英文翻译(胡芳芳)

电气信息工程学院

外 文 翻 译

译文名称： 模糊控制器的设计 专 业： 电气工程及其自动化 姓 名： 胡芳芳 班级学号： 指导教师： 王卓 译文出处： Journal of Computer Control

二○○八 年 四 月 二十 日

模糊控制器的设计

摘要

模糊控制器的设计要比常规控制器复杂的多，举例来说要确定模糊规则库，模糊推理机，模糊机制，以及数据模糊化和解模糊处理。 本文件确定并说明单回路模糊控制设计的选择，是基于正在实行的国家标准。本文还介绍了一种设计方法，即用PID控制器作为一个出发点。本文可以作为介绍模糊控制器的设计供设计工程师们查看。

目录

1 说明

2 模糊控制器结构

2.1预处理模块

2.2模糊化

2.3模糊规则库

2.4模糊推理机

2.5解模糊

2.6处理后模块

3 基于查表的控制器

4 输入输出框图

5 Takagi-Sugeno 型控制器

6 摘要

7 自适应规则

一.说明

相对模糊控制器来说常规PID控制器的设计比较容易，而模糊规则的建立需要许多额外的设计问题，虽然很多教科书介绍了模糊控制，但很少有介绍简单的模糊控制器的参数设置问题。现在介绍一种方法，是基于一个三步走的设计程序，即建立PID控制：

（1） 设计一个PID控制器。

（2） 插入一个等价的、线性的模糊控制器。

（3） 使它逐渐变成非线性。

涉及到模糊控制器的不同的组成部分的说将会做简短的介绍。在以下的三部分种将介绍3个简单的模糊控制器的是实现：一种是纯模糊控制器，TSK模糊控制器和具有模糊器和解模糊器的模糊控制器。通过一个简单的清单总结了简单的模糊控制器主要的设计选择。本文中的术语是基于现在正在实行的国际标准（国际展览中心，1996年） 。

模糊控制器可以用来控制消费产品，如洗衣机， 摄像机和电饭煲，以及工业生产过程，如水泥窑，地铁和机器人。模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法。 正如模糊逻辑可以简单的说成是确定语言而非准确的数字，模糊控制可以说是作用模糊语言来实现控制而不使方程式。模糊控制器可以包括根据经验建立的规则，这对控制的实现非常有帮助。

举一个模糊控制典型应用的例子：

1. 如果偏差是Neg并且偏差变化率也是Neg,则输出为NB。

2. 如果偏差是Neg并且偏差变化率是Zero,则输出为NM。

……

所有的规则合成叫做规则库，这些规则都是用if-then的结构来表示的，通常if后面的部分叫做条件，then后面的部分是结论。那个输入值Neg是负小的缩写，NB的等价意思是负大，NM是负中的意思。计算机能够根据输入的偏差和偏差变化率来执行相应规则和计算控制信号。

这里的目的是要找出并解释各种设计的选择。

在一个基控制器的控制规则里控制策略或多或少的是用自然语言来存储的。 控制策略是单独用语言变量来表示而不是用数学方程来描述的。基于自然语言变量规则的控制器是很容易被一个非专业的最终用户理解和应用。一个等效的控制器可以实施利用传统技术。事实上，任何一个基于规则的控制器均可以等效替代，公式转换语言—是一种易于实现的控制系统。

模糊控制器被应用于各种控制方案中（IEC，1996） 。最直观的一个是直接控制，而模糊控制器在一个反馈控制系统中放在前向通道里（图1） 。输出与给定值相比较，如果有偏差，控制器根据控制策略采取措施。在这个框图中，箭头可以被理解为同时有几个信号的多回路控制。这里的控制器为模糊控制器，它取代了传统的控制器，也就是说PID(比列、积分、微分)控制器。

图1

在反馈通道控制里（图2 ）通过测量扰动来实现补偿。它需要一个精确的模型，如果一个数学模型的建立比较困难，模糊模型就可应用了。图2显示控制器和模糊补偿，为了易于理解把过程通道和反馈回路省略掉，图2可以被看作是一个合成的线性和非线性控制器组合。控制器C是一个线性的PID控制器，而模糊控制器的F是一个补充的非线性控制器。

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图2

图3

模糊规则也被用来校正参数以实现自适应控制（图3 ） 。如果一个非线性设备改变工作点，可能会引起控制器参数的变化。这就是自适增益应调度控制，自适应增益调度控制器包含一个线性控制器，其参数的变化影响控制器的功能。它需要了解设备的知识，但它往往是一个很好的方法，以补偿非线性和参数变化。传感器测量值用来提供给控制器来改变控制器参数，往往是同过查表得到。

模糊控制的设计是否能满足稳定性要求是一个开放性的问题。稳定性是衡量一个系统到平衡点的能力。无论系统的起始点在何处怎样变化，一个稳定的线性系统都会逐渐回到平衡点。这是相对简单的线性系统稳定性的方法，例如通过检查所有的特征值是在左半的复平面上来判断。拿非线性系统来说，模糊系统一般都具有非线性，稳定性的概念相对来说更复杂。一类非线性系统渐进稳定是说系统的输出逐渐接近平衡点。如果最终只能接近于平衡点，而不会收敛到它，也称之为平衡（李雅普诺夫意义上的稳定）。检验非线性系统稳定条件更为困难，部分原因是该系统的输出不仅受信号的振幅而且受信号的频率影响。有兴趣的读者可参照driankov，hellendoorn ＆reinfrank（1993）或passino ＆ yurkovich （1998）的著作。他们的报到了4种方法（李雅普诺夫方程，波波夫，循环，锥

度） ，以及这些理论的相关证明。它具有自身的特点能使不稳定的因素降到最以以保证稳定。

另一种可能性是近似的模糊控制器与线性控制器相结合，然后套用传统的线性分析和设计程序来逼近。它似乎可能是稳定边缘的非线性系统在某种意义上以稳定的边近似缘线性化，来实现如何接近逼近。本文说明如何建立这样一个线性逼近，但理论背景仍是未知。

有至少四个主要来源为寻找控制规则。

1.基于专家经验和控制工程的知识。一经典的例子是，水泥窑的模糊控制（Holmblad & Ostergaard, 1982）。最常见的办法建立这样一个规则，由专家或营办商举办的问卷调查来实现。

2.基于执行者的控制。模糊控制中的if-then语句规则可以从观察执行者的控制策略或逻辑书中得到，这些规则反应输入—输出的关系。

3. 基于过程的模糊模型控制。语言规则库可以被看作一逆模型的控制过程，因此，模糊控制规则可能获得由反转的模糊模型的过程。这种方法是限制了系统的可执行性，但它提供了一个明确的解决方案，假设模糊模型的开环和闭环系统可获得的（Braae&Rutherford in Lee, 1990）。另外的做法是模糊识别（Tong; Takagi & Sugeno;Sugeno-all in Lee,1990; Pedrycz,1993）或模糊模型为基础的控制（见稍后） 。

4. 基于学习规则的控制。自适应控制器就是一个例子控制器认定规则本身。神经网络是另一种可能性。

在模糊控制中没有过程的设计，如根轨迹设计，频率响应设计，极点配置的设计，或稳定的边缘，因为规则往往是非线性的。因此，我们将解决和描述模糊控制器基本组成和职能，以认识和了解各种商业软件包模糊控制器选择和设计。 有很的模糊控制语言和众多的商业软件工具（MIT,1995），但没有达成一致意见，造成混淆。我们做了很大的努力来统一标准化的术语，以下使用的是从国际电工委员会一项决议草案的一个标准中的术语（IEC,1996）.全国各地，信件中以粗体大写，例如A;向量是用小写粗实体来表示，例如x;标量用斜体字来表示，例如n;术语是用粗体来表示，例如min。

二.模糊控制器的结构

由特定组件的来设计模糊控制器。在框图4中，该控制器在预处理块和后处理块之间。下面逐一的介绍此框图。

1. 预处理模块

输入对于测量设备来说比较困难而非语言。框图中的第一格模块在进入控制器之前定义了条件。预处理的例子是：

? 量化或简化到整数

? 规范尺度到标准化范围

? 过滤以消除噪声干扰

? 取平均值

? 结合几个关键测量获得关键指标

? 分化或整合其离散等价

在离散系统中需要把测得的数值量化以便得到更好的控制水平。假设，例如，偏差变化率是4.5，但论域u=（-5 ,-4 ,...,0 ,...,4,5）,数值只能取最接近它的5。量化是以减少误差一种手段，但如果量化误差太大控制器可能会造成震荡使系统变得不稳定。