典型模糊控制器的分析和极限结构
模糊控制器的分析结构和极限结构是一个重要的研究方向，它揭示了模糊控制器的本质特征以及它与经典的PID(Proportion Integral Derivative)控制器(即比例积分微分控制器)的关系，增强了模糊控制器在应用中的可解释性和可操作性。然而，目前这一领域的国内外研究，都是基于单蕴涵算法(简称单I(Implication)算法)的模糊推理而实施的，这种算法使用了复合算法，偏离了语义蕴涵的框架，更重要的是单I算法不具有还原性，不是一种关系再现算法，所有这些都使得单I算法所求的结果不是最优的，导致通过这种算法对模糊控制器的认识已经很难深化下去。同时，对于隶属函数一般采用全交迭、三角形、均匀分布，这就导致各个规则的地位是一样的，没有轻重之分，也不符合实际情况。为了克服这些问题，全蕴涵三I算法被引入到模糊控制器中进行模糊推理。三I算法基于模糊逻辑，有很强的泛化能力，同时也具有还原性，并且已经取得引人注目的成果。然而，将全蕴涵三I算法运用于模糊控制器的分析结构和极限结构的研究仍然是个空白，本文正是针对这一课题展开研究的。
本文的主要贡献如下：
1)在单I算法的框架下，研究了具有不同重要度的模糊规则的控制器的分析结构和极限结构，得出单输入单输出模糊控制器的输出响应是个分段的P调节器；双输入单输出模糊控制器的输出响应是分片的PD(或PI)调节器的结论；
2)在三I算法下分析了单输入单输出模糊控制器与双输入单输出模糊控制器的输出响应的特点，推导出一种新的模糊控制器，并利用三I算法分析了这种新的模糊控制器的分析和极限结构，证明了当模糊规则数有限时典型的单输入单输出模糊控制器相当于一个全局二维多值继电器与一个局部非线性PI控制器的和；
3)利用三I算法来对模糊系统进行逼近仿真，通过对二维函数进行仿真，证实了这种新的模糊控制器具有良好的性能与品质。
模糊控制;隶属度函数;分析结构;极限结构;三I算法
天津大学
硕士
模式识别与智能系统
岳士弘
2010
中文
TP273.4
64
2011-08-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）