（運籌學(xué)與控制論專業(yè)論文）太陽能熱利用系統(tǒng)的自適應(yīng)模糊控制.pdf

摘要 太陽能熱利用系統(tǒng)是一個大慣性、純滯后參數(shù)時變的非線性復(fù)雜系統(tǒng)對于太陽能 熱水器系統(tǒng)而言，如何實現(xiàn)其水溫的智能控制，是一項重要研究課題到目前為止，應(yīng)用經(jīng) 典的模糊控制、p i d 控制，廣義預(yù)測模型等方法。在太陽能熱水器的理論研究和實際應(yīng)用 方面已經(jīng)取得了一定的進(jìn)展但在實際運行過程中，當(dāng)外界環(huán)境發(fā)生較大的變化時，系統(tǒng) 不具有白適應(yīng)性?？刂菩Ч焕硐?智能控制是當(dāng)今國內(nèi)外自動控制的發(fā)展趨勢模糊控制技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法是 智能控制的重要基礎(chǔ)工具模糊控制非常適用于一類復(fù)雜的難以建立精確的數(shù)學(xué)模型的非 線性系統(tǒng)；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自學(xué)習(xí)和并行處理信息的能力，其b p 學(xué)習(xí)算法對于建立和調(diào)整 模糊推理系統(tǒng)效果比較好；遺傳算法是一種隨機(jī)搜索的全局化方法，它通過交叉和變異操 作大大減少了受初始狀態(tài)的影響，使搜索得到最優(yōu)結(jié)果而不停留在局部最優(yōu)處 本文提出將模糊控制理論，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論和遺傳算法相結(jié)合，進(jìn)行優(yōu)勢互補，設(shè)計一 個基于遺傳算法的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能控制器先用遺傳算法離線調(diào)節(jié)控制規(guī)則前件變量的 隸屬函數(shù)參數(shù)和后件變量的作用值，調(diào)整后的控制器的輸出能很好的跟蹤樣本數(shù)據(jù)，然后 再用b p 學(xué)習(xí)算法進(jìn)行在線調(diào)節(jié)，優(yōu)化控制器，實現(xiàn)水溫的自適應(yīng)控制 本文最后對所設(shè)計的自適應(yīng)模糊控制器進(jìn)行了仿真實驗。并與經(jīng)典的模糊控制器和p i d 控制器進(jìn)行比較比較結(jié)果表明，本文設(shè)計的基于遺傳算法的自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能控 制器對太陽能熱水器水溫進(jìn)行控制時，系統(tǒng)的跟蹤性能好，響應(yīng)速度快，穩(wěn)態(tài)性能好。而且 沒有振蕩和超調(diào) 關(guān)鍵詞：太陽能熱水器自適應(yīng)模糊控制遺傳算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真 a b s t r a c t s o l a re n e r g yh e a tu t i l i z a t i o ns y s t e m ( s p r u s ) i sat i m e - v a r i a n t 、n o t d i n e a r ，c o m p l e xs y s t e m h o wt oi m p l e m e n tt h ei n t e l l i g e n tc o n t r o lo fs o l a rw a t e rh e a t e rs y s t e m ( s w h s ) ( as u b s y s t e mo f s e i t i i s ) i s i m p o r t a n ta n dd i t f i e t t l tr e s e a r d am b j e e t s of a r ，s e v e r a lm e t h o d ss u c h c l a s s i cf u z z y c o n t r 0 1 p i dc o n t r o l ，g e n e r a lf o r e c a s tc o n t r o la n d8 0o nh a v eb e e na d o p t e d ，f l o l l a ep r o g r e s s e so f t h e o r yr e s e a r c ha n dp r a c t i c a la p p l i c a t i o no fs w i - i sh 8 a l r e a d ya c h i e v e d h o w e v e r , f l o r n el i m i t s s t i l l e x i s t i n t h e s e m e t h o d s b e c a u s e p a r a m e t e r s o f t h ec o n t r o ls y s t e m a p r e s e t w h e n t h e e x t e r i o r e n v i r o n m e n tl a s sg r e a t l rc h a n g e d t h e yw i l ln o td a m a g ea d a p t i v e l y , a 8ar e s u l tt h ec o n t r o le f f e c tw i l l o b v i o u s l yn o tb es a t i s f i e d ， f u z z yc o n t r o lt e c h n o l o g y n e u r a ln e t ：w o r ka n dg e n e t i ca l g o r i t h ma r ei m p o r t a n tb a s e so f i n t e l l i g e n tc o n t r o l ，t h et r e n do fm o d e r na u t o m a t i cc o n t r 0 1 t h e yh a v et h e i rr e s p e c t i v ea d v a n t a g e s f u z z yc o n t r o lt e e l m o l o g yi sp a r t i c u l a r l yu s e f u lf o rc o m p l i c a t e dn o a l i n e a rs y s t e m sw h i e l aa r ed i f f i c u l t t os e tu pa c , e u r a t em a t h e m a t i cm o d e l s n e u r a ln e t w o r kh a st h ea b i l i t i e so f s e l f - l e a r n i n ga n dp a r a l l e l - p r o c e s s i n g ，a n di t sb pa l g o r i t h m i sap o w e r f u lm e t h o dt oe s t a b l i s ha n dt u n ef u z z yi n f e r e n c es y s t e m s g e n e t i ca l g o r i t h m ( g a ) i sar a n d o m s e a r c h m e t h o d i t d e e r e a s e b t h e e f f e c t o f o r i g i n a l v a l u e s g r e a t l y t h r o u g hc t 0 8 8 0 v e r l a n dm u t a t i o no p e r a t i o n s ，a n di tc 缸8 i l yl i n do u tt h eg l o b a lo p t i m a lr e s t t l t s i nt h i sp a p e r ，i no r d e rt oa c h i e v et h ei n t e l l i g e n tc o n t r o lo fw a t , e r f lt e m p e r a t u r eo fs o l a rw a t e r h e a t e r ，w ec o m b i n et h ea d v a n t a g e so ff u t 四, c o n t r o lt e c h n o l o g y ，n e u r a ln e t w o r ka n dg e n e t i c a l g o r i t h mt os e tu paf 1 1 z z yn e u r a ln e t w o r kc o n t r o l l e rb a s e do ng e n e t i ea l g o r i t h m t h a ti s ：a tf i r s t ， w e1 】s es a m p l ed a r na n da d o p tg e n e t i ca l g o r i t h mt o | l ；l l n et h ep a z a m e t e r so fa r l t e e e d e x a tv a r i a b l e s m e m b e r s h i pf u n c t i o n sa n dt h eo u t p u tv a l u e s ；t h e nw ea p p l yb pa l g o r i t h mt ot u n et h e s ep a r a m e t e r s a g a i no n l i n et oo p t i m i z ec o n t r o l l e r t h es i m u l a t i o no fs o l a rw a t e rh e a t e rs y s t e mi sc a r r i e do u ta n dc o m p a r e dw i t ht h eg e n e r a l f u z z yc o n t r o lm e t h o da n dp i dc o n t r o lm e t h o d t h er e s u l ts h o w st h a tt h ec o n t r o l l e rd e s i g n e d i nt h i sp a p e ra 1 eb e t t e r t h ec o n t r o l l e r ss t e a d y - e r r o ri ss m a l l e r 。t r a c i n gc a p a c i t yi sb e t t e ra n d r e s p o n s es p e e di sf a s t e rw i t h o u t8 u r g e k e y w o r d ls o l a rw a t e rh e a t e r ，a d a p t i v ef u z z yc o n t r o l ，g e n e t i ca l g o r i t h m ，n e u r a l n e t w o r k , s i m u l i n k 一，學(xué)位論文獨創(chuàng)性聲明 東南大學(xué)學(xué)位論文 獨創(chuàng)性聲明及使用授權(quán)的說明 本人聲明所呈交的學(xué)位論文是我個人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成 果盡我所知，除了文中特別加以標(biāo)明和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或 撰寫過的研究成果，也不包含為獲得東南大學(xué)或其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材 料與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說明并表示了 謝意 二，關(guān)于學(xué)位論文使用授權(quán)的說明 簽名；啦嗍 h5 上吟 東南大學(xué)，中國科學(xué)技術(shù)信息研究所、國家圖書館有權(quán)保留本人所送交學(xué)位論文的復(fù) 印件和電子文檔，可以采用影印縮印或其他復(fù)制手段保存論文本人電子文檔的內(nèi)容和 紙質(zhì)論文的內(nèi)容相一致除在保密期內(nèi)的保密論文外，允許論文被查閱和借閱，可以公布 ( 包括刊登) 論文的全部或部分內(nèi)容論文的公布( 包括刊登) 授權(quán)東南大學(xué)研究生院辦理 簽名。 導(dǎo)師繇鏨盎期：趁竺! ：壘- f 第一章前言 1 1 太陽能應(yīng)用的現(xiàn)狀與意義 能源問題、環(huán)保問題是當(dāng)今世界各國面i 臨的重大問題之一能源危機(jī)日益加劇。環(huán)境污 染已威脅到自然界的生態(tài)平衡統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明，目前世界上7 5 的能源來自礦物燃料的燃 燒，排放出大量有害氣體顆粒，是人類最大的健康污染源，也是地球。溫室效應(yīng)一的禍?zhǔn)?能源戰(zhàn)略中的可持續(xù)發(fā)展問題、能源發(fā)展過程中的環(huán)境保護(hù)問題已成為聯(lián)合國首腦會 議的重要議題之一 l 1 1 太陽能應(yīng)用的現(xiàn)狀 隨著全球性環(huán)境污染問題的逐漸突出，生態(tài)環(huán)保領(lǐng)域已經(jīng)進(jìn)入了世界各地主要經(jīng)濟(jì)大 國重點發(fā)展和政策扶持的范疇大力開發(fā)能源和可再生資源，如太陽能、風(fēng)能、潮汐能等項 目已經(jīng)列入各國的重點項目 2 0 世紀(jì)9 0 年代以來，聯(lián)合國召開了一系列各國領(lǐng)導(dǎo)人高峰會議，討論制定了世界太陽 能戰(zhàn)略規(guī)劃、國際太陽能公約、設(shè)立國際太陽能基金會等，推動了全球?qū)μ柲艿睦煤脱?究開發(fā)研究太陽能的熱利用已成為國際社會的一大主題和共同行動，成為各國制定可持 續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的重要內(nèi)容世界上許多國家非常重視太陽能熱利用系統(tǒng)的研究與開發(fā)；美國 首先制定了政府級的陽光計劃與宏偉發(fā)展目標(biāo)，累計投入8 億多元；日本于1 9 9 3 年將。節(jié) 能計翅”，。環(huán)境計劃”合并成。新陽光計劃”；德國等歐共體國家與一些發(fā)展中國家也制定 了相應(yīng)的太陽能熱萃玎用發(fā)展計翅據(jù)報道，1 9 9 2 年國外熱水器總量為4 5 萬艫，其中日本 為2 0 萬m 2 ，美國為1 2 萬艫，歐洲為8 萬艫，其它國家為5 萬m 2 世界環(huán)境發(fā)展大 會之后，許多國家又開始重視太陽能熱水器在節(jié)約常規(guī)能源的減少排放c 0 2 方面的潛力， 僅據(jù)美國加利福尼亞州首府s a c r a m e n t o 的計劃，到2 0 0 5 年太陽能熱水器將替代該州4 7 0 0 0 套家用電熱水器；到2 0 0 5 年日本太陽能熱水器的擁有量將翻一番總之，世界各國早已將 目光投向了太陽能這個綠色環(huán)保能源之上 我國政府十分重視人口能源與環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展國務(wù)院通過的2 1 世紀(jì)議程文 件中明確指出。把開發(fā)利用可薦生能源f 太陽能等) 放在國家能源發(fā)展戰(zhàn)略的優(yōu)先地位9 ， 。要加強太陽能直接和間接利用的研究”國家計委國家科委也制定了。新能源和可再生 能源( 太陽能等) 發(fā)展綱要” 塑鱉堡主竺絲塞叁蘭塑2 經(jīng)過二十多年的研究與開發(fā)。我國太陽能熱利用取得了很大成就，已經(jīng)達(dá)到世界領(lǐng)先 水平其中，太陽能熱水器作為節(jié)能、環(huán)保低成本的綠色能源產(chǎn)品，已經(jīng)成為我國可再生 能源領(lǐng)域發(fā)展最快、規(guī)模最大，市場成熟最早的行業(yè)特別是。九五。計劃將大力開發(fā)能源 和可再生資源列入我國重點項目以來，在企業(yè)規(guī)?；a(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)化、技術(shù)國際化的產(chǎn)業(yè)發(fā) 展指導(dǎo)思想的指導(dǎo)下。我國太陽能熱水器產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展，初步形成了原材料加工，生產(chǎn)，制 造、銷售和安裝服務(wù)相配套的產(chǎn)業(yè)化體系 我國太陽能熱水器產(chǎn)業(yè)，從無到有，從規(guī)模較小到規(guī)模較大，髓著市場需求的迅速增長 和公眾意識的不斷加強而不斷發(fā)展目前巳形成真空管、平板型和悶曬型三大技術(shù)主流截 止到2 0 0 1 年底。我國太陽能熱水器保有量約3 0 0 萬乎方米，占世界保有量的百分之七十， 年產(chǎn)量達(dá)到7 8 0 萬平方米，形成了年約5 0 0 萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤的能力全行業(yè)實現(xiàn)總產(chǎn)值近1 0 0 億 元，從業(yè)人員超過1 5 萬。產(chǎn)品銷售量是歐洲的1 0 倍，太陽能熱水器產(chǎn)品的出口額近年來以 百分之四十至百分之五十的速率增長我國已經(jīng)成為太陽能熱水器第一使用國和生產(chǎn)國 1 1 2 太陽能應(yīng)用的意義 1 太陽能的廣泛利用可以部分解決化石能源帶來的問題 ( 1 ) 能源短缺 由于常規(guī)能源的有限性和分布的不均勻性，造成了世界大部分國家能源供應(yīng)不足。不 能滿足其經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需要根據(jù)目前全球能源的消耗量和已探明的石油儲量預(yù)測，石油只 能用到2 0 2 0 年左右，天然氣也只能延續(xù)到2 0 4 0 年左右，即使儲量豐富的煤炭資源也只能維 持二三百年因此，如不盡早設(shè)法解決化石能源的替代能源問題，人類很快將面臨化石燃 料枯竭的危險局面 ( 2 ) 環(huán)境污染 當(dāng)前，由于燃燒煤，石油等化石燃料，每年有數(shù)十萬噸硫等有害物質(zhì)散布到空中，使大 氣環(huán)境遭到嚴(yán)重污染，直接影響人類的身體健康和生活質(zhì)量；局部地區(qū)形成酸雨，嚴(yán)重污 染水土這些問題最終將迫使人們改變能源結(jié)構(gòu)，而太陽能是一種理想的潔凈能源 ( 3 ) 溫室效應(yīng) 化石能源的利用不僅造成環(huán)境污染，同時由于排放大量的溫室氣體而產(chǎn)生溫室效應(yīng)。 引起全球氣候變暖這一問題已提到全球議事日程，其影響甚至已超過了對環(huán)境的污染 有關(guān)國際組織已召開多次會議，限制各國c d 2 等溫室氣體的排放量 2 太陽能資源開發(fā)利用的特點決定其意義遠(yuǎn)大 一 ( 1 ) 儲量的。無限性” 東南大學(xué)碩士學(xué)位論文第一章前言 3 太陽能是取之不盡的能源，可利用量巨大太陽每秒鐘放射的能t - k 約是1 6 x l o g k w ， 其中到達(dá)地球的能量高達(dá)8x1 0 1 3 k w ，相當(dāng)于6x1 0 9 t 標(biāo)準(zhǔn)煤按此計算，一年內(nèi)到達(dá)地 球表面的太陽能總量折合成標(biāo)準(zhǔn)煤共約1 8 9 2 1 0 1 3 千億噸，是目前世界主要能源探明儲量 的一萬倍太陽的壽命至少坶有4 0 億年，相對于人類歷史來說，太陽可源源不斷的供給地 球能量的時問可以說是無限的相對于常規(guī)能源的有限性，太陽能具有儲量的。無限性” 這就決定了開發(fā)利用太陽能將是人類解決常規(guī)能源匱乏、枯竭的最有效途徑 ( 2 ) 存在的普遍性 雖然由于緯度的不同、氣候條件的差異造成了太陽能輻射的不均勻，但相對于其它能 源來說，太陽能對于地球上絕大多數(shù)地區(qū)具有存在的普遍性，可就地取用這就為常規(guī)能 源匱乏的國家和地區(qū)解決能源問題提供了美好的前景 ( 3 ) 利用的清潔性 太陽能像風(fēng)能、潮汐能等潔凈能源一樣，其開發(fā)利用時幾乎不產(chǎn)生任何污染，是人類 理想的替代能源， 1 2 太陽能熱水器系統(tǒng)簡介 1 2 1 太陽能熱水器基本原理 太陽能熱水器就是利用溫室原理，把太陽能轉(zhuǎn)變?yōu)闊崮?，并向水傳遞熱量，從麗獲得 熱水的一種裝置 所謂溫室原理就是指由于對流輻射損失減少，使熱量聚積，濕度逐漸升高的一種自 然現(xiàn)象具體來說，太陽光透過玻璃進(jìn)入密封的集熱器內(nèi)，大部分能量被集熱器內(nèi)的黑色吸 收體吸收，然后將熱量傳給冷水，冷水加熱后重量變輕，自動流入水箱上部，水箱下部的冷 水由于密度大而自動流入吸熱體繼續(xù)獲得熱量，周而復(fù)始，水箱內(nèi)的全部冷水將被加熱 太陽能熱水器通常由集熱器，蓄熱水箱，循環(huán)連接管道，支架及其輔助零部件組成 若是集熱器和蓄熱水箱結(jié)合為一體，一般稱為悶曬式熱水器；集熱器與蓄熱水箱分開，則 為循環(huán)式( 包括自然循環(huán)和強迫循環(huán)) 和直流熱水器 圖( 1 1 ) 為單元供水太陽能熱水器結(jié)構(gòu)示意圖， 島 圖1 1 ：單元供水太陌能熱水器結(jié)梅示意匿 其中一 丑副水箱的溫度傳感器 易主水箱的溫度傳感器 乃集熱器中的溫度傳感器 t 4 ，墨循環(huán)水管中的溫度傳感器 皿輔助電加熱 只，懇循環(huán)泵 此款太陽能熱水器包括主、從兩大系統(tǒng)，主系統(tǒng)的特點是在晴好天氣利用太陽能為熱 水器加熱；從系統(tǒng)相當(dāng)于電熱水器，在光照強度較弱或者用水量較大。水箱水溫在預(yù)定時刻 達(dá)不到預(yù)定溫度時，啟動電加熱，以電能來彌補太陽能的不足，使水箱水溫在預(yù)定時刻達(dá) 到預(yù)約溫度，以滿足用戶的需要實現(xiàn)最大限度利用太陽能，最大程度節(jié)約電能的目的 1 2 2 太陽能熱水器系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀 太陽能雖然是取之不盡用之不竭，無任何污染的巨大能源但是，必須看到太陽能熱 水器系統(tǒng)中存在太陽能輻射的分散性間斷性和不穩(wěn)定性等因素正是由于能量輻射的不 確定性和隨機(jī)性，導(dǎo)致了太陽能熱利用系統(tǒng)是一個大慣性純滯后參數(shù)時變的非線性復(fù) 雜系統(tǒng)： 墊奎耋堡圭竺堡壘塞篁三塞! 墮5 ( i ) 系統(tǒng)信息的模糊性 ( 2 ) 輸入信息的多樣性與非線性性 ( 3 ) 被控對象大慣性、純滯后以及模型的不確定性 面對這樣個時變的非線性復(fù)雜系統(tǒng)，如何實現(xiàn)其智能控制，是太陽能熱水器控制系 統(tǒng)研究領(lǐng)域中的一項重大課題，也是當(dāng)今世界在太陽能熱利用研究中一個熱點和難點 目前比較常用的控制方法主要有以下幾種。 ( 1 ) p i d 控制 當(dāng)前國內(nèi)外針對太陽能熱水器水溫控制多采用p i d 控制所謂p i d 控制，就是利用比 例，積分和微分對測量參數(shù)的偏差進(jìn)行線性組合運算來確定控制量的一種方法它根據(jù)給 定值r ( t ) 與實際輸出值c ) 構(gòu)成控制偏差； e ( t ) = r ( t ) 一c ( t )( 1 1 ) 將偏差的比例( p ) 、積分( d 和微分( d ) 通過線性組合構(gòu)成控制量，對被控對象進(jìn)行控 制，故稱p i d 控制器其控制規(guī)律為 緋) = + 壺和) d r + 掣】 ( 1 z ) 傳遞函數(shù)形式為t g ( 8 ) = 器= 聊+ 歷1 + t d s ) ( 1 3 ) 式中，凰為比飼系數(shù)，五為積分時間常數(shù)，死為微分時間常數(shù) p i d 控制器各校正環(huán)節(jié)的作用如下： i 比例環(huán)節(jié)；即時成比例地反映控制系統(tǒng)的偏差信號e ( t ) ，偏差一旦產(chǎn)生，控制器 立即產(chǎn)生控制作用，以減少偏差 2 積分環(huán)節(jié)；主要用于消除靜差，提高系統(tǒng)的無差度 3 微分環(huán)節(jié)；能反映偏差信號的變化趨勢，從而加快系統(tǒng)的響應(yīng)速度，減小調(diào)節(jié)時 間 如果p ，i d 三個參數(shù)達(dá)到最佳系數(shù)組合，那么p i d 的控制效果是比較理想的p i d 控制的關(guān)鍵就是p i ，d 三者系數(shù)的選取問題，它們隨系統(tǒng)參數(shù)及工況的不同而不同 因此，對不同的系統(tǒng)，三者應(yīng)有不同的最佳系數(shù)組合，而這些系數(shù)的選取有較大的難度于 是許多學(xué)者提出了一些新的方法，如p i d 參數(shù)自整定方法專家p i d 算法、模糊p i d 算法 以及神經(jīng)p i d 算法 ( 2 ) 模糊控制 墅奎竺堡圭墅塞叁三塞! 墮6 模糊控制方法屬于智能控制，其核心是模糊控制規(guī)則這些規(guī)則是將專家和操作人員 長期積累的經(jīng)驗知識進(jìn)行總結(jié)得到的，并通過模糊推理來確定控制量該方法比較適于處 理太陽能熱水器系統(tǒng)中存在的大量不確定信息，但同時存在如下一些問題t 1 ) 由于控制規(guī)則是人們的經(jīng)驗總結(jié)，當(dāng)人們對某過程認(rèn)識不足，或經(jīng)驗不完整，則 就不能制定完備的控制規(guī)則，從麗影響控制效果 2 ) 由于實際生產(chǎn)過程不斷發(fā)生變化，若控制規(guī)則仍保持不變，顯然不符合要求 ( 3 ) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也是一種智能控制，具有自學(xué)習(xí)性和并行處理信息的能力，推理速度快， 特別適用于實時控制系統(tǒng)但存在以下不足； 1 ) b p 學(xué)習(xí)算法受初始值的影響較大，且容易陷入局部最優(yōu)處 2 ) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推理過程是一個黑箱問題，人們所看到的只有輸入輸出信息，無法解釋 中間推理 目前，太陽能熱利用系統(tǒng)的理論研究與實際應(yīng)用已取得了一定的進(jìn)展，它們采用了經(jīng) 典的模糊控制、p i d 控制，廣義預(yù)測模型等方法但這些方法具有一定的局限性由于系 統(tǒng)參數(shù)是事先確定下來的，系統(tǒng)運行中它們不具有自適應(yīng)性，當(dāng)外界環(huán)境變化較大時，控 制器不能夠自適應(yīng)的調(diào)整，從而導(dǎo)致控制效果較差 通過以上分析，鑒于以上方法均存在可取之處和不足，本文力圖將模糊控制，神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)和遺傳算法相結(jié)合，取長補短，進(jìn)行優(yōu)勢互補，設(shè)計一個基于遺傳算法的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自 適應(yīng)控制器，對太陽能熱水器電加熱裝置實現(xiàn)更有效的控制，從而充分利用太陽能資源， 節(jié)約電能 第二章模糊控制系統(tǒng)基本理論及性質(zhì) 2 1 模糊控制系統(tǒng) 常見模糊控制系統(tǒng)是由模糊控制器和被控對象組成的單回路反饋控制系統(tǒng)它以系統(tǒng) 輸出口與設(shè)定值r 的偏差e 以及偏差的變化的率e c 為輸入變量，以執(zhí)行機(jī)構(gòu)的輸出u 為輸 出變量模糊邏輯控制器一般由四部分組成，模糊化環(huán)節(jié)模糊規(guī)則庫、模糊推理機(jī)和反模 糊化環(huán)節(jié)如圖( 2 1 ) ， 圖2 1 ：模糊控箭系統(tǒng)結(jié)構(gòu) ( a ) 模糊化( 砌z i f y ) 模糊化環(huán)節(jié)的功能是先通過恐和將輸入變量e 和e c 的值規(guī)格化為標(biāo)準(zhǔn)論域上的 精確值，然后通過模糊器轉(zhuǎn)化為描述輸入變量的語言值 模糊器( f u z z i f i e r s ) 可定義為由一實值點礦ucj p 到u 上的模糊集彳的映射常用 的模糊器有如下三種t 1 單值模糊器 u a c x ) ； 1 ”礦 10 ，z 礦 2 高斯模糊器 刪= 唧( 一( 警) 2 ) 一一( 一( 警) 2 ) 其中參數(shù)n i o = 1 ，2 ，n ) 是正數(shù)，t 一范數(shù)* 通常選用代數(shù)積( p r o d ) 算子或最小( m i n ) 算子 壅室奎耋堡圭堂堡壘塞叁三塞 堡堡絲墅墨篁董奎矍堡墾堡重 8 3 三角形模糊器 聃) ： ( 1 一甲) 1 - 甲) ，x ：i 玩o = 1 ，2 ，n ) 其中參數(shù)b i ( i = 1 ，2 ，n ) 是正數(shù)，t - 范數(shù)+ 通常選用代數(shù)積算子( p r o d ) 或最小( m i n ) 算子 ( b ) 模糊規(guī)則庫( f u z z yr u l eb a s e ) 模糊規(guī)則庫是模糊控制器的核心，是由一組語言控翩規(guī)則即一系列以i f - t h e n 形式表 示的模糊條件判斷句，其前件描述系統(tǒng)所處的狀態(tài)，后件描述控制輸出若選取偏差e 及偏 差的變化率”作為模糊控制器的輸入，控制動作作為輸出，可建立如下形式的控制規(guī)則； ：i fei s 趣a n de cl sb t h e n # i sq 其中皿代表規(guī)則庫中的第i 條規(guī)則；e ，u 分別為描述偏差偏差變化率和控制輸出 的語言變量，a ，晟，g 分別是相應(yīng)語言變量的語言值 c ) 模糊推理機(jī)( f u z z yi n f e r e n c ee n g i n e ) 模糊推理機(jī)利用模糊邏輯原理將模糊規(guī)則庫中的i f - t h e n 規(guī)則組合成個從輸入空間 礦上的模糊集到輸出空間y 上的模糊集之間的映射 考慮具有”個輸入，單個輸出的模糊系統(tǒng)，模糊控制規(guī)則的第k 條規(guī)則具有如下形式。 融：i fz 1i sa a n d a n d i s 磚t h e nyi sb ( 2 1 ) 式中騭表示第j 個前件變量所屬的某個模糊子集，b 表示后件變量所屬的某個模糊子 集，k = l ，2 ，m ，m 表示規(guī)則庫中規(guī)則的數(shù)日 常用的模糊推理機(jī)t 1 乘積推理機(jī) p b ，( ) 2 臀m 賭( ，( z ) 里慨婦( 刪 2 最小推理機(jī) p ( ) 2 鼉m 野睦呂血n ( p a ( z ) ，縱 ( $ 1 ) ，恍( ) ，p 且( ) ) 】 3 l u k a s i e w i c z 推理機(jī) m r n 1i p ( ) 2 曾k 呂曲卜 如) ，1 - - 曾( 蚴( 如) ) + 咐( ”j j 4 z a d e h 推理機(jī) p ( f ) = 爸 船m i n p “觀m 一( m i n ( 婦；( ，盧砧( ) ，p b t ( 糾， l 一曾( p 世( ) ) ) j 5 d i n e n e 8 _ r e s c h e r 推理機(jī) 附( ”) = 爸 磐幽 “鞏一( - 一岳( 縱洳) ) p ( 枷 ) ( d ) 反模糊化( d e f u 嘶) 反模糊化環(huán)節(jié)是將模糊推理得出的控制輸出語言值通過解模糊器轉(zhuǎn)化為驅(qū)動執(zhí)行機(jī)構(gòu) 動作的精確值 解模糊器定義為由vcr 上的模糊集b ，( 模糊推理機(jī)的輸出) 向清晰點礦v 的一 種映射常用的解模糊器主要有以下幾種， 1 重心解模糊器( c e n t e ro fg r a v i t yd e f u z z i f i e r ) 礦= 2 中心平均解模糊器( c e n t e ra v e r a g ed e f u z z i f i e r ) j i f 礦慨 y ； 魄 3 最大值解模糊器( m s , 面m u md e f u z z i f i e r ) y = 幻( b ) 中的任意一點 其中 酊( ) = 臼vlp 0 ) = 8 u p 憎( ) ) ，即v 上所有使p f ( ，) 取得其最大值的點的 ，v 集合 2 2 模糊控制系統(tǒng)的性質(zhì) ( a ) 模糊控制系統(tǒng)的非線性性 壟童查蘭堡圭耋堡壘塞篁三塞堡塑絲墅至堡耋奎堡堡墨矍堡 1 0 定理2 1 假設(shè)規(guī)則償砂中的模糊集臚是標(biāo)準(zhǔn)模糊集。其中心為礦，則帶有模糊規(guī)則庫 乘積推理機(jī)，單值模糊器和中心平均解模糊器的模糊系統(tǒng)形式為： m“ 礦( p 腫瓴) ) ，( 動= 號廣# 一 ( 2 2 ) ( 縱，慨) ) b = l 訌= l 式中，$ u c 艫是模糊系統(tǒng)的輸入。f ( x ) v c r 是模糊系統(tǒng)的輸出 從定理( 2 1 ) 可以看到，一方面。模糊系統(tǒng)是基于規(guī)則庫的系統(tǒng)，它是由一系列語言規(guī) 則構(gòu)造而成的；另一方面模糊系統(tǒng)又是非線性映射，在許多情況下，它可以用形如上式那 樣準(zhǔn)確而嚴(yán)密的公式來表達(dá) ( b ) 萬能逼近特性 定理2 2 假定輸入論域u 是j p 上的一個緊集，則對于任意定義在u 上的實連續(xù)函數(shù)g ( x ) 和任意的s 0 ，一定存在如式償矽的模糊系統(tǒng)f ( x ) 使下式成立 s u p i ，( z ) 一g ( ) l s( 2 3 ) 2 u 即帶有乘積推理機(jī)，單值模糊器中心平均解模糊器的模糊系統(tǒng)是萬能逼近器 證明；見參考文獻(xiàn)【1 5 1 ( c ) 模糊系統(tǒng)的自適應(yīng)性 模糊控制器通常是在被控對象的參數(shù)和結(jié)構(gòu)存在諸多不確定性或者未知變動對才被采 用一般來講，自適應(yīng)控制的目的就是在系統(tǒng)出現(xiàn)這些不確定因素時，仍保持一致性因 此，設(shè)計一個較好的模糊控制器，應(yīng)該使其具有自適應(yīng)性 圖2 2 ：自適應(yīng)模糊控制系統(tǒng)的基本框圖 圖( 2 2 ) 給出了一個自適應(yīng)模糊控制系統(tǒng)的基本框架其中參考模型通常用于刻畫個 模糊控制系統(tǒng)應(yīng)該遵循的理想響應(yīng)被控對象中含有若干個未知的部件，模糊控制器則根 據(jù)帶有可調(diào)參數(shù)0 的模糊控制系統(tǒng)來設(shè)計自適應(yīng)算法用來調(diào)節(jié)這些參數(shù)口，使得被控對 象的輸出( t ) 能跟蹤參考模型的輸出( t ) 第三章自適應(yīng)模糊控制器的設(shè)計與優(yōu)化 太陽能熱利用系統(tǒng)是具有時變性非線性性且受外界環(huán)境變化影響較大的復(fù)雜控制系 統(tǒng)，我們難以對其建立精確的數(shù)學(xué)模型常規(guī)的p i d 控制或現(xiàn)代控制理論都難以達(dá)到令人 滿意的控制效果模糊邏輯控制( f l c ) 是通過輸入與輸出信息進(jìn)行模仿人的思維的一種智 能化非線性控制技術(shù)，它無需對控制系統(tǒng)建立精確的數(shù)學(xué)模型，其實質(zhì)是一種基于規(guī)則的 解釋性專家系統(tǒng)，已得到廣泛的應(yīng)用模糊控制系統(tǒng)的核心是描述控制器動態(tài)行為的模糊 控制規(guī)則，規(guī)則的制定往往依賴該領(lǐng)域?qū)＜液筒僮魅藛T的先驗知識控制規(guī)則的獲取和隸 屬函數(shù)參數(shù)的確定是設(shè)計模糊控制系統(tǒng)的瓶頸問題，當(dāng)人們對某過程的認(rèn)識不全面時，就 不能制定出完備的控制規(guī)則，且隸屬函數(shù)參數(shù)一旦確定下來，就缺乏在線學(xué)習(xí)能力，不適 應(yīng)被控對象變化的需要，從而會嚴(yán)重影響控制效果神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)( n n ) 技術(shù)的出現(xiàn)實現(xiàn)了自適 應(yīng)模糊控制，它可以實現(xiàn)隸屬函數(shù)參數(shù)的優(yōu)化和模糊推理但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的b p 學(xué)習(xí)算法本質(zhì) 上是一種只考慮局部區(qū)域的梯度法，缺乏全局性，有可能僅優(yōu)化到局部最優(yōu)，且其收斂性 依賴于初始狀態(tài)的選取遺傳算法是一種基于生物進(jìn)化過程隨機(jī)搜索的全局化方法，它通 過交叉和變異操作大大減少受初始狀態(tài)的影響，使搜索得到全局最優(yōu)結(jié)果，不會停留在局 部最優(yōu)處。且收斂速度快 3 1 遺傳算法基本理論 在d r a w i nj a n 進(jìn)化論，門德爾一摩根遺傳學(xué)說的啟示下，在7 0 年代初期，美國m i c h i g a n 大學(xué)的j o h nh o l l a n d 教授從對生物例子的研究中提出了遺傳算法它模擬生物進(jìn)化過程( 通 過細(xì)胞核中染色體及其基因的遺傳變異機(jī)制) ，利用簡單的編碼技術(shù)作用于稱為染色體的二 進(jìn)制串來解決復(fù)雜的規(guī)劃，優(yōu)化問題，它體現(xiàn)了d r a wi ni a n 進(jìn)化論中。物競天擇，適者生 存。的基本思想 遺傳算法植根于自然遺傳學(xué)和計算機(jī)科學(xué)，能夠提供魯棒性搜索，是一種多點并行， 依據(jù)概率傳輸規(guī)則進(jìn)行搜索的算法該算法對問題本身( 如是否可導(dǎo)，單峰值連續(xù)等) 幾乎 沒有要求它所需要的僅僅是對算法產(chǎn)生的每個染色體進(jìn)行評價，計算每個染色體的適應(yīng) 度，并基于適應(yīng)度來選擇染色體，使適應(yīng)度好的染色體比適應(yīng)度差的染色體得到更多的繁 殖機(jī)會因此。該算法尤其適合解決規(guī)則獲取等非線性問題 遺傳算法包括三個基本操作t 選擇，交叉和變異 奎查奎耋堡圭竺堡堡塞量三塞! 重鏖塑絲墅量墼堡塹皇堡些1 3 3 1 1 選擇操作( s e l e c t i o n ) 選擇操作是根據(jù)種群中每個個體的適應(yīng)度，按與適應(yīng)度成比例的概率選擇參與下一代 的個體選擇操作的作用效果是提高了種群的乎均適應(yīng)度，并以損失種群的多樣性為代價 它不產(chǎn)生新的個體，是一種自然選擇的人工模型 設(shè)種群大小為n ，艫為t l 維實空間，則種群適應(yīng)度f = f l ，丘，厶) 釅，其中 ( 1 i n ) 為個體毋的適應(yīng)度 定義3 1 設(shè)r 是所有種群組成的集合，種群p r ，m 是所有個體組成的集合，種群適 應(yīng)度f j n 選擇算子r m ：r r “m 定義為 r m ( p f ) = 只 其中r m 為論域m 上的選擇操作符，個體只p ，且最按概率 1 l 如五被選擇 3 1 2 交叉操作( c r o s s o v e r ) 交叉操作可以產(chǎn)生新的個體，從麗檢測到搜索空間中新酶點每次操作在種群中隨機(jī) 選擇兩個個體，結(jié)合來自父代交配種群串的信息，產(chǎn)生兩個新的子代串新生子代串一般 與父代串不同，但又都包含兩個父代串的遺傳物質(zhì) 定義3 2 設(shè)f 為個體最的長度，n = 1 ，2 ，l 為個體最上位置指標(biāo)的集合，定義所有 可能的交叉位段的集合為 = ( 0 ，j ) j ) ，i 力 定義3 3 設(shè)zg ，m 是所有個體組成的集合，個體a ，b ，b m ，交叉算子。吖： m m ，m m 定義為 o m ( a ，b ，z ) = ，口7 ) 其中v i i i ： l 正= 晟，廢= a ， 當(dāng)n s m ，( n ， ；) 忍 l4 = a ，e = 最， 其他情況 a ，最，“，e 分別表示個體a ，b ，a ，b 中的第i 位的值 在最簡單的情況下，取z = ( 女，j ) ，我們稱這種最簡單的交叉算子為單點交叉算子，稱 k 為交叉位置 壅童查蘭堡圭耋堡篁蘭 篁三塞旦重堡堡塑苧墅量竺墼堂皇垡堡 1 4 3 1 3 變異操作( m u t a t i o n ) 變異操作實際上是經(jīng)過交叉之后子代基因按小概率擾動產(chǎn)生的變化，即隨機(jī)改變個體 串上某些位若參數(shù)是二進(jìn)制編碼，則變異操作只是簡單地將1 變?yōu)? 或?qū)? 變?yōu)? 定義3 4 設(shè)n = p ( n ) 是的冪集，突變算子v f ：m o m 定義為 v m a ，x ) = 爿 其中v i r i ： i4 = 一a ， 當(dāng)f x ，x f l ； i4 = a ， 其他情況 例如，在當(dāng)代種群中，個體a 被選種進(jìn)行突變操作，個體長度為；_ 8 ，設(shè)突變前； a = 01 110 011 若x = 2 ，5 ) ，a 為進(jìn)行突變操作后產(chǎn)生的新個體，則 彳= 001 1 1011 變異操作在恢復(fù)種群多樣性方面具有潛在的作用，在人工遺傳系統(tǒng)中，該操作是防止 重要特征過早丟失的一種保險策略 遺傳算法一般流程如下。 s t e p1 隨機(jī)產(chǎn)生初始種群，個體數(shù)目一定，每個個體表示為染色體的基因編碼； s t e p2 計算個體的適應(yīng)度，并判斷是否符合優(yōu)化條件若符合，則輸出最佳個體及其 代表的最優(yōu)解，并結(jié)束計算；否則轉(zhuǎn)向s t e p3 ； s t e p3 依據(jù)適應(yīng)度選擇再生個體，適應(yīng)度大的個體被選中的概率高，適應(yīng)度低的個體 可能被淘汰； s t e p4 按照一定的交叉概率和交叉方法，進(jìn)行交叉操作，生成新個體； s t e p5 按照一定的變異概率和變異方法，進(jìn)行變異操作，生成新個體； s t e p6 新代種群產(chǎn)生，返回到s t e p2 塞塞查耋塹圭堂堡壘莖 篁三塞 自重堡堡塑堡墅矍墼堡墼皇堡些1 5 遺傳算法程序框圖如下 圖3 1 ：遺傳算法程序框圖 3 2 模糊控制器的設(shè)計 模糊控制器的設(shè)計包括以下幾項內(nèi)容， 1 確定模糊控制器的結(jié)構(gòu)； 2 選擇描述輸入輸出變量的模糊語言； 3 定義模糊集的隸屬函數(shù)和建立模糊控制器的控制規(guī)則； 4 確定輸入輸出變量的論域及比例因子和量化； 5 確定模糊化和去模糊化的方法 3 2 1確定模糊控制器的結(jié)構(gòu) 確定模糊控制器的結(jié)構(gòu)是指選擇哪些變量作為系統(tǒng)的輸入變量，哪些變量作為系統(tǒng)的 輸出變量由于模糊控制規(guī)則是總結(jié)操作人員控制經(jīng)驗得到的，所以選擇的變量應(yīng)該是操 作人員能夠觀察到的變量在工業(yè)過程控制和家用電器控制中，一般選擇被控對象的輸出 值與設(shè)定值的偏差，偏差的變化及偏差變化的變化( 即偏差變化的速率) 作為輸入變量， 選擇控制量作為輸出變量 通常我們將輸入變量的個數(shù)稱為該模糊控制器的維數(shù)一維模糊控制器的輸入變量只 選偏差個，用于一階被控對象，控制結(jié)構(gòu)簡單，但其動態(tài)控制性能不佳二維模糊控制器 以誤差和誤差的變化為輸入變量，以控制量為輸出變量模糊控制器的維數(shù)越高，控制越 精細(xì)，分辨率越高但維數(shù)過高，模糊控制規(guī)則就會變得過于復(fù)雜?？刂扑惴ǖ膶崿F(xiàn)相當(dāng)困 奎童奎耋堡圭蘭堡堡奎 篁三塞自重鏖塑堡墅矍墼墼塑皇垡些1 6 難目前人們廣泛設(shè)計和應(yīng)用的是二維模糊控制器 3 2 2選擇描述輸人，輸出變量的模糊語言 模糊語言即為模糊狀態(tài)或模糊集合模糊語言選擇得多，說明變量可以用較多的模糊 狀態(tài)來描述，制定規(guī)則時就比較靈活。規(guī)則也比較細(xì)致，但可能會使規(guī)則變得比較復(fù)雜所 以選擇模糊語言時并非選擇的數(shù)量越多越好，而需要兼顧簡單性和靈活性兩個方面 通常人們總是習(xí)慣于把事物分為三個等級，如物體的大小可分為大，中、小；運動的速 度可分為快，中、慢 年齡的大小可分為老、中青；人的身高可分為高，中，矮所以， 般都選用。大、。中”“小。三個詞匯來描述模糊控制器的輸入、輸出變量的狀態(tài)由 于人的行為在正負(fù)兩個方向的判斷基本上是對稱的，將大中、小加上正，負(fù)兩個方向并 考慮變量的零狀態(tài)，共有七個詞匯，即 負(fù)大，負(fù)中，負(fù)小，零，正小，正中，正大 一般用英文首寫字母縮寫為 n b ，n m ，n s ，z ，p s ，p m ，p b 對于誤差的變化這個輸入變量，選擇描述其狀態(tài)的語言詞匯時，通常將。零。分為“正 零”和負(fù)零。，這樣詞集就變?yōu)椋?負(fù)大，負(fù)中，負(fù)小，正零，負(fù)零，正小，正中，正大 n b ，n m ，n s ，n z ，p z ，p s ，p m ，p b 根據(jù)經(jīng)驗?？刂凭纫蟾叩膱龊线x7 8 個模糊狀態(tài)?？刂凭纫笠话愕膱龊线x擇 5 個模糊狀態(tài) 3 2 3 定義模糊集的隸屬函數(shù)和建立模糊控制器的控制規(guī)則 ( a )定義模糊集的隸屬函數(shù) 描述輸入輸出變量的詞匯都具有模糊特性，可用模糊集合來表示因此，模糊概念的 問題就直接轉(zhuǎn)化為求取模糊集合隸屬函數(shù)的問題 隸屬函數(shù)的形狀和參數(shù)的選擇是否符合客觀實際，將直接影響控制效果一般選擇對 稱三角形、對稱梯形、正態(tài)型隸屬函數(shù)其參數(shù)可以先初步確定，然后選擇一優(yōu)化算法，通 過實驗逐步優(yōu)化 隸屬函數(shù)的形狀大致可分為高分辨率和低分辨率兩類。一般在大偏差范圍內(nèi)采用低分 辨率的模糊集合，而在小偏差情況下采用高分辨率的模糊集合在定義個模糊狀態(tài)的隸屬 函數(shù)時，要考慮到它對論域的覆蓋程度，以及模糊集合之間的相互影響 ( b )建立模糊控制器的控制規(guī)則 奎堡奎蘭堡圭堂壘絲塞簍塞 窒重堅堡塑絲墅矍墼墼塑量垡絲1 7 控制規(guī)則是模糊控制器的核心模糊控制器的控制規(guī)則是基于手動控制策略，而手動 控制策略又是人們通過學(xué)習(xí)，試驗以及長期經(jīng)驗積累而逐漸形成的，存貯在操作者頭腦中 的一種技術(shù)知識集合手動控制過程一般是通過對被控對象( 過程) 的一些觀測，操作者再 根據(jù)已有的經(jīng)驗和技術(shù)知識，進(jìn)行綜合分析并作出控制決策，調(diào)整加到被控對象的控制作 用，從而使系統(tǒng)達(dá)到預(yù)期的目標(biāo) 利用語言歸納手動控制策略的過程，實際上就是建立模糊控制器的控制規(guī)則的過程 手動控制策略一般都可以用條件語句加以描述，以便于在建立模糊控制規(guī)則中選用 模糊控制規(guī)則實質(zhì)上是人們在控制過程中的經(jīng)驗總結(jié)現(xiàn)將操作者在操作過程中要遇 到的各種可能出現(xiàn)的情況和相應(yīng)的控制策略匯總為表3 1 表3 1 ：模糊控制規(guī)則表 en bn mn szp sp mp b n bp bp bp bp bp mzz n mp bp bp bp bp mzz n sp mp m p m p mz n sn s zp mp mp szn sn m n m p s p s p szn m n m n m n m p mzzn mn b n bn bn b p b zz n mn bn bn bn b 下面說明建立模糊控制規(guī)則表的基本思想 首先考慮誤差為負(fù)的情況 當(dāng)誤差為負(fù)大時，若誤差變化為負(fù)，這時誤差有增大的趨勢，為盡快消除已有的負(fù)大 誤差并抑制誤差變大，所以控制量的變化取正大當(dāng)誤差變化為正時，系統(tǒng)本身己有減少 誤差的趨勢、所以為盡快消除誤差而且又不產(chǎn)生超調(diào)，應(yīng)取較小的控制量由表3 1 看出， 當(dāng)誤差為負(fù)大且誤差變化為正小時，控制量的變化取為正中若誤差變化正大或正中時， 控制量不宜增加，否則造成超調(diào)量產(chǎn)生正誤差，因此這時控制量變化取為零等級 當(dāng)誤差為負(fù)中時，控制量的變化應(yīng)該使誤差盡快消除，基于這種原則，控制量的變化 選取同誤差為負(fù)大時相同 當(dāng)誤差為負(fù)小時，系統(tǒng)接近穩(wěn)態(tài)，若誤差變化為負(fù)時，選取控制量變化為正中，以抑制 誤差往負(fù)方向變化；若誤差變化為正時，系統(tǒng)本身有趨勢消除負(fù)小的誤差，選取控制量變 塑查耋塹圭蘭堡墮塞篁三塞! 重壅堡塑絲型矍竺墼塑量堡些1 8 化為負(fù)小即可 上述選取控制量變化的原則是t 當(dāng)誤差大或較大時，選擇控制量以盡快消除誤差為主； 而當(dāng)誤差較小時，選擇控制量要注意防止超調(diào)，以系統(tǒng)的穩(wěn)定性為主要出發(fā)點 誤差為正時與誤差為負(fù)時相類似，相應(yīng)的符號都要變化，不再贅述，參見表3 , 1 給出的 控制規(guī)則，這是一類消除誤差的二維模糊控制器的模糊控制規(guī)則 3 2 4 確定輸人，輸出變量的論域殛比例因子和量化因子 ( a )輸人、輸出變量的論域 我們把模糊控制器輸入變量( 誤差誤差變化) 的實際范圍稱為這些變量的基本論域 顯然基本論域內(nèi)的量為精確量 設(shè)誤差的基本論域為【一& ，】，誤差變化的基本論域為【一，$ 一，被控制對象實際所 要求的控制量的變化范圍，稱為輸出變量( 控制量) 的基本論域，設(shè)其為【一