【模糊控制自学习方法研究】邢建岭.pdf

目糖要第一章模湖控制原理-S1简单模控制器 1简单模糊控制器的结构 1简单模糊控制器的设计 1改进的模糊控制器-1自组织模控制器 1自调整比例因子的模期控制器 81修改控制规则的模糊控制界-1复合控制器-第二章智能控制原理-2智能控制的基本概念-2智能控制器的结构-第三章自学习模糊控制器算法 3自学习算法原理 3.

第一章模糊控制原理 1简单模控制器自从1965年美国自动控制专家L.A.Zadah提出了用“ FuzzySets(模湖集)描述模糊事物以来,模糊数学及其应用的发展十分迅速:1974年英国工程师E.H.Mamda首先把模潮集理论用于锅炉和蒸汽机的控制,取得了良好的效果,这是模椭控制理论及其应用的开端.对于复杂的工业过程,被控对象特性常常是时变的,并且难以建立精确的数学模型,因而用以数学模型为前提的各种经典或现代控制方法设计的系统控制效果常常并不理想,而有经验的操作人员利用模糊推理的方法通过精心操作却能很好地解决被控对象的控制问题。

1简单模糊控制器的结构由上文可以看出,模控制器主要由三部分构成:测量值的模糊化、模糊算法器、以及输出控制量的模糊判决,1.精确量的模彻化:本论域。由于事完对被控对象的了解不够,所以开始只能大致地估计它们的范围、设俱差的基本论域是 x,x:優差所取的模集的论域为(n,-n+l,0,,n-l,n),即可得出精确量的模翻化的量化因子K,K=n/x 在实际控制中,我们把观测到的偏差E的变化范围设定为 [-6,+6]之间变化的连续量,然后将这一连续的精确量离散化,即将其分为几档,每一档对应一个模集,而后进行模物化处理。