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文档简介

智能控制智能控制，第6章模糊控制，1 .模糊控制的定义向导(Zadeh )在1965年提出了模糊集合(FuzzySets )。 模糊控制是应用模糊集理论的控制方法。 2 .模糊控制的价值模糊控制提出了知识(规则)以及实现基于语义描述的控制规则的新机制。 模糊控制向非线性控制器提出了比较简单的设计方法。 在控制器(对象或过程)存在不确定性并且难以用传统的非线性控制理论进行处理的情况下尤其有效。 3、模糊逻辑控制(FLC )系统与专家控制(ECS )的不同点：两者都想构建人的经验和决策行为模型。 不同之处：现有的FLC系统基于控制工程而非人工智能的FLC模型大多是基于规则的系统。FLC的应用领域比专家控制系统窄的FLC系统的规则一般不是从人的专家中提取出来的，而是由FLC的设计者构建的。 6.1模糊控制的数学基础，6.1.1模糊集，模糊逻辑及其运算，1，模糊集的定义与表达方法，德国数学家康托(Contor ) :集合论，集合：指具有某些属性、确定性、可相互区别的整体。 概念的内涵：一个概念中与其他概念区别的本质属性。 概念的外延：符合某个概念的对象的整体。 模糊集合：一个专门定义的集合，用于描述模糊概念。 2 .模糊集合的定义，6.1模糊集合(FuzzySets )，从论域u到 0，1 区间的映射，即用于确定u的模糊子集f的被称为f的成员函数或成员资格度量。 在论域u中，可将模糊子集表示为元素u及其从属函数的序偶集，(6.1)如果u连续，则模糊集f可表示为(6.2)如果u离散，则模糊集f可表示为(6.3)，定义6.2模糊支集、交叉点及模糊单点，且模糊集被表示为论域u u被填满时，称为交叉路口。 如果模糊支持集是u的单独点，并且满足u，则模糊支持集称为模糊点。 已知用于定义6.3模糊集合的基本运算是将论域、a、b、c确定为论域上的三个模糊集合，定义了6.4笛卡儿积(笛卡儿积，代数积)，如果每一个是论域中的模糊集合，则这些集合的笛卡儿积是积空间中的模糊集合，并且其成员函数是(6.7 )。 定义6.5模糊关系，如果u、v是两个非空模糊集，则其笛卡儿积UV中的模糊集r称为u到v的模糊关系，定义6.6复合关系，其可表示为(6.8)，如果r和s分别是UV和VW中的模糊关系，则为、 r和s的复合是从u到w的模糊关系： (6.9)，其成员函数定义： (6.10 )，6.
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