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    非線性系統(tǒng)模糊控制算法研究

    2017-06-09 11:23:49楊立波劉勇求
    科技資訊 2017年12期
    關(guān)鍵詞:研究

    楊立波 劉勇求

    摘 要:隨著社會科技的進(jìn)步,系統(tǒng)自動化越來越強(qiáng),而要強(qiáng)化系統(tǒng)的自動化,就需要對系統(tǒng)控制進(jìn)行深入的研究。系統(tǒng)控制是我國目前科學(xué)研究的一個(gè)重要方向,通過基本結(jié)構(gòu)的建立和仿真實(shí)驗(yàn),控制分析的深度會有明顯的增加。在系統(tǒng)控制當(dāng)中,非線性系統(tǒng)的模糊控制是一項(xiàng)重要的內(nèi)容,通過對此中控制的算法進(jìn)行分析和研究,可以提供非線性系統(tǒng)模糊控制的有效性。該文就非線性系統(tǒng)控制算法進(jìn)行研究,旨在分析此系統(tǒng)算法的應(yīng)用優(yōu)勢,從而強(qiáng)化其在實(shí)踐中的應(yīng)用水平。

    關(guān)鍵詞:非線性系統(tǒng) 模糊控制算法 研究

    中圖分類號:TP273.4 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1672-3791(2017)04(c)-0196-02

    在控制研究中,比較典型的基于受控對象精確模型的控制是古典控制和狀態(tài)空間模型控制。在實(shí)際研究中發(fā)現(xiàn),除去受控對象比較精確的控制外,還存在比較復(fù)雜的控制,這種控制的受控對象不明確,所以數(shù)學(xué)模型的建立相對困難。為了對這種控制進(jìn)行有效的利用,采用模糊控制算法進(jìn)行數(shù)學(xué)模型的建立是主要的方法。因此,積極的對非線性系統(tǒng)模糊控制算法進(jìn)行研究意義重大。

    1 模糊控制的數(shù)學(xué)描述

    模糊控制是控制研究中的重要類別,這種控制不僅是一種實(shí)時(shí)控制,而且不依賴于受控對象的精確模型,所以說它是一種打破了傳統(tǒng)束縛的新型計(jì)算機(jī)控制。此種控制的產(chǎn)生為解決更加復(fù)雜的計(jì)算機(jī)問題帶來了全新的方法。從特征上來看,此種方法對于模型的要求比較低,而且在實(shí)際利用中的計(jì)算非常簡便,控制性能也比較優(yōu)良。該文在非線性系統(tǒng)中進(jìn)行模糊控制算法的研究,為了使得研究簡便,利用了一個(gè)非線性系統(tǒng)的式子:

    在這個(gè)式子當(dāng)中,u表示的是輸入量,而y則表示輸出量,整個(gè)式子代表是就是工程實(shí)際當(dāng)中難于建模的一大類復(fù)雜受控對象。根據(jù)這個(gè)式子,確定合適的參考軌跡,控制公式便可以得到書寫。

    2 模糊控制的算法原理

    模糊控制的算法原理是研究的重點(diǎn)內(nèi)容,在實(shí)際分析的過程中主要包括了四個(gè)方面:第一是進(jìn)行非線性系統(tǒng)的模糊模型建立,然后對其進(jìn)行規(guī)范化,使其轉(zhuǎn)變?yōu)閰?shù)辨識問題。比如在考慮一個(gè)SISO非線性系統(tǒng)的時(shí)候,將系統(tǒng)的輸入空間和輸出空間按照精度進(jìn)行分別的量化,那么系統(tǒng)的特性便會轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€(gè)特定的公式,整個(gè)公式反應(yīng)了系統(tǒng)的條件,也構(gòu)成了系統(tǒng)的模糊模型。第二是對模型的在線遞推進(jìn)行修正。為了使得整個(gè)控制測算更加的精確,利用全新的信息結(jié)合線性辨識理論中的成果,對整個(gè)模型進(jìn)行在線遞推的檢測,然后做出相應(yīng)的調(diào)整和改變,這樣,模型的精確性會得到實(shí)現(xiàn)。第三是進(jìn)行誤差的預(yù)測,然后進(jìn)一步地對輸出值的誤差進(jìn)行修正。在實(shí)際測算中發(fā)現(xiàn),由于模型的精確度很難明確控制,所以會存在測算誤差的情況,而輸入值的誤差會影響輸出值,所以需要不斷地進(jìn)行誤差預(yù)測,從而采用最小誤差來作為模糊控制的基本算法。第四就是進(jìn)行模糊控制算法的形象建立。通過前幾步的完善,推導(dǎo)出模糊控制的具體算法,然后建構(gòu)起有效的測算結(jié)構(gòu),并利用這個(gè)結(jié)構(gòu)將模糊控制進(jìn)行進(jìn)一步的精確。簡言之就是模糊控制的算法需要一步步地推導(dǎo)和修正。只有通過這樣按部就班的方式,最后得出的算法與案例才會更具實(shí)用性。下圖為模糊算法原理示意圖,見圖1。

    3 仿真研究

    仿真研究是進(jìn)行非線性系統(tǒng)模糊控制研究的一項(xiàng)重要工作。這項(xiàng)工作主要分為三步:第一是進(jìn)行模糊算法框圖的完善。通過完善使得模糊算法具有更強(qiáng)的系統(tǒng)性。第二是將需要運(yùn)用的數(shù)據(jù)信息和資料帶入到模糊算法框圖當(dāng)中,進(jìn)行真實(shí)的運(yùn)作控制,從而分析模糊控制的效果和性能。第三就是根據(jù)反映出來的效果和性能進(jìn)行模糊算法框圖的進(jìn)一步修正和完善。簡言之,仿真研究實(shí)際上就是非線性系統(tǒng)模糊控制算法的應(yīng)用試驗(yàn),通過真實(shí)的應(yīng)用來分析其效果和性能,從而根據(jù)其表現(xiàn)再進(jìn)行進(jìn)一步的修整和調(diào)節(jié),從而使得算法的利用效果更高、控制性能更強(qiáng)。就實(shí)際分析的結(jié)果來看,非線性系統(tǒng)模糊控制算法在實(shí)踐中的利用具有兩方面的顯著特征:第一是其運(yùn)算擺脫了繁復(fù)性,變得更加的簡單。第二是此種算法實(shí)現(xiàn)了控制性能的優(yōu)良,對于控制效果的提升有著重要的幫助。

    4 結(jié)語

    計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)是計(jì)算機(jī)技術(shù)提升需要研究的一個(gè)重要方面。從控制系統(tǒng)的研究實(shí)踐來看,受控對象精確的控制系統(tǒng)實(shí)效較為容易,但是遇到復(fù)雜的受控對象,系統(tǒng)的數(shù)學(xué)建模會存在困難,具體的控制也會出現(xiàn)問題。所以為了解決這一問題,積極地進(jìn)行模糊控制的研究,利用模糊控制算法處理復(fù)雜問題,可以實(shí)現(xiàn)問題的簡化。

    參考文獻(xiàn)

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    [2] 劉文龍.基于T-S模糊模型的多變量非線性預(yù)測控制[J].電子測量與儀器學(xué)報(bào),2013(10):998-1003.

    [3] 董海鷹,魏占宏,趙香桂,等.基于多種群遺傳算法的電動變槳系統(tǒng)的變論域模糊控制[J].控制工程,2014(2):182-188.

    [4] 鄭蘭,周衛(wèi)東,廖成毅,等.模型不確定非線性系統(tǒng)的自適應(yīng)模糊Backstepping預(yù)測控制[J].哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2014(11):107-111.

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