智能设计方法 第6章 模糊控制基础.ppt

2模糊控制理论基础基于T-S模型设计模型自适应机构7????0,??????08????0,??????=09????0,??????0

图6-20对象瞬态响应与参考模型间的9种关系

根据前一时刻和现在时刻系统实际输出y偏离参考模型输出????的大小及其变化趋势，确定一个模糊自适应信号，控制被控子系统，使y尽快趋于????。2模糊控制理论基础基于T-S模型设计模型自适应机构设偏差、偏差变化的模糊变量分别用??,????表示，采用T-S(TakagiandSugeno)模糊模型，即采用蕴含式??????=??and????=??then????=??(??)其中，??、??为模糊子集；g(e)为??的连续函数。2模糊控制理论基础MRFAS系统稳定性能分析MRFAS系统稳定的充要条件是：

(1)参考模型??????稳定；

(2)被控子系统????稳定；

(3)??0≤??0?,??0?为方程????+??0????=0以??0为参数的根轨迹图临界稳定值。

由上述充要条件可知，??0取值为0~??0?，??0较大，系统自适应能力较强，但稳定裕度较小。一般选取??0=??0?/2,以便使系统既有较好的稳定性，又保持良好的适应能力。

MRFAS系统由于采用模糊自适应机构，引人了????,??非线性函数项，使得闭环系统的零极点在动态过程中不断变化，这一点可以从图6-19得到系统输入2模糊控制理论基础MRFAS系统稳定性能分析????=????????????????+????,????0??????????+????,????0????????（6-25）

显而易见，正是由于这种零极点的不断变化而产生动态调整作用，才使得MRFAS系统具有较强的自适应能力。

由于模糊自适应机构的输出不直接作用于被控对象，而作用于被控子系统，该子系统中的控制器充当了滤波器的作用，使得MRFAS系统输出不存在抖动问题。此外，在系统设社上，要保证被控子系统比参考模型的响应速度快，以便获得更好的自适应性能。2模糊控制理论基础自校正模糊控制器自校正控制(STC)和模型参考自适应控制是自适应控制的两种主要形式，自校正控制系统的基本原理如图6-21所示，STC系统与MRAS系统不同，它没有参考模型。STC系统可以看成由两个控制回路所构成：内环构成负反馈控制回路，外环构成控制参数调整回路。

自校正控制器是由参数估计器、参数校正和控制器三个基本环节组成。参数估计器是利用递推最小二乘法在线估计被控对象的模型参数；参数校正环节是根据估计参数进行控制器参数计算；控制器根据校正后新的控制参数进行控制。自校正控制系统的运行过程，就是自校正控制器不断地进行采样、估计、校正和控制，直至系统达到并保持期望的控制性能指标。2模糊控制理论基础自校正模糊控制器图6-21自校正控制系统框图2模糊控制理论基础自校正三维模糊控制器的结构对于一般二维模糊控制器它的控制参数有量化因子????,????及比例因子????，对于三维模糊控制而言，增加一个误差二次差分项的量化因子????，总共4个控制参数可供调整。

一个三维自校正模糊控制系统的原理如图6-22所示；其中虚线框中的部分为一个三维模糊控制器。此外，还包括数据存储单元、评价(性能)、规则修正和参数校正四个环节。其中，数据存储单元用于存储评价控制系统性能的各种数据等。性能评价环节根据系统提供的信息对控制效果进行评价，其结果送入规则修正环节和参数校正环节，分别作为修改控制规则和校正参数的依据。总之，上述四个环节相当于图6-21所示自校正控制系统的外环，构成了对控制规则和控制参数的自校正回路。2模糊控制理论基础自校正三维模糊控制器的结构图6-22自校正模糊控制器2模糊控制理论基础三维模糊控制规则设三维模糊控制输人变量分别为e、Δe及Δ2??，它们的模糊语言变量词集均选为{N,O,P}。对于模糊控制输出变量为Δu,它的语言变量词集取为{NB,NM,NS,O,PS,PM,PB}。根据上述三维模糊控制器的结构及其输入、输出模糊语言变量词集，可建立模糊控制规则，如表6-6所示，得到下述的27条规则。

??1：ife=PandΔe=Pand??2??=P，thenΔu=NB；

??2：ife=PandΔe=Pand??2??=O，thenΔu=NB；

......2模糊控制理论基础三维模糊控制规则