智能控制课件4

1、第三章 模糊控制 模糊控制系统组成模糊控制系统组成 模糊控制器设计模糊控制器设计 模糊模糊PIDPID控制器设计控制器设计 第一节第一节 模糊控制系统的组成模糊控制系统的组成 模糊控制系统工作原理模糊控制系统工作原理 模糊控制系统结构模糊控制系统结构 模糊控制器的结构与组成模糊控制器的结构与组成 一、模糊控制系统工作原理一、模糊控制系统工作原理模模糊糊化化数数据据库库和和规规则则库库被被控控过过程程精精确确化化推推理理机机制制给给定定值值+ +- -1) 得到模糊控制器的输入量得到模糊控制器的输入量E2)进行模糊化处理进行模糊化处理3)进行模糊决策，得到模糊控制量进行模糊决策，得到模糊控制量4

2、)非模糊化处理，得到精确的数字控制量非模糊化处理，得到精确的数字控制量u5)控制量送给执行机构控制量送给执行机构一维模糊控制算法一维模糊控制算法Eu模糊控制器模糊控制器模糊化过程模糊化过程 Fuzzificationn模糊化就是输入值（模糊化就是输入值（精确量精确量）匹配成语言值（）匹配成语言值（模糊量模糊量）的过程。）的过程。n同时输入值对于相应语言变量语言值的隶属度也被确定。同时输入值对于相应语言变量语言值的隶属度也被确定。n输入值输入值x x可以和语言值可以和语言值C C相匹配，也可以和语言值相匹配，也可以和语言值D D相匹配。相应于相匹配。相应于C C模糊集的隶属度是模糊集的隶属度是c

3、(x)c(x)，相应于，相应于D D模糊集的隶属度是模糊集的隶属度是dd（x)x)。相应于相应于A A，B B，E E模糊集的隶属度均为零，即模糊集的隶属度均为零，即a(x)a(x) b(x) b(x) e(x)e(x)0 0输入值输入值语言值语言值隶属度函数隶属度函数知识库知识库 Knowledge base数据库数据库 为模糊控制提供原始定义。为模糊控制提供原始定义。 输入输出空间的模糊划分输入输出空间的模糊划分 论域离散化论域离散化实质是量化过程：将一个论域离散成确定数目的几小实质是量化过程：将一个论域离散成确定数目的几小段（由量化级决定），每一段用一个特定的标记来表段（由量化级决定），

4、每一段用一个特定的标记来表示，即形成了离散域。示，即形成了离散域。模糊划分就是确定术语集合中有多少术语，或确定基模糊划分就是确定术语集合中有多少术语，或确定基本模糊集的数目。本模糊集的数目。规则库规则库模糊子集隶属度函数的定义模糊子集隶属度函数的定义隶属度函数是是数据库的重要组成部分。隶属度函数是是数据库的重要组成部分。u对于论域是离散的情况，隶属度函数用数字形式，或对于论域是离散的情况，隶属度函数用数字形式，或 向量的形式来表示。向量的形式来表示。u对于论域是连续的情况，隶属度函数用函数的形式对于论域是连续的情况，隶属度函数用函数的形式 来表示。比如三角函数、梯形函数和高斯函数等，来表示。比

5、如三角函数、梯形函数和高斯函数等， P22P22。规则库是由一系列模糊条件描述的模糊控制规则就构规则库是由一系列模糊条件描述的模糊控制规则就构成了模糊控制规则库。成了模糊控制规则库。 输入输出变量的选择输入输出变量的选择输入输出变量（语言变量）的选择对模糊控制系统的控输入输出变量（语言变量）的选择对模糊控制系统的控制性能至关重要。典型模糊控制器的语言变量取系统的制性能至关重要。典型模糊控制器的语言变量取系统的状态、系统误差、误差变化等。状态、系统误差、误差变化等。 模糊控制规则的建立模糊控制规则的建立模糊规则库的建立大致有模糊规则库的建立大致有4 4种方法：种方法：1 1）专家经验法）专家经验

6、法2 2）观察法）观察法3 3）基于模糊模型的控制）基于模糊模型的控制通过对专家控制经验的咨询形成的控制规则库。通过对专家控制经验的咨询形成的控制规则库。主观性强，其控制性能不会超过所依赖的专家水平。主观性强，其控制性能不会超过所依赖的专家水平。通过观察专家或熟练操作工的控制行为，并将其控制思通过观察专家或熟练操作工的控制行为，并将其控制思想提炼出一套基于模糊条件语言的控制规则，从而建立想提炼出一套基于模糊条件语言的控制规则，从而建立模糊规则库。其控制性能不会超过所依赖的专家水平。模糊规则库。其控制性能不会超过所依赖的专家水平。 用多个类似于控制规则用多个类似于控制规则“IF THEN ”IF

7、 THEN ”的形式来描述被控的形式来描述被控 对象的动态特性。即模糊控制对象的模型用多个控制规则对象的动态特性。即模糊控制对象的模型用多个控制规则 来描述。来描述。比如某控制对象用一下六个控制规律来描述：比如某控制对象用一下六个控制规律来描述：Y-Y-输出量输出量 U-U-控制量控制量 n-n-离散时间离散时间控制目的：使输出控制目的：使输出Y Y为为0 0。 被控对象的规则规律如下：被控对象的规则规律如下：规则规则1 1： IF Yn=PM and Un=PM, THEN Yn+1=PB IF Yn=PM and Un=PM, THEN Yn+1=PB 规则规则2 2： IF Yn=PM

8、and Un=NM, THEN Yn+1=PS IF Yn=PM and Un=NM, THEN Yn+1=PS 规则规则3 3： IF Yn=PS and Un=NS, THEN Yn+1=ZE IF Yn=PS and Un=NS, THEN Yn+1=ZE 规则规则4 4： IF Yn=NS and Un=PS, THEN Yn+1=ZEIF Yn=NS and Un=PS, THEN Yn+1=ZE规则规则5 5： IF Yn=NM and Un=PM, THEN Yn+1=NS IF Yn=NM and Un=PM, THEN Yn+1=NS 规则规则6 6： IF Yn=NM an

9、d Un=NM, THEN Yn+1=NBIF Yn=NM and Un=NM, THEN Yn+1=NB其中语言值含义为其中语言值含义为P=Positive N=Negtive ZE=ZeroP=Positive N=Negtive ZE=ZeroB=Big M=Middle S=Small B=Big M=Middle S=Small Yn=PMYn=PM，PSPS，NSNS，Un=Un=？ 4 4）自组织法）自组织法在没有先验知识，或者有很少先验知识的情况下通在没有先验知识，或者有很少先验知识的情况下通过对观察系统的输入输出关系建立控制规则库。过对观察系统的输入输出关系建立控制规则库。

10、特点：具有自学习能力，需要一个性能指标保特点：具有自学习能力，需要一个性能指标保证学习的收敛性。证学习的收敛性。模糊推理机模糊推理机 Inference engine 模糊推理机是模糊控制的核心，利用知识库的信息模糊推理机是模糊控制的核心，利用知识库的信息模拟人类的推理和决策过程，给出适合的控制量。其实模拟人类的推理和决策过程，给出适合的控制量。其实质是模糊逻辑推理，在前一章中已经作了详细的介绍。质是模糊逻辑推理，在前一章中已经作了详细的介绍。精确化精确化 Defuzzification1 1 最大隶属度法：最大隶属度法： 在所有规则推理结果的模糊集合中，隶属度在所有规则推理结果的模糊集合中，

11、隶属度最大的元素做为输出（可能不为一个点，取平均）。最大的元素做为输出（可能不为一个点，取平均）。0max( ) VvvvV 控制系统中，输出量必须要有一个明确的值才能去控制系统中，输出量必须要有一个明确的值才能去控制或驱动执行机构。因此必须把推理得到的控制控制或驱动执行机构。因此必须把推理得到的控制模糊量转化为清晰量。模糊量转化为清晰量。即即 显然最大隶属度法不关心输出隶属度函数的显然最大隶属度法不关心输出隶属度函数的形状，只关心其最大隶属度处的输出值形状，只关心其最大隶属度处的输出值。 重心法重心法 1001( )()( )()mviviiVmvviVivv dvvvvvv dvv101m

12、iiimiiv kvk2 2 加权平均法：加权平均法：其中其中m m为输出模糊集中元素的个数为输出模糊集中元素的个数, ,iv即该模糊集中各元素。即该模糊集中各元素。当上面的式子里的当上面的式子里的k k取隶属函数时，就转化为重心法，即模糊取隶属函数时，就转化为重心法，即模糊隶属度函数曲线与横坐标围成面积的重心为模糊推理的最终输隶属度函数曲线与横坐标围成面积的重心为模糊推理的最终输出值。出值。 综上所述，模糊逻辑控制主要有三个步骤：综上所述，模糊逻辑控制主要有三个步骤： 1）模糊化过程）模糊化过程将输入的精确量转换为用隶属度函数表示的某一模糊变量的值。将输入的精确量转换为用隶属度函数表示的某一

13、模糊变量的值。A/DA/D输入量输入量离散量离散量标准化标准化映射到论域映射到论域模糊化模糊化模糊量模糊量2）模糊逻辑推理）模糊逻辑推理根据模糊规则，进行模糊逻辑推理。根据模糊规则，进行模糊逻辑推理。3）精确化计算）精确化计算把推理结果的模糊输出变为确定的输出。把推理结果的模糊输出变为确定的输出。h图 水箱液位控制 hhhe0变 化 等 级隶 属 度-3-2-10123PB000000.51PS000010.50O000.510.500NS00.510000模糊集NB10.500000变 化 等 级隶 属 度-4-3-2-101234PB00000000.51PS000000.510.50O0

14、000.510.5000NS00.510.500000模糊集NB10.50000000若（IF）NBeNseOePSePBe则（THEN）NBuNsuOuPSuPBu)PB(PB)PS(PS)O(O)NS(NS)NB(NBRueueueueue00000000000000000000000000000000000000000000000000005 .05 .000000005 .00 .100000005 .01000005 .01NBNBue000000000000000000000000000000000000000005 . 00 . 15 . 00000005 . 05 . 05 .

15、 00000000000000005 . 015 . 00000015 . 00NSNSue0000000000000000000000000000005 . 05 . 05 . 00000005 . 00 . 15 . 00000005 . 05 . 05 . 00000000000000005 . 015 . 0000005 . 00 . 15 . 000OOue00000000005 . 05 . 05 . 00000005 . 00 . 15 . 00000000000000000000000000000000000000000005 . 00 . 15 . 00000005 . 00

16、 . 10000PSPSue0 . 15 . 000000005 . 05 . 000000000000000000000000000000000000000000000000000000 . 15 . 000000000 . 15 . 000000PBPBue0 . 15 . 000000005 . 05 . 05 . 05 . 00000005 . 00 . 15 . 05 . 05 . 00000005 . 00 . 15 . 00000005 . 05 . 05 . 00 . 15 . 00000005 . 05 . 05 . 05 . 000000005 . 00 . 1RReu000005 . 00 . 1e000005 . 05 . 05 . 010 . 15 . 000000005 . 05 . 05 . 05 . 00000005 . 00 . 15 . 05 . 05 . 00000005 . 00 . 15 . 00000005 . 05 . 05 . 00 . 15 . 00000005 . 05 . 05 . 05 . 000000005 . 00 . 1000005 . 01Reu按最大隶属度法： u=-4，即对应实际的阀门开最大值。 思考： 若：e=-2，则如何处理？ 隶属度聚集方法