模糊系统建模与控制-01

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1、模糊系统建模与控制参赛选手：*****课程体系结构1模糊集理论2静态模糊系统建模3动态模糊系统建模4模糊控制器的设计与分析5自适应模糊控制器的设计与分析课程内容介绍模糊集合的基本理论模糊集合理论的基本概念；确定隶属函数的基本方法；模糊关系合成的基本方法模糊逻辑与模糊推理二值逻辑的基本概念；模糊逻辑的基本概念；模糊推理的基本原理和主要方法基于模糊推理的静态模糊系统建模模糊系统建模的基本原理和相关概念；Mamdani系统、TS系统的设计及其逼近能力分析动态模糊系统的设计与分析动态模糊系统建模；动态模糊系统的逼近能力分析；HX方程在非线性系统定性研究中的应用模糊控制器的设计与分析模糊控制器的工作原

2、理与应用自适应模糊控制器的设计与分析自适应控制器的基本原理；变论域自适应模糊控制器的基本原理和设计方法参考书[1]李洪兴，汪培庄,模糊数学.国防工业出版社，1994.[2]汪培庄，李洪兴.模糊系统理论与模糊计算机.科学出版社，1995[3]王立新.模糊系统与模糊控制教程.清华大学出版社，2003.[4]王立新，自适应模糊系统与控制—设计与稳定性分析，国防工业出版社，1995[5]吴望名，模糊推理的原理和方法，贵州科技出版社，1994[6]李永明，模糊系统分析，科学出版社，2005第一章绪论一系统的建模对于一个实际的系统、问题、对象，如果能建立起精确的数学模型，就能很好地处理该问题.建立数学模

3、型的基本步骤1.背景知识和问题提出2.模型假设3.建立模型4.模型求解5.模型分析及讨论建模通常分为两类：机理建模法——通过人们对实际系统的物理机理、化学机理等的了解，经过某种假设，从而建立起动态数学模型或代数模型或随机模型.系统辨识建模法——已知关于系统的一组数据（样本），通常为输入输出数据，根据经验假定该系统为某种标准模型（如2阶微分方程），再根据已知的数据确定模型中的参数二、为什么研究模糊系统理论1现实世界太复杂以至于无法精确描述，所以为了得到一个合理的模型就需要引入近似性(即模糊性)概念；2随着信息时代的迈进，人类知识在系统建模与分析中变得日益重要，需要一种理论能够刻画人类的知识并将

4、其嵌入到工程系统中。3在实际中，人们获得的模型过于复杂，例如一些非线性模型，需要将其简化从而利用已有的工具进行理论分析。三模糊系统的基本结构•模糊系统是一种非线性静/动态连续系统的数学模型•非线性系统的其他数学模型有:微分方程偏微分方程状态方程描述函数神经网络多项式函数小波函数四模糊系统建模理论的意义1模糊系统建模理论可以将输入输出数据，专家经验转化为数学模型，是一种重要的数学建模方法2现有的模糊控制理论由于很难获得数学模型，导致理论分析无法深入下去。而模糊系统建模理论可以将实验数据，专家经验等信息利用模糊推理转化为具体的数学模型，这就为进一步分析系统的定性理论，诸如能控性、能观性、稳定性等

5、提供了新的研究途径。五模糊系统的应用领域模糊系统已广泛应用于控制、信号处理、通信、经济、管理、医学诊断等。其中，最大的应用领域主要集中在控制问题。SISO对象的模糊控制系统MISO/MIMO对象的模糊控制系统六模糊控制的特点优点：便于利用人的经验知识可以不需要对象的精确数学模型适于非线性被控对象鲁棒简单易学缺点：设计参数多模糊数学的算子有多样性难于理论分析容易得到满意解，难得到最优解七模糊控制主要适用的领域1无法获得精确数学模型的复杂系统2只能凭人经验控制和管理的复杂系统3人机交互系统4模型不精确、外部扰动很大的不确定性系统5非线性系统控制模糊控制与其它学科之间的关系FC：(FuzzyCon

6、trol)表达和利用人的经验性知识(模糊集合，模糊逻辑)，主要用于控制ES：(ExpertSystems)表达和利用人的经验性知识(普通集合，二值逻辑)，主要用于多层推理、诊断、决策、管理。NN：(NeuralNetworks)模拟人脑的信息处理结构和方法，主要用于模式识别GA：(GeneticAlgorithms)模拟生物进化的一种全局优化算法OR:(OperationalResearch)运筹学早期的模糊控制方法大多是直接利用人的经验知识来设计模糊控制器，再根据实际控制效果来调试修正，简称为“直接综合法”。对于无法或很难建立对象数学模型的复杂控制问题，传统的控制方法无能为力，而直接综合法

7、却可以提供简单有效的解决方案，充分显示了模糊控制的优越性。但是由于缺乏对象的数学模型，无法对控制系统的稳定性和性能指标等进行理论研究，控制器的设计只能依靠专家的经验个案处理，这是直接综合法的主要缺点。近年来提出的另一类模糊控制方法，是先建立对象的数学模型，根据数学模型对控制系统的稳定性和性能指标等进行理论分析和仿真实验，然后再设计模糊控制器，简称为“分析综合法”。分析综合法解决问题的思路与传统的控制方法相同，