模糊控制
模糊控制是以模糊集合论,模糊语言变量及模糊逻辑推理为基础的计算机智能控制。該機制的輸入是透過模糊化將原本0和1的資料變成0到1之間的數值,相對於原本的非零即一的二分法較接近人類的思維。在推論的過程中資料為模糊的,但透過解模糊化的步驟,可使得輸出為精確值。模糊控制常用於智能運算、建構專家系統、和類神經網路共同應用。
发展简史
- 1965年美国加利福尼亚大学控制论专家盧菲特·澤德教授提出模糊邏輯理论
- 1973年Zadeh在论文Outline of a new approach to the analysis of complex systems and decision proccesses(IEEE Trans On Systems, Man and Cybernetics, vol.3 no.1, pp.28-44, Jan. 1973年)中提出把模糊逻辑应用于控制领域
- 1974年英国的E.H.Mamdani成功的将模糊控制应用于锅炉和蒸汽机控制
- 1982年第一个工业模糊系统在丹麦Blue Circle Cement and SIRA投入使用
- 1987年the Sendai City subway成为第一个成功应用模糊控制的大型工程
特點
经典模糊控制器
利用模糊集合理论将专家知识或操作人员经验形成的语言规则直接转化为自动控制策略。通常使用模糊规则查询表,用语言知识模型来设计和修正控制算法。
模糊控制器主要分为mamdani和TSK两类。mamdani系统的输入输出均为语言值,输出需要非模糊化得到数字量。TSK系统输入为语言值,输出为数字量。
模糊控制器结构
- 模糊控制器是时变参数PID控制器
- 模糊控制器的极限结构理论
設計模糊控制器一般方法
1.定義輸入及輸出變數。
通常,模糊控制的輸入變數可以是擷取自受控系統的觀測量。也可以是推導出來的資料;而模糊控制的輸出變數則為操控受控系統的操作量。設計模糊控制時,要利用一些方法去選擇適當的輸出入變數,並加以定義。
2.決定模糊化(fuzzification)的策略。
輸入到模糊控制的資料可能是代表觀測量的確定數值(crisp value),也可能是帶有模糊性質的干擾(disturbance)雜訊。設計模糊控制時必須考慮輸入信號的各種可能形式,選擇適當的模糊化方式,以便將系統的狀態轉換成語言變數。
3.定義各語言變數資料庫。
4.設計控制規則庫。
5.設計fuzzy推論機構。
6.選擇解模糊化(defuzzification)的方式。
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