智能控制技术——模糊控制系统
56页1、智能控制技术,模糊控制系统,主要内容,2,3. 模糊控制系统 3.1 模糊控制系统的组成 3.1.1 模糊化过程 3.1.2 知识库 3.1.3 推理决策过程 3.1.4 精确化过程 3.2 模糊控制系统的设计 3.3 模糊控制器的设计举例,3,3.1 模糊控制系统的组成,3.1.0 模糊控制系统的组成概述,模 糊 化,模糊推理 (推理决策逻辑),精 确 化,知识库,输入,输出,4,3.1 模糊控制系统的组成,3.1.1 模糊化,模糊化的定义,精确量转化为模糊量。 将输入变量的值转化成通常用语言值表示的某一限定码的序数。 (输入变量所对应的模糊子集的隶属程度),5,3.1 模糊控制系统的组成,3.1.1 模糊化,模糊化的过程(举例说明:一个二维模糊控制器),(1)确定输入、输出变量 输入:e ; de 输出:u,(2)量化因子和比例因子 基本论域:e -emin, emax de -demin, demax 将连续量离散化: 取X=-n, -n+1, , 0, 1, n-1, n n: 档数,6,3.1 模糊控制系统的组成,3.1.1 模糊化,模糊化的过程(举例说明:一个二维模糊控制器
2、),(2)量化因子和比例因子 定义量化因子:,ke确定后,任何e值都可以转化为X上的某一元素。,7,3.1 模糊控制系统的组成,3.1.1 模糊化,模糊化的过程(举例说明:一个二维模糊控制器),(2)量化因子和比例因子 定义量化因子:,定义比例因子:,8,3.1 模糊控制系统的组成,3.1.1 模糊化,模糊化的过程(举例说明:一个二维模糊控制器),(3)语言值的选取,一般取78个语言值,9,3.1 模糊控制系统的组成,3.1.1 模糊化,模糊化的过程(举例说明:一个二维模糊控制器),(4)语言值的模糊子集 三角函数,正态分布函数等,1,PB,NB,6,6,10,3.1 模糊控制系统的组成,3.1.1 模糊化,模糊化的过程(举例说明:一个二维模糊控制器),(5)语言变量赋值表(离散),语言变量:E DE U,语言值:PB PM PS ZE NS NM NB,模糊子集: (三角分布,正态分布等),11,3.1 模糊控制系统的组成,3.1.1 模糊化,模糊化的过程(举例说明:一个二维模糊控制器),例:设误差的基本论域为:-2.0,2.0, 当k时刻测得误差为:e(k) = 1.2, 由量化公
3、式得k时刻的误差的量化值为: 查偏差的隶属度值表,得语言变量值为PM(正中),对应的模糊子集为: 将此模糊子集作为k时刻的偏差变量的值送入推理机进行推理判断。,12,3.1 模糊控制系统的组成,3.1.2 知识库,知识库的定义,知识库包含了数据库和规则库,数据库存放所有输出输出变量的全部模糊子集的隶属度矢量值。若论域为连续域,则为隶属度函数。 规则库用来存放全部模糊控制规则,在推理时为推理机提供控制规则。模糊控制器的规则是基于专家知识或手动操作经验来建立的,它是按人的直觉推理的一种语言表示形式。通常由一系列的关系词连接而成,如if、then、else、also、and、or等。,13,3.1 模糊控制系统的组成,3.1.2 知识库,模糊控制规则的建立,专家经验法:通过对专家控制经验的咨询形成控制规则库。,采用“if-then”规则语言来表达经验。,观察法:观察操作人员的实际控制过程。,采用“if-then”规则语言来进行控制。,14,3.1 模糊控制系统的组成,3.1.2 知识库,模糊控制规则的建立,基于模糊模型:用语言描述建立对象的模糊模型,以便得 到模糊控制规则。,由规律3可得出一
4、条控制规则:,自组织法:,模糊控制规则能随着环境或对象的变化进行修改。,15,3.1 模糊控制系统的组成,3.1.2 知识库,常用的模糊控制规则,单输入输出的一维FC,If x=A then y=B,If x=A then y=B else y=C,简单,但控制效果不佳,适用于随动、定值控制系统等。,模糊关系:,(玛达尼推理),(扎德推理),模糊关系:,16,3.1 模糊控制系统的组成,3.1.2 知识库,常用的模糊控制规则(液位控制系统),控制器,减速器,电动机,电位器,浮子,用水开关,Q2,Q1,R,if,SM,K1,输入:水位R;输出:控制器K1,手动调节的规则,17,3.1 模糊控制系统的组成,3.1.2 知识库,常用的模糊控制规则(液位控制系统),多次记录,根据手动控制经验总结出模糊控制规则:,(1)为E为正大,则U为负大。,若e=测量给定,(2)为E为正小,则U为负小。,(3)为E为零,则U为零。,(4)为E为负小,则U为正小。,(5)为E为负大,则U为正大。,18,3.1 模糊控制系统的组成,3.1.2 知识库,常用的模糊控制规则,双输入单输出的二维FC,If x1=A
5、and(0R) x2= B then y=C,模糊关系:,考虑了误差和误差变化,在随动和定值控制系统的控制性能方面明显优于一维控制器。,19,3.1 模糊控制系统的组成,3.1.3 推理决策过程,推理决策逻辑,即上一章中介绍的模糊逻辑推理。 常用的是最大最小(玛达尼)推理。,模糊控制的核心。 利用知识库的信息,模拟人类的推理决策过程。,20,3.1 模糊控制系统的组成,3.1.4 精确化过程,精确化的定义,把由模糊推理所得到的模糊输出量,转变为精确控制量。进而去驱动或控制具体的执行机构。,精确化的计算方法,最大隶属度法 加权平均法(重心法) 中位数法,21,3.1 模糊控制系统的组成,3.1.4 精确化过程,最大隶属度法,在输出的模糊集合中取隶属度最大的元素作为结果,如果同时出现几个元素具有最大隶属度,则取它们的平均值作为结果。,例:,精确量:,优点:计算简单。 缺点:概括的信息量少,适用于控制要求不高的场合。,22,3.1 模糊控制系统的组成,3.1.4 精确化过程,加权平均法,(1)普通加权(重心法),连续:,离散:,23,3.1 模糊控制系统的组成,3.1.4 精确化过程,同样考
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