模糊控簡(jiǎn)介及模糊控制器的設(shè)計(jì)

1、目錄摘 要11 模糊控制簡(jiǎn)介11.1 模糊控制方法的研究現(xiàn)狀21.2 模糊控制的特點(diǎn)21.3模糊控制的研究對(duì)象31.4模糊控制的展望32 模糊控制器的結(jié)構(gòu)與工作原理42.1基本結(jié)構(gòu)與組成42.2一般模糊控制器各主要環(huán)節(jié)的功能42.3隸屬函數(shù)的確定原則和基本確定方法52.4模糊條件語句與模糊控制規(guī)則62.5模糊量的判決方法62.6模糊控制規(guī)則的設(shè)計(jì)和模糊化方法82.7解模糊化83 模糊控制器的設(shè)計(jì)94 關(guān)于模糊(及智能)控制理論與技術(shù)發(fā)展的思考11參考文獻(xiàn)1212摘 要摘 要：本文主要介紹了模糊控制系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀、特點(diǎn)，以及模糊控制器的結(jié)構(gòu)與工作原理。同時(shí)對(duì)模糊控制器的設(shè)計(jì)進(jìn)行了介紹和分析，對(duì)于

2、其基本步驟和過程進(jìn)行陳述，最后就模糊(及智能)控制理論與技術(shù)發(fā)展進(jìn)行總結(jié)性的思考。關(guān)鍵詞：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論中的一種基于語言規(guī)則與模糊推理的高級(jí)控制策略和新穎技術(shù)，它是智能控制的一個(gè)重要分支，發(fā)展迅速，應(yīng)用廣泛，實(shí)效顯著，引人關(guān)注13。隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，現(xiàn)代工業(yè)過程日趨復(fù)雜，過程的嚴(yán)重非線性、不確定性、多變量、時(shí)滯、未建模動(dòng)態(tài)和有界干擾，使得控制對(duì)象的精確數(shù)學(xué)模型難以建立，單一應(yīng)用傳統(tǒng)的控制理論和方法難以滿足復(fù)雜控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)要求。而模糊控制則無需知道被控對(duì)象的精確數(shù)學(xué)模型，且模糊算法能夠有效地利用專家所提供的模糊信息知識(shí)，處理那些定義不完善

3、或難以精確建模的復(fù)雜過程。因此，模糊控制成為了近年來國內(nèi)外控制界關(guān)注的熱點(diǎn)研究領(lǐng)域。1 模糊控制簡(jiǎn)介模糊控制是一種以模糊集合論、模糊語言變量以及模糊推理為數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的新型計(jì)算機(jī)控制方法。顯然，模糊控制的基礎(chǔ)是模糊數(shù)學(xué)，模糊控制的實(shí)現(xiàn)手段是計(jì)算機(jī)。本章著重介紹模糊控制的基本思想、模糊控制的基本原理、模糊控制器的基本設(shè)計(jì)方法和模糊控制系統(tǒng)的性能分析。隨著科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，在那些復(fù)雜的、多因素影響的嚴(yán)重非線性、不確定性、多變性的大系統(tǒng)中，傳統(tǒng)的控制理論和控制方法越來越顯示出局限性。長(zhǎng)期以來，人們期望以人類思維的控制方案為基礎(chǔ)，創(chuàng)造出一種能反映人類經(jīng)驗(yàn)的控制過程知識(shí)，并可以達(dá)到控制目的，能夠利用某種形

4、式表示出來，而且這種形式既能取代那種精密、反復(fù)、有錯(cuò)誤傾向的模型建造過程，又能避免精密的估計(jì)模型方程中各種方案的過程，同時(shí)還很容易被實(shí)現(xiàn)的、簡(jiǎn)單而靈活的控制方式。于是，模糊控制理論及其技術(shù)便應(yīng)運(yùn)而生。模糊數(shù)學(xué)的鼻祖美國加利福尼亞大學(xué)電氣工程系教授扎德(LAzadeh)于1965年首次提出了“模糊集合”的概念，1973年又進(jìn)一步研究了模糊語言處理，這些理論研究給模糊控制理論提供了數(shù)學(xué)依據(jù)，為模糊推理打下了理論基礎(chǔ)，使得有人的經(jīng)驗(yàn)參與的控制過程成為了實(shí)際可能。1974年，英國倫敦大學(xué)教授馬丹（EHMamdanU)制造出當(dāng)時(shí)世界上第一個(gè)用于鍋爐和蒸汽機(jī)控制的模糊控制器，距今僅僅30來年，各種各樣的模

5、糊控制系統(tǒng)被研制成功，其發(fā)展之快、成果之多和被世人重視的程度都是少有的。各種各樣的家用電器的控制系統(tǒng)，各種熔爐、電氣爐、水泥生成爐的控制系統(tǒng)，核能發(fā)電供水控制系統(tǒng)，汽車控制系統(tǒng)，電梯控制系統(tǒng)，機(jī)器人控制系統(tǒng)，以及活躍于航空航天、通信領(lǐng)域的專家系統(tǒng)等模糊控制系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用取得了明顯效益，與傳統(tǒng)控制相比展示了無比的優(yōu)越性。當(dāng)前，模糊控制理論與技術(shù)的深入研究和在美國、日本、中國、歐洲、東南亞等國家和地區(qū)的廣泛應(yīng)用引起人們更廣泛的關(guān)注。1.1 模糊控制方法的研究現(xiàn)狀L.A.Zadeh基于其模糊集概念最早提出了簡(jiǎn)單模糊控制理論，簡(jiǎn)單模糊控制器和常規(guī)的控制器相比較具有無需建立被控對(duì)象的數(shù)學(xué)模型、對(duì)被控對(duì)象

6、的非線性和時(shí)變性具有一定的適應(yīng)能力的特點(diǎn)，然而它也存在著一定的缺陷：(1)精度不太高。這主要是由于模糊控制表的量化等級(jí)有限而造成的，通過增加量化等級(jí)數(shù)目雖可提高精度，但查詢表將過于龐大，需占用較大空間，使運(yùn)算時(shí)間增加。實(shí)際上，如果模糊控制器不引人積分機(jī)制，原則上誤差總是存在的。(2)自適應(yīng)能力有限。由于量化因子和比例因子都是固定的，當(dāng)對(duì)象參數(shù)隨環(huán)境的變遷而變化時(shí)，它不能對(duì)自己的控制規(guī)則進(jìn)行有效的調(diào)整，從而使其良好的性能不能得到充分的發(fā)揮。(3)易產(chǎn)生振蕩現(xiàn)象。如果查詢表構(gòu)造不合理，或量化因子和比例因子選擇不當(dāng)，都會(huì)產(chǎn)生振蕩。1.2 模糊控制的特點(diǎn)LAzadeh教授提出的模糊集合論，其核心是對(duì)復(fù)

7、雜的系統(tǒng)或過程建立一種語言分析的數(shù)學(xué)模式，使自然語言能直接轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)所能接受的算法語言。模糊集合理論的誕生為推理客觀世界中存在的一類模糊性問題提供了有力的工具，同時(shí)，也適應(yīng)了自適應(yīng)科學(xué)發(fā)展的迫切需要。以模仿人類人工控制特點(diǎn)而提出的模糊控制雖然帶有一定的主觀性和模糊性，但往往是簡(jiǎn)單易行，而且是行之有效的。模糊控制的任務(wù)正是要用計(jì)算機(jī)來模擬這種人的思維和決策方式，對(duì)這些復(fù)雜的生產(chǎn)過程進(jìn)行控制和操作。從以上背景可以看出，模糊控制有以下的特點(diǎn)：1）模糊工程的計(jì)算方法雖然是運(yùn)用模糊集理論進(jìn)行的模糊算法，但最后得到的控制規(guī)律是確定性的、定量的條件語句。2）不需要根據(jù)機(jī)理與分析建立被控對(duì)象的數(shù)學(xué)模型，對(duì)于

8、某些系統(tǒng)，要建立數(shù)學(xué)模型是很困難的，甚至是不可能的。3）與傳統(tǒng)的控制方法相比，模糊控制系統(tǒng)依賴于行為規(guī)則庫，由于是用自然語言表達(dá)的規(guī)則，更接近于人的思維方法和推理習(xí)慣，因此，便于現(xiàn)場(chǎng)操作人員的理解和使用，便于人機(jī)對(duì)話，以得到更有效的控制規(guī)律。4）模糊控制與計(jì)算機(jī)密切相關(guān)。從控制角度看，它實(shí)際上是一個(gè)由很多條件語句組成的軟件控制器。目前，模糊控制還是應(yīng)用二值邏輯的計(jì)算機(jī)來實(shí)現(xiàn)，模糊規(guī)律經(jīng)過運(yùn)算，最后還是進(jìn)行確定性的控制。模糊推理硬件的研制與模糊計(jì)算機(jī)的開發(fā)，使得計(jì)算機(jī)將像人腦那樣工作。1.3模糊控制的研究對(duì)象模糊控制作為智能控制的一種類型，是控制理論發(fā)展的高級(jí)階段產(chǎn)物，主要用來解決那些傳統(tǒng)方法難

9、以解決的復(fù)雜系統(tǒng)的控制問題。具體地說，其研究對(duì)象具備以下一些智能控制對(duì)象的特點(diǎn)18：1） 模型不確定性傳統(tǒng)的控制是基于模型的控制，這里的模型包括控制對(duì)象和干擾模型。對(duì)于傳統(tǒng)控制通常認(rèn)為模型已知或者經(jīng)過辨識(shí)可以得到，而模糊控制的對(duì)象通常存在嚴(yán)重的不確定性。這里所說的模型不確定性包括兩層意思：一是模型未知或知之甚少；二是模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)可能在很大范圍內(nèi)變化。無論哪種情況，傳統(tǒng)方法都難以對(duì)它們進(jìn)行控制，而這正是模糊控制所要解決的問題。2）非線性在傳統(tǒng)的控制理論中，線性系統(tǒng)理論比較成熟。對(duì)于具有非線性特性的控制對(duì)象，雖然也有一些非線性控制的方法，但總的來說，非線性控制理論還很不成熟，而且方法也比較復(fù)雜

10、。采用模糊控制的方法往往可以較好地解決非線性系統(tǒng)的控制問題。3）復(fù)雜的任務(wù)要求在傳統(tǒng)的控制系統(tǒng)中，控制的任務(wù)或者是要求輸出量為定值（調(diào)節(jié)系統(tǒng)），或者要求輸出量跟隨期望的運(yùn)動(dòng)軌跡（跟蹤系統(tǒng)），要求比較單一。對(duì)于模糊控制系統(tǒng)，任務(wù)的要求往往比較復(fù)雜。例如，在智能機(jī)器人系統(tǒng)中，它要求系統(tǒng)對(duì)一個(gè)復(fù)雜的任務(wù)具有自行規(guī)劃和決策的能力，有自動(dòng)躲避障礙并且運(yùn)動(dòng)到期望目標(biāo)位置的能力。1.4模糊控制的展望模糊控制系統(tǒng)理論還有一些重要的理論課題還沒有解決。其中兩個(gè)重要的問題是：如何獲得模糊規(guī)則及隸屬函數(shù)的問題以及如何保證模糊系統(tǒng)的穩(wěn)定性。大體說來，在模糊控制理論和應(yīng)用方面應(yīng)加強(qiáng)研究的主要課題有：（1）適合于解決工程

11、上普遍問題的穩(wěn)定性分析方法，穩(wěn)定性評(píng)價(jià)理論體系，控制器的魯棒性分析，系統(tǒng)的可控性分析和可觀測(cè)性的判定方法等。（2）模糊控制規(guī)則設(shè)計(jì)方法的研究，包括模糊集合隸屬函數(shù)設(shè)定方法，量化水平，采樣周期的最優(yōu)選擇，規(guī)則的系數(shù)，最小實(shí)現(xiàn)以及規(guī)則和隸屬函數(shù)參數(shù)自動(dòng)生成等問題，以及進(jìn)一步給出模糊控制器的系統(tǒng)化設(shè)計(jì)方法。（3）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(xué)習(xí)方式和算法等。（4）模糊動(dòng)態(tài)模型的辨識(shí)別方法。（5）模糊預(yù)測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法和提高計(jì)算速度的方法。（6）簡(jiǎn)單、實(shí)用且具有模糊推理功能的模糊集成芯片和模糊控制裝置、通用模糊控制系統(tǒng)的開發(fā)和推廣應(yīng)用。當(dāng)然，模糊控制無論在理論上和實(shí)用上都是一門年

12、輕的學(xué)科。正處于不斷發(fā)展和完善的進(jìn)程中，不像經(jīng)典控制理論和現(xiàn)代控制理論皆已形成較完善的理論體系。同時(shí)，也正是因?yàn)樗牟煌晟坪驼诎l(fā)展，顯示了他有很大的發(fā)展?jié)摿颓巴尽? 模糊控制器的結(jié)構(gòu)與工作原理2.1基本結(jié)構(gòu)與組成模糊控制器(fuzzy controller，F(xiàn)C)也稱為模糊邏輯控制器(fuzzy logic controller，F(xiàn)LC )。由于所采用的模糊控制規(guī)則是由模糊集合論中模糊條件語句來描述的，因此，模糊控制器是一種語言型控制器，故也被稱為模糊語言控制器(fuzzy language controller)。在模糊控制系統(tǒng)中，模糊控制器是模糊控制系統(tǒng)的核心，一個(gè)模糊控制系統(tǒng)的性能優(yōu)

13、劣，主要取決于模糊控制器的結(jié)構(gòu)、所采用的規(guī)則、合成推理算法以及模糊決策的方法等因素。模糊控制器的基本結(jié)構(gòu)如圖1所示，主要由模糊化、數(shù)據(jù)庫、規(guī)則庫、模糊推理和清晰化等五部分22構(gòu)成。數(shù)據(jù)庫規(guī)則庫模糊化模糊推理清晰化輸入輸出 圖1 模糊控制器的組成2.2一般模糊控制器各主要環(huán)節(jié)的功能(1)模糊化環(huán)節(jié)的功能。這部分的功能是將輸入的精確量轉(zhuǎn)換為模糊量(其中輸入量包括外界的參考輸入、系統(tǒng)的輸出或狀態(tài)等)，并將輸入量進(jìn)行處理，使其變成模糊控制器要求的輸入量，接著進(jìn)行尺度變換，使其變換到各次的論域范圍，并進(jìn)行模糊化處理，使原先精確的輸人量變成模糊量，用相應(yīng)的模糊集合表示。(注意：有時(shí)把模糊化部分作為模糊控制

14、器的外部部分。)若參考輸入量為r、系統(tǒng)輸出量為y，則計(jì)算er-y和ecdedt分別為控制器輸入的偏差和偏差變化率。(2)知識(shí)庫環(huán)節(jié)的功能。知識(shí)庫中包含了具體應(yīng)用領(lǐng)域中的知識(shí)和要求的控制目標(biāo)，通常由數(shù)據(jù)庫和模糊控制規(guī)則庫兩部分組成。這其中，數(shù)據(jù)庫主要包括語言變量的隸屬函數(shù)、尺度變換因子以及模糊空間的分級(jí)數(shù)等；規(guī)則庫包括了用模糊語言變量表示的一系列控制規(guī)則，它們反映了控制專家的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)等。(3)模糊推理環(huán)節(jié)的功能。它是模糊控制器重要組成部分，具有模擬人的基于模糊概念的推理能力，其推理是基于模糊邏輯中的蘊(yùn)含關(guān)系及推理規(guī)則來進(jìn)行的。(4)清晰化環(huán)節(jié)的功能。清晰化環(huán)節(jié)的主要功能是將模糊推理所得的控制量

15、(模糊量)變換為實(shí)際用于控制的清晰量，包含兩部分內(nèi)容：其一，將模糊的控制量經(jīng)清晰化處理變換為表示在論域范圍的清晰量；其二，將表示在論域范圍的清晰量經(jīng)尺度變換轉(zhuǎn)換成實(shí)際的控制量。2.3隸屬函數(shù)的確定原則和基本確定方法隸屬函數(shù)的確定，至今尚無統(tǒng)一的方法可循，主要依據(jù)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)來探求對(duì)應(yīng)法則，就是要建立從論域U到0,1的映射，用來反映某對(duì)象具有某個(gè)模糊性質(zhì)或?qū)儆谀硞€(gè)模糊概念的程度。這種函數(shù)關(guān)系建立的正確與否，標(biāo)準(zhǔn)就在于是否符合客觀規(guī)律，這就是確定隸屬函數(shù)的基本原則。應(yīng)該承認(rèn)，對(duì)于同一個(gè)模糊概念，不同的人由于認(rèn)識(shí)水平的不同，會(huì)建立不同的隸屬函數(shù)。校驗(yàn)隸屬函數(shù)建立的是否合適，應(yīng)根據(jù)基本原則看其是否符合實(shí)際

16、，具體方法是：通常初步確定粗略的隸屬函數(shù)，再通過“學(xué)習(xí)”和“校驗(yàn)”逐步修正完善，使其達(dá)到主觀與客觀一致的程度。綜合人們的經(jīng)驗(yàn)，確定隸屬函數(shù)的方法常用的有以下幾種:（1）主觀經(jīng)驗(yàn)法當(dāng)論域離散時(shí)，根據(jù)個(gè)人主觀經(jīng)驗(yàn)，直接或間接給出元素隸屬程度的具體值，由此確定隸屬函數(shù)，具體有以下幾種。1)專家評(píng)分法：綜合多數(shù)專家的評(píng)分來確定隸屬函數(shù)的方法，這種方法廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)與管理的各個(gè)領(lǐng)域。2)因素加權(quán)綜合法：若模糊概念由若干個(gè)因素相互作用而成，而每個(gè)因素本身又是模糊的，則可綜合各因素的重要程度選擇隸屬函數(shù)。3)二元排序法：通過多個(gè)事物之間兩兩對(duì)比來確定某種特征下的順序，由此來決定這些事物對(duì)該特征的隸屬函數(shù)的大

17、致形狀。（2）模糊統(tǒng)計(jì)法折中方法應(yīng)用了概率統(tǒng)計(jì)的基本原理，以調(diào)查統(tǒng)計(jì)試驗(yàn)結(jié)果所得出的經(jīng)驗(yàn)曲線作為隸屬函數(shù)曲線，根據(jù)曲線找出相應(yīng)的函數(shù)表達(dá)式，這種方法一般包含以下四個(gè)要素：1)論域U；2)試驗(yàn)所要處理的論域U的固定元素；3)論域U中的一個(gè)隨機(jī)運(yùn)動(dòng)子集。(為經(jīng)典集合)作為模糊集合A的彈性邊界的反映，可由此得到每次試驗(yàn)中是否符合A所刻畫的模糊概念的一個(gè)判決；4)模糊統(tǒng)計(jì)試驗(yàn)的特點(diǎn)。在每次的試驗(yàn)中，是固定的，而在隨機(jī)變動(dòng)，做n次試驗(yàn)，計(jì)算出 對(duì)A的隸屬頻率 。實(shí)踐證明，隨著n 的增大，隸屬頻率呈現(xiàn)出穩(wěn)定性，頻率穩(wěn)定值稱為對(duì)A的隸屬度。（3）指派法所謂指派法，就是根據(jù)問題的性質(zhì)套用現(xiàn)成的某些形式的模糊分

18、布，然后根據(jù)測(cè)量數(shù)據(jù)確定分布中所含的參數(shù)。2.4模糊條件語句與模糊控制規(guī)則在模糊控制中，所使用的控制規(guī)則是人們?cè)趯?shí)際工作中的經(jīng)驗(yàn)。這些經(jīng)驗(yàn)一般是用人們的語言來歸納、描述的。也就是說，模糊控制規(guī)則是用模糊語言來表示的。要建立模糊控制器的控制規(guī)則，就是要利用語言來歸納手動(dòng)控制過程中所使用的控制策略。手動(dòng)控制策略一般都可以用“IF-THEN”形式的條件語句來加以描述。常見的模糊條件語句及其對(duì)應(yīng)得模糊關(guān)系有：(1)if A then B(若A則B) R=A×B 例句：若液位偏低則開打進(jìn)水閥門。(2)if A then B else C(若A則B否則C) R=(A×B)+(×

19、;C) 例句：若水溫高則加點(diǎn)冷水，否則加點(diǎn)熱水。(3)if A and B then C(若A且B則C) R=(A×B)·(B×C) 這條語句也可表述為：if A then if B then C(若A則若B則C) R=A×(B×C)=A×B×C 例句：若液位偏高且液位繼續(xù)上升，則關(guān)小進(jìn)水閥門。(4)if A or B and C or D then E(若A或B且C或D則E) R=(A+B)×E·(C+D)×E 例句：若液位高或偏高一點(diǎn)且液位繼續(xù)上升很快或較快，則進(jìn)水閥門多關(guān)一點(diǎn)。(5)if

20、A then B and if A then C(若A則B且若A則C) R=(A×B)·(A×C) 例句：若水溫已到，則停止進(jìn)熱水，也停止進(jìn)冷水。(6)if A then B or if C then D(若A則B或若C則D) R=A×B+C×D 例句：若液位偏高則關(guān)小進(jìn)水閥門，若液位偏低則開大一點(diǎn)進(jìn)水閥門。2.5模糊量的判決方法模糊控制器的輸出是一個(gè)模糊集，它包含控制量的各種信息，但被控對(duì)象僅能接受一個(gè)精確的控制量，應(yīng)從中選擇哪一個(gè)控制量施加到被控對(duì)象中去呢?這就要進(jìn)行模糊判決(模糊決策)，把模糊量轉(zhuǎn)化為精確量。把模糊量轉(zhuǎn)換為精確量的過程稱為

21、清晰化，又稱為去模糊化(Defuzzification)，或稱為模糊判決。模糊判決方法有好多種，在此僅介紹模糊自動(dòng)控制中常用的三種模糊判決方法。 (1)最大隸屬度法 對(duì)于模糊控制器的輸出模糊集U，其對(duì)應(yīng)的論域?yàn)椋篣模糊判決的最大隸屬度原則就是選擇模糊集U中隸屬度最大的那個(gè)元素作為判決結(jié)果，應(yīng)滿足： (1.1)如果在輸出的模糊子集U中，具有最大隸屬度的那些元素是連續(xù)的(即隸屬函數(shù)出現(xiàn)一個(gè)平頂)，則取其平頂?shù)闹悬c(diǎn)所對(duì)應(yīng)的論域元素作為判決輸出，即有最大點(diǎn)共P個(gè)，則取中點(diǎn)()2作為判決結(jié)果。 這種判決方法的優(yōu)點(diǎn)是簡(jiǎn)單易行，缺點(diǎn)是它概括的信息量較少，因?yàn)檫@樣做完全排除了其他一切隸屬度較小的元素的影響和作

22、用，并且為了判決得以實(shí)施必須避免控制器輸出過程中出現(xiàn)隸屬函數(shù)曲線為雙峰和所有元素的隸屬度值都非常小的那種模糊集。(2)中位數(shù)判決法 為了充分利用控制器輸出模糊集U所有信息，我們可以采用中位數(shù)判決法，即將隸屬函數(shù)曲線與橫坐標(biāo)所圍成的面積平分為兩部分所對(duì)應(yīng)論域元素作為判決輸出，即應(yīng)滿足： (1.2) 例如在前面所舉輸出模糊集中，S0.5+0.7+0.3+0.5+0.7+l+0.7+0.24.6，則面積的一半S/22.3，將面積S分成相等兩部分的點(diǎn)落在+3和+4之間，利用插值計(jì)算可得：0.3/O.70.43 因此+3+0.43+3.43。這種判決方法雖可以概括更多的信息，但主要信息沒有突出。 (3)

23、加權(quán)平均判決法 加權(quán)平均判決法的關(guān)鍵在于權(quán)系數(shù)的選擇。一般講，權(quán)系數(shù)的決定與系統(tǒng)的響應(yīng)特性有關(guān)，因此可根據(jù)系統(tǒng)得設(shè)計(jì)要求或經(jīng)驗(yàn)來選擇適當(dāng)?shù)募訖?quán)系數(shù)，當(dāng)權(quán)系數(shù)ki(i=1,2,m)已確定時(shí)，模糊量的判決輸出可由下式給出： (1.3) 在實(shí)際模糊控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)中，到底采用哪一種判決方法好，不能一概而論。每一種方法都有各自的優(yōu)缺點(diǎn)，需視具體問題的特征來選擇判決方法。2.6模糊控制規(guī)則的設(shè)計(jì)和模糊化方法模糊控制規(guī)則的設(shè)計(jì)是設(shè)計(jì)模糊控制器的關(guān)鍵，具體的設(shè)計(jì)內(nèi)容一般包括以下三個(gè)部分： （1）選擇描述輸入輸出變量的詞集，一般要求詞集中詞匯少，并且利用這些詞匯又可以對(duì)各種自然現(xiàn)象進(jìn)行準(zhǔn)確的描述。 （2）定義各模

24、糊變量的模糊子集，由于模糊變量沒有明確的外延，如何用具體的數(shù)據(jù)來刻畫一個(gè)模糊變量的性質(zhì)，這就是模糊子集的確定問題。對(duì)模糊子集的理想要求是它必須客觀的反應(yīng)實(shí)際情況。 （3）建立模糊控制器的控制規(guī)則，模糊控制規(guī)則應(yīng)該是人們?cè)谑謩?dòng)控制過程中經(jīng)過長(zhǎng)期操作實(shí)踐，不斷修正完善后的一套行之有效的控制策略。將精確量(實(shí)際上是數(shù)字量)轉(zhuǎn)化為模糊量的過程稱為模糊化或稱模糊量化。（1）把精確量離散化 如把在-6,+6之間變化的連續(xù)量分為7個(gè)檔次，每一檔對(duì)應(yīng)一個(gè)模糊集，這樣處理使模糊化過程比較簡(jiǎn)單。否則，將每一精確量對(duì)應(yīng)一個(gè)模糊子集，有無窮多個(gè)模糊子集，使模糊化過程復(fù)雜化。（2）第二種方法比較簡(jiǎn)單，它是將在某區(qū)間的精

25、確量X模糊化成這樣的一個(gè)模糊子集，它在點(diǎn)X處的隸屬度為1，除X點(diǎn)外其余各點(diǎn)的隸屬度均取0，顯然這種模糊化方法相對(duì)粗略一點(diǎn)。2.7解模糊化 在實(shí)行模糊控制時(shí)，將許多控制規(guī)則進(jìn)行上述推論演算，然后結(jié)合各個(gè)由演算得到的推論結(jié)果獲得控制輸出；為了求得受控系統(tǒng)的輸出，必須將模糊集合解模糊化。 (1.4)其中為控制的清晰化量；df表示清晰化運(yùn)算符，其中清晰化計(jì)算通常有以下幾種方法：（1）最大隸屬度法如果輸出量的模糊集合的隸屬度函數(shù)只有一個(gè)峰值，則取隸屬度函數(shù)的最大值為清晰值，即： (1.5)如果輸出量的隸屬度函數(shù)有多個(gè)極值，則取這些極值的平均值為清晰值。在這種方法中能夠突出主要信息，簡(jiǎn)單易行，但其缺點(diǎn)是概

26、括的信息量較少。因?yàn)樗懦似渌磺须`屬度較小的論域元素的作用，從而比較粗糙，只能用于控制性能要求一般的系統(tǒng)中。（2）中位數(shù)法論域U上把隸屬函數(shù)曲線與橫坐標(biāo)圍成的面積平分為相等兩部分的元素稱為模糊集的中位數(shù)。中位數(shù)法就是把模糊集中位數(shù)作為系統(tǒng)控制量，即：(1.6)與最大隸屬度法相比，中位數(shù)法概括了更多的信息，但計(jì)算比較復(fù)雜，尤其是連續(xù)隸屬函數(shù)，需要求解積分方程。（3）加權(quán)平均法加權(quán)平均法，也成為重心法，是模糊控制系統(tǒng)中應(yīng)用較為廣泛的一種判決方法。在這種方法中主要取隸屬函數(shù)的加權(quán)值為z的清晰值，即： (1.7) 當(dāng)其論域?yàn)殡x散時(shí)，則有： (1.8) 在加權(quán)平均法中，即突出了主要信息，同時(shí)又兼顧了

27、其他的信息，所以顯得較為貼近實(shí)際情況，因而應(yīng)用也更為廣泛。3 模糊控制器的設(shè)計(jì)模糊邏輯控制器簡(jiǎn)稱為模糊控制器，其控制規(guī)則是以模糊條件語句描述的語言控制規(guī)則為基礎(chǔ)的，因此，模糊控制器又稱為模糊語言控制器。模糊控制器是模糊控制系統(tǒng)的核心，因而在模糊控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)中怎樣設(shè)計(jì)和調(diào)整模糊控制器及其參數(shù)是一項(xiàng)很重要的工作。一般而說，設(shè)計(jì)模糊控制器主要包括以下幾項(xiàng)內(nèi)容：(1) 確定模糊控制器的輸入變量和輸出變量。(2) 歸納和總結(jié)模糊控制器的控制規(guī)則。(3) 確定模糊化和非模糊化的方法。(4) 選擇論域并確定有關(guān)參數(shù)。(5) 模糊控制器的軟、硬件實(shí)現(xiàn)。(6) 合理選擇采樣時(shí)間。模糊控制器的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)就是要確定模

28、糊控制器的輸入變量和輸出變量。在手動(dòng)控制過程中，人對(duì)誤差、誤差的變化以及誤差變化的速率這三個(gè)信息的敏感程度是完全不同的。由于模糊控制器的控制規(guī)則往往是根據(jù)手動(dòng)控制的大量實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)總結(jié)出來的，因此模糊控制器的輸入變量自然也可以有三個(gè)：即誤差、誤差的變化和誤差變化的速率；而輸出變量則一般選擇為控制量的變化，即增量。通常將模糊控制器輸入變量的個(gè)數(shù)稱為模糊控制的維數(shù)。常見的模糊控制器的結(jié)構(gòu)有三種形式。從理論上講，模糊控制器的維數(shù)越高，控制的效果也越好，但是維數(shù)高的模糊控制器實(shí)現(xiàn)起來相當(dāng)復(fù)雜和困難。而維數(shù)低的模糊控制器，控制效果有不理想，因此，目前大都使用二維模糊控制器，其控制精度一般都可以滿足要求。比如

29、，在往桶內(nèi)注水時(shí)，若只把水位差作為輸入變量，要達(dá)到盡快注滿水的目的，必須把閥門開的很大，但是不可避免的會(huì)出現(xiàn)溢水；而要達(dá)到不溢出或少溢出水的目的，相當(dāng)于減少超調(diào)量，必須使進(jìn)水閥門的開度變化相對(duì)的小一點(diǎn)，這樣又會(huì)出現(xiàn)注水時(shí)間太長(zhǎng)，相當(dāng)于過程時(shí)間長(zhǎng)。在這個(gè)過程中，模糊控制按非線性的比例(P)控制規(guī)律來控制注水過程，很難同時(shí)達(dá)到超調(diào)小而過度過程時(shí)間短這兩個(gè)性能指標(biāo)的要求。為此，可以用水位差的大小以及水位差減小的速度這兩個(gè)信息作為模糊控制器的輸入變量。一方面要看到當(dāng)前的水位差，另一方面要看到目前水位差減小的速度。通過這兩個(gè)物理量的綜合來得到一個(gè)理想的控制動(dòng)作，達(dá)到期望的控制目標(biāo)。在這個(gè)二維的模糊控制系

30、統(tǒng)中，采用了比例積分微分控制規(guī)律，利用微分作用的“超前預(yù)報(bào)”特性減少了溢出的水，即減小了系統(tǒng)的超調(diào)。基于以上這些步驟，在實(shí)際應(yīng)用中，通常根據(jù)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性以及靜態(tài)特性，盡量簡(jiǎn)化算法，提高模糊控制器的實(shí)時(shí)性及自適應(yīng)性能，使模糊控制器的結(jié)構(gòu)及其設(shè)計(jì)方法簡(jiǎn)化。實(shí)驗(yàn)分析輸入輸出物理量確定模糊控制器結(jié)構(gòu)確定輸入量、輸出量標(biāo)準(zhǔn)化各物理量語言以及隸屬函數(shù)確定建立規(guī)則庫確定解模糊方法模糊仿真是否滿足控制目標(biāo)是否圖2模糊控制器設(shè)計(jì)流程圖4 關(guān)于模糊(及智能)控制理論與技術(shù)發(fā)展的思考模糊控制理論與技術(shù)發(fā)展遠(yuǎn)未成熟。在過去的發(fā)展過程中，模糊系統(tǒng)理論本身就受到了各方面的爭(zhēng)議。這些爭(zhēng)議對(duì)學(xué)術(shù)發(fā)展起到了推動(dòng)作用。本文以提

31、問題的方式回顧模糊控制技術(shù)的發(fā)展。明確或質(zhì)疑這些問題有助于啟發(fā)或促進(jìn)未來的研究工作。應(yīng)該看到，這些問題只是眾多理論難題中的一部分。另一方面，回顧過去發(fā)展歷程中的經(jīng)驗(yàn)與教訓(xùn)也將激發(fā)我們對(duì)模糊(及智能)控制理論與技術(shù)發(fā)展在方法學(xué)方面的認(rèn)識(shí)與思考。(1)沒有嚴(yán)格理論指導(dǎo)的智能控制技術(shù)是盲目、不成熟的技術(shù)。所謂“模糊控制屬于非解析方法模式范疇”的評(píng)論只是在一定意義上是正確的。不同于傳統(tǒng)控制技術(shù)，模糊控制技術(shù)不需要對(duì)被控對(duì)象建模。多數(shù)模糊控制器的建立是非解析方式的、并取得了較好的效果。但非解析方式包含了一定的隨意性，因?yàn)閷＜业闹R(shí)是不同的。解析方法是理論研究中的重要手段之一。智能方法處理結(jié)果中的柔順性(soft property)固然提供了應(yīng)用中的有利一面，但這并不意味著智能方法處理過程中不需要嚴(yán)格的(rigorous)理論推導(dǎo)與證明。因此，傳統(tǒng)控制理論學(xué)派的批評(píng)不是沒有道理，建立嚴(yán)格的智能控制理論方法(包括解析方法)是發(fā)展智能技術(shù)的方向，也是將智能控制理論與現(xiàn)有的傳統(tǒng)或現(xiàn)代控制理論相結(jié)合的前提。(2)非線性