模糊控制综述

课题论文一模糊掌握理论的进展

及其应用学姓班学电气工程学院

陆艳娟学姓班学电气工程学院

陆艳娟院：_名：—级：—号：—授课老师:电103班1012022067

华亮摘要:常规掌握的基本特点是掌握器的设计要建立在被控对象的数学模型基础上，但是在很多状况下被控对象的精确数学模型很难建立，而实行模糊掌握和其它技术的结合形成的掌握方法，在对多变量、非线性、不确定的简单系统中却能取得较好的掌握效果。对此总结了模糊掌握理论进展的概况，介绍了模糊掌握理论与其它掌握方法的结合技术，研讨了模糊掌握的应用和进展前景。一、模糊规律的提出在日常生活中，人们往往使用“较少”、“较多”、“小一些”、“很小”等模糊语言，例如，当我们拧开水阀向水桶放水时，有这样的阅历：桶里没有水或水较少时，应开大水阀门；桶里的水比较多时，水阀应拧小一些；水桶快满时,应把阀门拧很小；水桶里的水满时，应快速关掉水阀。“模糊”比“清楚”所拥有的信息容量更大，内涵更丰富，更符合客观世界。为了用数学方法描述和处理自然界消失的不精确、不完整的信息，1965年美国加州高校L.A.Zadeh教授首次提出用“隶属函数”的概念来定量描述事物模糊性的模糊集合理论，从今奠定了模糊数学的基础。在20世纪60年月后期，很多学者提出了新的模糊方法，如模糊算法、模糊决策等，建立了讨论模糊掌握的基础理论，在引入语言变量概念的基础上，提出了用“IF-THEN”的规章来量化人类的学问。二、模糊理论的讨论1)模糊规律模糊集合(FuzzySets)是经典集合的推广，经典集合只能描述确定性的概念，是二值规律一一非“真”即“假”，而不能描述现实世界中模糊的概念，例如，“天气很热”等概念。模糊规律仿照人类的思维，引入隶属度(degreeofmembership)的概念，描述介于“真”与“假”中间的过程。给集合中每一个元素给予一个介于。和1之间的实数，描述其属于一个集合的强度，该实数称为元素属于一个集合的隶属度，集合中全部元素的隶属度全体构成集合的隶属函数。例如，“成年人”集合:月成年人(%)-例如，“成年人”集合:月成年人(%)-1 x>180xv182）模糊规章模糊掌握规章："IFTHEN"o很多模糊规章实际上是一组多重条件语句，可以表示为从条件论域到结论论域的模糊关系矩阵R。模糊规章连同各语言变量的隶属函数一起构成了应用系统的学问库。3）模糊推理模糊推理是模拟人脑日常推理方式的一种近似推理模式，它作为模糊掌握技术的核心内容。通过条件模糊向量与模糊关系矩阵R的合成进行模糊推理，得到结论的模糊向量。依据模糊集合和模糊关系理论，对于不同类型的模糊规章可用不同的模糊推理方法。4）模糊决策由模糊推理得到的结论或者操作是一个模糊向量，不能直接应用，需转化为精确量，这一过程称为“模糊决策”。常用的模糊决策方法包括：最大隶属度法一一在模糊向量中，取隶属度最大的量作为推理结果；加权平均判别法一一〃.自“（"血;U——

n/=1中位数法一一把模糊集的中位数作为系统掌握量。三、模糊理论的进展随着科学技术的迅猛进展，对自动掌握系统的掌握精度、响应速度、系统稳定性和适应力量的要求越来越高，对于大多数简单的被控对象，采纳传统的掌握方法往往难以收到满足的掌握效果。模糊掌握综合了专家的操作阅历，具有不依靠被控对象的精确数学模型，设计简洁，便于应用，抗干扰力量强，响应速度快，易于掌握和把握，对系统参数的变化有较强的鲁棒性等特点，在经典掌握理论和现代掌握理论难以应用的场合发挥了很大的作用，已经成为智能掌握的主要分支。20世纪70年月的一个重大大事就是诞生了处理实际系统的模糊掌握器。模糊掌握是以模糊数学为基础，运用语言规章表示方法和先进的计算机技术，由模糊推理进行决策的一种高级掌握策略。它无疑属于智能掌握范畴，而且进展至今已成为人工智能领域中的一个重要分支。模糊掌握的进展过程中,提出了多种自组织、自学习、自适应模糊掌握器。它们依据被控过程的特性和系统参数的变化，自动生成或调整模糊掌握器的规章和参数,达到掌握目的。这类模糊掌握器在实现人的掌握策略基础上,又进一步将人的学习和适应力量引入掌握器，使模糊掌握具有更高的智能性。自校正模糊掌握器、参数自调整模糊掌握等掌握方法也都较大地增加了对环境变化的适应力量。模糊掌握器正向着自适应、自组织、自学习方向进展,使得模糊掌握参数、规章在掌握过程中自动地调整、修改和完善,从而不断完善系统的掌握性能,达到更好的掌握效果,而与专家系统、神经网络等其他智能掌握技术相融合成为其进展趋势。与其它智能掌握的融合模糊掌握与其它智能掌握的结合产生了多种掌握方法，可谓各取所长。1）模糊PID掌握器模糊PID掌握器的讨论是将模糊技术与常规的PID掌握算法相结合的一种掌握方法，得到了很多学者的关注。模糊PID掌握器是一种双模掌握形式。这种改进的掌握方法的动身点主要是消退模糊掌握的系统稳态误差，采用PID掌握器提高掌握精度，消退误差，增加稳态掌握性能。从PID掌握角度动身，提出FI—PKFI—PD、FI—PID三种形式的模糊掌握器，并能运用各种方式得出模糊掌握器中量化因子、比例因子同PID掌握器的因子KP、KI、KD之间的关系式。对基于简洁线性规章TS模型的模糊掌握器进行了分析，指出这类模糊掌握器是一种非线性增益PID掌握器。有人试图采用GA算法，通过性能指标评价函数，打算模糊掌握器的Ke、Kec、Ku等参数。2）模糊掌握与神经网络的融合神经模糊掌握是神经网络技术与模糊规律掌握技术相结合的产物，是指基于神经网络的模糊掌握方法，集学习、联想、识别、自适应及模糊信息处理于一体。模糊系统是建立在“IFTHEN”表达式之上，这种方式简洁让人理解，但是在自动生成和调整隶属函数和模糊规章上却很困难。而人工神经网络是模拟人直观性思维的一种方式，它是将分布式存储的信息并行协同处理，是一个非线性动力学系统，每个神经元结构简洁，但大量神经元构成网络系统能实现很强的功能，因此人工神经网络具有自适应的学习力量、容错性和鲁棒性，并且神经网络对环境的变化具有较强的自适应力量，所以可结合神经网络的学习力量来训练模糊规章，提高整个系统的学习力量和表达力量。将神经网络引入模糊掌握，目前主要是讨论采用神经网络设计并自动猎取隶属函数和“IF-THEN”规章，可以有效地提高掌握系统的性能并削减开发时间和成本。五、模糊掌握理论的应用模糊掌握是基于语言变量的非线性掌握，是面对实际应用的掌握方法，具有清楚简洁的结构。因此，很简洁与PID掌握、变结构掌握、猜测掌握、最优掌握等传统掌握方法相结合，发挥各自的优点，也使模糊掌握可以继承以往的讨论成果，这也是模糊掌握进展的重要方向之一。总之，经过多年的进展，模糊掌握已不仅仅是将人的阅历纳入自动掌握的一条便捷途径，而且也逐步形成了一种简洁易行的智能掌握方法，其简洁的形式、丰富的内涵显示了它充分的进展潜力和宽阔的应用前景。模糊掌握在很多实际掌握系统中得到广泛应用，如工业掌握过程中的蒸汽发生装置掌握系统、铸铁退火炉温度掌握系统等。此外，模糊掌握也应用于航天飞行器掌握、机器人掌握、异步电动机掌握、污水处理、病人血压调整、电梯群掌握、吊车自动掌握等系统中。日用家电产品中的模糊掌握应用也已相当普遍，如用模糊掌握系统掌握水温。现以模糊掌握器在中心空调系统温度掌握中的应用为例，并与传统PID掌握方法进行比较。1）功能实现的分析：中心空调系统的设计是以室内空气参数为基本依据，通过对整个空调系统新风、回风的温度、湿度、送风风机运行状态、初效过滤段的压差等现场信号的采集，依据所设计的掌握策略掌握送风风机的变频调速、加湿器的加湿、冷、热水阀门的开度大小来达到设定的空气状态，且依据室内、外空气的状态（温度、湿度）确定系统的运行工况，在保证生产工艺的要求的前提下，使空调系统运行合理、平安、牢靠、能耗低等，使掌握效果达到最优。2）掌握策略的选取：一般系统中的被控参数可设定为两个，室内温度和湿度。常规恒温恒湿中心空调系统是一个多输入、多输出的掌握系统。由于回风温、湿度与室内温、湿度的变化状况有全都性，所以常把系统回风温、湿度作为被控参数，掌握回路采纳多个回路的PID掌握。但由于空调系统传递滞后较大，且是一个干扰大、高度非线性、随机干扰因素多的系统，参数整定困难，一组整定好的参数只能在较小的范围内有较好的掌握效果，当参数变化超过肯定范围时，系统掌握效果变差，致使一般PID掌握难以满足要求。针对以上状况，我们运用模糊掌握技术，采纳一种基于模糊掌握规章的掌握方法设计出恒温恒湿中心空调掌握系统，具有超调小、调整快速和提升时间短的特点，且具有很好的鲁棒性。3）模糊掌握器的设计：第一步，确定语言变量、语言值和隶属度函数，该设计涉及的模糊掌握器有两个输入信号和一个输出信号，分别为：1）输入语言变量之一，记为e,是温度设定值和回风温度的偏差，e=s-y。2）输入语言变量之二，记为de/dt是偏差的变化率。3）输出语言变量，记为u,是电动水阀的掌握电压，单位为V,对应电动水阀的开度。输入语言变量e的取值：｛负大，负中，负小，零，正小，正中，正大｝,表示符号｛NB,NM,NS,ZE,PS,PM,PB｝。语言值隶属度函数选择三角形。输入语言变量de/dt的取值：｛负大，负中，负小，零，正小，正中，正大｝,表示符号｛NB,NM,NS,ZE,PS,PM,PB｝。语言值隶属度函数选择三角形。输出变量u的取值：｛关闭，微开，小开，半开，小半开，大半开，全开｝,表示符号｛CB,CM,CS,M,OS,OM,OB｝o语言值隶属度函数选择梯形。其次步，引入模糊推断、规律实现和掌握决策推断。而推断规律是由一组IF-THEN的掌握规章组成的。这一组掌握规章的形成来源于实际阅历的总结。从阅历动身，用语言形式表达表达推理掌握决策过程如下：IF｛温度设定值和回风温度偏差过大AND偏差有变大的趋势｝THEN｛电动水阀全开｝；IF｛温度设定值和回风温度偏差过小AND偏差有变小的趋势｝THEN｛电动水阀全闭｝；类似于上述的一系列掌握规章集中在掌握规章表中。在应用模糊掌握器实际进行实时掌握时，肯定的偏差e和偏差变化率de/dt,对应的就有某一些IF-THEN掌握规章生效，而这些生效的掌握规章产生一个综合推断结论，并通过解模糊过程转换为一个确定的输出值，从而给定电动水阀的掌握电压，对应于电动水阀的开度。我们应用了模糊规律的min-max合成运算获得综合推断掌握决策，并通过mom法，进行解模糊，产生确定的掌握调整作用。4）MATLAB仿真分析：使用以上设计的模糊掌握器，通过计算机实现实时掌握。依据偏差和偏差变化值的大小，再采用模糊掌握规章确定电动水阀的输出，从而取得了良好的掌握效果，能实时地对温度进行监控，具有以下特点：1）和一般PID掌握器掌握效果相比，采纳模糊掌握器后系统响应超调小，响应曲线平稳。2）系统具有良好的响应速度、稳定性和精确性，且具有较强的鲁棒性。3）由模糊掌握规章确定的三个参数是动态变化的，更符合空调系统的掌握特点。所以说模糊掌握器可以克服一般PID掌握器的局限性，在中心空调自动掌握中具有广泛的应用价值。模糊掌握虽然已经有不少的讨论成果，而且也被广泛地应用于生产实践中，但模糊掌握将来的进展空间仍很大，尤其是模糊掌握与其他智能化掌握方法相结合的掌握方法，还有待于人们在实践中得到验证和进一步的提高。参考文献：[1]ZadehLA.FuzzySets[J].Inf.Sci. ,1965(4)：338-353.[2]章卫国.模糊掌握理论与应用[M].西安：西北工业高校出版社，2000.[3]陈霞，陈广林.模糊掌握理论的进展与应用[J].煤矿现代化，2004(3)：34.[4]胡玉玲，曹建国.基于模糊神经网络的动态非线性系统辨识讨论[J].系统仿真学报，2007,19(3)：560-563.[5]崔涛，赵莉.模糊掌握理论和应用的进展概况[J].自动化仪表，2002,23(7)：2-3.[6]李友善，李军.模糊掌握理论及其在过程掌握中的应用[M].北京：国防工业出版社，1993.[7]张化光.简单系统的模糊辨识与模糊自适应掌握.沈阳：东北高校出版社，1994.[8]窦振中.模糊规律掌握技术及其应用[M].北京：北京航空航天高校出版社，1995.[9]权太范等.模糊掌握技术在过程掌握中的应用现状及前景.掌握与决策，1988,3(1)：59-62.[10]汪培庄.模糊集合及应用.上海：上海科学技术出版社,1983.[11]孙增圻等.智能掌握理论与技术.北京：清华高校出版社，广西科学技术出版社.1997年4月。[12]邱黎辉，阙沛文，毛义梅.模糊PID掌握在中心空调系统中的应用讨论,计算机测量与掌握.2004,(1):57-59o[13]李金川，郑才智.空调制冷自动掌握系统运行于管理，北京：中国建材工业出版社，2002年6月。[14]孙亮,杨鹏.自动掌握原理.北京:北京工业高校出版社，1999年9月。[15]焦连渤，沈东凯.模糊PID在温湿度掌握中的应用，南京航空航天高校学报，1998,(8)：437-442o[16]涂序彦.人工智能及其应用.北京：电子工业出版社，1988[17]田盛丰，人工智能原理与应用，北京：北京工业学院出版社，1993口8]朱福喜，汤怡群，傅建明，人工智能原理，武汉：武汉高校出版社，2002[19]王凌，智能优化算法及其应用，北京：清华高校出版社[20]王士同，人工智能教程，北京：电子工业出版社，2001[21]王文杰，人工智能原理与应用，北京：人民邮电出版社，2004[22]王万良，生产调度智能算法及其应用，北京：科学出版社，2007[23]康师友，人工智能技术导论，西安：西安电子科技高校出版社，2002LeachLP.Criticalchainprojectmanagement[M].London:ArtechHouseInc,2000,236~257RainerKolisch.SerialandParallelResource-ConstrainedProjectSchedulingmethodsrevisited:Theroyandcomputation.EuropeanJournalofOperationalResearch,1996,90:320^333.K.Boulei