模糊逻辑控制理论

合集下载

模糊控制——理论基础(4模糊推理)

模糊控制——理论基础(4模糊推理)

模糊控制——理论基础(4模糊推理)1、模糊语句将含有模糊概念的语法规则所构成的语句称为模糊语句。

根据其语义和构成的语法规则不同,可分为以下⼏种类型:(1)模糊陈述句:语句本⾝具有模糊性,⼜称为模糊命题。

如:“今天天⽓很热”。

(2)模糊判断句:是模糊逻辑中最基本的语句。

语句形式:“x是a”,记作(a),且a所表⽰的概念是模糊的。

如“张三是好学⽣”。

(3)模糊推理句:语句形式:若x是a,则x是b。

则为模糊推理语句。

如“今天是晴天,则今天暖和”。

2、模糊推理常⽤的有两种模糊条件推理语句:If A then B else C;If A AND B then C下⾯以第⼆种推理语句为例进⾏探讨,该语句可构成⼀个简单的模糊控制器,如图3-11所⽰。

其中A,B,C分别为论域U上的模糊集合,A为误差信号上的模糊⼦集,B为误差变化率上的模糊⼦集,C为控制器输出上的模糊⼦集。

常⽤的模糊推理⽅法有两种:Zadeh法和Mamdani法。

Mamdani推理法是模糊控制中普遍使⽤的⽅法,其本质是⼀种合成推理⽅法。

注意:求模糊关系时A×B扩展成列向量,由模糊关系求C1时,A1×B1扩展成⾏向量3、模糊关系⽅程①、模糊关系⽅程概念将模糊关系R看成⼀个模糊变换器。

当A为输⼊时,B为输出,如图3-12所⽰。

可分为两种情况讨论:(1)已知输⼊A和模糊关系R,求输出B,这是综合评判,即模糊变换问题。

(2)已知输⼊A和输出B,求模糊关系R,或已知模糊关系R和输出B,求输⼊A,这是模糊综合评判的逆问题,需要求解模糊关系⽅程。

②、模糊关系⽅程的解近似试探法是⽬前实际应⽤中较为常⽤的⽅法之⼀。

控制系统的模糊控制理论与应用

控制系统的模糊控制理论与应用

控制系统的模糊控制理论与应用控制系统是指通过对特定对象的操作,以达到预期目标的过程。

在控制系统中,模糊控制理论是一种常用的控制方法。

本文将介绍控制系统的模糊控制理论以及其应用。

一、模糊控制理论的基本概念模糊控制理论是一种基于模糊逻辑的控制方法,它模拟了人类的思维和决策过程。

与传统的精确控制方法相比,模糊控制理论能够应对现实世界中存在的模糊不确定性和非线性关系。

1. 模糊集合模糊集合是模糊控制理论的基础,它是对现实世界中一类事物或对象的模糊描述。

不同于传统的集合理论,模糊集合允许元素以一定的隶属度或可信度属于这个集合。

2. 模糊逻辑模糊逻辑是模糊控制理论的核心,它用于描述和处理具有模糊性质的命题和推理。

模糊逻辑采用模糊集合的运算规则,能够处理模糊不确定性和非精确性的信息。

3. 模糊控制器模糊控制器是模糊控制系统的核心组件,它基于模糊逻辑进行决策和控制。

模糊控制器通常由模糊规则库、模糊推理机和模糊输出函数组成。

二、模糊控制理论的应用领域模糊控制理论具有广泛的应用领域,并在许多实际问题中取得了良好的效果。

1. 工业控制在工业控制领域,模糊控制理论可以应对复杂的非线性系统和参数不确定性。

例如,在温度控制系统中,模糊控制器可以根据当前的温度和环境条件,控制加热器的输出功率,以使温度保持在设定范围内。

2. 智能交通在智能交通系统中,模糊控制理论可以用于交通信号灯控制、车辆路径规划和交通流量优化。

通过根据交通状况和道路条件动态调整信号灯的时序,可以提高交通效率和道路安全性。

3. 机器人技术在机器人技术中,模糊控制理论可以用于机器人路径规划、动作控制和感知决策。

通过将环境信息模糊化,机器人可以根据当前的感知结果和目标任务制定合理的动作策略。

4. 金融风险控制在金融风险控制中,模糊控制理论可以用于风险评估和交易决策。

通过建立模糊规则库和模糊推理机制,可以根据不确定和模糊的市场信息制定合理的交易策略。

三、模糊控制理论的优势和发展方向模糊控制理论具有以下几个优势,使其在实际应用中得到了广泛的应用和研究:1. 简化建模过程:相比传统的控制方法,模糊控制理论能够简化系统的建模过程,减少系统的复杂性。

第2章-模糊逻辑控制

第2章-模糊逻辑控制

例2.3 设论域X={x1, x2, x3, x4, } 以及模糊集合
求 解:
2.2.3模糊集合运算的基本性质 1分配律
2 结合律 3 交换律 4吸收律
5.幂等律 6.同一律
其中x表示论域全集,Φ表示空集。 7.达·摩根律
8.双重否定律 以上运算性质与普通集合的运算性质完全相同,但是在普通集合 中成立的排中律和 矛盾律对于模糊集合不再成立,即
模糊集合的表示方法
序偶 A x, Ax x X
紧凑形式
模糊集合的例子
例2.1 在整数1.2,…,10组成的论域中, 即论域X={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10}.设A表示模糊集合“几个”。 并设各元素的隶属度函数依次为
Ax 0,0,0.3,0.7,1,1,0.7,0.3,0,0
9.α截集到模糊集合的转换

2.2.4 模糊集合的其它类型运算 1.代数和
若有三个模糊集合A、B和C,对于所有的 均有
2.代数积 3.有界和 4.有界差 5.有界积 6.强制和
7.强制积
2.3 模糊关系
2.3.1 模糊关系的定义及表示
定义:n元模糊关系R是定义在直积 X1 X 2 X n 上的模糊集合.
2.2 模糊集合及其运算
2.2.1 模糊集合的定义及表示方法
上节介绍了模糊性的概念.例如到苹果园去摘“大苹果”,这里“大 苹果”便是 个 模糊的概念。如果将“大苹果”看作是一个集合.则 “大苹果”便是一个模糊集合。如前所述. 若认为差不多比2两重的 苹果称之为“大苹果”,那么,2.5两的苹果应毫无疑问地属于 “大 苹果”,如对此加以量化,则可设其属于的程度为1.2.1两苹果属于 “大苹果”的程度譬如说为0.7,2两苹果居于的程度为0.5,1.9两的 苹果届于的程度为0.3等等。以后称属 于的程度为隶属度函数,其值 可在0~1之间连续变化。可见,隶属度函数反映了模糊集合 中的元素 属于该集合的程度。若模糊集合“大苹果”用大写字母A表示,隶属 度函数用µ 表示。A中的元素用x表示,则µA (x)便表示x属于A的隶属度, 对上面的数值例子可写成

模糊控制理论及应用

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。

模糊控制理论的基础和发展历程

模糊控制理论的基础和发展历程

模糊控制理论的基础和发展历程模糊控制理论是一种基于模糊逻辑和模糊集合的控制方法,它最早由日本学者山中伸彦于1965年提出,随后发展成熟并得到广泛应用。

模糊控制理论在现代控制领域占据重要地位,本文将探讨其基础和发展历程。

一、模糊控制理论的基础模糊控制理论的基础是模糊逻辑和模糊集合。

模糊逻辑是模糊控制理论的核心基础,它扩展了传统二进制逻辑,允许不确定性的表达和推理。

模糊逻辑中的概念和推理规则基于模糊集合的理论,模糊集合是对现实世界中模糊、不确定性和模糊性的数学上的描述。

二、模糊控制理论的发展历程1. 初期研究(1965-1980年)最早的模糊控制理论由山中伸彦提出,并于1965年发表在《计算机硬件及其应用》杂志上。

他提出了模糊集合和模糊逻辑的基本概念,并应用于水蒸气发生器的控制。

随后,日本学者田中秀夫在1969年进一步发展了模糊控制的理论框架和数学推理方法。

2. 理论完善与应用推广(1980-1990年)在上世纪八九十年代,模糊控制理论得到了进一步的完善和推广。

日本学者松井秀树于1985年提出了基于模糊推理的模糊PID控制器,极大地推动了模糊控制在实际应用中的发展。

同时,国外学者也开始关注和研究模糊控制理论,如美国学者Ebrahim Mamdani和Jerome H. Friedman等人。

3. 理论拓展与应用拓宽(1990年至今)进入21世纪,随着计算机技术和人工智能的发展,模糊控制理论得到了进一步的拓展和应用拓宽。

研究者们提出了各种新的模糊控制方法和算法,如模糊神经网络控制、模糊遗传算法控制等。

同时,模糊控制理论在各个领域得到了广泛应用,如工业控制、交通管理、机器人控制等。

总结模糊控制理论基于模糊逻辑和模糊集合,提供了一种处理不确定性和模糊性问题的有效方法。

经过多年的发展和完善,模糊控制理论在现代控制领域得到了广泛应用。

未来,随着人工智能和自动化技术的不断发展,模糊控制理论将继续发挥重要作用,并不断拓展其应用范围和理论框架。

模糊控制理论FuzzyControl

模糊控制理论FuzzyControl

模糊控制理论 Fuzzy Control在传统的控制领域里,控制系统动态模式的精确与否是影响控制优劣的最主要关键, 系统动态的信息越详细,则越能达到精确控制的目的。

然而,对于复杂的系统,由于 变量太多,往往难以正确的描述系统的动态,于是工程师便利用各种方法来简化系统 动态,以达成控制的目的,但却不尽理想。

换言之,传统的控制理论对于明确系统有 强而有力的控制能力,但对于过于复杂或难以精确描述的系统,则显得无能为力了。

因此便尝试着以 模糊数学 来处理这些控制问题。

自从Zadeh 发展出模糊数学之后,对于不明确系统的控制有极大的贡献,自七 年代以后,便有一些实用的模糊控制器相继的完成,使得我们在控制领域中又向前迈 进了一大步,在此将对模糊控制理论做一番浅介。

[编辑本段]概述3.1概念图3.1为一般控制系统的架构,此架构包含了五个主要部分,即 :定义变量、模糊化、知识库、逻辑判断及反模糊化,底下将就每一部分做简单的说明:(1) 定义变量:也就是决定程序被观察的状况及考虑控制的动作,例如在一般控 制问题上,输入变量有输出误差 E 与输出误差之变化率 CE ,而控制变量则为下一个状态之输入 U 。

其中E 、CE 、U 统称为模糊变量。

xn JftfHZItwj? * }D7MMnstM^r I »?R |pane*n ・R ・M |JTI 于■•|| ----------------------------- ------ - ----模糊控制(2) 模糊化(fuzzify ):将输入值以适当的比例转换到论域的数值,利用口语化变量来描述测量物理量的过程,依适合的语言值( linguisitc value )求该值相对之隶属度,此口语化变量我们称之为模糊子集合( fuzzy subsets )。

(3) 知识库:包括数据库( data base )与规则库(rule base )两部分,其中数据库是提供处理模糊数据之相关定义;而规则库则藉由一群语言控制规则描述控制目标和策略。

模糊控制

模糊控制

模糊控制理论
模糊逻辑控制(Fuzzy Logic Control)简称模糊控制(Fuzzy Control),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智能控制方法。

它的诞生是以美国的L.A.Zadeh1965年提出的模糊集合论为标记的;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E.H.Mamdani首先利用模糊数学理论进行蒸汽机和锅炉控制方面的研究,并且获得成功,从此模糊控制的研究和应用一直十分活跃。

与传统控制器依赖于系统行为参数的控制器设计方法不同的是模糊控制器的设计是依赖于操作者的经验,因此模糊控制器实现了人的某些智能,是智能控制的一个重要分支,对于非线性控制应用广泛。

模糊控制的基本思想是利用计算机来实现人的控制经验,而这些经验多是用语言表达的具有相当模糊性的控制规则。

模糊控制主要具有以下几个显著的特点:
(1)模糊控制是一种基于规则的控制;
(2)适应性强;
(3)系统的鲁棒性较强,对参数变化不灵敏;
(4)系统的规则和参数整定方便;
(5)结构简单。

模糊控制器主要包含三个功能环节:用于输入信号处理的模糊量化和模糊化环节,模糊控制算法功能单元,以及用于输出解模糊化的模糊判决环节。

模糊控制具有良好控制效果的关键是要有一个完善的控制规则。

但由于模糊规则是人们对过程或对象模糊信息的归纳,对高阶、非线性、大时滞、时变参数以及随机干扰严重的复杂控制过程,人们的认识往往比较贫乏或难以总结完整的经验,这就使得单纯的模糊控制在某些情况下很粗糙,难以适应不同的运行状态,影响了控制效果。

模糊控制理论

模糊控制理论

模糊控制理论
模糊控制理论是一种研究系统的行为,通过给定的输入和外部信息来控制系统输出的理论。

它是控制理论的一种发展,主要用于控制系统中未知参数和非线性系统。

模糊控制理论可以通过计算机来设计系统的控制,让系统能够适应不同的环境变化,从而达到更好的控制效果。

它的原理是将控制问题转化为模糊逻辑控制系统,而模糊逻辑控制系统可以表达复杂的系统行为。

模糊控制理论比传统的控制理论更加灵活,能够对复杂的系统行为进行有效的控制。

它可以帮助系统更好地抵抗外部环境变化,以达到最优的控制效果。

模糊控制理论也可以帮助系统适应更多不同的环境,从而有效地改善系统的性能。

模糊控制理论的应用范围非常广泛,可以应用于多种控制领域,比如航空航天、机器人技术、汽车行业等。

它可以帮助系统更好地应对外部环境变化,从而达到最佳的控制效果。

模糊控制理论是一种通过模糊逻辑来控制系统行为的理论,它能够帮助系统更好地适应不同的环境变化,从而达到更好的控制效果。

它的应用范围也非常广泛,可以应用于多种控制领域,如航空航天、机器人技术、汽车行业等。

  1. 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. 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. 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)。
9
若A为以实数R为论域的模糊集合,其隶属函数 为A(x),如果对任意实数a<x<b,都有
A(x)min{A(a),A(b)} 则称A为凸模糊集。凸模糊集实质上就是隶属函数 具有单峰值特性。今后所用的模糊集合一般均指凸 模糊集。
10
例 4-1 在 整 数 1,2,…,10 组 成 的 论 域 中 , 即 论 域 U={1,2,…,10},用A表示模糊集合“几个”。 并设 各 元 素 的 隶 属 函 数 A 依 次 为 {0,0,0.3,0.7,1,1,0.7,0.3,0,0}。
4
4.1 模糊逻辑理论的基本概念
4.1.1 模糊集合及其运算 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。将组成集合的事物称 为集合的元素或元。通常用大写字母A,B,C, ,X,Y,Z等表示集合,而用小写字母 a,b,c,…,x,y,z表示集合内元素。被考虑对象的所有 元素的全体称为论域,一般用大写字母U表示。
解 模糊集合A可表示为:
A 0 0 0.3 0.7 1 1 0.7 0.3 0 0 0.3 0.7 1 1 0.7 0.3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 3 4 5 6 7 8
A={(1,0),(2,0),(3,0.3),(4,0.7),(5,1),(6,1), (7,0.7),(8,0.3), (9,0),(10,0)}={(3,0.3),(4,0.7),(5,1),(6,1),(7,0.7),(8,0.3),} A=[0 0 0.3 0.7 1 1 0.7 0 0]
3
在模糊逻辑的应用方面,自从1974年英国的 Mamdani首次将模糊逻辑用于蒸汽机的控制后, 模糊控制在工业过程控制、机器人、交通运输等 方面得到了广泛而卓有成效的应用。与传统控制 方法如PID控制相比,模糊控制利用人类专家控 制经验,对于非线性、复杂对象的控制显示了鲁 棒性好、控制性能高的优点。模糊逻辑的其他应 用领域包括:聚类分析、故障诊断、专家系统和 图像识别等。
7
模糊集合有很多表示方法,最常用的有以下几种:
1) 当论域U为有限集{x1,x2,…,xn}时,通常有以下三 种方式
(a) Zadeh表示法
将论域中的元素xi与其隶属度A (xi)按下式表示A,

A A (x1 ) A (x2 ) A (xn )
x1
x2
xn
其中 A(xi)/xi并不表示“分数”,而是表示论域中 的元素xi与其隶属度A(xi)之间的对应关系。“+” 也不表示“求和”,而是表示模糊集合在论域U上 的整体。在Zadeh表示法中,隶属度为零的项可不写 入。
8
(b) 序偶表示法 将论域中的元素xi与其隶属度A(xi)构成序偶来表示A, 则
A={(x1,A(x1)),(x2,A(x2)),…,(xN,A(xN)) | xU} 在序偶表示法中,隶属度为零的项可省略。
(c) 向量表示法 将论域中元素xi的隶属度A(xi)构成向量来表示A,则
A=[A(x1) A(x2) … A(xN)] 在向量表示法中,隶属度为零的项不能省略。
12
例4-2 若以年龄为论域,并设U=[0,200],设Y表示模 糊集合“年青”,O表示模糊集合“年老”。已知 “年青”和“年老”的隶属函数分别为
1,
0 x 25
Y
(x)
1
1 x 25 2
5
,25
x
200
0,
0 x 50

,50
x
200
11
2) 当论域U为有限连续域时,Zadeh表示法为
A A (x)
Ux
其中 A(xi)/xi也不表示“分数”,而是表示论域中 的元素xi与其隶属度A(xi)之间的对应关系。“”也 不表示“积分”,而是表示模糊集合在论域U上的 元素x与其隶属度A(x)对应关系的一个整体。同样 在有限连续域表示法中,隶属度为零的部分可不写 入。
第二篇 模糊逻辑理论 及其MATLAB实现
1
第4章 模糊逻辑理论
❖ 4.1模糊逻辑理论的基本概念 ❖ 4.2 模糊逻辑控制系统的基本结构 ❖ 4.3 模糊逻辑控制系统的基本原理 ❖ 4.4 离散论域的模糊控制系统的设计 ❖ 4.5 具有PID功能的模糊控制器
2
模糊逻辑和模糊数学虽然只有短短的几十余 年历史,但其理论和应用的研究已取得了丰富的 成果。尤其是随着模糊逻辑在自动控制领域的成 功应用,模糊控制理论和方法的研究引起了学术 界和工业界的广泛关注。在模糊理论研究方面, 以Zadeh提出的分解定理和扩张原则为基础的模糊 数学理论已有大量的成果问世。1984年成立了国 际模糊系统协会(IFSA),FUZZY SETS AND SYSTEMS(模糊集与系统)杂志与IEEE(美国 电气与电于工程师协会)“模糊系统”杂志也先 后创刊。
5
在康托创立的经典集合论中,一事物要么属于
某集合,要么不属于某集合,二者必居其一,没有 模棱两可的情况。即经典集合所表达概念的内涵和 外延都必须是明确的。
在人们的思维中,有许多没有明确外延的概念, 即模糊概念。表现在语言上有许多模糊概念的词, 如以人的年龄为论域,那么“年青”、“中年”、 “年老”都没有明确的外延。再如以某炉温为论域, 那么“高温”、“中温”、“低温”等也都没有明 确的外延。所以诸如此类的概念都是模糊概念。模 糊概念不能用经典集合加以描述,因为它不能绝对 地用“属于”或“不属于”某集合来表示,也就是 说论域上的元素符合概念的程度不是绝对的0或1, 而是介于0和1之间的一个实数。
6
1.模糊集合的定义及表示方法 Zadeh在1965年对模糊集合的定义为:给定论域
U,U到[0,1]闭区间的任一映射A A:U[0,1]
都确定U的一个模糊集合A,A称为模糊集合A的隶 属函数,它反映了模糊集合中的元素属于该集合的 程度。若A中的元素用x表示,则A(x)称为x属于A 的隶属度。A(x)的取值范围为闭区间[0,1],若 A(x)接近1,表示x属于A的程度高,A(x)接近0, 表示x属于A的程度低。可见,模糊集合完全由隶属 函数所描述。
相关文档
最新文档