第四章 模糊控制器设计.ppt

第4章 模糊控制器的工作原理; 从传统控制到模糊控制 传统控制（Conversional control）：经典反馈控制和现代控制理论。它们的主要特征是基于精确的系统数学模型的控制。适于解决线性、时不变等相对简单的控制问题。 模糊控制（fuzzy control）也可以解决线性时不变的控制问题。同时也可用于一些非线性的复杂的时变系统之中. 两者可以统一在智能控制的框架下。;模糊控制器(Fuzzy Controller)特点: 模糊控制是一种基于规则的控制。 由工业过程的定性认识出发，容易建立语言控制规则。 控制效果优于常规控制器 . 具有一定的智能水平 . 模糊控制系统的鲁棒性强。 ;4.1 模糊控制系统的组成;模糊逻辑控制系统结构; ? ;模糊控制器设计的主要步骤;3、建立模糊控制规则或控制算法。这是指规则的归纳和规则库的建立，是从实际控制经验过渡到模糊控制器的中心环节。控制律通常由一组if-then结构的模糊条件语句构成， 例如:if e=N and c=N，then u=PB……等；或总结为模糊控制规则表,可直接由e和c查询相应的控制量u。;4、确定模糊推理和解模糊化方法。 常见的模糊推理方法有最大最小推理和最大乘积推理两种. 解模糊化方法有最大隶属度法，中位数法，加权平均，重心法，求和法或估值法等等。;4.1.2 模糊控制器结构类型;4.2 Mamdani型模糊控制器设计;俄荫敌孙辽楼规填援懂琳坟泊镀莱剧北筐穿又纷议咖征效帐栅蕾苫哮交粮第四章 模糊控制器设计第四章 模糊控制器设计;;;;（3）物理论域X不对称时的变换方法 假设输入量的物理论域不对称，例如，x的物理论域Xj=[a,b]且a≠b,模糊论域仍为[-nj,nj], 此时，量化因子变为： 比如，某时刻输入变量x∈[a,b]，则作变换 然后用n=kjy的四舍五入取整计算，其正负号与y相同。 ;;量化因子和比例因子的位置;3. 量化因子和比例因子在模糊控制系统中的应用 量化因子和比例因子除了进行论域变换，使前后模块匹配以外，在整个系统中还有一定的调节作用。因为它的变化相当于对实际测量信号的放大或缩小，直接影响着采样信号对系统的调节控制作用。 ; 由Ke=n1/x1，可知，当x1=e时，n1=kee。可见，e不变时，增大ke，n1变大。从而，系统上升速率变快，从而，可使系统超调量增大，调节时间加长，即系统过渡时间变长，甚至发生震荡乃至系统不稳定；反之，减小ke会使系统上升速率变慢，调节惰性增大。Ke过小可能影响系统稳态性能，使稳态精度降低。总之，ke的变化可以改变偏差e对系统的调控作用。;由Ke=n1/x1，可知，当x2=ec时，n2=kecec。可见ec不变时，增大kec，n2变大。从而，增大了对系统状态变化的抑制能力，增强了系统的稳定性。Kec太大会使系统上升速率过慢，到达平衡态的过渡时间加长；反之，kec过小，会使系统上升速率增快，可能导致系统产生过大的超调。以致是系统发生震荡。可见，改变kec能够改变偏差变化率ec对系统的调节作用;;;4.2.3 模糊化和清晰化 1.模糊化 通常经过采样得到的输入量x1都是清晰值，经过量化因子处理相当于进行一次比例变换，映射成模糊论域N上的某个实数值。这个实数值可能同时与N上的几个模糊子集有关，求出这个实数值隶属于各个相关模糊子集的隶属度，成为把清晰数值模糊化。 首先需要确定覆盖在模糊论域N上模糊子集的数目，然后确定出各个模糊子集的隶属函数，这个过程称为模糊分布。;;定义各语言变量的语言值 ;2）模糊子集的分布 每个语言变量的取值，对应于其论域上的一个模糊集合。个数确定以后，需要考虑模糊子集的分布，即模糊子集在模糊论域上的分布方式和情况，即确定每个模糊子集的隶属函数; 隶属函数的类型;三角型 ; 隶属函数确定时需要考虑的几个问题;隶属函数曲线的分布对控制性能的影响; 完备性 ;;;安狙宽旅米履渊限牵彼绝线宗祖翔滨玛国姆席椎印贤注阶梁赐建棱溺朽清第四章 模糊控制器设计第四章 模糊控制器设计;耪原翌堵跪矛碴右牲链奸淆怜澎踏郊僧露乞堆扩备椎避玄答鼓篱嚣蹄宦沙第四章 模糊控制器设计第四章 模糊控制器设计;表4-1中的模糊子集隶属函数及其分布如图4-10所示;3）一个确定数的模糊化 一个确定数的模糊化分为两步： （1）根据确定数以及量化因子求在基本论域上的量化等级。 （2）查找语言变量的赋值表，找出与最大隶属度对应的模糊集合，该模糊集合就代表确定数的模糊化结果。 ;模糊化过程小结：;第二步 将模糊控制器的精确输入E*和EC*通过模糊化接口转化为模糊输入A*和B*。 ;对于某些输入精确量，有时无法判断其属于哪个模糊值的隶属度更大，例如当E