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模糊控制方法介紹

2019-03-27 00:57:30程鳳林張軍芳杜鵬等
山東工業技術 2019年6期

程鳳林 張軍芳 杜鵬等

摘 要:模糊控制方法是一種在模糊集合論、模糊語言變量及模糊邏輯推理基礎上形成的計算機數字控制方法。模糊控制是一種智能的、非線性的控制方法。與傳統的控制方式相比,模糊控制有著很多的優勢,它更加適用于復雜的、動態的系統,模糊控制逐漸成為了一種重要而且有效的控制方法。本文將從組成部分、基本原理、設計方法等方面介紹模糊控制這種方法。

關鍵詞:交通工程;PLC控制;模糊控制

1 引言

對于無法使用精確語言及已有規律描述的復雜系統,將借助不精確的模糊條件語言來表述,這便產生了模糊控制。

傳統的自動控制器需要建立被控對象準確的數學模型。然而在實際上,即使是稍微復雜點的系統,它的影響因素也都是較為復雜的、多樣的,這樣就很難建立出精確的數學模型。因此,模糊控制方法就應運而生。

2 模糊控制的工作原理

模糊控制的核心是模糊控制器,它的控制規律是由計算機程序來實現的。首先需要將所有監測出的精確量轉換成為適應模糊計算的模糊量,將得到的模糊量,通過模糊控制器進行計算,然后再將這些經模糊控制器計算得到的模糊量再次轉換為精確量,這樣就完成了一級模糊控制。然后等待下一次采樣,再進行上述過程,如此循環,實現對被控對象的模糊控制[1]。

模糊控制原理圖如下:

3模糊控制步驟及特點

步驟1:對輸入量進行模糊化處理;步驟2:創建模糊規則;步驟3:實施模糊推理;步驟4:輸出量的反模糊化處理。

模糊控制方法主要是由模糊化,模糊推理,清晰化三個部分構成。模糊化: 在模糊控制算法當中,模糊控制規則所使用的不是具體的、精確的數字量,而是模糊的語言量,使用的是不確定的語言形式。這就需要將得到的準確量轉換為模糊的語言量。這個過程需要遵循一定的規則首先建立隸屬度函數,然后根據所建立的隸屬度函數將精確的輸入量轉換成為模糊量。

模糊推理的過程類似于人類思考推理的過程,它是模糊控制器中的精髓。

清晰化又可以叫做解模糊化,清晰化的過程與模糊化的過程正好相反,它是由將模糊推理得到的模糊結果又轉換成了精確量。

模糊控制中的主要問題是模糊量與精確量之間的相互轉換問題。

模糊控制的特點:適用的被控對象是很難獲得其精確模型;它是一種語言變量控制器;它是一種智能控制。該系統尤其適用于非線性、時變、滯后系統的控制;響應速度快同時具有抗干擾能力強,并可以對系統參數的變化有較強的魯棒性。

3.1 模糊控制規則

模糊控制規則的設定是模糊控制器的關鍵部分。一般的模糊控制規則包括三部分內容:選擇輸入、輸出變量的詞集,定義各模糊變量的模糊子集,建立模糊控制規則。確定模糊子集隸屬函數曲線的過程即為定義一個模糊子集。

常見的模糊條件語言及其對應的模糊關系概況如下:

(1)“若A則B”為:

(2)“若A則B否則C”為:

(3)“若A且B則C”為:

(4)“若A或B且C或D”為:

(5)“若A則B且若A則C”為:

(6)“若A則B且若C則D”為:

3.2 精確量的模糊化

將精確量轉換為模糊量的過程稱為模糊化。模糊化處理后來實現模糊控制。

模糊化一般采用以下兩種方法:(1)將精確量離散化,如精確量的實際變化范圍記為,將其轉換為區間上的變量,可以采用公式:,若得到的值不是整數,將其取成最接近的整數。(2)將某區間上的精確量模糊化成一個模糊子集,它在點處的隸屬度取為1,其它點處的隸屬度都取成0。[1-3]。

3.3 模糊推理

在建立模糊控制規則之后,還需要經過模糊推理,才可以去得到控制變量的模糊子集。模糊推理及模糊量的非模糊化包括以下幾種方法。考慮模糊規則為 。

(1)MIN-MAX-重心法:

重心的計算公式為,也就是加權平均法,加權系

數為。

(2)代數積-加法-重心法:

重心的計算公式仍然是。

(3)模糊加權型推理法: 模糊規則為,定義適合

度為,則。

(4)函數型推理法:模糊規則為,則

(5)加權函數型推理法:模糊規則為,則。

方法還包括選擇最大隸屬度法,取中位數法。詳細方法介紹可參考文獻[1]。

3.4 論域、量化因子、比例因子的選擇

模糊控制器的輸入變量誤差變化的實際范圍稱為變量的基本論域。量化因子和比例因子可以對清晰值進行比例變換,從而使變量按一定比例進行放大或者縮小,能夠使其與相鄰近的模塊進行匹配。量化因子是將精確值從基本論域到模糊論域的變換系數。設基本論域為,模糊論域為,則量化因子為。由模糊論域到基本論域的變換系數叫做比例因子。經過清晰化后,假設輸出量的模糊論域為,要求輸出控制量的基本論域為,則比例因子為。量化因子和比例因子不僅可以進行論域變換從而使得前后模塊匹配,還可以在整個系統中起到一定的調節作用[4]。

4 結語

模糊控制理論作為控制思想領域的一次深刻變革,它能夠針對那些時變的、非線性的復雜系統,當不能建立被控對象清晰的數學模型時,可以使用模糊控制器給出較有效的控制方法。因此,模糊控制的應用是非常廣泛的。

參考文獻:

[1]李士勇.模糊控制[M].哈爾濱工業大學出版社,2011(09).

[2]申龍龍.基于模糊控制的單路口信號控制研究[D].北京交通大學.

[3]黃友銳.遺傳優化算法及其應用[M].北京:國防工業出版社,2008(0l):25-33.

[4]石辛民,郝整清.模糊控制及其MATLAB仿真[M].清華大學出版社,2010(07).

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