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Fuzzy Control(1)

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忆风 发表于 2020-10-12 20:20:10 | 显示全部楼层 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题
 
模糊控制(1)

一、模糊控制概念
模糊逻辑控制(Fuzzy Logic Control)简称模糊控制(Fuzzy Control),是以模糊集合论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制技术。模糊控制实质上是一种非线性控制,从属于智能控制的范畴。
二、模糊控制的特点
   (1)模糊控制不需要被控对象的数学模型。模糊控制是以人对被控对象的控制经验为依据而设计的控制器,故无需知道被控对象的数学模型。
   (2)模糊控制是一种反映人类智慧的智能控制方法。模糊控制采用人类思维中的模糊量,如“高”、“中”、“低”、“大”、“小”等,控制量由模糊推理导出。这些模糊量和模糊推理是人类智能活动的体现。
   (3)模糊控制易于被人们接受。模糊控制的核心是控制规则,模糊规则是用语言来表示的。
   (4)构造容易。模糊控制规则易于软件实现。
   (5)鲁棒性和适应性好。通过专家经验设计的模糊规则可以对复杂的对象进行有效的控制。
三、模糊控制器设计的基本方法和主要步骤
      1、选定模糊控制器的输入输出变量,并进行量程转换。
      2、确定各变量的模糊语言取值及相应的隶属函数,即进行模糊化。模糊语言值通常选取3、5或7个,例如取为{负,零,正},{负大,负小,零,正小,正大},或{负大,负中,负小,零,正小,正中,正大}等。然后对所选取的模糊集定义其隶属函数,可取三角形隶属函数(如图2所示)或梯形,并依据问题的不同取为均匀间隔或非均匀的;也可采用单点模糊集方法进行模糊化。
      3、建立模糊控制规则或控制算法。这是指规则的归纳和规则库的建立,是从实际控制经验过渡到模糊控制器的中心环节。控制律通常由一组if-then结构的模糊条件语句构成,例如:if e=N and c=N,then u=PB……等。
      4、确定模糊推理和解模糊化方法。常见的模糊推理方法有最大最小推理和最大乘积推理两种,可视具体情况选择其一:解模糊化方法有最大隶属度法,中位数法,加权平均,重心法,求和法或估值法等等,针对系统要求或运行情况的不同而选取相适应的方法,从而将模糊量转化为精确量,用以实施最后的控制策略。


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