模糊控制
關注創建者：匿名 創建時間：2021-07-26
模糊控制的實例教程
基于matlab的模糊自適應PID控制，具有10頁報告。傳統PID在對象變化時，控制器的參數難以自動調整。將模糊控制與PID控制結合，利用模糊推理方法實現對PID參數的在線自整定。使控制器具有較好的自適應性。使用MATLAB對系統進行仿真，結果表明系統的動態性能得到了提高。程序已調通，可直接運行。
直流電動機具有啟動轉矩大、控制性能優等特點。目前直流電機多采用傳統的PID控制，PID控制是最早發展起來的控制策略之一。由于其具有算法簡單、魯棒性好和可靠性高等優點，被廣泛應用于工業過程控制中。但PID控制適合于可建立精確數學模型的確定性控制系統。但實際的工業過程控制系統中存在很多非線性或時變的不確定因素，使得PID控制器的參數整定過程繁瑣。控制效果也因此而受影響。近些年來。隨著現代控制理論、智能控制和計算機技術的飛速發展。出現了很多新型的控制系統。模糊控制就是其中之一。本期帶來基于模糊PID的直流電機Simulink模型的搭建。
1、模糊控制
模糊控制作為目前最具實際意義的智能控制方法之一，以模糊集合論、模糊語言變量及模糊邏輯推理為基礎。實現一步模糊控制算法的過程：獲取被控制量的精確值。將此量與給定值比較得到誤差信號，一般選誤差信號作為模糊控制器的一個輸入量。把誤差信號的精確量進行模糊化變成模糊量。誤差的模糊量可用相應的模糊語言表示，得到誤差的模糊語言集合的一個子集（一個模糊矢量），再由誤差和模糊控制規則（模糊算子）根據推理的合成規則進行模糊決策，得到模糊控制量。
2、基于模糊控制的轉速調節器設計
直流電機控制系統中，外環轉速調節器采用模糊PID控制器．內環電流調節器依然采用傳統PID控制器。從理論上講．模糊控制器的維數越高。控制越精密。但是維數越高。模糊控制規則變得過于復雜，控制算法的實現相當困難。這是目前廣泛應用二維模糊控制器的原因所在。
模糊控制輸出量確定的過程：
①確定輸入與輸出變量的模糊子集和論域及其隸屬度：
②設計模糊推理關系，確定模糊控制規則，以明確模糊關系矩陣：
③模糊決策，確定輸出量在其論域上的模糊矢量：
④模糊判決，即將控制量去模糊化，得到確定的輸出變量。進而得到相應的控制表。
展開 本文將以電子三通閥和散熱風扇為控制風扇，研究合理的溫度協同控制算法，將電堆入口冷卻液溫度控制在68℃附近。
2.1 PID控制
PID控制是一種理論簡單、易于實現、無需控制對象的精確模型的控制方法，目前已廣泛用于工業生產中。PID控制由比例、積分、微分3個環節組成，其形式可表示為：
式中：e（t）為第t時刻的溫度誤差。
實際應用中，由于系統中往往存在噪聲，而微分環節對噪聲非常敏感，容易放大噪聲的影響，導致系統失控。因此，本文選用PI控制器對控制對象進行控制。由于冷卻系統中存在兩個控制對象，而PI控制通常適用于單輸入單輸出的情況，因此需要針對電子三通閥和散熱風扇分別設計雙PI控制器，如圖6所示。
圖6 雙PI控制器原理
2.2 模糊增量控制
模糊控制是一種智能控制方法，能夠充分利用人類專家經驗制定推理規則。相比傳統控制方法，模糊控制具有更佳的控制性能，非常適用于非線性，大滯后對象的控制。同時，模糊控制器可以用于多輸入輸出問題。本文將模糊控制用于冷卻系統的控制，和PI控制相比，只需設計1個模糊控制器即可得到2個輸出，實現對電子三通閥和散熱風扇的協同控制。在制定推理規則時，由于充分借鑒了實際操作經驗，有助于降低兩者之間的耦合性。
本文設計了一個二維二輸出的模糊增量控制器，如圖7所示。其中輸入為溫度的誤差e和溫度誤差的變化率ec，輸出為電子三通閥的開度增量△Uvalve和散熱風扇的轉速分別可表示為：
圖7 模糊增量協同控制結構
模糊控制的過程一般由4個部分組成：知識庫，模糊化，模糊推理和清晰化，如圖8所示。
展開 比如說有一個泵，我想控制他的轉速，在一個界面上輸入一個大小比如1000轉每分鐘，然后對應的后臺就自動控制泵到達了這個轉速。一直很好奇這是怎么實現的，當然我想了一個方法具體的步驟如下
1、用request把我要輸入的值傳遞到后臺，這里用Python實現一下
import requests
import json
url = 'http://192.168.150.1:8081/put'
pre = 136.
2.2.4 模糊控制技術
模糊控制技術是智能控制的一個重要分支。它是近代控制理論中建立在模糊集合論基礎上的一種給予模擬算法語言規則與模糊推理的控制理論。模糊控制有強的魯棒性（Robustness），干擾與參量變化對控制效果的影響被極大削弱，尤其適合非線性、時變及純滯后系統的控制。模糊控制無需被控制對象有完備精準的數學模型，故對難以創建模型的控制對象，如APS，不失為一種良好的控制方法。魯棒性是表征控制系統對特性及參數擾動的不敏感性。魯棒性強，使系統在異常、危險和誤操作情況下穩定性好。APS的動態檢測系統和模糊補償系統可靠運行得以保障。
目前，對資深駕駛員泊車經驗知識的運用是轉化為模糊控制來實現的。操作流程是：①尋找車位；②朝車位轉向；③朝車位反向轉向；④車位內姿勢調整4個環節。而關鍵的③、④這兩個環節這里只能定性，而轉向角度、方 向、起止等定量內容，熟練的駕駛員原是各自得心應手地操作，他人難以復制描述。模糊控制規則的完備性，模糊變量隸屬函數的全局最優性也就較難保證。
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二、嵌入式智能控制算法
智能高壓比例閥系統不再依賴外部PLC進行全部邏輯運算，而是集成嵌入式控制器，內置自適應PID、模糊控制或模型預測控制（MPC）等先進算法，這些算法可根據實時工況動態調整控制參數，有效應對負載突變、介質黏度變化等干擾因素，確保系統在復雜環境下仍保持穩定輸出，例如在新能源汽車電池注液過程中，智能算法能自動補償因溫度波動引起的流體特性變化，保障注液一致性。
模糊符主要有三種類型：
單例模糊處理器
Gaussian fuzzifier （高斯模糊器）
梯形或三角形模糊器
什么是模糊控制？
這是一種將類似人類的思維體現在控制系統中的技術。
它可能不是為了給出準確的推理而設計的，但它是為了給出可接受的推理。
將種群中的每個染色體輸入到模糊邏輯控制器中，并計算性能指標。
3. 使用進化算子創建新一代，直到滿足某個條件。
優勢（Advantages）：
1. 遺傳算法（GAs）用于開發模糊推理引擎使用的最佳規則集。
2. 遺傳算法用于優化隸屬函數的選擇。
3. 模糊遺傳算法是在所有離散模糊子集上的有向隨機搜索。
4. 它可以模仿人類的決策過程。
基于matlab的模糊自適應PID控制，具有10頁報告。傳統PID在對象變化時，控制器的參數難以自動調整。將模糊控制與PID控制結合，利用模糊推理方法實現對PID參數的在線自整定。使控制器具有較好的自適應性。使用MATLAB對系統進行仿真，結果表明系統的動態性能得到了提高。程序已調通，可直接運行。
、模糊控制系統、學習控制系統等；
上屆回顧：
2023年6月1日，第二屆CTIS消費者科技及創新展覽會在上海新國際博覽中心圓滿落幕。
盤點射出成型機在智能化技術的需求項目包括：學習控制、自適應控制、 模糊控制、神經網路控制、成型制造條件優化與自動生成、成型機械設備健康監控與診斷、射膠螺桿健康監控與診斷、故障監控與自診斷等。
人工智能與射出成型
人工智能是實現工業4.0重要的技術，人工智能是指通過計算器程序呈現、解釋和復制人類智能的技術。
、模糊控制系統、學習控制系統、大數據、物聯網、智慧城市、芯片、傳感器、算法框架、云服務、人工智能硬件解決方案、人工智能實驗室等無人機等；
人工智能其他：人機交互界面、知識庫、推理機、解釋器、綜合數據庫、人工智能實驗室、知識獲取、定理證明、博弈、遺傳編程、信息感應與辨證處理、人工生命、復雜系統、算法框架、遺傳算法等；
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水下滑翔機垂直面運動的模糊滑模控制方法[J]. 中國艦船研究, 2022, 17(5): 148–156 doi: 10.19693/j.issn.1673-3185.02521
[5] 陳志寧. 微波超天線技術的研究與發展[J].
比如說有一個泵，我想控制他的轉速，在一個界面上輸入一個大小比如1000轉每分鐘，然后對應的后臺就自動控制泵到達了這個轉速。一直很好奇這是怎么實現的，當然我想了一個方法具體的步驟如下
1、用request把我要輸入的值傳遞到后臺，這里用Python實現一下
import requests
import json
url = 'http://192.168.150.1:8081/put'
pre
這些特點決定了地鐵、城際鐵路中常用的PID、模糊邏輯控制、神經網絡控制、迭代學習控制等傳統方法［8］均不適用于高速列車自動駕駛。研究應用GOA3級或者GOA4級的自動駕駛系統，實現列車智能自主運行控制，是國際技術發展的趨勢。考慮到我國鐵路運用場景復雜、交路復雜、環境復雜、車型復雜等，GOA4級ATO在較長時期內不應是我國干線鐵路的研究方向。
