模糊控制原理簡(jiǎn)介-資料下載頁
2025-06-26 07:25本頁面
【正文】 2 u y0 C1 B2 A1 A2 m x0 E13．（Tsukamoto）法當(dāng)隸屬函數(shù)為單調(diào)的情況時(shí)，對(duì)于給定的x0和y0，有其中，zi = Ci1 (hi)。利用Tsukamoto法計(jì)算C162。 (z) ： 1 A1 B1 C1 h1 z1 1 A2 B2 C2 h2 0 x0 0 y0 0 z2 輸出變量的反模糊化上述的模糊推理結(jié)果，即模糊控制器的輸出變量，一般情況下是一個(gè)模糊集（如馬丹尼法和拉森法得到的都是模糊集），不能直接用于控制被控對(duì)象，需要先轉(zhuǎn)化成執(zhí)行器可以執(zhí)行的精確量。此過程一般稱為反模糊化，或稱為清晰化，也稱為解模糊。反模糊化目前尚無系統(tǒng)的方法。目前常用的方法有三種。1．最大隸屬度法這種方法非常簡(jiǎn)單，直接選擇模糊子集中隸屬度最大的元素作為模糊控制器輸出的精確值。如果有兩個(gè)以上的元素均為最大（一般依此相鄰），則可取它們的平均值。最大隸屬度法能夠突出主要信息，而且計(jì)算簡(jiǎn)單，但很多次要信息都被丟失了，因此顯得比較粗糙，只能用于控制品質(zhì)要求較低的系統(tǒng)中。2．中位數(shù)法論域U上把隸屬函數(shù)曲線與橫坐標(biāo)圍成的面積平分為兩部分的元素z*稱為模糊集的中位數(shù)。中位數(shù)法就是把模糊集的中位數(shù)作為模糊控制器輸出。假設(shè)U205。R，則z*可用下列公式求?。海?dāng)U = [a, b,]；與第一種方法比較，中位數(shù)法概括了更多的信息，但沒有突出主要信息，且需求解積分方程，計(jì)算比較復(fù)雜，因此應(yīng)用場(chǎng)合要比下面的加權(quán)平均法來的少。3．加權(quán)平均法（重心法）這是模糊控制系統(tǒng)中應(yīng)用比較廣泛的一種非模糊化方法。其計(jì)算公式如下：，其中W(x) 為選定的權(quán)函數(shù)，wi為選定的權(quán)系數(shù)。 經(jīng)常的，我們就將模糊集C在點(diǎn)z處的隸屬度值作為權(quán)函數(shù)或權(quán)系數(shù)，則上述公式表示的加權(quán)平均法就轉(zhuǎn)換為如下的重心法：。 這種方法既突出了主要信息，也兼顧了其它信息。已有的研究表明，加權(quán)平均法比中位數(shù)法具有更佳的性能。一般情況下，后兩種方法都優(yōu)于最大隸屬度法。在實(shí)際應(yīng)用中，究竟采用何種方法不能一概而論，應(yīng)視具體情況而定。應(yīng)當(dāng)注意的是，經(jīng)過反模糊化求得的模糊控制器的輸出變量的確切值，只是其論域確切值。還需要根據(jù)輸出變量的論域和模糊狀態(tài)，按照輸入變量“實(shí)際確切值轉(zhuǎn)化為論域確切值”的逆過程，將輸出變量的論域確切值轉(zhuǎn)化為對(duì)應(yīng)的實(shí)際確切值。這樣得到的輸出變量的實(shí)際確切值，才能作為模糊控制器傳給執(zhí)行器的可以執(zhí)行的精確量，從而用于控制被控對(duì)象。
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