模糊控制理論文獻(xiàn)綜述-在線瀏覽
2024-09-15 08:05本頁面
【正文】 維模糊性基礎(chǔ)上的一種控制方式，模糊邏輯控制技術(shù)模仿人的思考方式接受不精確不完全信息來進(jìn)行邏輯推理,用直覺經(jīng)驗和啟發(fā)式思維進(jìn)行工作,是能涵蓋基于模型系統(tǒng)的技術(shù)?？刂埔?guī)則通常是根據(jù)專家的經(jīng)驗得出的，所以模糊控制的基本思想就是利用計算機(jī)實現(xiàn)人的控制經(jīng)驗[3]。智能性的模糊控制器是模糊控制系統(tǒng)的核心，一個模糊控制系統(tǒng)性能的優(yōu)劣，主要取決于模糊控制器的結(jié)構(gòu)，所采用的模糊控制規(guī)則、合成推理算法以及模糊決策的方法等因素[6] [7]。圖 1 模糊控制系統(tǒng)組成原理框圖模糊控制系統(tǒng)是由被控對象、執(zhí)行機(jī)構(gòu)、過程輸入輸出通道、檢測裝置、模糊控制器等幾部分組成。過程輸入輸出通道一般指模/數(shù) (A/D)、數(shù)/模 (D/A) 轉(zhuǎn)換單元和接口部件，電平轉(zhuǎn)換裝置及多路開關(guān)等。模糊控制器抗干擾能力強(qiáng)，響應(yīng)速度快，并對系統(tǒng)參數(shù)的變化有較強(qiáng)的魯棒性。而在軟件上用模糊控制算法取代原來數(shù)字控制器的數(shù)字控制算法，這樣就把原來的數(shù)字控制器改成了模糊控制器，組成了一個單片機(jī)的模糊控制系統(tǒng)。模糊控制器的機(jī)構(gòu)框圖如圖2所示。圖中虛線框內(nèi)就是模糊控制器，它根據(jù)誤差信號產(chǎn)生合適的控制作用，輸出給被控對象。在模糊控制器中，真實論域要變換到內(nèi)部論域X′和Y′，無論是對于DFC (離散論域的模糊控制器)，還是CFC(連續(xù)論域的模糊控制器) ，論域變換后e和Δe變成E和EC，相當(dāng)于乘了一個比例因子(還可能有偏移)。在 t 時刻輸入信號的值e和Δe經(jīng)論域變換后得到E和EC，再根據(jù)隸屬函數(shù)的定義可以分別求出 E 和 EC 對各模糊集合的隸屬度，如μnl(E)、μnm (EC)、……，這樣就把普通變量的值變成了模糊變量 (即語言變量)的值，完成了模糊化的工作。 知識庫中存儲著有關(guān)模糊控制器的一切知識，它們決定著模糊控制器的性能。知識庫又分為兩部分，分別介紹如下:① 數(shù)據(jù)庫：它與計算機(jī)軟件中的數(shù)據(jù)庫不同，它存儲著有關(guān)模糊化、模糊推理、解模糊的一切知識，如模糊化中的論域變換方法、輸入變量各模糊集合的隸屬函數(shù)定義、模糊推理算法、解模糊算法、輸出變量各模糊集合的隸屬函數(shù)定義等。當(dāng)論域連續(xù)時，隸屬度常常用三角形、梯形、高斯型函數(shù)等。其中，E和EC就是前面的語言變量，A1，A2,…，An是E的模糊集合，B1，B2，…Bn是 EC的模糊集合，C1，C2，…，Cn是U的模糊集合。如果 X′、Y ′、Z ′皆為離散論域，還可以寫成模糊關(guān)系矩陣Ri，i=1,2,…,n。常見的模糊推理系統(tǒng)有三類：純模糊推理系統(tǒng)、高木關(guān)野 (TakagiSugemo) 型和具有模糊產(chǎn)生器和模糊消除器的模糊邏輯系統(tǒng)(Mamdani) 型[8] [9] 。（2）高木關(guān)野 (TakagiSugemo) 型 它是一類較為特殊的模糊邏輯系統(tǒng)，采用如下模糊規(guī)則：If x是 A, x是 A,…,x是 A, then y=c+其中，A(i=1,2,…,n) 是模糊語言值，c(i=1,2,…,n) 是確定值參數(shù)。但同時可以看到規(guī)則的輸出部分不具有模糊語言值的形式，因此不能充分利用專家的控制知識。4．解模糊 解模糊可以看作模糊化的反過程，它要由模糊推理結(jié)果產(chǎn)生tu 的數(shù)值，作為模糊控制器的輸出。模糊推理是在內(nèi)部論域上進(jìn)行的，因此得到的推理結(jié)果C′是Z′上的模糊矢量，其元素為對 U 的某個模糊集合的隸屬度。C=，并用解模糊算法 (如最大隸屬度法、重心法、中位法等) ，即可求得此時的內(nèi)部控制量u(t)′。模糊控制算法的實現(xiàn)方法目前有三種，即查表法、硬件專用模糊控制器和軟件模糊推理等。 適用于輸入、輸出論域為離散有限論域的情況。這一過程可以用圖3表示。圖 3 查表法 采用具有模糊推理功能的模糊芯片，它推理速度快，控制精度高，處理速度至少比軟件提高一個數(shù)量級。限制硬件模糊控制器普及的主要因素是價格問題，目前模糊芯片的價格還是比較昂貴的[14]。因此這種方法靈活性強(qiáng)，應(yīng)用范圍廣，比查表法有更高的精度，但由于其推理要花費一定的時間，因而要求計算機(jī)有較高的運行速度。4 模糊控制方法的進(jìn)展[19]。這種控制形式的出發(fā)點主要是因為模糊控制器本身消除穩(wěn)定誤差的性能較差，加入 PI調(diào)解器可以消除穩(wěn)定誤差的作用。二者之間的轉(zhuǎn)換閥值由微機(jī)程序根據(jù)事先給定的偏差范圍自動實現(xiàn)。在線整定比例因子k1 、k2 和量化因子k3，使他們保持合適的數(shù)值，在隨機(jī)的環(huán)境中能對控制器進(jìn)行自動校正，使得在被動對象特性變化或擾動情況下，控制系統(tǒng)保持較好的性能。具體比例因子kk2和量化因子k3與系統(tǒng)性能的如下關(guān)系。但k1過大，將使體統(tǒng)產(chǎn)生較大的超調(diào)，使調(diào)節(jié)時間增長，嚴(yán)重時會產(chǎn)生振蕩乃至系統(tǒng)不穩(wěn)定。K2越大，對系統(tǒng)狀態(tài)變化的抑制能力增大，使超調(diào)量減小，增加系統(tǒng)穩(wěn)定性。K2過小，系統(tǒng)輸出上升速率增大，導(dǎo)致系統(tǒng)產(chǎn)生過大的超調(diào)和振蕩。在上升階段，k3 越大，上升越快，但也容易產(chǎn)生超調(diào)。[20] 自適應(yīng)模糊控制又稱為自組織模糊控制，它在控制過程中自動地對模糊控制規(guī)則進(jìn)行修改、改進(jìn)和完善，具有自適應(yīng)自學(xué)習(xí)的能力。性能量測環(huán)節(jié)用于測量實際輸出特性與希望特性的偏差，以確定輸出響應(yīng)的校正量?？刂埔?guī)則修正環(huán)節(jié)修改模糊控制器的控制規(guī)則，這樣就實現(xiàn)了對控制量的校正。圖 4自適應(yīng)模糊控制系統(tǒng) 專家模糊控制是專家系統(tǒng)技術(shù)和模糊控制相結(jié)合的產(chǎn)物，把專家系統(tǒng)技術(shù)引入模糊控制中，目的是進(jìn)一步提高模糊控制器的智能水平。但常規(guī)的模糊控制方法的局限性在于控制器的結(jié)構(gòu)過于簡單，規(guī)則庫一般只允許一種格式的規(guī)則，規(guī)則語言還不足以控制復(fù)雜過程所需要的啟發(fā)式知識。專家模糊控制保持了基于規(guī)則的方法的價值和用模糊集處理帶來的靈活性，同時把專家系統(tǒng)技術(shù)的表達(dá)、利用知識的長處結(jié)合進(jìn)來。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的簡稱，它是由許多神經(jīng)元作為節(jié)點以一定的方式連接在一起的網(wǎng)絡(luò)，它具有分層的結(jié)構(gòu)。神經(jīng)模糊控制方法是指用一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)常規(guī)模糊控制器的功能。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與模糊邏輯控制相結(jié)合的神經(jīng)模糊控制方法目前還沒有達(dá)到成熟、完善和系統(tǒng)的地步。在確定性控制系統(tǒng)中，根據(jù)輸入變量和輸出變量的個數(shù)，可分為單變量控制系統(tǒng)
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