1、译文译文 模糊控制 模糊控制器的基本结构 模糊控制器,可以作为一个系统,传送信息,像常规控制器那样用在有关设备 上对输入进行控制和输出变量进行操纵。 从外面看,没有广泛的资料可查,两者的 输入值与输出值不成比例。模糊控制器的输入变量取决于实际测量值,它是在设 备中测量得到的输出变量，控制误差取决于定点值和控制变量。 控制规则以模糊系统的形式反应出来,是一个静态控制规则。 这意味着以模 糊规则为代表性的模糊控制器不包含任何动态， 使得模糊控制器成为静态转移系 统,如标准的反馈控制器。 此外,模糊控制器在总体上是一个固定的静态非线性转 移系统, 这是由于这些计算步骤和计算结构,具有非线性特性。 输
2、入和输出滤波器的信号调理。 外部输入信号 v 必须按比例它们可以作为 模糊部分的馈入信号x送入模糊系统. 在许多情况下,该信号 v是控制的偏差e及 偏差变化率 e。 在这种情况下输入滤波器包含了不同的元素， 其他的不确定成分, 可以在输入时滤波,例如: 积分器的控制误差。 此外设备测量的辅助信号,可用于 表示设备的稳定性或扰动作，而且在后面将举一个例子。 模糊系统中的控制策略和它的组成以及在第 16.5 部分时讨论过。 举例来说, 制定一个比例控制策略的语法规则,将主要表现模糊系统的以下规则中: 一个合 适的规则控制规则可以由专家解说或用最小测量方法去评价测量数据。 原则上,有许多动态和静态的
3、可能成为操作变量。 通常,输出的模糊系统描述 了增量的操纵变量, 并由此将确定这一增量要发生。 模糊控制的应用 现实生活中有许多情况, 需要用到自动控制系统,如汽车,化学反应器或起重 机。在某些情况下,一个合理模型的控制对象,它将如何以不同的控制方式去反应, 是众所周知的。它还经常可以精确地描述目标的一般控制, 尽量减小或增大某种 特性,例如设备的输出, 是可以从系统误差中找到答案的。 在这种情况下,寻找最 优控制策略可以转换为一种精确的数学问题。 因此,在现实生活的许多情况下, 可以以最优方案解决问题,实现理想的控制。 但在许多情况中,一个受控制的系统不能被很好地描述出来，或者是一个好 的适
4、用的模式,但其相应的优化问题实在太难解决。 在这种情况下,可能要用到的 熟练操作者的经验去控制系统。 举例来说,有经验的司机开车, 有经验的化学工 程师成功地控制化工厂的设备，有经验的起重机操作者熟练地使用起重机。可以 适当地把这位专家经验变换为自动控制策略。 通常是很难找出这样的转换, 因为专家也往往无法描述自己的经验,将它准 确表示成条条框框。 反之,他们形容自己控制的经验只能用自然语言表示, 没有 一个确切的意义,在这个意义上的，就是模糊。 因此,有必要采取一种方法,使模 糊规则变为精确一种控制策略。 模糊控制就是这样一种方法。 在许多现实生活中的实际问题中，使用传统的控制方法无法解决,
5、或至少不 是很成功， 而使用模糊控制则成功的解决了。 这是否意味着传统的控制方式只是, 在其他章节中讲的只是过去的东西已经过时,而只能使用模糊方法？当然不是,模 糊控制也有其局限性。 模糊控制主要的缺点是它仅适用于不确定的状况, 当对控制系统有比较完 整的认识时， 模糊控制是好事,但并非最佳.。通常,一个人越是从控制系统中获 得更多的控制经验，他就越能更好地了解系统是怎样运行的。 最终,这种认识导 致了精确地描述系统,它使得人们去寻找一个最优化的控制, 这是比任何其他的 控制尤其是一些较模糊控制更好的策略。 从这个角度说,模糊控制是一种暂时现象。 这并不意味着当我们获得更多的 知识时,模糊控制
6、的使用将减少。 人获得更多关于系统的知识是建立在对系统控 制了很长时间的基础上, 新的系统和物品吸引了我们的注意力,我们就需要对它 们能进退自如地控制。. 举例来说, 汽车制造商认为,能精确描述某型发动机，工 程师就会学会如何以最佳方案去控制这一类型的发动机。 但在新的改进型发动机 出现后,对这些新装置，工程师并不能精确地描述切它们的模式,因此,他们将利用 模糊控制或类似的技术。 随着社会进步的加快,越来越多的新对象和新系统似乎 已被控制,因此, 相应的更多地利用模糊控制。 模糊控制方法有其局限性,但它并 没有止境。 原文原文 Fuzzy Control Basic structure of a fuzzy controller A fuzzy controller can be handled as a system that transmits information like a conventional controller with inputs containing information about the plant to be controlled and a
