模糊控制1
模糊控制理论及应用
《模糊控制理论及应用》课程教学大纲学分：2 总学时：36理论学时：36 面向专业：电气工程及其自动化大纲执笔人：王冉冉大纲审定人：李有安一、说明1.课程的性质、地位和任务《模糊控制理论及应用》是电气工程及自动化专业的选修课。
主要任务是模糊控制技术作为现代工业与新产品开发的高新技术之一，受到国内外普遍重视。
通过本课程的学习掌握模糊控制技术的一般原理和方法，尤其是模糊推理技术与模糊系统模型的建模技术。
2.课程教学的基本要求先修课程：《高等数学》，《线性代数》，《自动控制理论基础》,《模糊数学》等。
在这些课程中注意讲授：模糊数学的定义，计算方法，控制的基本概念和基本方法等。
由于模糊控制理论内容抽象，国内大部分模糊课程都是面向研究生教学的，同学理解起来较困难。
同时保证课程内容的稳定性，讲课力求突出重点，突出基本原理和基本内容，同时尽量列举应用了模糊系统的实际例子，使同学们理解起来更加容易。
本课程的教学环节包括：课堂讲授、课外作业等。
通过本课程各个教学环节的学习，重点培养学生应用自动控制理论分析和设计调速系统方法的掌握。
注重培养学生的自学能力、动手能力、分析问题、解决问题的能力，培养学习设计计算以及利用已掌握的知识分析实际问题的能力。
3.课程教学改革总体设想：为解决授课学时少授课内容多的矛盾，在有限的教学时间里较好的完成授课任务，必须做到重点突出、精讲多练，尽量使用现代教学手段如多媒体教学等，在增加信息量的前提下也能保证教学质量。
采用启发式教学，对重点内容讲深、讲透，鼓励学生自学和课上讨论，调动学生的学习主动性，通过讲解应用实例，提高学生的学习兴趣，扩大学生在本学科领域的知识面。
二、教学大纲内容第一章模糊控制系统的结构（讲课8学时）§1-1模糊控制系统产生的背景介绍模糊控制系统产生的背景、目前的应用情况和以后的发展展望等。
§1-2自然语言与模糊集合通过对自然语言的介绍，认识模糊集合的概念。
控制系统中的鲁棒控制与模糊控制比较
控制系统中的鲁棒控制与模糊控制比较在控制系统中，鲁棒控制和模糊控制是两种常见的控制方法。
它们都在处理系统的不确定性和非线性方面起着重要作用。
然而，鲁棒控制和模糊控制在原理和实际应用方面存在一些差异。
本文将比较鲁棒控制和模糊控制的特点、优点和缺点，并分析它们在控制系统中的适用性。
1. 鲁棒控制鲁棒控制是一种处理系统模型不确定性的控制方法。
它通过设计鲁棒稳定控制器来确保系统在存在参数变化或外部干扰时的稳定性和性能。
鲁棒控制方法通常基于系统的数学模型，并利用最优控制理论和鲁棒性分析方法来设计控制器。
鲁棒控制的特点：1.1 基于数学模型：鲁棒控制方法要求系统有准确的数学模型，并且能够对模型中存在的不确定性进行分析和处理。
1.2 强鲁棒性：鲁棒控制的目标是设计一个控制器，使系统在参数变化、扰动和建模误差的情况下保持稳定。
鲁棒控制方法具有较强的鲁棒性能。
1.3 易于分析和设计：鲁棒控制是一种基于数学模型的控制方法，可以通过分析系统的稳定性和性能指标来设计控制器。
鲁棒控制的优点：2.1 稳定性：鲁棒控制方法能够保证系统在存在不确定性和外部扰动的情况下保持稳定。
2.2 鲁棒性能：鲁棒控制方法能够在参数变化和建模误差的情况下保持较好的控制性能。
2.3 数学分析：鲁棒控制方法可以通过数学分析对系统的稳定性和性能进行准确的评估和设计。
鲁棒控制的缺点：3.1 复杂性：鲁棒控制方法通常依赖于系统的数学模型，且设计过程较为复杂。
3.2 非线性限制：鲁棒控制方法对系统的非线性特性有一定的限制，不适用于高度非线性系统。
3.3 效果依赖于模型准确性：鲁棒控制方法的性能依赖于系统模型的准确性，当模型存在误差时，控制效果可能会下降。
2. 模糊控制模糊控制是一种处理非线性和模糊信息的控制方法。
它通过设计模糊控制器来实现对系统的控制。
模糊控制方法通常基于经验规则和专家知识，并利用模糊逻辑和模糊推理来设计控制器。
模糊控制的特点：4.1 非精确建模：模糊控制方法不要求系统有准确的数学模型，能够处理不确定性和模糊性信息。
离散化 Pid 模糊控制算法
论文标题: 设计PID ，离散化，模糊化控制器PID 控制器设计一 PID 控制的基本原理和常用形式及数学模型具有比例-积分-微分控制规律的控制器，称PID 控制器。
这种组合具有三种基本规律各自的特点，其运动方程为：dt t de dt t e t e t m K K K K K dp ti p p )()()()(0++=⎰相应的传递函数为：⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛++=S S s K K K d i p c 1)(D S S S K K K d ip 12++∙=二 数字控制器的连续化设计步骤假想的连续控制系统的框图1 设计假想的连续控制器D（s）由于人们对连续系统的设计方法比较熟悉，对由上图的假想连续控制系统进行设计，如利用连续系统的频率的特性法，根轨迹法等设计出假想的连续控制器D（S）。
2 选择采样周期T香农采样定理给出了从采样信号到恢复连续信号的最低采样频率。
在计算机控制系统中，完成信号恢复功能一般有零阶保持器H（s)来实现。
零阶保持器的传递函数为3将D（S）离散化为D（Z）将连续控制器D（S）离散化为数字控制器D（Z）的方法很多，如双线性变换法，后向差分法，前向差分法，冲击响应不变法，零极点匹配法，零阶保持法。
双线性变换法然后D（S）就可以转化离散的D（Z)三Matlab仿真实验直接试探法求PID根据这个框图，求出该传递函数的P=0.35 I=0 D=0根据⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛++=S S s K K K d i p c 1)(D D （Z ）=0.35 T=0.01数字连续话PID 控制器设计MA TLAB 仿真框图实验结果 没有经过调节的结果为结果分析一阶阶跃信号的幅值选择为5经过数字连续化PID控制器后，对比图形发现，结果变得非常稳定，没有发现超调量，而没有经过PID控制的图形发生了超调变化达到稳定的时间变得更长。
二离散化控制器的设计离散系统设计是指在给定系统性能指标的条件下，设计出控制器的控制规律和相应的数字控制算法。
模糊控制的基本原理
模糊控制的基本原理模糊控制是以模糊集合理论、模糊语言及模糊逻辑为基础的控制，它是模糊数学在控制系统中的应用，是一种非线性智能控制。
模糊控制是利用人的知识对控制对象进行控制的一种方法，通常用“if条件，then结果”的形式来表现，所以又通俗地称为语言控制。
一般用于无法以严密的数学表示的控制对象模型，即可利用人（熟练专家）的经验和知识来很好地控制。
因此，利用人的智力，模糊地进行系统控制的方法就是模糊控制。
模糊控制的基本原理如图所示：i .......... 濮鬧挖制器.. (1)模糊控制系统原理框图它的核心部分为模糊控制器。
模糊控制器的控制规律由计算机的程序实现，实现一步模糊控制算法的过程是：微机采样获取被控制量的精确值，然后将此量与给定值比较得到误差信号E; —般选误差信号E作为模糊控制器的一个输入量，把E 的精确量进行模糊量化变成模糊量，误差E的模糊量可用相应的模糊语言表示；从而得到误差E的模糊语言集合的一个子集e（e实际上是一个模糊向量）; 再由e和模糊控制规则R（模糊关系）根据推理的合成规则进行模糊决策，得到模糊控制量u 为：u R式中u为一个模糊量；为了对被控对象施加精确的控制，还需要将模糊量u 进行非模糊化处理转换为精确量：得到精确数字量后，经数模转换变为精确的模拟量送给执行机构，对被控对象进行一步控制；然后，进行第二次采样，完成第二步控制 %二这样循环下去，■就实现了被控对象的模糊控制「..................... ""模糊控制（FUZZy Control/是'以模糊集合理论"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。
模糊控制同常规的控制方案相比，主要特点有：（1）模糊控制只要求掌握现场操作人员或有关专家的经验、知识或操作数据，不需要建立过程的数学模型，所以适用于不易获得精确数学模型的被控过程，或结构参数不很清楚等场合。
模糊控制及其应用
ua* u*p
）作为控制量。
2
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b．取中位数法
选取求出模糊子集的隶属函数曲线和横坐标所围成区域的面积
垂直于横坐标平分为两部分，则横坐标的数，作为清晰化的结果，
这种方法比较充分地利用了模糊子集提供的信息，但计算要比方
法a麻烦。
n
c．加权平均判决法
kiui
这种方法是仿照普通加权法的计算公式
人对误差、误差变化率、误差变化率的变化的敏 感性是有差异的，一般说敏感程度因人而异，而且 对三项参数的敏感程度也是呈递减趋势。
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通常将模糊控制器的输入变量的个数称为模糊控制的 维数。一、二、三维模糊控制器的结构分类如图3 （a）、（b）、（c）所示。
E 模糊控制器 C
（a）一维模糊控制器
“若A则B，C”（即if A then B, C）
例句：“若水温已到，则停止加热水、停止加冷水”。
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f ． “ 若 A1 则 B1 或 A2 则 B2” （ if A1 then B1 or if A2 then B2）
例句：“若水温偏高则加大冷水流量，或若 水温偏低则加大热水流量”这条语句还可表 示为
控制规则设计是设计模糊控制器的关键，一般包 括三部分设计内容：选择描述输入输出变量的词集、 定义各模糊变量的模糊子集及建立模糊控制器的控 制规则。 ①选择描述输入和输出变量的语言值名称的词集
模糊控制器的控制规则表现为一组模糊条件语句， 在条件语句中描述输入输出变量状态的一些词汇如 正大、正中、正小、负小、负中、负大的集合，称 为这些变量语言值名称的词集。
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上述分析表明：隶属函数曲线形状 较尖的模糊子集其分辨率较高，控制 灵敏度也较高；相反，隶属函数曲线 形状较缓的，控制特性也较平缓，系 统稳定性较好。因此，在选择模糊变 量的模糊集的隶属函数时，在误差较 大的区域采用低分辨率的模糊集，在 误差较小的区域采用高分辨率的模糊 集，当误差接近于零时选用高分产率 的模糊集。
模糊控制与PID控制的比较
模糊控制与PID控制的比较自20世纪60年代中期起，模糊控制逐渐崭露头角，其优越性也引起了人们的关注。
除了模糊控制，当今热门的控制算法之一是PID控制。
那么，模糊控制与PID控制之间的区别是什么呢？它们各自的优缺点是什么？在特定的应用场合下，哪种控制算法更适用？一、模糊控制概述模糊控制是一种无需准确模型或参数即可执行复杂控制系统的方法，它仅使用模糊逻辑来描述输入和输出之间的关系。
模糊控制系统的输入和输出都是模糊变量。
与其他控制方法相比，模糊控制系统可以更好地处理不确定性和模糊性，具有更强的容错能力和适应性。
模糊控制系统由四个主要组成部分组成：模糊化、模糊推理、解模糊化和规则库。
模糊化部分将传感器输出信号转换为模糊变量，模糊推理部分使用模糊逻辑基于模糊规则将模糊变量转换为控制信号，解模糊化部分将控制信号转换为精确的控制信号，规则库存储了模糊规则及其权重。
二、PID控制概述比例积分微分（PID）控制是一种经典的控制算法，其控制草图由三个部分组成。
比例项（P）根据当前误差大小进行输出，积分项（I）可以消除稳态误差，微分项（D）可以提高系统的稳定性并抑制系统的震荡。
PID控制器的设计基于系统的数学模型，在许多应用中，这个模型是已知的。
在这些情况下，PID控制器可以通过调整不同部分的增益以进行优化。
三、模糊控制与PID控制的对比1. 精度PID控制器可以实现非常高的精度，特别是在恒定环境下，模糊控制器具有更高的容错能力和适应性，而且围绕控制正常的范围内快速做出反应。
2. 调节PID调节通常是更容易实现的PLC控制器中自动化开发环境的系统。
Fuzzy可能更多地需要手动调整和对规则进行逐步精细的训练，但它也可以被训练自动化。
3. 适应性模糊控制器的好处是可以轻松地处理不确定性和模糊性，因此可以应对复杂环境。
PID控制器则对不确定性和模糊性更加敏感，而且会因不确定性的变化而导致过度响应或不足响应的问题。
4. 实际应用PID控制器广泛应用于许多领域，如化工、制造和机械工程。
模糊控制毕业论文
模糊控制考核论文姓名：郑鑫学号：1409814011 班级：149641 题目:模糊控制的理论与发展概述摘要模糊控制理论是以模糊数学为基础,用语言规则表示方法和先进的计算机技术,由模糊推理进行决策的一种高级控制策。
模糊控制作为以模糊集合论、模糊语言变量及模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制，它已成为目前实现智能控制的一种重要而又有效的形式尤其是模糊控制和神经网络、遗传算法及混沌理论等新学科的融合，正在显示出其巨大的应用潜力。
实质上模糊控制是一种非线性控制，从属于智能控制的范畴。
模糊控制的一大特点是既具有系统化的理论，又有着大量实际应用背景。
本文简单介绍了模糊控制的概念及应用，详细介绍了模糊控制器的设计，其中包含模糊控制系统的原理、模糊控制器的分类及其设计元素。
关键词：模糊控制；模糊控制器；现状及展望Abstract Fuzzy control theory is based on fuzzy mathematics, using language rule representation and advanced computer technology, it is a high-level control strategy which can make decision by the fuzzy reasoning. Fuzzy control is a computer numerical contro which based fuzzy set theory, fuzzy linguistic variables and fuzzy logic, it has become the effective form of intelligent control especially in the form of fuzzy control and neural networks, genetic algorithms and chaos theory and other new integration of disciplines, which is showing its great potential. Fuzzy control is essentially a nonlinear control, and subordinates intelligent control areas. A major feature of fuzzy control is both a systematic theory and a large number of the application background.This article introduces simply the concept and application of fuzzy control and introduces detailly the design of the fuzzy controller. It contains the principles of fuzzy control system, the classification of fuzzy controller and its design elements.Key words: Fuzzy Control; Fuzzy Controller; Status and Prospects.引言传统的常规PID控制方式是根据被控制对象的数学模型建立，虽然它的控制精度可以很高，但对于多变量且具有强耦合性的时变系统表现出很大的误差。
模糊控制的基本原理和方法
NM
NM
NS
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NB
PS
PL
PM
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de Z
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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
c
8
NS ZE NM
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9
ZE ZE NS
k
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ZE PB PB
d
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ZE PM PM
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12
ZE PS PS
i
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ZE
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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)]
xi 和y的 论域 分别 为U i 和V， 用 模糊 隐含 表 示：
Ri ˆ Aij Ci 或Ri ˆ Ai (xi ) Bi ( y)
j
j
● 模糊控制系统的设计
1. 模糊化的策略 ▲ 采用单点模糊化
▲ 选择合适的模糊函数 ☆ 考虑噪声的概率密度函数。使W f 5 n
yr +
模糊控制
第2章模糊控制2.1 模糊控制自从1965年美国加利福尼亚大学控制论专家L .A .zadeh教授提出模糊数学以来”，吸引了众多的学者对其进行研究，使其理论与方法日臻完善，并且广泛地应用于自然科学和社会科学的各个领域，尤其是在第5代计算机研制和知识工程开发等领域占有特殊重要的地位。
把模糊逻辑应用于控制领域则始于1973年”。
1974年英国的E．H．Mamdani成功地将模糊控制应用于锅炉和蒸汽机控制。
此后20多年来，模糊控制不断发展并在许多领域中得到成功应用。
由于模糊逻辑本身提供了由专家构造语言信息并将其转化为控制策略的一种系统的推理方法，因而能够解决许多复杂而无法建立精确数学模型系统的控制问题，所以它是处理推理系统和控制系统中不精确和不确定性的一种有效方法。
从广义上讲，模糊控制是适于模糊推理，模仿人的思维方式，对难以建立精确数学模型的对象实施的一种控制策略。
它是模糊数学同控制理论相结合的产物，同时也是智能控制的重要组成部分。
模糊控制的突出特点在于：①控制系统的设计不要求知道被控对象的精确数学模型，只需要提供现场操作人员的经验知识及操作数据。
⑦控制系统的鲁棒性强，适应于解决常规控制难以解决的非线性、时变及大纯滞后等问题。
③以语言变量代替常规的数学变量，易于形成专家的“知识”。
④控制推理采用“不精确推理”(Approximatc Reasoning)。
推理过程模仿人的思维过程。
由于介入了人类的经验．因而能够处理复杂甚至“病态”系统。
2.1.1模糊数学模糊数学是基于模糊集理论。
模糊集的概念与古典集非此即彼的概念相对应，描述没有明确、清楚地定义界限的集合。
模糊集的理论叙述为：模糊集A是定义在一个输入ξ之上并由其隶属函数µA(·):ξ→[0,1]表征的集合。
假设ξ是一个普通集合，称为论域。
从ξ到区间[0,1]的映射A称为ξ上的一个模糊集合。
µA(·)表示ξ隶属于模糊集合A的程度，称为隶属度。
模糊控制原理（PDF）
第一部分模糊控制第2讲模糊控制原理第一节模糊控制（推理）系统的基本结构1.1 模糊控制系统的组成模糊控制器1.2 模糊控制器（推理）的结构1.2 模糊控制器的结构模糊化模糊化的作用是将输入的精确量转换成模糊量。
具体过程为：1）尺度变换尺度变换，将输入变量由基本论域变换到各自的论域范围。
变量作为精确量时，其实际变化范围称为基本论域；作为模糊语言变量时，变量范围称为模糊集论域。
2）模糊处理将变换后的输入量进行模糊化，使精确的输入量变成模糊量，并用相应的模糊集来表示。
知识库1.2 模糊控制器的结构数据库规则库数据库主要包括各语言变量的隶属函数，尺度变换因子及模糊空间的分级数等。
规则库包括了用模糊语言变量表示的一系列控制规则。
它们反映了控制专家的经验和知识。
1.2 模糊控制器的结构◆模糊推理模糊推理是模糊控制器的核心，它具有模拟人的基于模糊概念的推理能力。
◆清晰化作用：将模糊推理得到的模糊控制量变换为实际用于控制的清晰量。
包括：1) 将模糊量经清晰化变换成论域范围的清晰量。
2) 将清晰量经尺度变换变化成实际的控制量。
1.3 模糊控制器的维数模糊控制器输入变量的个数称为模糊控制器的维数。
对于单输入单输出的控制系统，一般有以下三种情况：一维模糊控制器一个输入：误差；输出为控制量或控制量的变化。
二维模糊控制二个输入：误差及误差的变化。
三维模糊控制器三个输入为输入：误差、误差的变化、误差变化的速率。
第二节模糊控制系统的基本原理2.1 模糊化运算（Fuzzification）2.2 清晰化计算（Defuzzification）2.3 数据库（Data base）2.4 规则库（Rule base）2.4 模糊推理（Fuzzy Inference）2.1 模糊化运算（Fuzzification）模糊化运算是将输入空间的观测量映射为输入论域上的模糊集合。
首先需要对输入变量进行尺度变换，将其变化到相应的论域范围，然后将其模糊化，得到相应的模糊集合。
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第一章 引言
特点小结：开发模糊控制的好处 简化设计 提高性能 加快开发周期 减少编码，降低成本
提高系统可靠性
第一章 引言
特点小结：模糊控制的不足之处
模糊逻辑控制是一项正在发展完善中的技术，其主 要问题是：
“没有完善的系统分析技术”，无法象经典控制理论 那样，从理论上证明运用模糊逻辑的控制系统的稳 定性。 精度不够高； 自适应能力有限； 控制规则较难优化。
对微机及传感器的要求较高，采用模糊逻辑技术以后，能降 低对微机及传感器的要求。
2、对传统控制方法无法解决的：
只能采用模糊逻辑技术
模糊逻辑技术在家电方面的应用，仅是它的简单和 初步的应用。模糊逻辑技术的强大作用在实现高级 人工智能的系统中才能充分体现。
第一章 引言
模糊控制器
精 模 确 糊 值 模 值
第一章 引言
参数自整定模糊控制器
智能调整器
k1 d/dt k2
模糊 控制表
k3
对象
第一章 引言
3、模型参考自适应模糊控制 利用参考模型输出与控制作用下系统输出间的偏差 来修正模糊控制器的输出，包括比例因子、解模糊 策略、模糊控制规则等。
第一章 引言
4、自组织模糊控制 将参考模型和自组织机制相结合，它能自动的对模 糊控制规则进行修改、改进和完善，以提高控制系 统的性能。自组织模糊控制系统比一般的模糊控制 器增加了三个环节：性能测量环节、控制量校正环 节和控制规则修正环节。
第一章 引言
双模控制结构
模糊控制器 特 征 识 别 PID控 制 器 对象
第一章 引言
2、参数自整定模糊控制
参数自整定模糊控制根据控制系统的性能来在线整定比例因 子K1、K2和K3，使它们保持合适的数值，从而使系统性能 达到令人满意的水平。 这种控制方法较之常规的固定比例因子的模糊控制方法，对 环境变化有较强的自适应能力，在随机环境中能对控制器进 行自动校正，使得在被控对象特性变化或扰动情况下，控制 系统保持较好的性能。 参数自整定模糊控制比常规的模糊控制系统(FCS)增加了两个 功能模块，一个是系统的性能测量模块。它由系统误差e，误 差变化量ce等计算出表征系统性能指标的数据；一个是比例 因子调整功能模块，它用一套调整算法在线调整比例因子。
第一章 引言
（4）模糊控制系统具有较好的经济性 随着模糊硬件和软件产品的发展，模糊控制系统的 成本极大地减低了。 其中部分模糊处理器的价格已底于常规微处理器。
由于模糊软件包的使用，极大地缩短了设计时间。
第一章 引言
（5）模糊控制系统的鲁棒性强
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 及滞后系统的控制。
第一章 引言
几种控制技术的适用范围
规模小
模糊控制技术
经典PID控制技术
线性
非线性
人工 智能 控制 技术 现代控制技术
规模大
第一章 引言
模糊控制方法的特点 （1）模糊控制是一种基于规则的控制。 （2）适用于对象模糊的控制系统 （3）没有精确的数学模型 （4）模糊控制系统具有较好的经济性 （5）模糊控制系统的鲁棒性强
第一章 引言
闭环控制系统一般结构
给定值
比较器 偏差 符号e 控制器 + -
输出信号u 显示打印 控制量 被控对象
反 馈 量
第一章 引言
使用“计算机”实现闭环控制系统 计算机闭环控制系统 如果用计算机作为比较器和控制器，则构成计算 机闭环控制系统。 控制器输出与偏差信号之间的函数关系 称为调节规律。 常见的调节规律是比例积分微分（PID）调节
模糊控制实质上是一种非线性控制，从属于智能控制的范 畴。模糊控制的一大特点是既具有系统化的理论，又有着 大量实际应用背景。
模糊控制的发展最初在西方遇到了较大的阻力；然而在东 方尤其是在日本，却得到了迅速而广泛的推广应用。
第一章 引言
典型应用 其典型应用的例子涉及生产和生活的许多方面： 例如在家用的电器设备中有模糊洗衣机、空调、微 波炉、吸尘照相机和摄录机等； 在工业控制领域中有水净化处理、发酵过程、化学反 应、水泥窑炉等的模糊控制； 在专用系统和其它方面有地铁靠站停车、汽车驾驶、 电梯、自动扶梯、蒸汽引擎以及机器人的模糊控制 等。
Proportional Integral and Differential
第一章 引言
1.2 模糊控制方法
模糊控制论的产生历程：
1965年，美国的L.A.Zadeh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E.H.Mamdani首先用模糊控制语句组成 模糊控制器，并把它应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。
知识库
模 糊 反 值
+
计算e与△e -
糊 化
推理机 （决策逻辑） 模糊推理单元
模 糊 化
精 确 值
过程
第一章 引言
特点小结：使用模糊控制的优点 无需预先知道被控对象的精确数学模型； 容易学习和掌握模糊逻辑控制方法（规则由人的经验 总结出来、以条件语句表示）； 有利于人机对话和系统知识处理（以人的语言形式 表示控制知识）。 模糊控制系统具有很好的扩展性 模糊控制系统具有极好的稳定性和鲁棒性
模糊控制系统具有较好的经济性
模糊控制
鞍山科技大学电子与信息工程学院
第一章 引言
1.1 传统控制方法 回顾
1. 传统控制系统的结构与设计方法 传统控制方法的基本结构可分为： 开环控制系统 闭环控制系统 它们以被控对象的状态变量是否引入负反馈到控 制器来予以区分。
第一章 引言
开环控制系统 系统中没有测量元件，不使用反馈信号，系统输出 信号只取决于输入信号，与输出信号无关。
性能测量环节用于测量实际输出特性与希望特性的 偏差，以确定输出响应的校正量。
控制量校正环节将输出响应的校正量转换为对控 制量的校正量。
控制规则修正环节修改模糊控制器的控制规则，这 样也就实现了对控制量校正。
第一章 引言
模糊控制方法的发展远景 模糊逻辑技术应用的直接动力是这种技术的经济价 值（商业价值）。 1、对传统控制方法能用，但较复杂的系统
什么是模糊控制技术
模糊控制技术是使用统计方法、例证方法或有关专家经验生成 知识库，再利用模糊推理技术求得控制结果的一种控制方法。
பைடு நூலகம்
第一章 引言
传统控制依赖于被控系统的
数学模型
物理特性
模糊逻辑控制依赖于被控系统的
物理特性的提取要依靠人的直觉和经验。 人的经验是一系列含有语言变量的条件和规则； 模糊集合理论能十分恰当地表达模糊性的语言变量 和条件语句。
第一章 引言
（3）目前还没有精确的数学模型 模糊控制是基于规则的控制，还没有在理论上建立 起模糊控制稳定性的理论。
但是，目前有许多理论工作者正在致力于模糊控制 稳定性的理论研究。
其中，W.J.N.Kickert和E.H.Mamdani提出了用多值 继电器模拟模糊控制器的方法，来沟通模糊控制与 非模糊控制之间的联系，从而采用常规方法来分析 和研究模糊控制器的模型和稳定性。
第一章 引言
模糊控制方法——概念 什么是模糊控制方法
把模糊数学理论应用于自动控制领域，从而生产的控制方法 称为模糊控制方法。
什么是模糊控制：
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 为基础的一种计算机数字控制技术。
第一章 引言
（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 策略易于与理解，设计简单，偏于应用。
第一章 引言
（2）适用于对象模糊的控制系统 模糊控制不必对目标系统建立精确的数学模型就可 以控制系统运行，而PID控制、现代控制方法则不 同，如果不建立精确的数学模型，不求出系统的传 递函数，就很难实现对系统的精确和有效控制。 没有建立精确模型的PID控制系统，要整定PID的 三个参数，使系统达到较高控制精度时，将花费大 量时间和精力。 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。
输入信号 控制器
控制变量
执行 单元
控制 对象
被控量 输出信号
特点：
开环控制系统结构简单。
使用于控制对象变化缓慢，或不能建立系统数 学模型的，控制精度要求不高的场合。
第一章 引言
闭环控制系统
闭环控制系统是一个负反馈系统。
输出信号不仅受到输入信号的控制，而且还受到 与输出信号成比例的反馈信号的控制。 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。
第一章 引言
模糊控制方法的研究现状 1、Fuzzy-PID复合控制
Fuzzy-PID复合控制指的是模糊技术与常规的PID控制算法相 结合的一种控制方法。这种控制方法常见的一种是Fuzzy-PI 双模控制形式。 这种改进的控制方法的出发点主要是因为模糊控制器本身消 除系统稳态误差的性能比较差，难以达到较高的控制精度。 而PI调节器的积分调节作用从理论上可以使系统的稳态误差 控制为零，有着很好的消除误差作用。 因此把模糊控制和PI调节器相结合以增加稳态控制性能。当 用常规PID控制无法满足控制精度且系统稳定性差时，可引入 智能积分Fuzzy控制器来提高系统动态精度。