模糊控制系统4PPT教案学习.pptx

会计学
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模糊控制系统4
模糊控制器的基本结构及主要类型
模糊控制器的基本结构
（1）模糊化接口（Fuzzification）
所谓模糊化，就是通过传感器把被控对象的相关物理量→电量，若传感器的输出量是连续的模拟量 数字量作为计算机的输入测量值→标准化处理（即把其变化范围映射到相应内部论域中，然后将内部论域中该输入数据转换成相应语言变量的概念，并构成模糊集合）。
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这样就把输入的精确量变换成用模糊集合隶属函数表示的某一模糊变量的值。完成这部分功能的模块就称作模糊化接口。
模糊化接口的主要功能：将输入变量的精确值→其对应论域上自然语言描述的模糊集合，以便进行模糊推理和决策。
具体包括：
①测量输入变量。传感器的输出。
②论域变换，即实际论域→内部论域。
实际论域也就是精确量的基本论域，它可以通过实验或理论指导来确定，它在控制过程中往往是不变化的。
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例：以两输入单输出模糊控制系统为例，设误差的基本论域为 ，误差变化的基本论域为 ，控制量的变化范围为 。
类似地，
设误差的模糊论域为
误差变化的论域为
控制量的论域为
一般来说，论域的量化等级越细，控制精度也越高。但过细的量化等级将使算法复杂化，而且也没有必要。确定了变量的基本论域和模糊集论域后，比例因子也就确定了。
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量化因子： ， ，
比例因子：
注：误差和误差变化这两个变量的连续值与其论域中的离散值并不是一一对应的。
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（2）模糊推理机（Inference engine）
模糊推理机由知识库（数据库和规则库）与模糊推理决策逻辑构成。这是基本部分。
①知识库（Knowledge base）=数据库（Date base）+语言控制规则库（Rule base）
模糊控制器的核心。
②模糊推理机
主要功能：模仿人的思维特征，根据模糊控制规则，运用模糊数学理论对模糊控制规则进行计算推理。
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（3）解模糊接口（Defuzzification）
原因：模糊推理得出的模糊输出量不能直接去控制执行机构，必须确定一个最具有代表性的值作为真正的输出控制量，即解模糊判决。
主要功能：
①比例映射：内部论域→实际论域。
②解模糊：模糊控制量→精确的控制作用，模糊化的反过程。
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