ＭＷＣ计算机模糊控制系统

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六、确定模糊控制状态表（提取、制定模糊控制规则）

根据上述各语言变量赋值表，基于操作者的实践经验，通过操作者手动控制策略的总结，为卷烟平均重量控制系统构造模糊控制规则（模糊模型）。即把代表控制规则的模糊条件语句简写为模糊控制状态表。

        表５ 模糊控制规则表

ＷＣ
ＷＤ
ＷＥＢ１
ＮＬＢ２
ＮＳＢ３
ＺＥＢ４
ＰＳＢ５
ＰＬ Ａ１ ＮＬ

Ａ２ ＮＳ

Ａ３ ＺＥ

Ａ４ ＰＳ

Ａ５ ＰＬ

ＰＬ

ＰＬ

ＰＳ

ＰＳ

Ｏ

ＰＬ

ＰＳ

Ｏ

ＮＳ

ＮＬ

ＰＳ

Ｏ

ＮＳ

ＮＳ

ＮＬ

Ｏ

ＮＳ

ＮＳ

ＮＬ

ＮＬ

Ｃ１１－Ｃ１７

Ｃ３１－Ｃ３７

Ｃ４１－Ｃ４７

Ｃ６１－Ｃ６７

Ｃ８１－Ｃ８７

§３ 模糊控制器的算法设计

一、模糊算法（离线部分）

模糊算法由模糊化、合成算法、判决三步组成。

１．输入模糊化

查找语言变量ＷＥ和ＷＣ的赋值表，找出测量值ｅ、ｃ的量化值ｘ、ｙ上与最大隶属度对应的语言值所决定的模糊集合Ａ、Ｂ。模糊集合Ａ、便代表确定数ｅ、ｃ的模糊化。

〖例如〗 根据系统偏差测量值ｅ（确定数）计算出ｘ＝＋３；查找偏差ＷＥ赋值表，在＋３级上的隶属度０．５、０．７、０．１中间求取与最大隶属度０．７对应的语言值ＰＭ的模糊集合ＰＭ为 ＰＭ＝０．２／２＋０．７／３＋１／４＋０．７／５＋０．２／６

模糊集合ＰＭ便是确定数ｅ偏差的模糊化。

２．模糊算法器（合成算法）

１）模糊控制规则

在ＭＷＣ系统的控制器中，模糊控制规则的一般形式为

ｉｆ ＷＥ＝Ａｉ ａｎｄ ＷＣ＝Ｂｊ ｔｈｅｎ ＷＤ＝Ｃｋ

（用复合条件语句表示为 ： 若Ａｉ且Ｂｊ则Ｃｋ）

应用模糊集合的运算规则，可求出模糊关系Ｒ：

Ｒ＝Ｒ１∪Ｒ２∪…∪Ｒｍ×ｎ

式中

Ｒ１＝ＤＴ１×Ｃφ(1,1)，Ｄ１＝Ａ１×Ｂ１

．．．．．．

Ｒｍ×ｎ＝ＤＴｍ×ｎ×Ｃφ(m,n)，Ｄｍ×ｎ＝Ａｍ×Ｂｎ

即

Ｒ＝ ∪ （Ａｉ×Ｂｊ×Ｃｋ）

ｉ∈Ｉ

ｊ∈Ｊ

＝ ∪ 〔Ａｉ×Ｂｊ×Ｃφ(i,j)〕

ｉ∈Ｉ

ｊ∈Ｊ

"×"运算的含义由下式定义：

ｉ＝ｍ，ｊ＝ｎ

μＲ（ｘ，ｙ，ｚ）＝ ∨ 〔μＡｉ（ｘ）∧μＢｊ（ｙ）∧μＣｋ（ｚ）〕

ｉ＝１，ｊ＝１

ｉ＝ｍ，ｊ＝ｎ

＝ ∨ 〔μＡｉ（ｘ）∧μＢｊ（ｙ）∧μＣφ(i,j)（ｚ）〕

ｉ＝１，ｊ＝１

其中：

Ｘ、Ｙ、Ｚ

分别是偏差ＷＥ、偏差变化率ＷＣ、控制量ＷＤ的论域；

Ａｉ，Ｂｊ，Ｃｋ分别是论域Ｘ，Ｙ，Ｚ上的模糊集，

也分别是偏差ＷＥ、偏差变化率ＷＣ及控制量ＷＤ的语言值；

ｉ∈Ｉ＝{1,2,…,m}，ｊ∈Ｊ＝{1,2,…,n}，ｋ∈Ｋ＝{1,2,…,m*n}；

∨ｘ∈Ｘ，∨ｙ∈Ｙ，∨ｚ∈Ｚ。

２）模糊算法

用模糊推理合成规则（ＣＲＩ法）算出模糊控制器输出的控制量ＷＤ，设控制规则对应的模糊关系为Ｒ，输入分别取模糊集为ＷＥ＝Ａ，ＷＣ＝Ｂ，则输出的控制量的变化ＷＤ为模糊集Ｃ

〖ＷＤ〗Ｃ＝（Ａ×Ｂ)ｏＲ （ｏ表示模糊关系的合成）

即 μＣ（ｚ）＝ ∨ μＲ（ｘ，ｙ，ｚ）∧〔μＡ（ｘ）∧μＢ（ｙ）〕

ｘ∈Ｘ

ｙ∈Ｙ

〖 根据上式，每一条控制规则可求出相应的Ｃ１，Ｃ２，…，Ｃｍ×ｎ

控制Ｃ为 Ｃ＝Ｃ１＋Ｃ２＋…＋Ｃｍ×ｎ〗

３．

《ＭＷＣ计算机模糊控制系统(第3页)》