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    02月22日 2020

    模糊控制與模糊控制器國內應用概況

    發(fā)布者:虹潤集團

    摘要:本文對模糊控制技術(shù)的由來(lái)與發(fā)展,及國內模糊技術(shù)控制儀表研發(fā)和應用的概況進(jìn)行了粗略的描述。

    模糊計算機技術(shù)

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

    Zadeh 教授當初曾提出過(guò)一個(gè)著(zhù)名的不相容原理:“隨著(zhù)系統復雜性增加,人們對系統進(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(wèn)題,其概念往往沒(méi)有明確的界限,而傳統數學(xué)的分類(lèi)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(kāi)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(guò)程中有一些重要的里程碑,現僅列出其中若干項如下:

    1965 年,模糊集(美國Zadeh);

    1973 年,語(yǔ)言方法(模糊邏輯)(美國Zadeh);

    1974 年,蒸汽渦輪機控制實(shí)驗(英國Mamdani);

    1985 年,第一個(gè)模糊推理芯片問(wèn)世(美國Togai);

    1987 年,仙臺地鐵機車(chē)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‐ASW‐60V;

    空調‐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‐1991 年;模糊復印機‐SFT‐Z125;日本三洋模糊控制8mm 攝錄像機;5 門(mén)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;模糊控制燃氣熱水器;模糊控制微波爐等等。

    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(méi)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象。例如“8 到12 的實(shí)數集合”是一個(gè)清晰的集合C,C={實(shí)數r|8≤r≤12}。用特征函數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)特征函數是唯一的,且只有兩個(gè)答案,即“是”和“否”,對應于傳統的二值邏輯。

    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)數集合”是一個(gè)模糊集

    合F: F={ 接近于10 的實(shí)數r}

    這時(shí),特征函數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,只是事件出現頻數具有一確定性。例如,在一個(gè)群體中“老年人得心臟病”的機會(huì )一般可能統計方法得到。

    ② 模糊性:事件本身含糊不清的,而事件出現是確定的(當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(guò)統計來(lái)規定。在一定的社會(huì )背影下,完全可以人為確定其年齡段來(lái)定義“青年”、“老年”等概念。

    國外模糊控制枝術(shù)的發(fā)展

    模糊理論源于美國,但長(cháng)期以來(lái)受學(xué)派之爭的束縛,實(shí)際應用進(jìn)展緩慢。到20 世紀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)際應用獲得迅速發(fā)展。20 世紀90 年代初,美國已感受到“美國人的理論卻讓日本人賺錢(qián)”的教訓,工業(yè)界也行動(dòng)起來(lái)。美國IEEE 自1992 年開(kāi)始,專(zhuān)門(mén)針對“模糊系統”主題定期舉行國際會(huì )議和出版學(xué)術(shù)期刊。中國從事模糊數學(xué)的研究比較早,但實(shí)際應用仍有一定差距。

    在工業(yè)生產(chǎn)的實(shí)際過(guò)程中,有一些用傳統方法難以實(shí)現較好控制的生產(chǎn)過(guò)程。其困難來(lái)自于那些時(shí)變的,非線(xiàn)性的復雜控制,這些生產(chǎn)過(guò)程無(wú)法獲得精確的數學(xué)模型,或雖然能獲得數學(xué)模型而過(guò)于復雜。例如微分方程的階次過(guò)高,然而這類(lèi)難以用常規方法實(shí)現的控制過(guò)程,由操作人員憑借其豐富的實(shí)踐經(jīng)驗,采取合適的對策,往往能出色的控制好生產(chǎn)過(guò)程,而模糊控制方法,就是模擬人的思維,將其運用到生產(chǎn)過(guò)程控制中并取得成功的方法之一。

    隨著(zhù)大規模集成電路的發(fā)展和模糊電子技術(shù)的開(kāi)發(fā)應用,美國、日本等國家已推出多種帶模糊邏輯處理功能的典型的微計算機芯片,如NLX230 單片模糊微計算機芯片。NLX230 單片模糊微計算機芯片簡(jiǎn)稱(chēng)單片模糊芯片,是Neuralogix 公司生產(chǎn)的通用單片微計算機芯片的一種,他可用來(lái)增強或取代那些有高性能、低成本要求的系統中的常規微計算機芯片。單片模糊芯片采用模糊邏輯原理進(jìn)行工作。他根據輸入條件算出一個(gè)最佳的輸出動(dòng)作,來(lái)實(shí)行有效的控制。NLX230 在低成本下運算速度可達3000 萬(wàn)條規則/秒。模糊芯片主要運用于下列方面:(1)替代傳統的PID 控制;(2)新型儀器;(3)模式匹配(圖形匹配);(4)汽車(chē)應用系統(5)程序裝置、控制設備和定時(shí)器;(6)機器設備(7)近似推理(8)專(zhuān)家系統。NLX230 模糊芯片的主要性能特點(diǎn)為:(1)強有力的模糊邏輯處理能力;(2)可用簡(jiǎn)單的、低成本的PC 機為基礎進(jìn)行開(kāi)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 條規則可使用;(9)可與微機芯片直接接口;(10)振蕩電路可用石英或RC 網(wǎng)絡(luò )。使用說(shuō)明:NLX230 是一種可組合的大規模集成電路模糊芯片。用並行方式提供輸入向量的規則集合,這些規則決定根據當前的輸入情況該怎樣進(jìn)行控制。為了方便地進(jìn)行計算,采用了一種直線(xiàn)型對稱(chēng)的隸屬函數和最簡(jiǎn)單的最大最小模糊推理方法。輸出控制值由使用者來(lái)定義,以后在控制中根據輸入情況進(jìn)行模糊集合運算,求出控制值的修正量,對對象進(jìn)行控制。對于全部的輸入輸出都用並行處理完成。所有64 條規則能被存儲在芯片上24 位寬度的規則寄存器中,這些規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(guò)模糊關(guān)系矩陣運算,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(guò)程 K3:輸出增量決策值比例因子

    確定模糊控制算法,即求取模糊控制規則,是設計模糊控制器的關(guān)鍵,主要分以下四步:

    (1)定義描述輸入,輸出的語(yǔ)言變量(模糊狀態(tài))及其論域。

    設系統的觀(guān)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(負大)”,“NM 負中”,“NS 負小”,“Nz(負零)”,“PZ(正零)”,

    “PS(正?。?rdquo;,“PM(正中)”,“PB(正大)”

    八個(gè)模糊狀態(tài)來(lái)描述,其相應論域為:E={‐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(lái)描述,其相應論域為:

    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(lái)描述,其相應論域為:c={‐7,‐6,‐5~~~~‐0,0,1,~~~~~7}

    (2)定義各模糊狀態(tài)的隸屬函數

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

    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]閉區間上的一個(gè)實(shí)數來(lái)度量,

    記作HY(X)表示X 對Y 的隸屬度。這種沒(méi)有明確外延的概念,稱(chēng)為模糊概念,當

    HY(X)隨X 變化而變化時(shí),HY(X)即為隸屬函數。

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

    來(lái)描述:

    同樣可以用隸屬函數來(lái)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(guò)探索將有經(jīng)驗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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