2012计算智能-9.模糊控制

智能控制中的模糊算法与应用智能控制是指把智能技术应用到控制系统中，使得系统具备一定的自主学习、自适应和自适应能力。

智能控制中的模糊算法是一种常用的方法，它能够模拟人类的思维方式，处理模糊信息，具备很强的实时性和运算速度，已经在许多领域得到广泛应用。

一、模糊算法的概述模糊算法是模糊逻辑的计算方法，它模拟人类的模糊思维过程，可以对不明确、模糊的信息进行处理和推理。

模糊算法包括模糊集合、模糊关系、模糊逻辑和模糊控制四个部分，其中模糊控制是应用最广泛的部分。

二、模糊控制的原理模糊控制是一种基于模糊逻辑的自适应控制方法，它采用模糊规则进行控制决策，可以处理输入参数不准确、模糊的问题。

模糊控制系统的基本结构包括模糊化、规则库、推理机和去模糊化四个部分，其中模糊化和去模糊化是对输入和输出进行模糊化和去模糊化的过程，规则库包括一系列的模糊规则，推理机是根据模糊规则进行推理和决策的过程。

三、模糊控制的应用模糊控制已经应用到许多领域，如工业自动化、交通控制、机器人控制、电力系统控制等。

例如，工业生产中，模糊控制可以对温度、压力、流量等参数进行控制，提高生产效率和产品质量。

在交通控制中，模糊控制可以对路况、交通流量等进行分析和判断，调整信号等控制手段，减少交通拥堵。

在机器人控制中，模糊控制可以对机器人的运动、感知和决策进行控制，提高机器人的应用范围和实际效果。

在电力系统控制中，模糊控制可以对电力系统的电压、电流等参数进行控制，保证电力系统的稳定运行。

四、模糊算法的优势和趋势模糊算法相比其他算法具有以下优势：1. 对模糊、不确定、复杂的问题具有处理能力；2. 具有自适应性和实时性；3. 可以组合不同领域的知识，解决交叉学科的问题。

当前，模糊算法在人工智能、大数据、智能制造等领域得到广泛应用。

未来，模糊算法将趋向自主化、协作化和复杂化，应对更加复杂多变的现实问题。

总之，模糊算法在智能控制中具有重要作用，它能够模拟人类的模糊思维，处理模糊信息，具有广泛的应用前景和深远的发展趋势。

智能控制工程中的模糊控制算法随着科技的不断发展，人工智能开始走入人们的生活中，并渗透到了各个领域当中。

智能控制工程作为其中的一种应用，正在受到越来越多的关注。

而作为智能控制工程中的一个重要技术手段，模糊控制算法在这个领域中得到了广泛的应用。

模糊逻辑是一种基于模糊数学的逻辑体系，它允许分类和处理不确定的信息。

在计算机领域中，模糊控制就是一种基于模糊逻辑的控制方法，它用来解决那些有模糊性、不确定性或者非线性的控制问题。

模糊控制算法的核心在于将模糊推理原理运用到控制系统中。

首先需要通过分析控制系统的输入输出变量，建立数学模型。

接下来是规则库的建立，通过专家的判断和经验，将控制变量之间的关系作为规则库的内容记录下来。

最终，通过模糊推理来求解控制系统输出的控制量。

在实际的应用中，模糊控制算法具有以下几个优点。

首先，模糊控制算法不需要精确的数学模型来描述被控对象，只需要根据经验和专家知识建立一些模糊规则即可。

这样可以大大降低建模的难度和复杂度。

其次，模糊控制算法可以处理非线性系统和时变系统，可以解决传统的线性控制方法无法处理的问题。

最后，模糊控制算法可以很好地处理控制对象模糊不确定、噪声干扰等问题。

在实际的应用中，模糊控制算法得到了广泛的应用。

例如在工业自动化控制中，模糊控制算法可以应用于水处理、化工、轧钢等工业过程中的控制；在电力系统中，可以应用于电力厂调度、电网控制、发电机组控制等方面；在交通管理中，模糊控制算法可以应用于智能交通系统、车辆控制等方面。

虽然模糊控制算法在工程应用中具有广泛的应用前景，但是它也存在一些问题和挑战。

首先，模糊控制算法的规则库建立需要专家的知识和经验，对于某些复杂的系统，规则库的建立非常困难。

其次，模糊控制算法需要很好地解决模糊推理的问题，才能得到准确的控制量。

最后，模糊控制算法需要在实际的控制系统中进行充分的实验和验证，才能确保其有效性和可靠性。

综合而言，模糊控制算法是一种有效的控制方法，可以解决那些由于复杂性、非线性或者模糊性而难以进行精确控制的问题。

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。

模糊系统与智能控制技术随着人工智能技术的不断发展，智能控制技术作为重要的一部分也得到了快速的发展。

其中，模糊系统作为智能控制的重要手段之一，逐渐在工程技术中得到了广泛应用。

一、模糊系统概述模糊系统指的是一类基于模糊数学理论为基础的人工智能系统，用于处理不确定、模糊、复杂的信息和控制问题。

模糊系统一般由模糊集合、模糊逻辑、模糊推理和模糊控制等组成。

模糊集合是模糊系统中的基本概念，通过模糊集合的模糊度来描述信息的不确定性和模糊性。

二、模糊系统在智能控制中的应用在智能控制中，模糊系统应用广泛，主要表现在以下方面：1.模糊控制模糊控制是模糊系统在控制领域中的一种应用，其核心是建立模糊控制器，通过输入变量经过模糊化、规则匹配和解模糊等过程，输出模糊控制量，控制被控对象达到某种期望状态或优化目标。

2.模糊识别模糊识别是指将输出与输入之间的模糊关系进行建模，并通过一定的方法求解识别问题。

常用的模糊识别方法包括模糊C均值聚类、模糊决策树等。

3.模糊优化模糊优化是将模糊规划和优化算法相结合，通过求解模糊集合上的优化问题，确定最优决策方案。

三、模糊系统的优势和不足模糊系统作为一种智能控制技术，在实际应用中有其独特的优势，包括：1.建模简单对于一些复杂、模糊、不易准确建模的问题，采用模糊系统可以使建模过程更加容易，而且表现出的精度和可靠性也比较高。

2.适应性强模糊系统具有一定的自适应性和鲁棒性，在面对变化和不确定性的环境中，能够更好地适应环境变化。

但是，模糊系统也有一定的不足之处，主要包括：1.复杂性高由于模糊系统需要考虑许多未知且不可测的因素，因此其模型结构比较复杂，不易于实现。

2.性能不稳定模糊系统的性能受到多种因素的影响，因此在一些极端情况下，很难保证控制效果的稳定性。

四、结语综上所述，模糊系统作为一种智能控制技术，在实际应用中能够解决许多不确定、模糊、复杂的信息和控制问题，并具有一些独特的优势。

随着人工智能技术的不断发展，相信模糊系统在未来的应用中也会发挥更大的作用。

智能控制大作业报告模糊部分姓名：学号：专业：2011年06月03日题目：已知()()0.5250.528sG e s s s -=+++，分别设计PID 控制与模糊控制，使系统达到较好性能，并比较两种方法的结果。

PID/FCG(s)yr_e具体要求：1、采用Fuzzy 工具箱实现模糊控制器。

2、分析量化因子和比例因子对模糊控制器控制性能的影响。

3、分析系统阶数发生变化时模糊控制和PID 控制效果的变化。

4、分析系统在模糊控制和PID 控制作用下的抗干扰能力(加噪声干扰)、抗非线性能力(加死区和饱和特性)以及抗时滞的能力(对时滞大小加以改变)。

一 原系统仿真分析原系统是一个带有时滞环节的三阶系统，系统的三个极点均在s 域左半平面，系统是稳定的。

利用Matlab/Simulink 工具箱搭建系统框图，对原系统进行阶跃响应分析。

原系统框图如图1所示：图1 原系统框图设定仿真时间为10秒，其它为默认设置，运行程序，可以得到如图2所示仿真结果。

0123456789100.10.20.30.40.50.60.7t/s原系统阶跃响应图2 原系统阶跃响应曲线由图可以看出，原系统是稳定的，但是稳态误差比较大。

二 PID控制器设计根据上述仿真分析，可以知道系统性能比较差，因此设计初步设计PID控制器以在一定程度上改善系统性能。

PID参数的整定采用尝试的方法，遵循先比例后积分再微分的整定顺序，达到保持两个周期、前后超调比约为1:4的理想响应波形。

带PID控制器的系统框图如图3所示：图3 PID控制系统框图其中PID控制器参数如图4所示：图4 PID参数设置设定仿真时间为20s ，运行程序，可以得到如图5所示仿真结果：246810121416182000.20.40.60.811.21.4t/sS t e pPID 控制响应图5 PID 控制阶跃响应曲线由图可以看出，增加PID 控制的系统能够完全消除稳定误差，且具有较小的超调和较短的调节时间，极大程度地改善了系统的性能。

模糊控制――文献综述摘要模糊控制理论是以模糊数学为基础，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。

模糊控制作为以模糊集合论、模糊语言变量及模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制，它已成为目前实现智能控制的一种重要而又有效的形式尤其是模糊控制和神经网络、遗传算法及混沌理论等新学科的融合，正在显示出其巨大的应用潜力。

实质上模糊控制是一种非线性控制，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。

本文简单介绍了模糊控制的概念，模糊控制系统的组成，模糊控制的算法，其中包含模糊控制系统的原理、模糊控制器的分类及其设计元素。

最后以模糊PID复合控制在锅炉汽包水位控制中的应用说明模糊控制系统的整体设计过程，通过仿真证明了模糊控制显示出的优势。

1. 模糊控制的基本思想模糊控制是模糊集合理论中的一个重要方面，是以模糊集合化、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,从线性控制到非线性控制的角度分类，模糊控制是一种非线性控制；从控制器的智能性看,模糊控制属于智能控制的范畴[1][2]。

模糊控制是建立在人类思维模糊性基础上的一种控制方式,模糊逻辑控制技术模仿人的思考方式接受不精确不完全信息来进行逻辑推理，用直觉经验和启发式思维进行工作，是能涵盖基于模型系统的技术。

它不需用精确的公式来表示传递函数或状态方程，而是利用具有模糊性的语言控制规则来描述控制过程。

控制规则通常是根据专家的经验得出的，所以模糊控制的基本思想就是利用计算机实现人的控制经验［3].2. 模糊控制系统的组成及结构分析摸糊控制系统是采用计算机控制技术构成的一种具有反馈通道的闭环结构的数字模糊控制系统。

智能性的模糊控制器是模糊控制系统的核心，一个模糊控制系统性能的优劣，主要取决于模糊控制器的结构，所采用的模糊控制规则、合成推理算法以及模糊决策的方法等因素[6] ［7］。

模糊控制系统组成原理如图1所示。

模糊控制系统在机器人智能中的应用教程机器人技术在现代生活中的应用越来越广泛，从工业生产到日常家居，人们都能看到机器人的身影。

而让机器人具备智能的关键之一就是模糊控制系统。

本文将介绍模糊控制系统在机器人智能中的应用，并讲解其原理和实现方法。

一、什么是模糊控制系统？模糊控制系统是一种基于模糊逻辑的控制方法。

它通过将模糊逻辑应用于控制系统中的输入和输出，使得机器人能够根据不确定、模糊的输入情况做出相应的输出响应。

相比于传统的控制方法，模糊控制系统更加灵活和适应性强。

二、模糊控制系统的原理和关键概念1. 模糊集合在模糊控制系统中，模糊集合是一种描述模糊现象的数学工具。

与传统的集合不同，模糊集合可以具有介于0和1之间的隶属度。

例如，在描述一个机器人的速度时，可以用“低速”、“中速”、“高速”三个模糊集合来表示。

2. 模糊规则模糊控制系统的核心是一组模糊规则，它们定义了输入和输出之间的关系。

每条模糊规则由一个条件部分和一个结论部分组成。

条件部分是关于输入的模糊集合，结论部分是关于输出的模糊集合。

通过将输入与条件部分进行匹配，模糊控制系统可以确定输出与结论部分对应。

3. 模糊推理模糊控制系统的推理过程是指根据输入模糊集合和模糊规则，计算出输出模糊集合的过程。

这个过程需要进行模糊逻辑的运算，同时考虑到多个模糊规则之间的冲突和组合。

4. 模糊化和解模糊化模糊化是将确定的输入值映射到对应的模糊集合上，而解模糊化是将模糊集合的隶属度转化为确定的输出值。

这两个过程是模糊控制系统中的关键步骤，决定了输入和输出之间的匹配关系。

三、模糊控制系统在机器人智能中的应用案例1. 机器人路径规划路径规划是机器人导航中的重要问题之一。

传统的路径规划方法通常要求环境的精确描述和精确控制指令，而在实际环境中，这些信息常常是不准确的或模糊的。

模糊控制系统可以通过对环境的感知和建模，将不确定的信息转化为模糊集合，进而进行路径规划和避障操作。

2. 机器人抓取控制机器人抓取控制是指机器人执行抓取动作的过程。

模糊控制方法介绍模糊控制方法是一种在模糊集合论、模糊语言变量及模糊逻辑推理基础上形成的计算机数字控制方法。

模糊控制是一种智能的、非线性的控制方法。

与传统的控制方式相比，模糊控制有着很多的优势，它更加适用于复杂的、动态的系统，模糊控制逐渐成为了一种重要而且有效的控制方法。

本文将从组成部分、基本原理、设計方法等方面介绍模糊控制这种方法。

标签：交通工程;PLC控制;模糊控制1 引言对于无法使用精确语言及已有规律描述的复杂系统，将借助不精确的模糊条件语言来表述，这便产生了模糊控制。

传统的自动控制器需要建立被控对象准确的数学模型。

然而在实际上，即使是稍微复杂点的系统，它的影响因素也都是较为复杂的、多样的，这样就很难建立出精确的数学模型。

因此，模糊控制方法就应运而生。

2 模糊控制的工作原理模糊控制的核心是模糊控制器，它的控制规律是由计算机程序来实现的。

首先需要将所有监测出的精确量转换成为适应模糊计算的模糊量，将得到的模糊量，通过模糊控制器进行计算，然后再将这些经模糊控制器计算得到的模糊量再次转换为精确量，这样就完成了一级模糊控制。

然后等待下一次采样，再进行上述过程，如此循环，实现对被控对象的模糊控制[1]。

模糊控制原理图如下：3 模糊控制步骤及特点步骤1：对输入量进行模糊化处理;步骤2：创建模糊规则;步骤3：实施模糊推理;步骤4：输出量的反模糊化处理。

模糊控制方法主要是由模糊化，模糊推理，清晰化三个部分构成。

模糊化：在模糊控制算法当中，模糊控制规则所使用的不是具体的、精确的数字量，而是模糊的语言量，使用的是不确定的语言形式。

这就需要将得到的准确量转换为模糊的语言量。

这个过程需要遵循一定的规则首先建立隶属度函数，然后根据所建立的隶属度函数将精确的输入量转换成为模糊量。

模糊推理的过程类似于人类思考推理的过程，它是模糊控制器中的精髓。

清晰化又可以叫做解模糊化，清晰化的过程与模糊化的过程正好相反，它是由将模糊推理得到的模糊结果又转换成了精确量。

智能控制系统中的模糊控制算法研究随着信息技术的发展，各行各业都开始逐渐转向智能化，智能控制系统已经成为了很多企业和研究机构的必备工具。

其中，控制算法是智能控制系统的核心，控制算法的好坏直接影响到智能控制系统的稳定性和可靠性。

目前，智能控制系统中使用的控制算法有很多种，其中模糊控制算法是一种比较常见的算法。

模糊控制算法是一种基于感性判断和经验的控制算法，它主要通过对输入变量的模糊化和模糊推理来实现控制目标。

与传统的控制算法比较，模糊控制算法具有以下几个优点：1. 简便易行。

模糊控制算法不需要测量精确的物理量，只需要测量相关变量的模糊程度，因此相对于其它控制算法，模糊控制算法的复杂度更低，易于实现。

2. 适用性广。

模糊控制算法不需要知道被控制系统的精确动态模型，只需要根据现有的经验和判断来进行控制，因此在一些复杂、不确定或难以建模的系统中，模糊控制算法具有更广泛的应用性。

3. 鲁棒性强。

模糊控制算法对输入变量的扰动和噪声具有很好的鲁棒性，能够适应不同的工作状态和环境变化。

因此，在智能控制系统中，模糊控制算法经常用于温度控制、湿度控制、流量控制和机器视觉等领域。

模糊控制算法的核心是模糊推理系统，其中包括模糊化、规则库和推理三个部分。

1. 模糊化。

模糊化是将实际的量化变量转换为模糊变量的过程。

在模糊化时，需要根据实际的量化变量建立模糊集合，通过模糊集合中的隶属度函数表示实际变量的模糊程度，实现实际变量到模糊变量的转换。

2. 规则库。

规则库是针对被控制对象制定的一套模糊规则，其中包含了模糊变量以及它们之间的关系和交互，通过运用规则库可以对未知变量进行预测和控制。

3. 推理。

推理是根据规则库和模糊化的输入变量得到控制变量的过程，推理主要分为模糊匹配和逻辑运算两个步骤。

在模糊匹配中，需要根据输入变量的隶属度函数寻找规则库中与其最匹配的规则，而在逻辑运算中，则是对多个匹配的规则进行合理的加权处理，得出一个最终的控制量。

人工智能控制系统中模糊控制技术研究摘要：人工智能技术的崛起为控制系统的研究和应用提供了新的机遇与挑战。

模糊控制技术作为人工智能控制系统中的一种重要方法，具有灵活性和适应性强的特点，成为研究者关注的焦点。

本文针对人工智能控制系统中模糊控制技术的研究进行了综述，并分析了其优势和应用前景。

关键词：人工智能，控制系统，模糊控制技术，灵活性，适应性1. 引言人工智能技术的迅速发展和广泛应用已经改变了我们的生活和工作方式。

在控制系统领域，人工智能技术的应用也引起了广泛的关注。

作为其中的一种重要方法，模糊控制技术凭借其灵活性和适应性，成为了研究和应用的热点。

2. 模糊控制技术的基本原理模糊控制技术是一种基于规则的控制方法，其核心思想是通过建立模糊推理和模糊逻辑模型来实现系统的控制。

模糊控制技术与传统的控制方法相比，具有更好的适应性和鲁棒性，能够处理不确定性和非精确性的问题。

其中，模糊推理通过定义模糊规则和模糊关系来实现对系统输入和输出之间的映射关系的建模，模糊逻辑模型则通过模糊集合和模糊运算来描述系统的运行状态和控制策略。

3. 模糊控制技术在人工智能控制系统中的应用3.1 机器人控制系统机器人控制系统是人工智能控制系统的重要应用领域之一。

模糊控制技术能够根据机器人的感知数据和环境信息以及控制要求，实现对机器人动作和行为的控制。

相比于传统的控制方法，模糊控制技术不需要精确的数学模型和系统参数，可以处理非线性和不确定性问题，提高了机器人的控制性能。

3.2 智能交通系统智能交通系统是在人工智能技术的支持下实现交通管理和控制的系统。

模糊控制技术可以应用于交通信号灯的优化调度、交通流量的控制和车辆路径规划等方面，以提高交通系统的效率和安全性。

通过建立模糊推理和模糊逻辑模型，模糊控制技术能够根据实时的交通流量和道路情况，合理地调整交通信号灯的时序和周期，减缓交通拥堵状况，提升交通系统的运行效率。

3.3 智能电网系统智能电网系统是人工智能技术应用于电力系统的典型示范。