈，控制特性也較平緩，具有較好的系統(tǒng)穩(wěn)定性。特性也較平緩，具有較好的系統(tǒng)穩(wěn)定性。因而，通常在輸入較大的區(qū)域內(nèi)采用低分辨率曲線（形狀較緩），在輸因而，通常在輸入較大的區(qū)域內(nèi)采用低分辨率曲線（形狀較緩），在輸入較小的區(qū)域內(nèi)采用

14、較高分辨率曲線（形狀較尖），當(dāng)輸入接近零則選入較小的區(qū)域內(nèi)采用較高分辨率曲線（形狀較尖），當(dāng)輸入接近零則選用高分辨率曲線（形狀尖）。用高分辨率曲線（形狀尖）。隸屬函數(shù)曲線的分布對控制性能的影響隸屬函數(shù)曲線的分布對控制性能的影響 兼顧控制靈敏度和魯棒性兼顧控制靈敏度和魯棒性相鄰兩曲線交點對應(yīng)的隸屬度值較小時，控制靈敏度較高，但魯棒性不好；相鄰兩曲線交點對應(yīng)的隸屬度值較小時，控制靈敏度較高，但魯棒性不好；值較大時，控制系統(tǒng)的魯棒性較好，但控制靈敏度將降低。值較大時，控制系統(tǒng)的魯棒性較好，但控制靈敏度將降低。 清晰性清晰性 相鄰隸屬函數(shù)之間的區(qū)別必須是明確的。相鄰隸屬函數(shù)之間的區(qū)別必須是明確的。 不

15、清晰的隸屬函數(shù)分布不清晰的隸屬函數(shù)分布 清晰的隸屬函數(shù)分布清晰的隸屬函數(shù)分布 完備性完備性 屬函數(shù)的分布必須覆蓋語言變量的整個論域，否則，將會出現(xiàn)屬函數(shù)的分布必須覆蓋語言變量的整個論域，否則，將會出現(xiàn)“空檔空檔”，從而導(dǎo)致失控。從而導(dǎo)致失控。 不完備的隸屬函數(shù)分布不完備的隸屬函數(shù)分布 一致性：即論域上任意一個元素不得同時是兩個F子集的核交互性：即論域上任何一個元素不能僅屬于一個F集合表4-1中的模糊子集隸屬函數(shù)及其分布如圖4-10所示3）一個確定數(shù)的模糊化一個確定數(shù)的模糊化分為兩步：（1）根據(jù)確定數(shù)以及量化因子求在基本論域上的量化等級。（2）查找語言變量的賦值表，找出與最大隸屬度對應(yīng)的模糊集合

16、，該模糊集合就代表確定數(shù)的模糊化結(jié)果。 模糊化過程小結(jié)：模糊化過程小結(jié)：經(jīng)過經(jīng)過1 1）4 4）步的定義可以在輸入輸出空間定義語言變量，從而將輸入輸）步的定義可以在輸入輸出空間定義語言變量，從而將輸入輸出的精確值轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的模糊值。出的精確值轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的模糊值。具體的步驟如下：具體的步驟如下： 第一步第一步 將實際檢測的系統(tǒng)誤差和誤差變化率量化為模糊控制器的輸入。將實際檢測的系統(tǒng)誤差和誤差變化率量化為模糊控制器的輸入。 假設(shè)實際檢測的系統(tǒng)誤差和誤差變化率分別為假設(shè)實際檢測的系統(tǒng)誤差和誤差變化率分別為e*和和ec*，可以，可以通過量化因子將其量化為模糊控制器的輸入通過量化因子將其量化為模糊控制器

17、的輸入E*和和EC*。 )2(*LHeeeekE)2(*LHececececkEC第二步第二步 將模糊控制器的精確輸入將模糊控制器的精確輸入E*和和EC*通過模糊化接口轉(zhuǎn)化為模糊輸入通過模糊化接口轉(zhuǎn)化為模糊輸入A*和和B*。 將將E*和和EC*所對應(yīng)的隸屬度最大的模糊值當(dāng)作當(dāng)前模糊控制器的模糊輸入量所對應(yīng)的隸屬度最大的模糊值當(dāng)作當(dāng)前模糊控制器的模糊輸入量A*和和B*。 假設(shè)假設(shè)E*=6，系統(tǒng)誤差采用三角形隸系統(tǒng)誤差采用三角形隸屬函數(shù)來進行模糊化。屬函數(shù)來進行模糊化。 E*屬于屬于NB的的隸屬度最大（為隸屬度最大（為1），則此時，相對），則此時，相對應(yīng)的模糊控制器的模糊輸入量為：應(yīng)的模糊控制器的

18、模糊輸入量為： 605040302010001020304055 . 061* NBA4.2 模糊控制器的結(jié)構(gòu)和設(shè)計 對于某些輸入精確量，有時無法判斷其屬于對于某些輸入精確量，有時無法判斷其屬于哪個模糊值的隸屬度更大，例如當(dāng)哪個模糊值的隸屬度更大，例如當(dāng)E*=-5時，時，其屬于其屬于NB和和NM的隸屬度一樣大。此時有兩的隸屬度一樣大。此時有兩種方法進行處理：種方法進行處理：1）在隸屬度最大的模糊值之間任取一個；）在隸屬度最大的模糊值之間任取一個；例如當(dāng)例如當(dāng)E*=-5時，時，A*NB或或NM。2）重新定義一個模糊值，該模糊值對于當(dāng)）重新定義一個模糊值，該模糊值對于當(dāng)前輸入精確量的隸屬度為前輸入

19、精確量的隸屬度為1，對于其它精確，對于其它精確量的隸屬度為量的隸屬度為0。60504030201000102030405160*A規(guī)則庫規(guī)則庫n 規(guī)則庫的描述規(guī)則庫的描述 規(guī)則庫由若干條控制規(guī)則組成，這些控制規(guī)則根據(jù)人類控制專家的經(jīng)驗規(guī)則庫由若干條控制規(guī)則組成，這些控制規(guī)則根據(jù)人類控制專家的經(jīng)驗總結(jié)得出，按照總結(jié)得出，按照 IF is AND is THEN is的形式表達(dá)。的形式表達(dá)。 R1 : IF E is A1 AND EC is B1 THEN U is C1 R2 : IF E is A2 AND EC is B2 THEN U is C2 Rn : IF E is An AND

20、EC is Bn THEN U is Cn其中，其中，E、EC是輸入語言變量是輸入語言變量“誤差誤差”，“誤差變化率誤差變化率”；U是輸出語是輸出語言變量言變量“控制量控制量”。 Ai 、 Bi 、 Ci是第是第i條規(guī)則中與條規(guī)則中與E、EC、U對應(yīng)的語對應(yīng)的語言值。言值。 4.2.4 模糊控制規(guī)則模糊控制規(guī)則規(guī)則庫也可以用矩陣表的形式進行描述。規(guī)則庫也可以用矩陣表的形式進行描述。 UECNBNMNSZPSPMPBENBNBNBNBNBNMZZNMNBNBNBNBNMZZNSNMNMNMNMZPSPSZNMNMNSZPSPMPMPSNSNSZPMPMPMPMPMZZPMPBPBPBPBPBZZ

21、PMPBPBPBPB例如在模糊控制直流電機調(diào)速系統(tǒng)中，模糊控制器的輸入為例如在模糊控制直流電機調(diào)速系統(tǒng)中，模糊控制器的輸入為E（轉(zhuǎn)速誤差）、（轉(zhuǎn)速誤差）、EC（轉(zhuǎn)速誤差變化率），輸出為（轉(zhuǎn)速誤差變化率），輸出為U（電機的力矩電流值）。（電機的力矩電流值）。 在在E、EC、U的論域上各定義的論域上各定義了了7個語言子集：個語言子集：PB,PM,PS,ZO,NS,NM,NB對于對于E、EC可能的每種取值，可能的每種取值，進行專家分析和總結(jié)后，則總進行專家分析和總結(jié)后，則總結(jié)出的控制規(guī)則為：結(jié)出的控制規(guī)則為： n 規(guī)則庫蘊涵的模糊關(guān)系規(guī)則庫蘊涵的模糊關(guān)系 規(guī)則庫中第規(guī)則庫中第i條控制規(guī)則條控制規(guī)則:

22、 Ri: IF E is Ai AND EC is Bi THEN U is Ci蘊含的模糊關(guān)系為：蘊含的模糊關(guān)系為： )(iiiiCBAR控制規(guī)則庫中的控制規(guī)則庫中的n條規(guī)則之間可以看作是條規(guī)則之間可以看作是“或或”，也就是，也就是“求并求并”的的關(guān)系，則整個規(guī)則庫蘊涵的模糊關(guān)系為：關(guān)系，則整個規(guī)則庫蘊涵的模糊關(guān)系為： iiRRUn 規(guī)則庫的產(chǎn)生規(guī)則庫的產(chǎn)生 模糊控制規(guī)則的提取方法在模糊控制器的設(shè)計中起著舉足輕重的作用，它模糊控制規(guī)則的提取方法在模糊控制器的設(shè)計中起著舉足輕重的作用，它的優(yōu)劣直接關(guān)系著模糊控制器性能的好壞，是模糊控制器設(shè)計中最重要的的優(yōu)劣直接關(guān)系著模糊控制器性能的好壞，是模糊

23、控制器設(shè)計中最重要的部分。部分。模糊控制規(guī)則的生成方法歸納起來主要有以下幾種：模糊控制規(guī)則的生成方法歸納起來主要有以下幾種：l 根據(jù)專家經(jīng)驗或過程控制知識生成控制規(guī)則。這種方法通過對控制根據(jù)專家經(jīng)驗或過程控制知識生成控制規(guī)則。這種方法通過對控制專家的經(jīng)驗進行總結(jié)描述來生成特定領(lǐng)域的控制規(guī)則原型，經(jīng)過反復(fù)專家的經(jīng)驗進行總結(jié)描述來生成特定領(lǐng)域的控制規(guī)則原型，經(jīng)過反復(fù)的實驗和修正形成最終的規(guī)則庫。的實驗和修正形成最終的規(guī)則庫。l 根據(jù)過程的模糊模型生成控制規(guī)則。這種方法通過用模糊語言描述根據(jù)過程的模糊模型生成控制規(guī)則。這種方法通過用模糊語言描述被控過程的輸入輸出關(guān)系來得到過程的模糊模型，進而根據(jù)這種

24、關(guān)系被控過程的輸入輸出關(guān)系來得到過程的模糊模型，進而根據(jù)這種關(guān)系來得到控制器的控制規(guī)則。來得到控制器的控制規(guī)則。l 根據(jù)學(xué)習(xí)算法獲取控制規(guī)則。應(yīng)用自適應(yīng)學(xué)習(xí)算法（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺根據(jù)學(xué)習(xí)算法獲取控制規(guī)則。應(yīng)用自適應(yīng)學(xué)習(xí)算法（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等）對控制過程的樣本數(shù)據(jù)進行分析和聚類，生成和在線優(yōu)化傳算法等）對控制過程的樣本數(shù)據(jù)進行分析和聚類，生成和在線優(yōu)化較完善的控制規(guī)則。較完善的控制規(guī)則。 模糊控制規(guī)則的總結(jié)要注意以下幾個問題：模糊控制規(guī)則的總結(jié)要注意以下幾個問題：l 規(guī)則數(shù)量合理規(guī)則數(shù)量合理控制規(guī)則的增加可以增加控制的精度，但是會影響系統(tǒng)的實時性；控控制規(guī)則的增加可以增加控制的精度，但是會影響系

25、統(tǒng)的實時性；控制規(guī)則數(shù)量的減少會提高系統(tǒng)的運行速度，但是控制的精度又會下降。制規(guī)則數(shù)量的減少會提高系統(tǒng)的運行速度，但是控制的精度又會下降。所以，需要在控制精度和實時性之間進行權(quán)衡。所以，需要在控制精度和實時性之間進行權(quán)衡。l 規(guī)則要具有一致性規(guī)則要具有一致性控制規(guī)則的目標(biāo)準(zhǔn)則要相同。不同的規(guī)則之間不能出現(xiàn)相矛盾的控制控制規(guī)則的目標(biāo)準(zhǔn)則要相同。不同的規(guī)則之間不能出現(xiàn)相矛盾的控制結(jié)果。如果各規(guī)則的控制目標(biāo)不同，會引起系統(tǒng)的混亂。結(jié)果。如果各規(guī)則的控制目標(biāo)不同，會引起系統(tǒng)的混亂。l完備性要好完備性要好控制規(guī)則應(yīng)能對系統(tǒng)可能出現(xiàn)的任何一種狀態(tài)進行控制。否則，系統(tǒng)控制規(guī)則應(yīng)能對系統(tǒng)可能出現(xiàn)的任何一種狀態(tài)

26、進行控制。否則，系統(tǒng)就會有失控的危險。就會有失控的危險。 模糊推理模糊推理 已知：表達(dá)手動控制策略的模糊關(guān)系 和輸入語言變量對應(yīng)的模糊集合 ，或 and ，或 and and ，求：輸出語言變量對應(yīng)的模糊集合 。 R1E1E1E1A1B1C1U11UER111()UEER1111()UABCR 例：某電熱爐用于對金屬零件的熱處理，要求爐溫給定值，人工控制時，根據(jù)對爐溫的觀測值，調(diào)節(jié)電熱爐供電電壓，達(dá)到升降爐溫的目的?，F(xiàn)改為模糊控制系統(tǒng)，試設(shè)計模糊控制器。0600otC=解：設(shè)計工作分為五步進行(1)首先確定模糊控制器的輸入量和輸出量。實測爐溫 與給定值 之誤差 作為輸入量 輸出量采用晶閘管整流

27、電源的觸發(fā)電壓 的變化量(2)輸入、輸出變量的模糊化。描述輸入變量以及輸出變量的語言值 和 取為誤差的論域為控制量的論域為 t0t0ett=-uEUN BNSOPSPB 3,2,1,0,0,1,2,3X = -+ 3,2,1,0,0,1,2,3Y = -+(3)模糊控制規(guī)則語言描述：操作人員經(jīng)驗的語言描述可以歸納為若爐溫低于 ，則升壓，低得越多升壓越高；若 負(fù)大，則 正大；若 負(fù)小，則 正小；若爐溫等于 ，則保持電壓不變；若 為零，則 為零；若爐溫高于 ，則降壓，高得越多降壓越低；若 正大，則 負(fù)大；若 正小，則 負(fù)小。600oC600oC600oCeeeeeuuuuu(4)用誤差論域到控制量

28、論域上的模糊關(guān)系表示模糊控制規(guī)則 (5)模糊決策：控制量通過模糊合成規(guī)則得出當(dāng) 時，有11UER=o當(dāng)1EPS=1UPSR=o000010.50TRo0.50.5 10.50.500=0.50.510.50.532101=+-6)、輸出信息的模糊判決從模糊輸出隸屬函數(shù)中找出一個最能代表這個模糊集合作用的精確量，這就是解模糊判決。解模糊化常用方法 最大隸屬度法最大隸屬度法 在模糊集合中選隸屬度最大的論域元素在模糊集合中選隸屬度最大的論域元素作為確定量輸出作為確定量輸出 取中位數(shù)法取中位數(shù)法 先計算輸出模糊集合的隸屬度曲線和論先計算輸出模糊集合的隸屬度曲線和論域元素橫坐標(biāo)圍成區(qū)域的面積，取平分該域元素橫坐標(biāo)圍成區(qū)域的面積，取平分該面積的數(shù)作為模糊判決結(jié)果。面積的數(shù)作為模糊判決結(jié)果。 重心法重心法11011()()niiiniiy UyyUy4.3 T-S型模糊控制器的設(shè)計4.3.1 TS型模糊模型（1）單輸入-輸出系統(tǒng)0階T-S型模糊系統(tǒng) 1階T-S型模糊系統(tǒng) （2）雙輸入-輸出0階T-S型模糊系統(tǒng) 1階T-S型模糊系統(tǒng) ()if eisAthenu k k為常數(shù) ()if e is A then uaekk為常數(shù)12 ()if ei