计算机模糊控制算法

时间:2021-11-02 13:20:49 资料 我要投稿

计算机模糊控制算法

第!卷第&期

!##%年%月南通航运职业技术学院学报789:;’/8?8@’=A8;’/B=C@D;A@’/EDAFFA;>@8//C>C?GH0!;G0&I3J0!##%

计算机模糊控制算法

(南通航运职业技术学院超南通!!

摘要$对一些复杂过程难以实现自动控制,而由人来控制却很好,文章分析了其中的原因,并将人的判定特点用模糊语言来表述,由此得到了模糊算法及过程的一个模糊模型,从而利用模糊模型和计算机来实现自动控制。

关键词$模糊语言;模糊算法;模糊控制;模糊模型

中图分类号:#!%&文献标识码:’文章编号:&

!引言

教授在论文“模糊集合”中,引入“录属函数”这个概念,来描述差异美国自动控制专家查得(/0’123456)

的中间过渡,由此诞生了模糊数学。模糊数学从它诞生的那天起,便和计算机的发展息息相关,相辅相成。利用模糊数学构造数学模型,来编制计算机程序,可以更广泛、更深入地模拟人的思维,从而提高计算机的“智力”。

现代控制理论已在诸如导弹,航空等一系列领域中得到了成功的应用。但是现实中许多复杂的工业过程往往难以实现自动控制,其困难可能来自难以对某一具体过程建立数学模型,以及由于过程的非线性,时变性或者难以测量等等,然而这些难以自动控制的过程由人来控制却往往工作得很好。

一般来说,操作人员的控制方法是建立在直觉与经验之上,这种方法可看成是一组探索式的判定规则,它有如下特点:

(由于在人脑判定的过程中存在着不精确这个固有特性,使人的控制动作往往不稳定,不一致以及主&)

观随意,因此也就很难解释操作人员的控制行为。

(操作人员不但能对温度、高度等简单的`度量作出反应,而且能观察诸如颜色、气味等复杂的度量模!)

式,甚至对无法度量的量,例如相貌也可作出反应。这些观察均有它的主观性,但作出控制判定正是基于这些带有主观性的量。

不难想象,如果我们能把直觉与经验指导下的判断和采取的措施总结成为一些规则,并把他们运用到控制器中,那么就可以做到用机器代替人去实现对复杂过程的自动控制。由于人的经验往往是用自然语言来

““表述,而语言本身又带有一定程度的模糊性。例如,很大”,较长”等词语都带有一定程度的模糊性,也就是

模糊语言。用模糊语言表述一组规则,模糊语句-就称为模糊算法,它是过程的一个模糊模型。利用模糊模型和计算机来实现的自动控制系统就叫做模糊控制系统。模糊控制系统即通常所称的模糊控制器。&模糊控制系统结构

模糊控制系统的一般结构如下图所示。

图&

模糊控制系统框图收稿日期:!##%)#&)&!

作者简介:姜超,&*

第1期姜超:计算机模糊控制算法11

图!模糊控制器框图

图!中各组成部分的功能为:

如误差论域

输出论域&上的模糊子集’等)的赋值表,供对(和(’模糊化以及去模糊环节用。

把实际的误差和误差变化等分别变化成误差论域

然后根据基本模糊子集将其模糊化为对应论域上的模糊子集。$中的元素,

#模糊规则库装有全部备用控制规则。

即模糊化环节得到的模糊子集)进$模糊推理环节借助于模糊规则库中的控制规则对输入模糊子集(

行模糊推理得出输出模糊子集。

!%去模糊环节根据最大录属原则或其它方法由输出模糊子集作出控制量变化的精确判决。模糊推理规则

模糊推理规则形式为:

)*+,-./01.231+4…435+467859.2:+

其中3.+和:+分别为;..)和%;1?…?;5和9%

该式概括了其他类型的语言信息,可详述为以下六种情形:

!A1若规则的前提条件不完整,如:

./01.231+4…40B.23B+67859.2:+4BC5

则可将上述规则变形为

./01.231+4…40B.23B+40BD1.2EF4…405.2EF67859.2:+

其中模糊集合EF定义为:

!A!*0,)140%)部分,如:若规则的前提条件出现两个及两个以上“G)”EF&

./01.231+4…40B.23B+G)0BD1.23BD14…405.235+67859.2:+

则可将此规则等效为两条规则:

./01.231+4…40B.23B+67859.2:+

./0BD1.23BD1+4…405.235+67859.2:+

再将上述规则按情形!A1处理。

!AH

!AI单纯的模糊结论9.2:+可视为一条特殊的模糊推理规则:./01.2EF4…405.2EF67859.2:+

对于比较型规则,如:

0越小,9越大

可作一变换,将其转换为“令模糊集F@#LL=越小,则比较型规则等价./J6785K型规则,%E:=越大,

于:

./0.2F@#LL67859.2%E:

!AM

对于下述的除非型规则:

*6南通航运职业技术学院学报6QQR年

!

可将其变换为:

此规则等效于

5

5

5

657

!

模糊控制系统中控制规则通常是一些用自然语言描述的条件句,例如:

如果误差是正大,且误差的变化是正大,则控制量的变化是负大;

如果误差是正大,且误差的变化是正中,则控制量的变化是负大;……;等等。

“其中“正大”、正中”和“负大”等模糊词都可以用模糊子集来表示。因此,可以根据需要在论域8,9,:上

定义若干模糊子集,并以此作为误差,误差变化,控制量变化等变量的各种可能的取值或状态。例如:记:;

;>=正小,.>=负小

;?=正中,.?=负中

;/=正零,./=负零

则上述模糊条件语句可表示为:

这些条件语句就构成了模糊控制器的控制规则。一个模糊控制器的控制规则可写成下列形式:

…,…,

其中E

上述模糊规则可归结为一个模糊关系H

H=#E

“运算的含义由下式定义J此处,I”

!

H1),!,K2=/

$)%8,$!%9,$K%:

如果误差@和误差的变化@C分别取模糊集E和

即!1:2=/!H1),!,K20!E1)20!

)%8,!%9

当8,9,:是有限论域时,即L

8=M)*,)6,…,)NO,9=M!*,!6,…,!PO,:=MK*,K6,555,K#O

那么,8,9,:上的模糊集可分别表示为一个N元,P元和#元的行向量,而描述模糊控制规则的模糊关系则表示为一个NIP行#列的距阵。

第!期姜超:计算机模糊控制算法

表!!+模糊控制规则大体如表!所示

例!设#$%&’(&)(&*(&+(&,(&!(&-(.-(.!(.,(.+(.*(.)(.’/(则#上的0个模糊子集可表示为:

12$3-(-(-(-(-(-(-(-(-(-(-(!(-(*(-(0(!(-4

15$3-(-(-(-(-(-(-(-(-(-(,(-(6(!(-(-(6(-(,4

17$3-(-(-(-(-(-(-(-(-(+(-(0(!(-(-()(-(!(-(-4

18$3-(-(-(-(-(-(-(-(!(-(-(’(-(!(-(-(-(-4

98$3-(-(-(-(-(!(-(’(!(-(-(-(-(-(-(-(-4

97$3-(-(-(!(-()(!(-(-(0(-(+(-(-(-(-(-(-(-4

95$3-(,(-(6(!(-(-(6(-(,(-(-(-(-(-(-(-(-(-4

92$3!(-(-(0(-(*(-(!(-(-(-(-(-(-(-(-(-(-4

:$%&’(&)(&*(&+(&,(&!(-(.!(.,(.+(.*(.)(.’/(而:上的6个模糊子集可表示为:

12$3-(-(-(-(-(-(-(-(-(-(!(-(*(-(0(!(-4

15$3-(-(-(-(-(-(-(-(-(;(!(-(-(6(!(-(-(6(-(,4

17$3-(-(-(-(-(-(-(-(;(!(-(-(6(-(,(-(-4

8$3-(-(-(-(-(-()(!(-(-()(-(-(-(-(-4

97$3-(-(-(,(-(6(!(-(-(;(-(-(-(-(-(-(-4

95$3-(,(-(6(!(-(-(6(-(,(-(-(-(-(-(-(-(-4

92$3!(-(-(0(-(*(-(!(-(-(-(-(-(-(-(-(-4

若系统的误差为#中的某元素#?@。

。表,也称为查询表(见表,)表,

3下转第))页4

第K期王志兵:论五年制高职数学课程建设“校本化”原则>>力相结合、个别与群体考核相结合、面向全体的基本要求与分层提高要求相结合、统一与分类侧重相结合的

“考核评价体系。形成“教”、学”相辅、互动的方式,把对“学”的考核作为对“教”的考核评价的重要内容,把对

“教”的考核评价作为对“学”的考核的一部分。在数学课程建设“校本化”中,通过改革考试与评价体系,促进教学观念的转变,推动数学教学的改革,真正做到教学相长,相互促进。

另外,高职数学课程的“校本化”,要加强硬件与软件建设,特别是学习包的开发,试题库、试卷库的建立,!

总之,高职数学课程“校本化”,必须以“高职”为根本出发点和归宿点,才能体现高职数学课程应有的特色,才能发挥出数学课程在“高职”中的作用与效益。

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J上接第KL页M

查询表是模糊控制算法的结果,事先把它算出来,在实时控制时只要查这个表就可以了,这就是所谓的查表法。

参考文献

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