第七章模糊控制应用实例
模糊控制应用实例

模糊控制应用实例模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法,它能够处理模糊的输入和输出,使得控制系统具有更好的鲁棒性和适应性。
下面将介绍一个模糊控制的应用实例。
某工厂的生产线上有一台机器人,它需要根据生产线上的物品进行分类和分拣。
由于生产线上的物品形状、颜色、大小等特征存在一定的模糊性,传统的控制方法很难实现准确的分类和分拣。
因此,工厂决定采用模糊控制方法来解决这个问题。
首先,需要对机器人的控制系统进行建模。
假设机器人的控制系统包括三个输入变量和一个输出变量。
其中,三个输入变量分别为物品的大小、颜色和形状,输出变量为机器人的动作,包括分类和分拣两种动作。
接下来,需要确定输入变量和输出变量的模糊集合和模糊规则。
假设物品的大小、颜色和形状分别属于三个模糊集合:小、中、大;红、绿、蓝;圆、方、三角。
输出变量也分别属于两个模糊集合:分类、分拣。
根据这些模糊集合,可以确定一些模糊规则,例如:如果物品大小为小且颜色为红且形状为圆,则机器人动作为分类;如果物品大小为中且颜色为绿且形状为方,则机器人动作为分拣;如果物品大小为大且颜色为蓝且形状为三角,则机器人动作为分类。
最后,需要进行模糊推理和模糊控制。
当机器人接收到一个物品时,它会根据物品的大小、颜色和形状,将它们映射到对应的模糊集合中。
然后,根据模糊规则进行模糊推理,得到机器人的动作。
最后,根据机器人的动作,控制机器人进行分类或分拣。
通过模糊控制方法,机器人可以更准确地分类和分拣物品,提高生产效率和质量。
同时,模糊控制方法还具有较好的鲁棒性和适应性,能够应对物品特征的变化和噪声的干扰。
总之,模糊控制是一种有效的控制方法,它能够处理模糊的输入和输出,使得控制系统具有更好的鲁棒性和适应性。
在工业生产、交通运输、医疗健康等领域都有广泛的应用。
模糊控制实例

x2 2 x5 A1 ( x ) 3 , 8 x 5 x 8 3
y 5 B1 ( y ) 3 11 y 3 z 1 C1 ( z ) 3 7 z 3 5 y 8 , 8 y 11
计算机控制算法
属函数 C ( z ) 为:
(1)以连续型重心法作为解模糊化机构:首先找出
因此
z 1 1 z 3 3 2 3 z 5 3 7 z C ( z ) 5 z 6 3 1 6 z 8 3 9 z 8 z9 3 3 z 1 52 67 z 81 99 z zdz zdz zdz zdz zdz 1 3 5 6 8 3 3 3 3 3 z 3 z 1 52 67 z 81 99 z dz dz dz dz 1 3 3 3 5 3 6 3 8 3 dz 28 16 49 28 25 18 3 18 6 18 2 4 1 2 1 3 3 2 3 6 4.7
{负大,负中,负小,负零,正零,正小,正中,正大}
{NB,NM,NS,NO,PO,PS,PM,PB}
第3章
计算机控制算法
2.变量的模糊化
基本论域:某个变量变化的实际范围 误差的基本论域为 [ xe , xe ] 误差变化的基本论域为[ xc , xc ] 输出变量的基本论域为[ yu , yu ]
变量的模糊子集论域 {n, n 1,
,0,
, n 1, n}
基本论域到模糊子集论域的转换公式
2n a b y x ba 2
模糊化就是将清晰的某个输入变量按隶属度转换到与 之相对应的模糊量的过程。
第3章
计算机控制算法
模糊控制及其应用

详细描述
模糊控制算法通过采集室内温度和人的舒适度信息,将这些信息模糊化处理后,根据模糊规则进行推理,输出相 应的温度调节指令,从而实现对空调温度的智能控制。这种控制方式能够避免传统控制方法中存在的过度制冷或 制热的问题,提高室内环境的舒适度。
易于实现
模糊控制器结构简单,易于实 现,能够方便地应用于各种控 制系统。
灵活性高
模糊控制器具有较强的灵活性 ,能够根据不同的需求和场景 进行定制和优化。
02
模糊控制的基本原理
模糊化
模糊化是将输入的精确值转换 为模糊集合中的隶属度函数的 过程。
模糊集合论是模糊控制的理论 基础,它通过引入模糊集合的 概念,将精确的输入值映射到 模糊集合中,从而实现了对精 确值的模糊化处理。
交通控制
智能交通系统
通过模糊控制技术,可以实现智 能交通系统的自适应调节,提高 道路通行效率和交通安全性能。
车辆自动驾驶
在车辆自动驾驶中,模糊控制技 术可以用于实现车辆的自主导航 、避障和路径规划等功能,提高 车辆的行驶安全性和舒适性。
04
模糊控制在现实问题中的应用案例
智能空调的温度控制
总结词
模糊控制器
模糊控制器是实现模糊控制的核心部件,通过将输入的精确量转 换为模糊量,进行模糊推理和模糊决策,最终输出模糊控制量。
模糊控制的发展历程
80%
起源
模糊控制理论起源于20世纪60年 代,由L.A.Zadeh教授提出模糊 集合的概念,为模糊控制奠定了 理论基础。
100%
发展
随着计算机技术的进步,模糊控 制技术逐渐得到应用和发展,特 别是在工业控制领域。
模糊控制的应用实例与分析

模糊控制的应用实例与分析本页仅作为文档封面,使用时可以删除This document is for reference only-rar21year.March模糊控制的应用学院实验学院专业电子信息工程姓名指导教师日期 2011 年 9 月 20 日在自动控制中,包括经典理论和现代控制理论中有一个共同的特点,即控制器的综合设计都要建立在被控对象准确的数学模型(如微分方程等)的基础上,但是在实际工业生产中,很多系统的影响因素很多,十分复杂。
建立精确的数学模型特别困难,甚至是不可能的。
这种情况下,模糊控制的诞生就显得意义重大,模糊控制不用建立数学模型,根据实际系统的输入输出的结果数据,参考现场操作人员的运行经验,就可对系统进行实时控制。
模糊控制实际上是一种非线性控制,从属于智能控制的范畴。
现代控制系统中的的控制能方便地解决工业领域常见的非线性、时变、在滞后、强耦合、变结构、结束条件苛刻等复杂问题。
可编程控制器以其高可靠性、编程方便、耐恶劣环境、功能强大等特性很好地解决了工业控制领域普遍关心的可靠、安全、灵活、方便、经济等问题,这两者的结合,可在实际工程中广泛应用。
所谓模糊控制,其定义是是以模糊数学作为理论基础,以人的控制经验作为控制的知识模型,以模糊集合、模糊语言变量以及模糊逻辑推理作为控制算法的一种控制。
模糊控制具有以下突出特点:(1)模糊控制是一种基于规则的控制,它直接采用语言型控制规则,出发点是现场操作人员的控制经验或相关专家的知识,在设计中不需要建立被控对象的精确的数学模型,因而使得控制机理和策略易于接受与理解,设计简单,便于应用(2)由工业过程的定性认识出发,比较容易建立语言控制规则,因而模糊控制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。
模糊控制应用示例讲解

0.4
0.2
0
-3
-2
NS
ZR
PS
-1
0
1
PB
2
u3
e de NB NS ZR PS PB
模糊推理规则
NB NS ZR PS PB
PB PB PS PS ZR PB PS PS ZR ZR PS PS ZR ZR NS PS ZR ZR NS NS ZR ZR NS NS NB
模糊控制系统设计
% Example 3.8 % 典型二阶系统的模糊控制 % %被控系统建模 num=20; den=[1.6,4.4,1]; [a1,b,c,d]=tf2ss(num,den); x=[0;0];
第5次课
例1:工业工程控制
例2:典型二阶环节 的模糊控 制
例1: 工业过程
例1: 某一工业过程要根据测量的温度 (t)和压力(p)来确定阀门开启的角
度: f (t, P) 这种关系很难用数
学模型精确描述。实际中由有经验的操 作员完成,因此通常可设计模糊控制器 取而代之。
输入输出变量的论域
0
0
0.5
1
1.5
2
2.5 压力 3
阀门开启角度的模糊隶属度 函数
“负” “零” “正”
1 0.8 0.6 0.4 0.2
0 -10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8 10
角度增量
隶属度函数
模糊推理规则库
模糊推理规则有3条:
If 温度“冷” and 压力“高”,则阀门角 度增量为“正”
If 温度“热” and 压力“高”,则阀门角 度增量为“负”
If 压力“正常”,则阀门角度增量为“零 ”
模糊控制器设计实例

模糊控制器在智能家居中的应用
总结词
提升家居舒适度
详细描述
智能家居系统中的温度、湿度、光照等环境因素的控制可以通过模糊控制器实 现。通过将传感器采集的环境参数进行模糊化处理,根据模糊逻辑规则进行推 理,实现对家居环境的智能调节,提升家居的舒适度。
模糊控制器在智能家居中的应用
总结词:节能环保
详细描述:在智能家居中,模糊控制器能够根据家庭成员的生活习惯和环境参数,智能调节家电的运 行状态,实现节能环保。例如,根据室内外温度和光照强度,模糊控制器可以智能调节空调和照明设 备的运行状态,减少能源的浪费。
进方向。
模糊控制器性能优化
算法优化
改进模糊控制器的核心算法,提高响 应速度和控制精度。
参数调整
根据实际应用需求,调整模糊控制器 的参数,以优化控制效果。
抗干扰设计
增强模糊控制器的抗干扰能力,提高 系统的稳定性和鲁棒性。
人机交互优化
改进用户界面和操作方式,提高模糊 控制器的易用性。
05
模糊控制器发展趋势与展望
高医疗设备的安全性和可靠性。
模糊控制器在医疗设备中的应用
总结词
辅助医生诊断
VS
详细描述
在医疗影像诊断中,模糊控制器可以对医 学影像数据进行处理和分析,辅助医生进 行疾病诊断。通过对医学影像数据进行模 糊化处理,提取病变特征,并根据模糊逻 辑规则进行推理,帮助医生快速准确地判 断病情。
04
模糊控制器性能评估
02
模糊控制器设计实例
模糊控制器实例选择
实例选择
选择一个适合的模糊控制器实例,例 如温度控制器、速度控制器等,需要 考虑控制对象的特性和控制要求。
实例分析
对所选实例进行详细分析,了解其输 入输出变量、控制规则等,为后续设 计提供基础。
模糊控制应用实例

模糊控制应用实例1. 引言模糊控制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问题。
本文将介绍模糊控制的应用实例,包括模糊控制在机器人导航、温度控制和交通信号灯控制等方面的应用。
2. 模糊控制在机器人导航中的应用2.1 模糊控制器设计在机器人导航中,模糊控制可以用于控制机器人的运动路径。
首先,需要设计一个模糊控制器,该控制器包括输入和输出变量以及一组模糊规则。
输入变量可以是机器人与障碍物的距离、机器人当前的角度等。
输出变量通常是机器人的速度和转向角度。
2.2 模糊控制器实现在机器人导航中,可以使用传感器来获取机器人与障碍物的距离和机器人当前的角度。
这些信息可以作为输入变量输入到模糊控制器中。
模糊控制器根据一组模糊规则来计算机器人的速度和转向角度,然后将其作为输出变量输出给机器人的控制系统。
2.3 模糊控制器优势相比于传统的控制方法,模糊控制在机器人导航中具有一定的优势。
首先,模糊控制能够处理不确定性和模糊性问题,使得机器人能够更好地适应复杂的环境。
其次,模糊控制可以通过调整模糊规则和输入变量的权重来优化机器人的导航性能。
最后,模糊控制可以很容易地与其他控制方法结合使用,以实现更高级的导航功能。
3. 模糊控制在温度控制中的应用3.1 温度控制系统在温度控制中,模糊控制可以用于调节加热器或制冷器的功率,以维持目标温度。
温度控制系统通常包括一个温度传感器、一个控制器和一个执行器。
温度传感器用于测量当前的温度,控制器根据温度的变化来调整执行器的功率。
3.2 模糊控制器设计在温度控制中,需要设计一个模糊控制器来根据当前的温度误差和误差变化率来调整执行器的功率。
模糊控制器的输入变量可以是温度误差和误差变化率,输出变量可以是执行器的功率。
通过选择适当的模糊规则和调整输入变量的权重,可以实现温度的稳定控制。
3.3 模糊控制器实现在温度控制中,可以使用一个模糊控制器来计算执行器的功率。
模糊控制器根据一组模糊规则来决定执行器的功率大小,然后将其输出给执行器。
模糊控制及应用

参考书:韩力群.智能控制理论及应用,机械工业出版社, 2008年1月
基于模糊推理的智能控制系统
1 引言 2 模糊集合及其运算 3 模糊关系与模糊关系合成 4 模糊语言变量与模糊语句 5 模糊推理 6 模糊控制器的工作原理 7 模糊控制应用实例
1 引言
1.1 模糊控制理论的产生和发展 1.2 模糊控制的概念和特点
从被控对象检测出状态变量值,并以此 检测值与目标期望值(给定值)进行比较,
以偏差值作为控制器的输入量,由控制器
按某种数学模型进行运算后的结果,作为控 制量。
闭环控制系统
偏
差
给比信
定 值
较 器
号 e
+ -
反 馈 量
控制器
输 出
是负反馈系统
信
号
uห้องสมุดไป่ตู้
控制量
显示打印
被控对象
传统控制方法的局限性
若用计算机实现传统控制方法: A. 首先要设定控制目标值。 B. 根 据 被 控 对 象 的 特 性 变 化 和 环 境变化,通过负反馈原理,不断进行调节,以 跟踪所设定的目标值。 C. 设 计 一 个 满 足 控 制 目 标 的 控 制 器,必须要有数学模型。 实际实现很困难,特别是对复杂的非线 性系统和多因素的时变系统。
用语言变量代替数学变量或两者结合应用; 用模糊条件语句来刻画变量间的函数关系; 用模糊算法来刻画复杂关系,模拟人类学
习和自适应能力。
模糊逻辑控制方法
把模糊数学理论应用于自动控制领域,从而 产生的控制方法称为模糊控制方法。
传统控制依赖于被控系统的
数学模型;
模糊逻辑控制依赖于被控系统的
物理特性。
2.1 经典集合
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• (3)洗涤剂 • 洗涤剂的成分主要以烷基苯活性剂为主, 不同的洗涤剂还会添加各种不同的辅助剂、 酵素、荧光增白剂、香料等。 • 7.1.2 模糊控制洗衣机结构 • (1)负载检测 • 这主要用来检测所洗衣物的重量,以决定 水位。这可用不同的方法实现。最容易想 到的方法是用静态的压力传感器直接测量, 但结构要稍复杂一些。
根据以下要求来选择控制值。 • 规律 1:为了乘坐舒适性,在通过标志时, 应该保持当前的控制值,以避免惯性冲击。 • 规律2:为了缩短行驶时间,同时考虑乘坐 舒适性,在标志前不要刹车,过了标志开 始缓慢刹车。 • 规律3:为了精确定位,在过了标志后,就 应该在±n个控制值范围内选择适当的控制 值来调节车速,以便准确地停车,同时要 避免发生惯性冲击。
• 规则10:如果NC=-2时,S=G且C=G • 且T=VG,那么NC=-2; • 规则11:如果NC=-3时,S=G且C=G • 且T=VG,那么NC=-3; • 规则12:如果NC=-4时,S=G且C=G • 且T=VG,那么NC=-4。 • 2)车站停车控制规则 • 操作经验的语言描述为:当列车通过车站 前放置的停车标志后,指示可以开始控制 停车定位,但同时要考虑乘坐舒适。具体
• Bn:表示刹车刻度盘上的刻度; • Bmax:表示紧急刹车; • N(t)是当前控制值。 • 1)站间定速行驶规则 • 规律1:为了确保安全性和乘坐的舒适,当 速度高于所限速度时,把控制值调到当前 控制值与紧急刹车控制值之间的中间值, 如果需要紧急刹车,冲击就会减小。 • 规律2:为了节约能源,当可以确保行驶时 间时,就利用惯性运行,这时既不加速也 不刹车。
• 7.2.3 充电控制原理
图7.17 手机模糊充电控制器系统原理框图
图7.18 恒流充电模块原理图
图7.19 LM317的基本工作电路
• 输出恒压值的计算公式如式(7.1)所示:
(7.1)
(7.2)
• 7.2.4 控制软件
图7.20 主流程框图
• 7.3 地铁机车模糊控制器
• 7.3.1 对评价指标的定义 • 用6个符号表示有关论域: • A:(Accuracy of stop gap)停车准确 度 • C:(Comfort of riding)乘坐舒适性 • E:(Energy saving)节约能源 • R:(Running time )行驶时间 • S:(Safety)安全性 • T:(Traceability of speed)速度跟踪 性
图7.13 模糊控制洗衣机控制结构图
• (2)模糊规则 • 1)输入变量(分三级) • ①负载:大、中等、小。 • ②质料:棉制品偏多、棉和化纤制品各半、 化纤制品偏多。 • ③水温:偏高、中等、偏低。 • 2)输出变量(分四级) • ①水流强度:很强、强、中、弱。 • ②洗涤时间:很长、长、中、短。 • 3)模糊规则
• 规则5:如果NC=-1时R=VG且C=G且 A=VG,那么NC=-1; • 规则6:如果NC=-2时R=VG且C=G且 A=VG,那么NC=-2; • 规则7:如果NC=-3时R=VG且C=G且 A=VG,那么NC=-3; • 规则8:如果N=P7时 R=VB且C=G且 S=G,那么N=P7; • 规则9:如果N=P4时R=B且A=B且S=G, 那么N=P4;
• (5)水的透光率检测 • 水的透光率用光电传感器实现。
图7.7 污垢程度透光率曲线
污垢的性质
图7.8 污垢性质透光率曲线
图7.9 用不同洗涤剂时透光率曲线
• 7.1.3 控制电路设计
图7.10 模糊控制洗衣机电路框图
图7.11 负载检测电路图
图7.12 负载检测电路的波形图
• 7.1.4 模糊控制实现方法 • (1)基本结构和控制过程
• 规律 3:为了缩短行驶时间,当速度小于 所限速度时,则可用最大加速。 • 规律4:为了乘坐舒适,如果用当前控制值 就可保持车速跟踪目标速度,就可保持当 前控制值。
• 规律5:为了保证速度跟踪性,如果在当前 控制下不能达到目标值,就应该在±n个控 制值范围内选择适当的控制值来调节车速, 以达到目标值。同时,还要考虑到乘坐舒 适,避免加速过大。
• 根据这些控制规律,就可制定出如下满足 模糊控制要求的控制规则: • 规 则 1 : 如 果 NC=+3 时 R=VG 且 C=G 且 A=VG,那么NC=3; • 规 则 2 : 如 果 NC=+2 时 R=VG 且 C=G 且 A=VG,那么NC=2; • 规 则 3 : 如 果 NC=+1 时 R=VG 且 C=G 且 A=VG,那么NC=1; • 规则4:如果NC=0时 R=VG且A=G,那 么 • NC=0;
第7章 模糊控制应用实例
• 7.1 模糊控制全自动洗衣机
• 7.1.1 洗衣条件 • (1)衣服的质料 • 一般衣服质料纤维可分两大类:自然纤维 的棉织品和人造化学纤维织品。 • (2)水 • 水可带走一般的灰尘和水溶性污垢,所以, 不用洗涤剂也可能洗去部分污垢。
图7.1 水温与洗净力之间的关系曲线
• 用5个符号表示模糊概念的等级: • VG:(Very Good)非常好 • G:(Good)好 • M :(Medium)中等 • B:(Bad)差 • VB:(Very Bad)非常差 • (1)停车准确度 • (2)乘坐舒适度 • (3)节约能源
• (4)行驶时间 • (5)安全性 • (6)速度跟踪性 • 7.3.2 对机车的运动特性模拟实验 • 7.3.3 模糊控制规则的制定 • 在规则中: • N:表示控制阀值; • NC:表示相对于当前的控制阀值的变化量; • Pn:表示行驶控制刻度盘上的刻度,P7表 示最大控制值;
• 规 则 5 : 如 果 NC=3 时 , S=G 且 C=G 且 T=VG,那么NC=3; • 规 则 6 : 如 果 NC=2 时 , S=G 且 C=G 且 T=VG,那么NC=2;
• 规 则 7 : 如 果 NC=1 时 , S=G 且 C=G 且 T=VG,那么NC=1; • 规则8:如果NC=0时,S=G且T=G,那 么NC=0; • 规则9: 如果NC=-1时,S=G且C=G 且 T=VG,那么NC=-1;
• 规则10:如果N=0时R=M且C=G且S=G,
那么N=0;
• 规则11:如果N=B1时R=G且C=G且
S=G,那么N=B1;
• 规则12:如果N=B7时且S=VB,那么
N=0。
• 7.3.4 模糊控制的实现
图7.21 预见型模糊停车控制的推理过程
图7.2 模糊控制洗衣机结构剖面图
图7.3 计数脉冲与衣物重量关系曲线
• (2)质料检测
图7.4 棉制品与化纤制品辨别曲线
图7.5 柔软布料和硬厚布料的水位变化曲线
图7.6 不同软硬度布料情况下驱动电流波形
• (3)水位检测 • 水位检测用一种专用水位传感器实现。 • (4)水温检测
• 水温检测通过热电耦测量。
• (3)模糊控制的隶属函数 • 1)输入变量
图7.14 输入变量的隶属函数 (a)负载量;(b)水;(c)质料
• 2)输出变量
图7.15 输出变量的隶属函数
• (4)解模糊判决结果
• 据此又细分成如下的洗涤控制:
• ①水流9种;
• ②洗涤时间16种;
• ③清洗时间6种;
• ④脱水时间6种。
• 根据这些控制规律,就可制定出如下满足模 糊控制要求的控制规则: • 规则1:如果N =0时,S=G且C=G且E=G, 那么N=0;
• 规则2:如果N =P7时,S=G且C=G且 T=B,那么N=P7; • 规则3:如果N=B7时,S=B,那么N=(N (t)+Bmax)/2; • 规则4:如果NC=4时,S=G且C=G且 T=VG,那么NC=4;
• 7.2 智能手机充电器
• 7.2.1 智能充电原理
• 电池充电的关键在于实现有效充电的同时
保证可以适时终止充电,防止过充电对电 池造成损害;充电中应显示电量,以便了 解充电情况;要有查错功能,在发现错误 时及时停止充电,以保护电池和充电器。 • 7.2.2 手机充电器模糊控制的系统原理框 图
图7.16 智能手机充电器系统原理框图