现代控制理论与智能控制基础模糊逻辑控制
现代控制理论与智能控制基础 4 模糊逻辑控制 电气学院工业自动化教研室 贾要勤 2007-08-27 2007-08-271现代控制理论与智能控制基础 内容提要 绪论 4.1 模糊逻辑理论的基本概念 4.2 模糊逻辑控制系统的基本结构 1) Mamdani 2) Sugeno 3) 两种方法的比较 4.3 模糊神经元网络 4.4 模糊控制的Matlab实现 2007-08-272现代控制理论与智能控制基础 绪论 绪论 模糊逻辑的发展 模糊逻辑与计算机 模糊逻辑与人工智能 模糊逻辑技术中的几个问题 2007-08-273现代控制理论与智能控制基础 绪论 1. 模糊逻辑的发展 （1）模糊逻辑的起源 模糊逻辑-Fuzzy Logic 的中文意译 模糊概念、模糊现象到处存在 在经典二值（布尔）逻辑体系中：所有的分类都被假定为有明确的 边界 糊逻模辑：对二值逻辑的扩充。关键的概念是渐变的隶属关系。 一个集合可以有部分属于它的元素 模糊逻辑是通过模仿人的思维方式来表示和分析不确定、不精确信 息的方法和工具 模糊逻辑本身并不模糊，它并不是“模糊的” 逻辑，而是用来对 “模糊”（现象、事件） 进行处理，以达到消除模糊的逻辑 模糊逻辑的数学基础：通过模糊集合来工作的 常规集合：集合中的对象关系被严格划分为0或1，不存在介于两者 之间的对象 模糊集合：允许在一个集合部分隶属。对象在模糊集合中的隶属度 ，可为从0 - 1之间的任何值，即可以从“不隶属”到“隶属”逐 步过渡 2007-08-274现代控制理论与智能控制基础 绪论 1. 模糊逻辑的发展 （2）模糊逻辑技术的发展和现状 1960年柏克莱加州大学电子工程系扎德（L.A.Zadeh）教授，提出 “模糊”的概念 1965年发表关于模糊集合理论的论文 1966年马里诺斯（P.N.Marinos）发表关于模糊逻辑的研究报告 以后，扎德（L.A.Zadeh）又提出关于模糊语言变量的概念 1974年扎德（L.A.Zadeh）进行有关模糊逻辑推理的研究 七十年代欧洲进行模糊逻辑在工业控制方面的应用研究 实现了第一个试验性的蒸汽机控制 热交换器模糊逻辑控制试验 转炉炼钢模糊逻辑控制试验 温度模糊逻辑控制 十字路口交通控制 污、废水处理等 2007-08-275现代控制理论与智能控制基础 绪论 1. 模糊逻辑的发展 （2）模糊逻辑技术的发展和现状 八十年代日本情况： 列车的运行和停车模糊逻辑控制，节能1114%（1983） 汽车速度模糊逻辑控制（加速平滑、上下坡稳定）（1985） 港口集装箱起重机的小车行走和卷扬机的运行控制（1986） 家电模糊逻辑控制（电饭煲、洗衣机、微波炉、空调、电冰箱 等）（1988-） 2007-08-276现代控制理论与智能控制基础 绪论 1. 模糊逻辑的发展 （2）模糊逻辑技术的发展和现状 中国： 在模糊理论和应用方面的研究起步较慢，但发展较快 1976年 起步 1979年 模糊控制器的研究 1980年 模糊控制器的算法研究 1981年 模糊语言和模糊文法的研究 1982年 磨床研磨表面光洁度模糊控制、关式液压位置伺服系 统模糊控制研究 1984年 提出语义推理的自学习方法 1986年 单片微机比例因子模糊逻辑控制器 1987年 我国第一台模糊逻辑推理机 1982年 磨床研磨表面光洁度模糊控制、开关式液压位置伺服 系统模糊控制研究； 1984年 提出语义推理的自学习方法； 2007-08-277现代控制理论与智能控制基础 绪论 1. 模糊逻辑的发展 （2）模糊逻辑技术的发展和现状 中国： 1986年 单片微机比例因子模糊逻辑控制器 1987年 我国第一台模糊逻辑推理机 1990年起：工业控制模糊逻辑控制器：玻璃窑炉、水泥回转窑 、PVC树脂聚合过程、功率因数补偿等 目前： 模糊逻辑控制技术在工业控制、家电领域有很好发展 开展模糊信息处理方面的基础研究和理论研究 开发专用模糊控制电路和模糊推理芯片等 2007-08-278现代控制理论与智能控制基础 绪论 2. 模糊逻辑与计算机 （1）人脑和电脑 电脑扩大并延伸了人脑的功能，但两者存在重大差别： 工作方法 传统的冯 诺依曼计算机：连续串行的微观工作方式 人脑：串并行的工作方式 智能性： 计算机的人工智能：建立在对精确符号系统的数据处理 上 人脑的自然智能：接受的信号具有某种不确定性；用统 计方法处理（具有模糊性） 语言： 计算机：使用的是精确形式化的数学语言或程序语言 人脑：可以使用具有模糊性或歧义性的自然语言 2007-08-279现代控制理论与智能控制基础 绪论 2. 模糊逻辑与计算机 （1）人脑和电脑 可靠性： 计算机：计算具有高精度的特点。但对事物整体把握的可靠性 不如人脑 人脑：低精度条件下完成非常复杂的任务，达到相当高的可靠 性 模糊逻辑的发展与计算机的发展密切相关，互为促进 计算机不能代替人脑，但可模仿人脑，延伸人脑功能 2007-08-2710现代控制理论与智能控制基础 绪论 2. 模糊逻辑与计算机 （2）电脑思维和人脑思维 思维模式有两种： 精确的理性的分析模式：与读、写、算相联系 模糊的直觉的全盘模式：与模式识别和音乐能力有关，允许以 不精确、不确定、非定量的自然语言，对复杂多变的事物或现 象进行思维 精确的理性的分析模式 模糊的直觉的全盘模式 人脑的思维具有上述两种模式 计算机不具备后一种模式能力 要使计算机进一步模拟人类思维的特点，可以引入模糊逻辑 2007-08-2711现代控制理论与智能控制基础 绪论 3. 模糊逻辑与人工智能 人工智能新兴的边缘学科。 （AI-Artificial Intelligence） 人工智能主要研究： 如何使计算机完成原来由人才能做的具有智能性质的工作， 即感知观察能力、记忆能力、逻辑思维能力和语言表达能力等 一系列人的脑力活动中所表现出来的能力 人工智能是许多相关技术的总称，包括： 专家系统、机器学习、神经网络、语言识别、模糊逻辑等等 人工智能领域的三大前沿： 专家系统、模式识别和智能机器人 2007-08-2712现代控制理论与智能控制基础 绪论 3. 模糊逻辑与人工智能 传统的数字电子计算机以二值逻辑为基础： 建立在加法和移位基础上的各种计算能力是它的特长 对确定性问题具有逻辑推理能力，有很高的速度、精度和效率 没有创造性思维的能力 不可能以二值逻辑模拟人的思维进程 （1）模糊逻辑与专家系统 专家系统是一种信息系统 专家系统中的知识库中的知识由专家提供 其中罗列了大量的规则和事实 专家系统可分为： 传统专家系统 模糊专家系统 2007-08-2713现代控制理论与智能控制基础 绪论 3. 模糊逻辑与人工智能 传统专家系统 如果前提是真，则规则被激活 规则要么被激活，要么不被激活 如果对一组输入仅有一个规则被激活，则这个规则将完全控制该专家 系统的输出 模糊专家系统 如果前提是非零值，即某种程度的真，则规则即被激活 规则可以不同程度地被激活 通常对于给出的一组输入，可有不止一个规则被激活。其专家系统的 输出可能是几条规则合成的结果 2007-08-2714现代控制理论与智能控制基础 绪论 3. 模糊逻辑与人工智能 （2）模糊逻辑与神经网络 神经网络：是被相互连接起来的处理器结点矩阵 每一个结点是一个神经元，简单近似模拟了人的大脑神经细胞的结 构 每一个神经元接受一个以上的、且与相应加权因子相乘的输入，并 相加后产生输出 神经元被分层安排： 第一层接受基本输入-传递其输出到第二层； 第二层又有自己的加权因子和代数和，传递至第三层 直至最后一层，产生输出。 神经网络在本质上是模糊的，神经网络与传统方法进行信息处理有 两个完全不同的性质： 神经网络是自适应和可被训练的，有自修改的能力 神经网络的结构本身就意味着大规模平行机制 2007-08-2715现代控制理论与智能控制基础 绪论 3. 模糊逻辑与人工智能 （2）模糊逻辑与神经网络 模糊逻辑技术与神经网络技术相结合，可以形成一个互补的系统： 神经网络的关键特性和基本限制是：神经网络所知的信息是隐 含的，安排每一个输入的权重是关键 模糊逻辑系统所具有的“知识”，由该领域的专家所提供。其 模糊逻辑控制规则是由人的直觉和经验制定。但本身不具有学 习功能 模糊逻辑技术与神经网络技术各有长处和局限性，两者相结合，构 成模糊神经网络，能各取所长，共生互补 2007-08-2716现代控制理论与智能控制基础 绪论 4. 模糊逻辑技术中的几个问题 （1）什么是模糊逻辑 经典二值逻辑： 假定所有的分类都有明确的边界 任一被讨论的对象要么属于这一类，要么不属于这一类 一个命题不是真即是假，不存在亦真亦假或非真非伪的情况 模糊逻辑： 它是对经典二值逻辑的补充 被讨论的对象可不同程度的属于某一类的 一个命题可能亦此亦彼，存在着部分真、部分伪 在模糊逻辑中，利用隶属度来描述对象属于某一类的程度 模糊逻辑是通过模仿人的思维方式来表示和分析不确定、不精确信 息的方法和工具。是一种精确解决不确定、不精确信息的方法 模糊逻辑本身并不模糊。模糊逻辑并不是“模糊的”逻辑，而是用 来对“模糊”进行处理，从而达到消除“模糊”的逻辑 2007-08-2717现代控制理论与智能控制基础 绪论 4. 模糊逻辑技术中的几个问题 （2）模糊逻辑是如何工作的 在模糊逻辑控制中，工作过程分为三个阶段： “模糊化” “模糊推理” “解模糊化” “模糊化”： 输入/输出变量按各种分类被安排成不同的隶属度 如温度输入，根据其高低被安排成冷、凉、暖、热等 “模糊推理”： 输入变量被加到一个“ if - then ”的控制规则的集合中 按各种控制规则进行推理，将结果合成在一起 产生一个“模糊推理输出”集合 “解模糊化”（解模糊判决）： 对模糊推理输出进行解模糊判决 即在一个输出范围内，找到一个被认为最具有代表性的 可直接驱动控制装置的确切的输出控制值 2007-08-2718现代控制理论与智能控制基础 绪论 4. 模糊逻辑技术中的几个问题 （2）模糊逻辑是如何工作的 精确的数字量精确的数字量 转变为转变为 模糊量模糊量 模糊推理模糊推理 模糊量模糊量 转变为转变为 精确的数字量精确的数字量 模糊化模糊推理解模糊化 2007-08-2719现代控制理论与智能控制基础 绪论 4. 模糊逻辑技术中的几个问题 （3）模糊逻辑技术的优越性 简化设计 提高性能 加快开发周期 减少编码，降低成本 提高系统可靠性 2007-08-2720现代控制理论与智能控制基础 绪论 4. 模糊逻辑技术中的几个问题 （4）模糊逻辑与单片微机 模糊逻辑在家用电器产品和嵌入式控制系统中的应用快速增长，其 原因是： 模糊逻辑推理过程类似人的推理过程，不必使用严格的系统数 学模型。产品开发周期缩短 除了少数需要特定的专用模糊逻辑集成电路芯片外，大部分可 以用廉价的标准单片微机来实现 目前，在模糊逻辑控制应用中，绝大多数用8位单片微机已能满 足要求，少数才需用16位单片微机 2007-08-2721现代控制理论与智能控制基础 绪论 5. 模糊逻辑技术的发展远景 模糊逻
