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第一部分 模糊控制 第一部分 模糊控制 第2讲 模糊控制原理 第2讲 模糊控制原理 第一节 模糊控制（推理）系统的基本结构 1.1 模糊控制系统的组成 模糊控制器 1.2 模糊控制器（推理）的结构 1.2 模糊控制器的结构  模糊化 模糊化的作用是将输入的精确量转换成模糊量。具体过程为： 1）尺度变换 尺度变换，将输入变量由基本论域变换到各自的论域范围。 变量作为精确量时，其实际变化范围称为基本论域；作为模 糊语言变量时，变量范围称为模糊集论域。 2 ）模糊处理 将变换后的输入量进行模糊化，使精确的输入量变成模糊量， 并用相应的模糊集来表示。 1.2 模糊控制器的结构 知识库 数据库主要包括各语言变量的隶属函 数据库 数，尺度变换因子及模糊空间的分级 数等。 规则库包括了用模糊语言变量表示的 规则库 一系列控制规则。它们反映了控制专 家的经验和知识。 1.2 模糊控制器的结构 模糊推理 模糊推理是模糊控制器的核心，它具有模拟人的基于模糊 概念的推理能力。 清晰化 作用：将模糊推理得到的模糊控制量变换为实际用于控制 的清晰量。包括： 1) 将模糊量经清晰化变换成论域范围的清晰量。 2) 将清晰量经尺度变换变化成实际的控制量。 1.3 模糊控制器的维数 模糊控制器输入变量的个数称为模糊控制器的维数。对 于单输入单输出的控制系统，一般有以下三种情况：  一维模糊控制器 一个输入：误差；输出为控制量或控制量的变化。  二维模糊控制 二个输入：误差及误差的变化。  三维模糊控制器 三个输入为输入：误差、误差的变化、误差变化的速率。 第二节 模糊控制系统的基本原理 2.1 模糊化运算（Fuzzification ） 2.2 清晰化计算 （Defuzzification ） 2.3 数据库（Data base ） 2.4 规则库（Rule base ） 2.4 模糊推理 （Fuzzy Inference ） 2.1 模糊化运算（Fuzzification ） 模糊化运算是将输入空间的观测量映射为输入论域上的 模糊集合。首先需要对输入变量进行尺度变换，将其变化 到相应的论域范围，然后将其模糊化，得到相应的模糊集 合。 论域变换 模糊化 2.1 模糊化运算（Fuzzification ） 论域变换 若实际的输入量为x *，其变化范围（基本论域）为[x *， 0 min xmax* ，要求的论域范围为[xmin ，xmax ，采用线性变换，则 比例 * * x x * x x x x x  min max k(x  min max ) k max min 因子 0 0