常用的几种模糊控制器
第2章 模糊控制- 控制系统
•
N
Z
P
-1
0
+1
x
输入论域的三级模糊空间分割
NB NM NS ZE PS PM PB
-1
0
+1 x
输入论域的七级模糊空间分割
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双输入情况下， 模糊分割的例 子：
输 入 变 量 2
大 小
小 (������1 )
较大 (�中(������4 ) 中
规 则 的 形 式 ： 模 糊 条 件 语 句 (IF… THEN…)。 规则制定时需考虑的因素：规则的完整 性和兼容性等。 规则的表格表示：
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输入变量������1 ������������ 输 入 变 量 ������2 ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������
模糊控制简介
න
������������ (������)������������ (������) (������, ������)
������������
模糊逻辑与近似推理
➢ 近似推理过程： 前提1（事实）：������是������’ 前提2（规则）：������������ ������ 是 ������，������ℎ������������ ������ 是 ������ 结论：������是������’ 这里������’和������是论域������中的模糊集合，������’和������是论域������中的模
⋯ ������������ ������2, ������������
⋱
⋮
������������ ������������, ������1 ������������ ������������, ������2 ⋯ ������������ ������������, ������������
例：������ = {子，女}，������ = {父，母}，模糊关系������“子女与
父母长得相似”，用模糊矩阵表示则为：
父母
������
=
子 女
0.8 0.3
0.3 0.6
模糊控制的数学基础
➢ 模糊关系合成 设������、������、������是论域， ������是������到������的一个模糊关系， ������是������到������
常用的几种模糊控制器
模糊控制与PID控制结合
为什么要将模糊控制与PID控 制结合使用？
常规PID(比例、积分、微分)控制是过程控制中 应用最广泛最基本的一种控制方式，它具有简 单、稳定性好、可靠性高的特点。而PID控制 对大部分工业控制对象，特别是对于线性定常 系统的控制是非常有效的，通常都能取得较为 满意的控制效果。PID控制的控制品质取决于 PID控制器各个参数的整定，但常规PID控制器 不能在线整定参数。而且对于非线性、时变的 复杂系统和模型不清的系统，就不能很好地加 以控制。
为什么要将模糊控制与PID控 制结合使用？
简单模糊控制器由于不具有积分环节， 因而在模糊控制的系统中很难完全消除 稳态误差，而且在变量分级不够多的情 况下，常常在平衡点附近会有小的振荡 现象。但是模糊控制系统对复杂的和模 型不清的对象却能有效地加以控制，所 以把模糊控制和PID控制结合起来，就可 以组成兼有两者优点的模糊PID控制方法。
1 精度较低
这主要是由于模糊控制表的级别有限而 造成，通过增加量化等级数目虽可提高 精度，但查询表将过于庞大。须占用较 大空间．使运算时间增加。实际上如果 模糊控制器中不引入积分机制，原则上 总是存在误差的。因为它本身就是根据 误差的大小和变化来实现控制的
2 自适应能力有限
由于简单模糊控制器中查询表一旦整定 下来后，就不再改变，量化因子和比例 因子也是如此。这样当对象参数随着环 境的变迁发生漂移时，它不能对自己的 控制规则进行有效的调整，从而使其良 好性能得不到充分发挥。
3 容易产生震荡现象
如果查询表构造不合理或量化因子和比 例因子选择不当，都会导致振荡。在仿 真过程中，特别是系统进入误差的零档 级时产生高频振荡现象更为普遍。
2 模糊控制器设计PPT课件
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智能控制
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下图是速度型模糊控制器的结构图(采样系统）。
图中
e(k)ry(k)
e(k) e(k) e(k 1 )
u(k)u(k) u(k 1 )
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图 模糊控制原理框图
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智能控制
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模糊控制器 （Fuzzy Controller—FC ）也称 为模糊逻辑控制器（Fuzzy Logic Controller—FLC ）,由于所采用的模糊控制规则是由模糊理论中模糊 条件语句来描述的，因此模糊控制器是一种语言型 控 制 器 ， 故 也 称 为 模 糊 语 言 控 制 器 （ Fuzzy Language Controller—FLC）。
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B 直接型（常规的模糊控制器）
(1) 位置式 （输出不含积分环节）
r i:IF e ( k )iA s ia n e ( k )i d B s iTH u ( k )iE C s i N
是指ri 表示第i 条控制规则。 （2) 速度式（输出含积分环节）
r i:IF e ( k )iA s ia n e ( k )id B s iTH u ( k )E iC s i N
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（1）. 模糊化接口（Fuzzy interface）
模糊控制器的输入必须通过模糊化才能用于控制输出的求解， 因此它实际上是模糊控制器的输入接口。它的主要作用是将 真实的确定量输入转换为一个模糊量。把物理量的清晰值转 换成模糊语言变量的过程叫做清晰量的模糊化。
模糊控制系统简介
模糊理论在模糊控制中的应用——模糊控制系统摘要：模糊控制技术对工业自动化的进程有着极大地推动作用。
本文简要的讲述了模糊控制理论的起源及基本原理，详细分析了模糊控制器的设计方法，最后就典型的模糊控制系统原理和新型模糊控制系统应用进行了分析正文：一：模糊理论1.1模糊理论概念：模糊理论（Fuzzy Theory）是指用到了模糊集合的基本概念或连续隶属度函数的理论。
它可分类为模糊数学，模糊系统，不确定性和信息，模糊决策这五个分支，它并不是完全独立的，它们之间有紧密的联系。
1.2模糊理论产生：1965年，模糊理论创始人，美国加州福尼亚大学伯克利分校的自动控制理论专家L.A.Zadeh教授发表了题为“Fuzzy Set”的论文，这标志着模糊理论的诞生。
这一理论为描述和处理事务的模糊性和系统中的不确定性，以及模拟人所特有的模糊逻辑思维功能，从定性到定量，提供了真正强有力的工具。
1966年，马里诺斯发表了模糊逻辑的研究报告，而Zadeh进一步提出了著名的模糊语言值逻辑，并于1974年进行了模糊逻辑推理的研究。
由于这一研究和观点反映了客观世界中普遍存在的事务，它一出现便显示出强大的生命力和广阔的发展前途，在自然科学，其他科学领域及工业中得到了迅速的广泛的应用。
二：模糊控制理论2.1模糊控制理论的产生：在控制技术的应用过程中，对于多变量、非线性、多因素影响的生产过程，即使不知道该过程的数学模型，有经验的操作人员也能够根据长期的实践观察和操作经验进行有效地控制，而采用传统的自动控制方法效果并不理想。
从这一点引申开来，是否可将人的操作经验总结为若干条控制规则以避开复杂的模型建造过程？模糊控制理论与技术由此应运而生。
20世纪70年代模糊理论应用于控制领域的研究开始盛行，并取得成效。
其代表是英国伦敦大学玛丽皇后分校的E.H.Mamdani教授将IF-THEN型模糊规则用于模糊推理，并把这种规则型模糊推理用于蒸汽机的自动运转中。
智能控制（研究生）习题集
习题集第一章概论1.试从学科和能力两个方面说明什么是人工智能。
2.哪些思想、思潮、时间和人物在人工智能发展过程中起了重要作用?3.近年来人工智能研究取得哪些重要进展?4.为什么能够用计算机模拟人类智能?5.目前人工智能学界有哪些学派?它们的认知观为何?6.自动控制存在什么机遇与挑战?为什么要提出智能控制?7.简述智能控制的发展过程,并说明人工智能对自动控制的影响。
8.傅京孙对智能控制有哪些贡献?9.什么是智能控制?它具有哪些特点?10.智能控制器的一般结构和各部分的作用为何?它与传统控制器有何异同?11.智能控制学科有哪几种结构理论?这些理论的内容是什么?12.为什么要把信息论引入智能控制学科结构?13.人工智能不同学派的思想在智能控制上有何反映?第二章知识表示方法1.状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法和语义网络法的要点是什么?它们有何本质上的联系及异同点?2.设有3个传教士和3个野人来到河边,打算乘一只船从右岸渡到左岸去。
该船的负载能力为两人。
在任何时候,如果野人人数超过传教士人数,那么野人就会把传教士吃掉。
他们怎样才能用这条船安全地把所有人都渡过河去?3.利用下图,用状态空间法规划一个最短的旅行路程:此旅程从城市A开始,访问其他城市不多于一次,并返回A。
选择一个状态表示,表示出所求得的状态空间的节点及弧线,标出适当的代价,并指明图中从起始节点到目标节点的最佳路径。
4.试说明怎样把一棵与或解树用来表达下图所示的电网络阻抗的计算。
单独的R、L或C可分别用R、jωL或1/jωC来计算,这个事实用作本原问题。
后继算符应以复合并联和串联阻抗的规则为基础。
5.试用四元数列结构表示四圆盘梵塔问题,并画出求解该问题的与或图。
6.用谓词演算公式表示下列英文句子(多用而不是省用不同谓词和项。
例如不要用单一的谓词字母来表示每个句子)。
A computer system is intelligent if it can perform a task which,if performed by a human, requires intelligence.7.把下列语句表示成语义网络描述:(1)All man are mortal.(2)Every cloud has a silver lining.(3)All branch managers of DEC participate in a profit-sharing plan.8.作为一个电影观众,请你编写一个去电影院看电影的剧本。
模糊控制简介
R=(NBe × PBu ) + ( NSe × PSu ) + (0e × 0u ) + ( PSe × NSu ) + ( PBe × NSu )
NBe × PBu = (1, 0.5, 0, 0, 0, 0, 0) × (0, 0, 0, 0, 0, 0.5,1) NSe × PSu = (0, 0.5,1, 0, 0, 0, 0) × (0, 0, 0, 0,1, 0.5, 0) 0e × 0u = (0, 0, 0.5,1, 0.5, 0, 0) × (0, 0, 0.5,1, 0.5, 0, 0) PSe × NSu = (0, 0, 0, 0,1, 0.5, 0) × (0, 0.5,1, 0, 0, 0, 0) PBe × NSu = (0, 0, 0, 0, 0, 0.5,1) × (1, 0.5, 0, 0, 0, 0, 0) 0 0 0 0 0.5 1 0 0 0 0 0 0.5 0.5 0.5 0 0 0.5 0.5 1 0 0 R= 0 0 0.5 1 0.5 0 0 0 0.5 1 0.5 0.5 0 0 0 0 0 0.5 0.5 0.5 0 1 0.5 0 0 0 0 0
学习功能
数据存储 单元
y
∗ k
e
r + —
∆
∆
k
e
e
k
c
2
e
k
Байду номын сангаас
r
模糊 控制 规则
k
∆
u
u
u
u
k −1
k
+ +
被 控 对 象
y
k
六．思考
矛盾对立统一规律： 矛盾对立统一规律：两面性 • 优点：模糊逻辑本身提供了由专家构造语 优点： 言信息并将其转化为控制策略的一种系统 的推理方法， 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， 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， 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， 模糊控制是适于模糊推理，模仿人的思维 方式， 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。 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， 理论相结合的产物，同时也是智能控制的 重要组成部分。 重要组成部分。
《基于模糊控制的高精度伺服速度控制器的设计与实现》
《基于模糊控制的高精度伺服速度控制器的设计与实现》基于模糊控制的高精度伺服速度控制器设计与实现一、引言随着工业自动化和智能制造的不断发展，对高精度伺服系统的速度控制提出了更高要求。
伺服速度控制器的性能直接影响着工业产品的制造质量和效率。
传统速度控制方法往往存在响应速度慢、精度低等问题。
为了解决这些问题，本文提出了一种基于模糊控制的高精度伺服速度控制器设计与实现方案。
二、系统概述本系统主要由伺服电机、编码器、模糊控制器和上位机组成。
其中，伺服电机负责执行速度控制任务，编码器实时反馈电机速度信息，模糊控制器负责处理反馈信息和进行控制决策，上位机负责与模糊控制器进行通信，并监控整个系统的运行状态。
三、模糊控制器的设计1. 模糊化处理模糊化处理是将电机速度的实时反馈值和目标值进行模糊化处理，将精确的数值转化为模糊语言变量。
这一过程包括确定模糊子集、论域和隶属度函数等。
2. 模糊规则库的设计根据系统特性和经验知识，设计合理的模糊规则库。
这些规则根据电机速度的实时反馈和目标值，决定下一时刻的控制策略。
3. 模糊推理机的实现模糊推理机是模糊控制器的核心部分，根据模糊规则库和实时反馈信息，进行模糊推理，得出下一时刻的控制决策。
4. 解模糊化处理解模糊化处理是将模糊推理结果转化为精确的控制量，以驱动伺服电机执行相应的动作。
四、伺服速度控制器的实现1. 硬件实现伺服速度控制器的硬件部分主要包括微处理器、编码器接口、电机驱动器等。
微处理器负责运行模糊控制器程序，编码器接口负责实时获取电机速度信息，电机驱动器根据控制决策驱动伺服电机执行相应的动作。
2. 软件实现软件部分主要包括模糊控制算法的实现、与上位机的通信等。
在微处理器上运行模糊控制算法，实时处理编码器反馈的电机速度信息，并根据模糊推理结果输出相应的控制量。
同时，与上位机进行通信，接收上位机的指令和监控系统的运行状态。
五、实验结果与分析通过实验验证了基于模糊控制的高精度伺服速度控制器的性能。
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常用的几种模糊控制器
模糊控制与PID控制结合 带有修正因子的自寻优模糊控制器 语言变量基本论域量化曲线自调整控制
器设计 自适应模糊控制
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模糊控制与PID控制结合
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为什么要将模糊控制与PID控
制结合使用？
常规PID(比例、积分、微分)控制是过程控制中 应用最广泛最基本的一种控制方式，它具有简 单、稳定性好、可靠性高的特点。而PID控制 对大部分工业控制对象，特别是对于线性定常 系统的控制是非常有效的，通常都能取得较为 满意的控制效果。PID控制的控制品质取决于 PID控制器各个参数的整定，但常规PID控制器 不能在线整定参数。而且对于非线性、时变的 复杂系统和模型不清的系统，就不能很好地加 以控制。
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Fuzzy-PID复合控制
PI调节器的积分作用从理论上可使系统的稳态 误差控制为零，有着很好的消除稳态误差的作 用。当误差在某一个阈值以外时，可采用PI控 制，以提高系统的响应速度和稳态性能；
当误差在阈值以内时，采用模糊控制可以提高 系统的阻尼性能，减小超调，获得更好的瞬态 性能。
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Fuzzy-PID复合控制
Fuzzy—PID复合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 精度和较好的跟踪性能。要提高模糊控 制器的精度和跟踪性能，就必须对语言 变量取更多的语言值，但同时增加了推 理规则的数量和增大了计算量，不能满 足实时控制的要求。
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控制系统单位阶跃响应
修正因子的自寻优方法可以应用于被控过程模型不 精确且控制规则不完善的系统。应用中可选择一个 初始控制规则，然后再依一定指标函数优化修正因 子，最终得到在该指标下的一组优化控制规则。
当被控过程参数发生变化时，也可通过在线自调整， 获得适应于变化参数后的优化控制规则。
基本模糊控制器所存在的问题
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模糊控制在工程应用中的困惑
模糊控制利用隶属度函数和模糊合成法则等思想， 巧妙地综合了人们的直觉经验。从而在其他经典控 制理论和现代控制理论不太奏效的场合，能够实现 较满意的控制。
模糊控制必须具有较完善的控制规则，但模糊控制 综合定量知识的能力较差。一张较理想的模糊控制 表必须通过反复精心整定才能投入使用。对于某些 复杂的工业过程，有时难以总结出较完整的经验。
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非 线 性 量 化 曲 线
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非线性的量化曲线的作用
控制器在E较大时对过程粗调，在E较小 时对过程改变量 化曲线形状具有改变控制器规则的功能。 因此非线性的量化曲线设计通常被采用。
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为什么要将模糊控制与PID控 制结合使用？
简单模糊控制器由于不具有积分环节， 因而在模糊控制的系统中很难完全消除 稳态误差，而且在变量分级不够多的情 况下，常常在平衡点附近会有小的振荡 现象。但是模糊控制系统对复杂的和模 型不清的对象却能有效地加以控制，所 以把模糊控制和PID控制结合起来，就可 以组成兼有两者优点的模糊PID控制方法。
对这种形式的控制方案实验研究表明，它比
单个的模糊控制器和单个的PID调节器均有更
好的控制性能。 可编辑ppt
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模糊自整定参数PID控制
利用模糊控制规则，并根据不同的误差 情况，在线自整定(自校正、自调整) PID 控制器的参数，可组成模糊自整定参数 PID控制。
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参数Kp、Ki和Kd的自整定要求
设定值附近出现振荡，Kd的取值要适当。
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带有修正因子的自寻优 模糊控制器
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带有修正因子的自寻优模糊控制器
修正因子α 控制规则： UiE(1i)CE 寻优指标函数 Jte(t)d(t) 寻优规则：优选修正因子使指标函数达到最小
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自寻优模糊控制器示例
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语言变量基本论域量化曲线 自调整控制器设计
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语言变量基本论域量化曲线 自调整控制器设计
量化曲线y＝f(x)是指语言变量y在其基本 论域[—L，+L]内的数量值yi(i=1，2，…， l)和其论域元素xj(j＝0,l，…，m)之间的 函数关系曲线。量化曲线y＝f(x)的形状 是可以选择的，不一定是线性的。
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2 自适应能力有限
由于简单模糊控制器中查询表一旦整定 下来后，就不再改变，量化因子和比例 因子也是如此。这样当对象参数随着环 境的变迁发生漂移时，它不能对自己的 控制规则进行有效的调整，从而使其良 好性能得不到充分发挥。
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3 容易产生震荡现象
如果查询表构造不合理或量化因子和比 例因子选择不当，都会导致振荡。在仿 真过程中，特别是系统进入误差的零档 级时产生高频振荡现象更为普遍。
这种模糊控制与PI控制相结合的控制方式称为 模糊-PI双模控制，其结构如下图所示。
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Fuzzy-PID复合控制
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模糊-I复合控制
该系统的控制作用是模糊控制器的控制作用 和I调节器控制作用的和，这相当于一个具有
变参数的比例微分控制作用和不变参数的积 分控制作用的PID调节器。
量化因子和比例因子的选择也影响着整个系统的品 质，并且当对象动态特性发生变化，或者受到随机
干扰的影响都会影响模糊控制的效果。以上问题都 将导致模糊控制器存在一些缺陷。
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1 精度较低
这主要是由于模糊控制表的级别有限而 造成，通过增加量化等级数目虽可提高 精度，但查询表将过于庞大。须占用较 大空间．使运算时间增加。实际上如果 模糊控制器中不引入积分机制，原则上 总是存在误差的。因为它本身就是根据 误差的大小和变化来实现控制的
当误差较大时，应取较大的Kp和较小的Kd， 以使系统有较短的响应时间，同时为了避免
响应出现较大的超调．应对积分作用加以限 制，通常是去掉积分作用，即取Ki＝0；
当误差中等时，应取较小的Kp，以使系统具 有较小的超调，Kd和Ki的取值要适当；
当误差较小时，应取较大的Kp和Ki，以使系 统具有较好的稳态性能，同时为避免系统在