什么是模糊控制

智能控制大作业报告

模糊部分

姓 名： 学 号： 专 业：

2011年06月03日

题目：已知G?5?0.5s，分别设计e2?s?0.5??s?2s?8?PID控制与模糊

控制，使系统达到较好性能，并比较两种方法的结果。

r _ePID/FCG(s)y

具体要求：

1、采用Fuzzy工具箱实现模糊控制器。

2、分析量化因子和比例因子对模糊控制器控制性能的影响。 3、分析系统阶数发生变化时模糊控制和PID控制效果的变化。

4、分析系统在模糊控制和PID控制作用下的抗干扰能力(加噪声干扰)、抗非线性能力(加死区和饱和特性)以及抗时滞的能力(对时滞大小加以改变)。

一 原系统仿真分析

原系统是一个带有时滞环节的三阶系统，系统的三个极点均在s域左半平面，系统是稳定的。利用Matlab/Simulink工具箱搭建系统框图，对原系统进行阶跃响应分析。

原系统框图如图1所示：

图1 原系统框图

设定仿真时间为10秒，其它为默认设置，运行程序，可以得到如图2所示仿真结果。

原系统阶跃响应0.70.60.50.40.30.20.10012345678910t/s 图2 原系统阶跃响应曲线

由图可以看出，原系统

智 能 控 制 实 验 报 告

模糊控制器的仿真

一．实验目的

1.了解模糊控制的原理

2.学习Matlab模糊逻辑工具箱的使用 3.使用工具箱进行模糊控制器的仿真 二．实验设备

1.计算机

2.Matlab软件

3.window 7操作系统 三．实验原理

模糊逻辑控制又称模糊控制，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类计算机控制策略，模糊控制是一种非线性控制。图1-1是模糊控制系统基本结构，由图可知模糊控制器由模糊化，知识库，模糊推理和清晰化（或去模糊化）四个功能模块组成。 针对模糊控制器每个输入，输出,各自定义一个语言变量。因为对控制输出的判断，往往不仅根据误差的变化，而且还根据误差的变化率来进行综合评判。所以在模糊控制器的设计中，通常取系统的误差值e和误差变化率ec为模糊控制器的两个输入，则在e的论域上定义语言变量“误差E” ，在ec的论域上定义语言变量“误差变化EC” ；在控制量u的论域上定义语言变量“控制量U” 。

通过检测获取被控制量的精确值，然后将此量与给定值比较得到误差信号e，对误差取微分得到误差变化率ec，再经过模糊化处理把分明集输入量转换为模糊集输入量，模糊输入变量根据预先设定的模糊规则，

模糊控制的心得体会

一、模糊控制的定义

所谓模糊控制，就是对难以用已有规律描述的复杂系统，采用自然语言（如大、中、小）加以叙述，借助定性的、不精确的及模糊的条件语句来表达，模糊控制是一种基于语言的智能控制。

模糊控制是近代控制理论中建立在模糊集合理论基础上的一种基于语言规则与模糊推理的控制理论，是智能控制的一个重要分支。

二、模糊控制的发展史

模糊理论（Fuzzy Logic）是在美国加州大学教授L.A.Zadeh于1965年创立的模糊集合理论的数学基础上发展起来的，主要包括模糊集合理论、模糊逻辑、模糊推理和模糊控制等方面的内容。美国加州大学的L.A.Zadeh教授在1965年发表了著名论文，文中首次提到了表达事物模糊性的重要概念：隶属函数。从而突破了19世纪末笛卡尔的经典集合理论，奠定了模糊理论的基础。1966年P.N.Marinos发表模糊逻辑的研究报告。1974年L.A.Zadeh发表模糊推理的研究报告。从此，模糊理论成了一个热门的课题。1974年，英国的E.H.Mamdani首次用模糊逻辑和模糊推理实现了世界上第一个实验性的蒸汽机控制，并取得了比传统的直接数字控制算法更好的效果，从而宣告模糊控制的诞生。1980年丹麦的L.P.Holm

文件11

《模糊控制》课程习题一览

李士勇教授

Harbin Institute of Technology

2005.11

文件11

《模糊控制》课程习题一览

第一章 模糊集合及其运算课堂作业及思考题

1.1 Zadeh创立的模糊集合论与Cantor创立的经典集合论有何区别？又有什么联 系？

1.2 Cantor创立集合论的目的是什么？

1.3 “当一个系统复杂性增大时，我们使它精确化的能力将减小，在达到一定阈 值之上时，复杂性和精确性将互相排斥”。请举例说明上述的不兼容原理，并说明这一原理的哲学本质是什么？ 1.4 经典集合论的并、交、补运算与直积运算有什么联系，又有什么本质的区别？ 为什么要定义集合的直积运算？

1.5 你认为Zadeh定义的模糊集合包含几个要素？试根据这些要素定义一个模糊 集合表示[体温正常]这一模糊概念。

1.6 给定一个模糊集合A?0.2/u1?0.6/u2?1/u3?0.4/u4?0.2/u5，试确定模糊集

?合A的论域U；并指出?A(M4)及?AC(u5)的值。

???1.7 设论域U?{u1,u2,u3,u4,u5}上有两个模糊子集，分别为

A?0.2/u1?0.6/u2?0.8/u3?0.5/u4?0.1/

模糊PID在温度控制中的应用

摘要：目前大部分温度系统控制方法都需要建立比较精确的数学模型，但温度控 制系统内参数变化的非线性特性使建立的模型精度受到一定的影响；而模糊控制技术不需要建立精确的数学模型, 解决多变量非线性系统具有明显的优点。为此，针对温度系统的多变量、非线性和难建模等特性，将模糊控制与PID 控制的优势相结合, 实现了对温度控制系统参数的有效控制。该系统的各项性能指标良好，遇到干扰可以进行自我调整，具有一定的自适应性。仿真结果表明，模糊PID控制算法不但简单实用，而且响应速度快，超调量小，控制效果良好。 关键词：模糊控制 PID 温度控制

1、引言 常规PID 控制[1-2]由于具有原理结构简单、鲁棒性好，可靠性高，容易实现的特点，成为迄今为止应用最广泛的控制算法，并且取得了良好的效果。然而在温度控制系统中，由于被控对象具有非线性、时变、大滞后等特点，且受环境温度等外界诸多因素影响较大，导致难以建立精确的数学模型，难以确定最佳的控制器参数。此时，传统的PID 控制对进一步提高控制对象的质量和精度遇到了极大的困难，难以获得良好的效果。为了克服常规PID 调节器的不足，提高其性能，人们进行了进一步的研究。

模糊PID在温度控制中的应用

12电气2 张敬明 128320242

模糊控制的应用

摘要：

目前大部分温度系统控制方法都需要建立比较精确的数学模型，但温度控制系统内参数变化的非线性特性使建立的模型精度受到一定的影响；而模糊控制技术不需要建立精确的数学模型, 解决多变量非线性系统具有明显的优点。为此，针对温度系统的多变量、非线性和难建模等特性，将模糊控制与PID 控制的优势相结合, 实现了对温度控制系统参数的有效控制。该系统的各项性能指标良好，遇到干扰可以进行自我调整，具有一定的自适应性。仿真结果表明，模糊PID控制算法不但简单实用，而且响应速度快，超调量小，控制效果良好。 关键词：模糊控制 PID 温度控制 1、引言

常规PID 控制[1-2]由于具有原理结构简单、鲁棒性好，可靠性高，容易实现的特点，成为迄今为止应用最广泛的控制算法，并且取得了良好的效果。然而在温度控制系统中，由于被控对象具有非线性、时变、大滞后等特点，且受环境温度等外界诸多因素影响较大，导致难以建立精确的数学模型，难以确定最佳的控制器参数。此时，传统的PID 控制对进一步提高控制对象的质量和精度遇到了极大的困难，难

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模糊PID在温度控制中的应用

以获得良好

模糊PID在温度控制中的应用

摘要：目前大部分温度系统控制方法都需要建立比较精确的数学模型，但温度控 制系统内参数变化的非线性特性使建立的模型精度受到一定的影响；而模糊控制技术不需要建立精确的数学模型, 解决多变量非线性系统具有明显的优点。为此，针对温度系统的多变量、非线性和难建模等特性，将模糊控制与PID 控制的优势相结合, 实现了对温度控制系统参数的有效控制。该系统的各项性能指标良好，遇到干扰可以进行自我调整，具有一定的自适应性。仿真结果表明，模糊PID控制算法不但简单实用，而且响应速度快，超调量小，控制效果良好。 关键词：模糊控制 PID 温度控制

1、引言 常规PID 控制[1-2]由于具有原理结构简单、鲁棒性好，可靠性高，容易实现的特点，成为迄今为止应用最广泛的控制算法，并且取得了良好的效果。然而在温度控制系统中，由于被控对象具有非线性、时变、大滞后等特点，且受环境温度等外界诸多因素影响较大，导致难以建立精确的数学模型，难以确定最佳的控制器参数。此时，传统的PID 控制对进一步提高控制对象的质量和精度遇到了极大的困难，难以获得良好的效果。为了克服常规PID 调节器的不足，提高其性能，人们进行了进一步的研究。

模糊控制习题

1、举出有限论域上的一个模糊集，并用三种形式表示之。

2、设论域 U={u1, u2, u3, u4, u5}；

A=(0.2 0.1 0.5 1 0.7)； B=(0.4 0.8 0.9 0 0.2)； C=(0.1 0.7 0.6 0.4 0.3)，

试求A∪B，A∩B，AC，(A∪B)∩C。

3、对企业论域 U={u1, u2, u3, u4, u5, u6}，有

A=“大企业”=(0.4 0.3 0.7 0.2 0.5 0.8)； B=“小企业”=(0.5 0.6 0.5 0.7 0.4 0.3)；

试求 (1) C =“非大企业”； (2) D =“非小企业”；

(3) E=“或大或小企业”； (3) F=“中型企业”。

4、给定模糊集合A、B和C，确定他们的?切割。

?A(x)??(2,1),(3,0.8),(4,0.6),(5,0.4),(6,0.2),(7,0.4),(8,0.6),(9,0.8),(10,1)?　　??0.2,　0.5?(x)?1B1?(x?10)2　??0.2,　0.5;　x?[0,?]?C(x)???0x?10?(1?(x?10)2)

【关键词】倒立摆 模糊控制 PID控制 模糊PID控制 MATLAB仿真

【英文关键词】Inverted pendulum Fuzzy control PID control Fuzzy PID control MATLAB Simulation

倒立摆论文：基于PID的二级倒立摆控制器的设计

【中文摘要】二级倒立摆系统是一个具有多变量、强耦合性、高度非线性的不稳定的系统，它可以反应出控制界当中的很多问题，例如：鲁棒性、可镇定性、跟踪性等。在控制领域当中，有很多的不稳定系统以及非线性系统，而倒立摆系统能够对这样的系统进行检验，所以倒立摆系统是控制领域当中学者研究的热点之一。倒立摆的控制方法也在军事、机器人等领域中得到了广泛性的应用。第一章简单介绍了倒立摆系统研究的历史与现状，并阐述了在不同时期所取得的成果。因为本文设计的是模糊PID控制器，所以在接下来的章节中我们首先要做的就是相关理论的准备工作。准备的内容包括：PID理论、模糊理论等相关知识的介绍。之后用拉格朗日函数方法建立一个二级倒立摆的数学模型，根据这个模型求出它的状态与输出两个方程，用现代控制理论对该系统的稳定性、可控制性、能观测性进行分析，同

学习模糊数学的好资料

第五章 糊模理及模糊控制推一、言变量、语语言限词定模糊、题命二 模糊推理、几的种推规断 则、三糊模理推的中amMdani方 法四、 糊模与去化模化五、糊 糊控模简介制

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、一言变语、语量限言词定模糊、题命 语言量(变inguistiLc Variable)可以取语值言变的称为量语言变量 如：例 温是个语言变量度，取值可以是其：很高、高、中适、不高、、低低很；等速车是个言语量，其取值可以是变：慢、很慢一、、般快飞快等、语言变量的取。通常称值为言值语。

:注语言在值本质上是糊模集。

语言限

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定(词iLngusiti Quacntfier)i对语言值进行修饰定的词称限为语言定词限

。如例非：、差常不、很多、有点、略等微。两类本基的限定词:[ A (x]) 21 .非常很), (义为:定 (常A)非(x=其中A)为个一语值所对应言模糊集. 的. 有点(2微), 略定为义:( 点有)Ax() A=( ).x

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例. 1设 X 1,{2,34,,}5小 , 1 /1 0.8 / 2 0 6 /. 304 . / 042 /. .5则非:小常 1/ 1 064.