文档介绍：模糊系统与模糊控制简介
--博士生论坛系列报告
2017/11/11
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主要内容
模糊系统概述
模糊推理方法
模糊系统的通用逼近能力
模糊控制器的结构分析
模糊控制器的稳定性
模糊控制器的系统化设计
模糊PID
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模糊系统概述
模糊系统发展的历程
1965年,美国系统论专家Zadeh教授创立了模糊集合理论,提供了处理模糊信息的工具
1974年,英国学者Mamdani首次将模糊理论应用于工业控制(蒸气机的压力和速度控制)
近30年来,模糊控制在理论、方法和应用都取得了巨大的进展
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模糊系统概述
模糊理论的地位已经和六七十年代有了根本性的不同:模糊逻辑的数学基础已经比较好地建立起来;最基本的理论已经到位;模糊逻辑在基础学科――特别是在数学、物理和化学――的影响日益显著;基于模糊理论的应用向家用消费品、工业系统、生物工程、决策分析和认识技术等各个方向发展
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模糊系统概述
模糊控制理论出现的必然性
自动控制理论发展的两个主要阶段:
经典控制理论――主要解决单变量系统的
反馈控制
现代控制理论――主要解决多变量系统的
优化控制
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模糊系统概述
现代工业具有以下特征:
复杂性:系统结构和参数的高维、时变、
高度非线性
不确定性:系统内外部的未知和不确定
的因素
高标准的性能要求
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模糊系统概述
模糊控制的特征:
不需要对象的精确数学模型,而要求有关的控制经验和知识
鲁棒性强
适用于非线性、时变、大滞后系统的控制
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模糊系统概述
模糊控制器的结构图
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模糊系统概述
常规方法需要系统的模型,这有时是很难做到的,智能控制在此背景下发展起来,模糊控制、神经网络控制、专家系统被视为三种典型的智能控制方法。
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模糊系统概述
模糊理论经常被问及的问题
能否举一个例子,只能用模糊控制来解决,而其它方法无法解决。
我们是否需要模糊理论,因为模糊理论能解决的问题用概率论同样可以解决。
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