6.1模糊控制技术概况6.1.1模糊控制技术的起源与特点传统的自动控制控制器的综合设计都要建立在被控对象准确的数学模型(即传递函数模型或状态空间模型)的基础上,但是在实际中,很多系统的影响因素很多,油气混合过程、缸内燃烧过程等),很难找出精确的数学模型。这种情况下,模糊控制的诞生就显得意义重大。因为模糊控制不用建立数学模型不需要预先知道过程精确的数学模型。第六章模糊控制技术模糊逻辑控制(FuzzyLogicControl)简称模糊控制(FuzzyControl),是以模糊集合论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种计算机智能数字控制技术。1965年,美国的L.A.Zadeh创立了模糊集合论;1973年他给出了模糊逻辑控制的定义和相关的定理。1974年,英国的E.H.Mamdani首先用模糊控制语句组成模糊控制器,并把它应用于锅炉和蒸汽机的控制,在实验室获得成功。这一开拓性的工作标志着模糊控制论的诞生。•模糊控制技术具有如下特点:•1、无须知道被控对象精确的数学模糊,对多输入多输出、时变及滞后等复杂系统都能进行控制,它的实现主要依赖模糊规则库,且从工业过程的定性认识出发,较容易建立语言变量控制规则。•2、是一种反映人类智慧思维的智能控制。模糊控制采用人类思维中的模糊量,如:“高”、“中”、“大”、“小”等,使得控制机理和控制策略易于理解和接受,设计简单,便于维护和推广。•3、构造容易。用单片机、PLC等来构造模糊控制系统,其结构与一般数字控制系统无异,而且随着模糊控制系统软硬件的发展,模糊控制系统的设计变得越来越简单,成本也越来越低。•4、系统鲁棒性强,尤其适用于非线性、时变、滞后系统的控制。然而,模糊控制的精度受到量化等级的制约;另外,对于普通的模糊控制而言,•它类似于比例微分的控制方式,还有一个非零的稳态误差,属于有差调节。如果将PID控制技术和它结合起来,取长补短,发挥两者的优势就能取得更好的控制效果。•6.1.2模糊控制研究现状•模糊控制实质上是一种非线性控制,从属于智能控制的范畴。模糊控制的一大特点是既具有系统化的理论,又有着大量实际应用背景。随着计算机及其相关技术的发展,模糊控制也由最初的经典模糊控制发展到自适应模糊控制,专家模糊控制和基于神经网络的自学习模糊控制。其实现方式也由最初在微型机(单片机)上用软件方法实现发展到应用模糊控制开发出模糊计算机进行直接控制。近20多年来,模糊控制不论从理论上还是技术上都有了长足的进步,成为自动控制领域中一个非常活跃而又硕果累累的分支。其典型应用的例子涉及生产和生活的许多方面,例如在家用电器设备中有模糊洗衣机、空调、微波炉、吸尘器、照相机和摄录机等;在工业控制领域中有水净化处理、发酵过程、化学反应釜、水泥窑炉等的模糊控制;在专用系统和其它方面有地铁靠站停车、汽车驾驶、电梯、自动扶梯、蒸汽引擎以及机器人的模糊控制等。将模糊集合理论运用于自动控制而形成的模糊控制理论,在近年来得到了迅速的发展,其原因在于对那些时变的非线性的复杂系统,当无法获得精确的数学模型的时候,利用具有智能的模糊控制器能给出有效的控制。例如,在炼钢,化工,人文系统,经济系统以及医学心理系统中,要得到正确而且精密的数学模型是相当困难的。对于这些系统却具有大量的以定性的形式表示的极其重要的先验信息,以及仅仅用语言规定的性能指标。同时,要求过程的操作人员是系统的基本组成部分等。所有这些都是一种不精确性,应用一般的控制理论是很难实现控制的,但是,这类系统由人来控制却往往容易做到。这是因为过程操作人员的控制方法是建立在直观的和经验的基础上,他们凭借实践积累的经验,采取适当的对策完成控制任务,于是,人们把操作人员的控制经验归纳成定性描述的一组条件语句,然后运用模糊集合理论将其定量化,使控制器得以接受人的经验,模仿人的操作策略,这样就产生了以模糊集合理论为基础的模糊控制器。模糊控制理论的提出是控制思想的一次深刻的变革,它标志着人工智能发展到了一个新的阶段。6.1.3模糊控制发展趋势模糊控制仍然是一个充满争议的领域。由于它的发展历史还不长,理论上的系统性和完善性,技术上的成熟性和规范性都还是不够的,有待人们的进一步提高。目前,国内外众多专家学者围绕着这些问题展开了广泛的研究,取得了一定的阶段性成果。未来模糊控制的发展大致有以下几个方向:(1)复合模糊控制器。(2)和各种智能优化算法相结合的模糊控制。(3)专家模糊控制。(4)多变量模糊控制。(5)很多公开发表的文献对所设计模糊控制器的稳定性及鲁棒性分析采用仿真实验的方法,而采用理论分析的较少。6.2模糊控制技的应用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,已经渗入到工业控制领域、家用电器自动化领域和玩具等多个行业。世界上第一款运用模糊控制技术设计研发制造的人性化智能玩具——皮皮熊为玩具行业的结构调整提供了示范,为玩具业的发展开拓了一条新路。所谓机器人的模糊控制是指对机器人控制时采用自然语言描述的模糊指令集,并以模糊指令的有序集合作为模糊控制算法。例如,1976年日本大阪大学田中研究室的三位学者对一个机器人进行了模糊控制实验研究。他们给机器人一张模拟的不精确的城市地图,或给它一系列引导它达到目的地的粗糙指令,这个机器人在这些信息的指引下虽然有时迷路、徘徊,但最后还是达到了目的地。