智能控制chap4

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1、第4章模糊控制4.1模糊控制的基本原理模糊控制是以模糊集理论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种智能控制方法,它是从行为上模仿人的模糊推理和决策过程的一种智能控制方法。该方法首先将操作人员或专家经验编成模糊规则,然后将来自传感器的实时信号模糊化,将模糊化后的信号作为模糊规则的输入,完成模糊推理,将推理后得到的输出量加到执行器上。4.1.1模糊控制原理图模糊控制原理框图模糊控制器(FuzzyController—FC)也称为模糊逻辑控制器(FuzzyLogicController—FLC),由于所采用的模糊控制规则是由模糊理论中模糊条件语句来描述的,因此模糊控制器是一种语言

2、型控制器,故也称为模糊语言控制器(FuzzyLanguageController—FLC)。4.1.2模糊控制器的构成模糊控制器的组成框图如图所示。图模糊控制器的组成框图1模糊化接口(Fuzzyinterface)模糊控制器的输入必须通过模糊化才能用于控制输出的求解,因此它实际上是模糊控制器的输入接口。它的主要作用是将真实的确定量输入转换为一个模糊矢量。对于一个模糊输入变量e,其模糊子集通常可以作如下方式划分:(1){负大,负小,零,正小,正大}={NB,NS,ZO,PS,PB}(2){负大,负中,负小,零,正小,正中,正大}={NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}(3

3、){大,负中,负小,零负,零正,正小,正中,正大}={NB,NM,NS,NZ,PZ,PS,PM,PB}用三角型隶属度函数表示如图所示。图模糊子集和模糊化等级2.知识库(KnowledgeBase—KB)知识库由数据库和规则库两部分构成。(1)数据库(DataBase—DB)数据库所存放的是所有输入、输出变量的全部模糊子集的隶属度矢量值(即经过论域等级离散化以后对应值的集合),若论域为连续域则为隶属度函数。在规则推理的模糊关系方程求解过程中,向推理机提供数据。(2)规则库(RuleBase—RB)模糊控制器的规则司基于专家知识或手动操作人员长期积累的经验,它是按人的直觉推理的一

4、种语言表示形式。模糊规则通常有一系列的关系词连接而成,如if-then、else、also、end、or等,关系词必须经过“翻译”才能将模糊规则数值化。最常用的关系词为if-then、also,对于多变量模糊控制系统,还有and等。例如,某模糊控制系统输入变量为(误差)和(误差变化),它们对应的语言变量为E和EC,可给出一组模糊规则:R1:IFEisNBandECisNBthenUisPBR2:IFEisNBandECisNSthenUisPM通常把if…部分称为“前提部,而then…部分称为“结论部”,其基本结构可归纳为IfAandBthenC,其中A为论域U上的一个模糊子

5、集,B是论域V上的一个模糊子集。根据人工控制经验,可离线组织其控制决策表R,R是笛卡儿乘积集上的一个模糊子集,则某一时刻其控制量由下式给出:式中×模糊直积运算;°模糊合成运算。规则库是用来存放全部模糊控制规则的,在推理时为“推理机”提供控制规则。规则条数和模糊变量的模糊子集划分有关,划分越细,规则条数越多,但并不代表规则库的准确度越高,规则库的“准确性”还与专家知识的准确度有关。3推理与解模糊接口(InferenceandDefuzzy-interface)推理是模糊控制器中,根据输入模糊量,由模糊控制规则完成模糊推理来求解模糊关系方程,并获得模糊控制量的功能部分。在模糊控制

6、中,考虑到推理时间,通常采用运算较简单的推理方法。最基本的有Zadeh近似推理,它包含有正向推理和逆向推理两类。正向推理常被用于模糊控制中,而逆向推理一般用于知识工程学领域的专家系统中。推理结果的获得,表示模糊控制的规则推理功能已经完成。但是,至此所获得的结果仍是一个模糊矢量,不能直接用来作为控制量,还必须作一次转换,求得清晰的控制量输出,即为解模糊。通常把输出端具有转换功能作用的部分称为解模糊接口。综上所述,模糊控制器实际上就是依靠微机(或单片机)来构成的。它的绝大部分功能都是由计算机程序来完成的。随着专用模糊芯片的研究和开发,也可以由硬件逐步取代各组成单元的软件功能。4.

7、1.3、模糊控制系统的工作原理以水位的模糊控制为例,如图4-4所示。设有一个水箱,通过调节阀可向内注水和向外抽水。设计一个模糊控制器,通过调节阀门将水位稳定在固定点附近。按照日常的操作经验,可以得到基本的控制规则:“若水位高于O点,则向外排水,差值越大,排水越快”;“若水位低于O点,则向内注水,差值越大,注水越快”。根据上述经验,按下列步骤设计模糊控制器:图4-4水箱液位控制1确定观测量和控制量定义理想液位O点的水位为h0,实际测得的水位高度为h,选择液位差将当前水位对于O点的偏差e作为观测量。2输入量

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