高等过程控制—第10章模糊控制讲义介绍.ppt

（6）模糊推理 模糊推理是模糊控制的核心，它利用某种模糊推理算法和模糊规则进行推理，得出最终的控制量。 （7）反模糊化 3.3 模糊PlD控制器 常规PID控制器是当今应用广泛、简单实用的控制方法。 模糊控制器要具有PID控制器的一些特性，关键在模糊控制器的输入变量和输出变量的选择。常规离散PID控制算式的位置式和增量式分别为： 参照常规PID控制算式，只要通过模糊控制器输入变量和输出变量的选择则可以确定模糊P控制器、模糊PD控制器、模糊PI控制器、模糊PID)控制器。 （1） （2） （3） 由位置型PID算法可知，如果模糊控制器输入 只有误差e；输出是全量输出，这时控制器为摸糊P控制器。对于误差e的增加，控制器的输出也增加或至少保持常值，但相对于常规P控制器，模糊控制器设计时有更多的自由选择(模糊集数目、隶属度函数的形式及参数)，同时模糊P控制器具有可变增益。 参照式(1)模糊PI控制器选择全量输出作为模糊控制器的输出，输入变量为e和∑e； 或者参照式(2)和式(3)，选择模糊控制器输出为控制增量△u，输入选择e和△e。而模糊PD控制器选择输入变量e和△e，输出变量为u。 类似于常规PID控制器，·下面给出模糊PID控制器的两种形式： 位置式模糊PID控制和增量式模糊PID控制结构分别如图a和图b所示。 模糊控制器有三个输入。若每个输入语言变量取7个模糊集合，则最多可能需要7×7×7=343条模糊规则， 作业: 已知被控对象为 G(s)＝ 。假设系统给定为阶跃值r＝30，采样时间为 0．5s， 系统的初始值r(0)＝0。试分别设计： (1)常规的PID控制器； (2)常规的模糊控制器； 分别对上述2种控制器进行Matlab仿真，并比较控制效果 祝学习愉快！ 人有了知识，就会具备各种分析能力， 明辨是非的能力。 所以我们要勤恳读书，广泛阅读， 古人说“书中自有黄金屋。 ”通过阅读科技书籍，我们能丰富知识， 培养逻辑思维能力； 通过阅读文学作品，我们能提高文学鉴赏水平， 培养文学情趣； 通过阅读报刊，我们能增长见识，扩大自己的知识面。 有许多书籍还能培养我们的道德情操， 给我们巨大的精神力量， 鼓舞我们前进。 * 车旅费女兵 * 基本模糊控制：针对特定对象设计，控制效果好。控制过程中规则不变，不具有通用性，设计工作量大。 自组织模糊控制：某些规则和参数可修改，可对一类对象进行控制。 智能模糊控制：具有人工智能的特点，能对原始规则进行修正、完善和扩展，通用性强。 * * 修饰词放在原子词的前面，用于加强或削弱对原子词的肯定程度， 不同的修饰词表示了不同的修饰程度，如极老、比较老等。 * 在模糊控制中，修饰词也要参与运算，因此对常用的六个修饰词 的隶属度定义如下。 集中化算子：加强对原子词的肯定程度。 散漫化算子：削弱对原子词的肯定程度。 * 在程序设计中，我们经常用到条件语句if…then…等，在上个普通条件语句中，条件是明确的，若将普通条件语句的条件和语句用模糊集合来表示，则变为模糊条件语句。常用的模糊条件语句句型有： * 模糊化运算方法 ａ)单点型模糊集合 若输入量x0 是准确的,常将其模糊化为单点型模糊集合。 设该模糊集合为A，则有 uA(x)= 1 x = x0 0 x≠ x0 b)非单点型模糊集合 实际系统中输入是随机变量(测量数据总是混有随机噪声), 输 入的模糊集合取非单点型更合适。 模糊量的隶属度函数常取三角形、梯形、高斯型等。 几种典型的隶属函数 ① 高斯型隶属函数 式中，参数σ通常为正，参数c用于确定曲线的中心。 Matlab表示为gaussmf(x，[σ，c] )。 高斯型隶属函数 ②广义钟形隶属函数 式中，参数a和b通常为正，参数c用于确定曲线的中心。 Matlab表示为gbellmf (x，[a，b，c])。 式中，参数a的正负符号决定了S形隶属函数的开口朝左或朝右， 用来表示“正大”或“负大”的概念。 Matlab表示为sigmf(x，[a，c])。 ③ S形隶属函数 ④ 梯形隶属函数 式中，参数a和d确定梯形的“脚”，而参数b和c确定梯形的“肩膀”。 Matlab表示为trapmf (x，[a，b，c，d])。 ⑤ 三角形隶属函数 式中，参数a和c确定三角形的“脚”，而参数b确定三角形的“峰”。