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文档简介
1、 #0.50.50.110.50.1则Cr=0.10.510.10.50.50.10.10.1oR=0.40.53-1模糊逻辑控制器由哪几部分组成?各完成什么功能?答:模糊控制系统的主要部件是模糊化过程、知识库(数据库和规则库)、推理决策和精确化计算。1、模糊化过程模糊化过程主要完成:测量输入变量的值,并将数字表示形式的输入量转化为通常用语言值表示的某一限定码的序数。2、知识库知识库包括数据库和规则库。1)、数据库数据库提供必要的定义,包含了语言控制规则论域的离散化、量化和正规化以及输入空间的分区、隶属度函数的定义等。2)、规则库规则库根据控制目的和控制策略给出了一套由语言变量描述的并由专家或
2、自学习产生的控制规则的集合。它包括:过程状态输入变量和控制输出变量的选择,模糊控制系统的建立。3、推理决策逻辑推理决策逻辑是利用知识库的信息模拟人类的推理决策过程,给出适合的控制量。(它是模糊控制的核心)。4、精确化过程在推理得到的模糊集合中取一个能最佳代表这个模糊推理结果可能性的精确值的过程称为精确化过程。模糊控制器采用数字计算机。它具有三个重要功能:1)把系统的偏差从数字量转化为模糊量(模糊化过程、数据库两块);2)对模糊量由给定的规则进行模糊推理(规则库、推理决策完成);3)把推理结果的模糊输出量转化为实际系统能够接受的精确数字量或模拟量(精确化接口)。3-2模糊逻辑控制器常规设计的步骤
3、怎样?应该注意哪些问题?答:常规设计方法设计步骤如下:1、确定模糊控制器的输入、输出变量2、确定各输入、输出变量的变化范围、量化等级和量化因子3、在各输入和输出语言变量的量化域内定义模糊子集。4、模糊控制规则的确定5、求模糊控制表3-3已知由极大极小推理袪得到输出模糊集为:C=+用重心法-1-2-3-4-5计算出此推理结果的精确值Z。重心法重心法是取模糊隶属度函数的曲线与横坐标闱城面积的重心为模糊推理最终输出值。vpv(y)dv连续:Vo=m工也(u)离散:比=*=1采用离散重心法:m工皿(叫)比=*=1离散:_0.3x(l)+0.8x(2)+lx(_3)+0.5x(_4)+0.1x(_5)0
4、.3+0.8+1+0.5+0.10.3x(1)+0.8x(-2)+1x(一3)+0.5x(-4)+0.1x(-5)2/7=-2.74073-4已知某一加炉炉温控制系统,要求温度保持在600C恒定。目前此系统采用人工控制方式,并有以下控制经验若炉温低于6000C,则升压;低得越多升压越高。若炉温高于6000C,则降压;高得越多降压越低。若炉温等于6009c,则保持电压不变。设模糊控制器为一维控制器,输入语言变量为误差,输出为控制电压。两个变量的量化等级为七级、取五个语言值。隶属度函数根据确定的原则任意确定。试按常规模糊逻辑控制器的设计方法设计出模糊逻辑控制表。回顾:、一维模糊控制器设模糊控制器的
5、输入变量为e,输出控制量为u,则模糊控制规则一般有以下形式:R1:如果e是El,u是U1;R2:否则如果e是E2,u是U2;Rii:否则如果e是Emu是Un;其中El,E2,.En,为模糊控制器输入论域上的模糊子集;Ul,U2,.Un为模糊控制器输出论域上的模糊子集;其总的模糊关系:/?(,)=q1=1那么输入语言变量为误差,输出为控制电压。两个变量的量化等级为七级、取五个语言值。量化等级为七级量化等级-3-210123五个语言值PB、PS、ZE、NS、NB给定值600C模糊控制器选用的系统的实际温度T与温度给定值Td的误差e=Td-T作为输入语言变量,把控制加热装置的供电电压U选作输出语言变
6、量。温度900C以上800C70oc600C50or400V300C以下误差为E-300C-200-100C010oc200V300*C控制电压U10202530354050量化等级-3-2-10123状态变量相关的隶属度函数PB000000.31PS00000.410.4ZE000.110.100NS0410.40000NB10.300000误差隶属度函数模糊控制器选用的系统的实际温度T与温度给定值Td的误差e=Td-T作为输入语言变量,把控制加热装置的供电电压u选作输出语言变量。(1)若炉温低于600C,则升压;低得越多升压越高。(2)若炉温高于6000C,则降压;高得越多降压越低。(3)
7、若炉温等于600C,则保持电压不变。分析:(1)若炉温低于600C,则升压;低得越多升压越高。当氏600当氏600胡0600当7600切0T(l-T=e则降压;高得越多降压越低。(3)若炉温等于600C,则保持电压不变。T600=Td0TT600=Td0T(l-T=e,则保持电压不变。电压固定在15V.则控制U则控制U为NB;则控制U为NS;则控制U为ZE;则控制U为PS;则控制U为PB;规则1、如果误差e是NB,规则2、如呆误差e是NS,规则3、如果误差e是ZE,规则4、如呆误差e是PS,规则5、如果误差己是PB,(和P53例题不同,例题的控制量和误差屋成正比。例如如果误差小于0,增加控制量
8、,使得误差增加。规则不一样。这儿的控制规则是控制量和误差屋成反比。)按照离散重心法:重心法重心法是取模糊隶属度函数的曲线与横坐标闱城面积的重心为模糊推理最终输出值。fv/y(v)Jv连续:比=V模糊控制逻辑表m工皿(叫)离散:比=以(叫)Jt=l1)/.(3)从误差隶属度图看到PB,PS规则4、如呆误差e是PS,则控制U为PS;误差ps(3)=0.4由规则4得到控制:Sa%如果有两个输入变量,就是两维输入,E,DE,那么控制就是用玛达尼,求它们的最小值,见p55z最后三行和P61的由规则一得到:(前面五行)规则5、如呆误差e是PB,则控制U为PB;误差pPB(3)=1由规则5得到控制:U2=最
9、后的输出增量为上面两条控制量的合成,u=ul+u2=yps+yPB模糊输出量隶属度函数精确化控制输出:0.4x50+0435+1x50=46.6667控制输出:0.4+0.4+1儿(2)从误差隶属度图看到PE.PS规则4、如呆误差e是PS,则控制U为PS;误差Pps(2)=1由规则4得到控制:U严s规则5、如呆误差e是PB,则控制U为PB;误差ps(2)=0.3由规则5得到控制:兮最后的输出增量为上面两条控制量的合成,(/胡+S=%s+%B模糊输出量隶属度函数精确化控制输出:03X40+1X40=400.3+13)儿(1)从误差隶属度图看到PS.ZE规则3、如呆误差e是ZE,则控制U为ZE;误
10、差ze(1)=0.1由规则3得到控制:Uj%E规则4、如果误差e是PS,则控制U为PS;误差ps(l)=4由规则4得到控制:u,=o%s最后的输出增量为上面两条控制量的合成,模糊输出量隶属度函数精确化控制输出:0.4x35+0.4x50-0.1x35+0.1x25控制输出:04+04+01+01/(0)从误差隶属度图看到ZE规则3、如呆误差e是ZE,则控制U为ZE;误差ze(0)=1由规则3得到控制:5%最后的输出增量为上面一条控制量的合成,模糊输出量隶属度函数模糊输出量隶属度函数精确化控制输出:=30从误差隶属度图看到ZE,NS规则2、如呆误差e是NS,则控制U为NS;误差如(-1)=0.4
11、由规则1得到控制:规则3、如呆误差e是ZE,则控制U为ZE;误差在(一1)=0.1由规则3得到控制:u严0%E最后的输出增量为上面两条控制量的合成,胡+S=o.+o%s精确化控制输出:0.4x10-0.4x25+0.1x25-0.1x35控制输出:04+04+01+016)/(-2)从误差隶属度图看到NS.NB规则1、如呆误差e是畑贝IJ控制U为NB;误差网(一2)=0.3由规则1得到控制:5=%规则2、如呆误差e是NS,则控制U为NS;误差Zvs(-2)=1由规则2得到控制:U严呱$最后的输出增量为上面两条控制量的合成,胡+S=o%b+%s模糊输出量隶属度函数精确化控制输出:03X20+1X
12、20=200.3+17)儿(-3)从误差隶属度图看到NSNE规则1、如呆误差e是NB,则控制U为NB;误差“ns(-3)=1由规则1得到控制:U严呱b规则2、如呆误差e是NS,则控制U为NS;误差ns(3)=0.4由规则2得到控制:5=%最后的输出增量为上面两条控制量的合成,心+6%+%模糊输出量隶属度函数模糊输出量隶属度函数精确化控制输出:0.4x25+0.4x10+1x100.4+0.4+1控制输出:0.4x25+0.4x10+1x100.4+0.4+1=13.3333温度900C以上800C700C600C5000C400C300C以下误差为E-300C-200C-100C0100c20
13、0C300C因此模糊逻辑控制表E-3-2-10123控制电压u13.3333202030101046.66673-5设在论域(误差)=-4,-2,0,24和控制电压1(=0,2,468上定义的模糊子集的隶已知模糊控制规则:规则1:如果误差e为ZE,则u为ZE;规则2:如果误差e为PS,则u为NS;试应用玛达尼推理法计算当输入误差e=0.6时,输出电压“=?(精确化计算采用重心法)回顾:削顶推理法整个推理过程其几何意义是分别在不同规则中用各自推理嵌件的总隶属度去切割本推理规则中后件的隶属度函数以得到输出结果。这种推理方法步骤是1、在推理前件中选取各个条件中最不适配的隶属度(隶属度最小的值,也就是
14、从推理嵌件到后件削顶进行“与”运算);2、对所有规则的结论部选取最人适配度的隶属度(隶属度最人的值,也就是从对所有结论进行“并”运算)。A解:根据输入和输出变量的个数,所需规则的最人数目。由于规则1:如果误差e为ZE,则u为ZE;规则2:如果误差e为PS,则11为NS;控制规则表E负大NB负小NS零ZE正小PS正大PEUZENS解:1)模糊化过程当输入误差e为0.6,看图1,e=0.6,正小“1=0.625;零=0.375(,“),(2,0),(0,1)2-0当*0.6时/=0.7(e,“c),(0,0),(0,2)e_2-0/0-0当eO.6时/0MN心I0Net.,0w10Neti阀值函数
15、分段线性型线性函数Sigmoid函数型ii/(m/(m)=Nelf1+eTSigmoid函数Tan函数型NcljNctj幺-eMN%)=一亘e7+e72、为什么由简单的神经元连接而成的神经网络具有非常强人的功能?神经系统是一个高度复杂的非线性动力学系统,虽然每一个神经元的结构和功能十分简单,但由大量神经元构成的网络系统的行为却是丰富多彩和十分复杂的。从神经元模型角度来看,有线性处理单元和非线性处理单元。从网络结构方面来看,有:前向网络、反馈网络和自组织网络。3、神经网络按连接方式分有哪几类,按功能分有哪几类、按学习方式分又有哪几类?神经网络按连接方式?神经网络按连接方式分神经网络是由通过神经元
16、的互连而达到的。根据神经元的连接方式的不同,神经网络可分为以下四种形式:(1)前向网络由输入层、隐含层和输出层组成。每一层只接受前一层神经元的输入。各神经元之间不存在反馈。属于层次型网络。(2)反馈网络只在输出层到输入层存在反馈,即每一个输入节点都有可能接受来自外部的输入和来自输出神经元的反馈。属于层次型网络。反馈网络(3)相互结合型网络这种神经网络在任意两个神经元之间都可能有连接。在这个状态中,信号要在神经元之间反复往返传递,网络处在一种不断改变状态的动态之中,从某种初态开始,经过若干次的变化,才会达到某种平衡状态。属于网状结构网络。相互结合型网络(4)混合型网络通过同一层内神经元的相互结合
17、,可以实现同一层内神经元之间的横向抑制或兴奋机制。这样可以限制每层内能同时动作的神经元数,或者把每层内的神经元分为若干组,让每组作为一个整体来动作。它是层次型网络和网状结构网络的一种结合。混合型网络神经网络按功能分有哪几类.神经网络将神经元按功能和顺序的不同分为输出层、中间层(隐层)、输出层。输出层各神经元负责接收来自外界的输入信息,并传给中间各隐层神经元;隐层是神经网络的内部信息处理层,负贵信息变换。根据需要可设计为一层或多层;最后一个隐层将信息传递给输出层神经元经进一步处理后向外界输出信息处理结果。神经网络按按学习方式分又有哪几类?有导师学习和无导师学习。4、如图4-24所示的多层前向传播
18、神经网络结构。假设对于期望的输入心兀=13,九,血=90.3。网络权系数的初始值见图。试用EP算法训练此网络。并详细写出第一次迭代学习的计算结果。这里,取神经元激励函数/(X)=学1+厂习步长为最人迭代次数为iteiafeniaxo误差为e。(四舍五入.精确到小数后1位)神经网络结构图解输入最人容许逼近误差值和最人迭代学习次数iteratemax。置初始迭代学习次数iterate=0。(1)置各权值或阈值的初始值:(0)0(0)为小的随机数值;回顾:单一人工神经元有线性和非线性(1)单一人工神经元线性单一人工神经元示意图(线性)最简单的人工神经元输入和输出数学表示:假设输入项Net由输入信号X
19、j(j=1,2,.j)的线性组合构成,即Net=%+fvv.x.;=1为阀值;匕是决定第J个输入的突触权系数。神经元的平衡态输出y为n;=i式中CT(X)表示神经元的激励函数前面假设输入项Net是输入信号&的线性函数。一般情况下,Net是输入信号心的非线性函数。因此本题的权值W;2,W;o,W;2,to图4-15例4-1的神经网络结构图(2).提供训练样本:输入矢量:Xm,R=1,2,.,P;期塑输出:dk,k=,2,.,P;对每个输入样本进行下面iteratemax的迭代;g=l3(3)计算网络的实际输出及隐层单元的状态:(工X%+q)因为xPx2r=l3卩net=叶內+h2x2+vvjo=口q+(_2)Dq+lEB=-2net=旳$+w;。=22k+(0)Ek2+口-1)=1q=0.119211+Qm1+e2o,=-=0.7311-1+严出1+以net=wjO+=IQ?+(0)Q?2+2x1=2.1192net=+応+vv;0=IS】+(-2)Zb2-3x1=43430y1=0.89281+宀y,=一=0.0128-1+严“计算训练误差:%=%(1-)(-)(输出层)%=%(1-%)工(隐含层)in1)输出层&=(加-)l)f(问;)=(九-*)X(1-X)=6.8910004&=(yd2-y2)f(net2)=(yd2-儿)儿(】-儿)=000362)隐含层
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