智能控制模糊控制系统
智能控制简明教程-模糊控制的基本概念
具体说：水位偏高时，应排出一些水； U负—排水，U正—进
水
8. 模糊控制响应表（控制表）
模糊控制规则由模糊矩阵R来描述。 北师大汪培庄教授提出：R中每一行对应每个 非模糊的观测结果所引起的模糊响应。 方法： 采取在R中每一行寻找峰域中心值，即R
如果采用模糊控制水位，则必须做到如下 几步工作：
1. 观测量：输入量、输出量（控制量） 水位对于O点的偏差：
-定义O点的水位高度 h -实际测得的水位高度
u 正：贮水，逆时针旋转 u 负：排水，顺时针旋转
(Fuzzy Inference)
将U 精确量U（Defuzzification) 返回1，下一次中断采样
b. 模糊控制工作原理
水位模糊控制： 设有一贮水器，具有可变的水位，另有一
调节阀门，可向内进水和向外排水。试设 计一个模糊控制器，并通过调节阀将水位 稳定在固定点O的附近。 用浮球检测贮水器中的水位高度， 为了保持水位高度在一定位置，采用水位 控制系统代替手动控制。如图。
控制状态表
if NB NS ZO PS PB E then PB PS ZO NS NB U
5. 模糊控制关系矩阵
模糊控制规则是一组多重条件语句，它可以表示 为从误差论域X到控制论域Y的模糊控制关系R
求 的最大值
6. 模糊决策
e’=1
7. 模糊量化成精确量
最大隶属度
按隶属应取最大原则：
FC
Fuzzy 化
Fuzzy 控制 算法
非 Fuzzy
化
对象
2. 输入/出变量论域（离散化） 偏差e的实际论域： e [-30,30]
e的离散论域： X {-3,-2,1,0,+1,+2,+3}
智能控制系统中的模糊逻辑控制技术
智能控制系统中的模糊逻辑控制技术随着科技的不断发展，智能控制系统越来越广泛地应用于工业生产、家庭生活以及社会管理等各个领域。
而其核心技术之一便是模糊逻辑控制技术。
模糊逻辑控制技术是一种新型的控制技术，与传统的控制技术相比，具有更高的自适应性、更强的鲁棒性、更强的容错能力和更高的可靠性。
其主要原理是通过将输入量和输出量进行量化和特征化处理，然后使用模糊逻辑控制器进行模糊推理以实现对系统的控制。
与传统的控制技术相比，模糊逻辑控制技术具有以下优势：1、不需要精确的数学模型。
传统控制技术需要精确的数学模型，而在现实生活中，许多系统的行为都是复杂和难以确定的，因此不容易建立精确的模型。
而模糊逻辑控制技术可以对这些不确定性进行有效的处理，智能控制系统更容易的控制如此系统。
2、对于复杂系统的控制具有优势。
现实生活中的很多系统都存在着非线性、时变、多变量耦合等复杂特性，这使得传统的控制技术往往很难对其进行有效地控制。
而模糊逻辑控制技术可以更灵活地处理这些特性，对控制复杂系统具有较好的效果。
3、更优秀的容错性。
在现实生活中，许多系统存在着噪声干扰、模型不准确、设备故障等异常情况，这些都会影响控制效果。
而模糊逻辑控制技术确保在系统异常情况下依然可以有效的控制系统。
4、推广应用范围广。
相比传统控制技术，模糊逻辑控制技术是经验型和知识型融合的产物，能够通过专家的知识嫁接和学习历史经验，在不同领域、不同物理实验系统或应用中均能得到较好应用。
尽管模糊逻辑控制技术具有很多优点，但是它也存在一些缺陷。
例如，在处理与控制精度要求较高的系统时，其表现效果还不如传统的控制技术。
此外，由于模糊逻辑控制技术需要处理较多的输入变量，其计算量也较大。
总的来说，智能控制系统中的模糊逻辑控制技术在现实生活中具有广泛的应用前景，已经在各个领域得到了广泛的应用。
在未来，它也将继续得到不断的完善与发展，推动智能控制系统不断进步和完善，满足现代社会对智能化的需求。
智能控制技术(模糊控制)
INTELLIGENT CONTROL
随着系统复杂程度的提高，将难以建立系统的精 确数学模型和满足实时控制的要求。 人们希望探索一种除数学模型以外的描述手段和 处理方法。 例如： 骑自行车 水箱水温控制
2011年4月10日
INTELLIGENT CONTROL
模糊控制就是模仿上述人的控制过程，其中包 含了人的控制经验和知识。从这个意义上来说，模 糊控制也是一种智能控制。模糊控制方法既可用于 简单的控制对象，也可用于复杂的过程。 模糊控制是以模糊集合论作为数学基础。 1965年L.A.Zandeh(美国教授)首先提出了模糊集 合的概念。 1974年E.H.Mamdani(英国教授)首先将模糊集合 理论应用于加热器的控制。 典 型 例 子
2011年4月10日
INTELLIGENT CONTROL
二、模糊控制的特点 特点： (1)无需知道被控对象的数学模型 (2)是一种反映人类智慧思维的智能控制 (3)易被人接受 (4)构造容易 (5)鲁棒性好
2011年4月10日
INTELLIGENT CONTROL
第二节
模糊集合论基础 一、模糊集合的概念 二、模糊集合的运算 三、隶属函数的建立 四、模糊关系
2011年4月10日
INTELLIGENT CONTROL
现代控制系统的数学模型难以通过传统的数学工具 来描述。就是说，采用数学工具或计算机仿真技术的传 统控制理论，已无法解决此类系统的控制问题。 从生产实践中可以看到，许多复杂的生产过程难以 实现的目标，可以通过熟练的操作工、技术人员或专家 的操作得到满意的控制效果。 如何有效地将熟练操作工、技术人员或专家的经验 知识和控制理论结合，去解决复杂系统的控制问题，就 是智能控制研究的目标。
《智能控制技术》智能控制技术——模糊控制系统
若e=测量－给定
（1）为E为正大，则U为负大。 If E = PB then U= NB
（2）为E为正小，则U为负小。 （3）为E为零，则U为零。 （4）为E为负小，则U为正小。 （5）为E为负大，则U为正大。
If E = PS then U = NS If E =ZE then U= ZE If E= NS then U = PS If E= NB then U = PB
方面明显优于一维控制器。
18
3.1 模糊控制系统的组成
3.1.3 推理决策过程 推理决策逻辑 模糊控制的核心。 利用知识库的信息，模拟人类的推理决策过程。
即上一章中介绍的模糊逻辑推理。 常用的是最大—最小（玛达尼）推理。
19
3.1 模糊控制系统的组成
3.1.4 精确化过程 精确化的定义 把由模糊推理所得到的模糊输出量，转变为精确控制量。 进而去驱动或控制具体的执行机构。
3.1 模糊控制系统的组成
3.1.1 模糊化
模糊化的过程（举例说明：一个二维模糊控制器）
（2）量化因子和比例因子
定义量化因子：
n
kde demax
定义比例因子：
ku
umax n
7
3.1 模糊控制系统的组成
3.1.1 模糊化 模糊化的过程（举例说明：一个二维模糊控制器）
（3）语言值的选取
正大—“PB” 正中—“PM” 正小—“PS” 零 —“ZE” 负小—“NS” 负中—“NM” 负大—“NB”
模糊化的过程（举例说明：一个二维模糊控制器）
（2）量化因子和比例因子
定义量化因子：
ke
n em ax
ke确定后，任何e值都可以转化为X上的某一元素。
x
模糊系统与智能控制技术
模糊系统与智能控制技术随着人工智能技术的不断发展，智能控制技术作为重要的一部分也得到了快速的发展。
其中，模糊系统作为智能控制的重要手段之一，逐渐在工程技术中得到了广泛应用。
一、模糊系统概述模糊系统指的是一类基于模糊数学理论为基础的人工智能系统，用于处理不确定、模糊、复杂的信息和控制问题。
模糊系统一般由模糊集合、模糊逻辑、模糊推理和模糊控制等组成。
模糊集合是模糊系统中的基本概念，通过模糊集合的模糊度来描述信息的不确定性和模糊性。
二、模糊系统在智能控制中的应用在智能控制中，模糊系统应用广泛，主要表现在以下方面：1.模糊控制模糊控制是模糊系统在控制领域中的一种应用，其核心是建立模糊控制器，通过输入变量经过模糊化、规则匹配和解模糊等过程，输出模糊控制量，控制被控对象达到某种期望状态或优化目标。
2.模糊识别模糊识别是指将输出与输入之间的模糊关系进行建模，并通过一定的方法求解识别问题。
常用的模糊识别方法包括模糊C均值聚类、模糊决策树等。
3.模糊优化模糊优化是将模糊规划和优化算法相结合，通过求解模糊集合上的优化问题，确定最优决策方案。
三、模糊系统的优势和不足模糊系统作为一种智能控制技术，在实际应用中有其独特的优势，包括：1.建模简单对于一些复杂、模糊、不易准确建模的问题，采用模糊系统可以使建模过程更加容易，而且表现出的精度和可靠性也比较高。
2.适应性强模糊系统具有一定的自适应性和鲁棒性，在面对变化和不确定性的环境中，能够更好地适应环境变化。
但是，模糊系统也有一定的不足之处，主要包括：1.复杂性高由于模糊系统需要考虑许多未知且不可测的因素，因此其模型结构比较复杂，不易于实现。
2.性能不稳定模糊系统的性能受到多种因素的影响，因此在一些极端情况下，很难保证控制效果的稳定性。
四、结语综上所述，模糊系统作为一种智能控制技术，在实际应用中能够解决许多不确定、模糊、复杂的信息和控制问题，并具有一些独特的优势。
随着人工智能技术的不断发展，相信模糊系统在未来的应用中也会发挥更大的作用。
智能控制-模糊控制
智能控制大作业报告模糊部分姓名：学号：专业：2011年06月03日题目：已知()()0.5250.528sG e s s s -=+++，分别设计PID 控制与模糊控制，使系统达到较好性能，并比较两种方法的结果。
PID/FCG(s)yr_e具体要求：1、采用Fuzzy 工具箱实现模糊控制器。
2、分析量化因子和比例因子对模糊控制器控制性能的影响。
3、分析系统阶数发生变化时模糊控制和PID 控制效果的变化。
4、分析系统在模糊控制和PID 控制作用下的抗干扰能力(加噪声干扰)、抗非线性能力(加死区和饱和特性)以及抗时滞的能力(对时滞大小加以改变)。
一 原系统仿真分析原系统是一个带有时滞环节的三阶系统，系统的三个极点均在s 域左半平面，系统是稳定的。
利用Matlab/Simulink 工具箱搭建系统框图，对原系统进行阶跃响应分析。
原系统框图如图1所示：图1 原系统框图设定仿真时间为10秒，其它为默认设置，运行程序，可以得到如图2所示仿真结果。
0123456789100.10.20.30.40.50.60.7t/s原系统阶跃响应图2 原系统阶跃响应曲线由图可以看出，原系统是稳定的，但是稳态误差比较大。
二 PID控制器设计根据上述仿真分析，可以知道系统性能比较差，因此设计初步设计PID控制器以在一定程度上改善系统性能。
PID参数的整定采用尝试的方法，遵循先比例后积分再微分的整定顺序，达到保持两个周期、前后超调比约为1:4的理想响应波形。
带PID控制器的系统框图如图3所示：图3 PID控制系统框图其中PID控制器参数如图4所示：图4 PID参数设置设定仿真时间为20s ，运行程序，可以得到如图5所示仿真结果：246810121416182000.20.40.60.811.21.4t/sS t e pPID 控制响应图5 PID 控制阶跃响应曲线由图可以看出，增加PID 控制的系统能够完全消除稳定误差，且具有较小的超调和较短的调节时间，极大程度地改善了系统的性能。
人工智能控制技术课件：模糊控制
模糊集合
模糊控制是以模糊集合论作为数学基础。经典集合一般指具有某种属性的、确定的、
彼此间可以区别的事物的全体。事物的含义是广泛的,可以是具体元素也可以是抽象
概念。在经典集合论中,一个事物要么属于该集合,要么不属于该集合,两者必居其一,
没有模棱两可的情况。这表明经典集合论所表达概念的内涵和外延都必须是明确的。
1000
1000
9992
9820
的隶属度 1 =
= 1，其余为： 2 =
= 0.9992， 3 =
=
1000
1000
1000
9980
9910
0.982， 4 =
= 0.998， 5 =
= 0.991，整体模糊集可表示为：
1000
1000
1
0.9992
0.982
0.998
《人工智能控制技术》
模糊控制
模糊空基本原理
模糊控制是建立在模糊数学的基础上，模糊数学是研究和处理模糊性现
象的一种数学理论和方法。在生产实践、科学实验以及日常生活中，人
们经常会遇到模糊概念(或现象)。例如，大与小、轻与重、快与慢、动与
静、深与浅、美与丑等都包含着一定的模糊概念。随着科学技术的发展，
度是2 ，依此类推，式中“+”不是常规意义的加号，在模糊集中
一般表示“与”的关系。连续模糊集合的表达式为：A =
)( /其中“” 和“/”符号也不是一般意义的数学符号，
在模糊集中表示“构成”和“隶属”。
模糊集合
假设论域U = {管段1，管段2，管段3，管段4，管段5}，传感器采
1+|
模糊控制系统在机器人智能中的应用教程
模糊控制系统在机器人智能中的应用教程机器人技术在现代生活中的应用越来越广泛，从工业生产到日常家居，人们都能看到机器人的身影。
而让机器人具备智能的关键之一就是模糊控制系统。
本文将介绍模糊控制系统在机器人智能中的应用，并讲解其原理和实现方法。
一、什么是模糊控制系统？模糊控制系统是一种基于模糊逻辑的控制方法。
它通过将模糊逻辑应用于控制系统中的输入和输出，使得机器人能够根据不确定、模糊的输入情况做出相应的输出响应。
相比于传统的控制方法，模糊控制系统更加灵活和适应性强。
二、模糊控制系统的原理和关键概念1. 模糊集合在模糊控制系统中，模糊集合是一种描述模糊现象的数学工具。
与传统的集合不同，模糊集合可以具有介于0和1之间的隶属度。
例如，在描述一个机器人的速度时，可以用“低速”、“中速”、“高速”三个模糊集合来表示。
2. 模糊规则模糊控制系统的核心是一组模糊规则，它们定义了输入和输出之间的关系。
每条模糊规则由一个条件部分和一个结论部分组成。
条件部分是关于输入的模糊集合，结论部分是关于输出的模糊集合。
通过将输入与条件部分进行匹配，模糊控制系统可以确定输出与结论部分对应。
3. 模糊推理模糊控制系统的推理过程是指根据输入模糊集合和模糊规则，计算出输出模糊集合的过程。
这个过程需要进行模糊逻辑的运算，同时考虑到多个模糊规则之间的冲突和组合。
4. 模糊化和解模糊化模糊化是将确定的输入值映射到对应的模糊集合上，而解模糊化是将模糊集合的隶属度转化为确定的输出值。
这两个过程是模糊控制系统中的关键步骤，决定了输入和输出之间的匹配关系。
三、模糊控制系统在机器人智能中的应用案例1. 机器人路径规划路径规划是机器人导航中的重要问题之一。
传统的路径规划方法通常要求环境的精确描述和精确控制指令，而在实际环境中，这些信息常常是不准确的或模糊的。
模糊控制系统可以通过对环境的感知和建模，将不确定的信息转化为模糊集合，进而进行路径规划和避障操作。
2. 机器人抓取控制机器人抓取控制是指机器人执行抓取动作的过程。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
机械结构力学及控制国家重点实验室
4
3.1 模糊控制系统的组成
3.1.1 模糊化
模糊化的过程（举例说明：一个二维模糊控制器）
（2）量化因子和比例因子
定义量化因子：
ke
n em ax
ke确定后，任何e值都可以转化为X上的某一元素。
x
2n emax emin
( x0
em a x
emin 2
)
x0：为实际的输入量 emax , emin：为输入量的变化范围 x：为转换后的离散量
NB NM NS ZE 1 PS PM PB
－6 －4 －2 0 2b 4 a6 d
机械结构力学及控制国家重点实验室
x
8
3.1 模糊控制系统的组成
3.1.1 模糊化
模糊化的过程（举例说明：一个二维模糊控制器） （5）语言变量赋值表（离散）
语言变量：E DE U 语言值：PB PM PS ZE NS NM NB 模糊子集: (三角分布，正态分布等)
（3）语言值的选取
正大—“PB” 正中—“PM” 正小—“PS” 零 —“ZE” 负小—“NS” 负中—“NM” 负大—“NB”
“PZ” “NZ”
一般取7~8个语言值
机械结构力学及控制国家重点实验室
7
3.1 模糊控制系统的组成
3.1.1 模糊化 模糊化的过程（举例说明：一个二维模糊控制器）
（4）语言值的模糊子集 三角函数，正态分布函数等 μ(x)
3.1.2 知识库 模糊控制规则的建立
专家经验法：通过对专家控制经验的咨询形成控制规则库。 采用“if-then”规则语言来表达经验。
观察法：观察操作人员的实际控制过程。 采用“if-then”规则语言来进行控制。
机械结构力学及控制国家重点实验室
12
3.1 模糊控制系统的组成
3.1.2 知识库 模糊控制规则的建立
3.1.1 模糊化
模糊化的过程（举例说明：一个二维模糊控制器）
（1）确定输入、输出变量
输入：
e ; de
输出：
u
（2）量化因子和比例因子 基本论域： e —— [-emin, emax] de —— [-demin, demax] 将连续量离散化： 取X=[-n, -n+1, …, 0, 1, … n-1, n] n: 档数
13
3.1 模糊控制系统的组成
3.1.2 知识库 常用的模糊控制规则 ①单输入输出的一维FC
If x=A then y=B
n
模糊关系： R(a, b) Ai Bi
主要内容
3. 模糊控制系统
3.1 模糊控制系统的组成
3.1.1 模糊化过程 3.1.2 知识库 3.1.3 推理决策过程 3.1.4 精确化过程
3.2 模糊控制系统的设计 3.3 模糊控制器的设计举例
机械结构力学及控制国家重点实验室
1
3.1 模糊控制系统的组成
3.1.0 模糊控制系统的组成概述
知识库
μ E -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6
语言值
NB 1.0 0.7 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 NM 0.0 0.7 1.0 0.7 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 NS 0.0 0.0 0.0 0.7 1.0 0.7 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ZE 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.7 1.0 0.7 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 PS 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.7 1.0 0.7 0.0 0.0 0.0 PM 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.7 1.0 0.7 0.0 PB 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.7 1
输入
模
糊
化
模糊推理 （推理决策逻辑）
精 输出 确 化
机械结构力学及控制国家重点实验室
2
3.1 模糊控制系统的组成
3.1.1 模糊化 模糊化的定义
精确量转化为模糊量。
将输入变量的值转化成通常用语言值表示的某一 限定码的序数。 （输入变量所对应的模糊子集的隶属程度）
机械结构力学及控制国家重点实验室
3
3.1 模糊控制系统的组成
查偏差的隶属度值表，得语言变量值为PM(正中)，对应的 模糊子集为：
E PM : u(e) 1
将此模糊子集作为k时刻的偏差变量的值送入推理机进行推 理判断。
机械结构力学及控制国家重点实验室
10
3.1 模糊控制系统的组成
3.1.2 知识库 知识库的定义
知识库包含了数据库和规则库
数据库存放所有输出输出变量的全部模糊子集的隶 属度矢量值。若论域为连续域，则为隶属度函数。
基于模糊模型：用语言描述建立对象的模糊模型，以便得 到模糊控制规则。
规律 3：如果Yn PS 且Un NS 那么Yn1 ZE
由规律3可得出一条控制规则： 如果 Yn-1 ZE 且Yn PS 那么U NS
自组织法：模糊控制规则能随着环境或对象的变化进行 修改。
机械结构力学及控制国家重点实验室
机械结构力学及控制国家重点实验室
9
3.1 模糊控制系统的组成
3.1.1 模糊化
模糊化的过程（举例说明：一个二维模糊控制器） 例：设误差的基本论域为：[-2.0,2.0]，
当k时刻测得误差为：e(k) = 1.2, 由量化公式得k时刻的误差的量化值为：
E INT[ 2 6 (1.2 0)] 4 2.0 (2.0)
机械结构力学及控制国家重点实验室
5
3.1 模糊控制系统的组成
3.1.1 模糊化
模糊化的过程（举例说明：一个二维模糊控制器）
（2）量化因子和比例因子
定义量化因子：
n
kde demax
定义比例因子：
ku
umax n
机械结构力学及控制国家重点实验室
6
3.1 模糊控制系统的组成
3.1.1 模糊化 模糊化的过程（举例说明：一个二维模糊控制器）
规则库用来存放全部模糊控制规则，在推理时为推 理机提供控制规则。模糊控制器的规则是基于专家 知识或手动操作经验来建立的，它是按人的直觉推 理的一种语言表示形式。通常由一系列的关系词连
接而成，如if、then、else、also、and、or等。统的组成