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1、智能控制12023/2/15 传统反馈系统传统反馈系统第1页/共123页智能控制22023/2/15p比例-积分-微分是常用的一种控制器，在工业过程中其常用的形式是称为PIDPID控制器。p这种控制用来解决线性定常系统的控制问题是十分有效的。p现代控制理论在空间飞行方面也得到了成功的应用。p经典控制和现代控制共同点在于都是基于模型的控制。第2页/共123页智能控制32023/2/15 大滞后、非线性的复杂工业对象，难以获得精确数学模型，模型非常粗糙的工业系统等。在实际生产过程中，人们发现，有经验的操作人员，虽然不懂被控对象或被控过程的数学模型，却能凭借经验采取相应的决策，很好的完成控制工作。模
2、糊控制就是这种模仿人的思维方式和人的控制经验来实现控制的一种控制方法。第3页/共123页智能控制42023/2/15 模糊控制是以模糊集理论、语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种智能控制方法，它是从行为上模仿人的模糊推理和决策过程的一种智能控制方法。该方法首先将操作人员或专家经验提炼成一组模糊规则，然后将来自传感器的实时信号模糊化，将模糊化后的信号作为模糊规则的输入，完成模糊推理，将推理后得到的输出量加到执行器上。2、模糊控制原理第4页/共123页智能控制52023/2/15图图 模糊控制原理框图模糊控制原理框图第5页/共123页智能控制62023/2/15 模模糊糊控控制制器器（Fuzzy F
3、uzzy ControllerFCControllerFC）也也称称为为模模糊糊逻逻辑辑控控制制器器（Fuzzy Fuzzy Logic Logic ControllerFLCControllerFLC）,由由于于所所采采用用的的模模糊糊控控制制规规则则是是由由模模糊糊理理论论中中模模糊糊条条件件语语句句来来描描述述的的，因因此此模模糊糊控控制制器器是是一一种种语语言言型型控控制制器器，故故也也称称为为模模糊糊语语言言控控制制器器（Fuzzy Language ControllerFLCFuzzy Language ControllerFLC）。）。第6页/共123页智能控制72023/2/1
4、53 3、模糊控制器的结构 单变量模糊控制器p单变量模糊控制系统：是指在模糊控化子系统中，具有一个输入变量和一个输出变量的系统。p 一个单变量模糊控制系统所采用的模糊控制器称为单变量模糊控制器。多变量模糊控制器第7页/共123页智能控制82023/2/15（1 1）模糊控制器的维数：通常指单变量模糊控 制器的输入量个数。一维模糊控制器如图所示，它的输入变量是系统的偏差量E E，输出变量是系统的控制量的变化值U U。由于仅采用偏差控制，所以系统的动态控制性能不佳，一般用于一阶被控对象。第8页/共123页智能控制92023/2/15第9页/共123页2023/2/15智能控制10 A.增益调节型模
5、糊PID 1.Performance-Supervised based gain-scheduling fuzzy PID controller.If(“Performance Index”is)then(is)and(is)and(is)2.Error-driven based gain-scheduling fuzzy PID controller.If(E is)and(CE is)then(is)(is)(is)（2）控制器内部结构第10页/共123页智能控制112023/2/15B B 直接型（常规的模糊控制器）直接型（常规的模糊控制器）(1)位置式（输出不含积分环节）是指ri 表示
6、第i 条控制规则。（2)速度式（输出含积分环节）速度式（输出含积分环节）位置式模糊控制器相当于PD型(比例、微分)控制器；而速度型模糊控制器相当于PI型(比例、积分)控制器。相对于位置型，速度型的模糊控制器设计容易些。第11页/共123页智能控制122023/2/15下图是速度型模糊控制器的结构图(采样系统）。图中其中，ke,k e分别为偏差e,e的量化因子；K u为控制增量比例因子。第12页/共123页2023/2/15智能控制13 The general structure of a typical fuzzy feedback control system is shown as（连续系
7、统）第13页/共123页2023/2/15智能控制14Type1(Mamdani type PI type control):including the output integration loop (i.e.,the fuzzy controller output is incremental output).Obviously,the structure is same as conventional PI controller,but K1 and K2 are nonlinear coefficients or gain factors,so this fuzzy PI contro
8、ller owns nonlinear gain factors and has different control effectiveness.第14页/共123页2023/2/15智能控制15Type2:not including the output integration loop.Where K1 and K2 are nonlinear gain factors,its structure is same as the conventional PD controller.第15页/共123页2023/2/15智能控制16 C.Hybrid Fuzzy PID controller
9、（复合型）复合型模糊控制器是指模糊控制同传统控制相结合的一种复合型模糊控制器是指模糊控制同传统控制相结合的一种控制方法，通常由简单模糊控制器和控制方法，通常由简单模糊控制器和PIPI或或PIDPID控制器组成。控制器组成。利用模糊控制器对系统实现非线性的智能控制，利用利用模糊控制器对系统实现非线性的智能控制，利用PIPI控控制器克服在偏差趋于零时，模糊控制器可能产生的振荡及制器克服在偏差趋于零时，模糊控制器可能产生的振荡及稳态误差。稳态误差。由复合型模糊控制器组成的控制系统有以下几种系统结构：由复合型模糊控制器组成的控制系统有以下几种系统结构：双模控制结构；双模控制结构；串联控制结构；串联控制
10、结构；并联控制结构；并联控制结构；串级控制结构。串级控制结构。第16页/共123页2023/2/15智能控制17I.I.双模控制结构复合模糊控制的双模控制结构如下图所示，由特征识别器对系统的工作状态进行识别。当系统的偏差较大时，系统切入模糊控制，当系统偏差较小时，系统切入PIPI控制器.第17页/共123页2023/2/15智能控制18II.II.串联控制结构在这种结构中，当系统的偏差大于语言变量值的零档(ZE)(ZE)时，系统的偏差信号和模糊控制器的输出同时作为PIPI控制的输入信号。当系统的偏差小于语言变量零值档时，模糊控制器输出断开，仅有偏差加到PIPI控制器的输入端。这样既有利于改善系
11、统的动态响应(加速)，又提高了系统的稳态性能。系统结构如图7-97-9。第18页/共123页2023/2/15智能控制19第19页/共123页2023/2/15智能控制20III.III.并联控制结构这种结构如图7-107-10所示，模糊控制器输出和PIPI控制器输出并联在一起，当系统偏差大于语言变量值零档时，模糊控制器和PIPI控制器的输出同时作用于对象，有较强的控制作用；当系统的偏差小于语言变量值的零档时，模糊控制器回路自动断开，仅由PIPI控制器作用于对象，系统能有良好的稳态性能。第20页/共123页2023/2/15智能控制21IV.IV.串级控制结构串级控制结构如图7-117-11所
12、示，系统由模糊控制器和PIDPID控制器级连而成。模糊控制器的输出可以是内环的设定值 见图7-7-11(a)11(a)；也可以是内环设定值的修正值 见图7-11(b)7-11(b)利用模糊控制器输入输出的非线性特性，正好用于描述系统内外环被控变量之间的非线性关系。这一控制系统的构成绕开了建立复杂数学模型的障碍，综合了模糊控制和PIDPID控制的优点，为实际问题的解决开拓了新的途径。第21页/共123页2023/2/15智能控制22第22页/共123页智能控制232023/2/154、模糊控制器的构成模糊控制器的构成（以直接型或常规性为例）（以直接型或常规性为例）模糊控制器的组成框图如图所示。模
13、糊控制器的组成框图如图所示。图图 模糊控制器的组成框图模糊控制器的组成框图 第23页/共123页智能控制242023/2/15（1 1）.模糊化接口（Fuzzy interfaceFuzzy interface）模糊控制器的输入必须通过模糊化才能用于控制输出的求解，因此它实际上是模糊控制器的输入接口。它的主要作用 是 将 真 实 的 确 定 量 输 入 转 换 为 一 个 模 糊 量。把物理量的清晰值转换成模糊语言变量的过程叫做清晰量的模糊化。对于一个模糊输入变量e e，其模糊子集通常可以作如下方式划分：（1 1）=负大，负小，零，正小，正大=NB,=NB,NS,NS,ZO,ZO,PS,PBP
14、S,PB（2 2）=负大，负中，负小，零，正小，正中，正大=N=NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PBB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB（3 3）=大，负中，负小，零负，零正，正小，正中，正大=NB,NM,NS,NZ,PZ,PS,PM,PB=NB,NM,NS,NZ,PZ,PS,PM,PB第24页/共123页智能控制252023/2/15用三角型隶属度函数表示如图所示。图 模糊子集和模糊化等级 第25页/共123页智能控制262023/2/15（2）.知识库（Knowledge BaseKB）知识库由数据库和规则库两部分构成。数据库（Data Data BaseDBBaseDB）数据库所存
15、放的是所有输入、输出变量的全部模糊子集的隶属度矢量值（即经过论域等级离散化以后对应值的集合），若论域为连续域则为隶属度函数。在规则推理的模糊关系方程求解过程中，向推理机提供数据。第26页/共123页智能控制272023/2/15规则库（Rule BaseRB）模糊控制器的规则是基于专家知识或手动操作人员长期积累的经验，它是按人的直觉推理的一种语言表示形式。模糊规则通常有一系列的关系词连接而成，如if-then、else、also、end、or等，关系词必须经过“翻译”才能将模糊规则数值化。最常用的关系词为if-then、also，and等。例如，某模糊控制系统输入变量为（误差）和（误差变化），
16、它们对应的语言变量为E和EC，可给出一组模糊规则：第27页/共123页智能控制282023/2/15R1:IF E is NB and EC is NB then U is PBR2:IF E is NB and EC is NS then U is PM 通常把if部分称为“前提部，而then部分称为“结论部”，其基本结构可归纳为If A and B then C,其中A为论域U上的一个模糊子集，B是论域V上的一个模糊子集。根据人工控制经验，可离线组织其控制决策表R（输入输出模糊关系）,R是笛卡儿乘积集上的一个模糊子集，则某一时刻其控制量由下式给出：第28页/共123页智能控制292023/
17、2/15式中 模糊直积运算；模糊合成运算。规则库是用来存放全部模糊控制规则的，在推理时为“推理机”提供控制规则。规则条数和模糊变量的数量及其模糊子集划分有关。划分越细，规则条数越多，但并不代表规则库的准确度越高，规则库的“准确性”还与专家知识的准确度有关。第29页/共123页智能控制302023/2/15（3 3）推理与解模糊接口（Inference and Defuzzy-interfaceInference and Defuzzy-interface）推理是模糊控制器中，根据输入模糊量，由模糊控制规则完成模糊推理来求解模糊关系方程，并获得模糊控制量的功能部分。在模糊控制中，考虑到推理时间，
18、通常采用运算较简单的推理方法。前面已经介绍过模糊推理的各种方法。推理包含有正向推理和逆向推理两类。正向推理常被用于模糊控制中，而逆向推理一般用于知识工程学领域的专家系统中。第30页/共123页智能控制312023/2/15 推理结果的获得，表示模糊控制的规则推理功能已经完成。但是，至此所获得的结果仍是一个模糊量，不能直接用来作为控制量，还必须作一次转换，求得清晰的控制量输出，即为解模糊。通常把输出端具有转换功能作用的部分称为解模糊接口（清晰化接口）。第31页/共123页智能控制322023/2/15清晰化接口p清晰化又称去模糊和解模糊。p模糊推理所得的结果是一个模糊集或者是它的隶属函数，不能直
19、接用于作为控制量，因而还必须作一次转换，将模糊量转换为清晰的数字量。p清晰化有各种方法，其中最简单的一种是最大隶属度法。在控制技术中最常用的方法还有重心法，面积重心法，左取大法，右取大法，最大平均值法等。第32页/共123页智能控制332023/2/155、模糊控制系统的工作原理 以以水水位位的的模模糊糊控控制制为为例例，如如图图所所示示。设设有有一一个个水水箱箱，通通过过调调节节阀阀可可向向内内注注水水和和向外抽水。设计一个模糊控制器，通过调节阀门将水位稳定在固定点附近。向外抽水。设计一个模糊控制器，通过调节阀门将水位稳定在固定点附近。图 水箱液位控制 第33页/共123页智能控制34202
20、3/2/15模糊控制规则 按照日常的操作经验，可以得到基本的控制规则：按照日常的操作经验，可以得到基本的控制规则：“若水位高于若水位高于O O O O点，则向外排水，差值越大，排水越快点，则向外排水，差值越大，排水越快”；“若水位低于若水位低于O O O O点，则向内注水，差值越大，注水越快点，则向内注水，差值越大，注水越快”。根据上述经验，按下列步骤设计模糊控制器：根据上述经验，按下列步骤设计模糊控制器：第34页/共123页智能控制352023/2/15（1）确定观测量和控制量确定观测量和控制量（语言变量的选择）（语言变量的选择）定义理想液位定义理想液位O O点的水位为点的水位为h h0 0
21、，实际测得的水位高度为，实际测得的水位高度为h h，选择液位差，选择液位差将当前水位对于将当前水位对于O O点的偏差点的偏差e e作为观测量，作为观测量，（2 2）输入量和输出量的输入量和输出量的模糊化模糊化将偏差将偏差e e分为五级：负大（分为五级：负大（NBNB），负小（），负小（NSNS），零（），零（O O），正小（），正小（PSPS），正大），正大（PBPB）。）。第35页/共123页智能控制362023/2/15根据偏差根据偏差e e的变化范围分为七个等级：的变化范围分为七个等级：-3-3，-2-2，-1-1，0 0，+1+1，+2+2，+3+3。得到水位变化。得到水位变化模糊表模
22、糊表。表表 水位变化划分表水位变化划分表第36页/共123页智能控制372023/2/15 控控制制量量u u为为调调节节阀阀门门开开度度的的变变化化。将将其其分分为为五五级级：负负大大（NBNB），负负小小（NSNS），零零（O O），正正小小（PSPS），正正大大（PBPB）。并并根根据据u u的的变变化化范范围围分分为为九九个个等等级级：-4-4，-3-3，-2-2，-1-1，0 0，+1+1，+2+2，+3+3，+4+4。得到控制量模糊划分表。得到控制量模糊划分表6-26-2。第37页/共123页智能控制382023/2/15表表6-2 6-2 控制量变化划分表控制量变化划分表第38页
23、/共123页智能控制392023/2/15（3 3）模糊规则模糊规则的描述的描述 根据日常的经验，设计以下模糊规则：根据日常的经验，设计以下模糊规则：（A A）“若若e e负大，则负大，则u u正大正大”（B B）“若若e e负小，则负小，则u u正小正小”（C C）“若若e e为为0 0，则，则u u为为0”0”（D D）“若若e e正小，则正小，则u u负小负小”（E E）“若若e e正大，则正大，则u u负大负大”第39页/共123页智能控制402023/2/15 上述规则采用上述规则采用“IF A THEN B”IF A THEN B”形式来描述：形式来描述：（A A）if e=NB
24、then u=NBif e=NB then u=NB（B B）if e=NS then u=NSif e=NS then u=NS（C C）if e=0 then u=0if e=0 then u=0（D D）if e=PS then u=PSif e=PS then u=PS（E E）if e=PB then u=PBif e=PB then u=PB 根据上述经验规则，可得模糊控制表根据上述经验规则，可得模糊控制表6-36-3。第40页/共123页智能控制412023/2/15表表6-3 6-3 模糊控制规则表模糊控制规则表（4 4）求模糊关系（模糊推理）求模糊关系（模糊推理）模模糊糊控控
25、制制规规则则是是一一个个多多条条语语句句，它它可可以以表表示示为为UVUV上上的的模模糊糊子子集集，即即模模糊糊关关系系R R：其中规则内的模糊集运算取交集，规则间的模糊集运算取并集。其中规则内的模糊集运算取交集，规则间的模糊集运算取并集。第41页/共123页智能控制422023/2/15第42页/共123页智能控制432023/2/15第43页/共123页智能控制442023/2/15由以上五个模糊矩阵求并集（即隶属函数最大值），得：由以上五个模糊矩阵求并集（即隶属函数最大值），得：第44页/共123页智能控制452023/2/15（5 5）模糊决策（模糊推理）模糊决策（模糊推理）模糊控制器
26、的输出为误差向量和模糊关系的合成：模糊控制器的输出为误差向量和模糊关系的合成：当误差当误差e e为为NBNB时，时，控制器输出为控制器输出为（模糊变换）（模糊变换）第45页/共123页智能控制462023/2/15第46页/共123页智能控制472023/2/15（6 6）控制量的反模糊化控制量的反模糊化 由由模模糊糊决决策策可可知知，当当误误差差为为负负大大时时，实实际际液液位位远远高高于于理理想想液液位位，e=NBe=NB，控控制制器的输出为一模糊向量，可表示为：器的输出为一模糊向量，可表示为：如如果果按按照照“隶隶属属度度最最大大原原则则”进进行行反反模模糊糊化化，则则选选择择控控制制量
27、量为为 ，即即阀门的开度应关大一些，减少进水量。阀门的开度应关大一些，减少进水量。第47页/共123页智能控制482023/2/15仿仿真真：按按上上述述步步骤骤，设设计计水水箱箱模模糊糊控控制制的的MatlabMatlab仿仿真真程程序序。通通过过该该程程序序，可可实实现现模模糊糊控控制制的的动动态态仿仿真真。模模糊糊控控制制响响应应表表见见表表6-46-4所所示示。取取偏偏差差e=-3e=-3，运运行行该该程程序序，得得u u=-4=-4。表表6-4 6-4 模糊控制响应表模糊控制响应表第48页/共123页智能控制492023/2/156.2 设计步骤设计步骤模糊控制器最简单的实现方法是将
28、一系列模糊控制模糊控制器最简单的实现方法是将一系列模糊控制规则离线转化为一个查询表（又称为控制表）。这规则离线转化为一个查询表（又称为控制表）。这种模糊控制其结构简单，使用方便，是最基本的一种模糊控制其结构简单，使用方便，是最基本的一种形式。本节以种形式。本节以单变量二维模糊控制器单变量二维模糊控制器为例，介绍为例，介绍这种形式模糊控制器的设计步骤，其设计思想是设这种形式模糊控制器的设计步骤，其设计思想是设计其他模糊控制器的基础。计其他模糊控制器的基础。第49页/共123页智能控制502023/2/151 1 模糊控制器的结构模糊控制器的结构 单变量二维模糊控制器是最常见的结构形式。单变量二维
29、模糊控制器是最常见的结构形式。2 2 定义输入输出模糊集定义输入输出模糊集 选择误差选择误差E E、误差变化、误差变化ECEC及控制量及控制量u u的模糊子集。例如：的模糊子集。例如：E E、ECEC和和u u的模糊集均为：的模糊集均为：E E、ECEC的的论论域域（离离散散）可可为为：-3-3，-2-2，-1-1，0 0，1 1，2 2，33；也也可可为为连连续续，。第50页/共123页智能控制512023/2/153 3 定义输入输出隶属函数定义输入输出隶属函数 模糊变量误差模糊变量误差E E、误差变化、误差变化ECEC及控制量及控制量u u的模糊集和论域确定后，需对模糊语言的模糊集和论域
30、确定后，需对模糊语言变量确定隶属函数，确定论域内元素对模糊语言变量的隶属度。变量确定隶属函数，确定论域内元素对模糊语言变量的隶属度。在设计一个输入语言变量的隶属函数时,所要考虑的因素有：隶属函数的个数、形状，位置分布和相互重叠程度等。一个语言变量的各个模糊集(语言值)之间并没有明确的分界线，反应在模糊集的隶属函数曲线上，就是这些隶属函数必定是相互重叠的。分布可能是不均匀的。第51页/共123页智能控制522023/2/15选择合适的重叠，正是一个模糊控制器相对于参数变化时具有鲁棒性的原因所在。一般重叠率在0.20.6之间选取第52页/共123页智能控制532023/2/15隶属函数的分布均匀性
31、第53页/共123页2023/2/15智能控制544.建立模糊控制（响应）表 为便于计算机实现，模糊控制器常常以控制查询表(Look-(Look-up Table of Fuzzy Control)up Table of Fuzzy Control)的形式出现。该表是根据模糊控制规则，通过模糊控制算法求出的模糊控制装置输入量和输出量给定离散点上的对应关系的表格。查表法就是把所有可能的输入量都量化到语言变量论域的元素上，并以输入论域的元素作为输入量进行组合，求出输入量论域元素和输出量论域元素之间关系的表格。这个表格可直接从控制规则求出控制量，称为直接法；另一种是先求出系统的模糊关系R R，再根据
32、输入求出控制量，最后把控制量精确化，可得控制表，称为间接法。第54页/共123页2023/2/15智能控制55 为了能产生控制查询表，通常需要把语言变量的论域从连续域转换成有限整数的离散论域。设有物理量，其论域X=-x,x,X=-x,x,把此论域转换成整数N=-n,-n+1,-1,0,1,nN=-n,-n+1,-1,0,1,n。为此，令k k为量化因子，即若在X X论域中有a a，则可以找到论域N N中的元素y y与之对应：y=kay=ka若求出y y含有小数，则可采用四舍五入方法对y y取整。第55页/共123页2023/2/15智能控制56 在实际中，连续域的范围是X=xX=xL L,x,
33、xH H,x,xL L表示低限值，x xH H表示高限值。量化因子可表示为对于X X论域的清晰量a a，对应离散论域中的元素b b为通过这样的量化之后，X=xX=xL L,x,xH H 就转换成 离散论域N=-n,-n+1,N=-n,-n+1,-1,0,1,-1,0,1,n.,n.若取n=6,n=6,则N=-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6N=-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6，构成含1313个整数元素的离散集合.第56页/共123页2023/2/15智能控制57 这样,就可以在离散论域中对语言变量进行分档,每一档称为语言变量的语言值，这
34、些语言变量值可以有不同的表示方法，分述如下。图形表示法；表格表示法。第57页/共123页2023/2/15智能控制58图形表示法 语言变量“偏差”E有“负大”、“负中”、“负小”、“零”、“正小”、“正中”、“正大”七个语言值(NB,NM,NS,ZE,PS,PM,PB)它们在偏差E的整数论域中的分布如图7-31所示。第58页/共123页2023/2/15智能控制59p从图中看出，它们均是三角形分布隶属函数。其中各个值的范围分别为 “负大”(NB)：-6-4 “负中”(NM)：-6-2 “负小”(NS)：-40 “零”(ZE)：-22 “正小”(PS)：04 “正中”(PM)：26 “正大”(P
35、B)：46在各个值的给定范围外,它们的隶属度均为零。第59页/共123页2023/2/15智能控制60表格表示法p把“偏差”的整数论域元素和语言变量值分别作为表格的行和列，就可以得到语言变量值的表格表示，也可称为语言变量的赋值表。如表6-4(a)、(b)所示。第60页/共123页2023/2/15智能控制61-6-5-4-3-2-1NB10.50000NM00.510.500NS0000.510.5ZE000000.5PS000000PM000000PB000000表6-4(a)语言变量值的表格表示第61页/共123页2023/2/15智能控制620123456NB0000000NM00000
36、00NS0000000ZE10.500000PS00.510.5000PM0000.510.50PB000000.51表6-4(b)语言变量值的表格表示第62页/共123页2023/2/15智能控制63 间接法求取模糊控制表 间接法是先求出模糊关系R R，再根据输入求出控制量，把控制量清晰化，可得模糊控制表。设有k k条控制规则，其格式为其中，i=1,2,i=1,2,，m;j=1,2,m;j=1,2,n,n。每条控制规则对应的模糊关系为第63页/共123页2023/2/15智能控制64总的模糊关系R为设Ai(i=1,2,m)的论域为 -p,-p+1,0,p-1,p设Bj(j=1,2,n)的论域
37、为 -p,-p+1,0,p-1,p设Cij的论域为 -p,-p+1,0,p-1,p用隶属函数形式描述为第64页/共123页2023/2/15智能控制65 对于输入值a*，在经量化之后，它必定为对应论域中的某个元素，在a*量化之后，它可能为下列任一模糊量Ai(i=1,2,2p+1)：第65页/共123页2023/2/15智能控制66对于输入值b*,它的对应模糊量Bj(j=1,2,2p+1)的形式与上面情况类同。由控制规则求出模糊关系R，并根据输入求出对应控制量Cij，即 在求出了输出控制量Cij之后，以最大隶属度法（或其他解模糊方法）进行清晰化计算，可以求出Cij对应论域中的隶属度最大的元素。这
38、个元素就是输出控制的清晰值。第66页/共123页2023/2/15智能控制67 下面以一个二维模糊控制器为例说明模糊控制表的建表过程。设输入为偏差e e和偏差变化DeDe，输出控制量为u u。它们的模糊集及论域定义如下：偏差E E的模糊集为 NB,NM,NS,NZ,PZ,PS,PM,PBNB,NM,NS,NZ,PZ,PS,PM,PB 偏差变化率CECE和控制量U U的模糊集均为 NB,NM,NS,ZE,PS,PM,PBNB,NM,NS,ZE,PS,PM,PB上述NB=NB=负大,NM=,NM=负中,NS=,NS=负小,NZ,NZ0 0PZPZ0 0,PS,PS正小,PM,PM正中,PB,PB正
39、大。偏差模糊集选取NZNZ，PZPZ，主要是着眼于提高稳态精度。第67页/共123页2023/2/15智能控制68偏差E的论域为-6,-5,-4,-3-2,-1,0,+0,1,2,3,4,5,6偏差变化率CE的论域为-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6控制量U的论域为-7,-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6,7表6-5给出了一类根据系统输出的偏差及偏差变化趋势来消除偏差的模糊控制规则。第68页/共123页2023/2/15智能控制69U CE ENB NM NS ZE PS PM PBNBNMNSNZPZPSPMPBPBPBPBPBPMZE
40、ZEPBPBPBPBPMZEZEPMPMPMPMZENSNSPMPMPSZENSNMNMPMPMPSZENSNMNMPSPSZENMNMNMNMZEZENMNBNBNBNBZEZENMNBNBNBNB表6-5 模糊控制规则表第69页/共123页2023/2/15智能控制70这个控制规则表可以用21条模糊条件语句来描述1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.第70页/共123页2023/2/15智能控制7111.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.第71页/共123页2023/2/15智能控制72 偏差E、偏差变化CE和控制量U的模糊集及论域、控制规则确定后，需确定模糊
41、语言变量的隶属函数，即对模糊变量赋值，以确定论域内元素对模糊语言变量的隶属度。设模糊变量E，CE及U的赋值分别如表6-6，6-7,6-8所示，它们是根据不同的实际情况具体确定的。第72页/共123页2023/2/15智能控制73-6-5-4-3-2-10-NB10.500000NM00.510.5000NS0000.510.50NZ000000.51PZ0000000PS0000000PM0000000PB0000000表6-6(a)偏差e的语言变量值第73页/共123页2023/2/15智能控制740+123456NB0000000NM0000000NS0000000NZ0000000PZ1
42、0.500000PS00.510.5000PM0000.510.50PB000000.51表6-6(b)偏差e的语言变量值1第74页/共123页2023/2/15智能控制75-6-5-4-3-2-1NB10.50000NM00.510.500NS0000.510.5ZE000000.5PS000000PM000000PB000000表6-7(a)偏差变化率e的语言变量值第75页/共123页2023/2/15智能控制760123456NB0000000NM0000000NS0000000ZE10.500000PS00.510.5000PM0000.510.50PB000000.51表6-7(b)
43、偏差变化率e的语言变量值第76页/共123页2023/2/15智能控制77-6-5-4-3-2-1NB10.50000NM00.510.500NS0000.510.5ZE000000.5PS000000PM000000PB000000表6-8(a)控制量的语言变量值第77页/共123页2023/2/15智能控制780123456NB0000000NM0000000NS0000000ZE10.500000PS00.510.5000PM0000.510.50PB000000.51表6-8(b)控制量的语言变量值第78页/共123页2023/2/15智能控制79 依据对模糊控制规则进行运算得到模糊关
44、系。这样把E，-6,-5,-4,-3,-2,-1,0-,0+,1,2,3,4,5,6 和CE，-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6的所有可能情况一一对应作为输入，作清晰化运算求出全部相应的输出清晰值，即共有1413组数据值。有了这些数据之后，就可以进行制表。第79页/共123页2023/2/15智能控制80制表原则：以偏差E的论域元素为列，偏差变化率CE的论域元素为行，两种元素相应的交点为输出清晰值。经运算得到的模糊控制表如表6-9所示.此控制表作为文件存储在计算机内存中。在实际控制时，只要通过对输入量量化和查表这两个步骤，就可得到控制值。第80页/共123页2023
45、/2/15智能控制81 UDe-6-5-4-3-2-10e-6-5-4-3-2-1-07676777666666676767776666666444544444454414445110表6-9（a）控 制 表第81页/共123页2023/2/15智能控制82表6-9（b）控 制 表UDe123456e-6-5-4-3-2-1-0442000442000442000320-1-1-1100-1-1-1000-3-2-1-1-1-1-4-4-4第82页/共123页2023/2/15智能控制83UDe-6-5-4-3-2-10e+0+1+2+3+4+5+64445110222200-111120-3
46、-40000-3-3-6000-2-4-4-7000-2-4-4-6000-2-4-4-7表6-9（c）控 制 表第83页/共123页2023/2/15智能控制84表6-9（d）控 制 表UDe123456e+0+1+2+3+4+5+6-1-1-1-4-4-4-4-4-3-4-4-4-4-4-3-4-4-4-6-6-6-6-6-6-7-7-6-7-7-7-6-6-6-6-6-6-7-7-6-7-7-7第84页/共123页2023/2/15智能控制85七、设计实例与MATLABMATLAB应用方法7.17.1模糊控制的交流电机变频系统第85页/共123页2023/2/15智能控制86Fig.19
47、 shows the block diagram of a fuzzy-controlled induction motor drive with indirect vector control.第86页/共123页2023/2/15智能控制87Question 1:How to design the fuzzy controller?A:Fuzzy Controller Structure -The two-dimensional fuzzy-PI controller as shown Fig.19 The speed control loop of the drive generates
48、 two control signals for the fuzzy control,i.e.,the loop error(E)a n d c h a n g e i n e r r o r (C E)b y d i f f e r e n t i a t i n g t h e E s i g n a l.B:The Choice of Scale Factors-The per unit(pu)or normalized definition of universe of discourse has the advantages that the design is simple and
49、 intuitive,and the same fuzzy control algorithm is applicable for all the scaled systems except that the gain factors GC,GE and GU require modification in individual case.第87页/共123页2023/2/15智能控制88C:Definition of Linguistic Variables and Fuzzy Sets -Define the fuzzy subsets of variable e,ce and du as
50、 follows:Z=zero,PS=positive small,PM=positive medium PB=positive big,NS=negative small,NM=negative medium,NB=negative big.D:Choose the Type and Distribution of MF-Fig.20 shows symmetrical distribution of triangular MFs of variable e,ce and du.第88页/共123页2023/2/15智能控制89E:implication and defuzzificatio