第九讲1_模糊控制理论.ppt

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第九讲1_模糊控制理论

模糊规则类型 一、语言式模糊规则:语言式模糊规则又称为 Mamdani 模糊规则 二、函数式模糊规则: (1) 线性式模糊规则: (2) 单点式模糊规则: 三、Tsukamoto模糊规则:此模糊规则的后件 Bj 采用的是拥有单调性(monotonical)隶属函数的模糊集合,因此,每一个模糊规则经过推理后,得到的是一个明确值。 模糊规则类型 ■ 推理引擎将藉由这些模糊规则来进行推理,以决定下一步骤所要采取的决定。 ■ 三种规则的主要差别只在于模糊规则的后件有所不同而已。 ■ 至于模糊规则从何而来呢?一般说来,有两种取得模糊规则的方式:第一种方式也是最直接的方式,就是由专家来提供所须的模糊规则;第二种方式是先收集一些量测数据后,再经由特定的训练算法则来从量测数据中抽取出模糊规则。 ■ 模糊规则中前件与后件的模糊集合,其隶属函数的设定从何而来呢?假若模糊规则是由人类专家所给定的,则隶属函数就必须由人类专家一起给定。若模糊规则是由特定的训练算法则从量测数据中抽取出来的,选定合适的隶属函数型式之后,则以收集之量测数据来细调隶属函数的参数,以便提高系统的有效性。 去模糊化常用方法----重心法 将经过模糊推理之后产生的结论,转换为一明确数值的过程,我们称之为 “去模糊化” . * * 3.3 输入模糊规则 对系统的输出特性进行测量总结出一套输出校正模糊规则,如表1所示。在规则编辑器中插入第一条规则如下步骤: 1)在变量E下选NB; 2)在变量Ec下选NB; 3)在Connection框内选中按钮and; 4)在输出变量U下选PB。产生的规则是: If (E is NB) and (Ec is NB) then (U is PB). * * * * * * * * 系统提供3个高级函数来显示FIS的结构 plotfis,plotmf,gensurf. e.g., plotfis(fe) plotmf(fe,input,1) plotmf(fe,input,2) plotmf(fe,output,1) gensurf(fe) * * 也可以使用命令行来建立FIS newfis, addvar,addmf,addrule showfis(fe):显示FIS信息 FIS求值: a=readfis(‘fe’) evalfis([1 2;2 3],a) * * 3.4 建立仿真框图 按图4建立相应的仿真框图,双击模糊逻辑控制器模块,弹出一个参数设置框,将FIS Matrix设置为star即可。进行仿真前,需要把建好的FIS打开存入工作空间(Save to work space)中。 slcp 倒立摆控制(演示1, 演示2 ) 倒车模糊控制系统 建立仿真框图 * * 由于Fuzzy自整定PID参数控制器在参数KP、KI 和 KD 与偏差E和偏差变化EC间建立起在线自整定的函数关系,满足了系统在不同E和EC下对控制器参数的不同要求. * * 五、模糊控制器的结构分析 主要内容: 模糊控制器的数学表达式 模糊控制器与传统的控制方法比较 模糊控制器各设计参数对控制结构的影响 * * 模糊控制器两种基本类型: Mamdani型 T-S型 其中 为语言变量, 为参数 * * 模糊控制器与传统的控制方法比较 证明了某种两输入单输出的模糊控制器当采用线性解模糊化时等同于线性PI控制器;当采用非线性解模糊化时等同于非线性PI控制器。 模糊控制器与传统的控制方法比较 推广到控制规则数不限,多变量的情况,同时给出当控制规则数趋于无穷时模糊控制器的极限结构。 * * 模糊控制器与传统的控制方法比较 采用线性控制规则和非线性解模糊化方法的模糊控制器等同于全局性多值继电器与局部非线性PI控制器之和。 当规则数无穷多时,局部控制律趋于零,全局控制将成为线性PI控制器。 还有其它的一些结论,将某种特定的模糊控制器等价于传统控制器 有利于对模糊控制器稳定性、鲁棒性等问题进行分析 * * 模糊控制器各设计参数对控制结构的影响 不同算子对结构的影响 不同规则数对结构的影响 等等 * * 稳定性 模糊控制是基于规则的非线性控制方法,目前研究比较困难,没有统一的研究方法。 研究路线: 通过一些假设和近似,将模糊控制器转化为常规控制器的形式,利用常规方法进行分析,如:描述函数法,相平面法,圆判据法,稳定区间法,改进的奈奎斯特方法。 用模糊关系矩阵表示系统,在此基础上分析;用T-S模糊系统表示系统,利用李亚普诺夫方法分析。 * * 系统化设计 目前设计模糊控制律主要是从三个方面考虑: 1)

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