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车用复合电源模糊控制策略研究
作者：何洪文， 熊瑞， He Hongwen， Xiong Rui
作者单位：北京理工大学电动车辆国家工程实验室,北京,100081
刊名：
高技术通讯
英文刊名：CHINESE HIGH TECHNOLOGY LETTERS
年，卷(期)：2011,21(2)
被引用次数：1次
参考文献(14条)
1.He H;Yan S;Xiao Z Integrated control method for a fuel cell hybrid system 2009(01)
2.Camara M B;Gualous H;Gustin F Design and new control of DC/DC converters to share energy between supercapacitors and batteries in hybrid vehicles[外文期刊] 2008(05)
3.Pay S;Baghzouz Y Effectiveness of battery-supercapacitor combination in electric vehicles 2003
4.Szumanowski A;Piorkowski P;Chang Y Batteries and ultracapaeitors set in hybrid propulsion system 2007
5.张京明;任殿波;崔淑梅并联混合动力汽车复合电源控制策略的研究[期刊论文]-高技术通讯 2010(03)
6.Xiong R;He H;Wang Y Study on uhracapacitor-battery hybrid power system for PHEV applications
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7.Garcia F S;Ferreira A A;Pomiho J A Control strategy for battery-ultracapacitor hybrid energy storage system 2009
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9.李福文复合电源的参数匹配与控制策略研究 2006
10.Xiong R;He H;Zhang X Simulation study on hybrid ultracapactior-battery power system for PHEV 2010
11.熊瑞插电式混合动力车用复合电源系统仿真研究 2010
12.王丽芳;胡运飞;廖承林基于改进Thevenin模型的混合动力镍氢电池SOC估算研究[期刊论文]-高技术通讯
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13.Zhang C P;Zhang C N;Sharkh S M Estimation of real-time peak power capabtUty of a traction battery pack used in an HEV 2010
14.EPA'S Office Of Transportation And Air Quatity OTAQ.EPA Urban Dynamometer Driving Schedule(UDDS) 2009
引证文献(1条)
1.朱福顺.何洪文.何银基于硬件在环仿真的复合电源能量管理研究[期刊论文]-机械设计与制造 2013(1)
本文链接：https://www.doczj.com/doc/221497668.html,/Periodical_gjstx98201102016.aspx
基于模糊控制的智能车寻迹算法研究 摘要：与传统的自动控制相比，模糊控制不用建立在被控对象准确的数学模型的基础上。这一特点在非常适用于实际运用中影响因素很多、结构十分复杂系统。其系统有易于接受，设计简单，维护方便，而且比常规控制系统稳定性好，鲁棒性高等特点。因其与本设计实际条件相似，所以选其做智能小车的寻迹算法研究。 关键词智能小车；模糊控制；寻迹算法 ABSTRACT Compared with the traditional automatic control，fuzzy control without based on a accurate mathematical model of controlled object. This feature is suitable for the systems which have many influencing factors and a very complex structure in the practical application. There are many feature in this system:such as easy to accept, the design is simple, convenient maintenance, more stability and robustness than conventional control system，and so on. Because it is similar to the actual conditions of our design, so we choose it for the smart car tracing algorithm. KEY WORDS smart car；fuzzy control；tracing algorithm
由于项目需要，需要模糊控制算法，之前此类知识为0，经过半个多月的研究，终于有的小进展。开始想从强大的互联网上搜点c代码来研究下，结果搜遍所有搜索引擎都搜不到，以下本人从修改的模糊控制代码，经过自己修改后可在 vc6.0，运行！输入e表示输出误差，ec表示误差变化率，经过测试具有很好的控制效果，对于非线性系统和数学模型难以建立的系统来说有更好的控制效果！现将其公开供大家学习研究！ #include
基于模糊控制的速度控制 ——地面智能移动车辆速度控制系统问题描述 利用模糊控制的方法解决速度跟踪问题，即已知期望速度(desire speed)，控制油门(throttle output)和刹车(brake output)来跟踪该速度。已知输入：车速和发动机转速（值可观测）。欲控制刹车和油门电压（同一时刻只有一个量起作用）。 算法思想 模糊控制器是一语言控制器，使得操作人员易于使用自然语言进行人机对话。模糊控制器是一种容易控制、掌握的较理想的非线性控制器，具有较佳的适应性及强健性(Robustness)、较佳的容错性(Fault Tolerance)。利用控制法则来描述系统变量间的关系。不用数值而用语言式的模糊变量来描述系统，模糊控制器不必对被控制对象建立完整的数学模式。 Figure 1模糊控制器的结构图 模糊控制的优点： (1)模糊控制是一种基于规则的控制，它直接采用语言型控制规则，出发点是现场操作人员的控制经验或相关专家的知识，在设计中不需要建立被控对象的精确的数学模型，因而使得控制机理和策略易于接受与理解，设计简单，便于应用。 (2)由工业过程的定性认识出发，比较容易建立语言控制规则，因而模糊控制对那些数学模型难以获取，动态特性不易掌握或变化非常显著的对象非常适用。 (3)基于模型的控制算法及系统设计方法，由于出发点和性能指标的不同，容易导致较大差异；但一个系统语言控制规则却具有相对的独立性，利用这些控制规律间的模糊连接，容易找到折中的选择，使控制效果优于常规控制器。 (4)模糊控制是基于启发性的知识及语言决策规则设计的，这有利于模拟人工控制的过程和方法，增强控制系统的适应能力，使之具有一定的智能水平。 简化系统设计的复杂性，特别适用于非线性、时变、模型不完全的系统上。 模糊控制的缺点
模糊控制算法的研究 0842812128夏中宇 模糊控制概述 “模糊”是人类感知万物,获取知识,思维推理,决策实施的重要特征。“模糊”比“清晰”所拥有的信息容量更大,内涵更丰富,更符合客观世界。 在日常生活中,人们的思维中有许多模糊的概念,如大、小、冷、热等,都没有明确的内涵和外延,只能用模糊集合来描述。人们常用的经验规则都是用模糊条件语句表达,例如,当我们拧开水阀往水桶里注水时,有这样的经验:桶里没水或水较少时,应开大水阀;桶里水较多时,应将水阀关小些;当水桶里水快满时,则应把阀门关得很小;而水桶里水满时应迅速关掉水阀。其中,“较少”、“较多”、“小一些”、“很小”等,这些表示水位和控制阀门动作的概念都具有模糊性。即有经验的操作人员的控制规则具有相当的模糊性。模糊控制就是利用计算机模拟人的思维方式,按照人的操作规则进行控制,实现人的控制经验。 模糊控制理论是由美国著名的学者加利福尼亚大学教授Zadeh·L·A于1965年首先提出,它以模糊数学为基础,用语言规则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控制策略。 1974年,英国伦敦大学教授Mamdani·E·H研制成功第一个模糊控制器,充分展示了模糊技术的应用前景。 模糊控制概况 模糊逻辑控制(Fuzzy Logic Control)简称模糊控制(Fuzzy Control)，是以模糊集合论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制技术。1965年，美国的L.A.Zadeh 创立了模糊集合论；1973年他给出了模糊逻辑控制的定义和相关的定理。1974年，英国的E.H.Mamdani首先用模糊控制语句组成模糊控制器，并把它应用于锅炉和蒸汽机的控制，在实验室获得成功。这一开拓性的工作标志着模糊控制论的诞生。 模糊控制实质上是一种非线性控制，从属于智能控制的范畴。模糊控制的一大特点是既具有系统化的理论，又有着大量实际应用背景。模糊控制的发展最初在西方遇到了较大的阻力；然而在东方尤其是在日本，却得到了迅速而广泛的推广应用。近20多年来，模糊控制不论从理论上还是技术上都有了长足的进步，成为自动控制领域中一个非常活跃而又硕果累累的分支。其典型应用的例子涉及生产和生活的许多方面，例如在家用电器设备中有模糊洗衣机、空调、微波炉、吸尘器、照相机和摄录机等；在工业控制领域中有水净化处理、发酵过程、化学反应釜、水泥窑炉等的模糊控制；在专用系统和其它方面有地铁靠站停车、汽车驾驶、电梯、自动扶梯、蒸汽引擎以及机器人的模糊控制等。 模糊控制的基本理论 所谓模糊控制,就是在控制方法上应用模糊集理论、模糊语言变量及模糊逻辑推理的知识来模拟人的模糊思维方法,用计算机实现与操作者相同的控制。该理论以模糊集合、模糊语言变量和模糊逻辑为基础,用比较简单的数学形式直接将人的判断、思维过程表达出来,从而逐渐得到了广泛应用。应用领域包括图像识别、自动机理论、语言研究、控制论以及信号处理等方面。在自动控制领域,以模糊集理论为基础发展起来的模糊控制为将人的控制经验及推理过程纳入自动控制提供了一条便捷途径。 1.知识库
物理与电子工程学院 《人工智能》 课程设计报告 课题名称关于模糊控制理论的综述 专业自动化 班级 11级3班 学生姓名郑艳伟 学号 指导教师崔明月 成绩 2014年6月18日
关于模糊控制理论的综述 摘要：模糊控制方法是智能控制的重要组成部分，本文简要回顾了模糊控 制理论的发展，详细介绍了模糊控制理论的原理和模糊控制器的设计步骤， 分析了模糊控制理论的优缺点以及模糊控制需要完善或继续研究的内容，根 据各种模糊控制器的不同特点，对模糊控制在电力系统中的应用进行了分 类，并分析了各类模糊控制器的应用效能.最后，展望了模糊控制的发展趋 势与动态. 关键词：模糊控制；模糊控制理论；模糊控制系统；模糊控制理论的发展模糊控制是以模糊集理论、模糊语言变量和模糊控制逻辑推理为基础的一种智能控制方法，从行为上模拟人的思维方式，对难建模的对象实施模糊推理和决策的一种控制方法.模糊控制作为智能领域中最具有实际意义的一种控制方法，已经在工业控制领域、电力系统、家用电器自动化等领域中解决了很多的问题，引起了越来越多的工程技术人员的兴趣. 模糊控制系统简介 模糊控制系统是以模糊集合论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制技术.1965年美国的扎德[1]创立了模糊集合论, 1973 年, 他给出了模糊逻辑控制的定义和相关的定理.1974 年英国的Mamdani 首先用模糊控制语句组成模糊控制器,并把它用于锅炉和蒸汽机的控制, 在实验室获得成功, 这一开拓性的工作标志着模糊控制论的诞生. 模糊控制系统主要是模拟人的思维、推理和判断的一种控制方法, 它将人的经验、常识等用自然语言的形式表达出来, 建立一种适用于计算机处理的输入输出过程模型, 是智能控制的一个重要研究领域.从信息技术的观点来看, 模糊控制是一种基于规则的专家系统.从控制系统技术的观点来看, 模糊控制是一种普遍的非线性特征域控制器. 相对传统控制, 包括经典控制理论与现代控制理论.模糊控制能避开对象的数学模型(如状态方程或传递函数等) , 它力图对人们关于某个控制问题的成功与失败和经验进行加工, 总结出知识, 从中提炼出控制规则, 用一系列多维模糊条件语句构造系统的模糊语言变量模型, 应用CRI 等各类模糊推理方法,
论文标题: 设计PID ，离散化，模糊化控制器 PID 控制器设计 一 PID 控制的基本原理和常用形式及数学模型 具有比例-积分-微分控制规律的控制器，称PID 控制器。这种组合具有三种基本规律各自的特点，其运动方程为： dt t de dt t e t e t m K K K K K d p t i p p )()()()(0 ++=? 相应的传递函数为： ???? ??++=S S s K K K d i p c 1)(D S S S K K K d i p 12++? = 二 数字控制器的连续化设计步骤 假想的连续控制系统的框图
1 设计假想的连续控制器D（s） 由于人们对连续系统的设计方法比较熟悉，对由上图的假想连续控制系统进行设计，如利用连续系统的频率的特性法，根轨迹法等设计出假想的连续控制器D（S）。 2 选择采样周期T 香农采样定理给出了从采样信号到恢复连续信号的最低采样频率。在计算机控制系统中，完成信号恢复功能一般有零阶保持器H（s)来实现。零阶保持器的传递函数为 3将D（S）离散化为D（Z） 将连续控制器D（S）离散化为数字控制器D（Z）的方法很多，如双线性变换法，后向差分法，前向差分法，冲击响应不变法，零极点匹配法，零阶保持法。 双线性变换法 然后D（S）就可以转化离散的D（Z) 三Matlab仿真实验 直接试探法求PID 根据这个框图，求出该传递函数的P=0.35 I=0 D=0
根据 ???? ??++=S S s K K K d i p c 1)(D D （Z ）=0.35 T=0.01 数字连续话PID 控制器设计MA TLAB 仿真框图 实验结果 没有经过调节的结果为
非线性系统模糊控制算法研究 摘要：随着社会科技的进步，系统自动化越来越强，而要强化系统的自动化，就需要对系统控制进行深入的研究。系统控制是我国目前科学研究的一个重要方向，通过基本结构的建立和仿真实验，控制分析的深度会有明显的增加。在系统控制当中，非线性系统的模糊控制是一项重要的内容，通过对此中控制的算法进行分析和研究，可以提供非线性系统模糊控制的有效性。该文就非线性系统控制算法进行研究，旨在分析此系统算法的应用优势，从而强化其在实践中的应用水平。 关键词：非线性系统模糊控制算法研究 中图分类号：TP273.4 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2017）04（c）-0196-02 在控制研究中，比较典型的基于受控对象精确模型的控制是古典控制和状态空间模型控制。在实际研究中发现，除去受控对象比较精确的控制外，还存在比较复杂的控制，这种控制的受控对象不明确，所以数学模型的建立相对困难。为了对这种控制进行有效的利用，采用模糊控制算法进行数学模型的建立是主要的方法。因此，积极的对非线性系统模糊控制算法进行研究意义重大。
1 模糊控制的数学描述 模糊控制是控制研究中的重要类别，这种控制不仅是一种实时控制，而且不依赖于受控对象的精确模型，所以说它是一种打破了传统束缚的新型计算机控制。此种控制的产生为解决更加复杂的计算机问题带来了全新的方法。从特征上来看，此种方法对于模型的要求比较低，而且在实际利用中的计算非常简便，控制性能也比较优良。该文在非线性系统中进行模糊控制算法的研究，为了使得研究简便，利用了一个非线性系统的式子： 在这个式子当中，u表示的是输入量，而y则表示输出量，整个式子代表是就是工程实际当中难于建模的一大类复杂受控对象。根据这个式子，确定合适的参考轨迹，控制公式便可以得到书写。 2 模糊控制的算法原理 模糊控制的算法原理是研究的重点内容，在实际分析的过程中主要包括了四个方面：第一是进行非线性系统的模糊模型建立，然后对其进行规范化，使其转变为参数辨识问题。比如在考虑一个SISO非线性系统的时候，将系统的输入空间和输出空间按照精度进行分别的量化，那么系统的特性便会转变为一个特定的公式，整个公式反应了系统的条件，也构成了系统的模糊模型。第二是对模型的在线递推进行修正。为了使得整个控制测算更加的精确，利用全新的信息结
模糊控制的优缺点
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１.模糊控制中模糊的含义 模糊控制中的模糊其实就是不确定性。从属于该概念和不属于该概念之间没有明显的分界线。模糊的概念导致了模糊现象。 2.模糊控制的定义 模糊控制就是利用模糊数学知识模仿人脑的思维对模糊的现象进行识别和判断,给出精确的控制量，利用计算机予以实现的自动控制。 3.模糊控制的基本思想 模糊控制的基本思想:根据操作人员的操作经验，总结出一套完整的控制规则,根据系统当前的运行状态，经过模糊推理，模糊判断等运算求出控制量,实现对被控制对象的控制。 4.模糊的控制的特点 不完全依赖于纯粹的数学模型，依赖的是模糊规则。模糊规则是操作者经过大量的操作实践总结出来的一套完整的控制规则。 模糊控制的对象称为黑匣（由于不知道被控对象的内部结构、机理，无法用语言去描述其运动规律,无法去建立精确的数学模型）。但是模糊规则又是模糊数学模型。 5 模糊控制的优缺点及需要解决的问题分析 5.1模糊控制的优点 (1)使用语言方便,可不需要过程的精确数学模型;(不需要精确的数学模型) (２）鲁棒性强,适于解决过程控制中的非线性、强耦合时变、
滞后等问题；鲁棒性即系统的健壮性。 (3）有较强的容错能力。具有适应受控对象动力学特征变化、环境特征变化和动行条件变化的能力; (4)操作人员易于通过人的自然语言进行人机界面联系,这些模糊条件语句容易加到过程的控制环节上。 5．2模糊控制的缺点 (１)信息简单的模糊处理将导致系统的控制精度降低和动态品质变差; (2)模糊控制的设计尚缺乏系统性,无法定义控制目标。 6.模糊数学 模糊数学就是利用数学知识研究和解决模糊现象。在数学和模糊现象之间架起了一座桥梁。 6．１模糊集合的概念 每一个概念都有内涵和外延。 内涵就是指概念的本质属性的集合。外延就是符合某种本质属性的全体对象的集合。 模糊数学的基础就是模糊理论集。 在模糊集合设计到的论域U 上，给定了一个映射A,A ：U →[0,1] ,)(x x A μ ,则称A 为论域U 上的模糊集合或者模糊子集； )(x A μ表示U 中各个元素x 属于集合A 的程度,称为元素x 属于模糊集合A 的隶属函数。当x 是一个确定的0x 时，称)(0x A μ为元素0x 对于模糊集合A 的隶属 度。 F 集合引出的几个概念
模糊控制 与传统PID控制比较
引言： 模糊控制不需要确定系统的精确数学模型，是一种基于规则的控制。模糊控制在智能控制领域由于理论研究比较成熟、实现相对比较简单、适应面宽而得到广泛的应用。不论是对复杂的水泥回转窑的控制，还是在智能化家用电器中的应用，模糊控制都充当着重要的角色。 一个典型工业过程通常可以等效为二阶系统加上一个非线性环节（如纯滞后），给出如下典型控制对象传递函数的一般形式： Gp（s）=K*e-τs/(T1s+1)（T2s+1） PID控制： PID控制是自动控制领域产生最早、应用最广的一种控制方法。 PID控制原理图：
PID控制器传递函数的一般表达式为： Gc（s）=kp+ki/s+kd*s kp为比例增益；ki为积分增益；kd为微分增益 控制器的关键是确定三个增益值，在simulink中搭建PID系统控制模型如下图示： PID仿真结果：
模糊控制： 模糊控制是运用语言归纳操作人员的控制策略，运用变量和模糊集合理论形成控制算法的一种控制。 模糊控制原理框图： 一个基本模糊控制器主要有三个功能： （1）模糊化：把精确量(如偏差e和偏差变化ec)转化为相应的模糊量（E、EC）; （2）模糊推理：按总结的语言规则（模糊控制规则表）进行模糊推理； （3）模糊判决：把推理结果（U）从模糊量转化为可以用于实际控制的精确量（u） 模糊控制器的基本机构
设计模糊控制器主要步骤： 1.选择偏差e、偏差变化ec和控制量u的模糊语言变量为E、 EC和U。根据e、ec和u实际的基本论域，设定E、EC 和U论域都为[-6,6],可以确定出量化因子Ke、Kc和比例因子Ku。。 2.选取E、EC和U的各语言变量直，正大PB,正中PM,正小 PS，零ZE，负小NS，负中NM，负大NB，它们各自在论域上的模糊子集隶属度函数均为三角形， 3.根据总结的人工操作策略设计出模糊控制策略表： ek=yr-yk △ek=ek-ek-1
《智能控制》 课程设计报告 专业：自动化 班级：学号： 学生： 时间：13年12月30日～13年1月3日 ―――――――以下指导教师填写――――― 分项成绩：出勤设计报告 总成绩： 指导教师：
设计报告要求和成绩评定 1 报告容 设计任务书（设计计划），正文，参考资料。 设计任务书（设计计划）由学生所在系安排指导教师编写，容包括设计地点、时间、安排和设计容和要求等。 正文容一般包括：（1）设计简述（设计时间、设计地点，设计方式等）；（2）设计容叙述；（3）设计成品(图纸、表格或计算结果等)；（4）设计小结和建议。 参考资料包括参考书和现场技术资料等。 2 书写用纸 A4复印纸；封面、设计任务书要求双面打印。 3 书写要求 正文容手工双面或单面书写，字迹清楚，每页20行左右，每行30字左右，排列整齐；页码居中写在页面下方；纸面上下左右4侧边距均为2厘米。 公式单占一行居中书写；插图要有图号和图题，图号和图题书写在插图下方；表格要有表号和表题，表号和表题在表格上方书写；物理量单位和符号、参考文献引用和书写以及图纸绘制要符合有关标准规定；有关细节可参考我院《毕业设计成品规》。 4 装订 装订顺序：封面，设计任务书，正文及参考资料，封底；左边为装订边，三钉装订，中间钉反向装订。 5 成绩评定 设计成绩一般由出勤（10分）、报告书写规性及成品质量（50分）、考核（40分）三部分成绩合成后折合为优秀（90－100分）、良好（80－89分）、中（70－79分）、及格（60－69分）或不及格（60分以下）。设计考核可采取笔试、机试或其它合适的方式；不参加考核或不交报告者成绩为零分。
第5章 模糊控制器设计的基本方法 5.1 模糊控制器的结构设计 结构设计：确定输入、输出变量的个数（几入几出）。 5.2 模糊控制规则设计 1. 语言变量词集 {}PB PM PS O NS NM NB ,,,,,, 2. 确立模糊集隶属函数（赋值表） 3. 建立模糊控制规则，几种基本语句形式： 若A 则B c R A B A E =?+? 若A 则B 否则C c R A B A C =?+? 若A 或B 且C 或D 则E ()()R A B E C D E =+?+????????? 4. 建立控制规则表 5.3 模糊化方法及解模糊化方法 模糊化方法 1. 将[]b a ,内精确量离散化为[]n n +-,内的模糊量 2. 将其区间精确量x 模糊化为一个单点集，即0)(,1)(==x x μμ 模糊推理及非模糊化方法 1. MIN-MAX ——重心法 11112222n 00R and R and R and and '? n n n A B C A B C A B C x y c →→→→= 三步曲： 取最小 1111'()()()()c A o B o C z x y z μμμμ=∧∧ 取最大 12''''()()()()n c c c c z z z z μμμμ=∨∨∨ 2. 最大隶属度法 例： 10.3 0.80.5 0.511234 5 C =+----- ＋＋＋，选3-=*u
20.30.80.40.21101234 5 C =+ ＋＋＋ ＋ ，选 5.12 21=+=*u 5.4 论域、量化因子及比例因子选择 论域：模糊变量的取值范围 基本论域：精确量的取值范围 误差量化因子：e e x n k /= 比例因子：e y k u u /= 误差变化量化因子：c c x m k /= 5.5 模糊控制算法的流程 m j n i C u B EC A E ij j i ,,2,1;,,2,1 then then if ===== 其中 i A 、 j B 、ij C 是定义在误差、误差变化和控制量论域X 、Y 、Z 上的模糊集合，则该语句所表示的模糊关系为 j i ij j i C B A R ,??= m j n i j i C B A R z y x z y x ij j i ===== ,1 ,1)()()(),,(μμμ μ 根据模糊推理合成规则可得：R B A U )(?= Y y X x B A R U y x z y x z ∈∈=)()(),,()(μμμμ 设论域{}{}{}l m n z z z Z y y y x x x X ,,,,,,,Y ,,,,212121 ===，则X ，Y ，Z 上的模糊集合分别为一个n ，m 和l 元的模糊向量，而描述控制规则的模糊关系R 为一个m n ?行l 列矩阵。 由i x 及i y 可算出ij u ，对所有X ，Y 中元素所有组合全部计算出相应的控制量变化值，可写成矩阵()ij n m u ?，制成的表即为查询表或称为模糊控制表。 * 模糊控制器设计举例（二维模糊控制器） 1. 结构设计：二维模糊控制器，即二输入一输出。 2. 模糊控制规则：共21条语句，其中第一条规则为 t h e n o r and or if :1 PB u NM NB EC NM NB E R === 3. 对模糊变量E ，EC ，u 赋值（见教材中的表）
模糊控制的基本原理 模糊控制是以模糊集合理论、模糊语言及模糊逻辑为基础的控制，它是 模糊数学在控制系统中的应用，是一种非线性智能控制。 模糊控制是利用人的知识对控制对象进行控制的一种方法，通常用“if条件，then结果”的形式来表现，所以又通俗地称为语言控制。一般用于无法以 严密的数学表示的控制对象模型，即可利用人(熟练专家)的经验和知识来很好 地控制。因此，利用人的智力，模糊地进行系统控制的方法就是模糊控制。模 糊控制的基本原理如图所示： 模糊控制系统原理框图 它的核心部分为模糊控制器。模糊控制器的控制规律由计算机的程序实现，实现一步模糊控制算法的过程是：微机采样获取被控制量的精确值，然后将此量与给定值比较得到误差信号E；一般选误差信号E作为模糊控制器的一个输入量，把E的精确量进行模糊量化变成模糊量，误差E的模糊量可用相应的模糊语言表示；从而得到误差E的模糊语言集合的一个子集e(e实际上是一个模糊向量); 再由e和模糊控制规则R(模糊关系)根据推理的合成规则进行模糊决策，得到模糊控制量u为： 式中u为一个模糊量；为了对被控对象施加精确的控制，还需要将模糊量u 进行非模糊化处理转换为精确量：得到精确数字量后，经数模转换变为精确的模拟量送给执行机构，对被控对象进行一步控制；然后，进行第二次采样，完成第二步控制……。这样循环下去，就实现了被控对象的模糊控制。 模糊控制(Fuzzy Control)是以模糊集合理论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制。模糊控制同常规的控制方案相比，主要特点有： (1)模糊控制只要求掌握现场操作人员或有关专家的经验、知识或操作数据，不需要建立过程的数学模型，所以适用于不易获得精确数学模型的被控过程，或结构参数不很清楚等场合。 (2)模糊控制是一种语言变量控制器，其控制规则只用语言变量的形式定性的表达，不用传递函数与状态方程，只要对人们的经验加以总结，进而从中提炼出规则，直接给出语言变量，再应用推理方法进行观察与控制。 (3)系统的鲁棒性强，尤其适用于时变、非线性、时延系统的控制。 (4)从不同的观点出发，可以设计不同的目标函数，其语言控制规则分别是独立的，但是整个系统的设计可得到总体的协调控制。 它是处理推理系统和控制系统中不精确和不确定性问题的一种有效方法，同时也构成了智能控制的重要组成部分。 模糊控制器的组成框图主要分为三部分：精确量的模糊化，规则库模糊推理，
机电工程学院 课程设计报告 课程 题目二阶系统模糊控制算法的研究 专业电气工程及其自动化 姓名 指导教师 学期 2015-2016
二阶系统的模糊控制算法的研究 学生 指导老师: 摘要:模糊控制是以模糊数学为基础发展的，为一些无法建立数学模型或者数学模型相当粗糙的系统提供的一种非线性的控制方法。对于这些系统，模糊控制可以得到比较满意的控制效果，并且能够解决一些无法通过传统方法解决的问题。本文利用 MATLAB模糊控制工具箱设计的模糊控制器来控制一个二阶系统，由给定的控制器的输入和输出变量，输入和输出变量的隶属函数，分析了输入和输出变量之间的关系，设计了模糊控制规则库，并通过 SIMULINK仿真将模糊控制方法与经典的PID控制方法进行对比，分析仿真结果，探讨模糊控制器的隶属函数，控制规则，以及量化因子和比例因子在模糊控制中所起到的作用。 关键字：模糊控制；MATLAB；SIMULINK；PID
Research of fuzzy control algorithm of second order systems Undergraduate: Supervisor: Abstract：Fuzzy control, which is based on the fuzzy mathematics, is a new way of nonlinearity control system in which the mathematical model is unable established or the mathematical model is very rough. For these systems, fuzzy control offers users a satisfied control result, and settles down some problems which cannot be solved by traditional methods. This paper aims to introduce how to use a fuzzy controller which is based on the MATLAB fuzzy control toolbox to control a second-order system. In order to fulfill this target, the author firstly defines the input variables, output variables and their membership functions. Then, the author analyzes the relationship between the input variables and output variables, and designs the fuzzy control rule bank. Finally, the author makes a difference between the methods of the classic PID control and the fuzzy control by SIMULINK. Membership function of fuzzy controller, control rules, and the function of quantizes and scale factor in the fuzzy control process are also discussed in this paper. Key words: MATLAB; Fuzzy control; PID;SIMULINK simulation
收稿日期:2004-09-24复合模糊控制策略及应用 王 君,李 炜,乔平原 (兰州理工大学电气工程与信息科学学院,甘肃兰州 730050) 摘 要: 提出了一种复合模糊分段控制策略,应用于具有大惯性、强扰动并难以建立准确模型的系统,通过计算机仿真对三层PE温度控制系统进行模拟,取得了良好的效果. 关键词: 模糊控制;中频炉;三层PE 中图分类号: TP273 文献标识码: A 文章编号:1004-0366(2005)03-0108-04 A Segmented Fuzzy Control S trategy and Its Application W AN G Jun,LI W ei,QIAO Ping-y uan (College of Electrical and Information Engineering,Lanzhou University of Technology,Lanzhou730050,China) Abstract: A segm ented fuzzy control stra tegy is presented.It can be used to the system w hose exact mod-el is difficult to establish due to la rg e inertia and stro ng disturbances.Sim ula tion fo r the tem perature con-trol sy stem o f a three-lay er PE process has been do ne with goo d effects. Key words: fuzzy contro l;intermediate frequency stov e;three-layer PE 三层PE又称聚乙烯三层结构防腐层,是国际上目前最为先进的防腐技术之一.由于三层PE的生产工序较为复杂,各种变量之间存在强耦合、大惯性、非线性等特点,系统的工况随加工原料的不同复杂多变,对其建立精确的数学模型较为困难.因此采用传统的控制技术往往难以奏效,难以得到满意的效果.国内大多钢质管道聚乙烯防腐成型生产线的操作、工艺路线的确定都是根据生产者的经验确定,采用人工手动加电气控制配合的生产方式.受人为因素的影响,往往造成生产过程的不稳定,产品质量难以保证,生产效率低[1,2]. 模糊控制作为智能控制的一个重要分支,非常适用于控制那些因具有高度非线性、或参数随工作点的变动较大、或交叉耦合严重、或环境因素干扰强烈,而不易获得精确数学模型和数学模型不确定或多变的一类被控过程,也是当前控制领域的一个研究热点[3]. 针对三层PE生产工艺中严重制约生产效率以及影响产品质量的包覆段中恒速段传动、钢管胶化时的温度以及塑料挤出成型等工艺流程中的温度参数,以及在作者原有研究的基础上提出了一种复合模糊分段控制策略.以靖边防腐厂生产线的工艺参数为背景,进行仿真实验,仿真结果证明了这种算法的有效性. 1 系统工艺要求及结构模型建立如图1所示,经抛丸段预处理后的钢管,首先进入中频炉加热至200℃左右,经喷粉箱采用静电喷涂技术在钢管外表面熔结一层还氧树脂底漆(FBE),中间胶膜必须在FBE的胶化时间内包覆在钢管内,以保证熔融的共聚物粘胶剂与胶化状态的FBE发生化学反应,牢固粘结在钢管表面 . 图1 系统工艺模型 第17卷 第3期2005年9月 甘肃科学学报 J ou rnal of Gansu Sciences Vol.17 No.3 Sep.2005
第5章 模糊控制器设计的基本方法 5.1 模糊控制器的结构设计 结构设计：确定输入、输出变量的个数（几入几出）。 5.2 模糊控制规则设计 1. 语言变量词集 {}PB PM PS O NS NM NB ,,,,,, 2. 确立模糊集隶属函数（赋值表） 3. 建立模糊控制规则，几种基本语句形式： 若A %则B % c R A B A E =?+?%%%% 若A %则B %否则C % c R A B A C =?+?%%%%% 若A %或B %且C %或D %则E ()()R A B E C D E =+?+?????????g %%%% % 4. 建立控制规则表 5.3 模糊化方法及解模糊化方法 模糊化方法 1. 将[]b a ,内精确量离散化为[]n n +-,内的模糊量 2. 将其区间精确量x 模糊化为一个单点集，即0)(,1)(==x x μμ 模糊推理及非模糊化方法 1. MIN-MAX ——重心法 三步曲： 取最小 1111'()()()()c A o B o C z x y z μμμμ=∧∧ 取最大 12''''()()()()n c c c c z z z z μμμμ=∨∨∨L 2. 最大隶属度法 例： 10.30.80.50.5112345C =+-----% ＋＋＋，选3-=*u
20.30.80.40.211012345C =+% ＋＋＋＋，选5.1221=+=*u 5.4 论域、量化因子及比例因子选择 论域：模糊变量的取值范围 基本论域：精确量的取值范围 误差量化因子：e e x n k /= 比例因子：e y k u u /= 误差变化量化因子：c c x m k /= 5.5 模糊控制算法的流程 其中 i A 、 j B 、ij C 是定义在误差、误差变化和控制量论域X 、Y 、Z 上的模糊集合，则该语句所表示的模糊关系为 根据模糊推理合成规则可得：R B A U ο)(?= 设论域{}{}{}l m n z z z Z y y y x x x X ,,,,,,,Y ,,,,212121ΛΛΛ===，则X ，Y ，Z 上的模糊集合分别为一个n ，m 和l 元的模糊向量，而描述控制规则的模糊关系R 为一个m n ?行l 列矩阵。 由i x 及i y 可算出ij u ，对所有X ，Y 中元素所有组合全部计算出相应的控制量变化值，可写成矩阵()ij n m u ?，制成的表即为查询表或称为模糊控制表。 * 模糊控制器设计举例（二维模糊控制器） 1. 结构设计：二维模糊控制器，即二输入一输出。 2. 模糊控制规则：共21条语句，其中第一条规则为 3. 对模糊变量E ，EC ，u 赋值（见教材中的表） 4. 建立模糊控制表： 注意：对于e 和ec 隶属函数数值取量化等级上为1，其余为0，这样可简化
下面将根据模糊控制器设计步骤，一步步利用Matlab工具箱设计模糊控制器。 Matlab模糊控制工具箱为模糊控制器的设计提供了一种非常便捷的途径，通过它我们不需要进行复杂的模糊化、模糊推理及反模糊化运算，只需要设定相应参数，就可以很快得到我们所需要的控制器，而且修改也非常方便。 首先我们在Matlab的命令窗口（command window）中输入fuzzy，回车就会出来这样一个窗口。 下面我们都是在这样一个窗口中进行模糊控制器的设计。 1．确定模糊控制器结构：即根据具体的系统确定输入、输出量。
这里我们可以选取标准的二维控制结构，即输入为误差e和误差变化ec，输出为控制量u。注意这里的变量还都是精确量。相应的模糊量为E，EC和U，我们可以选择增加输入(Add Variable)来实现双入单出控制结构。 2．输入输出变量的模糊化：即把输入输出的精确量转化为对应语言变量的模糊集合。 首先我们要确定描述输入输出变量语言值的模糊子集，如{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}，并设置输入输出变量的论域，例如我们可以设置误差E（此时为模糊量）、误差变化EC、控制量U的论域均为{-3，-2，-1，0，1，2，3}；然后我们为模糊语言变量选取相应的隶属度函数。
在模糊控制工具箱中，我们在Member Function Edit中即可完成这些步骤。首先我们打开Member Function Edit窗口. 然后分别对输入输出变量定义论域范围，添加隶属函数，以E为例，设置论域范围为[-3 3]，添加隶属函数的个数为7.
然后根据设计要求分别对这些隶属函数进行修改，包括对应的语言变量，隶属函数类型。
模糊控制理论的心得与体会 模糊理论（Fuzzy Logic)是在美国加州大学伯克利分校电气工程系的 L.A.zadeh教授于1965年创立的模糊集合理论的数学基础上发展起来的,主要包括模糊集合理论、模糊逻辑、模糊推理和模糊控制等方面的内容.美国加州大学的L.A.Zadeh教授在1965年发表了著名的论文，文中首次提出表达事物模糊性的重要概念:隶属函数,从而突破了19世纪末笛卡尔的经典集合理论, 奠定模糊理论的基础. 1966年,P.N.Marinos发表模糊逻辑的研究报告,1974年,L.A.Zadeh发表模糊推理的研究报告,从此,模糊理论成了一个热门的课题。1974年,英国的E.H.Mamdani首次用模糊逻辑和模糊推理实现了世界上第一个实验性的蒸汽机控制,并取得了比传统的直接数字控制算法更好的效果,从而宣告模糊控制的诞生。1980年丹麦的L.P.Holmb lad和Ostergard在水泥窑炉采用模糊控制并取得了成功,这是第一个商业化的有实际意义的模糊控制器。 事实上,模糊理论应用最有效，最广泛的领域就是模糊控制,模糊控制在各种领域出人意料的解决了传统控制理论无法解决的或难以解决的问题,并 取得了一些令人信服的成效。 一模糊控制的基本思想及应用方向 把人类专家对特定的被控对象或过程的控制策略总结成一系列以"IF(条件)THEN(作用)"形式表示的控制规则,通过模糊推理得到控制作用集,作用于被控对象或过程.控制作用集为一组条件语句,状态语句和控制作用均为一组被量化了的模糊语言集,如"正大","负大","正小","负小",零等。 模糊控制的几个研究方向: ·模糊控制的稳定性研究 ·模糊模型及辩识 ·模糊最优控制 ·模糊自组织控制 ·模糊自适应控制 ·多模态模糊控制
模糊控制 与传统PID控制比较 引言： 模糊控制不需要确定系统的精确数学模型，是一种基于规则的控制。模糊控制在智能控制领域由于理论研究比较成熟、实现相对比较简单、适应面宽而得到广泛的应用。不论是对复杂的水泥回转窑的控制，还是在智能化家用电器中的应用，模糊控制都充当着重要的角色。 一个典型工业过程通常可以等效为二阶系统加上一个非线性环节（如纯滞后），给出如下典型控制对象传递函数的一般形式： Gp（s）=K*e-τs/(T1s+1)（T2s+1） PID控制： PID控制是自动控制领域产生最早、应用最广的一种控制方法。PID控制原理图： PID控制器传递函数的一般表达式为： Gc（s）=kp+ki/s+kd*s kp为比例增益；ki为积分增益；kd为微分增益 控制器的关键是确定三个增益值，在simulink中搭建PID系统控制模型如下图示： PID仿真结果：
模糊控制： 模糊控制是运用语言归纳操作人员的控制策略，运用变量和模糊集合理论形成控制算法的一种控制。 模糊控制原理框图： 一个基本模糊控制器主要有三个功能： （1）模糊化：把精确量(如偏差e和偏差变化ec)转化为相应的模糊量（E、EC）; （2）模糊推理：按总结的语言规则（模糊控制规则表）进行模糊推理； （3）模糊判决：把推理结果（U）从模糊量转化为可以用于实际控制的精确量（u） 模糊控制器的基本机构 设计模糊控制器主要步骤： 1.选择偏差e、偏差变化ec和控制量u的模糊语言变量为E、EC 和U。根据e、ec和u实际的基本论域，设定E、EC和U论域都为[-6,6],可以确定出量化因子Ke、Kc和比例因子Ku。。 2.选取E、EC和U的各语言变量直，正大PB,正中PM,正小PS，零 ZE，负小NS，负中NM，负大NB，它们各自在论域上的模糊子集隶属度函数均为三角形， 3.根据总结的人工操作策略设计出模糊控制策略表： ek=yr-yk △ek=ek-ek-1 模糊规则：