畢業(yè)設(shè)計(jì)畢業(yè)設(shè)計(jì)積分自整定模糊控制器的設(shè)計(jì)

1、積分自整定模糊控制器的設(shè)計(jì)摘要：傳統(tǒng)的模糊控制存在的態(tài)精度欠佳的問(wèn)題，本設(shè)計(jì)中提出了一種積分參數(shù)自整定模糊控制方案。該方法在常規(guī)模糊控制的基礎(chǔ)上增加了一個(gè)系數(shù)自整定積分器。系數(shù)整定是根據(jù)工程經(jīng)驗(yàn)確定的控制規(guī)則來(lái)實(shí)現(xiàn)的。通過(guò)MATLAB仿真，結(jié)果表明該方法相對(duì)于一般的模糊控制和PID控制具有良好的動(dòng)態(tài)及穩(wěn)態(tài)性能。關(guān)鍵詞：模糊控制；參數(shù)自整定；積分控制器；MATLAB仿真；穩(wěn)定性Designof Fuzzy Controller with Integration Self-adjustingAbstract:The basic fuzzy controlerinvolve the problem

2、of state error, one method of integration self-adjusting fuzzy controller is designed, which added a integrator in the basic fuzzy controller. The parameter of the integrator is adopted together with the fuzzy controller. The realize of the change of the parameter is based the control rules, which i

3、s concluded from the engerneering experiences. Form the result of the simulation, the result shows that the new method has a better dynamics and static characteristic than that of the basic fuzzy controller and the PID controller.Keyword:fuzzy control；self-adaptive adjustment；integrator；MATLAB simul

4、ation; stability第1章緒論1.1 課題的背景及研究的目的和意義在控制系統(tǒng)傳統(tǒng)設(shè)計(jì)中，都需要了解被控制對(duì)象的數(shù)學(xué)模型。但是，對(duì)于一些生產(chǎn)過(guò)程，要獲得既有的足夠的精確性，又便于系統(tǒng)分析的數(shù)學(xué)模型是相當(dāng)困難的，這就使現(xiàn)代控制理論的應(yīng)用受到了限制。然而，一個(gè)熟練的操作人員卻能夠?qū)ο到y(tǒng)中的各種參量，如溫度、壓力等作出響應(yīng)和判斷，最終獲得良好的人工控制效果。由此將人腦中的各種經(jīng)驗(yàn)加以總結(jié)，形成一條條控制規(guī)則，進(jìn)而構(gòu)筑一個(gè)控制器去代替人對(duì)復(fù)雜的生產(chǎn)過(guò)程進(jìn)行控制，這就是模糊控制。模糊控制是近幾十年來(lái)迅速發(fā)展的一項(xiàng)新興技術(shù)。它最大的特點(diǎn)就是不需要被控對(duì)象建立精確的數(shù)學(xué)模型。其根源在于它是一種基于

5、規(guī)則的控制，依據(jù)操作人員的控制經(jīng)驗(yàn)和專家的知識(shí)，通過(guò)查表就可以得到控制量，實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，而且有很強(qiáng)的魯棒性和穩(wěn)定性。因此，在復(fù)雜控制系統(tǒng)中引入模糊控制，采用模糊控制和PID控制相結(jié)合的分段復(fù)合控制方法，這樣既可以保證PID控制無(wú)靜差、靜態(tài)穩(wěn)定性好的特點(diǎn)，又兼有模糊控制自適應(yīng)能力強(qiáng)、動(dòng)態(tài)特性好的特點(diǎn)18。常規(guī)的二維模糊控制器是以誤差和誤差變化率作為輸入變量，因此，一般認(rèn)為這種控制器具有模糊比例-微分控制作用，但缺少模糊積分作用。這種模糊控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性能不能令人滿意。而積分控制的作用能消除誤差，提高系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)精度。于是可以在模糊控制中加入積分環(huán)節(jié)，構(gòu)成自整定模糊-積分控制器。本文正是基于這一思想來(lái)進(jìn)

6、行研究的。1.2 模糊控制理論的發(fā)展及現(xiàn)狀LAZadeh基于其模糊集概念最早提出了簡(jiǎn)單FUZZY控制理論?！澳：眱勺肿g自英文的“Fuzzy”一詞，在英文中，該詞除有模糊的意思外，還有“不明確”、“不分明”等含義。而模糊控制論正是以模糊數(shù)學(xué)為基礎(chǔ)，應(yīng)社會(huì)發(fā)展需要而產(chǎn)生的。因此，自Zadeh創(chuàng)立模糊數(shù)學(xué)以來(lái)，許多學(xué)者與專家都致力于此項(xiàng)研究，并對(duì)其在控制中的應(yīng)用進(jìn)行了廣泛的探索.1973年，Zadeh給出了模糊邏輯控制器的定義和定理，為模糊控制莫定了基礎(chǔ)。1974年，英國(guó)的E.H.Mamdni首次把模糊邏輯與模糊推理用于第一個(gè)試驗(yàn)性的蒸汽機(jī)控制，獲得了成功并取得了比傳統(tǒng)的DDC控制更好的效果。這一

7、開拓性的工作，標(biāo)志著人們采用模糊邏輯進(jìn)行工業(yè)控制的開始131975年到1976年間，荷蘭Delft高等工業(yè)學(xué)校的V.N.Lemke和W.Kickert研究了熱水站的模糊控制，使這個(gè)用傳統(tǒng)方法難以進(jìn)行控制的多變量非線性對(duì)象實(shí)現(xiàn)了穩(wěn)定可靠的控制。1976年，英國(guó)曼徹斯特大學(xué)D.A.Rutherford.G.A.Carter M.J.Hague在英國(guó)鋼鐵工司Middleshorough的一個(gè)燒結(jié)廠對(duì)原料的濕度進(jìn)行了模糊控制，并實(shí)現(xiàn)了卓有成效的燒結(jié)。同年，英國(guó)學(xué)者Tong對(duì)壓力和液面進(jìn)行模糊控制，控制的難點(diǎn)雖然在于非線性，強(qiáng)耦合以及時(shí)間常數(shù)相差太大，但模糊控制仍收到了較好的控制效果.此后，Tong發(fā)表

8、了許多篇模糊控制理論方面的文章，對(duì)模糊控制的發(fā)展起到了很大的促進(jìn)作用14. 1976-1977年，英國(guó)Stevenage的Warren Spring實(shí)驗(yàn)室的P.J.King和E.H. Mamdni等人合作，用模糊控制對(duì)反應(yīng)器進(jìn)行溫度控制。這個(gè)系統(tǒng)是一個(gè)大延時(shí)的慣性系統(tǒng)，閉環(huán)時(shí)系統(tǒng)不穩(wěn)定.在控制中，他們采用模糊模型的預(yù)估方案，從而成功地解決了不穩(wěn)定的問(wèn)題151977年，英國(guó)的Pappis和E.H.Mamdni等人用模糊控制的方法對(duì)十字路口的交通進(jìn)行管理實(shí)驗(yàn)，使平均等待時(shí)間減少了70%，取得了良好的效果。后來(lái)，加拿大及日本等國(guó)也有很成功的實(shí)例161979年，英國(guó)的T.J.procyk和E.H.Ma

9、mdni研究出一種自適應(yīng)的模糊控制器，這種控制器在控制過(guò)程中能不斷的修改控制規(guī)則和調(diào)整參數(shù)，使控制系統(tǒng)的性能不斷完善。這如同人們?cè)诳刂七^(guò)程中不斷了解和掌握控制規(guī)律的過(guò)程，因此它屬于人工智能的范疇。自組織模糊控制器的出現(xiàn)，標(biāo)志著模糊控制器在一定程度上具有了智能，因此它屬于智能控制器的范疇171979年，E.H.Mamdni成功地研制出自組織模糊控制器，使得模糊控制器具有了較高的智能，從而為自適應(yīng)模糊控制的研究奠定了基礎(chǔ)。簡(jiǎn)單的FUZZY控制器和常規(guī)的控制器相比具有無(wú)須建立被控對(duì)象的數(shù)學(xué)模型，對(duì)被控對(duì)象的非線性和時(shí)變性具有一定的適應(yīng)能力等特點(diǎn)，然而它也存在著一定的缺陷： 精度不太高。這主要是由于模

10、糊控制表的量化等級(jí)有限而造成的，通過(guò)增加量化等級(jí)數(shù)目雖可以提高精度，但是查詢表將過(guò)于龐大，須占用較大空間，使運(yùn)算時(shí)間增加。實(shí)際上，如果模糊控制器不引入積分機(jī)制，原則上誤差總是存在的。 自適應(yīng)能力有限。由于量化因子和比例因子是固定的，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地發(fā)揮。 易產(chǎn)生振蕩現(xiàn)象。如果查詢表構(gòu)造不合理，或者量化因子和比例因子選擇不當(dāng)，都話導(dǎo)致系統(tǒng)振蕩。針對(duì)上述問(wèn)題，人們提出了許多改進(jìn)方案，下面是這些年來(lái)對(duì)模糊控制方法研究所取得的成果：1積分模糊（FuzzyPI）控制 FuzzyPID復(fù)合控制指的是模糊技術(shù)與常規(guī)的PID

11、控制算法相結(jié)合的一種控制方法，常見(jiàn)的是FuzzyPI雙?？刂菩问?。這種改進(jìn)的控制方法的出發(fā)點(diǎn)主要是因?yàn)槟：刂破鞅旧硐到y(tǒng)穩(wěn)態(tài)誤差的性能比較差，難以達(dá)到較高的控制精度，而PI調(diào)節(jié)器的積分調(diào)節(jié)作用從理論哂納感可以使系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差控制為零，有著很好的消除誤差作用，因此把模糊控制和PI調(diào)節(jié)器相結(jié)合以增加穩(wěn)態(tài)控制性能。2參數(shù)自整定模糊控制 參數(shù)自整定模糊控制根據(jù)控制系統(tǒng)的性能在線性的整定比例因子K1、K2和K3，使它們保持合適的數(shù)值。從而使系統(tǒng)的性能達(dá)到令人滿意的水平。這種控制方法較之常規(guī)的固定比例因子的模糊控制方法，對(duì)環(huán)境變化有較強(qiáng)的自適應(yīng)能力，在隨機(jī)環(huán)境中能對(duì)控制器進(jìn)行自動(dòng)校正，使得在被控對(duì)象特

12、性變化或擾動(dòng)情況下，控制系統(tǒng)保持較好的性能。參數(shù)自整定模糊控制比常規(guī)的模糊控制系統(tǒng)（FCS）增加了兩個(gè)功能模塊，一個(gè)是系統(tǒng)的性能測(cè)量模塊，它由系統(tǒng)誤差e、誤差變化率ec等計(jì)算出表征系統(tǒng)性能指標(biāo)的數(shù)據(jù)；一個(gè)是比例因子調(diào)整功能模塊，它用一套調(diào)整算法在線調(diào)整比例因子。3模糊參考自適應(yīng)模糊控制 利用參考模型輸出與控制作用下系統(tǒng)輸出的偏差來(lái)修正模糊控制器的輸出，包括比例因子、解決模糊策略、模糊控制規(guī)則等4自組織模糊控制 將參考模型和自組織機(jī)制相結(jié)合，它能自動(dòng)地對(duì)模糊控制規(guī)則進(jìn)行修改、改進(jìn)、和完善，以提高控制系統(tǒng)的性能。自組織模糊控制系統(tǒng)比一般的模糊控制器增加了三個(gè)環(huán)節(jié)，即性能測(cè)量環(huán)節(jié)、控制量校正環(huán)節(jié)和控

13、制規(guī)則修正環(huán)節(jié)。性能測(cè)量環(huán)節(jié)用于測(cè)量實(shí)際輸出特性與希望特性的偏差，以確定輸出響應(yīng)的校正量；控制量校正環(huán)節(jié)將輸出響應(yīng)的校正量轉(zhuǎn)換為對(duì)控制量；控制規(guī)則修正環(huán)節(jié)修改模糊控制器的控制規(guī)則，這樣也就實(shí)現(xiàn)了對(duì)控制量的校正。5具有自學(xué)習(xí)功能的模糊控制 包括多種對(duì)外干擾影響或重復(fù)任務(wù)的性能具有自學(xué)習(xí)功能的模糊控制方法，以及自尋優(yōu)模糊控制器等，其關(guān)鍵在于學(xué)習(xí)和尋優(yōu)算法的設(shè)計(jì)，尤其是提高其速度和效率。6多變量模糊控制 一個(gè)變量模糊控制器有多個(gè)輸入變量和輸出結(jié)果，一般采用結(jié)構(gòu)分解和分層分級(jí)結(jié)構(gòu)，利用多個(gè)簡(jiǎn)單的模糊控制器進(jìn)行結(jié)合，并兼顧多規(guī)則集之間的相互關(guān)系。第2章 模糊控制理論基礎(chǔ)2.1 模糊集合論模糊集合是模糊控

14、制的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，它是從經(jīng)典集合理論發(fā)展而來(lái)的。在經(jīng)典集合中，某個(gè)元素是否屬于一個(gè)集合A，只有兩種情況，即是或否。對(duì)應(yīng)特征函數(shù)X取值為“0”或者“1”，不可能在“0”與“1”之間取值。然而現(xiàn)實(shí)世界是豐富多彩的，如果我門對(duì)周圍的事物加以仔細(xì)考察，就會(huì)發(fā)現(xiàn)一些事物是不能用經(jīng)典集合來(lái)概括的。例如對(duì)于溫度而言，可謂“高溫”、“中溫”、“低溫”，對(duì)于年齡而言，有“青年”、“中年”、“老年”。對(duì)于這些模糊的概念，無(wú)法用經(jīng)典集合來(lái)描述，換句話說(shuō)，在這樣的集合里，其論域內(nèi)的某一元素不能肯定地判定是“屬于”或“不屬于”該集合，即不能簡(jiǎn)單地用特征函數(shù)“0”或“1”來(lái)判斷。為此，Zadeh于1965年提出了模糊集合的概

15、念，在經(jīng)典集合基礎(chǔ)上將特征函數(shù)的取值范圍從0，1兩值擴(kuò)大到在區(qū)間上連續(xù)取值，為此來(lái)描述一個(gè)模糊子集。設(shè)給定論域X，其上的一個(gè)模糊子集A是指，對(duì)任意，都指定了一個(gè)數(shù)與對(duì)應(yīng)，它稱為對(duì)A的隸屬度。這意味著作了一個(gè)映射：這個(gè)映射稱為A的隸屬函數(shù)。上述定義說(shuō)明，論域X上的模糊子集A由隸屬函數(shù)來(lái)表征，通過(guò)它可以定義定量地描述模糊集合。取值范圍在閉區(qū)間上，的大小反映了x對(duì)于模糊子集A的從屬程度。的值越接近1，表示從屬的程度越高，當(dāng)取1時(shí)表示完全屬于；反之，越接近于0，從屬程度越低，當(dāng)取0時(shí)表示完全不屬于。2.2 模糊關(guān)系及其合成關(guān)系長(zhǎng)記為R，是定義在以元素序?qū)λ鶚?gòu)成的集合上的。普通關(guān)系只是描述元素之間是否存

16、在某種關(guān)聯(lián)，如父子關(guān)系可用“0”或“1”來(lái)刻劃，而模糊關(guān)系則是描述元素間具有某種關(guān)聯(lián)程度的大小，如父子的“相象”關(guān)系，只能說(shuō)父子相象程度如何，而不能只用簡(jiǎn)單的“0”或“1”來(lái)刻劃。設(shè)是兩個(gè)非空集合，各任取一個(gè)元素構(gòu)成序?qū)Γ▁,y）,稱所有序?qū)?gòu)成的集合為X和Y的直積，記為：把普通集合關(guān)系的定義推廣到模糊集合中，便可以得到模糊關(guān)系的定義。設(shè)是兩個(gè)非空集合。的一個(gè)模糊子集稱為X到Y(jié)的一個(gè)模糊關(guān)系。用表示X到Y(jié)的模糊關(guān)系的全體。設(shè)，R作為模糊子集，可以用它的隸屬函數(shù)來(lái)表示的程度為。模糊關(guān)系R作為模糊子集可采用模糊子集的表示方法。但當(dāng)直積空間有限集時(shí)，則常用矩陣來(lái)表示，以便分析和計(jì)算。如設(shè)，則從X到Y(jié)

17、模糊關(guān)系R可以用如下矩陣R來(lái)表示：該矩陣內(nèi)元素是序?qū)膶倌：P(guān)系的隸屬度，故也稱為模糊關(guān)系矩陣，或簡(jiǎn)稱為模糊矩陣。2.3模糊推理模糊語(yǔ)言模糊語(yǔ)言就是指具有模糊性的語(yǔ)言，它作為模糊數(shù)學(xué)的一個(gè)分支正處于深入研究和發(fā)展之中，同時(shí)也在模糊控制、人工智能等方面得到了廣泛的應(yīng)用。語(yǔ)言的模糊性主要表現(xiàn)在：采用大量的模糊詞表示模糊概念，不僅有模糊的名詞，還有模糊的副詞、形容詞，甚至動(dòng)詞，如：優(yōu)秀、很、高；采用諸如“大約3”、“7左右”這樣的模糊數(shù)。語(yǔ)言的模糊性使得自然語(yǔ)言更富有表現(xiàn)力。模糊語(yǔ)言定義為由4個(gè)參數(shù)U、T、E、N描述的系統(tǒng)，即L=（U、T、E、N），其中U是語(yǔ)言主題的全體，即論域，是對(duì)象所構(gòu)成的集合

18、，也是模糊語(yǔ)言的第一要素；T是詞、單詞，或謂項(xiàng)的模糊集合，稱為項(xiàng)集合，其中詞作為T的要素可分為原子詞與合成詞，例如，人、狗、黑、白、快慢、美麗、善良等不可分解的最基本單詞屬于原子詞，而像“紅花”一類有原子詞“紅”與“花”連接起來(lái)的詞屬于合成詞；E是名詞記號(hào)間的連結(jié)總和，稱其為對(duì)T的嵌入集合，T是E的模糊子集，因此E對(duì)T有，即詞對(duì)于T的隸屬函數(shù)定義在閉區(qū)間之內(nèi)；N是E對(duì)U的模糊關(guān)系，稱其為命名關(guān)系，因此有，即隸屬函數(shù)是兩個(gè)變量的函數(shù)。語(yǔ)言變量一個(gè)語(yǔ)言變量是通過(guò)一個(gè)五元體來(lái)X，T（X），U，G，M定義的，其中X為語(yǔ)言變量的名，如速度，誤差，誤差變化率等；U為語(yǔ)言變量的論域；T（X）為語(yǔ)言變量的取值

19、即語(yǔ)言值的集合，如對(duì)于速度可取很慢，慢，較慢，不慢不快，較快，快，很快；G為語(yǔ)言值產(chǎn)生規(guī)則，如語(yǔ)詞的語(yǔ)言算子作用等；M為論域上解釋語(yǔ)言值的語(yǔ)義規(guī)則，如確定隸屬函數(shù)。這一語(yǔ)言變量概念是由Zadeh首先提出的。如可以用圖21表示模糊控制中的“系統(tǒng)誤差變化”這一語(yǔ)言變量。系統(tǒng)誤差變化G 負(fù)大 負(fù)小 零 正小 正大 T（X）1MU -4 -2 -0 2 4 2-1 語(yǔ)言變量的定義從定義和實(shí)例可知，語(yǔ)言變量與我們所熟悉的數(shù)值變量不同，數(shù)值變量取數(shù)值為變量且是精確的；語(yǔ)言變量是以語(yǔ)言值作為變量，是模糊量。模糊推理在邏輯推理中，命題一般稱為判斷。所謂推理就是從一個(gè)或幾個(gè)已知的判斷（前提）出發(fā)推出另一個(gè)新判斷

20、（結(jié)論）的思維形式。例如：大前提：如果P，那么Q小前提：現(xiàn)P結(jié)論：所以Q只要前提為真，并且推理前提和結(jié)論之間的關(guān)系合乎邏輯規(guī)則，那么推理結(jié)論為真。當(dāng)推理所用判斷具有模糊性時(shí)，也就是在推理規(guī)則（大前提）和事實(shí)（小前提）中含有模糊命題，稱之為模糊推理。在模糊控制中，用集合來(lái)做模糊推理比較困難，一般采用模糊關(guān)系及合成方法。下面分別按不同的情況來(lái)討論模糊推理。（1）模糊假言推理設(shè)和分別為論域X和Y上的模糊集合，對(duì)應(yīng)的隸屬函數(shù)分別為。蘊(yùn)含型模糊條件判斷句“如果x是，則y是?！笨杀硎緸閺腦到Y(jié)的一個(gè)模糊關(guān)系，記作，起隸屬函數(shù)由扎德定義為：那么，模糊假言推理可看作為模糊關(guān)系的合成，其推理邏輯規(guī)則為：大前提：

21、如果x是，則y是 規(guī)則： 小前提：x是 事實(shí)： 或簡(jiǎn)寫為：結(jié) 論：y是 結(jié)論： 上述方法稱為扎德推理法。如該用瑪達(dá)尼的極大較小推理法，則隸屬函數(shù)改為：這時(shí)，可用模糊向量的笛卡兒積表示模糊關(guān)系，即：（2）模糊條件推理設(shè)模糊子集在論域X上，和在論域Y上，作為推理的大前提是模糊條件語(yǔ)句“如果x是，則y是，否則y是。因?yàn)檫@一模糊條件語(yǔ)句可以看作兩個(gè)蘊(yùn)含型模糊條件判斷句的邏輯并，其邏輯公式為：。所以，此模糊條件判斷句同樣可表示為從X到Y(jié)的一個(gè)模糊關(guān)系，只是它為兩個(gè)模糊關(guān)系的并，即：隸屬函數(shù)可按瑪達(dá)尼推理法定義為：這時(shí)，可采用模糊向量的笛卡兒積表示：當(dāng)已知小前提：x是時(shí)，則模糊推理結(jié)論為：y是，且第3章

22、模糊控制原理及設(shè)計(jì)方法3.1模糊控制的工作原理模糊控制系統(tǒng)組成模糊控制屬于計(jì)算機(jī)數(shù)字控制的一種形式，模糊控制系統(tǒng)包括五個(gè)部分：模糊控制器、輸入輸出接口、執(zhí)行機(jī)構(gòu)、被控對(duì)象、傳感器。因此，模糊控制系統(tǒng)的組成類似于一般的數(shù)字控制系統(tǒng)，其框圖如下：A/D模糊控制器D/A執(zhí)行機(jī)構(gòu)被控對(duì)象傳感器圖3.1模糊控制系統(tǒng)框圖模糊控制的基本原理模糊控制的基本原理可由下圖表示，它的核心部分為模糊控制器，如圖中虛線部分。模糊控制器（微處理機(jī)）圖3.2 模糊控制原理框圖如圖3.2表示，模糊控制系統(tǒng)由A/D,D/A、模糊控制器(圖中虛線框所示)、被控對(duì)象、傳感器、執(zhí)行機(jī)構(gòu)等組成，它的核心部分為模糊控制器.如圖中虛線框中

23、部分所示。模糊控制器的工作原理為:模糊控制器的控制規(guī)則由計(jì)算機(jī)的程序?qū)崿F(xiàn)，微機(jī)經(jīng)采樣獲取被控制量的精確值，然后系統(tǒng)將此量與給定值相比較得到誤差信號(hào)E（在此取誤差反饋）輸入模糊控制器。在模糊控制器中，將精確量的誤差信號(hào)E以一定方法模糊化，得到誤差E的模糊量e(e實(shí)際上是一個(gè)模糊向量)。再由e與模糊控制規(guī)則R（模糊關(guān)系）根據(jù)模糊推理規(guī)則進(jìn)行模糊決策，得到模糊控制量u為：式中u為一個(gè)模糊量。為了對(duì)被控對(duì)象施加精確的控制，還需要將其模糊量u轉(zhuǎn)換為精確量，這一步驟在上圖中稱為非模糊化處理（也稱為去模糊化或清晰化處理）。得到了精確的數(shù)字控制量后，經(jīng)D/A轉(zhuǎn)換得模擬量送給執(zhí)行機(jī)構(gòu)，對(duì)被控對(duì)象進(jìn)行控制。3.2

24、 模糊控制器設(shè)計(jì)的基本方法由于模糊控制器的控制規(guī)則是基于模糊條件語(yǔ)句描述的語(yǔ)言規(guī)則，因此，模糊控制也稱作模糊語(yǔ)言變量控制。在設(shè)計(jì)模糊控制器的時(shí)候，應(yīng)考慮以下幾個(gè)問(wèn)題:(1) 確定模糊控制器的輸入量和輸出量（即控制量）。(2) 確定模糊控制器輸入量和輸出量的論域并確定模糊控制器的參數(shù)（如量化因子和比例因子）。(3) 進(jìn)行模糊化和去模糊化（也稱為清晰化的方法）。(4) 確定輸入語(yǔ)言變量、輸出語(yǔ)言變量的語(yǔ)言值。(5) 設(shè)計(jì)模糊控制器的控制規(guī)則。(6) 編制模糊控制算法的應(yīng)用程序。(7) 合理選擇模糊控制算法的采樣時(shí)間。模糊控制器的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)模糊控制器的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)是指確定模糊控制器的輸入變量和輸出變量。因

25、為模糊控制器的控制規(guī)則多半是總結(jié)專家或操作人員的經(jīng)驗(yàn)而得來(lái)的，模糊控制器的控制規(guī)則歸根結(jié)底還是要模擬人腦的思維決策方式。所以在確定輸入量、輸出量時(shí)，要充分考慮到專家或現(xiàn)場(chǎng)有經(jīng)驗(yàn)的操作人員他們?cè)诳刂茣r(shí)主要觀察了哪些量，即以哪些量的變化作為控制依據(jù)，又通過(guò)哪些量輸出到被控對(duì)象。在傳統(tǒng)的控制系統(tǒng)中，一般將控制系統(tǒng)做如下分類:(1)SISO(Single Input Single Output)系統(tǒng):輸入量和輸出量都只有一個(gè)，即單輸入單輸出系統(tǒng)。(2)MIMO( Multiple Input Multiple Output)系統(tǒng):多于一個(gè)的輸入量和輸出量，即多輸入多輸出系統(tǒng)模糊控制系統(tǒng)類似傳統(tǒng)控制系統(tǒng)

26、，也可分為單變量控制系統(tǒng)、多變量控制系統(tǒng)，大多數(shù)情況下可以將系統(tǒng)簡(jiǎn)化為單變量控制系統(tǒng)。但是，模糊控制器的輸入量往往可選擇為系統(tǒng)輸出量的誤差、誤差變化率及誤差變化的變化率，輸出量一般為一個(gè)，即系統(tǒng)的控制量。下面以單輸入單輸出模糊控制器為例，給出幾種結(jié)構(gòu)形式的模糊控制器：圖3.3 模糊控制器的結(jié)構(gòu)(1) 一維模糊控制器如圖a)所示，它常用于一階被控對(duì)象。由于這種控制器的輸入只有一個(gè)量即誤差，因此系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)控制性能不佳。(2) 二維模糊控制器如圖b)所示，它的適應(yīng)性較好。由于這種控制器的輸入量除了誤差外，還增加了誤差變化率，因此系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能較一維模糊控制器好，這種結(jié)構(gòu)反映模糊控制器具有PD控制規(guī)律

27、，從而有利于保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性，并可減少系統(tǒng)的超調(diào)量，削弱系統(tǒng)的振蕩現(xiàn)象。目前，這種模糊控制器的結(jié)構(gòu)較常用。此外二維模糊控制器也可取系統(tǒng)的誤差e及其和作為輸入變量，這種結(jié)構(gòu)反映的是PI控制規(guī)律。(3) 多維模糊控制器。如圖c)所示為三維模糊控制器，由于這種控制器的輸入量除了誤差外，還增加了誤差變化率及誤差變化的變化率，從理論上講控制會(huì)更精細(xì)。但是，由于模糊控制器輸入的維數(shù)增多，控制規(guī)則的選取越來(lái)越困難，相應(yīng)的控制算法也越來(lái)越復(fù)雜。這也是三維或多維模糊控制器的應(yīng)用“瓶頸”。精確量的模糊化方法對(duì)輸入量進(jìn)行采樣、量化并模糊化，將精確量轉(zhuǎn)化為模糊量的過(guò)程稱為模糊化(Fuzzification)，或稱為模

28、糊量化。如果把-6，+6之間變化的連續(xù)量分為七個(gè)檔次，每個(gè)檔次對(duì)應(yīng)一個(gè)模糊子集，模糊化過(guò)程就相當(dāng)簡(jiǎn)單。如果將每一精確量都對(duì)應(yīng)一個(gè)模糊子集，就有無(wú)窮多個(gè)模糊子集，模糊化過(guò)程就十分復(fù)雜。下面介紹兩種在模糊控制中經(jīng)常采用的模糊化方法：（1）單點(diǎn)模糊集合如果輸入量數(shù)據(jù)是準(zhǔn)確的，則通常將其模糊化為單點(diǎn)模糊集合。設(shè)該模糊集合用表示，則有其隸屬度函數(shù)如圖3.4所示。 單點(diǎn)模糊集合的隸屬度函數(shù) 三角形模糊集合的隸屬度函數(shù)圖3.4這種模糊化方法只是形式上將清晰量轉(zhuǎn)變成了模糊量，而實(shí)質(zhì)上它表示的仍是準(zhǔn)確量。在模糊控制中，當(dāng)測(cè)量數(shù)據(jù)準(zhǔn)確時(shí)，采用這樣的模糊化方法是十分自然和合理的。（2）三角形模糊集合如果輸入量數(shù)據(jù)存

29、在隨機(jī)測(cè)量噪聲，這時(shí)模糊化運(yùn)算相當(dāng)于將變化量變化成模糊量。對(duì)于這種情況，可以取模糊量的隸屬度函數(shù)為等腰三角形，如圖34所示。三角形的頂點(diǎn)相應(yīng)于該隨機(jī)數(shù)的均值，底邊的長(zhǎng)度等于，表示該數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差。隸屬度函數(shù)取三角形主要是考慮其表示方便，計(jì)算簡(jiǎn)單。另一種常用的方法是取隸屬度函數(shù)為棱形函數(shù)，即它就是正態(tài)分布函數(shù)。模糊控制規(guī)則的設(shè)計(jì)控制規(guī)則的設(shè)計(jì)是設(shè)計(jì)模糊控制器的關(guān)鍵，一般包括三部分設(shè)計(jì)內(nèi)容：選擇描述輸入輸出變量的詞集，定義各模糊變量的模糊子集及建立模糊控制器的控制規(guī)則。（1）選擇描述輸入輸出變量的詞集一般說(shuō)來(lái)，人們習(xí)慣于選用“大、中、小”三個(gè)詞匯來(lái)描述模糊控制器的輸入、輸出變量的狀態(tài)。由于人的行為在

30、正、負(fù)兩個(gè)方面的判斷基本上是對(duì)稱的。將大、中、小在加上正、負(fù)兩個(gè)方向并考慮變量的零狀態(tài)，共有七個(gè)詞匯，即負(fù)大，負(fù)中，負(fù)小，零，正小，正中，正大一般用英文字頭縮寫為：NB，NM，NS，O，PS，PM，PN其中N=Negtive,B=Big,M=Middel,S=Small,O=0,P=Positive。選擇較多的詞匯描述輸入、輸出變量，可以使指定控制規(guī)則方便，但是控制規(guī)則相應(yīng)變得復(fù)雜。選擇詞匯較少，使得描述變量變得粗糙，導(dǎo)致控制器的性能變壞。一般情況下，選擇上述七個(gè)詞匯，但也可以根據(jù)實(shí)際系統(tǒng)需要選擇三個(gè)或五個(gè)語(yǔ)言變量。對(duì)于誤差的變化這個(gè)輸入變量，選擇描述起狀態(tài)的詞匯時(shí)，常將“零”分為“正零”和“

31、負(fù)零”，這樣詞集變?yōu)椋贺?fù)大，負(fù)中，負(fù)小，負(fù)零，正零，正小，正中，正大NB，NM，NS，NO，PO，PS，PM，PB描述輸入、輸出的詞匯都具有模糊特性，可用模糊集合來(lái)表示。因此，模糊概念的確定問(wèn)題就直接轉(zhuǎn)化為求取模糊集合隸屬函數(shù)的問(wèn)題。（2）定義各模糊變量的模糊子集10123456x定義一個(gè)模糊子集，實(shí)際上就要確定模糊子集隸屬函數(shù)曲線的形狀。將確定的隸屬函數(shù)曲線離散化，就得到了有限個(gè)點(diǎn)上的隸屬度，便構(gòu)成了一個(gè)相應(yīng)的模糊變量的模糊子集。如圖所示的隸屬函數(shù)曲線表示論域X中的元素x對(duì)模糊變量A隸屬程度,設(shè)定：圖3.5X=-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6則

32、有：=0.2；=0.7；=1論域X內(nèi)除2、3、4、5、6外各點(diǎn)的隸屬度均為零，則模糊變量A的模糊子集為： A=0.2/2+0.7/3+1/4+0.7/5+0.2/6不難看出，確定了隸屬函數(shù)曲線后，就很容易定義出一個(gè)模糊變量的模糊子集。經(jīng)過(guò)研究表明：隸屬函數(shù)曲線形狀較尖的模糊子集其分辨率較高，控制靈敏度也較高。相反，隸屬函數(shù)曲線形狀較緩，控制特性也較平緩，系統(tǒng)穩(wěn)定性較好。因此，在選擇模糊變量的模糊集的隸屬函數(shù)時(shí)，在誤差較大的區(qū)域采用低分辨率的模糊集，在誤差較小的區(qū)域采用較高的分辨率的模糊集，當(dāng)誤差接近于零時(shí)，選用高分辨率的模糊集。（3）建立模糊控制器的控制規(guī)則模糊控制器的控制規(guī)則是基于手動(dòng)控制策

33、略，而手動(dòng)控制策略可以利用模糊集合理論和語(yǔ)言變量的概念，可以把語(yǔ)言歸納的手動(dòng)控制策略上升為數(shù)值運(yùn)算，于是可以采用微機(jī)完成這個(gè)任務(wù)，從而代替人的手動(dòng)控制，實(shí)現(xiàn)所謂的模糊自動(dòng)控制。如表1所示，可以建立模糊控制表來(lái)說(shuō)明二維模糊控制規(guī)則的基本思想。表1 二維模糊控制規(guī)則NBNBNBNBNMOONMNBNBNBNBOONMNMNMNMOPSPSNMNMNSOPSNSNSOPMPMPMPMPMPMOOPMPBPBPBPBPBPMPSONSNMNBOOPMPBPBPBPBPBPMPSONSNMNBUECE上表說(shuō)明了一些情況，首先考慮誤差為負(fù)的情況，當(dāng)誤差為負(fù)大時(shí)，若當(dāng)誤差變化為負(fù)，這時(shí)誤差有增大的趨勢(shì)，為盡

34、快消除已有的負(fù)大去查并抑制誤差變大，所以控制量的變化取正大。當(dāng)誤差為負(fù)而誤差變化為正時(shí)，系統(tǒng)本身已有減少誤差的趨勢(shì)，所以，為盡快消除誤差且又不超調(diào)，應(yīng)取較小的控制量。由表看出，當(dāng)誤差為負(fù)大且誤差變化為正小時(shí)，控制量的變化取為正中，若誤差變化為正大或正中時(shí)，控制量不宜增加，否則造成超調(diào)會(huì)產(chǎn)生正誤差，因此，這時(shí)控制量變化取為0等級(jí)。當(dāng)誤差為負(fù)中時(shí)，控制量的變化應(yīng)該使誤差盡快消除，基于這種原則，控制量的變化選取同誤差為負(fù)大時(shí)相同。當(dāng)誤差為負(fù)小時(shí)，系統(tǒng)接近穩(wěn)態(tài)，若誤差變化為負(fù)時(shí)，選取控制量變化為正中，以抑制誤差往負(fù)方向變化；若誤差變化為正時(shí)，系統(tǒng)本身有消除負(fù)小的誤差的趨勢(shì)，選取控制量變化為正小。上述選

35、取控制量變化的原則是：當(dāng)誤差大或較大時(shí)，選取控制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)，以系統(tǒng)的穩(wěn)定性為主要出發(fā)點(diǎn)。誤差為正時(shí)與誤差為負(fù)時(shí)相類同，相應(yīng)的符號(hào)都要變化，具體見(jiàn)上表給出的控制規(guī)則。論域、量化因子與比例因子的選擇（1）論域及基本論域我們一般將模糊控制器的輸入和輸出量的實(shí)際變化范圍稱為這些變量的基本論域，顯然，基本論域內(nèi)的量為精確量。將模糊語(yǔ)言變量所取的模糊集合稱為論域。設(shè)誤差e、誤差變化率ec和控制量u的基本論域分別為: 、和，基本論域中的量都是精確量。誤差語(yǔ)言變量E所取的模糊集合的論域?yàn)檎`差變化率語(yǔ)言變量EC所取的模糊集合的論域?yàn)榭刂屏空Z(yǔ)言變量U所取的模糊集

36、合的論域?yàn)檫@里n、m、l分別為連續(xù)變化的誤差、誤差變化率和控制量在、和。范圍內(nèi)量化(或離散化)后分成的檔數(shù)。一般情況下n, m, 1的取值為6或7，當(dāng)然也可以取更大的值，增加論域元素中的個(gè)數(shù)，但隨之而來(lái)的問(wèn)題是，控制規(guī)則的選取變得困難，控制算法的復(fù)雜程度也會(huì)大大增加，n、m、l的取值為6或7的原因是輸入輸出語(yǔ)言變量的語(yǔ)言值一般取“5-7”個(gè)，這樣能滿足模糊集合論域中元素個(gè)數(shù)為語(yǔ)言值個(gè)數(shù)的2倍的要求，確保模糊集較好地搜蓋模糊集的論域，避免失控現(xiàn)象。（2）量化因子與比例因子為了對(duì)輸入量進(jìn)行模糊化處理必須將輸入變量從基本論域轉(zhuǎn)換到對(duì)應(yīng)的語(yǔ)言變量模糊集的論域，這中間須將輸入變量乘以相應(yīng)的量化因子。從基

37、本從而引入量化因子、。 需要通過(guò)量化因子進(jìn)行論域轉(zhuǎn)換。誤差、誤差變化率的量化因子分別用下式確定;在模糊控制器實(shí)際工作過(guò)程中，一般誤差和誤差變化率的基本論域選擇范圍比它們的語(yǔ)言變量模糊集論域的選擇范圍要小得多，所以量化因子一般都遠(yuǎn)大于1，。如確定量化因子之后，由A/D采樣得到的誤差為基本論域中的一個(gè)精確值，可以對(duì)其進(jìn)行量化，一般將超出論域范圍的極值量化為論域兩端的極值，中間量量化后取整。經(jīng)模糊控制算法計(jì)算后得到的控制量，為控制量語(yǔ)言變量的論域中的值，還不能直接去控制被控對(duì)象，必須將其轉(zhuǎn)換為控制量基本論域中的值。從而引入比例因子.控制量的比例因子定義如下:在實(shí)際應(yīng)用中，量化因子和比例因子的選擇是一

38、個(gè)非常關(guān)鍵的問(wèn)題。因?yàn)橐粋€(gè)模糊控制系統(tǒng)性能的好壞，不僅僅和模糊控制器的控制規(guī)則有關(guān)，而且和量化因子、比例因子有著很大的關(guān)系。合理地確定量化因子與比例因子需要考慮如下方面的問(wèn)題:(1)計(jì)算機(jī)字長(zhǎng)。(2)計(jì)算機(jī)的輸入輸出接口中A/D,D/A轉(zhuǎn)換的精度及輸入值的變化范圍。(3)在誤差量化檔數(shù)一定的情況下，選擇較大值時(shí)，誤差的基本論域縮小，增大了誤差變量的控制作用，上升時(shí)間縮短，但系統(tǒng)的超調(diào)將變大，過(guò)渡過(guò)程時(shí)間加長(zhǎng)，即響應(yīng)時(shí)間變長(zhǎng)。(4)在誤差變化率檔數(shù)一定的情況下，選擇較大值時(shí)，誤差變化率的基本論域縮小，增強(qiáng)了誤差變化率的控制作用，這樣可以抑制系統(tǒng)超調(diào)，但過(guò)渡過(guò)程時(shí)間較長(zhǎng)。(5)在控制量檔數(shù)一定的情

39、況下，選擇較大值時(shí)，控制量的基本論域擴(kuò)大，增大了控制量的控制作用，加快了系統(tǒng)響應(yīng)，但過(guò)大的，會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)很大的超調(diào)。量化因子和比例因子均是考慮兩個(gè)論域變換而引出的，量化因子和比例因子的大小及其不同量化因子之間大小的相對(duì)關(guān)系，對(duì)模糊控制器的控制性能影響很大，僅用一組恒定不變的值是難以保證被控過(guò)程到處于最佳控制狀態(tài)，往往會(huì)降低模糊控制系統(tǒng)的魯棒性。實(shí)踐證明，對(duì)于那些響應(yīng)過(guò)程長(zhǎng)的大慣性系統(tǒng)，可采用由數(shù)組量化因子實(shí)現(xiàn)的變量化因子，或采用在不同狀態(tài)下對(duì)、和進(jìn)行自調(diào)整方法。然而和的大小意味著對(duì)輸入變量誤差和誤差變化的不同加權(quán)程度，和兩者之間也互相影響，選擇或調(diào)整量化因子和比例因子是有一定難度的。在規(guī)則調(diào)整中

40、引入的規(guī)則因子就能很好解決和互相影響和制約而導(dǎo)致難以選擇和調(diào)整的問(wèn)題。第4章 改善模糊控制系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)性能的方法4.1常規(guī)模糊控制穩(wěn)態(tài)性能差的原因和常規(guī)控制器相比，模糊控制器具有無(wú)須精確數(shù)學(xué)模型，對(duì)被控對(duì)象的時(shí)滯、非線性和時(shí)變性具有一定適應(yīng)能力之外，同時(shí)它抑制噪聲的能力也較強(qiáng)，但它消除本身穩(wěn)態(tài)誤差的能力也較弱，難以達(dá)到較高的控制精度。經(jīng)典模糊控制穩(wěn)態(tài)精度欠佳可以從它處理輸入輸出的方法來(lái)分析?？紤]典型的模糊控制器，對(duì)于誤差輸入信號(hào)，要把它轉(zhuǎn)化為誤差論域上的點(diǎn)，即: .（2.1）式中為某時(shí)刻k的輸入誤差，是誤差的量程轉(zhuǎn)換比例因子，為四舍五入取整運(yùn)算，為轉(zhuǎn)化到誤差論域上的點(diǎn)。由上式可見(jiàn)，當(dāng)時(shí)，仍有：即：

41、 .（2.2）式中是誤差信號(hào)的物理范圍-e,e到誤差論域量程轉(zhuǎn)換的比例因子，考慮。于是上式變?yōu)椋?.（2.3）一般規(guī)范化的離散論域形式中常常取n=6或7，因此大約有：.（2.4）也就是說(shuō)在誤差量程最大值e的大約0.07以內(nèi)時(shí)，模糊控制器已經(jīng)把它當(dāng)作0來(lái)對(duì)待了，因此的穩(wěn)態(tài)誤差，模糊控制器無(wú)法消除，這是控制點(diǎn)附近的一個(gè)控制上的盲區(qū)和死區(qū)。 對(duì)于控制作用，模糊控制器可以采用它的增量作為輸出，積分后輸出給被控對(duì)象，這樣相當(dāng)于引入了積分作用，有利于消除穩(wěn)態(tài)誤差。然而是解模糊后的離散點(diǎn)，不連續(xù)，因而控制作用不細(xì)膩，不利于消除穩(wěn)態(tài)誤差。例如，到某一穩(wěn)態(tài)時(shí)刻kn，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

42、某一穩(wěn)態(tài)值，設(shè)為,那么希望模糊控制器的控制輸出此時(shí)等于，即希望 .（2.5）式中為控制作用量程轉(zhuǎn)換的比例因子，由于不連續(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，誤差不能自此時(shí)刻起就維持為04.2參數(shù)模糊自適應(yīng)PID控制器在實(shí)際生活中，一般的控制系統(tǒng)受周圍環(huán)境干擾較大，是大慣性、純滯后、非線性系統(tǒng)。但是常規(guī)PID控制一般只適用于線性系統(tǒng)，且不能根據(jù)需要實(shí)時(shí)調(diào)整PID參數(shù)。針對(duì)PID控制器的這個(gè)缺點(diǎn)，有一種模糊自適應(yīng)PID控制器的設(shè)計(jì)方法，其基本思想是利用模糊邏輯對(duì)PID控制器進(jìn)行在線調(diào)整。常規(guī)數(shù)字PID控制器的形式為：式中：，分別為PID控制器的輸入和輸出；，分別為比例、積分和

43、微分系數(shù)。在PID控制中，具有如下特點(diǎn)：1)比例系數(shù)增大，可以加快響應(yīng)速度，減小系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)誤差，提高控制精度，但是過(guò)大會(huì)使系統(tǒng)產(chǎn)生超調(diào)，甚至導(dǎo)致不穩(wěn)定；2)積分作用主要是消除系統(tǒng)靜態(tài)誤差。增大，有利于減小系統(tǒng)靜差，但是，過(guò)大，會(huì)加大超調(diào)，甚至引起振蕩；3)微分作用可以改善動(dòng)態(tài)性能。增大，有利于加快系統(tǒng)響應(yīng)，使系統(tǒng)超調(diào)量減小，穩(wěn)定性增加，但抑制外擾能力減弱；若過(guò)大，會(huì)使調(diào)節(jié)過(guò)程出現(xiàn)超調(diào)減速，調(diào)節(jié)時(shí)間增長(zhǎng)；反之，若過(guò)小，系統(tǒng)響應(yīng)變慢，穩(wěn)定性變差。常規(guī)PID控制中參數(shù)，多是按一定的控制性能要求，并根據(jù)上述特點(diǎn)，整定出一組固定的參數(shù)。如果整定不當(dāng)，不僅不能實(shí)現(xiàn)控制，反而可能造成發(fā)散振蕩，嚴(yán)重影響生產(chǎn)過(guò)程

44、。為了實(shí)現(xiàn)PID參數(shù)的自動(dòng)調(diào)整，根據(jù)偏差e和偏差變化ec實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)，3個(gè)參數(shù)。模糊自適應(yīng)PID控制器的結(jié)構(gòu)圖如圖5.2所示。PID控制器被 控 對(duì) 像模 糊 量 化模 糊 推 理圖5.2 參數(shù)模糊自適應(yīng)PID控制結(jié)構(gòu)圖該控制器是一個(gè)兩輸入、三輸出的模糊控制器，以誤差e(實(shí)際測(cè)量值與給定值之差)和誤差變化率作為模糊控制器的輸人，并以PID參數(shù)，作為模糊控制器的輸出，通過(guò)模糊控制規(guī)則對(duì)PID參數(shù)進(jìn)行在線調(diào)節(jié)，以滿足不同時(shí)刻誤差e和誤差變化率ec對(duì)PID參數(shù)整定的要求模糊自適應(yīng)PID控制器的目的是使參數(shù)，隨著e和ec的變化而自動(dòng)調(diào)節(jié)，所以應(yīng)首先建立它們之間的模糊關(guān)系。根據(jù)實(shí)際經(jīng)驗(yàn)，參數(shù)，在不同的e和e

45、c下的自調(diào)整要滿足如下規(guī)律：1)當(dāng)較大時(shí)，應(yīng)取較大的和較小的(以使系統(tǒng)響應(yīng)加快)且使 =0(為避免較大的超調(diào)，故去掉積分作用)；2)當(dāng)中等時(shí)，應(yīng)取較小的(使系統(tǒng)響應(yīng)具有較小的超調(diào))，適當(dāng)?shù)暮?特別是的取值對(duì)系統(tǒng)的響應(yīng)影響較大)；3)當(dāng)較小時(shí)，應(yīng)取較大的和(以使系統(tǒng)能有較好的穩(wěn)態(tài)性能)，的取值要恰當(dāng)，以避免在平衡點(diǎn)附近出現(xiàn)振蕩。模糊控制的自適應(yīng)PID控制器，這種新型的控制器是一種設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單、實(shí)現(xiàn)方便、控制規(guī)則優(yōu)化以及性能良好的智能控制器，具有動(dòng)態(tài)性能好、穩(wěn)態(tài)精度高、抗干擾性能好及魯棒性較強(qiáng)等特點(diǎn)，適用于非線性、強(qiáng)干擾的復(fù)雜系統(tǒng)4.3比例模糊PI控制器要提高基本模糊控制器的精度和跟蹤性能，就必須對(duì)語(yǔ)

46、言變量取更多的語(yǔ)言值，即分檔越細(xì)，性能越好，但同時(shí)帶來(lái)的缺點(diǎn)是規(guī)則數(shù)和系統(tǒng)的計(jì)算量也大大地增加，以致模糊控制規(guī)則表也更難把握，調(diào)試更加困難，或者不能滿足實(shí)時(shí)控制的要求。解決這個(gè)矛盾的一個(gè)辦法是在論域內(nèi)用不同控制方式分段實(shí)現(xiàn)控制。當(dāng)誤差大于某一個(gè)定值時(shí)，用比例控制，以提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度，加快響應(yīng)過(guò)程；當(dāng)偏差減少到定值以下時(shí)，切換轉(zhuǎn)入模糊控制，以提高系統(tǒng)的阻尼性能，減少響應(yīng)過(guò)程中的超調(diào)。這樣就綜合了比例控制和模糊控制的優(yōu)點(diǎn)。在這種方法中，模糊控制的論域僅是整個(gè)論域的一部分，這相當(dāng)于模糊控制論域已經(jīng)被壓縮， 這就等效于語(yǔ)言變量的語(yǔ)言值即分檔數(shù)增加，提高了靈敏度和控制精度。然而由于模糊控制沒(méi)有積分環(huán)節(jié)

47、，而且對(duì)輸入量的處理是離散而有限的，因而最終必然存在穩(wěn)態(tài)誤差，即可能在平衡點(diǎn)附近出現(xiàn)小振幅的振蕩現(xiàn)象。而PI控制在小范圍調(diào)節(jié)效果是較理想的，其積分作用可消除穩(wěn)態(tài)誤差。由此就采用一種多模態(tài)分段控制算法來(lái)綜合比例、模糊和比例積分控制的長(zhǎng)處，不但可以使系統(tǒng)具有較快的響應(yīng)速度和抗參數(shù)變化的魯棒性，而且可以對(duì)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)高精度控制的比例模糊PI控制器。其結(jié)構(gòu)如圖5.1所示。設(shè)EP為一給定值，則采用+-er模 態(tài) 選 擇P控制模糊控制PI控制被控對(duì)象圖5.1 比例模糊PI控制結(jié)構(gòu)圖比例控制模糊控制 PI控制由于其中3種控制方式在系統(tǒng)工作過(guò)程中分段切換使用，不會(huì)同時(shí)出現(xiàn)而相互影響，所以三者可以分別進(jìn)行設(shè)計(jì)和調(diào)試

48、。但是切換定值的設(shè)定是個(gè)關(guān)鍵。從比例模態(tài)向模糊模態(tài)切換的定值要選擇恰當(dāng)，如果選得太大，就會(huì)過(guò)早地進(jìn)入模糊模態(tài)而影響系統(tǒng)的響應(yīng)速度，但這有利于減少超調(diào)；反之選得太小，在太接近目標(biāo)值時(shí)切換，就有可能出現(xiàn)大的超調(diào)。所以要找到一個(gè)相對(duì)最優(yōu)點(diǎn)，或者根據(jù)系統(tǒng)的特點(diǎn)要求來(lái)選取。在從模糊模態(tài)向PI模態(tài)切換時(shí)，一般都選在誤差語(yǔ)言變量的語(yǔ)言值為“零（ZE）”時(shí)，切換至PI控制，即當(dāng)E=ZE時(shí)，用以下PI算法：其中 比例系數(shù) 積分系數(shù) PI的輸出控制量當(dāng)模糊控制中語(yǔ)言變量的語(yǔ)言值為“零（ZE）”時(shí)，其絕對(duì)誤差實(shí)際上并不一定為零，所以在此基礎(chǔ)上還可以根據(jù)絕對(duì)誤差以及誤差的變化趨勢(shì)來(lái)改變積分器的作用，以改善穩(wěn)態(tài)性能。當(dāng)

49、絕對(duì)誤差E朝著增大方向變化時(shí)，讓積分器起積分作用，以抑制誤差繼續(xù)增大；若當(dāng)E朝著減小的方向變化時(shí)，保持積分值為常值，這時(shí)積分器僅相當(dāng)于一個(gè)放大器；當(dāng)E=0或者積分飽和時(shí)，將把積分器關(guān)閉清零。比例模糊PI控制器與常規(guī)PID控制器相比，它大大提高了系統(tǒng)抗外干擾和適應(yīng)內(nèi)部參數(shù)變化的魯棒性，減小了超調(diào)，改善了動(dòng)態(tài)特性。與簡(jiǎn)單模糊控制器相比，它減小了穩(wěn)態(tài)誤差，提高了平衡點(diǎn)的穩(wěn)定度。第6章 積分自整定模糊控制的設(shè)計(jì)6.1積分自整定模糊控制基本思想綜合前一章改善模糊控制系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)性能的其他方法，本章提出積分自整定模糊控制方法，具體可以歸納為：（1）模糊控制與傳統(tǒng)控制之間顯著的特點(diǎn)就是：控制的對(duì)象模型是否確定。

50、這里所說(shuō)的模型確定性包含兩層意思：一是模型位置或者知之甚少；二是模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)可能在很大范圍內(nèi)變化。比例模糊PI控制在控制是模糊控制與經(jīng)典控制的相結(jié)合，即此控制方法的對(duì)象其實(shí)是確定的。但是在實(shí)際生活中，很多控制的對(duì)象是很復(fù)雜和不確定的。因此，借鑒于此，如果方法在設(shè)計(jì)上就只是運(yùn)用模糊控制的方法，不再結(jié)合傳統(tǒng)控制，這樣就吸取了模糊控制的特點(diǎn)。（2）參數(shù)模糊自適應(yīng)PID控制方法精度不太高。這主要是由于控制器是兩輸入、三輸出，從而模糊控制表的量化等級(jí)有限，通過(guò)增加量化等級(jí)數(shù)目雖可以提高精度，但是查詢表將過(guò)于龐大，須占用較大空間，使運(yùn)算時(shí)間增加。因此，如果模糊控制器不引入積分機(jī)制，原則上誤差總是存在的

51、。（3）常規(guī)的模糊控制器以誤差E和誤差變化量作為輸入變量，具有比例和微分作用。由于缺少積分作用和模糊控制器特有的量化過(guò)程，常規(guī)的模糊控制系統(tǒng)不能消除靜態(tài)誤差。鑒于此，我們引入積分環(huán)節(jié)，這樣當(dāng)采樣周期T取一定時(shí)，選用較小的積分系數(shù)就可使穩(wěn)態(tài)誤差減小到允許范圍之內(nèi)。此外，控制器的量化系數(shù)，決定了模糊控制對(duì)誤差E 和誤差變化的分辨率，為提高控制精度需選取較大的，但太大的，又易使系統(tǒng)出現(xiàn)非線性極限環(huán)。因此，為進(jìn)一步提高控制器的控制效果，則必須使控制器具有自適應(yīng)的調(diào)整能力。總之，積分自整定模糊控制器可以作為一種高精度的模糊控制器，在性能上可以有以下3個(gè)優(yōu)點(diǎn)：（1）能正確地執(zhí)行控制規(guī)則（2）理論上可以完全

52、消除穩(wěn)態(tài)誤差（3）能提高反應(yīng)信息變化的靈敏度6.2 積分自整定模糊控制器的模糊設(shè)計(jì)控制器的結(jié)構(gòu)常規(guī)的模糊控制器是以誤差E和誤差變化率EC作為輸入變量，因此一般認(rèn)為這種控制器具有比例微分控制作用，但缺少積分控制作用，因此這種系統(tǒng)的的靜態(tài)誤差較大，穩(wěn)態(tài)性能不能令人滿意。為提高模糊控制系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)性能，本系統(tǒng)采用了如圖所示的積分自整定模糊控制器作為位置調(diào)節(jié)器?？刂破髟诨灸：刂破鞯幕A(chǔ)上增加了一個(gè)采用模糊控制規(guī)則整定系數(shù)的積分器。結(jié)構(gòu)圖如下所示：模糊化控制規(guī)則表積分因子調(diào)整圖6.1 積分自整定模糊控制結(jié)構(gòu)圖加入積分器以后雖然可以使系統(tǒng)的偏差得以控制，但不適當(dāng)?shù)姆e分參數(shù)也會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)的穩(wěn)定性變壞，如果過(guò)

53、大，在響應(yīng)的初期會(huì)產(chǎn)生積分飽和的現(xiàn)象，引起響應(yīng)超調(diào)過(guò)大，甚至出現(xiàn)振蕩現(xiàn)象。在調(diào)節(jié)過(guò)程的不同階段，積分器的作用程度是不同的，積分參數(shù)不應(yīng)固定一個(gè)?？梢詫㈤L(zhǎng)期的參數(shù)整定經(jīng)驗(yàn)總結(jié)成若干控制規(guī)則作為知識(shí)庫(kù)，對(duì)應(yīng)性能感知環(huán)節(jié)所得信息，應(yīng)用模糊推理來(lái)實(shí)現(xiàn)積分參數(shù)的在線智能調(diào)整。積分參數(shù)的調(diào)整應(yīng)遵循以下原則：在調(diào)節(jié)過(guò)程的初期，為防止出現(xiàn)積分飽和現(xiàn)象，應(yīng)取得較??；在調(diào)節(jié)中期，為了避免對(duì)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)穩(wěn)定性造成影響，應(yīng)取適中；在調(diào)節(jié)后期，應(yīng)增大積分作用以減少系統(tǒng)的靜差，提高精度。 模糊控制規(guī)則加入積分器以后雖然可以使系統(tǒng)的偏差得以控制，但不適當(dāng)?shù)姆e分參數(shù)會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)的穩(wěn)定性變差，甚至出現(xiàn)振蕩現(xiàn)象。本控制器的設(shè)計(jì)思想是，在調(diào)節(jié)過(guò)程的不同階段，積分器的作用程度不同，積分參數(shù)不應(yīng)固定不變。量變量的論域?yàn)?2，12，在它們的論域上按7個(gè)語(yǔ)言變量取值：PB、PM、PS、Z、NS、NM、NB?，F(xiàn)設(shè)定系統(tǒng)的積分因子論域?yàn)?0，1，按11個(gè)等級(jí)取值：，其隸屬函數(shù)表示成如圖6.2所示的單值線形式。100.5圖6.2 積分因子隸屬函數(shù)按照模糊控制的基本方法，總結(jié)積分控制作用對(duì)系統(tǒng)性能影響的經(jīng)驗(yàn)，建立積分因子調(diào)整控制規(guī)則。所示為典型系統(tǒng)階躍響應(yīng)以及對(duì)應(yīng)的誤差及誤差變化率曲線，積分因子的調(diào)整應(yīng)遵循這樣的原則：在調(diào)節(jié)過(guò)程的初階段期間，很大為且很小時(shí)，為防止出現(xiàn)積分飽和現(xiàn)象，也為了