智能控制系统与工程课件 3.1模糊控制的基本概念

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从控制理论和技术发展的角度来看，复杂系统的建模和模拟是智能控制研究的热点和难点。而且在实际工程应用中，我们还要考虑系统的实现问题。例如，假设一个动态系统有比较准确的模型，但是如果模型过于复杂，也无法应用到实际控制器设计上。对许多传统控制器设计过程而言，被控对象都有严格的假设条件（例如对象是线性的）。与此相比，模糊控制为控制工程师提供了一个表达和利用控制系统的启发性知识，实现系统控制的正规方法。因此，模糊控制系统是智能控制的重要组成部分。本章我们将探索和提供设计模糊控制器的方法论。2.1

模糊控制概述2.1模糊控制概述图2-1-1模糊控制器22模糊控制器的方框图如图2-1-1所示，这里模糊控制器工作在一个闭环控制系统中，参考输入、对象输入和对象输出分别用、和表示。模糊控制器主要由四部分组成：（1）“规则库”：以一套规则的形式表达如何最好控制系统的知识；（2）推理机：确定哪条控制规则与当前时刻的状态是相关的，然后建议被控对象的输入；（3）模糊化界面只是把控制器输入修改成能被规则表述且能与库中的规则相比较的形式；（4）解模糊化界面把推理得到的结论转化成被控对象的输入。从本质上讲，应该把模糊控制器看作运行在实时闭环控制系统中的一个人工决策器。这个决策器收集被控对象的输出数据，与参考输入相比较，然后决定对象的输入，以保证系统的性能指标得到满足。2.1模糊控制概述3

为了设计模糊控制器，控制工程师必须收集闭环系统中人工决策器如何起作用的信息。这些信息有时来自执行控制任务的人类决策者，有时则需要控制工程师在了解被控对象的动态特性后，写出一套关于如何控制系统的规则。这些规则实质上是说：“如果对象输出和参考输入出于某种状态，那么对象的输入就应该取某些值”。把整个一套这样的“if-then”规则存入规则库，选择一个推理策略，就可以测试闭环性能是否满足要求了[1]2.1模糊控制概述4442.1模糊控制概述2.1.1模糊控制器设计步骤模糊控制器设计基本上可归纳为以下三步：（1）选择模糊控制器的输入和输出；（2）选择用于控制器输入的前处理和控制器输出的后处理算法；（3）设计如图2-1-1所示的模糊控制器的每一部分。由于模糊化和解模糊都有标准的方法可以选择，设计者更多要关注的是推理机的问题，因此我们把模糊控制器设计的重点放在规则库上。5552.1模糊控制概述

规则库的作用如同在回路中嵌入了一个人类专家。因此，嵌入到规则库的规则信息要来自一个具有长期实际操作经验并且知道如何最好控制系统的人类专家。在有些情况下，可能没有这样的人类专家，那么控制工程师就要先简单了解对象的动态特性（可能要用建模和模拟的方法），然后根据对象的特性，依据传统控制理论的知识，写出一套有意义的控制规则。例如在一个导航控制系统中，很显然任何有驾车经验的人，都可以把速度调在期望的设定值上，并把此信息嵌入规则库。驾驶员可能用到“如果速度低于设定值，那么进一步加大油门踏板”的规则。还可以用另一条规则，即“如果速度低于设定值且很快就要接近设定值，那么就稍微松开一点油门踏板”表示调节速度的更详细信息。第二条规则表达了人类如何防止速度超过期望目标（设定速度）的知识。总之，如果把很详细的经验嵌入到规则库中，就获得了取得更好性能的机会。6662.1模糊控制概述2.1.2性能评价模糊控制器是非线性控制器，许多传统的建模、分析和设计方法可以直接采用。因为模糊控制是比较新的控制技术，确定其相对传统控制方法的知识就相对重要了。不过，从国内外资料和文献来看，很少人完成了传统控制器和智能控制（包含大量的传统控制方法，如线性、非线性、自适应控制等；模糊控制方法，包括直接、自适应和监督控制等）之间的详细比较分析，包括理论上的模拟、实验分析和计算等。此外，最新的模糊控制研究工作主要集中在模糊控制的优点上，没有对其应用中可能存在的缺点做认真地了解。因此，提醒读者在阅读有关文献是要注意这点。例如当你用收集启发式控制知识的策略进行控制时，你就要考虑以下问题：7772.1模糊控制概述1.

人类专家观察到并用于构造控制器的系统特性是不是包含了所有的情况（包括发生扰动、噪声和对象参数发生变化的情况）；2.人类专家能否准确可靠地预见了可能发生闭环系统不稳定或者极限环的问题；3.

人类专家能否有效地将稳定性判据和性能指标（例如上升时间、超调和跟踪特性）结合到规则库中；8882.1模糊控制概述

实际上，在以下情况下考虑这些问题就更加困难了：（1）如果控制系统工作在人命关天或者事关环境安全的环境下；（2）如果模糊控制器中的人类专家知识在某种程度上优于准备来设计我们控制系统的专家的知识（即不同的设计者会设计出不同水平的控制器）。

显然，这就需要一种方法去设计、实现和评价模糊控制器，以保证控制器能够在满足性能指标的前提下，安全可靠工作[1]。9992.1模糊控制概述2.1.3语言变量、语言值和规则模糊系统是输入和输出之间的静态非线性映射。假设模糊系统的输入为..输出为（i=1,2,...,m），如图2-2-1所示。输入和输出是“精确的”，也就是说是实数而不是模糊集合。模糊化模块把精确输入转换成模糊集合，在规则库中推理机利用模糊规则产生模糊结论（例如蕴含模糊集合），解模糊模块把模糊结论转换成精确的输出。

图2-2-1模糊系统控制器

1010102.1模糊控制概述(1)论域普通（“精确”）集合和分别称为和的“论域”（换句话说就是范围）。在实际应用中，最常见的论域是简单的实数集合、某一区间或者实数的某一子集。注意有时为了方便，定义“有效”论域，和对于输入论域是隶属函数开始饱和的端点，对于输出论域则是外侧输出不再变化的端点。有效论域的“宽度”为。(2)语言变量为了定义规则库中的规则，专家要用到“语言描述”，因此对于输入与输出以及输入和输出的特征需要用语言来描述。我们将用“语言变量”来描述模糊系统的输入和输出。对于一般模糊系统，语言变量用来描述输入，语言变量用来描述输出。例如，模糊系统的一个输入可以描述为=“位置误差”或者=“速度误差”，输出可以表示为=“输入电压”。

1111112.1模糊控制概述(3)语言值正如和可以分别在论域和中任意取值是一样，语言变量与另一个语言变量可以取描述语言变量特征的“语言值”。令表示语言变量定义在论域上的第j个语言值。假设在上定义了许多个语言值，那么语言变量就可以从由这些语言值组成的集合中取元素，就会如此同理，令表示语言变量定义在论域上的第j个语言值。语言变量可以从由相应语言值组成的集合中取元素，即。语言值通常是诸如“正的大”，“零”和“负的大”（由形容词构成）的项。例如如果我们用表示语言变量“速度”，那么我们可以分配：=“慢”，=“中等”，=“快”，这样就从中取值。

1212122.1模糊控制概述(4)语言规则对于模糊系统，从输入到输出的映射有一部分是由条件的集合定义的，即作用规则以下面（如果-那么）形式表示：如果条件那么结论。通常模糊系统的输入与条件相关，输出与结论相关。这些如果-那么规则可以表示成多种形式。这里只考虑两种标准形式，即多输入-多输出（Multi-InputMulti-Output，MIMO）和多输入-单输出（Multi-InputSingle-OutputMISO）。语言规则的MISO形式为