机器第七次课.ppt

工业机器人控制一、什么是“控制”? 将输入映射称为合适的输出。有什么方法? “黑箱”可以是什么? 模糊控制系统、线性系统、专家系统、神经网络系统、微分(差分)方程(组)等等。很多方法可以使“黑箱”工作。但是应用模糊控制系统在很多情况下是一种很好的方法。因为模糊控制系统的构造更快速、成本更低廉! 二、模糊理论的产生大多数人在日常生活中经常会遇到大量的模糊概念,比如“这个小女孩儿漂亮”中的“漂亮”、“今天的天气冷”中的“冷”以及“地大物博”、“物美价廉”等等,它们都没有明确的界限。这些没有明确界限的概念,我们把他们称为模糊概念。虽然无法对这些模糊的概念用精确的数量来表示,但是人们听起来却心领神会,这表明“精确数学”本身存在着一定的局限性。模糊逻辑是处理现实世界中“重要性”和“精确性”折衷的利器! 科学技术的日益深化,以及社会的不断进步,使得我们所要研究的对象越来越复杂,这样就使得“大系统”出现了。在大系统中, “精确性”和“复杂性”是相互矛盾的,即存在不相容原理:当系统复杂性增大时,其精确化的能力将自然而然的降低,在达到一定阈值时,复杂性和精确性将相互排斥。这就是说,系统的复杂程度越高, 有意义的精确性越低。这是因为系统越复杂,包含的因素就越多。那么采用常规的手段就不可能对全部因素进行考察,而通常的做法是只能着重考虑主要因素,忽略其余部分。这时,用传统的方法建立系统的数学模型就非常困难了,甚至不可能! 而 20世纪末爆发的电子技术和信息技术革命的总任务不只是提高体力劳动效率,更重要的是用机器人代替人的部分脑力劳动,模仿人的思维,从而大大提高脑力劳动效率。但是人类的大量思维具有模糊性,而传统数学对此确显得无能为力,从而构成了计算机模拟人类思维活动的主要缺陷。要解决这种缺陷,就需要对传统数学进行本质上的发展和改造。从而寻找新的途径来解决大量的模糊性问题。模糊理论就是在这样的背景下产生的。 1965 年,加利福尼亚大学的 Zadeh (扎德) 教授,把经典集合与多值逻辑融合在一起, 创立了模糊集合理论,从此宣告了模糊数学的诞生。有些学者将数学分为经典数学、统计数学和模糊数学三大类。研究表明,模糊数学不单是数字和符号的形式演算,而且能够模拟人脑的模糊推理过程。这才是模糊数学具有强大生命力的地方! 三、模糊控制理论的创立科学技术的发展都有其阶段性、连续性和必然性。其发展过程包括着开拓创新的过程。 1、经典控制理论建立时间: 20世纪 40年代。处理对象:单输入、单输出的线性定常反馈系统。应用前提:要有一个用高阶微分方程来描述系统的运动状态。理论本质:频率法。主要研究:传递函数、频率特性以及根轨迹等。例如 Bode 图,根轨迹法, Routh 判据, Nyquist 判据等。 2、现代控制理论随着电子技术、传感器技术以及计算机技术的发展和应用,航天飞行器技术等空间技术的发展,控制系统变得越来越复杂,经典控制理论越来越满足不了社会发展的要求,从而但产生了现代控制理论。建立时间: 20世纪 60年代。处理对象:多输入、多输出和时变系统。应用前提:要有一个一阶微分方程(或差分方程)组,即状态方程来描述系统的运动状态。理论本质:时域法。主要研究:系统运动状态的描述、可控性、可观性等。还有 Lyapunov 稳定判据以及建立在统计函数理论基础上的系统识别、 Kalman 滤波理论等。综上,不论是经典控制理论还是现代控制理论,一个共同的特点就是要以获得系统的精确数学模型为前提。它们也在工业自动化及航空航天领域发挥了巨大的作用,也取得的令人满意的效果。但是,实践中往往很多工业过程极其复杂,难以建立其数学模型, 有的即使建立了也难以用计算机实现。而且有些复杂系统数学模型的建立是基于很多“理想”和“忽略”基础上的,根本无法准确表示现实系统。这些情况下,无法获得精确的数学模型,但客观上有要求对其进行精确地控制,往往传统的控制理论无法满足要求。这时就迫切地需要一种新的控制理论来解决上述问题。模糊控制就是一种解决上述问题的新途径!它可以通过模糊集合将人类的判断、思维过程用比较简单的数学形式表达出来,从而为复杂系统得到更合乎实际的、更符合人类思维方式的处理。