智能控制导论12辩析ppt课件

课程名称：智能控制导论,1,思考题,1、什么是模糊语言变量？,1)定义以自然或人工语言中模糊概念的词或句作为变量，而不是以数值作为变量，如偏高，偏低，速度快，速度慢等均是语言变量。2)构成一个模糊语言变量可有一个五元体构成：（X,T(x),U,G,M）其中：X语言变量的名称，温度，压力，流量，偏差，误差，速度T(x)语言变量语言值名称的集合U论域G语法规则M语义规则,2,以电阻炉的控制为例，系统误差作为语言变量X；,U=-6,+6，偏差的范围；T(x)就是与误差相关的语言值集合。T(x)=正大+正中+正小+零+负小+负中+负大，语言值的多少视控制目标与要求而定。G，语法规则，就是平时我们所讲的逻辑推理规则，对经验的总结，常用ifthen表达出来。M，语义规则，即与每个语言变量相联系的算法规则，也就是符合这语言变量的变量值（隶属度函数值）如何取，如何计算。对应论域中的自变量，语言变量的值（语言值）如何取。如正大，温度为0，函数值；温度为100，函数值（按怎样曲线算值）。事实上就是语言变量如何取值。,3,语义规则决定了语言值的取值，如“零”的取值为：（0，0，0，0，0.5，1，0.5，0，0，0，0）,4,2、什么是模糊推理？,1)定义也叫模糊逻辑推理，是不确定性推理的一种方法，是以模糊判断为前提，运用模糊语言规则，推出一个新的模糊判断结论的方法。如“若晴天则暖和”，就是一种模糊推理。（与门如果全为1，则输出1）,2)表示方法一般用三段论表示方法，即从两个判断得到第三个判断的一种推理方法。其中第一个判断提供了一般的原理原则，称其为大前提；第二个判断指出了一个特殊场合情况，叫小前提，联合这两个判断，说明一般原则和特殊情况的联系，从而得到第三个判断，也称之为结论，例：大前提：腿长则跑得快小前提：小王腿很长结论：小王跑得快,5,3、什么是近似推理？推理的结论不是从前提中严格推导得来，而是按近似逻辑得出的结论，称之为近似推理（似然推理）。例：大前提：如果温度低，则控制电压高小前提：温度很低结论：控制电压很高4、如何用近似推理求结论？大前提：如果有A，则有B小前提：如果有A结论：,6,运算方法,扎登推理法扎登教授将大前提两命题之间的关系看作是蕴涵关系，则：是A就是B，不是A就不是B。,若用Rzd表示模糊关系矩阵，则Rzd=Rzd(x,y)nm，其中,由此可求输出：B=ARzd,7,玛达尼（Mamdani）推理法,把大前提中两命题之间的关系看成是两个模糊集合之间的模糊关系，利用模糊关系的求取方法进行推理合成。AB=AB若令Rmin表示A与B之间的模糊关系（序偶对集合），则：,Rmin=(rij)nm,模糊输出B=ARmin,8,5、如何运用模糊条件推理求结论？,语言规则：若A则B否则C逻辑表达式：则模糊关系矩阵：若输入为A，则输出B为：B=AR,9,6、为什么要有多输入模糊推理？如何进行多输入模糊推理？1）问题提出形如加热炉控制系统，当控制精度要求较高时，不仅要控制炉温偏差，而且要控制偏差的变化率，这是模糊控制器就有两个输入，其规则要依据两个输入的状态而定，就要用到多输入推理。,10,2）推理的表达形式,大前提：若A且B则C前提：若现在输入A与B结论：C=(AandB)(AandB)C若用模糊矩阵表示三者的模糊关系，则R=ABC3）求取方法a)先求D=AB（前行后列）,11,b)将D写成列矢量，DT=d11d1ndm1dmnT拉直转置c)求关系矩阵RR=DTCd)求已知输入A、B的模糊关系（相当于模糊关系输入），D=AB,令,12,e)将D写成行向量DT,f)求模糊输出C=DTR例：若A=(1,0.5)andB=(0.1,0.5,1)，则C=(0.2,1)已知A=(0.8,0.1)andB=(0.5,0.2,0)，求C,13,7、为什么需要多输入多规则推理？如何推理？,1）问题提出对于一个控制系统而言，一条模糊控制规则是不能满足控制要求的，通常要有一系列的控制规则来构成一个完整的控制系统，再如电阻炉温度控制系统就有21条规则，这时如何求涵盖21条规则的关系矩阵呢？如：ifA1andB1thenC1ifA2andB2thenC2ifAnandBnthenCn,14,这时如何进行推理运算呢？多输入多规则推理方法就是为解决这个问题而提出来的。,2）表达形式为便于表达，以二输入多规则为例大前提：如果A1且B1，则C1否则如果A2且B2，则C2否则如果An且Bn，则Cn小前提：如果输入A且B结论：C=？,15,3）求取方法,求模糊控制输出关键是求模糊关系矩阵，多输入多规则模糊关系阵如何求取呢？步骤如下a)求各规则的模糊关系矩阵根据多输入推理方法：R1=A1B1C1R2=A2B2C2Rn=AnBnCnb)将各模糊关系子矩阵进行合成：根据模糊条件推理“若A则B否则C”，“否则”就意味着取“并”，因此合成后的模糊关系就是各模糊关系阵取“并”，即R=R1R2R3Rnc）求ABd)控制输出C=(AB)R,16,第四章模糊自动控制原理,所谓模糊自动控制就是以模糊集合论，模糊语言变量及模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制，是一种非线性控制属于智能控制的范畴。所以没有模糊数学，就不会有模糊控制，没有计算机，模糊控制也无法实现。4-1模糊控制系统组成一、基本控制思想总结人的手动控制经验，用语言加以描述形成控制规则，通过模糊推理与合成，求解控制输出，并运用微机给予程序实现，达到控制对象的目的。例如冶金企业的加热炉。,17,二、系统组成,1、模糊控制器实际上就是带模糊控制算法的计算机，可以使单板机，单片机，PLC等。2、输入/输出接口采数和送数装置如A/D板、D/A板等。3、广义对象包括执行机构与被控对象。,18,执行器的作用是执行控制输出，改变被控对象参数，一般指热工仪表的电子执行器，调速系统的交流电机等驱动装置；而被控对象则是指要控制的对象，可以使工业炉窑，车床机床，航天系统等等。被控对象可以是线性或非线性的，可以是定常或时变的，单变量或多变量，有时滞或无时滞，但一般讲，对象的特性决定控制算法，所以要想有好的控制效果，必须全面了解对象特性，设计适合对象特点的控制算法。,19,4、检测变送单元包括传感器与变送器，作用是检测被控参数，并将其转化为标准电信号输出，以便计算机采集数据，如电阻炉温度控制系统的温度首先经热电阻或热电偶将TR或mv，再经温度变送器将R或mv4-20mA或15V电信号送给A/D板或PLC的AI板进行数据采集，构成反馈变量，同样的其他被控量如压力，流量，位移，浓度，温度等也要经过检测与变换。,20,4-2模糊控制的基本工作原理,一、基本工作原理,模糊控制的核心是模糊控制器，它有模糊化单元、模糊控制规则库、模糊推理、清晰化等环节组成。从对象来的信号经检测变送后送A/D板经采样，存入计算机内，计算机将此值与设定值SP比较后，得到模拟偏差e，经模糊化单元，将连续e变为模糊化E，利用控制规则计算模糊关系矩阵R，运用模糊推理求得模糊控制输出U，U=ER再通过清晰化处理变成连续输出量u，从而对被控对象实施控制。,21,二、控制算法的设计步骤,采集现场数据，计算输入变量e输入变量模糊化为E求取模糊关系R根据模糊推理，计算控制输出U=ER清晰化处理，Uu,22,4-3单入单出温控系统实例,例：某电阻炉用于对金属零件的热处理，工艺要求续保持炉温600恒定不变。由于炉温受被处理零件的多少，体积大小以及电网电压波动等因素的影响，易产生波动，要求设计一个模糊自动控制系统取代手动控制。,23,手动控制时用可控硅调压器控制电压，通过手动调节电位器改变，当温度低于设定值时，调节电位器使控制电压u增加交流电压u增加发热量增加温度增加，反之则调节方向取反。人工操作经验：若炉温低于600，则升压，低得越多升压越高若炉温等于600，保持电压不变若炉温高于600，则降压，高得越多降压越低请根据以上已知条件设计模糊控制器。,24,1、确定输入/出变量,e=PV-SP，输入变量触发电压，输出变量（控制量）2、入/出变量模糊语言描述即确定入/出变量语言值的模糊子集T(x)负大，负小，0，正小，正大，符号：NB,NS,0,PS,PB3、定义论域设连续e=-6,+6，模糊论域E=-3,-2,-1,0,1,2,3u=0,5V，模糊论域U=-3,-2,-1,0,1,2,3，需指出论域元素的多少由工艺要求控制精度的高低而定。,25,4、控制规则描述,(1)若e负大，则u正大，ife=NBthenU=PB(2)若e负小，则u正小，ife=NSthenU=PS(3)若e为零，则u为零，ife=0thenU=0(4)若e正小，则u负小，ife=PSthenU=NS(5)若e正大，则u负大，ife=PBthenU=NB5、定义语义规则即确定各模糊子集的在各量化档次的隶属函数值。模糊变量(E,U)赋值表,26,27,6、求模糊关系矩阵R,R=(NBePBu)(NSePSu)(0e0u)(PSeNSu)(PBeNBu),同理可求R2/R3/R4/R5,28,7、模糊决策根据输入的控制量E与求得的模糊关系矩阵求控制输出U：U=ER，事实上是根据实际输入求出该输入所对应的模糊量化档次，如E=-3,-2,-1,0,1,2,3，然后再按最大隶属度将对应档次的元素取1，其余取0，就得到输入的一个行向量，用此行向量与R合成，就可求得该输入档次所对应的输出。如当e的量化为-3时，对应的模糊输入,29,E-3=(1,0,0,0,0,0,0)E-2=(0,1,0,0,0,0,0)E3=(0,0,0,0,0,0,1)由此可求-3,-2,-1,0,1,2,3对应的输出U-3=(1,0,0,0,0,0,0)R=(0,0,0,0,0,0.5,1)=3U-2=(0,1,0,0,0,0,0)R=(0,0,0,0,0.5,0.5,0.5)=2U3=-3控制表,30,8、清晰化,则U=-3，u=0，U=-2，u=5/6V，U=-1，u=5/3V，U=0，u=5/2V，U=1，u=10/3V，U=2，u=25/6V，U=3，u=5V这样就可控制对象。,31,4-4基于模糊控制的加热炉温度控制系统,上节讲了单入单出模糊控制器的设计，那么，多入单出模糊控制器如何设计？如何将连续输入模糊化？如何将模糊输出清晰化？如何确定语言变量的隶属函数？本次课将以加热炉控制为例，介绍双入单出模糊控制器的设计方法。例：某企业有一三段式加热炉用于加热钢坯，它以煤气为燃料，并配以助燃风，通过煤气燃烧达到对钢坯的加热目的，该炉原采用平动控制，白班控制效果尚可，但夜班效果较差，影响轧钢产量和质量。今对炉子进行改造，要求设计以加热炉计算机自动控制系统取代手动控制。工艺要求：,32,预热段炉温：80010加热段炉温：10010均热段炉温：120010系统I/O点数：AI32点，AO6点工艺流程图如下：,33,一、硬件设计,据现场环境，抗干扰能力强检测点数多，速度要快要求实现多回路控制，性能要好考虑投资，成本要低基于以上考虑，采用DDC控制，选研华工业控制计算机及模板。,32点AI，8入PCL-711B4块6点AO，4出PCL-7262块,34,二、方案设计,以加热炉为例，采用串级比值调节系统，温度调节采用双入单出模糊控制，煤气、空气采用PID控制，控制结构图如下：,煤气调节，空气调节采用PID模式，控制编程简单，不作介绍。重点介绍温度调节的内部结构。,35,温度调节采用复合控制模式，大偏差采用开关控制(Bang-Bang控制)，小偏差采用模糊控制，内部结构为：,考虑到控制精度要求较高，模糊控制采用偏差、偏差变化率双输入模式。三、控制器算法设计1、确定入/出变量e=PV-SP入-1000,30e=en-en-1入-2,2采样时间为5秒u出0,5,36,2、定义入/出变量的模糊子集E=NB,NM,NS,0,PS,PM,PBU=NB,NM,NS,0,PS,PM,PBCE=NB,NM,NS,0,PS,PM,PB3、定义论域物理量论域：e=-12,+12e=-1.2,+1.2u=0,5模糊论域：e=e=-6,-5,0,1,6，U=-7,-6,0,1,7,37,4、输入量的模糊化当|e|12，|e|1.2时，进入模糊控制模式，那么如何将连续e，e量化为模糊E，CE对应的档次呢？下面给出一个通用的模糊方法：设物理论域a,b，模糊论域m,n，对任一连续输入x，模糊后的档次y为：对于ee：a=-12,b=12,m=-6,n=6e=e/2当E为小数时，按四舍五入取整。如e=8，则e=4，e=11，则e=5.5，INT(e)=6取E=6，e=2.2，则e=-1.1，取e=-1同样对于ee有：a=-1.2,b=1.2,m=-6,n=6e=5e当e=0.4时，e=2，e=0.68，则e=3.4，取e=3这样，对任意的e，e均能计算出量化档次。,38,5定义各模糊子集隶属函数一般按正态分布取隶属函数值。如PS,PM,PB,39,6建立模糊控制规则表根据E、CE的语言值，求解控制输出U的语言值，从而建立一个表格,e=PV-SPe0，高于设定，e0，升温速率，e0，降温速率如当e=NB（低于设定值很多），e=0(不升温），U=PB，阀位全开e=0（接近设定值），e=0（基本不升温），U=0，阀位开一半，吸热放热相等e=PM，U=0当e=PB，e=PM，U=NB，阀位全关减少煤气，降低升温速率。这样，通过经验和理论分析，便可建立控制规则表。,40,7控制规则的语言表达ifE=NBorNMandEC=NBorNMthenU=PBifE=NBorNMandEC=NSor0thenU=PB21）ifE=PMorPBandEC=PMorPBthenU=NB8根据控制规则求解模糊关系矩阵R1=(NBENME)(NBECNMEC)PBUR21=R=R1R21,41,9、求控制输出形成控制规则表对任意输入E、CE，根据R可求输出。,U=(ECE)R，多采用计算机运算求出。运用查表程序，对于E、CE，既可求得模糊输出U。,42,10清晰化输出,U=-7,u=0,U=