智能控制设计论文

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1、课程名称：“智能控制”课程设计论文实验内容：第一部分：模糊控制模糊逻辑在控制领域中的应用称为模糊控制。模糊控制的最大特征是，它能将操作者或专家的控制经验和知识表示成语言变量描述的控制规则，然后用这些规则去控制系统。因此，模糊控制特别适用于数学模型未知的、复杂的非线性系统的控制。从信息的观点来看，模糊控制是一类规则型的专家系统，从控制技术的观点来看，它是一类非线性控制器。模糊控制系统原理1、传统控制系统的特点传统的反馈控制系统由三部分组成：被控对象、产生作用于被控对象输入的控制器、测量被控对彖输出的敏感元件，每一部分都

2、有两个输入信号、一个输出信号。英中来自外部的三个信号叫做外部输入。2、(1)模糊控制系统的工作原理曲于一个模糊概念可以用一个模糊集合來表示，因此模糊概念的确定问题，就可以直接转换为模糊隶属函数的求取问题。因此，对于一类缺乏精确数学模型的被控对象，可以用模糊集合的理论，总结人对系统的操作和控制的经验，用模糊条件语句写出控制规则，也能设计岀比较理想的控制系统。(2)、模糊控制原理它和传统的控制系统结构没冇多人区别，只是用模糊控制器替代传统的数字控制器。一•般说来，模糊控制器有三个主要的功能模块：模糊化、模糊推理、清晰化。

3、3、模糊控制的系统结构模糊控制是一种仿人思维的智能控制技术，是一种最基木的模糊控制方式，又称为直接模糊控制方式。在应用中，人们为了更好地发挥模糊控制的作用或者改变模糊控制的功能，提出了多种改进的模糊控制器，如：@PID模糊控制器@变结构模糊控制控制器@复合型模糊控制器@自校正模糊控制器@神经网络口学习模糊控制器@遗传算法寻优模糊控制器4、模糊控制器的结构和组成（1）、单变量模糊控制器在模糊控制系统中，貝有一个输入变量和一个输出变量的系统称为单变量模糊控制系统，一个单变量模糊控制系统所采用的模糊控制器称之为单变量模糊控

4、制器。通常把单变量模糊控制器的输入量个数称之为模糊控制器的维数（2）、多变量模糊控制器在模糊控制系统中，多于一个输入和输出变量的系统称为多变量模糊控制系统，多变量模糊控制系统所采用的模糊控制器往往冇多变量结构。（3）、模糊控制器的组成它包含有模糊化接口、规则库、模糊推理、清晰化接口等部分。输入变量是过程实测变量与系统设定值Z差值。输出变量是系统的实时控制修正变量。模糊控制的核心部分是包含语言规则的规则库和模糊推理。模糊推理是一种模糊变换，它将输入变量模糊为输出变量的模糊集。A、模糊化接口模糊化就是输入值匹配成语言值的

5、过程。同时，输入值对于相应语言变量语吉值的隶屈度也被确定。B、规则库规则库包含冇与过程操作冇关的经验型知识，控制规则就是这些知识的描述。规则库存放的知识可以是一•簇规则的形式给出或用矩阵表的形式给出。C、模糊推理工程上为了便于微机实现，通常采用“或”运算处理这种较为简单的推理方法。这是一种广泛采用的方法，它包含三个过程：隶属度聚集、规则激活、输出综合。-：模糊控制器设计1、模糊控制器设计要求从系统硬件结构来看，模糊控制系统与英他常规数字控制系统一样，是由控制器、执行机构、被控对象、嫩感元件和输入输出接口等环节组成。模

6、糊控制器的设计流程如下：设计时候要调整的参数有：@控制器结构@隶属函数的形状、位置@规则和置信度@模糊推理的运算子@清晰化方法2、清晰量的模糊化在模糊控制系统运行屮，控制器的输入值、输岀值是冇确定数值的清晰量，而在进行模糊控制时，模糊推理过程是通过模糊语言变量进行的，在清晰量和模糊量之间冇一定的对应关系，这种把物理量的清晰值转换成模糊语言变量值的过程叫做清晰量的模糊化。3、模糊量的清晰化(1)、最大隶屈度法最大隶属度法是指选取推理结论的模糊集中隶屈度最大的元素作为控制量的方法。这种方法的优点是简单易行，确定是它囊括的

7、信息量较少，因为这种方法完全排除了其他一切隶属函数较小元素的影响。为了避免在控制器屮出现双峰型隶属函数曲线，要求控制器的算法应保证其结果是止规的凸模糊集。(2)、重心法重心法是指取模糊集隶属函数曲线同基础变量轴所围面积的重心对应的基础变量值作为清晰值的方法，也是一种最常用的清晰化方法。(3)、左取大和右取大法左取大又称左边最大高度，右取大又称右边最大高度法，定义如下：左取大是指取输出隶屈函数左边达到最大值所对应的基础变量值作为清晰值的方法。右取大是指取输出隶属函数右边达到最人值所对应的基础变量值作为清晰值的方法。(4

8、)、加权平均法加权平均法是指以各条规则的前件和输入的模糊集按一定法则确定的值作为权值，并对后件代表值加权平均计算输出的清晰值的方法。4、模糊控制规则及控制算法(1)、模糊控制规则的生成对于一个典型的模糊控制系统，控制规则的条件部分使用两个变量•…偏差e和偏差变化率de,结论部分由模糊控制器的类型而定。模糊控制器有两种类型：位置式，速度式。@根据