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02月22日 2020

模糊控制與模糊控制器國(guó)內(nèi)應(yīng)用概況

發(fā)布者:虹潤(rùn)集團(tuán)

摘要:本文對(duì)模糊控制技術(shù)的由來與發(fā)展,及國(guó)內(nèi)模糊技術(shù)控制儀表研發(fā)和應(yīng)用的概況進(jìn)行了粗略的描述。

模糊計(jì)算機(jī)技術(shù)

1965 年,美國(guó)加州大學(xué)伯克利分校L .Zadeh 教授發(fā)表了著名的論文“Fuzzy Sets”(模糊集),開創(chuàng)了模糊理論。最近十年來,模糊理論又在實(shí)際應(yīng)用中獲得重大突破。作為一種高新技術(shù),模糊理論正在訊速發(fā)展,預(yù)計(jì)21 世紀(jì)它將成為信息科學(xué)中的核心技術(shù)之一。

Zadeh 教授當(dāng)初曾提出過一個(gè)著名的不相容原理:“隨著系統(tǒng)復(fù)雜性增加,人們對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行精確而有效地描述的能力降低,直至一個(gè)閾值,精確和有效成為互斥。”其實(shí)質(zhì)在于:真實(shí)世界中的問題,其概念往往沒有明確的界限,而傳統(tǒng)數(shù)學(xué)的分類總試圖定義清晰的界限,這是一種矛盾,一定條件下會(huì)變成對(duì)立的東西。從而引出一個(gè)極其簡(jiǎn)單而又重要的思想:任何事情都離不開隸屬程度的概念。這就是模糊理論的基本出發(fā)點(diǎn)。

模糊技術(shù)發(fā)展過程中有一些重要的里程碑,現(xiàn)僅列出其中若干項(xiàng)如下:

1965 年,模糊集(美國(guó)Zadeh);

1973 年,語言方法(模糊邏輯)(美國(guó)Zadeh);

1974 年,蒸汽渦輪機(jī)控制實(shí)驗(yàn)(英國(guó)Mamdani);

1985 年,第一個(gè)模糊推理芯片問世(美國(guó)Togai);

1987 年,仙臺(tái)地鐵機(jī)車全自動(dòng)駕駛(日本日立公司);

1990 年起,家用電器“模糊熱”例如:電飯煲‐日本巖上篤行1992 年;洗衣機(jī)‐ASW‐60V;

空調(diào)‐模糊技術(shù)控制1991 年;吸塵器‐石井吉太郎1991 年;模糊控制縫紉機(jī)‐1991 年;模糊復(fù)印機(jī)‐SFT‐Z125;日本三洋模糊控制8mm 攝錄像機(jī);5 門模糊控制電冰箱‐MR‐B46K;模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)煤油取暖器;模糊控制燃?xì)鉄崴鳎荒:刂莆⒉t等等。

什么是模糊邏輯

Zadeh 教授把普通的集合推廣到模糊集合論是基于真實(shí)世界中的概念往往是沒有清晰界限這一事實(shí)的。

1) 普通的集合 集合中的成員是具有精確特性的對(duì)象。例如“8 到12 的實(shí)數(shù)集合”是一個(gè)清晰的集合C,C={實(shí)數(shù)r|8≤r≤12}。用特征函數(shù)M(r)表示成員r 隸屬于集合C 的程度,

即{M=1 (8≤r≤12)

    M=0 (其它情況)

這個(gè)特征函數(shù)是唯一的,且只有兩個(gè)答案,即“是”和“否”,對(duì)應(yīng)于傳統(tǒng)的二值邏輯。

2) 模糊集合 集合中成員的特性是模糊的。例如“接近于10 的實(shí)數(shù)集合”是一個(gè)模糊集

合F: F={ 接近于10 的實(shí)數(shù)r}

這時(shí),特征函數(shù)M(r)不是唯一的。

模糊邏輯具有兩種屬性。

① 概率性:事件本身是清晰的,只是事件出現(xiàn)頻數(shù)具有一確定性。例如,在一個(gè)群體中“老年人得心臟病”的機(jī)會(huì)一般可能統(tǒng)計(jì)方法得到。

② 模糊性:事件本身含糊不清的,而事件出現(xiàn)是確定的(當(dāng)然也可以是不確定的)。

例:

如年齡分組,“青年”、“老年”等,是一些模糊的概念,且是確實(shí)存在的,它們不一定通過統(tǒng)計(jì)來規(guī)定。在一定的社會(huì)背影下,完全可以人為確定其年齡段來定義“青年”、“老年”等概念。

國(guó)外模糊控制枝術(shù)的發(fā)展

模糊理論源于美國(guó),但長(zhǎng)期以來受學(xué)派之爭(zhēng)的束縛,實(shí)際應(yīng)用進(jìn)展緩慢。到20 世紀(jì)80年代后期,在日本以家用電器廣泛使用模糊控制為突破口,使模糊邏輯的實(shí)際應(yīng)用獲得迅速發(fā)展。20 世紀(jì)90 年代初,美國(guó)已感受到“美國(guó)人的理論卻讓日本人賺錢”的教訓(xùn),工業(yè)界也行動(dòng)起來。美國(guó)IEEE 自1992 年開始,專門針對(duì)“模糊系統(tǒng)”主題定期舉行國(guó)際會(huì)議和出版學(xué)術(shù)期刊。中國(guó)從事模糊數(shù)學(xué)的研究比較早,但實(shí)際應(yīng)用仍有一定差距。

在工業(yè)生產(chǎn)的實(shí)際過程中,有一些用傳統(tǒng)方法難以實(shí)現(xiàn)較好控制的生產(chǎn)過程。其困難來自于那些時(shí)變的,非線性的復(fù)雜控制,這些生產(chǎn)過程無法獲得精確的數(shù)學(xué)模型,或雖然能獲得數(shù)學(xué)模型而過于復(fù)雜。例如微分方程的階次過高,然而這類難以用常規(guī)方法實(shí)現(xiàn)的控制過程,由操作人員憑借其豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),采取合適的對(duì)策,往往能出色的控制好生產(chǎn)過程,而模糊控制方法,就是模擬人的思維,將其運(yùn)用到生產(chǎn)過程控制中并取得成功的方法之一。

隨著大規(guī)模集成電路的發(fā)展和模糊電子技術(shù)的開發(fā)應(yīng)用,美國(guó)、日本等國(guó)家已推出多種帶模糊邏輯處理功能的典型的微計(jì)算機(jī)芯片,如NLX230 單片模糊微計(jì)算機(jī)芯片。NLX230 單片模糊微計(jì)算機(jī)芯片簡(jiǎn)稱單片模糊芯片,是Neuralogix 公司生產(chǎn)的通用單片微計(jì)算機(jī)芯片的一種,他可用來增強(qiáng)或取代那些有高性能、低成本要求的系統(tǒng)中的常規(guī)微計(jì)算機(jī)芯片。單片模糊芯片采用模糊邏輯原理進(jìn)行工作。他根據(jù)輸入條件算出一個(gè)最佳的輸出動(dòng)作,來實(shí)行有效的控制。NLX230 在低成本下運(yùn)算速度可達(dá)3000 萬條規(guī)則/秒。模糊芯片主要運(yùn)用于下列方面:(1)替代傳統(tǒng)的PID 控制;(2)新型儀器;(3)模式匹配(圖形匹配);(4)汽車應(yīng)用系統(tǒng)(5)程序裝置、控制設(shè)備和定時(shí)器;(6)機(jī)器設(shè)備(7)近似推理(8)專家系統(tǒng)。NLX230 模糊芯片的主要性能特點(diǎn)為:(1)強(qiáng)有力的模糊邏輯處理能力;(2)可用簡(jiǎn)單的、低成本的PC 機(jī)為基礎(chǔ)進(jìn)行開發(fā);(3)可串聯(lián)使用;(4)外圍電路簡(jiǎn)單,使用方便;(5)采用CMOS 技術(shù),功耗低;(6)有8 路輸入和輸出;(7)每路輸入均16 個(gè)輸入模糊器;(8)總共有64 條規(guī)則可使用;(9)可與微機(jī)芯片直接接口;(10)振蕩電路可用石英或RC 網(wǎng)絡(luò)。使用說明:NLX230 是一種可組合的大規(guī)模集成電路模糊芯片。用並行方式提供輸入向量的規(guī)則集合,這些規(guī)則決定根據(jù)當(dāng)前的輸入情況該怎樣進(jìn)行控制。為了方便地進(jìn)行計(jì)算,采用了一種直線型對(duì)稱的隸屬函數(shù)和最簡(jiǎn)單的最大最小模糊推理方法。輸出控制值由使用者來定義,以后在控制中根據(jù)輸入情況進(jìn)行模糊集合運(yùn)算,求出控制值的修正量,對(duì)對(duì)象進(jìn)行控制。對(duì)于全部的輸入輸出都用並行處理完成。所有64 條規(guī)則能被存儲(chǔ)在芯片上24 位寬度的規(guī)則寄存器中,這些規(guī)則能被所有的輸出分享。

1、模糊控制算法原理

典型的模糊控制系統(tǒng)如圖

圖中:e(n):實(shí)際偏差;K1:偏差比例因子;ec(n):偏差變化率;K2:偏差變化比例因子

C(n):經(jīng)過模糊關(guān)系矩陣運(yùn)算,模糊判決所得出的輸出增量決策值;U(N):實(shí)際輸出量;

Q:量化過程 K3:輸出增量決策值比例因子

確定模糊控制算法,即求取模糊控制規(guī)則,是設(shè)計(jì)模糊控制器的關(guān)鍵,主要分以下四步:

(1)定義描述輸入,輸出的語言變量(模糊狀態(tài))及其論域。

設(shè)系統(tǒng)的觀察量為一維:偏差E 和偏差變化EC 輸出量為一維C,并分別定義在各自

的論域上。

E=|EC| , EC=|EC| , C=|C|

如:偏差E 用“NB(負(fù)大)”,“NM 負(fù)中”,“NS 負(fù)小”,“Nz(負(fù)零)”,“PZ(正零)”,

“PS(正?。?rdquo;,“PM(正中)”,“PB(正大)”

八個(gè)模糊狀態(tài)來描述,其相應(yīng)論域?yàn)椋篍={‐6,‐5~~~~~~,‐0,0,1,~~~~~~6}

偏差變化用NB,NM,NS,NZ,PZ,PS,PM 和PB

八個(gè)模糊狀態(tài)來描述,其相應(yīng)論域?yàn)椋?/p>

EC={‐6,‐5~~~~~~‐1,‐0,0,1,~~~~~6} 輸出增量決策值用:NB,NM,NS,ZE,

PZ,PS,PM 和PB,八個(gè)模糊狀態(tài)來描述,其相應(yīng)論域?yàn)椋篶={‐7,‐6,‐5~~~~‐0,0,1,~~~~~7}

(2)定義各模糊狀態(tài)的隸屬函數(shù)

在經(jīng)典集中論中,一個(gè)狀態(tài)X 與一個(gè)集合Y 的關(guān)系,可用簡(jiǎn)單的二值邏輯(0,1)

來描述,即XEY,記作HY(X)=1 或X 為Y,記作HY(X)=0。但事實(shí)上,當(dāng)我們討

論一個(gè)狀態(tài)X 與一個(gè)集合Y 的符合程度時(shí),往往不能作絕對(duì)的肯定或否定,而只能

判斷X 與Y 的大致符合程度,這一符合程度用[0,1]閉區(qū)間上的一個(gè)實(shí)數(shù)來度量,

記作HY(X)表示X 對(duì)Y 的隸屬度。這種沒有明確外延的概念,稱為模糊概念,當(dāng)

HY(X)隨X 變化而變化時(shí),HY(X)即為隸屬函數(shù)。

例如:描述偏差E 的八個(gè)模糊狀態(tài)與相應(yīng)論域間的符合程度可用下列八個(gè)隸屬函數(shù)

來描述:

同樣可以用隸屬函數(shù)來描述偏差變化EC 和輸出增量決策值C 的模糊狀態(tài)。

(3)探索控制策略

經(jīng)過探索將有經(jīng)驗(yàn)的操作人員的控制策略分析歸納后,用(1)中所定義的模糊狀態(tài)

進(jìn)行描述,例如:若NB 為NB 且Ec=NB 則NC 為PB

IF

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