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先进控制理论及其应用 教学课件 ppt 作者 葛宝明 林飞 第8章 模糊控制

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  • 上传时间:2019-05-26
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    • 1、第8章 模糊控制,8.1 模糊数学基础 8.2 模糊控制的基本原理 8.3 模糊控制系统 8.4 电动机转速的模糊PI控制,8.1 模糊数学基础,8.1.1 模糊集合 8.1.2 模糊推理,8.1.1 模糊集合,1)最大最小合成 2)最大积合成,8.1.1 模糊集合,设A和B为论域X上的模糊集合,其隶属函数为三角形,则AB、AB和的隶属函数如图81所示。,图81 模糊集合的三种运算,例83 设A和B为论域X上的模糊集合,其隶属函数为三角形,则AB、AB和的隶属函数如图81所示。,8.1.2 模糊推理,1)模糊蕴含最小运算(Rc) 2)模糊蕴含积运算(Rp) 3)模糊蕴含算术运算(Ra) 4)模糊蕴含最大最小运算(Rm) 5)模糊蕴含标准法运算(Rs),1)模糊蕴含最小运算(Rc),2)模糊蕴含积运算(Rp),3)模糊蕴含算术运算(Ra),4)模糊蕴含最大最小运算(Rm),5)模糊蕴含标准法运算(Rs),若人工调节炉温,有如下的经验规则:“如果炉温低,则应施加高电压”。试问当炉温为“非常低”时,应施加怎样的电压? 解 设x和y分别表示模糊语言变量“炉温”和“电压”,并设x和y论域为,5)

      2、模糊蕴含标准法运算(Rs),设x和y分别表示模糊语言变量“炉温”和“电压”,并设x和y论域为,设x和y分别表示模糊语言变量“炉温”和“电压”,并设x和y论域为,图82 采用时的模糊推理,设x和y分别表示模糊语言变量“炉温”和“电压”,并设x和y论域为,图83 采用时的模糊推理,设x和y分别表示模糊语言变量“炉温”和“电压”,并设x和y论域为,图84 输入为模糊单点且采用时的模糊推理,设x和y分别表示模糊语言变量“炉温”和“电压”,并设x和y论域为,图85 输入为模糊单点且采用时的模糊推理,8.2 模糊控制的基本原理,8.2.1 模糊控制器的基本结构 8.2.2 精确量的模糊化 8.2.3 知识库设计 8.2.4 非模糊化,8.2.1 模糊控制器的基本结构,1)精确量的模糊化,采用合适的隶属函数,把语言变量的语言值转化为某适当论域上的模糊集合。 2)知识库的设计,通过一组模糊条件语句构成模糊控制规则,并计算由模糊控制规则决定的模糊关系,实际上就是构造合适的模糊控制算法。 3)非模糊化,把模糊推理的结论通过适当方法转化成实际可用的精确量。,8.2.1 模糊控制器的基本结构,图86 模糊控制

      3、器的基本结构图,8.2.2 精确量的模糊化,1.尺度变换 2.模糊化运算,8.2.3 知识库设计,1.数据库 2.规则库,1.数据库,图87 模糊分割示例图,2.规则库,(1)基于专家经验和实际操作过程 模糊控制规则库具有模糊条件句的形式,它建立了前件中输入变量与后件中输出变量之间的联系。 (2)基于对象的模糊模型 控制对象的动态特性通常可用微分方程、传递函数、状态方程等数学方法加以描述。 (3)基于学习 许多模糊控制主要是模仿人的决策行为,但很少具备类似人的学习能力,即根据经验和知识产生模糊控制规则,并对它们进行修改的能力。,2.规则库,(3)一致性 模糊控制规则主要基于操作人员的经验,它取决于对多种性能的要求,而不同的性能指标要求往往相互制约。,8.2.4 非模糊化,(1)最大隶属度法 若输出模糊集合的隶属函数只有一个峰值,则取隶属函数最大值对应的元素作为非模糊化的结果。 (2)中位数法 为充分利用输出模糊集合所包含的信息,可将描述输出模糊集合的隶属函数曲线与横坐标围成的面积的均分点所对应的元素作为非模糊化的结果。 (3)加权平均法 取输出模糊集合隶属度函数的加权平均值作为结果。,

      4、加权平均法,8.3 模糊控制系统,8.3.1 离散论域模糊控制 8.3.2 模糊PID控制 8.3.3 PID参数整定的模糊系统方法 8.3.4 自适应模糊控制,8.3.1 离散论域模糊控制,表81 x的隶属度函数表,8.3.1 离散论域模糊控制,表81 x的隶属度函数表,8.3.1 离散论域模糊控制,表82 y的隶属度函数表,8.3.1 离散论域模糊控制,表82 y的隶属度函数表,8.3.1 离散论域模糊控制,表83 u的隶属度函数表,8.3.1 离散论域模糊控制,表83 u的隶属度函数表,8.3.1 离散论域模糊控制,表84 模糊控制规则表,8.3.1 离散论域模糊控制,表85 模糊控制查询表,8.3.1 离散论域模糊控制,表85 模糊控制查询表,8.3.2 模糊PID控制,图88 典型的模糊PID控制器结构,8.3.2 模糊PID控制,图89 被控对象的输出曲线,8.3.2 模糊PID控制,表86 模糊控制规则表,8.3.3 PID参数整定的模糊系统方法,例86 对于如下被控对象 解 首先用Ziegler-Nichols法整定PID参数,可得KP=0.246,TI=15.9,TD

      5、=3.98。闭环系统的性能指标为yos=42.6%,tr=17s,ts=52.5s,es=0,不满足设计要求。,8.3.3 PID参数整定的模糊系统方法,图810 用于PID参数整定的模糊控制器,8.3.3 PID参数整定的模糊系统方法,图811 输入输出模糊分割示例图,8.3.3 PID参数整定的模糊系统方法,表87 模糊控制规则表,首先用Ziegler-Nichols法整定PID参数,图812 闭环系统阶跃响应曲线,8.3.4 自适应模糊控制,图813 直接自适应模糊控制器框图,8.3.4 自适应模糊控制,图814 间接自适应模糊控制器框图,8.4 电动机转速的模糊PI控制,1.试分析模糊控制的优缺点。 2.设计一个模糊控制系统需要完成哪些环节? 3.某被控对象的传递函数为 4.分别以串励直流电动机和他励直流电动机为对象,应用模糊控制方法,分别设计各自控制系统,使电动机转速跟踪阶跃函数,并应用Matlab软件进行仿真验证。,8.4 电动机转速的模糊PI控制,图815 输入输出空间的模糊分割,8.4 电动机转速的模糊PI控制,图816 电动机转速响应曲线,8.4 电动机转速的模糊PI控制,图817 不同u尺度变换因子下的转速响应曲线,8.4 电动机转速的模糊PI控制,图818 不同e和e尺度变换因子下的转速响应曲线,8.4 电动机转速的模糊PI控制,图819 不同模糊推理运算法则下的转速响应曲线,8.4 电动机转速的模糊PI控制,图820 不同的非模糊化运算导致不同的转速响应,8.4 电动机转速的模糊PI控制,图821 采用模糊单点集合的输出模糊分割,8.4 电动机转速的模糊PI控制,8Z22.tif,8.4 电动机转速的模糊PI控制,8Z23.tif,8.4 电动机转速的模糊PI控制,8Z24.tif,8.4 电动机转速的模糊PI控制,表88 模糊控制规则表,8.4 电动机转速的模糊PI控制,图825 粗分割时的转速响应曲线,

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