摘要：本文對模糊控制技術(shù)的由來(lái)與發(fā)展，及國內模糊技術(shù)控制儀表研發(fā)和應用的概況進(jìn)行了粗略的描述。

模糊計算機技術(shù)

1965 年，美國加州大學(xué)伯克利分校L .Zadeh 教授發(fā)表了著(zhù)名的論文“Fuzzy Sets”（模糊集），開(kāi)創(chuàng )了模糊理論。最近十年來(lái)，模糊理論又在實(shí)際應用中獲得重大突破。作為一種高新技術(shù)，模糊理論正在訊速發(fā)展，預計21 世紀它將成為信息科學(xué)中的核心技術(shù)之一。

Zadeh 教授當初曾提出過(guò)一個(gè)著(zhù)名的不相容原理：“隨著(zhù)系統復雜性增加，人們對系統進(jìn)行精確而有效地描述的能力降低，直至一個(gè)閾值，精確和有效成為互斥。”其實(shí)質(zhì)在于：真實(shí)世界中的問(wèn)題，其概念往往沒(méi)有明確的界限，而傳統數學(xué)的分類(lèi)總試圖定義清晰的界限，這是一種矛盾，一定條件下會(huì )變成對立的東西。從而引出一個(gè)極其簡(jiǎn)單而又重要的思想：任何事情都離不開(kāi)隸屬程度的概念。這就是模糊理論的基本出發(fā)點(diǎn)。

模糊技術(shù)發(fā)展過(guò)程中有一些重要的里程碑，現僅列出其中若干項如下：

1965 年，模糊集（美國Zadeh）;

1973 年，語(yǔ)言方法（模糊邏輯）（美國Zadeh）；

1974 年，蒸汽渦輪機控制實(shí)驗（英國Mamdani）;

1985 年，第一個(gè)模糊推理芯片問(wèn)世（美國Togai）；

1987 年，仙臺地鐵機車(chē)全自動(dòng)駕駛（日本日立公司）；

1990 年起，家用電器“模糊熱”例如：電飯煲‐日本巖上篤行1992 年；洗衣機‐ASW‐60V；

空調‐模糊技術(shù)控制1991 年；吸塵器‐石井吉太郎1991 年；模糊控制縫紉機‐1991 年；模糊復印機‐SFT‐Z125；日本三洋模糊控制8mm 攝錄像機；5 門(mén)模糊控制電冰箱‐MR‐B46K；模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )煤油取暖器；模糊控制燃氣熱水器；模糊控制微波爐等等。

什么是模糊邏輯

Zadeh 教授把普通的集合推廣到模糊集合論是基于真實(shí)世界中的概念往往是沒(méi)有清晰界限這一事實(shí)的。

1） 普通的集合 集合中的成員是具有精確特性的對象。例如“8 到12 的實(shí)數集合”是一個(gè)清晰的集合C，C={實(shí)數r|8≤r≤12}。用特征函數M（r）表示成員r 隸屬于集合C 的程度，

即｛M=1 (8≤r≤12)

    M=0 （其它情況）

這個(gè)特征函數是唯一的，且只有兩個(gè)答案，即“是”和“否”，對應于傳統的二值邏輯。

2） 模糊集合 集合中成員的特性是模糊的。例如“接近于10 的實(shí)數集合”是一個(gè)模糊集

合F： F={ 接近于10 的實(shí)數r}

這時(shí)，特征函數M（r）不是唯一的。

模糊邏輯具有兩種屬性。

① 概率性：事件本身是清晰的，只是事件出現頻數具有一確定性。例如，在一個(gè)群體中“老年人得心臟病”的機會(huì )一般可能統計方法得到。

② 模糊性：事件本身含糊不清的，而事件出現是確定的（當然也可以是不確定的）。

例:

如年齡分組，“青年”、“老年”等，是一些模糊的概念，且是確實(shí)存在的，它們不一定通過(guò)統計來(lái)規定。在一定的社會(huì )背影下，完全可以人為確定其年齡段來(lái)定義“青年”、“老年”等概念。

國外模糊控制枝術(shù)的發(fā)展

模糊理論源于美國，但長(cháng)期以來(lái)受學(xué)派之爭的束縛，實(shí)際應用進(jìn)展緩慢。到20 世紀80年代后期，在日本以家用電器廣泛使用模糊控制為突破口，使模糊邏輯的實(shí)際應用獲得迅速發(fā)展。20 世紀90 年代初，美國已感受到“美國人的理論卻讓日本人賺錢(qián)”的教訓，工業(yè)界也行動(dòng)起來(lái)。美國IEEE 自1992 年開(kāi)始，專(zhuān)門(mén)針對“模糊系統”主題定期舉行國際會(huì )議和出版學(xué)術(shù)期刊。中國從事模糊數學(xué)的研究比較早，但實(shí)際應用仍有一定差距。

在工業(yè)生產(chǎn)的實(shí)際過(guò)程中，有一些用傳統方法難以實(shí)現較好控制的生產(chǎn)過(guò)程。其困難來(lái)自于那些時(shí)變的，非線(xiàn)性的復雜控制，這些生產(chǎn)過(guò)程無(wú)法獲得精確的數學(xué)模型，或雖然能獲得數學(xué)模型而過(guò)于復雜。例如微分方程的階次過(guò)高，然而這類(lèi)難以用常規方法實(shí)現的控制過(guò)程，由操作人員憑借其豐富的實(shí)踐經(jīng)驗，采取合適的對策，往往能出色的控制好生產(chǎn)過(guò)程，而模糊控制方法，就是模擬人的思維，將其運用到生產(chǎn)過(guò)程控制中并取得成功的方法之一。

隨著(zhù)大規模集成電路的發(fā)展和模糊電子技術(shù)的開(kāi)發(fā)應用，美國、日本等國家已推出多種帶模糊邏輯處理功能的典型的微計算機芯片，如NLX230 單片模糊微計算機芯片。NLX230 單片模糊微計算機芯片簡(jiǎn)稱(chēng)單片模糊芯片，是Neuralogix 公司生產(chǎn)的通用單片微計算機芯片的一種，他可用來(lái)增強或取代那些有高性能、低成本要求的系統中的常規微計算機芯片。單片模糊芯片采用模糊邏輯原理進(jìn)行工作。他根據輸入條件算出一個(gè)最佳的輸出動(dòng)作，來(lái)實(shí)行有效的控制。NLX230 在低成本下運算速度可達3000 萬(wàn)條規則/秒。模糊芯片主要運用于下列方面：（1）替代傳統的PID 控制；（2）新型儀器；（3）模式匹配（圖形匹配）；（4）汽車(chē)應用系統（5）程序裝置、控制設備和定時(shí)器；（6）機器設備（7）近似推理（8）專(zhuān)家系統。NLX230 模糊芯片的主要性能特點(diǎn)為：（1）強有力的模糊邏輯處理能力；（2）可用簡(jiǎn)單的、低成本的PC 機為基礎進(jìn)行開(kāi)發(fā)；（3）可串聯(lián)使用；（4）外圍電路簡(jiǎn)單，使用方便；（5）采用CMOS 技術(shù)，功耗低；（6）有8 路輸入和輸出；（7）每路輸入均16 個(gè)輸入模糊器；（8）總共有64 條規則可使用；（9）可與微機芯片直接接口；（10）振蕩電路可用石英或RC 網(wǎng)絡(luò )。使用說(shuō)明：NLX230 是一種可組合的大規模集成電路模糊芯片。用並行方式提供輸入向量的規則集合，這些規則決定根據當前的輸入情況該怎樣進(jìn)行控制。為了方便地進(jìn)行計算，采用了一種直線(xiàn)型對稱(chēng)的隸屬函數和最簡(jiǎn)單的最大最小模糊推理方法。輸出控制值由使用者來(lái)定義，以后在控制中根據輸入情況進(jìn)行模糊集合運算，求出控制值的修正量，對對象進(jìn)行控制。對于全部的輸入輸出都用並行處理完成。所有64 條規則能被存儲在芯片上24 位寬度的規則寄存器中，這些規則能被所有的輸出分享。

1、模糊控制算法原理

典型的模糊控制系統如圖

圖中：e(n):實(shí)際偏差；K1：偏差比例因子；ec(n):偏差變化率；K2：偏差變化比例因子

C(n):經(jīng)過(guò)模糊關(guān)系矩陣運算，模糊判決所得出的輸出增量決策值；U（N）：實(shí)際輸出量；

Q：量化過(guò)程 K3：輸出增量決策值比例因子

確定模糊控制算法，即求取模糊控制規則，是設計模糊控制器的關(guān)鍵，主要分以下四步：

（1）定義描述輸入，輸出的語(yǔ)言變量（模糊狀態(tài)）及其論域。

設系統的觀(guān)察量為一維：偏差E 和偏差變化EC 輸出量為一維C，并分別定義在各自

的論域上。

E=|EC| ， EC=|EC| ， C=|C|

如：偏差E 用“NB（負大）”，“NM 負中”，“NS 負小”，“Nz（負零）”，“PZ（正零）”，

“PS（正?。?rdquo;，“PM（正中）”，“PB（正大）”

八個(gè)模糊狀態(tài)來(lái)描述，其相應論域為：E={‐6，‐5~~~~~~，‐0，0，1，~~~~~~6}

偏差變化用NB，NM，NS，NZ，PZ，PS，PM 和PB

八個(gè)模糊狀態(tài)來(lái)描述，其相應論域為：

EC={‐6，‐5~~~~~~‐1，‐0，0，1，~~~~~6} 輸出增量決策值用：NB，NM，NS，ZE，

PZ，PS，PM 和PB，八個(gè)模糊狀態(tài)來(lái)描述，其相應論域為：c={‐7,‐6,‐5~~~~‐0,0,1,~~~~~7}

（2）定義各模糊狀態(tài)的隸屬函數

在經(jīng)典集中論中，一個(gè)狀態(tài)X 與一個(gè)集合Y 的關(guān)系，可用簡(jiǎn)單的二值邏輯（0，1）

來(lái)描述，即XEY，記作HY（X）=1 或X 為Y，記作HY（X）=0。但事實(shí)上，當我們討

論一個(gè)狀態(tài)X 與一個(gè)集合Y 的符合程度時(shí)，往往不能作絕對的肯定或否定，而只能

判斷X 與Y 的大致符合程度，這一符合程度用[0，1]閉區間上的一個(gè)實(shí)數來(lái)度量，

記作HY（X）表示X 對Y 的隸屬度。這種沒(méi)有明確外延的概念，稱(chēng)為模糊概念，當

HY（X）隨X 變化而變化時(shí)，HY（X）即為隸屬函數。

例如：描述偏差E 的八個(gè)模糊狀態(tài)與相應論域間的符合程度可用下列八個(gè)隸屬函數

來(lái)描述：

同樣可以用隸屬函數來(lái)描述偏差變化EC 和輸出增量決策值C 的模糊狀態(tài)。

（3）探索控制策略

經(jīng)過(guò)探索將有經(jīng)驗的操作人員的控制策略分析歸納后，用（1）中所定義的模糊狀態(tài)

進(jìn)行描述，例如：若NB 為NB 且Ec=NB 則NC 為PB

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