文档介绍：第三章、计算机控制算法
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（PID）控制 .
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基本算法
双位控制是一种最简单的控制算法，它的动作规律是当测量值大于给定复杂，往往很难通过内在机理的分析，直接得到描述对象特性的数学表达式；
一些得到的数学表达式（一般是高阶微分方程式或偏微分方程式）很难求解；
建模推导的过程中，往往作了许多假定和假设，忽略了很多次要因素。但是在实际中，由于条件的变化，可能某些假定与实际不完全相符，或者有些原来次要的因素上升为不能忽略的因素，以致数学表达式与实际机理差距很大。
⑵实验建模方法
在所要研究的对象上，加上一个人为的输入作用（输入量），然后。用仪表测取并记录表征对象特性的物理量（输出量）随时间变化的规律，得到一系列实验数据（或曲线）。这些数据或曲线就可以用来表示对象的特性。对这些数据或曲线再加以必要的数据处理，可使之转化为描述对象特性的数学模型。
⑶实验建模实例
通过实验获得低碳钢屈服点δ与晶粒直径d之间关系的数学模型。经实验获得的对应关系数据如下：
用最小二乘法建立d与δ之间关系的数学模型。以ｄ-1/2作为x,δ作为y，取y=a+bx，为一直线。设实验数据点为(x,y)，各点与直线的误差为ei.，有：
所有实验数据点误差的平方和为：
其最小值的条件是：
得
取a=σ0,b=k,经计算得到以下数学模型公式：
模糊控制的基本概念.
模糊控制算法的基本步骤.
模糊控制的几种应用方法.
模糊控制的基本概念
⑴模糊控制的特点
经典控制理论只适应于线性定常（时不变）系统的控制。
许多复杂的非线性系统，常常难以获得满意的数学模型。
一个熟练工人，却能凭自己的并不精确的实践经验，手工达到比较满意的控制效果。
人工成功的关键在于推理的非精确或模糊性。
模糊控制可控制复杂的非线性和大滞后系统。
⑵隶属度函数
A是论域U的一个子集（模糊集），A(.)称为模糊集的隶属函数，A(u)(值域[0,1])称为u对A的隶属度。描述某个确定量隶属于某个模糊语言变量的程度 。
例：下面是“中年人”集合的隶属度函数：
A(x)
x
0 35 45
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模糊控制算法的基本步骤
⑴模糊控制过程的基本结构
模糊控制原理是采用人的思维，即按语言规则进行推理 的过程。
模糊化
清晰化
模糊规则推理
知识库
e
c
E
c
U
u
⑵模糊化
模糊化的作用是将给定值与输出量的偏差e及其变化率c的精确量转换为模糊化量。
根据输入变量模糊子集的隶属度函数找出相应的隶属度 。
常用下式把输入量转化为±n之间的数，即变量的模糊子集论域 ，再求隶属度。
实际中多把一个物理量分成“正大”，“正中”，“正小”’，“零”，“负小”，“负中”，“负大”七级，即n=6。
-6 -4 -2 0 2 4 6
⑶模糊规则推理
根据规则库中的推理式由模糊化的输入量得到输出模糊量。一般推理式形式为：IF X is A and Y is B，THEN Z is C。
例如：if e=NB and c=ZE then U=PB
if e=PS and c=PB then U=NB
if e=PM and c=NS then U=NM
⑷清晰化
清晰化即是将语言表示的模糊量恢复到精确的数值，也就是根据输出模糊子集的隶属度计算出确定的输出数值。
常用的清晰化方法是面积重心法COG（Center of Gravity），其计算式为：
例 ：若U=++++
则：
模糊控制的几种应用方法
(1)查表法
将输入量的隶属度函数、模糊控制规则及输出量的隶属度函数都用表格来表示。输入量的模糊化、模糊规则推理和输出量的清晰化都是通过查表的方法来实现。
模糊变量偏差E赋值表
模糊变量偏差变化率EC赋值表
模糊变量推理规则表
C
模糊变量输出U赋值表
⑵专用硬件模糊控制器
专用硬件模糊控制器是