应用模糊控制的案例分享

模糊控制以现代控制理论为基础，同时与自适应控制技术、人工智能技术、神经网络控制技术等相结合，在控制领域得到了广泛的应用，主要有下列系统。

1.模糊控制－PID复合控制

传统的PID控制器算法优点是简单，参数调控方便，并且有一定的控制精度，故为当前最为普遍采用的控制算法。缺点是它的局限性和不足，由于PID算法只有在系统模型参数为非时变的情况下，才能获得理想的效果。当一个调好参数的PID控制器被应用到模型参数时变系统时，系统的性能会变差，甚至不稳定。

此外，在对传统的PID参数进行整定的过程中，PID参数的整定值是具有一定局域性的优化值，而不是全局性的最优值，因此这种控制作用无法从根本上解决动态品质和稳态精度的矛盾。

模糊控制不依靠对象数学模型，不是用数值变量而是用语言变量描述系统特征，并可依靠系统的动态信息和模糊规则进行推理，以获得合适的控制量，控制效果好，且有较强的鲁棒性，当然如上所述也有不足之处。

模糊控制－PID复合控制是模糊控制技术与传统的PID控制算法相结合，取长补短，可以达到较高的控制精度。以控制温度为例，当温度偏差较大时，采用模糊控制，响应速度快，动态性能好；当温度偏差较小时，采用传统PID控制，使其静态性能好，满足系统控制精度的要求。因此，它比单个模糊控制器和单个PID调节器均有更好的控制性能。

2.自适应模糊控制

自适应控制是控制系统常用的方法，将其与模糊控制结合，可以收到更好的效果。这种控制方法具有自适应自学习的能力，能自动地对自适应模糊控制规则进行修改和完善，以提高控制系统的性能。尤其对那些具有非线性、大时滞、高阶次的复杂系统可收到更好的控制效果。

这种自适应模糊控制器可以用一个单一的自适应模糊系统构成，也可以用若干个自适应模糊系统构成。自适应模糊控制有两种不同的形式：

1）直接自适应模糊控制，即根据实际系统性能与理想性能之间的误差，直接设计模糊控制器；(www.xing528.com)

2）间接自适应模糊控制，即通过在线模糊逼近取得控制对象的模型，然后根据所得的模型在线设计控制器。

3.参数自整定模糊控制

主要是比例因子自整定模糊控制。这种控制对环境变化有较强的适应能力，可在随机环境中能对控制器进行自动校正，使得被控对象特性变化或扰动情况下控制系统保持较好性能。

4.专家模糊控制

将模糊控制与专家系统技术相结合，可以进一步提高模糊控制器智能水平。因为保持了基于规则的方法的价值和用模糊集处理带来的灵活性，还可把专家系统技术的表达与利用知识的长处结合起来。

5.仿人智能模糊控制

这种结合的优点是智能控制算法具有比例模式和保持模式两种基本模式。这两种特点使得系统对误差绝对值变化时，可使系统处于闭环运行和开环运行两种状态，便能妥善解决稳定性、准确性、快速性的矛盾，能较好地应用于纯滞后对象。

此外，模糊控制与神经网络或遗传算法融合，可构成模糊神经网络控制系统或遗传模糊控制系统，这将在后面几章讲述。