模糊控制器,它代替了一个常规控制器,也就是比例-积分-微分控制器。再前反馈控制系统中,一个可测量的扰动需被弥补。它需要一个好的模型, 但是数学模型是很难获得或者代价太昂贵。图1显示的是一个控制器和模糊补偿器,过程和反馈回路为了清楚被省略了。不考虑扰动输入,这个系统可被认为是线形和非线性的控制结合;控制器 C可以是线性比例-积分-微分控制器,而模糊控制器 F就是一个补充的非线性控制器。在参数适应控制计划里,模糊规则也被用来纠正调谐参数。(如图 2 )如果一个非线性装置改变了控制点,根据每个控制点改变控制器参数是很可能的。既然它原本是用来改变过程增益,所以它被叫做增益计划表。一个增益控制器包含了线性控制器,它的参数作为一种控制点函数被改变了,它需要所有的装置知识, 但是它作为弥补非线性和时变系统确实一个好方法。传感器测量被用来作为时间变量,支配着控制器参数的改变。不管系统是否是稳定的,这都是一个必须讨论的问题。稳定性关系到系统达到平衡或接近平衡的能力。一个稳定的线性系统将渐进的达到平衡,不管系统状态变量起始于何处。在线性系统里,判断系统稳定性是相对直接,比如判断系统所用的特征根是否都在负平面的左半轴。对于非线性系统,模糊系统经常是非线性的, 稳定的概念就更复杂了. 一个非线性系统, 如果它靠近平衡点, 就认为它是渐进稳定., 即使它只是接近平衡点, 没有达到平衡点, 它也会达到, 它就是稳定的.( 李亚普诺夫定理). 对于非线性系统, 判断系统稳定的条件更难, 一部分是因为系统的动态特性除了受到频率的影响, 还受到信号的振幅的影响. 我们所看到的文献一般都是理论的,感兴趣的读者会看到Driankov,Hellendoorn(1993) 或者 Passino ,Yurkovich(1998). 他们研究了四种方法( 李亚普诺夫函数), 他们为我们提供了几种参考.图1 前向反馈控制
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