《模糊控制讲义》课件

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5. 建立模糊控制表 模糊控制规则可采用模糊规则表4-5来描述，共
49条模糊规则，各个模糊语句之间是或的关系，由第 一条语句所确定的控制规则可以计算出u1。同理，可 以由其余各条语句分别求出控制量u2,…,u49，则控制 量为模糊集合U可表示为
uu1u2 u49
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规则模型化，然后运用推理便可对PID参数实现最佳
调整。
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由于操作者经验不易精确描述，控制过程中各种 信号量以及评价指标不易定量表示，所以人们运用 模糊数学的基本理论和方法，把规则的条件、操作 用模糊集表示，并把这些模糊控制规则以及有关信 息(如初始PID参数等)作为知识存入计算机知识库中 ，然后计算机根据控制系统的实际响应情况，运用 模糊推理，即可自动实现对PID参数的最佳调整，这 就是模糊自适应PID控制，其结构如图4-15所示。
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随着计算机技术的发展，人们利用人工智能的
方法将操作人员的调整经验作为知识存入计算机中
，根据现场实际情况，计算机能自动调整PID参数，
这样就出现了智能PID控制器。这种控制器把古典的
PID控制与先进的专家系统相结合，实现系统的最佳
控制。这种控制必须精确地确定对象模型，首先将
操作人员（专家）长期实践积累的经验知识用控制
糊控制的维数。
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（1）一维模糊控制器 如图所示，一维模糊控制器的 输入变量往往选择为受控量和输入给定的偏差量E。由 于仅仅采用偏差值，很难反映过程的动态特性品质， 因此，所能获得的系统动态性能是不能令人满意的。 这种一维模糊控制器往往被用于一阶被控对象。
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若uj在第i 种意见vi中排第k位，设第k位的权重 为ak，则令Bi(uj)= ak(n – k )，称
m
B(uj) Bi(uj)
i1
为uj的加权Borda数。
名次
一
二
三
四
五
六
权重
0.35
0.25
0.18
0.11
0.07
0.04
B(u1)=7, B(u2)=5.75, B(u3)=1.98, B(u4)=1.91, B(u5)=0.51, B(u6)=0.75.
得到模糊控制量 。u~
❖ 模糊控制量清晰化，对对象进行一步控制，等到
第二次采样。
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❖ 范例：某电热炉用于对金属零件的热处理，要求保持炉 温600度恒定不变。
根据人工经验，控制规则可用语言描述如下。
若炉温低于600度则升压，低得越多升压越高；
若炉温高于600度则降压，高得越多降压越低；
+(0.5/0)+(0.5/1)+(0/2)+(0/3) 对上式控制量的模糊子集按照隶属度最大 原则，取控制量为-1级，即当炉温偏高时，应 降一点电压。
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模糊控制器设计的基本方法
❖ 1. 模糊控制器的结构设计 确定模糊控制器的输入、输出变量
（1）人机系统中的信息量：误差、误差变化、 误差变化的变化，以及人控制动作的输出量 （2）模糊控制器的输入、输出变量
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❖ 5.论域、量化因子、比例因子的选择
基本论域、模糊子集的论域、模糊语言 词集的总数（7、8）
Ke=n/xe；Kc=m/xc；量化因子一般远 大于1。Ku=yu/l，比例因子。

与其隶属
度 A(xi ) 之间的对应关系；“＋”也不表示“求和”，而是表示
模糊集合在论域上的整体。
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2．几种典型的隶属函数 （1）高斯型隶属函数
( xc)2
f (x; ,c) e 2 2
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（2）S形隶属函数
f
(x;
a,
c)
1
1 ea(xc)
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（3）梯形隶属函数
第一节 模糊控制系统
一、模糊控制系统的组成
模糊控制系统的结构与一般计算机控制系统基本相似， 通常由模糊控制器、输入输出接口、广义被控对象和测量装 置四个部分组成。
基本模糊控制器
给定值 +
e
-
输 入 量
化
模
糊 化
e~
处
理
模
糊 u~
推
理
反 模 糊 化 处
理
输 出 量
化
u
D/A
A/D
传感器
被控对象
执行机构
所谓论域就是被考虑客体所有元素的集合。在模糊控制系
统中，把模糊控制器的输入变量偏差 e 及其变化率 ec 的实际范
围称为这些变量的基本论域。基本论域内的量为精确量，需要 对它们进行量化处理。
在实际控制系统中，需要通过所谓量化因子进行量化处理， 实现论域变换。量化因子的定义为：
ke
2n be ae
kec
a,
b)
1 2( 2(b
x b
x
a a
)2 )2
ba
0
xa
a a
x b
a x
2
b

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
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

模糊控制理论在
-
1
一、概述
二、在汽车上的应用方面
三、举例说明在汽车空调当中的应用
四、简要介绍在其他方面的应用
-
2
一、概 述
１、什么叫模糊控制？
所谓模糊控制，就是对难以用已有规律描述的复 杂系统，采用自然语言（如大、中、小）加以叙 述，借助定性的、不精确的及模糊的条件语句来 表达，
模糊控制是一种基于语言的一种智能控制
正小PS（Positive Small）、
正中PM（Positive Medium），
正大PB（Positive Big），
则：
T（E）= {NB，NM，NS，- ZE，PS，PM，PB}
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X
建立隶属函数：
各参数对相应子集的隶属函数分别由不同的函数族决定。参数的相应 子集指该参数被人为地划分成的等级所构成的一组模糊集合。相应子 集的多少，由控制精度决定。
-
8
3、模糊控制的特点
①适用于不易获得精确数学模型的被控 对象，
②是一种语言变量控制器 ③从属于智能控制的范畴。该系统尤其 适于非线性，时变，滞后系统的控制 ④抗干扰能力强，响应速度快，并对系 统参数的变化有较强的鲁棒性。
-
9
二、模糊控制在汽车的应用方面
1、ABS防抱死系统工况的多变及轮胎的非线性 2、汽车巡航系统外界负荷的扰动、汽车质量和传动系效率的不确
-
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模糊控制是基于语言的控制 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）、

9．德·摩根律
(A B)A B (A B)A B
A (BC ) (A B )(A C )
A ( BC ) (A B )(A C )
E
E
(三)普通集合运算的基本性质
模糊控制(Fuzzy control)是指模糊理论在控制 技术上的应用。
用语言变量代替数学变量或两者结合应用; 用模糊条件语句来刻画变量间的函数关系; 用模糊算法来刻画复杂关系，模拟人类学
习和自适应能力。
模糊逻辑控制方法
把模糊数学理论应用于自动控制领域， 从而产生的控制方法称为模糊控制方法。
模糊控制及应用
基于模糊推理的智能控制系统
2.1 引言 2.2经典集合论 2.3模糊集合基础 2.4模糊控制器工作原理 2.5模糊控制仿真应用实例
2.1 引言
一、模糊控制理论的产生和发展 二、模糊控制的概念和特点
控制系统简介
控制系统的基本结构可分为：
开环控制系统 闭环控制系统
它们以被控对象的状态变量是否引入负 反馈到控制器来予以区分。
属于 不属于
一、经典集合及其运算
1.基本概念 • 论域 当讨论某个概念的外延或考虑某个问
题的议题时，总会圈定一个讨论的范围，这 个范围称为论域，常用大写字母 U , E 表示 . • 元素 论域中的每个对象称为元素，常用小 写字母 a,b,x, y 等符号表示 • 集合 在某一论域中，具有某种特定属性的 对象的全体成为该论域中的一个集合，常用 大写 A、B、C、 ...或 X、Y、Z、…等表示。
(3)特征函数法
例如:
CA(a)
1 0
aA aA
3．几种特殊的集合 •全集是包含论域中的全部元素的集合，记为 E •空集是不包含任何元素的集合，记为 •A 是 B 的一个子集，记作B A ,或 A B

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
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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
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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
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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。

A (27) %
lim
n
27
青年人*的次数 n
101 129
0.78
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隶属函数的确定
求取论域中足够多元素的隶属度，根据这些隶属度求出 隶属函数。具体步骤为：
①求取论域中足够多元素的隶属度；
② 求隶属函数曲线。以论域元素为横坐标，隶属度为纵坐 标，画出足够多元素的隶属度（点），将这些点连起来， 得到所求模糊结合的隶属函数曲线；
B×A={(1, a) (1, b) (1, c) (2, a) (2, b) (2, c)}
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2.2 模糊集合及其运算规则
在普通集合中，论域中的元素（如a）与集合（如A）之间的关系是属
于（a∈A），或者不属于（a A），它所描述的是非此即彼的清晰概念。
但在现实生活中并不是所有的事物都能用清晰的概念来描述，如:
曲线非常接近。此时取α=1/25，a=24.5，β=2。参数修改后
~ 的降半哥西型函数即为模糊集合“青年人”的隶属函数。即：
1
~ 青年人（x）
1
(
x
1 24.5)2
5
18 x 24 24 x 100
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3) 模糊集合的并、交、补运算
设 A、B 为论域U上的两个模糊集合。则 A 与B 的并集(
+
传感器 测量的 当前值
计算机 自动给出
根据当前的状 态，对照控制 经验，给出适 当的控制量
事先总结归
纳出一套完
整的控制规
传感器 模糊推理判决
则，放在计 + 测量的
计算出
控制量
算机中。
当前值
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5.2 模糊控制发展的三个阶段

第5章 模糊控制基础
➢ 5.1 模糊语言 ➢ 5.2 模糊控制的系统结构 ➢ 5.3 精确量的模糊化 ➢ 5.4 模糊量的精确化 ➢ 5.5 模糊控制规则和控制算法
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引言
模糊控制 把模糊数学理论用于自动控制领域而产生的控制方法。 两个阶段 1974 ~ 1979 简单模糊控制阶段 算法脱机工作 推理过程处理成推理表 自适应能力与鲁棒性有限 1979 ~ 现在 自完善模糊控制阶段 语言自组织模糊控制器 硬件化的模糊集成电路组成的模糊控制器 将来 模糊计算机结合模糊软件
不具有确定性，比较模糊，如身 高问题（亚洲和欧洲人的身高）。
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5.1 模糊语言
模糊语言 语言定义：在有限字符集上的字符序列（字符串）的集合。 模糊语言FL定义为一个四元组：
其中：
1. U为语言主题的全体对象，即论域；
2.
3.
TE是为语构言成成语分言或成者分说的F“字L项符”集的中U模的,T糊字,集符E合所,；构N成的所有字符序列的集合；
,
微A (
y)
( 12 H A
y)
A( y)
5.1 模糊语言
语气算子举例
温度高
温度较高
温度很高 强化算子的作用示意图
温度高 淡化算子的作用示意图
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5.1 模糊语言
模糊化算子F
模糊化算子是用来使语言中某些具有清晰概念的单词或者词组的语义模 糊化，或者是将原来已经是模糊概念的词义更加模糊化。如“大概”、 “近似于”。
式中， 是U上的模糊相似关系，当U为实数集时，取：
F : F (U ) F (U )
A FA
FA
(
y)