模糊逻辑控制.pptxVIP

模糊控制在—定程度上模仿了人的控制，它不需要有准确的控制对象模 型。因此它是一种智能控制的方法。 例如，一个操作员通过观察仪表显示对过程进行控制，仪表显示反映了过程的输出 量。当操作员通过仪表观察到输出量发生变化时，他根据所积累的知识和操作经验．作lYf 决策，并采取相应的控制动作。这是一个从过程变化到控制行动之间的映射关系。这个映 射是通过操作员的决策来实现的，这个决策过程并不是通过精确的定量计算，而是依靠定 性或模糊的知识。例如，若控制的过税是水箱中的水温，检测仪表给出的是精确量，譬如 80℃，操作员将这个精确量转化为头脑巾的极它；量，比方说“温度偏高”，他使用这个概念 与头脑中已有的控制经验和模式相队配，得到。温度偏高应该加入较多冷却水”的推断，进 而操作员需将“加入较多冷臼J水”这个模糊概念给出定量解释，譬如说加入冷却水的流量 应为10M”小，然后技此定量值控制执行装置，从而完成了整个控制过程纳一个循环。这里 人采用了一种模糊的控制方法，其中包含了人的智能行为。显然人并不是按照某种控制算 法加以精确的计算，而且人也不可能有这样的记忆和计算能力，能在极短时间内完成较为 夏杂的汁算。 本章所要介绍的模糊控制即是模伤亡述人的控制过程，其中包含了入的控制经验相 知识。因而从这个意义上说，模糊控制也是一种智能控制。模糊控制方法既可用于简单的 控制对象，也可用于复杂的过程。 ;2．1 2 模糊整合与模糊数学的概念;;2.1. 3 模糊控制的发展和应用概况; Sugeno的模糊小车;2．2 模糊集合及其运算;隶属度函数也可用图形来描述，如图2.1所示. 若将“大苹果”看成普通集合， 即硬性规定凡比2两重的都算“大苹果”小于2两都不算“大苹果”，则其隶属 度函数如图2.1中的虚线所示。它仅取两个值{0,1}.可见,普通集合是模糊集合 的一个特例。;定义;模糊集合的表示方法;模糊集合的例子;例2.2;第12页/共63页;这里论域X是连续的，因而模糊集合O可表示为;名词术语;2．α截集.它定义为;4.凸(convex)模糊集合。如果 ;2.2.2 模糊集合的基本运算;2．模糊集合的包含关系;4．模糊集合的并集 ;7.模糊集合的直积(Cartesian product)。 ;例2.3 ;2.2.3模糊集合运算的基本性质;5.幂等律 ;9．α截集到模糊集合的转换 ;2.代数积;2.3 模糊关系;例2.4;模糊关系的表示方法-矩阵和图 ;例2.5;几个特殊的模糊关系及其矩阵表示;零关系;2.3.2 模糊关系的合成;交;例2．6;合成关系的基本性质;2．4 模糊逻辑与近似推理;;修饰词及相应的隶属度表示;2.4.2模糊蕴含关系;模糊蕴含关系常用运算方法;例;采用模糊蕴含最小运算;第43页/共63页;采用模糊蕴含积运算;2.4.3 近似推理;若人工调节炉温，有如下的经验规则：“如果炉温低，则应施加 高电压”。试问当炉温为“低”、“非常低”、“略低”、“不低”时，应 施加怎样的电压?;从而模糊规则可表述为:“如果x是A则y是B”。设A分别表示A、 非常A、略A和非A， 则上述问题便变为如果x是A，则B应是什么。 下面分别用不同的模糊组合关系运算法来进行推理。;第48页/共63页;第49页/共63页;第50页/共63页;第51页/共63页;2 模糊蕴含积运算法RP;第53页/共63页;2.4.4 句子连接关系的逻辑运算;这时的模糊蕴含关系可记为A×B→C .;2．5 基于控制规则库的模糊推理 ;于是规则R可以表示为 ;2.5.2 模糊推理的一般步骤;模糊控制规则“如果x是Aiand y是Bi则z是Ci”的模糊蕴含关系Ri定义为;其中;2.5.2 论域为离散时模糊推理计算举例;解：由于这里所有模糊集合的元素均为离散量，所以模糊集合可 用模糊向量来描述,模糊关系可用模糊矩阵来描述。;感谢您的观看！