陈村、均安、杏坛、龙江、乐从、北滘 大良、容桂、伦教、勒流
模糊控制在现代控制领域中，控制系统受到环境等因素干扰，控制器中采用传统PI控制算法已经远远达不到工程所需的精度要求，为了满足对复杂的非线性、不确定性系统的高性能控制，模糊控制思想应运而生。模糊控制器由模糊化接口、模糊规则库、模糊推理机和解模糊器组成，其基本结构框图。 模糊控制器中各部分的功能如下：1.模糊化接口模糊化接口作用是将输入的精确量变换成模糊域中对应的模糊量。常用的将精确量进行模糊化的方法是在模糊化接口中引入量化因子。在模糊控制器中，选取被控量的给定值与反馈值之间的偏差值e和偏差变化率ec作为模糊控制器的输入，对应的模糊量为偏差E和偏差变化率EC。假设e的论域定义为{m,m}，E的论域定义为{M,M}，ec的论域定义为{n,n}，EC的论域定义为{N,N}，则偏差的量化因子Ke和偏差变化率的量化因子Kec取值。 模糊论域通常被划分为有限个离散论域，工程中需要根据控制系统的实际精度需求确定模糊集合个数。本文将模糊论域划分为七个模糊集合，分别是{负大(NB)，负中(NM)，负小(NS)，零(ZO)，正小(PS)，正中(PM)，正大(PB)}，每个模糊集合选用三角形隶属度函数。采用语言控制规则形式设计模糊规则，得到模糊语言规则库。i，i=1,2,3,…,N………… 其中Ai，Bi，Ci{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}，U为模糊论域中对应的被控量的输出。
3.模糊推理机是模糊控制器的核心，MAMDANI模糊推理法是*简单也是*常用的模糊推理方法，本课题将采用MAMDANI模糊推理法实现模糊推理过程。4.解模糊器[54]模糊推理机的输出值是隶属于模糊集合的模糊量，需要对输出的模糊量进行清晰化处理，清晰化常用的处理方法有两种，*大隶属度法和重心法。*大隶属度法是将模糊输出量的*大值作为输出量，这种方法使用方便，但是精度不高，使用范围有限。重心法是将模糊输出量中各输出元素根据其隶属度求加权平均值，重心法的表达式。 iUF表示第i个规则的隶属度，iUF是第i个规则下的输出值。清晰化后，得到的输出值仍然是模糊论域中的模糊量，为了获得对应实际论域中的值，需要加入比例因子。设输出控制量的模糊子集的论域为{-l,l}，对应的实际论域为uuyy，则比例因子uK根据式 量化因子eK和ecK的选择直接影响控制系统的动态性能。当eK取值偏大，会使系统出现较大的超调，调节时间变长；当ecK取值较大时，会使系统超调量变小，但系统的响应速度会变慢；此外uK过小会使系统动态响应时间变长，而uK过大会使系统震荡。
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