什么是模糊控制?

news2024/11/19 5:01:47

模糊控制设计原理


1、传统控制系统和模糊控制系统

传统控制系统结构:

控制目的:通过控制器调节控制信号u,使输出信号y达到要求

模糊控制系统结构:

与传统控制系统的差异:用模糊控制器FC(Fuzzy Controller)代替了传统控制器

2、模糊控制器出现的原因

模糊控制优点:

1、不需要模型;

2、适用于对底层逻辑完全不了解的复杂情况

3、模糊控制系统设计步骤

Step 1:确定模糊控制器的结构

典型的模糊控制器:Mamdani型模糊控制器

 

Step 2:定义输入、输出量的模糊分布

目标:模糊化

输入:污泥含量 x∈[0,100](%)

问:元素 x = 60,污泥多?

解答步骤:

1)首先确定元素在不同模糊子集的隶属度 :{0,1} -》[0,1];

2)接着定义模糊子集:污泥少(SD)污泥中(MD)污泥多(LD)

3)确定隶属函数,取:三角形隶属函数(其他隶属函数还有钟形、梯形、高斯形等)

 如当X = 60%时:读取对应的模糊子集的隶属度,在污泥少的子集中为0.0;在污泥中的隶属度为0.8;在污泥多的隶属度为0.8。

模糊化后,答案为[0.0,0.8,0.2]

举例:

Step 3:建立模糊规则

模糊规则:(经验总结)

污泥越多,油脂越多,洗涤时间越长;

污泥适中,油脂适中,洗涤时间适中;

污泥越少,油脂越少,洗涤时间越少。

Step 4:模糊逻辑推理(近似推理)

问:x = 60,y = 70时,输出U?

解答:

1)先对一个进行推理,再改正参数:

2)根据9条模糊跪着找到对应的M():

3)得到时间 t 后,进行 R 和 U 的计算:

4)代入隶属函数中,取小:

5)经过相同处理,得出结果

6)对4个结果取并集:(黑色部分U)

Step 5:输出模糊量清晰化

清晰化方法:面积中心法、面积平分法、最大隶属度法(最大值/最小值/平均值)等

如:采用最大隶属度(平均值)法

得出清晰值 u = (19 +31)/ 2 = 25 min

 

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