基于模糊控制的速度跟踪控制问题

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5、hrottleoutput)和刹车(brakeoutput)来跟踪该速度。已知输入：车速和发动机转速（值可观测）。欲控制刹车和油门电压（同一时刻只有一个量起作用）。算法思想模糊控制器是一语言控制器，使得操作人员易于使用自然语言进行人机对话。模糊控制器是一种容易控制、掌握的较理想的非线性控制器，具有较佳的适应性及强健性(Robustness)、较佳的容错性(FaultTolerance)。利用控制法则来描述系统变量间的关系。不用数值而用语言式的模糊变量来描述系统，模糊控制器不必对被控制对象建立完整

6、的数学模式。Figure1　模糊控制器的结构图模糊控制的优点：(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经验或相关专家的知识，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接受与理解，设计简单，便于应用。(2)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。(3)基于模型的控制算法及系统设计方法，由于出发点和性能指标的不同，容易导致较大差异；

7、但一个系统语言控制规则却具有相对的独立性，利用这些控制规律间的模糊连接，容易找到折中的选择，使控制效果优于常规控制器。(4)模糊控制是基于启发性的知识及语言决策规则设计的，这有利于模拟人工控制的过程和方法，增强控制系统的适应能力，使之具有一定的智能水平。简化系统设计的复杂性，特别适用于非线性、时变、模型不完全的系统上。模糊控制的缺点　　1.模糊控制的设计尚缺乏系统性，这对复杂系统的控制是难以奏效的。所以如何建立一套系统的模糊控制理论，以解决模糊控制的机理、稳定性分析、系统化设计方法等一系列问题；

8、　　2.如何获得模糊规则及隶属函数即系统的设计办法，这在目前完全凭经验进行；　　3.信息简单的模糊处理将导致系统的控制精度降低和动态品质变差。若要提高精度则必然增加量化级数，从而导致规则搜索范围扩大，降低决策速度，甚至不能实时控制；　　4.如何保证模糊控制系统的稳定性即如何解决模糊控制中关于稳定性和鲁棒性问题。实现步骤以及算法利用一般控制系统的架构，其中包含五个主要部分：定义变量、模糊化、知识库、逻辑判断及去模糊化，下面将就每一部分做简单的说明：(1)定义变量也就是决定程序被观察的状况及考虑控制