第七章模糊控制应用实例(高等教学)

30. 模糊控制在农业中的应用案例有哪些？30、模糊控制在农业中的应用案例有哪些？在当今科技飞速发展的时代，农业领域也在不断引入新的技术以提高生产效率和质量。

模糊控制作为一种智能控制方法，正逐渐在农业中展现出其独特的优势和广泛的应用前景。

模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，它能够处理那些具有不确定性、模糊性和不精确性的问题。

在农业生产中，许多因素都是复杂且难以精确量化的，比如气候条件、土壤质量、作物生长状态等。

模糊控制正好可以应对这些复杂的情况，为农业生产提供更加灵活和有效的控制策略。

在温室环境控制方面，模糊控制发挥着重要作用。

温室中的温度、湿度、光照强度等环境因素对作物的生长有着至关重要的影响。

传统的控制方法往往难以精确地维持这些环境参数在理想的范围内，而模糊控制则可以根据作物的生长阶段和实时的环境条件，自动调整温室的通风、遮阳、加热和灌溉等设备。

例如，当温度过高且湿度较低时，模糊控制系统会综合考虑温度和湿度的偏差以及变化趋势，智能地决定通风设备的运行时间和强度，以及灌溉系统的水量和频率，从而为作物提供一个相对稳定和适宜的生长环境。

在灌溉控制中，模糊控制同样表现出色。

土壤的含水率是决定是否需要灌溉以及灌溉量多少的关键因素，但土壤含水率的测量往往存在一定的误差和不确定性。

模糊控制可以根据土壤含水率的模糊测量值、天气状况（如降雨量、蒸发量）以及作物的生长阶段，来制定合理的灌溉计划。

它能够避免过度灌溉或灌溉不足的情况，提高水资源的利用效率，同时保证作物的生长需求得到满足。

在农业机械的自动化控制中，模糊控制也有诸多应用。

例如，在收割机的作业过程中，作物的密度、高度和成熟度等因素会不断变化，传统的控制方法可能难以适应这种变化。

而采用模糊控制技术，可以根据这些实时变化的因素，自动调整收割机的行进速度、割台高度和脱粒滚筒的转速等参数，从而提高收割效率和质量，减少损失。

另外，在农产品的品质检测和分级方面，模糊控制也能大显身手。

模糊控制的应用实例与分析本页仅作为文档封面，使用时可以删除This document is for reference only-rar21year.March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 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。

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。

模糊控制应用实例1. 引言模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，它能够处理不确定性和模糊性问题。

本文将介绍模糊控制的应用实例，包括模糊控制在机器人导航、温度控制和交通信号灯控制等方面的应用。

2. 模糊控制在机器人导航中的应用2.1 模糊控制器设计在机器人导航中，模糊控制可以用于控制机器人的运动路径。

首先，需要设计一个模糊控制器，该控制器包括输入和输出变量以及一组模糊规则。

输入变量可以是机器人与障碍物的距离、机器人当前的角度等。

输出变量通常是机器人的速度和转向角度。

2.2 模糊控制器实现在机器人导航中，可以使用传感器来获取机器人与障碍物的距离和机器人当前的角度。

这些信息可以作为输入变量输入到模糊控制器中。

模糊控制器根据一组模糊规则来计算机器人的速度和转向角度，然后将其作为输出变量输出给机器人的控制系统。

2.3 模糊控制器优势相比于传统的控制方法，模糊控制在机器人导航中具有一定的优势。

首先，模糊控制能够处理不确定性和模糊性问题，使得机器人能够更好地适应复杂的环境。

其次，模糊控制可以通过调整模糊规则和输入变量的权重来优化机器人的导航性能。

最后，模糊控制可以很容易地与其他控制方法结合使用，以实现更高级的导航功能。

3. 模糊控制在温度控制中的应用3.1 温度控制系统在温度控制中，模糊控制可以用于调节加热器或制冷器的功率，以维持目标温度。

温度控制系统通常包括一个温度传感器、一个控制器和一个执行器。

温度传感器用于测量当前的温度，控制器根据温度的变化来调整执行器的功率。

3.2 模糊控制器设计在温度控制中，需要设计一个模糊控制器来根据当前的温度误差和误差变化率来调整执行器的功率。

模糊控制器的输入变量可以是温度误差和误差变化率，输出变量可以是执行器的功率。

通过选择适当的模糊规则和调整输入变量的权重，可以实现温度的稳定控制。

3.3 模糊控制器实现在温度控制中，可以使用一个模糊控制器来计算执行器的功率。

模糊控制器根据一组模糊规则来决定执行器的功率大小，然后将其输出给执行器。

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<e （k ） 先选择刹车控制，再选择油门控制e （k ）=0 直接跳出选择刹车控制：刹车采用模糊控制算法1.确定模糊语言变量e 基本论域取[-50,50]，ec 基本论域取[-20,20]，刹车控制量输出u 基本论域取[-30,30]，这里我将这三个变量按照下面的公式进行离散化：)]2(2[ba x ab n y +--= 其中，],[b a x ∈，n 为离散度。

E 、ec 和u 均取离散度n=3，离散化后得到三个量的语言值论域分别为：E=EC=U={-3,-2,-1,0,1,2,3}其对应语言值为{ NB,NM,NS,ZO, PS,PM,PB } 2.确定隶属度函数E/EC 和U 取相同的隶属度函数即：E E CU (,5,1)(,3,2,0)(,3,1,1)u (,2,0,2)(,1,1,3)(,0,2,3)(,1,5)g x trig x trig x trig x trig x trig x g x ∧∧--⎧⎪--⎪⎪--⎪=-⎨⎪-⎪⎪⎪⎩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：1211U EC E R R R R ⨯⨯=其中，711)0,,0,5.0,1(0⨯== P R E ,即表1中NB 对应行向量，同理可以得到，712)0,,0,5.0,1,0(1⨯== P R EC , 711)0,,0,5.0,1(0⨯== P R U77210000000000005.05.00005.010)0,,0,5.0,1,0()0,,0,5.0,1(⨯⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⨯=⨯TEC E R R 49121)0,,0,5.0,5.0,0,0,0,0,0,5.0,1,0(⨯= EC E R7491211000000005.05.00005.0100000)0,,0,5.0,1()0,,5.0,1,0(⨯⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⨯=⨯= TU EC E R R Rif (E is NVB or NB) and (EC is NVB) then (U is PVB)1112U EC E R R R R ⨯⨯= 结果略按此法可得到27个关系子矩阵，对所有子矩阵取并集得到模糊关系矩阵如下：)27,,2,1(21 ==i R R R R i 由R 可以得到模拟量输出为：()U E EC R =⨯4.去模糊化由上面得到的模拟量输出为1×7的模糊向量，每一行的行元素（u （z ij ））对应相应的离散变量z j ，则可通过加权平均法公式解模糊：)21,,2,1()()(21021===∑∑==j i zu z zu u i iji jij从而得到实际刹车控制量的精确值u 。

模糊控制应用实例模糊控制是一种部分基于逻辑的控制方法，它通过将模糊集合理论应用于控制系统中的输入和输出来模拟人类决策的过程。

与传统的精确控制方法相比，模糊控制更适合于处理模糊的、不确定的和复杂的系统。

在现实世界中，模糊控制广泛应用于各个领域，例如工业自动化、交通控制、飞行器导航等。

在本文中，我将介绍几个模糊控制的应用实例，以帮助读者更好地了解其实际应用价值。

1. 交通信号灯控制系统交通信号灯控制是一个典型的实时决策问题，涉及到多个信号灯的切换以及车辆和行人的流量控制。

传统的定时控制方法往往无法适应实际交通状况的变化，而模糊控制可以根据不同时间段和交通流量的变化，动态地调整信号灯的切换时间和优先级，以实现交通拥堵的缓解和行车效率的提高。

2. 温度控制系统在许多工业生产过程中，温度的精确控制对产品质量和产量的影响非常重要。

模糊控制可以根据温度传感器采集到的实时数据，结合事先建立的模糊规则库，调整加热或制冷设备的输出，以实现温度的稳定和精确控制。

与传统的PID控制方法相比，模糊控制对于非线性和时变的系统具有更好的适应性和鲁棒性。

3. 汽车制动系统汽车制动系统是保证驾驶安全的重要组成部分，而制动力的控制是其关键。

模糊控制可以根据制动踏板的压力以及车辆的速度和加速度等信息，动态地调整制动力的输出，以实现舒适而有效的制动。

模糊控制还可以考虑路面的湿滑情况和车辆的负荷情况等因素，自适应地调整制动力的分配，提高制动系统的性能和安全性。

4. 智能家居系统智能家居系统通过感应器、执行器和控制器等组件，实现对家庭设备和环境的智能控制。

模糊控制可以根据家庭成员的习惯和偏好，结合各种传感器采集到的数据，自动地调节室内温度、湿度、光线等参数，提高居住舒适度并节约能源。

在夏天的炎热天气中，模糊控制可以根据室内外温度、湿度和人体感觉来控制空调的开关和风速，实现智能舒适的环境控制。

总结回顾：模糊控制在各个领域都有着广泛的应用。

它通过基于模糊集合理论的推理和决策方法，实现对复杂系统的智能控制。