《模糊控制算法》PPT课件.ppt
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1、模糊控制理论在n一、概述n二、在汽车上的应用方面n三、举例说明在汽车空调当中的应用n四、简要介绍在其他方面的应用 一、概一、概 述述n、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语言的一种智能控制 2、为什么为什么采用模糊控制?采用模糊控制?n传统的自动控制控制器的综合设计都要建立在被控对象准确的数学模型(即传递函数模型或状态空间模型)的基础上,但是在实际中,很多系统的影响因素很多,油气混合过程、油气混合过程、缸内燃烧过程等缸内燃烧过程等),很难找出精确的数学模型。这
2、种情况下,模糊控制的诞生就显得意义重大。因为模糊控制不用建立数学模型不需要预先知道过程精确的数学模型不需要预先知道过程精确的数学模型。要研制智能化的汽车,就离不开模糊控制技术如汽车空调:人体舒适度的模糊性和空调复杂系统 3、工作原理n把由各种传感器测出的精确量转换成为适于模糊把由各种传感器测出的精确量转换成为适于模糊运算的模糊量运算的模糊量,然后将这些量在模糊控制器中加以然后将这些量在模糊控制器中加以运算运算,最后再将运算结果中的模糊量转换为精确最后再将运算结果中的模糊量转换为精确量量,以便对各执行器进行具体的操作控制。以便对各执行器进行具体的操作控制。n在模糊控制中在模糊控制中,存在着一个模
3、糊量和精确量之间存在着一个模糊量和精确量之间相互转化的问题相互转化的问题 模糊控制原理图模糊控制原理图s:系统的设定值。x1,x2:模糊控制的输入(精确量)。X1,X2:模糊量化处理后的模糊量。U:经过模糊控制规则和近似推理后得出的模糊控制量。u:经模糊判决后得到的控制量(精确量)。y:对象的输出。也可以表示成工作步骤:输入量模糊化 建立模糊规则 进行模糊推理 输出量反模糊3、模糊控制的特点适用于不易获得精确数学模型的被控对象,是一种语言变量控制器 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。二、模糊控制在汽车的应
4、用方面1、ABS防抱死系统工况的多变及轮胎的非线性工况的多变及轮胎的非线性2、汽车巡航系统外外界负荷的扰动、汽车质量和传动系效率的不确界负荷的扰动、汽车质量和传动系效率的不确 定性、被控对象的强非线性定性、被控对象的强非线性3、汽车空调人体舒适感的模糊性和空调复杂结构人体舒适感的模糊性和空调复杂结构4、半主动悬架系统参数不稳定性系统参数不稳定性5 5、发动机三、在汽车空调上的应用对汽车空调系统的要求:技术性能和控制性能优良,满足人体舒适性的要求;节能自动控制的应用是达到这两方面要求的一个重要途径。经典控制理论:经典控制理论:建立数学模型现代控制理论:现代控制理论:状态方程 空调器为典型的传质换
5、热系统,结构和内部物理过程复杂,难以建立精确的数学模型。汽车空调由于工作条件多变工作条件多变,用传统的控制方法如:PID控制,难以获得较好的控制效果。对于环境干扰,鲁棒性好,能够抑制非线性因素对控制器的影响 全空调型客车空调原理图全空调型客车空调原理图1、外进风;2出风口;3蒸发器风机:4蒸发器芯;5热水器芯:6温度门:7、出风口:8车内进风n模糊控制是基于语言的控制n模糊语言集的组成:T T(E E)T T(E E)=负大,负中,负小,零,正小,正中,正大负大,负中,负小,零,正小,正中,正大 用模糊语言变量用模糊语言变量E E 来描述偏差,来描述偏差,或用符号表示或用符号表示 负大负大NB
6、NB(Negative BigNegative Big)、)、负中负中NMNM(Negative MediumNegative Medium)、)、负小负小NSNS(Negative SmallNegative Small)、)、零零ZEZE(ZeroZero)、)、正小正小PSPS(Positive SmallPositive Small)、)、正中正中PMPM(Positive MediumPositive Medium),),正大正大PBPB(Positive BigPositive Big),),则:则:T T(E E)=NB=NB,NMNM,NSNS,ZEZE,PSPS,PMPM,P
7、BPB建立隶属函数:n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。集的多少,由控制精度决定。n例如,参数例如,参数“温差温差”的相应子集可以是的相应子集可以是“正大,正小,负小,负大正大,正小,负小,负大”,也可以是,也可以是“正大,正中,正小,负小,负中,负大正大,正中,正小,负小,负中,负大”,后者比前者,后者比前者模糊子集多,因而控制精度更高(在其它条件相同的情况下)。
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