常用的几种模糊控制器课件

基本模糊控制器所存在的问题模糊控制在工程应用中的困惑模糊控制利用隶属度函数和模糊合成法则等思想，巧妙地综合了人们的直觉经验。从而在其他经典控制理论和现代控制理论不太奏效的场合，能够实现较满意的控制。模糊控制必须具有较完善的控制规则，但模糊控制综合定量知识的能力较差。一张较理想的模糊控制表必须通过反复精心整定才能投入使用。对于某些复杂的工业过程，有时难以总结出较完整的经验。量化因子和比例因子的选择也影响着整个系统的品质，并且当对象动态特性发生变化，或者受到随机干扰的影响都会影响模糊控制的效果。以上问题都将导致模糊控制器存在一些缺陷。

1精度较低

这主要是由于模糊控制表的级别有限而造成，通过增加量化等级数目虽可提高精度，但查询表将过于庞大。须占用较大空间．使运算时间增加。实际上如果模糊控制器中不引入积分机制，原则上总是存在误差的。因为它本身就是根据误差的大小和变化来实现控制的

3容易产生震荡现象

如果查询表构造不合理或量化因子和比例因子选择不当，都会导致振荡。在仿真过程中，特别是系统进入误差的零档级时产生高频振荡现象更为普遍。

常用的几种模糊控制器模糊控制与PID控制结合带有修正因子的自寻优模糊控制器语言变量基本论域量化曲线自调整控制器设计自适应模糊控制模糊控制与PID控制结合为什么要将模糊控制与PID控制结合使用？简单模糊控制器由于不具有积分环节，因而在模糊控制的系统中很难完全消除稳态误差，而且在变量分级不够多的情况下，常常在平衡点附近会有小的振荡现象。但是模糊控制系统对复杂的和模型不清的对象却能有效地加以控制，所以把模糊控制和PID控制结合起来，就可以组成兼有两者优点的模糊PID控制方法。Fuzzy-PID复合控制Fuzzy—PID复合控制方法的出发点主要是因为模糊控制器本身消除系统稳态误差的性能比较差，难以达到较高的控制精度和较好的跟踪性能。要提高模糊控制器的精度和跟踪性能，就必须对语言变量取更多的语言值，但同时增加了推理规则的数量和增大了计算量，不能满足实时控制的要求。Fuzzy-PID复合控制PI调节器的积分作用从理论上可使系统的稳态误差控制为零，有着很好的消除稳态误差的作用。当误差在某一个阈值以外时，可采用PI控制，以提高系统的响应速度和稳态性能；当误差在阈值以内时，采用模糊控制可以提高系统的阻尼性能，减小超调，获得更好的瞬态性能。这种模糊控制与PI控制相结合的控制方式称为模糊-PI双模控制，其结构如下图所示。模糊-I复合控制该系统的控制作用是模糊控制器的控制作用和I调节器控制作用的和，这相当于一个具有变参数的比例微分控制作用和不变参数的积分控制作用的PID调节器。对这种形式的控制方案实验研究表明，它比单个的模糊控制器和单个的PID调节器均有更好的控制性能。模糊自整定参数PID控制利用模糊控制规则，并根据不同的误差情况，在线自整定(自校正、自调整)PID控制器的参数，可组成模糊自整定参数PID控制。参数Kp、Ki和Kd的自整定要求当误差较大时，应取较大的Kp和较小的Kd，以使系统有较短的响应时间，同时为了避免响应出现较大的超调．应对积分作用加以限制，通常是去掉积分作用，即取Ki＝0；当误差中等时，应取较小的Kp，以使系统具有较小的超调，Kd和Ki的取值要适当；当误差较小时，应取较大的Kp和Ki，以使系统具有较好的稳态性能，同时为避免系统在设定值附近出现振荡，Kd的取值要适当。带有修正因子的自寻优模糊控制器修正因子α控制规则：寻优指标函数寻优规则：优选修正因子使指标函数达到最小自寻优模糊控制器示例语言变量基本论域量化曲线

自调整控制器设计语言变量基本论域量化曲线

自调整控制器设计量化曲线y＝f(x)是指语言变量y在其基本论域[—L，+L]内的数量值yi(i=1，2，…，l)和其论域元素xj(j＝0,l，…，m)之间的函数关系曲线。量化曲线y＝f(x)的形状是可以选择的，不一定是线性的。非线性量化曲线自适应模糊控制自适应模糊控制自适应模糊控制就是它能自动地对模糊控制规则进行修改、改进和完善，以提高控制系统的性能。已经知道，模糊控制器控制质量的好坏主要取决于模糊控制规则的设定，对于不太复杂而难于建立数学模型的系统，在专家力所能及的情况下，可以利用专家的知识和经验制定模糊控制规则。但是不同的专家对同一个被控系统所具有的经验并不相同，通过总结归纳操作人员和领域专家的经验来建立模糊控制器的规则很难完美无缺