模糊控制與模糊策略講義課件(已修改)
2025-03-13 12:39 本頁面
【正文】 模糊控制 與模糊決策 3/24/2023 1 ^_^ 模糊控制的基本思想 ? 范例：汽車停在擁擠的停車場上兩輛車之間的一個(gè)空 隙處 ? 精確方法：車 C上的一個(gè)固定參考點(diǎn) ， 車 C的方位 ， 建立車的狀態(tài)方程和運(yùn)動(dòng)方程；臨近兩輛車為約束 ， 停著的車之間的空隙為允許的終端狀態(tài)集合 。 ? 缺點(diǎn)：約束多 ， 難于求解 。 3/24/2023 2 ^_^ ? 汽車司機(jī)：通過一些不精確的觀察 ， 執(zhí)行一些不精確的控制 ， 達(dá)到準(zhǔn)確停車的目的 。 ? 控制論的創(chuàng)始人維納 ， 描述人與外部環(huán)境相互作用時(shí)的關(guān)系：人不斷地從外界 （ 對(duì)象 ）獲取信息 ， 再存儲(chǔ)和處理信息 ， 并給出決策反作用于外界 （ 輸出 ） ， 從而達(dá)到預(yù)期目標(biāo)。 3/24/2023 3 ^_^ ? 人的控制行為，遵循控制與反饋控制的思想，人的手動(dòng)控制決策可以用語言描述，形成一系列條件語句，即控制規(guī)則，微機(jī)程序可以實(shí)現(xiàn)這些控制規(guī)則，微機(jī)充當(dāng)控制器，微機(jī)取代人對(duì)對(duì)象實(shí)現(xiàn)控制。 ? 描述控制規(guī)則的條件語句中的一些詞，如 “較大 ”、 “稍小 ”、 “偏高 ”，等，都具有一定的模糊性。因此用模糊集合來描述這些條件語句，組成模糊控制器。 3/24/2023 4 ^_^ 模糊控制的基本原理 A/D 模糊控制器 D/A 執(zhí)行機(jī)構(gòu) 被控對(duì)象 傳感器 計(jì)算控制變量 模糊量化處理 模糊控制規(guī)則 模糊推理 非模糊化處理 3/24/2023 5 ^_^ ? 一步模糊控制算法：微機(jī)經(jīng)中斷采樣獲取被控制量的精確值 ， 然后將此量與給定值比較得到誤差信號(hào) E， 一般將誤差信號(hào) E作為模糊控制器的一個(gè)輸入量 。 ? 將誤差信號(hào) E模糊量化 ， 用相應(yīng)的模糊語言表示 。 ? 得到誤差 E的模糊語言集合的一個(gè)子集 ， 再和模糊控制規(guī)則 ， 根據(jù)推理的合成規(guī)則進(jìn)行模糊決策， 得到模糊控制量 。 ? 模糊控制量清晰化 ， 對(duì)對(duì)象進(jìn)行一步控制 ， 等到第二次采樣 。 R~u~ e~3/24/2023 6 ^_^ ? 范例：某電熱爐用于對(duì)金屬零件的熱處理，要求保持爐溫 600度恒定不變。 根據(jù)人工經(jīng)驗(yàn)，控制規(guī)則可用語言描述如下。 若爐溫低于 600度則升壓，低得越多升壓越高； 若爐溫高于 600度則降壓，高得越多降壓越低； 若爐溫等于 600度則維持不變 ? ： e(k)=t0t(k) 輸出為觸發(fā)電壓 u的變化 ? {NB,NS,O,PS,PB} 誤差 e的論域?yàn)?X， u的論域?yàn)?Y，把其量化為 7個(gè)等級(jí) X=Y={3,2,1,0,1,2,3} 3/24/2023 7 ^_^ 假設(shè)語言變量的隸屬函數(shù)曲線如下。 3/24/2023 8 ^_^ 3/24/2023 9 ^_^ ? （ 1）若 e負(fù)大，則 u正大； （ 2）若 e負(fù)小，則 u正??； （ 3）若 e為零，則 u為零； （ 4）若 e正小，則 u負(fù)??； （ 5）若 e正大，則 u負(fù)大； ? ：模糊控制規(guī)則可以表示為從誤差論域 X到控制量論域 Y的模糊關(guān)系 R 3/24/2023 10 ^_^ 3/24/2023 11 ^_^ ? 5. 模糊決策 模糊控制器的控制作用取決于控制量 ， 即等于誤差的模糊向量 e和模糊關(guān)系的合成 ， 假設(shè) e=PS,則 3/24/2023 12 ^_^ ? 6. 控制量的模糊量轉(zhuǎn)化為精確量 上面求得的控制量 u為模糊向量 ， 可寫為： u=()+()+(1/1) +()+()+(0/2)+(0/3) 對(duì)上式控制量的模糊子集按照隸屬度最大原則 ， 取控制量為 1級(jí) ， 即當(dāng)爐溫偏高時(shí) ， 應(yīng)降一點(diǎn)電壓 。 3/24/2023 13 ^_^ 模糊控制器設(shè)計(jì)的基本方法 ? 1. 模糊控制器的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 確定模糊控制器的輸入 、 輸出變量 （ 1） 人機(jī)系統(tǒng)中的信息量：誤差 、 誤差變化 、誤差變化的變化 ， 以及人控制動(dòng)作的輸出量 （ 2） 模糊控制器的輸入 、 輸出變量 3/24/2023 14 ^_^ 3/24/2023 15 ^_^ ? 2. 模糊控制規(guī)則的設(shè)計(jì) （ 1） 選擇輸入輸出變量的詞集 誤差： {負(fù)大 ,負(fù)中 ,負(fù)小 ,零 ,正小 ,正中 ,正大 } {NB,NM,NS,O,PS,PM,PB} 誤差變化 {負(fù)大 ,負(fù)中 ,負(fù)小 ,負(fù)零 ,正零 ,正小 ,正中 ,正大 } {NB,NM,NS,NO,PO,PS,PM,PB} 3/24/2023 16 ^_^ (2)定義各模糊變量的模糊子集：確定模糊子集隸屬函數(shù)曲線的形狀 X={6,5,4,3,2,1,0,1,2,3,4,5,6} 3/24/2023 17 ^_^ 則模糊變量 A的模糊子集為 A=++1/4++ 當(dāng)論域中元素總數(shù)為模糊子集總數(shù)二到三倍時(shí)，模糊子集對(duì)論域的覆蓋程度較好。 3/24/2023 18 ^_^ （ 3） .建立模糊控制器的控制規(guī)則：通過學(xué)習(xí)、試驗(yàn)以及長期經(jīng)驗(yàn)積累而逐漸形成的技術(shù)知識(shí)集合。 若 A則 B否則 C 若 A則 B且若 A則 C 3/24/2023 19 ^_^ ? 模糊規(guī)則表 3/24/2023 20 ^_^ ? （ 1）把精確量離散化，如把 [6， +6]之間變化的連續(xù)量分為 7個(gè)檔次，每一檔對(duì)應(yīng)一個(gè)模糊集。 3/24/2023 21 ^_^ 一般情況，如果把 [a,b]區(qū)間的離散量 x，轉(zhuǎn)換為[n， +n]區(qū)間的離散量 y—模糊量，其中， n不小于 2,則 Y=2n[x(a+b)/2]/(ba) (2)將某一區(qū)間的精確量 x模糊化成這樣一個(gè)子集，在點(diǎn) x處隸屬度為 1，其余各點(diǎn)的隸屬度為 0或小于 1 3/24/2023 22 ^_^ ? （模糊決策，模糊判決） （ 1） MINMAX重心法 考慮以下模糊 推理形式。 3/24/2023 23 ^_^ 由各模糊規(guī)則得的推理結(jié)果 最終結(jié)論由綜合推理結(jié)果得到 模糊結(jié)論 C’的 “重心 ”計(jì)算如下 3/24/2023 24 ^_^ 3/24/2023 25 ^_^ （ 2）代數(shù)積 ——加法 ——重心法 用代數(shù)積取代 MIN，用加法取代 MAX。 3/24/2023 26 ^_^ 3/24/2023 27 ^_^ （ 3）模糊加權(quán)型推理法 3/24/2023 28 ^_^ 3/24/2023 29 ^_^ （ 4）函數(shù)型推理法 3/24/20
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