模糊控制理论的心得与体会

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

模糊理论发展至今已接近三十余年，应用的范围非常广泛，从工程科技到社会人文科学都可以发现模糊理论研究的踪迹与成果。我们分别由工程科技与社会人文科学的角度，了解模糊理论应用的范畴。

（一）、工程科技方面

1、型样识别：文字识别、指纹识别、手写字体辨识、影像辨识

2、控制工程：机器人控制、汽车控制、家电控制、工业仪表控制

3、信号及资讯处理：影像处理、语音处理、资料整理、数据库管理

4、人工智能及专家系统：故障诊断、自然语言处理、自动翻译

5、环保：废水处理、净水处理厂工程、空气污染检验、空气品质监控

6、其他：建筑结构分析、化工制程控制

（二）、教育、社会及人文科学方面

1、教育：教学成果评量、心理测验、性向测验、计算机辅助教学

2、心理学：心理分析、性向测验

3、决策决定：决策支援、决策分析、多目标评价、风险分析

二模糊控制规则的来源

模糊控制规则的取得方式：

（１）专家的经验和知识

前面曾经提到模糊控制也称为控制上的专家系统，专家的经验和知识是设计上有余力的线索。人类日常生活常中判断事情时，使用语言定性分析多于数值定量分析；而模糊控制规则提供了一个自然的架构来描述人类的行为及决策分析，并且专家的知识通常可用if….then的型式来表示。

藉由询问经验丰富的专家，在获得系统的知识后，将知识改为if….then 的型式，则如此便可构成模糊控制规则。为了获得最佳的系统性能，常需多次使用试误法，以修正模糊控制规则。

（２）操作员的操作模式

现在流行的专家系统，其想法只考虑知识的获得，专家巧妙地操作复杂的控制对象，但要将专家的诀窍加以逻辑化并不容易；因此，在控制上也要考虑技巧的获得。在许多工业系统无法以一般的控制理论做正确的控制，但是熟练的操员在没有数学模式下，也能够成功地控制这些系统；因此，记录操作员的操作模式，并将其整理为if….then的型式，可构成一组控制规则。

（３）学习

为了改善模糊控制器的性能，必须让它有自我学习或自我组织的能力，得模糊控制器能依设定的目标，增加或修改模糊控制规则。

所谓模糊概念是指这个概念的外延具有不确定性，或者说它的外延是不清晰的，是模糊的。例如“青年”这个概念，它的内涵我们是清楚的，但是它的外延，即什么样的年龄阶段内的人是青年，恐怕就很难说情楚，因为在“年轻”和“不年轻”之间没有一个确定的边界，这就是一个模糊概念。

需要注意的几点：首先，人们在认识模糊性时，是允许有主观性的，也就是说每个人对模糊事物的界限不完全一样，承认一定的主观性是认识模糊性的一个特点。例如，我们让100个人说出“年轻人”的年龄范围，那么我们将得到100个不同的答案。尽管如此，当我们用模糊统计的方法进行分析时，年轻人的年龄界限分布又具有一定的规律性；

其次，模糊性是精确性的对立面，但不能消极地理解模糊性代表的是落后的生产力，恰恰相反，我们在处理客观事物时，经常借助于模糊性。例如，在一个有许多人的房间里，找一位“年老的高个子男人”，这是不难办到的。这里所说的“年老”、“高个子”都是模糊概念，然而我们只要将这些模糊概念经过头脑的分析判断，很快就可以在人群中找到此人。如果我们要求用计算机查询，那么就要把所有人的年龄，身高的具体数据输入计算机，然后我们才可以从人群中找这样的人。

最后，人们对模糊性的认识往往同随机性混淆起来，其实它们之间有着根本的区别。随机性是其本身具有明确的含义，只是由于发生的条件不充分，而使得在条件与事件之间不能出现确定的因果关系，从而事件的出现与否表现出一种不确定性。而事物的模糊性是指我们要处理的事物的概念本身就是模糊的，即一个对象是否符合这个概念难以确定，也就是由于概念外延模糊而带来的不确定性。

三模糊控制基础

模糊控制的基本思想是利用计算机来实现人的控制经验，而这些经验多是用语言表达的具有相当模糊性的控制规则。模糊控制器(Fuzzy Controller，即FC)获得巨大成功的主要原因在于它具有如下一些突出特点：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。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。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。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水平。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。

四模糊控制的特点

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。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。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)。“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。

五模糊控制理论研究的现状

尽管模糊控制理论已经取得了可观的进展,但与常规控制理论相比仍不

成熟。模糊控制系统的分析和设计尚未建立起有效的方法,在很多场合下仍然需要依靠经验和试凑。近年来,许多人一直尝试将常规控制理论的概念和方法扩展至模糊控制系统,而模糊控制与神经网络相结合的方法已成为研究的热点,二者的结合有效地推动了自学习模糊控制的发展。

模糊控制易于获得由语言表达的专家知识,能有效地控制那些难以建立

精确模型而凭经验可控制的系统,而神经网络则由于其仿生特性更能有效利

用系统本身的信息,并能映射任意函数关系,具有并行处理和自学习能力,容错能力也很强。在集成大系统中,神经网络可用于处理低层感知数据,模糊逻辑可用于描述高层的逻辑框架。模糊逻辑与神经网络的结合有两种情况:一是将模糊技术用于神经网络形成模糊神经网络,一是用神经网络实现模糊控制。这两方面均见于大量的研究文献。

利用模糊复合控制理论的分档控制,将PI或PID控制策略引入Fuzzy控制器,构成Fuzzy-PI或Fuzzy-PID复合控制;适应高阶系统模糊控制需要的三维模糊控制器;将精确控制和模糊控制结合起来的精确—模糊混合控制;将预测控制与模糊控制相结合,利用预测模型对控制结果进行预报,并根据目标误差和操作者的经验应用模糊决策方法在线修正控制策略的模糊预测控制等。

模糊控制的发展过程中,提出了多种自组织、自学习、自适应模糊控制器。它们根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控制器的

规则和参数,达到控制目的。这类模糊控制器在实现人的控制策略基础上,又进一步将人的学习和适应能力引入控制器,使模糊控制具有更高的智能性。自校正模糊控制器、参数自调整模糊控制等控制方法也都较大地增强了对环境变化的适应能力。

模糊控制与其他智能控制方法的结合组成的模糊控制,如专家模糊控制

能够表达和利用控制复杂过程和对象所需的启发式知识,重视知识的多层次

和分类的需要,弥补了模糊控制器结构过于简单、规则比较单一的缺陷,赋予了模糊控制更高的智能。二者的结合还能够拥有过程控制复杂的知识,并能够在更为复杂的情况下对这些知识加以有效利用。基于神经网络的模糊控制能够实现局部或全部的模糊逻辑控制功能。

模糊控制器正向着自适应、自组织、自学习方向发展,使得模糊控制参数、规则在控制过程中自动地调整、修改和完善,从而不断完善系统的控制性能,

达到更好的控制效果,而与专家系统、神经网络等其他智能控制技术相融合成为其发展趋势。

六模糊控制的缺点

1.模糊控制的设计尚缺乏系统性，这对复杂系统的控制是难以奏效的。所以如何建立一套系统的模糊控制理论，以解决模糊控制的机理、稳定性分析、系统化设计方法等一系列问题；

2.如何获得模糊规则及隶属函数即系统的设计办法，这在目前完全凭经验进行；

3.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。若要提高精度则必然增加量化级数，从而导致规则搜索范围扩大，降低决策速度，甚至不能实时控制；

4.如何保证模糊控制系统的稳定性即如何解决模糊控制中关于稳定性和鲁棒性问题。

关于模糊控制理论的综述

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,

自动控制现代控制与智能控制的关系

自动控制、现代控制与智能控制的关系 一、基本区别 控制理论发展至今已有100多年的历史，经历了“经典控制理论”和“现代控制理论”的发展阶段，已进入“大系统理论”和“智能控制理论”阶段。智能控制理论的研究和应用是现代控制理论在深度和广度上的拓展。20世纪80年代以来，信息技术、计算技术的快速发展及其他相关学科的发展和相互渗透，也推动了控制科学与工程研究的不断深入，控制系统向智能控制系统的发展已成为一种趋势。 自动控制理论中建立在频率响应法和根轨迹法基础上的一个分支。经典控制理论的研究对象是单输入、单输出的自动控制系统，特别是线性定常系统。经典控制理论的特点是以输入输出特性（主要是传递函数）为系统数学模型，采用频率响应法和根轨迹法这些图解分析方法，分析系统性能和设计控制装置。经典控制理论的数学基础是拉普拉斯变换，占主导地位的分析和综合方法是频率域方法。建立在状态空间法基础上的一种控制理论，是自动控制理论的一个主要组成部分。 在现代控制理论中，对控制系统的分析和设计主要是通过对系统的状态变量的描述来进行的，基本的方法是时间域方法。现代控制理论比经典控制理论所能处理的控制问题要广泛得多，包括线性系统和非线性系统，定常系统和时变系统，单变量系统和多变量系统。它所采用的方法和算法也更适合于在数字计算机上进行。现代控制理论还为设计和构造具有指定的性能指标的最优控制系统提供了可能性。 智能控制（intelligent controls）在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。 二、华山论剑：自动控制的机遇与挑战 传统控制理论在应用中面临的难题包括：(1)传统控制系统的设计与分析是建立在已知系统精确数学模型的基础上，而实际系统由于存在复杂性、非线性、时变性、不确定性和不完全性等，一般无法获得精确的数学模型；(2)研究这类系统时，必须提出并遵循一些比较苛刻的假设，而这些假设在应用中往往与实际不相吻合；(3)对于某些复杂的和包含不确定性的对象，根本无法用传统数学模型来表示，即无法解决建模问题；(4)为了提高性能，传统控制系统可能变得很复杂，从而增加了设备的初始投资和维修费用，降低了系统的可靠性。 为了讨论和研究自动控制面临的挑战，早在1986年9月，美国国家科学基金会(NSF)及电气与电子工程师学会(1EEE)的控制系统学会在加利福尼亚州桑克拉拉大学(University of Santa Clare)联合组织了一次名为“对控制的挑战”的专题报告会。有50多位知名的自动控制专家出席了这一会议。他们讨论和确认了每个挑战。根据与会自动控制专家的集体意见，他们发表了《对控制的挑战——集体的观点》，洋洋数万言，简直成为这一挑战的宣言书。 到底为什么自动控制会面临这一挑战，还面临哪些挑战，以及在哪些研究领域存在挑战呢? 在自动控制发展的现阶段，存在一些至关重要的挑战是基于下列原因的：(1)科学技术

模糊控制器的设计

4模糊控制器的设计 4 Design of Fuzzy Controllor 4.1概述(Introduction) 随着PLC在自动控制领域内的广泛应用及被控对象的日趋复杂化，PLC控制软件的开发单纯依靠工程人员的经验显然是行不通的，而必须要有科学、有效的软件开发方法作为指导。因此，结合PLC可编程逻辑控制器的特点，应用最新控制理论、技术和方法，是进一步提高PLC软件开发效率及质量的重要途径。 系统设计的目标之一就是要提高装车的均匀性，车厢中煤位的高度变化直接影响装车的均匀性，装车不均匀对车轴有很大的隐患。要保持高度值不变就必须不断的调整溜槽的角度，但是，在装车过程中，煤位的高度和溜槽角度之间无法建立精确的数学模型。模糊控制它最大的特点是[43-45]：不需建立控制对象精确数学模型，只需要将操作人员的经验总结描述成计算机语言即可，因此采用模糊控制思想实现均匀装车是行之有效的方法。虽然很多PLC生产厂家推出FZ模糊推理模块，但这些专用模块价格昂贵，需使用专门的编程设备，成本高通用性差，所以自主开发基于模糊控制理论的PLC控制器有很大的工程价值。 本章首先介绍了模糊控制的基本原理、模糊控制系统及模糊控制器的设计步骤；然后在对煤位高度控制系统分析的基础上，设计基于模糊理论的PLC控制，分别从查询表计算生成和PLC程序查询两个部分进行设计。 4.2模糊控制原理(Fuzzy Control Principle) 4.2.1模糊控制理论(Fuzzy Control Theory) 模糊控制理论是由美国加利福尼亚大学的自动控制理论专家L.A.Zadch教授首次提出，由英国的Mamdani首次用于工业控制的一种智能控制技术[46]。模糊控制（FUZZY）技术是一种由数学模型、计算机、人工智能、知识工程等多门科学领域相互渗透、理论性很强的科学技术。 模糊控制是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数学工具，用计算机来实现的一中计算机智能控制[47-48]。它的基本思想是：把人类专家对待特定的被控对象或过程的控制策略总结成一系列以“IF…THEN…”形式表示的控制规则，通过模糊推理得到控制作用集，作用与被控对象或过程。与传统的控制方法相比，它具有以下优点[48]：无需知道被控对象的数学模型；是一种反映人类智慧思维的智能控制；易被人们所接受；构造容易；鲁棒性好。

模糊控制详细讲解实例

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

智能控制技术现状与发展

摘要：在此我综述智能控制技术的现状及发展,首先简述智能控制的性能特点及主要方法;然后介绍智能控制在各行各业中的应用现状;接着论述智能控制的发展。智能控制技术的主要方法，介绍了智能控制在各行各业中的应用。随着信息技术的发展，许多新方法和技术进入工程化、产品化阶段，这对自动控制技术提出犷新的挑战，促进了智能理论在控制技术中的应用，以解决用传统的方法难以解决的复杂系统的控制问题。 关键词：智能控制应用自动化 浅谈智能控制技术现状及发展 在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。对许多复杂的系统，难以建立有效的数学模型和用常规的控制理论去进行定量计算和分析，而必须采用定量方法与定性方法相结合的控制方式。定量方法与定性方法相结合的目的是，要由机器用类似于人的智慧和经验来引导求解过程。因此，在研究和设计智能系统时，主要注意力不放在数学公式的表达、计算和处理方面，而是放在对任务和现实模型的描述、符号和环境的识别以及知识库和推理机的开发上，即智能控制的关键问题不是设计常规控制器，而是研制智能机器的模型。此外，智能控制的核心在高层控制，即组织控制。高层控制是对实际环境或过程进行组织、决策和规划，以实现问题求解。为了完成这些任务，需要采用符号信息处理、启发式程序设计、知识表示、自动推理和决策等有关技术。这些问题求解过程与人脑的思维过程有一定的相似性，即具有一定程度的“智能”。 一、智能控制的性能特点及主要方法 1.1根据智能控制的基本控制对象的开放性，复杂性，不确定性的特点，一个理想的智能控制系统具有如下性能： （1）系统对一个未知环境提供的信息进行识别、记忆、学习，并利用 积累的经验进一步改善自身性能的能力，即在经历某种变化后，变化后的

模糊控制的基本原理

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

模糊控制的优缺点

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

模糊控制详细讲解实例之欧阳歌谷创作

一、速度控制算法： 欧阳歌谷（2021.02.01） 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eswith=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 ①e（k）>-eswith 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

E/EC和U取相同的隶属度函数即： 说明：边界选择钟形隶属度函数，中间选用三角形隶属度函数，图像略 实际EC和E输入值若超出论域范围，则取相应的端点值。 3.模糊控制规则 由隶属度函数可以得到语言值隶属度（通过图像直接可以看出）如下表： 表1：E/EC和U语言值隶属度向量表 设置模糊规则库如下表： 表2：模糊规则表 3.模糊推理 由模糊规则表3可以知道输入E与EC和输出U的模糊关系，这里我取两个例子做模糊推理如下： if (E is NB) and (EC is NM) then (U is PB) 那么他的模糊关系子矩阵为：

控制理论与控制工程概述

学科介绍 该学科为交叉学科，不同的大学该学科均有不同的侧重点： 控制理论与控制工程学科是以工程系统为主要对象，以数学方法和计算机技术为主要工具，研究各种控制策略及控制系统的理论、方法和技术。控制理论是学科的重要基础和核心内容，控制工程是学科的背景动力和发展目标。本学科的智能控制方向主要包括模糊控制、专家系统、神经元网络、遗传算法等方面的研究，特别强调的是上述方法的交叉及其在工业过程控制方面的应用。故障诊断方向主要研究当控制系统一旦发生故障时，仍能保证闭环系统稳定，且满足规定的性能指标。利用获得的实时数据对生产过程进行在线监测及故障诊断，根据系统的运行状态制定相应的控制策略，使系统工作在最佳状态。鲁棒控制方向主要研究被控对象参数变化后，控制系统仍能稳定可靠的工作，并在某种意义下保证系统的最优性。信号处理方向主要研究控制系统中的信号处理问题，包括非线性系统的鲁棒滤波器的设计，自适应滤波器、噪声抵消器、小波分析等。 控制理论与控制工程是研究运动系统的行为、受控后的运动状态以及达到预期动静态性能的一门综合性学科。在理论方面，利用各种数学工具描述系统的动静态特性，以建模、预测、优化决策及控制为主要研究内容。在应用方面，将理论上的研究成果与计算机技术、网络技术和现代检测技术相结合，形成各种新型的控制器或控制系统。研究内容涵盖从基础理论到工程设计与实现技术的多个层次，应用遍及从工业生产过程到航空航天系统以及社会经济系统等极其广泛的领域。 研究方向 复杂系统控制理论与应用：采用结构分散化方法研究复杂系统的建模与控制问题，以结构分散化模型为基础，研究新的系统辨识理论和新的控制方法。 智能控制理论研究与应用：在对模糊控制、神经网络、专家系统和遗传算法等理论进行分析和研究的基础上，重点研究多种智能方法综合应用的集成智能控制算法。 计算机控制系统：针对不同的生产过程和控制对象，研究采用DCS、PLC、工业控制计算机等控制设备，构成低成本、高性能、多功能的计算机控制系统。 网络控制理论及其应用：通过对网络拓扑结构及网络环境下先进控制理论与方法的研究，充分利用网络资源，实现从决策到控制的全过程优化。 开设学校

智能控制理论及其应用论文

智能控制理论及其应用 [摘要] 本文回顾了智能控制理论的提出与发展过程，介绍了智能控制的特点，给出了智能控制理论的主要类型及其特点，列举了智能控制理论与技术的主要应用领域，最后总结了智能控制理论的发展趋势。 [关键词] 智能控制模糊控制神经网络专家控制[abstract] this paper reviewed the development of intelligence control, and introduced its main methods and characteristics, and particularized their mostly application fields, and pointed out the prospects of intelligent control development trend and put forward the study direction. [key words] intelligent control fuzzy control net neural expert control 0.引言 随着工业和自动化技术的发展，控制理论的应用日趋广泛，所涉及的控制对象日益复杂化，对控制性能的要求也越来越高，控制对象或过程的复杂性主要体现在系统缺乏精确的数学模型、具有高维的判定空间、多种时间尺度和多种性能判据等，要求控制理论能够处理复杂的控制问题和提供更为有效的控制策略。现代控制理论从理论上解决了系统的可观、可控、稳定性以及许多复杂系统的控制。但实际中的许多复杂系统具有非线性、时变性、不确定性、多层次、多因素等热点，难以建立精确的数学模型，因此需要引入新

模糊控制的应用实例与分析

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___________ 日期20门年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头重大，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： ⑴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 ⑵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。

⑶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。 ⑷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。 ⑸模糊控制系统的鲁棒性強，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之间的差值e及其变化率仝，输出变量为电机的电压变化量u。图2为电机调试输出结果，其横坐标为时间轴，纵坐标为转速。当设定转速为2 OOOr / s时，电机能很快稳定运行于2 OOOr / s;当设定转速下降到1 OOOr / s时，转速又很快下降到1 OOOr / s稳定运 行。

最优控制理论的发展与展望

最优控制理论的发展与展 望 Last revision on 21 December 2020

最优控制理论的发展与展望 摘要:回顾最优控制的基本思想、常用方法及其应用,并对其今后的发展方向和面临的困难提出一些看法。 关键词:最优控制:最优化技术;遗传算法;预测控制 Abstract: The basic idea, method and application of optimal control are reviewed, and the direction of its development and possible difficulties are predicted. Keywords: optimal control; optimal Technology；Genetic Algorithm；Predictive Control 1引言 最优控制理论是本世纪60年代迅速发展的现代控制理论中的主要内容之一,它研究和解决如何从一切可能的方案中寻找一个最优的方案。1948年维纳等人发表《控制论一关于动物和机器中控制与通信的科学》论文,引进信息、反馈和控制等概念,为最优控制理论诞生和发展奠定了基础。我国着名学者钱学森在1954年编着的《工程控制论》直接促进了最优控制理论的发展与形成。在最优控制理论的形成和发展过程中,具有开创性的研究成果和开辟求解最优控制问题新途径的工作,主要是美国着名学者贝尔曼的“动态规划”和原苏联着名学者庞特里亚金的“最大值原理”。此外,构成最优控制理论及现代最优化技术理论基础的代表性工作,还有库恩和图克共同推导的关于不等式约束条件下的非线性最优必要条件(库恩一图克定理)及卡尔曼的关于随机控制系统最优滤波器等口 2最优控制理论的几个重要内容 最优控制理论的基本思想 最优控制理论是现代控制理论中的核心内容之一。其主要实质是:在满足一定约束条件下,寻求最优控制规律(或控制策略),使得系统在规定的性能指标(目标函数)下具有最优值,即寻找一个容许的控制规律使动态系统(受控对象、从初始状态转移到某种要求的终端状态,保证所规足的性能指标达到最小(大)值。

智能控制理论与方法

智能控制理论与方法 智能控制是自动控制发展的高级阶段,是人工智能、控制论、系统论、信息论、仿生学、神经生理学、进化计算和计算机等多种学科的高度综合与集成，是一门新兴的边缘交叉学科。它不仅包含了自动控制、人工智能、运筹学和信息论的内容，而且还从计算机科学、生物学、心理学等学科中汲取营养。什么又是智能控制理论呢？ 智能控制的概念和原理是针对被控对象及其环境、控制目标或任务的复杂性和不确定性而提出来的。对“智能控制”这一术语没有确切的定义，但是也有前辈做过归纳总结的，例如，IEEE控制系统协会归纳为：只能控制系统必须具有模拟人类学习（Learning）和自适应（Adaptation）的能力。智能控制系统是智能机自动完成其目标的控制过程，由智能机参与生产过程自动控制的系统称为智能控制系统。定性的说，智能控制系统应具有学习、记忆和大范围的自适应和自组织能力；能够及时地适应不断变化的环境；能有效的处理各种信息，以减小不确定性；能够以安全和可靠地方式进行规划、生产和执行控制动作而达到预定的目的和良好的性能指标。 智能控制系统一般具有以知识表示的非数学广义模型和艺术学模型表示的混合控制过程。它适用于含有复杂性、不完全性、模糊性、不确定和不存在的已知算法的生产过程。它根据被控动态过程特征辨识，采用开闭环控制盒定性与定量控制相结合的多模态的控制方式。 智能控制器具有分层信息处理和决策机构。它实际上是对人神经

结构或专家决策机构的一种模仿。复杂的系统中，通常采用任务分块、控制分散方式。智能控制核心在高层控制，它对环境或过程进行组织、决策和规划，实现广义求解。要实现此任务需要采集符号信息处理、启发式程序设计、知识展示及自动推理和决策的相关技术。底层控制也属于智能控制系统不可缺少的一部分，一般采用常规控制。智能控制器也具有非线性。这是因为认得思维具有非线性，作为模仿人的思维进行决策的智能控制也具有非线性。由于智能控制器具有在线特征辨识、特征记忆和拟人特点，在整个控制过程中计算机在线获取信息和实时处理并给出控制决策，通过不断优化参数和寻找控制器的最佳结构方式，以获取整体最有控制性能。 模糊控制系统是智能控制的重要组成部分。模糊控制器是非线性控制器，许多传统的建模、分析和设计方法可以直接采用。任何的控制都有其数学理论和数学基础，模糊控制系统的数学基础是模糊集合、模糊规则和模糊推理。模糊集合就是指具有某个模糊概念所描述的属性的对象的全体，这一概念是美国加利福尼亚大学控制论专家L.A.扎德于 1965 年首先提出的。模糊集合这一概念的出现使得数学的思维和方法可以用于处理模糊性现象，从而构成了模糊集合论（中国通常称为模糊性数学)的基础。 模糊控制的核心就是利用模糊集合理论,把表达的人控制策略的自然语言转化为计算机能够承受的算法语言的控制算法,这种方法不仅能实现控制,而且能模拟人的思维方式,对一些无法构造的数学模 型的被控对象进行有效的控制。模糊控制与一般的自动控制的根本区

选取一个模糊控制的实例讲解

选取一个模糊控制的实例讲解，有文章，有仿真，有详细的推导过程。 一．实验题目：基于模糊控制系统的单级倒立摆 二．实验目的与要求： 倒立摆是联结在小车上的杆，通过小车的运动能保持竖立不倒的一种装置，它是一个典型的非线性、快速、多变量和自然不稳定系统，但是我们可以通过对它施加一定的控制使其稳定。对它的研究在理论上和方法上都有其重要意义。倒立摆的研究不仅要追求增加摆的级数，而且更重要的是如何发展现有的控制方法。同时, 它和火箭的姿态控制以及步行机器 人的稳定控制有很多相似之处，由此研究产生的理论和方法对一般工业过程也有广泛用途。 本文研究了倒立摆的控制机理，用Lagrange 方法推导了一级倒立摆的数学模型，这为研究多级和其它类型的倒立摆甚至更高层次的控制策略奠定了一个良好的基础。对系统进行了稳定性、可控性分析，得出倒立摆系统是一个开环不稳定但可控的系统的结论。 本文主要研究用极点配置、最优控制和模糊控制方法对倒立摆进行稳定控制。最优控制方法是基于状态反馈，但能实现输出指标最优的一种控制方法，方法和参数调节较简单，有着广泛的应用。模糊控制有不依赖于数学模型、适用于非线性系统等优点，所以本文尝试了用模糊控制对倒立摆进行控制，以将先进的控制方法用于实际中。 同时，对倒立摆系统的研究也将遵循从建模到仿真到实控，软硬件结合的系统的控制流程。在这过程中，借助数学工具Matlab7及仿真软件Simulink，作了大量的仿真研究工作，仿真结果表明系统能跟踪输入，并具有较好的抗干扰性。最后对实验室的倒立摆装置进行了软、硬件的调试，获得了较好的控制效果。 三．实验步骤： 1.一级倒立摆系统模型的建立 在忽略了空气阻力、各种摩擦之后（这也是为了保证Lagrange 方程的建立），可 将一级倒立摆系统抽象为由小车和匀质杆组成的系统，本系统设定如下： 小车质量M；摆杆质量m，长为l；小车在x 轴上移动；摆与竖直方向夹角为θ，规定正方向如图所示；加在小车x 轴上的力为F；

工程建设全过程造价控制理论与应用

工程管理专业毕业生论文(设计) 课题名称：工程建设全过程造价控制理论与应用学生姓名： 指导教师：

工程建设全过程造价控制理论与应用 摘要：工程造价中工程量计算是编制施工图预算的重要环节。施工图预算是否正确，主要取决于分项工程或构（配）件数量和预算定额计价，它们决定了分项工程或构（配）件的直接费。因此，工程量计算是否正确，直接影响工程预算造价的准确。 除此之外，工程量还是施工企业编制施工计划、组织劳动力和供应材料、机具的重要依据。因而，正确计算工程量对工程建设各单位加强管理，正确确定工程造价具有重要的现实意义。 而建设工程的最终目的，是获得利益。这就需要在工程建设的全过程进行控制。从组织、技术、经济、合同与信息等方面挖掘潜力，有效地控制造价和科学地管理造价确保工程质量，不断降低工程成本。保证每一阶段造价都控制在合理范围内，才能使投资控制目标得以实现，取得较好的投资效益。 关键词：工程量计算；造价控制；工程建设全过程 目录

第一章绪论 (4) 1.1 本课题在国内外研究现状和发展趋势 (4) 1.1.1 工程造价管理在国内研究现状 (4) 1.1.2 工程造价管理的发展趋势 (4) 1.2 本课程研究的目的和意义 (5) 1.3 本课题研究的内容 (6) 1.4我国工程造价管理发展对策及建议 (7) 1.4.2加强工程招投标，合理确定工程造价 (7) 1.4.3 积极推行无标底合理低价中标方式 (7) 第二章工程量计算研究 (8) (8) 2.1 工程量计算的重要性 (8) 2.2 如何快速准确计算工程量 (9) 2.2.1 熟悉定额计算规则、相关规范及图集 (9) 2.2.2 合理安排工程量计算顺序 (9) 2.2.3 减少和随时清理图纸 (10) 第三章建设工程造价管理 (10) 3.1 建设工程造价合理的确定 (11) 3.2 建设工程造价管理的必要性 (11) 3.2.1设计阶段的工程造价管理存在的问题 (11) 3.3 对建设工程造价进行有效的控制管理 (12) 3.3.1 有效控制的原则和方法 (12) 3.3.2 建设程序各阶段工程造价有效控制的内容 (13) 第四章施工过程中的造价控制 (14) 4.1 在工程施工阶段对工程造价的管理 (14) 4.2 施工过程中造价控制 (15) 4.2.1 结合施工组织及施工工艺，控制工程成本 (16) 4.2.3 做好市场材料及市场工艺价格的，建立寻价体系 (17) 4.2.4建议采用工程量清单形式确定工程造价 (17) 4.2.5 施工项目风险成本的管理 (18) 4.3 正确处理和防范施工索赔 (19) 4.3.1 确定施工企业造价控制的目标值 (19) 4.3.2 施工企业全员参与造价管理 (19) 4.3.3 施工项目活动多少、活动规模、资源消耗的核算和控制 (20) 4.3.4 施工项目风险造价的管理 (20) 4.3.5 加强对变更的管理 (21) 第五章结论 (22) 第六章参考文献 (23) 致谢 (25)

模糊控制算法的研究

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

PID控制与模糊控制比较

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

控制理论与应用稿件加工须知

《控制理论与应用》稿件加工须知 1 录用格式及要求（具体格式参照近期《控制理论与应用》）： 1.1 首页应包括下列内容：中、英文题目、作者姓名、详细工作单位、邮政编码、摘要、关键词。获基金资助的课题在首页脚注注明。 I 题名一般不超过20个字，外文题名一般不超过10个实词；题名语意未尽，可用副题名，中间用冒号分开，避免出现非公知公用的符号。英文题名和副题名的第一个字母大写，其余（专有名词除外）小写。题名的第一个词，不能出现定冠词或不定冠词A，An，The等。文字简练。尽量避免出现“……方法（分析，应用，研究）”等词语。 II 工作单位：规范、统一，写出一、二级单位，省份、城市名和邮政编码，作者单位的英文结尾处加China。 III 摘要一般应包括研究目的、研究过程采用的主要方法、研究的主要结果和结论4大部分,同时要注意摘要的完整性、可读性、通俗性和逻辑性.英文摘要宜在150-250个词汇以内,关键词3～8个，尽可能按照国际重要数据库(如Ei)主题词表提交,不要使用缩写,以有效地提高作者研究成果的引用率。 凡是不符合本刊格式要求的稿件，将视情况退作者重新整理。 1.２ 文末附作者简介：出生年代、性别、简历及研究领域。 1.３ 全文同一名词术语、人名、地名须前后一致。计量单位采用国际单位制（SI），用规范符号表示。文中缩写词（中文或英文）须在首次出现时注明全称。 1.４ 全文用阿拉伯数字统一编号，向量用小写黑斜体，矩阵排大写白体。一般变量排斜体，专有名词及数学符号如微分、积分、偏微分符号、数学期望、转置等排正体。 1.５ 图、表应精心设计。插图３～５幅为宜。图、表分别用阿拉伯数字全文连续编号，图题、表题必须中英文对照。 1.6 参考文献：只列公开出版的文献。内部资料、未公开发行的论文集（博士学位论文除外）等不得作为文献引用。必须引用时，可放在出现页的脚注（书写格式与参考文献相同）。参考文献按文中出现的先后次序排列，若为中文，则将英文翻译附在中文之前,其余均以英文表述。题名第一个字母大写，其余小写（专有名词除外），刊名、书名、会议论文集名的每个实词的第一个字母大写，并给出全称。中外作者均为姓前名后。书写格式如下： 期刊：［序号］析出文献主要责任者.析出文献题名［Ｊ］.期刊名：其它题名信息，出版年，卷号（期号）：页码. 专著：［序号］主要责任者.专著名［Ｍ］.版次（第一版不标注）.出版地：出版社，出版年：起止页码. [序号］析出文献主要责任者.析出文献题名［Ｍ］//专著主要责任者.专著题名.出版地：出版社，出版年：起止页码. 论文集：［序号］主要责任者.论文集名［Ｃ］.出版地：出版社，出版年：起止页码. ［序号］析出文献主要责任者.析出文献题名［Ｃ］//论文集主要责任者.论文集名.出版地：出版社，出版年：起止页码. 学位论文：［序号］主要责任者.题名［博士学位论文］［Ｄ］.保存地点：保存单位，授予年. 专利文献：［序号］专利申请者或所有者.专利题名：专利国别，专利号［Ｐ］.公告日期或公开日期. 电子文献：［序号］主要责任者.题名：其它题名信息［ＥＢ/ＯＬ］.出版地：出版者，出版年（更新或修改日期）［引用日期］.获取或访问路径. 1.7 修改稿要求论点明确，论证充分，语句通顺，文字简练。定稿时长论文不限篇幅，一般情况综述不超过9000字,论文不超过7000字；短文不超过4000字。 1.8 稿件发表前会请作者校对，届时务必提供稿件每位作者的E-mail及相关信息。 2 作者应按照本须知中的各项要求认真加工修改稿件，若修改不符要求，编辑部将退回直至修改合格为止，由此造成的稿件发表延误由作者自负。 谢谢合作！ 《控制理论与应用》编辑部