42模糊控制系统设计

1智能控制4.2模糊控制系统设计上海大学自动化系---杜鑫4.模糊数学与模糊控制4.2模糊控制系统设计4.2.1模糊系统的基本结构4.2.2基于专家经验的模糊控制4.2.3基于T-S模糊模型的模糊控制4.2.4Matlab中模糊控制系统仿真4.2模糊控制系统设计4.2.1模糊系统的基本结构4.2.2基于专家经验的模糊控制4.2.3基于T-S模糊模型的模糊控制4.2.4Matlab中模糊控制系统仿真在欧美国家在接受服务后通常需要给服务员小费；在美国尽管小费的实际数量很大程度上取决于服务的质量，一般小费平均是就餐费的15%。4.2.1模糊系统的基本结构模糊系统-从给多少钱小费说起如何付小费？tip=0.154.2.1模糊系统的基本结构模糊系统-从给多少钱小费说起4.2.1模糊系统的基本结构给定两个集合，数字在0~10（10表示最佳）之间，分别代表一个餐馆食物和服务的质量水平，那小费应该是多少呢?如何根据食物质量和服务质量来付小费？（传统方法）模糊系统-从给多少钱小费说起tip=0.20/10*（服务质量）+0.054.2.1模糊系统的基本结构模糊系统-从给多少钱小费说起如何根据食物质量和服务质量来付小费？（传统方法）tip=0.20/20*(服务质量+食物质量)+0.05;4.2.1模糊系统的基本结构模糊系统-从给多少钱小费说起如何根据食物质量和服务质量来付小费？（传统方法）4.2.1模糊系统的基本结构如何根据食物质量和服务质量来付小费？（模糊方法）模糊系统-从给多少钱小费说起小费问题—服务和食物因素若服务或者食物很差，则小费很少若服务很好，则小费一般若服务和食物都很好，则小费较高你如果根据这些规则来决定到底给多少钱小费？？模糊知识库输入模糊化推理机解模糊化输出4.2.1模糊系统的基本结构模糊系统的一般结构模糊化接口模糊推理机模糊规则库解模糊化接口模糊系统基本结构知识库清晰量xRn()yfx模糊系统可看作是从输入xRn到输出yRn的非线性映射，即4.2.1模糊系统的基本结构模糊系统的一般结构清晰量yRn模糊化接口清晰量模糊量-三角函数（Triangularfunctions）-梯形函数（Trapezoidalfunctions）-高斯函数（Gaussianfunctions）-S型函数（Sigmoidfunctions）常用的隶属函数：4.2.1模糊系统的基本结构模糊系统的一般结构---模糊化接口语言集规则组成形式：“IFasetofconditionsaresatisfied,THENasetofconsequencesareinferred.”若x1是A11，x2是A21，…，xn是An1，则z是B1若x1是A1M，x2是A2M，…，xn是AnM,则z是BM若x1是A12，x2是A22，…，xn是An2，则z是B2一般模糊规则库由M条规则组成，形式如下：R1:R2:RM:……4.2.1模糊系统的基本结构模糊系统的一般结构---模糊规则库-ProductInference-Mamdani型模糊推理模糊推理机模糊规则库模糊量模糊集常用推理机：4.2.1模糊系统的基本结构模糊系统的一般结构---模糊推理机常用解模糊化方法:-Centroidofarea(COA)-重心法-Bisectorofarea(BOA)-面积平分法-Meanofmaximum(MOM)-最大隶属度平均值法-Smallestofmaximum(SOM)-最大隶属度最小值法-Largestofmaximum(LOM)-最大隶属度最大值法解模糊化接口模糊集4.2.1模糊系统的基本结构模糊系统的一般结构---解模糊化接口清晰量(),()AZCOAAZzzdzzzdz-Centroidofarea(COA)-重心法-连续情形4.2.1模糊系统的基本结构模糊系统的一般结构---解模糊化接口解模糊化接口模糊集清晰量-Centroidofarea(COA)-重心法-离散情形~0.10.40.8110.4432101U0.1(4)0.4(3)0.8(2)1(1)100.411.030.10.40.8110.4COAU()()iiixxux4.2.1模糊系统的基本结构模糊系统的一般结构---解模糊化接口解模糊化接口模糊集清晰量-Bisectorofarea(BOA)-面积平分法-连续情形()(),BOABOAzAAzzdzzdz4.2.1模糊系统的基本结构模糊系统的一般结构---解模糊化接口解模糊化接口模糊集清晰量*,{;()}ZMOMZAzdzzdzwhereZzz-Meanofmaximum(MOM)-最大隶属度平均值法-连续情形4.2.1模糊系统的基本结构模糊系统的一般结构---解模糊化接口解模糊化接口模糊集清晰量-Meanofmaximum(MOM)-最大隶属度平均值法-离散情形~0.10.40.8110.4432101U0(1)10.522MOMU****()max{()},1,...,,..,,iiiMOMxinunnxx4.2.1模糊系统的基本结构模糊系统的一般结构---解模糊化接口解模糊化接口模糊集清晰量小费问题—服务和食物因素若服务或者食物很差，则小费很少若服务很好，则小费一般若服务和食物都很好，则小费较高4.2.1模糊系统的基本结构模糊系统-从给多少钱小费说起现在我们可以来计算到底给多少钱小费啦！如何根据食物质量和服务质量来付小费？（模糊方法）Step1.模糊化输入语言集隶属函数4.2.1模糊系统的基本结构模糊系统-从给多少钱小费说起Step2.利用模糊操作(如果给定规则的前提不止一个)4.2.1模糊系统的基本结构模糊系统-从给多少钱小费说起Step3.进行模糊推理4.2.1模糊系统的基本结构模糊系统-从给多少钱小费说起Step4.给出各规则综合作用下的模糊输出4.2.1模糊系统的基本结构模糊系统-从给多少钱小费说起Step5.解模糊化4.2.1模糊系统的基本结构模糊系统-从给多少钱小费说起4.2模糊控制系统设计4.2.1模糊系统的基本结构4.2.2基于专家经验的模糊控制4.2.3基于T-S模糊模型的模糊控制4.2.4Matlab中模糊控制系统仿真对象执行器传感器uy模糊化模糊推理机模糊规则库解模糊化模糊控制器4.2.2基于专家经验的模糊控制对象模型可以是未知的模糊控制系统的一般结构对象模型可以是未知的存在一定程度的关于被控对象的控制知识如果温度很高&&湿度很大则空调制冷量大4.2.2基于专家经验的模糊控制模糊控制系统的一般结构如果温度不高&&湿度很大则空调制冷量中如果温度很低&&湿度很小则空调制冷量小①模糊化方法的确定④清晰化方法的确定②控制规则的确定③推理方法的选取4.2.2基于专家经验的模糊控制(基于专家经验的)模糊控制系统设计方案温度湿度模糊化接口温度湿度被控对象(空调)模糊推理控制量控制量清晰化接口知识库（数据库+规则库）4.2.2基于专家经验的模糊控制(基于专家经验的)模糊控制系统设计方案①模糊化方法的确定④清晰化方法的确定②控制规则的确定③推理方法的选取4.2.2基于专家经验的模糊控制(基于专家经验的)模糊控制系统设计方案模糊控制器对模糊变量(不同于一般变量)进行处理，因而必须将输入精确量转化为模糊矢量。完成从输入信号(如偏差e及偏差的变化率ec）的精确值到模糊量的模糊化过程。温度模糊化温度①清晰量的模糊化方法4.2.2基于专家经验的模糊控制精确的测量输出信号模糊的测量输出信号隶属度函数()yt()(())1,2...iXtfytiN()yt①清晰量的模糊化方法4.2.2基于专家经验的模糊控制①清晰量的模糊化方法a.测量输出信号的语言变量分档正高正中正低零负低负中负高较高高中低较低高中低三档五档七档4.2.2基于专家经验的模糊控制①清晰量的模糊化方法a.测量输出信号的语言变量分档4.2.2基于专家经验的模糊控制分档越多，对事物描述越细、越准确，制定控制规则更灵活，控制效果越好。但太多可能使控制变得复杂，编程困难，占用存储量大；分档太少，规则变少，效果较差。b.隶属函数的形状一般可选用三角形、梯形隶属函数，优点是数学表达和运算较简单，所占内存空间小，在输入值变化时，比正态分布或钟形分布具有更大的灵敏性，当存在偏差时，能很快反应产生一个相应的调整量输出。三角形隶属函数的形状与直线斜率有关，适合于隶属函数在线调整的自适应模糊控制①清晰量的模糊化方法4.2.2基于专家经验的模糊控制幅宽窄，模糊子集形状较陡，称为高分辨率，输出变化剧烈，控制灵敏度高幅宽宽，模糊子集形状较平缓，称为低分辨率，输出变化缓慢，稳定性好在偏差较小或接近于0的区域，最好采用窄幅宽的隶属函数；而偏差较大时采用宽幅宽的隶属函数①清晰量的模糊化方法4.2.2基于专家经验的模糊控制b.隶属度函数的选取研究表明，隶属函数的形状在达到控制要求方面差别不大，幅宽大小对性能影响较大()NMt()NBt()yt2222222(()6)2(()4)2(()2)2(()0)2(()2)2(()4)2(()6)2()exp()exp()exp()exp()exp()exp()expytPBytPMytPSytZOytNSytNMytNBttttttt()yt①清晰量的模糊化方法4.2.2基于专家经验的模糊控制正高正中正低零负低负中负高()PBt()PMt()PSt()ZOt()NSt温度模糊化正高正中正低零负低负中负高1.00.80.40.00.00.00.025摄氏度①清晰量的模糊化方法4.2.2基于专家经验的模糊控制温度模糊化正高正中正低零负低负中负高0.20.61.00.00.00.00.05摄氏度①清晰量的模糊化方法4.2.2基于专家经验的模糊控制4.2.2基于专家经验的模糊控制(基于专家经验的)模糊控制系统设计方案①模糊化方法的确定④清晰化方法的确定②控制规则的确定③推理方法的选取专家控制规则（模糊条件语句）采用语言描述的形式：IF条件THEN控制规则②控制规则的确定4.2.2基于专家经验的模糊控制模糊控制规则是模糊控制器的核心，控制规则是人们对受控过程认识的模糊信息的归纳和操作经验的总结，控制器的性能很大程度上取决于模糊控制规则的确定及其可调整性。选择控制规则应注意的问题：规则的条数及质量。控制规则的获取方法经验归纳法推理合成法在通用控制规则的基础上，进行适当修正，作为系统的控制规则。模糊规则的形成依靠人的直觉和经验，一般没有成熟而固定的设计过程和方法②控制规则的确定4.2.2基于专家经验的模糊控制4.2.2基于专家经验的模糊控制(基于专家经验的)模糊控制系统设计方案①模糊化方法的确定④清晰化方法的确定②控制规则的确定③推理方法的选取测量输出信号对应的模糊量控制信号对应的模糊集模糊推理③推理方法的确定4.2.2基于专家经验的模糊控制推理机是模糊控制器，根据输入模糊量和知识库（数据库、规则库）完成模糊推理并求解模糊关系方程，从而获得模糊控制量的功能部分。模糊推理有多种实现方法，如基于模糊关系矩阵的Mamdani推理合成法，Mamdani直接推理法，拉森推理法，Baldwin推理法，模糊推理直接法，精确值直接推理法，强度转移法等。推理的结果是一个模糊向量(模糊集)③推理方法的确定4.2.2基于专家经验的模糊控制121212~~~~~'~~(,,)()()(,)(,)(,)(,)(,)ijijijijijijijRyyuTyMyUyyDxyUxyDxyUxyMamdani推理合成法中控