模糊控制的基本原理和方法
模糊控制理论及工程应用
模糊控制理论及工程应用模糊控制理论是一种能够处理非线性和模糊问题的控制方法。
它通过建立模糊规则和使用模糊推理来实现对系统的控制。
本文将介绍模糊控制理论的基本原理，以及其在工程应用中的重要性。
一、模糊控制理论的基本原理模糊控制理论是由扬·托东（Lotfi Zadeh）于1965年提出的。
其基本原理是通过建立模糊规则，对系统的输入和输出进行模糊化处理，然后利用模糊推理来确定系统的控制策略。
模糊规则是一种类似于“如果...那么...”的表达式，用于描述输入和输出之间的关系。
模糊推理则是模糊控制系统的核心，它通过将模糊规则应用于模糊化的输入和输出，来确定控制的动作。
二、模糊控制理论的工程应用模糊控制理论在工程应用中具有广泛的应用价值。
下面将分别介绍其在机械控制和电力系统控制中的应用。
1. 机械控制模糊控制理论在机械控制领域有着重要的应用。
其优势在于能处理非线性和模糊问题，使得控制系统更加鲁棒和稳定。
例如，在机器人控制中，模糊控制可实现对复杂环境的适应性和灵活性控制，使机器人能够自主感知和决策。
此外，模糊控制还可以应用于精密仪器的控制，通过建立模糊规则和模糊推理，实现对仪器位置和姿态的精确控制。
2. 电力系统控制模糊控制理论在电力系统控制领域也有着重要的应用。
电力系统是一个复杂的非线性系统，模糊控制通过建立模糊规则和模糊推理，可以实现对电力系统的稳定性和性能进行优化。
例如，在电力系统调度中，模糊控制可以根据不同的负荷需求和发电能力，实现对发电机组的出力控制，保持电力系统的稳定运行。
此外，模糊控制还可以应用于电力系统中的故障诊断和故障恢复，通过模糊推理，快速准确地定位和修复故障。
三、总结模糊控制理论是一种处理非线性和模糊问题的有效方法。
其基本原理是通过建立模糊规则和使用模糊推理来实现对系统的控制。
模糊控制理论在机械控制和电力系统控制等工程领域有着广泛的应用。
它能够提高控制系统的鲁棒性和稳定性，并且能够适应复杂的环境和变化，具有良好的控制效果。
模糊控制的基本原理
模糊控制的基本原理模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，它模仿人类的思维方式，通过模糊化、模糊推理和解模糊化来实现对系统的控制。
模糊控制的基本原理可以概括为以下几个方面。
模糊控制通过将输入和输出与一组模糊集相对应，来模拟人类的模糊推理过程。
在传统的控制方法中，输入和输出通常是精确的数值，而在模糊控制中，输入和输出可以是模糊的、不确定的。
通过将输入和输出模糊化，可以将问题从精确的数学计算转化为模糊的逻辑推理，使得控制系统更加灵活和适应性强。
模糊控制通过定义一组模糊规则来描述系统的行为。
模糊规则是一种类似于人类思维的规则，它由若干模糊条件和模糊结论组成。
模糊条件和模糊结论通过模糊集来表示，并通过模糊推理来确定系统的控制策略。
模糊推理是基于模糊规则和模糊集的逻辑推理过程，它通过对模糊条件的匹配和模糊结论的合成，来确定系统的输出。
然后，模糊控制通过解模糊化将模糊输出转化为精确的控制信号。
解模糊化是将模糊输出映射到一个确定的值域上的过程，它可以通过取模糊输出的平均值、加权平均值或者其他方式来实现。
解模糊化的目的是将模糊的控制信号转化为精确的控制动作，以实现对系统的精确控制。
模糊控制通过反馈机制来实现对系统的自适应调节。
反馈机制是模糊控制系统中的重要组成部分，它通过不断测量系统的输出，并与期望输出进行比较，来调节系统的控制策略。
通过反馈机制，模糊控制系统可以根据系统的实际情况进行调节，以适应不同的工作环境和工作条件。
模糊控制的基本原理包括模糊化、模糊推理、解模糊化和反馈机制。
通过模糊化和模糊推理，模糊控制可以将问题从精确的数学计算转化为模糊的逻辑推理，使得控制系统更加灵活和适应性强。
通过解模糊化，模糊控制可以将模糊的控制信号转化为精确的控制动作，以实现对系统的精确控制。
通过反馈机制，模糊控制可以根据系统的实际情况进行调节，以适应不同的工作环境和工作条件。
模糊控制的基本原理为工程领域提供了一种灵活、适应性强的控制方法，可以应用于各种复杂的控制问题中。
机械控制系统的模糊控制技术
机械控制系统的模糊控制技术在机械控制系统中，为了实现对机器设备的精确控制，模糊控制技术应运而生。
模糊控制技术是一种基于模糊逻辑原理的控制方法，可以在模糊环境下进行控制，使得机械控制系统具有较强的适应性和鲁棒性。
本文将介绍机械控制系统的模糊控制技术及其在实际应用中的优势。
一、模糊控制技术的基本原理模糊控制技术是一种基于模糊逻辑的控制方法，通过模糊推理和模糊集合运算来实现对机械设备的控制。
其基本原理可以归纳为以下几点：1. 模糊化：将输入输出的实际值转化为模糊集合，用语言词汇来描述系统状态。
2. 规则库的建立：根据专家经验和实际观测数据，建立一套模糊规则库，其中包含了输入输出之间的关系。
3. 模糊推理：通过将输入模糊集合与规则库中的规则进行匹配，得到输出的模糊集合。
4. 解模糊化：将输出的模糊集合转化为实际值，供机械设备进行控制。
二、模糊控制技术的优势相比于传统的控制方法，模糊控制技术具有以下几个优势：1. 简化建模过程：传统的控制方法需要建立精确的数学模型，而模糊控制技术可以通过专家经验和模糊规则库来建立控制模型，简化了建模的过程。
2. 适应性强：模糊控制技术可以在模糊环境下进行控制，对于输入参数的模糊性和不确定性具有较好的适应性。
3. 鲁棒性好：模糊控制技术对于机械设备参数的变化和外部干扰具有较好的鲁棒性，可以保持较稳定的控制性能。
4. 知识表示灵活：模糊控制技术使用自然语言词汇描述系统状态和规则，便于人们理解和调整系统。
三、模糊控制技术的应用领域模糊控制技术在机械控制系统中有广泛的应用，以下是一些典型的应用领域：1. 机器人控制：模糊控制技术可以用于机器人的轨迹控制、力控制和路径规划等方面，实现对机器人的精确控制。
2. 电机控制：模糊控制技术可以用于电机的速度调节、力矩控制和位置控制，提高电机系统的稳定性和精度。
3. 汽车控制：模糊控制技术可以应用于汽车的刹车系统、转向系统和巡航控制，提高汽车的安全性和舒适性。
模糊控制的基本原理和方法
设定值
yr +
y-k
模糊控制器
知识
库
精
模
确 值
模
糊 值
计算e和e 糊
化
模 糊
去
决策逻辑
值
模 糊
化
精 确 值
模糊推理单元
输出
过程
在采样时刻k, 误差和误差的变化定义为： ek yr yk ek ek ek1
▲模糊化部件 ▲知识库 ▲决策逻辑—模糊控制系统的核心 ▲去模糊化部件 模糊控制中，模糊系统行为按专家知识，以语言规则描述：
MATLAB
-1
1
-0.1
0.1
0
2
也可以用viewsurf菜单命令看模糊控制器的输出量
Scope 1
Scope 2 Scope 3
● 模糊系统的稳定性分析
为了分析模糊系统的稳定性，把常用的一阶模糊系统改写：
Ri: If x1是A1i , x2 是A2i , ..., xk 是Aki ,
△E EE
K1合适，K2太小
K1太大，K2合适
K1合适，K2合适
K3是由K1 ,K2 决定的，增加模糊输出语言值，就
应增加K3。
举例：一阶系统的调节。
△E NB NM NM NS ZE ZE ZE NB NM NM NS ZE ZE ZE NB NS NS ZE ZE ZE PS
E NM NS NS ZE PS PS PM NS ZE ZE ZE PS PS PB ZE ZE ZE PS PM PM PB ZE ZE ZE PS PM PM PB
此系统稳定，必须存在一个正定矩阵P满足一定的条件。
目前情况下，我们可以找到正定矩阵P，
模糊控制算法原理
模糊控制算法原理
模糊控制是一种基于经验的控制方法，它可以处理不确定性、模糊性和复杂性等问题，因此在工业控制、自动化、机器人等领域得到了广泛应用。
模糊控制算法的基本原理是将输入变量和输出变量映射成模糊集合，通过模糊推理来得到控制输出。
在这个过程中，需要使用模糊逻辑运算和模糊推理规则进行计算，最终得到模糊输出，再通过去模糊化转换为实际控制信号。
模糊控制算法的关键是如何构建模糊规则库。
规则库是由一系列模糊规则组成的，每个模糊规则包括一个前提和一个结论。
前提是由输入变量的模糊集合组成的，结论是由输出变量的模糊集合组成的。
在构建规则库时，需要依据专家经验或实验数据来确定模糊集合和模糊规则。
模糊控制算法的实现过程包括模糊化、模糊推理和去模糊化三个步骤。
模糊化是将输入变量映射成模糊集合的过程，它可以通过隶属度函数将输入变量的值转换为对应的隶属度值，表示它属于各个模糊集合的程度。
模糊推理是根据模糊规则库进行推理的过程，它可以通过模糊逻辑运算来计算各个规则的置信度，进而得到模糊输出。
去模糊化是将模糊输出转换为实际控制信号的过程，它可以通过一些去模糊化方法来实现，比如最大隶属度法、平均值法等。
模糊控制算法的优点是可以处理不确定性和模糊性，适用于复杂系统的控制；缺点是需要依赖专家经验或实验数据来构建规则库，而且计算复杂度较高，运算速度较慢。
因此，在实际应用中需要根据具体情况来选择控制算法。
模糊控制算法是一种基于经验的控制方法，可以处理不确定性、模糊性和复杂性等问题，在工业控制、自动化、机器人等领域得到了广泛应用。
在实际应用中，需要根据具体情况来选择控制算法，以保证控制效果和运算速度的平衡。
模糊逻辑与模糊控制的基本原理
模糊逻辑与模糊控制的基本原理在现代智能控制领域中，模糊逻辑与模糊控制是研究的热点之一。
模糊逻辑可以应用于形式化描述那些非常复杂，无法准确或完全定义的问题，例如语音识别、图像处理、模式识别等。
而模糊控制可以通过模糊逻辑的方法来设计控制系统，对那些难以表达精确数学模型的问题进行控制，主要用于不确定的、非线性的、运动系统模型的控制。
本文主要介绍模糊逻辑和模糊控制的基本原理。
一、模糊逻辑的基本原理模糊逻辑是对布尔逻辑的延伸，在模糊逻辑中，各种概念之间的相互关系不再是严格的，而是模糊的。
模糊逻辑的基本要素是模糊集合，模糊集合是一个值域在0和1之间的函数，它描述了一个物体属于某个事物的程度。
以温度为例，一般人将15℃以下的温度视为冷，20至30℃为暖，30℃以上为热。
但是在模糊逻辑中，这些概念并不是非黑即白，而可能有一些模糊的层次，如18℃可能既不是冷又不是暖，但是更接近于暖。
因此，设180℃该点的温度为x，则可以用一个图形来描述该温度与“暖”这个概念之间的关系，这个图形称为“隶属函数”或者“成员函数”图。
一个隶属函数是一个可数的、从0到1变化的单峰实函数。
它描述了一个物体与一类对象之间的相似程度。
对于温度为18℃的这个例子，可以用一个隶属函数来表示其与“暖”这一概念之间的关系。
这个隶属函数，可以用三角形或者梯形函数来表示。
模糊逻辑还引入了模糊关系和模糊推理的概念。
模糊关系是对不确定或模糊概念间关系的粗略表示，模糊推理是指通过推理机来对模糊逻辑问题进行判断和决策。
二、模糊控制的基本原理在控制系统中，通常采用PID控制或者其他经典控制方法来控制系统，但对于一些非线性控制系统，这些方法越发显得力不从心。
模糊控制是一种强大的、在处理非线性系统方面表现出色的控制方法。
它通过对遥测信号进行模糊化处理，并将模糊集合控制规则与一系列的控制规则相关联起来以实现控制。
模糊控制的基本组成部分主要包括模糊化、模糊推理、去模糊化等三个步骤。
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+|
模糊控制重心法
模糊控制重心法一、引言模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，它模拟人类的思维方式，将模糊的输入转化为模糊的输出，适用于复杂的非线性系统。
而重心法则是模糊控制中的一种常用规则，用于确定输出的模糊值。
本文将介绍模糊控制的基本原理以及重心法的应用。
二、模糊控制的基本原理模糊控制系统包括模糊化、模糊推理和解模糊三个主要部分。
模糊化将输入的实际值转换为模糊值，模糊推理根据预设的规则进行推理，得出模糊输出，解模糊将模糊输出转换为实际值。
模糊控制的关键在于模糊推理，其中重要的一环就是模糊规则的表达。
模糊规则由条件部分和结论部分组成，条件部分是输入的模糊集合，结论部分是输出的模糊集合。
模糊推理的方法有很多种，其中一种常用的方法就是基于重心法的推理。
三、重心法的原理重心法是一种基于几何思想的模糊推理方法，它利用模糊集合的特征值来确定输出的模糊值。
对于模糊集合来说，它可以看作是在数轴上的一个分布，其中心位置就是重心。
重心法的基本思想是将输入集合和输出集合在数轴上表示出来，通过计算它们的重心位置来确定输出的模糊值。
具体来说，重心法首先将模糊集合的隶属度函数进行插值，得到一个连续的函数。
然后，通过对连续函数进行积分，求解出其重心位置。
最后，根据重心位置确定输出的模糊值。
四、重心法的应用重心法在模糊控制中的应用非常广泛。
例如，在温度控制系统中，可以通过重心法来确定加热或降温的程度；在汽车制动系统中，可以通过重心法来确定刹车力度的大小。
以温度控制系统为例，假设输入是温度的模糊集合，输出是加热程度的模糊集合。
通过重心法，可以根据输入的模糊值和对应的隶属度函数，计算出输出的模糊值。
具体来说，可以通过将输入和输出模糊集合进行插值，得到连续函数。
然后，通过对连续函数进行积分，求解出其重心位置，即输出的模糊值。
五、总结模糊控制重心法是一种基于模糊逻辑的控制方法，它通过计算模糊集合的重心位置来确定输出的模糊值。
重心法在模糊控制中有着广泛的应用，可以用于各种复杂的非线性系统。
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● PID 控制器模糊增益调节
模糊规则与推理
yr +
-
yk
PID控制器
控制信号
过程
yk
●模糊PID调节器
yr +
-
yk
e
Z 1
+
e -
E K1
K2 E
模糊量
精确量
m
m
u K3 jU / j
1
1
推 U
u
理
K3
F表示模糊关系，可以是线性或非线性。
调节K1 ,K2 ,K3 可以修正规则。
什么叫语言相平面？
按误差e(E) 和误差变化△e(△E)语言值和相应的规则，构成语言
相平面E ×△E,
13
什么叫语言轨迹？
在相平面中，隶属函数为最大的点的连线，
13
改变K1 ,K2 ,K3 改变相应语言轨迹，就可调节系统的动 态行为（品质）。
1
Wf
Wf
0
U
0
U
2 n 2 n
P(u)
(a)
P(u) (b)
☆ 对应于输入测量（确定的）的范围，语言变量域中 应取多少元素，即xi 中，i 取何值？一般5~30。
☆ 模糊变量术语集合的数目选取。在细分和粗分之间进 行折中。一般为2~10。
2. 模糊规则的合理调整 按照系统的动态行为可以合理地选择和确定模糊规则：
●对交叉点， △u符号和△e符号一样。
对b, f , j，u 0
对d, h, l，u 0
●对峰、谷点，△u符号和e符号一样。
对c, g, k，u 0
对e,i, m，u 0
6
● 对i 、v、ix区，当e大时，要缩短上升时间，u 0； 当接近设定值时，u 0或 0。
● 对ii、vi、x区，应防止超调，u 0 ● 对iii 、vii、xi 区，当e大时，要缩短上升时间，u 0；
i 1
i 1
这是一个模糊系统，可以看成是一个离散系统，它由许多 子系统组成。
这系统在什么条件下能够稳定呢？
根据Lyapunov稳定理论，只要存在一个公共的正定矩阵P，使：
AiT Ai P 0
则该系统必定全局渐近稳定。
可以证明，此结论是正确的。证明见书本。
举例：
考虑一个过程的模糊模型： R1 : if x(k)是A1, then x1(k 1) 2.178x(k) 0.588x(k 1) 0.603u(k) R2 : if x(k)是A2 , then x 2 (k 1) 2.256x(k) 0.361x(k 1) 1.120u(k) 模型的输出
合成的模糊控制器为：
u(k) [w1u1(k) w 2u2 (k)]/(w1 w 2 )
合成的总系统
x(k 1) {[0.906(w1)2 x(k) 0.302(w1)2 x(k 1)] [1.345(w1w 2 ) x(k) 0.385(w1w 2 ) x(k 1)] {[0.906(w 2 )2 x(k) 0.302(w 2 )2 x(k 1)]} /[(w1)2 2w1w 2 (w 2 )2 ]
Z/Z-1
机
过程
yk
连续量
• 模糊控制在MATLAB中的实现
假定被控对象的传递函数为：
G2
s
0.5
4.228 s2 1.64s
8.456
• 设计一模糊控制器使其超调量不超过1%，输出的上升时间<0.3。
• 步骤
1. 确定e，de和u的论域 2. e，de和u语言变量的选取 3. 规则的制定 4. 推理方法的确定
j
7
NB ZE NB
c
8
NS ZE NM g
9
ZE ZE NS
k
10
ZE PB PB
d
11
ZE PM PM
h
12
ZE PS PS
i
13
ZE
ZE
ZE 设置点
关于语言相平面方法调整规则
Ri : if误差e是Ai和误差导数e是Bi ,then控制规则为Ci可以写成： K3[u(k)] F[K1e(k), K2e(k)]
x(k 1) [w1x1(k 1) w2 x2 (k 1)]/(w1 w2 )
w1和w 2是权值。 模糊控制器为：
R1 : if x(k)是A1, then u1(k） 2.109x(k) 0.475x(k 1) R2 : if x(k)是A2 , then u2 (k） 1.205x(k) 0.053x(k 1)
a1i
a
i 2
a
i n
1
a
i n
1 0 0 0
0 1 0 0
Ai 0 0 0 0
0 0 0 0
0
0
1
0
推理得到的模糊输出：
l
l
x(k 1) wi Ai x(k) / wi
i 1
i 1
l是模糊隐含的数目，
wi
n
A
i p
[
x(k
p 1)]
p 1
l
l
x(k 1) wi Ai x(k) / wi
E NB NM NS ZE PS PM PB NM ZE NS ZE PS PS PB ZE ZE ZE PB PB PM PB ZE ZE ZE PS PM PM PB
△E E
3 . 模糊规则的完整性、一致性和交换性 ●对过程的每一状态，都能推导出一个合适的控制规则，
——控制规则的完整性。
● 子集的并，应该以一定程度覆盖有关论域——控制
0
形式上，一个模糊大系统，分成三个模糊子系统。为了保证
此系统稳定，必须存在一个正定矩阵P满足一定的条件。
目前情况下，我们可以找到正定矩阵P，
满足：
4.19 0.88
P 0.88
1.38
A1T1PA11 P 0 A1T2 PA12 P 0 A2T2 PA22 P 0
所以，该系统是可以稳定的。
当接近设定值时，u 0或 0。
● 对iv、viii、xii 区，应防止超调，减小谷点的峰值，u 0。
根据以上规则，我们可以选择和设计模糊控制器 的规则表
6
规则号 e
△e
△u 参 考 点
1
PB ZE PB
a
2
PM ZE PM
e
3
PS ZE PS
i
4
ZE NB NB
b
5
ZE NM NM
f
6
ZE NS NS
要注意：这个条件是比较严格的，一般情况下很 难予以满足！
要注意：各个模糊子系统稳定，并不能保证整个 模糊系统稳定！
举例： 有二个子系统：
R1 : if x(k 1) is
then x1(k 1) x(k) 0.5x(k 1)
R2 : if x(k 1) is
then x2 (k 1) x(k) 0.5x(k 1)
模糊控制的基本原理和方法
● 模糊逻辑控制器的基本结构 ● 模糊控制系统的设计 ● PID 控制器模糊增益调节 ●利用MATLAB设计模糊控制器 ● 模糊系统的稳定性分析
● 模糊逻辑控制器的基本结构
设定值
yr +
y-k
模糊控制器
知识
库
精
模
确 值
模
糊 值
计算e和e 糊
化
模 糊
去
决策逻辑
值
模 糊
化
精 确 值
利用MATLAB的Toolbox工具
• 1. 根据系统实际情况，选择e，de和u的论域 e range : [-1 1] de range: [-0.1 0.1] u range: [0 2]
• 2. e，de和u语言变量的选取 e 8个：NB,NM,NS,NZ,PZ,PS,PM,PB de 7个：NB,NM,NS,Z,PS,PM,PB U 7个：NB,NM,NS,Z,PS,PM,PB
NB
4. 隐含和推理方法的制定
• 隐含采用 ‘mamdani’方法: ‘max-min‘ • 推理方法， 即 ‘min‘ 方法 • 去模糊方法：面积中心法。 • 选择隶属函数的形式：三角型
MATLAB
-1
1
-0.1
0.1
0
2
也可以用viewsurf菜单命令看模糊控制器的输出量
Scope 1
举例：
△E E
△E E
△E EE
K1合适，K2太小
K1太大，K2合适
K1合适，K2合适
K3是由K1 ,K2 决定的，增加模糊输出语言值，就
应增加K3。
举例：一阶系统的调节。
△E
NB NM NM NS ZE ZE ZE NB NM NB NB ZE ZE ZE
NB NB NB ZE PS PM PB
有交叉点和峰、谷点。
交叉点：1. e 0 e 0, e 0 (b, f , j)
2. e 0 e 0, e 0 (d, h,l)
峰点：e 0，e 0 (c, g, k)
谷点：e 0，e 0 (e,i, m)
控制元规则：
1。如果e和△e二者都为零，△u=0, 保持现状。 2。如果e以满意的速率趋向零， △u=0, 保持现状。 3。如果e不是自校正， △u不为零，取决于e和△e的符号和大小。
Scope 2 Scope 3
● 模糊系统的稳定性分析
为了分析模糊系统的稳定性，把常用的一阶模糊系统改写：
Ri: If x1是A1i , x2 是A2i , ..., xk 是Aki ,
Then
y
pi 0