第六章__模式识别与模糊控制

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。

模糊逻辑与模糊控制的基本原理在现代智能控制领域中，模糊逻辑与模糊控制是研究的热点之一。

模糊逻辑可以应用于形式化描述那些非常复杂，无法准确或完全定义的问题，例如语音识别、图像处理、模式识别等。

而模糊控制可以通过模糊逻辑的方法来设计控制系统，对那些难以表达精确数学模型的问题进行控制，主要用于不确定的、非线性的、运动系统模型的控制。

本文主要介绍模糊逻辑和模糊控制的基本原理。

一、模糊逻辑的基本原理模糊逻辑是对布尔逻辑的延伸，在模糊逻辑中，各种概念之间的相互关系不再是严格的，而是模糊的。

模糊逻辑的基本要素是模糊集合，模糊集合是一个值域在0和1之间的函数，它描述了一个物体属于某个事物的程度。

以温度为例，一般人将15℃以下的温度视为冷，20至30℃为暖，30℃以上为热。

但是在模糊逻辑中，这些概念并不是非黑即白，而可能有一些模糊的层次，如18℃可能既不是冷又不是暖，但是更接近于暖。

因此，设180℃该点的温度为x，则可以用一个图形来描述该温度与“暖”这个概念之间的关系，这个图形称为“隶属函数”或者“成员函数”图。

一个隶属函数是一个可数的、从0到1变化的单峰实函数。

它描述了一个物体与一类对象之间的相似程度。

对于温度为18℃的这个例子，可以用一个隶属函数来表示其与“暖”这一概念之间的关系。

这个隶属函数，可以用三角形或者梯形函数来表示。

模糊逻辑还引入了模糊关系和模糊推理的概念。

模糊关系是对不确定或模糊概念间关系的粗略表示，模糊推理是指通过推理机来对模糊逻辑问题进行判断和决策。

二、模糊控制的基本原理在控制系统中，通常采用PID控制或者其他经典控制方法来控制系统，但对于一些非线性控制系统，这些方法越发显得力不从心。

模糊控制是一种强大的、在处理非线性系统方面表现出色的控制方法。

它通过对遥测信号进行模糊化处理，并将模糊集合控制规则与一系列的控制规则相关联起来以实现控制。

模糊控制的基本组成部分主要包括模糊化、模糊推理、去模糊化等三个步骤。

模糊逻辑中的模糊控制与模糊决策模糊逻辑作为一种重要的数学工具和推理方式，在控制理论和决策科学领域有着广泛的应用。

模糊控制和模糊决策正是基于模糊逻辑的特点，能够处理和解决现实世界中的不确定性和模糊性问题。

本文将详细介绍模糊逻辑中的模糊控制与模糊决策的基本原理、方法和应用，旨在帮助读者更好地理解和应用模糊逻辑。

一、模糊控制的基本原理模糊控制是一种基于模糊规则的控制方法，它能够处理输入和输出之间模糊的关系，并且能够根据给定的模糊规则进行推理和决策，实现对系统的控制。

在模糊控制中，输入量和输出量都可以是模糊的，而模糊规则是基于专家知识和经验建立的。

模糊控制的基本原理是将输入的模糊信息转化为清晰的操作指令，从而实现对系统的控制。

模糊控制系统通常由模糊化、模糊推理和去模糊化三个部分组成。

首先，模糊化将输入的实际数据转化为模糊的隶属度函数，以描述输入的不确定性和模糊性；然后，模糊推理根据事先设定好的模糊规则，对输入的模糊信息进行推理和决策，产生模糊的输出结果；最后，去模糊化将模糊的输出结果转化为清晰的操作指令，以实现对系统的控制。

二、模糊控制的应用领域模糊控制广泛应用于工业自动化、交通运输、医疗诊断等领域。

以工业自动化为例，模糊控制可以对复杂的工业流程进行控制和优化，提高生产效率和产品质量。

在交通运输领域，模糊控制可以对交通信号灯进行优化控制，减少交通拥堵和事故发生的可能性。

而在医疗诊断领域，模糊控制可以对医疗设备进行控制和调节，辅助医生进行诊断和治疗。

三、模糊决策的基本原理模糊决策是一种基于模糊集合和模糊规则的决策方法，它能够处理决策问题中存在的不确定性和模糊性。

与传统的决策方法相比，模糊决策能够更好地应对模糊信息和不完备信息的情况，提高决策的准确性和可靠性。

在模糊决策中，问题的输入和输出都可以是模糊的，而决策的依据是基于一组事先设定好的模糊规则。

通过对输入的模糊信息进行模糊推理和决策，可以得到模糊的输出结果，再通过适当的方法进行去模糊化，得到最终的决策结果。

模糊控制原理模糊控制是一种基于模糊集合理论的控制方法，它利用模糊集合的概念来描述系统的输入、输出和控制规则，以实现对系统的精确控制。

模糊控制原理的核心是模糊推理和模糊逻辑运算，通过对模糊集合的模糊化、规则的模糊化和解模糊化等操作，实现对系统的控制。

本文将介绍模糊控制原理的基本概念、模糊集合的表示和运算、模糊推理方法以及模糊控制系统的设计与应用。

首先，模糊控制原理是建立在模糊集合理论的基础上的。

模糊集合是一种介于传统集合和随机集合之间的数学概念，它用来描述那些难以用精确的数学语言来描述的事物。

模糊集合的表示采用隶属度函数来描述元素与集合之间的隶属关系，而模糊集合的运算则采用模糊交和模糊并运算来实现。

通过模糊集合的表示和运算，可以更加灵活地描述系统的输入、输出和控制规则。

其次，模糊推理是模糊控制原理的核心。

模糊推理是指根据模糊规则和模糊事实进行推理，得出模糊结论的过程。

在模糊推理过程中，需要进行模糊化、规则的模糊化、模糊推理和解模糊化等步骤，以得出系统的控制策略。

模糊推理方法有基于规则的模糊推理、基于模糊关系的模糊推理和基于模糊逻辑的模糊推理等多种形式，可以根据具体的系统需求进行选择。

最后，模糊控制系统的设计与应用是模糊控制原理的重要内容。

模糊控制系统的设计包括模糊控制器的设计、模糊规则的确定和模糊集合的选择等内容，而模糊控制系统的应用涉及到各个领域，如工业控制、机器人控制、交通控制、电力系统控制等。

模糊控制系统的设计与应用需要充分考虑系统的动态特性、非线性特性和不确定性，以实现对系统的精确控制。

总之，模糊控制原理是一种基于模糊集合理论的控制方法，它利用模糊推理和模糊逻辑运算来实现对系统的精确控制。

模糊控制原理的核心是模糊推理和模糊逻辑运算，通过对模糊集合的模糊化、规则的模糊化和解模糊化等操作，实现对系统的控制。

模糊控制系统的设计与应用涉及到各个领域，需要充分考虑系统的动态特性、非线性特性和不确定性，以实现对系统的精确控制。

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。

模糊控制概念1. 定义模糊控制是一种不同于传统精确控制的控制方法，它利用模糊逻辑的原理来描述和处理不确定性和模糊性问题。

其核心思想是将模糊规则应用于控制系统中，通过模糊变量的模糊化、模糊规则的推理和反模糊化等过程，实现对系统的控制和决策。

2. 关键概念在模糊控制中，有几个关键概念需要理解：2.1 模糊变量模糊变量是指在模糊控制系统中使用的具有模糊性质的变量。

与传统控制方法中使用的精确变量不同，模糊变量的值可以是一个范围或一个模糊的类别。

例如，在一个温度控制系统中，可以使用一个模糊变量来表示当前的温度状态，如“冷”、“适中”和“热”，而不是使用一个精确的数值。

2.2 模糊集合模糊集合是指在模糊控制系统中使用的一种模糊特征集合。

每个模糊集合都由一个隶属度函数来描述其成员关系。

隶属度函数表示了一个元素属于某个模糊集合的程度，其取值范围通常在0和1之间。

例如，在温度控制系统中，可以定义一个“热”模糊集合，其中包含所有属于“热”状态的温度值，并使用隶属度函数来表示一个温度值属于“热”状态的程度。

2.3 模糊规则模糊规则是模糊控制系统中用于描述系统行为的一组规则。

每个模糊规则由两个部分组成：前提部分和结论部分。

前提部分通常包含模糊变量和对应的模糊集合，并使用逻辑运算符来表示它们之间的关系。

结论部分通常包含一个或多个模糊变量和对应的模糊集合，并使用逻辑运算符来表示它们之间的关系。

模糊规则用于推理系统当前状态和输出之间的关系。

2.4 模糊推理模糊推理是指根据给定的模糊规则，通过模糊变量的模糊化、模糊规则的推理和反模糊化等过程，计算出系统的输出。

模糊推理过程包括两个主要步骤：模糊化和推理。

模糊化将输入变量映射到模糊集合上，推理根据模糊规则和输入的模糊化结果来计算出输出的模糊化结果。

2.5 反模糊化反模糊化是指将模糊化后的结果转化为一个确定的输出值的过程。

在模糊控制系统中，输出通常是一个或多个模糊变量的模糊集合。

反模糊化通过使用一定的算法，如平均值法、加权平均法等，将模糊集合转化为一个精确的输出值。