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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:隨著社會科技的進步,系統(tǒng)自動化越來越強,而要強化系統(tǒng)的自動化,就需要對系統(tǒng)控制進行深入的研究。系統(tǒng)控制是我國目前科學(xué)研究的一個重要方向,通過基本結(jié)構(gòu)的建立和仿真實驗,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)的模糊控制是一項重要的內(nèi)容,通過對此中控制的算法進行分析和研究,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)控制算法進行研究,旨在分析此系統(tǒng)算法的應(yīng)用優(yōu)勢,從而強化其在實踐中的應(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。為了對這種控制進行有效的利用,采用模糊控制算法進行數(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時控制,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)束縛的新型計算機控制。此種控制的產(chǎn)生為解決更加復(fù)雜的計算機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,而且在實際利用中的計算非常簡便,控制性能也比較優(yōu)良。該文在非線性系統(tǒng)中進行模糊控制算法的研究,為了使得研究簡便,利用了一個非線性系統(tǒng)的式子:

        在這個式子當(dāng)中,u表示的是輸入量,而y則表示輸出量,整個式子代表是就是工程實際當(dāng)中難于建模的一大類復(fù)雜受控對象。根據(jù)這個式子,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內(nèi)容,在實際分析的過程中主要包括了四個方面:第一是進行非線性系統(tǒng)的模糊模型建立,然后對其進行規(guī)范化,使其轉(zhuǎn)變?yōu)閰?shù)辨識問題。比如在考慮一個SISO非線性系統(tǒng)的時候,將系統(tǒng)的輸入空間和輸出空間按照精度進行分別的量化,那么系統(tǒng)的特性便會轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€特定的公式,整個公式反應(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行修正。為了使得整個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,對整個模型進行在線遞推的檢測,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現(xiàn)。第三是進行誤差的預(yù)測,然后進一步地對輸出值的誤差進行修正。在實際測算中發(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),并利用這個結(jié)構(gòu)將模糊控制進行進一步的精確。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

        仿真研究是進行非線性系統(tǒng)模糊控制研究的一項重要工作。這項工作主要分為三步:第一是進行模糊算法框圖的完善。通過完善使得模糊算法具有更強的系統(tǒng)性。第二是將需要運用的數(shù)據(jù)信息和資料帶入到模糊算法框圖當(dāng)中,進行真實的運作控制,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行模糊算法框圖的進一步修正和完善。簡言之,仿真研究實際上就是非線性系統(tǒng)模糊控制算法的應(yīng)用試驗,通過真實的應(yīng)用來分析其效果和性能,從而根據(jù)其表現(xiàn)再進行進一步的修整和調(diào)節(jié),從而使得算法的利用效果更高、控制性能更強。就實際分析的結(jié)果來看,非線性系統(tǒng)模糊控制算法在實踐中的利用具有兩方面的顯著特征:第一是其運算擺脫了繁復(fù)性,變得更加的簡單。第二是此種算法實現(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

        計算機控制系統(tǒng)是計算機技術(shù)提升需要研究的一個重要方面。從控制系統(tǒng)的研究實踐來看,受控對象精確的控制系統(tǒng)實效較為容易,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,可以實現(xiàn)問題的簡化。

        參考文獻(xiàn)

        [1] 王斌,邱志成,張憲民,等.氣動驅(qū)動柔性臂自適應(yīng)模糊振動控制[J].機械工程學(xué)報,2013(11):50-60.

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        [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,2014(11):107-111.

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