模糊控制技术发展现状及研究热点

模糊控制技术发展现状及研究热点

综合介绍丁模糊控制技术的基本原理和发展状况，重点总结丁近年来该研究领域的热点问题，并对今后的发展前景进行了展望。

标签：模糊控制 结构分析 稳定性 白适应控制

1模糊控制的热点问题

模糊控制技术是一项正在发展的技术，虽然近年来得到了蓬勃发展，但它也存在一些问题，主要有以下几个方面：

（1）还投有形成完挫的理论体系，没有完善的稳定性和鲁棒性分析，系统的设计方法(包括规则的获取和优化、隶属函数的选取等)；

（2）控制系统的性能小太高(稳态精度牧低，存在抖动及积分饱和等问题)：

（3）自适应能力有限。目前，国内外众多专家学者围绕着这些问题展开了广泛的研究，取得了一些阶段性成果，下面介绍一下近期的主要研究热点。

2模糊控制系统的稳定性分析

任何一个自动控制系统要正常工作，首先必须是稳定的。由于模糊系统本质上的非线性和缺乏统一的系统描述，使得人们难以利用现有的控制理论和分析方法对模糊控制系统进行分析和设计。因此，模糊控制理论的稳定性分析一直是一个难点课题，未形成较为完善的理论体系。正因为如此，关于模糊系统的稳定性分析近年来成为众人关注的热点，发表的论文较多，提出了各种思想和分析方法。目前模糊控制系统稳定性分析方法主要有以下几种：

（1）李亚普诺夫方法

（2）基于滑模变结构系统的稳定性分析方法

（3）描述函数方法

（4）圆稳定性判据方法

模糊控制系统的稳定性分析还有相平面法、关系矩阵分析法、超稳定理论、Popov判据、模糊穴——穴映像、数值稳定性分析方法以及最近出现的鲁棒控制理论分析方法和LMI（矩阵不等式）凸优化方法等。

3自适应模糊控制器的研究

为了提高模糊控制系统的自适应能力，许多学者对自适应模糊控制器进行了研究，研究方向主要集中在以下方面。

（1）自校正模糊控制器

自校正模糊控制器是在常规模糊控制的基础上，采用加权推理决策，并引入协调因子，根据系统偏差e和偏差变化ec的大小，预测控制系统中的不确定量并选择一个最佳的控制参数或控制规则集，在线自动调整保守和大胆控制的混合程度，从而更全面确切地反映出入对诸因素的综合决策思想，提高系统的控制精度和鲁捧性能。目前这种变结构的自校正模糊控制器是根据被调量e和ec在线选取最佳控制规则及控制决策的，而对于一些复杂的生产过程，其生产工艺和环境因素都较为复杂，往往不能只考虑系统的偏差和偏差变化率来确定其控制策略。难于总结出比较完整的经验，此时模糊控制规则或者缺乏，或者很粗糙，并且当被控对象参数发生变化或受到随机干扰影响时，都会影响模糊控制的效果。

模糊控制理论

在传统的控制领域里，控制系统动态模式的精确与否是影响控制优劣的最主要关键，系统动态的信息越详细，则越能达到精确控制的目的。然而，对于复杂的系统，由于变量太多，往往难以正确的描述系统的动态，于是工程师便利用各种方法来简化系统动态，以达成控制的目的，但却不尽理想。换言之，传统的控制理论对于明确系统有强而有力的控制能力，但对于过于复杂或难以精确描述的系统，则显得无能为力了。因此便尝试着以模糊数学来处理这些控制问题。

自从Zadeh发展出模糊数学之后，对于不明确系统的控制有极大的贡献，自七○年代以后，便有一些实用的模糊控制器相继的完成，使得我们在控制领域中又向前迈进了一大步，在此将对模糊控制理论做一番浅介。

3.1概念

图3.1为一般控制系统的架构，此架构包含了五个主要部分，即:定义变量、模糊化、知识库、逻辑判断及反模糊化，底下将就每一部分做简单的说明：

(1) 定义变量：也就是决定程序被观察的状况及考虑控制的动作，例如在一般控制问题上，输入变量有输出误差E与输出误差之变化率CE，而控制变量则为下一个状态之输入U。其中E、CE、U统称为模糊变量。

(2) 模糊化（fuzzify）：将输入值以适当的比例转换到论域的数值，利用口语化变量来描述测量物理量的过程，依适合的语言值（linguisitc value）求该值相对之隶属度，此口语化变量我们称之为模糊子集合（fuzzy

subsets）。

(3) 知识库：包括数据库（data base）与规则库（rule base）两部分，其中数据库是提供处理模糊数据之相关定义；而规则库则藉由一群语言控制规则描述控制目标和策略。

(4) 逻辑判断：模仿人类下判断时的模糊概念，运用模糊逻辑和模糊推论法进行推论，而得到模糊控制讯号。此部分是模糊控制器的精髓所在。

(5) 解模糊化（defuzzify）：将推论所得到的模糊值转换为明确的控制讯号，做为系统的输入值。

《模糊控制理论及应用》课程教学大纲

学分：2 总学时：36

理论学时：36 面向专业：电气工程及其自动化

大纲执笔人：王冉冉 大纲审定人：李有安

一、说明

1.课程的性质、地位和任务

《模糊控制理论及应用》是电气工程及自动化专业的选修课。主要任务是模糊控制技术作为现代工业与新产品开发的高新技术之一，受到国内外普遍重视。通过本课程的学习掌握模糊控制技术的一般原理和方法，尤其是模糊推理技术与模糊系统模型的建模技术。

2.课程教学的基本要求

先修课程：《高等数学》，《线性代数》，《自动控制理论基础》,《模糊数学》等。在这些课程中注意讲授：模糊数学的定义，计算方法，控制的基本概念和基本方法等。

由于模糊控制理论内容抽象，国内大部分模糊课程都是面向研究生教学的，同学理解起来较困难。同时保证课程内容的稳定性，讲课力求突出重点，突出基本原理和基本内容，同时尽量列举应用了模糊系统的实际例子，使同学们理解起来更加容易。

本课程的教学环节包括：课堂讲授、课外作业等。通过本课程各个教学环节的学习，重点培养学生应用自动控制理论分析和设计调速系统方法的掌握。注重培养学生的自学能力、动手能力、分析问题、解决问题的能力，培养学习设计计算以及利用已掌握的知识分析实际问题的能力。

3.课程教学改革

总体设想：为解决授课学时少授课内容多的矛盾，在有限的教学时间里较好的完成授课任务，必须做到重点突出、精讲多练，尽量使用现代教学手段如多媒体教学等，在增加信息量的前提下也能保证教学质量。采用启发式教学，对重点内容讲深、讲透，鼓励学生自学和课上讨论，调动学生的学习主动性，通过讲解应用实例，提高学生的学习兴趣，扩大学生在本学科领域的知识面。

二、教学大纲内容

第一章 模糊控制系统的结构（讲课8学时）

§1-1模糊控制系统产生的背景

模糊控制技术在系统辨识中的应用

随着科技不断进步和应用领域的不断拓展，现代自动控制中的模糊控制技术越来越受到重视。模糊控制技术是一种基于模糊逻辑思想的控制方法，具有简单、高效、鲁棒性强等优点。在系统辨识中，模糊控制技术的应用更是发挥了重要作用。本文将从模糊控制技术的概念、特点、应用等方面具体讨论，结合实际案例来深入探究其在系统辨识中的应用。

一、模糊控制技术的概念与特点

模糊控制技术是一种使用模糊逻辑进行控制的方法，与传统的精确控制方法相比，其主要特点在于：

1. 模糊控制技术强调的是概念性、模糊性描述，对于具有一定程度的不确定性或复杂性的控制问题，模糊控制具有很好的表达和处理能力。

2. 模糊控制技术所采用的规则库是基于人类的经验和专业知识生成的，这样的控制方法更能符合人类的思维模式，易于理解和应用。

3. 模糊控制技术的实现需要用到模糊推理，这可以处理在控制中难以对准的变化因素，提高了控制的可靠性和鲁棒性，使得系统的控制更加智能化。

二、模糊控制技术在系统辨识中的应用

在系统辨识中，模糊控制技术可以通过对系统行为的观察和数学建模，利用现有的模糊控制理论方法进行处理和计算，构建模型，在数据较少或者存在一定噪声的情况下，提高了系统理解、处理和预测的准确性和稳定性，具体应用包括以下几个方面：

1. 模糊识别 模糊识别是指通过分析和处理数据，获取系统动态特性的一种方法，可以得到系统的模型参数和结构，并对系统进行建模和仿真。模糊识别面对的是较为复杂的、非线性、时变或耦合的系统问题，其特点是需要大量的实验数据配合专家经验来处理，针对这些问题，模糊控制技术具有有效性和鲁棒性，在实际中被广泛应用。例如，在工业流程控制中，模糊识别技术能够对流量、浓度、温度等流程参数进行模糊识别，有效控制生产过程。

2. 模糊建模

模糊建模是将现实问题抽象转化为数学问题，构建数学模型的过程，通过建立系统状态与控制输入之间的数学关系来分析系统的特性和性能。在系统辨识中，模糊建模可以有效地应用于控制系统、机电设备、环境建模等方面，能够准确描述复杂系统中出现的模糊状态，提高系统的稳定性和可靠性。例如，在机器人系统的设备控制中，模糊建模能够通过灵活的规则库和推理机制，进行有效建模和控制，提高机器人系统的自适应性和回路稳定。