智能检测理论与技术06.ppt

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1、 第六章第六章 基于模糊数学的智能检测基于模糊数学的智能检测 Intelligent Detection Theory and Technology智能检测理论与技术智能检测理论与技术智能检测智能检测第五章内容回顾第五章内容回顾一、模式识别概述一、模式识别概述二、二、判别分析法判别分析法三、三、聚类分析法聚类分析法智能检测智能检测一、一、模糊智能检测概述模糊智能检测概述二、二、模糊智能检测技术应用实例模糊智能检测技术应用实例第六章第六章 基于模糊数学的智能检测基于模糊数学的智能检测智能检测智能检测6.1 6.1 模糊智能检测概述模糊智能检测概述模糊智能检测概述模糊智能检测概述第六章第六章 基于

2、模糊数学的智能检测基于模糊数学的智能检测n 模糊检测技术基础模糊检测技术基础模糊检测技术基础模糊检测技术基础uu模糊的概念：模糊的概念：模糊的概念：模糊的概念：对概念的定义以及语言意义理解上的不对概念的定义以及语言意义理解上的不对概念的定义以及语言意义理解上的不对概念的定义以及语言意义理解上的不确定性（确定性（确定性（确定性（主观不确定性主观不确定性主观不确定性主观不确定性）。）。）。）。天气冷热天气冷热天气冷热天气冷热雨的大小雨的大小雨的大小雨的大小风的强弱风的强弱风的强弱风的强弱人的胖瘦人的胖瘦人的胖瘦人的胖瘦年龄大小年龄大小年龄大小年龄大小个子高低个子高低个子高低个子高低智能检测智能检测

3、6.1 6.1 模糊智能检测概述模糊智能检测概述模糊智能检测概述模糊智能检测概述第六章第六章 基于模糊数学的智能检测基于模糊数学的智能检测n 模糊检测技术基础模糊检测技术基础模糊检测技术基础模糊检测技术基础uu 模糊现象客观存在，由于认识到高度精确的模糊现象客观存在，由于认识到高度精确的模糊现象客观存在，由于认识到高度精确的模糊现象客观存在，由于认识到高度精确的经典数学经典数学经典数学经典数学 在描述实际的不精确方面存在着局限性，控制论专家在描述实际的不精确方面存在着局限性，控制论专家在描述实际的不精确方面存在着局限性，控制论专家在描述实际的不精确方面存在着局限性，控制论专家 L.A.Zade

4、hL.A.ZadehL.A.ZadehL.A.Zadeh于上世纪于上世纪于上世纪于上世纪60606060年代创立了年代创立了年代创立了年代创立了模糊集理论模糊集理论模糊集理论模糊集理论。uu模糊数学模糊数学模糊数学模糊数学是一门新兴学科，它已初步应用于模糊控制、是一门新兴学科，它已初步应用于模糊控制、是一门新兴学科，它已初步应用于模糊控制、是一门新兴学科，它已初步应用于模糊控制、模糊识别模糊识别模糊识别模糊识别、模糊智能化聚类分析模糊智能化聚类分析模糊智能化聚类分析模糊智能化聚类分析、模糊决策、模糊决策、模糊决策、模糊决策、模糊评模糊评模糊评模糊评判判判判、系统理论、信息检索、医学、生物学等各

5、个方面。、系统理论、信息检索、医学、生物学等各个方面。、系统理论、信息检索、医学、生物学等各个方面。、系统理论、信息检索、医学、生物学等各个方面。智能检测智能检测6.1 6.1 模糊智能检测概述模糊智能检测概述模糊智能检测概述模糊智能检测概述第六章第六章 基于模糊数学的智能检测基于模糊数学的智能检测n 模糊检测技术基础模糊检测技术基础模糊检测技术基础模糊检测技术基础uu 模糊检测是模糊检测是模糊检测是模糊检测是经典检测技术经典检测技术经典检测技术经典检测技术的一种补充和扩展。的一种补充和扩展。的一种补充和扩展。的一种补充和扩展。uu 模糊检测以模糊检测以模糊检测以模糊检测以传统数值测量传统数值

6、测量传统数值测量传统数值测量为基础，采用为基础，采用为基础，采用为基础，采用知识集成知识集成知识集成知识集成和和和和模模模模 糊推理的方法糊推理的方法糊推理的方法糊推理的方法产生和处理与被测对象相关的产生和处理与被测对象相关的产生和处理与被测对象相关的产生和处理与被测对象相关的符号信符号信符号信符号信 息息息息，最终以，最终以，最终以，最终以数值数值数值数值或是或是或是或是自然语言形式自然语言形式自然语言形式自然语言形式给出测量结果。给出测量结果。给出测量结果。给出测量结果。uu采用采用采用采用模糊集合论模糊集合论模糊集合论模糊集合论进行进行进行进行模糊推理模糊推理模糊推理模糊推理是实现是实现

7、是实现是实现模糊检测模糊检测模糊检测模糊检测的关键。的关键。的关键。的关键。智能检测智能检测6.1 6.1 模糊智能检测概述模糊智能检测概述模糊智能检测概述模糊智能检测概述第六章第六章 基于模糊数学的智能检测基于模糊数学的智能检测n 模糊集合模糊集合模糊集合模糊集合uu模糊理论中，采用模糊理论中，采用模糊理论中，采用模糊理论中，采用“隶属度隶属度隶属度隶属度”的概念来定量描述元素的概念来定量描述元素的概念来定量描述元素的概念来定量描述元素 与模糊集合之间的隶属关系，它是一个与模糊集合之间的隶属关系，它是一个与模糊集合之间的隶属关系，它是一个与模糊集合之间的隶属关系，它是一个0 0 0 0到到到

8、到1 1 1 1之间的实之间的实之间的实之间的实 数。数。数。数。uu模糊集合模糊集合模糊集合模糊集合是根据是根据是根据是根据“隶属函数隶属函数隶属函数隶属函数”的概念定义的：的概念定义的：的概念定义的：的概念定义的：论域论域论域论域U U U U x x x x 上的模糊子集上的模糊子集上的模糊子集上的模糊子集A A A A由隶属函数由隶属函数由隶属函数由隶属函数 A A(x x x x)来表征。来表征。来表征。来表征。A A(x x x x)在闭区间在闭区间在闭区间在闭区间0 0 0 0，1 1 1 1中取值。中取值。中取值。中取值。A A(x x x x)的大小反映了的大小反映了的大小反

9、映了的大小反映了x x x x对模对模对模对模糊子集糊子集糊子集糊子集A A A A的的的的隶属程度隶属程度隶属程度隶属程度。智能检测智能检测精确集合精确集合113113模糊集合模糊集合6智能检测智能检测6.1 6.1 模糊智能检测概述模糊智能检测概述模糊智能检测概述模糊智能检测概述第六章第六章 基于模糊数学的智能检测基于模糊数学的智能检测n 模糊集合的表示方法模糊集合的表示方法模糊集合的表示方法模糊集合的表示方法uuX X X X为有限集为有限集为有限集为有限集x x1 1 1 1，x x2 2 2 2，,x xn n n n 时：时：时：时：-ZadehZadehZadehZadeh法：法

10、：法：法：-序偶法：序偶法：序偶法：序偶法：-向量表示法：向量表示法：向量表示法：向量表示法：uu当当当当X X X X为有限连续域时：为有限连续域时：为有限连续域时：为有限连续域时：智能检测智能检测6.1 6.1 模糊智能检测概述模糊智能检测概述模糊智能检测概述模糊智能检测概述第六章第六章 基于模糊数学的智能检测基于模糊数学的智能检测n 隶属函数的确定方法隶属函数的确定方法隶属函数的确定方法隶属函数的确定方法uu模糊统计法模糊统计法模糊统计法模糊统计法：利用足够多的随机试验，对于要确定的：利用足够多的随机试验，对于要确定的：利用足够多的随机试验，对于要确定的：利用足够多的随机试验，对于要确定

11、的模糊概念在讨论的论域中逐一写出定量范围，再进行模糊概念在讨论的论域中逐一写出定量范围，再进行模糊概念在讨论的论域中逐一写出定量范围，再进行模糊概念在讨论的论域中逐一写出定量范围，再进行统计处理，以确定被大多数人认可的隶属统计处理，以确定被大多数人认可的隶属统计处理，以确定被大多数人认可的隶属统计处理，以确定被大多数人认可的隶属度函数。度函数。度函数。度函数。uu三分法三分法三分法三分法：利用：利用：利用：利用随机区间随机区间随机区间随机区间的思想来处理模糊性的实验模的思想来处理模糊性的实验模的思想来处理模糊性的实验模的思想来处理模糊性的实验模型，每一个模糊试验确定论域的一次划分，每次划分型，

12、每一个模糊试验确定论域的一次划分，每次划分型，每一个模糊试验确定论域的一次划分，每次划分型，每一个模糊试验确定论域的一次划分，每次划分确定一对分界点。确定一对分界点。确定一对分界点。确定一对分界点。智能检测智能检测6.1 6.1 模糊智能检测概述模糊智能检测概述模糊智能检测概述模糊智能检测概述第六章第六章 基于模糊数学的智能检测基于模糊数学的智能检测n 隶属函数参数化隶属函数参数化隶属函数参数化隶属函数参数化uu 三角形隶属函数三角形隶属函数三角形隶属函数三角形隶属函数uu 梯形隶属函数梯形隶属函数梯形隶属函数梯形隶属函数uu 高斯型隶属函数高斯型隶属函数高斯型隶属函数高斯型隶属函数uu 一般

13、钟形隶属函数一般钟形隶属函数一般钟形隶属函数一般钟形隶属函数智能检测智能检测6.1 6.1 模糊智能检测概述模糊智能检测概述模糊智能检测概述模糊智能检测概述第六章第六章 基于模糊数学的智能检测基于模糊数学的智能检测n 常用隶属函数常用隶属函数常用隶属函数常用隶属函数智能检测智能检测6.1 6.1 模糊智能检测概述模糊智能检测概述模糊智能检测概述模糊智能检测概述第六章第六章 基于模糊数学的智能检测基于模糊数学的智能检测n 建立隶属函数的建立隶属函数的建立隶属函数的建立隶属函数的注意事项注意事项注意事项注意事项uu隶属函数必须满足隶属函数必须满足隶属函数必须满足隶属函数必须满足凸模糊集凸模糊集凸模

14、糊集凸模糊集的要求的要求的要求的要求uu带有主观色彩，但要符合实际带有主观色彩，但要符合实际带有主观色彩，但要符合实际带有主观色彩，但要符合实际uu先建立近似隶属函数，再逐步完善先建立近似隶属函数，再逐步完善先建立近似隶属函数，再逐步完善先建立近似隶属函数，再逐步完善智能检测智能检测6.1 6.1 模糊智能检测概述模糊智能检测概述模糊智能检测概述模糊智能检测概述第六章第六章 基于模糊数学的智能检测基于模糊数学的智能检测n 模糊集合的运算模糊集合的运算模糊集合的运算模糊集合的运算uu 包含或子集包含或子集包含或子集包含或子集uu 并（析取）并（析取）并（析取）并（析取）uu 交（合取）交（合取）

15、交（合取）交（合取）uu 补（负）补（负）补（负）补（负）智能检测智能检测6.1 6.1 模糊智能检测概述模糊智能检测概述模糊智能检测概述模糊智能检测概述第六章第六章 基于模糊数学的智能检测基于模糊数学的智能检测n 模糊集合的运算模糊集合的运算模糊集合的运算模糊集合的运算智能检测智能检测6.1 6.1 模糊智能检测概述模糊智能检测概述模糊智能检测概述模糊智能检测概述第六章第六章 基于模糊数学的智能检测基于模糊数学的智能检测n 模糊集合运算的基本性质模糊集合运算的基本性质模糊集合运算的基本性质模糊集合运算的基本性质uu 分配律分配律分配律分配律uu 结合律结合律结合律结合律uu 交换律交换律交换

16、律交换律uu 吸收律吸收律吸收律吸收律智能检测智能检测6.1 6.1 模糊智能检测概述模糊智能检测概述模糊智能检测概述模糊智能检测概述第六章第六章 基于模糊数学的智能检测基于模糊数学的智能检测n 模糊集合运算的基本性质模糊集合运算的基本性质模糊集合运算的基本性质模糊集合运算的基本性质uu 幂等律幂等律幂等律幂等律uu 同一律同一律同一律同一律uu 德摩根律德摩根律德摩根律德摩根律uu 双重否定律双重否定律双重否定律双重否定律uu 互补律不成立互补律不成立互补律不成立互补律不成立 智能检测智能检测6.1 6.1 模糊智能检测概述模糊智能检测概述模糊智能检测概述模糊智能检测概述第六章第六章 基于模

17、糊数学的智能检测基于模糊数学的智能检测n 模糊集理论模糊集理论模糊集理论模糊集理论uu基于模糊集理论的模糊逻辑本身并不模糊，而是用来基于模糊集理论的模糊逻辑本身并不模糊，而是用来基于模糊集理论的模糊逻辑本身并不模糊，而是用来基于模糊集理论的模糊逻辑本身并不模糊，而是用来对对对对“模糊模糊模糊模糊”进行处理以达到消除模糊的逻辑进行处理以达到消除模糊的逻辑进行处理以达到消除模糊的逻辑进行处理以达到消除模糊的逻辑。uu模糊逻辑本身是一种模糊逻辑本身是一种模糊逻辑本身是一种模糊逻辑本身是一种精确的方法精确的方法精确的方法精确的方法，只是其处理的对象，只是其处理的对象，只是其处理的对象，只是其处理的对象

18、是一些是一些是一些是一些不精确、不完全的信息不精确、不完全的信息不精确、不完全的信息不精确、不完全的信息。它的最大特点是能够。它的最大特点是能够。它的最大特点是能够。它的最大特点是能够比较比较比较比较自然地处理人类的语言信息和知识自然地处理人类的语言信息和知识自然地处理人类的语言信息和知识自然地处理人类的语言信息和知识。智能检测智能检测6.1 6.1 模糊智能检测概述模糊智能检测概述模糊智能检测概述模糊智能检测概述第六章第六章 基于模糊数学的智能检测基于模糊数学的智能检测n 模糊推理模糊推理模糊推理模糊推理uu从不精确的前提集合中得出可能的不精确结论的推理从不精确的前提集合中得出可能的不精确结

19、论的推理从不精确的前提集合中得出可能的不精确结论的推理从不精确的前提集合中得出可能的不精确结论的推理过程，模糊推理是模拟人的日常推理的一种过程，模糊推理是模拟人的日常推理的一种过程，模糊推理是模拟人的日常推理的一种过程，模糊推理是模拟人的日常推理的一种近似推理近似推理近似推理近似推理。uuL.A.L.A.L.A.L.A.ZadehZadehZadehZadeh于于于于1975197519751975年首先提出模糊推理的合成规则和把年首先提出模糊推理的合成规则和把年首先提出模糊推理的合成规则和把年首先提出模糊推理的合成规则和把条件语句条件语句条件语句条件语句“若若若若x x x x为为为为A A

20、 A A，则，则，则，则y y y y为为为为B B B B”转换为模糊关系的规则。转换为模糊关系的规则。转换为模糊关系的规则。转换为模糊关系的规则。uuZadehZadehZadehZadeh提出的推理方法，其意义在于建立起模糊推理的提出的推理方法，其意义在于建立起模糊推理的提出的推理方法，其意义在于建立起模糊推理的提出的推理方法，其意义在于建立起模糊推理的一般方法，为解决更为复杂的模糊推理问题奠定了基一般方法，为解决更为复杂的模糊推理问题奠定了基一般方法，为解决更为复杂的模糊推理问题奠定了基一般方法，为解决更为复杂的模糊推理问题奠定了基础。础。础。础。智能检测智能检测6.1 6.1 模糊智

21、能检测概述模糊智能检测概述模糊智能检测概述模糊智能检测概述第六章第六章 基于模糊数学的智能检测基于模糊数学的智能检测n 模糊推理模糊推理模糊推理模糊推理uu模糊蕴含关系模糊蕴含关系模糊蕴含关系模糊蕴含关系：If-ThenIf-ThenIf-ThenIf-Then规则：规则：规则：规则：If xIf xIf xIf x是是是是A A A A，then ythen ythen ythen y是是是是B B B B 上述规则表示了上述规则表示了上述规则表示了上述规则表示了A A A A与与与与B B B B之间的模糊蕴含关系之间的模糊蕴含关系之间的模糊蕴含关系之间的模糊蕴含关系 式中式中式中式中 表

22、示某种算子。表示某种算子。表示某种算子。表示某种算子。智能检测智能检测6.1 6.1 模糊智能检测概述模糊智能检测概述模糊智能检测概述模糊智能检测概述第六章第六章 基于模糊数学的智能检测基于模糊数学的智能检测n 模糊推理模糊推理模糊推理模糊推理uu模糊蕴含关系的运算模糊蕴含关系的运算模糊蕴含关系的运算模糊蕴含关系的运算：t t 模糊蕴含最小运算（模糊蕴含最小运算（模糊蕴含最小运算（模糊蕴含最小运算（MamdaniMamdaniMamdaniMamdani)t t 模糊蕴含积运算（模糊蕴含积运算（模糊蕴含积运算（模糊蕴含积运算（LarsenLarsenLarsenLarsen）智能检测智能检测6

23、.1 6.1 模糊智能检测概述模糊智能检测概述模糊智能检测概述模糊智能检测概述第六章第六章 基于模糊数学的智能检测基于模糊数学的智能检测n 模糊逻辑推理模糊逻辑推理模糊逻辑推理模糊逻辑推理uu ZadehZadehZadehZadeh法：法：法：法：ZadehZadehZadehZadeh模糊推理法提出比较早，其模糊关系的定义比较繁模糊推理法提出比较早，其模糊关系的定义比较繁模糊推理法提出比较早，其模糊关系的定义比较繁模糊推理法提出比较早，其模糊关系的定义比较繁琐，导致合成运算比较复杂，而且实际意义的表达也不直观，因此目前琐，导致合成运算比较复杂，而且实际意义的表达也不直观，因此目前琐，导致合

24、成运算比较复杂，而且实际意义的表达也不直观，因此目前琐，导致合成运算比较复杂，而且实际意义的表达也不直观，因此目前很少采用。很少采用。很少采用。很少采用。uu MamdaniMamdaniMamdaniMamdani推理法推理法推理法推理法：MamdaniMamdaniMamdaniMamdani将经典的将经典的将经典的将经典的极大极大极大极大极小合成运算方法极小合成运算方法极小合成运算方法极小合成运算方法作为作为作为作为模糊关系与模糊集合的合成运算法则。模糊关系与模糊集合的合成运算法则。模糊关系与模糊集合的合成运算法则。模糊关系与模糊集合的合成运算法则。uu LarsenLarsenLars

25、enLarsen模糊推理法模糊推理法模糊推理法模糊推理法：LarsenLarsenLarsenLarsen推理方法与推理方法与推理方法与推理方法与MamdaniMamdaniMamdaniMamdani方法的推理过程非方法的推理过程非方法的推理过程非方法的推理过程非常相似，不同的是在激励强度的求取与推理合成时用乘积运算取代了取常相似，不同的是在激励强度的求取与推理合成时用乘积运算取代了取常相似，不同的是在激励强度的求取与推理合成时用乘积运算取代了取常相似，不同的是在激励强度的求取与推理合成时用乘积运算取代了取小运算。小运算。小运算。小运算。uu TakagiTakagiTakagiTakagi

26、SugenoSugenoSugenoSugeno模糊推理法模糊推理法模糊推理法模糊推理法：简称为简称为简称为简称为T-ST-ST-ST-S模糊推理法模糊推理法模糊推理法模糊推理法。这种推理。这种推理。这种推理。这种推理方法便于建立动态系统的模糊模型，因此在模糊控制中得到广泛应用。方法便于建立动态系统的模糊模型，因此在模糊控制中得到广泛应用。方法便于建立动态系统的模糊模型，因此在模糊控制中得到广泛应用。方法便于建立动态系统的模糊模型，因此在模糊控制中得到广泛应用。智能检测智能检测6.1 6.1 模糊智能检测概述模糊智能检测概述模糊智能检测概述模糊智能检测概述第六章第六章 基于模糊数学的智能检测基

27、于模糊数学的智能检测n 模糊判决方法模糊判决方法模糊判决方法模糊判决方法uu 重心法重心法：取模糊隶属函数曲线与横坐标围成：取模糊隶属函数曲线与横坐标围成的面积的重心作为代表点的面积的重心作为代表点。uu 最大隶属度法最大隶属度法：在推理结论的模糊集合中取：在推理结论的模糊集合中取隶属度最大的那个元素作为输出隶属度最大的那个元素作为输出。uu 系数加权平均法系数加权平均法uu 隶属度限幅元素平均法隶属度限幅元素平均法 智能检测智能检测6.1 6.1 模糊智能检测概述模糊智能检测概述模糊智能检测概述模糊智能检测概述第六章第六章 基于模糊数学的智能检测基于模糊数学的智能检测n 模糊推理系统模糊推理

28、系统模糊推理系统模糊推理系统智能检测智能检测6.1 6.1 模糊智能检测概述模糊智能检测概述模糊智能检测概述模糊智能检测概述第六章第六章 基于模糊数学的智能检测基于模糊数学的智能检测n 模糊检测系统的基本结构模糊检测系统的基本结构模糊检测系统的基本结构模糊检测系统的基本结构uu模糊检测技术的核心是以模糊数学为理论基础的，利模糊检测技术的核心是以模糊数学为理论基础的，利模糊检测技术的核心是以模糊数学为理论基础的，利模糊检测技术的核心是以模糊数学为理论基础的，利用专家提供的相关知识，经验和形式规则等，进行用专家提供的相关知识，经验和形式规则等，进行用专家提供的相关知识，经验和形式规则等，进行用专家

29、提供的相关知识，经验和形式规则等，进行数数数数据融合据融合据融合据融合，推理判断推理判断推理判断推理判断。uu检测系统接受到外界信息后，首先将它检测系统接受到外界信息后，首先将它检测系统接受到外界信息后，首先将它检测系统接受到外界信息后，首先将它模糊化模糊化模糊化模糊化，转换，转换，转换，转换为类似自然语言的表达形式，再通过为类似自然语言的表达形式，再通过为类似自然语言的表达形式，再通过为类似自然语言的表达形式，再通过模糊规则模糊规则模糊规则模糊规则进行综进行综进行综进行综合处理，最后输出检测结果合处理，最后输出检测结果合处理，最后输出检测结果合处理，最后输出检测结果-数量值数量值数量值数量值

30、或是或是或是或是类似于自然类似于自然类似于自然类似于自然语言的符号量语言的符号量语言的符号量语言的符号量。智能检测智能检测6.1 6.1 模糊智能检测概述模糊智能检测概述模糊智能检测概述模糊智能检测概述第六章第六章 基于模糊数学的智能检测基于模糊数学的智能检测n 模糊检测系统的基本结构模糊检测系统的基本结构模糊检测系统的基本结构模糊检测系统的基本结构uu为实现模糊检测系统的功能，存放为实现模糊检测系统的功能，存放为实现模糊检测系统的功能，存放为实现模糊检测系统的功能，存放基本模糊规则的知基本模糊规则的知基本模糊规则的知基本模糊规则的知识库识库识库识库和和和和模糊推理机制模糊推理机制模糊推理机制

31、模糊推理机制是必不可少的。模糊检测系统的是必不可少的。模糊检测系统的是必不可少的。模糊检测系统的是必不可少的。模糊检测系统的知识库规模一般较小，推理机构简单，在某种程度上知识库规模一般较小，推理机构简单，在某种程度上知识库规模一般较小，推理机构简单，在某种程度上知识库规模一般较小，推理机构简单，在某种程度上可以认为它是完成一个特定任务的小型智能系统，故可以认为它是完成一个特定任务的小型智能系统，故可以认为它是完成一个特定任务的小型智能系统，故可以认为它是完成一个特定任务的小型智能系统，故可采用可采用可采用可采用单片机单片机单片机单片机实现其仪表化。实现其仪表化。实现其仪表化。实现其仪表化。智能

32、检测智能检测6.1 6.1 模糊智能检测概述模糊智能检测概述模糊智能检测概述模糊智能检测概述第六章第六章 基于模糊数学的智能检测基于模糊数学的智能检测n 模糊检测系统的基本结构模糊检测系统的基本结构模糊检测系统的基本结构模糊检测系统的基本结构U UE EC CNBNBNMNMNSNSOOPSPSPMPMPBPBE ENBNBPBPBPBPBPBPBPBPBPSPSOOOONMNMPBPBPBPBPBPBPBPBPSPSOOOONSNSPSPSPSPSPSPSPSPSOONSNSNSNSOOPSPSPSPSPSPSOONSNSNSNSNSNSPSPSPSPSPSPSOONSNSNSNSNSNSN

33、SNSPMPMOOOONSNSNBNBNBNBNBNBNBNBPBPBOOOONSNSNBNBNBNBNBNBNBNB模糊控制规则表模糊控制规则表模糊控制规则表模糊控制规则表智能检测智能检测6.1 6.1 模糊智能检测概述模糊智能检测概述模糊智能检测概述模糊智能检测概述第六章第六章 基于模糊数学的智能检测基于模糊数学的智能检测n 模糊检测系统的基本结构模糊检测系统的基本结构模糊检测系统的基本结构模糊检测系统的基本结构uu典型的模糊检测系统的基本硬件组成如图：典型的模糊检测系统的基本硬件组成如图：典型的模糊检测系统的基本硬件组成如图：典型的模糊检测系统的基本硬件组成如图：智能检测智能检测6.1

34、6.1 模糊智能检测概述模糊智能检测概述模糊智能检测概述模糊智能检测概述第六章第六章 基于模糊数学的智能检测基于模糊数学的智能检测n 模糊检测系统的基本结构模糊检测系统的基本结构模糊检测系统的基本结构模糊检测系统的基本结构uu模糊检测器可以分为模糊检测器可以分为模糊检测器可以分为模糊检测器可以分为一维一维一维一维和和和和多维多维多维多维。uu数据处理模块数据处理模块数据处理模块数据处理模块对接受到的信源数值量进行信号处理，对接受到的信源数值量进行信号处理，对接受到的信源数值量进行信号处理，对接受到的信源数值量进行信号处理，如滤波，特征提取等。如滤波，特征提取等。如滤波，特征提取等。如滤波，特征

35、提取等。uu信息模糊化模块信息模糊化模块信息模糊化模块信息模糊化模块根据知识库中预设置的规则和要求，根据知识库中预设置的规则和要求，根据知识库中预设置的规则和要求，根据知识库中预设置的规则和要求，将精确的信息量转变为模糊量。将精确的信息量转变为模糊量。将精确的信息量转变为模糊量。将精确的信息量转变为模糊量。uu模糊推理是模糊检测器的核心模糊推理是模糊检测器的核心模糊推理是模糊检测器的核心模糊推理是模糊检测器的核心。智能检测智能检测6.1 6.1 模糊智能检测概述模糊智能检测概述模糊智能检测概述模糊智能检测概述第六章第六章 基于模糊数学的智能检测基于模糊数学的智能检测n 模糊检测系统的基本结构模

36、糊检测系统的基本结构模糊检测系统的基本结构模糊检测系统的基本结构uu解模糊解模糊解模糊解模糊将模糊结果转变为精确的数值量。将模糊结果转变为精确的数值量。将模糊结果转变为精确的数值量。将模糊结果转变为精确的数值量。uu知识库知识库知识库知识库的主要内容包括的主要内容包括的主要内容包括的主要内容包括模糊集合模糊集合模糊集合模糊集合和对应的和对应的和对应的和对应的隶属度函隶属度函隶属度函隶属度函 数数数数，模糊规则模糊规则模糊规则模糊规则，被测对象的特性知识被测对象的特性知识被测对象的特性知识被测对象的特性知识和和和和测量系统的相测量系统的相测量系统的相测量系统的相关知识关知识关知识关知识。uu隶属

37、度函数隶属度函数隶属度函数隶属度函数的产生可按专家经验直接给出，也可通过的产生可按专家经验直接给出，也可通过的产生可按专家经验直接给出，也可通过的产生可按专家经验直接给出，也可通过模糊统计和因素加权综合等方法给出。模糊统计和因素加权综合等方法给出。模糊统计和因素加权综合等方法给出。模糊统计和因素加权综合等方法给出。uu人机接口人机接口人机接口人机接口完成知识库和数据库的修改与更新，设置系完成知识库和数据库的修改与更新，设置系完成知识库和数据库的修改与更新，设置系完成知识库和数据库的修改与更新，设置系统的开启和关闭，选择输出量的类型。统的开启和关闭，选择输出量的类型。统的开启和关闭，选择输出量的

38、类型。统的开启和关闭，选择输出量的类型。智能检测智能检测6.1 6.1 模糊智能检测概述模糊智能检测概述模糊智能检测概述模糊智能检测概述第六章第六章 基于模糊数学的智能检测基于模糊数学的智能检测n 模糊检测系统的基本结构模糊检测系统的基本结构模糊检测系统的基本结构模糊检测系统的基本结构uu一般模糊检测系统的基本结构框图一般模糊检测系统的基本结构框图一般模糊检测系统的基本结构框图一般模糊检测系统的基本结构框图智能检测智能检测6.1 6.1 模糊智能检测概述模糊智能检测概述模糊智能检测概述模糊智能检测概述第六章第六章 基于模糊数学的智能检测基于模糊数学的智能检测n 模糊检测系统的基本结构模糊检测系

39、统的基本结构模糊检测系统的基本结构模糊检测系统的基本结构uu数据处理模块数据处理模块数据处理模块数据处理模块：对接收到的信源数值量进行信号处理，：对接收到的信源数值量进行信号处理，：对接收到的信源数值量进行信号处理，：对接收到的信源数值量进行信号处理，如滤波、特征值提取等。如滤波、特征值提取等。如滤波、特征值提取等。如滤波、特征值提取等。uu信息模糊化模块信息模糊化模块信息模糊化模块信息模糊化模块：根据知识库中预设值的规则和要求，：根据知识库中预设值的规则和要求，：根据知识库中预设值的规则和要求，：根据知识库中预设值的规则和要求，将精确的信息量转化为模糊量。将精确的信息量转化为模糊量。将精确的

40、信息量转化为模糊量。将精确的信息量转化为模糊量。uu模糊推理模糊推理模糊推理模糊推理：利用知识库中存放的专家知识和经验，即：利用知识库中存放的专家知识和经验，即：利用知识库中存放的专家知识和经验，即：利用知识库中存放的专家知识和经验，即可提炼为若干条模糊语言规则或模糊模型的形式，对可提炼为若干条模糊语言规则或模糊模型的形式，对可提炼为若干条模糊语言规则或模糊模型的形式，对可提炼为若干条模糊语言规则或模糊模型的形式，对接受到的语言变量作出接受到的语言变量作出接受到的语言变量作出接受到的语言变量作出模糊判决模糊判决模糊判决模糊判决，给出被测对象的语，给出被测对象的语，给出被测对象的语，给出被测对象

41、的语言符号结果。言符号结果。言符号结果。言符号结果。uu解模糊解模糊解模糊解模糊：将模糊结果转换为精确数值量。：将模糊结果转换为精确数值量。：将模糊结果转换为精确数值量。：将模糊结果转换为精确数值量。智能检测智能检测6.2 6.2 模糊智能检测技术应用实例模糊智能检测技术应用实例模糊智能检测技术应用实例模糊智能检测技术应用实例第六章第六章 基于模糊数学的智能检测基于模糊数学的智能检测n 克服过程大纯滞后的模糊检测器克服过程大纯滞后的模糊检测器克服过程大纯滞后的模糊检测器克服过程大纯滞后的模糊检测器uu具有纯滞后的过程在输入作用下，其响应要经过纯滞具有纯滞后的过程在输入作用下，其响应要经过纯滞具

42、有纯滞后的过程在输入作用下，其响应要经过纯滞具有纯滞后的过程在输入作用下，其响应要经过纯滞后时间才会在输出中反应出来，当纯滞后时间较大甚后时间才会在输出中反应出来，当纯滞后时间较大甚后时间才会在输出中反应出来，当纯滞后时间较大甚后时间才会在输出中反应出来，当纯滞后时间较大甚至起主要作用时，其影响更加严重，工程上称此为至起主要作用时，其影响更加严重，工程上称此为至起主要作用时，其影响更加严重，工程上称此为至起主要作用时，其影响更加严重，工程上称此为大大大大纯滞后过程纯滞后过程纯滞后过程纯滞后过程，此时一般控制系统难以工作。，此时一般控制系统难以工作。，此时一般控制系统难以工作。，此时一般控制系统

43、难以工作。uu广义上讲，纯滞后是因为系统的关键信息不能及时得广义上讲，纯滞后是因为系统的关键信息不能及时得广义上讲，纯滞后是因为系统的关键信息不能及时得广义上讲，纯滞后是因为系统的关键信息不能及时得到检测，等信号测出已经是事过境迁。到检测，等信号测出已经是事过境迁。到检测，等信号测出已经是事过境迁。到检测，等信号测出已经是事过境迁。uu针对典型化工大滞后过程，采用针对典型化工大滞后过程，采用针对典型化工大滞后过程，采用针对典型化工大滞后过程，采用基于系统特征信息的基于系统特征信息的基于系统特征信息的基于系统特征信息的模糊检测器模糊检测器模糊检测器模糊检测器。智能检测智能检测6.2 6.2 模糊

44、智能检测技术应用实例模糊智能检测技术应用实例模糊智能检测技术应用实例模糊智能检测技术应用实例第六章第六章 基于模糊数学的智能检测基于模糊数学的智能检测n 克服过程大纯滞后的模糊检测器克服过程大纯滞后的模糊检测器克服过程大纯滞后的模糊检测器克服过程大纯滞后的模糊检测器uu检测器的工作原理检测器的工作原理检测器的工作原理检测器的工作原理t t 对具有大纯滞后的生产过程，过程的动态特性对具有大纯滞后的生产过程，过程的动态特性对具有大纯滞后的生产过程，过程的动态特性对具有大纯滞后的生产过程，过程的动态特性 可以在其可以在其可以在其可以在其运行特征运行特征运行特征运行特征上得到反映。上得到反映。上得到反

45、映。上得到反映。t t 特征变量特征变量特征变量特征变量是对系统一种定性与定量相结合的描是对系统一种定性与定量相结合的描是对系统一种定性与定量相结合的描是对系统一种定性与定量相结合的描 述，通过此类特征的述，通过此类特征的述，通过此类特征的述，通过此类特征的在线提取与映射在线提取与映射在线提取与映射在线提取与映射，可在一，可在一，可在一，可在一 定程度上获取过程的动态特性。定程度上获取过程的动态特性。定程度上获取过程的动态特性。定程度上获取过程的动态特性。智能检测智能检测6.2 6.2 模糊智能检测技术应用实例模糊智能检测技术应用实例模糊智能检测技术应用实例模糊智能检测技术应用实例第六章第六章

46、 基于模糊数学的智能检测基于模糊数学的智能检测n 克服过程大纯滞后的模糊检测器克服过程大纯滞后的模糊检测器克服过程大纯滞后的模糊检测器克服过程大纯滞后的模糊检测器uu典型的化工过程一般为低频过程，类似低通滤波器，典型的化工过程一般为低频过程，类似低通滤波器，典型的化工过程一般为低频过程，类似低通滤波器，典型的化工过程一般为低频过程，类似低通滤波器，其传递函数可用二阶加纯滞后的环节来近似描述。其传递函数可用二阶加纯滞后的环节来近似描述。其传递函数可用二阶加纯滞后的环节来近似描述。其传递函数可用二阶加纯滞后的环节来近似描述。二阶纯滞后环节过程闭环时一段输入（下面）、输出（上面）时间序列二阶纯滞后环

47、节过程闭环时一段输入（下面）、输出（上面）时间序列二阶纯滞后环节过程闭环时一段输入（下面）、输出（上面）时间序列二阶纯滞后环节过程闭环时一段输入（下面）、输出（上面）时间序列智能检测智能检测6.2 6.2 模糊智能检测技术应用实例模糊智能检测技术应用实例模糊智能检测技术应用实例模糊智能检测技术应用实例第六章第六章 基于模糊数学的智能检测基于模糊数学的智能检测n 克服过程大纯滞后的模糊检测器克服过程大纯滞后的模糊检测器克服过程大纯滞后的模糊检测器克服过程大纯滞后的模糊检测器uu模糊检测器的实现模糊检测器的实现模糊检测器的实现模糊检测器的实现智能检测智能检测6.2 6.2 模糊智能检测技术应用实例

48、模糊智能检测技术应用实例模糊智能检测技术应用实例模糊智能检测技术应用实例第六章第六章 基于模糊数学的智能检测基于模糊数学的智能检测n 克服过程大纯滞后的模糊检测器克服过程大纯滞后的模糊检测器克服过程大纯滞后的模糊检测器克服过程大纯滞后的模糊检测器uu实验测试实验测试实验测试实验测试智能检测智能检测6.2 6.2 模糊智能检测技术应用实例模糊智能检测技术应用实例模糊智能检测技术应用实例模糊智能检测技术应用实例第六章第六章 基于模糊数学的智能检测基于模糊数学的智能检测n 克服过程大纯滞后的模糊检测器克服过程大纯滞后的模糊检测器克服过程大纯滞后的模糊检测器克服过程大纯滞后的模糊检测器uu测试结果分析

49、测试结果分析测试结果分析测试结果分析智能检测智能检测6.2 6.2 模糊智能检测技术应用实例模糊智能检测技术应用实例模糊智能检测技术应用实例模糊智能检测技术应用实例第六章第六章 基于模糊数学的智能检测基于模糊数学的智能检测n 克服过程大纯滞后的模糊检测器克服过程大纯滞后的模糊检测器克服过程大纯滞后的模糊检测器克服过程大纯滞后的模糊检测器uu测试结果测试结果测试结果测试结果t t 测试结果表明，该模糊检测器能够有效的预测过程的测试结果表明，该模糊检测器能够有效的预测过程的测试结果表明，该模糊检测器能够有效的预测过程的测试结果表明，该模糊检测器能够有效的预测过程的 被调参数。被调参数。被调参数。被

50、调参数。t t 该检测器引入到闭环该检测器引入到闭环该检测器引入到闭环该检测器引入到闭环PIDPIDPIDPID控制系统中，输入输出均为控制系统中，输入输出均为控制系统中，输入输出均为控制系统中，输入输出均为4-4-4-4-20mA 20mA 20mA 20mA的标准信号。测试表明，引入的模糊检测器的闭的标准信号。测试表明，引入的模糊检测器的闭的标准信号。测试表明，引入的模糊检测器的闭的标准信号。测试表明，引入的模糊检测器的闭 环控制系统跟踪调节时其超调小，回复时间短，定值环控制系统跟踪调节时其超调小，回复时间短，定值环控制系统跟踪调节时其超调小，回复时间短，定值环控制系统跟踪调节时其超调小，