第二部分模糊控制(三、四)讲义.ppt

三、模糊控制系统原理与结构 （一）模糊控制的基本原理 模糊控制是以模糊集理论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种智能控制方法，它是从行为上模仿人的模糊推理和决策过程的一种智能控制方法。该方法首先将操作人员或专家经验编成模糊规则，然后将来自传感器的实时信号模糊化，将模糊化后的信号作为模糊规则的输入，完成模糊推理，将推理后得到的输出量加到执行器上。 模糊控制系统的主要部件是模糊化处理单元、知识库(含数据库和规则库)、推理决策单元和精确化（清晰化）处理单元。 模糊控制器应该具备下列三个重要功能：1) 把输入的精确量转化为模糊量(模糊化处理单元、数据库。)2) 对模糊量由给定的规则进行模糊推理(规则库、推理决策单元)。3) 把推理结果的模糊输出量转化为实际系统能够接受的精确量(精确化处理单元)。 1.???模糊化接口（Fuzzy interface） 模糊控制器的输入必须通过模糊化才能用于控制输出的求解，因此它实际上是模糊控制器的输入接口。它的主要作用是将真实的确定量输入转换为一个模糊矢量。对于一个模糊输入变量e，其模糊子集通常可以作如下方式划分： （1）：{负大，负小，零，正小，正大}={NB, NS, ZO, PS, PB} （2）: {负大，负中，负小，零，正小，正中，正大}={NB, NM, NS, ZO, PS, PM, PB} （3）: {负大，负中，负小，负零，正零，正小，正中，正大}={NB, NM, NS, NZ, PZ, PS, PM, PB} 用三角型隶属度函数表示如图所示。 2. 知识库（Knowledge Base—KB） 知识库由数据库和规则库两部分构成。 （1）数据库（Data Base—DB） 数据库存放的是所有输入、输出变量的全部模糊子集的隶属度矢量值（即经过论域等级离散化以后对应值的集合），若论域为连续域则为隶属度函数。在模糊推理时，向推理机提供数据。 （2）规则库（Rule Base—RB） 模糊控制器的规则是基于专家知识或手动操作人员长期积累的经验，它是按人的直觉推理的一种语言表示形式。模糊规则通常有一系列的关系词连接而成，如if-then、else、also、and、or等。 例如，某模糊控制系统输入变量为（误差）和（误差变化），它们对应的语言变量为E和EC，可给出一组模糊规则： R1: IF E is NB and EC is NB then U is PB R2: IF E is NB and EC is NS then U is PM 通常把if…部分称为“前提部，而then…部分称为“结论部”，其基本结构可归纳为If A and B then C,其中A为论域U上的一个模糊子集，B是论域V上的一个模糊子集。根据人工控制经验，可离线组织其控制决策表R, R是笛卡儿乘积集上的一个模糊子集，则某一时刻其控制量由下式给出： 式中 × 模糊直积运算； ° 模糊合成运算。 规则库是用来存放全部模糊控制规则的，在推理时为“推理机”提供控制规则。规则条数和模糊变量的模糊子集划分有关，划分越细，规则条数越多，但并不代表规则库的准确度越高，规则库的“准确性”还与专家知识的准确度有关。 3．推理与解模糊接口（Inference and Defuzzy-interface） 推理是指模糊控制器根据输入模糊量、模糊控制规则，进行模糊推理来求解模糊关系方程，获得模糊控制量。在模糊控制中，考虑到推理时间，通常采用运算较简单的推理方法，最基本的有Zadeh近似推理。 推理所获得的结果仍是一个模糊矢量，不能直接用来作为控制量，还必须作一次转换，求得清晰的控制量输出，即为解模糊。通常把输出端具有解模糊转换功能作用的部分称为解模糊接口。 综上所述，模糊控制器实际上就是依靠微机（或单片机）来构成的，它的绝大部分功能都是由计算机程序来完成的。随着专用模糊芯片的研究和开发，也可以由硬件逐步取代各组成单元的软件功能。 四、模糊控制系统的设计 （一）模糊控制器的设计步骤　1、定义输入输出变量　首先要决定受控系统有哪些输入的状态必须被监测和哪些输出的控制作用是必须的，如模糊温度控制器就必须定义系统的温度为输入变量，而把加热操作量作为输出变量。 　2、定义所有变量的模糊化条件　 根据受控系统的实际情况，决定输入变量的测量范围和输出变量的控制作用范围，以进一步确定每个变量的论域，然后再安排每个变量的语言值及其相对的隶属度函数。　3、设计控制规则库　 这是一个把专家知