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第卷第期模式识别与人工智能№.
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模糊控制器比例因子自整定专家系统
赵捧
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华东理工大学自动化研究所上孽
、,
麝晨
中国药科大学电子仪袭教研室南京
本文提出了一种基于规则的摸糊控制器因子定方法此方法采用了专家系统技术
. 依据
大量仿真实验的经验知识和控制理论知识总结出鼻有启发性的产生式规则,从而建立起了比例困.
自整定知识厍,并通过使用正向推理最终完成比例因子的闭环自整定仿真结果证明了该方法的有效
性
关键词模糊控制,比倒因子, 自整定’; 楱蝴琥
引言
【.
事实表明,
,应不断调整模
,对模糊控制器的比例因子进行在线修改
调整,从而得到了一种模糊控制比例园子自整定专家系统该系统依据大量仿真实验的经验知
,总结出具有启发性的产生式规则,从而
建立起了比例因子自整定知识库,通过使用正向推理逐步完成比例园子的闭环自整定,使系统
.
比例因子对系统响应的影响
,
系统响应的影响,固定其中两个参数,
的仿真研究,从仿真曲线得到了以下结论:
,
过慢.
乜过大或过小都会使收敛速率变慢.
越大,响应速率越’; 过大会出现响应严重振荡的情况; 过小又会使收敛速率
, 岛的变化给系统响应曲线带来的影响最大.

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模式识别与人工智能卷
比例因子自整定专家系统的建立
依据控制理论知识和上述仿真研究的经验,采用专家系统技术实现丁模糊控制器比例因子
.
图模糊控制器比例因子自整定专家系统框图
由图可见,
调整规则,、输出信息传给推理机构,推理机构根据所得
信息计算出实际性能指标,并与期望的性能指标相比较,,推理
机构根据采集的信息判断响应曲线的类型,告知知识库,知识库启动相应的调整规则,计算出新
的比例因子数值,使控制性能向希望逼近.
专家知识库的建立
. 数据采集
比例因子自整定所需要的数据包括目标期望值、假设给定值、动态记录值三方面的内容.
超调量,、回复时间、误差带%
% 误差带内. 目标期望值是根据
实际对象给出的,也是整定工作的最终目标.
假没给定值包括寻找目标所需的猜测值以及某些参数变化的极