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機(jī)械工程學(xué)院2015-2015學(xué)年第二學(xué)期

2014級(jí)研究生《模糊控制》試題姓名王浦舟 成績(jī)一、綜述模糊控制技術(shù)的發(fā)展概況和發(fā)展趨勢(shì)(從任何一個(gè)方面論述均可)。(10分)答:模糊控制技術(shù)的發(fā)展概況:模糊控制系統(tǒng)已經(jīng)應(yīng)用于各個(gè)行業(yè)和各類(lèi)實(shí)際應(yīng)用中,同時(shí)也出現(xiàn)廣不少開(kāi)發(fā)模糊控制系統(tǒng)的軟件工具,甚至應(yīng)用于社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域。模糊控制在各種過(guò)程控制中都有應(yīng)用,工業(yè)爐方面,退火爐、電弧爐、水泥窯、熱風(fēng)爐、煤粉爐一般采用模糊控制;石化方面,蒸餾塔、廢水pH值、污水處理等也采用計(jì)算機(jī)進(jìn)行模糊控制;煤礦行業(yè),選礦破碎過(guò)程、煤礦供水等也是進(jìn)行模糊控制。模糊控制的控制系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)有:①模糊控制是一種基于規(guī)則的控制,在設(shè)計(jì)中不需要建立被控對(duì)象的精確數(shù)學(xué)模型,對(duì)于具有一定操作經(jīng)驗(yàn)而非控制專(zhuān)業(yè)的工作者,模湖控制方法易于掌握,系統(tǒng)機(jī)觀和策略易于接受與理解,設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單,便于應(yīng)用。②模糊控制座接采用語(yǔ)言型控制規(guī)則,在工業(yè)過(guò)程從定性認(rèn)識(shí)出發(fā),比較容易建立語(yǔ)言控制規(guī)則,而模糊控制對(duì)那些數(shù)學(xué)模型難以獲取、動(dòng)態(tài)特性不易掌握或變化顯著的對(duì)象非常適用。③模糊控制系統(tǒng)的魯棒性強(qiáng),干擾和參數(shù)變化對(duì)控制效果的影響被大大減弱,允其適合于非線(xiàn)性、時(shí)變及純滯后系統(tǒng)的控制。④基于模型的控制算法及系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法,由于出發(fā)點(diǎn)和性能指標(biāo)的不同、容易導(dǎo)致較大差異,但一個(gè)系統(tǒng)的語(yǔ)言控制規(guī)則卻具有相對(duì)的獨(dú)立性,利用這些控制規(guī)律間的模糊連接,容易找到折中的選擇,采用模糊控制設(shè)計(jì)的系統(tǒng)動(dòng)態(tài)響應(yīng)品質(zhì)優(yōu)于常規(guī)的P1D控制,并且過(guò)程參數(shù)的變化具奮較強(qiáng)的適應(yīng)性。⑤模糊控制算法是基于啟發(fā)性的知識(shí)及語(yǔ)言決策規(guī)則設(shè)計(jì)的,這使得操作人員易于通過(guò)人的自然語(yǔ)言進(jìn)行人機(jī)界面聯(lián)系,這些模糊條件語(yǔ)言很容易加入到過(guò)程控制環(huán)節(jié)上。通過(guò)模擬人工控制的過(guò)程和方法,增強(qiáng)控制系統(tǒng)的適應(yīng)能力,使之具有一定的智能水平。模糊控制的缺點(diǎn)有:①信息簡(jiǎn)單的模糊處理將導(dǎo)致系統(tǒng)的控制精度降低和動(dòng)態(tài)品質(zhì)變差。②模糊控制的設(shè)計(jì)尚缺乏系統(tǒng)性,這對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)的控制是難以奏效的。③獲得模糊規(guī)則及隸屬函數(shù)的方法即為系統(tǒng)的設(shè)計(jì)辦法,在目前完全憑經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行。糊控制理論需解決的問(wèn)題主要是盡管模糊控制理論已經(jīng)取得了可觀的進(jìn)展,但與常規(guī)控制理論相比仍不成熟。模糊??刂葡到y(tǒng)的分析和設(shè)計(jì)尚未建立起有效的方法,在很多場(chǎng)合下仍然需要依靠經(jīng)驗(yàn)和試湊。另一方面,常規(guī)模糊控制需要不斷改進(jìn)穩(wěn)態(tài)控制情度和提高智能水平與適應(yīng)能力。從大量文獻(xiàn)中可以看出,在實(shí)際應(yīng)用中往住是將模糊控制或模糊推理的思想.與其他相對(duì)成熟的控制理論或方法結(jié)合起來(lái),發(fā)揮各自的長(zhǎng)處,從而獲得押想的控制效果。模糊控制與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法已成為研究的熱點(diǎn),.者的結(jié)合有效地推動(dòng)了自學(xué)習(xí)模糊控制的發(fā)展。二、設(shè)電爐溫度設(shè)定值為3000度,溫度誤差的控制精度為±4%。,誤差e的論域?yàn)閇-6+6],誤差~的模糊集合的量化等級(jí)為X={-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6};誤差變化率的控制精度為±5,誤差變化率2的論域取[-5,5],誤差變化率~的c模糊集合的量化等級(jí)為f={-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5},控制量u*的實(shí)際控制范圍為0?10mA,控制量u*的基本論域?yàn)閇0+10],控制量U的模糊集合的量化等級(jí)為Z={0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10},采用模糊控制(FC)。完成1)計(jì)算三個(gè)量化因子K「KjKJ2)計(jì)算三個(gè)量化值E、EC和U7(15分)■解:根據(jù)題意,誤差e的論域范圍為[e.,e' ]=[-6,6],誤差的實(shí)際調(diào)整范圍為3000*minmax±5%。,即[a,p]=[-15,15];誤差變化率2的論域范圍為[e.,e ]=[-5,5],誤差1 1 minmax變化率的實(shí)際控制精度為±5,即[a2,p2]=[-5,5];控制量u*的實(shí)際控制范圍為[aj03]=[0,10],基本論域?yàn)?in,1]二[0,10]。所以:1)量化因子:—max minP-a=em「二=5Z±5)=1ecP—a5-(-5)_P3-a?_10-0_1uu-u10-0

2)量化值:=INT[K(e—%+%土0.5]=int[0.4?(e—15—15)土0.5]

e2 2:INT[0.4e士0.5]—55)土0,5]2E=INT[K(e--a2+P2)土0.5]=INT[1.(e—55)土0,5]2=INT[e土0.5]。3+3。3+3=1.u*+au*+5三、已知雙輸入單輸出模糊系統(tǒng),其輸入量為輸出量為z,設(shè)模糊子集},其輸入輸出關(guān)系可用如下兩條模糊規(guī)則描述:(15分)andy是B1then現(xiàn)已知輸入為: 求輸出量z的模糊集合C2.TOC\o"1-5"\h\z~0.9 0.5 0.2A= + +1a a a~ 0.7 0.6 0.3\o"CurrentDocument"B= + +1b b b~ 0.80.4 0.1\o"CurrentDocument"C= + +1 c c c~0.60.40.3

A=——+——+——2 a a a要求:用手工計(jì)算,~0.60.80.6B=——+——+——2bbb并編程進(jìn)行驗(yàn)算。(編程語(yǔ)言任意選?。?。1、計(jì)算部分:解:(1)計(jì)算模糊關(guān)系「:(a)計(jì)算A與B的笛卡爾積:

1 1[0.9VAXB=0.5Q.70.61 1[0.2)僅.70.60.3、0.3)=0.50.50.3、0.20.20.2,(b)將A1xB]寫(xiě)成列向量:[07]

0.30.5((A1 xBJ=、0.2,(c)由(A:x百)T1和d計(jì)算模糊關(guān)系展1 1'0.7''0.70.40.1、0.60.60.40.30.40.1????R=(AxB)[xC=0.5().80.40.1)=0.50.40.1110.30.30.30.20.20.1、0.2,10.20.20.1J?(2)基于模糊合成規(guī)則,求C:2?TOC\o"1-5"\h\z(a)計(jì)算A與B的笛卡爾積:2 20.6)=f0.60.60.6,、0.30.30.3,[0.6VAxB=0.4Q.60.82 2[0.3)(b)將AxB寫(xiě)成列向量:0.30.3)10.30.3)1x9(AxB北=b.60.60.60.40.40.40.322 r\> (c)由(AxB)T2和模糊關(guān)系R計(jì)算出輸出模糊集合C:22C2= (A2 xB2)T2 R="60.60.60.40.40.40.30.30.3,)0.70.40.1、0.50.40.10.0.30.10.20.20.10.0.20.1;=Q.60.40.1)TOC\o"1-5"\h\z6 0.6 0.4 0.1即2、C= + +o即2、2 C C C1 2 3編程部分(MATLAB):a=[0.9;0.5;0.2];b=[0.70.60.3];c=[0.80.40.1];a2=[0.6;0.4;0.3];b2=[0.60.80.6];m=size(a,1);n=size(b,2);fori=1:nforj=1:mab(i,j)=min([a(i,:);b(:,j)]);endendz=ab';e=z(:);t=size(e,1);s=size(c,2);fori=1:tforj=1:sk(i,j)=min([e(i,:);c(:,j)]);endendm=size(a2,1);n=size(b2,2);fori=1:nforj=1:ma2b2(i,j)=min([a2(i,:);b2(:,j)]);end

endh=a2b2’;x=h(:);y=x';p=size(k,2);forj=1:pf(1,j)=max(min([y(1,:);k(:,j)']));endi=f驗(yàn)證結(jié)果:ab:0.60000.60000.30000.50000.50000.30000.2000k=0.70000.60000.30000.50000.50000.30000.20000.40000.40000.30000.40000.40000.30000.20000.10000.10000.10000.10000.10000.10000.10000.50000.50000.30000.20000.20000.20000.10000.20000.20000.20000.20000.20000.20000.1000h=y=0.60000.60000.60000.60000.40000.40000.40000.60000.30000.30000.30000.6000 0.40000.40000.4000 0.30000.3000 0.3000i=0.60000.40000.1000四、利用模糊邏輯工具箱的圖形用戶(hù)界面GUI建立模糊推理系統(tǒng)FIS??紤]兩個(gè)輸入、一個(gè)輸出的模糊推理問(wèn)題。要求:(1)模糊推理對(duì)象自己設(shè)定(不能用上課講解的推理對(duì)象),所有模糊語(yǔ)言變量、論域、隸屬度函數(shù)及其模糊控制規(guī)則自己定義,模糊推理方法和解模糊方法自己選擇。(2)整個(gè)設(shè)計(jì)過(guò)程采用截圖方式進(jìn)行敘述,并有相關(guān)的仿真結(jié)果。(30分)例如(課堂例子):飯店用餐后,根據(jù)侍者的服務(wù)和菜肴好壞,付給小費(fèi)。用0?10分表示服務(wù)質(zhì)量,服務(wù)的模糊語(yǔ)言有差、好、很好;用0?10分表示菜肴質(zhì)量,菜肴的模糊語(yǔ)言有差、好;付給小費(fèi)0?20元,小費(fèi)的模糊語(yǔ)言有低、中等、高;有三條模糊規(guī)則:if服務(wù)差or菜肴差then小費(fèi)低if服務(wù)好then小費(fèi)中等if服務(wù)很好or菜肴好then小費(fèi)高解:(1)假定某工廠(chǎng)根據(jù)機(jī)器工作的發(fā)熱程度(X)和實(shí)時(shí)氣溫等級(jí)(Y)來(lái)控制降溫裝置的降溫程度(Z),以保持機(jī)器在正常溫度范圍就行工作。用0?10表示發(fā)熱程度,發(fā)熱程度的模糊語(yǔ)言有正常(ZO),大(PS),很大(PB);用0?10表示室溫等級(jí),溫度等級(jí)的模糊語(yǔ)言變量有低(NS),正常(ZO),高。5);降溫等級(jí)用0?5表示,模糊語(yǔ)言有正常屋0),低溫^5),超低溫^8)。模糊規(guī)則為:if(X=ZO)and(Y=NS)then(Z=ZO);if(X=ZO)and(Y=ZO)then(Z=ZO);if(X=ZO)and(Y=PS)then(Z=PS);if(X=PS)and(Y=NS)then(Z=ZO);if(X=PS)and(Y=ZO)then(Z=PS);if(X=PS)and(Y=PS)then(Z=PB);if(X=PB)and(Y=NS)then(Z=PS);if(X=PB)and(Y=ZO)then(Z=PB);if(X=PB)and(Y=PS)then(Z二PB)。(2)建立模糊推理系統(tǒng)FIS:a.在MATLAB中輸入fuzzy,彈出FIS編輯器:

b.增加一個(gè)輸入,并將inputl和input2的名稱(chēng)分別改為“X”和“Y”,將outpu的名稱(chēng)改為“Z”:

(3)確定隸屬度函數(shù):分別a.發(fā)熱程度X的隸屬度函數(shù):發(fā)熱程度X的論域改為[0,10],將“mfl、mf2、mf3”分別改為“ZO、PS、PB”,均采用三角形隸屬度函數(shù),各模糊語(yǔ)言的隸屬度如下圖:分別分別氏室溫等級(jí)Y的隸屬度函數(shù):發(fā)熱程度Y的論域改為[0,10],將“mfl、mf2、mf3”改為“NS、ZO、PS”,均采用三角形隸屬度函數(shù),各模糊語(yǔ)言的隸屬度如下圖:

c.降溫等級(jí)Z的隸屬度函數(shù):發(fā)熱程度X的論域改為[0,5],將“mfl、mf2、mf3”分別改為“ZO、PS、PB”,均采用三角形隸屬度函數(shù),各模糊語(yǔ)言的隸屬度如下圖:(4)建立模糊推理規(guī)則RuleEditor:Untitled[File]EditViewOptions(5)啟動(dòng)規(guī)則觀察器(6)啟動(dòng)曲面觀察器五、利用MATLAB的函數(shù)編程方法建立FIS,控制對(duì)象為二階系統(tǒng):201.6s2+4.5s+1設(shè)系統(tǒng)參考輸入為"1,初步給定三個(gè)量化因子為ke=25,k「15,ku=1,(其中ke.kcc兩個(gè)量化因子在仿真設(shè)計(jì)過(guò)程可以取不同的值,自己調(diào)定,使輸出響應(yīng)特性更好),誤差~、誤差變化率ec和輸出控制量~的論域、模糊語(yǔ)言及其隸屬度函數(shù)自己定義,設(shè)計(jì)模糊控制器,采用四階龍格一庫(kù)塔法計(jì)算系統(tǒng)輸出,使系統(tǒng)輸出跟隨系統(tǒng)輸入,并繪制模糊控制輸出跟蹤輸入的曲線(xiàn),要求計(jì)算步長(zhǎng)為0.02,計(jì)算時(shí)間為10秒。(30分)解:MATLAB程序:clcclearnum=20;den=[1.6,4.5,1];[a,b,c,d]=tf2ss(num,den);x=[0;0];T=0.02;h=T;N=500;R=1*ones(1,N);w1=newfis('ff')w1=addvar(w1,'input','e',[-6,6]);w1=addmf(w1,'input',1,'NB','trapmf',[-6,-6,-5,-3]);w1=addmf(w1,'input',1,'NS','trapmf',[-5,-3,-2,0]);w1=addmf(w1,'input',1,'ZR','trimf',[-2,0,2]);w1=addmf(w1,'input',1,'PS','trapmf',[0,2,3,5]);w1=addmf(w1,'input',1,'PB','trapmf',[3,5,6,6]);w1=addvar(w1,'input','ec',[-6,6])w1=addmf(w1,'input',2,'NB','trapmf',[-6,-6,-5,-3]);w1=addmf(w1,'input',2,'NS','trapmf',[-5,-3,-2,0]);w1=addmf(w1,'input',2,'ZR','trimf',[-2,0,2]);w1=addmf(w1,'input',2,'PS','trapmf',[0,2,3,5]);w1=addmf(w1,'input',2,'PB','trapmf',[3,5,6,6]);w1=addvar(w1,'output','u',[-3,3]);w1=addmf(w1,'output',1,'NB','trapmf',[-3,-3,-3,-2]);w1=addmf(w1,'output',1,'NS','trimf',[-2,-1,0]);w1=addmf(w1,'output',1,'ZR','trimf',[-1,0,1]);w1=addmf(w1,'output',1,'PS','trimf',[0,1,

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