概述
所謂模糊控制,就是對(duì)難以用已有規(guī)律描述的復(fù)雜系統(tǒng),采用自然語(yǔ)言(如大,中,?。┘右悦枋?,借助定性的,不精確的以及模糊的條件語(yǔ)句來(lái)表達(dá),模糊控制是一種基于語(yǔ)言的智能控制。
傳統(tǒng)的自動(dòng)控制器的綜合設(shè)計(jì)都要建立在被控對(duì)象準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型(即傳遞函數(shù)模型或狀態(tài)空間模型)的基礎(chǔ)上,但是實(shí)際上,很多系統(tǒng)的影響因素很多,通常找出精確的數(shù)學(xué)模型,這種情況下,模糊控制的誕生就顯得意義重大,因?yàn)槟:刂撇恍枰?shù)學(xué)模型,不需要預(yù)先知道過(guò)程精確的數(shù)學(xué)模型。模糊控制與傳統(tǒng)的PID控制,具有如下優(yōu)點(diǎn):
(1)無(wú)需知道被控對(duì)象的數(shù)學(xué)模型
(2)反映人類(lèi)智慧思維的智能控制
(3)易被人們所接受,是一種語(yǔ)言變量控制器
(4)構(gòu)造容易,從屬于智能控制的范疇,尤其適用于非線(xiàn)性,時(shí)變,滯后系統(tǒng)的控制
(5)抗干擾能力強(qiáng),響應(yīng)速度快,并對(duì)系統(tǒng)參數(shù)的變化有較強(qiáng)的魯棒性
1.1.1 工作原理
把各種傳感器測(cè)出的精確量轉(zhuǎn)換為適用于模糊運(yùn)算的模糊量,然后將這些量在模糊控制器中加以運(yùn)算,最后再將運(yùn)算結(jié)果中的模糊量轉(zhuǎn)換為精確量,以便對(duì)各執(zhí)行器進(jìn)行具體的操作控制,這就說(shuō)明在模糊控制中,存在著一個(gè)模糊量與精確量之間相互轉(zhuǎn)化的問(wèn)題,如下圖所示:
模糊控制原理圖如下圖所示:
1.1.2 模糊語(yǔ)言集
模糊語(yǔ)言集用表示,一般有={負(fù)大,負(fù)中,負(fù)小,零,正小,正中,正大},用模糊語(yǔ)言變量E來(lái)描述偏差,或者用符號(hào)表示:
負(fù)大:Negative Big,簡(jiǎn)稱(chēng)NB
負(fù)中:Negative Medium,簡(jiǎn)稱(chēng)NM
負(fù)?。篘egative Small,簡(jiǎn)稱(chēng)NS
零:Zero,簡(jiǎn)稱(chēng)ZE
正小:Positive Small,簡(jiǎn)稱(chēng)PS
正中:Positive Medium,簡(jiǎn)稱(chēng)PM
正大:Positive Big,簡(jiǎn)稱(chēng)PB
1.1.3 隸屬函數(shù)
各參數(shù)相對(duì)應(yīng)子集的隸屬函數(shù)分別由不同的函數(shù)族決定,參數(shù)的相應(yīng)子集指該參數(shù)被人為地劃分成的等級(jí)所構(gòu)成的一組模糊集合,相應(yīng)子集的多少,由控制精度決定,例如,參數(shù)“溫差”的相應(yīng)子集可以是“正大,正中,負(fù)小,負(fù)大”,也可以是“正大,正中,正小,負(fù)小,負(fù)中,負(fù)大”,后者比前者模糊子集多,所以控制精度更高(在其他相同條件的情況下)。
常用的隸屬函數(shù)如下所示。
(1)z型隸屬度函數(shù)zmf
(2)S型隸屬度函數(shù)smf
(3)三角形隸屬度函數(shù)trimf
**1.2 **模糊控制數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
1.2.1 模糊控制集合的代數(shù)運(yùn)算
1.2.2 模糊關(guān)系
(1)普通關(guān)系:兩個(gè)集合中的元素之間是否有關(guān)聯(lián)。
(2)模糊關(guān)系:兩個(gè)模糊集合中的元素之間關(guān)聯(lián)程度的多少。
1.2.3 模糊關(guān)系的合成
1.2.4 模糊推理
1.2.5 模糊決策
模糊決策(模糊判決,解模糊,清晰化):由模糊推理得到的結(jié)論或者操作是一個(gè)模糊向量,轉(zhuǎn)化為確定值的過(guò)程。
(1)最大隸屬度法
(2)加權(quán)平均判決法
(3)中位數(shù)法
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