1、 1 毕业论文 文献综述 电气工程及自动化 模糊逻辑的发展及应用 摘要： 模糊控制已广泛应用于工业过程的控制，家用电器及电子技术应用等领域。这种控制方式并不依赖于数学模型，仅依赖于人的经验积累、感觉和逻辑判断。目前如何获得模糊规则以及隶属函数问题及如何保护模糊系统的稳定性仍然是研究的热点问题。 关键词： 模糊逻辑；逻辑判断；鲁棒性 1 引言 模糊逻辑是建立在人类思维具有模糊逻辑特性的基础上的。模糊控制与传统控制有着本质的区别，它不像经典控制那样需要用精确的数字所描述的传递函数，也不像现代理论那样需要用矩阵表示的状态方程。 模糊控制的核心是在于它用具有模糊性的语言条件语句，作为控制规则去执行控制
2、1。控制规则往往是由对被控过程十分熟悉的专门人员给出的，所以模糊控制在本质上来说是一种专家控制。这种控制的控制规则充分反映了人的智能活动。 传统控制方法以数学公式描述控制过程，往往可以给出十分严密和明确的数学表达。模糊控制以语句规则描述控制过程，使习惯了用精确数学刻划控制过程的人们不易适应和迷惑。实际上，模糊控制是一种与传统精确数学完全不同的数学 模糊数学为基础理论建立起来的。它有一整套和传统控制方法完全不同的理论和方法 2。何 况，一种技术是否先进，是以其在实际中应用是否取得良好效果而体现的，绝不是因对其冗长的论证或美妙的描述就会优秀起来。模糊控制这种技术，尽管其理论系统尚未完善，但其大量应
3、用的超常成效足以表明它是一种前途无量的技术 3。 当今，模糊已广泛应用于工业过程的控制，家用电器智能化、仪器仪表自动化、计算机及电子技术应用等领域。学习和掌握模糊控制技术已经成为相关领域广大工程技术人员的迫切需要 4。 在一般人的印象中，经典的数学应该是精确的，严格地说不应该是模糊的。但是模糊现象又的确客观存在于人类思维、社会现象和自然现象 中，为了描述这类现象而产生了模糊数学。在此，“模糊”这个词并不是贬义词，而是客观事物的准确反映。而且，随着科学技术的逐渐发展和相互渗透，过去有些与数学无关或者关系不大的学科，如生物学、医学、语言学等，都迫切要求数学化和定量化，而这些学科又包含了大量的模糊概
4、念，不能或不便应用经典数学描述。所以只能改变数学本身，使其适应于更广泛的科学 5。 2 模糊控制的产生和发展 2 在控制系统传统设计中，都需要了解被控制对象的数学模型。但是，对于一些生产过程，要获得既有足够精确性又便于系统分析的数学模型是相当困难的。这就使现代 控制 理论的应用受到限制6。然而，一个熟练地操作人员就能够对系统中的各种参量，如温度、压力、以致颜色、气味等，作出响应和判断，最终获得良好的人工控制效果。这种控制方式并不依赖于数学模型，仅依赖于人的经验积累、感觉和逻辑判断。由此得到启发，将头脑中的经验加以总结，把凭经验所采取的相应措施总结成一条条控制规则，进而构筑一个控制器去代替人对复
5、杂的生产过程进行控制，这种控制就是模糊控制 7。 1974 年英国伦敦大学教授 E H Mamdani 首先成功把模糊理论用于锅炉和蒸汽机的控制，这一开拓性的工作标志着模糊控 制工程的诞生。我国模糊控制理论及其研究工作是从 1979 年开始的。随后模糊控制技术在生产生活中得到了广泛的应用，模糊控制获得巨大成功主要原因在于它具有如下一些突出特点： 模糊控制是一种基于规则的控制，它直接采用语言型控制规则，其依据是现场工作人员的操作经验或相关专家的知识，在设计中不需要建立被控对象的精确数学模型，因此使得控制机理和策略易于接受和理解，设计简单，便于应用。 由工业过程的定性认识出发，比较容易建立语言控制
6、规则，因而模糊控制对那些数学模型难以获取，动态特性不易掌握或者变化非常显著的对象 非常实用。 基于模型的控制算法和系统设计方法，由于出发点和性能指标不同，容易导致较大差异；但一个系统语言控制规则却具有相对的独立性，利用这些控制规则间的模糊连接，容易找到折中的选择，使控制效果优于常规控制器。 模糊控制是基于启发性知识及语言决策规则设计的，这有利于模拟人工控制过程和方法，增强控制系统的适应能力，使之具有一定的智能水平。 模糊控制系统的鲁棒性强，干扰和参数变化对控制效果的影响被大大减弱，尤其适合于非线性、时变及纯滞后系统的控制 8。 3 模糊控制方法的研究及现状 L A Zadeh 最早提出了简单
7、Fuzzy 控制理论，简单 Fuzzy 模糊控制器和常规控制器比起来具有无需建立被控对象数学模型，对被控对象的非线性和时变具有一定的适应性等优点，然而它也存在一定的缺陷： 精度不高 自适应能力有限 易产生振荡现象 3 针对上述问题人们也提出了许多改进方案，设计出各种各样的高性能模糊控制器，大多获得了成功应用。模糊控制技术从诞生到如今已有二十余年，它经历了由简单到复杂、由不完善到完善的阶段 9。二十多年来，模糊控制方法的研究取得了不少成果和进展。主要有以下几种模 糊控制方法： Fuzzy-PID 复合控制 参数自整定模糊控制 模型参考自适应模糊控制 自组织模糊控制 具有自学习功能的模糊控制 多变
8、量模糊控制 10 4 总结 进入 20 世纪 90 年代以来，由于国际上许多著名学者的参与以及工程应用中取得了大量的成功，尤其是对那些大量的无法用经典与现代控制理论建立精确数学模型的复杂系统，特别显得成绩非凡，因而导致了更多人的参与与研究，实际上已经作为智能控制的一个重要分支确定下来。在国际大趋势的推动下，模糊控制已开始多元化发展。除了上述的模糊控制的几大方面进展外，模糊 多变量控制、模糊预测控制、模糊变结构控制、模糊模式识别等的研究，也都属于较为前沿的研究方向。但是模糊系统理论还有一些重要的理论课题还没有解决。其中两个重要的问题是：如何获得模糊规则以及隶属函数问题及如何保护模糊系统的稳定性。
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