基于模糊推理的智能控制系统

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1、信息学院·尤富强智能控制理论及其应用第3章基于模糊推理的智能控制系统学习目标了解模糊数学的相关理论掌握模糊控制的基本思想掌握模糊控制器的原理了解模糊控制系统的结构与设计方法3.1模糊控制的基本思想以往的各种传统控制方法均是建立在被控对象精确数学模型基础上的，然而，随着系统复杂程度的提高，将难以建立系统的精确数学模型。在工程实践中，人们发现，一个复杂的控制系统可由一个操作人员凭着丰富的实践经验得到满意的控制效果。这说明，如果通过模拟人脑的思维方法设计控制器，可实现复杂系统的控制，由此产生了模糊控制。3

2、.1模糊控制的基本思想由测量装置、控制器、被控对象及执行机构组成的自动控制系统，就是人们所悉知的常规负反馈控制系统。图3-1、3-2分别给出了手动控制和负反馈控制的方框图。图3-2常规反馈控制系统方框图图3-1手动控制方框图3.1模糊控制的基本思想模糊数学的创始人，著名的控制论专家Zadeh教授举过一个停车问题的例子，是非常富有启发性的问题。所谓停车问题是要把汽车停在拥挤的停车场上两辆车之间的一个空隙处。对于上述问题，从事控制理论研究者的解决方法是：记车C上的一个固定参考点的位置，记车C的方位，于是建立车的

3、状态方程和运动方程分别为(3-1)(3-2)3.1模糊控制的基本思想停车问题就转化为寻找一个控制量u(t)，使其在满足各种约束的条件下把初始状态转移到终端状态中去。汽车司机是这样操纵的，先让车向前运动，前轮先向右而后向左，然后使车向后运动，前轮仍先向右而后向左，经过多次反复，车将横向移动一个所需要的距离，最后向前开停在空隙处。这样，汽车司机通过一些不精确的观察，执行一些不精确的控制，却达到了准确停车的目的。3.1模糊控制的基本思想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

4、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。3.1模糊控制的基本思想模糊控制理论具有一些明显的特点：（1）模糊控制不需要被控对象的数学模型。模糊控制是以人对被控对象的控制经验为依据而设计的控制器，故无需知道被控对象的数学模型。（2）模糊控制是一种反映人类智慧的智能控制方法。模糊控制采用人类思维中的模糊量，如“高”、“中”、“低”、“大”、“

5、小”等，控制量由模糊推理导出。这些模糊量和模糊推理是人类智能活动的体现。3.1模糊控制的基本思想（3）模糊控制易于被人们接受。模糊控制的核心是控制规则，模糊规则是用语言来表示的，如“今天气温高，则今天天气暖和”，易于被一般人所接受。（4）构造容易。模糊控制规则易于软件实现。（5）鲁棒性和适应性好。通过专家经验设计的模糊规则可以对复杂的对象进行有效的控制。3.1模糊控制的基本思想总结人的控制行为，正是遵循反馈及反馈控制的思想。人的手动控制决策可以用语言加以描述，总结成一系列条件语句，即控制规则。运用微机的程序

6、来实现这些控制规则，微机就起到了控制器的作用。于是，利用微机取代人可以对被控对象进行自动控制。在描述控制规则的条件语句中的一些词，如“较大”、“稍小”、“偏高”等都具有一定的模糊性，因此用模糊集合来描述这些模糊条件语句，即组成了所谓的模糊控制器。在智能控制理论分支中，模糊控制是目前为止，理论相对来说最完善的。3.2模糊控制的数学基础一、基本概念集合一般指具有某种属性的、确定的、彼此间可以区别的事物的全体。元素或元组成集合的事物。通常用大写字母A,B,C…X,Y,Z表示集合，而用小写字母a,b,c,…x,y,

7、z表示集合内元素。论域被考虑对象的所有元素的全体，一般用大写字母U表示。模糊集合对大多数应用系统而言，其主要且重要的信息来源有两种，即来自传感器的数据信息和来自专家的语言信息。数据信息常用0.5，2，3，3.5等数字来表示，而语言信息则用诸如“大”、“小”、“中等”、“非常小”等文字来表示。传统的工程设计方法只能用数据信息而无法使用语言信息，而人类解决问题时所使用的大量知识是经验性的，它们通常是用语言信息来描述。语言信息通常呈经验性，是模糊的。因此，如何描述模糊语言信息成为解决问题的关键。3.2模糊控制的数

8、学基础模糊集合的概念是由美国加利福尼亚大学著名教授L.A.Zadeh于1965年首先提出来的。模糊集合的引入，可将人的判断、思维过程用比较简单的数学形式直接表达出来。模糊集理论为人类提供了能充分利用语言信息的有效工具。模糊集合是模糊控制的数学基础。3.2模糊控制的数学基础特征函数和隶属函数在数学上经常用到集合的概念。例如：集合A由4个离散值x1，x2，x3，x4组成。A={x1,x2,x3,x4}例如：集合A由0