模糊控制的应用及读后感

2020-04-02 19:59:25 字数 4239 阅读 2628

模糊控制理论及应用2

1.模糊控制概述2

2.模糊控制概况2

3.模糊控制的基本理论3

4.模糊控制理论研究的现状5

5.模糊控制基础6

6.模糊控制理论主要研究内容6

7.模糊控制理论案例分析7

案例:模糊控制理论在经济**中的运用7

8.参考文献10

模糊控制理论及应用

出自 mba智库百科(

1.模糊控制概述

“模糊”是人类感知万物,获取知识,思维推理,决策实施的重要特征。“模糊”比“清晰”所拥有的信息容量更大,内涵更丰富,更符合客观世界。

在日常生活中,人们的思维中有许多模糊概念,如大、小、冷、热等,这些概念没有明确的内涵和外延,只能用模糊集来描述。人们常用的经验规则都是用模糊条件语句表达,例如,当我们拧开水阀往水桶里注水时,有这样的经验:桶里没水或水较少时,应开大水阀;桶里水较多时,应将水阀关小些;当水桶里水快满时,则应把阀门关得很小;而水桶里水满时应迅速关掉水阀。

其中,“较少”、“较多”、“小一些”、“很小”等,这些表示水位和控制阀门动作的概念都具有模糊性。即有经验的操作人员的控制规则具有相当的模糊性。模糊控制是利用计算机模拟人的思维方式,根据人的操作规律进行控制,实现人的控制体验。

模糊控制理论最早由美国著名学者、加州大学教授扎德l.a于1965年提出。它是一种基于模糊数学的先进控制策略,以语言规则和先进的计算机技术为代表,通过模糊推理进行决策。

1974年,伦敦大学教授mamdani·e·h开发了第一台模糊控制器,充分展示了模糊技术的应用前景。

2.模糊控制概况

模糊逻辑控制(fuzzy logic control)简称模糊控制(fuzzy control),是以模糊集合论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制技术。1965年,美国的l.a.

扎德创立了模糊集理论,并于1973年给出了模糊逻辑控制的定义和相关定理。1974年,英国的e.h.

mamdani首先利用模糊控制语句构成模糊控制器,并将其应用于锅炉和蒸汽机的控制中,在实验室取得了成功。这一开拓性的工作标志着模糊控制论的诞生。

模糊控制本质上是一种非线性控制,属于智能控制的范畴。模糊控制的一个特点是不仅具有系统的理论,而且有很多是既的应用背景。起初,模糊控制在西方的发展遇到了很大的阻力,但在东方,尤其是在日本,它得到了广泛的应用。

近20年来,模糊控制在理论和技术上都取得了长足的进步,已成为自动控制领域中一个非常活跃和富有成果的分支。其典型应用的例子涉及生产和生活的许多方面,例如在家用电器设备中有模糊洗衣机、空调、微波炉、吸尘器、照相机和摄录机等;在工业控制领域中有水净化处理、发酵过程、化学反应釜、水泥窑炉等的模糊控制;在专用系统和其它方面有地铁靠站停车、汽车驾驶、电梯、自动扶梯、蒸汽引擎以及机器人的模糊控制等。

3.模糊控制的基本理论

所谓模糊控制,就是在控制方法中运用模糊集合论、模糊语言变量和模糊逻辑推理的知识,模拟人类的模糊思维方法,并用计算机实现与操作人员相同的控制。该理论以模糊集合、模糊语言变量和模糊逻辑为基础,以相对简单的数学形式直接表达人们的判断和思维过程,并逐渐得到广泛应用。应用领域包括图像识别、自动机理论、语言研究、控制论和信号处理。

在自动控制领域,基于模糊集理论的模糊控制为将人的控制经验和推理过程引入自动控制提供了方便的途径。

3.1.模糊控制器的基本结构

如下图所示,模糊控制器的基本结构包括四个部分:知识库、模糊推理、模糊输入和精确输出。

3.2.知识库

知识库包括模糊控制器参数库和模糊控制规则库。模糊控制规则建立在语言变量的基础上。语言变量取值为“大”、“中”、“小”等这样的模糊子集,各模糊子集以隶属函数表明基本论域上的精确值属于该模糊子集的程度。

因此,为建立模糊控制规则,需要将基本论域上的精确值依据隶属函数归并到各模糊子集中,从而用语言变量值(大、中、小等)代替精确值。该过程表示控制过程中观测变量和控制量的模糊划分。由于变量值的范围不同,首先将每各基本理论域映射到一个对应关系不同的标准化理论域。

通常,对应关系取为量化因子。为便于处理,将标准论域等分离散化,然后对论域进行模糊划分,定义模糊子集,如nb、pz、ps等。

对于同一模糊控制规则库,其基本理论域的模糊划分不同,控制效果也不同。具体来说,对应关系、标准推理域、模糊子集个数和每各模糊子集的隶属度函数都对控制效果有很大影响。这三类参数与模糊控制规则具有同等的重要性,因此将它们组合成模糊控制器的参数库,由知识库和模糊控制规则库组成。

模糊控制规则的**有三种实现方法:基于专家经验和实际操作,基于模糊模型,基于模糊控制的自学习。

3.3.模糊化

将精确的输入量转化为模糊量f有两种方法:

(1)将精确量转换为标准论域上的模糊单点集。通过对应关系g将精确量x转化为标准宇宙x的基本元素,然后该元素的模糊单点集f为

uf(u)=1 if u=g(x)

(2)将精确量转换为标准论域上的模糊子集。

通过对应将精确量转化为标准域的基本元素。元素上隶属度最大的模糊子集是精确量的对应模糊子集。

3.4.模糊推理

最基本的模糊推理形式为:

前提1 if a then b

前提2 if a′

结论 then b′

其中,a和a'是u域上的模糊子集,b和b'是v域上的模糊子集。前提1称为模糊蕴涵关系,记为a→b。在实际应用中,一般是先对每个规则进行推理,再将推理结果相加得到最终的推理结果。

3.5.精确化

将推理得到的模糊子集转化为精确值,得到最终的控制输出y。目前常用两种精确化方法:

(1)最大隶属度法。在推理模糊子集中,选择隶属度最大的标准域元素的平均值作为精确结果。

(2)重心法。以模糊子集隶属度函数对应的标准域元素和横坐标所包围区域的重心作为精确结果。

在得到推理结果的精确值后,根据对应关系得到最终控制输出y。

4.模糊控制理论研究的现状

模糊控制理论虽然取得了长足的进步,但与传统控制理论相比,还不成熟。模糊控制系统的分析和设计还没有建立起有效的方法,在很多情况下还需要依靠经验和试错。近年来,许多人试图将传统控制理论的概念和方法推广到模糊控制系统中,模糊控制与神经网络的结合成为研究热点,有效地促进了自学习模糊控制的发展。

模糊控制易于获得由语言表达的专家知识,能有效地控制那些难以建立精确模型而凭经验可控制的系统,而神经网络则由于其仿生特性更能有效利用系统本身的信息,并能映射任意函数关系,具有并行处理和自学习能力,容错能力也很强。在集成大系统中,神经网络可用于处理低层感知数据,模糊逻辑可用于描述高层的逻辑框架[5]。模糊逻辑与神经网络的结合有两种情况:

一是将模糊技术应用于神经网络中形成模糊神经网络,二是利用神经网络实现模糊控制。这两方面均见于大量的研究文献。

传统模糊控制的两个主要问题是:提高稳态控制精度,提高智能化水平和适应性。从大量文献可以看出,在实际应用中,模糊控制或模糊推理的思想与其他比较成熟的控制理论或方法相结合,充分发挥各自的优势,从而获得理想的控制效果。

如:利用模糊复合控制理论的分档控制,将pi或pid控制策略引入fuzzy控制器,构成fuzzy-pi或fuzzy-pid复合控制;适应高阶系统模糊控制需要的三维模糊控制器;将精确控制和模糊控制结合起来的精确—模糊混合控制;将**控制与模糊控制相结合,利用**模型对控制结果进行预报,并根据目标误差和操作者的经验应用模糊决策方法在线修正控制策略的模糊**控制等。

在模糊控制的发展过程中,提出了多种自组织、自学习和自适应模糊控制器。根据被控过程的特点和系统参数的变化,自动生成或调整模糊控制器的规则和参数,达到控制目的。这种模糊控制器在实现人的控制策略的基础上,进一步引入了人的学习和自适应能力,使模糊控制更加智能化。

自整定模糊控制器、参数自整定模糊控制等控制方法也大大增强了对环境变化的适应性。

模糊控制与其他智能控制方法的结合组成的模糊控制,如专家模糊控制能够表达和利用控制复杂过程和对象所需的启发式知识,重视知识的多层次和分类的需要,弥补了模糊控制器结构过于简单、规则比较单一的缺陷,赋予了模糊控制更高的智能。

两者的结合还可以具有复杂过程控制的知识,并能在更复杂的情况下有效地运用这些知识。

基于神经网络的模糊控制可以实现局部或全部模糊逻辑控制功能。

模糊控制器正向着自适应、自组织、自学习方向发展,使得模糊控制参数、规则在控制过程中自动地调整、修改和完善,从而不断完善系统的控制性能,达到更好的控制效果,而与专家系统、神经网络等其他智能控制技术相融合成为其发展趋势。

5.模糊控制基础

模糊控制的基本思想是利用计算机来实现人的控制经验,而这些经验多是用语言表达的具有相当模糊性的控制规则。模糊控制器(fuzzy controller,即fc)获得巨大成功的主要原因在于它具有如下一些突出特点:

模糊控制是一种基于规则的控制。它直接采用语言型控制规则,出发点是现场操作人员的控制经验或相关专家的知识,在设计中不需要建立被控对象的精确数学模型,因而使得控制机理和策略易于接受与理解,设计简单,便于应用。

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