[发明专利]模糊控制用的方法和装置

说明书

模糊控制的意义越来越大，这是因为用它来解决复杂的控制技术问题要比用常规的方法经常要简单的多。但是在实践中经常会遇到控制差不是一个确定量，而是一个受到噪声影响的量。如果对这样的量不进行滤波处理，就送给控制器，那么就会对模糊控制器的控制特性产生负影响。在涉及到模糊控制(FC)的著名理论和实际应用中，是使用控制器的确定输入量(Mamdani-控制器[0])进行运算的。这个量在模糊控制器中先要经过定标处理，然后进行模糊化处理[0，1]。这里所说的“模糊化处理”是指将一个经过标定处理的确定输入量根据预先规定的输入基准模糊集进行相应的隶属度排序。然后再采用公认的方法，根据输出基准模糊集进行处理，执行模糊控制器的“若-则”规则，结果形成一个输出模糊集。再利用这个输出模糊集，通过非模糊化处理(例如，采用重心法)就可以形成一个确定的输出量。先将这个量进行非标定化处理，然后将其作为物理调节量送入受控对象。如果在这个有用信号上叠加一个噪声信号，那么对于这个随机信号值就要在模糊控制器中再进一步地进行处理或者就要对该信号进行预滤波处理。

对于未经滤波的信号进行处理的缺点是：在一般情况下，模糊控制器是静态的非线性传输部件，会使噪声直接叠加在调节量上。如果受控对象具有低通特性，它本身就会起到滤波器的作用。然而通过采用上述的办法会使调节设备和受控对象受到太强载荷的作用，所以在一般情况下就必须对信号进行预滤波处理。可是预先进行滤波也有缺点，那就是：纵然滤波会产生一个滑动平均值，然而通过信号的和其他统计因素分散性的影响，会丢失信息。而这些信息既有对某些测量值置信度进行判断的信息，还有对可能出现的这些值的概率分布密度不对称性进行判断的信息，后者可提供测量系统中的不对称现象的信息，还能提示漂移一类的系统误差。

本发明提出的任务是：提供一种使用模糊控制器进行控制的方法和装置，使其能以对模糊控制器在输入端出现的噪声连同本来的有用信号共同进行处理，在处理时，要通过对“有用信号-噪声”的混合信息进行统计，并在计算调节量时加以考虑。

这个任务在第1项权利要求的特征中解决了关于方法方面的问题，在第8项权利要求的特征中解决了关于装置方面的问题。

本发明的其他内容可以从一些从属的权利要求中得以了解。

采用本发明的方法一个优点是：向模糊控制器输入的不是一个作为控制差的平均值的确定值而是一个附加了一个概率分布密度的值。如果在这个值中出现了不对称概率分布密度，接着那么这种非对称密度就会导致在推理程序中对模糊规则进行不同的加权处理，而且统计信息对于通过模糊控制器进行处理的调节量会产生影响。

采用本发明的方法，能够对于具有附加统计噪声的量作为控制差进行处理，其优点在于：能够按照一个规定的时间间隔，求出这个量的概率分布密度。

除此以外，采用本发明还能够对于在空间离散分布的测量值进行处理，处理时，把一个测量值作为在一个空间范围内的测量值的概率分布密度来对待，并将其作为控制差，输入模糊控制器。

另外一个特有的优点是：求取与控制器的时间常数相对应的时间范围内的概率分布密度。

采用本发明方法的优点在于：将一个时间间隔划分成小块的时间间隔，并在这些小块时间间隔内求取信号的测量值。通过对产生的测量值的频度进行计数，就可以使用简单的办法术取信号的概率分布密度。

另一个优点是：当在一个Mamdani控制法中采用本发明的方法时，利用至少一组基准输入模糊集，与概率分布密度形成交点，作为隶属函数，并在推理程序的结论部分中对所有交点中的最大隶属值进一步处理，从而求出并在其中最佳地计入该统计信息的一个调节量。

另一个优点是：当采用一个使用Takagi-Sugeno法的模糊控制器时，虽然求出模糊规则的控制加权的方法可以完全和使用Mamdani控制器的方法完全相同，但是却需要将这个权重值乘以概率分布密度的重心值或者控制差的隶属函数，用来求取一个确定的输出量。

最好是在一模糊控制装置中装设一个分类器，用来从一个控制差信号求取一个概率分布密度，在这个过程中，每隔一定的时间间隔，检测一个测量值，并且对这些测量值的频度进行计数处理。

最好是在采用本发明的装置中装设一个推理部件，按照Mamdani或者Takagi-Sugeno的原理进行运作，因为这两种方法都是最经常采用的模糊控制方法。

以下利用附图对本发明作进一步的说明。

图1所示是使用本发明的一个模糊控制器的一个控制对象的框图，

图2所示是一个概率分布密度求算图，

图3所示是Mamdani控制器的推理过程，