模糊控制与模糊策略讲义课件.pptx

模糊控制与模糊决策;模糊控制的基本思想;汽车司机：通过一些不精确的观察，执行一些不精确的控制，达到准确停车的目的。 控制论的创始人维纳，描述人与外部环境相互作用时的关系：人不断地从外界（对象）获取信息，再存储和处理信息，并给出决策反作用于外界（输出），从而达到预期目标。 ;人的控制行为，遵循控制与反馈控制的思想，人的手动控制决策可以用语言描述，形成一系列条件语句，即控制规则，微机程序可以实现这些控制规则，微机充当控制器，微机取代人对对象实现控制。 描述控制规则的条件语句中的一些词，如“较大”、“稍小”、“偏高”，等，都具有一定的模糊性。因此用模糊集合来描述这些条件语句，组成模糊控制器。;模糊控制的基本原理;一步模糊控制算法：微机经中断采样获取被控制量的精确值，然后将此量与给定值比较得到误差信号E，一般将误差信号E作为模糊控制器的一个输入量。 将误差信号E模糊量化，用相应的模糊语言表示。 得到误差E的模糊语言集合的一个子集 ，再和模糊控制规则 ，根据推理的合成规则进行模糊决策，得到模糊控制量 。 模糊控制量清晰化，对对象进行一步控制，等到第二次采样。;范例：某电热炉用于对金属零件的热处理，要求保持炉温600度恒定不变。 根据人工经验，控制规则可用语言描述如下。 若炉温低于600度则升压，低得越多升压越高； 若炉温高于600度则降压，高得越多降压越低； 若炉温等于600度则维持不变 1.模糊控制器的输入输出变量：e(k)=t0-t(k) 输出为触发电压u的变化 2.输入输出变量的模糊语言描述 {NB,NS,O,PS,PB} 误差e的论域为X，u的论域为Y，把其量化为7个等级 X=Y={-3,-2,-1,0,1,2,3};假设语言变量的隶属函数曲线如下。;9/18/2021;3.模糊控制规则的语言描述 （1）若e负大，则u正大； （2）若e负小，则u正小； （3）若e为零，则u为零； （4）若e正小，则u负小； （5）若e正大，则u负大； 4.模糊控制规则的矩阵形式：模糊控制规则可以表示为从误差论域X到控制量论域Y的模糊关系R ;9/18/2021;5. 模糊决策 模糊控制器的控制作???取决于控制量，即等于误差的模糊向量e和模糊关系的合成，假设e=PS,则;6. 控制量的模糊量转化为精确量 上面求得的控制量u为模糊向量，可写为： u=(0.5/-3)+(0.5/-2)+(1/-1) +(0.5/0)+(0.5/1)+(0/2)+(0/3) 对上式控制量的模糊子集按照隶属度最大原则，取控制量为-1级，即当炉温偏高时，应降一点电压。;模糊控制器设计的基本方法;9/18/2021;2. 模糊控制规则的设计 （1）选择输入输出变量的词集 误差： {负大,负中,负小,零,正小,正中,正大} {NB,NM,NS,O,PS,PM,PB} 误差变化 {负大,负中,负小,负零,正零,正小,正中,正大} {NB,NM,NS,NO,PO,PS,PM,PB} ;(2)定义各模糊变量的模糊子集：确定模糊子集隶属函数曲线的形状 X={-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6} ; 则模糊变量A的模糊子集为 A=0.2/2+0.7/3+1/4+0.7/5+0.2/6 当论域中元素总数为模糊子集总数二到三倍时，模糊子集对论域的覆盖程度较好。;（3）.建立模糊控制器的控制规则：通过学习、试验以及长期经验积累而逐渐形成的技术知识集合。 若A则B否则C 若A则B且若A则C ;模糊规则表;3.精确量的模糊化处理 （1）把精确量离散化，如把[-6，+6]之间变化的连续量分为7个档次，每一档对应一个模糊集。; 一般情况，如果把[a,b]区间的离散量x，转换为[-n，+n]区间的离散量y—模糊量，其中，n不小于2,则 Y=2n[x-(a+b)/2]/(b-a) (2)将某一区间的精确量x模糊化成这样一个子集，在点x处隶属度为1，其余各点的隶属度为0或小于1;4.模糊推理和模糊量的非模糊化处理（模糊决策，模糊判决） （1）MIN-MAX-重心法 考虑以下模糊 推理形式。 ;由各模糊规则得的推理结果;9/18/2021;（2）代数积——加法——重心法 用代数积取代MIN