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倒立摆模糊控制系统的设计 （工程技术学院机械电子系 自动化专业 修斯研） （学号：1999112250） 内容提要：智能控制是思维科学的应用科学，它使得现代自动化控制逐渐摆脱了对繁重 的数学模型的研究，提高了对复杂系统的控制的能力。基于模糊控制的倒立摆模糊控制系统 的设计是针对倒立摆这样一个较为复杂的系统，建立模糊控制规则，使摆杆稳定。本文介绍 了单级倒立摆系统的主要算法级设计步骤，通过对单级倒立摆系统的建模，控制程序的流程 以及在线式和离线式模糊倒立摆控制程序设计的实现方法。 关 键 词：倒立摆、模糊控制，Matlab 模糊逻辑工具箱。 教师点评：本文介绍了单级倒立摆的模糊控制算法及设计步骤，通过对单级倒立摆系统 的建模和模糊控制算法的设计与实验，实现了基于在线模糊推理的倒立摆模糊控制。该生独 立工作能力较强，比较完整地完成了从建模、算法设计到实现的全过程。论文表达基本清晰， 但行文尚欠流畅。（指导教师：费跃农副教授） 一、 引言 今年来，基于模糊逻辑的控制系统已成为很有吸引力的一个应用领域，本文提出了两种 基于模糊控制系统的实现方式。 二、 模糊控制理论基础 1.2.1 模糊控制特点 模糊控制是建立在人工经验基础上的。对于一个熟练的操作人员，他并非需要了解被控 对象精确的数学模型，而是凭借其丰富的实践经验，采取适当的对策来巧妙地控制一个复杂 过程。若能把这些熟练操作员的实践经验加以总结和描述，并用语言表达出来，它就是一种 定性的/不精确的控制规则。如果用模糊数学将其定量化就转化为模糊控制算法，从而形成 了模糊控制理论。他在最近的短短十多年来发展如此迅速，这主要归结于模糊控制器的一些 明显的特点： 无需知道被控对象的数学模型 是一种反映人类智慧思维的智能控制 易被人们所接受 构造简单 鲁棒性好 1.2.2 控制系统的组成 模糊控制系统是一种自动控制系统，它是以模糊数学、模糊语言形式的知识表示和模糊 逻辑推理为理论基础，采用计算机控制技术构成的一种具有闭环结构的数字控制系统。它的 核心是具有智能性的模糊控制器，模糊逻辑控制系统是一种典型的智能控制系统，在控制原 理上它应用模糊集合论/模糊语言变量和模糊逻辑推理的知识，模拟人的模糊思维方法，对 复杂过程进行控制。 模糊控制器的输出是通过观察过程的状态和一些如何控制过程的规则的推理得到的。模 糊逻辑控制器基于以下三个概念：测量信息的模糊化、推理机制和输出模糊集的精确化。 测量信息的模糊化：（模糊化过程） 在模糊控制系统运行中，控制器的输入值、输出值是有确定数值的清晰量，而在进行模 糊控制时，模糊推理过程是通过模糊语言变量进行的，在清晰量和模糊量之间有一定的对应 1 关系。这种把物理量的清晰值转换成模糊语言变量值的过程。 推理机制：（知识库和推理决策逻辑） 是使用数据库和规则库，它的作用是根据当前的系统状态信息来决定模糊控制的输出子 集。 模糊控制中的数据库包括：量化等级的选择、量化方式（线性量化或非线性量化）、比 例因子和模糊子集的隶属度函数。 规则库是由一系列模糊条件描述的模糊控制规则构成的。模糊控制系统是用一系列基于 专家知识的语言来描述的，专家知识常采用“IF…THEN…”的规则形式，而这样的规则很 容易通过模糊条件语句描述的模糊逻辑推理来实现 模糊集的精确化计算：（精确化） 通过模糊推理得到的结果是一个模糊集合。但在实际使用中，特别是在模糊控制中必须 要有一个确定的值才能去控制或驱动执行机构。在推理得到的模糊集合中取一个能最佳代表 这个模糊推理结果可能性的精确值的过程就称为精确化过程（又称反模糊化），常用的精确 化计算法有以下三种： 1. 最大隶属度函数法 简单地取所有规则推理结果的模糊集合中隶属度最大的那个元素作为输出值。即： ν 0 = max µ v (ν ),ν ∈ V 如果在输出论域 V 中，其最大隶属度函数对应的输出值多于一个时，简单的方法是取 所有最大隶属度输出的