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智能控制技术第二版第三章模糊控制器设计

更新时间：2023-12-15 22:59:51 大小：1M 上传用户：sun2152 查看TA发布的资源 标签：智能控制模糊控制器 下载积分：2分评价赚积分（如何评价?）打赏收藏评论(0) 举报

资料介绍

智能控制技术第二版第三章模糊控制器设计模糊系统是由那些模糊现象引起相互作用的不确定性系统，即它的状态或输入、输出具有模糊性模糊控制系统是以模糊数学、模糊语言形式的知识表示和模糊逻辑推理为理论基础，采用计算机控制技术构成的一种具有闭环结构的数字控制系统。它的组成核心是具有智能性的模糊控制器。模糊控制器具备下列三个重要功能：把被控对象的测量值从数字量转化为模糊量，也即是模糊化过程。由模糊化接口和知识库来完成。对所测的模糊量按给定的模糊逻辑推理规则进行模糊推理，得出模糊控制器控制输出的推理结果。这部分由推理决策和规则库完成。把推理输出结果的模糊量转化为实际系统能够接受的精确数字量或模拟控制量。这部分由精确化计算完成。模糊化（Fuzzification）过程将测量输入变量值的数字表示形式转化为用语言值表示的某一限定码序数。而每一个限定码表示论域内的一个模糊子集，并有其隶属度函数来定义保证在所有论域内的输入量都能与某一模糊子集相对应，模糊子集（限定码）的数目和范围必须遍及整个论域。这样，对于每一个物理输入量至少有一个模糊子集的隶属程度大于零。知识库包括数据库和规则库数据库主要包括量化等级的选择、量化方式（线性量化或非线性量化）、比例因子和模糊子集的隶属度函数。规则库用一系列模糊条件描述，主要有：过程状态输入变量和控制输出变量的选择、模糊控制规则的建立和模糊控制规则的完整性、兼容性、干扰性等问题。数据库的建立（定性的）论域的离散化（量化处理）论域的离散化实质上是一个量化过程。量化是将一个论域离散成确定数目的几小段（量化级），每一段用某一个特定术语作为标记，这样就形成一个离散域。然后通过对这离散域中的特定术语赋予隶属度来定义模糊集这种映射可以是线性的也可以是非线性的。当需要在大误差段的分辨率精度要求不高而在小误差段时要求较高分辨率的情况下，采用非线性映射是很有效的观察法试图通过观察人类控制行为并将其控制的思想提炼出一套基于模糊条件语言类型的控制规则从而建立模糊规则库的途径就是观测法的基本思路由Sugeno和Kang在1988年提出的基于观察模型的规则库建立方法基于模糊模型的控制在难以获取专家知识的前提下，通过建立系统的模糊模型来实现，即用“IF-THEN”来描述被控对象的动态特性。最后利用该模型，导出模糊控制规则举例：设被控对象用以下六个控制规则描述：规则1：如果 Yn=PM, 且Un=PM 那么， Yn+1=PB 规则2：如果 Yn=PM, 且Un=NM 那么， Yn+1=PS 规则3：如果 Yn=PS, 且Un=NS 那么， Yn+1=ZE 规则4：如果 Yn=NS, 且Un=PS 那么， Yn+1=ZE 规则5：如果 Yn=NM, 且Un=PM 那么， Yn+1=NS 规则6：如果 Yn=NM, 且Un=NM 那么， Yn+1=NB 其中Y是输出，U是控制，n是离散时间