[實用新型]一種動態模糊控制系統有效
申請號: | 201320335365.0 | 申請日: | 2013-06-09 |
公開(公告)號: | CN203350635U | 公開(公告)日: | 2013-12-18 |
發明(設計)人: | 劉芳 | 申請(專利權)人: | 蘇州經貿職業技術學院 |
主分類號: | G05B13/02 | 分類號: | G05B13/02 |
代理公司: | 上海漢聲知識產權代理有限公司 31236 | 代理人: | 胡晶 |
地址: | 215009 *** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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摘要: | |||
搜索關鍵詞: | 一種 動態 模糊 控制系統 | ||
技術領域
本實用新型涉及智能控制領域,尤其涉及一種動態模糊控制系統。
背景技術
傳統的自動控制,包括經典控制和現代控制,而經典控制和現代控制的控制器的設計都要建立在被控對象的精確數學模型的基礎上,但在實際應用中,許多系統的影響因素很多,呈現出非線性、強耦合、時變及滯后的特性,其被控對象的精確數學模型非常復雜或根木就不存在,不能用傳統的控制方法進行控制。
為此,人們提出了模糊控制、人工神經網絡控制等智能控制方法,為解決非線性復雜系統的控制問題提供了一種有效途徑;其中,模糊控制由于其直接利用人類專家經驗作為控制規則,不需要建立精確的數學模型,使得控制機理和控制策略易于理解和接受,并且對非線性復雜對象的控制顯示了魯棒性好、控制性能高的優點,現已成為智能控制的一種重要技術手段。
目前的模糊控制其模糊邏輯部分大多是靜態的,不具備動態性能,是一種靜態控制器;現有技術中提出了一種新的動態模糊控制器(西安電子科技大學學報),該動態模糊控制器通過增加控制系統的輸入參數以及額外的模糊推理規則實現,不僅增加了系統的復雜性,而且其核心的控制規則仍然是基于靜態的模糊邏輯原理。
另外,為了克服模糊控制的模糊規則主要依靠人的經驗、靜態誤差大、不具有自學習能力等缺點,達到優化設計的目的,人們又將模糊規則與其他自學習和優化技術相結合形成了模糊混合方法,如模糊PID控制、模糊神經網絡控制、模糊專家系統控制、模糊遺傳算法控制等。但這些方法主要是針對控制系統中的靜態特性、模糊性、自學習性提出的,不能很好地解決非線性動態模糊系統過程控制中的動態性問題。
因此,有必要提出一種動態模糊控制系統,使其既能解決復雜的非線性動態模糊系統過程控制中的動態性問題,又能很好地在線追蹤被控對象參數的變化趨勢。
實用新型內容
為了克服現有技術的缺陷,本實用新型旨在提供一種不僅具有模糊控制系統的優點,而且不必額外增加控制系統的輸入參數和控制規則,實現簡單、直觀,并能在線追蹤被控對象參數變化的動態模糊控制系統。
為了實現上述目的,本實用新型提供了一種動態模糊控制系統,包括動態模糊知識庫模塊、動態模糊化接口模塊、動態模糊推理模塊以及清晰化接口模塊;其中,所述動態模糊化接口模塊連接一測量裝置,所述動態模糊化接口模塊接收所述測量裝置的采樣輸入量,將所述采樣輸入量與給定參考輸入量的偏差量映射到動態模糊輸入論域上,得到動態模糊輸入量,并將所述動態模糊輸入量輸入到所述動態模糊推理模塊;所述動態模糊推理模塊分別連接所述動態模糊化接口模塊和所述清晰化接口模塊,通過所述動態模糊推理模塊根據所述動態模糊知識庫模塊提供的動態模糊控制規則,并對所述動態模糊輸入量進行動態模糊蘊含及合成推理計算,得到對應動態模糊輸出論域的控制輸出量,并將所述控制輸出量輸入至所述清晰化接口模塊;所述清晰化接口模塊連接一執行機構,通過所述清晰化接口模塊將所述控制輸出量清晰化為確定的控制輸出量,最后將所述確定的控制輸出量輸出至所述執行機構,由所述執行機構對一被控對象進行控制;其中,所述動態模糊知識庫模塊分別連接所述動態模糊化接口模塊、所述動態模糊推理模塊和所述清晰化接口模塊,所述動態模糊知識庫模塊為所述動態模糊化接口模塊、所述動態模糊推理模塊和所述清晰化接口模塊提供動態模糊處理的規則和相關的各種參數;
較佳地,所述動態模糊知識庫模塊包括動態模糊數據庫和動態模糊控制規則庫,所述動態模糊數據庫中包括與動態模糊控制規則以及動態模糊數據處理有關的各種參數,主要包括尺度變換參數、定義的動態模糊輸入量和控制輸出量的動態模糊語言值以及各動態模糊語言值的隸屬函數;所述動態模糊控制規則庫包括若干“IF-THEN”型動態模糊條件句,所述若干“IF-THEN”型動態模糊條件句的前件為動態模糊輸入量的語言值,所述若干“IF-THEN”型的動態模糊條件句的后件為動態模糊控制輸出量的語言值。
較佳地,所述給定參考值為所述動態模糊控制系統的一個控制目標值。
較佳地,所述采樣輸入量為所述測量裝置從所述被控對象采集的反饋信號。
具體的,根據上述實用新型的描述,該實用新型的動態模糊控制方法,包括如下步驟:
(1)所述動態模糊化接口模塊接收所述測量裝置的采樣輸入量,并將所述采樣輸入量與給定參考輸入量的偏差量映射到動態模糊輸入論域上,得到動態模糊輸入量;
(2)所述動態模糊推理模塊根據所述動態模糊輸入量及動態模糊控制規則,按照動態模糊蘊涵計算法則和動態模糊推理合成法則進行推理和決策,得到動態模糊控制輸出量;
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