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推理控制——经验的作用

发布时间:2019-06-19 05:00 来源:未知 编辑:admin

  推理控制——模糊控制起源于60年代的美国,是加利福尼亚大学的L.A.Zaoleh教授最早提出了模糊(Fuzzy )

  的理论。20多年时间里,模糊控制这门新的控制技术吸引了众多的控制工作者,在许多不同领域,如工业生产、

  医疗、经济、军事等部门,甚至在城市垃圾焚烧,家用电器行业等方面得到了应用,并相应地取得了一些有益的成

  模糊理论是模糊控制的核心,在模糊理论中需要把一个事物的“不确定”程度用数学定量化地表示了出来,说

  明“不确定”度的大小。例如要表示大气的温度,当确定了时间、地点后,大气温度就是唯一确定的数值,是确定

  的概念,但是要表明该地某一时刻的气温是“热”、“不热”、或“适中”这些信息则是不确定的。由于人们对大

  气温度的感受不同,而且感受随时间、场合的变化也不尽相同,究竟多少摄氏度才算“热”、或“不热”并没有一

  个公认的定量标准或界限,因气温的变化是逐渐且连续的,不存在突变。故大气温度“热”、“不热”、“适中”

  这类词语就包含了有确定的概念,致使其分界线模糊不清,这类信息称之为模糊信息。在模糊理论中模糊信息

  元函数在数学上被看作是一个集合,即表示“不确定”程度的集合,称之为“模糊集”。模糊集的边界是不确

  定的,该有确定性与概率论或统计学中的有确定性有本质的不同。因概率代表某一事件发生前的不确定率,但事件

  模糊控制是一种以模糊理论为基础的反馈控制。实际上是在调节器部分应用模糊理论来进行计算。模糊控制适

  用于多变量和非线性控制,它不需要求取对象的特性,能取得比传统的控制更优异的效果,这是模糊控制的最大特

  点。但模糊控制需要进行相当的运算,这种运算对于常规模拟仪表是望而生畏的。因而只有在使用DCS 系统与计算

  机时,才具备实现工业对象模糊控制的条件。模糊控制是一种近似推理的控制,具有人类思维的若干特点。能够根

  据一系列模糊知识和数据,也即在一定的前提条件下统筹考虑控制过程的各种控制行为,推导出符合实际、符合逻

  辑关系的结论。IF A and B, THEN C 是模糊控制常使用的推断语言。由于在模糊控制中的前提条件是由测量传感

  器得到的,故是一些确定的值,推论的结果作为控制系统的操作变量送至执行单元,因此推论的结果也应该是确定

  的数值。因为唯一能体现模糊的地方在前提条件本身,所以模糊控制是在一些不确定的前提条件下,应用模糊理论

  进行模糊推断而得到一个确定的结果。因此推论本身往往既包含确定的成份,也包含模糊的成份。如在某个特殊条

  件下输出应增大还是减小,一般是确定的,但应增大或减小多少,执行速度如何,都是根据操作者的经验总结出来

  的,带有很大的人为性,在一定程度上是模糊的。模糊控制适用于理论和经验性推理,通常用于与人类判断和感觉

  有关的控制问题,以及难以建立数学模型的控制系统,并应用于采用常规PID 控制效果不理想的场合。

  由于模糊控制不需要对象的数学模型,能适用于非线性、时变的复杂对象以及多变量系统,而且它在控制过程

  中能采用多个评价指标,控制原则的改变也比较容易,因而根据熟练操作者技能总结出来的模糊控制能在许多领域

  发挥其特长。另外在推断原则的制定中也可以应用人工智能、专家系统,并把专家系统的智能与熟练工人的技能相

  结合。在自动化飞速发展的今天,模糊控制必定能得到更多的应用,受到更多控制工作者的重视。

  右图是使用模糊技术的小天鹅洗衣机。它能自动感知衣物的多少和环境温度,确定最佳水流、最佳水位和洗衣

  时间;清洗程序可由三清、二清自动判别;布料吸水后可自动补水,自动调整由于长期运转导致的水位误差。

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