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模糊控制系统的结构和稳定性分析钢刀

时间:2022年08月19日

模糊控制系统的结构和稳定性分析

模糊控制系统的结构和稳定性分析 2011年12月09日 来源: 摘 要:采用经典控制理论中成熟的解析方法分析和设计模 糊控制系统是发展模糊控制理论的一条重要途径。系统地综述和讨论了其中两个主要方向, 即模糊控制器的解析结构和模糊控制系统的稳定性分析的最新研究成果,并对今后的研究工作进行了展望。关键词:模糊控制器,模糊控制系统,解析结构,稳定性分析分类号:TP 18Analytical Fuzzy Control Theory: Structure and Stability Analysis of Fuzzy Control Systems

Ding Yongsheng(East China University)Ying Hao(The University of Texas Medical Branch)Ren Lihong Shao Shihuang(East China University)

Abstract:Analysis and design of fuzzy control systems usi ng the mature analytical methods in classical control theory is an important way to develop fuzzy control theory. Recent research results of analytical analysis on structures of fuzzy controllers and stability of fuzzy control systems are o verviewed and discusse d systematically. The directions for future research are provided.Key words:fuzzy controllers, fuzzy control systems, analy tical structure, stability analysis▲

1 引 言

模糊系统技术具有语词计算和处理不精确性、不确定性和模糊信息的能力,近年来已被证明是解决许多实际复杂建模和控制问题的一种有效方法。但是,目前许多模糊系统仍采用黑箱方法,这是因为其结构的复杂性已成为传统数学分析的主要障碍。这种黑箱方法与经典控制理论中广泛采用的基于解析技术的设计方法有很大不同,它既不能提供对模糊系统的解析洞察,也不能对系统特性和性能进行有效的数学分析。这种缺陷会给其在许多领域的控制问题应用带来不实际性和不安全性。  为了发展模糊控制理论并让其具有坚实的理论基础,解析方法已引起许多学者的重视。基于解析方法,经典系统理论中许多成熟的方法能用于模糊系统的某些分析和设计。模糊控制器的解析结构分析和模糊控制系统的稳定性分析是其中两个主要方向。本文将系统地综述这两个方向的最新研究成果,并对今后的研究工作进行展望。

2 模糊控制系统组成

模糊控制器一般包括5部分:1)模糊化接口:将真实的确定量通过隶属函数转换成模糊量;2)数据库:用于存放输入和输出变量全部模糊子集的隶属函数;3)模糊规则集:以IF-THEN控制规则形式给出的信息,根据模糊规则形式,模糊控制器主要可分为Mamdani和Takagi- Sugeno(TS)两类;4)模糊推理机构:基于模糊规则,采用模糊逻辑操作和推理方法而获得模糊输出;5)解模糊接口:用于将模糊输出转换成系统的数值输出。  根据输入和输出变量的数目,可将模糊控制系统划分为单变量和多变量模糊控制系统。绝大多数模糊系统都是复杂的非线性系统,其输入和输出之间的非线性是由模糊控制器的上述各个组成部分引起的。

3 模糊控制器的结构分析

根据常规控制理论解析分析模糊控制器的结构,是发展模糊控制技术的一条重要途径。这对于模糊控制器的实际应用具有一定的指导意义,因为模糊控制技术中许多重要而难度较大的方面(如分析、设计、稳定性和鲁棒性),可用(非线性)控制理论中现有的数学技术有效地加以研究。目前,许多学者已很好地分析了 Mamdani模糊控制器和TS模糊控制器,包括一些较复杂的模糊控制器的解析结构。我们从以下几方面来展开讨论。

3.1 模糊控制器是非线性PID控制器  线性离散PID的表达式为

(1)

许多模糊控制器都能表示成(1)式的形式,只是控制器的增益随其输入的变化而变化,因此说,模糊控制器是非线性PID控制器。Ying[1]最先提出模糊PID控制器的解析结构,并证明了采用两个线性输入模糊集、四条模糊规则、Zadeh模糊逻辑AND和OR操作及重心解模糊器的最简单的 Mamdani模糊控制器是非线性PI控制器;接着又进一步将其结果推广到采用其它推理方法(如Mamdani最小、Larsen乘积、drastic乘积和有界乘积等)的各类Mamdani模糊控制器[2]。更复杂的情况是采用两个输入变量、多个对称或非对称的三角形输入模糊集、线性控制规则、均匀分布的独点输出模糊集、不同推理方法和重心解模糊器的Mamdani模糊控制器,已被证明是一个全局的两维多值继电控制器和一个局部的非线性PI控制器之和[3,4]。这些结果被一般化到采用非线性控制规则的单输入单输出[5]和两输入两输出模糊控制器[6

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