【正文】 能夠擁有過程控制復(fù)雜的知識，并能夠在更為復(fù)雜的情況下對這些知識加以有效利用。 此外，模糊預(yù)測控制，模糊變結(jié)構(gòu)方法，模糊系統(tǒng)建模及參數(shù)辨識，模糊模式識別等的研究，也都屬于較為前沿的研究方向。因此 ， 在控制系統(tǒng)的分析和設(shè)計中 ， 系統(tǒng)的穩(wěn)定性研究占有重要的 地位 ， 模糊控制系統(tǒng)也是如此。正因為如此 ， 近年來關(guān)于模糊系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析已經(jīng)成為眾人關(guān)注的焦點(diǎn) ， 發(fā)表的論文較 ， 采用了各種思想和分析方法 ,主要有 ： 描述函數(shù)分析法、相平面法、關(guān)系矩陣分析法、 Lyapunov 穩(wěn)定性理論、超穩(wěn)定理論、 Popov 判據(jù)、圓判據(jù)、基于滑?？刂破鞯谋容^法、模糊 穴 穴映射、數(shù)值穩(wěn)定性分析方法以及最近出現(xiàn)的魯棒控制理論分析方法和 LMI(矩陣不等式 )凸優(yōu)化方法等?；诩兡：壿嬒到y(tǒng)的分析方法主要有 ： 描述函數(shù)分析法、模糊自適應(yīng)控制研究 １４ 相平面法、關(guān)系矩陣分析法、圓判據(jù)等 ,是較早期的穩(wěn)定性分析方法 ； 基于 T S系統(tǒng)的分析方法主要為 Lyapunov穩(wěn)定性理論、魯捧控制理論分析方法和 LMI凸優(yōu)化方法 ； 基于類型 (c)的模糊邏輯系統(tǒng)的分析方法主要為自適應(yīng)控制理論方法 ； 最近還出現(xiàn)了超穩(wěn)定理論、 Popov判據(jù)、基于滑模控制器的比較法、模糊穴 穴映射、數(shù)值穩(wěn)定性分析等方法。另外 ， 提出了一種解決智能多層次復(fù)雜系統(tǒng)的建模和穩(wěn)定性分析的原理和思路。下面是近幾年國內(nèi)外學(xué)者在此領(lǐng)域進(jìn)行的研究情況。 模糊控制研究方向展望 模糊控制仍然是一個充滿爭議的領(lǐng)域。 模糊系統(tǒng)理論還有一些重要的理論課題還沒有解決。大體說來，在模糊控制理論和應(yīng)用方面應(yīng)加強(qiáng)研究的主要方向為： 1)適合于解決工程上普遍問題的穩(wěn)定性分析方法，穩(wěn)定性評價理論體系；控制器的魯棒性分析，系統(tǒng)的可控性分析和可觀性判定方法等。 3)模糊控制器參數(shù)最優(yōu)調(diào)整理論的確定，以及修正推理規(guī)則的學(xué)習(xí)方式和算法等。 5)模糊預(yù)測系統(tǒng)的設(shè)計方法和提高計算速度的方法。 7)模糊控制算法改進(jìn)的研究：由于模糊邏輯的范疇很廣，包含大量的概念和原則；然而這些概念和原則能真正的在模糊邏輯系統(tǒng)中得到應(yīng)用的卻為數(shù)不多。 8)最優(yōu)模糊控制器設(shè)計的研究：依據(jù)恰當(dāng)提出的性能指標(biāo)，規(guī)范控制規(guī)則的設(shè)計依據(jù)，并在某種意義上達(dá)到最優(yōu)。 在短短 20 多年時間里，模糊控制得到長足發(fā)展。模糊控制系統(tǒng)易于接受，設(shè)計簡單，維護(hù)方便，而且比常規(guī)控制系統(tǒng)穩(wěn)定性好，魯棒性高。 模糊控制 系統(tǒng)設(shè)計方法 系統(tǒng)設(shè)計方法的 研究主要側(cè)重于 ： 模糊規(guī)則的優(yōu)化和在線學(xué)習(xí)修正的算法研究 ， 修正因子在線學(xué)習(xí) ， 隸屬函數(shù)的選取和調(diào)節(jié)等。因此目前這方面的研究也是一個熱點(diǎn)問題 ， 應(yīng)用了多種思想 ,主要有 ： 自適應(yīng)神經(jīng)元學(xué)習(xí)、單純形法、專家自學(xué)習(xí)法、多步預(yù)報自學(xué)習(xí)、遺傳算法 (GA)及 BP網(wǎng)絡(luò)等。研究目標(biāo)有向高度自適應(yīng)自動系統(tǒng) (自動產(chǎn)生隸屬函數(shù)及模糊規(guī)則并在線修正 )這方面發(fā)展的跡象 ， 值得注 意和重視。提出基于自適應(yīng)神經(jīng)元學(xué)習(xí)模糊控制規(guī)則 ， 主要思想是 ： 學(xué)習(xí)與當(dāng)前性能有關(guān)的在過去起作用的控制規(guī)則 ， 使系統(tǒng)可以隨過程環(huán)境變化自動調(diào)節(jié)控制規(guī)則 ， 以改善輸出性能。提出直接優(yōu)化去模糊過程的控制規(guī)則的設(shè)計方法 ， 應(yīng)用了誤差及其變化率的二次型性能指標(biāo)。針對具純時滯及非線性的復(fù)雜系統(tǒng) ， 提出了基于多步預(yù)報的自學(xué)習(xí)控制算法 ， 使控制效果基本不依賴于初始控制表 ，而控制表可 在線修正 ， 以滿足系統(tǒng)的快速性和穩(wěn)定性的要求。在改進(jìn)的 GA基礎(chǔ)上 ， 提出基于最優(yōu)控制的二次型性能指標(biāo)的模糊規(guī)則優(yōu)化方法 ， 不需要任何被控系統(tǒng)的先驗知識 ， 因而適合于一大類復(fù)雜非線性系統(tǒng)的控制。利用具有動態(tài)結(jié)構(gòu)的 BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模糊推理 ， 實(shí)現(xiàn)模糊 控制的最優(yōu)化推理過程 。研究了控制規(guī)則自適應(yīng)問題 ,提出在給定比例因子條件下 ， 由兩組關(guān)于控制規(guī)則自生成與自校正的元規(guī)則組成規(guī)則自適應(yīng)機(jī)構(gòu)。有機(jī)集成了信任分配 (BB:Bucket Brigade)和 GA組成增強(qiáng)式學(xué)習(xí)的模糊控制系統(tǒng) ， 在缺少輸入輸出樣本集的情況下 ， 自動學(xué)習(xí)生成模糊控制規(guī)則調(diào)節(jié)隸屬函數(shù)。包括兩個模糊自適應(yīng)邏輯控制網(wǎng)絡(luò) ， 一個為模糊預(yù)測 ， 一個為模糊控制器 ， 同時進(jìn)行學(xué)習(xí)。高度自動系統(tǒng) ， 初始化時也不要隸屬函數(shù)和模糊規(guī)則 ， 隨著學(xué)習(xí)過程的進(jìn)行 ，開始產(chǎn)生、成長 ， 同時 ， 可動態(tài)劃分輸入輸出空間 ， 調(diào)節(jié)隸屬函數(shù) ， 劃分合適的網(wǎng)絡(luò)連接類型 (即模糊規(guī)則 )。 模糊自適應(yīng)控制研究 １８ 表 模糊規(guī)則表 NB NM NS ZO PS PM PB NB PB PB PM PM PS ZO ZO NM PB PB PM PS PS ZO NS NS PM PM PM PS ZO NS NS ZO PM PM PS ZO NS NM NM PS PS PS ZO NS NS NM NM PM PS ZO NS NM NM NM NB PB ZO ZO NM NM NM NB NB 模糊控制系統(tǒng)性能的提高 常規(guī)模糊控制系統(tǒng)的性能主要存在著下列問題 ： 穩(wěn)態(tài)精度 (存在余差 )、抖動和積分飽和等。上一節(jié)所采用的許多方法其實(shí)也是為得到好的控制效果 ， 這在實(shí)際應(yīng)用和仿真分析結(jié)果中也可得到證實(shí)?？偟膩砜催@方面的研究作為模糊控制理論和實(shí)踐中的重要目標(biāo)已經(jīng)滲透到模糊控制的其它研究領(lǐng)域 ,而從系統(tǒng)分析和設(shè)計的角 度保證模糊控制系統(tǒng)穩(wěn)定性、穩(wěn)態(tài)性能及其魯棒性成為研究發(fā)展的必然。一種是分檔控制 ， 暫態(tài)時用粗調(diào)控制器加快響應(yīng)速度 ， 穩(wěn)態(tài)時用細(xì)調(diào)控制器以模糊自適應(yīng)控制研究 １９ 提高穩(wěn)態(tài)精度 ； 另一種方法是通過推知被控對象的慢變規(guī)律 ， 然后根據(jù)此規(guī)律補(bǔ)償對象增益的慢變得到恒定的輸出 ， 對參數(shù)慢時變二階被控對象的仿真驗證了不得上述方法的有效性 ， 穩(wěn)態(tài)精度大為提高 ， 抗干擾性增強(qiáng) ,當(dāng)對象含純滯后環(huán)節(jié)時 ， 易使整個系統(tǒng)發(fā)生振蕩 ， 可引入 Smith預(yù)估計器。能在控制過程中自始至終按規(guī)則調(diào)整 被控過程 ， 不存在其他方法普遍存在的積分飽和現(xiàn)象 ， 適用于任何特點(diǎn)的模糊控制系統(tǒng)。分析了傳統(tǒng)的模糊控制存在的缺陷引入了智能積分以減少穩(wěn)態(tài)誤差 ， 避免積分飽和。在水輪機(jī)模糊調(diào)速器研究中提出直接測辨模糊控制決策表的方法 ， 為克服常規(guī)模糊控制器存在較大靜差的缺陷 ， 設(shè)計了一種帶選擇開關(guān)的雙積分并聯(lián)復(fù)合控制結(jié)構(gòu) ， 此方法在克服積分飽和和縮短調(diào)節(jié)時間、消除靜差、改善動態(tài)品質(zhì)方面是很有效的。以串聯(lián)下三級模糊調(diào)節(jié)器為基礎(chǔ) ， 引入反饋模糊調(diào)節(jié)器作為并聯(lián)校正 ， 對幾個典型的工業(yè)用金屬熱處理爐的溫度控制模型進(jìn)行仿真實(shí)驗 ， 得到很好的控制效果 ， 在階躍響應(yīng)中 ， 上升時間短 ， 無超調(diào) ，穩(wěn)態(tài)精度優(yōu)于普通的二維模糊控制系統(tǒng)。 應(yīng)用研究 從 80年代開始 ,模糊控制應(yīng)用的研究一直就是十分活躍的一個領(lǐng)域 ，日本學(xué)者在這方面處于領(lǐng)先地位 ， 我國學(xué)者在此領(lǐng)域也付出了 巨大的努模糊自適應(yīng)控制研究 ２０ 力 ， 取得了豐碩的成果。用直接測辨模糊控制決策表的方法研究了水輪機(jī)調(diào)速器。用論域縮小逼近法進(jìn)行了紙張水分控制的實(shí)際應(yīng)用。提出一類最優(yōu)模糊控制器的系統(tǒng)設(shè)計方法 ， 所研制的造紙機(jī)計算機(jī)控制系統(tǒng)成功地投入了使用 ,效果滿意。對過程控制對象為復(fù)雜非線性系統(tǒng) ， 常規(guī)控制策略難以控制而依賴于人的智能經(jīng)驗 ， 采用神經(jīng)學(xué)習(xí)機(jī)制模糊推理集成的思想實(shí)現(xiàn)此控制器 ， 提出一種隱節(jié)點(diǎn)較正學(xué)習(xí)算法 ， 在此思想上優(yōu)化的模糊系統(tǒng)已試運(yùn)行于茂名石化公司的二重裝置上 ， 初步的記錄數(shù)據(jù)表明此方案可行。采用分層多規(guī)則集結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)了模糊控制的智能化 ， 應(yīng)用于立窯水泥燃燒過程控制 ， 運(yùn)行結(jié)果表明該法有效 ， 魯棒性強(qiáng)。報告了用模糊自調(diào)整因子方法在機(jī)器人定位系統(tǒng)中的應(yīng)用。討論 了智能車輛高速公路系統(tǒng)的車輛側(cè)向自導(dǎo)模型參考模糊邏輯控制算法。 2 自適應(yīng)控制 什么是 自適應(yīng)控制 前文曾 從模糊控制的角度 簡單的提到過自適應(yīng)與模糊控制的結(jié)合，這里在著重從自適應(yīng)方面來討論下 ： 自適應(yīng)控制 在控制工程中自適應(yīng)系統(tǒng)就是：假如輸入是 e(t)，控制器輸出是 u(t),擾動是 d(t)，總輸出是 c(t)，這四個量又輸入進(jìn)一個叫做 “ 辨識機(jī)構(gòu) ” 的結(jié)構(gòu)當(dāng)中，作用就是對當(dāng)前系統(tǒng)的參數(shù)進(jìn)行辨識，然后此機(jī)構(gòu)的輸出與理想值進(jìn) 行比較，該比較的差值來調(diào)節(jié) “ 自適應(yīng)機(jī)構(gòu) ” ， “ 自適應(yīng)機(jī)構(gòu) ” 的輸出給控制器，這樣整個控制回路就建立起來了。 自適應(yīng)控制系統(tǒng) 所謂 “ 自適應(yīng) ” 是指在新 的環(huán)境或新的運(yùn)行條件下 ,適當(dāng)?shù)馗淖冊到y(tǒng)的結(jié)構(gòu)或參數(shù)以保持系統(tǒng)的良好 運(yùn)行特征 ,至今還沒有統(tǒng)一的定義 ,不過較一致的看法是 ： 系統(tǒng)增益為常數(shù)的 反饋控制 不能認(rèn)為是自適應(yīng)控制 。 自適應(yīng)控制問題的提出 很多 控制對象的數(shù)學(xué)模型隨著時間或工作環(huán)境的改變而改變，其變化規(guī)律往往實(shí)現(xiàn)不知道 [11]。在飛行過程中，導(dǎo)彈的質(zhì)量和質(zhì)心位置會隨著燃料的消耗而改變，這也會影響數(shù)學(xué)模型的參數(shù)。如果控制對象的參數(shù)在大范圍內(nèi)變化，上邊這些方法就不能圓滿地解決問題了。 自適應(yīng)控制也是一種反饋控制，但它不是一般的系統(tǒng)狀態(tài)反饋或系統(tǒng)輸出反饋，而是一種比較復(fù)雜的反饋控制，自適應(yīng)控制系統(tǒng)很復(fù)雜，即使對于線性定常的控制對象，其自適應(yīng)控制也是非線性時變反饋控制系統(tǒng)。 自適應(yīng)系統(tǒng)定義 自適應(yīng)系統(tǒng)定義的統(tǒng)一仍然是一個很大的爭議問題，現(xiàn)引入部分有關(guān)的規(guī)定，其余定義可查閱有關(guān)參考文獻(xiàn)。 定義 2 自適應(yīng)系統(tǒng)利用可調(diào)系統(tǒng)的輸入量 、 狀態(tài)變量及輸出量來某種性能指標(biāo)，根據(jù)測得的性能指標(biāo)與給定的性能指標(biāo)的比較，自適應(yīng)機(jī)構(gòu)修改可調(diào)系統(tǒng)的參數(shù)或者產(chǎn)生輔助輸入量，以保持測得的性能指標(biāo)接近于給 定的性能指標(biāo)，或者說使測得的性能指標(biāo)處于可接受性能指標(biāo)的集合內(nèi)。圖中所示的可調(diào)系統(tǒng)可以理解為這樣一個系統(tǒng)，即它能夠用調(diào)整它的參數(shù)或者輸入信號的方法來調(diào)整系統(tǒng)特性。 比較 判定是指在給定的性能指標(biāo)與測得的性能指標(biāo)之間做出比較，并判定所測 得的性能指標(biāo)是否處于可接受性能指標(biāo)的集合內(nèi)。 應(yīng)當(dāng)注意在圖 ，性能指標(biāo)測量 、 比較 判定和自適應(yīng)機(jī)構(gòu)三個基本結(jié)構(gòu)方塊的實(shí)施是非常復(fù)雜的；在有些情況下，要把一個自適應(yīng)系統(tǒng)按照圖 。有許多控制系統(tǒng)被設(shè)計成參數(shù)變化時具有可接受的特性，習(xí)慣上，它們被稱為“自適應(yīng)系統(tǒng)”。 3 模糊自適應(yīng)控制 B(p) A(p) 1/A(p) Ym(t) e(t) U(t) — + Yp(t) φ (t) 自適應(yīng) PID 控制器 D (p) Gm(p) 模糊自適應(yīng)控制研究 ２５ 3. 1 模糊自適應(yīng)整定 PID控制原理 在工業(yè)生產(chǎn)過程中，許多被控對象隨著負(fù)荷變化或干擾因素影響，其對象特性參數(shù)或結(jié)構(gòu)發(fā)生變化。因此，在工業(yè)生產(chǎn)過程中，大量采用的仍然是 PID算法， PID參數(shù)的整定方法很多，但大多數(shù)都是以對象特性為基礎(chǔ) [12]。這種控制器把古典的 PID控制與先進(jìn)的專家系統(tǒng)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的最佳控制。 由于操作者經(jīng)驗不易精確描 述，控制過程中各種信號量及評價指標(biāo)不易表示，模糊理論是解決這個問題的有效途徑，所以人們運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)的基本理論和方法，把規(guī)則的條件、操作用模糊集表示，并把這些模糊控制規(guī)則及有關(guān)信息作為知識存入計算機(jī)知識庫中，然后計算機(jī)根據(jù)控制系統(tǒng)的餓實(shí)際響應(yīng)情況，運(yùn)用模糊推理，即可自動實(shí)現(xiàn)對 PID參數(shù)的最佳調(diào)整，這就是模糊自適應(yīng) PID控制。 自適應(yīng)模糊 PID控制器以誤差 Ehe誤差變化 ec作為輸入，可以滿足不同模糊自適應(yīng)控制研究 ２６ 時刻的 e和 ec對 PID參數(shù)自整定的要求。 圖 自適應(yīng) 模糊 控制器結(jié)構(gòu) PID控制中的重要參數(shù) PID參數(shù)模糊 自整定是找出 PID三個參數(shù)與 e和 ec之間的模糊關(guān)系，在運(yùn)行中通過不斷檢驗 e和 ec，根據(jù)模糊控制原理來對三個參數(shù)進(jìn)行字線修改，以滿足不同 e和 ec時對控制參數(shù)的不同要求， 而使被控制對象有良好的動、靜態(tài)性能。 pk 越大，系統(tǒng)的響應(yīng)速度越快，系統(tǒng)的調(diào)節(jié)精度越高，但易產(chǎn)生超調(diào)，甚至?xí)?dǎo)致系統(tǒng)不穩(wěn)定。 （ 2） 積分 作用系數(shù) ik 的作用是消除系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差。若 ik 過小 ，將使系統(tǒng)靜態(tài)誤差難以消除，影響系統(tǒng)的調(diào)節(jié)精度。但 dk 過 大，會使響應(yīng)過程提前制動，從而延長調(diào)節(jié)時間，而且會降低系統(tǒng)的抗干擾性能。在線實(shí)時模糊自整定 PID控制器控制方案原理如圖 模糊自整定 PID是在 PID算法的基礎(chǔ)上，通過計算當(dāng)前系統(tǒng)誤差 e和誤差變化 ec，利用模糊規(guī)則進(jìn)行模糊推理，查詢模糊矩陣表進(jìn)行參數(shù)調(diào)整。 ? pk 的模糊規(guī)則表 ? ik 的模糊規(guī)則表 ? dk 的模糊規(guī)則表 pk ， ik ， dk 的 模糊控制規(guī)則表建立好以后可根據(jù)如下方法進(jìn)行 pk ， ik ， dk的自適應(yīng)校正 。 e， ec={5， 4， 3， 2， 1， 01， 2， 3， 4， 5} 其模糊子集為 e,ec={NB， NM， NS， O， PS， PM， PB}，子集中元素分別代表負(fù)大，負(fù)中，負(fù)小，零，正小，正中，正大。其工作流程圖如圖 。 0 0 . 0 5 0 . 1 0 . 1 5 0 . 2 0 . 2 5 0 . 3 0 . 3 5 0 . 4 0 . 4 5 0 . 500 . 20 . 40 . 60 . 811