智能控制导论12讲解

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1、课程名称：智能控制导论课程名称：智能控制导论 思考题 1 1、什么是模糊语言变量？、什么是模糊语言变量？ 1)定义 以自然或人工语言中模糊概念的词或句作为变量，而不 是以数值作为变量，如偏高，偏低，速度快，速度慢等 均是语言变量。 2)构成 一个模糊语言变量可有一个五元体构成：（X, T(x), U, G, M） 其中：X 语言变量的名称，温度，压力，流量，偏差 ，误差，速度 T(x) 语言变量语言值名称的集合 U 论域 G 语法规则 M 语义规则 以电阻炉的控制为例以电阻炉的控制为例 ，系统误差作为语言变量，系统误差作为语言变量X X ； U=-6, +6 ，偏差的范围； T(x)就是与误差

2、相关的语言值集合。T(x)=正大+正中 +正小+零+负小+负中+负大，语言值的多少视控制目 标与要求而定。 G，语法规则，就是平时我们所讲的逻辑推理规则， 对经验的总结，常用ifthen表达出来。 M，语义规则，即与每个语言变量相联系的算法规则 ，也就是符合这语言变量的变量值（隶属度函数值） 如何取，如何计算。对应论域中的自变量，语言变量 的值（语言值）如何取。如正大，温度为0，函数值 ；温度为100，函数值（按怎样曲线算值）。事实上 就是语言变量如何取值。 语义规则决定了语言值的取值，如“零”的取值为： （0，0，0，0，0.5，1，0.5，0，0，0，0） 2 2、什么是模糊推理？、什么是

3、模糊推理？ 1)定义 也叫模糊逻辑推理，是不确定性推理的一种方法，是以模糊判 断为前提，运用模糊语言规则，推出一个新的模糊判断结论的 方法。如“若晴天则暖和”，就是一种模糊推理。 （与门如果 全为1，则输出1） 2)表示方法 一般用三段论表示方法，即从两个判断得到第三个判断的一种 推理方法。其中第一个判断提供了一般的原理原则，称其为大 前提；第二个判断指出了一个特殊场合情况，叫小前提，联合 这两个判断，说明一般原则和特殊情况的联系，从而得到第三 个判断，也称之为结论，例： 大前提：腿长则跑得快 小前提：小王腿很长 结论：小王跑得快 3 3、什么是近似推理？、什么是近似推理？ 推理的结论不是从前

4、提中严格推导得来，而是按近似 逻辑得出的结论，称之为近似推理（似然推理）。 例：大前提：如果温度低，则控制电压高 小前提：温度很低 结论：控制电压很高 4 4、如何用近似推理求结论？、如何用近似推理求结论？ 大前提：如果有A，则有B 小前提：如果有A 结论： 运算方法运算方法 v扎登推理法 v扎登教授将大前提两命题之间的关系看作是蕴涵关 系，则：是A就是B，不是A就不是B。 若用Rzd表示模糊关系矩阵，则 Rzd=Rzd(x,y)nm，其中 由此可求输出：B= ARzd 玛达尼（玛达尼（MamdaniMamdani）推理法）推理法 把大前提中两命题之间的关系看成是两个模糊集合之 间的模糊关系，

5、利用模糊关系的求取方法进行推理 合成。 AB=AB 若令Rmin表示A与B之间的模糊关系（序偶 对集合），则： Rmin= ( rij )nm 模糊输出B= ARmin 5 5、如何运用模糊条件推理求结论？、如何运用模糊条件推理求结论？ 语言规则：若A则B否则C 逻辑表达式： 则模糊关系矩阵 ： 若输入为A，则输出B为：B= AR 6 6、为什么要有多输入模糊推理？如何进行多输入模糊、为什么要有多输入模糊推理？如何进行多输入模糊 推理？推理？ 1）问题提出 形如加热炉控制系统，当控制精度要求较高时，不仅要 控制炉温偏差，而且要控制偏差的变化率，这是模糊控 制器就有两个输入，其规则要依据两个输入

6、的状态而定 ，就要用到多输入推理。 2 2）推理的表达形式）推理的表达形式 大前提：若A且B则C 前提：若现在输入A与B 结论：C=( A and B)( A and B)C 若用模糊矩阵表示三者的模糊关系，则 R=ABC 3）求取方法 a) 先求D=AB （前行后列） b) 将D写成列矢量，DT=d11d1ndm1dmnT拉直转置 c) 求关系矩阵R R=DTC d) 求已知输入A、B的模糊关系（相当于模糊关系输 入），D=AB 令 e) e) 将将D D 写成行向量写成行向量D DTT f) 求模糊输出C=DTR 例：若A=(1,0.5) and B=(0.1,0.5,1)，则C=(0.2

7、,1) 已知A=(0.8,0.1) and B=(0.5,0.2,0)，求C 7 7、为什么需要多输入多规则推理？如何推理？、为什么需要多输入多规则推理？如何推理？ 1）问题提出 对于一个控制系统而言，一条模糊控制规则是不能满 足控制要求的，通常要有一系列的控制规则来构成一 个完整的控制系统，再如电阻炉温度控制系统就有21 条规则，这时如何求涵盖21条规则的关系矩阵呢？ 如：if A1 and B1 then C1 if A2 and B2 then C2 if An and Bn then Cn 这时如何进行推理运算呢？多输入多规则推理方法就这时如何进行推理运算呢？多输入多规则推理方法就 是

8、为解决这个问题而提出来的。是为解决这个问题而提出来的。 2）表达形式 为便于表达，以二输入多规则为例 大前提：如果A1且B1，则C1 否则如果A2且B2，则C2 否则如果An且Bn，则Cn 小前提：如果输入A且B 结论：C=？ 3 3）求取方法）求取方法 求模糊控制输出关键是求模糊关系矩阵，多输入多规则模糊关 系阵如何求取呢？步骤如下 a)求各规则的模糊关系矩阵 根据多输入推理方法： R1=A1B1C1 R2=A2B2C2 Rn=AnBnCn b)将各模糊关系子矩阵进行合成：根据模糊条件推理“若A则B否 则C”，“否则”就意味着取“并”，因此合成后的模糊关系就是 各模糊关系阵取“并”，即 R=

9、R1R2R3Rn c）求AB d)控制输出C=(AB)R 第四章第四章 模糊自动控制原理模糊自动控制原理 所谓模糊自动控制就是以模糊集合论，模糊语言变量 及模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制，是一 种非线性控制属于智能控制的范畴。 所以没有模糊数学，就不会有模糊控制，没有计算机 ，模糊控制也无法实现。 4-1 模糊控制系统组成 一、基本控制思想 总结人的手动控制经验，用语言加以描述形成控制规 则，通过模糊推理与合成，求解控制输出，并运用微 机给予程序实现，达到控制对象的目的。例如冶金企 业的加热炉。 二、系统组成二、系统组成 1、模糊控制器 实际上就是带模糊控制算法的计算机，可以使单板机

10、，单片机，PLC等。 2、输入/输出接口 采数和送数装置如A/D板、D/A板等。 3、广义对象 包括执行机构与被控对象。 执行器的作用是执行控制输出，改变被控对象参数， 一般指热工仪表的电子执行器，调速系统的交流电机 等驱动装置；而被控对象则是指要控制的对象，可以 使工业炉窑，车床机床，航天系统等等。被控对象可 以是线性或非线性的，可以是定常或时变的，单变量 或多变量，有时滞或无时滞，但一般讲，对象的特性 决定控制算法，所以要想有好的控制效果，必须全面 了解对象特性，设计适合对象特点的控制算法。 4、检测变送单元 包括传感器与变送器，作用是检测被控参数，并将 其转化为标准电信号输出，以便计算机

11、采集数据， 如电阻炉温度控制系统的温度首先经热电阻或热电 偶将TR或mv，再经温度变送器将R或mv4-20mA或 15V电信号送给A/D板或PLC的AI板进行数据采集， 构成反馈变量，同样的其他被控量如压力，流量， 位移，浓度，温度等也要经过检测与变换。 4-2 4-2 模糊控制的基本工作原理模糊控制的基本工作原理 一、基本工作原理 模糊控制的核心是模糊控制器，它有模糊化单元、模糊控制规 则库、模糊推理、清晰化等环节组成。从对象来的信号经检测 变送后送A/D板经采样，存入计算机内，计算机将此值与设定 值SP比较后，得到模拟偏差e，经模糊化单元，将连续e变为模 糊化E，利用控制规则计算模糊关系矩

12、阵R，运用模糊推理求得 模糊控制输出U，U=ER 再通过清晰化处理变成连续输出量u，从而对被控对象实施控 制。 二、控制算法的设计步骤二、控制算法的设计步骤 采集现场数据，计算输入变量e 输入变量模糊化为E 求取模糊关系R 根据模糊推理，计算控制输出U=ER 清晰化处理，Uu 4-3 4-3 单入单出温控系统实例单入单出温控系统实例 例：某电阻炉用于对金属零件的热处理，工艺要求续 保持炉温600恒定不变。由于炉温受被处理零件的 多少，体积大小以及电网电压波动等因素的影响，易 产生波动，要求设计一个模糊自动控制系统取代手动 控制。 手动控制时用可控硅调压器控制电压，通过手动调节 电位器改变，当温

13、度低于设定值时，调节电位器使控 制电压u增加交流电压u增加发热量增加温度增 加，反之则调节方向取反。 人工操作经验： 若炉温低于600，则升压，低得越多升压越高 若炉温等于600，保持电压不变 若炉温高于600，则降压，高得越多降压越低 请根据以上已知条件设计模糊控制器。 1 1、确定输入、确定输入/ /出变量出变量 e=PV-SP，输入变量 触发电压，输出变量（控制量） 2、入/出变量模糊语言描述 即确定入/出变量语言值的模糊子集T(x) 负大，负小，0，正小，正大， 符号：NB,NS,0,PS,PB 3、定义论域 设连续e=-6,+6，模糊论域E=-3,-2,- 1,0,1,2,3 u=0

14、,5V，模糊论域U=-3,-2,-1,0,1,2,3，需指出 论域元素的多少由工艺要求控制精度的高低而定。 4 4、控制规则描述、控制规则描述 (1) 若e负大，则u正大，if e=NB then U=PB (2) 若e负小，则u正小，if e=NS then U=PS (3) 若e为零，则u为零，if e=0 then U=0 (4) 若e正小，则u负小，if e=PS then U=NS (5) 若e正大，则u负大，if e=PB then U=NB 5、定义语义规则 即确定各模糊子集的在各量化档次的隶属函数值。 模糊变量(E,U)赋值表 6 6、求模糊关系矩阵、求模糊关系矩阵R R R=

15、(NBePBu)(NSePSu)(0e0u)(PSeNSu) (PBeNBu) 同理可求R2/R3/R4/R5 7、模糊决策 根据输入的控制量E与求得的模糊关系矩阵求控制输出U ：U=ER，事实上是根据实际输入求出该输入所对应的 模糊量化档次，如E=-3,-2,-1,0,1,2,3，然后再按最大 隶属度将对应档次的元素取1，其余取0，就得到输入的 一个行向量，用此行向量与R合成，就可求得该输入档 次所对应的输出。如当e的量化为-3时，对应的模糊输 入 E-3=(1,0,0,0,0,0,0) E-2=(0,1,0,0,0,0,0) E3=(0,0,0,0,0,0,1) 由此可求-3,-2, -1

16、,0,1,2,3对应的输出 U-3=(1,0,0,0,0,0,0) R=(0,0,0,0,0,0.5,1)=3 U-2=(0,1,0,0,0,0,0) R=(0,0,0,0,0.5,0.5,0.5)=2 U3=-3控制表 8 8、清晰化、清晰化 则U=-3，u=0，U=-2，u=5/6 V ，U=-1，u=5/3 V， U=0，u=5/2 V， U=1，u=10/3 V， U=2，u=25/6 V，U=3，u=5 V 这样就可控制对象。 4-4 4-4 基于模糊控制的加热炉温度控制系统基于模糊控制的加热炉温度控制系统 上节讲了单入单出模糊控制器的设计，那么，多入单 出模糊控制器如何设计？如何将连续输入模糊化？如 何将模糊输出清晰化？如何确定语言变量的隶