计算机控制系统设计_第五章__模煳控制技术

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1、第五章模糊控制技术5.1模糊控制的数学基础5.2模糊控制的理论基础5.3模糊控制系统概述5.4模糊控制器设计5.5双入单出模糊控制器设计模糊控制理论是由美国著名学者加利福尼亚大学教授ZadehLA于1965年首先提出的.它以模糊数学为基础，用语言规则表示方法和先进的微机技术，由模糊推理进行决策的一种高级控制策略。它属于智能控制范畴，而且发展至今已成为人工智能领域中的一个重要分支。模糊控制应用概况1974年,英国伦敦大学教授E.H.Mamdani,利用模糊控制语句构成模糊控制器。首次将模糊控制理论应用于蒸

2、汽机及锅炉的控制，取得了优于常规调节器的控制品质。1979年英国的L.J.Procyk和E.H.Mamdanil9]提出了一种自组织模糊控制器，它可在控制过程中不断修改和调整控制规则，使控制系统的性能不断完善。它标志着模糊控制器“智能化”程度进一步向高级阶段发展。80年代末，美国国家航空与航天局(NASA)曾实验把模糊系统用于太空和航空系统；国外已将模糊控制应用于绕飞和逼近阶段的控制，克服了难以建立精确数学模型的困难；日本九州大学的户贝博士与山川教授分别开发了将模糊推理作为硬件的模糊集成块，后来制成了推

3、理机及模糊控制用的“模糊计算机”。国内由刘增良教授主持完成的“模糊控制计算机系沈阳工业大学硕十学位论文统”和“基于因素神经网络理论的学习型模糊推理控制机”成果，达到了世界先进水平。1989年北师大建立国家级模糊实验室。20世纪90年代，模糊控制软件与硬件技术的完善，为模糊控制技术的实现提供了更好的发展空间。近年来，随着模糊控制的广泛应用，模糊硬件产品和软件正使模糊控制向更高一级的新领域扩展，如机器人定位系统，汽车定位系统、智能车辆高速公路系统。5.1模糊控制的数学基础模糊集合模糊集合的表示方法模糊集合的

4、运算隶属函数确定方法模糊关系模糊集合模糊集合：一般而言，在不同程度上具有某种特定属性的所有元素的总和，用表示。隶属函数：用于描述模糊集合，并在[0，1]闭区间连续取值的特征函数，用表示。A={x

5、15岁≤x≤25岁}模糊集合的表示方法隶属度数学定义：设给定论域U，为U到[0，1]闭区间的任一映射，都可确定U的一个模糊集合，称为模糊集合的隶属函数。，称为元素x对的隶属度，即x隶属于的程度。有限论域：论域U，则U上的模糊集合可表示为无限论域:其中为隶属度，为论域中的元素。=1/a+0.9/b+0.4/c+0

6、.2/d+0/e=1/a+0.9/b+0.4/c+0.2/d或模糊集合的运算空集等集子集并集交集补集模糊集运算的基本性质与普通集合一样，模糊集满足幂等律、交换律、吸收律、分配律、结合律、摩根定理等，但是，互补律不成立，即隶属函数确定方法模糊统计法相对比较法专家经验法模糊统计法定义：对模糊性事物的可能性程度进行统计，统计的结果称为隶属度。当n足够大时，隶属函数是一个稳定值。例如，已知20个人的高度，以m表示时，分别是1．50，1．55，1．56，1．60，1．61，1．64，1．65，1．69，1．70，

7、1．71，…1．98。考虑“中等身材”的集合以及1．64属于的隶属度。为此，选择20位评委，各自提出“中等身材”最适宜的年龄，组成一个普通集合A*。1.60~1.691.63~1.701.65~1.751.56~1.701.62~1.731.65~1.721.64~1.731.60~1.691.69~1.751.69~1.781.60~1.711.63~1.731.65~1.781.61~1.721.64~1.721.67~1.781.60~1.701.68~1.781.61~1.731.62~1.72

8、(1.56)=1/20=0.05(1.64)=13/20=0.65对于“中等身材”集合，用单点表示时则可得=0.05／1.56+0.25／1.60+0.35／1.61+0.65／1.64+0.8／1.65+1／1.69+0.9／1.70+0.75／1.71+0.5／1.73+0.3／1.75+0.2／1.77+0.2／1.78身高1.64cm的人隶属于“中等身材”这个模糊集合的程度是0.65。相对比较法设论域U中元素，…，，要对这些元素按某种特征进行排序，首先要在二元对比中建立比较等级，而后再用一定方法

9、进行总体排序，以获得各元素对于该特性的隶属函数。设给定论域U中一对元素()，其具有某特征的等级分别为和，意思就是：在和的二元对比中，如果具有某特征的程度用来表示，则具有该特征的程度表示为。并且该二元比较级的数对()必须满足令即有若由为元素构成相及矩阵，可得同理可得例如，假设论域U=()，其元素代表国外某名牌电子产品，而则代表国产同类产品，若考虑国产的产品在功能、外形等特性上对国外名牌产品的相似这样一个模糊概念，可用相对比较法确定隶属函数。并