第3章 模糊控制器设计 《智能控制技术 知识（第2版）》课件.pptVIP

第三章 模糊控制系统;*;模糊系统是由那些模糊现象引起相互作用的不确定性系统，即它的状态或输入、输出具有模糊性 模糊控制系统是以模糊数学、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。它的组成核心是具有智能性的模糊控制器。 ;模糊控制系统通常由模糊控制器、输入输出接口、执行机构、被控对象和测量装置等五个部分组成;模糊控制器具备下列三个重要功能： 把被控对象的测量值从数字量转化为模糊量，也即是模糊化过程。由模糊化接口和知识库来完成。 对所测的模糊量按给定的模糊逻辑推理规则进行模糊推理，得出模糊控制器控制输出的推理结果。这部分由推理决策和规则库完成。 把推理输出结果的模糊量转化为实际系统能够接受的精确数字量或模拟控制量。这部分由精确化计算完成。 ;数据库的建立（定性的） 论域的离散化 （量化处理） 论域的离散化实质上是一个量化过程。量化是将一个论域离散成确定数目的几小段（量化级），每一段用某一个特定术语作为标记，这样就形成一个离散域。然后通过对这离散域中的特定术语赋予隶属度来定义模糊集 这种映射可以是线性的也可以是非线性的。当需要在大误差段的分辨率精度要求不高而在小误差段时要求较高分辨率的情况下，采用非线性映射是很有效的;数据库的建立（定性的） 输入输出空间的模糊划分： 模糊控制规则前提部的每一个语言变量都形成一个与确定论域相对应的模糊输入空间，而结论部的语言变量则形成模糊输出空间 模糊划分就是确定基本模糊集的数目。而基本模糊集又是决定一个模糊逻辑控制器的控制分辨率;数据库的建立（定性的） 基本模糊子集的隶属度函数 模糊集的隶属度函数是数据库的一个重要组成部分。通常有两种模糊集隶属度函数的表示方式：一是数字表示；二是函数表示 离散时数字表示，如： 连续时：函数（三角函数、高斯函数） ;规则库的建立 用一系列模糊条件描述的模糊控制规则就构成模糊控制规则库 模糊控制规则相关的主要有： 过程状态输入变量和控制输出变量的选择 模糊控制规则的建立 模糊控制规则的完整性、兼容性、干扰性等;规则库的建立 过程状态输入变量和控制输出变量的选择 模糊逻辑控制器的语言变量一般取： 系统的状态 系统误差 误差变化等;规则库的建立 模糊控制规则的建立 专家经验法 观察法 基于模糊模型的控制 自组织法 ;专家经验法 通过对专家控制经验的咨询形成控制规则库。 由于模糊控制的规则是通过语言条件语句来模拟人类的控制行为，且它的条件语句与专家的控制特性直接相关 ;观察法 试图通过观察人类控制行为并将其控制的思想提炼出一套基于模糊条件语言类型的控制规则从而建立模糊规则库的途径就是观测法的基本思路 由Sugeno和Kang在1988年提出的基于观察模型的规则库建立方法;观察法 假设模糊系统辨识模型可以用参数形式的规则来描述，即： 其中Aji 是模糊语言值，xi 是一个输入变量，vi 是输出变量，系数集｛aji｝是待辨识的参数 假设 结构参数(N,p]已知，规则库的建立就是参数 ｛aji｝的识别问题了;观察法 对于一组给定输入{x10，x20，…，xp0｝，则最终输出 v0可以通过对每一条规则推理输出 vi的加权平均得到 权系数wi表示对于给定输入的第 i条模糊推理规则的可信度，其计算公式为 即p个输入变量隶属于第i个对应的模糊集函数中最小的隶属度值 ;观察法 通过定义正则化权系数 i=1，2，…，N 则推理输出v0计算化为给定输入的线性组合： 待定系数｛ aji}可通过最小二乘法计算得到;基于模糊模型的控制 在难以获取专家知识的前提下，通过建立系统的模糊模型来实现，即用“IF-THEN”来描述被控对象的动态特性。最后利用该模型，导出模糊控制规则 举例： 设被控对象用以下六个控制规则描述： 规则1： 如果 Yn=PM, 且Un=PM 那么， Yn+1=PB 规则2： 如果 Yn=PM, 且Un=NM 那么， Yn+1=PS 规则3： 如果 Yn=PS, 且Un=NS 那么， Yn+1=ZE 规则4： 如果 Yn=NS, 且Un=PS 那么， Yn+1=ZE 规则5： 如果 Yn=NM, 且Un=PM 那么， Yn+1=NS 规则6： 如果 Yn=NM, 且Un=NM 那么， Yn+1=NB 其中Y是输出，U是控制，n是离散时间;这个控制对象而言 比如：当Yn-1=ZE 且Yn=PS，这时要求Yn+1=ZE。 参照对象规则3，可以导出此时的控制U应该满足NS为佳，即： 如果 Yn-1=ZE, 且Yn=PS 那么， U=PS 其目的是使输出Y趋向零， 这就是一条控制规则。 以此类推;自组织法 自组织