模糊控制的发展现状综述.doc

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1、模糊控制的发展现状综述【摘要】模糊控制方法是智能控制的重要组成部分，本文简要回顾了模糊控制理论的发展，详细介绍了模糊控制理论的原理和模糊控制器的设计步骤，分析了模糊控制理论的优缺点以及模糊控制需耍完善或继续研究的内容，根据各种模糊控制器的不同特点，对模糊控制在电力系统中的应用进行了分类，并分析了各类模糊控制器的应用效能。最后，展望了模糊控制的发展趋势与动态。【关键字】模糊控制电力系统模糊pid控制1引言模糊控制[1](fuzzycontrol)是以模糊集理论、模糊语言变量和模糊控制逻辑推理为基础的i种智能控制方法，从行为上模拟人的思维方式，对难建模的对象实施模糊推理和决策的一种控制方法

2、。模糊控制作为智能领域中最具有实际意义的一种控制方法，已经在工业控制领域、电力系统、家用电器自动化等领域中解决了很多的问题，引起了越来越多的工程技术人员的兴趣。2模糊控制发展概况2.1模糊控制的产生与发展1965年,美国加利福尼亚大学1.a.zadeh教授在他的《fuzzyset》中首先提出了模糊数学的概念。随之，模糊控制理论及其应用也迅速发展起来。1974年，e.h.mamdan首先用模糊控制语句组成模糊控制器[2]，对一个试验性的蒸汽机使用了24条”ifathenbthenc”形式的语言规则实现了控制。1975-1976年，荷兰、丹麦等国家在工业过程中应用了模糊控制，取得了满意的成

3、果。1975年英国的p.j.king和e.h.mamdani将模糊控制系统应用于工业反应过程的温度控制。1983年，日本日立制造厂系统开发研究所的安信等人，用预测模糊控制方法对电气铁路列车的运行和停止进行控制。日本富士电机公司、明电舍公司、立石电机公司分别在1987年-1989年生产出通用模糊控制器及相应的控制软件[3]o目前模糊控制技术日趋成熟和完善，模糊芯片也己研制成功。2.2模糊控制的优缺点对于一个熟练的操作人员，可以凭丰富的实践经验来控制一个复杂的过程[4]。若能把这些熟练操作员的实践经验加以总结，并用语言表达出来，它就是一种不精确的控制规则。如果用模糊数学将其定量化就转化为模

4、糊控制算法，从而形成了模糊控制理论。它有如下优点：（1）无需知道被控对象的数学模型；（2）是一种反映人类智慧四维的智能控制；（3）易被人们所接受；（4）构造容易；（5）鲁棒性好。模糊控制的主要缺点是：（1）信息简单的模糊处理将导致系统的控制精度降低和动态品质变差；（2）控制器设计尚缺乏系统性。3模糊控制器设计3.1模糊控制原理模糊控制算法的工作过程可以描述如下：微机通过中断采样获取被控制量的精确值，并将此量与给定值比较得到一误差信号e,把误差信号e的精确量进行模糊化后变成模糊量。误差e的模糊量可用相应的模糊语言表示，得到课差e的模糊语言集合的一个子集e,再由e和模糊关系尺根据推理的合成

5、规则进行模糊决策，得到模糊控制量u,即u=er。3.2模糊控制器的设计步骤%1确定量的模糊化:模糊化就是将基础变量论域上的确定量变换成基础变量论域上的模糊集的过程[5]o模糊化的步骤如下[6]:(1)把精确量离散化。在进行模糊化之前，先需对输入量进尺度变换，使其变换到相应的论域范围。(2)确定输入值相对于相应语言变量语言值的隶属度。%1模糊控制知识库的生成：模糊控制的知识库主要由2部分组成：数据库和规则库。(1)数据库。数据库所存放的是所有输入、输岀变量的全部模糊子集的隶属度矢量值，若论域为连续域，则为隶属度函数。(2)规则库。模糊控制规则的生成大致有以下4种方法：1•根据专家经验或过

6、程知识生成；2•根据过程模糊模型生成；3.根据对手工操作的系统观察和测量生成；4.根据学习算法生成。%1模糊控制算法：模糊控制算法的目的就是从输入的连续精确量中，通过模糊推理的运算过程，求出相应的清晰量的控制量[7]。目前常采用的算法有：(l)cri推理法；(2)函数型推理法；(3)mamdani直接推理法；(4)特征展开推理法。%1模糊量的清晰化：非模糊化处理是将模糊推理中产生的模糊量转化为精确值，常见的清晰化方法有以下儿种：(1)最大隶属度值法(me)；(2)最大隶属度平均值法(mom)；(3)面积平均法(coa)；(4)重心法(cog)；(5)左取大(lm)和右取大(rm)4模糊

7、控制在电力系统中的应用在电力系统中，模糊控制已经应用于电力系统稳定器、发电机励磁的控制、电力系统的动态安全评估、经济调度等。下面就模糊控制在电力系统控制器的设计中的应用加以详细介绍。(1)fuzzy-pid复合控制。通常由简单模糊控制器、pi和pid控制器组成：利用模糊控制器对系统实现非线性的智能控制，利用pi控制器克服模糊控制器在系统达到稳态时可能产生的震荡及稳态误差大的问题；(2)变结构模糊控制器。一般采用多个简单的子模糊控制器构成一个变结