智能控制结课报告.doc

智能控制 1对于模糊控制（fuzzy）的认识和体会 模糊控制作为给合传统的基于规则的专家系统、模糊集理论和控制理论的成果而诞生,使其与基于被控过程数学模型的传统控制理论有很大的区别。在模糊控制中，并不是像传统控制那样需要对被控过程进行定量的数学建模，而是试图通过从能成功控制被控过程的领域专家那里获取知识，即专家行为和经验，当被控过程午分复杂甚全“病态”时，建立被控过程的数学校型或者不可能，或者需要高昂的代价。此时模糊控制就显得具有吸引力和实用性。由于人类专家的行为是实现模糊控制的基础，因此，必须用一种容易且有效的方式来表达人类专家的知识。IF-THEN规则格式是这种专家控制知识最和适的表式方式之一，即1F“条件”THEN“结果”，这种表示方式有两个显著的特征:它们是定性的而不是定量的;它们是一种局部知识，这种知识将局部的“条件”与局部的“结果”联系起来，前者可用模糊子集表示，而后者需要模糊蕴涵或模糊关系来表达。然而，当用计算机实现时，这种规则最终需具有数位形式，隶属函数和近似推理为数值表示集合模糊蕴涵提供了一种有利工具。 一个实际的模糊控制系统实现时需要解决三个问题:知识表示、推理策略和知识获取。知识表示是指如何将语言规则用数值方式表示出来;推理策略是指如何根据当前输入“条件”生一个合理的“结果”；知识的获取解决如何获得一组恰当的规则。由于领域专家提供的知识常常是定性的，包含某种不确定性。因此，知识的表示和推理必须是模糊的或近似的，近似推理理论正是为满足这种需要而提出的。近似推理科看做是根据一些不精确的条件推导出个精确结论的过程，许多学者对模糊表示、近似推理进行了大量的研究，在近似推理算法中，最厂泛使用的是关系矩阵模型，它基于 L.A.Zadeh的合成推理规则首次由Mamdani采用，由于规则可被解释成逻辑意义上的蕴涵关系，因此人最的蕴涵算子已被提出并应用于实际中 由此可见。模糊控制是以模糊集合沦、模糊语言变量及校糊逻辑推理为基础的一种计算 机控制，从线性控制与非线性控制的角度分类，模糊井制是一种非线性控制。从控制器智能性看，模糊控制属智能能控制的范畴，而且它已成为日前实现智能控制的一种重要而又有效 的形式。尤其是模糊制和神经网络、预测控制、遗传算法和混沌理论等新学科的相结合，正在显示出其巨大的应用潜力。 模糊控制器的基本结构包括以下四部分 1.模糊化 模糊化的作用是将输入的精确量转换成模糊化量，其中输入成份包括外界的参考输入、系统的输出或状态等。模糊化的具体过程如下：首先对这此输入进行处理，以变成模糊控制器要求的输入从。然后将上述己经处理过的输入量进行尺度变换，使其变换到各自的论域范围。在将已经变换到论域范的输入最进行模糊处理，使原先精确的输入带变成模糊量，并用相应的模糊集合来表。 2.知识库 知识库包含了具体应用领域中的知识和要求的控制目标。它通常由数据库和模糊控制 规则库两部分组成：1.数据库主要包括各种语言变量的隶属函数，尺度变换因子以及模糊空间的分级数等。2.规则库包括了用模糊语言变量表示的一系列控制规则。它们反映了控制专家的经验和知识。 3.模糊推理 模糊推理是模糊控制器的核心，它具有模拟人的基于模糊概念的推理能力。该推理过程是基于模糊逻辑中的蕴含关系及推理规则来进行的。 4.清晰化 洁晰化的作用是将模糊推理得到的控制量(模糊量)变换为实际用于控制的清晰量，它包含以下两部分内容节(1)将模糊的控制量经清晰化变换，变成表示在论域范围的清晰量（2）经尺度变换将表示在论域范围的清晰量变成实际的控制量。 2模糊控制的仿真控制 ①在MATLAB命令窗口中输入“sltank。便可打升如下图所示的模型窗口 。 ②在MATLAB左下角的“Start”菜单选项，用鼠标双击模糊逻斩系统( Fuzzy Logic)工具箱的FIS Editor Viewer项，打开模糊推理系统编辑器(Fls Editor) ③利用FIS Editor编辑器的Edit/Add input菜单，添加条输入语言变量，并将两个输 入语言变量和个输出语言变量的名称分别定义为:level;rate;valve。其中，level代表水位; rate代表水位变化率:valve代表阀门。模糊推理系统tank 编辑器的图形界如上图窗口所示 ④利用FIS Editor编辑器中的 Edit/Membership Functions 菜单命令，打开隶属函数编辑器(Membership Functions Editor)，将输入语言变从level的取值范围和显示范围(Display Rang)均设置为[-1，1]。隶属函数的类型(Type)设定为高斯型函数（gaussmf), 而所包含的三条