模糊控制的现状与发展
(完整版)模糊控制技术的发展及前景展望
模糊控制技术的发展与前景展望模糊控制技术发展现状与前景展望1. 引言人的手动控制策略是通过操作者的学习，实验以及长期经验积累而形成的，他通过人的自然语言来叙述。
由于自然语言具有模糊性，所以，这种语言控制也被称为模糊语言控制，简称模糊控制。
近年来，对于经典模糊控制系统稳态性能的改善，模糊集成控制，模糊自适应控制，专家模糊控制与多变量模糊控制的研究，特别是对复杂系统的自学习与参数自调整模糊系统方面的研究，受到各国学者的重视。
人们将神经网络和模糊控制技术相结合，形成了一种模糊神经网络技术，他可以组成一组更接近于人脑的智能信息处理系统，其发展前景十分广阔。
2. 模糊控制的热点问题模糊控制技术是一项正在发展的技术，虽然近年来得到了蓬勃发展，但它也存在一些问题，主要有以下几个方面(1)还没有有形成完整的理论体系，没有完善的稳定性和鲁棒性分析、系统的设计方法(包括规则的获取和优化、隶属函数的选取等) ；(2)控制系统的性能不太高(稳态精度较低，存在抖动及积分饱和等问题)；(3)自适应能力有限。
目前，国内外众多专家学者围绕着这些问题展开了广泛的研究，取得了一些阶段性成果，下面介绍一下近期的主要研究热点。
2.1模糊控制系统的稳定性分析任何一个自动控制系统要正常工作，首先必须是稳定的。
由于模糊系统本质上的非线性和缺乏统一的系统描述，使得人们难以利用现有的控制理论和分析方法对模糊控制系统进行分析和设计，因此，模糊控制理论的稳定性分析一直是一个难点课题，未形成较为完善的理论体系。
正因为如此，关于模糊系统的稳定性分析近年来成为众人关注的热点，发表的论文较多，提出了各种思想和分析方法。
目前模糊控制系统稳定性分析方法主要有以下几种：(1)李亚普诺夫方法基于李亚普诺夫直接方法，许多学者讨论了离散时间和连续时间模糊控制系统的稳定性分析和设计。
使用李亚普诺夫线性化方法，Ying 建立了包括非线性对象的T-S 模糊控制系统局部稳定性的必要和充分条件。
88. 模糊控制在城市管理中的应用前景如何？
88. 模糊控制在城市管理中的应用前景如何？88、模糊控制在城市管理中的应用前景如何？在当今快速发展的城市环境中，管理的复杂性日益增加，对于更高效、灵活和适应性强的管理方法的需求也变得愈发迫切。
模糊控制作为一种独特的控制策略，正逐渐引起人们在城市管理领域的关注。
那么，它在城市管理中的应用前景究竟如何呢？要探讨这个问题，首先得明白什么是模糊控制。
简单来说，模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，它允许处理那些不精确、模糊和不确定的信息。
与传统的精确控制方法不同，模糊控制更擅长处理现实中常见的模糊性和不确定性。
在城市交通管理方面，模糊控制有着广阔的应用空间。
交通流量的变化往往是复杂且难以精确预测的。
传统的交通信号灯控制通常基于固定的时间间隔，这在高峰期或突发情况下可能导致交通拥堵。
而模糊控制可以根据实时的交通流量、车辆速度和道路占有率等多个模糊变量，动态地调整信号灯的时长。
例如，当道路上车辆密度较大且行驶速度较慢时，模糊控制系统可以自动延长绿灯时间，以促进车辆的通行，减少拥堵。
城市水资源管理也是一个重要的领域。
水资源的供需关系受到季节、气候和人口变化等多种不确定因素的影响。
模糊控制可以用于优化水资源的分配和调度。
根据水库的水位、降雨量的预测以及城市用水需求的模糊估计，来制定合理的供水策略。
这样既可以保证居民的正常用水，又能避免水资源的浪费和过度开采。
在城市能源管理中，模糊控制同样能发挥重要作用。
随着城市的发展，能源消耗不断增加，能源供应的稳定性和效率成为关键问题。
模糊控制可以用于智能电网的管理，根据电力需求的变化、可再生能源的输出波动等不确定因素，实时调整电力分配，提高能源利用效率，降低能源损耗。
此外，城市环境监测和污染治理也是模糊控制可以大显身手的地方。
空气质量、水质污染等指标往往具有一定的模糊性和不确定性。
通过模糊控制技术，可以综合考虑多个监测参数，更准确地评估环境状况，并制定相应的治理措施。
然而，尽管模糊控制在城市管理中展现出了诸多潜力，但也面临着一些挑战。
模糊控制的现状与发展
模糊控制的现状与发展模糊控制：从理论到实践的全面解析引言随着科技的快速发展，自动化和智能化成为了各个领域追求的目标。
在控制领域中，模糊控制是一种重要的智能控制方法，它通过对不确定性和模糊信息的处理，实现了对复杂系统的有效控制。
本文将介绍模糊控制的现状、挑战及未来发展。
现状模糊控制作为一种经典的智能控制方法，已经在许多领域得到了广泛的应用。
例如，在工业生产中，模糊控制被用于控制温度、压力等参数；在汽车控制系统中，模糊控制被用于优化燃油喷射、变速器控制等。
虽然模糊控制已经取得了许多成果，但仍然存在一些不足之处，如缺乏完善的理论基础、控制精度不够高等。
挑战1、理论方面的问题：模糊控制的理论体系尚不完善，许多关键问题仍未得到很好的解决。
例如，如何建立有效的模糊推理机制，如何选择合适的模糊集合和运算符等。
2、实际应用面临的困难：虽然模糊控制在某些领域已经得到了成功的应用，但在面对复杂的、大规模的系统时，其性能和稳定性仍有待提高。
此外，模糊控制在处理具有高度非线性和不确定性的系统时，也存在着一定的难度。
展望1、技术趋势：随着机器学习、深度学习等技术的发展，未来的模糊控制将更加注重自适应、自组织和自学习的能力。
通过引入新的理论和技术，模糊控制将更好地应对各种复杂和不确定的环境。
2、应用前景：随着工业4.0、智能家居、自动驾驶等领域的快速发展，模糊控制将有着更广泛的应用前景。
例如，在智能家居中，模糊控制可以用于优化能源消耗；在自动驾驶中，模糊控制可以用于实现车辆的稳定性和安全性控制。
结论模糊控制作为智能控制的一个重要分支，具有广泛的应用前景和重要的理论价值。
虽然目前模糊控制还存在一些问题和挑战，但随着技术的不断进步和应用领域的扩展，模糊控制将会有更大的发展空间和更重要的地位。
因此，我们应该充分重视模糊控制的研究和应用，为其发展提供更多的支持和资源，同时也需要进一步加强学科交叉和融合，推动模糊控制技术的不断创新和发展。
模糊控制理论及应用
模糊控制理论及应用模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，它能够应对现实世界的不确定性和模糊性。
本文将介绍模糊控制的基本原理、应用领域以及未来的发展趋势。
一、模糊控制的基本原理模糊控制的基本原理是基于模糊逻辑的推理和模糊集合的运算。
在传统的控制理论中，输入和输出之间的关系是通过精确的数学模型描述的，而在模糊控制中，输入和输出之间的关系是通过模糊规则来描述的。
模糊规则由模糊的IF-THEN语句组成，模糊推理通过模糊规则进行，从而得到输出的模糊集合。
最后，通过去模糊化操作将模糊集合转化为具体的输出值。
二、模糊控制的应用领域模糊控制具有广泛的应用领域，包括自动化控制、机器人控制、交通控制、电力系统、工业过程控制等。
1. 自动化控制：模糊控制在自动化控制领域中起到了重要作用。
它可以处理一些非线性和模糊性较强的系统，使系统更加稳定和鲁棒。
2. 机器人控制：在机器人控制领域，模糊控制可以处理环境的不确定性和模糊性。
通过模糊控制，机器人可以对复杂的环境做出智能响应。
3. 交通控制：模糊控制在交通控制领域中有重要的应用。
通过模糊控制，交通信号可以根据实际情况进行动态调整，提高交通的效率和安全性。
4. 电力系统：在电力系统中，模糊控制可以应对电力系统的不确定性和复杂性。
通过模糊控制，电力系统可以实现优化运行，提高供电的可靠性。
5. 工业过程控制：在工业生产中，许多过程具有非线性和不确定性特点。
模糊控制可以应对这些问题，提高生产过程的稳定性和质量。
三、模糊控制的发展趋势随着人工智能技术的发展，模糊控制也在不断演进和创新。
未来的发展趋势主要体现在以下几个方面：1. 混合控制：将模糊控制与其他控制方法相结合，形成混合控制方法。
通过混合控制，可以充分发挥各种控制方法的优势，提高系统的性能。
2. 智能化：利用人工智能技术，使模糊控制系统更加智能化。
例如，引入神经网络等技术，提高模糊控制系统的学习和适应能力。
3. 自适应控制：模糊控制可以根据系统的变化自适应地调整模糊规则和参数。
PID模糊控制器发展现状综述
模糊PID控制器的发展现状综述1模糊PID控制器研究背景1.1PID控制器传统的PID控制器虽然以其结构简单、工作稳定、适应性好、精度高等优点成为过程控制中应用最广泛最基本的一种控制器。
PID调节规律一般都能得到比较令人满意的控制效果，尤其是对于线性定常系统的控制是非常有效的，但是它的调节品质取决于PID控制器各个参数的确定。
随着工业生产过程的日趋复杂化，系统不可避免地存在非线性、滞后和时变现象，其中有的参数未知或缓慢变化，有的带有延时和随机干扰，有的无法获得较精确的数学模型或模型非常粗糙，如果使用常规的PID控制器，PID参数的整定变得十分困难甚至无法整定，因此并不能得到理想的控制效果。
为此，近年来各种改进的PID控制器如自校正、自适应PID[1][2][3]及智能控制器[4]迅速发展起来，但仍存在一定的局限性。
1.2模糊控制器随着技术的发展，模糊控制理论和模糊技术成为最广泛最有前景的应用分支之一。
模糊控制器是一种专家控制系统，它的优点是不需要知道被控对象的数学模型而能够利用专家已有的经验对系统进行建模。
与传统的PID控制方式相比，它适合解决一些难以建立精确数学模型、非线性、大滞后和时变的复杂过程的问题，因此得到了很好的发展，尤其是在工业控制、电力系统等领域中解决了许多实际性的问题，引起了越来越多的工程技术人员的兴趣。
但是经过深入研究，会发现基本模糊控制存在着其控制品质粗糙和精度低等弊病。
而且用的最多的二维输入的模糊控制器是PI或PD型控制器，会出现过渡过程品质不好或不能消除稳态误差的问题。
因此，在许多情况下，将模糊控制和PID控制两者结合起来，扬长避短，既具有模糊控制灵活、适应性强、快速性好的优点，又具有PID控制精度高的特点。
把规则的条件、操作用模糊集表示，并把这些模糊控制规则及有关信息作为知识存入计算机知识库中，然后计算机根据控制系统的实际响应情况，运用模糊推理，自动实现对PID参数的最佳整定，实现模糊PID控制。
《2024年模糊控制工程应用若干问题研究》范文
《模糊控制工程应用若干问题研究》篇一一、引言随着工业自动化水平的不断提升，模糊控制作为现代控制工程中的重要分支，已经在许多领域中得到了广泛的应用。
模糊控制利用人类的语言规则和经验知识，通过模拟人的思维过程，实现对复杂系统的有效控制。
本文旨在探讨模糊控制在工程应用中的若干问题，分析其现状及未来发展趋势。
二、模糊控制的基本原理与特点模糊控制是基于模糊集合理论的控制方法，其基本原理是利用计算机模拟人的思维模式，对复杂的、难以精确描述的系统进行控制。
它具有以下特点：1. 适应性强：模糊控制能够处理不确定性和非线性问题，对于复杂的系统具有较好的适应性。
2. 易于实现：模糊控制不需要精确的数学模型，可以基于人类的语言规则和经验知识进行设计。
3. 灵活性高：模糊控制可以方便地与其他控制方法相结合，形成复合控制系统。
三、模糊控制在工程应用中的问题研究1. 模糊控制模型的建立与优化在工程应用中，建立准确的模糊控制模型是关键。
针对不同系统，需要结合实际需求和系统特性，选择合适的模糊化方法、制定合理的规则库和推理机制。
同时，还需要对模型进行优化，以提高其控制精度和响应速度。
2. 模糊控制器设计与实现模糊控制器是模糊控制系统的核心部分。
设计过程中需要考虑控制器的结构、参数选择以及与其他系统的接口等问题。
此外，实现过程中还需要考虑硬件设备的选择、程序的编写以及调试等问题。
3. 模糊控制在复杂系统中的应用复杂系统往往具有非线性、时变性和不确定性等特点，给传统控制方法带来了挑战。
而模糊控制通过模拟人的思维过程，能够有效地处理这些复杂问题。
因此，研究模糊控制在复杂系统中的应用具有重要意义。
例如，在电力系统、航空航天、机器人等领域中，模糊控制都发挥了重要作用。
4. 模糊控制的性能评估与改进对模糊控制系统的性能进行评估是确保其有效运行的关键环节。
评估指标包括系统的稳定性、响应速度、鲁棒性等。
针对评估结果，需要采取相应的改进措施，如调整模糊规则、优化控制器参数等，以提高系统的整体性能。
模糊控制技术发展现状及研究热点
模糊控制技术发展现状及研究热点【模糊控制技术发展现状及研究热点】一、引言模糊控制技术是一种基于模糊逻辑的控制方法，它能够处理不确定性和模糊性的问题，在工业控制、自动化系统、人工智能等领域得到了广泛的应用。
本文旨在介绍模糊控制技术的发展现状以及当前的研究热点。
二、模糊控制技术的发展现状1. 发展历程模糊控制技术起源于上世纪60年代，由日本学者松井秀树首次提出。
随后，美国学者津田一郎对模糊控制进行了深入研究，并提出了模糊控制的基本理论框架。
自此以后，模糊控制技术得到了快速发展，并在工业控制领域得到了广泛应用。
2. 应用领域模糊控制技术在许多领域都有广泛的应用。
其中，工业控制是模糊控制技术的主要应用领域之一。
通过模糊控制技术，可以实现对复杂工业过程的控制和优化。
此外，模糊控制技术还应用于自动驾驶、机器人控制、电力系统控制等领域。
3. 发展趋势随着信息技术的迅速发展，模糊控制技术也在不断创新和进步。
目前，模糊控制技术正朝着以下几个方向发展：（1）深度学习与模糊控制的结合：将深度学习技术与模糊控制相结合，可以提高模糊控制系统的性能和鲁棒性。
（2）模糊控制理论的拓展：研究者们正在不断完善模糊控制理论，以适应更加复杂和多变的控制问题。
（3）模糊控制技术在新领域的应用：随着科技的发展，模糊控制技术将在更多领域得到应用，如医疗、金融等。
三、模糊控制技术的研究热点1. 模糊控制算法优化目前，研究者们正致力于改进模糊控制算法，以提高控制系统的性能。
其中，遗传算法、粒子群算法等优化算法被广泛应用于模糊控制系统的参数优化和规则提取。
2. 模糊控制系统的建模方法模糊控制系统的建模是模糊控制技术研究的重要内容之一。
目前，常用的建模方法包括基于经验的建模方法、基于数据的建模方法以及基于物理模型的建模方法。
研究者们正在探索更加准确和高效的建模方法。
3. 模糊控制技术在自动驾驶领域的应用随着自动驾驶技术的快速发展，模糊控制技术在自动驾驶领域的应用也备受关注。
模糊控制技术发展现状及研究热点
模糊控制技术发展现状及研究热点引言：模糊控制技术是一种基于模糊逻辑的控制方法，它能够应对系统模型不确定、非线性和复杂等问题，因此在工业自动化、机器人、交通运输等领域得到了广泛应用。
本文将详细介绍模糊控制技术的发展现状，包括其基本原理、应用领域和优势。
同时，还将探讨当前模糊控制技术研究的热点，包括模糊控制器的设计方法、模糊集合的建模技术和模糊控制系统的性能优化等方面。
一、模糊控制技术的基本原理模糊控制技术是基于模糊逻辑的一种控制方法，它通过将模糊集合和模糊规则引入控制系统，实现对非精确和不确定性问题的处理。
模糊控制系统由模糊化、模糊规则库、模糊推理和去模糊化四个基本部分组成。
其中，模糊化将输入变量映射为模糊集合，模糊规则库存储了专家知识，模糊推理根据规则库进行推理，最后通过去模糊化将模糊输出转化为实际控制信号。
二、模糊控制技术的应用领域模糊控制技术在众多领域中得到了广泛应用，以下是其中几个典型的应用领域：1. 工业自动化：模糊控制技术可以应用于工业过程控制、机械控制和电力系统控制等领域，通过处理非线性和不确定性问题，提高系统的控制性能和稳定性。
2. 交通运输：模糊控制技术可以应用于交通信号控制、智能交通系统和自动驾驶等领域，通过优化交通流量和减少交通拥堵，提高交通运输效率和安全性。
3. 机器人：模糊控制技术可以应用于机器人路径规划、运动控制和智能决策等领域，通过处理环境变化和感知不确定性，提高机器人的自主性和适应性。
4. 医疗设备：模糊控制技术可以应用于医疗设备的控制和监测，例如麻醉机、呼吸机和心脏起搏器等，通过精确控制和监测，提高医疗设备的安全性和效果。
三、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. 鲁棒性：模糊控制技术能够处理系统模型不确定、非线性和复杂等问题，具有较强的鲁棒性，适用于各种复杂环境和工况。
2. 知识表达：模糊控制技术通过模糊集合和模糊规则库来表示专家知识，使得控制系统更易理解和调整。
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小组成员：
(1) 易于控制并且能消除静态控制偏差的模糊PID 控制器, 且尽 量减少可调参数, 最好控制在三个以内;
(2) 模糊预测控制, 就是把预测控制和模糊推理相结合也是很有 吸引力的研究方向之一;
(3) 模糊控制应用于医学、生物、金融、风险评估等新型领域。 扩大模糊控制的应用领域;
(4) 将遗传算法或其它算法应用于模糊神经网络, 以提高运算速 度和参数寻优的结果;
如何应用知识。专家系统方法重视知识的多层次及分类的需 要, 以及利用这些知识进行推理的计算机组织。
将模糊控制与专家控制相结合能够表达和利用控制复杂过
程和对象所需的启发式知识, 重视知识的多层次和分类的需要, 弥补了模糊控制器结构过于简单、规则比较单一的缺陷, 赋予 了模糊控制更高的智能;二者的结合还能够拥有过程控制复杂 的知识, 并能够在更为复杂的情况下对这些知识加以有效利用。
神经模糊控制是神经网络技术与模糊逻辑控制技术相结
合的产物, 是指基于神经网络的模糊控制方法。模糊系统是建 立在IF-THEN 表达式之上, 这种方式容易让人理解, 但是在自
动生成和调整隶属函数和模糊规则上却很困难。而人工神经
网络是模拟人直观性思维的一种方式, 它是将分布式存储的信 息并行协同处理, 是一个非线性动力学系统, 每个神经元结构 简单, 但大量神经元构成网络系统能实现很强的功能, 因此人 工神经网络具有自适应的学习能力、容错性和鲁棒性, 并且神 经网络对环境的变化具有较强的自适应能力, 所以可结合神经 网络的学习能力来训练模糊规则, 提高整个系统的学习能力和 表达能力。
自适应模糊控制器就是借鉴自适应控制理论的一些理念来
设计模糊控制器, 也称作语言自组织模糊控制器(SOC) , 它的思 想就在于在线或离线调节模糊控制规则的结构或参数, 使之趋
于最优状态。目前主要有通过采用一种带有修正因子的控制算 法, 改变控制规则的特性;或直接对模糊控制规则进行修正;还有 一种是对控制规则进行分级管理, 提出自适应分层模糊控制器; 又有人提出规则自组织自学习算法, 对规则的参数以及数目进 行自动修正;更进一步的是采用神经网络对模糊控制规则及参 数进行调整, 也是一种实现模糊自适应控制的好方法。
虽然有很多文献对模糊控制的稳定性方法做了较多分析，但同时指出模 糊系统稳定性分析仍不够成熟, 许多研究仍仅给出充分条件, 并且局限于 系统和特定的方法。可以看出, 近年来对控制系统的稳定性分析作了较多 研究, 然而要建立一套完整有效的分析方法, 仍需不懈努力。
为了更好的利用模糊控制, 相继有不少公司开发了模糊控制的软件工具 和硬件集成电路。文献〔8〕介绍了两类开发工具, 一类是开发模糊系 统的软件工具, 如FREEWA RE 、FIDE 、东芝IFCS 、NEC FLSDE 、 FC - TOOL V1. 0 。另一类是通用模糊逻辑开发工具, 如CUBICA LC 、 FUZZY -C 、FUZZLE 1. 8 、MET US FUZZY LIBRA RY 、FUZZY LOGIC DESIGNER 等。并介绍了一些其它的开发工具。 在文献〔2〕中介绍了适应于复杂控制系统和信息处理的硬件产品, 如 下列领域:1) 工业自动化的控制系统;2) 伺服电机;3) 自动驾驶;4) 燃料喷 射控制等。这些硬件产品的生产厂家有OMRON 公司、Siemens (西门 子) 公司、Totai Inf ralogic 公司、Neural logic 公司。在文献中对这些 公司的产品都作了一些例举, 并简介了功能。
专家模糊控制系统是由专家系统技术和模糊控制技术相结
合的产物。把专家系统技术引入模糊控制之中, 目的是进一步
提高模糊控制器的智能水平。专家模糊控制保持了基于规则 的方法的价值和用模糊集处理带来的灵活性, 同时把专家系统 技术的表达, 利用知识的长处结合进来。专家系统技术考虑了 更多方面的问题, 如是什பைடு நூலகம்组成知识, 如何组织、如何表达、
对那些数学模型难以获取、动态特性不易掌握或变化非常显著的对象非常
适用; (3) 基于模型的控制算法及系统设计方法, 由于出发点和性能指标的不同, 容 易导致较大差异;但一个系统的语言控制规则却具有相对的独立性, 利用这 些控制规律间的模糊连接, 容易找到折中的选择, 使控制效果优于常规控制 器; (4) 模糊控制算法是基于启发性的知识及语言决策规则设计的, 这有利于模 拟人工控制的过程和方法, 增强控制系统的适应能力, 使之具有一定的智能 水平; (5) 模糊控制系统的鲁棒性强, 干扰和参数变化对控制效果的影响被大大减 弱, 尤其适合于非线性、时变及纯滞后系统的控制。
长度较短的、性能较好的基因片段。用遗传算法优化模糊控制
器时, 优化的主要对象是模糊控制器的隶属函数和规则集。已经
有人运用这个方法对倒立摆控制器隶属函数的位置、形状等参
数, 结果表明遗传算法优化后的隶属函数远远优于手工设计的。 显然通过改进遗传算法, 按所给优化性能指标, 对被控对象进行 寻优学习, 可以有效地确定模糊逻辑控制器的结构和参数。文献 〔14〕介绍了遗传算法模糊控制的结构和发展趋势。
模糊控制的展望
模糊控制虽然已经有不少的研究成果, 而且也被广泛地应用于生 产实践中, 但模糊控制的发展历史还不长, 理论上的系统性和完 善性、技术上的成熟性和规范性都还是远远不够的, 尤其是模糊 控制与其他智能化控制方法相结合的控制方法, 还有待于人们在 实践中得到验证和进一步的提高。
文献〔2〕提到需要解决的两个重要的问题是:如何获得模糊规 则及隶属函数, 以及如何保证模糊系统的稳定性。文献〔4〕对 当前模糊控制的发展方向和在实际中的应用提出了担心, 一是发 展方向上有些过分依赖数学模型, 另一是在应用上并没有比PID 更好用。文献〔2〕、〔3〕都提到了模糊控制发展的九个方向。
模糊控制的应用非常广泛。除广泛应用于工业控制、
家电控制、水电控制、航天等等外。我们还可以看到文献 〔12〕介绍的模糊逻辑在统计上的应用及其发展趋势。文 献〔13〕介绍的模糊逻辑在决策系统上的应用。文献〔16〕 介绍了模糊控制在制造活性炭过程中的应用。文献〔17〕 介绍了模糊控制在交通上的应用, 并且介绍了一种新的推 论方法。可见, 模糊控制的应用领域正在扩大。开发模糊 控制在一些新领域的应用仍有一定的意义。
1、模糊PID控制器 2、自适应模糊控制器 3、模糊控制与神经控制的结合 4、遗传算法优化的模糊控制 5、模糊控制与专家控制相结合
模糊PID 控制器的研究是将模糊技术与常规的PID 控制 算法相结合的一种控制方法, 得到了许多学者的关注。模糊 PID 控制器是一种双模控制形式。这种改进的控制方法的出 发点主要是消除模糊控制的系统稳态误差, 利用PID 控制器提 高控制精度, 消除误差, 增加稳态控制性能。从PID 控制角度 出发, 提出FI —PI 、FI —PD 、FI —PID 三种形式的模糊控制 器, 并能运用各种方式得出模糊控制器中量化因子、比例因子 同PID 控制器的因子KP 、KI 、KD之间的关系式。对基于简 单线性规则TS 模型的模糊控制器进行了分析, 指出这类模糊 控制器是一种非线性增益PID 控制器。有人试图利用GA 算法, 通过性能指标评价函数, 决定模糊控制器的Ke 、Kec 、Ku 等 参数。
什么是模糊控制 模糊控制是用模糊数学的知识模仿人脑的思维方式，对模糊现象
进行识别和判决，给出精确的控制量，对被控对象进行控制。
模糊控制的特点 与经典控制理论和现代控制理论相比，模糊控制的主要特点是不
需要建立对象的数学模型。
专家经验控制 用计算机模拟操作人员手动控制的经验，对被控对象进行控制。 (人的经验是模糊的)
考虑到模糊控制器的优化涉及到大范围、多参数、复杂和不
连续的搜索表面, 而专家的经验只能起一个指导作用, 很难根据 它准确地定出各项参数, 因而实际上还要反复试凑, 寻找一个最 优过程。因此,人们自然想到用遗传算法来进行优化。遗传算法 应用于模糊控制器的优化设计是非常适合的, 遗传算法的运行仅 由适应度数值驱动而不需要被优化对象的局部信息。此外, 优化 模糊控制器正好符合遗传算法的所谓“积木块” 假设, 积木块指
模糊控制系统通常由模糊控制器、输入输出接口、执 行机构、测量装置和被控对象等五个部分组成，如下图所 示。
模糊控制的现状
模糊控制的研究主要体现在控制器的研究和开发以及各类实际应用中, 目前模糊控制已经应用在各个行业。各类模糊控制器也非常多, 模糊控制器 的研究一直是控制界研究的热点问题, 而关于模糊控制系统的稳定性分析则 是模糊控制需要研究和解决的基本问题。目前已经出现了为实现模糊控制功 能的各种集成电路芯片。开发模糊控制系统的软件工具也出现了不少。下面 作一简单介绍。
模糊控制的现状与发展
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一 二 三 四
模糊控制简介
模糊控制是以模糊集合论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为 基础的一种计算机数字控制技术。1965年美国的扎德创立了模糊 集合论, 1973 年, 他给出了模糊逻辑控制的定义和相关的定理。 1974 年英国的Mamdani 首先用模糊控制语句组成模糊控制器,并 把它用于锅炉和蒸汽机的控制, 在实验室获得成功, 这一开拓性的 工作标志着模糊控制论的诞生。
清晰化是模糊系统的重要环节, 是将模糊推理中产生的模糊量转化为精确
量。常见的非模糊化方法主要有最大隶属度值法、面积平均法、重心法和最 大隶属度平均值法。
模糊控制的过程就是上述三个环节相互作用的结果, 其关键部分就是选 用合适的隶属度函数进行模糊化, 运用合理的推理方法得到结论, 采用适当的 清晰化方法还原出精确量。在模糊控制的发展过程中, 基本上是围绕着这些问 题来的, 同进还运用或融合了其它的智能控制方法。使模糊控制得以发展。
模糊化处理就是将模糊控制器输入量的确定值转换为相应模糊 语言变量值的过程, 此相应语言变量值均由对应的隶属度来定义。通 过这样一个把输入变量映射到合适的响应论域量程的过程, 精确的输 入数据就变换成适当的语言值或模糊集合的标识符。一般的模糊控 制器采用误差及其变化作为输入语言变量。