陳村、均安、杏壇、龍江、樂從、北滘 大良、容桂、倫教、勒流
模糊控制在現(xiàn)代控制領域中,控制系統(tǒng)受到環(huán)境等因素干擾,控制器中采用傳統(tǒng)PI控制算法已經(jīng)遠遠達不到工程所需的精度要求,為了滿足對復雜的非線性、不確定性系統(tǒng)的高性能控制,模糊控制思想應運而生。模糊控制器由模糊化接口、模糊規(guī)則庫、模糊推理機和解模糊器組成,其基本結構框圖。 模糊控制器中各部分的功能如下:1.模糊化接口模糊化接口作用是將輸入的精確量變換成模糊域中對應的模糊量。常用的將精確量進行模糊化的方法是在模糊化接口中引入量化因子。在模糊控制器中,選取被控量的給定值與反饋值之間的偏差值e和偏差變化率ec作為模糊控制器的輸入,對應的模糊量為偏差E和偏差變化率EC。假設e的論域定義為{m,m},E的論域定義為{M,M},ec的論域定義為{n,n},EC的論域定義為{N,N},則偏差的量化因子Ke和偏差變化率的量化因子Kec取值。 模糊論域通常被劃分為有限個離散論域,工程中需要根據(jù)控制系統(tǒng)的實際精度需求確定模糊集合個數(shù)。本文將模糊論域劃分為七個模糊集合,分別是{負大(NB),負中(NM),負小(NS),零(ZO),正小(PS),正中(PM),正大(PB)},每個模糊集合選用三角形隸屬度函數(shù)。采用語言控制規(guī)則形式設計模糊規(guī)則,得到模糊語言規(guī)則庫。i,i=1,2,3,…,N………… 其中Ai,Bi,Ci{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB},U為模糊論域中對應的被控量的輸出。
3.模糊推理機是模糊控制器的核心,MAMDANI模糊推理法是*簡單也是*常用的模糊推理方法,本課題將采用MAMDANI模糊推理法實現(xiàn)模糊推理過程。4.解模糊器[54]模糊推理機的輸出值是隸屬于模糊集合的模糊量,需要對輸出的模糊量進行清晰化處理,清晰化常用的處理方法有兩種,*大隸屬度法和重心法。*大隸屬度法是將模糊輸出量的*大值作為輸出量,這種方法使用方便,但是精度不高,使用范圍有限。重心法是將模糊輸出量中各輸出元素根據(jù)其隸屬度求加權平均值,重心法的表達式。 iUF表示第i個規(guī)則的隸屬度,iUF是第i個規(guī)則下的輸出值。清晰化后,得到的輸出值仍然是模糊論域中的模糊量,為了獲得對應實際論域中的值,需要加入比例因子。設輸出控制量的模糊子集的論域為{-l,l},對應的實際論域為uuyy,則比例因子uK根據(jù)式 量化因子eK和ecK的選擇直接影響控制系統(tǒng)的動態(tài)性能。當eK取值偏大,會使系統(tǒng)出現(xiàn)較大的超調(diào),調(diào)節(jié)時間變長;當ecK取值較大時,會使系統(tǒng)超調(diào)量變小,但系統(tǒng)的響應速度會變慢;此外uK過小會使系統(tǒng)動態(tài)響應時間變長,而uK過大會使系統(tǒng)震蕩。
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