模糊控制系统课件4.ppt
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1、回顾:1、FC系统由哪几部分组成?2、FC系统的工作过程(工作原理)?3、模糊化方法有哪些?常用的是哪种?4、解模糊化方法有哪些?常用的是哪种?第第4章章 模糊控制器设计模糊控制器设计模糊控制器的设计主要考虑以下几项主要内容:模糊控制器的设计主要考虑以下几项主要内容:确定模糊控制器的输入变量和输出变量(即控制量);设计模糊控制器的控制规则;确立模糊化和解模糊的方法;选择模糊控制器的输入变量及输出变量的论域,并确定模糊控制器的参数(如量化因子、比例因子等);编制模糊控制算法的应用程序。4.1 模糊控制器的基本结构及主要类型模糊控制器的基本结构及主要类型4.1.1 模糊控制器的基本结构模糊控制器的
2、基本结构(1)模糊化接口()模糊化接口(Fuzzification)所谓模糊化模糊化,就是通过传感器把被控对象的相关物理量电量,若传感器的输出量是连续的模拟量 数字量作为计算机的输入测量值标准化处理(即把其变化范围映射到相应内部论域中,然后将内部论域中该输入数据转换成相应语言变量的概念,并构成模糊集合)。这样就把输入的精确量变换成用模糊集合隶属函数表示的某一模糊变量的值。完成这部分功能的模块就称作模糊化模糊化接口接口。模糊化接口的主要功能:模糊化接口的主要功能:将输入变量的精确值其对应论域上自然语言描述的模糊集合,以便进行模糊推理和决策。具体包括:测量输入变量。传感器的输出。论域变换,即实际论
3、域内部论域。实际论域也就是精确量的基本论域,它可以通过实验或理论指导来确定,它在控制过程中往往是不变化的。例例:以两输入单输出模糊控制系统为例,设误差的基本论域为 ,误差变化的基本论域为 ,控制量的变化范围为 。类似地,设误差的模糊论域为误差变化的论域为控制量的论域为 一般来说,论域的量化等级越细,控制精度也越高。但过细的量化等级将使算法复杂化,而且也没有必要。确定了变量的基本论域和模糊集论域后,比例因子也就确定了。量化因子:,比例因子:注:误差和误差变化这两个变量的连续值与其论域中的离散值并不是一一对应的。(2)模糊推理机()模糊推理机(Inference engine)模糊推理机由知识库(
4、数据库和规则库)与模糊推理决策逻辑构成。这是基本部分。知识库(Knowledge base)=数据库(Date base)+语言控制规则库(Rule base)模糊控制器的核心。模糊推理机 主要功能:模仿人的思维特征,根据模糊控制规则,运用模糊数学理论对模糊控制规则进行计算推理。(3)解模糊接口()解模糊接口(Defuzzification)原因:模糊推理得出的模糊输出量不能直接去控制执行机构,必须确定一个最具有代表性的值作为真正的输出控制量,即解模糊判决。主要功能:比例映射:内部论域实际论域。解模糊:模糊控制量精确的控制作用,模糊化的反过程。4.1.2 常用的几种模糊控制器常用的几种模糊控制
5、器简单模糊控制器及其特性(二维模糊控制器)简单模糊控制器及其特性(二维模糊控制器)方法:根据被控对象,确定、e、u的隶属函数及模糊控制规则表查询表(例:表3.5 P47)实际应用时,输入变量内部论域,查表,得出u执行机构优点:二维模糊控制器,比一维模糊控制器控制效果好。设计简单,性能好,适应能力强。缺点:不同被控对象,控制规则不变,控制效果不好。图4.3 简单模糊控制器的结构模糊自调整控制器模糊自调整控制器-二维模糊控制器中加入修正因子 (规则自调整模糊控制器)低阶控制系统:0.5 高阶控制系统:0.5 当误差较大时,控制系统的主要任务是消除误差,加快响应速度,这时对误差的加权应该大些;当误差
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