北京交通大学研究生课程(神经网络、模糊控制及专家系统)第四章.ppt

4.2.2 模糊控制器的结构 （一）单变量模糊控制系统 （二）多变量模糊控制系统 （一）单输入——单输出模糊控制结构（维数是指条件部（前提部）中语言变量的多少） 4.2 模糊控制器FC 4.2.2 模糊控制器的结构 （二）多输入——多输出模糊控制结构 图4-11 多变量模糊控制器 1. 结构解耦 通常地，将一个MIMO的Fuzzy Controller——分解——若干个多输入单输出（MISO）Fuzzy Controller 4.2 模糊控制器FC 4.2.2 模糊控制器的结构 （二）多输入——多输出模糊控制结构 2. MISO模糊控制器 3. MIMO模糊控制器 由1.2，得到图4-14 MIMO结构 由此，得到图4-13 图4-12 MISO模糊控制器 图4-13 MISO结构 图4-14 MIMO结构 4.2 模糊控制器FC 4.2.2 模糊控制器的设计内容 ①确定FC的输入输出变量 ②选择FC的输入、输出变量的论域，确定FC的参数（量化因子，比例因子） ③设计FC的控制规则 ④确立模糊化和清晰化的方法 ⑤编制模糊控制算法的程序 ⑥合理选择FC的采样时间 下面的温度控制系统为例设计FC： 4.2 模糊控制器FC 4.2.2 模糊控制器的设计内容 一般地，调整两个量化因子时，控制量输出的比例因子一般保持不变， 若发现系统震荡，则可优先考虑减少比例因子——消除极限环 量化因子和比例因子的选择 系统产生震荡，说明有关的量化因子太小，如图4-15a 反应很慢，超调又很大，说明两个量化因子都太大,如图4-15b 两个量化因子恰当,如图4-15c 图4-15 量化因子的调整 a b c 4.2 模糊控制器FC 4.2.2 模糊控制器的设计内容 选择描述输入输出变量的词集 定义各模糊变量的模糊子集 建立模糊控制规则 词集的选择 5个词汇 词集个数越多，分辨率越高，一般取2~10个 {正大，正小，零，负小，负大} {PB，PS，ZE，NS，NB} 词集的选择模糊子集——确定隶属函数的形状 图4-16 4.2 模糊控制器FC 4.2.2 模糊控制器的设计内容 词集的选择模糊子集——确定隶属函数的形状 表4-7 模糊集的隶属度函数 4.2 模糊控制器FC 4.2.2 模糊控制器的设计内容 词集的选择模糊子集——确定隶属函数的形状 讨论：隶属函数的形状对控制特性的影响 尖峰值高--分辨率高，控制灵敏度高 平缓--控制特性较平稳，系统的稳定性较好 因此：误差较大的区域，采用低分辨率的模糊集 误差较小的区域，采用高分辨率的模糊集 图4-18 图4-17 4.2 模糊控制器FC 4.2.2 模糊控制器的设计内容 词集的选择模糊子集——确定隶属函数的形状 讨论：隶属函数的形状对控制特性的影响 实际应用中，含有噪声，如何减弱噪声对隶属度的影响？ 图4-19 隶属度函数的选择 a)隶属度函数的分辨率 b)噪声影响大 c)噪声影响小 4.2 模糊控制器FC 4.2.2 模糊控制器的设计内容 建立模糊控制规则 表4-8 控制规则表 表4-9 控制规则表 4.2 模糊控制器FC ④确立模糊化和清晰化的方法 4.2.2 模糊控制器的设计内容 1）精确量的离散化 2）模糊化常用方法 在处隶属度为1，其余各点隶属度均取0。 （一）模糊化 （二）清晰化 表4-7 图4-21 图4-22 4.2 模糊控制器FC 4.2.2 模糊控制器的设计内容 ⑤编制模糊控制算法的程序--最简单形式--模糊控制表 规则1 规则2 （由表4-8） 推理过程如图4-23 图4-23 模糊推理过程示意图 4.2 模糊控制器FC 4.2.2 模糊控制器的设计内容 ⑤编制模糊控制算法的程序--最简单形式--模糊控制表 由重心法得出精确量 得到控制表 表4-9 表4-9 模糊控制表 4.2 模糊控制器FC 例1： 以流量控制为例,选择输入量为误差(以e表示)和误差变化(以de表示),控制器的输出为阀门流量的校正量(以u表示) 把误差划分成”负大”,”负小”,”零”,”正小”,”正大”五个等级.---语言变量的语言值. 输出量即阀门的开关的状态划分为”关”,”半开”,”中等”,”开”这四个等级 选择模糊隶属函数如图 图4-24 误差与误差变化、阀门流量的隶属度函数图 4.3 模糊控制器设计举例 根据专家经验建立模糊控制规则,这里有5*5=25条规则 规则1:如果(IF)误差为零,或者(OR)误差变化为正小,则(THEN)阀门半开 规则2:如果(IF)误