顧 俊 張 宇
(淮海工學院機械工程學院)
模糊控制的應用現狀與發展趨勢
顧 俊 張 宇
(淮海工學院機械工程學院)
介紹模糊控制的概念,給出模糊控制的特點,總結模糊控制在生產生活中的應用現狀,最后提出模糊控制未來的發展趨勢。
模糊控制 應用現狀 發展趨勢
事物的屬性、事物與事物之間的聯系都有一定的模糊性質,而且人們對事物的觀察與了解都是粗略的。如“溫度很高”就是模糊量,而“模糊”所擁有的信息量更大,內容更豐富。所以,“模糊概念”適合于人們對事物進行觀察與了解。Zadeh L A認為經典控制論過于強調精確性反而無法處理復雜的系統,因此需要一種不同的數學來處理生物系統,該數學就是模糊數學,即模糊集合[1],它是一種能夠將模糊語言轉化為數學語言的工具,并且能夠被計算機識別。
基于模糊集合理論,Zadeh L A又建立了模糊理論。模糊理論主要包括模糊邏輯、模糊集合、模糊控制及模糊推理等[2]。模糊理論的基本思想可以理解為:承認模糊現象存在,以處理不確定事物為研究目標,并將它轉換成計算機可以處理的信息,不用繁雜的數學分析來解決問題。近年來,隨著模糊理論的發展,模糊控制得以迅速發展,并且應用廣泛。
自動控制理論在經歷經典控制理論和現代控制理論之后,又出現了智能控制理論。智能控制在一般情況下是不需要人工干預的,機器能夠自主實現控制。而模糊控制即屬于智能控制的組成部分[3],因此具有以下優點[4]:
a. 響應速度快;
b. 模糊控制系統不隨著參數的變化而變化,對具有時變與滯后特性的對象具有很好的控制效果,同時也具有一定的抗干擾能力;
c. 以規則為基礎,模糊控制對于不需要建立精確數學模型的被控對象具有很好的控制效果,其控制原理和策略易于接受和理解;
d. 在諸多控制規則之間,模糊控制可以很好地進行切換,控制性能較好;
e. 模糊控制算法能夠仿真人工操作控制流程,具有智能化的特點。
然而,模糊控制也具有一些缺點,具體如下:
a. 簡單的信息模糊處理會導致系統的控制精度下降、動態品質變壞;
b. 模糊控制設計無法定義控制目標;
c. 理論體系不完整;
d. 自適應能力較差。
1974年,Mamdani E H首次將模糊控制器應用于鍋爐與汽輪機運行控制過程中,并在實驗室取得了較好的控制品質,標志著模糊控制的誕生[5]。1977年,模糊控制首次被應用于多變量控制系統中。從20世紀80年代后期開始,模糊控制的應用逐漸擴展,例如在煤礦挖掘、移動機器人的避障模糊控制、汽車自動泊車[6]及食品加工等領域中[7],模糊控制均得到了應用,且取得了良好成效[8]。
2.1 模糊控制與神經網絡結合
模糊系統建立在IF-THEN規則之上,擅長解決無確定數學方程的問題。但是它很難從樣本中直接學習規則,因此自適應能力較差。
神經網絡由大量的簡單神經元組成,能夠映射任意函數關系,能夠利用大量神經元對信息進行并行處理,具有較強的自學習能力、容錯性和魯棒性[9]。因此,將神經網絡與模糊控制相結合形成模糊神經網絡[10],取長補短,能夠提高整個系統的綜合性能。
文獻[11]針對火箭炮交流伺服系統,設計了一種新型神經模糊控制器,該控制器能夠較好地滿足交流伺服系統在大慣量、變負載及力矩干擾等復雜情況下快速性、準確性和穩定性的要求。
2.2 模糊控制與遺傳算法結合
遺傳算法從生物遺傳學的角度,通過自然選擇和適者生存,使后代從親代繼承各種特性好的基因,以更加適應環境[12]。由于遺傳算法受遺傳機制的影響,因此適用于處理復雜的非線性問題,且具有較強的全局搜索能力。
將遺傳算法引入模糊控制中,可以利用遺傳算法使模糊控制系統具有自組織、自校正和自學習功能。雖然模糊控制和遺傳算法各有優缺點,但只要綜合兩者的性能,就能充分發揮其優點。
文獻[13]針對混合車輛路徑問題,通過改進模糊邏輯控制器實現了交叉概率和變異概率的動態調整,達到加快收斂速度并避免陷入局部最優解的目的;同時采用標準算例進行對比,證明了模糊遺傳具有較好的控制效果。文獻[14]采用基于實時客流數據的動態公交調度模型,以乘客等車時間最短和公交車滿載率在一定范圍內最高為限制條件建立目標函數,采用模糊控制優化的遺傳算法對發車間隔的數學模型進行求解,最終根據實時客流和交通情況決策最優的發車間隔。
2.3 專家模糊控制
1984年,Tong R M首次提出專家模糊控制器[15]。專家模糊控制系統即把專家系統引入模糊控制中,結合專家系統的特點,進一步提高模糊控制器的智能化水平。
文獻[16]針對礦井設備故障頻繁發生這一問題,將模糊控制引入采煤機故障診斷專家系統中,對采煤機故障進行建模、推理和分析,最后輸出故障診斷的最優結果,達到縮短排除故障時間的目的。文獻[17]針對炒茶機溫度控制系統存在的溫度控制精度低、調節時間長等缺點,研發了一個適用于高端名優茶炒制的溫度智能控制系統,并結合模糊控制理論和專家系統設計了一種模糊專家控制器,實驗結果表明,控制系統在一定范圍內具有較好的動靜態性能且誤差較小,能夠很好地滿足高端名優茶炒制對溫度控制的要求。
根據目前模糊控制的應用現狀,它未來的發展趨勢有以下幾種:
a. 模糊控制、神經網絡與遺傳算法的結合;
b. 模糊控制、神經網絡與控制方法的結合;
c. 各種智能優化算法(如遺傳算法、蟻群算法及粒子群優化算法等)互相結合的模糊控制;
d. 多變量模糊控制,適用于多變量控制系統;
e. 隨著單片機與PLC的發展,模糊控制模塊可應用于計算機領域。
模糊控制作為智能控制技術的一部分,是解決許多復雜繁瑣控制問題的一種有效方法。近年來,模糊控制得到了快速發展,在生產生活中得到了越來越多的應用。雖然目前模糊控制理論還不完善,技術還不成熟,控制效果還不理想,但是通過與其他智能優化算法、計算機、PLC及神經網絡等結合,能夠解決常規控制無法解決的控制問題,將具有巨大的應用潛力與發展前景。
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ApplicationStatusandDevelopmentTrendofFuzzyControl
GU Jun, ZHANG Yu
(SchoolofMechanicalEngineering,HuaihaiInstituteofTechnology)
The concept of fuzzy control was introduced and its characteristics were presented as well as its application status in the production was summarized to propose its development trend.
fuzzy control, application status, development trend
TH865;TP273+.4
A
1000-3932(2017)09-0811-03
2017-04-11)
淮海工學院研究生科研創新項目(XKYCXX2016-14)。
顧俊(1990-),碩士研究生,從事工業機器人的研究,410677910@qq.com。