最新智能控制模糊控制设计实例

1、THANK YOU感谢聆听，批评指导2020智能控制模糊控制设计实例2模糊控制器的设计吴离蒙 刘晓萱 宋雨荷智能控制模糊控制设计实例3模糊控制器组成input模糊化模糊推理清晰化FuzzificationFuzzy-inference控制对象outputDefuzzification模糊控制器知识库Knowledge basePlantFig The structure of Fuzzy Control system智能控制模糊控制设计实例4模糊控制器设计实例 倒锥形容器的液位模糊控制系统设计及实现倒锥形容器的液位模糊控制系统设计及实现：受控对象：倒锥形容器的液位高度h检测装置：测量容器底部压

2、力来间接测量液位执行机构：系统的执行机构为电磁阀V1,通过控制V1的开启度来控制液位。假设V1的开启度与液位呈线性关系。模糊控制器：受控对象是倒锥形容器，其液位高度h和进水量Q间的关系不是线性关系，且有实质性，因此是较为复杂的控制对象。此类控制对象采用模糊控制器是可取的方案。智能控制模糊控制设计实例5首先确定模糊控制器结构首先确定模糊控制器结构。 为得到良好的控制性能，观测液位误差e和误差变化ec，而控制量只有一个电磁阀V1的开启电压u。因此，模糊控制器采用两输入单输出的二维结构。2.确定语言变量。确定语言变量。需要确定的语言变量有3个：误差e 误差变化ec输出控制电压u智能控制模糊控制设计实

3、例6设液位给定高度hd，实际高度h，则液位误差e=hd-h，取其语言变量为E，论域X=-3，-2，-1，0，+1，+2，+3，论域上模糊子集是Ai(i=1,2,7)，相应语言值为正大（PB），正中（PM），正小（PS），零（Z），负小（NS），负中（NM），负大（NB）。分别表示当前水位h相对设定值hd为：“极低”、“很低”、“偏低”、“正好”、“偏高”、“很高”、“极高”。 2.1 误差e 2.2误差变化ec系统液位误差前后两次采样值变化量是ec=e2-e1=(hd-h1)-(hd-h2)=h2-h1，取其语言变量为EC，论域Y=-3，-2，-1，0，+1，+2，+3，论域上的模糊子集是Bj

4、（j=1,2,3,5），相应语言值为正大（PB），正小（PS），零（Z），负小（NS），负大（NB）。分别表示当前水位变化h2-h1为：“快速上升”、“上升”、“不变”、“下降”、“快速下降”。智能控制模糊控制设计实例7 2.3输出控制电压u系统输出控制量u，取其语言变量为U，论域Z=-3，-2，-1，0，+1，+2，+3，论域上模糊子集是Ck(k=1,2,3,7)，相应语言值为正大（PB），正中（PM），正小（PS），零（Z），负小（NS），负中（NM），负大（NB）。分别表示控制执行机构动作为：“发水位高限报警，关闭阀门V1”、“阀门V1开度减小量大”、“阀门V1开度减小量小”、“阀门V1

5、开度不变”、“阀门V1开度增加量小”、“阀门V1开度增加量大”、“发水位低限报警，并阀门V1开度为最大”。 3 确定语言值隶属度函数。确定语言值隶属度函数。对上面各语言之给定其模糊化的隶属度函数，这里选择三角形函数。智能控制模糊控制设计实例8 4 建立模糊控制规则建立模糊控制规则If E=PB and EC=NB or NS or Z then U=NBIf E=PB and EC=PB or PS then U=NMIf E=PM and EC=NB or NS then U=NBIf E=PM and EC=PB then U=NSIf E=PM and EC=PS or Z then U

6、=NMIf E=PS and EC=NB then U=NMIf E=PS and EC=NS or Z then U=NSIf E=PS and EC=PB or PS then U=ZIf E=Z and EC=NB or NS then U=NSIf E=Z and EC=PB or PS then U=PSIf E=Z and EC=Z then U=ZIf E=NS and EC=NB or NS then U=ZIf E=NS and EC=Z or PS then U=PSIf E=NS and EC=PB then U=PMIf E=NM and EC=NB then U=PS

7、If E=NM and EC=Z or NS then U=PMIf E=NB and EC=NS or NB then U=PMIf E=NM and EC=PB or PS then U=PBIf E=NB and EC=Z or PS or PB then U=PB智能控制模糊控制设计实例9 5 5 确定模糊关系确定模糊关系智能控制模糊控制设计实例10计算模糊关系R，为计算方便起见，先将由图给出的模糊隶属度函数以矢量形式表示，列成表。模糊集合A的隶属度函数智能控制模糊控制设计实例11模糊集合B的隶属度函数智能控制模糊控制设计实例12模糊集合C的隶属度函数智能控制模糊控制设计实例13R1:

8、If E=PB and EC=NB or NS or Z then U=NB可理解为 ： :If E=PB then U=NB； :If EC=NB or NS or Z then U=NB。1AR1BR117000()10 .6 50 .3000000 .30 .6 5100000000000000000000000000000 .30 .30 .300000 .6 50 .6 50 .3000010 .6 50 .30000ARAC智能控制模糊控制设计实例14在求RB1之前先求出“并集”jjB53534531 0.75 1 1 0.65 0.3 0jjBBBB，517310 .7 51()

9、110 .6 50 .300000 .6 50 .3010 .6 50 .300000 .7 50 .6 50 .3000010 .6 50 .3000010 .6 50 .300000 .6 50 .6 50 .300000 .30 .6 50 .300000000000BjjRBC智能控制模糊控制设计实例15同样可求得RAi和RBi（i=2,3,19），并按191911AA iBB iiiRRRR和求 得A 0 0.3 0.35 0.6 0.65 1 10.3 0.3 0.65 0.65 1 1 10.4 0.65 0.65 1 1 1 0.7R0.65 0.7 1 1 1 0.7 0.6

10、50.7 1 1 1 0.65 0.65 0.41 1 1 0.65 0.65 0.35 0.31 1 0.65 0.65 0.35 0.3 0B 1 1 1 1 1 1 10.75 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 0.71 0.7 1 1 0.65 1 R 0.7 1 1 1 1 1 1 10.7 1 0.65 1 1 0.7 10.7 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 0.7 1 1 1 1 1 1智能控制模糊控制设计实例166 6.模糊推理和解模糊在求得所设计模糊控制器的模糊关系R以后，可以由合成推理方法求解输出控制量模糊值矢量。设系统当前偏差

11、是e*和偏差变化是ec*，则对于第i条规则的输出控制量为*ABUeRecRi1,2,.,19iii因此控制器总的输出量是191911UUUiiii也可以写成1919*AB111919*AB11UUeRecReRecRiiiiiiiii即得到B*A*RecReU智能控制模糊控制设计实例171）当e*=NS（负小），即系统水位实际高度h比给定值hd略微高一点，而ec*=PS（正小），即系统水位稍有增高趋势，则这时的控制量应该是*ABUeRecR0 0.3 0.35 0.6 0.65 1 10.3 0.3 0.65 0.65 1 1 10.4 0.65 0.65 1 1 1 0.70.3 0.65

12、1 0.65 0.3 0 00.65 0.7 1 1 1 0.7 0.650.7 1 1 1 0.65 0.65 0.4 1 1 1 0.65 0.65 0.35 0.3 1 1 0.65 0.6 0.35 0.3 00 0 1 1 1 1 1 1 10.75 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 0.7 1 0.7 1 1 0.65 1 0.70.3 0.65 1 0.7 0.4 1 1 1 1 1 1 10.7 1 0.65 1 1 0.7 10.7 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 0.7 1 1 1 1 1 10.65 0.65 0.65 1 1

13、1 0.70.7 1 0.7 1 1 0.7 10.65 0.65 0.65 1 1 0.7 0.7智能控制模糊控制设计实例18对于上面得到的控制器输出模糊矢量30.720.71101165. 0265. 0365. 0U由于具有两个相邻的隶属度最大值，因此采用最大隶属度法解模糊时，取它们的平均值为)( 5 . 0210u*等级从隶属函数图c可知：此时模糊控制器的输出u*值对应于子集C4或C3（即Z或PS），使阀门V1开度暂时不变或作少量的减小。智能控制模糊控制设计实例192）当e*=NS（负小），即系统水位实际高度h比给定值hd略微高一点，而ec*=PB（正大），即系统水位仍有很快增高趋势，

14、则这时的控制量应该是*ABUeRecR0 0.3 0.35 0.6 0.65 1 10.3 0.3 0.65 0.65 1 1 10.4 0.65 0.65 1 1 1 0.70.3 0.65 1 0.65 0.3 0 00.65 0.7 1 1 1 0.7 0.650.7 1 1 1 0.65 0.65 0.4 1 1 1 0.65 0.65 0.35 0.3 1 1 0.65 0.6 0.35 0.3 00 0 1 1 1 1 1 1 10.75 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 0.7 1 0.7 1 1 0.65 1 0.70 0.25 0.5 0.75 1 1 1 1

15、 1 1 1 10.7 1 0.65 1 1 0.7 10.7 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 0.7 1 1 1 1 1 10.65 0.65 0.65 1 1 1 0.70.7 1 1 1 1 1 10.65 0.65 0.65 1 1 1 0.7智能控制模糊控制设计实例20对于上面得到的控制器输出模糊矢量30.7211101165. 0265. 0365. 0U由于具有多个相邻的隶属度最大值，因此采用最大隶属度法解模糊时，取它们的平均值为)( 13210u*等级从图c可知：此时模糊控制器的输出u*值对应于子集C3（即PS），使阀门V1开度作少量的减小。智能控制

16、模糊控制设计实例21又当e*=PM(正中)，即系统水位实际高度h比给定值hd低得较多时，而ec*=NB(负大)，即系统水位仍在很快下降，则此时的控制量应该是*0 0.3 0.35 0.6 0.65 1 10.3 0.3 0.65 0.65 1 1 10.4 0.65 0.65 1 1 1 0.70 0 0 0.3 0.65 1 0.60.65 0.7 1 ABUeRecR1 1 0.7 0.650.7 1 1 1 0.65 0.65 0.4 1 1 1 0.65 0.65 0.35 0.3 1 1 0.65 0.6 0.35 0.3 01 0.75 0.5 1 1 1 1 1 1 10.75

17、0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 0.7 1 0.7 1 1 0.65 1 0.7 0.25 0 0 0 1 1 1 1 1 1 10.7 1 0.65 1 1 0.7 10.7 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 0.7 1 1 1 1 1 11 1 1 0.65 0.65 0.65 0.41 1 1 1 1 1 11 1 1 0.65 0.65 0.65 0.4智能控制模糊控制设计实例22对于上面得到的控制器输出模糊矢量为34 . 0265. 0165. 0065. 0112131U同样，由于具有多个相邻的最大隶属度值，因此采用最大隶属度法解模糊时，取它们的平均值为：)(23) 1()2(3*等级u由图c可知：此时输出u*值对应于子集C6(即NM)，应该使阀门V1开度量有较大增加，使进水量加大，从而使液位较快速升级。智能控制模糊控制设计实例23根据语言变量E和EC论域的量化等级，按照上面合成推理和解模糊方法，可以得到一个容量为77（49点）的模糊控制查询表（采用最大隶属度法解模糊）。智能控制模糊控制设计实例24输入EC为等级-2时，输出U的解模糊值可以取和EC为-1和-3时相同，这可以从图b知道，由于当ec为等级-2时，隶属度值最大的