专家控制与基于专家经验的模糊控制
机器人控制系统设计中的模糊控制器调参方法
机器人控制系统设计中的模糊控制器调参方法机器人控制系统中，模糊控制器是一种重要的控制方法，它能够处理模糊和不确定性的问题。
然而，模糊控制器的性能很大程度上取决于其参数的调节。
在本文中，我们将探讨机器人控制系统设计中模糊控制器的调参方法。
在机器人控制系统中，模糊控制器的调参方法旨在使其在不同工况下实现良好的控制性能，包括快速响应、精确跟踪、抗干扰能力等。
首先，最常用的模糊控制器调参方法是试错法。
试错法基于经验和实践，通过不断地调节模糊控制器的参数，观察系统的响应，从而逐步达到最优的控制效果。
试错法的关键是对模糊控制器的参数进行合理的调整，可以使用一些性能指标来衡量控制效果，并根据系统的要求进行适当调整。
其次，基于神经网络的模糊控制器调参方法也被广泛应用于机器人控制系统中。
通过训练神经网络来学习模糊控制器的参数，可以提高模糊控制器的自适应能力。
具体而言，首先需要确定神经网络的结构和参数，然后使用已知的控制策略和训练数据对神经网络进行训练。
训练完成后，可以将训练得到的参数应用于模糊控制器，并通过迭代优化来进一步提高控制性能。
此外，进化算法也是一种有效的模糊控制器调参方法。
进化算法基于生物进化的原理，通过自然选择和优胜劣汰的机制，从一个初始的种群中逐步演化得到最优解。
在机器人控制系统中，可以将模糊控制器的参数看作染色体，并使用进化算法对参数进行优化。
具体实施时，首先需要确定适应度函数，然后根据适应度函数对种群进行选择、交叉和变异，最终得到最优的模糊控制器参数。
最后，专家经验法也是一种常用的模糊控制器调参方法。
该方法基于专家的经验和知识，通过提取和总结专家的经验，将其转化为调参规则和策略，进而指导模糊控制器的调参过程。
根据不同的控制系统和任务需求，可以制定相应的专家经验法进行参数调节。
总结起来，机器人控制系统设计中，模糊控制器调参方法多种多样。
根据不同的应用场景和任务需求，我们可以选择试错法、基于神经网络的调参方法、进化算法或专家经验法等方法进行调参。
9. 模糊控制的优势和局限性是什么？
9. 模糊控制的优势和局限性是什么？9、模糊控制的优势和局限性是什么？在当今科技飞速发展的时代，控制理论与技术在众多领域中发挥着至关重要的作用。
其中，模糊控制作为一种独特的控制方法，具有其显著的优势，但也不可避免地存在一定的局限性。
模糊控制的优势首先体现在它能够处理复杂和不确定的系统。
在现实世界中，很多系统的行为和特性并不是精确和清晰可定义的，而是充满了模糊性和不确定性。
例如，在气象预测中，天气的变化受到多种因素的综合影响，这些因素之间的关系复杂且难以精确量化。
模糊控制能够凭借其对模糊信息的处理能力，有效地应对这类复杂和不确定的情况，为系统的控制提供相对合理和可行的方案。
其次，模糊控制具有很强的鲁棒性。
这意味着即使系统面临一定程度的干扰、噪声或模型误差，它仍然能够保持相对稳定的性能。
相较于传统的精确控制方法，模糊控制对系统参数的变化和外界干扰不那么敏感，从而在恶劣的工作环境或不稳定的条件下仍能发挥较好的控制效果。
再者，模糊控制的设计过程相对简单直观。
它不需要对系统建立精确的数学模型，这在很多实际应用中是一个巨大的优势。
因为对于一些复杂的系统，建立精确的数学模型往往是非常困难甚至是不可能的。
而模糊控制只需要根据专家经验或实际操作数据，制定出一些模糊规则，就能够实现对系统的有效控制。
另外，模糊控制具有良好的人机交互性。
它的规则和语言表述类似于人类的思维和语言方式，使得操作人员更容易理解和调整控制策略。
这在需要人工干预和调整的控制系统中尤为重要。
然而，模糊控制也并非完美无缺，它存在一些局限性。
模糊控制的精度相对较低。
由于其基于模糊规则和模糊推理，控制的输出往往是一个大致的范围，而不是精确的数值。
这在一些对控制精度要求极高的场合，可能无法满足需求。
模糊控制的规则制定依赖于专家经验和知识，具有一定的主观性。
如果专家的经验不够全面或准确，可能会导致制定的模糊规则不够完善，从而影响控制效果。
此外，模糊控制的性能在很大程度上取决于模糊规则的数量和质量。
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。
模糊控制算法域
模糊控制算法域模糊控制算法是一种基于模糊逻辑的控制方法，它通过对输入和输出之间的关系建立模糊规则，实现对系统的控制。
模糊控制算法的应用范围广泛，包括工业控制、机器人控制、交通控制等领域。
一、模糊控制算法的原理模糊控制算法的核心思想是将模糊逻辑应用于控制系统中，通过模糊化的输入变量和输出变量之间的关系建立模糊规则，从而实现对系统的控制。
模糊控制算法的主要步骤包括模糊化、规则库的建立、模糊推理和解模糊化。
1. 模糊化：将输入变量转化为模糊集合，通常使用隶属度函数来表示不同程度的归属度。
2. 规则库的建立：根据专家经验或实验数据，建立一系列模糊规则，用于描述输入变量和输出变量之间的关系。
3. 模糊推理：根据输入变量的模糊集合和规则库，通过模糊逻辑运算得到输出变量的模糊集合。
4. 解模糊化：将模糊集合转化为确定的输出值，常用的方法有最大隶属度法、重心法等。
二、模糊控制算法的优势与传统的控制方法相比，模糊控制算法具有以下优势：1. 适应性强：模糊控制算法能够对非线性、时变和不确定的系统进行控制，具有较强的适应性。
2. 鲁棒性好：模糊控制算法对系统参数的变化和扰动具有较好的鲁棒性，能够有效地抑制系统的抖动和波动。
3. 知识表达灵活：模糊控制算法通过模糊规则的形式对专家知识进行表达，能够灵活地应对各种控制需求。
4. 简化建模过程：相比于传统的控制方法，模糊控制算法可以不需要建立精确的数学模型，简化了系统建模的过程。
三、模糊控制算法的应用模糊控制算法在工业控制、机器人控制、交通控制等领域得到了广泛的应用。
1. 工业控制：模糊控制算法可以应用于各类工业过程的控制，如温度控制、液位控制、压力控制等。
通过对输入变量和输出变量之间的模糊规则建模，能够实现对复杂工业过程的精确控制。
2. 机器人控制：模糊控制算法可以应用于机器人的路径规划、姿态控制等方面。
通过对机器人的传感器数据进行模糊化处理，可以实现对机器人行为的智能化控制。
机械控制系统的模糊控制技术
机械控制系统的模糊控制技术在机械控制系统中，为了实现对机器设备的精确控制，模糊控制技术应运而生。
模糊控制技术是一种基于模糊逻辑原理的控制方法，可以在模糊环境下进行控制，使得机械控制系统具有较强的适应性和鲁棒性。
本文将介绍机械控制系统的模糊控制技术及其在实际应用中的优势。
一、模糊控制技术的基本原理模糊控制技术是一种基于模糊逻辑的控制方法，通过模糊推理和模糊集合运算来实现对机械设备的控制。
其基本原理可以归纳为以下几点：1. 模糊化：将输入输出的实际值转化为模糊集合，用语言词汇来描述系统状态。
2. 规则库的建立：根据专家经验和实际观测数据，建立一套模糊规则库，其中包含了输入输出之间的关系。
3. 模糊推理：通过将输入模糊集合与规则库中的规则进行匹配，得到输出的模糊集合。
4. 解模糊化：将输出的模糊集合转化为实际值，供机械设备进行控制。
二、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. 简化建模过程：传统的控制方法需要建立精确的数学模型，而模糊控制技术可以通过专家经验和模糊规则库来建立控制模型，简化了建模的过程。
2. 适应性强：模糊控制技术可以在模糊环境下进行控制，对于输入参数的模糊性和不确定性具有较好的适应性。
3. 鲁棒性好：模糊控制技术对于机械设备参数的变化和外部干扰具有较好的鲁棒性，可以保持较稳定的控制性能。
4. 知识表示灵活：模糊控制技术使用自然语言词汇描述系统状态和规则，便于人们理解和调整系统。
三、模糊控制技术的应用领域模糊控制技术在机械控制系统中有广泛的应用，以下是一些典型的应用领域：1. 机器人控制：模糊控制技术可以用于机器人的轨迹控制、力控制和路径规划等方面，实现对机器人的精确控制。
2. 电机控制：模糊控制技术可以用于电机的速度调节、力矩控制和位置控制，提高电机系统的稳定性和精度。
3. 汽车控制：模糊控制技术可以应用于汽车的刹车系统、转向系统和巡航控制，提高汽车的安全性和舒适性。
模糊控制算法原理
模糊控制算法原理
模糊控制是一种基于经验的控制方法，它可以处理不确定性、模糊性和复杂性等问题，因此在工业控制、自动化、机器人等领域得到了广泛应用。
模糊控制算法的基本原理是将输入变量和输出变量映射成模糊集合，通过模糊推理来得到控制输出。
在这个过程中，需要使用模糊逻辑运算和模糊推理规则进行计算，最终得到模糊输出，再通过去模糊化转换为实际控制信号。
模糊控制算法的关键是如何构建模糊规则库。
规则库是由一系列模糊规则组成的，每个模糊规则包括一个前提和一个结论。
前提是由输入变量的模糊集合组成的，结论是由输出变量的模糊集合组成的。
在构建规则库时，需要依据专家经验或实验数据来确定模糊集合和模糊规则。
模糊控制算法的实现过程包括模糊化、模糊推理和去模糊化三个步骤。
模糊化是将输入变量映射成模糊集合的过程，它可以通过隶属度函数将输入变量的值转换为对应的隶属度值，表示它属于各个模糊集合的程度。
模糊推理是根据模糊规则库进行推理的过程，它可以通过模糊逻辑运算来计算各个规则的置信度，进而得到模糊输出。
去模糊化是将模糊输出转换为实际控制信号的过程，它可以通过一些去模糊化方法来实现，比如最大隶属度法、平均值法等。
模糊控制算法的优点是可以处理不确定性和模糊性，适用于复杂系统的控制；缺点是需要依赖专家经验或实验数据来构建规则库，而且计算复杂度较高，运算速度较慢。
因此，在实际应用中需要根据具体情况来选择控制算法。
模糊控制算法是一种基于经验的控制方法，可以处理不确定性、模糊性和复杂性等问题，在工业控制、自动化、机器人等领域得到了广泛应用。
在实际应用中，需要根据具体情况来选择控制算法，以保证控制效果和运算速度的平衡。
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。
专家控制与基于专家经验的模糊控制
4.2.2 基于专家经验的模糊控制
• 清晰量的模糊化方法
温度
模糊化
25摄氏度
正高 1.0 正中 0.8 正低 0.4
零 0.0 负低 0.0 负中 0.0 负高 0.0
4.2.2 基于专家经验的模糊控制
模糊推理有多种实现方法, 如基于模糊关系矩阵的 Mamdani推理合成法, Mamdani直接推理法, 拉森推 理法, Baldwin推理法, 模糊推理直接法, 精确值直接 推理法, 强度转移法等。推理的结果是一个模糊向量 (模糊集)
4.2.2 基于专家经验的模糊控制
• 推理方法的确定
Mamdani推理合成法中控制规则所蕴含的关系
➢ 分档太少, 规则变少, 效果较差。
4.2.2 基于专家经验的模糊控制
• 清晰量的模糊化方法
b.隶属函数的形状
➢ 一般可选用三角形、梯形隶属函数, 优点是数学表达和运算 较简单, 所占内存空间小, 在输入值变化时, 比正态分布或钟 形分布具有更大的灵敏性, 当存在偏差时, 能很快反应产生 一个相应的调整量输出。三角形隶属函数的形状与直线斜 率有关, 适合于隶属函数在线调整的自适应模糊控制
PS (t) ex p 2
( y (t) 0 )2
ZO (t) ex p 2
( y (t) 2 )2
NS (t) ex p 2
( y (t) 4 )2
NM (t) ex p 2
( y (t) 6 )2
NB (t) ex p 2
正高 PB (t ) 正中 PM (t ) 正低 PS (t ) y (t )
智能控制
4. 模糊数学与模糊控制
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4.2.2 基于专家经验的模糊控制
❖ (基于专家经验的)模糊控制系统设计方案 ① 模糊化方法的确定 ② 控制规则的确定 ③ 推理方法的选取 ④ 清晰化方法的确定
4.2.2 基于专家经验的模糊控制
❖ (基于专家经验的)模糊控制系统设计方案
温度 湿度
模 糊 化 接 口
温度 湿度
模 糊 推 理
清 控晰 制化 量接
① 清晰量的模糊化方法
温度
模糊化
5摄氏度
正高 0.2 正中 0.6 正低 1.0
零 0.0 负低 0.0 负中 0.0 负高 0.0
4.2.2 基于专家经验的模糊控制
❖ (基于专家经验的)模糊控制系统设计方案 ① 模糊化方法的确定 ② 控制规则的确定 ③ 推理方法的选取 ④ 清晰化方法的确定
4.2.2 基于专家经验的模糊控制
口
控 制 量
知识库（数据库+规则库）
被控对象 (空调)
4.2.2 基于专家经验的模糊控制
❖ (基于专家经验的)模糊控制系统设计方案 ① 模糊化方法的确定 ② 控制规则的确定 ③ 推理方法的选取 ④ 清晰化方法的确定
4.2.2 基于专家经验的模糊控制
① 清晰量的模糊化方法
➢ 完成从输入信号(如偏差e及偏差的变化率ec）的精 确值到模糊量的模糊化过程。
4.2.2 基于专家经验的模糊控制
③ 推理方法的确定
测量
输出
模
信号
糊
对应
推
的
理
模糊量
控制 信号 对应
的 模糊集
推理机是模糊控制器，根据输入模糊量和知识库 （数据库、规则库）完成模糊推理并求解模糊关系 方程，从而获得模糊控制量的功能部分。
4.2.2 基于专家经验的模糊控制
③ 推理方法的确定
模糊推理有多种实现方法，如基于模糊关系矩阵的 Mamdani推理合成法，Mamdani直接推理法，拉森 推理法，Baldwin推理法，模糊推理直接法，精确 值直接推理法，强度转移法等。推理的结果是一个 模糊向量(模糊集)
➢ 分档太少，规则变少，效果较差。
4.2.2 基于专家经验的模糊控制
① 清晰量的模糊化方法
b. 隶属函数的形状
➢ 一般可选用三角形、梯形隶属函数，优点是数学表达和运 算较简单，所占内存空间小，在输入值变化时，比正态分 布或钟形分布具有更大的灵敏性，当存在偏差时，能很快 反应产生一个相应的调整量输出。三角形隶属函数的形状 与直线斜率有关，适合于隶属函数在线调整的自适应模糊 控制
%
零 ZO (t)
负低 N S ( t )
负中 N M (t )
负高 N B (t )
4.2.2 基于专家经验的模糊控制
① 清晰量的模糊化方法
温度
模糊化
25摄氏度
正高 1.0 正中 0.8 正低 0.4
零 0.0 负低 0.0 负中 0.0 负高 0.0
4.2.2 基于专家经验的模糊控制
4.2.2 控制规则的获取方法 经验归纳法 推理合成法 在通用控制规则的基础上，进行适当修正，作
为系统的控制规则。
模糊规则的形成依靠人的直觉和经验，一般没有成熟而 固定的设计过程和方法
4.2.2 基于专家经验的模糊控制
❖ (基于专家经验的)模糊控制系统设计方案 ① 模糊化方法的确定 ② 控制规则的确定 ③ 推理方法的选取 ④ 清晰化方法的确定
➢ 模糊控制器对模糊变量(不同于一般变量)进行处理， 因而必须将输入精确量转化为模糊矢量。
温度
模糊化
温度
4.2.2 基于专家经验的模糊控制
① 清晰量的模糊化方法
精确 的 测量
隶 属
模糊 的 测量
输出
度
输出
信号
函
信号
数
y (t)
Xi (t) f ( y(t))
y (t )
i 1, 2...N
%
智能控制
4. 模糊数学与模糊控制
4.5 专家控制与基于专家经验的模糊控制
上海大学自动化系---杜鑫
1
4.5 专家控制与基于专家经验的模糊控制 4.5.1 专家控制系统 4.5.2 基于专家经验的模糊控制
4.5.3 仿真算例
4.2.2 基于专家经验的模糊控制
❖ 模糊控制系统的一般结构
对象
执行器
➢ 在偏差较小或接近于0的区域，最好采用窄幅宽的隶 属函数 ；而偏差较大时采用宽幅宽 的隶属函数
4.2.2 基于专家经验的模糊控制
① 清晰量的模糊化方法
y (t)
( y (t) 6 )2
PB (t) ex p 2
( y (t) 4 )2
PM (t) ex p 2
( y (t) 2 )2
PS (t) ex p 2
4.2.2 基于专家经验的模糊控制
① 清晰量的模糊化方法
b. 隶属度函数的选取
➢ 研究表明，隶属函数的形状在达到控制要求方面差 别不大，幅宽大小对性能影响较大
➢ 幅宽窄，模糊子集形状较陡，称为高分辨率，输出 变化剧烈，控制灵敏度高
➢ 幅宽宽，模糊子集形状较平缓，称为低分辨率，输 出变化缓慢，稳定性好
4.2.2 基于专家经验的模糊控制
① 清晰量的模糊化方法
a. 测量输出信号的语言变量分档
高 中 低
三档
较高 高 中 低 较低
五档
正高 正中 正低
零 负低 负中 负高
七档
4.2.2 基于专家经验的模糊控制
① 清晰量的模糊化方法
a. 测量输出信号的语言变量分档 ➢ 分档越多，对事物描述越细、越准确，制定控 制规则更灵活，控制效果越好。但太多可能使 控制变得复杂，编程困难，占用存储量大；
u
模糊控制器
解模糊化
模糊 规则库
模糊 推理机
传感器
y
模糊化
对象模型可以是未知的
4.2.2 基于专家经验的模糊控制
❖ 模糊控制系统的一般结构
➢ 对象模型可以是未知的 ➢ 存在一定程度的关于被控对象的控制知识
如果温度很高 && 湿度很大 则空调制冷量大 如果温度不高 && 湿度很大 则空调制冷量中 如果温度很低 && 湿度很小 则空调制冷量小
( y (t) 0 )2
ZO (t) e x p 2
( y (t) 2 )2
NS (t) ex p 2
( y (t) 4 )2
NM (t) ex p 2
( y (t) 6 )2
NB (t) ex p 2
正高 P B ( t )
正中 PM (t )
正低 P S ( t )
y (t )
② 控制规则的确定
➢ 模糊控制规则是模糊控制器的核心，控制规则是人们 对受控过程认识的模糊信息的归纳和操作经验的总结， 控制器的性能很大程度上取决于模糊控制规则的确定 及其可调整性。选择控制规则应注意的问题：规则的 条数及质量。
专家控制规则（模糊条件语句） 采用语言描述的形式： IF <条件> THEN <控制规则>