【2017年整理】基于模糊逻辑的道路拥堵判别.docVIP

第2章 模糊控制 2.1 模糊理论概述 2.1.1 模糊理论的创立 模糊理论是美国帕克莱加州大学电器系L. A. Zadeh教授在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。 模糊逻辑是一种连续逻辑，由一个可以确定隶属度的句子来表示一个模糊命题，可以用来描述客观世界中普遍存在的模糊现象。 模糊控制是以模糊集合论作为它的数学基础，模糊控制系统应用于诸如在测量数据不确切，要处理的数据量过大以致无法判断它们的兼容性，一些复杂可变的被控对象等场合是非常适合的。 由于模糊理论受到了世人前所未有的关注，MathWorks公司聘请澳大利亚Queensland大学的A. Lot教授开发了基于MATLAB环境下的“模糊推理系统工具箱”（Fuzzy Inference System Toolbox for MATLAB）。该工具箱集成度高，内容丰富，基本包括了模糊集合理论的各个方面，其功能强大和方便使用的特点得到了用户的广泛欢迎。因为它在各个方面都能给人留下深刻的印象，从而使模糊逻辑成为智能系统的概念与设计的有效工具。 对待模糊理论，学术界一直有两种不同的观点，其中持否定观点的大有人在，客观地说，有如下两个主要方面的原因：其一是推崇模糊理论的学者在强调其不依赖于精确的数学模型时过分夸大其功能，而正确的观点似乎应该是模糊理论不依赖于被控对象的精确数学模型，当然它也不应该拒绝有效的数学模型。模糊控制理论在特定条件下可以达到经典控制理论难以达到的“满意控制”，而不是最优控制；其二是模糊理论的确还有许多不完善之处，比如模糊规则的获取和确定，隶属函数的选择以及稳定性问题至今未得到完善的解决。尽管如此，大量的工程系统已经应用上了模糊控制理论，特别是日本，尤为重视模糊理论的工程应用。从发展来看模糊控制已经成为智能控制的一个重要分支。 2.1.2 模糊理论的发展和现状 以日本、中国、欧美为代表的各国科技人员正就以下各个方面开展深入研究。 （1） 模糊理论基础研究 为了开拓更新更广的应用，完善模糊理论的理论体系，必须加强以基本概念为核心的模糊理论和模糊方法论的研究，其重点在于应用模糊理论对人的思维过程和创造力进行理论研究。同时也要对已有基础理论中的基本概念，比如模糊概念、模糊推理的概念等进行推敲；对模糊推理中的多质理论、统一性理论、推理算法、多变量分析、模糊量化理论等进行研究；对模糊方法论中的模糊集合论、模糊方程、模糊统计和模糊数学，对思维功能与模糊系统的关系，模糊系统的评价方法、模糊系统与其他系统，特别是神经网络等相结合的理论问题进行研究。 （2） 模糊计算机方面的研究 其目标是实现具有模糊关系特征的高速推理计算机，并希望在系统小型化、微型化的同时，开发出可以大大提高效率的模糊计算机。这方面的研究包括模糊计算机机构、模糊逻辑器件、模糊逻辑存储器、模糊编程语言以及模糊计算机操作系统软件等。 （3） 机器智能化研究 目的是实现对模糊信息的理解，对具有渐不变特征模糊系统的控制以及对模式识别和决策智能化的研究。主要包括智能控制、传感器、信息意义理解、评价系统，具有柔性思维和动作性能的机器人、能有语言理解能力的智能通讯、具有实时理解能力的图像识别等。 （4） 人机工程的研究 其目标是实现能高速模糊检索并能对未能预测的输入条件作适当判断的专家系统，以及对人与人之间的界面如何能尽量接近人机之间的界面，如何才能满足新系统要求的研究。这方面主要包括模糊数据库、模糊专家系统、智能接口和对人的自然语言的研究。 （5） 人类系统和社会系统的研究 目的在于利用模糊理论解决充满不确定性的人的复杂行为、心理分析、社会经济的变化趋势，各种社会现象的模型、预测以及决策支持等。这方面包括对各种危机的预测和完全评价、对失误系统的评价方法、建立不良结构系统的模型、模糊理论在系统故障检测与诊断中的应用、人的行为与心理分析等。 （6） 自然系统的研究 目的在于利用模糊理论来解决复杂自然现象的模型和解释等。这方面还包括对各种物理化学现象的进一步解释，对自然环境大气圈、地球生物圈、水圈、地圈的研究。 2.2 模糊控制的特点 模糊逻辑控制简称模糊控制，是以模糊集合论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制技术。模糊控制的基本思想是利用计算机来实现人的控制经验，而这些经验多是用语言表达的具有相当模糊性的控制规则。模糊控制器获得巨大成功的主要原因在于它具有如下一些突出特点： （1） 模糊控制是一种基于规则的控制。它直接采用语言型控制规则，出发点是现场操作人员的控制经验或相关专家的知识，在设计中不需要建立被控对象的精确数学模型，因而使得控制机理和策略易于接受与理解，设计简单，便于应用。 （2） 由工业过程的定性认识出发，比较容易建