[发明专利]用于模糊推理机的高性能最大-最小电路

说明书

本发明通常涉及一种推理机，更详细地说，是涉及一种模糊推理机的最大-最小处理电路。

一种自动控制器使得一被控制的系统保持尽可能小的所期望值与输出值之间的误差。这些控制器的类型包括一PID(比例积分-微分)控制器、一最佳控制器、一自适应控制器、一变结构系统(VSS)和一神经网络。

模糊控制理论是在1965年由美国的Zadeh教授刊登在“信息和控制”上的一篇文章中提出的。虽然模糊理论最初并未引起重视，但在1974年当英国的Mamdani教授将模糊理论应用到一种使用通常已知的PID控制器和最佳控制器不能达到预期结果的蒸气机而获得了很好的效果时才开始引起了公众的注意。

模糊控制是根据输入通过用模糊集合来表示一熟练操作人员的经验的模糊推论和控制规则来确定一个合适的操作变量。

对于模糊控制使用的一个模糊逻辑有如下的运算：

^*模糊负数

μ(“非”A)(X)＝1-μ_A(X)

在上面的公式中，μ被定义为一隶属(member)函数，字母A表示某个集合，X是一元素。例如，公式μ_A(X)＝0.3表示对于集合A的一个项的元素X的隶属度为0.3。

^*模糊“与”逻辑

模糊“与”逻辑用T-范数归纳定义为如下：

T：[0，1]×[0，1]→[0，1]

(1)T(X，1)＝X，T(X，0)＝0(边界条件)

(2)如果X1≤X2则T(X1，Y)≤T(X2，Y)(单调)

(3)T(X，Y)＝T(X，Y)(交换律)

(4)T{X，T(Y，Z)}＝T{T(X，Y)，Z}(结合律)

这就是说，在这些将一个在0和1两种类型之间的实际数转换成在0和1之间的实际数的算符中，上述以T范数所表示的算符满足边界条件、单调、交换和结合律。

典型应用的T-范数是：

μ_{(A“与”B)}(X)＝MIN(μ_A(X)，μ_B(X))

这个公式被称之为最小运算，并意味着二者的最小值(更差值)被选择。

^*模糊“或”逻辑

模糊“或”逻辑用S-范数归纳定义为如下：

S：[0，1]×[0，1]→[0，1]

(1)S(X，1)＝1，S(X，0)＝X

(2)如果X1≤X2则S(X1，Y)≤S(X2，Y)

(3)S(X，Y)＝S(Y，X)

(4)S{X，S(Y，Z)}＝S{S(X，Y)，Z}

典型应用的S-范数是：

μ_{(A“或”B)}(X)＝MAX(μ_A(X)，μ_B(X))

这个公式被称之为最大运算，并意味着二者的最大值(更好值)被选择。

^*模糊关系

获得模糊关系的隶属度的方法是如下定义的：

μR(X，Y)＝MIN(μ_A(X)，μ_B(Y))

模糊理论的一个重要原则是模糊推理，判定一个来自所产生的已知结果的关系的新的事实。作为一种控制规则(或推理规则)，模糊推理是主要的构成部分，例如[如果(条件子句)，则(结果子句)]。并且一个条件子句还可再分为例如[条件子句1“与”条件子句2]，在这里使用的“与”意味着在模糊“与”逻辑中使用的“与”。

现在将介绍一个使用模糊控制规则对一电加热饭锅的水温进行控制的典型的方法。

--第一控制规则

[如果水是暖的“与”温度是常规则的，则加热器功率应是适中的]

--第二控制规则

[如果水是微热的“与”温度上升很小，则加热器功率应加大]

上述控制规则中的诸如“暖”和“微热”的模糊集合可如图1所示来规定。当现在的水温是12℃和边缘温度变化为0.4时，在下文将推断如何加大加热器的功率。

图1示出了模糊推理的一概念性图。

首先，上述的第一控制规则和第二控制规则还可以表示为：

--第一控制规则

[如果(水温＝暖)“与”(温度变化＝常规的)则(加热器功率＝适中]

--第二控制规则

[如果(水温＝微热)“与”(温度变化＝略有上升)则(加热器功率＝加大]