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现代过程控制基础-4-模糊控制

1、4模糊掌握技术,信息学院杨为民,二○一一年九月,现代过程掌握基础,4.1模糊掌握系统,4.2模糊掌握器的设计,4.3模糊掌握器的实现,4.4模糊掌握器设计举例,4模糊掌握技术,模糊掌握系统的结构与一般计算机掌握系统基本相像，通常由模糊掌握器、输入输出接口、广义被控对象和测量装置四个部分组成，如图4-1所示。,4.1模糊掌握系统,4.1.1模糊掌握系统的组成,图4-1模糊掌握系统的组成结构图,4.1模糊掌握系统,给定值与被掌握量之间的偏差为模糊掌握器的输入量。这是一个精确量，为了增添系统掌握能力，方便调整掌握性能，同时也为模糊化处理做预备，对精确量进行量化，然后经过模糊化处理转化为模糊量，用相应的模糊子集表示。再由和模糊掌握规则〔即模糊关系〕

2、，依据推理的合成规则进行模糊决策，得到模糊掌握量。由于实际被控对象的掌握量是精确量，因此需要将模糊掌握量进行反模糊化处理变成精确量，再经过输出量化处理得到实际输出值，经过D/A转换变为精确的模拟量送到执行机构对被控对象进行掌握。这样周而复始的循环下去，就实现了被控过程的模糊掌握。,4.1.2模糊掌握系统的工作过程,模糊掌握器的掌握规律是由计算机的程序实现的，具体步骤如下：,4.1模糊掌握系统,〔1〕依据本次采样值得到模糊掌握器的输入量，并进行输入量化处理；〔2〕量化后的变量进行模糊化处理，得到模糊量；〔3〕依据输入的模糊量及模糊掌握规则，按模糊推理合成规则计算掌握量〔输出的模糊量〕；〔4〕对得到的模糊输出量进行反模糊化处理，得到掌握量的精确

3、量，并进行输出量化处理，得到实际掌握量。,4.1.3模糊掌握器的结构,4.1模糊掌握系统,模糊掌握器的输入变量一般选为偏差及其改变率，输出变量通常为作用于被控对象的掌握量。输入变量的个数称为模糊掌握器的维数，依据输入变量的个数不同，模糊掌握器一般有三种结构，如图4-2所示。,〔a〕一维模糊掌握器,〔b〕二维模糊掌握器,〔c〕三维模糊掌握器,图4-2基本模糊掌握器的几种结构,,,,模糊掌握器,,,,,,,,,,,,,,,,e,u,ec,ecc,4.1模糊掌握系统,4.1.3.1一维模糊掌握器,掌握器输入和输出语言变量只有一个,其模糊掌握规则的形式为：,R1：假如e是E1，则u是U1；R2：否则假如e是E2，则u是U2；R3：否则假如e是E3，

4、则u是U3；…….Rn：否则假如e是En，则u是Un；,4.1模糊掌握系统,4.1.3.2二维模糊掌握器,——输入变量为两个，而掌握的输出变量为一个，被控对象为单输入单输出系统。掌握器的模糊规则为：,R1：假如e是E1和de是DE1，则u是U1；R2：假如e是E2和de是DE2，则u是U2；R3：假如e是E3和de是DE3，则u是U3；…….Rn：假如e是En和de是DEn，则u是Un；,二维模糊掌握器考虑到系统的误差和误差改变，掌握性能明显优于一维模糊掌握器。,〔3〕、多维模糊掌握器,应用于更高的掌握场合,4.2模糊掌握器的设计,4.2.1模糊掌握的基础学问,4.2.1.1模糊集合与隶属函数,模糊掌握器是一种模拟人的思维推理过程的掌握器，

5、采纳语言变量来描述输入输出数据。语言变量是自然语言中的词或句，它的取值不是通常的数，而是用如长、短、大、小、年轻、年老等模糊语言表示的模糊集合。,例如，将“青年”看作是一个集合，则它就是一个模糊集合。若认为小于40岁的人可称为“青年”，那么35岁的人应毫无疑问地属于“青年”，假如对此加以量化，则可设其属于“青年”的程度为1，39岁的人属于“青年”的程度为0.7，40岁的人属于的程度为0.5，41岁的人属于的程度为0.3等等。这种属于的程度值可在0～1之间连续改变，称为隶属度函数〔也叫隶属函数〕。,4.2模糊掌握器的设计,用大写字母表示模糊集合，用表示隶属函数，中的元素用表示，则表示元素属于模糊集合的程度。,定义：所谓给定论域上的一个模糊集合

6、是指都存在一个数与对应，这个数叫做对的隶属度，即存在映射,隶属度表示了隶属于模糊集合的程度，当为有限集合时，可以采纳下面的表达方法表示模糊集合。,式中，并不表示分数，而是表示论域中的元素与其隶属度之间的对应关系；“＋”也不表示“求和”，而是表示模糊集合在论域上的整体。,4.2.1.2几种典型的隶属函数,〔1〕高斯型隶属函数,图4-3高斯型隶属函数,4.2模糊掌握器的设计,4.2模糊掌握器的设计,〔2〕S形隶属函数,图4-4S形隶属函数,〔3〕梯形隶属函数,图4-5梯形隶属函数,4.2模糊掌握器的设计,4.2模糊掌握器的设计,〔4〕三角形隶属函数,图4-6三角形隶属函数,4.2模糊掌握器的设计,