模糊控制

FuzzyControl任課教師：黃巧莉西南大學(xué)計(jì)信院自動(dòng)化系Email:qlhuang@課程教學(xué)安排理論學(xué)時(shí)：36學(xué)時(shí)實(shí)驗(yàn)學(xué)時(shí)：9學(xué)時(shí)學(xué)分：2.5分考試方式：閉卷考試教材：《模糊系統(tǒng)與模塊控制教程》王立新著清華大學(xué)出版社《模糊控制》課代表課程評分標(biāo)準(zhǔn)學(xué)期考試：65％實(shí)驗(yàn)成績：15％平時(shí)成績：20％課程內(nèi)容引言模糊控制的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)模糊控制的邏輯學(xué)基礎(chǔ)模糊控制器的設(shè)計(jì)模糊控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和仿真第1章引言為什么研究模糊系統(tǒng)什么是模糊系統(tǒng)模糊系統(tǒng)應(yīng)用的領(lǐng)域及方式模糊理論的主要研究領(lǐng)域模糊理論及其應(yīng)用的簡史1.1為什么研究模糊系統(tǒng)隨著控制對象的復(fù)雜性、非線性、滯后性和耦合性的增加，人們獲得精確知識(shí)量的能力相對減少，運(yùn)用傳統(tǒng)精確控制的可能性也在減小。正像“L.A.Zadeh不相容原理”所說，當(dāng)一個(gè)系統(tǒng)復(fù)雜性增大時(shí)，人們能使其清晰化的能力將會(huì)降低，達(dá)到一定閥值時(shí)，復(fù)雜性和清晰性將是相互排斥的”，這時(shí)便產(chǎn)生了模糊控制。人類思維的主要根據(jù)是概念模式和思維圖像，而不是數(shù)量，但是計(jì)算機(jī)工作的依據(jù)則正好相反。作為人類思維外殼的自然語言，當(dāng)然就帶有模糊性。模糊理論是一個(gè)充滿爭議的領(lǐng)域，主要原因之一是人們對模糊（朦朧的、不精確的，不合乎邏輯的，不明白的）這個(gè)詞的誤解。模糊理論并非“模糊的理論”，而是研究模糊對象，利用模糊信息的精確理論。與其它實(shí)用性理論一樣，模糊系統(tǒng)理論所追求的目標(biāo)是為解決各種實(shí)際問題提供更加有效的思路與方法。從本質(zhì)上看，盡管模糊系統(tǒng)理論描述的現(xiàn)象可能是模糊的，但理論本身卻是精確的。模糊系統(tǒng)是一個(gè)被精確定義的系統(tǒng)，模糊控制也是一種被精確定義的特殊的非線性控制。模糊控制是以模糊集合理論和模糊邏輯推理為基礎(chǔ)，把專家用自然語言表述的知識(shí)和控制經(jīng)驗(yàn)，通過模糊理論轉(zhuǎn)換成數(shù)學(xué)函數(shù)，再用計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理。研究模糊系統(tǒng)理論的一個(gè)原因現(xiàn)實(shí)世界太復(fù)雜以至于無法做到精確描述，為了得到一個(gè)合理的且可跟蹤的模型就必須引入近似性（即模糊性）概念。模糊理論的精確性，既能概括出現(xiàn)實(shí)世界的關(guān)鍵性質(zhì)，又便于用數(shù)學(xué)分析的方法跟蹤研究；這是所有工程理論的共同特點(diǎn)，要有普適性，抽象性，嚴(yán)密性，可分析性。研究模糊系統(tǒng)理論的另一個(gè)原因一個(gè)好的工程理論應(yīng)將兩類信息整合到系統(tǒng)設(shè)計(jì)中去，一個(gè)是用自然語言描述系統(tǒng)性能的專家，一個(gè)是傳感器提供的測量數(shù)據(jù)和根據(jù)自然法則推導(dǎo)出來的數(shù)學(xué)模型。模糊理論能系統(tǒng)地描述人類知識(shí)，并將其同其它信息（如數(shù)學(xué)模型和感官測量）一起嵌入到工程系統(tǒng)中。模糊理論提供了一套系統(tǒng)而有效的方法，將以自然語言表達(dá)的知識(shí)轉(zhuǎn)換成數(shù)學(xué)形式，從而使這些知識(shí)得以有效的應(yīng)用。模糊系統(tǒng)與通常的專家系統(tǒng)的不同之處在于，模糊系統(tǒng)是把專家知識(shí)先轉(zhuǎn)換成數(shù)學(xué)形式，然后加以應(yīng)用，而專家系統(tǒng)是把專家知識(shí)用計(jì)算機(jī)語言來表述。即模糊系統(tǒng)把符合（自然語言表達(dá)的知識(shí)）轉(zhuǎn)換成數(shù)學(xué)函數(shù)，而專家系統(tǒng)把一種符號(hào)轉(zhuǎn)換成另一種符號(hào)。一旦語言轉(zhuǎn)換成了數(shù)學(xué)函數(shù)，我們就可以借助于豐富的數(shù)學(xué)工具建立一套理論體系，把人和物理系統(tǒng)統(tǒng)一起來加以描述和研究。模糊系統(tǒng)理論的特點(diǎn)強(qiáng)調(diào)充分利用各種所能獲得的信息，包括數(shù)據(jù)信息，模型信息，語言信息等。將各種信息融為一體，在一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)學(xué)框架下進(jìn)行研究。強(qiáng)調(diào)實(shí)用性與理論完備性相結(jié)合，以實(shí)用性為先導(dǎo)。應(yīng)用對象不局限于某個(gè)特定領(lǐng)域，而廣泛適用于工程、經(jīng)濟(jì)、金融、管理、社會(huì)等各個(gè)領(lǐng)域。模糊控制的特點(diǎn)模糊控制是以人對被控對象的操作經(jīng)驗(yàn)為依據(jù)而設(shè)計(jì)控制器，不依賴于被控對象的精確數(shù)學(xué)模型；作為模糊控制核心的控制規(guī)則是用自然語言表述的，易于被操作人員接受；模糊控制規(guī)則通過模糊集合論和模糊推理理論，可以轉(zhuǎn)換成數(shù)學(xué)函數(shù)，便于用計(jì)算機(jī)軟件實(shí)現(xiàn)；可以對復(fù)雜被控對象進(jìn)行有效控制，魯棒性和適應(yīng)性好。1.2什么是模糊系統(tǒng)模糊系統(tǒng)是基于知識(shí)或基于規(guī)則的系統(tǒng)，其核心是由IF-THEN規(guī)則組成的知識(shí)庫。例：一條模糊的IF-THEN規(guī)則

如果一輛汽車的速度快，則施加給油門的力較小。這是一條用自然語言所描述的人類知識(shí)，“快”和“較小”是模糊的，模糊系統(tǒng)中采用連續(xù)的隸屬度函數(shù)來精確地描述。例1.1設(shè)計(jì)一個(gè)可以自動(dòng)控制汽車速度的控制器司機(jī)在一般環(huán)境下采用三類規(guī)則來駕駛汽車如果速度慢，則施加給油門較大的力如果速度適中，則施加給油門正常大小的力如果速度快，則施加給油門較小的力模糊的IF-THEN規(guī)則就是將連續(xù)隸屬度函數(shù)所描述的自然語言，用IF-THEN的形式陳述。把一個(gè)事物屬于某個(gè)集合的特征函數(shù)可以取0到1間的任何數(shù)值，即用隸屬度函數(shù)表示一個(gè)事物屬于某個(gè)集合的程度。例1.2設(shè)計(jì)一個(gè)打氣時(shí)的氣球模型。氣球三個(gè)關(guān)鍵變量：氣球內(nèi)的空氣，空氣上升量和表面張力。構(gòu)建模糊系統(tǒng)的出發(fā)點(diǎn)是要得到一組來自專家或基于該領(lǐng)域知識(shí)的模糊IF-THEN規(guī)則，然后將這些規(guī)則組合到單一系統(tǒng)中。常見的模糊系統(tǒng)：純模糊系統(tǒng)TSK模糊系統(tǒng)有模糊器和解模糊器的模糊系統(tǒng)模糊系統(tǒng)常見的模糊系統(tǒng)：純模糊系統(tǒng)常見的模糊系統(tǒng)：TSK（Takagi，Sugeno和Kangol）模糊系統(tǒng)如果一輛汽車的速度x為快，則施加給油門的力為y=cx。TSK模糊系統(tǒng)的主要問題其規(guī)則的THEN部分是一個(gè)數(shù)學(xué)公式（如加權(quán)平均），可能無法提供一個(gè)自然的體系來表達(dá)人類知識(shí)；模糊邏輯的各種原理得到應(yīng)用的自由度也很有限，以至于在該體系中沒有很好體現(xiàn)模糊系統(tǒng)的廣泛用途。常見的模糊系統(tǒng)：有模糊器和解模糊器的模糊系統(tǒng)模糊系統(tǒng)的兩個(gè)特性是由一個(gè)實(shí)值向量向一個(gè)實(shí)值標(biāo)量所作的多輸入單輸出映射，并且能夠得到這些映射的精確數(shù)學(xué)公式。是由來自模糊IF-THEN規(guī)則的人類知識(shí)所組成的基于知識(shí)的系統(tǒng)。模糊系統(tǒng)的重大貢獻(xiàn)為知識(shí)庫向整個(gè)非線性映射的轉(zhuǎn)換提供系統(tǒng)的程序，使基于知識(shí)的系統(tǒng)采用同數(shù)學(xué)模型及傳感器測量一樣的方式，可被應(yīng)用到工程實(shí)際中。1.3模糊系統(tǒng)應(yīng)用的領(lǐng)域及方式模糊洗衣機(jī)數(shù)字圖象穩(wěn)定器汽車中的模糊系統(tǒng)水泥窯的模糊控制地鐵的模糊控制模糊洗衣機(jī)模糊洗衣機(jī)是第一個(gè)應(yīng)用模糊系統(tǒng)的消費(fèi)產(chǎn)品，它是由日本松下電子工業(yè)公司于1990年生產(chǎn)的。傳統(tǒng)全自動(dòng)洗衣機(jī)實(shí)際上是一臺(tái)按事先設(shè)定好的參數(shù)進(jìn)行順序控制的機(jī)器，它不能根據(jù)情況和條件的變化來改變參數(shù)。這種控制系統(tǒng)屬于開環(huán)控制系統(tǒng)。真正的智能化全自動(dòng)洗衣機(jī)的目標(biāo)應(yīng)該是，根據(jù)所洗衣服的數(shù)量、種類和臟的程度來決定水的多少、水流的強(qiáng)度和洗衣的時(shí)間，并可以動(dòng)態(tài)地改變參數(shù)，以達(dá)到高效的目的。模糊控制洗衣機(jī)的結(jié)構(gòu)剖面模糊控制洗衣機(jī)電路框圖模糊控制洗衣機(jī)的控制結(jié)構(gòu)1.4模糊理論的主要研究領(lǐng)域1.5模糊理論及其應(yīng)用的簡史20世紀(jì)60年代：模糊理論的萌芽20世紀(jì)70年代：模糊理論的發(fā)展并實(shí)際應(yīng)用20世紀(jì)80年代：模糊理論的大規(guī)模應(yīng)用20世紀(jì)90年代：模糊理論仍有更多的挑戰(zhàn)20世紀(jì)60年代：模糊理論的萌芽1965年，美國加州大學(xué)自動(dòng)控制系L.A.Zadeh教授把經(jīng)典集合與多值邏輯融為一體，用數(shù)字或函數(shù)表述和運(yùn)算含有像“冷”、“熱”之類純屬主觀意義的模糊概念，創(chuàng)立了模糊集合理論，開創(chuàng)了模糊控制數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的研究。1968年，渣德提出了模糊算法。20世紀(jì)70年代：模糊理論的發(fā)展并實(shí)際應(yīng)用1970年，貝爾曼和渣德提出模糊決策。1971年，渣德提出模糊排序。1974年，倫敦大學(xué)教授E.H.Mamdani利用模糊邏輯開發(fā)了世界上第一臺(tái)模糊控制的蒸汽機(jī)，從而開創(chuàng)了模糊控制的歷史。反應(yīng)爐的溫度自動(dòng)控制系統(tǒng)、模糊水泥窯控制器、十字路口交通管理......20世紀(jì)80年代：模糊理論的大規(guī)模應(yīng)用1980年，模糊控制的日本首次應(yīng)用----富士電子水凈化工廠1983年，模糊機(jī)器人。日本仙臺(tái)地鐵開發(fā)模糊系統(tǒng)，創(chuàng)造了世界上最先進(jìn)的地鐵系統(tǒng)。在煉鋼、化工、家用電器、人文社科、經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)以及醫(yī)學(xué)心理等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。20世紀(jì)90年代：模糊理論仍有更多的挑戰(zhàn)1992年，首屆IEEE模糊系統(tǒng)國際會(huì)議召開。1993年，創(chuàng)辦IEEE模糊系統(tǒng)會(huì)刊。模糊系統(tǒng)應(yīng)用于控制理論的方法和分析還停留在初級(jí)階段，仍有更多挑戰(zhàn)。參考書《模糊控制原理與應(yīng)用》，諸靜，機(jī)械工業(yè)出版社。得到國家自然科學(xué)基金資助，是國內(nèi)較好的模糊控制書籍之一。參考書《模糊控制·神經(jīng)控制和智能控制》，李士勇，哈爾濱工業(yè)大學(xué)出版社。是被各種論文和書籍引用最多的智能控制書之一，其中有多個(gè)章節(jié)介紹模糊控制。參考書《智能控制》，劉金琨，電子工業(yè)出版社。

最新被推薦給本科生和研究生學(xué)習(xí)的參考書籍之一，有仿真實(shí)例作為必要的補(bǔ)充。參考書《AdaptiveFuzzySystemandControl:DesignandStabilityAnalysis》,L.X.Wang,PrenticeHallInc.,EnglewoodCliffs,NJ,1994。該書的中文版由國防工業(yè)出版社1995年出版，被SCI引用超過423次。參考書《ACOURSEINFUZZYSYSTEM&CONTROL》,L.X.Wang,Prentice-Hall,EnglewoodCliffs,NJ,1996。本教材的英文版，被SCI引用超過151次。經(jīng)典的參考文獻(xiàn)ZadehL.A.,“Fuzzysets”,InformationandControl,vol.8,pp.338-353,1965.ZadehL.A.,“Fuzzyalgorithms”,InformationandControl,vol.12,no.2,pp.94-102,1968.BellmanR.E.andZadehL.A.,“Decisionmakinginafuzzyenvironment”,ManagementandScience,vol.17,no.4,pp.141-164,1970.ZadehL.A.,“Similarityrelationsandfuzzyording”,InformationScience,vol.3,no.2,pp.177-200,1971.經(jīng)典的參考文獻(xiàn)ZadehL.A.,“Outlineofanewapproachtotheanalysisofcomplexsystemanddecisionprocess”,IEEE

Trans.onSystems,ManandCybern.,vol.3,no.1,pp.28-44,1973.MamdaniE.H.andS.Assilian,“Anexperimentinlinguisticsynthesiswithafuzzylogiccontroller”,Int.J.ManMach.Studies,vol.7,no.1,pp.1-13,1975.HolmbladL.P.andJ.J.Фstergaard,“Controlofacementkilnbyfuzzylogic”,In:Gupta,M.M.andE.Sanchez,eds.,FuzzyInformationandDecisionProcess,North-Holland,Amsterdam,pp.398-409,1982.期刊雜志《FuzzySetsandSystem》.《IEE