模糊控制系统全解.ppt

定义输入变量的隶属度函数 三、模糊控制器设计举例 定义输出变量的隶属度函数 三、模糊控制器设计举例 第二步设计规则库：控制规则条数的多少视输入及输出物理量数目及所需的控制精度而定。对于常用的二输入、一输出控制过程，若每个输入量分成三级，那么相应就有9条规则； 若按每个输入的语言变量分成七级计，则有49条规则就可全部覆盖了。这里我们先任选二条规则为例说明模糊推理方法 规则1： 如果（IF） 误差为零 或者（OR） 误差变化为正小 则（THEN） 阀门半开 规则2： 如果（IF） 误差为正小 和（AND） 误差变化为正小 则（THEN） 阀门中等 三、模糊控制器设计举例 第三步是模糊推理和精确化计算 举例： 设误差为5，误差变化为8 对应规则1，误差为零的隶属度是0.375，而误差变化为正小的隶属度是0.8，由并运算的推理规则可得： MAX（0.375，0.8）=0.8。 对应规则2，误差为零的隶属度是0.625，而误差变化为正小的隶属度是0.8，由交运算的推理规则可得 MIN（0.625，0.8）=0.625。 三、模糊控制器设计举例 由推理得到半开的隶属度值是0.8、中等的隶属度值为0.625，则，采用重心法计算 三、模糊控制器设计举例 得到阀门的确切开度为5.87 举例2：倒立摆控制 其中，m是摆尖杆的质量，l是摆长，θ是从垂直方向上的顺时针偏转角。τ=u(t)为作用于杆的逆时针扭矩［u(t)是控制作用］。t是时间，g是重力加速度常数。 三、模糊控制器设计举例 将倒立摆模型转化的拟线性状态模型 假设 x1=θ, x2=dθ/dt 为状态变量，可得非线性系统的状态空间表达式为： dx1/dt=x2 dx2/dt=(g/l)sin(x1)-(1/ml2)u(t) 偏转角?很小时，有sin(θ)＝θ, 线性化可得 dx1/dt=x2 dx2/dt=(g/l)x1-(1/ml2)u(t) 三、模糊控制器设计举例 当取 l=g 和 m=180/(πg2)时，可用差分方程 表示为： x1（k+1）= x1（k）+ x2（k） x2（k+1）= x1（k）+ x2（k）-u（k） 设上述变量的论域为 -2o≤x1≤2o -5 rad/s ≤ x2 ≤ 5 rad/s, 三、模糊控制器设计举例 建立输入变量的隶属度函数 x1隶属度 x2隶属度 控制变量u的隶属度函数 三、模糊控制器设计举例 按3*3建立9条规则库： 注：这里输出只用到了5段语言值 三、模糊控制器设计举例 假设初始条件为： x1（0）=1o 和 x2（0）=-4 rad／s，如下图所示： 用递归差分方程解得新的x1 和 x2值。k＝0之后的每步模型循环式都以前一步的x1 和 x2值为开始，并作为下一步递归差分方程式的输入条件。 三、模糊控制器设计举例 利用规则库推理： If（xl＝P）and（x2＝Z）， then（u＝P） u=P 为 min（0.5，0.2）＝0.2（P） If（xl＝P）and（x2＝N）， then（u＝Z） u=Z 为 min（0.5，0.8）＝0.5（Z） If（xl＝Z）and（x2＝Z）， then（u＝Z） u=Z 为 min（0.5，0.2）＝0.2（Z） If（xl＝Z）and（x2＝N）， then（u＝N） u=N 为 min（0.5，0.8）＝0.5（N） 三、模糊控制器设计举例 推理得出： u=-2 以此类推，可以满足倒立摆的稳定运行 三、模糊控制器设计举例 * 模糊控制系统的组成 1 2 3 4 模糊控制器设计 5 模糊控制器设计举例 模糊PID控制器设计 经典的模糊控制器可看作模糊PD控制器。 模糊PID控制的设计主要涉及两个方面的内容： 模糊控制器和常规PID的混合结构； 常规PID参数的模糊自整定技术。 四、模糊PID控制器设计 模糊控制器和常规PID的混合结构 将PID控制器的优点与模糊控制器的优点结合起来，达到控制系统动态和静态的平衡控制，减少模糊控制知识库规模和控制性能之间的矛盾。为分段实施控制提供技术支撑 四、模糊PID控制器设计 模糊PID的五种结构类型 四、模糊PID控制器设计 1、模糊PD控制器：Kp为被控对象的稳态增益，为已知量 2、模糊PD+精确积分控制器：Ki为积分增益，为已知量 3、模糊PD+模糊积分控制器： Ki一项模糊化所得 四、模糊PID控制器