模糊控制的定义
智能控制技术-第三课模糊控制2
相应输入(-6~6)对应不同集合的隶属度函数值（e=2.4，元素2）
µ NL NM NS ZE PS PM PL
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
1.0 0.8 0.4 0.1 0 0.2 0.7 1.0 0.7 0.2 0 0 0.2 0.7 1.0 0.9 0 0.5 1.0 0.5 0.9 1.0 0.7 0.2 0 0 0.2 0.7 1.0 0.7 0.2 0.1 0.4 0.8 1.0
如果A’=A
0.2 那么 0.2 B A R C 1 0.8 0.6 0.4 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.4 0.6 0.8 1
0.4 0.6 0.8 0.4 0.6 0.8 0.4 0.6 0.6 0.4 0.4 0.4 0.2 0.2 0.2
0.4 0.6 0.8 0.4 0.6 0.8 0.4 0.6 0.6 0.4 0.4 0.4 0.2 0.2 0.2
1 0.8 0.6 0.4 0.2
0.2 0.4 0.6 0.8 1 B “高电压” 1 2 3 4 5
方法2. 采用积运算法，即为RP
1 0.8 0.6 0.4 0.2
其中，每个元素是按最大-最小的合成规则计算出来的。如，上 式中第一个元素是这样计算的：
（1 0.2） （0.8 0.2） （0.6 0.2） （0.4 0.2） （0.2 0.2） 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2
如果A’=A B A R p 0.2 0.4 0.6 0.8 1
如果A’=A2 B A2 R p 0.2 0.4 0.6 0.8 1
人工智能-模糊控制全自动洗衣机 -
在模糊洗衣机中,布质和布量是无法通过物理传感器测出的;所以,它们的求取都是采用间接的方法.布质，布量和洗涤的过程有很大的关系.从一般人们的经验知道,布质是绵质,则洗涤会困难一些;布质如果是化学纤维,则困难会小一些.布量多一些,则洗涤过程要长一些,反之短一些.所以,除了肮脏度之外,模糊推理还考虑布质和布量.
模糊控制全自动洗衣机
1.模糊控制简介
模糊控制是一种非线性的控制方法,主要针对那些无法取得数学模型或数学模型相当粗糙的系。首先要对被控对象按照人们的经验总结出模糊规则,采用模糊量,借助单片机对这些信息按照模糊规则转换为控制量,来完成自动控制。
2.应用前景
近年来,模糊控制在家用电器控制中得到较广泛的应用,采用模糊控制的洗衣机,可具有自动识别衣质、衣量、脏污程度、脏污性质、自动决定水量、自动投入恰当的洗涤剂等功能,不仅实现了洗衣机的全面自动化,也大大提高了洗衣的质量。
则把水流定为特弱，洗涤时间定为特长；洗衣推理如表1所示:
表1洗衣机的模糊推理
他给出了洗衣机推理的所有规则。很明显这些规则的前见有三个因素，后件有两个因素。故它们也是一种多输入多输出的推理。对于输入量，即前件，各个因素的模糊量定义不同。布量的模糊量为多中少；水温的模糊量为高中低；而布质的模糊量为棉布偏多，棉布化纤各半，化纤偏多；而输出量，即后件中，水流的模糊量取特强，强，中，弱，特弱；时间的模糊量取特长，长，中，短，特短；在上述的模糊量中，各自的隶属函数都不同。水温，布质和时间的模糊量如图3所示。
对于主要因素推理和顺序因素推理这两种推理，它们之间是有这隐含的推理关系的。主要因素推理是以采用人的思维中的主要因素起到决定作用原理执行的。在这种原理中，抛弃各种次要因素，以见米欧那个的形式产生因素少的推理规则，便于进行处理。顺序因素推理则是把前一种推理的结果作为本次推理的前件，从而推理出新的结果。在洗衣机中，如果考虑浑浊度，洗涤剂投入量，水流，洗涤时间等因素的推理。作为主要因素推理显然有：
模糊控制系统及其MATLAB实现
1.模糊控制的相关理论和概念1.1 模糊控制的发展模糊控制理论是在美国加州伯克利大学的L. A.Zadeh教授于1965年建立的模糊集合论的数学基础上发展起来的。
之后的几年间Zadeh又提出了模糊算法、模糊决策、模糊排序、语言变量和模糊IF-THEN规则等理论，为模糊理论的发展奠定了基础。
1975年, Mamdan和Assilian创立了模糊控制器的基本框架，并用于控制蒸汽机。
1978年，Holmblad和Ostergaard为整个工业过程开发出了第一个模糊控制器——模糊水泥窑控制器。
20世纪80年代，模糊控制开始在工业中得到比较广泛的应用，日本仙台地铁模糊控制系统的成功应用引起了模糊领域的一场巨变。
到20世纪90年代初，市场上已经出现了大量的模糊消费产品。
近30 年来, 因其不依赖于控制对象的数学模型、鲁棒性好、简单实用等优点, 模糊控制已广泛地应用到图像识别、语言处理、自动控制、故障诊断、信息检索、地震研究、环境预测、楼宇自动化等学科和领域, 并且渗透到社会科学和自然科学许多分支中去, 在理论和实际运用上都取得了引人注目的成果。
1.2 模糊控制的一些相关概念用隶属度法来定义论域U中的集合A，引入了集合A的0-1隶属度函数，用A(x) 表示，它满足：A(x)用0-1之间的数来表示x属于集合A的程度，集合A等价与它的隶属度函数A(x)模糊系统是一种基于知识或基于规则的系统。
它的核心就是由所谓的IF-THEN规则所组成的知识库。
一个模糊的IF-THEN规则就是一个用连续隶属度函数对所描述的某些句子所做的IF-THEN形式的陈述。
例如：如果一辆汽车的速度快，则施加给油门的力较小。
这里的“快”和“较小”分别用隶属度函数加以描述。
模糊系统就是通过组合IF-THEN规则构成的。
构造一个模糊系统的出发点就是要得到一组来自于专家或基于该领域知识的模糊IF-THEN规则，然后将这些规则组合到单一系统中。
不同的模糊系统可采用不用的组合原则。
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
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。
60. 模糊控制与深度学习的结合如何实现？
60. 模糊控制与深度学习的结合如何实现？60、模糊控制与深度学习的结合如何实现？在当今科技飞速发展的时代，控制理论和机器学习领域都取得了显著的进步。
模糊控制和深度学习作为其中的重要分支，各自具有独特的优势和适用场景。
那么，将这两者结合起来，会产生怎样的火花？又该如何实现这种结合呢？要理解模糊控制与深度学习的结合，首先得分别明白它们是什么。
模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法。
它不像传统的控制方法那样追求精确的数值计算和精确的模型，而是能够处理和利用模糊、不确定的信息。
比如说，对于“温度较高”这个概念，模糊控制不会去定义一个具体的温度数值来表示“较高”，而是通过模糊集合和模糊规则来描述和处理这种不精确的信息。
这种方法在处理一些复杂的、难以精确建模的系统时，表现出了很强的适应性和鲁棒性。
深度学习呢，则是机器学习的一个分支，它基于深度神经网络，能够自动从大量的数据中学习到复杂的特征和模式。
深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了惊人的成果。
它的强大之处在于能够自动提取数据中的高层抽象特征，而不需要人工进行繁琐的特征工程。
那为什么要将它们结合起来呢？这是因为它们各自存在一些局限性。
模糊控制虽然在处理不确定性和模糊性方面表现出色，但对于大规模的数据处理和复杂的模式识别能力相对较弱。
而深度学习虽然在数据处理和模式识别上有强大的能力，但对于一些具有不确定性和模糊性的问题，可能会表现得不够灵活和鲁棒。
那么，如何实现模糊控制与深度学习的结合呢？一种常见的方法是在深度学习模型中引入模糊逻辑的概念。
比如，可以将模糊集合的思想应用到神经网络的输入层或隐藏层，让网络能够处理模糊的输入数据。
或者在神经网络的训练过程中，使用模糊规则来约束和指导网络的学习，提高模型的泛化能力和鲁棒性。
另一种方法是将深度学习作为模糊控制的一个工具。
比如，利用深度学习来对模糊控制中的模糊规则进行自动生成和优化。
通过深度学习模型从大量的数据中学习到潜在的规律和模式，然后将这些知识转化为模糊控制的规则，从而提高模糊控制系统的性能。
控制工程中的名词解释
控制工程中的名词解释控制工程是一门关注系统稳定性和可控性的学科。
它涉及到许多重要的名词和概念，这些名词和概念对于我们理解控制工程的原理和应用至关重要。
本文将介绍几个控制工程中的常见名词，并解释其含义。
控制系统控制系统是指通过对输入信号进行处理，以达到对输出信号的控制和调节的系统。
它由输入信号、控制器、执行器和反馈环路组成。
输入信号可用来描述系统的期望状态，通过控制器对输入信号进行处理，输出控制信号给执行器来调节系统的状态。
反馈环路负责检测输出信号，并将测量的数据反馈给控制器，以实现系统稳定性和性能优化。
反馈控制反馈控制是指通过测量系统输出的信息，并将其与期望值进行对比，从而对系统进行调节的技术。
反馈控制的目的是使系统输出与期望输出保持一致或最小化误差。
通过引入反馈控制，系统可以自动校正和补偿外部扰动和不确定性，提高鲁棒性和稳定性。
开环控制和闭环控制开环控制是指在没有反馈环路的情况下进行的控制。
它通过对系统输入信号的预定义进行控制，忽略了系统输出的信息反馈。
开环控制简单、稳定性好，但对于外部扰动和不确定性的鲁棒性差。
闭环控制则是在反馈环路的基础上进行的控制。
它通过比较系统输出和期望输出之间的误差，并根据误差信号对输入信号进行调节，以实现输出的控制和稳定性。
PID控制器PID控制器是一种常见的控制器类型，其名称来源于其三个组成部分：比例（Proportional）、积分（Integral）、微分（Derivative）。
比例部分根据误差信号的大小直接产生输出信号，积分部分根据误差的积累产生输出信号，微分部分根据误差变化的速率产生输出信号。
PID控制器在许多工业应用中被广泛使用，具有简单、灵活、性能良好的特点。
模糊控制模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，可以处理一些模糊和不确定性的情况。
模糊控制通过使用模糊集合和模糊规则来表示和推理系统的控制策略。
与传统的控制方法相比，模糊控制可以更好地处理非线性、复杂的系统，并在多个输入和输出之间进行规划和决策。
PID控制;模糊控制;模糊PID控制器
摘要交流伺服电机现广泛应用于机械结构的驱动部件和各种数控机床。
PID控制是伺服系统中使用最多的控制模式之一。
尽管传统的PID控制系统构造简单、运转稳定，但交流伺服电机存在非线性的、强耦合。
当参数变动或非线性因素的影响发生变化时，控制不能实时改动，不能满足系统高性能、高精度的要求。
结合模糊控制和传统PID控制成一种新的控制方法--模糊PID控制是解决上述问题的一种很好的途径。
模糊控制器不需要被控对象的数学模型，而是根据之前人为设定的控制要求设计用来控制的决策算法，使用此方式确定控制量。
模糊控制和传统PID控制融合的结果，不单具有模糊控制的高性能，还具备传统PID控制精准度高的长处。
本文对PID控制算法的原理和模糊控制算法作了简要的描述和比较。
指出模糊PID混合控制法，在误差很大时使用模糊控制,在不大时使用PID控制,在MATLAB软件中，对交流伺服系统的位置控制进行了仿真。
结果表明，该控制系统仿真结果与理论上差距较小。
关键词：PID控制；模糊控制；模糊PID控制器；MATLAB第1章绪论1.1 研究课题的任务本课题的任务是了解交流伺服系统，比较并结合两种控制的优点，结合成一种新的控制方式--模糊PID控制。
该控制法在系统输出差距大时采用模糊控制，而在差距较小时采用PID控制。
文章最后给出了模糊PID位置控制的MATLAB响应图，同时给出了常规PID控制下的效果图，并比较分析。
1.3 交流伺服系统工作原理相对单一的系统，其一般是根据位置检测反馈组成闭环位置伺服系统。
其组成框图参考图1-1内容[14]。
此类系统主要原理是对比输入的目标位置信号和位置检测设备测试的真实位置信号统计其偏差且使用功率变换器的输入端弱化误差。
控制量被信号转换和功率放大驱动，驱动伺服组织，促使误差不断缩减少，一直到最佳值。
（1）位置检测装置是此类系统的关键构成方面，完整系统的动态功能是否可以满足需求，关键的是位置检测传感器的科学选择以及精度。
基于模糊控制的系统稳定性与鲁棒性设计
基于模糊控制的系统稳定性与鲁棒性设计1. 简介模糊控制是一种用来处理非线性系统的控制方法，它能够通过模糊逻辑和模糊推理来处理模糊信息。
在控制系统设计中，稳定性和鲁棒性是两个关键问题。
本文将介绍基于模糊控制的系统稳定性与鲁棒性设计方法。
2. 模糊控制系统的稳定性分析在模糊控制系统中，稳定性是一个重要的性能指标。
稳定性分析的目标是确定系统的稳定域以及满足系统稳定性的条件。
2.1 系统稳定性的定义系统稳定性是指系统在某种扰动下，经过一段时间后能够恢复到原来的状态或者维持在某个有限范围内的能力。
2.2 模糊控制系统的稳定性分析方法在模糊控制系统中，可以采用模糊Lyapunov函数方法来分析系统的稳定性。
通过构建合适的模糊Lyapunov函数，分析系统的稳定性条件，可以得到系统稳定的充分条件。
3. 模糊控制系统的鲁棒性设计鲁棒性是指系统对于参数变化、模型不确定性和外部扰动的抵抗能力。
在模糊控制系统中，设计具有鲁棒性的控制器是非常重要的。
3.1 鲁棒性控制器的设计方法针对模糊控制系统的鲁棒性设计，可以采用H∞控制方法。
H∞控制是一种通过优化控制器的参数，使得系统对于一定范围内的不确定性具有最优的鲁棒性能。
3.2 鲁棒性分析方法为了验证所设计的鲁棒性控制器的性能，可以采用鲁棒性分析方法。
鲁棒性分析方法可以帮助我们评估系统对于不确定性的敏感程度。
4. 模糊控制系统的优化设计除了进行系统稳定性和鲁棒性的设计外，还有一种重要的设计方法是优化设计。
优化设计通过优化控制器的参数，使得系统在性能指标上达到最优。
4.1 优化设计方法在模糊控制系统中，可以采用遗传算法、模拟退火算法等优化算法进行参数优化。
通过迭代的方式，不断优化控制器的参数，使得系统性能指标达到最优。
4.2 优化设计的性能评价方法为了评价所设计的控制器的性能，可以采用性能评价方法。
性能评价方法可以从多个角度评估控制器的性能，如稳定性、鲁棒性、误差收敛速度等。
智能控制技术(第3章-模糊控制的数学基础)
二、模糊控制的特点 模糊控制是建立在人工经验基础之上
的。对于一个熟练的操作人员，他往往凭 借丰富的实践经验，采取适当的对策来巧 妙地控制一个复杂过程。若能将这些熟练 操作员的实践经验加以总结和描述，并用 语言表达出来，就会得到一种定性的、不 精确的控制规则。如果用模糊数学将其定 量化就转化为模糊控制算法，形成模糊控 制理论。
1
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
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0
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1
2
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9
10
trimf,P=[3 6 8]
图 高斯型隶属函数（M=1）
1
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0.5
0.4
0.3
0.2
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0
0
1
2
3
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5
6
7
8
9 10
trimf,P=[2 4 6]
图 广义钟形隶属函数（M=2）
1
0.9
0.8
（7）交集 若C为A和B的交集，则
C=A∩B 一般地，
A B A B (u) min( A (u), B (u)) A (u) B (u)
（8）模糊运算的基本性质 模糊集合除具有上述基本运算性质
外，还具有下表所示的运算性质。
运算法则 1．幂等律 A∪A=A，A∩A=A 2．交换律 A∪B=B∪A，A∩B=B∩A 3．结合律 (A∪B)∪C=A∪(B∪C) (A∩B)∩C=A∩(B∩C)
4．吸收律 A∪(A∩B)=A A∩(A∪B)=A 5．分配律 A∪(B∩C)=(A∪B)∩(A∪C) A∩(B∪C)=(A∩B) ∪(A∩C) 6．复原律
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模糊控制的定义
一、引言
模糊控制是现代控制理论中的一种方法，它能够有效地解决一些传统控制方法难以处理的问题，例如非线性系统、不确定性、模型不精确等。
本文将从定义、基本概念、模糊控制系统的结构和应用等四个方面，介绍模糊控制的基本知识。
二、定义
模糊控制是一种基于模糊集理论的控制方法。
与传统的精确数学控制方法不同，模糊控制使用来自现实世界的不确定性知识。
具体来说，模糊控制的本质就是利用人类专家系统内建的经验知识，将经验知识应用到控制问题上，不需要完全精确的数学模型，根据不精确的输入输出数据做出判断和决策。
相对于传统控制方法，模糊控制的表现更加稳定，更加鲁棒。
三、基本概念
1、模糊集合：模糊集合是指一组具有模糊不确定性的元素。
与传统的集合不同，模糊集合没有明确的界限，元素之间的归属度也不是二元的关系，而是一个连续的值域。
2、模糊逻辑：模糊逻辑是针对模糊事物而设计的一种逻辑方法。
其中
最基本的是模糊量词（例如“非常”、“有点”、“不”、“比较”等），模糊运算（例如“模糊合取”、“模糊析取”、“模糊最小值”等）。
模糊逻辑使得模糊集合的综合运算与精确数学中的逻辑方法类似。
3、模糊控制器：模糊控制器包括模糊化、模糊推理和去模糊化三个过程。
模糊化将输入量转化为模糊集合，模糊推理利用模糊逻辑和控制规则的知识对模糊集进行逻辑推理和决策，去模糊化则将模糊输出转化为确定性输出。
四、模糊控制系统的结构
模糊控制系统包括模糊控制器、模糊输入、模糊输出和模糊规则库等组成部分。
其中，模糊输入和输出是指输入量和输出量分别通过模糊化和去模糊化转化为模糊集合和确定性输出。
模糊规则库是由专家产生的一些基本规则库，其中每个规则由条件部分和结论部分组成。
五、应用
模糊控制在工业自动化、交通控制、机器人控制、金融预测等领域都有广泛应用。
例如在温度控制中，传统PID控制器需要通过精确的数学模型计算开环控制和闭环控制需要的参数，而模糊控制则可以直接利用专家经验，根据当前温度输出控制信号，大大简化了控制过程。
六、结论
综述模糊控制的定义、基本概念、模糊控制系统的结构和应用，可以发现模糊控制是一种能够解决现实中不确定性问题的控制方法。
它的基本原理是利用专家经验，不需要精确数学模型，更加适用于那些模型精度难以保证的控制系统。
模糊控制在工业自动化、机器人控制、交通控制、金融预测等领域都有广泛应用，并且应用前景十分广阔。