第2章模糊控制系统(22原理)

1、12.2 模糊控制系统的原理模糊控制系统的原理 2.2.1 传统控制系统传统控制系统 n传统的反馈控制系统由三部分组传统的反馈控制系统由三部分组成，如图成，如图2.1所示。所示。 参考或指令输入。参考或指令输入。 敏感输出（反馈输敏感输出（反馈输出）。出）。 控制信号，被控对控制信号，被控对象输入。象输入。 外部干扰。外部干扰。 被控对象输出和被控对象输出和被测量信号。被测量信号。 测量噪声。测量噪声。rvudyn各部分的输出是它们输入的和（或差）的线性函数，即：各部分的输出是它们输入的和（或差）的线性函数，即： )(udPy)(nyFv)(vrCu22.2.2 模糊控制系统的工作原理模糊控制

2、系统的工作原理人工操作的控制系统人工操作的控制系统 n操作者首先通过传感器和仪表显示设备，知道系统的输操作者首先通过传感器和仪表显示设备，知道系统的输出量及其变化的模糊信息，出量及其变化的模糊信息，n操作者在对受控过程进行控制时，操作者在对受控过程进行控制时，测量或观测到的偏测量或观测到的偏差值和偏差的变化速率是一些清晰的量，差值和偏差的变化速率是一些清晰的量，经过模糊化经过模糊化以后得到偏差、偏差变化率大、中、小的某个模糊量以后得到偏差、偏差变化率大、中、小的某个模糊量。3n经过人的模糊决策后，经过人的模糊决策后，得到决策的控制输出模得到决策的控制输出模糊量。糊量。当按照已定的模糊决策去执行

3、具体的动作时，所执当按照已定的模糊决策去执行具体的动作时，所执行的动作又必须以清晰的量表现出来。行的动作又必须以清晰的量表现出来。4图图2.4 模糊控制系统原理示意图模糊控制系统原理示意图 n将模糊近似推理分析得到模糊控制量输出将模糊近似推理分析得到模糊控制量输出U。e 将偏差将偏差e、偏差变化率、偏差变化率 的清晰量经模糊化得到模的清晰量经模糊化得到模糊量糊量E和和CE，n然后经模糊决策判断，得到清晰值的控制量输出然后经模糊决策判断，得到清晰值的控制量输出u去去执行控制动作。执行控制动作。 5模糊控制系统结构模糊控制系统结构 n图中，图中，yr为系统设定值，为系统设定值，y为系统输出值为系统

4、输出值 6模糊控制器的三个主要功能模块模糊控制器的三个主要功能模块 n 模糊化模糊化。 模糊化是将模糊控制器输入量的模糊化是将模糊控制器输入量的确定值转换为相应模糊语言变量值的过程。确定值转换为相应模糊语言变量值的过程。n 模糊推理。模糊推理。以已知的规则库和输入变量为依以已知的规则库和输入变量为依据，基于模糊变换推出新的模糊命题作为结论据，基于模糊变换推出新的模糊命题作为结论的过程叫做模糊推理。的过程叫做模糊推理。n 清晰化。清晰化。 清晰化是将模糊推理后得到的模糊清晰化是将模糊推理后得到的模糊集转换为用作控制的数字值的过程。集转换为用作控制的数字值的过程。 7模糊控制有以下特点：模糊控制有

5、以下特点： n 适用于不易获得精确数字模型的被控对象适用于不易获得精确数字模型的被控对象，其结构参数不是很清楚或难以求得，只要求掌握其结构参数不是很清楚或难以求得，只要求掌握操作人员或专家的经验或知识。操作人员或专家的经验或知识。n 模糊控制是一种语言变量控制器，模糊控制是一种语言变量控制器，其控制规其控制规则只用语言变量的形式定性地表达，构成了被控则只用语言变量的形式定性地表达，构成了被控对象的模糊模型。对象的模糊模型。n 系统的鲁棒性强，系统的鲁棒性强，尤其适用于非线性、时变、尤其适用于非线性、时变、滞后系统的控制。滞后系统的控制。 82.2.3 模糊控制的系统结构模糊控制的系统结构 n图

6、图2.5所示的模糊控制系统，是一种最基本的模糊控制方式，所示的模糊控制系统，是一种最基本的模糊控制方式，又称为直接模糊控制方式。又称为直接模糊控制方式。n在实际应用中，人们为了更好地发挥模糊控制的作用或者改在实际应用中，人们为了更好地发挥模糊控制的作用或者改变模糊控制的功能，提出了多种改进的模糊控制器，例如：变模糊控制的功能，提出了多种改进的模糊控制器，例如： n PIDPID模糊控制器。模糊控制器。n 变结构模糊控制器。变结构模糊控制器。n 复合型模糊控制器。复合型模糊控制器。n 自校正模糊控制器。自校正模糊控制器。n 神经网络自学习模糊控制器。神经网络自学习模糊控制器。n 遗传算法寻优模糊

7、控制器。遗传算法寻优模糊控制器。91. PID模糊控制器模糊控制器 n在工业控制中，在工业控制中，PID（比例、积分、微分）控制仍是基（比例、积分、微分）控制仍是基本的和应用得最为普遍的控制方法。本的和应用得最为普遍的控制方法。nPID控制器常以拉普拉斯变换的形式写出，即：控制器常以拉普拉斯变换的形式写出，即： dpid111/TU sKE sTsT s令采样周期为令采样周期为T，得位置式，得位置式PID控制器为控制器为: piD111zTu kTKe kTT zT zT10表征控制对象的阶跃响应参数有延迟时间表征控制对象的阶跃响应参数有延迟时间 ，飞，飞升速度升速度 。PID参数可按下式求得

8、：参数可按下式求得： n另一方式的另一方式的PID参数由下式决定：参数由下式决定：/2 . 1pK2iT5 . 0dTmax6 . 0KKppiTT21pdTT81其中，其中， ， 分别是在比例控制下闭环系分别是在比例控制下闭环系统处于临界状态时的比例增益和振荡周期。统处于临界状态时的比例增益和振荡周期。 maxKpT11用模糊逻辑来整定用模糊逻辑来整定PID控制算法中的参数，由控制算法中的参数，由模糊推理得到的结果就是模糊推理得到的结果就是PID参数的修正量参数的修正量,参数自动校正关系为参数自动校正关系为n其中上角标代表校正次数，其中上角标代表校正次数， 为校正速度量，为校正速度量，随校正

9、次数逐渐变小。随校正次数逐渐变小。 111KKTTTjjjpppjjjiiijjjDDDrKrTTrTr12速度式PID为nPID参数整定，就是根据被控特性和所希望的参数整定，就是根据被控特性和所希望的控制性能要求决定控制性能要求决定 ， ， 三个参数。三个参数。 121111 211Dpiu kTu kTu kTTTzzTKzze kTTTzpKiTdT最早用实验的方法来整定最早用实验的方法来整定PID的参数，方法有两种方式，的参数，方法有两种方式，一是根据控制对象的开环阶跃响应来决定，另一是根一是根据控制对象的开环阶跃响应来决定，另一是根据只含比例控制的闭环特性来决定。据只含比例控制的闭环

10、特性来决定。 13图图2.6 参数自调整参数自调整PID模糊控制系统模糊控制系统142. 变结构模糊控制器变结构模糊控制器 n设计有多个简单的子模糊控制器，每个子模糊控制的控设计有多个简单的子模糊控制器，每个子模糊控制的控制规则、参数和控制目标都不同。制规则、参数和控制目标都不同。n根据系统的偏差、偏差变化等特征状态，系统切换到不根据系统的偏差、偏差变化等特征状态，系统切换到不同的子模糊控制器。同的子模糊控制器。n变结构模糊控制器的模糊控制系统结构如下图所示变结构模糊控制器的模糊控制系统结构如下图所示。 153. 复合型模糊控制器复合型模糊控制器 n复合型模糊控制器是指模糊控制同传统控制相结复

11、合型模糊控制器是指模糊控制同传统控制相结合的一种控制方法，通常由简单模糊控制器和合的一种控制方法，通常由简单模糊控制器和PI或或PID控制器组成。控制器组成。n利用模糊控制器对系统实现非线性的智能控制，利用模糊控制器对系统实现非线性的智能控制，得用得用PI控制器克服在偏差趋于零时，模糊控制器控制器克服在偏差趋于零时，模糊控制器可能产生的震荡及稳态误差。可能产生的震荡及稳态误差。 16（1）双模控制结构）双模控制结构n由特征识别器对系统的工作状态进行识别。由特征识别器对系统的工作状态进行识别。n当系统的偏差较大时，系统切入模糊控制，当系当系统的偏差较大时，系统切入模糊控制，当系统偏差较小时，系统

12、切入统偏差较小时，系统切入PI控制器。控制器。 17（2）串联控制结构）串联控制结构 n当系统的偏差大于语言变量值的零档（当系统的偏差大于语言变量值的零档（ZE）时，系统的）时，系统的偏差信号和模糊控制器的输出同时作为偏差信号和模糊控制器的输出同时作为PI控制的输入信控制的输入信号。号。n当系统的偏差小于语言变量零值档时，模糊控制器输出当系统的偏差小于语言变量零值档时，模糊控制器输出断开，仅有偏差加到断开，仅有偏差加到PI控制器的输入端。控制器的输入端。 18（3）并联控制结构）并联控制结构 n当系统偏差大于语言变量值零档时，模糊控制器和当系统偏差大于语言变量值零档时，模糊控制器和PI控制控制

13、器的输出同时作用于对象，有较强的控制作用。器的输出同时作用于对象，有较强的控制作用。n当系统的偏差小于语言变量值的零档时，模糊控制器回路当系统的偏差小于语言变量值的零档时，模糊控制器回路自动断开，仅有自动断开，仅有PI控制器作用于对象，从而系统能有良好控制器作用于对象，从而系统能有良好的稳态性能。的稳态性能。 19（4）串联控制结构）串联控制结构 n模糊控制器的输出可以是内环的设定值，也可以是内环模糊控制器的输出可以是内环的设定值，也可以是内环设定值的修正量。利用模糊控制器输入输出的非线性特设定值的修正量。利用模糊控制器输入输出的非线性特性，正好用于描述系统内外环被控变量之间的非线性关性，正好

14、用于描述系统内外环被控变量之间的非线性关系。系。 204. 自校正模糊控制器自校正模糊控制器 n在实时运行时，它能自动对控制器自身的有关参在实时运行时，它能自动对控制器自身的有关参数进行调整，使系统的品质得到改善和提高。数进行调整，使系统的品质得到改善和提高。n自校正模糊控制器一般有自校正模糊控制器一般有三种校正方法三种校正方法:n(1)调整比例因子法（量化因子和比例因子）调整比例因子法（量化因子和比例因子）;n(2)调整模糊控制规则法调整模糊控制规则法;n(3)调整语言变量的隶属函数法。调整语言变量的隶属函数法。 21（1）比例因子参数自校正）比例因子参数自校正 n它实际上是在原有模糊控制器

15、的基础上又增加了一个上级它实际上是在原有模糊控制器的基础上又增加了一个上级模糊控制器，称为智能调整器。模糊控制器，称为智能调整器。n它反映了量化因子、比例因子与系统响应之间的关系。它反映了量化因子、比例因子与系统响应之间的关系。n上级模糊控制器根据系统的响应。对量化、比例因子进行上级模糊控制器根据系统的响应。对量化、比例因子进行在线计算、调整；在线计算、调整；n下级模糊控制得用这些计算出的因子再结合常规查询表的下级模糊控制得用这些计算出的因子再结合常规查询表的模糊控制算法，对系统进行实时控制。模糊控制算法，对系统进行实时控制。 22（2）模糊控制规则自校正）模糊控制规则自校正 n它是在基本模糊

16、控制器的基础上增加性能测量和控制规它是在基本模糊控制器的基础上增加性能测量和控制规则校正环节。则校正环节。n性能测量环节以一种确定的性能准则对系统的实际动态、性能测量环节以一种确定的性能准则对系统的实际动态、稳态性能进行测定，计算出调整系统输出特性所需的校稳态性能进行测定，计算出调整系统输出特性所需的校正量，进而计算出控制器的校正量。正量，进而计算出控制器的校正量。 235. 神经网络自学习的模糊控制器神经网络自学习的模糊控制器 n模糊控制器具有被人容易理解的表达能力，但如何自动模糊控制器具有被人容易理解的表达能力，但如何自动生成和调整隶属函数和模糊控制规则，则是一件很困难生成和调整隶属函数和

17、模糊控制规则，则是一件很困难的事情。的事情。n神经网络对环境的变化有较强的自适应学习能力。但从神经网络对环境的变化有较强的自适应学习能力。但从建模的角度看，它采用的是典型的黑箱型的学习模式。建模的角度看，它采用的是典型的黑箱型的学习模式。n神经网络所获得的输入、输出关系是由无法用容易被人神经网络所获得的输入、输出关系是由无法用容易被人接受的方式表达出来的。如何综合利用两者的长处，是接受的方式表达出来的。如何综合利用两者的长处，是目前的一个研究课题。目前的一个研究课题。 242.2.4 模糊控制器的结构与组成模糊控制器的结构与组成 1. 模糊控制器的结构模糊控制器的结构 n（1 1）单变量模糊控

18、制器）单变量模糊控制器n在模糊控制系统中，具有一个输入变量和一个输在模糊控制系统中，具有一个输入变量和一个输出变量的系统称为单变量模糊控制系统，一个单出变量的系统称为单变量模糊控制系统，一个单变量模糊控制系统所采用的模糊控制器称之为单变量模糊控制系统所采用的模糊控制器称之为单变量模糊控制器。变量模糊控制器。n通常把单变量模糊控制器的输入量个数称为模糊通常把单变量模糊控制器的输入量个数称为模糊控制器的维数，如图控制器的维数，如图2.17所示。所示。 25图图2.17 2.17 单变量模糊控制器单变量模糊控制器26（2）多变量模糊控制器）多变量模糊控制器 n多于一个输入和输出变量的系统称为多变量模

19、糊多于一个输入和输出变量的系统称为多变量模糊控制系统。控制系统。n多变量模糊控制系统所采用的模糊控制器往往具多变量模糊控制系统所采用的模糊控制器往往具有多变量结构，称为多变量模糊控制器，如图有多变量结构，称为多变量模糊控制器，如图2.18所示。所示。 272. 模糊控制器的组成模糊控制器的组成 n输入变量是过程实测变量与系统设定值之差值。输入变量是过程实测变量与系统设定值之差值。输出变量是系统的实时控制修正变量。输出变量是系统的实时控制修正变量。n模糊控制的核心部分是包含语言规则的规则库和模糊控制的核心部分是包含语言规则的规则库和模糊推理。模糊推理。 28（1）模糊化接口）模糊化接口 n模糊化

20、就是输入值匹配成语言值的过程。同时，输入值模糊化就是输入值匹配成语言值的过程。同时，输入值对于相应语言变量语言值的隶属度也被确定，如图对于相应语言变量语言值的隶属度也被确定，如图2.21所示。输入值可以和语言值所示。输入值可以和语言值C相匹配，也可以和语言值相匹配，也可以和语言值D相匹配。相应于相匹配。相应于C模糊集的隶属度是模糊集的隶属度是 ，相应于，相应于D模糊集的隶属度是模糊集的隶属度是 。相应于。相应于A，B，E模糊集的隶模糊集的隶属度均为零。属度均为零。 )(icx)(idx29（2）规则库）规则库 n规则库包含有与过程操作有关的经验型知识，控制规则规则库包含有与过程操作有关的经验型

21、知识，控制规则就是这些知识的描述。就是这些知识的描述。 n规则库：（以文本形式定义规则）规则库：（以文本形式定义规则）n: : 若若 条件条件P1 则则 结论结论C1n: : 若若 条件条件P2 则则 结论结论C2nn: : 若若 条件条件Pi 则则 结论结论Cin条件可以是多个条件的组合，规则的结论也可以不只一条件可以是多个条件的组合，规则的结论也可以不只一个个 。30图图2.22 控制规则的矩阵表控制规则的矩阵表 31（3）模糊推理）模糊推理 n工程上为了便于微机实现，通常采用工程上为了便于微机实现，通常采用“或或”运算运算处理这种较为简单的推理方法。处理这种较为简单的推理方法。nMamd

22、aniMamdani推理方法是一种广泛采用的方法。推理方法是一种广泛采用的方法。n它包含三个过程：它包含三个过程：n隶属度聚集（隶属度聚集（AggregationAggregation）、）、n规则激活（规则激活（ActivationActivation）、）、n输出总合（输出总合（AccumulationAccumulation）。）。321）推理条件前提隶属度的聚集）推理条件前提隶属度的聚集 n设第设第K条控制规则为条控制规则为nIF Pk1 and Pk2 orIF Pk1 and Pk2 or（not Pk3 not Pk3 ）THEN Ck THEN Ck withk withk n推理规则的前提