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第二章 模糊控制 ppt课件

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第二章模糊控制理论基础

第二章模糊控制理论基础

0
x
2、变量所取隶属度函数通常是对称和平衡的。
很低
1
低
适中
高
很高
Degree of membership
0.8
标称名：语言值 (个数适中：3～ 9个（通常是奇 数）) 语言值的个 数和规则数 成正比。
0.6
0.4
0.2
0 5
20
30
50
70
95
100
速度（语言变量）
3、隶属度函数要符合人们的语言顺序，避免不恰当的重叠
F F / u
例 以年龄为论域，取 U 0,100 。Zadeh给出了“年轻”的模糊集F， 其隶属函数为
1
Degree of membership
0 u 25 1 1 F (u ) u 25 2 25 u 100 1 5
例： F ={(0,1.0), (1 ,0.9), (2 ,0.75), (3,0.5),(4 ,0.2), (5 ,0.1) } (3)向量表示法 F ={(u1),(u2),…,(un)} （元素u按次序排列）
F ={1.0 ,0.9, 0.75,0.5,0.2 ,0.1 } 例：
模糊集合的表示方法： 2、论域为连续域
u F
（隶属函数 F：u隶属于F的程度）
（映射）
F (u)=1：u完全属于F； F (u)= 0：u完全不属于F； 0< F (u)<1：u部分属于F。 U中的模糊集F可以用元素u和它的隶属度来表示： F={(u ,F (u) )| uU}
例2-2 设F是远大于0的实数集合（显然F是模糊集 合，而论域U表示全部实数集合），U中任一元素u隶 属模糊集合F的隶属度F (u)可以用下式来定义：

2 模糊控制器设计PPT课件

2 模糊控制器设计PPT课件
位置式模糊控制器相当于PD型(比例、微分)控 制器； 而速度型模糊控制器相当于PI型(比例、积分)控 制器。相对于位置型，速度型的模糊控制器设计 容易些。
16.07.2020
智能控制
13
下图是速度型模糊控制器的结构图(采样系统）。
图中
e(k)ry(k)
e(k) e(k) e(k 1 )
u(k)u(k) u(k 1 )
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智能控制
6
图 模糊控制原理框图
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智能控制
7
模糊控制器 （Fuzzy Controller—FC ）也称 为模糊逻辑控制器（Fuzzy Logic Controller—FLC ）,由于所采用的模糊控制规则是由模糊理论中模糊 条件语句来描述的，因此模糊控制器是一种语言型 控 制 器 ， 故 也 称 为 模 糊 语 言 控 制 器 （ Fuzzy Language Controller—FLC）。
16.07.2020
智能控制
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B 直接型（常规的模糊控制器）
(1) 位置式 （输出不含积分环节）
r i:IF e ( k )iA s ia n e ( k )i d B s iTH u ( k )iE C s i N
是指ri 表示第i 条控制规则。 （2) 速度式（输出含积分环节）
r i:IF e ( k )iA s ia n e ( k )id B s iTH u ( k )E iC s i N
智能控制
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（1）. 模糊化接口（Fuzzy interface）
模糊控制器的输入必须通过模糊化才能用于控制输出的求解， 因此它实际上是模糊控制器的输入接口。它的主要作用是将 真实的确定量输入转换为一个模糊量。把物理量的清晰值转 换成模糊语言变量的过程叫做清晰量的模糊化。

第2章模糊控制论理论基础精品PPT课件

第2章模糊控制论理论基础精品PPT课件

AB, AB
《智能控制基础》 清华大学出版社
求解
AB 0.60.5 0.50.6 10.3 0.40.4 0.30.7
u1
u2
u3
u4
u5
0.6 0.6 1 0.4 0.7 u1 u2 u3 u4 u5
AB 0.60.5 0.50.6 10.3 0.40.4 0.30.7
u1
《智能控制基础》 清华大学出版社
目录
2.1 引言 2.2 模糊集合论基础 2.3 模糊逻辑、模糊逻辑推理和合成 2.4 模糊控制系统的组成 2.5 模糊控制系统的设计 2.6 模糊PID控制器
2.7 模糊控制器的应用
《智能控制基础》 清华大学出版社
2.2 模糊集合论基础
2.2.1 模糊集概念 2.2.2 模糊集合运算 2.2.3 模糊集合运算的基本性质 2.2.4 隶属度函数的建立
补集
对于所有的u∈U ，均有 μB(u)=1-μA(u)
则称B为A的补集，记作BAAc
《智能控制基础》 清华大学出版社
举例
❖已知模糊子集 A 0.6 0.5 1 0.4 0.3 u1 u2 u3 u4 u5 B 0.5 0.6 0.3 0.4 0.7 u1 u2 u3 u4 u5
❖求
《智能控制基础》 清华大学出版社
模糊控制的特点
❖无需知道被控对象的数学模型 ❖与人类思维的特点一致
模糊性 经验性
❖构造容易 ❖鲁棒性好
《智能控制基础》 清华大学出版社
主要内容
❖模糊控制的理论基础
模糊集合论基础 模糊逻辑、模糊逻辑推理和合成
❖模糊控制系统
模糊控制系统的组成 模糊控制系统的设计 模糊PID控制器 模糊控制器的应用

《模糊控制系统》PPT课件

《模糊控制系统》PPT课件

是所期望的。这促使我们研究模糊系统作为万能
函数逼近器并拥有最小系统构成的必要条件，从
而使这些必要条件能用于指导模糊系统开发者设
计更紧凑的模糊控制器和模糊模型
• 必要条件设置了需要的输入模糊集、输出模糊集 和模糊规则，表明了模糊系统需要的输入模糊集
和模糊规则的数目依赖于被逼近函数的极值点的
数目和位置
精选ppt
“Fuzzy Sets”一文，首次提出了模糊集合的概念
• 1974年英国教授Mamdani首次将模糊集合理论应
用于加热器的控制，他将基于规则系统的想法与
模糊参数相结合来构造控制器，模仿人类操作者
的操作经验
• 1985年Takagi和Sugeno提出了另一类具有线性规
则后项的模糊控制器，称之为Takagi-Sugeno
(1988, Japan)
• Postsurgical patients
(1989, USA)
• Auto focus video camera
(1990, Japan)
• Washing machines
(1990, Japan)
• Air conditioners
(1990, Japan)
• Anti-shaking video camera
控制规律
• 各种类型的Mamdani和TS模糊系统在过去几年中
都被证明是万能逼近器，它们能一致逼近定义在
闭定义域D上的任意连续函数到任意高的逼近精
度。这些模糊系统有：加法模糊规则系统、模糊
输入—输出控制器、Sugeno模糊控制器的变型、
非独点模糊逻辑系统、一般Mamdani型模糊系统、
采用线性规则后项的TS型模糊系统、广义模糊系

模糊控制系统讲解29页PPT

模糊控制系统讲解29页PPT

模糊控制系统讲解
1、纪律是管理关系的形式。——阿法 纳西耶 夫 2、改革如果不讲纪律，就难以成功。
3、道德行为训练，不是通过语言影响 ，而是 让儿童 练习良 好道德 行为， 克服懒 惰、轻 率、不 守纪律 、颓废 等不良 行为。 4、学校没有纪律便如磨房里没有水。 ——夸 美纽斯
5、教导儿童服从真理、服从集体，养 成儿பைடு நூலகம் 自觉的 纪律性 ，这是 儿童道 德教育 最重要 的部分 。—— 陈鹤琴
46、我们若已接受最坏的，就再没有什么损失。——卡耐基 47、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游 48、书籍把我们引入最美好的社会，使我们认识各个时代的伟大智者。——史美尔斯 49、熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟。——孙洙 50、谁和我一样用功，谁就会和我一样成功。——莫扎特

模糊控制的理论基础.ppt

模糊控制的理论基础.ppt

模糊控制还需要解决的问题
1、人的知识和经验的表达；
2、知识推理的方法；
3、人的知识的获得和总结； 4、模糊控制系统稳定性判据； 5、模糊控制系统的学习； 6、模糊控制系统的分析；
7、模糊控制系统的设计方法
模糊控制系统人性化——模糊控制容忍噪声的干 扰和元器件的变化——模糊控制适应性好
第二节 模糊集合论基础
(u )/u
i 1 F i
n
i
例2-2 考虑论域U={0,1,2,……10}和模糊集F”接近 于0的整数“，它的隶属度函数表示法
F 1 . 0 / 0 0 . 9 / 1 0 . 75 / 2 0 . 5 / 3 0 . 2 / 4 0 . 1 / 5
2、序偶表示法：
输出模糊集的精确化——将模糊控制量转化为清晰的、确定的输出控制量。
模糊控制技术需要解决的具体问题
1、模糊控制器的构造：单片机、集成电路、可编程控制器 (PLC)； 2、模糊信息与精确信息转换的物理结构和方法； 3、模糊控制器对外界环境的适应性及适应技术（A/D和 D/A技术）； 4、实现模糊控制系统的软技术（仿真软件）； 5、模糊控制器和被控对象的匹配技术（依赖人们的经验）。
0 x 0 F 1 x0 100 1 2 x
可以算出u(5)=0.2； u(10)=0.5; u(20)=0.8；表示5属 于大于零的程度为0.2，也就意味5算不上是远远大 于0的数。
若U为离散域，即论域U是有限集合时，模糊集合可以有以下 三种表示方法： 1、查德表示法 即： F
1965年，Zadeh提出模糊集理论——模糊控制理论（以模 糊集合为数学基础）； 1974年，E.H.Mamdani首先利用模糊数学理论进行蒸汽机 和锅炉控制方面的研究； 模糊控制依赖操作者的经验；（传统的控制依赖于微分 方程组等）； 改善模糊控制性能最有效的方法是优化模糊控制规则； 模糊规则是通过将人的操作经验转化为模糊语言形式获 取的，带有一定的主观性。

智能控制模糊控制PPT课件

同时期，Mamdani和Ostergaard分别将模糊控制成功地应用 于蒸汽机和水泥窑的控制，为模糊理论的发展展现了光明 的前景。
机械结构力学及控制国家2.1.1 模糊控制的发展概述 模糊控制的发展——第三阶段
上世纪80年代，模糊理论的应用在深度和广度上 都有了较大进展，产生了大量的应用成果。
识别
输入的烹饪功能命令，口感命令
都是模糊的概念，带有人类思维
执行级
的命令。
对象
智能控制系统分层递阶结构示意图
机械结构力学及控制国家重点实验室
8
2.1 引言
2.1.1 模糊控制的发展概述 举个小例子
如何从人群中识别出自己认识的人？
计算机怎么识别？
脸部特征（脸型，眼睛，鼻子等） 身材（高、矮，胖、瘦） 声音 年龄 走路特征
如今需求：要考虑视觉、听觉、触觉信号，包含了图形、 文字、语言、声音等信息
输入参数越来越直接，越来越智能。
机械结构力学及控制国家重点实验室
4
2.1 引言
2.1.1 模糊控制的发展概述 一个小问题
随着社会文明的进步，社会分工越来越明确。于是对 于大部分人来说，做饭能力。。。
排骨怎么烧？
机械结构力学及控制国家重点实验室
特别是在日本，模糊控制被成功地应用于废水处 理、机器人、汽车驾驶、家用电器和地铁系统等 许多领域，掀起了模糊技术应用的浪潮。模糊软 硬件也投入商业使用。
机械结构力学及控制国家重点实验室
13
2.1 引言
2.1.1 模糊控制的发展概述 模糊控制的发展——第四阶段
上世纪90年代以来，模糊理论的研究取得了一系列突 破性的进展，例如自适应模糊控制，模糊系统的结构 和稳定性分析，模糊优化，模糊逼近等。

模糊控制技术-第二章

5
上述定义表明：
①论域U中的元素是分明的，即U本身是普通 集合，只是U的子集是模糊集合，故称A为 U的模糊子集，简称模糊集。 ②隶属函数μA(u)是用来说明u隶属于A的程度 的，μA(u)的值越接近于1，表示u隶属于A 的程度越高；当μA(u)的值域变为{0,1}时， 隶属函数μA(u)蜕化为普通集合的特征函数， 模糊集合也就蜕化为普通集合。
' ~ ~ ~ ~ ~
~
0.1 0.1 0.6 0.5 0.7 0.9 0.9 1 C u1 u2 u3 u4
'
0.1 0.5 0.7 0.9 u1 u2 u3 u4
~
0.9 0.4 0.3 0.1 A u1 u2 u3 u4
18
台(support)集合
39
• 例：设X＝{１，２，３，４}，Y＝{a，b， c}，Z＝{α，β}，Χ×Y以及Y×Z上的模糊关 系R与S如图所示。
2.2.2 模糊关系 (1)普通关系：客观世界存在的普遍现象，描 述了事物之间存在的某种联系。 1)集合的直积 • 由两个集合U和V的各自元素u与v组成的序 偶(u，v)的全体集合，称为U与V的直积,记 为U×V，即
U×V={(u，v)|u∈U，v∈V }
• 一般情况下，U×V≠V×U。 2)普通二元关系
A 和 A 分别称为模糊集合 A 的强 截集和弱
正则(normal)模糊集合
[0，) 1 (0， 1]
截集
如果：max A (u )
uU
1 ，则称A为正则模糊集合
凸(convex)模糊集合
A (u1 (1 )u2 ) min( A (u1 )， A (u2 )) u1，u2 U， [0， 1]

智能控制课件-模糊控制


0 0 0 0
0 .5 1 .0
0 .5 1 .0
0 .5 1 .0 0 .5 0 .5 0 0
0 0 0 0 0 0 0 .5 0 0 .5 0 .5 0 .5 1 .0 0 0
15
5
模糊决策 模糊控制器的输出为误差向量和模糊关系的合成 合成（ 复合） 合成（复合）
0
0
0
0 0 0 0 0 0 PSe × PSu = 0 × [0 0 0 0 0 0.5 1.0 0.5 0] = 0 1.0 0 0.5 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
自学习、自适应；模糊推理策略；模糊模型辨识；稳定性；硬件实现
3
3.2 模糊控制的基本原理
以模糊集理论 模糊集理论、 模糊集理论 、 模糊语言变量、 模糊语言变量、 模糊逻辑推理为基础，从行为上模 模糊逻辑推理 仿人的模糊推理和决策过程的一种智能控制方法。
3.2.1 模糊控制器的构成
模糊控制器（ Fuzzy Controller—FC ）也称模糊逻辑控制器（ Fuzzy Logic Controller—FLC）。采用模糊理论中模糊条件语句来描述，是一种 语言型控制器，也称模糊语言控制器（ Fuzzy Language Controller-FLC）。 语言型控制器
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0 0 0 0 0 0 .5 0 0 .5 0 .5 0 .5 1 0 0 .5 1 .0 0 .5 NSe × NSu = 0 × [0 0.5 1 0.5 0 0 0 0 0] = 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

模糊控制算法【共37张PPT】

电子膨胀阀控制压缩机吸入气体的过热度。
执行器和控制量之间有交互的影响, 增加了 控制的复杂性。
汽车空调模糊控制框图
模糊控制规则：（根据人工经验设定）
根据温差和温差变化率设定等级，推导压缩机排量 、膨胀阀开度和风机转速的等级。
(1) 如果温差“正大”, 温差变化率“负很小”, 认为机器制冷力严重不足。运行状态设 置为: 压缩机排量为“最大”, 膨胀阀开度为“最大”, 风机转速为“最大”。
温度进行模糊修正
2、根据设定温度和实测温度，用模糊控制原则推论控制输出
3、根据室外温度、乘车满员率对控制输出进行热负荷模糊修正。 4、根据车门启闭情况，对控制输出进行修正
控制过程：
、 1 根据温度传感器和湿度传感器测定的温度湿度，以人体舒适感为基 础，对车厢
温度进行模糊修正
2、根据设定温度和实测温度，用模糊控制原则推论控制输出 3、根据室外温度、乘车满员率对控制输出进行热负荷模糊修正。 4、根据车门启闭情况，对控制输出进行修正
模糊控制算法
1、定义：通过对现实对象的分析，处理数据并构 建模糊型数学模型。用隶属关系将数据元素集合灵 活成模糊集合，确定隶属函数，进行模糊统计多 依据经验和人的心理过程，它往往是通过心理 测量来进行的，它研究的是事物本身的模糊性 。
“模糊”，是指客观事物彼此间的差异在中间 过渡时，界限不明显，呈现出的“亦此亦 彼”性。
模糊语言集的组成： T（E）
T（E）={负大，负中，负小，零，正小，正中，正大}
用模糊语言变量E 来描述偏差，
或用符号表示
负大NB（Negative Big）、 负中NM（Negative Medium）、 负小NS（Negative Small）、 零ZE（Zero）、
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10.09.2020
2
第二章 模糊控制
课程名：智能控制 教 师： 刘国栋
２．客观世界的不确定性
模糊性：事物本身性态和类属的不确定性，
“性”；
随机性：事件是否发生的不确定性，“量”。
概率论研究随机性。必然→偶然。
模糊数学研究模糊性。精确→模糊。
模糊随机事件。
20世纪70年代后，模糊数学在各领域中广泛
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第二章 模糊控制
精确集合 X 6
课程名：智能控制 教 师： 刘国栋
X 6
1
A 0
A 1
13
X 6
模糊集合
A(x)1
A(x)[01]
1
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13
10
课程名：智能控制 教 师： 刘国栋
第二章 模糊控制
2. 定义: 模糊集合与隶属函数
设给定论域Ｘ，其上的一个模糊子集A是指：
A
1 0
如果XA 如果XA
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第二章 模糊控制
课程名：智能控制 教 师： 刘国栋
模糊集合：对模糊概念的一种描述。 模糊概念：
１) 没有清晰的外延：年轻、年老、胖子、 瘦子、贫困、发达、误差较大、超调太大、 扰动较小、······；
２) 没有清晰的内涵（开放性）：聪明、 美丽、······。
２.1.2 模糊概念
１．模糊逻辑的形成
模糊现象客观存在于人类思维、社会现象和自然 现象之中。
为描述这类现象而产生模糊数学。
1965年Zadeh 创立了模糊集合论，提出隶属函数 概念，运用数学方法来描述模糊概念；
模糊逻辑是建立在模糊集合基础上的。
模糊逻辑是通过模仿人的思维方式来表示和分析 不确定、不精确信息的方法和工具，是一种精确解决 不精确不完全面，模糊控制提出一种新的机制用于实现基于知 识（规则）甚至语义描述的控制规律。
另一方面，模糊控制为非线性控制器提出一个比较容 易的设计方法，尤其是当受控装置（对象或过程）含有不 确定性而且很难用常规非线性控制理论处理时，更是有效。
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课程名：智能控制 教 师： 刘国栋
第二章 模糊控制
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课程名：智能控制 教 师： 刘国栋
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第二章 模糊控制
课程名：智能控制 教 师： 刘国栋
§2-2 模糊集合与模糊推理
2.2.1 模糊集合
1. 模糊集合和隶属函数 集合：具有某种特定属性的对象的全体。 论域: 被讨论的全部对象叫论域。 精确集合（非此即彼）： A={X|X>6}
精确集合的隶属函数：
4）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。 10.09.2020
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第二章 模糊控制
2.1.4 模糊控制方法的研究现状
1.简单模糊控制器的缺陷： 1）精度不太高 2）自适应能力有限 3）易产生振荡现象
2.模糊控制方法的研究现状： 1） Fuzzy—PID复合控制 2）参数自整定模糊控制 3）模型参考自适应模糊控制 4）自组织模糊控制 5）具有自学习功能的模糊控制 6）多变量模糊控制
0＜ A(x)＜1， x 在 A(x) 的程度上属于A；
A(x)＝1， x 完全属于A；
A(x)＝0， x 完全不属于A。
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第二章 模糊控制
课程名：智能控制 教 师： 刘国栋
论域的二种形式：
1）离散形式（有序或无序）： 举例：X={上海 北京 天津 西安}为城市的集合。 模糊集合 C = “对城市的爱好”可以表示为： C = {(上海,0.8),(北京,0.9), (天津,0.7),(西安,0.6)}
１．传统控制
经典控制理论 现代控制理论
精确数学模型
但许多对象和过程常具有非线性、时 变性、多结构、多层次、多因素、及各种 不确定性、难于建立精确的数学模型。
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课程名：智能控制 教 师： 刘国栋
第二章 模糊控制
２．模糊控制的一些突出特点：
1）是一种基于规则的控制，直接采用语言型控
制规则，设计中不需建立被控对象的精确数学模型
，控制机理和策略易于接受与理解，设计简单，便
于应用。
2）由工业对象的定性认识出发，比较容易建立
语言控制规则，非常适用于数学模型难以获取、动
态特性不易掌握的被控对象。
3）是基于启发性知识及语言决策规则设计的，
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。
发展。
模式识别、人工智能、社会学、经济学；
生产过程自动控制－－模糊控制工程。
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第二章 模糊控制
３．自然界存在的模糊现象
课程名：智能控制 教 师： 刘国栋
天气冷热
雨的大小
风的强弱
人的胖瘦 10.09.2020
年龄大小
个子高低4
第二章 模糊控制
课程名：智能控制 教 师： 刘国栋
２.1.3 传统控制与模糊控制的区别与特点
对 x X ， 都 指 定 了 一 个 数 A ( x ) 0 , 1 与 x 对 应 。
这意味着作了一个映射mA mA：X→[ 0, 1 ] x → mA(x)
这个映射称为模糊子集 A 的隶属函数。 0≤mA(x) ≤1，表示Ｘ中的元素 x 对 A 的
隶属程度，称为隶属度，简记为 A ( x ) 。
又：X = {0 1 2 3 4 5 6}为一个家庭可拥有自行车数目 的集合
模糊集合 C = “合适的可拥有的自行车数目”
C = {(0,0.1),(1,0.3),(2,0.7),(3,1.0),(4,0.7),(5,0.3),(6,0.1)}
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课程名：智能控制 教 师： 刘国栋
课程名：智能控制 教 师： 刘国栋
第二章 模糊控制
第二章 模糊逻辑控制
§2-1 模糊控制的基本概念
２.1.１模糊控制与智能控制 模糊控制也是智能控制的一个十分活跃的研究与应用
领域。Zadeh于1965年提出的模糊集合成为处理现实世界 各类物体的方法。此后，对模糊集合和模糊控制的理论研 究和实际应用获得广泛开展。模糊控制是一类应用模糊集 合理论的控制方法。模糊控制的价值可从两个方面来考虑：
第二章 模糊控制
2) 连续形式:
令X = R + 为人类年龄的集合,
模糊集合 B = “年龄在50岁左右”则表示为:
图示:
B {x, B(x)| xX}
式中：
B(x)
1(
1 x 50)4
10
1
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