基于狀態(tài)空間方法的自適應(yīng)模糊控制研究.pdf

1、模糊控制作為智能控制領(lǐng)域一項重要的研究內(nèi)容，經(jīng)過幾十年的發(fā)展，在很多領(lǐng)域取得了巨大成功，模糊控制理論也取得了很大的發(fā)展。但由于模糊控制模擬人的推理和決策過程，在不依賴于被控對象數(shù)學模型的基礎(chǔ)上模仿人的控制經(jīng)驗，因而無法象經(jīng)典控制理論和現(xiàn)代控制理論一樣對控制系統(tǒng)進行精確描述，從而引發(fā)其在對系統(tǒng)性能分析、穩(wěn)定性分析等方面的問題，而且，由于模糊控制系統(tǒng)的設(shè)計很大程度上依賴于專家和有經(jīng)驗操作者的控制經(jīng)驗，在模糊變量選擇，模糊集合劃分，隸屬函數(shù)選

2、擇，規(guī)則庫的建立等方面都沒有形成系統(tǒng)的設(shè)計方法，使模糊控制的發(fā)展和應(yīng)用受到很大的局限。本文從對模糊控制理論基本問題分析入手，借鑒現(xiàn)代控制理論成功的方法和前人在模糊控制方面取得的一些研究成果，提出了新的對模糊控制系統(tǒng)進行描述、分析和設(shè)計的方法，主要取得如下的研究成果：1.明確提出了被控對象語言模型。早期的模糊控制理論中，單方面強調(diào)了模糊控制不需要被控對象精確數(shù)學模型，使模糊控制系統(tǒng)設(shè)計變得簡單的優(yōu)點，忽略了被控對象模型在系統(tǒng)設(shè)計和分析中的

3、重要價值，本文引入被控對象語言模型，一方面繼承了模糊控制不需要精確數(shù)學模型，模擬人類控制經(jīng)驗和推理過程的優(yōu)點，一方面對被控對象進行描述，使控制系統(tǒng)的分析和設(shè)計構(gòu)成閉環(huán)系統(tǒng)，在此基礎(chǔ)上可以進行更好的系統(tǒng)分析和設(shè)計。 2.在模糊控制系統(tǒng)中引入狀態(tài)空間方法。狀態(tài)空間描述在現(xiàn)代控制理論中取得了巨大成功，是現(xiàn)代控制理論進行系統(tǒng)設(shè)計與分析的基礎(chǔ)，本文在模糊控制系統(tǒng)中引入狀態(tài)空間方法，提出在狀態(tài)空間方法下模糊推理的描述與實現(xiàn)。為被控對象語言模

4、型描述提供了工具，也為模糊控制系統(tǒng)的描述和分析提供了基礎(chǔ)。 3.分析了模糊控制中模糊集合劃分對系統(tǒng)性能的影響，并且在狀態(tài)空間描述方法的基礎(chǔ)上，提出了使用模糊集合貼近度對模糊控制中論域上模糊集合劃分、使用多維模糊集合貼近度進行規(guī)則庫中規(guī)則之間相容性判斷的依據(jù)。 4.在模糊控制系統(tǒng)中引入自適應(yīng)逆控制方法，形成自適應(yīng)模糊逆控制的模糊控制系統(tǒng)設(shè)計方法。自適應(yīng)逆控制是現(xiàn)代控制理論中一種有效的自適應(yīng)控制方法，在消除外界干擾和系統(tǒng)參數(shù)

5、變化方面有優(yōu)秀的性能，本文將自適應(yīng)逆控制方法引入模糊控制系統(tǒng)設(shè)計，在對被控對象模型先驗知識、系統(tǒng)期待性能的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)被控對象模型的學習和系統(tǒng)設(shè)計，實現(xiàn)自適應(yīng)模糊控制。 5.提出了多種群遺傳算法。在自適應(yīng)模糊逆控制中，需要建立被控對象的語言模型，被控對象可能隨著時間和環(huán)境的變化而發(fā)生參數(shù)變化，需要一種學習算法不斷對被控對象模型進行調(diào)整和優(yōu)化，本文借鑒自然界生物進化中多種群各自進化，相互適應(yīng)的機理，將模糊模型中規(guī)則庫和具體參數(shù)分別

6、作為兩個種群，采用實參數(shù)遺傳算法進行模型學習和優(yōu)化以獲得更好的收斂速度和模型精確性。 6.提出模糊模型求逆算法。自適應(yīng)模糊逆控制中需要使用模糊模型的求逆算法，本文在前人對模糊前向模型和逆模型研究成果的基礎(chǔ)上，對模糊模型求逆進行了討論并提出了有效的算法。 7.應(yīng)用前面提出的各種方法，以具有典型非線性、大滯后環(huán)節(jié)的多輸入單輸出系統(tǒng)—家用燃氣熱水器為原型，進行的系統(tǒng)分析、設(shè)計和仿真，解決了燃氣熱水器的恒溫控制，也驗證了前面提出