智能控制第三版-模糊控制.pptVIP

2 模糊控制在过程控制中的应用 （1）工业炉方面：如退火炉、电弧炉、水泥窑、热风炉、煤粉炉的模糊控制。 （2）石化方面：如蒸馏塔的模糊控制、废水pH值计算机模糊控制系统、污水处理系统的模糊控制等。 （3）煤矿行业：如选矿破碎过程的模糊控制、煤矿供水的模糊控制等。 （4）食品加工行业：如甜菜生产过程的模糊控制、酒精发酵温度的模糊控制等。 3 模糊控制在机电行业中的应用 如集装箱吊车的模糊控制、空间机器人柔性臂动力学的模糊控制、单片机温度模糊控制、交流随动系统的模糊控制、快速伺服系统定位的模糊控制、电梯群控系统多目标模糊控制、直流无刷电机调速的模糊控制等。 1 模糊控制发展的几个转折点 自从Zadeh提出模糊集理论以来，模糊控制开始了它的发展历程。从历史的发展来看，模糊控制发展的几个转折点见表4-13所示。 第9节 模糊控制的发展概况 表4-13 模糊控制发展的转折点 时间 研究人员 研究成果 1965 Zadeh 模糊集理论 1972 Zadeh 模糊控制原理 1973 Zadeh 复杂系统及决策过程的分析 1974 Mamdani et al 蒸汽机的模糊控制 1976 Rutherford et al 模糊算法分析 1977 Ostergaad 热交换器和水泥窑模糊控制 1977 Willaey et al 最优模糊控制 1979 Komolov et al 有限自动机理论 1980 Tong et al 污水处理过程的模糊控制 1980 Fukami et al 模糊条件推理 1983 Hirota et al 概率模糊集理论 1983 Takagi et al 模糊控制规则的获取 1983 Yasunobu et al 预测模糊控制 1984 Sugeno et al 汽车的停车模糊控制 1985 Kiszka et al 模糊系统的稳定性 1985 Togai et al 模糊芯片 1986 Yamakawa 模糊控制的硬件系统 1988 Dubois et al 逼近推理 1988 Czogala 多输入模糊控制系统 1991 De Neyer et al 内模模型的模糊控制 1992 Yager 模糊控制隶属函数的神经网络学习 1992 L.X.Wang 模糊万能逼近器 1992 L.X.Wang 模糊规则的获取 1993 L.X.Wang 自适应模糊控制器 模糊控制主要有以下几个发展方向： (1) Fuzzy-PID复合控制 Fuzzy-PID复合控制是将模糊控制与常规PID控制算法相结合的控制方法，以此达到较高的控制精度。它比单用模糊控制和单用PID控制均具有更好的控制性能。 2 模糊控制的发展方向 (2) 自适应模糊控制 自适应模糊控制能自动地对模糊控制规则进行修改和完善，以提高控制系统的性能。它具有自适应、自学习的能力，对于那些具有非线性、大时滞、高阶次的复杂系统有着更好的控制效果。 (3) 专家模糊控制 专家模糊控制是将专家系统技术与模糊控制相结合的产物。引入专家系统可进一步提高模糊控制的智能水平。专家模糊控制保持了基于规则的方法和模糊集处理带来的灵活性，同时又把专家系统技术的知识表达方法结合进来，能处理更广泛的控制问题。 (4) 神经模糊控制 模糊控制规则和隶属函数的获取与确定是模糊控制中的“瓶颈”问题。神经模糊控制是基于神经网络的模糊控制方法。该方法利用神经网络的学习能力，来获取并修正模糊控制规则和隶属函数。 (5) 多变量模糊控制 多变量模糊控制有多个输入变量和输出变量，它适用于多变量控制系统。多变量耦合和“维数灾”问题是多变量模糊控制需要解决的关键问题。 3 模糊控制面临的主要任务 （1）模糊控制的机理及稳定性分析，新型自适应模糊控制系统、专家模糊控制系统、神经网络模糊控制系统和多变量模糊控制系统的分析与设计； （2）模糊集成控制系统的设计方法研究。现代控制理论、神经网络与模糊控制的相互结合及相互渗透，可构成模糊集成控制系统； （3）模糊控制在非线性系统应用中的模糊建模、模糊规则的建立和推理算法的深入研究； （4）自学习模糊控制策略的研究； （5）常规模糊控制系统稳定性的改善； （6）模糊控制芯片、模糊控制装置及通用模糊控制系统的开发及工程应用。 图4-23 模糊系统fuzzpid.fis的结构 图4-24 模糊推理系统的动态仿真环境 在程序chap4_7b.m中，利用所设计的模糊系统fuzzpid.fis进行PI控制参数