第四章++模糊控制

第四章模糊控制一概述80年代控制理论发展的特点之一是受到来自相近领域的影响很大。具有代表性之一的模糊控制，它属于智能控制范畴，涉及目前尚未搞清楚的人类处理能力的“神秘性话题”，内容极其丰富。“模糊”（Fuzzy）为“LikeFuzz”或“Indistinct”,即“绒毛状的”，“形状不清晰的”；由于人类的思维是极其粗略的，语言表达是暧昧的，它的逻辑是定性的，毫不在乎地容纳着许多矛盾，因此“模糊概念”适合于人们的观察、思维、理解与决策，更适于客观现象和事物的模糊性，例如“水流太大，马上减小水阀的开启度”，这里的水流太大的现象本身是一个模糊量，因而阀开启度减小也是一个模糊性决策。可见，在智能控制中，“模糊控制”的特色就是“语言型”控制。74年Mamdani研制成功锅炉蒸汽发动机模糊控制系统,模糊控制发展史上的第一个里程碑。实际上，1965年Zadeh教授创立了模糊集合论，为描述、研究和处理模糊性现象奠定了基础。Zadeh在72年和73年发表两篇论文，系统提出了模糊控制原理。从此利用模糊集合理论来建立系统模型，设计控制器的新型方法——模糊控制问世。到1986年世界上第一块基于模糊逻辑的人工智能芯片在贝尔实验室研制成功，其间只经历短短20年。这足以证明，模糊系统理论这门新兴的学科具有强劲的生命力和十分令人鼓舞的应用前景。模糊理论在信息时代获得如此迅速的发展，是由于它为信息革命提供一种新的富有魅力的数学工具与手段。在已过去的40年里，以模糊集理论为基础发展起来的模糊控制已经将人的控制经验及推理过程纳入自动控制策略中，提供了一条简捷的途径。除经典模糊控制取得了一大批有实际意义的成果外，目前也相当重视经典模糊控制系统稳态性能的改善、模糊集成控制、模糊自适应控制、专家模糊控制、神经模糊控制与多变量模糊控制理论与设计方法的研究。二模糊控制理论的产生20世纪60年代来，现代控制理论在工业生产过程、军事科学及航天航空等方面取得成功应用。如极小值原理解决某些最优控制问题；卡尔曼滤波器可以对具有有色噪声的系统进行状态估计；预测控制理论对大滞后过程进行有效的控制。基本要求：需建立被控对象的精确数学模型。然而,诸如被控对象或过程的非线性、时变性、多参数间的强烈耦合、较大的随机干扰、过程机理复杂、各种不确定性及现场测量手段不完善等难以建立被控对象的精确模型。采用传统的控制方法，往往不如一个有实际经验的操作人员所进行的手动控制效果好。因为人脑能对模糊事物进行识别与判决，看起来似乎不确切的模糊手段常常可以达到精确的目的。操作人员是通过不断学习、积累操作经验来实现对被控对象进行控制的，这些经验包括对被控对象特征的了解、在各种情况下相应的控制策略以及性能指标判据。这些信息通常是以自然语言形式表达的，其特点是定性描述，具有模糊性。人们无法用定量控制理论对这些信息进行处理，需探索出新的理论与方法。英国学者Black在1937年就对“含糊性”进行过研究，提出“轮廓一致”的概念，还提出了模糊集合和子集合的概念，可看成扎德提出隶属函数的思想萌芽。第一个跨出二值逻辑限制的是波兰的逻辑学家和哲学家卢卡瑟维兹，1920年创立了多值逻辑，为建立正式的模糊模型走出了第一步。直到1965年，ZadeH把经典集合与多值逻辑融为一体，创立模糊集合理论时，才真正开辟了解决这个问题的科学途径。模糊集合理论，其核心是对复杂的系统或过程建立一种语言分析的数学模式，使自然语言能直接转化为计算机所能接受的语言。模糊集合理论的诞生，为处理客观世界中存在的一类模糊性问题，提供了有力的工具。同时，也适应了自适应科学发展的迫切需要。正是在这种背景下，作为模糊数学一个重要应用分支的模糊控制理论便应运而生。模糊控制发展大体上可分成三个阶段：基本模糊控制、复合模糊控制和仿生模糊控制。•（1）基本模糊控制•它以模糊语言逻辑控制为出发点，采用Zadeh提出的模糊关系合成推理规则进行推理，得出控制决策；Mamdani率先以Max-Min运算用之于他的第一个模糊控制系统中，因此，此法又通称Max-Min法。随后，不少学者对基本模糊控制的雏型不断改进，提出了一系列优化性能、简化运算的方案，极大地丰富了基本模糊控制的内容。（2）复合模糊控制历经几十年的研究与实践，传统控制方法积累了丰富的知识和经验；另一方面，基本模糊控制在发展进程中逐渐暴露了某些局限性和不足之处。何以解脱？唯一的出路是：模糊控制同传统控制相结合，扬长补短，为虎添翼，于是，进入了复合模糊控制阶段。（3）仿生模糊控制生物界，从低级生物到高级生物，特别是人，无一不是简单的有效自动控制系统——貌似简单的，实为高级的自动控制领域的专家学者们日益向往仿生控制，而20世纪末仿生学的巨大发展为实现这一理想提供了有利条件。三模糊控制理论的发展和现状1965年，Zadeh创立模糊集合理论。模糊集合可将人的判断、思维过程用简单数学形式直接表达出来，使对复杂系统作出合乎实际的、符合人类思维方式的处理成为可能，为经典模糊控制器的形成奠定了基础。为加快模糊控制理论系统的研究，72年，以日本东京大学为中心，发起成立“模糊系统研究会”。74年在加利福尼亚大学的美日研究班上，进行了有关“模糊集合及其应用”的国际学术交流，之后国际上开始发行FuzzySetsandSystems专业杂志。1984年IFSA（InternationalFuzzySystemAssociation）正式成立，92年起，IEEEFuzzySystems国际会议每年一次。93年，IEEETrans.onFuzzySystems出版。模糊集理论的提出至今只有40来年，但其发展迅速。研究范围从单纯的模糊数学到模糊理论应用、模糊系统及其硬件集成。与知识工程和控制方面有关的研究有：模糊建模理论、模糊序列、模糊识别、模糊知识库、模糊语言规则、模糊近似推理等。近几年，对于经典模糊控制系统稳态性能改善，模糊集成控制、模糊自适应控制、专家模糊控制与多变量模糊控制的研究，特别是复杂系统的自学习与参数（或规则）自调整模糊系统方面的研究，尤其受到各国学者的重视。目前，将神经网络和模糊控制技术结合，形成一种模糊神经网络技术，由此组成一套更接近于人脑的智能信息处理系统，其发展前景十分诱人。在模糊控制理论方面的研究，美国处于世界领先的水平。从95年到97年，美国的电力部门拨款120万美元资助美国电网的模糊神经元网络控制系统的开发。另外，智能汽车高速公路运行系统、金融管理系统研究计划也在实施之中。日本就模糊技术研究开发制定长远规划，确定了6个重要发展课题：1、基础研究：研究基本概念，模糊数学理论和方法，以确保应用开发的连续性。2、模糊电脑：实现模糊信息的电脑处理，包括电脑的构造、逻辑记忆和存贮等。3、机器智能：实现模糊信息处理，使机器能高速地识别和判断模糊信息，包括智能控制、机器人、通信处理和模式识别等。4、人机系统：实现人机系统，包括模糊数据库、模糊专家系统和自然语言处理技术。5、人与社会系统：主要进行复杂的人类行为分析，包括决策支持系统、医疗诊断系统、行为心理透视系统及社会经济模型。6、自然系统：研究模拟和理解自然现象，包括辨别物理变化和化学变化，判断大气污染状况，进行地震预测和经济系统分析。我国对模糊控制系统的理论与应用研究起步较晚，但发展较快，如在模糊控制、模糊辨识、模糊聚类分析、模糊图象处理、模糊信息论、模糊模式识别等领域取得了不少有实际影响的结果。1981年，成立了中国模糊系统和模糊数学会，并创办了当时世界上第二份模糊专业学术杂志《模糊数学》，1987年易名为《模糊系统与数学》。全国至少50多所高校开设模糊数学课程，出版大量有关模糊系统方面的著作和论文，引起了国际模糊界的特别重视；但在应用的深度和水平上还不高，模糊逻辑技术的开发工具落后，我国政府在1988年，将模糊理论研究正式列入了国家自然科学基金项目“863”计划项目。1989年国家教委在北京师范大学建立了国家级模糊实验室。刘增良教授主持完成的“模糊控制计算机系统”和“基于因素神经网络理论的学习型模糊推理控制机”成果，都达到了世界先进水平。四模糊控制的应用最早取得应用成果Mamdani，1974年他利用模糊控制语句构成模糊控制器，首次将模糊控制理论应用于蒸汽机锅炉的控制，取得了优于常规调节器的控制品质。随后，荷兰、丹麦、美国与日本的学者相继将模糊控制方法成功的应用在温度、热水装置、压力与液面、十字路口交通枢纽指挥、水泥窑生产过程与汽车速度等自动控制系统中。如1975年King和Mamdani将模糊控制系统应用于工业反应过程的温度控制，荷兰学者Kickert和VanNauta将模糊控制器应用于热水装置中；1979年Procyk和Mamdani提出了一种自组织模糊控制器，它标志着模糊控制器“智能化”程度进一步向高级阶段发展。80年，丹麦SMIDTH公司研制的模糊逻辑计算机协调控制系统最早被应用于水泥窑生产过程控制，获得了满意的控制性能和强鲁棒性，这是采用经典控制和现代控制理论所难以达到的。此后，模糊控制在化工、机械、冶金、工业炉窑、水处理、食品生产等多个领域中得到实用。它充分显示了在大规模系统、多目标系统、非线性系统以及传感器可检测的系统中的良好应用效果。80年代末，日本的模糊控制技术是高科技领域的一次革命，其成果已被广泛的应用于各个领域，使得日本的模糊控制理论研究和应用水平处于世界领先地位，而日本也从此进入模糊控制实用化时期，特别反映在：（1）过去以大型机械设备和生产过程作为研究对象，而目前以家用电器产品为应用对象。（2）向复杂系统、智能系统、人类与社会系统以及自然系统方向扩展。（3）在硬件方面进一步研制模糊控制器、模糊推理等专用芯片，并且开发“模糊控制通用系统”。国内在模糊控制应用方面也同样取得了显著成果。1986年，研制出了工业模糊控制器，随后，模糊控制方法也成功地应用在碱熔釜反应温度、玻璃窑炉、化工大滞后过程、功率因素补偿、选矿破碎过程、锅炉与甜菜制糖控制系统中。可以预料，随着模糊控制理论的不断完善，其应用领域将会更加广泛。由此可见，模糊控制作为智能领域中最具有实际意义的一种控制方法，已经在工业控制领域，家用电器自动化领域和其他很多行业中解决了传统控制方法无法或者是难以解决的问题，取得了令人瞩目的成效，已经引起了越来越多的控制理论研究人员和相关领域的广大工程技术人员的极大兴趣。从炉温人工控制过程看模糊控制基本思想炉温仪表手臂动作人工控制炉温温度原理示意图模糊控制的基本思想•控制器输入输出变量用F集描述的语言变量表示•把人的操作经验总结为模糊控制规则用F矩阵表示•用计算机模拟人的模糊逻辑推理进行控制决策•将模糊控制量转化为精确控制量对被控对象进行控制模糊控制是以模糊集理论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种智能控制方法，它是从行为上模仿人的模糊推理和决策过程的一种智能控制方法。该方法首先将操作人员或专家经验编成模糊规则，然后将来自传感器的实时信号模糊化，将模糊化后的信号作为模糊规则的输入，完成模糊推理，将推理后得到的输出量加到执行器上。5.1模糊控制原理五模糊控制的基本原理图模糊控制原理框图模糊控制器模拟人的模糊思维的三种形式•（1）模糊概念在模糊控制器中，模糊概念是通过F集合表示的模糊语言变量，如对连续域上的误差精确量转化为离散域（论域）上的模糊量，这一过程为模糊量化处理，简称模糊化。•（2）模糊判断人的操作经验可用语言总结为若干条模糊条件语句—模糊控制规则，可用模糊关系矩阵R描述，为操作经验的一般原则，这些模糊条件语句称为被控过程的语言模型。模糊控制工作原理•（3）模糊推理根据ZADEH提出的三段论模糊推理合成规则，模糊关系R为大前提，输入模糊变量A为小前提。当已知输入A和模糊关系矩阵R时，可根据模糊推理合成规则，得到输出量的模糊量•RAu模糊控制工作原理（以单输入变量说明）•微机采样获取被控制量精确值y,与给定值比较得输入变量误差精确值e=r-y,经模糊量化后得误差模糊量，再和控制规则确定的模糊关系R进行模糊推理，得控制量模糊量。该量不能直接送执行