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基于模糊推理智能控制器及其应用 　　摘要:本文介绍了模糊控制的基本思想、模糊控制器的基本结构,主要介绍了模糊控制器在全自动洗衣机中的应用。 　　关键词:模糊推理;模糊控制;智能控制器 　　中图分类号:TP273 文献标识码:A 　　 　　工业控制中最常用的数字控制算法是数字PID控制算法。对于大多数控制对象,需要事先建立该对象的数学模型,且要知道模型的结构、阶次和参数等,在此基础上合理地选择控制策略进行控制器的设计。然而大量的事实告诉我们,在许多情况下,被控制对象由于过程复杂,机理有不明之处,缺乏必要的检验手段或者检测装置,不能进入被测试区域等各种原因,致使无法建立被控制过程的数学模型。这就迫使人们探索新的控制方法和途径去解决这类问题。在这样一个背景下,诞生了基于模糊逻辑的模糊控制算法。 　　 　　1 模糊控制的基本思想 　　 　　模糊控制的基本思想,就是利用计算机来实现人的控制经验。而人的控制经验一般是用语言来表达的,这些语言表达的控制规则又带有相当的模糊性。例如,人工控制水槽水位的经验可以表达为: 　　①若水槽无水或水较少时,则开大阀门; 　　②若水位和要求的水位相差不太大,则把水阀关小; 　　③若水位快接近要求的水位,则把阀门关的很小; 　　… 　　这些经验规则中,“较少”、“不太大”、“接近”、“开大”、“关小”等表示水位状态和控制阀门动作的概念都带有模糊性,这种模糊性可以用模糊数学的方法来描述过程变量和控制作用之间的关系,又可以根据这种模糊关系及其时刻过程变量的检测值,用模糊逻辑推理的方法得出此时的控制量,这就是模糊控制的基本思想。也可以说,模糊控制是以人的控制经验作为控制的知识模型,以模糊集合、模糊语言变量以及模糊逻辑推理作为控制算法的数学工具,用计算机来实现的一种智能控制。模糊控制系统的结构如图1所示,它与一般的计算机控制系统基本相似,只是它的控制器是模糊控制器。 　　 　　2 模糊控制器的基本结构 　　 　　模糊控制器(FC,FUZZY CONTROLLER),又被称为模糊逻辑控制器(FLC,FUZZY LOGIC CONTROLLER),其结构如图2所示。从功能上划分,它主要由4部分组成:模糊化接口、知识库、推理机以及解模糊接口。各部分的功能为: 　　2.1 模糊化接口 　　模糊控制器仿照人的思维进行模糊控制,必须把由输入通道采样得到的精确量变成模糊推理需要的模糊量。这种模糊化工作由模糊化接口完成。例如,某系统水温与其设定值的误差信号的量程范围可能是-12～+12℃,即[-12,12],而每一个输入信号都有相应的论域,在该论域上定义模糊化后表示信号大小的模糊子集。比如水温误差的论域可能定义为{-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5}共11个离散点,在每一个采样时刻,模糊化接口把输入信号的物理值转化为相应论域上的点,比如水温误差为7.2℃对于于离散论域上则为点+3。 　　2.2 知识库 　　知识库包含应用领域方面的知识,主要由数据库和规则库组成。 　　数据库提供所有必要的定义。所有输入、输出变量所对应的论域,以及这些论域上所定义的规则库中所使用的全部模糊子集的定义,都存放在数据库中。在模糊控制器推理过程中,数据库向推理机提供必要的数据。在模糊化接口和解模糊接口中进行模糊化和解模糊时,数据库也向它们提供相应论域的数据。 　　规则库存放模糊控制规则。模糊控制规则基于手动操作人员长期积累的控制经验和专家的有关知识,它是对被控对象进行控制的一个知识模型。这个模型建立得是否准确,将决定模糊控制器性能的好坏。在实际应用中,相应输入、输出论域的模糊子集常常用有标志性的符合标志,如NB (负大)、NM (负中)、NS(负小)、NO(负零)、ZO(零)、PO(正零)、PS(正小)、PM(正中)、PB(正大)等。以下是一个模糊控制规则表,它表示了7×7=49条模糊条件语句。 　　① 若E是NB且EC是NB,则U是PB,否则 　　② 若E是NM且EC是NB,则U是PB,否则 　　③ 若E是NS且EC是NB,则U是PM,否则 　　④ 若E是PB且EC是PB,则U是NB,否则 　　… 　　2.3 推理机 　　推理机采用某种模糊推理方法,由采样时刻的输入和模糊控制规则推导出模糊控制器的控制输出,模糊控制器的模糊推理机制的设计主要是选择一种模糊推理算法,当模糊控制器采用查表法实现时,可离线设计查询表;当模糊控制器采用软件推理法实现时,可在线进行模糊推理。当采用模糊控制芯片构成硬件模糊控制器时,它推理的速度快、控制精度高,处理速度至少比软件提高1个数量级。 　　2.4 解模糊接口 　　与模糊化相反,解模糊是由模糊量到精确量的转换过程。计算机在执行模糊控制算法时,