1、.,1,智能控制,4.5 專家控制與基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制,上海大學(xué)自動(dòng)化系-杜鑫,4. 模糊數(shù)學(xué)與模糊控制,4.5 專家控制與基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制,4.5.1 專家控制系統(tǒng),4.5.2 基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制,4.5.3 仿真算例,4.2.2 基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制,對(duì)象模型可以是未知的,模糊控制系統(tǒng)的一般結(jié)構(gòu),對(duì)象模型可以是未知的,存在一定程度的關(guān)于被控對(duì)象的控制知識(shí),如果溫度很高 & 濕度很大 則空調(diào)制冷量大,4.2.2 基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制,模糊控制系統(tǒng)的一般結(jié)構(gòu),如果溫度不高 & 濕度很大 則空調(diào)制冷量中,如果溫度很低 & 濕度很小 則空調(diào)制冷量小,模糊化方法的確定,清晰化方法的

2、確定,控制規(guī)則的確定,推理方法的選取,4.2.2 基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制,(基于專家經(jīng)驗(yàn)的)模糊控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案,4.2.2 基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制,(基于專家經(jīng)驗(yàn)的)模糊控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案,模糊化方法的確定,清晰化方法的確定,控制規(guī)則的確定,推理方法的選取,4.2.2 基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制,(基于專家經(jīng)驗(yàn)的)模糊控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案,模糊控制器對(duì)模糊變量(不同于一般變量)進(jìn)行處理，因而必須將輸入精確量轉(zhuǎn)化為模糊矢量。,完成從輸入信號(hào)(如偏差e及偏差的變化率ec）的精確值到模糊量的模糊化過程。,溫度,模糊化,溫度,清晰量的模糊化方法,4.2.2 基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制,精確 的 測(cè)量 輸出 信號(hào),

3、模糊 的 測(cè)量 輸出 信號(hào),隸屬度函數(shù),清晰量的模糊化方法,4.2.2 基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制,清晰量的模糊化方法,測(cè)量輸出信號(hào)的語言變量分檔,正高,正中,正低,零,負(fù)低,負(fù)中,負(fù)高,較高,高,中,低,較低,高,中,低,三檔,五檔,七檔,4.2.2 基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制,清晰量的模糊化方法,測(cè)量輸出信號(hào)的語言變量分檔,4.2.2 基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制,分檔越多，對(duì)事物描述越細(xì)、越準(zhǔn)確，制定控制規(guī)則更靈活，控制效果越好。但太多可能使控制變得復(fù)雜，編程困難，占用存儲(chǔ)量大；,分檔太少，規(guī)則變少，效果較差。,b. 隸屬函數(shù)的形狀,一般可選用三角形、梯形隸屬函數(shù)，優(yōu)點(diǎn)是數(shù)學(xué)表達(dá)和運(yùn)算較簡單，所占內(nèi)存

4、空間小，在輸入值變化時(shí)，比正態(tài)分布或鐘形分布具有更大的靈敏性，當(dāng)存在偏差時(shí)，能很快反應(yīng)產(chǎn)生一個(gè)相應(yīng)的調(diào)整量輸出。三角形隸屬函數(shù)的形狀與直線斜率有關(guān)，適合于隸屬函數(shù)在線調(diào)整的自適應(yīng)模糊控制,清晰量的模糊化方法,4.2.2 基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制,幅寬窄，模糊子集形狀較陡，稱為高分辨率，輸出變化劇烈，控制靈敏度高,幅寬寬，模糊子集形狀較平緩，稱為低分辨率，輸出變化緩慢，穩(wěn)定性好,在偏差較小或接近于0的區(qū)域，最好采用窄幅寬的隸屬函數(shù) ；而偏差較大時(shí)采用寬幅寬 的隸屬函數(shù),清晰量的模糊化方法,4.2.2 基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制,隸屬度函數(shù)的選取,研究表明，隸屬函數(shù)的形狀在達(dá)到控制要求方面差別不大，幅寬

5、大小對(duì)性能影響較大,清晰量的模糊化方法,4.2.2 基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制,正高,正中,正低,零,負(fù)低,負(fù)中,負(fù)高,溫度,模糊化,正高,正中,正低,零,負(fù)低,負(fù)中,負(fù)高,1.0,0.8,0.4,0.0,0.0,0.0,0.0,25攝氏度,清晰量的模糊化方法,4.2.2 基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制,溫度,模糊化,正高,正中,正低,零,負(fù)低,負(fù)中,負(fù)高,0.2,0.6,1.0,0.0,0.0,0.0,0.0,5攝氏度,清晰量的模糊化方法,4.2.2 基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制,4.2.2 基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制,(基于專家經(jīng)驗(yàn)的)模糊控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案,模糊化方法的確定,清晰化方法的確定,控制規(guī)則的確定,推

6、理方法的選取,專家控制規(guī)則（模糊條件語句） 采用語言描述的形式： IFTHEN,控制規(guī)則的確定,4.2.2 基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制,模糊控制規(guī)則是模糊控制器的核心，控制規(guī)則是人們對(duì)受控過程認(rèn)識(shí)的模糊信息的歸納和操作經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)，控制器的性能很大程度上取決于模糊控制規(guī)則的確定及其可調(diào)整性。選擇控制規(guī)則應(yīng)注意的問題：規(guī)則的條數(shù)及質(zhì)量。,控制規(guī)則的獲取方法,經(jīng)驗(yàn)歸納法,推理合成法,在通用控制規(guī)則的基礎(chǔ)上，進(jìn)行適當(dāng)修正，作為系統(tǒng)的控制規(guī)則。,模糊規(guī)則的形成依靠人的直覺和經(jīng)驗(yàn)，一般沒有成熟而 固定的設(shè)計(jì)過程和方法,控制規(guī)則的確定,4.2.2 基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制,4.2.2 基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制,(基

7、于專家經(jīng)驗(yàn)的)模糊控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案,模糊化方法的確定,清晰化方法的確定,控制規(guī)則的確定,推理方法的選取,測(cè)量 輸出 信號(hào) 對(duì)應(yīng) 的 模糊量,控制 信號(hào) 對(duì)應(yīng) 的 模糊集,模糊推理,推理方法的確定,4.2.2 基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制,推理機(jī)是模糊控制器，根據(jù)輸入模糊量和知識(shí)庫（數(shù)據(jù)庫、規(guī)則庫）完成模糊推理并求解模糊關(guān)系方程，從而獲得模糊控制量的功能部分。,模糊推理有多種實(shí)現(xiàn)方法，如基于模糊關(guān)系矩陣的Mamdani推理合成法，Mamdani直接推理法，拉森推理法，Baldwin推理法，模糊推理直接法，精確值直接推理法，強(qiáng)度轉(zhuǎn)移法等。推理的結(jié)果是一個(gè)模糊向量(模糊集),推理方法的確定,4.2.2 基

8、于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制,Mamdani推理合成法中控制規(guī)則所蘊(yùn)含的關(guān)系,4.2.2 基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制,推理方法的確定,4.2.2 基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制,(基于專家經(jīng)驗(yàn)的)模糊控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案,模糊化方法的確定,清晰化方法的確定,控制規(guī)則的確定,推理方法的選取,精確 的 控制 信號(hào),清晰化,4.2.2 基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制,清晰化方法的確定,控制 信號(hào) 對(duì)應(yīng) 的 模糊集,經(jīng)過模糊推理得到的控制輸出，是一個(gè)模糊隸屬函數(shù)或模糊子集。必須將模糊輸出隸屬函數(shù)中求出最能代表這個(gè)模糊集合作用的精確控制量,常用的清晰化(模糊判決)方法有：,最大隸屬度法,加權(quán)平均法,重心法,中位數(shù)法,4.2.2 基于專

9、家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制,清晰化方法的確定,在推理結(jié)論的模糊集合中，取隸屬度最大的那個(gè)元素作為輸出量。如果所得到的隸屬函數(shù)曲線是平頂?shù)?，則其具有最大隸屬度的元素不止一個(gè)，需要對(duì)這些最大隸屬度的元素求平均值。這種方法具有簡單、方便、易實(shí)現(xiàn)以及實(shí)時(shí)性好等優(yōu)點(diǎn)，但丟掉了隸屬度較小的元素，忽略了模糊椎理結(jié)果的隸屬函數(shù)形狀寬窄和分布情況，所概括的信息量較少，所以這種方法應(yīng)用于實(shí)時(shí)性要求高但控制精度要求低的控制系統(tǒng)中。,最大隸屬度法,4.2.2 基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制,清晰化方法的確定,控制作用按下式求得：,系數(shù)ki應(yīng)根據(jù)實(shí)際情況加以選擇，不同取法將直接影響 系統(tǒng)性能，所以可通過選擇和調(diào)整該系數(shù)來改善系統(tǒng) 性能，

10、具有較大的靈活性,加權(quán)平均法,4.2.2 基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制,清晰化方法的確定,如何避免模糊控制中的大量在線計(jì)算？,4.2.2 基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制,當(dāng)控制規(guī)則個(gè)數(shù)增多時(shí)，進(jìn)行在線模糊推理的計(jì)算復(fù)雜度會(huì)快速升高，影響模糊控制器的在線實(shí)現(xiàn),對(duì)測(cè)量輸出信號(hào)進(jìn)行量化(從無限轉(zhuǎn)為有限)，進(jìn)而將所有可能的模糊輸入輸出關(guān)系進(jìn)行離線計(jì)算，其結(jié)果作為模糊控制表供在線控制時(shí)查詢使用,問題及原因,解決方案,精確 的 測(cè)量 輸出 信號(hào),模糊 的 測(cè)量 輸出 信號(hào),隸屬度函數(shù)表,截取,量化,如何避免模糊控制中的大量在線計(jì)算？,4.2.2 基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制,關(guān)于溫度的隸屬度函數(shù)表,如何避免模糊控制中的大量在

11、線計(jì)算？,4.2.2 基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制,關(guān)于濕度的隸屬度函數(shù)表,如何避免模糊控制中的大量在線計(jì)算？,4.2.2 基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制,模糊規(guī)則表,如何避免模糊控制中的大量在線計(jì)算？,4.2.2 基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制,溫度,濕度,控制量,如何避免模糊控制中的大量在線計(jì)算？,4.2.2 基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制,模糊控制表,如何避免模糊控制中的大量在線計(jì)算？,4.2.2 基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制,模糊控制表,基于現(xiàn)場(chǎng)操作人員的控制經(jīng)驗(yàn)或相關(guān)專家的知識(shí)，在設(shè)計(jì)中不需要建立被控對(duì)象的精確數(shù)學(xué)模型，因而使得控制機(jī)理和策略易于接受與理解，設(shè)計(jì)簡單，便于應(yīng)用。模糊控制對(duì)那些數(shù)學(xué)模型難以獲取、動(dòng)態(tài)特性不

12、易掌握或變化非常顯著的對(duì)象非常適用。,模糊控制算法是基于啟發(fā)性的知識(shí)及語言決策規(guī)則設(shè)計(jì)的，這有利于模擬人工控制的過程和方法，,4.2.2 基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制,(基于專家經(jīng)驗(yàn)的)模糊控制方法-優(yōu)勢(shì),4.2.2 基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制,(基于專家經(jīng)驗(yàn)的)模糊控制方法-應(yīng)用案例,1975 年, 英國工程師 Mamdani和和Assilian 創(chuàng)立了模糊控制器的的基本框架, 并將模糊控制器用于控制蒸汽機(jī),1978年, 丹麥Holmblad和和Qstergaard 開發(fā)出了模糊水泥窯控制器,20世紀(jì)80年代初, 來自于日立公司的 Yasunobu和Miyamoto 開始給仙臺(tái)地鐵開發(fā)模糊系統(tǒng)。他們于1987年結(jié)束了該項(xiàng)目, 并創(chuàng)造了世界上最先進(jìn)的地鐵系統(tǒng),20世紀(jì)90年代初, 帶“模糊控制器” 的空調(diào)器、電冰箱、洗衣機(jī)、洗碗機(jī)等家用電器風(fēng)靡日本,4.2.2 基于專家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制,(基于專家經(jīng)驗(yàn)的)模糊控制方法-應(yīng)用案例,（基于專家經(jīng)驗(yàn)的）模糊控制具有先天的不嚴(yán)謹(jǐn)性，這是由于模糊是傳統(tǒng)邏輯的一種擴(kuò)展，整個(gè)過程是“定義”出來的。當(dāng)然每一種“定義”都有其優(yōu)勢(shì)或者特點(diǎn)