模糊控制文献阅读报告
1、前言
模糊控制（fuzzy control）是以模糊集合理论、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[1]，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。模糊控制以现代控制理论为基础，同时与自适应控制技术、人工智能技术、神经网络技术的相结合，在控制领域得到了空前的应用，如模糊控制在工业控制领域、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，介绍了模糊控制理论的原理以及其分类，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。
2、模糊控制概述[2]
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，模糊控制方法是当今世界最先进的控制方法之一。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。
2.1、国内外概况
1965 年，美国加利福尼亚大学L .A .Zadeh 教授在他的《fuzzyset》中首先提出了模糊数学的概念，随后于1972提出“A rationale for Fuzzy Control”即模
糊控制理论的概念，随之，模糊控制理论及其应用也迅速发展起来。1974 年，e.h.mamdan 首先用模糊控制语句组成模糊控制器，对一个试验性的蒸汽机使用了24 条“if a then b then c”形式的语言规则实现了控制。1975-1976 年，荷兰、丹麦等国家在工业过程中应用了模糊控制，取得了满意的成果。1975 年英国的p.j.king 和e.h.mamdani 将模糊控制系统应用于工业反应过程的温度控制。1983 年，日本日立制造厂系统开发研究所的安信等人，用预测模糊控制方法对电气铁路列车的运行和停止进行控制。日本富士电机公司、明电舍公司、立石电机公司分别在1987 年-1989年生产出通用模糊控制器及相应的控制软件。目前模糊控制技术日趋成熟和完善，模糊芯片也己研制成功。
我国学者在此领域也付出了巨大的努力，取得了丰硕的成果。
糊控制从1974年到现在，模糊控制的发展经历了两个阶段，即简单模糊控制阶段和自我完善模糊控制阶段。简单模糊控制阶段指在计算机系统上把控制器上的推理过程处理成控制表，这种模糊控制器结构简单但不灵活，自适应能力和鲁棒性有限，控制精度不高；自我完善模糊控制阶段指具有参数自调整、自组织和自学习功能的模糊控制器，这样使模糊控制系统的性能得到了很大的提高。
2.2、模糊控制的原理[2]
模糊控制的总体思想是基于专家知识和经验，模仿人类对于模糊现象进行不精确决策推理的能力，采用数学方法对系统实施控制。模糊控制实质上是一种非线性控制，
模糊控制算法的工作过程可以描述如下：微机通过中断采样获取被控制量的精确值，并将此量与给定值比较得到一误差信号e，把误差信号e的精确量进行模糊化后变成模糊量。误差e的模糊量可用相应的模糊语言表示，得到误差e的模糊语言集合的一个子集e，再由e和模糊关系尺根据推理的合成规则进行模糊决策，得到模糊控制量u，即u=er。
2.3、模糊控制的分类[3]
主要可以分为以下几种：
（1）Fuzzy-PID复合控制
Fuzzy-PID复合控制将模糊技术与常规PID控制算法相结合，达到较高的控制精度。当温度偏差较大时采用Fuzzy控制，响应速度快，动态性能好；当温度偏差较小时采用PID控制，静态性能好，满足系统控制精度。因此它比单个的模糊控制器和单个的PID调节器都有更好的控制性能。
（2）自适应模糊控制
这种控制方法具有自适应自学习的能力，能自动地对自适应模糊控制规则进行修改和完善，提高了控制系统的性能。对于那些具有非线性、大时滞、高阶次的复杂系统有着更好的控制性能。
（3）参数自整定模糊控制
也称为比例因子自整定模糊控制。这种控制方法对环境变化有较强的适应能力，在随机环境中能对控制器进行自动校正，使得控制系统在被控对象特性变化或扰动的情况下仍能保持较好的性能。
（4）专家模糊控制EFC(Expert Fuzzy Controller)
模糊控制与专家系统技术相结合，进一步提高了模糊控制器智能水平。这种控制方法既保持了基于规则方法的价值和用模糊集处理带来的灵活性，同时把专家系统技术的表达与利用知识的长处结合起来，能够处理更广泛的控制问题。
（5）仿人智能模糊控制
IC算法具有比例模式和保持模式两种基本模式的特点。这两种特点使得系统在误差绝对值变化时，可处于闭环运行和开环运行两种状态。这就能妥善解决稳定性、准确性、快速性的矛盾，较好地应用于纯滞后对象。
（6）神经模糊控制(Neuro-Fuzzy Control)
这种控制方法以神经网络为基础，利用了模糊逻辑具有较强的结构性知识表达能力，即描述系统定性知识的能力、神经网络的强大的学习能力以及定量数据的直接处理能力。
（7）多变量模糊控制
这种控制适用于多变量控制系统。一个多变量模糊控制器有多个输入变量和输出变量。
2.4、模糊控制理论的优缺点[3]
模糊控制理论的优点主要有：
（1）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；
（2）利用控制法则来描述系统变量间的关系；
（3）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；
（4）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；
（5）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、强健性(Robustness)及较佳的容错性(Fault Tolerance)。
模糊控制理论的优点主要有：
（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。难以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，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。若要提高精度就必然增加量化级数，导致规则搜索范围扩大，降低决策速度，甚至不能进行实时控制；
（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还有待解决。
2.5、模糊控制的发展展望[4] [5]
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传统控制方法无法或是难以解决的问题取得了很好的成果。模糊控制的理论和应用虽然已经取得了很大的进展，但是就目前的状况看，尚缺乏重大的突破，因此模糊控制无论在理论和应用上都有待于进一步的研究和探讨。
3、总结
本次阅读报告简要回顾了模糊控制理论的发展，介绍了模糊控制理论的原理以及其分类，分析了模糊控制理论的优缺点以及对模糊控制的展望等。从模糊控制问世至今，已经经历了近半个世纪的发展，各国在对模糊控制理论的研究中也取得了可喜的成就，但也避免不了问题的产生，但相信在未来的发展中问题会一步步的解决。
4、参考文献
[1]、李少远，席裕庚，陈增强.智能控制的新进展[J].控制与决策.2000，15（1）
[2]、模糊控制的发展现状综述[J]. 中国学术发表网
[3]、百度百科. 模糊控制
[4]、黄军辉，傅沈文. 模糊控制理论的发展及应用[J]. 中国科技信息2006年第12期
[5]、秦绪平，谭国俊. 模糊控制理论的发展应用与展望[J]. 控制工程，2005年7月第12卷增刊
Fuzzy Logic Based Autonomous Skid Steering Vehicle Navigation L.Doitsidis,K.P.Valavanis,N.C.Tsourveloudis Technical University of Crete Department of Production Engineering and Management Chania,Crete,Greece GR-73100 {Idoitsidis ,kimonv,nikost}@dpem.tuc.gr Abstract-A two-layer fuzzy logic controller has been designed for 2-D autonomous Navigation of a skid steering vehicle in an obstacle filled environment. The first layer of the Fuzzy controller provides a model for multiple sonar sensor input fusion and it is composed of four individual controllers, each calculating a collision possibility in front, back, left and right directions of movement. The second layer consists of the main controller that performs real-time collision avoidance while calculating the updated course to be applicability and implementation is demonstrated through experimental results and case studies performed o a real mobile robot. Keywords - Skid steering, mobile robots, fuzzy navigation. Ⅰ.INTRODUCTION The exist several proposed solutions to the problem of autonomous mobile robot navigation in 2-D uncertain environments that are based on fuzzy logic[1],[2],evolutionary algorithms [3],as well as methods combining fuzzy logic with genetic algorithms[4] and fuzzy logic with electrostatic potential fields[5]. The paper is the outgrowth of recently published results [9],[10],but it studies 2-D environments navigation and collision avoidance of a skid steering vehicle. Skid steering vehicles are compact, light, require few parts to assemble and exhibit agility from point turning to line driving using only the motions, components, and swept volume needed for straight line driving. Skid steering vehicle motion differs from explicit steering vehicle motion in the way the skid steering vehicle turns. The wheels rotation is limited around one axis and the back of steering wheel results in navigation determined by the speed change in either side of the skid steering vehicle. Same speed in either side results in a straight-line motion. Explicit steering vehicles turn differently since the wheels are moving around two axes. The geometric configuration of a skid steering vehicle in the X-Y plane is shown in Fig1，while a t is the heading angle, W is the robot width, θthe sense of rotation and S1, S2 are the speeds in the either side of the robot. The derived and implemented planner a two-layer fuzzy logic based controller that provides purely” reactive behavior” of the vehicle moving in a 2-D obstacle filled environment, with inputs readings from a ring of 24 sonar sensors and angle errors, and outputs the updated rotational and translational velocities of the vehicle. Ⅱ.DESIGN OF THE FUZZY LOGIC CONTROL SYSTEM
《模糊控制》实验指导书李士勇沈毅周荻邱华洲袁丽英 实验名称： 实验地点： 指导教师： 联系电话： Harbin Institute of Technology 2005.3
模糊控制实验指导书 一、 实验目的 利用Matlab 软件实现模糊控制系统仿真实验，了解模糊控制的查询表方法和在线推理方法的基本原理及实现过程，并比较模糊控制和传统PID 控制的性能的差异。 二、 实验要求 设计一个二维模糊控制器分别控制一个一阶被控对象1 1 )(11+=s T s G 和二阶被控对象) 1)(1(1 )(212++= s T s T s G 。先用模糊控制器进行控制，然后改变控制对 象参数的大小，观察模糊控制的鲁棒性。为了进行对比，再设计PID 控制器，同样改变控制对象参数的大小，观察PID 控制的鲁棒性。也可以用其他语言编制模糊控制仿真程序。 三、 实验内容 （一）查询表式模糊控制器实验设计 查询表法是模糊控制中的最基本的方法，用这种方法实现模糊控制决策过程最终转化为一个根据模糊控制系统的误差和误差变化（模糊量）来查询控制量（模糊量）的方法。本实验利用了Matlab 仿真模块——直接查询表（Direct look-up table ）模块（在Simulink 下的Functions and Tables 模块下去查找），将模糊控制表中的数据输入给 Direct look-up table ，如图1所示。设定采样时间（例如选用0.01s ），在仿真中，通过逐步调整误差量化因子Ke ，误差变化的量化因子Kec 以及控制量比例因子Ku 的大小，来提高和改善模糊控制器的性能。
1998年的IEEE 国际会议上机器人及自动化 Leuven ，比利时1998年5月 一种实用的办法--带拖车移动机器人的反馈控制 F. Lamiraux and J.P. Laumond 拉斯，法国国家科学研究中心 法国图卢兹 {florent ,jpl}@laas.fr 摘要 本文提出了一种有效的方法来控制带拖车移动机器人。轨迹跟踪和路径跟踪这两个问题已经得到解决。接下来的问题是解决迭代轨迹跟踪。并且把扰动考虑到路径跟踪内。移动机器人Hilare的实验结果说明了我们方法的有效性。 1引言 过去的8年，人们对非完整系统的运动控制做了大量的工作。布洛基[2]提出了关于这种系统的一项具有挑战性的任务，配置的稳定性，证明它不能由一个简单的连续状态反馈。作为替代办法随时间变化的反馈[10,4,11,13,14,15,18]或间断反馈[3]也随之被提出。从[5]移动机器人的运动控制的一项调查可以看到。另一方面，非完整系统的轨迹跟踪不符合布洛基的条件，从而使其这一个任务更为轻松。许多著作也已经给出了移动机器人的特殊情况的这一问题[6,7,8,12,16]。 所有这些控制律都是工作在相同的假设下：系统的演变是完全已知和没有扰动使得系统偏离其轨迹。很少有文章在处理移动机器人的控制时考虑到扰动的运动学方程。但是[1]提出了一种有关稳定汽车的配置，有效的矢量控制扰动领域，并且建立在迭代轨迹跟踪的基础上。 存在的障碍使得达到规定路径的任务变得更加困难，因此在执行任务的任何动作之前都需要有一个路径规划。 在本文中，我们在迭代轨迹跟踪的基础上提出了一个健全的方案，使得带拖车的
机器人按照规定路径行走。该轨迹计算由规划的议案所描述[17]，从而避免已经提交了输入的障碍物。在下面，我们将不会给出任何有关规划的发展，我们提及这个参考的细节。而且，我们认为，在某一特定轨迹的执行屈服于扰动。我们选择的这些扰动模型是非常简单，非常一般。它存在一些共同点[1]。 本文安排如下：第2节介绍我们的实验系统Hilare及其拖车：两个连接系统将被视为（图1）。第3节处理控制方案及分析的稳定性和鲁棒性。在第4节，我们介绍本实验结果。 图1带拖车的Hilare 2 系统描述 Hilare是一个有两个驱动轮的移动机器人。拖车是被挂在这个机器人上的，确定了两个不同的系统取决于连接设备：在系统A的拖车拴在机器人的车轮轴中心线上方（图1 ，顶端），而对系统B是栓在机器人的车轮轴中心线的后面（图1 ，底部)。A l= 0 。这个系统不过单从控制的角度来看，需要更对B来说是一种特殊情况，其中 r 多的复杂的计算。出于这个原因，我们分开处理挂接系统。两个马达能够控制机器人的线速度和角速度（v r，r ω)。除了这些速度之外，还由传感器测量，而机器人和拖车之间的角度?，由光学编码器给出。机器人的位置和方向（x r,y r,rθ）通过整合前的速度被计算。有了这些批注，控制系统B是：
模糊理论综述 引言 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（扎德）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.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世纪末康托尔的经典集合理论,奠定模糊理论的基础。1974年英国的E.H.Mamdani成功地将模糊控制应用于锅炉和蒸汽机的控制，标志着模糊控制技术的诞生。随之几十年的发展，至今为止模糊理论已经非常成熟，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。 模糊理论是以模糊集合为基础，其基本精神是接受模糊性现象存在的事实，而以处理概念模糊不确定的事物为其研究目标，并积极的将其严密的量化成计算机可以处理的讯息，不主张用繁杂的数学分析即模型来解决问题。 二、模糊理论的一般原理 由于客观世界广泛存在的非定量化的特点，如拔地而起的大树，人们可以估计它很重，但无法测准它实际重量。又如一群人，男性女性是可明确划分的，但是谁是“老年人”谁又算“中年人”；谁个子高，谁不高都只能凭一时印象去论说，而实际人们对这些事物本身的判断是带有模糊性的，也就是非定量化特征。因此事物的模糊性往往是人类推理，认识客观世界时存在的现象。虽然利用数学手段甚至精确到小数点后几位，实际仍然是近似的。特别是对某一个即将运行的系统进行分析，设计时，系统越复杂，它的精确化能力越难以提高。当复杂性和精确化需求达到一定阈值时，这二者必将出现不相容性，这就是著名的“系统不相容原理”。由于系统影响因素众多，甚至某些因素限于人们认识方法，水准，角度不同而认识不足，原希望繁荣兴旺，最后导致失败，这些都是客观存在的。这些事物的现象，正反映了我们认识它们时存在模糊性。所以一味追求精确，倒可能是模糊的，而适当模糊以达到一定的精确倒是科学的，这就是模糊理论的一般原理。 三、模糊理论的分支 它可分类为模糊数学、模糊系统，模糊信息，模糊决策，模糊逻辑与人工智能这五个分支，它们并不是完全独立的，它们之间有紧密的联系。例如，模糊控制就会用到模糊数学和模糊逻辑中的概念。从实际应用的观点来看，模糊理论的应用大部分集中在模糊系统上，尤其集中在模糊控制上。也有一些模糊专家系统应用于医疗诊断和决策支持。 模糊逻辑：模糊逻辑指模仿人脑的不确定性概念判断、推理思维方式，对于模型未知或不能确定的描述系统，以及强非线性，大滞后的控制对象，应用模糊集合和模糊规则进行推理，表达过渡性界限或定型知识经验，模拟人脑方式，实行模糊综合判断，推理解决常规方法难于对付的规则型模糊信息问题。模糊逻辑善于表达界限不清晰的定性知识与经验。它借助于隶属度函数概念，区分模糊集合，处理模糊关系，模拟人脑实施规则型推理，解决因“排中律”的逻辑破缺产生的种种不确定问题。模糊逻辑是处理部分真实概念的布尔逻辑扩展。经典逻辑坚持所有事物（陈述）都可以用二元项（0或1，黑或白，是或否）来表达，而模糊逻辑用真实度替代了布尔真值。这些陈述表示实际上接近于日常人们的问题和语意陈述，因为“真实”和结果在多数时候是部分（非二元）的和/或不精确的（不准确的，不清晰的，模糊的）。真实度经常混淆于概率，但是它们在概念上是不一样的；模糊真值表示在模糊定义的集合中的成员归属关系，而不是某事件或条件的可能度（likelihood）。要展示这种区别，考虑下列情节: Bob在有两个毗邻的屋子的房子中:厨房和餐厅。在很多情况下，Bob的状态是在事物“在厨房中”的集合内是完全明确的:他要么“在厨房中”要么“不在厨房中”。但
在线推理式模糊逻辑控制器设计实验报告 学院：电力学院 专业：自动化 学号： 姓名： 时间：2013年11月16日
一、实验目的 利用Matlab软件实现模糊控制系统仿真实验，了解模糊控制的在线推理方法的基本原理及实现过程。 二、实验要求 以matlab模糊工具箱中提供的一个水位模糊控制系统仿真的实例，定义语言变量的语言值，设置隶属度函数，根据提供的规则建立模糊逻辑控制器。最后启动仿真，观察水位变化曲线。 三、实验步骤 叙述在线推理模糊控制的仿真的主要步骤。 1）在matlab命令窗口输入：sltank，打开水位控制系统的simulink仿真模型图，如图； 2）在matlab的命令窗口中，输入指令：fuzzy，便打开了模糊推理系统编辑器（FIS Editor），如图；
3）利用FIS Editor编辑器的Edit/Add variable/input菜单，添加一条输入语言变量，并将两个输入语言和一个输出语言变量的名称分别定义为：level；rate；valve。其中，level代表水位（三个语言值：低，高，正好），rate代表变化率（三个语言值：正，不变，负），valve代表阀门（五个语言变量：不变，迅速打开，迅速关闭，缓慢打开，缓慢关闭）； 4）①利用FIS Editor编辑器的Edit/membership function菜单，打开隶属度函数编辑器，如下图，将输入语言变量level的取值范围（range）和显示范围（display range）设置为[-1，1]，隶属度函数类型（type）设置为高斯型函数（gaussmf），而所包含的三条曲线的名称（name）和参数（parameters）（[宽度中心点]）分别设置为：high,[0.3 -1];okay [0.3 0];low [0.3 1]。其中high 、okay、low分别代表水位高、正好、低； ②将输入语言变量rate的取值范围（range）和显示范围（display range） 设置为[-0.1，0.1]，隶属度函数类型（type）设置为高斯型函数（gaussmf），而 所包含的三条曲线的名称（name）和参数（parameters）（[宽度中心点]）分
译文 流体传动及控制技术已经成为工业自动化的重要技术，是机电一体化技术的核心组成之一。而电液比例控制是该门技术中最具生命力的一个分支。比例元件对介质清洁度要求不高，价廉，所提供的静、动态响应能够满足大部分工业领域的使用要求，在某些方面已经毫不逊色于伺服阀。比例控制技术具有广阔的工业应用前景。但目前在实际工程应用中使用电液比例阀构建闭环控制系统的还不多，其设计理论不够完善，有待进一步的探索，因此，对这种比例闭环控制系统的研究有重要的理论价值和实践意义。本论文以铜电解自动生产线中的主要设备——铣耳机作为研究对象，在分析铣耳机组各构成部件的基础上，首先重点分析了铣耳机的关键零件——铣刀的几何参数、结构及切削性能，并进行了实验。用电液比例方向节流阀、减压阀、直流直线测速传感器等元件设计了电液比例闭环速度控制系统，对铣耳机纵向进给装置的速度进行控制。论文对多个液压阀的复合作用作了理论上的深入分析，着重建立了带压差补偿型的电液比例闭环速度控制系统的数学模型，利用计算机工程软件，研究分析了系统及各个组成环节的静、动态性能，设计了合理的校正器，使设计系统性能更好地满足实际生产需要 水池拖车是做船舶性能试验的基本设备,其作用是拖曳船模或其他模型在试验水池中作匀速运动,以测量速度稳定后的船舶性能相关参数,达到预报和验证船型设计优劣的目的。由于拖车稳速精度直接影响到模型运动速度和试验结果的精度,因而必须配有高精度和抗扰性能良好的车速控制系统,以保证拖车运动的稳速精度。本文完成了对试验水池拖车全数字直流调速控制系统的设计和实现。本文对试验水池拖车工作原理进行了详细的介绍和分析,结合该控制系统性能指标要求,确定采用四台直流电机作为四台车轮的驱动电机。设计了电流环、转速环双闭环的直流调速控制方案,并且采用转矩主从控制模式有效的解决了拖车上四台直流驱动电机理论上的速度同步和负载平衡等问题。由于拖车要经常在轨道上做反复运动,拖动系统必须要采用可逆调速系统,论文中重点研究了逻辑无环流可逆调速系统。大型直流电机调速系统一般采用晶闸管整流技术来实现,本文给出了晶闸管整流装置和直流电机的数学模型,根据此模型分别完成了电流坏和转速环的设计和分析验证。针对该系统中的非线性、时变性和外界扰动等因素,本文将模糊控制和PI控制相结合,设计了模糊自整定PI控制器,并给出了模糊控制的查询表。本文在系统基本构成及工程实现中,介绍了西门子公司生产的SIMOREGDC Master 6RA70全数字直流调速装置,并设计了该调速装置的启动操作步骤及参数设置。完成了该系统的远程监控功能设计,大大方便和简化了对试验水池拖车的控制。对全数字直流调速控制系统进行了EMC设计,提高了系统的抗干扰能力。本文最后通过数字仿真得到了该系统在常规PI控制器和模糊自整定PI控制器下的控制效果,并给出了系统在现场调试运行时的试验结果波形。经过一段时间的试运行工作证明该系统工作良好,达到了预期的设计目的。 提升装置在工业中应用极为普遍,其动力机构多采用电液比例阀或电液伺服阀控制液压马达或液压缸,以阀控马达或阀控缸来实现上升、下降以及速度控制。电液比例控制和电液伺服控制投资成本较高,维护要求高,且提升过程中存在速度误差及抖动现象,影响了正常生产。为满足生产要求,提高生产效率,需要研究一种新的控制方法来解决这些不足。随着科学技术的飞速发展,计算机技术在液压领域中的应用促进了电液数字控制技术的产生和发展,也使液压元件的数字化成为液压技术发展的必然趋势。本文以铅电解残阳极洗涤生产线中的提升装置为研究
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,
模糊控制理论 概述 模糊逻辑广泛适用于机械控制。这个词本身激发一个一定的怀疑,试探相当于“仓促的逻辑”或“虚假的逻辑”,但“模糊”不是指一个部分缺乏严格性的方法,而这样的事实,即逻辑涉及能处理的概念,不能被表达为“对”或“否”,而是因为“部分真实”。虽然遗传算法和神经网络可以执行一样模糊逻辑在很多情况下,模糊逻辑的优点是解决这个问题的方法,能够被铸造方面接线员能了解,以便他们的经验,可用于设计的控制器。这让它更容易完成机械化已成功由人执行。 历史以及应用 模糊逻辑首先被提出是有Lotfi在加州大学伯克利分校在1965年的一篇论文。他阐述了他的观点在1973年的一篇论文的概念,介绍了语言变量”,在这篇文章中相当于一个变量定义为一个模糊集合。其他研究打乱了,第二次工业应用中,水泥窑建在丹麦,即将到来的在线1975。 模糊系统在很大程度上在美国被忽略了,因为他们更多关注的是人工智能，一个被过分吹嘘的领域，尤其是在1980年中期年代,导致在诚信缺失的商业领域。 然而日本人对这个却没有偏见和忽略，模糊系统引发日立的Seiji Yasunobu和Soji Yasunobu Miyamoto的兴趣。,他于1985年的模拟,证明了模糊控制系统对仙台铁路的控制的优越性。他们的想法是被接受了,并将模糊系统用来控制加速、制动、和停车，当线于1987年开业。 1987年另一项促进模糊系统的兴趣。在一个国际会议在东京的模糊研究那一年,Yamakawa论证<使用模糊控制,通过一系列简单的专用模糊逻辑芯片,在一个“倒立摆“实验。这是一个经典的控制问题,在这一过程中,车辆努力保持杆安装在顶部用铰链正直来回移动。 这次展示给观察者家们留下了深刻的印象,以及后来的实验,他登上一Yamakawa酒杯包含水或甚至一只活老鼠的顶部的钟摆。该系统在两种情况下,保持稳定。Yamakawa最终继续组织自己的fuzzy-systems研究实验室帮助利用自己的专利在田地里的时候。
模糊逻辑与模糊控制技术的发展 宁廷群1 肖英辉1任惠英2 （1山东科技大学机电学院山东青岛 266510 2山东兖矿集团机械制修厂山东邹城 273500）The Development of Fuzzy Logic and Fuzzy Control Technology 摘要：针对现代工业控制领域的模糊控制技术的新发展，综合介绍了当代该领域的基本理论和发展现状，展望了未来的发展应用。 关键词：模糊控制；应用发展；自适应控制。 Abstract: This paper introduces the development of fuzzy logic and fuzzy control technology in modern control domain, and discusses the basic theory and main development in integration. At last it gives some prospects. Key words: fuzzy control, development and application, adaptive control 一、引言 在现代工业控制领域，伴随着计算机技术的突飞猛进，出现了智能控制的新趋势，即以机器模拟人类思维模式，采用推理、演绎和归纳等手段，进行生产控制，这就是人工智能。其中专家系统、模糊逻辑和神经网络是人工智能的几个重点研究热点。相对于专家系统，模糊逻辑属于计算数学的范畴，包含有遗传算法，混沌理论及线性理论等内容，它综合了操作人员的实践经验，具有设计简单，易于应用、抗干扰能力强、反应速度快、便于控制和自适应能力强等优点。近年来，在过程控制、建摸、估计、辩识、诊断、股市预测、农业生产和军事科学等领域得到了广泛应用。为深入开展模糊控制技术的研究应用，本文综合介绍了模糊控制技术的基本理论和发展状况，并对一些在电力电子领域的应用作了简单介绍。 二、模糊逻辑与模糊控制 １、模糊逻辑与模糊控制的概念 １９６５年，加州大学伯克利分校的计算机专家Ｌofty Ｚadeh提出“模糊逻辑”的概念，其根本在于区分布尔逻辑或清晰逻辑，用来定义那些含混不清，无法量化或精确化的问题，对于冯˙诺依曼开创的基于“真－假”推理机制，以及因此开创的电子电路和集成电路的布尔算法，模糊逻辑填补了特殊事物在取样分析方面的空白。在模糊逻辑为基础的模糊集合理论中，某特定事物具有特色集的隶属度，他可以在“是”和“非”之间的范围内取任何值。而模糊逻辑是合理的量化数学理论，是以数学基础为为根本去处理这些非统计不确定的不精确信息。 模糊控制是基于模糊逻辑描述的一个过程的控制算法。对于参数精确已知的数学模型，我们可以用Berd图或者Nyquist图来分析家其过程以获得精确的设计参数。而对一些复杂系统，如粒子反应，气象预报等设备，建立一个合理而精确的数学模型是非常困难的，对于电力传动中的变速矢量控制问题，尽管可以通过测量得知其模型，但对于多变量的且非线性变化，起精确控制也是非常困难的。而模糊控制技术仅依据与操作者的实践经验和直观推断，也依靠设计人员和研发人员的经验和知识积累，它不需要建立设备模型，因此基本上是自适应的，具有很强的鲁棒性。历经多年发展，已有许多成功应用模糊控制理论的案例，如Rutherford，Carter 和Ostergaard分别应用与冶金炉和热交换器的控制装置。 2、分析方法探讨 工业控制系统的稳定性是探讨问题的前提，由于难以对非线性和不统一的描述，做出判断，因此模糊控制系统的分析方法的稳定性分析一直是一个热点，综合近年来各位学者的发表的论文,目前系统稳定性分析有以下集中: 1、李普亚诺夫法:基于直接法的离散时间(D-T)和连续时间模糊控制的稳定性分析和设计方法,相对而言起稳定条件比价保守.
温度模糊控制实验（选学） 一、实验目的 1．认识Labview 虚拟仪器在测控电路的应用； 2．通过实验，改变P 的参数，观察对整个温度测控系统的影响； 3．进一步认识固态继电器和温度变送器，了解其工作原理； 4．了解什么是模糊控制理论。 二、预习要点 1．了解模糊控制理论的由来及应用； 2．Labview 虚拟仪器图形软件（本实验指导书附录中对使用环境详细介绍）。 三、实验原理 温度还是通过固态继电器的导通关断来实现加热过程的，控制周期即是一个 加热和冷却周期，PID 调节的实现也是通过这个周期实现的，在远离温度预设值 的时固态继电器在温度控制周期中持续加热（假设导通时间是T），在接近温度 预设值时通过PID 得到的值来控制这一周期内固态继电器的开关时间（假设导通 时间是1/2T）维持温度（假设导通时间是1/4T）。 本实验暂时用的是模糊控制原理中的的比例控制钟摆无限接近的控制理论， 所以温度预设值不能超过（最大温度+实验开始前温度）/2，例如实验开始前温度为25 度，最大为100 度，那么预设最大为62.5 度，当然这样可能几天温度才能被控制好，所以建议温度不超过实验开始温度5 度，同时我们在将来的升级中 会用更好的模糊理论代替现有的较差的控制理论，这里还要指出好的模糊控制理 论在一定程度上比好的PID 控制还要稳定，做的好的模糊控制是经验与理论的最 完美结合。 四、实验项目 用模糊PID 控制水箱温度。 五、实验仪器 ZCK-II 型智能化测控系统。
六、实验步骤及操作说明 1．打开仪器面板上的总电源开关，绿色指示灯亮起表示系统正常； 2．打开仪器面板上的液位电源开关，绿色指示灯亮起表示系统正常； 3，确保贮水箱内有足够的水，参照图2（图见第三章）中阀门位置设置阀门开关，将阀门1、3、5、6 打开，阀门2、4 关闭； 4．参看变频器操作说明书将其设置在手动操作挡； 5．单击控制器RUN 按钮，向加热水箱注水，直到水位接近加热水箱顶部，完全 淹没加热器后单击STOP 按钮结束注水； 6．关闭仪器面板上的液位电源开关，红色指示灯亮起表示系统关闭； 7．打开仪器面板上的加热电源开关，绿色指示灯亮起表示系统正常； 8．打开计算机，启动ZCK-II 型智能化测控系统主程序； 12 9．用鼠标单击温度控制动画图形进入温度控制系统主界面，小组实验无须在个人信息输入框填写身份，直接确定即可； 10．在温度系统控制主界面中，单击采集卡测试图标，进入数据采集卡测试程序。 一切设置确认无误后即可单击启动程序图标，观察温度和电压的变化，也可以单 击冷却中左边的开关按钮进入加热程序，观察温度上升曲线及电流表和电压表变 化，确认传感器正常工作后点击程序结束，等待返回主界面图标出现即可返回温 度控制主界面进入下一步实验。 11．在温度系统控制主界面中，单击传感器标定图标，进入传感器标定程序。本 程序界面基本和数据采集卡测试程序界面基本相同，操作请参照步骤10 进行，一切设置确认无误后即可单击启动程序图标，观察温度和电压的变化，同时用温 度计测量加热箱内水温，并用传感器标定控制图标完成精确标定。标定完成后加 热水箱到30 摄氏左右时程序结束，等待返回主界面图标出现即可返回温度控制主界面进入下一步实验； 12．在温度系统控制主界面中，单击模糊PID 系统图标，进入模糊PID 温度控制系统程序。点击控制参数图标，进入控制参数设定界面，按照参数表4 中的小 组1 给定的预设参数填写。确定返回后点击采集参数图标按照参数表4 中的小组
基于模糊控制的matlab simulink仿真 摘要：为提高工业上所需温度的控制精度，在本文中详细介绍如何设计模糊控制器，以及如何在在MA TLAB中建立模型，并使用模糊工具箱和SIMULINK在Matlab中实现参数的计算机模拟控制系统。在该系统中，通过采用模糊控制算法对温度实现了很好的控制，并且该系统正处于实际工业电阻炉温度控制的应用和试行阶段，也达到了满意的控制效果。实践表明，模糊控制方法提高了控制的实时性，稳定性和精确度，并且实现了操作过程的简化，对于工程实际应用具有较强的借鉴意义。 关键词：模糊控制，SIMULINK，MATLAB，仿真 1介绍系统 MATLAB / Simulink是一种世界通用的科学计算和仿真的语言, Simulink则是一个以系统级仿真环境为基础的系统框图和程序框图,这个环境提供了很多的专业模块库:如CDMA参考仿真、数字信号处理器(DSP)模块库等。它是一个动态的系统建模,仿真和仿真结果具有以下特点: (1)调用代理模块框图是连接到系统的工程,使建模和仿真系统的框图,更全面，研究信息系统具有高的开放性。 (2)使用户可以自由修改模块的参数,并可以无限的使用所有的MATLAB分析工具，因此MATLAB具有高互动性。 (3)仿真结果可以几乎跟在实验室里显示的图形或数据是一样的。 模糊逻辑控制、自动化的发展和它们未来的发展策略,是一种智能控制系统，已经受到了极大的关注。它使用语言规则和模糊集进行模糊推理。为了解决复杂的系统,包括非线性、不确定性和精确的数学模型难以建立的问题,就可以采用模糊控制技术,目前，此技术被广泛使用。温度控制通常采用传统的PID控制算法，但是控制效果较不明显的。当情况的变化时将改变系统参数,PID参数也需要及时调整,否则会产生更糟糕的动态特性,使控制精度下降。当温度偏差太大时,容易导致积分饱和的现象,导致控制时间太久和其他的问题。在同一时间,模糊工具箱和SIMULINK在用MATLAB来实现参数控制系统的计算机仿真技术,能提高效率和系统设计的精度。 整个系统以AT89S51单片机为核心、以温度数据采集电路,过零检测和触发电路、键盘和显示电路、记忆电路(CF卡)、声光报警电路、复位电路等组成硬件部分，还有相应的控制软件等构成了完整电阻炉温度控制系统，其系统框图如图1-1所示。
模糊控制研究及发展现状综述
模糊控制研究及发展现状综述 摘要：模糊控制是智能控制的重要组成部分。本文主要介绍了模糊控制理论的研究及发展的现状等 ,详细介绍了模糊控制理论的原理、模糊控制的数学基础, 其发展现状中介绍了模糊 PID 控制、自适应模糊控制、神经模糊控制、遗传算法优化的模糊控制、专家模糊控制等 , 还介绍了一些模糊控制的软硬件产品, 对模糊控制系统的稳定性作了简单介绍, 最后对模糊控制的发展作了展望。 关键词：模糊控制；模糊控制器
引言 模糊控制是近代控制理论中的一种基于语言规则与模糊推理的高级控制策略和新颖技术，它是智能控制的一个重要分支，发展迅速，应用广泛，实效显著，引人关注。随着科学技术的进步，现代工业过程日趋复杂，过程的严重非线性、不确定性、多变量、时滞、未建模动态和有界干扰，使得控制对象的精确数学模型难以建立，单一应用传统的控制理论和方法难以满足复杂控制系统的设计要求。而模糊控制则无需知道被控对象的精确数学模型，且模糊算法能够有效地利用专家所提供的模糊信息知识，处理那些定义不完善或难以精确建模的复杂过程。因此，模糊控制成为了近年来国内外控制界关注的热点研究领域。 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。 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。 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 C RI 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:
常规PID和模糊PID算法的分析比较 摘要：模糊PID控制器实际上跟传统的PID控制器有很大联系。区别在于传统的控制器的控制前提必须是熟悉控制对象的模型结构，而模糊控制器因为它的非线性特性，所以控制性能优于传统PID控制器。对于时变系统，如果能够很好地采用模糊控制器进行调节，其控制结果的稳定性和活力性都会有改善。但是，如果调节效果不好，执行器会因为周期振荡影响使用寿命，特别是调节器是阀门的场合，就必须考虑这个问题。为了解决这个问题，出现了很多模糊控制的分析方法。本文提出的方法采用一个固定的初始域，这样相当程度上简化了模糊控制的设定问题以及实现。文中分析了振荡的原因并分析如何抑制这种振荡的各种方法，最后，还给出一种方案，通过减少隶属函数的数量以及改善解模糊化的方法缩短控制信号计算时间，有效的改善了控制的实时性。 1 引言 模糊控制器的一个主要缺陷就是调整的参数太多。特别是参数设定的时候，因为没有相关的书参考，所以它的给定非常困难。众所周知，优化方法的收敛性跟它的初始化设定有很大关联，如果模糊控制器的初始域是固定的，那么它的控制就明显的简化了。而且我们要控制的参数大多有其实际的物理意义，所以模糊控制器完全可以利用PID算法的控制规律进行近似的调整。也就是说最简单的模糊PID控制器就是同时采用几种基本模糊控制算法（P+I+D或者PI+D），控制过程中它会根据控制要求，做出适当的选择，保证在处理跟踪以抗阶跃干扰问题上，其控制性能接近于任何一种PID控制。假设模糊集的初始域是对称的，两个调节器的参数采用Ziegler-Nichols方法。 为了改善上述设计的模糊控制器，我们有必要考模糊控制器的参数问题，有两种方法可以采纳，一种采用手动的方法改变，另一种就是采用一些相关的优化算法。其中遗传算法就是一种。控制器采用的参数不同，其收敛的优化值也会不一样。这些参数包括模糊集的分布，模糊集的个数，映射规则，基本模糊控制器的参数和不同的算法组合等。要注意的是在优化前必须选定模糊推理及解模糊的方法。很明显，优化过程很耗时，更有甚者，有些优化方法要已知系统的精确模型，但是实际过程中难以得到系统的精确模型，所以在大多数情况下，这些优化算法不能直接应用在实际过程。也就是说模型不精确直接影响优化成败。模糊控制的主要思想就是针对那些传递函数未知的或者结构难以辨识的系统进行控制，这也是模糊控制的性能为什么优于传统方法的原因。同时，把模糊控制和传统的PID控制算法结合起来，更能体现这种算法的优点，因为它大大简化实际过程的调整。 图1 隶属函数图图2映射规则图参数集的启发式优化法也适用于模糊PI控制器，它采用固定的定义域，其参数的选取和
变频空调器的模糊控制技术 (陇东人作品) （XXX 能源学院陕西西安710054 ） 摘要：对变频空调器的模糊控制技术的原理作了研究，讨论了变频空调器模糊控制系统的特点。分析总结了国内变频空调器模糊控制技术的研究现状以及发展趋势，同时对变频空调器模糊控制技术未来的研究问题进行了展望。 关键词：变频空调器；模糊控制；展望 Developing Tendency and Current Situation of Fuzzy Control in In- verter Room Air Conditioner XXX (Xi'an XX,College of Energy Resources Engineering, Shaanxi, Xi'an710054, P.R.China) Abstract：In this paper, the fuzzy control technology is briefly introduced, and from different directions discusses the characteristics of fuzzy control system. Current domestic developing ten-dency and current situation of fuzzy control in inverter room air conditioner is summarized, while future research issues about the technology of fuzzy control in inverter room air conditioner were discussed. Keywords: inverter room air conditioner; fuzzy control; current situation; developing tendency; development 0引言 随着世界范围内能源危机的到来，各国政府都在为经济的可持续发展积极地推广节能降耗技术。作为家庭用电的主要设备，传统空调器由于其运行效率低下正在逐渐退出市场，而变频空调器（Inverter Room Air Conditioner，MAC）是制冷理论、热动力学、电机驱动技术、电力电子技术、微电子技术和智能控制理论交叉发展应用的产物，由于其高效节能和实现智能化控制的优异特性，使之成为家用空调器的主要发展方向。 变频空调器的空气调节效果虽然比传统定速空调器有所提高，但变频空调器容易控制、反应快、高效节能等特点并没有完全展现出来。智能控制方法的出现打破了传统控制的模型限制，将模糊控制技术应用于变频空调器中，使空调性能更为优越。可以说控制系统是整个变频空调器的心脏，研究变频空调器的控制技术，对变频空调器的节能运行至关重要。 鉴于变频空调器系统属于参数时变、非线性、大纯滞后系统的特点，所以采用具有学习功能的模糊控制方法，根据系统响应自动建立和修改控制规则，不断自动改善其性能，与传统的控制方法相比能达到较好控制效果。本文主要讨论变频空调器的模糊控制技术，以及该技术的现状和研究进展。 1变频空调器模糊控制技术 1.1 模糊控制