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    模糊控制方法介绍

    时间:2022-09-04 09:50:04 来源:千叶帆 本文已影响


      摘 要:模糊控制方法是一种在模糊集合论、模糊语言变量及模糊逻辑推理基础上形成的计算机数字控制方法。模糊控制是一种智能的、非线性的控制方法。与传统的控制方式相比,模糊控制有着很多的优势,它更加适用于复杂的、动态的系统,模糊控制逐渐成为了一种重要而且有效的控制方法。本文将从组成部分、基本原理、设计方法等方面介绍模糊控制这种方法。
      关键词:交通工程;PLC控制;模糊控制
      1 引言
       对于无法使用精确语言及已有规律描述的复杂系统,将借助不精确的模糊条件语言来表述,这便产生了模糊控制。
       传统的自动控制器需要建立被控对象准确的数学模型。然而在实际上,即使是稍微复杂点的系统,它的影响因素也都是较为复杂的、多样的,这样就很难建立出精确的数学模型。因此,模糊控制方法就应运而生。
      2 模糊控制的工作原理
       模糊控制的核心是模糊控制器,它的控制规律是由计算机程序来实现的。首先需要将所有监测出的精确量转换成为适应模糊计算的模糊量,将得到的模糊量,通过模糊控制器进行计算,然后再将这些经模糊控制器计算得到的模糊量再次转换为精确量,这样就完成了一级模糊控制。然后等待下一次采样,再进行上述过程,如此循环,实现对被控对象的模糊控制[1]。
       模糊控制原理图如下:
      3 模糊控制步骤及特点
       步骤1:对输入量进行模糊化处理;步骤2:创建模糊规则;步骤3:实施模糊推理;步骤4:输出量的反模糊化处理。
       模糊控制方法主要是由模糊化,模糊推理,清晰化三个部分构成。模糊化: 在模糊控制算法当中,模糊控制规则所使用的不是具体的、精确的数字量,而是模糊的语言量,使用的是不确定的语言形式。这就需要将得到的准确量转换为模糊的语言量。这个过程需要遵循一定的规则首先建立隶属度函数,然后根据所建立的隶属度函数将精确的输入量转换成为模糊量。
       模糊推理的过程类似于人类思考推理的过程,它是模糊控制器中的精髓。
       清晰化又可以叫做解模糊化,清晰化的过程与模糊化的过程正好相反,它是由将模糊推理得到的模糊结果又转换成了精确量。
       模糊控制中的主要问题是模糊量与精确量之间的相互转换问题。
      模糊控制的特点:适用的被控对象是很难获得其精确模型;它是一种语言变量控制器;它是一种智能控制。该系统尤其适用于非线性、时变、滞后系统的控制;响应速度快同时具有抗干扰能力强,并可以对系统参数的变化有较强的鲁棒性。
      3.1 模糊控制规则
       模糊控制规则的设定是模糊控制器的关键部分。一般的模糊控制規则包括三部分内容:选择输入、输出变量的词集,定义各模糊变量的模糊子集,建立模糊控制规则。确定模糊子集隶属函数曲线的过程即为定义一个模糊子集。
       常见的模糊条件语言及其对应的模糊关系概况如下:
      (1)“若A则B”为:
      (2)“若A则B否则C”为:
      (3)“若A且B则C”为:
      (4)“若A或B且C或D”为:
      (5)“若A则B且若A则C”为:
      (6)“若A则B且若C则D”为:
      3.2 精确量的模糊化
      将精确量转换为模糊量的过程称为模糊化。模糊化处理后来实现模糊控制。
      模糊化一般采用以下两种方法:(1)将精确量离散化,如精确量的实际变化范围记为,将其转换为区间上的变量,可以采用公式:,若得到的值不是整数,将其取成最接近的整数。(2)将某区间上的精确量模糊化成一个模糊子集,它在点处的隶属度取为1,其它点处的隶属度都取成0。[1-3]。
      3.3 模糊推理
      在建立模糊控制规则之后,还需要经过模糊推理,才可以去得到控制变量的模糊子集。模糊推理及模糊量的非模糊化包括以下几种方法。考虑模糊规则为 。
      (1)MIN-MAX-重心法:
      
      重心的计算公式为,也就是加权平均法,加权系
      数为。
      (2)代数积-加法-重心法:
      
      重心的计算公式仍然是。
      (3)模糊加权型推理法: 模糊规则为,定义适合
      度为,则。
      (4)函数型推理法:模糊规则为,则
      (5)加权函数型推理法:模糊规则为,则。
      方法还包括选择最大隶属度法,取中位数法。详细方法介绍可参考文献[1]。
      3.4 论域、量化因子、比例因子的选择
      模糊控制器的输入变量误差变化的实际范围称为变量的基本论域。量化因子和比例因子可以对清晰值进行比例变换,从而使变量按一定比例进行放大或者缩小,能够使其与相邻近的模块进行匹配。量化因子是将精确值从基本论域到模糊论域的变换系数。设基本论域为,模糊论域为,则量化因子为。由模糊论域到基本论域的变换系数叫做比例因子。经过清晰化后,假设输出量的模糊论域为,要求输出控制量的基本论域为,则比例因子为。量化因子和比例因子不仅可以进行论域变换从而使得前后模块匹配,还可以在整个系统中起到一定的调节作用[4]。
      4 结语
      模糊控制理论作为控制思想领域的一次深刻变革,它能够针对那些时变的、非线性的复杂系统,当不能建立被控对象清晰的数学模型时,可以使用模糊控制器给出较有效的控制方法。因此,模糊控制的应用是非常广泛的。
      参考文献:
      [1]李士勇.模糊控制[M].哈尔滨工业大学出版社,2011(09).
      [2]申龙龙.基于模糊控制的单路口信号控制研究[D].北京交通大学.
      [3]黄友锐.遗传优化算法及其应用[M].北京:国防工业出版社,2008(0l):25-33.
      [4]石辛民,郝整清.模糊控制及其MATLAB仿真[M].清华大学出版社,2010(07).
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