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MATLAB过程控制中的模糊控制方法研究(2)

时间:2019-10-05 21:34来源:毕业论文
本文将通过构建一个模糊控制器,然后在此基础上在模型编辑器中构建模糊控制系统的仿真模型图,通过仿真模型图然后对系统进行仿真,最终得到模糊控


本文将通过构建一个模糊控制器,然后在此基础上在模型编辑器中构建模糊控制系统的仿真模型图,通过仿真模型图然后对系统进行仿真,最终得到模糊控制的作用。其中主要是通过在MATLAB上来实现各种仿真。
1. 模糊控制的基础
1.1 模糊控制的基本思想
模糊控制是通过模仿人的想法与人的行为经验,然后用电脑来代替人脑实施最有效的控制,是采用由模糊数学语言描述的控制律(控制规则)来操纵系统工作的控制方式。传统控制系统的理论依据是被控制的系统所建立的数学模型,但是模糊控制系统则是依赖于被控系统的物理特性。其中物理特性是在人脑中用自然语言抽象成的一系列规则和概念,自然语言所具有的最重要的特点就是拥有模糊性。我们可以通过一些不确定的信息来推理得到比较有意的结果,按照模糊控制律组成的控制装置称为模糊控制器。与传统的控制理论相比,模糊控制有以下优点:
(1)模糊系统设计时不需要建立被控对象对应精确的数学模型,只需要掌握操作人员或者该领域专家的操作数据、经验和知识,即模糊控制系统的模型。而对于与控制行为相近的系统,通常可以用同样的模糊规则来描述。
(2)系统鲁棒性很强,尤其适用非线性的控制。
(3)模糊控制器能实现人的智能控制,模糊控制也是一种非线性的智能控制。
1.2 模糊控制理论的发展
    1965年来自美国的学者L.A.Zadeh教授提出了模糊集合理论,模糊控制理论得到了巨大发展,并取得了许多重要的成果。依照模糊理论奠基人L.A.Zadeh教授的最初设想,模糊理论应该在人类起主导作用的领域,比如在社会科学和人文科学上所得到的应用及发展,人类必须在这些相关的领域进行判断、分析判断和决策。语言信息是人类使用的信息,但语言信息所描述的特点是其描述的模糊性,它所描述的事物并没有明确的分界线,这是引文人类的主观因素在这里起很关键的作用。然而模糊理论最成功应用的领域却是自动控制领域。
模糊逻辑控制(Fuzzy Logic Control)简称模糊控制(Fuzzy Control),是以模糊语言变量、模糊逻辑推理和模糊集合论为理论基础的一种计算机数字控制技
术。早在1965年,美国的L.A.Zadeh开创了模糊集合论;并在1973年给出了模糊逻辑控制的定义和相应的定理。到了1974年,英国的E.H.Mamdani最先用模糊控制语句组成模糊控制器,然后把它运用于锅炉蒸汽机和锅炉的控制,最后在实验室里获得了成功。这一开创性的工作标志着模糊控制论的诞生[6]。
    L.A.Zadeh教授在1973年继续丰富和发展了模糊集合理论,提出了一种把逻辑规则的语言转化成相关控制变量的思想,从而为模糊控制理论的形成奠定了理论基础。L.A.Zadeh教授同时指出:模糊控制方法与通常分析系统所用的定量方法在本质上是有区别的,它主要有以下特点:
(1) 模糊控制是一种基于一定规则的控制,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和相关专家的知识,在设计中不需要建立被控对象的精确数学模型,因而模糊控制的控制机理和策略易于接受与理解,设计简单,便于应用。
(2) 从工业过程的定性认识出发,模糊控制比较容易建立语言控制规则,因而模糊控制对于那些变化非常、数学模型难以获取或动态性能不容易把握的对象相当适用。
(3) 由于性能指标和出发点的不同,基于数学模型的一些控制算法以及系统的设计方法,容易产生较大的差异;但是一个系统语言的控制规则具有相对的独立性,利用这些控制规律间的模糊规则相互连接,使模糊系统的控制效果优于常规控制器的控制效果。 MATLAB过程控制中的模糊控制方法研究(2):http://www.751com.cn/zidonghua/lunwen_40277.html
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