3-3模糊控制器设计课件

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1、第3章模糊控制（续）3.3模糊控制器的结构、原理及设计方法3.3模糊控制器的结构、原理及设计方法要实现一个实际的模糊控制系统，需要解决三个问题；知识的表示、推理策略和知识获取。从线性控制与非线性控制的角度分类，模糊控制是一种非线性控制。从控制器智能性看，模糊控制属于智能控制的范畴，模糊控制是以模糊集合论、模糊语言变量及模糊逻辑推理为基础的一种计算机控制。3.3.1模糊控制系统的组成模糊控制系统由模糊控制器和控制对象组成，如图3-9所示。图3-9模糊控制系统的组成3.3.2模糊控制器的基本结构模糊控制器的基本结构，如图3-9虚线框中所示。它主要包括以下四个部分。1．模糊化模糊化的

2、具体过程如下:(1)首先对这些输入量进行处理，以变成模糊控制器要求的输入量。(2)将上述已经处理过的输入量进行尺度变换，使其变换到各自的论域范围；(3)将已经变换到论域范围的输入量进行模糊处理，使原先精确的输入量变成模糊量，并用相应的模糊集合来表示。3.3.2模糊控制器的基本结构（续）2．知识库它通常由数据库和模糊控制规则库两部分组成。(1)数据库主要包括各语言变量的隶属函数，尺度变换因子及模糊空间的分级数等。(2)规则库包括了用模糊语言变量表示的一系列控制规则。它们反映了控制专家的经验和知识。3．模糊推理模糊推理是模糊控制器的核心，它具有模拟人的基于模糊概念的推理能力程是基于模

3、糊逻辑中的蕴含关系及推理规则来进行的。3.3.2模糊控制器的基本结构（续-1）4．清晰化它包含以下两部分内容：(1)将模糊的控制量经清晰化变换，变成表示在论域范围的清晰量；(2)将表示在论域范围的清晰量经尺度变换变成实际的控制量。3.3.3模糊控制的基本原理1．一步模糊控制算法模糊控制的基本原理可由图3-10表示图3-10模糊控制原理框图3.3.3模糊控制的基本原理（续）实现一步模糊控制算法的过程是这样的：微机经中断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(在此取单位反馈)。把误差信号E的精确量进行模糊量化变成模糊量，得到了误差E的模糊语言集合的一个子集。再

4、由和模糊控制规则根据推理的合成规则进行模糊决策，得到模糊控制量为(3—3—1)3.3.3模糊控制的基本原理（续-1）为了对被控对象施加精确的控制，还需要将模糊量转换为精确量。得到了精确的数字控制量后，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，中断等待第二次采样，进行第二步控制……。这样循环下去，就实现了被控对象的模糊控制。3.3.3模糊控制的基本原理（续-2）综上所述，模糊控制算法可概括为下述四个步骤：(a)根据本次采样得到的系统的输出值，计算所选择的系统的输入变量；(b)将输入变量的精确值变为模糊量；(c)根据输入变量(模糊量)及模糊控制规则，按模糊

5、推理合成规则计算控制量(模糊量)；(d)由上述得到的控制量(模糊量)计算精确的控制量。3.3.3模糊控制的基本原理（续-3）2．模糊自动控制系统的工作原理采用模糊控制炉温时，控制系统的工作原理可分述如下：(1)模糊控制器的输入变量和输出变量在此将炉温600℃作为给定值t0，测量得到的炉温记为t(K)，则误差e(K)=t0-t(K)(3—3—2)作为模糊控制器的输入变量模糊控制器的输出变量是触发电压u的变化，该电压直接控制电热炉的供电电压的高低。3.3.3模糊控制的基本原理（续-4）(2)输入变量及输出变量的模糊语言描述描述输入变量及输出变量的语言值的模糊子集为{负大，负小，0，正

6、小，正大}通常采用如下简记形式NB=负大，NS=负小，O=零，PS=正小，PB=正大。其中，N=Negative，P=Positive，B=Big，S=Small，O=Zero。3.3.3模糊控制的基本原理（续-5）图3-11给出了语言变量的隶属函数曲线，由此可以得到表3-1模糊变量e及u的赋值表。表3-1模糊变量(e,u)的赋值表图3-11语言变量的隶属函数3.3.3模糊控制的基本原理（续-6）(3)模糊控制规则的语言描述根据手动控制策略，模糊控制规则可归纳如下：(a)若e负大，则u正大；(b)若e负小，则u正小；(c)若e为零，则u为零；(d)若e正小，则u负小；(e)若e正

7、大，则u负大。3.3.3模糊控制的基本原理（续-7）(3)模糊控制规则的语言描述上述控制规则也可用英文写成如下形式：(a)ife=NBthenu=PBor(b)ife=NSthenu=PSor(c)ife=Othenu=Oor(d)ife=PSthenu=NSor(e)ife=PBthenu＝NB3.3.3模糊控制的基本原理（续-8）表3-2控制规则表也可以用表格形式描述控制规则，表3-2即为上述的控制规则的表格化，也称为控制规则表。3.3.3模糊控制的基本原理（续-9）(4)模