模糊自动控制基础隶属度的建立3.1模糊控制的工作原理被控对象；执行机构；模糊控制器；输入输出接口；测量装置（传感器）。3.1模糊控制的工作原理3.1模糊控制的工作原理3.1模糊控制的工作原理模糊控制器的基本工作原理大家应该也有点累了，稍作休息3.2.1模糊化接口例：“误差”模糊语言变量的五元素表示：显然语言变量与我们熟习的数值变量不同，数值变量的结果是精确的，但是用自然语言来描述的量是模糊的。3.2.1模糊化接口3.2模糊控制器的结构和设计3.2模糊控制器的结构和设计如何实现实际的连续域到有限整数离散域的转换？在确定了量化因子和比例因子之后，误差e和误差变化率ec可通过下式转换为模糊控制器的输入E和EC：3)定义各语言变量的语言值3)定义各语言变量的语言值模糊控制中的隶属函数图形大概有以下三大类：1、左大右小的偏小型下降函数（Z函数）2、左小右大的偏大型上升函数（S函数）3、对称型凸函数（II函数）xx4)定义各语言值的隶属函数三角型隶属函数确定时需要考虑的几个问题隶属函数曲线的分布对控制性能的影响完备性隶属度函数建立的基本原则隶属度函数建立的基本原则隶属度函数建立的基本原则4、论域中的每个点应该至少属于一个隶属度函数的区域，同时它一般应该属于至多不超过两个隶属度函数的区域。隶属度函数建立的基本原则重叠率和重叠鲁棒性越大，模糊控制模块更具有模糊性隶属度函数是模糊控制的应用基础对论域U上一个确定元素u0是否属于论域上的一个边界可变的普通集合A*的问题，针对不同的对象进行调查统计，再根据模糊统计规律计算出u0的隶属度。求取论域中足够多元素的隶属度，根据这些隶属度求出隶属函数。具体步骤为：根据表2-2的计算结果，以年龄为横坐标，隶属度为纵坐标，绘出隶属函数曲线如下图所示。所求隶属函数曲线与降半哥西型函数曲线较相似，降半哥西型隶属函数为：二元对比排序法二元对比排序法是通过多个事物之间两两对比来确定某种特征下的顺序，由此来确定这些失去对该特征的隶属函数的大体形状。模糊化过程小结：第二步将模糊控制器的精确输入E*和EC*通过模糊化接口转化为模糊输入A*和B*。对于某些输入精确量，有时无法判断其属于哪个模糊值的隶属度更大，例如当E*=-5时，其属于NB和NM的隶属度一样大。此时有两种方法进行处理：3.2.2知识库2.规则库的描述2.规则库的描述3.2模糊控制器的结构和设计3.2模糊控制器的结构和设计3.2模糊控制器的结构和设计3.2模糊控制器的结构和设计3.2模糊控制器的结构和设计3.2模糊控制器的结构和设计3.2模糊控制器的结构和设计3.2模糊控制器的结构和设计3.2模糊控制器的结构和设计3.2模糊控制器的结构和设计3.3模糊控制器的设计实例设计一个模糊控制的沿直线道路单行道自行驾驶的汽车。设计一个模糊控制的沿直线道路单行道自行驾驶的汽车。设计一个模糊控制的沿直线道路单行道自行驾驶的汽车。设计一个模糊控制的沿直线道路单行道自行驾驶的汽车。设计一个模糊控制的沿直线道路单行道自行驾驶的汽车。设计一个模糊控制的沿直线道路单行道自行驾驶的汽车。设计一个模糊控制的沿直线道路单行道自行驾驶的汽车。水箱液体位置的模糊控制1确定语言变量定义理想液位O点的水位为h0，实际测得的水位高度为h，选择液位差将当前水位对于O点的偏差e作为输入语言变量，控制量u为调节阀门开度的变化，是输出语言变量2语言变量论域的设计3定义各语言变量的语言值4定义各语言值的隶属函数4定义各语言值的隶属函数5定义规则库3.3模糊控制器的设计实例6求模糊关系818283由以上五个模糊矩阵求并集（即隶属函数最大值），得：7模糊推理3.3模糊控制器的设计实例8清晰化接口3.4模糊控制器的结构（1）一维模糊控制器如图所示，一维模糊控制器的输入变量往往选择为受控量和输入给定的偏差量E。由于仅仅采用偏差值，很难反映过程的动态特性品质，因此，所能获得的系统动态性能是不能令人满意的。这种一维模糊控制器往往被用于一阶被控对象。（2）二维模糊控制器如图所示，二维模糊控制器的两个输入变量基本上都选用受控变量和输入给定的偏差E和偏差变化EC，由于它们能够较严格地反映受控过程中输出变量的动态特性，因此，在控制效果上要比一维控制器好得多，也是目前采用较广泛的一类模糊控制器。（3）三维模糊控制器如图所示，三维模糊控制器的三个输入变量分别为系统偏差量E、偏差变化量EC和偏差变化的变化率ECC。由于这些模糊控制器结构较复杂，推理运算时间长，因此除非对动态特性的要求特别高的场合，一般较少选用三维模糊控制器。模糊控制系统所选用的模糊控制器维数越高，系统的控制精度也就越高。但是维数选择太高，模糊控制规律就过于复杂，这是人们在设计模糊控制系统时，多数采用二维控制器的原因。2多变量模糊控制器一个