201*級碩士期末**
課程智慧型控制
姓名*******
學號專業
201*年*月**日
這學期在老師的帶領下，學習了智慧型控制課程。其中深入學習了啟發式學習，專家系統，模糊控制，神經網路等內容。老師的教學方式很開放，打破了原來單純老師講學生聽的舊傳統，要求大家通過自己做課件，提高學習的自主性，對智慧型控制能夠有更深入的了解。
當然自己做的課件也有不明白，講不懂的地方，老師用他淵博的知識給我們把細節進行深入講解，大家學得津津有味，對課程內容的，理解也更加深刻。通過智慧型控制的學習，不單單學習了新的內容，對以前的知識也做到了查漏補缺，老師深入講解了pid控制和為什麼系統要研究動態穩定性等問題，還舉了通俗易懂的例子，介紹了系統辨識與自適應是怎麼一會兒事。
由於我當時的作業做的事模糊控制相關的內容，所以這次心得主要介紹模糊控制的內容。
1.1模糊控制介紹
模糊控制是以模糊數學理論，及模糊集合論、模糊語言變數及模糊邏輯推理等作為理論基礎，以感測器技術、計算機技術和自動控制理論作為技術基礎的一種新型自動控制理論和控制方法。模糊控制是控制理論發展的高階階段的產物，屬智慧型控制的範疇，而且也是人工智慧控制的一種新型別。
模糊控制是一種基於規則的控制，它直接採用語言型控制規則，出發點是現場操作人員的控制經驗或相關專家的知識，在設計中不需要建立被控物件的精確的數學模型，因而使得控制機理和策略抑鬱接受與理解，設計簡單，便於應用。基於模糊原理的模糊系統具有萬能逼近的特點。
相比於常規控制辦法，模糊控制有以下幾點優勢：
（1）模糊控制是在操作人員經驗控制基礎上實現對系統的控制，無需建立精確的數學模型，是解決不確定系統的有效途徑之一；
（2）模糊控制具有很強的魯棒性，被控物件引數的變化對模糊控制的影響不大，可用於非線性、時變、時滯的系統，並能獲得很好的控制效果；
（3）由離散計算得到的控制查詢表，提高了控制系統的實時性、快速性；
（4）控制機理符合人們對過程控制作用的直觀描述和思維邏輯，是人工智慧的再現，屬於智慧型控制範疇。
1.2模糊控制理論的發展趨勢
自2023年l.a.zadeh提出模糊控制集合論以來，模糊控制無論在理論和應用方面都有很大的發展，而且正在迅速完善和發展。根據其發展過程，可以將其歸納成三個階段。
1.2.1基本模糊控制
基本模糊控制的核心是基本模糊控制器，它是一種最簡單最基本的模糊控制器，能夠完成許多生產過程的控制。基本控制器的控制規則建立在總結操作者對被控過程進行的手動控制策略基礎上，或歸納設計者對被控過程認識的模糊資訊基礎上，是按一定語言規則進行控制的。基本模糊控制適用於控制那些具有高度非線性，或引數隨工作點變動較大，或交叉耦合嚴重，或環境因素干擾強烈的被控過程，而不適用與獲得精確數學模型和數學模型不確定或多變的一類被控過程。
基本模糊控制器的優點可歸納為：
（1）設計出的模糊控制器模擬操作人員的操作經驗，控制規則不受任何約束，可以完全是不可解析的，便於同有實踐經驗的操作者一起討論修改，可以定性地採納好的控制思想；
（2）應用計算機實現模糊控制，便於採用自然語言對被控過程的執行施加影響；
（3）這種控制規則具有較大的通用性，通過較小的修改與組合就可適用於不同的被控過程；
（4）對系統內部引數的變化具有較強的適用性。
至今，在農業工程、環保工程、紡織工程、機電工程乃至生物工程、醫學以及管理科學等領域得到了廣泛應用。
1.2.2自調整，自組織，自適應模糊控制
上面論述了基本模糊控制器的許多優點，而且至今基本模糊控制器仍在廣泛應用。但是在一些複雜的過程控制中，有時很難精確地確定、完整地總結出控制策略。由於被控過程的非線性、高階次、時變性以及隨機干擾等因素，基本模糊控制將模糊控制規則表現的有些粗糙或者不夠完善，這都會不同程度地影響控制效果。
即使控制策略比較完善，若總是按一套固定不變的策略進行控制，其效果也不甚理想。為了彌補基本模糊控制的這些不足，模糊控制器要向自調整、自組織、自適應和自學習的方向發展。
自調整、自組織、自適應模糊控制的基本特點為：
（1）無須知道被控物件的數學模型，控制演算法不固定，可以通過**修改控制規則或改變某幾個引數而產生變化；
（2）能直接利用模糊控制規則；
（3）模糊控制器的適應性不侷限於某一物件，可通過自組織適應不同的物件；
（4）可以生產具有通用性、儀表化的模糊控制器。
1.2.3人工智慧模糊控制
基本模糊控制器無法適應實時的大過程，自適應模糊控制器雖然能部分解決時變問題，但其適應性往往是有限的，往往允許調整的範圍也不是很大。因此，尋求新的模糊控制方法，真正實現智慧型控制，使系統具有非常高度的智慧型是大勢所趨，勢在必行。
當代模糊控制的發展趨勢主要可歸納為以下幾個方面：
（1）硬體——模糊邏輯晶元和模糊計算機的研製
（2）高度智慧型化模糊控制理論與應用研究
模糊邏輯、專家系統、神經網路、混沌這些當代智慧型技術的新四步正在相互滲透、緊密結合，將是促使高度智慧型化模糊控制研究的關鍵。
1.3研究物件
模糊控制研究的物件一般具有三方面的特點：
（1）物件模型不確定，包括兩層意思，一是模型未知或知之甚少；二是模型的結構和引數可能在很大範圍內變化；
（2）具有非線性特性；
（3）物件具有複雜的任務和要求。
1.4模糊控制系統結構
迷糊控制系統是一種經過改造後的自動控制系統，而且還是一種智慧型自動控制系統。它以模糊數學、模糊語言形式的知識表示和模糊輯推理為理論基礎，是採用計算機控制技術構成的一種具有反饋通道的、閉環結構的數字控制系統[4]。它的組成核心是具有智慧型功能的模糊控制器，這也是它與傳統自動控制系統的根本區別之處。
模糊控制系統是乙個集合體，它通常由被控物件、感測器系統（或稱測量裝置）、控制器和執行機構等環節組成，如圖1-1所示。
圖1-1 模糊控制系統結構框圖
模糊控制器也稱模糊邏輯控制器。由於採用的模糊控制規則是由模糊集合論中模糊條件語句來描述的，因此，模糊控制器也是一種語言型控制器，故也稱為模糊語言控制器。一般的模糊控制器基本機構如圖1-2所示。
圖1-2 一般模糊控制器的基本結構
其中各環節的主要功能如下：
（1）模糊化：這部分的功能是將輸入的精確量轉化為模糊量（其中輸入量包括外界的參考輸入、系統的輸出或狀態等），並將輸入量進行處理，使其變成模糊控制器要求的輸入量，接著進行尺度變換，使其變換到各次的論域範圍，並進行模糊化處理，是原先精確的輸入量變成模糊量，用相應的模糊集合表示。（注意：
有時把模糊化部分作為模糊控制器的外部部分。）根據圖1-2所示要求，若參考輸入量為r，系統輸出量為y，則計算e=r-y和e=de/dt分別為控制器輸入的偏差和偏差變化率。
（2）知識庫：知識庫中包含了具體應用應用領域中的知識和要求的控制目標，通常由資料庫和模糊控制規則庫兩部分組成。這其中，資料庫主要包括語言變數的隸屬函式、尺度變換因子以及模糊空間的分級數等；規則庫還包括了用模糊語言變數表示的一系列控制規則，它們反映了控制專家的經驗和知識等。
（3）模糊推理：它是模糊控制器的重要組成部分，具有模擬人的基於模糊概念的推理能力，其推理是基於模糊邏輯中的蘊含關係以及推理規則來進行的。
（4）清晰化：它的主要功能是將模糊推理所得的控制量（模糊量）變換為實際用於用於控制的清晰量，包含兩部分內容：其一，將模糊的控制量經清晰化處理變換為表示在論域範圍的清晰量；其二，將表示在論域範圍的清晰量經尺度變換轉換成實際的控制量。
1.5模糊控制器的基本型別
（1）按輸入輸出量分
1）單變數模糊控制器
a.單輸入單輸出模糊控制器（一維模糊控制器）
b.雙輸入單輸出模糊控制器（二維模糊控制器）
c.三維模糊控制器
2）多變數模糊控制器
a.多輸入單輸出模糊控制器
b.雙輸入多輸出模糊控制器
（2）按本質分
1）併聯結構複合型模糊控制器
2）串聯結構複合型模糊控制器
3）多模結構複合型模糊控制器
（3）按控制功能分
1）變結構模糊控制器
2）自組織模糊控制器
3）自適應模糊控制器
（4）按智慧型化程度分
1）模糊專家系統
2）模糊神經網路控制器
a.複合型模糊神經網路控制器
b.融合型模糊神經網路控制器
1.6模糊控制的缺點
（1）模糊控制的設計尚缺乏系統性，這對複雜系統的控制是難以奏效的。所以如何建立一套系統的模糊控制理論，以解決模糊控制的機理、穩定性分析、系統化設計方法等一系列問題。
（2）如何獲得模糊規則及隸屬函式即系統的設計辦法，這在目前完全憑經驗進行。
（3）資訊簡單的模糊處理將導致系統的控制精度降低和動態品質變差。若要提高精度則必然增加量化級數，從而導致規則搜尋範圍擴大，降低決策速度，甚至不能實時控制。
（4）如何保證模糊控制系統的穩定性即如何解決模糊控制中關於穩定性和魯棒性問題。
這次心得主要介紹模糊控制的概念原理等內容，把上課時候的內容做乙個系統的全面的總結，在另乙份**作業上給出模糊pid系統的**內容。模糊控制，神經網路等方法，不需要構造數學模型，通過學習過程使系統達到穩定，是一種比較便捷的控制方法，與控制理論相結合，解決了建模困難的問題，值得我們認真學習。
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