專家控制與基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制

智能控制4.5專家控制與基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制上海大學(xué)自動(dòng)化系---杜鑫4.模糊數(shù)學(xué)與模糊控制1當(dāng)前1頁，總共40頁。4.5專家控制與基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制4.5.1

專家控制系統(tǒng)4.5.2

基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制4.5.3

仿真算例當(dāng)前2頁，總共40頁。對(duì)象執(zhí)行器傳感器模糊化模糊推理機(jī)模糊規(guī)則庫(kù)解模糊化模糊控制器4.2.2

基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制對(duì)象模型可以是未知的模糊控制系統(tǒng)的一般結(jié)構(gòu)當(dāng)前3頁，總共40頁。對(duì)象模型可以是未知的

存在一定程度的關(guān)于被控對(duì)象的控制知識(shí)如果溫度很高&&濕度很大

則空調(diào)制冷量大4.2.2

基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制模糊控制系統(tǒng)的一般結(jié)構(gòu)如果溫度不高&&濕度很大

則空調(diào)制冷量中如果溫度很低&&濕度很小

則空調(diào)制冷量小當(dāng)前4頁，總共40頁。模糊化方法的確定清晰化方法的確定控制規(guī)則的確定推理方法的選取4.2.2

基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制(基于專家經(jīng)驗(yàn)的)模糊控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案當(dāng)前5頁，總共40頁。溫度濕度模糊化接口溫度濕度被控對(duì)象(空調(diào))模糊推理控制量控制量清晰化接口知識(shí)庫(kù)（數(shù)據(jù)庫(kù)+規(guī)則庫(kù)）4.2.2

基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制(基于專家經(jīng)驗(yàn)的)模糊控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案當(dāng)前6頁，總共40頁。模糊化方法的確定清晰化方法的確定控制規(guī)則的確定推理方法的選取4.2.2

基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制(基于專家經(jīng)驗(yàn)的)模糊控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案當(dāng)前7頁，總共40頁。模糊控制器對(duì)模糊變量(不同于一般變量)進(jìn)行處理，因而必須將輸入精確量轉(zhuǎn)化為模糊矢量。完成從輸入信號(hào)(如偏差e及偏差的變化率ec）的精確值到模糊量的模糊化過程。

溫度模糊化溫度清晰量的模糊化方法4.2.2

基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制當(dāng)前8頁，總共40頁。精確的測(cè)量輸出信號(hào)模糊的測(cè)量輸出信號(hào)隸屬度函數(shù)清晰量的模糊化方法4.2.2

基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制當(dāng)前9頁，總共40頁。清晰量的模糊化方法測(cè)量輸出信號(hào)的語言變量分檔正高正中正低

零負(fù)低負(fù)中負(fù)高較高高中低較低高中低三檔五檔七檔4.2.2

基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制當(dāng)前10頁，總共40頁。清晰量的模糊化方法測(cè)量輸出信號(hào)的語言變量分檔4.2.2

基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制分檔越多，對(duì)事物描述越細(xì)、越準(zhǔn)確，制定控制規(guī)則更靈活，控制效果越好。但太多可能使控制變得復(fù)雜，編程困難，占用存儲(chǔ)量大；分檔太少，規(guī)則變少，效果較差。當(dāng)前11頁，總共40頁。b.隸屬函數(shù)的形狀

一般可選用三角形、梯形隸屬函數(shù)，優(yōu)點(diǎn)是數(shù)學(xué)表達(dá)和運(yùn)算較簡(jiǎn)單，所占內(nèi)存空間小，在輸入值變化時(shí)，比正態(tài)分布或鐘形分布具有更大的靈敏性，當(dāng)存在偏差時(shí)，能很快反應(yīng)產(chǎn)生一個(gè)相應(yīng)的調(diào)整量輸出。三角形隸屬函數(shù)的形狀與直線斜率有關(guān)，適合于隸屬函數(shù)在線調(diào)整的自適應(yīng)模糊控制清晰量的模糊化方法4.2.2

基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制當(dāng)前12頁，總共40頁。幅寬窄，模糊子集形狀較陡，稱為高分辨率，輸出變化劇烈，控制靈敏度高幅寬寬，模糊子集形狀較平緩，稱為低分辨率，輸出變化緩慢，穩(wěn)定性好在偏差較小或接近于0的區(qū)域，最好采用窄幅寬的隸屬函數(shù)；而偏差較大時(shí)采用寬幅寬的隸屬函數(shù)清晰量的模糊化方法4.2.2

基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制隸屬度函數(shù)的選取研究表明，隸屬函數(shù)的形狀在達(dá)到控制要求方面差別不大，幅寬大小對(duì)性能影響較大當(dāng)前13頁，總共40頁。

清晰量的模糊化方法4.2.2

基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制正高正中正低

零負(fù)低負(fù)中負(fù)高

當(dāng)前14頁，總共40頁。溫度模糊化正高正中正低

零負(fù)低負(fù)中負(fù)高1.00.80.40.00.00.00.025攝氏度清晰量的模糊化方法4.2.2

基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制當(dāng)前15頁，總共40頁。溫度模糊化正高正中正低

零負(fù)低負(fù)中負(fù)高0.20.61.00.00.00.00.05攝氏度清晰量的模糊化方法4.2.2

基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制當(dāng)前16頁，總共40頁。4.2.2

基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制(基于專家經(jīng)驗(yàn)的)模糊控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案模糊化方法的確定清晰化方法的確定控制規(guī)則的確定推理方法的選取當(dāng)前17頁，總共40頁。專家控制規(guī)則（模糊條件語句）采用語言描述的形式：

IF

<條件>

THEN

<控制規(guī)則>控制規(guī)則的確定4.2.2

基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制模糊控制規(guī)則是模糊控制器的核心，控制規(guī)則是人們對(duì)受控過程認(rèn)識(shí)的模糊信息的歸納和操作經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)，控制器的性能很大程度上取決于模糊控制規(guī)則的確定及其可調(diào)整性。選擇控制規(guī)則應(yīng)注意的問題：規(guī)則的條數(shù)及質(zhì)量。當(dāng)前18頁，總共40頁?？刂埔?guī)則的獲取方法經(jīng)驗(yàn)歸納法推理合成法在通用控制規(guī)則的基礎(chǔ)上，進(jìn)行適當(dāng)修正，作為系統(tǒng)的控制規(guī)則。模糊規(guī)則的形成依靠人的直覺和經(jīng)驗(yàn)，一般沒有成熟而固定的設(shè)計(jì)過程和方法控制規(guī)則的確定4.2.2

基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制當(dāng)前19頁，總共40頁。4.2.2

基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制(基于專家經(jīng)驗(yàn)的)模糊控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案模糊化方法的確定清晰化方法的確定控制規(guī)則的確定推理方法的選取當(dāng)前20頁，總共40頁。測(cè)量輸出信號(hào)對(duì)應(yīng)的模糊量控制信號(hào)對(duì)應(yīng)的模糊集模糊推理推理方法的確定4.2.2

基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制推理機(jī)是模糊控制器，根據(jù)輸入模糊量和知識(shí)庫(kù)（數(shù)據(jù)庫(kù)、規(guī)則庫(kù)）完成模糊推理并求解模糊關(guān)系方程，從而獲得模糊控制量的功能部分。當(dāng)前21頁，總共40頁。模糊推理有多種實(shí)現(xiàn)方法，如基于模糊關(guān)系矩陣的Mamdani推理合成法，Mamdani直接推理法，拉森推理法，Baldwin推理法，模糊推理直接法，精確值直接推理法，強(qiáng)度轉(zhuǎn)移法等。推理的結(jié)果是一個(gè)模糊向量(模糊集)推理方法的確定4.2.2

基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制當(dāng)前22頁，總共40頁。Mamdani推理合成法中控制規(guī)則所蘊(yùn)含的關(guān)系4.2.2

基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制推理方法的確定當(dāng)前23頁，總共40頁。4.2.2

基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制(基于專家經(jīng)驗(yàn)的)模糊控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案模糊化方法的確定清晰化方法的確定控制規(guī)則的確定推理方法的選取當(dāng)前24頁，總共40頁。精確的控制信號(hào)清晰化4.2.2

基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制清晰化方法的確定控制信號(hào)對(duì)應(yīng)的模糊集經(jīng)過模糊推理得到的控制輸出，是一個(gè)模糊隸屬函數(shù)或模糊子集。必須將模糊輸出隸屬函數(shù)中求出最能代表這個(gè)模糊集合作用的精確控制量當(dāng)前25頁，總共40頁。常用的清晰化(模糊判決)方法有：

最大隸屬度法加權(quán)平均法重心法中位數(shù)法4.2.2

基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制清晰化方法的確定當(dāng)前26頁，總共40頁。

在推理結(jié)論的模糊集合中，取隸屬度最大的那個(gè)元素作為輸出量。如果所得到的隸屬函數(shù)曲線是平頂?shù)?，則其具有最大隸屬度的元素不止一個(gè)，需要對(duì)這些最大隸屬度的元素求平均值。這種方法具有簡(jiǎn)單、方便、易實(shí)現(xiàn)以及實(shí)時(shí)性好等優(yōu)點(diǎn)，但丟掉了隸屬度較小的元素，忽略了模糊椎理結(jié)果的隸屬函數(shù)形狀寬窄和分布情況，所概括的信息量較少，所以這種方法應(yīng)用于實(shí)時(shí)性要求高但控制精度要求低的控制系統(tǒng)中。最大隸屬度法4.2.2

基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制清晰化方法的確定當(dāng)前27頁，總共40頁?？刂谱饔冒聪率角蟮茫合禂?shù)ki應(yīng)根據(jù)實(shí)際情況加以選擇，不同取法將直接影響系統(tǒng)性能，所以可通過選擇和調(diào)整該系數(shù)來改善系統(tǒng)性能，具有較大的靈活性加權(quán)平均法4.2.2

基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制清晰化方法的確定當(dāng)前28頁，總共40頁。如何避免模糊控制中的大量在線計(jì)算？4.2.2

基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制當(dāng)控制規(guī)則個(gè)數(shù)增多時(shí)，進(jìn)行在線模糊推理的計(jì)算復(fù)雜度會(huì)快速升高，影響模糊控制器的在線實(shí)現(xiàn)對(duì)測(cè)量輸出信號(hào)進(jìn)行量化(從無限轉(zhuǎn)為有限)，進(jìn)而將所有可能的模糊輸入輸出關(guān)系進(jìn)行離線計(jì)算，其結(jié)果作為模糊控制表供在線控制時(shí)查詢使用問題及原因解決方案當(dāng)前29頁，總共40頁。精確的測(cè)量輸出信號(hào)模糊的測(cè)量輸出信號(hào)隸屬度函數(shù)表截取量化如何避免模糊控制中的大量在線計(jì)算？4.2.2

基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制當(dāng)前30頁，總共40頁。x1x2x3x4x5x6x7x8x9x10x11x12x13x14-6-5-4-3-2-1-00123456PB00000000000.10.4.0.81.0PM0000000000.20.71.00.70.2PS00000000.30.81.00.50.100PO000000010.60.10000NO000010.60.10000000NS000.10.510.80.50000000NM00.710.70.2000000000NB10.80.50.10000000000關(guān)于溫度的隸屬度函數(shù)表如何避免模糊控制中的大量在線計(jì)算？4.2.2

基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制當(dāng)前31頁，總共40頁。關(guān)于濕度的隸屬度函數(shù)表如何避免模糊控制中的大量在線計(jì)算？4.2.2

基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制y1y2y3y4y5y6y7y8y9y10y11y12y13y14-6-5-4-3-2-1-00123456PB00000000000.10.5.0.91.0PM0000000000.20.71.00.80.2PS00000000.30.81.00.50.100PO000000010.70.10000NO000010.70.10000000NS000.10.510.80.50000000NM00.810.80.2000000000NB10.90.60.10000000000當(dāng)前32頁，總共40頁。

NBNMNSOPSPMPBNBPBPBPBPBPMPMPSNMPBPBPMPMPMPSONSPMPMPSPSOOONOPSPSPSOOONSPOPSOOONSNSNSPSOOONSNSNMNMPMONSNMNMNMNBNBPBNSNMNMNBNBLNBNB模糊規(guī)則表如何避免模糊控制中的大量在線計(jì)算？4.2.2

基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制溫度濕度控制量當(dāng)前33頁，總共40頁。如何避免模糊控制中的大量在線計(jì)算？4.2.2

基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制模糊控制表當(dāng)前34頁，總共40頁。如何避免模糊控制中的大量在線計(jì)算？4.2.2

基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制模糊控制表當(dāng)前35頁，總共40頁?；诂F(xiàn)場(chǎng)操作人員的控制經(jīng)驗(yàn)或相關(guān)專家的知識(shí)，在設(shè)計(jì)中不需要建立被控對(duì)象的精確數(shù)學(xué)模型，因而使得控制機(jī)理和策略易于接受與理解，設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單，便于應(yīng)用。模糊控制對(duì)那些數(shù)學(xué)模型難以獲取、動(dòng)態(tài)特性不易掌握或變化非常顯著的對(duì)象非常適用。模糊控制算法是基于啟發(fā)性的知識(shí)及語言決策規(guī)則設(shè)計(jì)的，這有利于模擬人工控制的過程和方法，4.2.2

基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制(基于專家經(jīng)驗(yàn)的)模糊控制方法---優(yōu)勢(shì)當(dāng)前36頁，總共40頁。4.2.2

基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制(基于專家經(jīng)驗(yàn)的)模糊控制方法---應(yīng)用案例1975年,英國(guó)工程師Mamdani和和Assilian創(chuàng)立了模糊控制器的的基本框架