模糊控制心得.doc

模糊控制的心得体会 一、模糊控制的定义 所谓模糊控制，就是对难以用已有规律描述的复杂系统，采用自然语言（如大、中、小）加以叙述，借助定性的、不精确的及模糊的条件语句来表达，模糊控制是一种基于语言的智能控制。 模糊控制是近代控制理论中建立在模糊集合理论基础上的一种基于语言规则与模糊推理的控制理论，是智能控制的一个重要分支。 二、模糊控制的发展史 模糊理论（Fuzzy Logic）是在美国加州大学教授L.A.Zadeh于1965年创立的模糊集合理论的数学基础上发展起来的，主要包括模糊集合理论、模糊逻辑、模糊推理和模糊控制等方面的内容。美国加州大学的L.A.Zadeh教授在1965年发表了著名论文，文中首次提到了表达事物模糊性的重要概念：隶属函数。从而突破了19世纪末笛卡尔的经典集合理论，奠定了模糊理论的基础。1966年P.N.Marinos发表模糊逻辑的研究报告。1974年L.A.Zadeh发表模糊推理的研究报告。从此，模糊理论成了一个热门的课题。1974年，英国的E.H.Mamdani首次用模糊逻辑和模糊推理实现了世界上第一个实验性的蒸汽机控制，并取得了比传统的直接数字控制算法更好的效果，从而宣告模糊控制的诞生。1980年丹麦的L.P.Holmblad和Ostergard在水泥窑炉采用模糊控制并取得了成功，这是第一个商业化的有实际意义的模糊控制器。 三、模糊控制理论的特点 模糊控制在动力系统控制、船舶自动驾驶、智能机器人和锅炉控制等方面已得到广泛应用。目前，在工业上投入运行的模糊控制器，大多由一组模糊控制规则组成，通过一定的模糊推理机制确定控制作用。模糊控制(fuzzy control, FC)是以模糊集合论、模糊语言变量及其模糊逻辑推理为基础的计算机智能控制。与常规控制方法相比具有以下几个优点。 (1)模糊逻辑比常规逻辑更接近人直观的思维方式，控制系统的设计不要求掌握受控对象精确的数学模型，只需要提供现场操作人员的经验知识及操作数据;经常选用的隶属函数都比较简单，而所需要的控制规则不会过多，从这些简单的建造模块出发，系统却可以完成非常复杂的任务。 (2)模糊控制采用人类思维中的模糊量，控制量由模糊推理导出，推理过程模仿人的思维过程，是一种反映人类智慧思维的智能控制;模糊控制的核心是控制规则，这些规则以人类语言表达，易于接受。 (3)模糊控制器易于构造和修改，模糊控制器以语言变量代替常规的数学变量，易于形成专家系统的知识，开始可以用某些近似的隶属集合和规则，然后再对参数重新定义，并不断对系统进行优化。模糊推理的各种成分都是独立地对函数进行处理，所以系统可以较容易地被修改。 (4)模糊控制系统的鲁棒性强，对过程参数的变化不敏感，对系统参数变化的适应性强，在所有工作点上都能做到较稳定的控制。常规的基于数学模型的控制系统倾向于是一个相互依赖的整体，如果一个方程失败，或者如果物理系统的条件改变使得模型不再有效，则整个控制过程有可能崩溃。而模糊逻辑含有大量功能独立的元素与规则，模糊输出是多个规则影响的合并，所以即使一个规则失效了，其他的规则往往可以补偿。此时的系统可能不是最佳控制，但是仍然会正常工作。 它包含有模糊化接口、规则库、模糊推理、清晰化接口等部分。输入变量是过程实测量与系统设定值之间的差值，输出变量是系统的实时控制修正变量。模糊控制的核心部分是包含语言规则的规则库和模糊推理。模糊推理就是一种模糊变换，它将输入变量模糊集变换为输出变量模糊集，实现论域的转换。 (l)模糊化接口。 模糊化是将模糊控制器输入量的确定值转换为相应模糊语言变量值的过程，此相应语言变量均由对应的隶属度来定义。若以偏差。为输入，通过模糊化处理，用模糊语言变量E来描述偏差，若以T(E)记作E的语言值集合，则有: T(E):{负大，负中，负小，零，正小，正中，正大} 或用其英文字头缩写表示成:’ T(E)二{NB，NM，NS，ZE，PS，PM，PB} 过程参数的变化范围是各不相同的，为了统一到指定的T.(E)论域中来，模糊化的第一个任务就是进行论域变换，过程参数的实际变化范围称为基本论域。可以通过变换系数(量化因子)实现由基本论域到T(E)论域的变换。 模糊化的第二个任务是求得输入对应于语言变量的隶属度。语言变量的隶属函数有两种表示方式，即离散方式和连续方式。离散方式是只取论域中的离散点(整数值)及这些点的隶属度来描述一个语言变量;连续方式将隶属度表示成论域变量的连续函数，最常见的隶属函数形式有三角形、高斯型、正态型、梯形等。 (2)规则库。 规则库是由若干条模糊语言控制规则所组成的，这些控制规则可以来自于现场操作人员或专家等，是对规则操作的经验性总结，规则库中的控制规则可以用语言规则形式给出。 (3)模糊推理。 利用模糊推理，可以由输入的模糊集合E得到输出的模