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一,、模糊控制概況

模糊邏輯控制(Fuzzy Logic Control)簡稱模糊控制(Fuzzy Control)，是以模糊集合論,、模糊語言變量和模糊邏輯推理為基礎(chǔ)的一種計(jì)算機(jī)數(shù)字控制技術(shù),。1965年，美國的L.A.Zadeh創(chuàng)立了模糊集合論,；1973年他給出了模糊邏輯控制的定義和相關(guān)的定理,。1974年，英國的E.H.Mamdani首先用模糊控制語句組成模糊控制器,，并把它應(yīng)用于鍋爐和蒸汽機(jī)的控制,，在實(shí)驗(yàn)室獲得成功,。這一開拓性的工作標(biāo)志著模糊控制論的誕生,。

模糊控制實(shí)質(zhì)上是一種非線性控制，從屬于智能控制的范疇,。模糊控制的一大特點(diǎn)是既具有系統(tǒng)化的理論,，又有著大量實(shí)際應(yīng)用背景,。模糊控制的發(fā)展最初在西方遇到了較大的阻力；然而在東方尤其是在日本,，卻得到了迅速而廣泛的推廣應(yīng)用,。近20多年來，模糊控制不論從理論上還是技術(shù)上都有了長足的進(jìn)步,，成為自動(dòng)控制領(lǐng)域中一個(gè)非?；钴S而又碩果累累的分支。其典型應(yīng)用的例子涉及生產(chǎn)和生活的許多方面,，例如在家用電器設(shè)備中有模糊洗衣機(jī),、空調(diào)、微波爐,、吸塵器,、照相機(jī)和攝錄機(jī)等；在工業(yè)控制領(lǐng)域中有水凈化處理,、發(fā)酵過程,、化學(xué)反應(yīng)釜、水泥窯爐等的模糊控制,；在專用系統(tǒng)和其它方面有地鐵靠站停車,、汽車駕駛、電梯,、自動(dòng)扶梯,、蒸汽引擎以及機(jī)器人的模糊控制等。

二,、模糊控制基礎(chǔ)

模糊控制的基本思想是利用計(jì)算機(jī)來實(shí)現(xiàn)人的控制經(jīng)驗(yàn),，而這些經(jīng)驗(yàn)多是用語言表達(dá)的具有相當(dāng)模糊性的控制規(guī)則。模糊控制器(Fuzzy Controller,，即FC)獲得巨大成功的主要原因在于它具有如下一些突出特點(diǎn)：

• 模糊控制是一種基于規(guī)則的控制,。它直接采用語言型控制規(guī)則，出發(fā)點(diǎn)是現(xiàn)場操作人員的控制經(jīng)驗(yàn)或相關(guān)專家的知識,，在設(shè)計(jì)中不需要建立被控對象的精確數(shù)學(xué)模型,，因而使得控制機(jī)理和策略易于接受與理解，設(shè)計(jì)簡單,，便于應(yīng)用,。

• 由工業(yè)過程的定性認(rèn)識出發(fā)，比較容易建立語言控制規(guī)則,，因而模糊控制對那些數(shù)學(xué)模型難以獲取,、動(dòng)態(tài)特性不易掌握或變化非常顯著的對象非常適用。

• 基于模型的控制算法及系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法，由于出發(fā)點(diǎn)和性能指標(biāo)的不同,，容易導(dǎo)致較大差異,；但一個(gè)系統(tǒng)的語言控制規(guī)則卻具有相對的獨(dú)立性，利用這些控制規(guī)律間的模糊連接,，容易找到折中的選擇,，使控制效果優(yōu)于常規(guī)控制器。

• 模糊控制算法是基于啟發(fā)性的知識及語言決策規(guī)則設(shè)計(jì)的,，這有利于模擬人工控制的過程和方法,，增強(qiáng)控制系統(tǒng)的適應(yīng)能力，使之具有一定的智能水平,。

• 模糊控制系統(tǒng)的魯棒性強(qiáng),，干擾和參數(shù)變化對控制效果的影響被大大減弱，尤其適合于非線性,、時(shí)變及純滯后系統(tǒng)的控制,。

模糊控制系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)如圖1所示：

圖1　模糊控制系統(tǒng)框圖

其中s為系統(tǒng)的設(shè)定值，y為系統(tǒng)輸出,，e和c分別是系統(tǒng)偏差和偏差的微分信號,，也就是模糊控制器的輸入，u為控制器輸出的控制信號,，E,、C、U為相應(yīng)的模糊量,。由圖可知模糊控制器主要包含三個(gè)功能環(huán)節(jié):用于輸入信號處理的模糊量化和模糊化環(huán)節(jié),，模糊控制算法功能單元，以及用于輸出解模糊化的模糊環(huán)節(jié),。

模糊控制器設(shè)計(jì)的基本方法和主要步驟大致包括：

1,、選定模糊控制器的輸入輸出變量，并進(jìn)行量程轉(zhuǎn)換,。選取方法一般如圖1所示,，即分別取e、c和u,。

2,、確定各變量的模糊語言取值及相應(yīng)的隸屬函數(shù)，即進(jìn)行模糊化,。模糊語言值通常選取3,、5或7個(gè)，例如取為{負(fù),，零,，正},，{負(fù)大，負(fù)小,，零，正小,，正大},，或{負(fù)大，負(fù)中,，負(fù)小,，零，正小,，正中,，正大}等。然后對所選取的模糊集定義其隸屬函數(shù),，可取三角形隸屬函數(shù)(如圖2所示)或梯形,，并依據(jù)問題的不同取為均勻間隔或非均勻的；也可采用單點(diǎn)模糊集方法進(jìn)行模糊化,。 

圖2　隸屬函數(shù)取法示意

3,、建立模糊控制規(guī)則或控制算法。這是指規(guī)則的歸納和規(guī)則庫的建立,，是從實(shí)際控制經(jīng)驗(yàn)過渡到模糊控制器的中心環(huán)節(jié),。控制律通常由一組if-then結(jié)構(gòu)的模糊條件語句構(gòu)成,，例如:if e=N and c=N,，then u=PB……等；或總結(jié)為模糊控制規(guī)則表,，如表1中所示,，可直接由e和c查詢相應(yīng)的控制量u。

表1 模糊控制規(guī)則表舉例

4,、確定模糊推理和解模糊化方法,。常見的模糊推理方法有最大最小推理和最大乘積推理兩種，可視具體情況選擇其一：解模糊化方法有最大隸屬度法,，中位數(shù)法,，加權(quán)平均，重心法,，求和法或估值法等等,，針對系統(tǒng)要求或運(yùn)行情況的不同而選取相適應(yīng)的方法，從而將模糊量轉(zhuǎn)化為精確量,，用以實(shí)施最后的控制策略,。