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自适应模糊控制综述 　　摘 要：经过近50年的发展，模糊控制理论在实践中得到越来越广泛地应用。将模糊逻辑技术与自适应控制相结合形成的自适应模糊控制，因其具有鲁棒性强、易于掌握和操作，并且控制技术自身克服了复杂、非线性等系统难以精确建模等特点，能够在控制过程中，根据自身输出与外界反馈，进一步修正控制器中的控制规则，使得控制效果更加的完善，所以自适应模糊控制在现代工业生产以及航天航空等多方面越来越得到重视，本文从模糊控制基本思想、自适应模糊控制的结构等方面对自适应模糊地理论结构进行了阐述，并介绍了各种关于自适应模糊控制的理论研究成果，最后对自适应模糊控制的发展做了小结并且阐述了模糊建模以及自适应模糊控制的实际研究意义和具有巨大的发展前景。 　　关键词：模糊控制；模糊逻辑系统；自适应控制 　　0 引 言 　　自从1956年美国Zadel教授首次把模糊集这个概念在发表的关于模糊集合理论论文中期提出之后，模糊理论已发展了50年，模糊理论知识体系现已成熟和完善，同时也在工业生产的实践应用的领域越来越广泛。把模糊逻辑技术当做控制规则融入与控制技术中，能有效解决和处理那些传统控制模式构造的控制器难以解决的难题，模糊自适应控制是将模糊逻辑理论与自适应控制相结合，具有鲁棒性强、易于掌握和操作、控制性能好等特点。近年来，模糊自适应控制理论日趋成熟，控制技术也得到很大的发展，尤其是在智能控制、电子自动化以及航天航空等多方面解决了许多实际问题，引起了越来越多学者和技术人员的重视。 　　1 模糊控制理论的基本思想 　　从1960年至今，现代控制理论广泛应用于重工业的生产实践、电子信息自动化以及航空航天等多方面并且取得了巨大的成功。例如最优化控制这类问题中可以使用极小值原理来参与解决；运用卡尔曼滤波器解决含有有色噪声的系统中的问题加以研究；对大滞后过程的控制使用预测控制理论则能有效控制等等。同样上述控制及应用都需一个基本条件：需能对被控对象进行精确的数学建模。但是由于科技生产力的飞速发展，被控对象和系统的结构越来越繁琐复杂，控制过程中需要考虑和解决的问题越来越多，对于非线性的多参数的复杂被控对象，对被控对象和系统结构的精确建模往往难以进行，这也使得对复杂对象的控制难以进行和处理。 　　与上述必须对被控对象进行建模才能设计控制器的这种模式恰好相反的是，在对于以上原因和问题处理和解决的过程，通常有丰富操作经验的工作人员并不需要通过对被控对象建模而是可以靠自身丰富的动手经验和熟练地手动控制就可以达到很好的处理和控制效果。这些丰富的经验包括对被控对象的熟知以及在全部可能会发生的情景下应如何改变控制规则从而采取的相对应的控制对策。这些对策和判断常常是通过自然语言来表述的，与精确地数学模型相比这些语言不是系统的而是具有模糊性。即从外界不断的获取相关反馈信息，对这些信息经过分析、研究和整理，做出相对应的决策同时改变控制规则和方式，从而是控制目的达到预期的目标。在这些操作工作过程上，通过研究和分析人的自主能动性和自主控制的行为，利用这些行为特点，让计算机模拟人得思维方式用来控制那些无法构建精确的数学模型的被控对象，从而形成了模糊控制。 　　模糊控制是集模糊集理论、模糊语言变量及模糊逻辑推理的知识应用在控制方法上，以此来模拟人的模糊逻辑思维，用来解决无法建立精确的数学模型的过程的智能控制方法。模糊控制是在模糊集等理论的基础上将人的推理、判断、思维过程应由比较简单的数学形式描述出来。模糊控制的目标是为解决各种问题提供更加有效的思路和方法，再加上比起传统控制方法，模糊控制可以融入人的思维判断，所以这种控制方法在实际应用中更加得到重视，应用领域也越来越广泛。 　　2 模糊控制 　　模糊系统是指与模糊概念、模糊逻辑直接相关的系统。它通常是由模糊器、模糊规则库、模糊推理机以及解模糊器这四个模块组成。模糊器首先是把系统输入量进行适当比例对应地量化作为论域中的数值，然后对应每一个量化的数值定义一个模糊子集，并把每个模糊子集所相对应的隶属函数定义出来，最后把数值对应的隶属度应用合适的语言值求出来。模糊规则库中对应的每个规则都是由进行手工操作的工作人员的丰富和熟练的操作经验和知识以及这些工作人员在控制过程中用来计算各种数据的相关算法。模糊推理机是指应用模糊逻辑法则把模糊规则库中的规则用某种映射表达出来。解模糊器则和模糊器的作用相反，解模糊器就是把模糊推理最终得来的结果转换成相应的数值量。 　　模糊控制系统就是在常规的控制系统中，用模糊逻辑系统来取代传统的控制器，进而使得复杂难以建模的被控对象能得到更有效的控制。 　　3 自适应模糊控制 　　模糊控制的应用领域越来越广泛，在应用模糊控制进行解决问题过程中可以看出，是否能够制定出好的模糊控制规则将会直接影响到控制