模糊控制與模糊策略講義課件-文庫吧在線文庫
【正文】 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 （ 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，模糊子集對論域的覆蓋程度較好。 3/24/2023 33 ^_^ ? 在各種模糊判決方法中，若充分考慮利用模糊推理子集提供的有用信息，會導(dǎo)致計算煩瑣，否則會丟掉一些有用信息．要根據(jù)實際系統(tǒng)的具體情況，如系統(tǒng)復(fù)雜度及控制精度等，適當(dāng)?shù)卮_定模糊量的去模糊化方法． 3/24/2023 34 ^_^ ? 討論由模糊推理所獲得的模糊子集的隸屬函數(shù)形狀，及其對控制性能的影響． 3/24/2023 35 ^_^ ? 、量化因子、比例因子的選擇 基本論域、模糊子集的論域、模糊語言詞集的總數(shù)（ 8） Ke=n/xe； Kc=m/xc；量化因子一般遠(yuǎn)大于 1。 v2: e, b, c, a, f , d。 B(f )=0+1+0+0=1。 名次 一 二 三 四 五 六 權(quán)重 B(u1)=7, B(u2)=, B(u3)=, B(u4)=, B(u5)=, B(u6)=. 按加權(quán) Borda數(shù)集中后的排序為： u1, u2, u3, u4, u6, u5 3/24/2023 41 ^_^ 設(shè)論域 X ={x1, x2, … , xn}為 n個被選方案 ,在 n個被選方案中建立一種模糊優(yōu)先關(guān)系 ,即先兩兩進(jìn)行比較 ,再將這種比較模糊化 . 然后用模糊數(shù)學(xué)方法給出總體排序 ,這就是模糊二元對比決策 . 在 xi與 xj作對比時 ,用 rij表示 xi比 xj的優(yōu)先程度 ,并且要求 rij滿足 ① rii = 1(便于計算 )； ② 0≤rij≤1； ③ 當(dāng) i≠j 時 ,rij + rji = 1. 這樣的 rij組成的矩陣 R = (rij)n n稱為 模糊優(yōu)先矩陣 , 由此矩陣確定的關(guān)系稱為模糊優(yōu)先關(guān)系 . 模糊二元對比決策 3/24/2023 42 ^_^ 模糊二元對比決策的方法與步驟是： ⑴ 建立模糊優(yōu)先關(guān)系 . 先兩兩進(jìn)行比較，建立模糊優(yōu)先矩陣： R = (rij)n n. ⑵ 排序方法： ① 隸屬函數(shù)法 即直接對模糊優(yōu)先矩陣進(jìn)行適當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)加工處理 ,得到 X上模糊優(yōu)先集 A的隸屬函數(shù) ,再根據(jù)各元素隸屬度的大小給全體對象排出一定的優(yōu)劣次序 .通常采用的方法是： 取小法： A(xi) =∧{ rij|1≤ j≤n},i =1, 2, … , n。 rij) ( j = 1, 2, … , m ). 模型 M( 權(quán)重的確定方法 在模糊綜合評判決策中 ,權(quán)重是至關(guān)重要的 ,它反映了各個因素在綜合決策過程中所占有的地位或所起的作用 ,它直接影響到綜合決策的結(jié)果 . 憑經(jīng)驗給出的權(quán)重 ,在一定的程度上能反映實際情況 ,評判的結(jié)果也比較符合實際 ,但它往往帶有主觀性 ,是不能客觀地反映實際情況 ,評判結(jié)果可能 “ 失真 ”. 加權(quán)統(tǒng)計方法 因素 uj 權(quán)重 aij 1 3/24/2023 56 ^_^ 頻數(shù)統(tǒng)計方法 (1) 對每一個因素 uj ,在 k個專家所給的權(quán)重aij中找出最大值 Mj和最小值 mj ,即 Mj =max{aij|1 ≤i ≤k}, j =1, 2 , … n。R . X又 ? j, k, 有 當(dāng) rkj＞ bj時 , =∧ {bj|rkj＞ bj}≤ bj k? ∧ rkj≤ bj∧ rkj= bj 。 rij), 1≤i≤n } ( j = 1, 2, … , m ). M ( ,∨ )： B = (, , , ) M(∧ , ＋ )： B = (, , , ) M( R = B,其中 X}|{),...,(121 jkjjmjknbrbxxxxX ?????約定 ∧ ? = 為 X 176。,(),()1(321????????????xxx).,(),()2( 21 ??????????xx解：由公式 }|{1 jkjjmjkbrbx ????(1) =(,1,), X是其最大解 . (2) =(1,), 不是其最大解 . 3/24/2023 75 ^_^ 模糊協(xié)調(diào)決策法 在模糊綜合評判決策問題中 ,若已知綜合決策B = (b1, b2, … , bm ),單因素評判矩陣 R =(rij)n m ,試問各因素的權(quán)重分配 A是什么？ 這就是要求解模糊關(guān)系方程 X 176。R . X又 ? j, k, 有 當(dāng) rkj＞ bj時 , =∧ {bj|rkj＞ bj}≤ bj k? ∧ rkj≤ bj∧ rkj= bj 。 權(quán)重的確定方法 在模糊綜合評判決策中 ,權(quán)重是至關(guān)重要的 ,它反映了各個因素在綜合決策過程中所占有的地位或所起的作用 ,它直接影響到綜合決策的結(jié)果 . 憑經(jīng)驗給出的權(quán)重 ,在一定的程度上能反映實際情況 ,評判的結(jié)果也比較符合實際 ,但它往往帶有主觀性 ,是不能客觀地反映實際情況 ,評判結(jié)果可能 “ 失真 ”. 加權(quán)統(tǒng)計方法 因素 uj 權(quán)重 aij 1 3/24/2023 71 ^_^ 頻數(shù)統(tǒng)計方法 (1) 對每一個因素 uj ,在 k個專家所給的權(quán)重aij中找出最大值 Mj和最小值 mj ,即 Mj =max{aij|1 ≤i ≤k}, j =1, 2 , … n。 rij) ( j = 1, 2, … , m ). 模型 M( ,(),()1(321????????????xxx).,(),()2( 21 ??????????xx解：由公式 }|{1 jkjjmjkbrbx ????(1) =(,1,)
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