模糊系统建模与控制课件

1、模糊系统建模与控制汪德刚大连理工大学电子与信息工程学院; 模糊系统建模与控制课程体系结构1 模糊集理论2 静态模糊系统建模3 动态模糊系统建模4 模糊控制器的设计与分析5 自适应模糊控制器的设计与分析模糊系统建模与控制模糊集合的基本理论 模糊集合理论的基本概念；确定隶属函数的基本方法；模糊关系合成的基本方法模糊逻辑与模糊推理 二值逻辑的基本概念；模糊逻辑的基本概念；模糊推理的基本原理和主要方法基于模糊推理的静态模糊系统建模 模糊系统建模的基本原理和相关概念；Mamdani系统、TS系统的设计及其逼近能力分析模糊系统建模与控制动态模糊系统的设计与分析 动态模糊系统建模；动态模糊系统的逼近能力分析

2、； HX方程在非线性系统定性研究中的应用模糊控制器的设计与分析 模糊控制器的工作原理与应用自适应模糊控制器的设计与分析 自适应控制器的基本原理；变论域自适应模糊控制器的基本原理和设计方法模糊系统建模与控制1 李洪兴，汪培庄, 模糊数学. 国防工业出版社，1994.2 汪培庄，李洪兴. 模糊系统理论与模糊计算机. 科学出版社，19953 王立新. 模糊系统与模糊控制教程. 清华大学出版社，2003. 4 王立新，自适应模糊系统与控制设计与稳定性分析，国防工业出版社，19955 吴望名，模糊推理的原理和方法，贵州科技出版社，19946 李永明，模糊系统分析，科学出版社，2005 模糊系统建模与控制

3、一 系统的建模 对于一个实际的系统、问题、对象，如果能建立起精确的数学模型，就能很好地处理该问题. 建立数学模型的基本步骤 1. 背景知识和问题提出 2. 模型假设 3. 建立模型 4. 模型求解 5. 模型分析及讨论模糊系统建模与控制建模通常分为两类： 机理建模法通过人们对实际系统的物理机理、化学机理等的了解，经过某种假设，从而建立起动态数学模型或代数模型或随机模型. 系统辨识建模法已知关于系统的一组数据（样本），通常为输入输出数据，根据经验假定该系统为某种标准模型（如2阶微分方程），再根据已知的数据确定模型中的参数 模糊系统建模与控制二、 为什么研究模糊系统理论 1 现实世界太复杂以至于无

4、法精确描述，所以为了得到一个合理的模型就需要引入近似性(即模糊性)概念； 2 随着信息时代的迈进，人类知识在系统建模与分析中变得日益重要，需要一种理论能够刻画人类的知识并将其嵌入到工程系统中。 3 在实际中，人们获得的模型过于复杂，例如一些非线性模型，需要将其简化从而利用已有的工具进行理论分析。 模糊系统建模与控制三 模糊系统的基本结构 模糊系统建模与控制 模糊系统是一种非线性静/动态连续系统的数学模型 非线性系统的其他数学模型有: 微分方程 偏微分方程 状态方程 描述函数 神经网络 多项式函数 小波函数模糊系统建模与控制四 模糊系统建模理论的意义1 模糊系统建模理论可以将输入输出数据，专家经

5、验转化为数学模型，是一种重要的数学建模方法2 现有的模糊控制理论由于很难获得数学模型，导致理论分析无法深入下去。而模糊系统建模理论可以将实验数据，专家经验等信息利用模糊推理转化为具体的数学模型，这就为进一步分析系统的定性理论，诸如能控性、能观性、稳定性等提供了新的研究途径。模糊系统建模与控制五 模糊系统的应用领域 模糊系统已广泛应用于控制、信号处理、通信、经济、管理、医学诊断等。其中，最大的应用领域主要集中在控制问题。模糊系统建模与控制模糊系统建模与控制模糊系统建模与控制 优点： 便于利用人的经验知识 可以不需要对象的精确数学模型 适于非线性被控对象 鲁棒 简单易学模糊系统建模与控制 缺点：

6、设计参数多 模糊数学的算子有多样性 难于理论分析 容易得到满意解，难得到最优解模糊系统建模与控制七 模糊控制主要适用的领域1 无法获得精确数学模型的复杂系统2 只能凭人经验控制和管理的复杂系统3 人机交互系统4 模型不精确、外部扰动很大的不确定性系统5 非线性系统控制模糊系统建模与控制模糊系统建模与控制 FC：(Fuzzy Control) 表达和利用人的经验性知识(模糊集合，模糊逻辑)，主要用于控制 ES：(Expert Systems) 表达和利用人的经验性知识(普通集合， 二值逻辑)，主要用于多层推理、诊断、决策、管理。 NN：(Neural Networks) 模拟人脑的信息处理结构和

7、方法，主要用于模式识别 GA：(Genetic Algorithms) 模拟生物进化的一种全局优化算法 OR: (Operational Research) 运筹学模糊系统建模与控制 早期的模糊控制方法大多是直接利用人的经验知识来设计模糊控制器，再根据实际控制效果来调试修正，简称为“直接综合法”。对于无法或很难建立对象数学模型的复杂控制问题，传统的控制方法无能为力，而直接综合法却可以提供简单有效的解决方案，充分显示了模糊控制的优越性。但是由于缺乏对象的数学模型，无法对控制系统的稳定性和性能指标等进行理论研究，控制器的设计只能依靠专家的经验个案处理，这是直接综合法的主要缺点。模糊系统建模与控制

8、近年来提出的另一类模糊控制方法，是先建立对象的数学模型，根据数学模型对控制系统的稳定性和性能指标等进行理论分析和仿真实验，然后再设计模糊控制器，简称为“分析综合法”。分析综合法解决问题的思路与传统的控制方法相同，但是适用于一般的非线性系统，弥补了传统控制方法主要适用于线性系统的缺陷，为模糊控制开辟了更广阔的应用领域，也大大丰富了模糊控制理论。模糊系统建模与控制1家用电器在日本 ,家用电气设备已成为其主攻市场,诸如智能洗衣机(日立)、微波炉(夏普)、吸尘器、空调机(三菱)、照相机和摄像机(立石)等等 模糊系统建模与控制日本模糊家电产品的普及率模糊系统建模与控制 Omron(立石) 1980，Ta

9、keshi Yamakawa在日本熊本大学工学院研究出世 界上第一块模糊芯片，电流工作式，可实现9种模 糊逻辑运算。 1987， Yamakawa与Omron合作研制出模糊推理机。 1988， FP-1000（8位，96条规则） 1989， FP-3000（12位，1283条规则, 1万FLIPS- Fuzzy Logic Inference per Second） FB-30AT模糊推理板(AT-Bus) 1990, FP-5000（10万 FLIPS）模糊系统建模与控制1985，Togai和Watanabe在美国AT&T贝尔实验室用 CMOS研制成电压驱动的 模糊逻辑电路。1990

10、， 在加州成立Togai InfraLogic公司， 1993， 和VLSI合作开发出VY86C570 型12位协处理器芯 片，包含了一个模糊计算加速器。(12位，4K/64K RAM）模糊系统建模与控制西门子公司与Inform公司合作推出的新型SAE81C99模糊逻加协处理器有两种形式:一种是带有8数据总线接口的独立芯片;另一种是作为SIECO51系列中8位控制器的一个宏单元或者16位SAB80C167族的一个宏单元。在20MNz时 钟频率时,此模糊协处理器能在一秒钟内处理790万条模糊规则。 模糊系统建模与控制NLX是VISL模糊逻辑芯片，主要用于模式识别领域。NLX220内集成了8位的A

11、D和DA转换器，有4个输入端和4个输出端，还集成一个脉冲发生器。Neural Logic公司还推出很多专用模糊芯片。模糊样本比较器NLX140是专门用来进行模式比较的。NLX112是一个128 Bit的数据修正器，它可以和8位位处理器通信。NLX113是一个32位的数据修正器，它可进行相关分析和互相关分析。 模糊系统建模与控制模糊系统建模与控制1963年年, 美国的美国的Lofti Zadeh与与C. Desoer发表发表Linear Systems - A State Space Approach。1965年，年，Zadeh提出提出模糊集合和模糊控制概念模糊集合和模糊控制概念C. Desoe

12、r模糊系统建模与控制 1发生期（60年代中-70年代初） 1965，Zadeh 提出了模糊集合，开创了模糊数学 1972，Zadeh 提出了模糊控制原理 1973，Mamdani 实现了锅炉和蒸气机的模糊控制 1974，Zadeh 提出了模糊推理模糊系统建模与控制1976，Rutherford 模糊控制算法分析1977，Ostergad 水泥窑炉模糊控制1977，Willaeys 最优模糊控制1979，Komolor 在模糊目标和模糊约束下的最优控制1979，Mamdani 模糊自组织控制1980，Tong 废水处理的模糊控制1980，Mizumoto 模糊条件推理 and Tanaka，模糊系统建模与控制1983，Pedrycz 概率模糊集 Yasunobu 模糊预报控制1984， 国际模糊系统联合会（IFSA）成立 Sugeno 模型汽车停车控制1985，Takagi and Sugeno TS模糊模型与辨识 Gupta 模糊控制系统的稳定性 Togai 模糊芯片1986，Yamakawa 模糊芯片 Dubois and Prade 近似推理1987，Yasunobu 日本仙台地铁机车的模糊控制模糊系统建模与控制1989，Ying and Buckley