模糊逻辑控制及其应用课件

2024/2/261模糊逻辑控制及其应用

2第一章绪论第一章绪论

3第一章绪论

第一章绪论

1-1模糊逻辑的发展

1-2模糊逻辑与计算机

1-3模糊逻辑与人工智能

1-4模糊逻辑技术中的几个问题

4模糊逻辑的起源

1-1模糊逻辑的发展一、模糊逻辑的起源模糊逻辑---FuzzyLogic

模糊概念、模糊现象到处存在。5经典二值逻辑

-----经典二值（布尔）逻辑：在经典二值（布尔）逻辑体系中：

所有的分类都被假定为有明确的边界；

（突变）

任一被讨论的对象，要么属于这一类，要么不属于这一类；

一个命题不是真即是假，不存在亦真亦假或非真非伪的情况。（确定）6模糊逻辑

-----糊逻模辑：对二值逻辑的扩充。关键的概念是:

渐变的隶属关系。一个集合可以有部分属于它的元素；（渐变）一个命题可能亦此亦彼，存在着部分真部分伪。（不完全确定）7模糊逻辑

模糊逻辑是通过模仿人的思维方式来表示和分析不确定、不精确信息的方法和工具。模糊逻辑本身并不模糊，它并不是“模糊的”逻辑，而是用来对“模糊”（现象、事件）进行处理，以达到消除模糊的逻辑。8常规集合

经典（二值）逻辑的数学基础：通过常规集合来工作的。

-----常规集合：集合中的对象关系被严格划分为0或1，不存在介于两者之间的对象。（1---完全属于这个集合；

0---完全不属于这个集合。）9模糊集合模糊逻辑的数学基础：通过模糊集合来工作的。-----模糊集合：允许在一个集合部分隶属。对象在模糊集合中的隶属度:

可为从0-1之间的任何值。即可以从“不隶属”到“隶属”逐步过渡。10模糊逻辑技术的发展二、模糊逻辑技术的发展和现状

1960年柏克莱加州大学电子工程系扎德（L.A.Zadeh）教授，提出“模糊”的概念。

1965年发表关于模糊集合理论的论文。

1966年马里诺斯（P.N.Marinos）发表关于模糊逻辑的研究报告。以后，扎德（L.A.Zadeh）又提出关于模糊语言变量的概念。

1974年扎德（L.A.Zadeh）进行有关模糊逻辑推理的研究。11欧洲

七十年代欧洲进行模糊逻辑在工业控制方面的应用研究：实现了第一个试验性的蒸汽机控制；热交换器模糊逻辑控制试验；转炉炼钢模糊逻辑控制试验；温度模糊逻辑控制；十字路口交通控制；污、废水处理等。12日本

八十年代日本情况：

列车的运行和停车模糊逻辑控制，节能11—14%；汽车速度模糊逻辑控制（加速平滑、上下坡稳定）；港口集装箱起重机的小车行走和卷扬机的运行控制；家电模糊逻辑控制（电饭煲、洗衣机、微波炉、空调、电冰箱等）。13中国

中国：在模糊理论和应用方面的研究起步较慢，但发展较快：

1976年起步；

1979年模糊控制器的研究；

1980年模糊控制器的算法研究；

1981年模糊语言和模糊文法的研究；14中国

1982年磨床研磨表面光洁度模糊控制、开关式液压位置伺服系统模糊控制研究；

1984年提出语义推理的自学习方法；

1986年单片微机比例因子模糊逻辑控制器；

1987年我国第一台模糊逻辑推理机；15中国

1990年起：工业控制模糊逻辑控制器：玻璃窑炉、水泥回转窑、PVC树脂聚合过程、功率因数补偿等。自然科学基金重大项目：“模糊信息处理与机器智能”“模糊逻辑控制计算机系统”等。16中国

目前模糊逻辑控制技术在工业控制、家电领域有很好发展；开展模糊信息处理方面的基础研究和理论研究；开发专用模糊控制电路和模糊推理芯片等。17模糊逻辑与计算机

1-2

模糊逻辑与计算机一．电脑和人脑电脑扩大并延伸了人脑的功能，但两者存在重大差别：如工作方法智能性语言可靠性等方面。18工作方法

1.工作方法：传统的冯·诺依曼计算机：连续串行的微观工作方式；人脑：串并行的工作方式。19智能性2.智能性：计算机的人工智能：建立在对精确符号系统的数据处理上。人脑的自然智能：接受的信号具有某种不确定性。用统计方法处理（具有模糊性）。20语言

3.语言：计算机：使用的是精确、形式化的

数学语言或程序语言；人脑：可以使用具有模糊性或歧义性的

自然语言。21可靠性4.可靠性：计算机：计算具有高精度的特点。但对事物整体把握的可靠性不如人脑。人脑：低精度条件下完成非常复杂的任务，达到相当高的可靠性。22模糊逻辑

**模糊逻辑的发展与计算机的发展密切相关，互为促进。

**计算机不能代替人脑，但可模仿人脑，延伸人脑功能。23两种思维模式

二．电脑思维和人脑思维

思维模式有两种：

1.精确的理性的分析模式：

与读、写、算相联系；

2.模糊的直觉的全盘模式：

与模式识别和艺术能力有关。

允许以不精确、不确定、非定量的自然语言，对复杂多变的事物或现象进行思维。24人脑思维和计算机

1.精确的理性的分析模式

2.模糊的直觉的全盘模式人脑的思维具有上述两种模式。计算机不具备后一种模式能力。

要使计算机进一步模拟人类思维的特点，可以引入模糊逻辑！25模糊逻辑与人工智能1-3

模糊逻辑与人工智能

人工智能——新兴的边缘学科。（AI---ArtificialIntelligence）

人工智能主要研究：如何使计算机完成原来由人才能做的具有智能性质的工作，即感知观察能力、记忆能力、逻辑思维能力和语言表达能力等一系列人的脑力活动中所表现出来的能力。。26人工智能

人工智能是许多相关技术的总称。

包括：专家系统、机器学习、神经网络、模式识别、模糊逻辑技术等等。

27传统的数字电子计算机

传统的数字电子计算机以二值逻辑为基础，建立在加法和移位基础上的各种计算能力是它的特长。对确定性问题具有逻辑推理能力，有很高的速度、精度和效率。没有创造性思维的能力。不可能以二值逻辑来模拟人的复杂的思维进程。28模糊逻辑与专家系统一．模糊逻辑与专家系统专家系统是一种信息系统。专家系统中的知识库中的知识由专家提供。其中罗列了大量的规则和事实。专家系统可分为：传统专家系统；模糊专家系统。29传统专家系统1.传统专家系统：

*如果前提是真，则规则被激活;*规则要么被激活，要么不被激活;*对一组输入仅有一个规则被激活，且这个规则将完全控制该专家系统的输出。30模糊专家系统

2.模糊专家系统：

*如果前提是非零值，即某种程度的真，则规则即被激活;*规则可以不同程度地被激活;*通常对于给出的一组输入，可有不止一个规则被激活。其专家系统的输出可能是几条规则结果的合成。31模糊逻辑与神经网络

二．模糊逻辑与神经网络神经网络：是被相互连接起来的处理器节点组成的矩阵。每一个节点是一个神经元，简单近似模拟了人的大脑神经细胞的结构。每一个神经元接受一个以上的、且与相应加权因子相乘的输入，并相加后产生输出。32关于神经元

神经元被分层安排：第一层接受基本输入，传递其输出到第二层；第二层又有自己的加权因子和代数和，传递至第三层

……

直至最后一层，产生输出。33神经网络

神经网络与传统方法进行信息处理有两个完全不同的性质：

1.神经网络是自适应和可被训练的，有自修改的能力；

2.神经网络的结构本身就意味着大规模平行机制。34模糊逻辑技术与神经网络技术

模糊逻辑技术与神经网络技术相结合，可以形成一个互补的系统：

1.

神经网络的关键特性和基本限制是：神经网络有自学习功能和平行工作的特性。但所知的信息是隐含的，安排每一个输入的权重是关键。

2.

模糊逻辑系统所具有的“知识”，由该领域的专家所提供。其模糊逻辑控制规则是由人的直觉和经验制定。有逻辑推理能力，但不具有学习功能。

35模糊逻辑技术与神经网络技术相结合

因此

模糊逻辑技术与神经网络技术各有长处和局限性，两者相结合，可构成模糊神经网络等，能各取所长，共生互补。36经典二值逻辑1-4模糊逻辑技术中的几个问题一．什么是模糊逻辑？

1.经典二值逻辑：

假定所有的分类都有明确的边界；任一被讨论的对象：要么属于这一类，要么不属于这一类；一个命题不是真即是伪，不存在亦真亦伪或非真非伪的情况。37模糊逻辑

2.模糊逻辑：它是对经典二值逻辑的补充。

被讨论的对象可不同程度的属于某一类的；一个命题可能亦此亦彼，存在着部分真、部分伪。在模糊逻辑中，利用隶属度来描述对象属于某一类的程度。38模糊逻辑

模糊逻辑是通过模仿人的思维方式来表示和分析不确定、不精确信息的方法和工具。是一种精确解决不确定、不精确信息的方法。

模糊逻辑本身并不模糊。模糊逻辑并不是“模糊的”逻辑，而是用来对“模糊”进行处理，从而达到消除“模糊”的逻辑。39模糊逻辑是如何工作的

二．模糊逻辑是如何工作的？在模糊逻辑控制中，工作过程分为三个阶段：

“模糊化”“模糊逻辑推理”“解模糊化”40模糊化1.“模糊化”：输入/输出变量按各自的分类被安排成不同的隶属度。如温度输入，根据其高低被安排成冷、凉、暖、热等）。41模糊推理2.“模糊逻辑推理”：输入变量被加到一个“if-then”的控制规则的集合中。按各种控制规则进行推理，将结果合成在一起，产生一个“模糊逻辑推理输出”集合。42解模糊化3.“解模糊化”（解模糊判决）：对模糊逻辑推理输出进行解模糊判决。即在一个输出范围内，找到一个被认为最具有代表性的、可直接驱动控制装置的确定的输出控制值。43模糊逻辑工作过程的

三个阶段

精确的数字量转变为模糊量模糊逻辑推理模糊量转变为精确的数字量模糊化模糊逻辑推理解模糊化44优越性

三、模糊逻辑技术的优越性

1.简化设计

2.提高性能

3.加快开发周期

4.减少编码，降低成本

5.提高系统可靠性45模糊逻辑与单片微机

四、模糊逻辑与单片微机

模糊逻辑在家用电器产品和嵌入式控制系统中的应用快速增长，其原因是：

模糊逻辑推理过程类似人脑的推理过程，不必使用严格的系统数学模型。产品开发周期缩短。除了少数需要特定的专用模糊逻辑集成电路芯片外，大部分可以用廉价的标准单片微机来实现。目前，在模糊逻辑控制应用中，绝大多数用8位单片微机已能满足要求，少数才需用16位或32位单片微机。

46发展远景

五、模糊逻辑技术的发展远景模糊逻辑技术应用的直接动力是这种技术的经济价值（商业价值）。

1.传统控制方法能用、但较复杂的系统：对微机及传感器的要求较高，采用模糊逻辑技术以后，能降低对微机及传感器的要求。

2.对传统控制方法无法解决的：只能采用模糊逻辑技术。

模糊逻辑技术在家电方面的应用，仅是它的简单和初步的应用。模糊逻辑技术的强大作用在实现高级人工智能的系统中才能充分体现。47两种控制系统

经典控制系统：

将实际系统情况简化，以建立数学模型。这种分析有时是近似的，甚至可能是较粗糙的。

模糊逻辑控制系统：

将系统的实际情况包括在控制环内来进行考虑，整个控制过程的模型是时变的。模型不能以确切的经典数学语言来描述，只能用模糊性的语言来描述。

这种方法不是对系统模型进行简化，而是模糊化。48不足之处

六、模糊逻辑的不足之处模糊逻辑是一项正在发展完善中的技术，其主要问题是：“没有完善的系统分析技术”。例如，无法象经典控制理论那样，从理论上证明运用模糊逻辑的控制系统的稳定性。49第二章模糊逻辑及其理论基础第二章

模糊逻辑及其理论基础50第二章模糊逻辑及其理论基础

第二章

模糊逻辑及其理论基础

2-1

模糊逻辑及其表述

2-2

二值逻辑、多值逻辑和模糊逻辑

2-3

模糊逻辑推理方法

2-4

解模糊判决方法51模糊集合概念2-1

模糊逻辑及其表述一．模糊集合概念为了对事物进行识别，必须对事物按不同的要求进行分类。许多事物可以依据一定的标准进行分类。用于这种分类的数学工具就是集合论。解决精确性的集合问题可以用经典集合论。世界上大多数事物具有模糊性。为了描述具有模糊性的事物，引入模糊集合的概念。

52模糊集合与经典集合经典集合：具有某种特性的所有元素的总和。

模糊集合：在不同程度上具有某种特性的所有元素的总和。53经典集合

二．经典集合与模糊集合

1．经典集合集合是数学中最基本的概念之一。任何一个概念都有它的内涵和外沿。

概念的内涵指这一概念的本质属性；

概念的外沿指这一概念的全体对象，即一个集合。讨论某一概念的外沿时总离不开一定的范围。这个讨论的范围，称为“论域”，论域中的每个对象称为“元素”。54集合及定义

定义：所谓集合，是指具有某种特定属性的对象的全体。定义：给定论域U（U、V、X、Y……），U中具有某种特定属性的元素（u、v、x、y……）的全体，称为U上的一个集合(A、B、C、……)。55列举法、定义法

表示集合的几种方法（例）：（1）列举法：列写出集合中的全体元素。适用于元素有限的集合。（2）定义法：以集合中元素的共性来描述集合的一种方法。适用于有许多元素而不能一一列举的集合。56特征函数法

（3）特征函数法：

定义：设A是论域X上的一个集合，定义论域X上的函数

1x∈A

μA（x）={

0x

A

称μA（x）为集合A的特征函数。可简记为A（x）。57模糊集合

2．模糊集合

模糊集合中的元素属于该集合的程度，可从0—1之间连续的变化。并以“隶属度”来表示。模糊集合中的特征函数，被称为：“隶属函数”。58定义定义：给定论域X上的一个模糊集合A，对任意x∈X,都有确定的一个数

μA（X），且0≤μA（X）≤1。

μA（X）表示x对A的隶属度。

μA（X）称为A的隶属函数。注：

59隶属函数

三、模糊集合的特征函数-----隶属函数

*经典集合中：

特征函数只取0和1两个值。

*模糊集合中：特征函数取值范围扩大至[0，1]区间，可连续取值。模糊集合中的特征函数称为隶属函数。

模糊集合中的隶属函数，是经典集合中的特征函数的扩展和一般化。60确定隶属函数的原则

1.确定隶属函数的一般原则：（1）表示隶属函数的模糊集合必须是凸模糊集合；（2）变量所取的隶属函数通常是对称的和平衡的；模糊系统中，每个输入变量可以有多个标称名（Lable）。（3）隶属函数要注意语意顺序，避免不必要的重迭。61确定隶属函数的方法

2.确定隶属函数的方法：常用的方法有：（1）推理法（2）模糊统计法（3）二元对比法

------等等。62基本图形

3.基本的隶属函数图形：（1）Z函数（2）S函数（3）π函数（4）列举函数63二值逻辑、多值逻辑和模糊逻辑

2-2

二值逻辑、多值逻辑和模糊逻辑

一、二值逻辑、多值逻辑和模糊逻辑

二、二值逻辑、多值逻辑和模糊逻辑及其基本运算三、模糊语言和模糊条件语句64二值逻辑一、二值逻辑、多值逻辑和模糊逻辑

1．二值逻辑：

经典二值（布尔）逻辑体系中：所有的分类都被假定为有明确的边界；任一被讨论的对象要么属于这一类，要么不属于这一类；一个命题不是真即是假，不存在亦真亦假或非真非伪的情况。数理逻辑的逻辑值只有真或假，即0或1两个值的，称为二值逻辑。

有一些问题用二值逻辑是无法解决的。65多值逻辑

2．多值逻辑：在二值逻辑中插入一个值，从而构成“三值逻辑”。在二值逻辑中插入多个值，则构成“多值逻辑”。

多值逻辑在本质上仍属于精确逻辑，不是真正的亦此亦彼的逻辑。多值逻辑虽然否定逻辑真值的两极性，认为逻辑真值具有离散的中间过渡。但是，它把所有的中介看成是若干完全分立离散、界限分明的对象，而不承认相邻中介的相互渗透和交叉重迭。66模糊逻辑

3．模糊逻辑：

模糊逻辑是对二值逻辑的扩充。关键的概念是渐变的隶属关系。一个集合可以有部分属于它的元素；一个命题可能亦此亦彼，存在着部分真、部分伪。模糊逻辑是在多值逻辑的基础上发展起来的，但是两者有区别在于：

模糊逻辑不仅承认真值的中介过渡性，还认为事物在形态和类属方面具有亦此亦彼，或模糊性。相互中介之间是相互交叉和渗透，其真值也是模糊的。67基本运算

二、二值逻辑、多值逻辑和模糊逻辑的基本运算68二值、多值逻辑基本运算

1．二值逻辑的基本运算：（1）逻辑“补”（Complement）（逻辑“补”、“否”、“非”）（2）逻辑“与”（AND）（逻辑“与”、“交”、“合取”）（3）逻辑“或”（OR）（逻辑“或”、“并”、“析取”）（4）逻辑“蕴含”（Implication）（5）逻辑“等价”

2．多值逻辑的基本运算：与二值逻辑基本运算的（1）、（2）、（3）、（5）相同，仅（4）有不同。69模糊逻辑的基本运算

3．模糊逻辑的基本运算

（1）模糊逻辑“补”（2）模糊逻辑“取小”（模糊逻辑“与”）（3）模糊逻辑“取大”（模糊逻辑“或”）（4）模糊逻辑“蕴含”（5）模糊逻辑“等价”（6）模糊逻辑限界积（7）模糊逻辑限界和（8）模糊逻辑限界差70模糊语言和模糊条件语句

三．模糊语言和模糊条件语句

1．模糊语言

2．模糊条件语句71人工语言

1．模糊语言（1）人工语言人们为计算机而设计的语言是形式语言。格式严格、概念十分明确。有严密的规则，若违背了会产生“语法错”。特点：

*所有词义和语义都是明确的；

*语句的结构遵循严格的规则；

*凡不属于所定义的词、语句结构的一切表达形式，都视为错误；

*逻辑推理受到语句结构的限制，推理方式少。72自然语言

（2）自然语言具有模糊性。特点：

*所有词和语句的意义，可以是明确的，也可以是模糊的；

*语句的结构有一定的约定规则，但不是一成不变的；

*与词和语句的结构有一定的偏差和出入的表达形式，并不认为是错误的，能被理解和接受；

*逻辑推理不断发展。73模糊条件语句

2．模糊条件语句（1）“如A则B”“IFATHENB”

（2）“如A则B否则C”“IFATHENBELSEC”

（3）“如A且B则C”“IFAANDBTHENC”74模糊逻辑推理方法

2-3

模糊逻辑推理方法

推理：根据已知的一些命题，按照一定的法则，去推断一个新的命题的思维过程和思维方式。即从已知条件求未知结果的思维过程，就是推理。以传统的二值逻辑进行推理时：只要“大前提或推理规则是正确的”；“小前提是肯定的”;

则“结论是确定的”。75模糊逻辑推理

一．模糊逻辑推理模糊逻辑推理是不确定性推理方法之一，其基础是模糊逻辑。它是一种以模糊判断为前提，运行模糊语言规则，推理出一个新的、近似的模糊判断结论的方法。决定是不是模糊逻辑推理并不是看前提和结论中是否使用了模糊概念，而是看推理过程是否具有模糊性，具体表现在推理规则是不是模糊的。76模糊逻辑推理方法

二．模糊逻辑推理方法比较典型的有扎德（L.A.Zadeh）法、鲍德温（Baldwin）法、雅格（Yager）法、楚卡莫托（Tsukamoto）法、米祖莫托（Mizumoto）法等等；

77解模糊判决方法

2-4

解模糊判决方法在经过模糊推理得到的模糊集合中，取一个相对最能代表这个模糊集合的单值的过程，称作为解模糊判决。常用的方法有：一．重心法二．最大隶属度法三．系数加权平均法四．隶属度限幅（α-Cut）元素平均法

78重心法、最大隶属度法

一．重心法重心法是取模糊隶属函数曲线与横座标所围面积的重心作为代表点。

u=∑xi·

μ(xi)/∑μ(xi)

二．最大隶属度法在推理结论的模糊集合中，取隶属度最大的那个元素作为输出量。

（取所有最大隶属度的元素的平均值）

79第三章模糊逻辑控制工作原理

第三章

模糊逻辑控制工作原理

3-1

传统控制方法与模糊逻辑控制方法

3-2

模糊逻辑控制的工作原理80传统控制方法3-1

传统控制方法与模糊逻辑控制方法一．传统控制方法

1．传统控制系统的结构与设计方法传统控制方法的基本结构可分为：

开环控制系统

闭环控制系统它们以被控对象的状态变量是否引入负反馈到控制器来予以区分。81开环控制系统（1）

开环控制系统仅采集被控对象的状态信息。人（操作者）作为控制器与被控对象的中间环节。

人→控制器

→被控对象

→数据采集系统

→显示打印（输出结果）

开环控制系统简单。适用于控制对象变化缓慢，或不能建立系统数学模型的，控制精度要求不高的场合。82闭环控制系统（2）闭环控制系统它是一个负反馈系统。从被控对象检测出状态变量值，并以此检测值与目标期望值（给定值）进行比较，以偏差值作为控制器的输入量，由控制器按某种数学模型进行运算后的结果，作为控制量。

83闭环控制系统显示打印被控对象控制器反馈量给定值偏差信号e控制量比较器+-输出信号u84计算机闭环控制系统

计算机闭环控制系统如果用计算机作为比较器和控制器，则构成计算机闭环控制系统。控制器输出与偏差信号之间的函数关系称为调节规律。常见的调节规律是比例积分微分(PID)调节（ProportionalIntegralandDifferential）。85传统控制方法的局限性

2．传统控制方法的局限性若用计算机实现传统控制方法：

A.首先要设定控制目标值。

B.根据被控对象的特性变化和环境变化，通过负反馈原理，不断进行调节，以跟踪所设定的目标值。

C.设计一个满足控制目标的控制器，必须要有数学模型。实际上，对复杂的非线性系统和多因素的时变系统有很大困难。86模糊逻辑控制方法二．模糊逻辑控制方法及其限制

1.模糊逻辑控制方法把模糊数学理论应用于自动控制领域，从而产生的控制方法称为模糊控制方法。

传统控制依赖于被控系统的

数学模型

模糊逻辑控制依赖于被控系统的

物理特性

物理特性的提取要依靠人的直觉和经验。人的经验是一系列含有语言变量值的条件和规则；模糊集合理论能十分恰当地表达模糊性的语言变量和条件语句。87优点

2．模糊逻辑控制的优点及不足之处（1）优点

A.无需预先知道被控对象的精确数学模型；

B.模糊逻辑控制方法容易学习和掌握（规则由人的经验总结出来、以条件语句表示）；

C.有利于人机对话和系统知识处理（以人的自然语言形式表示控制知识）。88不足之处

（2）不足之处

A.精度不够高；

B.自适应能力有限；

C.控制规则较难优化。

89模糊逻辑控制过程

3-2

模糊逻辑控制的工作原理一．模糊逻辑控制过程

它由给定输入R、模糊控制器、被控对象、偏差e（反馈信号与给定输入的比较环节）组成。模糊逻辑控制系统结构图如下：90模糊逻辑控制系统结构模糊控制器被控对象反馈信号给定值R偏差e+-输出u91基本结构

数字量转化为模糊量模糊量转化为数字量模糊逻辑推理模糊化解模糊化模糊控制器的基本结构：92精确输入量的模糊化

1．精确输入量的模糊化：

（1）根据系统的实际输出值与设定的期望值相比较的偏差值（以及偏差的变化率）来决定对系统的调整控制。（精确的输入值）。（2）把精确的输入量转换成模糊集合的隶属函数。常用三角形、梯形等。（3）标准化设计：通常把偏差e的变化范围设定在

[-6，+6]区间，将它的连续变化量离散化为13个整数元素的离散集合：

{-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6}

（4）把在[-6，+6]之间变化的连续量，根据需要分成若干等级，分别对应一个模糊子集合或隶属函数。

**对于输出变量的模糊化，方法同上。93规则的形成和推理

2．模糊控制规则的形成和推理：

模糊控制规则的形成：根据有经验的操作人员或专家的知识和经验，制定出若干个模糊逻辑控制规则，并加以形式化数字处理以后，存入计算机。这些规则可以用自然语言来表达。根据模糊集合和模糊关系理论，对于不同类型的模糊规则，可以用不同的模糊推理方法。94解模糊判决

3．解模糊判决（反模糊化）经过模糊逻辑推理得到的控制输出，是一个模糊隶属函数或模糊子集。必须从模糊输出隶属函数中找出一个最能代表这个模糊集合作用的精确量，这就是解模糊判决。95状态估计模糊控制法

二．模糊逻辑控制方式

1．状态估计模糊控制法根据现行状态与控制目标的偏差e

来决定控制指令的方法，即一种直接用被控对象的状态反馈作为依据来实现控制的方法。但由于环境和系统本身的变化，在某些情况下，可能出现不稳定现象。

状态估计模糊控制法：

知识工程学+模糊推理96预测型模糊控制法

2．预测型模糊控制法知识工程学

+模糊推理

+通过对被控对象动态特性的模拟而建立的系统模型。即：预测型模糊控制法

=状态估计模糊控制法

+通过对被控对象动态特性的模拟而建立的系统模型。97推理方法

三．模糊逻辑控制规则的推理方法

合成模糊逻辑推理法

（Mamdani玛达尼推理法）；

间接模糊逻辑推理法；

后件为线性函数的模糊逻辑推理法。98合成模糊逻辑推理法

合成模糊逻辑推理法

（Mamdani玛达尼推理法）

（例）99合成模糊推理法的

推理过程合成模糊逻辑推理的推理过程x0x0y0y0xyuyxuuA1A2B1B2C1C2u0ω1ω2C0

100第四章模糊逻辑控制器（FLC）第四章

模糊逻辑控制器（FLC）

101第四章模糊逻辑控制器（FLC）第四章

模糊逻辑控制器（FLC）

4-1

模糊逻辑控制器的结构

4-2模糊逻辑控制器设计步骤

4-3

模糊逻辑控制器的设计方法102目标

控制器的目标：

对于给定的输入量，产生所期望的输出控制作用。对于模糊逻辑控制，要决定是用硬件实现，还是用软件实现。目前在通用单片微机上运行模糊控制算法软件，实现大部分模糊逻辑控制应用。在少数非常复杂和在时间上有苛刻要求的场合，才需要专用的模糊逻辑硬件芯片。103模糊逻辑控制器

4-1

模糊逻辑控制器的结构一．模糊逻辑控制器的基本结构

模糊逻辑控制器（FLC–FuzzyLogicController）是一种用模糊逻辑来模仿人的逻辑思维，从而对难以建立数学模型的系统实现控制的设备。简称为模糊控制器。104基本结构

模糊逻辑控制器的基本结构：主要由三大部分组成：

模糊化接口模糊推理机解模糊接口

有时还要加上：规则修改模块；隶属函数修改模块；控制状态显示模块；

PID控制模块；进行系统优化的模拟模块等。105模糊化接口

二．模糊逻辑控制各部分的功能

1．模糊化接口（1）测量输入变量值（2）完成将输入变量量值的范围向相应论域变换的比例映射（3）实现模糊化，将输入数据转换成相应语言变量的项，并构成模糊集合。106模糊推理机

2．模糊推理机（1）知识库包括应用领域的知识和相应控制目标的知识，由数据库和

语言控制规则库组成。（2）模糊推理决策逻辑

是FLC的核心。它能模仿人的模糊概念,

运用模糊蕴涵运算，模糊逻辑推理规则，对模糊控制作用的推理进行决策。107解模糊接口

3．解模糊化接口（1）比例映射：将输出变量的量值范围转化为相应的论域。（2）解模糊化：从推理所得的模糊输出集合中产生精确的控制量值。

4．模糊规则修改、隶属函数修改和控制状态显示模块

5．PID控制模块

6．模拟模块108模糊逻辑控制过程三．模糊逻辑控制过程模糊逻辑控制过程的三个步骤：模糊化;

模糊逻辑推理;

解模糊判决。分别通过上述模糊逻辑控制器的状态接口（模糊化器）;

模糊推理机;

控制接口（解模糊化器）来完成模糊逻辑控制。109控制规则的设计原则4-2模糊逻辑控制器设计步骤

依靠人的直觉和经验，没有成熟而固定的设计过程和方法。

1．定义输入和输出变量及其个数

2．定义所有变量的模糊化条件

3．设计控制规则库

4．设计模糊推理结构

5．选择解模糊判决方法110设计方法

4-3

模糊逻辑控制器的设计方法一．根据专家的知识和经验

设计FLC。设计的依据是专家的知识和经验。二．通过建立熟练操作工控制模型设计FLC。通过熟练操作员的实际操作，建立熟练操作员的操作模型。

111设计方法一

一．根据专家的知识和经验设计FLC

设计的依据：

专家的知识和经验

112设计方法二二．通过建立熟练操作工控制模型设计FLC。

通过熟练操作员的实际操作，

建立熟练操作员的操作模型113第五章模糊逻辑控制系统设计第五章模糊逻辑控制系统设计

114第五章模糊逻辑控制系统设计第五章模糊逻辑控制系统设计

5-1模糊逻辑控制系统的一般设计过程

5-2

模糊逻辑控制系统设计举例115一般设计过程

5-1模糊逻辑控制系统的一般设计过程通常分成四个部分：

1模糊逻辑控制系统的结构设计；

2模糊化设计；

3模糊逻辑控制算法设计；

4解模糊化设计。116结构形式一．模糊逻辑控制系统的结构设计

1．模糊逻辑控制系统的结构形式（1）从输入、输出量来分：

SISO结构

MISO结构

MIMO结构（2）从控制机理来分：单纯型模糊逻辑控制器复合型模糊逻辑控制器（3）从控制功能来分：变结构型模糊逻辑控制器自校正型模糊逻辑控制器117系统结构设计原则一2．模糊逻辑控制系统的设计原则

（1）被控对象是一个控制精度要求不高的系统一般可采用：

SISO系统

118系统结构设计原则二（2）被控对象是一个控制精度要求较高的系统通常可采用：二维模糊逻辑控制器；三维模糊逻辑控制器；变结构型模糊逻辑控制器；复合型模糊逻辑控制器。119系统结构设计原则三（3）被控对象是一个控制精度要求较高、且对环境有较好的适应性的系统可采用：

PID参数自校正模糊逻辑控制器；比例因子自校正模糊逻辑控制器；神经网络自学习模糊逻辑控制器；等等。120系统结构设计原则四（4）被控对象是一个多输入、多输出系统可根据对象情况，参照上述（1）~（3）原则进行设计。121模糊化设计二．模糊化设计主要包括两个部分：

输入（出）变量模糊划分设计和模糊量隶属函数设计。

1．模糊划分设计：对于一个语言变量，其论域的模糊量通常由经验给出。一般模糊划分取5--9个。较多采用线性划分，有时也采用非线性划分。

2．模糊量隶属函数设计：在实际应用中，采用单点、三角形、梯形和正态分布函数等几种隶属函数曲线。122控制算法设计三．模糊逻辑控制算法设计模糊逻辑控制算法一般可分成：查表法公式法（解析式法）推理算法等。各种算法的运算速度和运算精度有所不同。123推理算法举例

例：推理算法FLC系统：两输入（E、ΔE）、一输出（u）

E和ΔE各有模糊量：大（L）、中（M）、小（S）。且为三角形隶属函数曲线。共有九条推理规则：

R1：ifE=SandΔE=Sthenu=LR2：ifE=SandΔE=Mthenu=LR3：ifE=SandΔE=Lthenu=MR4：ifE=MandΔE=Sthenu=LR5：ifE=MandΔE=Mthenu=MR6：ifE=MandΔE=Lthenu=SR7：ifE=LandΔE=Sthenu=MR8：ifE=LandΔE=Mthenu=SR9：ifE=LandΔE=Lthenu=S124推理算法举例(续)1.当T1时刻:E=a1ΔE=b1

只有R2起作用:

R2：ifE=SandΔE=Mthenu=L2.当T2时刻:E=a1ΔE=b2

只有R1和R2起作用:

R1：ifE=SandΔE=Sthenu=L

R2：ifE=SandΔE=Mthenu=L3.当T3时刻:E=a2ΔE=b2

有R1、R2、R4和R5起作用:

R1：ifE=SandΔE=Sthenu=L

R2：ifE=SandΔE=Mthenu=LR4：ifE=MandΔE=Sthenu=LR5：ifE=MandΔE=Mthenu=M125解模糊化设计四．解模糊化设计解模糊算法常用的有：重心法最大隶属度法系数加权平均法隶属度限幅（α-Cut）元素平均法等等。126系统设计举例5-2

模糊逻辑控制系统设计举例

电动机转速调节模糊逻辑控制系统设计

127系统结构设计模糊控制器电机转速反馈ΔuΔee1．系统结构设计：

二维单纯型模糊逻辑控制器n给定值no128模糊化设计

2.模糊化设计：

转速偏差（e）模糊化：负偏差（NE），正偏差（PE）；

转速偏差变化率（Δe）模糊化：负偏差变化率（NΔE）正偏差变化率（PΔE）；

电压控制量增量（Δu）模糊化：负增量（NΔU）零增量（ZΔU）正增量（PΔU）129偏差模糊化转速偏差（e）模糊化0-5+5e1.00.5+30.20.8PENE130偏差变化率模糊化转速偏差变化率（Δe）模糊化-30+3Δe1.00.330.67PΔENΔE+1131控制量增量模糊化电压控制量增量（Δu）模糊化07-71.0ΔuNΔUPΔUZΔU132控制规则设计3．控制规则设计：（例）

ife=NEandΔe=NΔEthenΔU=ZΔUife=NEandΔe=PΔEthenΔU=NΔUife=PEandΔe=NΔEthenΔU=PΔUife=PEandΔe=PΔEthenΔU=ZΔU

(例：设某一时刻e=3,Δe=1)133第六章数字单片机模糊逻辑控制技术应用第六章数字单片机模糊逻辑控制技术应用6-1

数字单片机与模糊逻辑控制技术6-2

数字单片机模糊逻辑控制技术的应用

134数字单片机

模糊逻辑控制技术6-1

数字单片机与模糊逻辑控制技术

数字单片微机：体积小片内含有多种存储和外围接口部件计算机基本功能俱全

适合于家电、智能仪器仪表、移动性自动化设备和通讯设备，以及许多专用的控制系统。135数字单片机与模糊逻辑控制相结合

目前，在多种智能控制领域中，最具有实际（现实）价值的是:

模糊逻辑控制

数字单片微机与模糊逻辑控制相结合，使模糊逻辑控制的实际应用已形成产业化的趋势。136数字单片机的选择选择数字单片机应注意：

1.对应用系统的适应性

2.可购买性

3.可开发性

4.制造商情况等137数字单片机

模糊逻辑控制技术应用6-2

数字单片机模糊逻辑控制技术的应用一．模糊逻辑控制微波炉二．模糊逻辑控制电冰箱

138模糊逻辑控制微波炉

一．模糊逻辑控制微波炉一般微波炉的工作过程：

①

由用户确定利用微波炉进行烹调的食品的类型和数量；

②

由用户确定微波炉所需工作时间t以后，予以予置；

③

启动微波炉工作。139模糊逻辑控制微波炉

存在问题：根据食品的类型、数量、加热温升，以及微波炉性能等因素来设定微波炉的工作时间，往往需要有一定的经验。

如果：

微波炉工作时间过短：烹调效果不好；

微波炉工作时间过长：对水份少的食品可能会产生过热碳化的现象。140模糊逻辑控制微波炉微波炉采用模糊逻辑控制：可以根据食品的类型、数量、加热温升，以及微波炉性能等诸多因素，确定工作时间，以保证烹调的效果符合要求。141微波炉控制电路和结构框图单片微机红外检测温度检测湿度检测炉门检测按键输入磁控管控制加热丝控制炉腔照明显示电路报警电路142检测电路

1．控制电路和结构框图

⑴检测电路共有红外检测；温度检测；湿度检测三个检测电路。

143红外检测电路①

红外检测电路

A．作用：用于检测被烹调食物的内部温度。

B．组成：由红外敏感器件和放大电路组成。

由红外检测电路所测出的食物的放射能量→单片微机。通过处理、计算→得到食物的内部温度T。

144温度检测电路②

温度检测电路

A．作用：用于检测炉腔内部的温度，而不是食物的内部温度。

B．组成：温度传感器。安装在炉腔内。

C．电路工作时间：在加热丝进行食物保温或特殊加热时，使用温度检测器，以使炉腔内的温度能保持在一定的水平。与红外检测电路在不同工况时工作，起互补作用。145湿度检测电路③

湿度检测电路

A．作用：用与测定食物的含水量的多少。

B．组成：采用湿敏电容作为传感器，安装在微波炉的排气孔附近。

在微波加热过程中，含水量不同的食物的损耗系数不同。一般情况下，含水量越多的食物的损耗系数越大，所需微波加热的时间越短，效率越高。

146按键和炉门开关⑵按键和炉门开关

按键

用于输入有关食物特征信号和控制信号。

炉门开关

用于检测炉门的开启或关闭状态。147按键1--5

①

按键：设有九个按键：

1--5，A，B，C，启/仃。

A．按键1--5：用于输入食品的类型（按介电性质即损耗系数和比热排列）。

按键编号12345

食品类型水蔬菜牛肉肥肉油类汤类精肉面油浸品鱼蛋148按键ABC和启/仃B．按键A、B、C

用于指示烹调方式：

A—输入快煮方式。

B—输入普通煮方式。

C—输入慢煮方式。C．按键启/仃启动微波炉。149炉门开关②

炉门开关：用于检测炉门的开启或关闭状态。

A．炉门开启时：停止磁控管工作。

B．炉门关闭时：在磁控管工作时接通炉腔内的照明灯，便于观察炉腔内的情况。150磁控管控制电路

⑶输出控制电路

①

磁控管控制电路磁控管在固定的磁感应强度和稳定的阳极电压下工作，保持输出功率恒定，保持效率基本不变。磁控管控制电路：采用占空比调节磁控管输出功率平均值的方法。

151加热丝和炉腔照明

控制电路

②

加热丝控制电路对加热丝的控制，可以采用移相调压电路，也可以采用占空比调节的方法。③

炉腔照明控制电路是一个十分简单的开关电路。

152显示和报警电路⑷显示和报警电路

①时间显示电路

A.四个发光二极管（七段显示）。两位显示“分”，两位显示“秒”。

B.指示灯一个：指示微波炉处于工作或停止状态。

②报警电路由陶瓷喇叭组成。可用于在微波炉工作倒计时为零时，或在微波炉空载时报警。153单片微机⑸单片微机它是一个控制器。根据输入的检测结果（温度、湿度、红外检测的结果）

→经过模糊逻辑推理

→分别控制磁控管、加热器、报警电路等。单片微机应具有能满足性能要求的CPU，足够的A/D转换器，相应的I/O口，一定的内存容量等。154模糊量与推理规则2．

模糊量与推理规则在模糊控制微波炉中，需要考虑的因数有五个：

食物类型，食物重量，食物温升，工作功率和工作时间。

模糊控制微波炉要