自適應模糊控制綜述

摘 要：經過近50年的發展，模糊控制理論在實踐中得到越來越廣泛地應用。將模糊邏輯技術與自適應控制相結合形成的自適應模糊控制，因其具有魯棒性強、易于掌握和操作，并且控制技術自身克服了復雜、非線性等系統難以精確建模等特點，能夠在控制過程中，根據自身輸出與外界反饋，進一步修正控制器中的控制規則，使得控制效果更加的完善，所以自適應模糊控制在現代工業生產以及航天航空等多方面越來越得到重視，本文從模糊控制基本思想、自適應模糊控制的結構等方面對自適應模糊地理論結構進行了闡述，并介紹了各種關于自適應模糊控制的理論研究成果，最后對自適應模糊控制的發展做了小結并且闡述了模糊建模以及自適應模糊控制的實際研究意義和具有巨大的發展前景。

關鍵詞：模糊控制；模糊邏輯系統；自適應控制

0 引 言

自從1956年美國Zadel教授首次把模糊集這個概念在發表的關于模糊集合理論論文中期提出之后，模糊理論已發展了50年，模糊理論知識體系現已成熟和完善，同時也在工業生產的實踐應用的領域越來越廣泛。把模糊邏輯技術當做控制規則融入與控制技術中，能有效解決和處理那些傳統控制模式構造的控制器難以解決的難題，模糊自適應控制是將模糊邏輯理論與自適應控制相結合，具有魯棒性強、易于掌握和操作、控制性能好等特點。近年來，模糊自適應控制理論日趨成熟，控制技術也得到很大的發展，尤其是在智能控制、電子自動化以及航天航空等多方面解決了許多實際問題，引起了越來越多學者和技術人員的重視。

1 模糊控制理論的基本思想

從1960年至今，現代控制理論廣泛應用于重工業的生產實踐、電子信息自動化以及航空航天等多方面并且取得了巨大的成功。例如最優化控制這類問題中可以使用極小值原理來參與解決；運用卡爾曼濾波器解決含有有色噪聲的系統中的問題加以研究；對大滯后過程的控制使用預測控制理論則能有效控制等等。同樣上述控制及應用都需一個基本條件：需能對被控對象進行精確的數學建模。但是由于科技生產力的飛速發展，被控對象和系統的結構越來越繁瑣復雜，控制過程中需要考慮和解決的問題越來越多，對于非線性的多參數的復雜被控對象，對被控對象和系統結構的精確建模往往難以進行，這也使得對復雜對象的控制難以進行和處理。

與上述必須對被控對象進行建模才能設計控制器的這種模式恰好相反的是，在對于以上原因和問題處理和解決的過程，通常有豐富操作經驗的工作人員并不需要通過對被控對象建模而是可以靠自身豐富的動手經驗和熟練地手動控制就可以達到很好的處理和控制效果。這些豐富的經驗包括對被控對象的熟知以及在全部可能會發生的情景下應如何改變控制規則從而采取的相對應的控制對策。這些對策和判斷常常是通過自然語言來表述的，與精確地數學模型相比這些語言不是系統的而是具有模糊性。即從外界不斷的獲取相關反饋信息，對這些信息經過分析、研究和整理，做出相對應的決策同時改變控制規則和方式，從而是控制目的達到預期的目標。在這些操作工作過程上，通過研究和分析人的自主能動性和自主控制的行為，利用這些行為特點，讓計算機模擬人得思維方式用來控制那些無法構建精確的數學模型的被控對象，從而形成了模糊控制。

模糊控制是集模糊集理論、模糊語言變量及模糊邏輯推理的知識應用在控制方法上，以此來模擬人的模糊邏輯思維，用來解決無法建立精確的數學模型的過程的智能控制方法。模糊控制是在模糊集等理論的基礎上將人的推理、判斷、思維過程應由比較簡單的數學形式描述出來。模糊控制的目標是為解決各種問題提供更加有效的思路和方法，再加上比起傳統控制方法，模糊控制可以融入人的思維判斷，所以這種控制方法在實際應用中更加得到重視，應用領域也越來越廣泛。

2 模糊控制

模糊系統是指與模糊概念、模糊邏輯直接相關的系統。它通常是由模糊器、模糊規則庫、模糊推理機以及解模糊器這四個模塊組成。模糊器首先是把系統輸入量進行適當比例對應地量化作為論域中的數值，然后對應每一個量化的數值定義一個模糊子集，并把每個模糊子集所相對應的隸屬函數定義出來，最后把數值對應的隸屬度應用合適的語言值求出來。模糊規則庫中對應的每個規則都是由進行手工操作的工作人員的豐富和熟練的操作經驗和知識以及這些工作人員在控制過程中用來計算各種數據的相關算法。模糊推理機是指應用模糊邏輯法則把模糊規則庫中的規則用某種映射表達出來。解模糊器則和模糊器的作用相反，解模糊器就是把模糊推理最終得來的結果轉換成相應的數值量。

模糊控制系統就是在常規的控制系統中，用模糊邏輯系統來取代傳統的控制器，進而使得復雜難以建模的被控對象能得到更有效的控制。

3 自適應模糊控制

模糊控制的應用領域越來越廣泛，在應用模糊控制進行解決問題過程中可以看出，是否能夠制定出好的模糊控制規則將會直接影響到控制效果，而控制規則的制定原則通常是由工作人員在具體操作過程中對被控對象的熟知和了解以及在實際操作過程的實踐中總結出來的。在把模糊控制應用那些復雜的時變的非線性不確定的系統時，由于被控過程中出現一些時變的非線的以及高階性的其他隨機干擾等因素，造成縱使采用了模糊控制也不能達到很好的控制目的，如果控制能夠自動調節這個問題就能得到解決，所以人們在模糊控制的基礎上融于了能夠自組織、自學習、自適應的技術，結合這些因素的模糊控制在控制過程中可以利用自學習的功能從外界環境以及自身控制過程當中得到相關有用的信息，并依這些搜集到的信息進行相關的反饋和修改控制規則或參數，從而使得整個系統的控制功能隨著問題的變化給出不同的控制規則。

4 自適應模糊控制系統結構

自適應模糊控制的設計是為了使得控制具有自組織、自學習、自適應這些特點的，為了能夠在控制運行過程中，結合相應地控制效果和外部環境，對控制器的控制方案做進一步的修改和完善使得控制效果達到更好的結果，這就使得模糊控制具有更高的智能性，所以在最常見的自適應模糊控制方案的設計中是把偏差測量、控制校正和規則修改這三個功能塊附加在基本模糊控制器中。

其中，偏差測量塊，用于測量實際輸出和期望輸出的偏差值，從而確定系統控制中需要校正的量，以便為系統控制規則的修正提供信息；控制量校正塊，用于把輸出應答需要校正的量轉換成控制量需要校正的量；規則修改塊，對控制量的修改通過校正控制規則來實現校正量。自適應模糊控制器的工作原理是：通過測量輸出誤差的差值來獲得需要校正的信息，然后將需要校正的輸出應答的校正量轉換成控制量需要的校正量，最終通過修改控制規則來實施校正量。

5 自適應模糊控制的研究與發展

1960年代中期，Zadeh教授創建了模糊集理論，與 Mamdani教授 等人分別開展了一系列關于模糊控制的研究工作，自從模糊控制得到了學者的大量研究和實踐，模糊控制理論逐漸發展成富有發展成果和發展吸引力的研究領域。

1979年， Procyk和他的導師Mamdani提出了一種能使模糊控制規則自動生成和自動修改的自組織模糊控制器（SOC），第一次在模糊控制的結構中加入了自組織的功能，首次在較高起點上實現了如何用自組織模糊控制器在較短時間內在一類大過程的問題上取得更好地控制效果。Shao等人后來對算法作了一些改進并應用在實際生產中，之后Rhee和Vander等人進一步通過由定量過程來獲得定性控制規則的方法改進了控制器。

Pedrycz 提出了一種模糊關系模型的辨識方法，該方法是基于參考模糊集的系統模糊關系模型而實施的；T.Takagi 和 M.Sugeno 緊跟R.M.Tong 的研究步伐，提出了一種用模糊集理論去辨識系統模糊模型的語言的方法。這兩種極具有代表意義辨識方法為工業的實際生產中的建模提供極有效的工具，并為自適應模糊控制的進一步研究發展提供了非常有效的工具。Z.Bien和Yong-Tae Kim應用了變結構控制的思想設計了魯邦自學習的控制器用于解決傳統的自組織模糊控制過程中出現的外部干擾敏感問題，在雙關節倒立擺控制過程中取得了良好的控制效果，但是控制過程中出現了震動現象。

Harris和Moore 提出了建立在過程模糊模型基礎上而不是直接把模糊邏輯技術直接當成控制器的間接自適應模糊控制，使得類似自校正調節器的控制功能最終得以實現。Layne等人在傳統的模型參考自適應控制的控制過程中加入了模糊邏輯技術從而得到了新的模糊模型參考學習控制。張化光在借鑒TS模型的模糊自校正控制的基礎上在控制器上應用了廣義預測控制律，用這種方法很好的解決了具有不確定時滯問題，同時能顧及系統模型失配的影響，具有良好的魯棒性。G.V.S.Raju和J.Zhou 基于K.F.Glu和S.Daley把自適應控制器應用在復雜多變過程的研究成果上提出了遞階模糊控制以及自適應遞階模糊控制。G.V.S Raju等人在戴忠達的算法基礎上，提出了一類自適應多級模糊控制器。之后A.Gegov提出了應用于城市交通控制網絡的一類多級智能模糊控制器。K.Y.Tu等人設計了利用滑動超平面連接多個單變量的FLC的多層模糊控制器，并闡述了閉環系統穩定性的條件。

6 結語

模糊控制相對于傳統的控制理論能夠解決更多實際復雜的建模以及控制問題，是一種極為有效的控制方法，自適應模糊控制是一種具有自組織、自學習、自適應的控制方法，在控制過程中，自適應模糊控制系統能夠在系統運行過程中根據外界反饋的信息不斷修改自身的控制規則，使得系統的性能更加的完善改善了系統的性能。近幾年來，自適應模糊控制因為其自身的控制特性而取得了很大進展，基于模型的自適應模糊控制與神經網絡控制的結合，使系統功能以及穩定性得到進一步增強，為非線性系統的建模以及控制提供了有效的工具。自適應模糊控制在近幾年的發展中已開始向多元化和交叉學科方向發展，加強對自適應模糊控制的研究是近幾年越來越迫切的問題，同時模糊-神經網絡混合系統的出現給自適應模糊控制的研究帶來了新的生機，但是由于系統的非線性與復雜性使得研究工作的難度大大增加。自適應模糊控制系統逐漸向混合系統模式方向發展，對于自適應模糊控制的研究有著很大的發展潛力和廣闊的應用前景。

參考文獻：

[1]M. Krstic， I. Kanellakopoulos， and P. Kokotovic， Nonlinear and Adaptive Control Design，New York： Wiley， 1995.

[2]鄭亞琴，劉艷軍，佟紹成.具有監督控制功能的非線性系統的直接自適應模糊控制，2009 Chinese Control and Decision Conference （CCDC 2009）.

[3]Ya-Qin Zheng，Yan-Jun Liu， Shao-Cheng Tong and Tie-Shan Li， Combined Adaptive Fuzzy Control for Uncertain MIMO Nonlinear Systems. 2009 American Control Conference.

[4]王永富，柴天佑.自適應模糊控制理論的研究綜述[J].控制工程2006，13（03）.

[5]李嵐，金朝永.不確定非線性系統的自適應模糊監督控制[D].廣東工業大學碩士論文，2012（05）.