要想获得正确而又精密的数学模型是相当困难的。对于这些系统却具有大量的以定性的形式表示的极其重要的先验信息,以及仅仅用语言规定的性能指标。同时,要求过程的操作人员是系统的基本组成部分等。所有这些都是一种不精确性,应用一般的控制理论是很难实现控制的,但是,这类系统由人来控制却往往容易做到。这是因为过程操作人员的控制方法是建立在直观的和经验的基础上,他们凭借实践积累的经验,采取适当的对策完成控制任务,于是,人们把操作人员的控制经验归纳成定性描述的一组条件语句,然后运用模糊集合理论将其定量化,使控制器得以接受人的经验,模仿人的操作策略,这样就产生了以模-7-糊集合理论为基础的模糊控制器。模糊控制理论的提出是控制思想的一次深刻的变革,它标志着人工智能发展到了一个新的阶段。2.2模糊控制概念模糊逻辑控制简称模糊控制,是一种基于模糊数学理论的新型控制方法。模糊控制中的模糊量描述是以模糊集合论为基础的,模糊控制的核心在于模糊控制器。模糊控制器在模糊控制中起十分关键的作用。实施模糊控制要经过3个过程,即:1)将输入的机器、精确量经输入隶属函数映射成模糊输入变量(模糊化);2)用模糊规则对模糊输入变量推理,并得到模糊控制变量(模糊推理);3)用输入隶属函数将模糊控制变量转换成能进行实际控制的精确控制。模糊控制的输出量是唯一的,也就是说它给执行机构是一个确定的信号。在模糊控制器的设计过程中,一般是先将一个精确的输入量模糊化。使每一个输入量都对应一个模糊集合。然后又由专家经验制订模糊控制规则,并进行模糊推理。控制规则是模糊控制器的核心所在。最后,要将模糊控制的输出进行清晰化处理,使输出量唯一。这是因为输入量开始时对应了一个模糊集合。经过模糊推理,必然得到一个模糊的输出量集合。但是一个执行机构的控制是唯一的,不能模棱两可。所以,要根据一定的计算方法得出一个唯一的输出量,传递给执行机构,进行各项调节。
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