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第五节 模糊控制技术
一、什么是模糊控制？ 什么是模糊控制？ 众所周知，计算机处理精确信息达到无与伦比的程 度，能够把人造卫星准确地送入轨道。但是，对于人轻而 易举就能做的许多事件它却做不了。这是为什么呢？原来， 人具有识别模糊事物，运用模糊概念的能力。 世界上许多东西是不能用精确的数学模型来表达的。 人的语言中就有大量的诸 如“大概”、“差不多”、 “稍高”、“偏低”之类的词语。事实上，处理许多事情 用模糊的方式比用精确的方式更有效。例如厨师按照他总 结出来的一些模糊的、说不清的原则来操作可以炒出美味 的菜肴， 2010-9-9
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人的手动控制策略是通过操作者的学习、试验以及长期经 验积累而形成的，它可通过人的自然语言加以叙述。例如，可 借助下述定性的、不精确的及模糊的条件语句来表达：苦炉温 偏高，则减少燃料；若蓄水塔水位偏低，则加大进水流量；若 燃烧废气中氧含量偏高，则减少助燃风量等。因此，它属于一 种语言控制。 我们都知道现实生活中一些概念是有明确意义的，比如说 “一个”，“男人”，“货币”等概念。但是现实生活中不是 每个概念都是很明确的，比如我们说“青年人”这个概念，你 能在年龄轴上划两条线，表明在两条线内就是青年人，而在其 外的就截然不是青年人吗？显然这样做是不行的，因为人的生 命是一个连续的过程，一个人从少年走向青年是一日一日积累 的，同样，一个人从青年步入中年也是一渐变的过程。我们把 这样的一类概念称之为模糊概念。再比如，“天热”、“天 冷”、“加快”、“减慢”、“太多”、“太少”等等，均是 2010-9-9 模糊概念。
if E=PB and C=0 or PS or PM or PB then U=NB
模糊控制规则表与模糊条件语句组是完全等价的。 它便是模糊控制的核心。该规则表或条件语句组总结得
是否符合该被控对象的客观规律，是模糊控制成攻的关键。
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四、模糊控制的特点 ● 模糊控制是一种基于规则的控制。它直接采用语言型 控制规则，出发点是现场操作人员的控制经验或相关专 家的知识，在设计中不需要建立被控对象的精确数学模 型，只需从对被控制工业过程的定性认识出发，建立语 言控制规则即可。因而使得控制机理和策略易于接受与 理解。因而模糊控制对那些数学模型难以获取、动态特 性不易掌握或变化非常显著的对象非常适用。
dE T R dT C= =d = dt dt dt
可见，误差的变化率也就是温度实际值T曲线的斜率。
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经验表明：当E为负大（E=NB）且C也为负大（C=NB） 时，即温度太低且急速下降，操作者应大幅度地提高输入给炉 体的能量，因此控制量U的增量U应为正大（PB）。反之，若 E为正大（E=PB），且C也为正大（C=PB），即炉温已大大 超过给定值，且有继续快速上升的趋势，操作者当然应大幅度 减少输入给炉中的能量，所以U应为负大（ U=NB ）。 再如，当E为正小(E=PS) 且C为负小(C=NS)时,即炉温略高 于给定值，但温度有缓慢下降的趋势，U应为零，即供给炉体 的功率应维持不变。 如果当前炉温正好是给定值E=0，但其温度略有下降的趋 C=NS（负小），为防止炉温继续下降， U应为正小，即 U=PS。
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● 基于模型的控制算法及系统设计方法，由于出发点和 性能指标的不同，容易导致较大差异；但一个系统的语言 控制规则却具有相对的独立性，利用这些控制规律间的模 糊连接，容易找到折中的选择，使控制效果优于常规则控 制器。 ● 模糊控制算法是基于启发性的知识及语言决策规则设计 的，这有利于模拟人工控制的过程和方法，增强控制系统 的适应能力，使之具有一定的智能水平。 ● 模糊控制系统的鲁棒性(robustness)强，干扰和参数变 化对控制效果的影响被大大减弱，尤其适合于非线性、时 变及纯滞后系统的控制。
模糊控制器便由模糊化、模糊控制算法和模 糊判决这三个环节组成。
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六、模糊控制的设计步骤 模糊控制器设计的基本方法和主要步骤大致包括： ● 选定模糊控制器的输入输出变量e、c和u。 ● 确定各变量的模糊语言取值及相应的隶属函数，即进 行模糊化。模糊语言值通常选取3、5或7个，例如取{负， 零，正}，{负大，负小，零，正小，正大}，或{负大，负 中，负小，零，正小，正中，正大}等。然后对所选取的 模糊集定义其隶属函数，可取三角形隶属函数（如下图 所示）或梯形，并依据问题的不同取为均匀间隔或非均 匀的。
NS PB PB PM PS 0 NM NM
0 PB PB PM 0 NM NB NB
PS PM PM 0 NS NM NB NB
PM 0 0 NS NM NM NB NB
PB 0 0 NS NM NM NB NB
表中： PB——Positive Big PS——Positive Small 0——Zero NB——Negative Big NM——Negative Middle 负中 NS——Negative Small 负小 正大 正小 零 负大 PM——Positive Middle 正中
将炉温的静态 静态（比给定值高或低）和动态 动态（即变 静态 动态 化的趋势)）的各种可能出现的情况和相应的操作对策 总结归纳后，便得到如下所示的模糊控制规则表。 2010-9-9
C U E NB NM NS 0 PS PM PB
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NB PB PB PM PM PS 0 0
NM PB PB PM PM PS 0 0
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NB
NM NS 1 Z0PS PM
u
PB
0
隶属函数取法示意
● 建立模模糊控制规则或控制算法。这是指规则的归纳 和规则库的建立，是从实际控制经验过渡到模糊控制器 的中心环节。控制规则通常由一组if-then结构的模糊条 件 语 句 构 成 ， 例 如 ： if E=NB and C=NB ， then U=PB……等；或总结为模糊控制规则表，可直接由E 和C查询相应的控制量U。
由于自然语言具有模糊性，故这种语言控制也称模 糊语言控制，或简称模糊控制。“模糊”一词的英语是 “Fuzzy”，所以模糊控制理论及模糊控制器也称Fuzzy 控制理论及Fuzzy控制器。 1965年美国的控制论专家L. A. Zadeh教授创立了 模糊集合论，从而为描述，研究和处理模糊性现象提供 了一种新的工具。一种利用模糊集合的理论来建立系统 模型，设计控制器的新型方法——模糊控制也随之问世 了。模糊控制的核心就是利用模糊集合理论，把人的控 把人的控 制策略的自然语言转化为计算机能够接受的算法语言所 描述的控制算法， 描述的控制算法，这种方法不仅能实现控制，而且能模 拟人的思维方式对一些无法构造 数学模型的被控对象进 行有效的控制。
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3. 家用电器 由于模糊逻辑能以极小的代价提高产品的性能，使它 在家用电器中得到了广泛的应用。在日本，几乎所有家用 电器制造厂商都使用模糊技术。松下和日立公司已生产了 能按洗的衣服量、脏物的类型和数量来自动选择适当的洗 衣周期和洗衣粉用量的全自动洗衣机。三菱和夏普公司生 产的空调因使用了模糊控制技术而可节省能源20%以上。 索尼和三洋生产的一些电视机使用模糊逻辑来自动调整屏 幕的颜色、对比度和亮度。佳能和索尼公司生产的照相机 使用模糊逻辑技术来实现自动对焦功能。我国的家电产品 也广泛采用了模糊控制技术，如洗衣机、电冰箱、空调、 彩电、微波炉以及热水器等。
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三、模糊控制规则表 模糊控制算法，又称 模糊控制规则 ， 实质上
就是将操作者在控制过程中的实际操作经验（或称 手动控制策略）加以总结而得到的一条条模糊条件 语句的集合，并由计算机来实现之。 模糊控制规则
是模糊控制器（计算机）的核心。 以炉温控制为例。设：误差E为炉温实际值T与给定值R 之差，即E=T－R；炉温的变化率为C，即
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二、模糊控制的应用 鉴于模糊控制的独特优点，近年来模糊控制得到了广泛的 应用。下面简单介绍一些可使用模糊控制逻辑的应用领域。 1. 航天航空 模糊逻辑现已应用于各种导航系统，如美国航空和宇航局 （NASA）正在开发一种用于将引导航天飞机和空间站相连的 自动系统。 2. 工业过程控制 工业过程控制的需要是控制技术发展的主要动力，现在的 许多控制理论都是为工业过程控制而发展的。因而它也是模糊 控制的一个主要应用场合。最早的实用工业过程模糊控制是丹 麦F. L. Smith公司研制的水泥窑模糊逻辑计算机控制系统，它 已作为商品投放市场，是模糊控制在工业过程中成功应用的范 例之一。现在模糊逻辑已广泛应用于各种从简单到复杂的工业 诊断和控制系统中。
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五、模糊控制系统框图 模糊控制系统的基本结构如下图所示。
模糊控制器
R Y
被 计算语差e 模糊 U 模糊 u 被控 控 及 模糊化 控制 量 － 误差变化率c 算法 判决 对象 Y C c e E
变送器
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其中R为系统被控量的给定值，Y为实际输出值。e 和 c 分 别 是 系 统 误 差 （ e=Y － R ） 和 误 差 的 微 分 信 号 （c=de/dt），e和c都是精确量。经模糊化后得到相应的 模糊量E和C。 依据操作经验，即模糊控制规则（或算法），即可 得到模糊控制量U。 加到被控对象上的控制量u当然还必需是精确量， 模糊控制量U经模糊判决后便可得到其相应的精确量u。
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4. 汽车和交通运输 汽车中使用了大量单片机，其中有些已使用模糊逻辑来完 成控制功能。如Nissan汽车公司在它的Cima豪华汽车中使用了 模糊控制的反咬死刹车系统，在Subaru’s Justy型号中使用了 基于模糊逻辑的无级变速器。其他汽车生产厂家也已开发了模 糊发动机控制和自动驾驶控制系统等。 日本仙台的地铁使用模糊技术来控制地铁，使地铁机车启 动和停车非常平稳，乘客不必抓住扶手也能保持平衡。 5. 其他 模糊逻辑还广泛应用于其他控制场合，包括电梯控制器、 工业机器人、核反应控制、各种医用仪器等。 除了控制应用外，模糊逻辑还可应用于图像识别、计算机 图像处理、金融（如股票预测）和各种专家系统中。 总之，模糊控制已经逐渐成为人们广泛应用的控制方法之 一。