模糊控制介紹智能控制技術(shù)產(chǎn)品質(zhì)量特性波動(dòng)5MIE分析法智能控制技術(shù)模糊控制的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)模糊控制的意義與特點(diǎn)模糊集合的運(yùn)算方法內(nèi)容模糊控制介紹產(chǎn)品質(zhì)量特性波動(dòng)5MIE分析法智能控制技術(shù)

模糊控制的意義與特點(diǎn)1模糊控制介紹模糊控制的意義5MIE分析法智能控制技術(shù)當(dāng)控制系統(tǒng)的復(fù)雜度和參數(shù)數(shù)量提升后，無(wú)法使用傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型對(duì)控制對(duì)象進(jìn)行精準(zhǔn)描述，從而無(wú)法對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)進(jìn)行有效精確控制。然而，靠傳統(tǒng)精確數(shù)學(xué)模型較難控制的系統(tǒng)，往往能夠在操作人員的豐富經(jīng)驗(yàn)下得到優(yōu)秀的控制結(jié)果。模糊控制的意義5MIE分析法智能控制技術(shù)例如，經(jīng)過(guò)滑板培訓(xùn)的人可以通過(guò)滑板靈活得穿過(guò)障礙物，但是通過(guò)數(shù)學(xué)模型較難控制這種極為復(fù)雜的動(dòng)力學(xué)問(wèn)題。于是，如果模擬人類思維方式，將模糊邏輯植入計(jì)算機(jī)內(nèi)核，則計(jì)算機(jī)便具有智能發(fā)展的可行性。模糊控制的特點(diǎn)5MIE分析法智能控制技術(shù)特點(diǎn)一特點(diǎn)二模糊控制系統(tǒng)基于人工經(jīng)驗(yàn)

模糊控制器的設(shè)計(jì)無(wú)需了解被控系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，直接依據(jù)人工操作經(jīng)驗(yàn)和數(shù)據(jù)。模糊控制具有智能控制思維

模糊控制器中，控制量由模糊推理導(dǎo)出，直接體現(xiàn)智慧活動(dòng)的體現(xiàn)，達(dá)成人類思維的模糊量，如“高”“矮”“胖”“瘦”等模糊控制的特點(diǎn)5MIE分析法智能控制技術(shù)特點(diǎn)三特點(diǎn)四模糊控制的大眾接受度高

模糊控制規(guī)則是以語(yǔ)言表示，不直接應(yīng)用數(shù)學(xué)變量，更容易被大眾所接受和理解，如“吃飯的客人多，則需要準(zhǔn)備的菜和米飯多，做飯時(shí)間長(zhǎng)”。模糊控制可控制復(fù)雜系統(tǒng)

鑒于模糊控制系統(tǒng)在推理過(guò)程中模擬人類的思維方式和處理模式，因此能夠處理復(fù)雜度較高的系統(tǒng)。產(chǎn)品質(zhì)量特性波動(dòng)5MIE分析法智能控制技術(shù)

模糊控制的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)2模糊控制介紹5MIE分析法智能控制技術(shù)模糊集合論模糊控制的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)集合的概念集合是指具有某種特定屬性的對(duì)象的全體。這里對(duì)象的含義是廣泛的，可以是具體的事物，也可以是抽象的概念。模糊控制的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)5MIE分析法智能控制技術(shù)集合既可以是連續(xù)的也可以是離散的五種表示方式列舉法定義法歸納法特征函數(shù)表示法將集合的元素全部列出的方法用集合中的共性來(lái)描述集合通過(guò)遞推公式對(duì)集合進(jìn)行描述用經(jīng)典集合論的明確性來(lái)表示集合集合運(yùn)算表示法通過(guò)某些集合的運(yùn)算來(lái)表示的集合產(chǎn)品質(zhì)量特性波動(dòng)5MIE分析法智能控制技術(shù)工業(yè)控制系統(tǒng)的定義模糊集合的出現(xiàn)就是為了有效描述模糊概念。與經(jīng)典集合對(duì)元素用“1”和“0”表示“屬于”或“不屬于”，模糊集合用0~1之間連續(xù)變化值來(lái)描述元素的屬于程度。若用模糊集合論來(lái)定義，就是用具有0~1之間變化的隸屬度的特征函數(shù)來(lái)描述某一模糊元素模糊集合中的特征函數(shù)就稱作隸屬度函數(shù)。模糊集合表示產(chǎn)品質(zhì)量特性波動(dòng)5MIE分析法智能控制技術(shù)工業(yè)控制系統(tǒng)的定義如圖1所示。在模糊邏輯中，微小的身高變化只會(huì)引起系統(tǒng)性能的逐步變化。這樣180cm和180.1cm屬于同集合的程度是很接近的。模糊集合表示圖1經(jīng)典集合和模糊集合對(duì)高度的定義產(chǎn)品質(zhì)量特性波動(dòng)5MIE分析法智能控制技術(shù)

模糊集合的運(yùn)算3模糊控制介紹

5MIE分析法智能控制技術(shù)基本含義模糊集合的運(yùn)算模糊集合中，盡管元素與集合之間不存在屬于或不屬于的明確關(guān)系，但是集合與集合之間依然存在如相等、包含等關(guān)系以及集合運(yùn)算如并、交、補(bǔ)等。模糊集合的三種基本運(yùn)算（并、交、補(bǔ)）是其理論體系的基石，它們通過(guò)操作隸屬度函數(shù)，巧妙地模擬了人類在模糊概念中進(jìn)行“或”、“與”、“非”邏輯推理的過(guò)程。模糊集合的運(yùn)算5MIE分析法智能控制技術(shù)設(shè)A和B為論域U上的兩個(gè)模糊集合，它們的并集記作A∪B。對(duì)于U中的每一個(gè)元素u，其屬于并集A∪B的隸屬度，被確定為該元素在A中的隸屬度與在B中的隸屬度這兩者之中的最大值。并集-模擬邏輯“或”模糊集合的運(yùn)算5MIE分析法智能控制技術(shù)并集-模擬邏輯“或”并集運(yùn)算對(duì)應(yīng)著邏輯“或”（OR）的關(guān)系。當(dāng)我們說(shuō)一個(gè)元素屬于“A或B”時(shí)，我們關(guān)心的是它在A和B這兩個(gè)概念中，其歸屬感的最強(qiáng)體現(xiàn)。模糊集合的運(yùn)算5MIE分析法智能控制技術(shù)生活實(shí)例：例如，在評(píng)價(jià)一個(gè)學(xué)生時(shí)，設(shè)A代表“成績(jī)優(yōu)秀”，B代表“實(shí)踐能力強(qiáng)”。一個(gè)學(xué)生屬于“成績(jī)優(yōu)秀”的程度是0.7，屬于“實(shí)踐能力強(qiáng)”的程度是0.9。那么，他屬于“成績(jī)優(yōu)秀或?qū)嵺`能力強(qiáng)”這個(gè)綜合概念的程度，應(yīng)由更能體現(xiàn)其優(yōu)勢(shì)的那一項(xiàng)決定，即取最大值0.9。這符合我們的常識(shí)——在一個(gè)“或”的選擇中，我們總是被其最突出的優(yōu)點(diǎn)所吸引。并集-模擬邏輯“或”模糊集合的運(yùn)算5MIE分析法智能控制技術(shù)并集運(yùn)算體現(xiàn)了一種包容性和優(yōu)勢(shì)突出的原則，它融合了兩個(gè)模糊集合，但最終的表征由其中隸屬度更高的那個(gè)概念主導(dǎo)。并集-模擬邏輯“或”模糊集合的運(yùn)算5MIE分析法智能控制技術(shù)設(shè)A和B為論域U上的兩個(gè)模糊集合，它們的交集記作A∩B。對(duì)于U中的每一個(gè)元素u，其屬于交集A∩B的隸屬度，被確定為該元素在A中的隸屬度與在B中的隸屬度這兩者之中的最小值。交集-模擬邏輯“與”模糊集合的運(yùn)算5MIE分析法智能控制技術(shù)交集運(yùn)算對(duì)應(yīng)著邏輯“與”（AND）的關(guān)系。當(dāng)我們說(shuō)一個(gè)元素屬于“A且B”時(shí)，我們要求它必須同時(shí)滿足這兩個(gè)條件，其整體歸屬感受限于其最薄弱的一環(huán)。交集-模擬邏輯“與”模糊集合的運(yùn)算5MIE分析法智能控制技術(shù)生活實(shí)例：例如，在招聘時(shí)，設(shè)A代表“專業(yè)知識(shí)扎實(shí)”，B代表“溝通能力好”。一位候選人在A上的隸屬度是0.8（很扎實(shí)），在B上的隸屬度是0.4（溝通能力一般）。那么，他屬于“專業(yè)知識(shí)扎實(shí)且溝通能力好”這個(gè)復(fù)合概念的程度，就由他的短板——溝通能力決定，即取最小值0.4。這形象地說(shuō)明了“木桶效應(yīng)”，整體的滿意度由最不滿意的那一部分決定。交集-模擬邏輯“與”模糊集合的運(yùn)算5MIE分析法智能控制技術(shù)交集運(yùn)算體現(xiàn)了一種嚴(yán)格性和短板制約原則，它用于構(gòu)建同時(shí)滿足多個(gè)模糊條件的復(fù)合概念，結(jié)果的強(qiáng)度由滿足程度最低的那個(gè)條件決定。交集-模擬邏輯“與”模糊集合的運(yùn)算5MIE分析法智能控制技術(shù)設(shè)A為論域U上的一個(gè)模糊集合，它的補(bǔ)集記作A?或A?。對(duì)于U中的每一個(gè)元素u，其屬于補(bǔ)集A?的隸屬度，被確定為1減去該元素在A中的隸屬度。補(bǔ)集運(yùn)算對(duì)應(yīng)著邏輯“非”（NOT）的關(guān)系。它描述的是一個(gè)元素不屬于原集合A的程度。補(bǔ)集-模擬邏輯“非”模糊集合的運(yùn)算5MIE分析法智能控制技術(shù)生活實(shí)例：這是最直觀的運(yùn)算。如果我們將“高個(gè)子”定義為一個(gè)模糊集合A，某人身高屬于“高個(gè)子”的隸屬度是0.8（即比較高），那么他屬于“非高個(gè)子”（即矮個(gè)子）的隸屬度自然就是1-0.8=0.2。這種“非此即彼”的程度是互補(bǔ)的，且總和為1，完美地將“否定”的概念從二值的“是/非”擴(kuò)展到了連續(xù)的隸屬度空間。補(bǔ)集-模擬邏輯“非”模糊集合的運(yùn)算5MIE分析法智能控制技術(shù)補(bǔ)集運(yùn)算實(shí)現(xiàn)了對(duì)模糊概念的否定，它建立了同一個(gè)論域上一個(gè)模糊概念與其對(duì)立面之間