模糊理论及控制

《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介绍模糊控制系统产生的背景、目前的应用情况和以后的发展展望等。

§1-2自然语言与模糊集合通过对自然语言的介绍，认识模糊集合的概念。

模糊控制与神经网络控制模糊控制和神经网络控制是现代控制领域中的两个重要研究方向，它们通过不同的方法和理论来解决复杂系统的控制问题。

本文将就这两种控制方法进行介绍和对比，并探讨它们在实际应用中的优劣势。

一、模糊控制模糊控制是一种基于模糊逻辑理论的控制方法，它通过将输入和输出之间的关系进行模糊化来实现系统的控制。

模糊控制器的设计通常包括模糊化、规则库的建立、推理机制以及解模糊化等步骤。

在模糊控制中，输入和输出以模糊集形式表示，通过一系列的模糊规则进行推理得到控制信号。

模糊规则库中存储了专家知识，根据实际问题的需求可以设计不同的规则。

推理机制使用模糊规则进行推理，最后通过解模糊化将模糊输出转化为具体的控制量。

模糊控制的优点之一是适用于非线性和不确定性系统，它能够通过模糊化处理来处理实际系统中的不确定性和模糊性。

此外，模糊控制能够利用专家经验进行控制器的设计，无需准确的系统数学模型。

然而，模糊控制也存在一些局限性。

首先，模糊控制的规则库和参数通常需要由专家进行手动设计，这对专家的经验和知识有一定的要求。

其次，模糊控制的性能也会受到模糊规则的数量和质量的影响，如果规则库设计不当，控制性能可能无法满足要求。

二、神经网络控制神经网络控制是一种基于人工神经网络的控制方法，它通过将系统模型表示为神经网络结构来实现控制。

神经网络是一种模仿生物神经系统结构和功能的计算模型，具有自适应学习和适应性处理的能力。

在神经网络控制中，神经网络被用作控制器来学习系统的映射关系。

通过输入和输出的样本数据，神经网络根据误差信号不断调整权重和阈值，使得输出逼近于期望输出。

神经网络控制通常包括网络的结构设计、学习算法的选择和参数调整等步骤。

与模糊控制相比，神经网络控制具有更好的自适应性和学习能力。

它能够通过学习过程来建立系统的非线性映射关系，并且对于未知系统具有较好的鲁棒性。

此外，神经网络控制不需要准确的系统模型，对系统的数学模型要求相对较低。

模糊系统与智能控制技术随着人工智能技术的不断发展，智能控制技术作为重要的一部分也得到了快速的发展。

其中，模糊系统作为智能控制的重要手段之一，逐渐在工程技术中得到了广泛应用。

一、模糊系统概述模糊系统指的是一类基于模糊数学理论为基础的人工智能系统，用于处理不确定、模糊、复杂的信息和控制问题。

模糊系统一般由模糊集合、模糊逻辑、模糊推理和模糊控制等组成。

模糊集合是模糊系统中的基本概念，通过模糊集合的模糊度来描述信息的不确定性和模糊性。

二、模糊系统在智能控制中的应用在智能控制中，模糊系统应用广泛，主要表现在以下方面：1.模糊控制模糊控制是模糊系统在控制领域中的一种应用，其核心是建立模糊控制器，通过输入变量经过模糊化、规则匹配和解模糊等过程，输出模糊控制量，控制被控对象达到某种期望状态或优化目标。

2.模糊识别模糊识别是指将输出与输入之间的模糊关系进行建模，并通过一定的方法求解识别问题。

常用的模糊识别方法包括模糊C均值聚类、模糊决策树等。

3.模糊优化模糊优化是将模糊规划和优化算法相结合，通过求解模糊集合上的优化问题，确定最优决策方案。

三、模糊系统的优势和不足模糊系统作为一种智能控制技术，在实际应用中有其独特的优势，包括：1.建模简单对于一些复杂、模糊、不易准确建模的问题，采用模糊系统可以使建模过程更加容易，而且表现出的精度和可靠性也比较高。

2.适应性强模糊系统具有一定的自适应性和鲁棒性，在面对变化和不确定性的环境中，能够更好地适应环境变化。

但是，模糊系统也有一定的不足之处，主要包括：1.复杂性高由于模糊系统需要考虑许多未知且不可测的因素，因此其模型结构比较复杂，不易于实现。

2.性能不稳定模糊系统的性能受到多种因素的影响，因此在一些极端情况下，很难保证控制效果的稳定性。

四、结语综上所述，模糊系统作为一种智能控制技术，在实际应用中能够解决许多不确定、模糊、复杂的信息和控制问题，并具有一些独特的优势。

随着人工智能技术的不断发展，相信模糊系统在未来的应用中也会发挥更大的作用。

§6 模糊控制原理简介§6。

1 模糊控制系统现代控制理论已经在工业、国防、航天等许多领域获得了成功。

一般情况下,传统的闭环控制系统如图6。

1所示，其原理是建立在精确的数学模型上。

但对于一些强藕合、多参数、非线性、时变性、大惯性、纯滞后的复杂系统，建立它们的精确数学模型是很困难的，有些甚至是不可能的。

然而,在实际工作当中，一些有经验的操作人员却可以通过观察、推理和决策，用人工控制的方法较好地控制那些复杂的对象。

模糊控制系统就是将人的经验总结成语言控制规则，运用模糊理论模拟人的推理与决策，从而实现自动控制的控制系统。

模糊控制系统与传统的闭环控制系统不同之处，就是用模糊控制器代替了模拟式控制器,其硬件结构框图如图6.2所示。

输出y（t）输出y(t)图6.1 图6.2输出图6。

3§6。

2 模糊控制器的设计模糊控制器本质上就是一个采用了模糊控制算法的计算机或芯片，其一般结构如图6。

3所示。

它由三个基本部分构成：（1）将输入的确切值“模糊化”，成为可用模糊集合描述的变量；(2）应用语言规则进行模糊推理；（3）对推理结果进行决策并反模糊化（也称为清晰化、解模糊），使之转化为确切的控制量。

有m个输入一个输出的模糊控制器称为m维模糊控制器。

由于一维模糊控制器所能获得的系统动态性能往往不能令人满意,三维及三维以上的模糊控制器结构复杂，推理运算时间长，因此典型的模糊控制器是二维模糊控制器。

一般地，设计一个二维的模糊控制器，通常需要五个步骤：1.确定输入变量与输出变量及其模糊状态；2.输入变量的模糊化;3. 建立模糊控制规则；4. 进行模糊推理；5. 输出变量的反模糊化。

6。

2。

1 确定输入变量与输出变量及其模糊状态根据问题的背景，确定出输入变量E 1、E 2和输出变量u 。

输入、输出变量的模糊状态按照控制品质的要求可分为三类：控制品质要求较高的场合，变量的模糊状态取为负大(NB ）、负中(NM)、负小(NS)、零（ZO ）、正小（PS)、正中（PM ）、正大（PB ）或负大(NB ）、负中（NM)、负小（NS)、负零（NZ)、正零（PZ ）、正小（PS)、正中（PM ）、正大（PB ）；控制品质要求一般的场合，变量的模糊状态取为负大（NB ）、负小(NS ）、零（ZO ）、正小(PS ）、正大（PB)或负大(NB ）、负小（NS ）、负零（NZ)、正零（PZ)、正小（PS ）、正大（PB)；控制品质要求较低的场合,变量的模糊状态取为负大（NB ）、零（ZO)、正大（PB ）或负大（NB ）、负零（NZ ）、正零（PZ)、正大（PB ）。