非线性系统模糊控制算法研究
非线性系统模糊控制算法研究
摘要：随着社会科技的进步，系统自动化越来越强，而要强化系统的自动化，就需要对系统控制进行深入的研究。系统控制是我国目前科学研究的一个重要方向，通过基本结构的建立和仿真实验，控制分析的深度会有明显的增加。在系统控制当中，非线性系统的模糊控制是一项重要的内容，通过对此中控制的算法进行分析和研究，可以提供非线性系统模糊控制的有效性。该文就非线性系统控制算法进行研究，旨在分析此系统算法的应用优势，从而强化其在实践中的应用水平。
关键词：非线性系统模糊控制算法研究
中图分类号：TP273.4 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2017）04（c）-0196-02
在控制研究中，比较典型的基于受控对象精确模型的控制是古典控制和状态空间模型控制。在实际研究中发现，除去受控对象比较精确的控制外，还存在比较复杂的控制，这种控制的受控对象不明确，所以数学模型的建立相对困难。为了对这种控制进行有效的利用，采用模糊控制算法进行数学模型的建立是主要的方法。因此，积极的对非线性系统模糊控制算法进行研究意义重大。
1 模糊控制的数学描述
模糊控制是控制研究中的重要类别，这种控制不仅是一种实时控制，而且不依赖于受控对象的精确模型，所以说它是一种打破了传统束缚的新型计算机控制。此种控制的产生为解决更加复杂的计算机问题带来了全新的方法。从特征上来看，此种方法对于模型的要求比较低，而且在实际利用中的计算非常简便，控制性能也比较优良。该文在非线性系统中进行模糊控制算法的研究，为了使得研究简便，利用了一个非线性系统的式子：
在这个式子当中，u表示的是输入量，而y则表示输出量，整个式子代表是就是工程实际当中难于建模的一大类复杂受控对象。根据这个式子，确定合适的参考轨迹，控制公式便可以得到书写。
2 模糊控制的算法原理
模糊控制的算法原理是研究的重点内容，在实际分析的过程中主要包括了四个方面：第一是进行非线性系统的模糊模型建立，然后对其进行规范化，使其转变为参数辨识问题。比如在考虑一个SISO非线性系统的时候，将系统的输入空间和输出空间按照精度进行分别的量化，那么系统的特性便会转变为一个特定的公式，整个公式反应了系统的条件，也构成了系统的模糊模型。第二是对模型的在线递推进行修正。为了使得整个控制测算更加的精确，利用全新的信息结
合线性辨识理论中的成果，对整个模型进行在线递推的检测，然后做出相应的调整和改变，这样，模型的精确性会得到实现。第三是进行误差的预测，然后进一步地对输出值的误差进行修正。在实际测算中发现，由于模型的精确度很难明确控制，所以会存在测算误差的情况，而输入值的误差会影响输出值，所以需要不断地进行误差预测，从而采用最小误差来作为模糊控制的基本算法。第四就是进行模糊控制算法的形象建立。通过前几步的完善，推导出模糊控制的具体算法，然后建构起有效的测算结构，并利用这个结构将模糊控制进行进一步的精确。简言之就是模糊控制的算法需要一步步地推导和修正。只有通过这样按部就班的方式，最后得出的算法?c案例才会更具实用性。下图为模糊算法原理示意图，见图1。
3 仿真研究
仿真研究是进行非线性系统模糊控制研究的一项重要工作。这项工作主要分为三步：第一是进行模糊算法框图的完善。通过完善使得模糊算法具有更强的系统性。第二是将需要运用的数据信息和资料带入到模糊算法框图当中，进行真实的运作控制，从而分析模糊控制的效果和性能。第三就是根据反映出来的效果和性能进行模糊算法框图的进一步修正和完善。简言之，仿真研究实际上就是非线性系统模糊控制算法的应用试验，通过真实的应用来分析其效果和性
关于多变量非线性系统的自适应模糊控制
自动化学报980613 自动化学报 ACTA AUTOMATICA SINCA 1998年 第24卷 第6期 Vol.24 No.6 1998 关于多变量非线性系统的自适应模糊控制1) 佟绍成 徐为民 柴天佑 摘 要 结合模糊逻辑系统、自适应控制和H∞控制，对一类非线性多变量未知系统提出了新的控制策略，给出了控制算法的稳定性分析.仿真结果证明了所提控制算法的有效性. 关键词 模糊控制，自适应控制，非线性系统. ADAPTIVE FUZZY CONTROL FOR MIMO NONLINEAR SYSTEMS TONG SHAOCHENG XU WEIMIN CHAI TIANYOU (Automation Research Center of Northeastern University, Shenyang 110006) Abstract By combining fuzzy logic systems, adaptive control and H∞control, this paper developed a new adaptive fuzzy control method for a class of MIMO unknown nonlinear systems and it is proven that this control algorithm can guarantee the stability of the closed-loop system. The simulation results verify the effectiv eness of the proposed algorithm. Key words Fuzzy control, adaptive control, nonlinear systems. 1 引言 模糊逻辑控制作为利用专家知识及经验的有效方法之一，在许多实际控制问题中已经取得了 成功.然而，目前大多数模糊控制系统缺少保证系统的基本性能准则的分析方法，其稳定性 、收敛性是模糊控制理论研究的重要课题.本文在文［1］的基础上，对一类非线性未知MIMO系统给出了新的控制算法.此控制算法是基于模糊逻辑系统，把一般非线性系统控制的设计与H∞控制相结合，它不但保证控制系统稳定，而且把参数的匹配误差和外部干扰减少到预先规定的指标. 2 问题描述 考虑如下的MIMO非线性系统 =f(x)+g1(x)u1+…+g p(x)u p, (1a) y1=h1(x), (1b) file:///E|/qk/zdhxb/980613.htm（第 1／7 页）2010-3-23 14:19:35
基于模糊控制的智能车寻迹算法研究
基于模糊控制的智能车寻迹算法研究 摘要：与传统的自动控制相比，模糊控制不用建立在被控对象准确的数学模型的基础上。这一特点在非常适用于实际运用中影响因素很多、结构十分复杂系统。其系统有易于接受，设计简单，维护方便，而且比常规控制系统稳定性好，鲁棒性高等特点。因其与本设计实际条件相似，所以选其做智能小车的寻迹算法研究。 关键词智能小车；模糊控制；寻迹算法 ABSTRACT Compared with the traditional automatic control，fuzzy control without based on a accurate mathematical model of controlled object. This feature is suitable for the systems which have many influencing factors and a very complex structure in the practical application. There are many feature in this system:such as easy to accept, the design is simple, convenient maintenance, more stability and robustness than conventional control system，and so on. Because it is similar to the actual conditions of our design, so we choose it for the smart car tracing algorithm. KEY WORDS smart car；fuzzy control；tracing algorithm
非线性控制理论和方法
非线性控制理论和方法 姓名：引言 人类认识客观世界和改造世界的历史进程，总是由低级到高级，由简单到复杂，由表及里的纵深发展过程。在控制领域方面也是一样，最先研究的控制系统都是线性的。例如，瓦特蒸汽机调节器、液面高度的调节等。这是由于受到人类对自然现象认识的客观水平和解决实际问题的能力的限制，因为对线性系统的物理描述和数学求解是比较容易实现的事情，而且已经形成了一套完善的线性理论和分析研究方法。但是，现实生活中，大多数的系统都是非线性的。非线性特性千差万别，目前还没一套可行的通用方法，而且每种方法只能针对某一类问题有效，不能普遍适用。所以，可以这么说，我们对非线性控制系统的认识和处理，基本上还是处于初级阶段。另外，从我们对控制系统的精度要求来看，用线性系统理论来处理目前绝大多数工程技术问题，在一定范围内都可以得到满意的结果。因此，一个真实系统的非线性因素常常被我们所忽略了，或者被用各种线性关系所代替了。这就是线性系统理论发展迅速并趋于完善，而非线性系统理论长期得不到重视和发展的主要原因。控制理论的发展目前面临着一系列严重的挑战, 其中最明显的挑战来自大范围运动的非线性复杂系统, 同时, 现代非线性科学所揭示的分叉、混沌、奇异吸引子等, 无法用线性系统理论来解释, 呼唤着非线性控制理论和应用的突破。 1.传统的非线性研究方法及其局限性 传统的非线性研究是以死区、饱和、间隙、摩擦和继电特性等基本的、特殊的非线性因素为研究对象的, 主要方法是相平面法和描述函数法。相平面法是Poincare于1885年首先提出的一种求解常微分方程的图解方法。通过在相平面上绘制相轨迹, 可以求出微分方程在任何初始条件下的解。它是时域分析法在相空间的推广应用, 但仅适用于一、二阶系统。描述函数法是 P. J.Daniel于1940
模糊控制详细讲解实例
一、速度控制算法： 首先定义速度偏差-50 km/h ≤e （k ）≤50km/h ，-20≤ec （i ）= e （k ）- e （k-1）≤20，阀值e swith =10km/h 设计思想：油门控制采用增量式PID 控制算法,刹车控制采用模糊控制算法，最后通过选择规则进行选择控制量输入。 选择规则： e （k ）<0 ① e （k ）>- e swith and throttlr_1≠0 选择油门控制 ② 否则：先将油门控制量置0，再选择刹车控制 0 由于项目需要，需要模糊控制算法，之前此类知识为0，经过半个多月的研究，终于有的小进展。开始想从强大的互联网上搜点c代码来研究下，结果搜遍所有搜索引擎都搜不到，以下本人从修改的模糊控制代码，经过自己修改后可在 vc6.0，运行！输入e表示输出误差，ec表示误差变化率，经过测试具有很好的控制效果，对于非线性系统和数学模型难以建立的系统来说有更好的控制效果！现将其公开供大家学习研究！ #include 非线性系统模糊控制算法研究 摘要：随着社会科技的进步，系统自动化越来越强，而要强化系统的自动化，就需要对系统控制进行深入的研究。系统控制是我国目前科学研究的一个重要方向，通过基本结构的建立和仿真实验，控制分析的深度会有明显的增加。在系统控制当中，非线性系统的模糊控制是一项重要的内容，通过对此中控制的算法进行分析和研究，可以提供非线性系统模糊控制的有效性。该文就非线性系统控制算法进行研究，旨在分析此系统算法的应用优势，从而强化其在实践中的应用水平。 关键词：非线性系统模糊控制算法研究 中图分类号：TP273.4 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2017）04（c）-0196-02 在控制研究中，比较典型的基于受控对象精确模型的控制是古典控制和状态空间模型控制。在实际研究中发现，除去受控对象比较精确的控制外，还存在比较复杂的控制，这种控制的受控对象不明确，所以数学模型的建立相对困难。为了对这种控制进行有效的利用，采用模糊控制算法进行数学模型的建立是主要的方法。因此，积极的对非线性系统模糊控制算法进行研究意义重大。 1 模糊控制的数学描述 模糊控制是控制研究中的重要类别，这种控制不仅是一种实时控制，而且不依赖于受控对象的精确模型，所以说它是一种打破了传统束缚的新型计算机控制。此种控制的产生为解决更加复杂的计算机问题带来了全新的方法。从特征上来看，此种方法对于模型的要求比较低，而且在实际利用中的计算非常简便，控制性能也比较优良。该文在非线性系统中进行模糊控制算法的研究，为了使得研究简便，利用了一个非线性系统的式子： 在这个式子当中，u表示的是输入量，而y则表示输出量，整个式子代表是就是工程实际当中难于建模的一大类复杂受控对象。根据这个式子，确定合适的参考轨迹，控制公式便可以得到书写。 2 模糊控制的算法原理 模糊控制的算法原理是研究的重点内容，在实际分析的过程中主要包括了四个方面：第一是进行非线性系统的模糊模型建立，然后对其进行规范化，使其转变为参数辨识问题。比如在考虑一个SISO非线性系统的时候，将系统的输入空间和输出空间按照精度进行分别的量化，那么系统的特性便会转变为一个特定的公式，整个公式反应了系统的条件，也构成了系统的模糊模型。第二是对模型的在线递推进行修正。为了使得整个控制测算更加的精确，利用全新的信息结 一、速度控制算法： 欧阳歌谷（2021.02.01） 首先定义速度偏差-50 km/h≤e（k）≤50km/h，-20≤ec（i）=e（k）-e（k-1）≤20，阀值eswith=10km/h 设计思想：油门控制采用增量式PID控制算法,刹车控制采用模糊控制算法，最后通过选择规则进行选择控制量输入。 选择规则： e（k）<0 ①e（k）>-eswith and throttlr_1≠0 选择油门控制 ②否则：先将油门控制量置0，再选择刹车控制 0 E/EC和U取相同的隶属度函数即： 说明：边界选择钟形隶属度函数，中间选用三角形隶属度函数，图像略 实际EC和E输入值若超出论域范围，则取相应的端点值。 3.模糊控制规则 由隶属度函数可以得到语言值隶属度（通过图像直接可以看出）如下表： 表1：E/EC和U语言值隶属度向量表 设置模糊规则库如下表： 表2：模糊规则表 3.模糊推理 由模糊规则表3可以知道输入E与EC和输出U的模糊关系，这里我取两个例子做模糊推理如下： if (E is NB) and (EC is NM) then (U is PB) 那么他的模糊关系子矩阵为： 模糊控制算法的研究 0842812128夏中宇 模糊控制概述 “模糊”是人类感知万物,获取知识,思维推理,决策实施的重要特征。“模糊”比“清晰”所拥有的信息容量更大,内涵更丰富,更符合客观世界。 在日常生活中,人们的思维中有许多模糊的概念,如大、小、冷、热等,都没有明确的内涵和外延,只能用模糊集合来描述。人们常用的经验规则都是用模糊条件语句表达,例如,当我们拧开水阀往水桶里注水时,有这样的经验:桶里没水或水较少时,应开大水阀;桶里水较多时,应将水阀关小些;当水桶里水快满时,则应把阀门关得很小;而水桶里水满时应迅速关掉水阀。其中,“较少”、“较多”、“小一些”、“很小”等,这些表示水位和控制阀门动作的概念都具有模糊性。即有经验的操作人员的控制规则具有相当的模糊性。模糊控制就是利用计算机模拟人的思维方式,按照人的操作规则进行控制,实现人的控制经验。 模糊控制理论是由美国著名的学者加利福尼亚大学教授Zadeh·L·A于1965年首先提出,它以模糊数学为基础,用语言规则表示方法和先进的计算机技术,由模糊推理进行决策的一种高级控制策略。 1974年,英国伦敦大学教授Mamdani·E·H研制成功第一个模糊控制器,充分展示了模糊技术的应用前景。 模糊控制概况 模糊逻辑控制(Fuzzy Logic Control)简称模糊控制(Fuzzy Control)，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种计算机数字控制技术。1965年，美国的L.A.Zadeh 创立了模糊集合论；1973年他给出了模糊逻辑控制的定义和相关的定理。1974年，英国的E.H.Mamdani首先用模糊控制语句组成模糊控制器，并把它应用于锅炉和蒸汽机的控制，在实验室获得成功。这一开拓性的工作标志着模糊控制论的诞生。 模糊控制实质上是一种非线性控制，从属于智能控制的范畴。模糊控制的一大特点是既具有系统化的理论，又有着大量实际应用背景。模糊控制的发展最初在西方遇到了较大的阻力；然而在东方尤其是在日本，却得到了迅速而广泛的推广应用。近20多年来，模糊控制不论从理论上还是技术上都有了长足的进步，成为自动控制领域中一个非常活跃而又硕果累累的分支。其典型应用的例子涉及生产和生活的许多方面，例如在家用电器设备中有模糊洗衣机、空调、微波炉、吸尘器、照相机和摄录机等；在工业控制领域中有水净化处理、发酵过程、化学反应釜、水泥窑炉等的模糊控制；在专用系统和其它方面有地铁靠站停车、汽车驾驶、电梯、自动扶梯、蒸汽引擎以及机器人的模糊控制等。 模糊控制的基本理论 所谓模糊控制,就是在控制方法上应用模糊集理论、模糊语言变量及模糊逻辑推理的知识来模拟人的模糊思维方法,用计算机实现与操作者相同的控制。该理论以模糊集合、模糊语言变量和模糊逻辑为基础,用比较简单的数学形式直接将人的判断、思维过程表达出来,从而逐渐得到了广泛应用。应用领域包括图像识别、自动机理论、语言研究、控制论以及信号处理等方面。在自动控制领域,以模糊集理论为基础发展起来的模糊控制为将人的控制经验及推理过程纳入自动控制提供了一条便捷途径。 1.知识库 模糊控制的应用 学院实验学院 专业电子信息工程 姓名 指导教师___________ 日期20门年9月20日 在自动控制中，包括经典理论和现代控制理论中有一个共同的特点，即控制器的综合设计都要建立在被控对象准确的数学模型（如微分方程等） 的基础上，但是在实际工业生产中，很多系统的影响因素很多，十分复杂。建立精确的数学模型特别困难，甚至是不可能的。这种情况下，模糊控制的诞生就显得意头重大，模糊控制不用建立数学模型，根据实际系统的输入输出的结果数据，参考现场操作人员的运行经验，就可对系统进行实时控制。模糊控制实际上是一种非线性控制，从属于智能控制的范畴。现代控制系统中的的控制能方便地解决工业领域常见的非线性、时变、在滞后、强耦合、变结构、结束条件苛刻等复杂问题。可编程控制器以其高可靠性、编程方便、耐恶劣环境、功能强大等特性很好地解决了工业控制领域普遍关心的可靠、安全、灵活、方便、经济等问题，这两者的结合，可在实际工程中广泛应用。 所谓模糊控制，其定义是是以模糊数学作为理论基础，以人的控制经验作为控制的知识模型，以模糊集合、模糊语言变量以及模糊逻辑推理作为控制算法的一种控制。模糊控制具有以下突出特点： ⑴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的数学模型，因而使得控制机理和策略易于接受与理解，设计简单，便于应用 ⑵由工业过程的定性认识出发，比较容易建立语言控制规则，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。 ⑶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控制器。 ⑷模糊控制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。 ⑸模糊控制系统的鲁棒性強，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。 由于有着诸多优点，模糊理论在控制领域得到了广泛应用。下面我们就以下示例介绍模糊控制在实际中的应用： 电机调速控制系统见图1,模糊控制器的输入变量为实际转速与转速给定值之间的差值e及其变化率仝，输出变量为电机的电压变化量u。图2为电机调试输出结果，其横坐标为时间轴，纵坐标为转速。当设定转速为2 OOOr / s时，电机能很快稳定运行于2 OOOr / s;当设定转速下降到1 OOOr / s时，转速又很快下降到1 OOOr / s稳定运 行。 《智能控制》 课程设计报告 专业：自动化 班级：学号： 学生： 时间：13年12月30日～13年1月3日 ―――――――以下指导教师填写――――― 分项成绩：出勤设计报告 总成绩： 指导教师： 设计报告要求和成绩评定 1 报告容 设计任务书（设计计划），正文，参考资料。 设计任务书（设计计划）由学生所在系安排指导教师编写，容包括设计地点、时间、安排和设计容和要求等。 正文容一般包括：（1）设计简述（设计时间、设计地点，设计方式等）；（2）设计容叙述；（3）设计成品(图纸、表格或计算结果等)；（4）设计小结和建议。 参考资料包括参考书和现场技术资料等。 2 书写用纸 A4复印纸；封面、设计任务书要求双面打印。 3 书写要求 正文容手工双面或单面书写，字迹清楚，每页20行左右，每行30字左右，排列整齐；页码居中写在页面下方；纸面上下左右4侧边距均为2厘米。 公式单占一行居中书写；插图要有图号和图题，图号和图题书写在插图下方；表格要有表号和表题，表号和表题在表格上方书写；物理量单位和符号、参考文献引用和书写以及图纸绘制要符合有关标准规定；有关细节可参考我院《毕业设计成品规》。 4 装订 装订顺序：封面，设计任务书，正文及参考资料，封底；左边为装订边，三钉装订，中间钉反向装订。 5 成绩评定 设计成绩一般由出勤（10分）、报告书写规性及成品质量（50分）、考核（40分）三部分成绩合成后折合为优秀（90－100分）、良好（80－89分）、中（70－79分）、及格（60－69分）或不及格（60分以下）。设计考核可采取笔试、机试或其它合适的方式；不参加考核或不交报告者成绩为零分。 模糊控制器在 PID 温度控制中的应用 选取一个模糊控制的实例讲解，有文章，有仿真，有详细的推导过程。 一．实验题目：基于模糊控制系统的单级倒立摆 二．实验目的与要求： 倒立摆是联结在小车上的杆，通过小车的运动能保持竖立不倒的一种装置，它是一个典型的非线性、快速、多变量和自然不稳定系统，但是我们可以通过对它施加一定的控制使其稳定。对它的研究在理论上和方法上都有其重要意义。倒立摆的研究不仅要追求增加摆的级数，而且更重要的是如何发展现有的控制方法。同时, 它和火箭的姿态控制以及步行机器 人的稳定控制有很多相似之处，由此研究产生的理论和方法对一般工业过程也有广泛用途。 本文研究了倒立摆的控制机理，用Lagrange 方法推导了一级倒立摆的数学模型，这为研究多级和其它类型的倒立摆甚至更高层次的控制策略奠定了一个良好的基础。对系统进行了稳定性、可控性分析，得出倒立摆系统是一个开环不稳定但可控的系统的结论。 本文主要研究用极点配置、最优控制和模糊控制方法对倒立摆进行稳定控制。最优控制方法是基于状态反馈，但能实现输出指标最优的一种控制方法，方法和参数调节较简单，有着广泛的应用。模糊控制有不依赖于数学模型、适用于非线性系统等优点，所以本文尝试了用模糊控制对倒立摆进行控制，以将先进的控制方法用于实际中。 同时，对倒立摆系统的研究也将遵循从建模到仿真到实控，软硬件结合的系统的控制流程。在这过程中，借助数学工具Matlab7及仿真软件Simulink，作了大量的仿真研究工作，仿真结果表明系统能跟踪输入，并具有较好的抗干扰性。最后对实验室的倒立摆装置进行了软、硬件的调试，获得了较好的控制效果。 三．实验步骤： 1.一级倒立摆系统模型的建立 在忽略了空气阻力、各种摩擦之后（这也是为了保证Lagrange 方程的建立），可 将一级倒立摆系统抽象为由小车和匀质杆组成的系统，本系统设定如下： 小车质量M；摆杆质量m，长为l；小车在x 轴上移动；摆与竖直方向夹角为θ，规定正方向如图所示；加在小车x 轴上的力为F； 机电工程学院 课程设计报告 课程 题目二阶系统模糊控制算法的研究 专业电气工程及其自动化 姓名 指导教师 学期 2015-2016 二阶系统的模糊控制算法的研究 学生 指导老师: 摘要:模糊控制是以模糊数学为基础发展的，为一些无法建立数学模型或者数学模型相当粗糙的系统提供的一种非线性的控制方法。对于这些系统，模糊控制可以得到比较满意的控制效果，并且能够解决一些无法通过传统方法解决的问题。本文利用 MATLAB模糊控制工具箱设计的模糊控制器来控制一个二阶系统，由给定的控制器的输入和输出变量，输入和输出变量的隶属函数，分析了输入和输出变量之间的关系，设计了模糊控制规则库，并通过 SIMULINK仿真将模糊控制方法与经典的PID控制方法进行对比，分析仿真结果，探讨模糊控制器的隶属函数，控制规则，以及量化因子和比例因子在模糊控制中所起到的作用。 关键字：模糊控制；MATLAB；SIMULINK；PID Research of fuzzy control algorithm of second order systems Undergraduate: Supervisor: Abstract：Fuzzy control, which is based on the fuzzy mathematics, is a new way of nonlinearity control system in which the mathematical model is unable established or the mathematical model is very rough. For these systems, fuzzy control offers users a satisfied control result, and settles down some problems which cannot be solved by traditional methods. This paper aims to introduce how to use a fuzzy controller which is based on the MATLAB fuzzy control toolbox to control a second-order system. In order to fulfill this target, the author firstly defines the input variables, output variables and their membership functions. Then, the author analyzes the relationship between the input variables and output variables, and designs the fuzzy control rule bank. Finally, the author makes a difference between the methods of the classic PID control and the fuzzy control by SIMULINK. Membership function of fuzzy controller, control rules, and the function of quantizes and scale factor in the fuzzy control process are also discussed in this paper. Key words: MATLAB; Fuzzy control; PID;SIMULINK simulation 连续非线性系统的模糊控制 摘要 与传统控制相比，模糊控制具有两大不可比拟的优点：其一，它在许多应用中可以有效且便捷的实现人的控制策略和经验；其二，它可以不需要被控对象的数学模型即可实现较好的控制。在控制领域，模糊系统主要用来作为非线性函数的逼近工具。日本学者Takagi和Sugeno在1985年提出的Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型，给模糊控制理论研究及应用带来了深远的影响，使模糊系统稳定性分析上升到新的理论高度，且有许多结果已经应用于实际对象中。T-S模糊模型的优点在于它充分运用了Lyapunov稳定性理论来进行系统分析和控制器设计，通过对非线性系统进行T-S模糊建模，建立起相应的模糊T-S模糊系统。在此基础上，调整选取合适的模糊规则及隶属度函数，使得模型逼近原非线性系统。 采用Lyapunov稳定性原理对系统的稳定性进行分析，得到系统稳定的充要条件。通过Matlab工具箱中的LMI工具箱，得到系统控制器的解。 关键词：非线性系统，模糊控制，并行分布补偿算法（PDC），稳定性，线性矩阵不等式（LMI）， Fuzzy Control of Continuous Nonlinear Systems ABSTRACT Compared with the tradition control, fuzzy control's having two greatly can not compare of merit: firstly, it can be effective in many applications and conveniently she carries out the person's control strategy and experience; secondly, it need not be charged the mathematical models of object can immediately carry out better control affection. In control realm, the fuzzy system mainly usage is an approaching of non- liner function tool. Japanese scholar Takagi and Sugeno in 1985 suggested Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy pattern, give fuzzy control theory the search and application brought profound impact and made the misty system stability analysis up to a new theory high, and have many result have already been applied to actual object amid. The merit of T-S fuzzy pattern lay in it to make the most of Lyapunov stability theory to carry on systematic analysis and control T-S model based fuzzy logic system is composed of Japanese scholars Takagi T and Sugeno M made in 1985. T-S fuzzy system has many attractive features: the system part of the antecedent of fuzzy rules is ambiguous; the latter part is determined by piece. The proposal to make such systems theory of fuzzy systems has been strengthened, and the precision of such systems can approximate a n arbitrary nonlinear system. Uses the lyapunov stable principle to carry on the analysis to system's stability, obtains the system stable necessary and sufficient condition. Through Matlab's LMI toolbox, obtains system controller's solution. KEY WORDS: Nonlinear system, Fuzzy control, Parallel Distributed Compensation (PDC), Stability, Linear Matrix Inequality (LMI) 模糊控制在非线性系统中的应用 杨立波，徐志强 （广东科技学院，广东 东莞 523083） 摘 要：作为人工智能技术中的一种，模糊控制被广泛的应用在非线性的系统控制之中，其有效的将工业生产中许多的大滞后、非线性问题解决了。而文章主要围绕的是模糊控制算法在非线性系统中的运用方面进行研究。关键词：非线性系统；模糊控制算法；应用分析中图分类号：TP273+.4 文献标志码：A 文章编号：1672-3872（2017）02-0081-01 1 研究背景 非线性系统在很多实际情况中都难以用已知的函数来进行定性描述。在动态系统中建模时，系统不可避免地存在误差、系统的工作环境会随时间发生动态变化、出现未知物理现象等各种各样的不确定性对其产生了一定的影响。文章在对其进行描述和分析时，这些问题的存在备受关注。神经网络或者模糊系统均是处理不稳定性特别有效的方式。自引入模糊集合以后，能够将人们的判断能力和思维能力用较为简单的一种数字化表达的形式表示出来，使得复杂化的系统可以通过简单的数学来解决相对应的问题，而这也使得不确定性复杂问题有了一个有效的解决途径。 对于非线性系统而言，其已经取得了非常大的突破，但是在实际的生活应用中依然还有很多急需解决的问题存在着。文章将从模糊控制算法以及多年对模糊控制技术、非线性控制技术以及控制器结构的设计等内容进行运用的经验，其目的在于可行性高性能的控制系统的设计方法能够实现，以此来对不确定性的、多样化的、复杂控制系统进行稳定。可见，对非线性控制理论的发展而言，研究模糊控制在非线性系统中的应用有非常重要的现实和理论意义。 2 模糊控制算法在非线性系统中的应用 1）模糊控制是控制研究中的重要类别，这种控制不仅是一种实时控制，而且不依赖于受控对象的精确模型。因此。它是一种打破了传统束缚的新型计算机控制，可以用鲁棒模糊控制算法来解决SISO 匹配条件的不确定性问题。鲁棒模糊控制算法适应于非线性，它是通过观测器的设计对系统状态进行估计，而这并没有对假设系统中的状态可测性提出要求（见图1）。基于这样的一种算法，其工作原理是基于最优、逼近标称向量同参数向量之差范数，以及相关的未知逼近误差界限等。因而所设计的鲁棒模糊控制的算法必须使闭环系统中的所有信号是在一致有界的范围内，并使跟踪误差估计 ——————————————作者简介： 杨立波（1981-），男，黑龙江木兰人，讲师，研究方向： 智能控制、线性控制、非线性控制。 图 1 假设结果示意图 值会收敛到小的一个零领域之中。 2）有关于Backstepping 的算法，是一类不确定性SISO 严格地反馈非线性的系统所提出来的，通过利用RBF 神经网络逼近器，让第一种的算法主要是在假设最小逼近误差的情况下对有界条件的确定进行满足。通过制定设计方案，能够有效的对控制器奇异的问题进行克服，从而使闭环系统控制的性能得到提高，并使适用范围扩大。第二种的算法是建立在第一种算法之上的，选择合适的设计参数，所有闭环系统的信号都会是一致有界，并且在跟踪误差这一变量任意地收敛到较小的零领域中去，上面所提到两种模糊算法都能够证实这一点。 3）通常，相较于严格地匹配条件系统以及反馈系统来讲，纯反馈的系统反而更加的复杂。通过模糊控制方法，提出不确定稳定一类、非线性MIMO 纯反馈系统。从Backstepping 中可知，模糊系统的利用，每一步都可以看到，其都会逐渐向每一个子系统之中的未知函数逼近。因而在对输入设计进行控制的过程中，鲁棒控制的算法能够有效的对逼近误差向量进行补偿。所提出来的控制方法必须是在闭环系统中对所有的信号进行使用的，只有这样才能够在跟踪误差向量以及一致有界中额范数在任意的一个小的零领域中收敛。 3 结束语 综上所述，在控制理论界的观点中，非线性系统的控制从来都是值得研究和探讨的一个问题。文章主要是对两种不同的非线性结构系统进行了分析与探讨，对其相关的两种有效模糊控制算法进行了分析。通过Backstepping、Nussbaum 等函数的引入，一步一步克服和解决以上所存在的问题。文章所提出的控制方法，使闭环系统中的信号在一致有界上的要求得到了保证。由此可见，通过仿真实验的进行促使设计方法的可行性得到了证实。参考文献： [1]郭峰.基于模糊ARX 模型的水泥回转窑预测控制算法研究[D].燕 山大学,2012. [2]韩京元.非线性板球系统的监督分层智能自适应控制算法研究 [D].吉林大学,2014. [3]王旭东.基于倒立摆系统的模糊控制算法研究[D].西安电子科技 大学,2012. [4]李旭.不确定非线性系统的直接自适应模糊控制[D].东北石油大 学,2013.[5]郑兰,周卫东,廖成毅,等.模型不确定非线性系统的自适应 模糊Backstepping 预测控制[J].哈尔滨工业大学学报,2014 (11):107-111. （收稿日期：2017-1-13） 模糊控制的应用实例 与分析 模糊控制的应用 学院实验学院 专业电子信息工程 姓名 指导教师 日期 2011 年 9 月 20 日 在自动控制中，包括经典理论和现代控制理论中有一个共同的特点，即控制器的综合设计都要建立在被控对象准确的数学模型(如微分方程等)的基础上，但是在实际工业生产中，很多系统的影响因素很多，十分复杂。建立精确的数学模型特别困难，甚至是不可能的。这种情况下，模糊控制的诞生就显得意义重大，模糊控制不用建立数学模型，根据实际系统的输入输出的结果数据，参考现场操作人员的运行经验，就可对系统进行实时控制。模糊控制实际上是一种非线性控制，从属于智能控制的范畴。现代控制系统中的的控制能方便地解决工业领域常见的非线性、时变、在滞后、强耦合、变结构、结束条件苛刻等复杂问题。可编程控制器以其高可靠性、编程方便、耐恶劣环境、功能强大等特性很好地解决了工业控制领域普遍关心的可靠、安全、灵活、方便、经济等问题，这两者的结合，可在实际工程中广泛应用。 所谓模糊控制，其定义是是以模糊数学作为理论基础，以人的控制经验作为控制的知识模型，以模糊集合、模糊语言变量以及模糊逻辑推理作为控制算法的一种控制。模糊控制具有以下突出特点： (1)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的数学模型，因而使得控制机理和策略易于接受与理解，设计简单，便于应用 (2)由工业过程的定性认识出发，比较容易建立语言控制规则，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。C实现模糊控制算法
非线性系统模糊控制算法研究
模糊控制详细讲解实例之欧阳歌谷创作
模糊控制算法的研究
模糊控制的应用实例与分析
模糊控制算法研究报告
关于模糊控制的论文
2010-9-27 16:39:00 来源：作者：
摘 要：本文对中央空调系统的模糊控制器的设计做了比较详尽的论述，并结合 MATLAB 仿真软件对控制系统做了仿真,得到其响应曲线,并与 PID 控制方法进行比较，从而得 出模糊控制器在中央空调系统温度自动控制中具有很高的应用价值。 关键词：偏差; 模糊控制器; 系统响应 0 引言
中央空调系统的设计是以室内空气参数为基本依据，通过对整个空调系统新风、 回风的温度、湿度、送风风机运行状态、初效过滤段的压差等现场信号的采集，根据 所设计的控制策略控制送风风机的变频调速、加湿器的加湿、冷、热水阀门的开度大 小来达到设定的空气状态，且根据室内、外空气的状态（温度、湿度）确定系统的运 行工况，在保证生产工艺的要求的前提下，使空调系统运行合理、安全、可靠、能耗 低等，使控制效果达到最优。一般系统中的被控参数可设定为两个：室内温度和湿度。 常规恒温恒湿中央空调系统是一个多输入、多输出的控制系统。因为回风温、湿度与 室内温、湿度的变化情况有一致性，所以常把系统回风温、湿度作为被控参数，控制 回路采用多个回路的 PID 控制。但由于空调系统传递滞后较大，且是一个干扰大、高 度非线性、随机干扰因素多的系统，参数整定困难，一组整定好的参数只能在较小的 范围内有较好的控制效果，当参数变化超过一定范围时，系统控制效果变差，致使普 通 PID 控制难以满足要求。我们文章针对以上情况，结合航天科工集团某研究所光学 加工楼新风系统自动控制项目，我们运用模糊控制技术，采用一种基于模糊控制规则 的控制方法设计出恒温恒湿中央空调控制系统，具有超调小、调节迅速和上升时间短 的特点，且具有很好的鲁棒性。 1 制冷空调系统模型
制冷空调的实际控制对象大多可用高阶的微分方程来描述。为了分析简便，我们 常用低阶模型来近似描述控制对象的动态特性，只要能满足一定的控制精度。
在自动控制系统中一阶惯性环节定义的微分方程是一阶的，且输出响应需要一定 的时间才能达到稳态值。因此中央空调系统中表冷器、电动水阀都可以近似的用一阶 惯性环节来表示，而房间作为系统的控制对象，根据能量守恒定律，可建立控制对象 房间的微分方程，它是一个二阶系统，但在工业控制中我们往往用纯迟延的一阶模型 来代替，仿真结果表明，用带纯迟延的一阶模型来近似描述控制对象完全可以满足实 际应用的要求。温度检测和变送环节也有一定的时间滞后，但和控制对象房间的时间 常数相比，可以忽略不计，因此温度检测和变送环节可以近似用一阶比例环节来代 替。 2 模糊温度控制器的设计
模糊控制（fuzzy control）是一种对系统控制的宏观方法，加入了控制规则， 规则通常采用“IF-THEN”方式来表达实际控制中的专家知识和规则，其最大的特征 是将专家的控制经验、知识表达成语言控制规则，用规则去控制目标系统，特别适用 于那些数学模型未知的、复杂的、非线性系统进行控制。选取一个模糊控制的实例讲解
二阶系统模糊控制算法研究
连续非线性系统的模糊控制
模糊控制在非线性系统中的应用
模糊控制的应用实例与分析资料讲解