【文章內容簡介】 gorithm》等著名論著中首先提出的 。 由于構成客觀世界的萬物是千變萬化、錯綜復雜的，在事物屬性、萬物間的聯(lián)系和施加于事物上的各種“作用因素”等方面具有模糊性，加上人類對萬物的觀察 大學 學院 畢業(yè)設計（論文）說明書 共 36 頁 第 4 頁 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 裝 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 訂 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 線 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 與思維都是極其粗略的，語言表達是曖昧的，邏輯推理是定性的，毫不在乎地容納著許多矛盾，因此“模糊概念”更適合于人們的觀察、思維、理解與決策，這也更適合于客觀現(xiàn)象和事物的模糊性 (Fuzziness)。 因此 ，在智能控制中，如果把“神經(jīng)網(wǎng)絡”看作是“ 思維型”優(yōu)化控制的話，那么“模糊控制”的特點就可以形象的比喻為一種“語言型”的決策控制。 模糊控制理論的發(fā)展簡史及研究意義 1965 年，加州大學伯克利分校的計算機專家 Lofty Zadeh 提出“模糊邏輯”的概念，其根本在于區(qū)分布爾邏輯或清晰邏輯，用來定義那些含混不清，無法量化或精確化的問題 。 模糊控制是基于模糊邏輯描述的一個過程的控制算法。對于參數(shù)精確已知的數(shù)學模型，我們可以用 Berd 圖或者 Nyquist 圖來分析家其過程以獲得精確的設計參數(shù)。而對一些復雜系統(tǒng)，如粒子反應，氣象預報等設備，建立一個合理 而精確的數(shù)學模型是非常困難的，對于電力傳動中的變速矢量控制問題，盡管可以通過測量得知其模型，但對于多變量的且非線性變化，起精確控制也是非常困難的。而模糊控制技術僅依據(jù)與操作者的實踐經(jīng)驗和直觀推斷，也依靠設計人員和研發(fā)人員的經(jīng)驗和知識積累，它不需要建立設備模型，因此基本上是自適應的，具有很強的魯棒性。歷經(jīng)多年發(fā)展，已有許多成功應用模糊控制理論的案例，如 Rutherford， Carter 和Ostergaard 分別應用與冶金爐和熱交換器的控制裝置。 模糊控制理論研究中模糊模型的辨識研究具有非常重要的意義，所謂模 糊模型就是指描述受控系統(tǒng)性能的一組模糊規(guī)則，盡管它可以 有多種表示形式，但都屬于非線性模型，宜于用來表達非線性時變系統(tǒng) [4]。 模糊模型的辨識在控制，規(guī)劃，決策，統(tǒng)計和分析等領域中得到廣泛應用。模糊模型辨識方法有： Hirota 和 Pedrycz 提出的采用參考模糊集的概念進行模糊辨識。 Pedrycz 提出用概率統(tǒng)計方法來確定模糊系統(tǒng)關系矩陣的模糊辨識，有日本學者 Takagi 和 Sugeno 提出一種動態(tài)系統(tǒng)的模糊模型辨識方法，被稱為 TS 模型。該模型基于系統(tǒng)局域線性化，再模糊規(guī)則結論部分用線性多項式表示，用來擬合受控對象 的非線性特性，具有逼近能力強和結構簡單等特點，目前在模糊辨識中被廣泛采用，稱為復雜受控系統(tǒng)建模的有效方法。目前，利用模糊T— S 模型對不確定非線性系統(tǒng)進行建模和控制，已經(jīng)成為模糊控制領域的一個熱點 。 模糊控制理論研究方向及進展 20 世紀 70 年代初， Zadeh 在模糊映射、模糊推理和和模糊控制原理等方面進行了一些列的研究工作，特別是模糊知識表示、語義變量、模糊規(guī)則 (ifthen)和模糊圖等概念的提出和完善，開創(chuàng)了模糊控制新歷程，也為模糊建模和模糊控制的發(fā)展奠定了理論基礎。模糊控制理論研究大致分為以下幾 個方面： (一 )自學習、自適應模糊控制理論研究 模糊控制的實質是將相關領域的專家知識和熟練操作人員的經(jīng)驗，轉換成模糊化后的語言規(guī)則，通過模糊推理與模糊決策，實現(xiàn)對復雜系統(tǒng)的控制。然而，一個復雜 大學 學院 畢業(yè)設計（論文）說明書 共 36 頁 第 5 頁 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 裝 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 訂 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 線 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 受控系統(tǒng)往往具有非線性、大時滯、不確定性和時變性，單純依靠基于人為信息的有限多條模糊規(guī)則，很難完善地描述和適應復雜受控對象的多變性。如何在受控系統(tǒng)中自動地修改、調整和完善模糊控制規(guī)則，來提高模糊系統(tǒng)的控制性能，逐步達到良好的控制效果，成為自學習、自適應模糊控制理論研究的主要內容。 (二 )模糊推理策略研究 模糊推理策略對 模糊控制器設計和模糊控制系統(tǒng)的性能影響起著重要作用。目前所采用的模糊推理策略可以有四種：有相應作者命名的 Mamdani 推理、 Tsukamoto 推理、 Larsen 推理、 Takagi 推理方法。這些推理策略的共同點：其模糊性都取決于模糊規(guī)則的前提條件和結論部分的語言描述；不同點：模糊模型與 (或 )推理合成算子的選擇。此外， Sky 提出了每條模糊規(guī)則的置信度存在模糊性時的模糊推理方法。 (三 )模糊模型的辨識研究 模糊控制理論研究中模糊模型的辨識研究具有非常重要的意義。所謂模糊模型就是指描述受控系統(tǒng)性能的一組模糊規(guī)則，盡 管它可以有多種表示形式，但都屬于非線性模型，宜于用來表達非線性時變系統(tǒng)。模糊模型的辨識在控制、規(guī)劃、決策、統(tǒng)計和分析等領域中得到廣泛應用。模糊模型辨識法有： Hirota 和 Pedrycz 提出的采用參考模糊集的概念進行模糊辨識；日本學者 Takagi 和 Sugeno 提出的一種動態(tài)系統(tǒng)的模糊模型辨識方法，被稱為 TS 模型。該模型基于系統(tǒng)局域線性化，在模糊規(guī)則結論部分用線性多項式表示，用來擬合受控對象的非線性特性，具有逼近能力強和結構簡單等特點，目前在模糊辨識中被廣為采用，成為復雜受控系統(tǒng)建模的有效方法。 (四 )模糊系 統(tǒng)穩(wěn)定性研究 穩(wěn)定性分析對于任何一類控制系統(tǒng)都是十分重要的性能指標和研究課題，模糊控制系統(tǒng)也不例外。由于模糊控制器是一種基于規(guī)則的“語言型”控制器，難以用數(shù)學式子來描述，因此對它的各種性能分析也相當困難。早期對模糊控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性理論研究，主要都是針對開環(huán)模糊控制系統(tǒng)模型進行穩(wěn)定性分析的。此后有 Tong 何Tanaka,Sugeno 以及我國學者陳建勤等人，針對單變量閉環(huán)模糊控制系統(tǒng)模型分析了其穩(wěn)定性，并給出了系統(tǒng)穩(wěn)定條件。有趙明潔等人針對一類常見的非線性系統(tǒng)，基于Popov 超穩(wěn)定性理論，提出一種模糊自適應控制 器設計方案。該方案在模型匹配條件下能保證閉環(huán)系統(tǒng)的 (漸進 )穩(wěn)定性；當模型匹配條件不滿足時，通過引入一個輔助控制量使系統(tǒng)仍能保持穩(wěn)定。 總之，盡管對于模糊控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性研究已經(jīng)取得了不少成果，但至今還沒有一種統(tǒng)一和完善的模糊系統(tǒng)穩(wěn)定性分析方法。 (五 )模糊控制器的硬件實現(xiàn) 常規(guī)的模糊控制器由計算機軟件編程實現(xiàn)，這樣要提高其時性勢必是有困難的。因此，一些學者在模糊控制芯片和模糊計算機硬件實現(xiàn)方面進行了不少探索，并 大學 學院 畢業(yè)設計（論文）說明書 共 36 頁 第 6 頁 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 裝 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 訂 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 線 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 取得了一定的成果。如 Togai 等人在 VLSI 上實現(xiàn)了用于實時模糊控制推理的芯片，該模糊芯片可并行 處理 16 條規(guī)則。它由規(guī)則庫存儲單元、推理芯片、控制單元和輸入 —— 輸出接口四個部分組成，仿真研究表明該推理機每秒能處理 25 萬條模糊邏輯推理，比常規(guī)的軟件實現(xiàn)要快 1 萬倍，因而為模糊控制實時應用提供了強有力的硬件支持。 模糊控制理論的發(fā)展前景及所遇到的主要問題 模糊控制從它的誕生至今，已從單純的理論到成功地應用于工業(yè)控制 [5]，成為人工智能的重要組成部分。目前，模糊控制技術變得幾乎無所不能，已成為自動控制技術領域中非常有前途的一個分支，應用到國防、工業(yè)等眾領域，產(chǎn)生了巨大的社會效益和經(jīng)濟效益。 模糊控制的 發(fā)展大致有以下幾個方向： 1) 符合模糊控制器。繼續(xù)研究模糊控制和 PID 控制器、變結構控制器、模糊 H∞ 控制器等的組合研究，設計出滿足各種不同指標要求的控制器。 2) 和各種智能優(yōu)化算法相結合的模糊控制。各種智能優(yōu)化算 (如遺傳算法、模擬退火算法、粒子群優(yōu)化算法等 )能夠對模糊控制規(guī)則進行動態(tài)尋優(yōu)，故能在線修改模糊控制規(guī)則，改善系統(tǒng)的控制品質。 3) 專家模糊控制。專家模糊是將專家系統(tǒng)技術與模糊控制相結合的產(chǎn)物。引入專家系統(tǒng)，可進一步提高模糊控制的智能水平，專家模糊控制保持了基于規(guī)則的方法和模糊集處理帶來的靈活性，同時又把專家系 統(tǒng)技術的知識表達方法結合起來，能處理更廣泛的控制問題。 4) 多變量模糊控制。研究多變量模糊控制中存在著的多變量耦合和“維數(shù)災”等問題。 5) 很多公開發(fā)表的文獻對所設計模糊控制器的穩(wěn)定性及魯棒分析采用仿真實驗的方法，而采用理論分析的較少。對混合模糊系統(tǒng)的穩(wěn)定性及魯棒性分析一般有2 種方法：第 1 種方法利用模糊系統(tǒng)辨識的方法將控制對象變換為模糊模型表示，使整個系統(tǒng)變?yōu)榧兇獾哪：Ｐ?，從而可采用模糊關系法及模糊相平面分析法等來檢驗系統(tǒng)的穩(wěn)定性；第 2 種方法將控制器的模糊模型變?yōu)榇_定性的模型，從而混合模糊系統(tǒng)變?yōu)槌Ｒ?guī)的控制系統(tǒng) ，進而可采用常規(guī)的方法來對系統(tǒng)進行穩(wěn)定性分析。例如描述函數(shù)法、圓判據(jù)法、一般相平面法及線性近似法等。而究竟采用模糊模型還是確定性模型則需要根據(jù)所設計系統(tǒng)的具體情況進行分析，因此選擇合適的理論方法對所設計和模糊控制器進行穩(wěn)定性及魯棒分析也是模糊控制理論發(fā)展的方向之一。 雖然模糊控制已經(jīng)獲得了很多成功的應用，但是仍有很多問題等待解決 [6]： 1) 建立一套系統(tǒng)的模糊控制理論，以解決模糊控制的機理、穩(wěn)定定分析、系統(tǒng)化設計方法、專家模糊控制系統(tǒng)、神經(jīng)模糊控制系統(tǒng)和多變量模糊控制系統(tǒng)的分析與 大學 學院 畢業(yè)設計（論文）說明書 共 36 頁 第 7 頁 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 裝 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 訂 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 線 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 設計等一系列問題。 2) 模糊控制在 非線性復雜系統(tǒng)應用中的模糊建模、模糊規(guī)則的建立和推理算法的深入研究。 3) 模糊集成控制系統(tǒng)的設計方法研究。 4) 自學習模糊控制策略的實現(xiàn)。 5) 模糊控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析。 模糊控制近年來已被證明是解決許多實際復雜建模和控制問題的一種有效方法。但模糊控制畢竟不如人對客觀對象的觀察和認識來得全面、深刻，因而若要達到真正的仿人智能的效果，仍然需要在工業(yè)生產(chǎn)過程應用中使模糊控制不斷朝著自適應、自組織、自學習的方向發(fā)展。 TS 模糊控制的研究現(xiàn)狀 TS 模糊控制系統(tǒng)是目前模糊控制領域最活躍的一個分支。該模型是 Takagi 和Sugeno 在 1985 年提出的 [7]，近年來許多學者對 TS 模糊控制系統(tǒng)的設計方法級穩(wěn)定性分析進行了研究。基于 Lyapunov 直接方法， Tanaka 等人研究了 TS 模糊控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性問題，最后的穩(wěn)定性判據(jù)歸結為在所有的局部子系統(tǒng)中尋找一個公共的正定矩陣 P。然而，在工程應用中對于實際控制對象，規(guī)則數(shù)一般較大，要尋找一個適合所有規(guī)則的公共正定矩陣 P 是非常困難的。其后 Cao[8]， Johansson[9]， Zhang[10]等人作了進一步的研究。他們的研究結果在一定程度上放寬了 Tanaka 等人的穩(wěn)定性判定條件，但也各自存在一些不足之處。文獻 [9]研究了參數(shù)不確定的 TS 模糊系統(tǒng)魯棒L2L∞ 控制問題，對所有容許的不確定參數(shù)，設計狀態(tài)反饋控制器，得到了使閉環(huán)系統(tǒng)漸近穩(wěn)定并滿足一定 L2L∞ 性能指標的充分條件。 Cao 等人將 TS 模糊系統(tǒng)視為一種線性不確定系統(tǒng)，沒有充分利用模糊規(guī)則前件輸入變量隸屬度的結構信息，局部子系統(tǒng)的不確定上界較難確定。 Johansson 等人雖然李永樂輸入變量隸屬度的結構信息，但局限于所尋找的分段 Lyapunov 函數(shù)的連續(xù)性，需在數(shù)量遠大于模糊規(guī)則數(shù)的局部區(qū)域內分別尋找局部公共正定矩陣，穩(wěn)定 性的判定較困難。 Zhang 等人采用的最大隸屬