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1.1強耦合多變量問題
工業生產中,我們多半會遇到強耦合多變量問題,它不像單變量那么單一,條件和環境都比較好控制。從多變量的對象來看,被控對象、控制器以及測量和執行元件都有可能涉及到,構成了復雜的網絡結構。各變量之間多數存在耦合關系,耦合的強度有大有小。耦合強度較小時比較好控制,多半以一種線性獨立的方式來控制。當耦合強度超出了系統的控制范圍,就不可小覷了,如果繼續發展下去就會造成系統的不穩定。
1.2模糊控制規則和參數對實際應用的影響
研究人員根據其豐富的實踐經驗和理論知識研制出模糊控制器,并將其應用在電子技術方面。在實際操作過程中,模糊控制的規則獲得和參數的選取在決定技術推廣應用中起到關鍵作用。但是,由于專家經驗的缺乏和邏輯判斷的失誤,往往會導致模糊控制規則應用的不完全,同時影響到相關參數的改變,這樣就直接關聯到最終結論的不準確和整個系統的效果減弱。由此可見,模糊控制規則起著舉足輕重的作用。
1.3模糊控制器的精度控制
模糊控制器具有很多優點,因為其魯棒性良好、非線性控制特性而受到歡迎。但它也存在一些不足,比如余差的客觀存在、在穩定性控制方面精度較低等。特別是在控制精度上,受到被控對象性能的約束,所面臨的標準是日趨增加。就拿電液混合位置伺服系統來說,液壓缸的工作頻率如果超過50Hz,就得調整位置精度值在30um范圍內。
2模糊控制工程應用的問題解決方案
2.1強耦合多變量問題的解決方法
強耦合多變量問題是模糊控制工程中常見的問題,遇到這種情況專家通常采用分層多規則集法。多個變量的輸入所導致的控制作用未必都相同,過程狀態的判斷可以依據全局變量,而且過程狀態又是由不同的控制規則來決定的,所以使得這樣的控制更加專一,也能收獲到良好的效果。全局變量外還有一種輔助變量,即局部變量。這種變量是由模糊推理語句構成的一個具有一定規則的集合,在整個模糊控制系統中,其主要是作為高層規則集合進行使用,主要功能是判斷系統運行的過程狀態;而低層規則集合則主要是針對不同的過程運行狀態進行的一個模糊控制。其中低層模糊集合在使用過程中,主要是將系統中受控變量或者是與之相關的過程變量進行控制,這就是局部變量的具體內容。模糊控制工程是將全局變量和局部變量相結合的一種特殊工程應用系統,可以對一個層次上的多個簡單的模糊變量進行分解,完成一個規則集合的變量控制。多變量模糊控制器可以通過這樣一種方式來描述:在高層:(過程狀態判別規則集RR)if過程狀態是K,then控制規則為Rk。在低層:(控制規則Rk)ifE=EkiandEC=ECkj,thenU=Ukq通常情況下,分層多規則集模糊控制器的規則集合都是有各自的結構組成。在低層,各過程狀態下的控制規則集合常常以單變量模糊控制器的形式存在,不同過程狀態中,它們表現出的特點不一樣,控制規則的建立是以這些特點為基礎的。在高層,過程狀態或者工藝階段區分的規則建立是需要相關的經驗積累以及生產過程中的機理分析協助完成的。
2.2模糊控制規則和參數影響的解決方法
模糊控制器的設計規則和參數的優化關聯到輸入變量的合理選擇和組合模式,另外模糊變量論域的合理劃分以及模糊變量錄屬度函數的設計也對其有一定的影響。這些工作的成敗也決定著模糊控制是否能很好地應用在實際的工程中。關于參數的優化,有專家給出了遺傳算法如錄屬度函數的形狀和量化因子等這種方式來進行控制。模糊控制的應用比較廣泛,船舶的自動駕駛也可以使用這種設計模式。因為影響自動駕駛的因素相互耦合,導致模糊規律的獲得會出現困難的局面,故多數專家采用遺傳算法來實現模糊推理規則的制定,從而幫助船舶穩定駕駛。
2.3模糊控制器的精度控制方法
模糊控制器的精度控制方法有很多,很多研究者是采取增加各樣的積分器來減少模糊控制器的穩定狀態誤差,從而達到提高控制精度的目的。有專家采用增加前饋積分項來控制伺服系統,也有專家是采用增加動態積分項來控制輸出,從而使系統的控制性能增加。當然,積分項的增加可以將模糊控制器的精度控制提高,但是它也有不利于系統的一面,那就是會增加超調等。所以,使用的專家應該合理選擇。另一種比較普遍的方法就是通過調整模糊控制參數來提高模糊控制器的穩態精度。調整參數可以從兩方面做起,一個就是在線調整,采用的是自適應的機制;另一個就是采用優化方案來優化參數,可以在線亦可以離線處理。
3結束語
模糊控制技術作為一種高新技術在各個領域都有廣泛的應用。例如模糊洗衣機、模糊空調、模糊微波爐、模糊照相機等。雖然它的功能極其強大,但在實際應用中也會遇到各種問題,以上詳述了模糊控制工程應用中出現的核心問題以及解決方案,當然,更好的方案有待提出。
作者:巴特爾單位:內蒙古工業大學工程訓練中心