【正文】 中心移到了日本，幾乎所有把模糊理論用于工業(yè)生產(chǎn)的實例都來自日本。日本已經(jīng)把模糊控制用于自來水加氯控制，污水處理中溶解氧濃度控制，汽車速度控制，集裝箱吊車運轉(zhuǎn)，電梯群管理，隧道挖掘裝置的自動運轉(zhuǎn)，玻璃熔化爐的溫度控制，雨水泵運轉(zhuǎn)控制，鋼板冷軋過程控制，核反應堆輸出控制等許多方面。此外，在日本利用模糊邏輯元件及其它先進計算機電路制成的新一代智能電視攝像機拍出清晰度更高和圖像更穩(wěn)定的錄像帶，可以這樣說，依靠日本科技工作者的努力，模糊理論實用化才得以迅速發(fā)展。在美國，模糊控制技術雖然已有了實質(zhì)進步，但是由于美國企業(yè)界的謹慎接受態(tài)度，它的發(fā)展遠不及日本迅速。幾乎所有大的美國公司都正在調(diào)查模糊技術作為高技術或換代技術的商業(yè)使用壽命。美國宇航局已在航天飛機計劃中考慮使用模糊控制。在德國，模糊控制也有了長足的發(fā)展。最近，德國的科技工作者已經(jīng)研制成功安裝在小汽車樣機上的模糊控制器，它能夠使小汽車處于極端情況(例如汽車打滑)時改變汽車車輪的內(nèi)壓力，增強汽車輪胎與地面的摩擦，從而使小汽車能夠重新運行正常。這項技術若能實際使用于我國北方寒冷地區(qū)將會給交通運輸和工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來巨大的益處。德國著名的西門子公司已將“大力發(fā)展模糊技術并率先應用于歐洲市場”作為他們的市場策略，他們已經(jīng)在1992年底到1993年初推出一系列模糊控制芯片及應用軟件。在我國，模糊數(shù)學的研究一直在世界上享有聲譽，曾出現(xiàn)過重理論輕實踐的傾向。進入八十年代后情況大為改觀，越來越多的科技人員注意到了模糊理論在工程上的應用，在各方面取得了一系列可喜的應用成果，其中主要有：1．1980年，李寶綬、劉志俊用數(shù)字仿真的方法，研究了典型FUZZY控制器的性能，與常規(guī)PI控制器進行比較，得出FUZZY控制器具有階躍響應速度快、調(diào)整時間短以及對參數(shù)變化不敏感等重要結(jié)論。2．1983年，邵世煌、丁紀凱等對FUZZY控制器做了具體實驗，取得了較好的控制效果。3．1986年，都志杰等人用INTEL8039單片機研制了具有工業(yè)實用價值的FUZZY控制器，它具有響應速度快，調(diào)節(jié)準和對參數(shù)變化適應能力強等一系列優(yōu)點。4．李友善、高玉琦等人研制的通過微型計算機實現(xiàn)干法水泥窯的FUZZY控制，與人工手動控制相比，取得了平均臺時產(chǎn)量提高11％，游離鈣降低7．2％，平均三天耐壓與抗折強度分別提高8．4％與7．4％，煤耗降低15％的良好效果。5．1986年，榮岡等人在設計實驗型間歇聚合反應器的APPLE．II微型計算機實時控制系統(tǒng)中采用了FUZZY控制算法，實現(xiàn)了具有非線性、開環(huán)不穩(wěn)定特性以及缺乏精確數(shù)學模型的聚合反應器的溫度和壓力控制，其中FUZZY控制算法的簡捷性降低了實時控制程序運行時對微機存儲能力和運算速度的要求，使系統(tǒng)具有初步的數(shù)據(jù)處理能力。6．李友善、法京懷對煉油廠精餾塔過程的塔頂、塔底濃度實現(xiàn)了FUZZY控制，通過其塔頂、塔中及塔底濃度以及進料擾動、蒸汽量、回流量等參數(shù)的動靜態(tài)特性看出，F(xiàn)UZZY控制器的效果顯著，優(yōu)于常規(guī)PID控制，其中塔頂濃度基本保持穩(wěn)定，塔底濃度變化限制在給定允許范圍之內(nèi)，滿足生產(chǎn)工藝要求。7．孟強等對小氮肥生產(chǎn)過程中氫氮比控制采用自校正控制、FUZZY控制和計算機自學習技術實現(xiàn)了整個系統(tǒng)的分段統(tǒng)一控制，通過在合成氨生產(chǎn)系統(tǒng)上的運行證明，控制效果良好。8．田成方等把FUZZY控制應用于選礦生產(chǎn)過程，取得了較好的控制效果，捉高生產(chǎn)率12％左右，并避免了因電動機過載而停產(chǎn)的事故發(fā)生。9．田成方、王學慧在鎢冶煉裝置九管還原爐上采用FUZZY控制器實現(xiàn)了自動控溫，取得了滿意的控制效果。10．李友善、魯冬辰為10T／H丁業(yè)燃煤鏈條鍋爐的熱負荷系統(tǒng)及經(jīng)濟燃燒系統(tǒng)實現(xiàn)了FUZZY控制，在負荷變動20％條件下，取得蒸汽壓力穩(wěn)定度不超過6％％1l％以及提高熱效率3％的良好控制效果。另外，還具有響應快、超調(diào)小等優(yōu)良動態(tài)特性，使熱負荷FUZZY控制系統(tǒng)和經(jīng)濟燃燒FUZZY控制系統(tǒng)的凋節(jié)品質(zhì)較手動拉制與PID控制有了大幅度提高，滿足生產(chǎn)工藝要求。11．1991年8月，連續(xù)推鋼加熱爐微機模糊邏輯控制系統(tǒng)在韶鋼二軋分廠加熱爐上投入運轉(zhuǎn)，使用效果良好，系統(tǒng)穩(wěn)定可靠，工人勞動強度得到較大改善。玻璃窯爐微機模糊控制系統(tǒng)也已在武漢燈泡廠投入運行。 總之，到了80年代中期，模糊控制有了長足的發(fā)展，提出了模糊集的建模方法和著名的TS模糊辨識模型，為后來模糊控制的應用和理論研究提供了重要的工具。從1 984年起每兩年舉辦一次世界模糊系統(tǒng)聯(lián)合大會。1981年，我國成立了中國模糊數(shù)學與系統(tǒng)學會，并創(chuàng)刊《模糊數(shù)學》，后改名為《模糊系統(tǒng)與數(shù)學》，這些組織和學術活動都加速了模糊控制的發(fā)展。世界最大的工程師協(xié)會IEEE從1992年起每年舉辦一屆模糊系統(tǒng)年會，并于1993年創(chuàng)辦IEEE模糊系統(tǒng)會刊。與其他比較成熟的學科相比，模糊控制理論還有一些重要的理論課題沒有解決，如模糊系統(tǒng)的穩(wěn)定性，魯棒性等。所以進入90年代，國內(nèi)外許多學者紛紛致力于這方面的研究。在這方面的理論研究工作中，從不同的角度及不同的模型研究了模糊系統(tǒng)的穩(wěn)定性等問題。 模糊控制應用領域及現(xiàn)狀自20世紀80年代后期開始，模糊控制進入了實用化階段，并且其應用技術逐漸成熟，應用面也逐漸擴展，國外以美國、日本等國尤為突出[3]。主要反映在：1． 在模糊控制應用技術研究的前期，以大型機械設備和連續(xù)生產(chǎn)過程為主要對象。2． 向復雜大系統(tǒng)、智能系統(tǒng)、人與社會系統(tǒng)以及生態(tài)系統(tǒng)等縱深方向拓展。在硬件方面進一步研制模糊控制器、模糊推理等專業(yè)芯片，并且開發(fā)“模糊控制用的通用系統(tǒng)”。 模糊控制的研究成果模糊控制大致可以分為三個階段[4]。1. 基本模糊控制器 它的基本思想就是對由于難以建立系統(tǒng)精確模型而難以實施控制的系統(tǒng)，利用操作人員在實踐中積累的經(jīng)驗，形成一定的控制規(guī)則，并在實際的控制過程中利用這些規(guī)則，采取適當?shù)牟呗裕M而實現(xiàn)對被控過程的控制。2. 自組織、自學習模糊控制器為了克服基本模糊控制器的缺陷，許多學者著手研究自組織、自適應模糊系統(tǒng)，以便能夠自動修改、完善和調(diào)整模糊控制規(guī)則，使得被控系統(tǒng)的控制效果不斷提高，直至達到預定的控制目標。這種具有自學習自組織能力的模糊控制器稱為自組織模糊控制器。它利用性能測試部分得到的期望值與實際值之間的偏差對控制量進行校正，然后根據(jù)控制量應取的校正量，對原有的模糊控制規(guī)則進行修正，得到控制效果更好的控制量，以獲得新的控制規(guī)則。由此可見，自組織模糊控制器的控制過程，就是反復進行性能檢測和修改模糊控制規(guī)則，直到取得滿足要求的控制效果的過程。自學習模糊控制器運用模糊推理的手段，在其運行過程中可逐步獲得受控對象和環(huán)境的非預知信息，積累控制經(jīng)驗，并在一定的評價指標下進行估值、分類和決策，從而不斷改善系統(tǒng)品質(zhì)。與自組織模糊控制器相比，自學習模糊控制器更加主動，更加智能化，對系統(tǒng)先驗知識要求更少，對系統(tǒng)的非線性、不確定性及時滯等具有更強的適應能力，具有實時搜索、特征辨識、特征記憶、直覺推理和多模態(tài)控制等仿人的特征。3. 智能模糊控制與基本模糊控制器相比，雖然自組織、自學習模糊控制器能解決一些問題，但是在自組織模糊控制器中，依舊是按照人的意志，憑借實踐經(jīng)驗，實現(xiàn)充分的劃分，使之在允許范圍內(nèi)進行調(diào)整，因此它的控制能力有限。在這種情況下，為了能對復雜系統(tǒng)進行控制，就必須在不斷了解掌握過程控制機理的同時，結(jié)合操作經(jīng)驗，利用模糊控制規(guī)則構成原始的人工智能專家系統(tǒng)，然后通過產(chǎn)生式學習系統(tǒng)，對照實際的過程進行不斷修改、補充和完善，從而構成機理操作型專家系統(tǒng)。利用產(chǎn)生式學習系統(tǒng)決定處理問題的過程，并對原有知識進行反饋修正，這就是智能模期控制器。在硬件方面進一步研制模糊控制器、模糊推理等專業(yè)芯片“模糊控制模型是進行控制與穩(wěn)定性分析的基礎。建模就是根據(jù)系統(tǒng)輸入輸出數(shù)據(jù)和被控對象的定性分析得到其數(shù)學模型的過程。模糊建模概念最先由Zadeh于1973年提出的，并在近年來得到了迅速的發(fā)展。模糊模型在本質(zhì)上是一種非線性模型，易于表達非線性系統(tǒng)的動態(tài)特性。且已經(jīng)證明了模糊系統(tǒng)是一種萬能逼近器，可以在任意精度逼近非線性系統(tǒng)。因而模糊建模被視為是解決非線性復雜系統(tǒng)的可行的方法。模糊系統(tǒng)具有可把數(shù)學函數(shù)逼近器與過程信息相結(jié)合起來、采用規(guī)則庫以有助于人們了解系統(tǒng)和規(guī)則庫中的語言變量可以是信息的量化等一系列特點[5] [6] [7] [8]，得到了人們的廣泛重視。模糊建模具有如下優(yōu)點：① 模糊模型能夠有效的辨識復雜甚至病態(tài)結(jié)構的系統(tǒng)；② 模糊模型能夠有效地辨識大時延、時變、多變量、非線性系統(tǒng)；③ 模糊模型在同一結(jié)構中集成了數(shù)字與符號表示，從而可以處理定量與定性的知識表示；④ 模糊模型的模糊規(guī)則的表示形式，可以用于分析系統(tǒng)的行為特性；⑤ 模糊模型不同的表現(xiàn)形式，可以用于系統(tǒng)分析、仿真等不同的建模目的。迄今為止，已經(jīng)有三種主要的模糊模型被提出。分別是基于模糊關系方程的模糊模型、Mamdani模型和TS模糊模型。TS模糊模型是由日本學者Takagi和Sugeno于1985年首先提出的。該模型最初被用來辨識非線性系統(tǒng)，隨后被用于非線性系統(tǒng)的控制中。TS模糊模型與Mamdani模糊模型既有區(qū)別又有聯(lián)系：相同之處是兩種模糊模型的前件部分都采用模糊語言變量描述；不同之處是TS模糊模型的后件部分不是模糊的，而是輸入變量的線性組合，表示系統(tǒng)局部的線性輸入輸出關系。值得注意的是，當后件部分為單點模糊數(shù)時，TS模糊模型可認為是Mamdani模糊模型的一種特例。TS模糊模型不僅可以方便地進行非線性系統(tǒng)建模和非線性系統(tǒng)控制設計，而且還可以克服Mamdani模糊模型的一些固有缺點，因此吸引了國內(nèi)外眾多學者的研究興趣。隨著研究的推進，TS模糊模型的后件部分又被推廣成了狀態(tài)方程形式。采用狀態(tài)方程作為TS模型的后件，不僅可以擴大描述被控對象的范圍，而且還可方便地用于多變量系統(tǒng)的控制中，成為目前研究的熱點。總之，TS模糊系統(tǒng)既具有模糊的思想，可以利用專家的經(jīng)驗知識，又可以充分利用現(xiàn)有的線性系統(tǒng)和非線性系統(tǒng)的有關理論進行系統(tǒng)的分析和控制器設計研究。因此TS模糊系統(tǒng)既適合實際工程應用又適宜于描述復雜系統(tǒng)的動靜態(tài)特性，建立了模糊系統(tǒng)和傳統(tǒng)控制理論之間的聯(lián)系，在解決非線性系統(tǒng)分析和控制問題方面顯示了巨大的潛力，正在受到越來越多的關注。第2章 TS模糊模型建模 TS模型建模研究表明，模糊系統(tǒng)在緊集上可以以任意精度逼近任一非線性函數(shù),且由于其能提供了一個方便且系統(tǒng)化的方法來表示、處理和運用人類定性化的語言知識，同時模糊控制技術具有控制器設計簡便、魯棒性強且適用于非線性系統(tǒng)等優(yōu)點，自上個世紀 80 年代以來，模糊控制系統(tǒng)在理論和工程實踐方面已經(jīng)獲得了很大的發(fā)展，特別是日本學者 Takagi 和 Sugeno 在 1985 年提出的TakagiSugeno 模糊模型為模糊系統(tǒng)穩(wěn)定性分析提供了系統(tǒng)化的框架，給模糊控制理論研究及應用帶來了深遠的影響，使模糊系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析上升到新的理論高度，且有許多結(jié)果已經(jīng)應用于實際對象中，是當今模糊系統(tǒng)穩(wěn)定性研究的熱點[9]。 TS模糊模型Takagi和Sugeno在1985年提出了一種建模非線性過程的方法TakagiSugeno模糊模型，此后這種方法被Sugeno和Kang進一步研究，因而此模型被稱為TS模糊模型或 TSK模糊模型。因為 TS 模糊系統(tǒng)把模糊邏輯理論與線性系統(tǒng)或非線性系統(tǒng)的嚴格數(shù)學理論聯(lián)系在一起，從而 TS 模糊系統(tǒng)受到廣泛地關注。TS 模糊模型實際上是模糊規(guī)則及其推理的一種數(shù)學表達形式，是對模糊規(guī)則及其推理的統(tǒng)一表達。基于局部線性函數(shù)的模糊模型，其規(guī)則前件是模糊變量，而結(jié)論部分是輸入輸出線性函數(shù)，它以局部線性化為基礎，通過模糊推理方法實現(xiàn)了系統(tǒng)全局的非線性。由于這種模型使用了局部線性函數(shù)，能克服模糊系統(tǒng)的高維問題，所以成為人們廣泛使用的模糊模型之一[10]。 TS模糊模型建模1. TS模糊模型的結(jié)構 設一類非線性系統(tǒng)為： ()其中：是狀態(tài)變量,是輸入變量，是充分光滑的 非線性函數(shù)。式（）是一非線性系統(tǒng)，基于此模型很難設計一個全局控制律。眾所周知，不可能將一非線性系統(tǒng)表示成全局線性系統(tǒng)，然而，可以把這樣的非線性系統(tǒng)表示成為一系列局部的線性系統(tǒng)，也就是下面將要介紹的TS模糊模型[11] [12]。 TS 模糊模型是由一組“IFTHEN”模糊規(guī)則來描述非線性系統(tǒng)，每一個規(guī)則代表一個子系統(tǒng)，整個模糊系統(tǒng)即為各個子系統(tǒng)的線性組合。模糊系統(tǒng)的第條規(guī)則的模糊狀態(tài)方程模型可表示為： 其中：是第條模糊規(guī)則，是前提變量，是模糊集合。2. TS模糊模型參數(shù)的確立 設一非線性系統(tǒng)方程為： ()則根據(jù)TS模型，對上述非線性系統(tǒng)進行模糊建模：設第i條模糊規(guī)則表示如下： ()其中：是模糊集合，是是前提變量，而且前提變量和控制變量及擾動變量無關。是狀態(tài)變量，是輸入變量，是已知的系統(tǒng)矩陣和輸入矩陣。通過單點模糊化，乘積推理和中心平均反模糊化方法，模糊控制系統(tǒng)的總體模型為： ()其中：。是在中的隸屬度函數(shù)。由的定義可知：。由上述定義可知，通過不同的模糊規(guī)則和歸一化后的隸屬度函數(shù)就可以把非線性系統(tǒng)化成了一系列線性系統(tǒng)，從而可以用線性系統(tǒng)的理論來研究非線性系統(tǒng)的性能。第3章 TS模糊模型控制器設計 TS模糊模型控制器設計模糊控制器不是像常規(guī)的控制器那樣，采用微分方程、傳遞函數(shù)或狀態(tài)方程等精確的數(shù)學描述，而是通過模糊變量、模糊集合以及相應的隸屬函數(shù)，使用一組模糊條件語句來描述輸入和輸出之間的映射關系。1996年，Tanakaketa1在文獻田中提出的并行分布補償法(Parallel Distributed Compensation)，對每一個線性系統(tǒng)設計一個局部的線性狀態(tài)反饋控制器，可以采用極點配置設計方法或線性二次型最優(yōu)控制器的設計方法。從上文的分析介紹可以看出，TS模糊模型的主要思想是建立一系列局部動態(tài)模型表示系統(tǒng)在每個局部區(qū)域的動態(tài)行為， 再利用隸屬度函數(shù)把這些局部模型連接起來構造一個全局動態(tài)模型。 其本質(zhì)在于將一個非線性的動力學模型看成多個許多局部線性