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模糊神经元网络在过程控制中的应用 摘要 随着科学技术的发展，现代工业生产过程的一个共同特征是控制系统 的复杂瞧和不确定一陡曩趋嚷显，即备予系绞之间或萁内部会有较强鳇关联 性，参数的高维性、时变性和随机性，且系统和环境具有许多未知的和不 确定的因素，这些因素还会隧环境、工况和时阀等发生不可预料的变化。 因此己很难采用那些基于定量数学模型的传统控制方法对其实现有效的 控制，必须寻求耨一类的控制策略。 模糊控制是一种不依赖于被控过程数学模型的仿人思维的控制技术。 它可以利用领域专家的操馋经验或知识建立被控系统的模糊规则，有较好 的知识表达能力。健在工程实际应用中却缺乏自学习或自调整的能力。尽 管神经网络是一类黑箱式的非线性映射，但它具有良好的自学习能力。将 二者有机结合起来，取长补短，可以提高整个系统的学习能力和表达能力。 目前这个方向的研究正方兴未艾。 本文首先分析了工业过程控制中被控对象的特性，并对模糊控制、神 经网络及模糊神经网络的发展、背景和原理等进行了综述。针对工业生产 遗程静特点，结合传统p i d 控翱，本文携出了一种基予模糊始f 神经网 络的控制策略，进一步完善了p i d 控制的自适威性能，能发擢模糊控制 簧棒性能、动态嚷盛好，上升时鬻快，超调小韵特点，又其有p i d 控涮 器的动态跟踪品质和稳态精度，具有较好效果。 本文酶另一矮重要工铭是针对普遥模糊控制器存在控裁精度不邃怒 的问题，提出一种把神经元与模糊控制器相结合的方法，使一种基于两维 控制援赠基莳p l d 墅模糊控裁器具有参数在线学习功姥，提蕊了控钱系 统的鲁棒性和控制精度，在仿真试验中表明该系统具有良好的性能。 关键词：模糊逻辑，神经元网络，模糊神经元网络，p i d 控制 i l l 北京化工大学硕士学位论文 至珏ea p p 毛重a n e 嚣o f 琴u z z yn 嚣u ln 嚣蕈w o r x s i np r o c e s sc o n t r o l a b s t r a c t a l o 鹋w 主t h 氇e 莲e v e l 攀琳鞠圭o f 钕弧o l o g yt 魏e 抟嚣糙c o 氆p l e x 毋鞠鑫 u n c e m i n t yo fc o n 廿o ls y s t e m s i n i n d u s t d r m a n u f a c t u r ep r o c e s s m a n y u n c e r t a i nf a c t o 琏s u c ha sc o 烈e l a t i o n ，r a n d o m i c i 坝w i nc h a n g ei n c i d e n t a l l y w h e ne n v i r o n m e n ta n dt i m ee 量l a n g e s o 纰迸i t i o n 箍| c o n t r o it e e h n i q u eb a s e do n m a t h e m a t i c a lm o d e l i si n e f f e c t i v e n e wc o n t r o ls t r a t e g yh a sb e i n gs e e k i n g f u z 巧 c o n 铷li sak i 藏do fh 黼a ni m i t a | i 建g 摭c h i e弧i e 囊 量s i n d e p e n d e n to n 也e m r 0 1 l e dp l a l l t s m a t h e m a t i c a lm o d e i tu t i l i z e st h e k n o w l e d g ea n de x p e r i e n c eo fe x p e n st oc a r r yo u tr a t i o n a l i z a t i o n a sar e s u l t ，i t h a sg o o d1 o b u s 钰l e s s + 8 u t 主专i sl a e ko ft 囊e 南i l 量妻yo fs e l f - l e l l 髓i l 毽o r s e l b 妣i n gi np r a c t i c a lp r o j e c t n e w a l 俩o r kh a s 也ea b i l 姆o fs e l f l e 眦i n g i ns p i t eo fi t sn o m i n e 8 rm a p p i n gs i m i l 皴w i t hb l a c k - b o x 。t 圭l ea b i l i t i e so f s e l s l e a m i n ga n de x p r e s s i o no f 醢l ew h o l es y s t e mw i l lb ei m p r o v e dw h e nt h e y h a n dt o g e t h e r t h er e s e a r c ho f 协i sc o m b i n a t i o ni si nt h ea s c e n d a n t f i f s t ，w e 鑫n 鑫l 獬c 羹嚣秘l 娌i s 重主e so f 凌eo 韬e c si n 镪ep f o e e s se 。援羚l 。 t h e n 廿1 eb a c k g r o u n d s ，d e v e l o p m e n ta n dp r i l l c i p l e so ff i 妣z yc o n t r o l ，n e u r a l n e t w o r k sa n d 如z z yn e u r a ln e 柳o r k sa r ei n t r o d u c e d f a c i n gt h ec h a r a c t e r i s t i c s i nm o d e m i 拽威l s 套了p 辩d u c t i o n ，t h 主sp a p e fb 疽n gf o n a f dae o l 搬移ls t r a t e g y b a s eo n 如z 科r b f ( r a d i a lb a s i s 胁c t i o n ) n e u r a ln e t w o r ka n dm et r a d i t i o n a l p l de o n 缸o l l e 囊王tt l 礅e st 聂ep 羽凇e t e r so ft l 增p l dc o 拄辨o l l e ro 娃l i n ea n 蘸 i m p r o v e st h ep e r f b m l a n c eo fm e c o n t r o l l e r s e c o n d ，f o rw o r k i n gw i t ht h ep r o b l e mo fb a d l yp r e c i s i o no ff h z z y e 髓秘l l e f ，a 黻e 凌。莲o fn e w 越- 瓤巧e o 攘l l 嚣i sp 羚p o s e 琏瓤。撼群t or e 8 i z e t h es e l f _ l e a h l i n g l b i l i t yo fak i n do fp i d * t y p e df l u z z yc o n t r 0 1 l e rd e s i g n e do n l y u s i n gt w od i m e n s i o nr u l eb a s e ，s t 曲i l 姆a n dc o n t r o lp r e c i s i o n s y s t e ma r e i m p r o v e d t h ea p p l i c a t i o n o fi n d u s t r i a l p r o c e s s c o n t r o is h o w st l e e f - f e c t i v e n e s so ft h es c h e m e k e yw o r d s ： f u z z yl o g i c ，n e u r a 王n e t w o r k ，f u z z yn e u r a ln e 柳o r k ，p i d e o n t r o l i v ! 墼壑苎望y 垒鳇3 3 3 北京化工大学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立 进行研究王作所取得酶成果。除文中已经注鞠弓l 用的内容外，本论文不含 任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作晶成果。对本文的研究做出重 要贡献的个久帮集体，均已在文中以明确方式标明。本入完全意谈到本声 明的法律结果由本人承担。 作者签名：薤基耄 日期： 型一蠡。坦 关于论文使用授权的说明 学位论文作者完全了解北京化工大学有关保留和使用学位论文的规 定，鼯：研究生在校玫读学位期阕论文工作的知识产权单钕属j 艺京纯工大 学。学校有权保留并向国家森关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允 许学位论文被查阅和借阚；学校哥戳公布学谴论文的全部或部分肉容，可 以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。 本学位论文不属予保密范围，适用本授权书。 作者签名： 导筛签名： 薤盘垒 盈旌 日期：墨塑：f 皇 舀朔：丝墨! ! 竺 第一章绪论 1 1 论文选题的目的和意义 第一章绪论 随着现代工业的发展，工业过程中的系统越来越复杂，被控对象具有多变性、高 度的非线性和时变性，通常对一个系统不能建立一个精确的模型来描述。复杂性、非 线性和精确性的矛盾是传统方法不能很好的解决的，人们从操作者和专家的控制实践 中得到启发，提出了智能控制的思想。 a u s 仃o m l 指出：模糊逻辑控制、神经元网络和专家控制是三种典型的智能控制方 法。由于专家系统在实际应用中有较多的问题和困难现在智能控制的重点则集中在 模糊逻辑、神经元网络以及_ 者的结合应用上。特别是二者的结合，由于融合了各自 的优点r 因而成为研究的热点。模糊逻辑和神经元网络虽然在概念、内涵上有着明显 的不同，但二者都是为了处理实际中不确定性、不精确性等引起的系统难以控制的问 题。如果二省有机地结合，相互取长朴短，那么新系统将具有双方的优点。 本课题的目的是为了研究模糊神经元网络控制技术及其应用。属于智能控制在过 程控制中的一种应用，其基本思想是结合模糊控制理论和人工神经元网络理论，构造 一种模糊神经网络控制器，对大时滞、非线性、参数不稳定等被控对象实现更为有效 的控制。 1 2 工业过程控制的现状 工业生产过程由简单到复杂，由小规模到大规模。时至今日。现代化、人型化的 _ _ l = 业或多品种、精细的工业，不断生产出各种各样的产品以满足人们的生活需要。对 于这些生产过程的控制要求做到正确化、自动化、省力化和商效化。由于工业生产中 实际问题的不断提出促使理论研究不断地发展，同时理论研究的成果又变成相应的 自动化产品，用来解决生产中的实际问题。于是，实际问题、理论研究和自动化工具 三者共同作用，推动着工业自动化技术的快速发展。 1 2 1 工业过程控制生产的特点及发展 工业生产中的控制一般有多种形式，在工矿企业中普遍采用的还是传统的p i d 控 制方式。其中过程控制通常是指石油、化工、冶金、轻工、纺织、制药、建材等行业 中的自动控制，它是自动化技术的一个极其重要的方面。它的良好控制对于确保r 述 生产过程的能量平衡、稳定操作、提高产品产量、改善产品质量和节能降耗等都具有 生产过程的能量平衡、稳定操作、提高产品产量、改善产品质量和节能降耗等都具有 北京化工大学硕士学位论文 露重要魏意义。 从反馈控制的观点来分析，过程控制的被控过程( 对象) 有下面一些特点l “： ( 1 ) 信号的测量问题 工业生产的物料与能量流都怒在密闭的管道与容器中传递、反应或分离。有些物 料具有易燃、易爆、腐蚀和毒性，有些过稷变量很难猩线测量，有些可能测不准，噪 声大虽不可靠，瑟寿些变量至今逐无法在线测量。 ( 2 ) 被控过程的滞麟特性 在实际生产中，由于物料的管道传递或取样化验分析等原因，被控过程存在着器 耱缝延迟或辩滞。缝滞磊对予受爱绩控麓系统来说是簸难控割豹过程。一个控翻系统 的输出作用希翅能尽快猩被控变爨中反映出来，然而，有纯滞后的存在，蕻动态响应 就会不及时。 ( 3 ) 被控过程的时间常数长缀不一样 由于生产过程被控对象形状、尺寸大小等不一样，其过程的时间常数差别很大， 熬滋霪过程对凌零数缀，l 、，嚣工效麴熬炉戆辩蓠耄数辘缀太。 ( 4 ) 过程的非线性特性 严格的说，工业生产过程随着运行操作点的不同，其特性照不一样的，即工业生 产避程一般都其有菲线髋的特往，这种菲线瞧特性使得校歪帮撬动作用在不嗣麓工作 区域会有不同的作用。 ( 黔过程敬对变性 例如生物发酵过程，生物质浓度的增长随着时间而变化，相应的原料消耗与产物 的形成都是时间的函数。 ( s ) 过程本征不稳定瞧 有些工业生产过程，如化学反应过程或生化反应过程，在浆些操作范围内系统本 身楚不稳定的。翔果过程进入不稳定的操作酝域，其过程变量敕变化，如滋度与压力， 可能会以指数形式增加，导致系统急剧变化，甚至发生爆炸。在莱些时候，系统还可 能会谶入循环振荡而不稳定。 ( 7 ) 遘程翁耦台将搜 工业生产过程中的输入和输出之间的关系通常是很复杂的，备变量之间可能具有 很强的耦台性。 针对良上工、监过程靛铡的特煮，所采鬻的理论与技术手段采可以褪龉德翔为三个 阶段【= l 】：开始到7 0 年代为第一阶段，7 0 年代歪9 0 年代初为第二阶段，9 0 年代至今为 第三除段。其中7 e 年代蒺是吉典控到应弱发展熬螽感时期，又是现代控铡应用发鼹 的初期，9 0 年代初既是现代控制廒用发展的繁荣时期，又是高级控制发餍的初期。 第一阶段是初级阶段，以古典控制理论为主要基础，采用常规气动、液动和电动 纹表，对生产过程中静懑发、滤薰、歪力器液谴进行熬裁。在诸多控裁系统中，懿攀 第一章绪论 回路结构、p i d 策略为主，同时针对不同的对象与要求，创造了一些专门的控制系统， 如：使物料按比例配制的比值控制，克服大滞后的s m i m 预估器，克服干扰的前馈控制 和串级控制等等。这阶段的主要任务是稳定系统、实现定值控制。 第二阶段是发展阶段，以现代控制理论为主要基础，以微型计算机和高档仪表为 工具，对较复杂的工业过程进行控制。这个阶段的建模理论、在线辨识和实时控制已 突破前期的形式，继而涌现了大量的先进控制系统和高级控制策略，如克服对象特性 时变和环境干扰等不确定影响的自适应控制，消除因模型失配而产生不良影响的预测 控制等。这阶段的主要任务是克服干扰和模型变化，满足复杂的工艺要求，提高控制 质量。 第三阶段是高级阶段，不论从历史和现状，还是从发展的必要性、可能性来看， 工业过程控制主要是朝综合化、智能化方向发展。尤其近些年来人工智能理论的迅速 崛起为控制的智能化提供了一个腾飞的工具。智能理论中，专家系统、神经网路、模 糊系统是最有潜力的三种方法。专家系统可望在工业生产过程故障诊断和监督控制以 及检测仪表有效性检验等方面获得成功应用；神经网络则可为复杂非线性过程的建模 提供有效的方法，并进而用于过程软测量和控制系统的设计上；模糊系统不仅有行之 有效的模糊控制理论为基础，而且能够表达确定性和不确定性两类混合经验，并提炼 成为知识进而改善已有的控制。 1 2 2 传统控制存在的问题 前已述及，工业生产过程中的被控对象一般都具有大惯性、大滞后、时变性、关 联性、不确定性和非线性的特点。这里的关联性不仅包含过程对象中各物理参量之间 的耦合交错，而且包括被控量、操作量和干扰量之间的联系：不确定性不单指结构上 的不确定性，而且还指参数的不确定性：非线性既有非本质的非线性，也有本质非线 性。由于工业过程的这种复杂性，决定了控制的艰难性。 传统过程控制方式绝大多数是基于对象模型的，即按照建模控制优化进行的，建 模的精确程度决定着控制质量的高低。尽管目前建模的理论和方法有长足的进步，但 仍有许多过程或对象的机理不清楚，动态特性难以掌握，如一些反应过程、冶炼过程、 生化过程，甚至有些过程或对象难以用数学语言描述。这样，我们不得不对过程模型 进行简化或近似，将一个理论上极为先进的控制策略应用在这样的模型上，控制效果 很自然会大打折扣。因此，传统的控制手段急待提高。 1 3 智能控制方法 京纯工大学疆学毽论文 1 3 1 智熊控制方法的起源、发展及分类 智能控制是一门新兴的、秘学科交叉的理论和技术。1 9 7 7 年，荑囡学者s a r i d a s 在傅京逊教授鲍二元论基磷上掇逛了智能控制是人王智能、控制论和运簿学三者的交 叉。天王餐链主要包菇专家系统、模獭理论帮瓣经潮络；控翻论主簧攒专葵控翻蠢魂 代控制；逡筹学主要涉及定量优化方法。智能控制驰概念和原理主要怒针对被控对象、 环境、控制目标或任务的复杂性而提出来的。它与传统控制的主要区别在于传统的控 制方法必须依赖于被控制对象的模型，而智能控制舰则可以解决非模测化系统的控制 问题。目前，缀据智能控制发展的不同历史阶段萃鞋不圊的理论基础可以将它分为四大 类壅降j 鏊予专家系统熬餐爨控裁、分爱遂狳瑟缝控甏、模壤逻辑获铡亵襻经睡缮 控制。 专家控制是基于知识的智自控制，由关于控制领域的知识库和体现该知识决策的 推理机构构成主体框架，通过对控制领域知识( 先骏经验、动态信息、目标等) 的获 取与组织，掖某种策略及时她选用恰当的规则进行襁理输出，进而对过程对象实施控 割，或修浚 充魏罄 条嚣。箕烹蘩谯纛楚在屡次缭狡、控裁方法襄塞l 浚表这上灵活惶 较强，甄可叛进行符号推理，邈允许数篷计算，溅可班精确表达攘溅，氇允许模凝描 述演绎。假灵活性同时带来了设计上的随意性和不规范性，而且控制知识的获取、表 达和学习，以及推理的有效性和实时性也是难点。 分层邂阶智能控制模拟了人脑的分层结构，由执行级、协调级和缀织级构成。其 特点是整下疆土智能递增嚣精魔递减，靼弧霉亍缀用予裹精度局部控制，协调级爰于按 翔谈和实粥埝蠢调整魏幸亍缀中虢控髑参数，两缝绞缀进行攉理凌繁秘昏学习。该控翻 方法主要用于那些存在不确定性的系统，如机器人控制等，但应用范围有限。 8 0 年代后，智能控制技术得到迅速发展。它主骚得益于模糊逻辑控制和神经网络 控制理论的不断成熟。此外，9 0 年代以来，智能控制的集成技术研究取褥了重大进展， 如模糊神缀网络、模糊专家系统、传统p l d 控制嚣与智能控制的结合麓。这些都为磐 羲控裁技拳熬痤蠲疆鬟了广麓熬裁景。搂獭逻鞲按涮论予1 9 5 5 年鑫l 芤德教授善先撵 出。它的主藤思想是吸取人类憋维具有模糊性的特点，通过模糊逻辑推理来实现对众 多不确定能系统的有效控制。落主要是从人类智能活动的角度和基础上去考虑实施控 制，其设计的核心是模糊控制规则和隶属度函数的确定。经典的模糊逻辑控制器的隶 属度函数、按制规则都是根据缀骏预先总结出来敕，控制过程中没有对规则进行修正 功能，不爨螯攀鹜帮逶瘟戆力，蜒接然在妒窑控裂、往工蓬程控爨、零楚淫、家毫等 方面得到广泛的应用。同时，多种改进的或复合的模糊控制器也不断涌域，如模糊p i d 调节器、模糊专家控制器、模糊自适应控制器、模糊神经网络控制器锌等。 神经元的数学模型是1 9 4 3 年由m c c m l o c h 和p i t t s 两位科学家首先提出的。它本 身是一种控制策略的工具支掩，备神经元并没有鼹农物理意义。神经网络的主要特点 4 第一章缝论 是具有学习能力、并行计算能力和非线性映射能力。充分利用神经网络的这些能力来 解决众多非线性、强耦合和不确定性系统的建模、辨识和控制问题是神经网络研究的 主要课题。神经网络建模以其独特的非传统表达方式和固有的学习能力实现系统输入 输出的映瓣，荠在摄短鲍辩闼内褥戮迅速发展。茏茨在传绞建模方法建隘对j 线性系 统懿建模露掰突破静形势下，糖经网络更表琨蹬蒸匝大豹潜力。1 9 黔年h o 强i c 等人 证明了多鼷前向传播神经网络研以逼近任意连续溺数和分段连续函数，从而为神经网 络辨识理论的发展奠定了基础。至于神经网络作为智能控制器则主爱采用赢接自校正 控制、间接自校正控制、神经网络预测控制和神经网络模型参考自适威控制等几种方 式。 1 3 2 智能控制的功能特点 一般说束。智能控制具有下列几个共同的特点i ： f 1 1 学习能力 骛辘接潮可班黠一个过程或英嚣凌豹来螽黪缀聚霾毒夔售惑进行学习，荠褥褥舅 的经验磺予避一步估计、分类、决策或控制，这露利予对未知对象进行认知和辫识并 进一步改酱控制系统的性能。 ( 2 ) 组织综合能力 对复杂的任务和分散的传感器信息，具有处瑗、组织、协调和综食决策的能力， 荠在透露过程中表理出类戗予人静主囊往帮灵活瞧。 f 3 ) 适应麓力 由于智能控制不依赖于对象模型，智能行为表现为从系统输入到输出的映射关 系，即使输入是系统从未有过的例子，系统通过插补、归类等方法，也能给出适当的 输出。如果系统中某部分出现故障，仍能正常工作，捧给出警告信号，锻至自行修复。 f 4 j 往化戆力 誉箍控铡具有在线籍薤瓣识、特薤记忆耪羧入等特点，藏在整个羧镬过程中，诗 算机能够在线获得信息、实时处理并给出控制决策，通过不断优化参数和寻找控制器 最佳结构形式，来获得整体的墩优控制性能。由此瓣出，就目前而言，留能控制是解 决传统过程控制的局限问题、提高过程控制质量的一个重要途径。 智能控制技术的普及和攘广则是将智能控制壤论应雳到工业过程控到中的一条 重要途径。经过2 0 多年豹发袋，餐戆控稍技拳遗经逐步走囊瘦熬，毽楚冀应簧并不 令人满意。在集散控制系统c s ) 、可编程控制器舻l c ) 、工控机、变频调速器及各种 智能仪表商速发展的今天，控制装置己经不是主疆的问题，影响被控对象性能指标的 主要因素将取决于控制器本身。因此，控制器本身的智能化设计将直接影响产品的质 量和生产搴。 北求化工大学硕士学位论文 1 3 3 智能控制在过程控制中的成用 餐能控制怒控潮理论发展的禽级阶段，主要用来辩决那些潮传统方法滚臣解决静 复杂系统的控制问题。其中包括智熊机器人系统、计算机集成制造系统( c i m s ) 、复杂 的工渡逮程控测系统、熬空蕊天控麟系统、教会经济警理系绞、交逶运羧系绞、琢缫 及能源系统等。具体说米，智能控制的研究对象具有不确定性的模型、高廉的非线性 和复杂的任务簧求。 餐戆控涮麓囊羲控裁理论与人工智缝稳缩合静产耪。蔫擎淡来，智麓控麓掰要麓 决的问题是：如何将人工橱能技术中较少依赖模型的问题求解方法与常规的控制方法 相结合。 鬻能控制瓒论包括下面几种：翻适应、自组织和自学习控制；知识工程；信息熵； p e m 网；人机系统理论；形式语言与自动机；大系统理论：神经网络理论；模糊集合 论。葵中模糊羧秘理论粒狰经网终壤论在i 妻鞭控裁中蠢骞了较多熬瘦弱。 1 4 论文的主要工作及内容安排 本文在分褥穰赣享牵经元理谂帮应瘸魏捩浆基稿上，就馥下三个方蕊进行了磺 究。 l 。探讨模糨裤经孵终妁结梅帮爨法 深入分析模糊控制和神经网络控制系统的结构、算法、优缺点等问题，并在其基 础上采用结构够价型融合方式，以神经网络的层和节点对应模糊系统的各部分，将模 羧控翻懿巍裂憋含羹鎏分毒在整个瓣终孛，嗣耱经瓣络实瑷模辍蘩溪，鞋神经瓣络在线 自学习能力实现模糊控制的控制规则的改变。 2 。设计基予模糊r b f 神经元网络的p 鼬控制器 程简纯模糊r b f 神疑网络结构豹基础上，结合p l d 控制技术，设计一种基于模糊 r b f 神经网络的p i d 控制器。 3 。设诗实瑷p d 型模凝襻经元溅络控裁嚣 设计实现带有自回归神经元的p d 型模糊神经元网络控制器，在反馈控制系统中 作为一个自学习控制器来使用。并采用i s e 和i 鞭e 两种性能指标，实现对三斧申不同被 控对象懿控翻。 本文内容安排如下： 第二章介缨了模糕控劁帮裤缝元网络控制瓣基础理论，分掇了德髓的续构、算法 和优缺点；第三章着重介绍了模糊神经元网络的实现方式。第四章重点介绍了基于横 糊r b f 神经元网络的p i d 控制，在介绍其结构、算法基础上，作了仿真研究，对非线 蛙对象实褒控裁；繁五章挺爨了粢蠡嚣| 骞耪缀元豹p 国黧模襁毒孛缀元瘸络控镬器，采 6 第一镦绪论 蠲i s e 窝l 弘e 两魏不同懿鏊标函数，奁三耱系统孛实现控钢，迂骧这是一耪霹稽麴攘 麟嚣设计方法。 北索化工大学硕士学位论文 第二章模糊控制与神经网络控制理论 2 。l 模糊控制理论及模糊控制 模糊控制不但提供了一穗实魏基于叁然诿言撬述羧刚懿控熬规律黪毅毫 i 割，还挝 供了一种改进非线性控制器的替代方法，这然非线性靛制器一般用于控制含有不确定 和难以用传统非线性理论来处理的装置。与常规的控制相比，模糊控制具有较强的智 祷瞧、无零建立被控对象戆数学搂疆，搽话入爨缀容荔透过人熬鑫然语言避行人瓿邋 信，从而将控制方法加入到过程控制的控制环节中去。通过模糊控制，过程的动态响 应品质优于常艘的p l d 控制，并对避程参数的变位具鸯较强的逶癍性。 2 1 1 模糊控制的发展及生要成果 i 9 6 5 年，美国加利福尼亚大学罄名教授l t a z a d e b 谯他的模糊集合论( f u z z v s e t ) pj 中首先提出了模糊数学的概念，由此奠定了模糊控制的旗础。模糊理论建立 在搂耧集合霸壤鞫逻辑蘩磁主，弓| 入隶藩凄甄数静壤念寒旗透酃魏舟入“聪予”霸“不 属于”的中间过渡过程，使得每个元素不仅以“o ”或“1 ”属于莱一集合，而且还阱 一定的介于“o ”和“l ”之闻的程度属予某集合。模糊理论提浅的年代，由于科学 技术尤其是诗辩祝按术发展的限翻戳及科技界对“模糊”含义的误解，使褥模襁理论 没有得到应有的发展。从1 9 6 5 年至上世纪8 0 年代，在美国、欧洲、中国和日本，只有 少数麓学家疆究模凝理谂，著显磷究主要集中在理论方嚣，实嚣应爱寥寥无足。虱8 转 年代后期，随着计算机技术的发展，日本科学家才成功地将模糊理论运用于工业控制 和消赞产品控制，在世界范围内掀起模糊控制应用地高潮 j i 。 模襁控翻瀚发震大致可分为：基本模糊控翻器的应蠲阶段、鲁组织模糊控裁器 应用阶段、智能模糊控制器应用阶段【“。基本模糊控制器主要工作是建立在人工手动 控制蓥础上，操作人员缓缝著没毒钛精确的数学模型出发去了解被控制系缀，毽他们 却能椴据实践经验，采取滔当的对策，对被控过程进行定量的控制。对带臻本模糊控 制器的被控过程，在运行中当测量到输出偏麓e 时，计算出相应的偏差变化e c ，根据 e 蠢嚣e ，簌查溺表中找邂穗应戆控稍量u ，餐霹实嚣赛时控铡。对予一鎏笈杂夔被藏 过程，人们很滩精确完整地总结出搽作者的操作经验，致使控制规则比较糨糙，很不 完善，从而势必影响控制效果；另一方面，即使控制规则总结褥比较完善，但由于被 控过程在运行中工况的交化，始终按一组控翎规剐对其进行控帚9 ，氇不可熊取褥理想 的效果。这便怒基本的模糊控制器的不足之处。为克服茫本模糊控制器的缺陷，人们 基于揍本摸鹳控瘴l 器磅铡滋一穗戆凌运嚣孛舞动掺改、宠善积谭熬瓣翅裂，镬被控过 第二警横搬控制与毒牵经网络控制理论 程静控制效果不断提高，直至这戮预定麴理想效采。其有这葶中自调整功能静模糊控制 器称为囱组织模糊控制器。与基本的模糊控制器相比，尽臀自组织模糊控制器能较好 的解决一些问题，但由于在自组织模糊控制中，仍然是依照操作者的经验，事先做了 适当的划分，使之在容许范围内进行调整，因此调整是有限的，进而有必要研制更高 层次的模糊控制器智能模糊控制器。智能模糊控制器能够在不断了解掌握过程机 理盼嗣孵，结合操作经验，列建模糊语义及模糊条传语旬梭贼原始的人工智能专家系 绫，褥邂遗产生式学习系统，踺越实际生产过程不鼗骖敬、宠薷、扩充，姨瑟构逢缀 理、操作经验型专家系统，剥鬻产生式学习系统软 串决定楚瑷闻题的过程，著对蘸肖 知识不断进行反馈修正。 自从模糊集合理论引进控制领域后，在各方面取得了一系列可喜的研究成果。最 早取得应用成果的是英国伦敦大学教授e h m 锄d a n i ，1 9 7 4 年他利用用模糊控制语句 组成模糊控制器，对一个试验性的蒸汽机使用了2 4 条“i fa 也e nbt l l e nc ”形式的语 言娥则蜜现了控制，取得了伉予常规调节器的控制品葳。1 9 7 5 年英国的p j k i n 黛帮 e 。辩m 瓣d 越褥摸赣控镯系绫琏瓣予王鳖爰应遘程豹瀑痰羧麓，也致褥了较努戆控裁 效慕。l 鳃3 年，目本盈立制造厂系统开发研究掰静安信等入，翔预测模颧控制方法对 电气铁路列车的运行和停止进行羧制，运行结果表明模糊控制与熟练驾驶员控制结果 相当，而电能节约1 1 1 4 。因本甯士电机公司、明电舍公间、立石电机公司分别在 1 9 8 7 - 1 9 8 9 年生产出通用模糊控制器及相应的控制软件，如寓士电机公司在日本市场上 推出的邋用模糊控制系统f r u i t a x 产品为f r u i t a x 一独立溅和f r u i t a x 一系统组 台型。嚣浆模糊控制技术目趋成熟耱完善，模糊芯片也已疆制贼臻且功能不断加强。 除了麓繁模獭控裁援寒不薮发袋疆静，鑫逶瘦接鞭控翻、浚会瀵灏控镯鏊爱季搴经模襁 控制魄取得较大发最。随着冀德学科耨理论薪技术静建立鞍发矮，模糊理论豹应蠲将 变得熨加广泛。 2 1 2 模糊逻辑的数学基础 2 1 2 ，l 模糊纂金的隶属茧数 在经典集合中，特征函数只熊取o 和1 两个值，鄄特锾函数与 o ，l 稿对应；瑟 在模糊粲合中，其特征函数的取慎范围从两个元素的集合扩大到在【0 ，1 】区间连续取 值。为了把两者区分开来，就把模糊集台的特征函数称作隶属函数。若是隶属函数的 取值只谢0 和l 那么模糊集合就缩减成经典集合。从这个徽义上来说，模糊集台的 隶属函数是经典集合特征函数的扩展和一般化。模糊集合与缀熊集合不同的是，元素 与集舍懿“属予”关系若不适雳予模期集会，因为在模糊熬会中已没有元素鲍概念。 热莱浚戮元素，实嚣上郡是摇鹃全襞会翡元素，瑟不是糖貘凝集会戆元素。瑟菝鼠缓 9 北京化工大学硕j 1 学位论空 念上严格的说，隶属度应该是全集合x 的元素x 被包含于模糊部分集合a 的程度 而不能说是x 属于模糊集合a 的程度。但在一般情况下，并不严格去区分。 确定隶属函数至今还采我戮一种统一翡方法。讴有三条努须遵守酶原剐8 。6 ： ( 1 ) 表示隶属遗数的模搜集合必缀是凸模凝集合。 ( 2 1 变量所取的隶属函数通常是对称和平衡的。 ( 3 ) 隶属函数要遵从语意顺序和避免不恰当的重含。 2 。1 2 f 2 模糊逻辑雄理 推理是根据一定的原则，从一个戚几个已知判断引申出一个新判断的思维过程。 一般说来，推理都是包含两个部分的翔断，一部分是已知的判断，作为推理的出发点， 列傲蘸提( 或蓠件) 。出蓠撵雄出鹃毅翔断，列骰结论( 或后 孛) 网。 模糊逻辑推耀是不确定性接理方法的一秘，其熬础燕模糕逻辑，它是在二值逻辑 兰段论的基础上发展越来的。其生长点是应用领域，虽然它的数学基础被认为不够扎 实，缺乏弗莱杰和罗素发展的现代形斌逻辑中的那熬性质。但是由于把它与传统布尔 集合论进行了统一处蘧，繇班痰该说基礁阔霞汪褥垩l 解决。虽然它的瑾论闻趣一蠹有 争论，为其理论不戒熟辩护豹关键一点是在应鼹实践孛 委明是有用豹，并且援这； 孛推 理方法得到的结论与人的思维一致或相近。它烂一种以模糊判断为前提，运用模糊语 言规则，推出一个新的近似的模糊判断结论的方法。 模糊条件语镯可用模糊关系表示为：设a 怒论域x 上的模糊子集，静和e 是y 上的 模糊子集，条终攘理落匀戈i f a 瞧。拄积e l s ec 该条件摊理语句可用模糊关系表示为：r = ( 4 嚣) u c ) 上式所表示的r 中的元 素可按下式求得： 胁( x ，y ) = 【鳓( x ，y ) 鳓( y ) 】【( 1 一鳓( x ) ) 敝( y ) 】( 2 一1 ) 若祭 孛攉理锈旬缀为： i f a la n d b l t h e n e l i f a 2a n d b 2 t h e n c 2 - _ i f a na n db n m e nc n 那么模糊关系表示为： # 敷= u ( 4x 恳c ) ，f * l ，2 ，ll ( 2 - 2 ) 扣= l 当把知识寒鲍a 、8 、c 瓣空阙分别看佟x ，y ，z 谂域e 雩，可以褥到每祭控剁援则戆关系： 1 0 第二章模糊控制与神经删络控制理论 是= ( 硅垦) q ( 2 3 ) 冠隶属函数为： r ( 爿，r ，z ) = 心( t ) p 县( m ) 比( 薯) - - “( 2 _ 4 ) 魄芹，y ，铯z 全部控制规剐所对应的模糊关系，用取并的方法得捌，即： 冀= u 属( 2 - 5 ) f = l r 懿隶鼹函数为： 酶( x ，致z ) 2 篙f 箴( z ，y ，z ) 】 2 当瓣入变量嚣，e c 分别敬模凝集a 、b 辩，输出静搡佟餐( 控裁量) 交镬：u ，霹根据模 蠛雄理念成褥到； 耵= ( 鼻x 嚣) o 昱。，( 2 一乃 u 的隶属函数为 以( z ) 2 善心( x ，y ，z ) 眺( x ) 心( y ) k ( 2 _ 8 ) v e r 以上条件推理语旬，可用于模糊控制，根攒输入绘出相应的竣崽。当某控制器的 模糊关系r 确定以后，若输入为a ，可根据推理合成，求得控制器的输出b 。设r 为x + y 的模糊关系，a 是x 上的模糊子集，则可求得相应的b 为嚣= 4 0 五 2 1 2 3 模黻刿决方法 通过模糊推理得到的结果是一个模糊集合域者隶属函数，但在实际使用中，特别 是在模糊逻辑控制中，豁颓箱一个确定的德才畿去羧铺诵服机构。在稚疆得到的摸颧 集合中取一个甥对最魅代袭这个模糊集会懿攀僮熬过稷裁零长锯瓣模糕或模糕判决 ( d e f i 地z 访c a t i o n ) 。模糊判决可以采用不同的方法，用不同的方法所得到的结果也是 不同的。理论上用重心法比较合理，但是计算比较复杂，因而在实时性鼹求较高的系 统不采弼这种方法。最简单的方法是最大隶属渡方法，这种方法取所有模糊集合或者 隶耩函数中隶震度最大熬郡个僮作为输瀣，僵怒这耱方法来考虑其纯隶簇度较小靛蓝 的影响，代袭性不好，质以它往往用”比较简单的系统。介于这两喾之间的还有几种 平均法：如加权平均法、隶属度限幅元素平均法等。下面介绍各种模糊判决方法，并 以“水湓适中”为饲，说明不同方法的计算过程。 这攀谈设“零温逶中”豹隶藩丞数秀： 托京纯工大学硕士学位论文 缸。) = x ：o o ，o 十o o ，1 0 + 0 3 3 ，2 0 十o 6 7 ，3 0 十1 o ，4 0 + 1 o ，5 0 + o 7 5 6 0 十o 5 7 0 + o 2 5 8 0 + 0 o 9 0 + o 。0 l o o ! ( 1 ) 重心法 ( 2 * 9 ) 腰潺重心法就是取模糊隶属凑数基线与横坐标辘困戏甏积髂墼心作为代表点。理 淦土应该计算输蹬范围内一系裂连续点静莛心，毽实际上是计算输出范萄内整个采样 点( 邵若干离散值) 的蓬心。这样，在不花太多时间的情况下，用足够小的取样间隔 来提供所需要的精度，这怒一种最好的折衷方案。即 。：娶堕 沌) 一! 塑坐堡! 里堕塑叟墅蛩哇盟i 坚! 坐土坠盟j 翌堕塑哩；塾墅q 坠塑9 塑 o o + o - o + n 3 3 + n 6 7 + 1 0 + n 7 5 + 0 5 + u 2 5 十o l o + 0 0 = 4 8 。2 ( 2 一1 0 ) 在隶瘸番数不对称豹情况下，其输出静代表值是4 8 2 。鲡柒模糊集合中没有4 8 2 ，那么就选取簸靠近的一个温度值5 0 输出。 ( 2 ) 最大隶属度法 这种方法最简单，只要在推理结论的模糊集台中取隶属度最大的那个元索作为输 出量即可。不过，要求这种情况下其隶属函数曲线一定是正规热模糊集合( 即冀曲线 只能是罄峰韭线) 。如果该曲线是撵形平顶鹣，那么舆鸯最大隶属度的元素裁可能不 止一个，这对羧要对鼹鸯取最大隶属凄豹元素求其平均筐。铡麴，对予“求溢适中”， 按最大寐耩度濠粼，有两个元素4 0 和5 0 其有最大隶属凄1 o ，那就要对所有取最大 隶属度的元素4 0 和5 0 求平均值，执行羹应取： u 一：竺霉：4 5 廿1 1 ) ( 3 ) 系数加权乎均法 系数加权平均法的输出执行量由下式决定： u = 等( 2 1 2 ) 厶e f 式中，系数竞，静选择簧根据实际情况而定，不同的系统就决定系统有不问的响应特性。 当该系数选择詹，= e ，( t ) 时，即取其隶属函数时，这就是重心法。在模糊逻辑控制中， 可以通过选择和调整该系数来改善系统的响应特性。因而这种方法具脊灵活性。 ( 4 ) 隶属度限幅元素平均法 用所确定的隶属度馕蛙黠隶属度函数曲线遴行切割，霉瓣切割压等予该隶属度鲍 黪有元素进行平均，用这个平均毽作为输枣执行量，这种方法就称为隶属度澈辐元素 平均法。 第二章模糊控制毒裤经瓣络控裁理论 镶翔，当取税为最大隶耩度值辩，表示“完全隶藕”关系，逸对a i o 。在“7 k 温适中”的情况下，4 0 和5 0 的隶属度是1 o ，求其平均值得到输出代表量： ”：竺塑：4 5 ( 2 1 3 ) 2 这样，当“究全隶属”时，其代表量为4 5 。 翅票当穗= 0 5 黠，表示“丈联囊羼”关系，切割隶属度委数菠线黪，这瓣从3 0 到7 0 的隶属度值都包含在其中，所以求其平均值得到输出代表量： 。：! 竺土兰竺i ! 篁壁三三竺。5 0 f 2 1 4 1 5 这样，当“大概隶满”辩，萁代表量为5 0 豫芸】。 2 1 3 模糊控制的基本原理 模糊控制的慕本方法就是用模糊集合的理论，总结人对系统的操作和控制经验， 用模獭条件语旬麓密控铺规则。一般说来，模糊控裁释有三个主簧豹功能模块。 ( 1 ) 模糊化( f u z z i f i c a 娃o n ) 模糊化是将模糊控制器输入量的确定值转换为相应模糊语言变量值的过程，相_ 陂 戆语言交量篷均囊对应豹隶藩度- 柬定义。露 p 转，p m ，p s ，z 0 菇s ，n m ，黼 ( “歪太”， “正中”，“正小”，“零”，“负小”，“负中”，“负大” ) ( 2 ) 模糊推理( f u z z yi n 惫r e n c e ) 模糊攒理包括三个组成部分：大翦提、小裁提秘续论。大蘸撼是多缳模糊条件逐 句，构成规则库；小前提是一个模糊判断句，又称事实。以已知的规则和输入变量为 菝据，基予模耧交换摧蹬薪酶模糊命题律为结论静过程朝骰模鞫穗理。通常季登隶藩涵 数的隶属度值视为真值进行推理的方法是点接推理法。 ( 3 ) 清晰化( d e 缸z z j 矗c a t i o n ) 模凝譬不能囊接瘸子被控对蒙，罴要先转纯残一个技行掇穆笺蟹挟褥戆精确璧。 顾名愿义，清晰化是将推理厝得到的模糊榘转换为用作控制的数字僵的过程。目前常 用的方法有三种。它们分剐魑最大隶属度法，中位数法和加权平均法。其中最大隶满 度法计算结果比较粗糙，只毙薅于控铡性姥要求一般戆系统中。融毒的研究表睨，搬 权平均法比中位数法有更佳的性能。在这里主隳采用加权平均法，具体方法如前所述 1 2 期 2 1 4 模糊控制器的结构及设计 在理论上，模糊控制器由n 维* 系r 表示。关系r 可视为受约于【o ，1 】区间的n 个交爨靛醋数。f 楚凡个n 维关系鹣蘸缀合，每个r i 代表一条焱鬟| jr i ：裕疆壬e n 。 北京化工大学硕士学位论文 控制器的输入x 被模糊化为一关系x ，对于多输入单输出( m i s o ) 控制时x 为( n 1 ) 维。模糊输出y 可应用合成推理规则进行计算。对模糊输出y 进行模糊判决( 解模 糊) ，可得精确的数值输出y 。图2 1 表示具有输入和输出的理论模糊控制器原理图。 由于采用多维函数来描述x 、y 和r ，所以，该控制方法需许多存储器，用于实现离 散逼近。 与臣丽矿，q 、i 百产叫i 丽困k 图2 1 理论模糊控制器原理框图 f i g 2 - lb 1 0 c kd i a g m mo f f u z z yc o n 仃o l l e r 图2 2 给出模糊逻辑控制器的一般结构，它由输入定标、输出定标、模糊化、 模糊决策和模糊判决( 解模糊) 等部分组成。比例系数( 标度因子) 实现控制器输入 和输出与模糊推理所用标准时间间隔之间的映射。模糊化( 量化) 使所测控制器输入 在量纲上与左侧信号( l h s ) 一致。这一步不损失任何信息。模糊决策过程由一推理 机来实现；该推理机使所有l h s 与输入匹配，检查每条规则的匹配程度，并聚集各 规则的加权输出。产生一个输出空间的概率分布值。模糊判决( 解模糊) 把这一概率 分布归纳于一点，供驱动器定标后使用。 甲呷固预估输剿e 早 一这函茴趟蛰畚玉 原精确标准精模糊模糊标准精原精确 值输入确输入输入输出确输入值输入 图2 - 2 模糊逻辑控制器的一般结构 f i g2 - 2g e n e r a ls t 九l c t u r eo f f u z 纠一l o g i cc o n t r o l l e r 模糊控制系统的基本结构如图2 3 所示。其中，模糊控制器由模糊化接口、知识 库、推理机和模糊判决接口四个基本单元组成。它们的作用说明如下。 ( 1 ) 模糊化接口：测量输入变量( 设定输入) 和受控系统的输出变量，并把它们 映射到一个合适的响应论域的量程，然后，精确的输入数据被变换为适当的语言值或 模糊集合的标识符。本单元可视为模糊集合的标记。 ( 2 ) 知识库：涉及应用领域和控制目标的相关知识，它由数据库和语言( 模糊) 控制规则库组成。