第6章 模糊控制技术-090421PPT课件

计算机控制技术ComputerControlledTechnology，演示者教师陈伟。2，模糊控制技术，在日常生活中，人们通常用“少”、“多”、“小”、“小”等模糊的语言进行控制。例如：我们打开水桶，把水放入水桶时：*水桶里没有水或水少的话，就要打开大水阀。*桶子里的水越多，水阀必须越小。*桶差不多装满后，将阀门拧紧小。*水桶装满水后，必须迅速关闭阀门。3，模糊控制技术，模糊是人类认识一切，获取知识，思维推理，决策的重要特征。模糊所具有的信息量也很明显，意义丰富，更适合客观世界。1965年，美国著名学者加利福尼亚大学教授泽德先提出了模糊控制理论。1974年，英国伦敦大学教授Mamdani成功开发了第一个充分显示模糊控制技术应用前景的模糊控制器。模糊控制理论是基于模糊数学的语言规则表达方法和先进的计算机技术利用模糊推理进行决策的高级控制策略。模糊控制技术是模糊数学、计算机科学、人工智能、知识工程等多门学科相互渗透，理论性强的科学技术。4，不需要模糊控制技术，特征1，精确的数学模型；2、容易学；3、易于使用；4、适应能力强；5、高可靠性；6，卓越的性能。5，模糊控制技术，应用领域1，航空航天；2、工业过程控制；3、家用电器；4、汽车和运输；5、其他。6，模糊控制技术，一，模糊控制的数学基础2，模糊控制原理3，模糊控制器实例，7，1，模糊控制的数学基础，1，模糊集2，模糊集运算3，模糊关系4，模糊逻辑5，模糊推理，8，在人类思维中，也有男人、女人等具有明确意义和扩展的概念；大、小、冷、热等许多模糊的概念，没有明确的意义和外延；电子称为普通集合(或经典集合)。1，模糊集，后者称为模糊集，用表示。9，1，模糊集，10，1，fuzzy集，计算：表示55岁的人属于“老人”集的成员只有0.5名左右可能是“半岁”。70岁老人隶属于“老人会”的人有0.94人。11，1，模糊集，例子2，“张3很幸福”，“张3很幸福”，“张3不太幸福”，“。12，1，模糊集，例3，身高1.6米以下的人不能称为“高”，隶属度为0；身高超过1.8米的人均身高，所属度为1。身高1.65米，高度1.70米的人是0.25和0.50。例如：13，2，模糊集运算，14，2，模糊集运算，15，3，模糊关系，(1)关系客观世界中存在的事物之间的联系的数学模型之一是关系。关系通常用r表示。如果关系概念r是集x中与集y的一般关系，则为任意。16，3，模糊关系，(1)关系，按顺序删除集x和集y的每个元素，所有这些序列集的集合称为x和y的直接产品集(也称为笛卡尔产品集)，显然r集是XY的直接产品集的子集，17，3，模糊关系，(1)关系直接产品集，甲=x|x | x是甲班乒乓球队选手= y | y | y是乙班乒乓球队选手 r表示两队之间的对决关系，甲队1甲队的2号队和乙队的b号队员被记录为2号关系。甲队的3号队员和乙队的c号队员以3 RC兼容。例如：而且很明显，18，3，模糊关系，兄弟或朋友关系是对称的，但父子关系不是对称的几种一般关系。与族关系一样，父子关系不是自身的回归。，19，3，模糊关系，一些常见关系，20，3，模糊关系，(2)模糊关系可以描述为在两个组之间的关系不适合用作肯定或否定回答的情况下作为“存在”或“无”的模糊关系。模糊关系也具有递归性、对称性、传递性等。21，3，模糊矩阵，22，3，模糊矩阵，23，3，模糊矩阵，的情况下，24，3，如果有模糊矩阵，25，4，模糊逻辑是基于“真”(或1)和“假”(或0)的值的数学逻辑成为计算机科学的基本理论。但是在研究复杂的大型系统的同时，李值逻辑看起来越来越无力。复杂的系统不仅结构和功能复杂，还伴随着很多参数和变量，具有模糊的特性。模糊逻辑中的true值x在间隔0，1中连续取值，越接近1，描述的值就越为true。模糊逻辑是二进制逻辑的直接泛化，是无限多值逻辑，是连续值逻辑。模糊逻辑还有二进制逻辑的逻辑、逻辑交叉、逻辑补充运算。26，5，模糊推理，27，5，模糊推理，解决方案：设置域，x=1，2，3，4，5=y 小=(1，1)，(0.5，2)，28，5，模糊推理，如果x小，则y大，=(10.5000)(0000.51)1-(10.5000)，29，5，模糊推理，如果x很小的话y？=(0.50.50.50.51)，将结果与“大”比较，大=(0，1)，(0，2)，(0.2，3)，(0.5，4)，30，5，模糊推理，(2)模糊条件语句：否则，即，31，5，模糊推理，例2，x重，否则不重，已知的x轻，如何？解决方案：设置域，x=1，2，3，4，5=y，极轻=(1，1)，(0.64，2)，(0.36，3)，32，5，模糊推理，=(10 . 80 . 60 . 40 . 2)0 . 20 . 40 . 60 . 81x不是轻就是重(00 . 20 . 40 . 60 . 8400因此，如果x很轻，则为y重量。重量=(0.2，1)，(0.4，2)，(0.6，3)，(0.8，4)，(1，5)，34，2，模糊控制原理，模糊控制系统也是一种偏差控制，通常由模糊控制器、I/o接口、执行机构、测量设备和控制对象五个部分组成。模糊控制器是关键。模糊系统性能的优缺点主要取决于模糊控制器的结构、使用的模糊规则、推理算法和模糊决策。35，2，模糊控制原理，模糊控制器主要由输入量的模糊接口、知识库、推理引擎、输出量的明确接口四部分组成。36，2，模糊控制原理，1，模糊接口模糊控制器事实定量输入必须经过模糊接口模糊后转换为模糊控制要使用的模糊量，可以按模糊级别进行模糊。例如，将a，b之间的连续x值转换为-6，6之间的连续值：将y模糊为7个步长，相应的模糊量以模糊语言显示：-6附近的负值大小，记录为nl；-4附近叫负，记为nm。在-2附近，称为负小音，记录为ns。在0附近，我们称之为zo。2附近已知体积小，记录为PS。4附近叫中间，pm。6附近政大，记为pl；37，2，模糊控制原理，模糊输入变量y的模糊子集为：模糊变量y的不同级别的成员资格值列表为、38，2，模糊控制原理，2，知识库由数据库和规则库组成。(1)数据库存储所有输入和输出变量的所有模糊子集的成员资格值。(即上面的表)在解决规则推理的模糊关系的过程中，向推理引擎提供数据。39，2，模糊控制原理，2，知识库(2)规则库用于存储推理时为推理引擎提供控制规则的所有模糊控制规则。如果控制器的输入变量为e(错误)和EC(错误更改率)，u为输出变量，则提供以下模糊控制规则集：R1:ifeinlandecsnlthenuispl 2:ifeinlandecsnmthenuispl 3:ifeisnandecsnsthenuispmr 4:ifeisnandecsszothenustenumpm，41，2，模糊控制原理，3，推理引擎推理引擎是根据输入模糊度和知识库(数据库，规则库)完成模糊推理并解决模糊关系r，从而获得模糊控制功能部分的模糊控制器。模糊决定通常为、42，2，模糊控制原理，3，推理引擎*单输入单输出控制系统：可以写成。控制决定可以用“a等b”语言描述。也就是说，如果输入为A1，则输出可以用语言：*双输入单输出控制系统：控制决定可以用语言“a和b，c”来描述。也就是说，如果输入为A1和B1，则输出为C1为：43，2，模糊控制原理，4，通过模糊决策的清晰界面的输出是模糊量。要进行控制，必须明确接口，将其转换为正确的量。通过模糊决策得出的输出量在以下情况下可以转换为正确的执行：44，4，明确接口，(1)计算结果，最大隶属度为1，控制量为u *=4。*如果两个最大成员值同时出现，则计算其平均值。例如，如果最大成员资格1有两个控件，则计算如下：u *=0 (-1)/2=-0.5，45，4，接口明确，(2)加权平均原则该方法的输出控制量通过选择直接影响系统响应特性的加权系数键或对系统的响应特性加权来提高系统的响应特性来确定。例如，46，4，明确的界面，(3)在最大归属法中，假定只考虑最大归属，忽略其他信息的影响。中数确定方法是将会员函数曲线和横坐标包围的面积平均分成两部分，并使用对应于边界点的宇宙ui作为判决输出。47，以双输入单输出为例，输入：偏差e和偏差变化率EC；输出：控