模糊控制的優(yōu)缺點(diǎn)

1、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。模糊控制的定義模糊控制就是利用模糊數(shù)學(xué)知識(shí)模仿人腦的思維對(duì)模糊的現(xiàn)象進(jìn) 行識(shí)別和判斷，給出精確的控制量，利用電腦予以實(shí)現(xiàn)的自動(dòng)控制。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(duì)被控制對(duì)象的控制。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(duì)象稱為黑匣由于不知道被控對(duì)象的內(nèi)部結(jié)構(gòu)、機(jī) 理，無法用

2、語言去描述其運(yùn)動(dòng)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)使用語言方便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。有較強(qiáng)的容錯(cuò)能力。具有適應(yīng)受控對(duì)象動(dòng)力學(xué)特征變化、環(huán)境 特征變化和動(dòng)行條件變化的能力；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)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(dòng)態(tài)品質(zhì) 變差；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)。數(shù)學(xué)模糊數(shù)

3、學(xué)就是利用數(shù)學(xué)知識(shí)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。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(duì)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 ，x h.3)，則稱A為論域U上的模糊集合或者模糊子集；h.表 示U中各個(gè)元素x屬于集合A的程度，稱為元素x屬于模糊集合A的 隸屬函數(shù)。當(dāng)x是一個(gè)確定的X0時(shí)，稱h*o)為元素X0對(duì)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，Supp A=( x | x G U，A(x) 0稱為Supp A為F集合A 的支集。

4、supporter。Ker A=(工 | 工 e U, A( x)=1則稱 Ker A 為 F 集合A的核kernel。Ker A的模糊集合A稱為正規(guī)F集。Supp A和Ker A都是屬于經(jīng)典集合。2數(shù)人與F集合A的數(shù)積從F集合的定義和表示方法來看，隸屬函數(shù)是模糊集合的核心，F(xiàn)集 合完全由隸屬函數(shù)來描述。給出一個(gè)模糊集合，就要給出論域中各元 素對(duì)于該模糊集合的隸屬函數(shù)。隸屬函數(shù)的主觀隨意性，正好反映了 人的只能技巧，經(jīng)驗(yàn)，理解等不同的智慧隸屬函數(shù)確實(shí)定隸屬函數(shù)是由人的主管意動(dòng)性來控制，所以隸屬函數(shù)確實(shí)定方法是多 樣性的，但是無論用什么方法確定出來的隸屬函數(shù)都應(yīng)該反映出模糊 概念或者事物的漸變性

5、，穩(wěn)定性和連續(xù)性。隸屬函數(shù)應(yīng)該是連續(xù)的、 對(duì)稱的。隸屬函數(shù)在整體上都應(yīng)該取成凸F集，單峰饅頭型。隸屬函數(shù)確實(shí)定方法：所有的方法都離不開人類的主觀意動(dòng)和 客觀的實(shí)際經(jīng)驗(yàn)根據(jù)所提出的模糊概念對(duì)多人進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，提出與之對(duì)應(yīng)的模糊集 合A，確定不同元素隸屬于某個(gè)模糊結(jié)合的隸屬度。比照排序法在論域里的多個(gè)元素里，兩兩進(jìn)行比照來確定某種特定意義下的 順序，據(jù)此決定出他們對(duì)于該隸屬函數(shù)的大體形狀。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)功能，將大量的測(cè)試數(shù)據(jù)輸入到某個(gè)神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)器，自動(dòng)生成一個(gè)隸屬函數(shù)，再經(jīng)過測(cè)試，學(xué)習(xí)來確定隸屬函數(shù)的 某些參數(shù)。常用的隸屬函數(shù)三角形，梯形，鐘形，高斯型及Sigmoid)模糊集合的基本運(yùn)算規(guī)則分配律

6、A c(B dC)=A c BdA c C)A d(b cC)=A d BcA d C)結(jié)合律A c Bc C二A c(B cC)A d (B d C)= (A d B) d C交換律 A c B= B c A A c B= B n A吸收律 AcBd A= A AdBcA=A經(jīng)典集合中的互補(bǔ)律在模糊集合中不再成立模糊集合的誕生解決了清晰數(shù)值和模糊概念之間的相互映射問題。 模糊數(shù)學(xué)是以模糊集合為基礎(chǔ)。以A為空間，空間中的點(diǎn)或者元素用a來表示，即A=a，模糊集 B是一個(gè)集合，是用隸屬度u來表示元素a是不是屬于模糊集合B的 特征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

7、泛的應(yīng)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:要揭示模糊控制器的實(shí)質(zhì)和工作機(jī)理解決穩(wěn)定性和魯棒性理 論分析的問題。很多應(yīng)用和經(jīng)驗(yàn)說明，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)控制的魯棒性的比照關(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。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:= 負(fù)大，負(fù)小，零，正小，正大 = (BNJZ)EiPB 或二負(fù)大 ,負(fù)，負(fù)，零，正，正，正 NB , NV, NB, ZO, PS, PM PB 或甘負(fù)大，負(fù)中，負(fù)小，零負(fù),零正，正小，正中，正

8、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(duì)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)，缺少相應(yīng)的理論根據(jù)。在多變量模糊控制中，需要對(duì)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。s mgEm?；皥DUtA 12-m -K -6 -4 -2 10 2 4 6 8 10 12模糊化子集和模糊化等級(jí)5模糊控制的發(fā)展趨勢(shì)模糊控制的發(fā)展大致有以下幾個(gè)方向：復(fù)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

9、合研究， 設(shè)計(jì)出滿足各種不同指標(biāo)要求的控制器。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：?控制規(guī)則進(jìn)行動(dòng)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)。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(shí)表達(dá)方法結(jié)合起來，能處理更 廣泛的控制問題。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。很多公開發(fā)表的文獻(xiàn)對(duì)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，而采用理論分析的較少。對(duì)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1種方法利用模糊 系統(tǒng)辨識(shí)的方法將控制對(duì)象變換