模糊控制初學入門之概念認知

2021-09-14 02:21:54 字數 2176 閱讀 6703

1.概念認知

模糊邏輯控制理論(fuzzy logic control theory),簡稱模糊控制理論(fuzzy control theory),這一概念2023年由l.a.zadeh教授提出。

模糊控制是利用人的知識對控制物件進行控制的一種方法,通常用「if條件,then結果」的形式來表現,所以又通俗地稱為語言控制。一般用於無法以嚴密的數學表示的控制物件模型,即可利用人(熟練專家)的經驗和知識來很好地控制。因此利用人的智力模糊地進行系統控制的方法就是模糊控制。

它的核心部分為模糊控制器。模糊控制器的控制規律由計算機的程式實現,實現一步模糊控制演算法的過程是:微機取樣獲取被控制量的精確值,然後將此量與給定值比較得到誤差訊號e;一般選誤差訊號e作為模糊控制器的乙個輸入量,把e的精確量進行模糊量化變成模糊量,誤差e的模糊量可用相應的模糊語言表示;從而得到誤差e的模糊語言集合的乙個子集e(e實際上是乙個模糊向量);再由e和模糊控制規則r(模糊關係)根據推理的合成規則進行模糊決策,得到模糊控制量u為:u=er。

式中u為乙個模糊量;為了對被控物件施加精確的控制,還需要將模糊量u進行非模糊化處理轉換為精確量:得到精確數字量後,經數模轉換變為精確的模 擬量送給執行機構,對被控物件進行一步控制;然後,進行第二次取樣,完成第二步控制,這樣迴圈下去,就實現了被控物件的模糊控制。

(1)知識庫

知識庫包括模糊控制器引數庫和模糊控制規則庫。模糊控制規則建立在語言變數的基礎上。語言變數取值為「大」、「中」、「小」等這樣的模糊子集,各模糊子集以隸屬函式表明基本論域上的精確值屬於該模糊子集的程度。因此為建立模糊控制規則,需要將基本論域上的精確值依據隸屬函式歸併到各模糊子集中,從而用語言變數值(大、中、小等)代替精確值。這個過程代表了人在控制過程中對觀察到的變數和控制量的模糊劃分。由於各變數取值範圍各異,故首先將各基本論域分別以不同的對應關係,對映到乙個標準化論域上。通常,對應關係取為量化因子。為便於處理,將標準論域等分離散化,然後對論域進行模糊劃分,定義模糊子集,如nb、pz、ps等。

同乙個模糊控制規則庫,對基本論域的模糊劃分不同,控制效果也不同。具體來說,對應關係、標準論域、模糊子集數以及各模糊子集的隸屬函式都對控制效果有很大影響。這3類引數與模糊控制規則具有同樣的重要性,因此把它們歸併為模糊控制器的引數庫,與模糊控制規則庫共同組成知識庫。

(2)模糊化

將精確的輸入量轉化為模糊量f有兩種方法:

a.將精確量轉換為標準論域上的模糊單點集。

精確量x經對應關係g轉換為標準論域x上的基本元素.

b.將精確量轉換為標準論域上的模糊子集。

精確量經對應關係轉換為標準論域上的基本元素,在該元素上具有最大隸屬度的模糊子集,即為該精確量對應的模糊子集。

(3)模糊推理

最基本的模糊推理形式為:

前提1 if a then b

前提2 if a′

結論 then b′

其中,a、a′為論域u上的模糊子集,b、b′為論域v上的模糊子集。前提1稱為模糊蘊涵關係,記為a→b。在實際應用中,一般先針對各條規則進行推理,然後將各個推理結果總合而得到最終推理結果。

(4)精確化

推理得到的模糊子集要轉換為精確值,以得到最終控制量輸出y。目前常用兩種精確化方法:

a.最大隸屬度法。在推理得到的模糊子集中,選取隸屬度最大的標準論域元素的平均值作為精確化結果。

b.重心法。將推理得到的模糊子集的隸屬函式與橫座標所圍面積的重心所對應的標準論域元素作為精確化結果。在得到推理結果精確值之後,還應按對應關係,得到最終控制量輸出y。

2.模糊控制技術的優點

模糊控制擁有很多的優勢,比如簡化系統設計的複雜性,特別適用於非線性、時變、模型不完全的系統上。模糊控制技術利用控制法則來描述系統變數間的關係。同時不用數值而用語言式的模糊變數來描述系統,模糊控制器不必對被控制物件建立完整的數學模式。模糊控制器是一語言控制器,使得操作人員易於使用自然語言進行人機對話。模糊控制器是一種容易控制、掌握的較理想的非線性控制器,並且抗干擾能力強,響應速度快,並對系統引數的變化有較強的魯棒性和較佳的容錯性。最後它是從屬於智慧型控制的範疇。該系統**尤其適於非線性,時變,滯後系統的控制****

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