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1、第4章模糊控制4.1模糊控制的基本原理4.2模糊控制系统分类（自学内容）4.3模糊控制器的设计4.4模糊控制应用实例_洗衣机4.1.1模糊控制原理4.1.2模糊控制器的组成4.1.3模糊控制系统的工作原理4.1.4模糊控制器的结构4.1模糊控制的基本原理2以模糊集理论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础。将人的经验编成模糊规则，模仿人的推理和决策过程。将传感器实时信号模糊化，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逆模糊化送给执行器。4.1.1模糊控制原理3模糊控制原理模糊控制器（FuzzyC
2、ontroller—FC）也称为模糊逻辑控制器，是一种语言型控制器。44.1.2模糊控制器的构成模糊控制器的组成51、模糊化接口（Fuzzyinterface）输入必须通过模糊化。主要作用是将真实的确定量输入转换为一个模糊矢量。输入变量e的模糊子集通常作如下划分：（1）e={负大，负小，零，正小，正大}={NB,NS,ZO,PS,PB}（2）e={负大，负中，负小，零，正小，正中，正大}={NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}（3）e={负大，负中，负小，零负，零正，正小，正中，正大}={NB,NM
3、,NS,NZ,PZ,PS,PM,PB}6用三角形隶属度函数表示：模糊子集和模糊化等级72.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：数据库存放的是所有输入、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。8（2）规则库：规则库存放全部模糊控制规则。模糊控制器的规则通常由一系列关系词连接而成，如if-then、else、also、end、or等。关
4、系词必须经过“翻译”才能将模糊规则数值化。举例：模糊控制系统输入量为e（误差）和ec（误差变化），对应的语言变量为E和EC，可给出一组模糊规则：R1:IFEisNBandECisNBthenUisPBR2:IFEisNBandECisNSthenUisPM9基本结构为：IFAandBthenCA-论域U上的一个模糊子集，B-论域V上的一个模糊子集R-控制决策表，是笛卡尔积集U×V上的模糊子集则某一时刻控制量由下式给出：模糊直积运算模糊合成运算103、推理与解模糊接口推理是指根据输入模糊量，由模糊控制规则完
5、成计算求解模糊关系方程，并获得模糊控制量。常采用计算较简单的推理方法。最基本的有Zadeh近似推理，包含正向推理和逆向推理两类。正向推理常用于模糊控制中，而逆向推理常用于知识工程学领域的专家系统中。11解模糊：模糊推理的结果仍是一个模糊矢量，还必须将其转换成一个清晰的控制量。有时也称为反模糊化，逆模糊化。模糊控制器：通常由计算机程序来实现，随着专用模糊芯片的出现，也可由硬件取代。124.1.3、模糊控制系统的工作原理设计水箱水位模糊控制器，通过调节阀门向内注水和向外抽水，将水位稳定在期望位置。水箱水位控制
6、134.1.3、模糊控制系统的工作原理根据操作经验，可以总结出以下控制规则：“若水位高于期望水位，则向外排水，高得越多，排水越快”；“若水位低于期望水位，则向内注水，低得越多，注水越快”。根据上述经验，按下列步骤设计模糊控制器：141、确定控制系统的观测量e和控制量u定义目标水位O点的水位为h0，实测水位为h，选择观测量为液位差：e=Dh=h0-h。选择控制量u为阀门开度的变化量。2、模糊控制器的输入量e和输出量u的模糊化将偏差e分为五个模糊集：负大（NB），负小（NS），零（O），正小（PS），正大（P
7、B）。将偏差e的变化范围分为七个等级：-3，-2，-1，0，+1，+2，+3。得到输入量e的模糊划分如下表：15隶属度输入量：水位偏差e的变化等级-3-2-10123模糊集PB000000.51PS000010.50ZO000.510.500NS00.510000NB10.500000另外，选择控制量u为调节阀门开度的变化量，分为五个模糊集：负大（NB），负小（NS），零（O），正小（PS），正大（PB）。16将控制量u的变化范围分为九个等级：-4，-3，-2，-1，0，+1，+2，+3，+4。得到控制量
8、模糊划分如下表：隶属度控制量：阀门开度变化u的变化等级-4-3-2-101234模糊集PB00000000.51PS000000.510.50ZO0000.510.5000NS00.510.500000NB10.50000000173、设计模糊规则根据经验，设计以下模糊规则：其中，排水时u为负，注水时u为正。根据上述经验规则，可得模糊规划表4-3。ife=NBthenu=NBife=NSthenu=NSife=0thenu=0
