會計學1常用幾種模糊控制器1精度較低

這主要是由于模糊控制表的級別有限而造成，通過增加量化等級數目雖可提高精度，但查詢表將過于龐大。須占用較大空間．使運算時間增加。實際上如果模糊控制器中不引入積分機制，原則上總是存在誤差的。因為它本身就是根據誤差的大小和變化來實現控制的

第1頁/共27頁2自適應能力有限由于簡單模糊控制器中查詢表一旦整定下來后，就不再改變，量化因子和比例因子也是如此。這樣當對象參數隨著環境的變遷發生漂移時，它不能對自己的控制規則進行有效的調整，從而使其良好性能得不到充分發揮。第2頁/共27頁3容易產生震蕩現象

如果查詢表構造不合理或量化因子和比例因子選擇不當，都會導致振蕩。在仿真過程中，特別是系統進入誤差的零檔級時產生高頻振蕩現象更為普遍。

第3頁/共27頁常用的幾種模糊控制器模糊控制與PID控制結合帶有修正因子的自尋優模糊控制器語言變量基本論域量化曲線自調整控制器設計自適應模糊控制第4頁/共27頁模糊控制與PID控制結合第5頁/共27頁為什么要將模糊控制與PID控制結合使用？常規PID(比例、積分、微分)控制是過程控制中應用最廣泛最基本的一種控制方式，它具有簡單、穩定性好、可靠性高的特點。而PID控制對大部分工業控制對象，特別是對于線性定常系統的控制是非常有效的，通常都能取得較為滿意的控制效果。PID控制的控制品質取決于PID控制器各個參數的整定，但常規PID控制器不能在線整定參數。而且對于非線性、時變的復雜系統和模型不清的系統，就不能很好地加以控制。第6頁/共27頁為什么要將模糊控制與PID控制結合使用？簡單模糊控制器由于不具有積分環節，因而在模糊控制的系統中很難完全消除穩態誤差，而且在變量分級不夠多的情況下，常常在平衡點附近會有小的振蕩現象。但是模糊控制系統對復雜的和模型不清的對象卻能有效地加以控制，所以把模糊控制和PID控制結合起來，就可以組成兼有兩者優點的模糊PID控制方法。第7頁/共27頁Fuzzy-PID復合控制Fuzzy—PID復合控制方法的出發點主要是因為模糊控制器本身消除系統穩態誤差的性能比較差，難以達到較高的控制精度和較好的跟蹤性能。要提高模糊控制器的精度和跟蹤性能，就必須對語言變量取更多的語言值，但同時增加了推理規則的數量和增大了計算量，不能滿足實時控制的要求。第8頁/共27頁Fuzzy-PID復合控制PI調節器的積分作用從理論上可使系統的穩態誤差控制為零，有著很好的消除穩態誤差的作用。當誤差在某一個閾值以外時，可采用PI控制，以提高系統的響應速度和穩態性能；當誤差在閾值以內時，采用模糊控制可以提高系統的阻尼性能，減小超調，獲得更好的瞬態性能。這種模糊控制與PI控制相結合的控制方式稱為模糊-PI雙模控制，其結構如下圖所示。第9頁/共27頁Fuzzy-PID復合控制第10頁/共27頁模糊-I復合控制該系統的控制作用是模糊控制器的控制作用和I調節器控制作用的和，這相當于一個具有變參數的比例微分控制作用和不變參數的積分控制作用的PID調節器。對這種形式的控制方案實驗研究表明，它比單個的模糊控制器和單個的PID調節器均有更好的控制性能。第11頁/共27頁模糊自整定參數PID控制利用模糊控制規則，并根據不同的誤差情況，在線自整定(自校正、自調整)PID控制器的參數，可組成模糊自整定參數PID控制。第12頁/共27頁參數Kp、Ki和Kd的自整定要求當誤差較大時，應取較大的Kp和較小的Kd，以使系統有較短的響應時間，同時為了避免響應出現較大的超調．應對積分作用加以限制，通常是去掉積分作用，即取Ki＝0；當誤差中等時，應取較小的Kp，以使系統具有較小的超調，Kd和Ki的取值要適當；當誤差較小時，應取較大的Kp和Ki，以使系統具有較好的穩態性能，同時為避免系統在設定值附近出現振蕩，Kd的取值要適當。第13頁/共27頁帶有修正因子的自尋優

模糊控制器第14頁/共27頁帶有修正因子的自尋優模糊控制器修正因子α控制規則：尋優指標函數尋優規則：優選修正因子使指標函數達到最小第15頁/共27頁自尋優模糊控制器示例第16頁/共27頁第17頁/共27頁控制系統單位階躍響應修正因子的自尋優方法可以應用于被控過程模型不精確且控制規則不完善的系統。應用中可選擇一個初始控制規則，然后再依一定指標函數優化修正因子，最終得到在該指標下的一組優化控制規則。當被控過程參數發生變化時，也可通過在線自調整，獲得適應于變化參數后的優化控制規則。第18頁/共27頁語言變量基本論域量化曲線

自調整控制器設計第19頁/共27頁語言變量基本論域量化曲線

自調整控制器設計量化曲線y＝f(x)是指語言變量y在其基本論域[—L，+L]內的數量值yi(i=1，2，…，l)和其論域元素xj(j＝0,l，…，m)之間的函數關系曲線。量化曲線y＝f(x)的形狀是可以選擇的，不一定是線性的。第20頁/共27頁非線性量化曲線第21頁/共27頁非線性的量化曲線的作用控制器在E較大時對過程粗調，在E較小時對過程細調，從而達到防止出現過大的超調和要求的控制精度，表明改變量化曲線形狀具有改變控制器規則的功能。因此非線性的量化曲線設計通常被采用。改變量化曲線形狀由于不直接改變控制規則，故具有較好的實時性和自學習功能。第22頁/共27頁自適應模糊控制第23頁/共27頁自適應模糊控制自適應模糊控制就是它能自動地對模糊控制規則進行修改、改進和完善，以提高控制系統的性能。已經知道，模糊控制器控制質量的好壞主要取決于模糊控制規則的設定，對于不太復雜而難于建立數學模型的系統，在專家力所能及的情況下，可以利用專家的知識和經驗制定模糊控制規則。但是不同的專家對同一個被控系統所具有的經驗并不相同，通過總結歸納操作人員和領域專家的經驗來建立模糊控制器的規則很難完美無缺，一下子就能滿足控制要求，況且如果對于那些非線性、大時滯、高階、時變的復雜被控對象，以及環境的不斷變化或者嚴重的隨機干擾，根本達不到滿意控制效果。在這種情況下，自適應模糊控制器有著更好的控制性能。第24頁/共27頁

其思想是通過性能測量環節測量實際輸出特性與希望特性的誤差，以確定輸出響應的校正量。控制量校正環節將輸出響應的校正量轉換為對控制量的校正量。控制規則修正環節修改模糊控制器的控制規則，這樣也就實現了對控制量的校正。第25頁/共27頁總結關于模