1 ?模糊控制屮模糊的含义
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Z 间没有明显的分界线。模糊的概念导致了模糊现彖。
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人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(由于不知道被控对彖的内部结构、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；仔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 T[O, 1] ,x 一〃A(X)，则称A为论域U上的模糊集合或者模糊子集；〃A(X)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是一个确定的忌时，称仏(忌)为元素毛对于模糊集合A 的隶属度。
F集合引出的几个概念
1)模糊数：支集，Supp A={x | XG U,A(X)>0}称为Supp A为F集合A 的支集。(supporter)。Ker A={x xwU, A(x)二1}则称Ker A 为F 集合A的核
(kernel) o Ker A H0的模糊集合A称为正规F集。
Supp A和Ker A都是属于经典集合。
2)数；l与F集合A的数积
从F集合的定义和表示方法来看，隶属函数是模糊集合的核心，F集合完全由隶属函数来描述。给出一个模糊集合，就要给出论域中各元素对于该模糊集合的隶属函数。隶属函数的主观随意性，正好反映了人的只能技巧，经验，理解等不同的智慧
隶属函数的确定
隶属函数是由人的主管意动性来控制，所以隶属函数的确定方法是多样性的，但是无论用什么方法确定出来的隶属函数都应该反映出模糊概念或者事物的渐变性，稳定性和连续性。隶属函数应该是连续的、对称的。隶属函数在整体上都应该取成凸F集，单峰馒头型。
隶属函数的确定方法：(所有的方法都离不开人类的主观意动和客观的实际经验)
1.模糊统计法
根据所提出的模糊概念对多人进行统计，提出与之对应的模糊集
合A,确定不同元素隶属于某个模糊结合的隶属度。
2.二元对比排序法
在论域里的多个元素里，两两进行对比来确定某种特定意义下的顺序，据此决定出他们对于该隶属函数的人体形状。
3.专家推理演绎直接给岀该元素隶属于某个F集合的隶属度
4.神经网络法
利用神经网络的学习功能，将人量的测试数据输入到某个神经网络器，自动生成一个隶属函数，再经过测试，学习来确定隶属函数的某些参数。
常用的隶属函数(三角形，梯形，钟形，高斯型及Sigmoid)
模糊集合的基本运算规则
分配律Ac(BuC)二(AcB) u (AcC)
Akj(BcC)二(AoB) c (AoC)
结合律(AcB) cC二Ac(BcC) Au(BuC)二(AuB)uC
交换律AcB二BcA AcB二BcA
吸收律(AcB) u A二A (AuB) cA二A
经典集合中的互补律在模糊集合中不再成立
模糊集合的诞生解决了清晰数值和模糊概念之间的相互映射问题。模糊数学是以模糊集合为基础。
以A为空间，空间中的点或者元素用4来表示，即A二{&},模糊集B是一个集合，是用隶属度u来表示元素a是不是属于模糊集合B的特征
4. 3模糊控制理论需解决的问题模糊控制理论经过近几十年的发展，已经得到了广泛的应用。但模糊控制理论也还存在一些不足，
还有一些亟待解决的问题，归纳如下:
(1)要揭示模糊控制器的实质和工作机理，解决稳定性和鲁棒性理论分析的问题。
(2)很多应用和经验表明，模糊控制的鲁棒性优于传统控制策略。但模糊控制和传统控制的鲁棒性的对比关系究竟是怎么样，尚缺少理论分析和数学推导方面的比较。
(3)模糊控制规则和隶属度函数的获取与确定是模糊控制屮的瓶颈问题。
目前模糊控制规则屮模糊了集的一般选取都是以下3种迢｛负尢负小，零，正小，正大｝二他I? Q母PB ｝或点二负大 ,负，负，零，正，正，正｛ NB,側吧33, PS, FM FB｝或皆侦大，负中，负小，零负,零正，正小，正中，正大｝ = ｛NB, NM, NS, N乙PZ, PS, PM, PB｝,而隶属度函数通常选用的为三角隶属度函数，以第3种模糊子集为例,对应的隶属函数如图3示。而规则中模糊了集及隶属度函数的选择人多数取决于经验，缺少相应的理论根据。
(4)在多变量模糊控制中，需要对多变量耦合和日维数灾&问题进行研究，
这些问题的解决与否将是多变量模糊控制能否广泛应用的关键。
图3 模糊化子集和模糊化等级
NK NM 幽NZ 17 PS PM PB
模糊化了集和模糊化等级5模糊控制的发展趋势
模糊控制的发展大致有以下几个方向：
(1)复合模糊控制器。继续研究模糊控制和
PID控制器、变节构控制器、模糊H控制器等的组合研究，设计出满足各种不同指标要求的控制器。
(2)和各种智能优化算法相结合的模糊控制。各种智能优化算法(如遗传算法、模拟退火算法、粒了群优化算法等)能够对模糊控制规则进行动态寻优，故能在线修改模糊控制规则，改善系统的控制品质。
(3)专家模糊控制。专家模糊是将专家系统技术与模糊控制相结合的产物。引入专家系统，可进一步提高模糊控制的智能水
平，专家模糊控制保持了基于规则的方法和模糊集处理带来的灵活性，同时又把专家系统技术的知识表达方法结合起来，能处理更广泛的控制问题。
(4)多变量模糊控制。研究多变量模糊控制中存在着的多变量耦合和弓维数灾&等问题。
(5)很多公开发表的文献对所设计模糊控制器的稳定性及鲁棒性分析采用仿真实验的方法，而采用理论分析的较少。对混合模
糊系统的稳定性及鲁棒性分析一般有2种方法:第1种方法利用模糊系统辨识的方法将控制对彖变换为模糊模型表示，使整个系统变为纯粹的模糊模型，从而可采用模糊关系法及模糊相平面分析法等来检验系统的稳定性；第2种方法将控制器的模糊模型变为确定性的模型，从而混合模糊系统变为常规的控制系统，进而可采用常规的方法来对系统进行稳定性分析。例如描述函数法、圆判据法、一般相平面法及线性近似法
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,
一、速度控制算法： 首先定义速度偏差-50 km/h ≤e （k ）≤50km/h ，-20≤ec （i ）= e （k ）- e （k-1）≤20，阀值e swith =10km/h 设计思想：油门控制采用增量式PID 控制算法,刹车控制采用模糊控制算法，最后通过选择规则进行选择控制量输入。 选择规则： e （k ）<0 ① e （k ）>- e swith and throttlr_1≠0 选择油门控制 ② 否则：先将油门控制量置0，再选择刹车控制 0 模糊控制的应用 学院实验学院 专业电子信息工程 姓名 指导教师黄静 日期 2011 年 9 月 20 日 在自动控制中，包括经典理论和现代控制理论中有一个共同的特点，即控制器的综合设计都要建立在被控对象准确的数学模型(如微分方程等)的基础上，但是在实际工业生产中，很多系统的影响因素很多，十分复杂。建立精确的数学模型特别困难，甚至是不可能的。这种情况下，模糊控制的诞生就显得意义重大，模糊控制不用建立数学模型，根据实际系统的输入输出的结果数据，参考现场操作人员的运行经验，就可对系统进行实时控制。模糊控制实际上是一种非线性控制，从属于智能控制的范畴。现代控制系统中的的控制能方便地解决工业领域常见的非线性、时变、在滞后、强耦合、变结构、结束条件苛刻等复杂问题。可编程控制器以其高可靠性、编程方便、耐恶劣环境、功能强大等特性很好地解决了工业控制领域普遍关心的可靠、安全、灵活、方便、经济等问题，这两者的结合，可在实际工程中广泛应用。 所谓模糊控制，其定义是是以模糊数学作为理论基础，以人的控制经验作为控制的知识模型，以模糊集合、模糊语言变量以及模糊逻辑推理作为控制算法的一种控制。模糊控制具有以下突出特点： (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。(5)模糊控制系统的鲁棒性强，干扰和参数变化对控制效果的影响被大大减弱， 尤其适合于非线性、时变及纯滞后系统的控制。 由于有着诸多优点，模糊理论在控制领域得到了广泛应用。下面我们就以下示例介绍模糊控制在实际中的应用： 电机调速控制系统见图1，模糊控制器的输入变量为实际转速与转速给定值 ，输出变量为电机的电压变化量u。图2为电机调试之间的差值e及其变化率e c 输出结果，其横坐标为时间轴，纵坐标为转速。当设定转速为2 000r／s时，电机能很快稳定运行于2 000r／s；当设定转速下降到1 000r／s时，转速又很快下降到1 000r／s稳定运行。 模糊控制的优缺点 ————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期： 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 1、 由于s12xs没有了模糊指令，使单片机运用模糊控制增加了不少难度，但经过研究发现，还是可以通过matlab接口来实现的，本人也在努力中，希望有更多的人来共同研究~ 对于实际模糊控制系统,由于在高级语言中模糊控制程序的实现比较复杂,因 此引入模糊控制存在一定的困难,程序代码的过于复杂也会严重影响模糊控制系 统的开发周期。而Matlab 系统及其工具箱中提供了一些能够独立完成某些Matlab 功能的C/C++库函数，这些库函数可以直接应用到C/C++平台中，脱离系统完成 Matlab 某些功能，极大的方便了实际应用。Matlab Fuzzy Logic 工具箱的独立C 代码就是一个这样的C 语言库[1]。 独立的C 代码模糊推理引擎函数库fis.c 位于Matlab 目录下的 toolbox\fuzzy\fuzzy 目录中，它包含了在C 语言环境下调用Matlab Fuzzy Logic 工具箱建立的模糊推理系统的数据文件(*.fis)进行模糊逻辑推理的一系列C 函 数，其基本原理是利用C 代码实现Matlab 中的模糊推理系统(FIS)功能。该目录 下还有一个C 代码程序fismain.c,它实际上是利用fis.c 库函数来实现模糊推理系 统的一个实例。 正确地熟悉了fis.c 库函数中的函数定义，在应用程序中正确调用，即可实 现模糊推理系统功能。例如，从Matlab 的模糊推理系统文件(*.fis)读入系统数据， 可用下面的语句：fisMatrix＝returnFismatrix(fis_file,&fis_row_n,&fis_col_n)；建立基于C 代码的模糊推理系统，可用下面的语句： fisBuildFisNode(fis,fisMatrix,fis_col_n,MF_POINT_N)。 但是需要说明的是，在独立C代码函数库fis.c 中只定义了Matlab Fuzzy Logic 工具箱的11 种隶属函数以及AND、OR、IMP 和AGG 四种逻辑操作函数。所以 在利用Matlab 的模糊逻辑工具箱建立用于独立C 代码引擎的模糊推理系统时， 不允许采用自定义的隶属度函数和逻辑操作函数来设计系统，除非修改fis.c 函 数库[2]。 设计基于独立的C 代码模糊推理引擎的模糊控制程序主要有以下两个步骤： (1) 利用Matlab 的模糊逻辑工具箱建立一个模糊推理系统，并将系统存 为扩展名为fis 的数据文件。注意只能使用Matlab 定义的隶属度函数 和逻辑操作函数， (2) 在C 语言应用程序中实现Matlab 中定义的模糊推理系统功能。两者之间的接 口就是独立C 代码模糊推理引擎函数库fis.c。 2、 基于S12的模糊控制调试心得 小可不才在博客发了一篇有关S12的模糊控制的日志（《MC9S12DG128模糊控制崩溃之旅》）。并跟一些志同道合的网友展开了较为深入的讨论。现应部分网友同仁的要求将我调试成功的心得体会写在如下，由于本人也只是懂得一些皮毛，而且有很多问题并未深究，难免有不妥或错误之处，还请各位包涵并指正，谢谢！ 在此以飞思卡尔智能小车的方向控制为例，文中可能会提到一些变量，但不会对该变量作深入的探究，敬请原谅！ 模糊控制技术发展现状及研究热点 摘要：综合介绍丁模糊控制技术的基本原理和发展状况，重点总结丁近年来该研究领域的热点问题，并对今后的发展前景进行了展望。 关键词：模糊控制结构分析稳定性白适应控制 1模糊控制的热点问题 模糊控制技术是一项正在发展的技术，虽然近年来得到了蓬勃发展，但它也存在一些问题，主要有以下几个方面： （1）还投有形成完挫的理论体系，没有完善的稳定性和鲁棒性分析，系统的设计方法(包括规则的获取和优化、隶属函数的选取等)； （2）控制系统的性能小太高(稳态精度牧低，存在抖动及积分饱和等问题)： （3）自适应能力有限。目前，国内外众多专家学者围绕着这些问题展开了广泛的研究，取得了一些阶段性成果，下面介绍一下近期的主要研究热点。 2模糊控制系统的稳定性分析 任何一个自动控制系统要正常工作，首先必须是稳定的。由于模糊系统本质上的非线性和缺乏统一的系统描述，使得人们难以利用现有的控制理论和分析方法对模糊控制系统进行分析和设计。因此，模糊控制理论的稳定性分析一直是一个难点课题，未形成较为完善的理论体系。正因为如此，关于模糊系统的稳定性分析近年来成为众人关注的热点，发表的论文较多，提出了各种思想和分析方法。目前模糊控制系统稳定性分析方法主要有以下几种：（1）李亚普诺夫方法 （2）基于滑模变结构系统的稳定性分析方法 （3）描述函数方法 （4）圆稳定性判据方法 模糊控制系统的稳定性分析还有相平面法、关系矩阵分析法、超稳定理论、Popov判据、模糊穴——穴映像、数值稳定性分析方法以及最近出现的鲁棒控制理论分析方法和LMI（矩阵不等式）凸优化方法等。 3自适应模糊控制器的研究 为了提高模糊控制系统的自适应能力，许多学者对自适应模糊控制器进行了研究，研究方向主要集中在以下方面。 （1）自校正模糊控制器 自校正模糊控制器是在常规模糊控制的基础上，采用加权推理决策，并引入协调因子，根据系统偏差e和偏差变化ec的大小，预测控制系统中的不确定量并选择一个最佳的控制参数或控制规则集，在线自动调整保守和大胆控制的混合程度，从而更全面确切地反映出入对诸因素的综合决策思想，提高系统的控制精度和鲁捧性能。目前这种变结构的自校正模糊控制器是根据被调量e和ec在线选取最佳控制规则及控制决策的，而对于一些复杂的生产过程，其生产工艺和环境因素都较为复杂，往往不能只考虑系统的偏差和偏差变化率来确定其控制策略。难于总结出比较完整的经验，此时模糊控制规则或者缺乏，或者很粗糙，并且当被控对象参数发生变化或受到随机干扰影响时，都会影响模糊控制的效果。 （2）自组织模糊控制器 自组织模糊控制器能自动对系统本身的参数或控制规则进行调整，使系统不断完善，以适应不断变化的情况，保证控制达到所希望的效果。它根据自动测量得到的实际输出特征和期望特征的偏差，确定输出响应的校正量并转化控制校正量，调整模糊控制规则，作用于被控对象。其基本特征是：控制算法和规则可以通过在线修改，变动某几个参数可以改变控制结果。它不仅仅是局限于某个对象，而是通过自组织适应几类对象。有代表性为以下三种类型： ①为自校正模糊控制器：在常规模糊控制中增加系统辨别和修正控制功能。通过使用一个较为粗糙的初期模型，经过模糊控制器的自组织功能，达到在线修正模糊控制规则，完善系统性能，使其达到灿期的要求； ②自调整比例因子模糊控制器：通过调整系统偏差及偏差变化率的比例因子来控制模糊控制器中的输出量的比例系数，即改变系统的增益。它充分体现了操作者手动控制的思维特点和控制策略，保证了系统有良好的动态性和稳态精度； ③模糊自整定PID参数控制器：应用模糊集理论，根据系统运行状态，在线整定控制器PID 参数（KP、KI、KD）。由于模糊自整定参数KP、KI，KD与偏差e变化率ec间建立起在线自整定函数关系，且这种关系是根据人的经验和智慧积累起来的，使系统在不同的运动状态下能对 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： i .......... 濮鬧挖制器.. (1) 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; —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： u R 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 %二这样循环下去，■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。 ⑷ 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 4模糊控制的优缺点及需要解决的问题分析 4. 1模糊控制的优点 ( 1) 使用语言方法, 可不需要过程的精确数学模型; ( 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; ( 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。 4. 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。 4. 3模糊控制理论需解决的问题 模糊控制理论经过近几十年的发展, 已经得到了广泛的应用。但模糊控制理论也还存在一些不足, 还有一些亟待解决的问题, 归纳如下: ( 1) 要揭示模糊控制器的实质和工作机理, 解决稳定性和鲁棒性理论分析的问题。 2) 很多应用和经验表明, 模糊控制的鲁棒性优于传统控制策略。但模糊控制和传统控制的鲁棒性的对比关系究竟是怎么样, 尚缺少理论分析和数学推导方面的比较。 ( 3) 模糊控制规则和隶属度函数的获取与确定是模糊控制中的?瓶颈&问题。目前模糊控制规则中模糊子集的一般选取都是以下3种: e= {负大, 负小, 零, 正小, 正大} = {NB, NS, ZO, PS, PB }或e =负大, 负中, 负小, 零, 正小, 正中, 正大= { NB, NM,NS, ZO, PS, PM, PB}或e= {负大, 负中, 负小, 零负,零正, 正小, 正中, 正大} = {NB, NM, NS, NZ, PZ, PS,PM, PB}, 而隶属度函数通常选用的为三角隶属度函数, 以第3种模糊子集为例, 对应的隶属函数如图3示。而规则中模糊子集及隶属度函数的选择大多数取决于经验, 缺少相应的理论根据。 ( 4) 在多变量模糊控制中, 需要对多变量耦合和?维数灾&问题进行研究, 这些问题的解决与否将是多变量模糊控制能否广 泛应用的关键。 图3模糊化子集和模糊化等级 5模糊控制的发展趋势 模糊控制的发展大致有以下几个方向: ( 1) 复合模糊控制器。继续研究模糊控制和PID 控制器、变节 模糊控制原理与应用 实验讲义 实验学时： 4 单位：电信学院 撰写人：谢仕宏 审核：周强、亢洁、王素娥 题目：模糊控制系统建模与仿真分析 (3) 一、实验目的 (3) 二、实验学时：4学时 (3) 三、实验原理 (3) 四、实验内容 (9) 题目：模糊控制系统建模与仿真分析 一、实验目的 1、熟悉Matlab软件的基本操作方法 2、掌握用matlab/Fuzzy logic toolbox进行模糊控制系统建模仿真的基本方法。 3、熟悉模糊控制系统设计的基本方法 二、实验学时：4学时 三、实验原理 MATLAB R2008提供了建立模糊逻辑推理系统的仿真工具箱——Fuzzy Logic Toolbox，版本为Fuzzy Logic Toolbox2.2.7。建立模糊逻辑推理系统有两种基本方法，第一种方法是借助模糊推理系统编辑器（Fuzzy Logic Editor）的图形界面工具建立模糊逻辑推理系统，第二种方法是利用命令建立模糊逻辑推理系统。第一种方法使用简单、建模方便，适合于初学模糊逻辑控制系统建模与仿真的读者。第二种方法稍难一些，但对深入了解模糊逻辑推理系统的MATLAB仿真知识大有帮助。下面分别讲述两种方法，读者可自行选择阅读。 1模糊逻辑工具箱图形界面工具 模糊逻辑工具箱图形工具是为了方便用户建立模糊推理系统而推出的图形化设计工具，在这里可快速方便的建立模糊推理系统并观测模糊规则、推理输出等。模糊逻辑推理图形工具主要包括：基本模糊推理系统编辑器（fuzzy）、隶属函数编辑器（mfedit）、模糊规则编辑器（ruleedit）、模糊规则观测器（ruleview）、模糊推理输入输出曲面观测器（surfview）。下面分别介绍它们的基本使用方法。 1.1基本模糊推理系统编辑器 在Command Windows输入“fuzzy”命令，弹出如下图 1所示的“FIS Editor”（模糊推理系统编辑器）窗口。在这里可以对包括输入、输出模糊语言变量的名称、模糊推理系统的类型和名称、模糊逻辑推理的各种运算（与、或、蕴含、规则合成、解模糊化）等高层属性进行编辑。同时,还可以打开模糊推理系统的隶属函数编辑器（mfedit）、模糊规则编辑器（ruleedit）、模糊规则观测器（ruleview）、模糊推理输入输出曲面观测器（surfview）。 模糊控制技术的发展与 前 景 展 望 模糊控制技术发展现状与前景展望 1.引言 人的手动控制策略是通过操作者的学习，实验以及长期经验积累而形成的，他通过人的自然语言来叙述。由于自然语言具有模糊性，所以，这种语言控制也被称为模糊语言控制，简称模糊控制。 近年来，对于经典模糊控制系统稳态性能的改善，模糊集成控制，模糊自适应控制，专家模糊控制与多变量模糊控制的研究，特别是对复杂系统的自学习与参数自调整模糊系统方面的研究，受到各国学者的重视。人们将神经网络和模糊控制技术相结合，形成了一种模糊神经网络技术，他可以组成一组更接近于人脑的智能信息处理系统，其发展前景十分广阔。 2.模糊控制的热点问题 模糊控制技术是一项正在发展的技术，虽然近年来得到了蓬勃发展，但它也存在一些问题，主要有以下几个方面 (1) 还没有有形成完整的理论体系，没有完善的稳定性和鲁棒性分析、系统的设计方法（包括规则的获取和优化、隶属函数的选取等）； (2) 控制系统的性能不太高（稳态精度较低，存在抖动及积分饱和等问题）； (3) 自适应能力有限。目前，国内外众多专家学者围绕着这些问题展开了广泛的研究，取得了一些阶段性成果，下面介绍一下近期的主要研究热点。 2.1 模糊控制系统的稳定性分析 任何一个自动控制系统要正常工作，首先必须是稳定的。由于模糊系统本质上的非线性和缺乏统一的系统描述，使得人们难以利用现有的控制理论和分析方法对模糊控制系统进行分析和设计，因此，模糊控制理论的稳定性分析一直是一个难点课题，未形成较为完善的理论体系。正因为如此，关于模糊系统的稳定性分析近年来成为众人关注的热点，发表的论文较多，提出了各种思想和分析方法。目前模糊控制系统稳定性分析方法主要有以下几种： (1) 李亚普诺夫方法 基于李亚普诺夫直接方法，许多学者讨论了离散时间和连续时间模糊控制系统的稳定性分析和设计。使用李亚普诺夫线性化方法，Ying建立了包括非 模糊控制技术及其应用 余永权 作者简介:余永权广东工业大学教授、计算机应用研究室主任、Motorola单片机应用研究开发中心主任。1970年毕业于广东工学院自动化专业,一直从事计算机教学及研究工作。70年代初以来,参加了广东省第一台中型计算机的研制,以及矿山计算机监控系统、模糊控制、单片机、模糊家用电器等30多个项目的研究和组织开发。发表论文70余篇,出版了《单片机模糊逻辑控制》等著作5本。1993～1994年,在多伦多大学进行高级控制系统研究,回国后从事单片机控制网络、神经网络、模糊控制等方面的研究。模糊控制作为一种新颖的控制方法,越来越受到人们的重视。如果说,传统的控制是从被控对象的数学结构上去考虑进行控制的,那么,模糊控制则是从人类智能活动的角度和基础上去考虑实施控制的。在实际应用中,传统控制方法无能为力的非线性场合,模糊控制却能发挥得淋漓尽致,这使人们对模糊控制不得不另眼看待。目前,人们已经公认:模糊控制是实际应用中最有效的控制方法。一、模糊控制的发展从1965年美国加州大学自动控制专家L.A.Zadeh提出模糊集合论以来,模糊理论的研究已取得不少成果。1974年,英国的Mamdani首次用模糊逻辑及模糊推理实现了对蒸汽机的自动控制,从而宣告了模糊控制历史的开始。今天,在各种工业控制过程或者产品中,模糊控制已成为受欢迎的技术。家用电器、机器人、汽车、工业生产过程中的模糊控制都取得了极大的成功。模糊集成电路和模糊计算机、模糊逻辑开发系统的研究也取得了令人惊喜的进展。对模糊控制一直持怀疑和观望态度的美国,近几年也表现出前所未有的热情。 1.模糊控制理论和技术现状模糊控制理论需要解决的系统方法有:人的知识和经验的表达、知识推理的法则、人的知识的获取和总结、模糊控制系统和稳定判据、模糊控制系统的学习、模糊控制系统的分析及模糊控制系统的设计等。目前,各国学者提出的模糊推理方法不下几十种,但还没有一种方法能在各方面都表现出最大的合理性。在研究模糊控制系统的稳定性方面取得了一定成果,但稳定性理论还很不完善,有的稳定性判别还在走传统的精确系统的李雅普诺夫准则的老路,未能建立全新的方法。有的虽然已利用模糊理论对单输入单输出系统建立稳判别条件,但多输入系统的稳定问题尚未解决。至于模糊学习、系统分析和系统设计,基本上还没有一套合理而完整的理论方法。模糊控制技术需要解决的具体问题有:模糊控制器的构造、模糊信息与精确信息转换的物理结构和方法、模糊控制器对外界环境的适应性及适应技术、实现模糊控制系统的软技术、模糊控制器和被控对象的匹配技术等。模糊控制技术所要解决的是实用的具体问题,它在实际应用中取得了出人意料的成功。模糊控制器的构造目前已有三种不同的技术:第一种是采用传统的数字单片机或微型机作为物理基础,这种模糊控制器需要相应的软件才算构造完毕。第二种是用模糊单片机或集成电路芯片构造模糊控制器,利用配置数据来确定模糊控制器的结构形式。第三种是采用可编程门阵列构造模糊控制器,这主要是构造控制表,所以事先要进行脱机处理,形成描述模糊控制器的控制表。模糊信息与精确信息转换的问题,目前基本采用A/D、D/A转换和软件相结合的方法。其实,无需软件介入,A/D和D/A转换也可以作为模糊信息与精确信息的转换器件和方法之一。模糊控制器对外界的适应性问题目前还没有一种专门的良好的技术,大多还是沿用传统的技术,或者依赖于集成电路本身的工艺水准。实现模糊控制系统的软技术包括对系统的仿真和实际工作软件等。目前,已有多种仿真系统出现,Motorola、富士通、NEC、Neturalogix和国家半导体公司等都有相应的系统产品。不过,这些产品也有尚待提高的地方。国内的清华大学、广东工业大学也开发出了模糊推理机的有关软件和仿真系统。模糊控制器和被控对象匹配技术目前仍依赖于人们的经验;模糊理论中关于模糊模型的问题还有待深入研究。所以,在这种匹配技术中,人为的因素起着较大作用。 2.模糊控制的特点模糊控制在短短20年中取得了令人瞩目的结果。这主要在于它有一些十分明显的特点: (1)无需知道被控系统的数学模型。模糊控制是以人对被控系统的控制经验为依据而设计控制器的,故无需知道被控系统的数学模型。 (2)是一种反映人类智慧思维的智能控制。模糊控制采用人 《冶金自动化工程案例分析》课程论文 模糊控制的发展前景分析 电子与信息工程学院 自动化094班 张宇 120093101091 模糊控制的发展前景分析 电子与信息工程学院自动化094班张宇 摘要：模糊控制方法是智能控制的重要组成部分。本文简要介绍了模糊控制的概念和特点,并对模糊控制的原理作了说明,较详细的介绍了对于常规模糊控制方 法的改进,包括Fuzzy-PIS复合控制、三位模糊控制器、Smith-Fuzzy控制器、专家模糊控制器等,对模糊控制系统与传统PID控制作了简单比较,最后对模糊控制的优缺点进行分析并对模糊控制未来发展作出了展望。 关键字：模糊控制；原理；模糊PID控制；展望； 一．模糊控制简介 模糊控制是以模糊集合论、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。模糊控制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。 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、家用电器自动化领域和其他很多行业中解决了传统控制方法无法或者是难以解决的问题,取得了令人瞩目的成效,引起了越来越多的控制理论的研究人员和相关领域的广大工程技术人员的极大兴趣。 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,可以得 到适合控制要求的控制量, 可以说模糊控制是一种语言变量的控制。 二. 模糊控制的原理 基本模糊控制系统包括模糊化处理、模糊推理和清晰化控制三个环节。 图1模糊控制系统框图 模糊化处理就是将模糊控制器输入量的确定值转换为相应模糊语言变量值的过程, 此相应语言变量值均由对应的隶属度来定义。通过这样一个把输入变量映射到合适的响应论域量程的过程,精确的输入数据就变换成适当的语言值或模 模糊控制系统的应用 一、模糊控制系统的应用背景 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,可以得到适合控制要求的控制量, 可以说模糊控制是一种语言变量的控制。 模糊控制具有以下特点: (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; 但一个系统的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) 模糊控制算法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 PID控制与模糊控制的比较 专业：控制理论与控制工程 班级：级班 姓名：X X X 学号： xxxxxxxxxxxxxx 摘要：介绍了PID控制系统和模糊控制系统的工作原理。PID控制器结构简单，实现简单，控制效果良好，已经得到了广泛的应用。而模糊控制器相对复杂，但在许多的智能化家用电器中也得到了大量应用。但对于一个简单的系统来讲，哪一种控制方法更好，是不是越智能的控制就能得到越好的效果。 关键词：PID控制，模糊控制，比较 Abstract: Introduced the working principle of PID control system and fuzzy control system. PID controller structure is simple, implementation is simple, the control effect is good, has been widely used. And fuzzy controller is relatively complicated, but in a lot of intelligent household appliances also received a large number of applications. But for a simple system, which kind of control method is better, is weather the intelligent control can obtain the good effect. Key words: PID control, fuzzy control, compare 1 ?模糊控制屮模糊的含义 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Z 间没有明显的分界线。模糊的概念导致了模糊现彖。 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人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(由于不知道被控对彖的内部结构、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；仔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 T[O, 1] ,x 一〃A(X)，则称A为论域U上的模糊集合或者模糊子集；〃A(X)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是一个确定的忌时，称仏(忌)为元素毛对于模糊集合A 的隶属度。 F集合引出的几个概念 1)模糊数：支集，Supp A={x | XG U,A(X)>0}称为Supp A为F集合A 的支集。(supporter)。Ker A={x xwU, A(x)二1}则称Ker A 为F 集合A的核 模糊控制技术在电力系统的一些应用 1 引言 随着信息技术的高速发展，越来越多的智能产品出现在我们的生活中，我们对智能控制的要求以及稳定性有了很大的提高。所有我们有必要了解一下智能控制，智能控制有几个重要分支，其中包括模糊控制、神经网络控制、遗传算法三大分支。这里我们只对模糊控制进行了解和认识。首先我们先了解下什么是模糊控制。 模糊控制就是利用模糊数学的基本思想和理论的控制方法。在传统的控制领域里，控制系统动态模式的精确与否是影响控制优劣的最主要关键，系统动态的信息越详细，则越能达到精确控制的目的。然而，对于复杂的系统，由于变量太多，往往难以正确的描述系统的动态，于是工程师便利用各种方法来简化系统动态，以达成控制的目的，但却不尽理想。换言之，传统的控制理论对于明确系统有强而有力的控制能力，但对于过于复杂或难以精确描述的系统，则显得无能为力了。因此便尝试着以模糊数学来处理这些控制问题。 2模糊控制的特点 ○a简化系统设计的复杂性，特别适用于非线性、时变、滞后、模型不完全系统的控制。 ○b不依赖于被控对象的精确数学模型。 ○c利用控制法则来描述系统变量间的关系。 ○d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。 ○e模糊控制器是一语言控制器，便于操作人员使用自然语言自然语言进行人机对话。 ○f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 鲁棒性、适应性、强健性(Robustness)及较佳的容错性(Fault Tolerance)。3模糊控制技术的应用 接下来我们介绍一下模糊控制在家电产品以及机电行业和生产生活等方面的应用。模糊控制在家电方面的应用有模糊电视机、模糊空调器、模糊微波炉以及模糊洗衣机等等。在机电行业的应用有集装箱吊车的模糊控制、单片机温度模糊控制、电梯群控制系统多目标模糊控制等等。生产过程中模糊控制的应用也是无处不在。例如发电厂的煤粉炉、热风炉以及继电保护系统都需要模糊控制理论的参与才能更好的完成发电生产。所以我们谈谈模糊控制在电力系统的应用。 3.1模糊PID控制器在火电厂温度控制系统中的应用 某电厂火力发电机组由锅炉、汽轮机和发电机三大主机及其众多辅助设备 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模糊控制的应用
模糊控制的优缺点
模糊控制
模糊控制技术现状及研究热点
模糊控制的基本原理
模糊控制优缺点
模糊控制原理与应用实验分析
(完整版)模糊控制技术的发展及前景展望
模糊控制技术及其应用
模糊控制发展前景分析
模糊控制系统的应用
PID控制与模糊控制比较
模糊控制的优缺点
模糊控制技术在电力系统的一些应用1
复合模糊控制策略及应用
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