神经网络模糊控制及专家系统第四章优秀课件
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人工神经元网络控制论ppt课件
神经元分层排列，组成输入层、隐含层和输出层。每一层 的神经元只接受前一层神经元的输入。输入模式经过各层的顺 次变换后，由输出层输出。在各神经元之间不存在反馈。感知 器和误差反向传播网络采用前向网络形式。
11
编辑版ppt
(2) 反馈网络 网络结构在输出层到输入层存在反馈，即每一个输入节点
都有可能接受来自外部的输入和来自输出神经元的反馈。这种 神经网络是一种反馈动力学系统，它需要工作一段时间才能达 到稳定。
输出节点
输入
13
x0 x 编辑版1ppt
x2
二、神经元模型和神经网络 1. 神经元模型
14
编辑版ppt
Niet wijxj si i
j
ui f(Nei)t
yi g(ui)
通常情况下，取 g(ui)ui
即
yi f(Nei)t
15
编辑版ppt
●神经元网络的一般模型框架
y1
ai1
y2
ai2
︰
yn
a in
组输出模式的系统变换。这种变换通过对某一给
定的输入样本相应的输出数据集的训练而得到。
在前向网络结构中输入输出之间包含着一层或多
层隐含层。
27
编辑版ppt
2. 神经网络的学习算法
（1）单一人工神经元（单元）
单一人工神经元的激励输出是由一组连续输入信 号 xi(i1,2, ,n)决定的。这些输入信号代表着从另 外神经元传递过来的神经脉冲的瞬间激励。设 y代表 神经元的连续输出状态值，在离散情况下，取0或1 来表示神经元的兴奋或抑制。
20
编辑版ppt
学习规则根据连接权系数的改变方式不同又可以分 为以下三类：
（1）相关学习 仅仅根据连接间的激活水平改变权系数。它常用于
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编辑版ppt
(2) 反馈网络 网络结构在输出层到输入层存在反馈，即每一个输入节点
都有可能接受来自外部的输入和来自输出神经元的反馈。这种 神经网络是一种反馈动力学系统，它需要工作一段时间才能达 到稳定。
输出节点
输入
13
x0 x 编辑版1ppt
x2
二、神经元模型和神经网络 1. 神经元模型
14
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Niet wijxj si i
j
ui f(Nei)t
yi g(ui)
通常情况下，取 g(ui)ui
即
yi f(Nei)t
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●神经元网络的一般模型框架
y1
ai1
y2
ai2
︰
yn
a in
组输出模式的系统变换。这种变换通过对某一给
定的输入样本相应的输出数据集的训练而得到。
在前向网络结构中输入输出之间包含着一层或多
层隐含层。
27
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2. 神经网络的学习算法
（1）单一人工神经元（单元）
单一人工神经元的激励输出是由一组连续输入信 号 xi(i1,2, ,n)决定的。这些输入信号代表着从另 外神经元传递过来的神经脉冲的瞬间激励。设 y代表 神经元的连续输出状态值，在离散情况下，取0或1 来表示神经元的兴奋或抑制。
20
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学习规则根据连接权系数的改变方式不同又可以分 为以下三类：
（1）相关学习 仅仅根据连接间的激活水平改变权系数。它常用于
《模糊神经网络》PPT课件
由于模糊系统的规则集和隶属度函数等设计参数 只能靠设计经验来选择，所以用神经网络的学习 方法，根据输入输出的学习样本自动设计和调整 模糊系统的设计参数，实现模糊系统的自学习和 自适应功能。
结构上像神经网络，功能上是模糊系统，这是目 前研究和应用最多的一类模糊神经网络。
该网络共分5层，是根据模糊系统的工作 过程来设计的，是神经网络实现的模糊推 理系统。第二层的隶属函数参数和三、四 层间及四、五层间的连接权是可以调整的。
在科学发展的今天，尤其在工程研究设计领域， 模糊问题无法回避，要求对数据进行定量分析。
模糊概念
定量分析
1、模糊理论
1965年，Zadeh教授发表论文“模糊集合”（Fuzzy set）， 标志模糊数学的诞生。 ➢ 模糊集合的基本思想是把经典集合中的绝对隶属关系灵活 化，即元素对“集合”的隶属度不再是局限于取0或1，而 是可以取从0到1间的任一数值。 ➢ 用隶属函数(Membership Function)来刻画处于中间过渡 的事物对差异双方所具有的倾向性。 ➢ 隶属度（Membership Degree）就表示元素隶属于集合的 程度。
1
Y(2)51,
Y(3)00.5
0.5
Y(6)00.02
2530 60
隶属函数是模糊理论中的重要概念，实际应用中经常 用到以下三类隶属函数：
（1）S函数（偏大型隶属函数）
注：(a、b为待定参数)
（2）Z函数（偏小型隶属函数）
这种隶属函数可用于表示像年轻、冷、矮、淡等偏向 小的一方的模糊现象。 （3）∏函数（中间型隶属函数）
（3）模糊推理机（ Fuzzy Inference Engine） 根据模糊逻辑法则把模糊规则库中的模糊“if-
then”规则转换成某种映射。
结构上像神经网络，功能上是模糊系统，这是目 前研究和应用最多的一类模糊神经网络。
该网络共分5层，是根据模糊系统的工作 过程来设计的，是神经网络实现的模糊推 理系统。第二层的隶属函数参数和三、四 层间及四、五层间的连接权是可以调整的。
在科学发展的今天，尤其在工程研究设计领域， 模糊问题无法回避，要求对数据进行定量分析。
模糊概念
定量分析
1、模糊理论
1965年，Zadeh教授发表论文“模糊集合”（Fuzzy set）， 标志模糊数学的诞生。 ➢ 模糊集合的基本思想是把经典集合中的绝对隶属关系灵活 化，即元素对“集合”的隶属度不再是局限于取0或1，而 是可以取从0到1间的任一数值。 ➢ 用隶属函数(Membership Function)来刻画处于中间过渡 的事物对差异双方所具有的倾向性。 ➢ 隶属度（Membership Degree）就表示元素隶属于集合的 程度。
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Y(2)51,
Y(3)00.5
0.5
Y(6)00.02
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隶属函数是模糊理论中的重要概念，实际应用中经常 用到以下三类隶属函数：
（1）S函数（偏大型隶属函数）
注：(a、b为待定参数)
（2）Z函数（偏小型隶属函数）
这种隶属函数可用于表示像年轻、冷、矮、淡等偏向 小的一方的模糊现象。 （3）∏函数（中间型隶属函数）
（3）模糊推理机（ Fuzzy Inference Engine） 根据模糊逻辑法则把模糊规则库中的模糊“if-
then”规则转换成某种映射。
神经网络控制基础人工神经网络课件ppt课件
其他工业领域应用案例
电力系统
神经网络控制可以应用于电力系统的负荷预测、故障诊断和稳定性 分析等方面，提高电力系统的运行效率和安全性。
化工过程控制
神经网络控制可以对化工过程中的各种参数进行实时监测和调整， 确保生产过程的稳定性和产品质量。
航空航天
神经网络控制在航空航天领域的应用包括飞行器的姿态控制、导航控 制和故障诊断等，提高飞行器的安全性和性能。
05 神经网络控制性能评估与优化
性能评估指标及方法
均方误差（MSE）
衡量神经网络输出与真实值之间的误差，值越小表示性能越好。
准确率（Accuracy）
分类问题中正确分类的样本占总样本的比例，值越高表示性能越好。
交叉验证（Cross-Validation）
将数据集分成多份，轮流作为测试集和训练集来评估模型性能。
强化学习在神经网络控制中应用
强化学习原理
通过与环境进行交互并根据反馈信号进行学习的方法，使神经网络能够自主学习 到最优控制策略。
强化学习算法
包括Q-learning、策略梯度等算法，用于求解神经网络控制中的优化问题，实现 自适应控制。
04 神经网络控制系统设计与实现
系统需求分析
功能性需求
明确系统需要实现的功能，如 数据输入、处理、输出等。
非监督学习
无需已知输出数据，通过挖掘输入数 据中的内在结构和特征进行学习，常 用于聚类、降维等任务。
深度学习在神经网络控制中应用
深度学习模型
通过构建深层神经网络模型，实现对复杂非线性系统的建模与控制，提高控制 精度和性能。
深度学习优化算法
采用梯度下降等优化算法对深度学习模型进行训练，提高训练效率和模型泛化 能力。
人工智能控制技术课件：模糊控制
直接输出精确控制，不再反模糊化。
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。
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的隶属度 1 =
= 1，其余为： 2 =
= 0.9992， 3 =
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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+|
模糊神经网络资料最全PPT资料
2
y*
' k
)
k 1
2
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ˆ
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1 Bk
(
' k
)
k 1
k 1
应用
假定要辨识的系统为 数据40 对，见表6.1
g (1 x10.5 x21 x13.5 )2
评判指标:
nA
EA
( yiA yiAA )2
i 1
nB
EA
( yiB yiBB )2
i 1
2) 给向量赋与模糊隶属函数的规则:
对类别 I：
（ 1 xk
)
0.5
e
f
(d2 d1 ) /
2(e f
d e f
e )
f
2 (xk ) 1 （ 1 xk )
对类别 II：
（ 2 xk
)
0.5
e
f
(d1 d2 ) / d 2(e f e f
e )
f
1(xk ) 1 （ 2 xk )
其中:
不同之处：㈠ 工作机制方面： ①用神经网络实现隶属函数
ii
ii
ii
i1, i2 1,2,3
数m 据》410⑵；对，后见表件6. 为一阶线性方程
i1
r为规则数, As是前提的模糊集合.
R : If x 是A 和x 是A , Th ⑵ 后件为一i阶线性方程
目 AN的N：—1—）数决值定点第样2层本和，第xi14y层i 中的i隶11属函数中2 心mij和i2宽2度σij
1 f1 2 f2 1(a10 a11x1 a12 x2 ) 2 (a02 a12 x1 a22 x2 )
相应的ANFIS网络如图示。隶属函数为钟形：
模糊控制与神经网络
BP神经网络BP (Back Propagation)神经网络是一种神经网络学习算法，全称基于误差反向传播算法的人工神经网络。
如图所示拓扑结构的单隐层前馈网络，一般称为三层前馈网或三层感知器，即：输入层、中间层（也称隐层）和输出层。
它的特点是：各层神经元仅与相邻层神经元之间相互全连接，同层内神经元之间无连接，各层神经元之间无反馈连接，够成具有层次结构的前馈型神经网络系统。
单计算层前馈神经网络只能求解线性可分问题，能够求解非线性问题的网络必须是具有隐层的多层神经网络。
在人工神经网络发展历史中，很长一段时间里没有找到隐层的连接权值调整问题的有效算法。
直到误差反向传播算法（BP算法）的提出，成功地解决了求解非线性连续函数的多层前馈神经网络权重调整问题。
BP (Back Propagation)神经网络，即误差反传误差反向传播算法的学习过程，由信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。
输入层各神经元负责接收来自外界的输入信息，并传递给中间层各神经元；中间层是内部信息处理层，负责信息变换，根据信息变化能力的需求，中间层可以设计为单隐层或者多隐层结构；最后一个隐层传递到输出层各神经元的信息，经进一步处理后，完成一次学习的正向传播处理过程，由输出层向外界输出信息处理结果。
当实际输出与期望输出不符时，进入误差的反向传播阶段。
误差通过输出层，按误差梯度下降的方式修正各层权值，向隐层、输入层逐层反传。
周而复始的信息正向传播和误差反向传播过程，是各层权值不断调整的过程，也是神经网络学习训练的过程，此过程一直进行到网络输出的误差减少到可以接受的程度，或者预先设定的学习次数为止。
神经网络神经网络是：思维学普遍认为，人类大脑的思维分为抽象（逻辑）思维、形象（直观）思维和灵感（顿悟）思维三种基本方式。
逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理；这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。
第4章 人工智能与智能控制理论——专家系统
• 对于给定的外部命令和任务，设法找到能完成该任务的子任务组合 • 将子任务的要求送到协调级
Uj
编译 输入 指令
机器推理 自顶向下
长期存储交换单元
机器规划 组织级
反馈
机器决策
规划 输出
协调级 YF
自底向上
最后对任务执行的结果进行 性能评价，并将评价结果逐 级向上反馈，同时对以前存 储的信息加以修改，起到机 器学习的作用。即完成推 理、规划、决策、学习和记 忆操作。
烹饪专家系统 包括的模块： 烹饪知识库模 块、烹饪数据 库模块、推理 模块、执行模 块及用户界面 模块，用户界 面模块
烹调设备包括： 控制系统、投料 机构逻辑控制系 统、出菜控制机 构、搅拌控制驱 动机构、锅具运 动机构、火候控 制系统以及上述 烹饪专家系统
大型复杂系统系统阶次高、子系统 互相关联、系统的评价目标多且目 标间又可能相互冲突等，常采用分 级递阶智能控制的形式。
组织级算法执行下列功能： 接收指令，并对它进行推理。推理表示把不同的本原活动和规则与所接收
的指令联系起来，并在概率上估计每个活动。 规划：对活动的操作。完成一规划所需的活动次序及插入的重复本原事
件。传递矩阵和传递概率用于排列动作次序和估算它们的总概率。 决策选择最有希望的规划。 用学习算法，由反馈实现对概率的更新（完成和估计每项任务之后）。 记忆交换，实现对储存在长时存储器内信息的更新。
Saridis提出的分级递阶智能控 制理论按照IPDI的原则分级管 理系统，它由组织级、协调 级、执行级三级组成的。
• 组织级代表控制系统的主导思想，并由人工智能起控制作用。根据贮存在 长期存储内的本原数据集合，组织器能够组织绝对动作、一般任务和规则 的序列。换句话说，组织器作为推理机的规则发生器，处理高层信息，用 于机器推理、规划、决策、学习（反馈）和记忆操作。
神经网络ppt4
图4.8 平衡点为[1,-1]和 [-1,1]时的稳定域
图4.9 平衡点为[1, 1]和 [-1,-1] 时的稳定域
图4.10 平衡点为[-1,-1]和 [1,-1] 时的稳定域
1
1
1
0 .5
0 .5
0 .5
0
0
0
-0 .5
-0 .5
-0 .5
-1 -1
-0 .5
0
0 .5
1
-1 -1
-1 -0 .5 0 0 .5 1 -1 -0 .5 0 0 .5 1
1 1
(i j )
r 1 1 1 1
sgn (
1 w ij t j j 1
r
) sgn ( t j t i t j ) t i
j 1
网络准确的记住了样本T1。
当k = 2时，为了记忆样本T2，需要在记忆了样本T1的权值 2 2T 上加上对样本T2的记忆项 T T I 。将权值在原来值的 基础上产生了移动。在此情况下，所求出的新的W为： 1 1 2 2 w ij t j t i t j t i ，对于样本T1来说，网络的输出为：
f1 1 e 1
( ni )
或
f 2 tanh( ( n i ))
图4.13 连续霍普菲尔德网络激活函数
• 4.5.1 对应于电子电路的网络结构
图4.14 第i个输出神经元电路们模型
图4.15 网络输出vi与状态ui的关系图
根据克西霍夫电流定律，有下列方程成立：
C dui dt ui r
用向量形式表示为：
W [T
k 1
q
k
(T
k T
)
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A：如果电动机转速 nd 低于 1000r/min，那么应该升高电压 ud ，若 nd 低得越多，则 ud 升得越高； B：如果电动机转速 nd 高于 1000r/min，那么应该降低电压 ud ，若 nd 高得越多，则 ud 降得越低； C：如果电动机转速 nd 等于 1000r/min，则保持电压 ud 不变。
总结上述Fuzzy控制算法（亦称一步Fuzzy控制算法）的实现过程：
（ 1） 根 据 本 次 采 样 得 到 的 系 统 偏 差 量 ， 计 算 所 选 的 输 入 e 变 量 （ A /D ） ； （ 2） 将 输 入 变 量 的 精 确 值 变 为 模 糊 值 e （ fuzzification模 糊 化 ） ； （ 3） 根 据 输 入 变 量 （ e ） 及 模 糊 控 制 规 则 ， 按 模 糊 推 理 合 成 ueR
Td CTid nd (ud idr)/Ce
(4.1)
T d— — 负 载 转 矩 ud— — 电 枢 电 压 n d— — 电 动 机 转 速 C e,C r— — 电 动 机 电 动 势 与 转 矩 常 数
— — 励 磁 磁 通 id — — 工 作 电 流 r — — 电 枢 回 路 电 阻
1 偏 差 量 e 和 控 制 量 u
设 直 流 电 动 机 的 转 速 1 0 0 0 r / m i n 所 对 应 的 给 定 值 为 u g , 测 o 速 装 置 输 出 电 压 u C ， 其 偏 F 差 量 为
eugouCF
控 制 量 u 是 作 为 晶 闸 管 触 发 器 的 移 相 电 压 ， 直 接 控 制 直 流 电 动 机 的 供 电 电 压 ， 而 且 是 连 续 可 调 ； 2 模 糊 化 （ 输 入 、 输 出 变 量 的 模 糊 语 言 描 述 ）
4.1 模糊逻辑系统模糊控制系统 4.1.1 模糊控制系统的组成
给定值
+-
A/D
模糊控制器
D/A
执行机构
被控对象 被控制量
测量装置
图4-1 模糊控制系统组成框图
Ø被控对象（状态转移过程）： 确定的/模糊的、单变量的/多变量的、有滞后/无滞后的、 线
性的/非线性的、定常的/时变的、强耦合/干扰的。
Ø执行机构：
设 偏 差 量 e 的 模 糊 子 集 为
e {负大，负小，零，， 正正 小大}
NB(negative Big) NS(Negative Small) ZO(zero) PS(Positive Small) PB(Positive Big)
误差 e 的论域为 E ，化为 9 个等级 E {4,3,2,1, 0, 1, 2, 3, 4} 同样，控制量 u 的论域为 Y , Y {4,3,2,1, 0, 1, 2, 3, 4} 注意： e 和 u 的等级化为个数可以不同，论域也可以不同，即使相同，其量化当量不一定相同
Ø测量装置：
将被控对象的各种非电量（如流量、温度、压力、速度、温度） ———电信号， 要求其精度高、可靠且稳定性好
4.1 模糊逻辑系统模糊控制系统 4.1.2 模糊控制系统的原理与特点
基 本 原 理 ： 一 个 简 单 的 单 输 入 u d — 单 输 出 n d 晶 闸 管 直 流 调 速 模 糊 控 制 系 统
交直流电动机，伺服电动机、步进电动机、气动调节阀、液压 马达、液压阀等
Ø控制器：
通常有PID控制器，串、并联校正器，状态控制器，自适应控 制器，解耦控制器，鲁棒控制器。（后面详讲模糊控制器）
Ø输入/输出（I/O）接口：
多数被控对象的控制器和可观测器的状态量是模拟量，因此要 具有数/模（D/A）和模/数（A/D）转换单元
§ 4.1 模糊逻辑系统模糊控制系统
§4.1.1 模糊控制系统的组成 §4.1.2 模糊控制系统的原理与特点 §4.1.3 模糊控制系统分类
§ 4.2 模糊控制器
§4.2.1 模糊控制器的组成 §4.2.2 模糊控制器的结构 §4.2.3 模糊控制器的设计内容
§ 4.3 模糊控制器的设计举例
这也就是它与其他自动控制 系统的不同之处。因此，它 无疑是一种智能控制系统
u CF — — 检 测 到 的 速 度 信 号
给定值 e
ud
-
uCF
A/D
模糊 w
控制器
D/A
u
u/ 变换器
测速装置
晶闸管 整流装置
Td
直流
工作
电动机 nd 机构
图4-2 速度模糊控制系统
4.1 模糊逻辑系统模糊控制系统 4.1.2 模糊控制系统的ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ理与特点
根 据 人 工 操 作 经 验 ， 控 制 规 则 可 以 用 条 件 语 言 来 表 示 如 下 ：
（ 4） 由 u计 算 精 确 的 控 制 量 u （ defuzzification非 模 糊 化 、 解 模 糊 化 ）
计算控 制变量
模糊化
模糊 推理
非模 糊化
模糊规划
4.1 模糊逻辑系统模糊控制系统 4.1.2 模糊控制系统的原理与特点
对于该直流电动机模糊控制调速系统，其控制原理可以作如下分析：
神经网络模糊控制 及专家系统第四章
第二部分 模糊控制（12）
第二章 模糊控制的数学基础 第三章 模糊控制的基础理论 第四章 模糊控制系统与模糊控制器 第五章 模糊控制理论的研究
第四章 模糊控制系统与模糊控制器（4学时）
模糊控制系统的定义
模糊控制系统是一种自动控制系统，它以模糊数学、模糊语言形式的知识表示和 模糊逻辑的规则推理为理论基础；采用计算机控制技术构成的一种具有反馈通道的 闭环结构的数字控制系统。它的组成核心是具有智能性的模糊控制器。
4.1 模糊逻辑系统模糊控制系统 4.1.2 模糊控制系统的原理与特点
表 4 - 1 模 糊 变 量 （ e , u ） 不 同 等 级 的 隶 属 度 值
-4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 P B 0 0 0 0 0 0 ． 40 ． 7 1 1 P S 0 0 0 0 ． 40 ． 7 1 0 ． 70 ． 4 0 Z O 0 0 0 ． 40 ． 7 1 0 ． 70 ． 4 0 0 N S 0 0 ． 40 ． 7 1 0 ． 70 ． 4 0 0 0 N B 1 1 0 ． 70 ． 4 0 0 0 0 0
总结上述Fuzzy控制算法（亦称一步Fuzzy控制算法）的实现过程：
（ 1） 根 据 本 次 采 样 得 到 的 系 统 偏 差 量 ， 计 算 所 选 的 输 入 e 变 量 （ A /D ） ； （ 2） 将 输 入 变 量 的 精 确 值 变 为 模 糊 值 e （ fuzzification模 糊 化 ） ； （ 3） 根 据 输 入 变 量 （ e ） 及 模 糊 控 制 规 则 ， 按 模 糊 推 理 合 成 ueR
Td CTid nd (ud idr)/Ce
(4.1)
T d— — 负 载 转 矩 ud— — 电 枢 电 压 n d— — 电 动 机 转 速 C e,C r— — 电 动 机 电 动 势 与 转 矩 常 数
— — 励 磁 磁 通 id — — 工 作 电 流 r — — 电 枢 回 路 电 阻
1 偏 差 量 e 和 控 制 量 u
设 直 流 电 动 机 的 转 速 1 0 0 0 r / m i n 所 对 应 的 给 定 值 为 u g , 测 o 速 装 置 输 出 电 压 u C ， 其 偏 F 差 量 为
eugouCF
控 制 量 u 是 作 为 晶 闸 管 触 发 器 的 移 相 电 压 ， 直 接 控 制 直 流 电 动 机 的 供 电 电 压 ， 而 且 是 连 续 可 调 ； 2 模 糊 化 （ 输 入 、 输 出 变 量 的 模 糊 语 言 描 述 ）
4.1 模糊逻辑系统模糊控制系统 4.1.1 模糊控制系统的组成
给定值
+-
A/D
模糊控制器
D/A
执行机构
被控对象 被控制量
测量装置
图4-1 模糊控制系统组成框图
Ø被控对象（状态转移过程）： 确定的/模糊的、单变量的/多变量的、有滞后/无滞后的、 线
性的/非线性的、定常的/时变的、强耦合/干扰的。
Ø执行机构：
设 偏 差 量 e 的 模 糊 子 集 为
e {负大，负小，零，， 正正 小大}
NB(negative Big) NS(Negative Small) ZO(zero) PS(Positive Small) PB(Positive Big)
误差 e 的论域为 E ，化为 9 个等级 E {4,3,2,1, 0, 1, 2, 3, 4} 同样，控制量 u 的论域为 Y , Y {4,3,2,1, 0, 1, 2, 3, 4} 注意： e 和 u 的等级化为个数可以不同，论域也可以不同，即使相同，其量化当量不一定相同
Ø测量装置：
将被控对象的各种非电量（如流量、温度、压力、速度、温度） ———电信号， 要求其精度高、可靠且稳定性好
4.1 模糊逻辑系统模糊控制系统 4.1.2 模糊控制系统的原理与特点
基 本 原 理 ： 一 个 简 单 的 单 输 入 u d — 单 输 出 n d 晶 闸 管 直 流 调 速 模 糊 控 制 系 统
交直流电动机，伺服电动机、步进电动机、气动调节阀、液压 马达、液压阀等
Ø控制器：
通常有PID控制器，串、并联校正器，状态控制器，自适应控 制器，解耦控制器，鲁棒控制器。（后面详讲模糊控制器）
Ø输入/输出（I/O）接口：
多数被控对象的控制器和可观测器的状态量是模拟量，因此要 具有数/模（D/A）和模/数（A/D）转换单元
§ 4.1 模糊逻辑系统模糊控制系统
§4.1.1 模糊控制系统的组成 §4.1.2 模糊控制系统的原理与特点 §4.1.3 模糊控制系统分类
§ 4.2 模糊控制器
§4.2.1 模糊控制器的组成 §4.2.2 模糊控制器的结构 §4.2.3 模糊控制器的设计内容
§ 4.3 模糊控制器的设计举例
这也就是它与其他自动控制 系统的不同之处。因此，它 无疑是一种智能控制系统
u CF — — 检 测 到 的 速 度 信 号
给定值 e
ud
-
uCF
A/D
模糊 w
控制器
D/A
u
u/ 变换器
测速装置
晶闸管 整流装置
Td
直流
工作
电动机 nd 机构
图4-2 速度模糊控制系统
4.1 模糊逻辑系统模糊控制系统 4.1.2 模糊控制系统的ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ理与特点
根 据 人 工 操 作 经 验 ， 控 制 规 则 可 以 用 条 件 语 言 来 表 示 如 下 ：
（ 4） 由 u计 算 精 确 的 控 制 量 u （ defuzzification非 模 糊 化 、 解 模 糊 化 ）
计算控 制变量
模糊化
模糊 推理
非模 糊化
模糊规划
4.1 模糊逻辑系统模糊控制系统 4.1.2 模糊控制系统的原理与特点
对于该直流电动机模糊控制调速系统，其控制原理可以作如下分析：
神经网络模糊控制 及专家系统第四章
第二部分 模糊控制（12）
第二章 模糊控制的数学基础 第三章 模糊控制的基础理论 第四章 模糊控制系统与模糊控制器 第五章 模糊控制理论的研究
第四章 模糊控制系统与模糊控制器（4学时）
模糊控制系统的定义
模糊控制系统是一种自动控制系统，它以模糊数学、模糊语言形式的知识表示和 模糊逻辑的规则推理为理论基础；采用计算机控制技术构成的一种具有反馈通道的 闭环结构的数字控制系统。它的组成核心是具有智能性的模糊控制器。
4.1 模糊逻辑系统模糊控制系统 4.1.2 模糊控制系统的原理与特点
表 4 - 1 模 糊 变 量 （ e , u ） 不 同 等 级 的 隶 属 度 值
-4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 P B 0 0 0 0 0 0 ． 40 ． 7 1 1 P S 0 0 0 0 ． 40 ． 7 1 0 ． 70 ． 4 0 Z O 0 0 0 ． 40 ． 7 1 0 ． 70 ． 4 0 0 N S 0 0 ． 40 ． 7 1 0 ． 70 ． 4 0 0 0 N B 1 1 0 ． 70 ． 4 0 0 0 0 0