专家调整量化因子的模糊控制器
发布时间:2008/6/3 0:00:00 访问次数:654
专家调整量化因子的模糊控制器 摘 要： 论述模糊控制器中量化因子ke、kc对控制系统性能的影响。通过计算机仿真，研究了采用专家控制器实现量化因子ke、kc的自调整和对控制系统性能的改善。
关键词： 模糊控制 量化因子 专家控制器 自调整
在工业控制中，有许多非线性复杂过程无法建立精确的数学模型。模糊控制器在复杂、非线性、大滞后、难以精确用数学描述的对象控制中表现出了优越的性能，并且具有快速性好、直接根据人工经验进行设计、不需要精确的数学模型等显著特点，是90年代以来自动控制界热衷于研究、应用的一种控制器。
典型的模糊控制器的结构如图1所示。其中ke、kc为量化因子，ku为比例因子。
文献[2]指出，系统nt时刻的响应，既取决于e(it)和ec(it)，也取决于ke、kc和ku，改变量化因子，可改变系统的响应。文献[2]介绍了多种改变ke、kc的方法，以改善模糊控制器的性能。本文通过计算机仿真，主要研究了量化因子ke、kc对系统性能的影响，研究了采用专家控制器实现量化因子ke、kc的自调整。仿真实验证明，该方法实现简单，模糊控制器的性能确实得到了改善。
１ 量化因子对系统性能的影响
图１所示的典型的模糊控制器的输入量是误差e(nt)及误差的变化ec(nt),ke、kc分别为系统误差及误差变化的量化因子，其作用是将输入变量从基本论域转换到相应的模糊集的论域，ke和kc的大小实际上是意味着对系统误差和误差变化的不同加权程度。
在不改变系统的结构、控制规则及其它参数的情况下，分别固定ke、改变kc或固定kc、改变ke，观察模糊控制系统的阶跃响应情况。如误差变化的量化因子kc=150保持不变，改变误差量化因子ke，仿真可得图2(a)；保持误差量化因子ke=12不变，改变误差变化量化因子kc，仿真可得图2(b)。
分析图2所示系统的阶跃响应曲线可知，量化因子ke及kc的大小对控制系统的动态性能影响较大，ke选得较大时，系统的超调也较大，过渡过程时间较长。实质上，ke增大，相当于缩小了误差的基本论域，增大了误差变量的控制作用，上升时间变短，但由于超调使得系统的过渡过程变长。kc选择较大，超调量减小，系统的响应速度变慢。kc可有效地遏制系统的超调。
误差和误差的变化二者之间相互影响，ke和kc联系密切。在误差较大时，我们希望加大误差变量的控制作用，迅速减小系统误差误差小时，我们希望强调误差变化的作用加大kc，使超调量减小。
２ 专家控制器
文献[1]介绍了专家控制器。专家控制器是指具有相当于专家处理知识和解决能力、具有获得反馈信息能力并能实时在线控制的简单的计算机智能软件。设定专家控制器的输入为e（系统误差）及ec（误差变化），输出为u，并选择产生式规则描述被控对象的特征及前向推理机制，其控制规则为：
epb、ecpb及upb为e、ec及u的正向最大值，而enb、ecnb及unb分别为e、ec及u的负向最大值。α、β、γ为待定参数，由经验规则确定。此类专家控制器采用数据驱动的正向推理方法，根据系统的输入，逐次判别各规则的条件，控制系统的输出。
３ 专家调整量化因子
采用上述专家控制器对模糊控制器中的量化因子ke及kc进行变量化因子的自调整，其系统框图如图3所示。
图3中的专家控制器由两个专家控制器组成，专家控制器1根据系统运行性能调节ke，专家控制器2根据测量性能调节kc，参数自调整模块的输入由一阈值em判别是运行专家控制器1，还是运行专家控制器2。当ｅ＞ｅｍ，运行专家控制器１；e＜em运行专家控制器2。
参考文献[1]对ke、kc的调整规则如表1、表2所示。
设计专家控制器１规则为：
作者：郑州大学物理工程学院（450052） 赵元黎
洛阳有色金属加工设计研究院
刘 越 郑州热力公司 杨松林
来源：《电子技术应用
》
专家调整量化因子的模糊控制器 摘 要： 论述模糊控制器中量化因子ke、kc对控制系统性能的影响。通过计算机仿真，研究了采用专家控制器实现量化因子ke、kc的自调整和对控制系统性能的改善。
关键词： 模糊控制 量化因子 专家控制器 自调整
在工业控制中，有许多非线性复杂过程无法建立精确的数学模型。模糊控制器在复杂、非线性、大滞后、难以精确用数学描述的对象控制中表现出了优越的性能，并且具有快速性好、直接根据人工经验进行设计、不需要精确的数学模型等显著特点，是90年代以来自动控制界热衷于研究、应用的一种控制器。
典型的模糊控制器的结构如图1所示。其中ke、kc为量化因子，ku为比例因子。
文献[2]指出，系统nt时刻的响应，既取决于e(it)和ec(it)，也取决于ke、kc和ku，改变量化因子，可改变系统的响应。文献[2]介绍了多种改变ke、kc的方法，以改善模糊控制器的性能。本文通过计算机仿真，主要研究了量化因子ke、kc对系统性能的影响，研究了采用专家控制器实现量化因子ke、kc的自调整。仿真实验证明，该方法实现简单，模糊控制器的性能确实得到了改善。
１ 量化因子对系统性能的影响
图１所示的典型的模糊控制器的输入量是误差e(nt)及误差的变化ec(nt),ke、kc分别为系统误差及误差变化的量化因子，其作用是将输入变量从基本论域转换到相应的模糊集的论域，ke和kc的大小实际上是意味着对系统误差和误差变化的不同加权程度。
在不改变系统的结构、控制规则及其它参数的情况下，分别固定ke、改变kc或固定kc、改变ke，观察模糊控制系统的阶跃响应情况。如误差变化的量化因子kc=150保持不变，改变误差量化因子ke，仿真可得图2(a)；保持误差量化因子ke=12不变，改变误差变化量化因子kc，仿真可得图2(b)。
分析图2所示系统的阶跃响应曲线可知，量化因子ke及kc的大小对控制系统的动态性能影响较大，ke选得较大时，系统的超调也较大，过渡过程时间较长。实质上，ke增大，相当于缩小了误差的基本论域，增大了误差变量的控制作用，上升时间变短，但由于超调使得系统的过渡过程变长。kc选择较大，超调量减小，系统的响应速度变慢。kc可有效地遏制系统的超调。
误差和误差的变化二者之间相互影响，ke和kc联系密切。在误差较大时，我们希望加大误差变量的控制作用，迅速减小系统误差误差小时，我们希望强调误差变化的作用加大kc，使超调量减小。
２ 专家控制器
文献[1]介绍了专家控制器。专家控制器是指具有相当于专家处理知识和解决能力、具有获得反馈信息能力并能实时在线控制的简单的计算机智能软件。设定专家控制器的输入为e（系统误差）及ec（误差变化），输出为u，并选择产生式规则描述被控对象的特征及前向推理机制，其控制规则为：
epb、ecpb及upb为e、ec及u的正向最大值，而enb、ecnb及unb分别为e、ec及u的负向最大值。α、β、γ为待定参数，由经验规则确定。此类专家控制器采用数据驱动的正向推理方法，根据系统的输入，逐次判别各规则的条件，控制系统的输出。
３ 专家调整量化因子
采用上述专家控制器对模糊控制器中的量化因子ke及kc进行变量化因子的自调整，其系统框图如图3所示。
图3中的专家控制器由两个专家控制器组成，专家控制器1根据系统运行性能调节ke，专家控制器2根据测量性能调节kc，参数自调整模块的输入由一阈值em判别是运行专家控制器1，还是运行专家控制器2。当ｅ＞ｅｍ，运行专家控制器１；e＜em运行专家控制器2。
参考文献[1]对ke、kc的调整规则如表1、表2所示。
设计专家控制器１规则为：
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