模糊专家系统范文

模糊专家系统范文（精选11篇）

模糊专家系统 第1篇

模糊控制在智能控制领域发挥着显著的作用, 广泛应用于工业、家电、医疗等领域。模糊控制具有不需要建立精确的数学模型、易于实现、抗干扰能力强、鲁棒性较好等优点, 因而在控制领域中的应用越来越受到重视。而模糊控制器的设计、模糊推理规则的提取以及模糊推理算法的选取在模糊控制中起着非常关键的作用。目前常用的模糊推理算法主要是基于蕴含关系进行研究, 使得推理过程复杂, 且有时推理结果与实际不符。本文提出的基于模糊贴近度的模糊推理算法能有效降低算法的复杂度, 提高控制的准确度和效率, 与以往的基于蕴含关系的算法不同之处在于不再需要选取蕴含算子, 因为蕴含算子选取不当会给推理造成很大误差。本文利用基于模糊集贴近度的模糊推理算法对模糊推理系统的摄动进行了评估, 在保证模糊推理系统输入不发生摄动而只有推理规则发生摄动后, 对模糊推理系统的摄动性进行了分析。就基本模糊推理形式、多重模糊推理形式、多重多维模糊推理形式给出了系统摄动测度公式, 该公式考虑了模糊规则的可信度以及规则中每个事实的权重, 使得推理结果更符合实际情况, 对模糊推理系统稳定性的研究具有很好的指导作用。在最后利用Matlab对水箱液位控制进行仿真实验, 得出利用基于模糊贴近度的模糊推理算法具有响应时间短、鲁棒性好的特性印证了本文的结论。

1 相关定义

定义1设F ( X) 是论域X上的模糊子集的全体, 设A*、A∈F ( X) , 称为A*与A之间的最大摄动, 记作 ε。显然有 δ ( A*, A) = δ ( A, A*) 。

定义2[3]设F ( X) 是论域X上的模糊子集的全体, 设A*、A∈F ( X) , 称:

为A*与A的贴近度, 其中, X是A*与A的论域。

定义3若给定模糊产生式规则R: if A1and A2and … and An, then B。 ( CF = μ) λ1, λ2, …, λn, ω1, ω2, …, ωn, 其中A1, A2, …, An是规则前件中的命题, λ1, λ2, . . , λn分别是A1, A2, …, An的阈值, ω1, ω2, …, ωn分别是给定A1, A2, …, An的权重, μ 是推理规则的确定性因子 ( 即权重) , 则规则的整体相似度为:

定义4设F ( X) 是论域X上的模糊子集的全体, 设A*, A∈F ( X) , 设定A*与A发生的最大摄动为 δ, 记A*与A发生的实际摄动为 δreal= δ × ( 1 - S ( A*, A) ) , 其中S ( A*, A) 为A*与A的贴近度。

定义5设U、V为两个论域, A、A'为U上的模糊集合, 即A∈F ( U) , B为V上的模糊集合, A→B为模糊推理规则, A' 为一输入, 根据定义2, 记模糊推理系统的输出为:

2 模糊推理系统的规则摄动

2. 1 基本模糊推理系统的规则摄动

在基本形式的模糊推理中, 设x、y分别是在论域U和V中取值的语言变量, A、A*∈F ( U) , B, B*∈F ( V) , 即A、A*和B、B*分别是论域U和V上的模糊集, 则模糊推理系统规则发生摄动处理可表示为:

摄动前规则R:A→B

摄动后规则R':A*→B*

即规则前件的最大摄动为 δf= ε, 规则后件的最大摄动为 δr= β, 所以模糊推理系统规则最大摄动为[4]:

当模糊推理系统规则再次发生摄动后, 此时模糊推理系统规则摄动可以用原始系统规则最大摄动与此时系统的新规则和上次系统摄动后的新规则的综合贴近度来度量, 具体度量方法如下:

规则前件发生的实际摄动:

式中, Sf为规则前件的整体相似度且:

规则后件发生的实际摄动:

式中, Sr为规则后件的整体相似度且:

因此, 最终模糊推理系统规则发生的实际摄动为:

利用定义2 分别计算SAf ( A*, A) 与SBr ( B*, B) 即可。

2. 2 多重模糊推理系统的规则摄动

在多重形式的模糊推理中, 设xi、yi分别是在论域U和V中取值的语言变量, Ai, Ai*∈F ( U) , Bi, Bi*∈F ( V) , 即Ai、Ai*和Bi、Bi*分别是论域U和V上的模糊集 ( i = 1, 2, …, n) , 则模糊推理系统规则发生摄动处理可表示为:

摄动前规则R:Ai→Bi

摄动后规则R':A*i→B*i

即规则前件的最大摄动为, 规则后件的最大摄动为, 所以模糊推理系统规则最大摄动为:

模糊推理系统的实际摄动度量方法同2. 2 节类似, 下面给出具体度量方法:

规则前件发生的实际摄动:

式中, Sf为规则前件的整体相似度且:

规则后件发生的实际摄动为:

式中, Sr为规则后件的整体相似度且:

因此, 最终模糊推理系统规则发生的实际摄动为:

式中, 与可由定义2 给出的公式分别计算。

2. 3 多重多维模糊推理系统的规则摄动

在多重多维模糊推理中, 模糊推理系统规则发生摄动的情况如下所述:

摄动前规则R:Ai1×Ai2×…×Ain→Bii=1, 2, …, m

摄动后规则R':A*i1×A*i2×…×A*in→B*ii=1, 2, …, m

即规则前件的最大摄动为, 规则后件的最大摄动为, 所以模糊推理系统规则最大摄动为:

模糊推理系统的实际摄动度量方法同2. 2 节类似, 下面给出具体度量方法:

规则前件发生的实际摄动:

式中Sωf为规则前件的整体相似度且:

由于推理系统的规则是多重多维的, 所以应该对每条规则中的每个事实给出相应的权重 ωi ( i = 1, 2, …, n) 以及每条规则的权重 μj ( j = 1, 2, …, m) , 使得推理更准确, 因此上式修正如下:

式中:

规则后件发生的实际摄动为:

式中, Sr为规则后件的整体相似度且:

由于上式中未考虑规则的权重, 因此将其修正后如下:

因此, 最终模糊推理系统规则发生的实际摄动为:

式中, 与的值可用定义2 给出的公式计算。

3 模糊推理系统的输出摄动

在分析了模糊推理系统的规则摄动的基础上, 下面给出相应推理形式的模糊推理系统的输出摄动度量公式:

采用基于模糊贴近度的模糊推理算法给出系统的摄动结果, 这里只讨论的情况, 采用Yeung和Tsang的DS ( Degree of Subsethood) 算法进行模糊推理所得到基本模糊推理系统的输出摄动为[5]:

由于是一维模糊推理, 所以上式中M ( A) = μA ( x) 。

多重模糊推理系统的输出摄动为:

其中Bi的下标i的值与使得取得最大值的i的下标相同, Di的下标i的值与使得取得最大值的i的下标相同。与一维模糊推理相同, 上式中。

对于多重多维模糊推理, 由于每条规则中的每一维代表的事实应该有一定的权重, 所以赋以权值 εij ( i = 1, 2, . . , m; j = 1, 2, …, n) 采用Yeung和Tsang的DS算法进行模糊推理所得到的输出摄动结果为:

式中:

式中, 与的值可依据定义2 计算得到。

4 实验结果分析

以水箱液面模糊控制为研究对象, 采用基于模糊集贴近度的模糊推理算法, 用Matlab的Fuzzy Logic工具箱与simulink连接做一个简单的仿真实验来验证本文的结论。

系统模拟的控制对象是水箱出水口阀门, 给定水箱的高度为4 米, 液面高度要求控制在1 ~ 3. 8 米之间, 水箱的起始液面高度为1 米, 理想液面高度为2. 4 米, 如图1 所示。

表1 是模糊控制器的规则表, 规则库中共有7 组共可产生49 条规则。图2 是采用三种模糊推理算法对水箱液位进行控制的响应时间仿真图, 图中三条曲线采用的推理算法从左到右依次是Zadeh的CRI算法、模糊贴近度算法、基于蕴含算子的三I算法。从图中可以看出基于模糊贴近度的算法的响应时间只需20 s, 且系统鲁棒性较强。图3 是基于模糊集贴近度的模糊推理算法的模糊控制系统的仿真输出结果。将模糊推理系统规则库中任意两条规则如第2 条If ( E is NM) and ( ΔE is NB) then ( U is PB) 改成If ( E is NM) or ( ΔE is NB) then ( U is PB) , 将第3 条If ( E is NS) and ( ΔE is NB) then ( U is PB) 改成If ( E is NS) then ( U is PB) 后, 系统的仿真输出结果如图4 所示。

图 3 基于模糊集贴近度的推理算法的水箱液面仿真结果

由仿真结果可知, 液面是一种在理想值周围波动的状态, 即理想液面高度处于刻度2. 4 处, 而且从仿真图中可以看出波动范围为1 ~ 3. 8 之间, 这与控制目的要求非常吻合, 而且当把模糊推理系统规则库中的规则微调后, 液面仿真结果与规则改动前没有太大的变化, 还在可控的范围内。从而说明推理规则的微小摄动并没有对推理结果造成负面影响。本实验也正好印证了研究模糊推理系统规则摄动的重要性以及采用基于模糊集贴近度的模糊推理算法度量模糊推理系统输出摄动的合理性, 对提高系统的稳定性具有现实的指导意义。

5 结语

本文在Zadeh的CRI方法对模糊推理系统摄动性研究的基础上, 首次运用基于模糊集贴近度的模糊推理算法分析了模糊推理系统的规则发生摄动的几种情况, 就基本模糊推理形式、多重模糊推理形式、多重多维模糊推理形式对模糊推理系统进行了摄动分析, 综合考虑了规则的权重 ( 确定性因子) 以及规则中每个事实的权重使得推理结果更准确, 系统的鲁棒性更好。

摘要：目前对模糊推理系统规则摄动度量都是基于蕴涵关系进行研究的, 而蕴涵算子选取不当必然会导致规则摄动出现误差。多数模糊推理算法也是基于蕴涵关系, 这些算法因涉及模糊关系矩阵运算而使算法的计算过程比较复杂, 有时推理结果和实际相差甚远。采用一种度量模糊推理系统规则摄动的新方法分析模糊推理系统的摄动, 该方法不再使用蕴涵算子, 而是基于规则摄动前后模糊集合的贴近度来度量, 与以往的方法有着本质的不同, 推理结果更贴合实际情况。

关键词：贴近度,摄动,模糊推理,蕴涵算子

参考文献

[1]袁和军, 李骏.模糊推理的摄动性[J].模糊系统与数学, 2001, 15 (4) :8-13.

[2]贾燕花, 徐蔚鸿.模糊推理系统摄动研究[D].长沙:长沙理工大学, 2009:10-27.

[3]Nakanishi H, Turken I B, Surgeno M.A review and comparison of six reasoning methods[J].Fuzzy Sets and Systems, 1993, 10 (57) :257-294.

[4]王国俊.模糊推理的一个新方法[J].模糊系统与数学, 1999, 13 (3) :1-10.

模糊专家系统 第2篇

基于模糊神经网络的航空装备故障诊断专家系统框架

在剖析航空装备故障诊断特点的基础上,提出了基于模糊神经网络的`航空装备故障诊断专家系统框架结构,并阐明了专家系统和模糊神经网络相结合的推理机制、模糊神经网络生成方法、知识获取和自学习等关键技术.系统框架的提出为航空装备故障诊断研究提出了新的思路.

作 者：陈友森 郭建胜 Chen Yousen Guo Jiansheng 作者单位：空军工程大学工程学院刊 名：航空制造技术 ISTIC英文刊名：AERONAUTICAL MANUFACTURING TECHNOLOGY年，卷(期)：“”(1)分类号：V2关键词：模糊神经网络 专家系统 故障诊断 航空装备

多变量模糊系统建模及控制理论分析 第3篇

关键词：多变量；模糊系统建模；控制理论；分析

中图分类号： TP1 文献标识码： A 文章编号： 1673-1069（2016）14-171-2

0 引言

在现实世界中有庞大的多变量模糊系统存在，这个系统其参数以及结构都具有多变性。尽管目前的多变量模糊系统的建模以及控制理论已经有了很大的提升和完善，但还是存在一些问题和缺陷，因为目前的多变量模糊系统建模与控制的方法缺乏有效性和简便性，且在计算的过程中缺乏高效简捷的方法，因而使得大部分的多变量模糊系统模型缺乏实际效用，且只能应用于变量单一的系统中。尽管后来有人也研究出了一些比较简易的模型和快捷的计算方法，但是这也使得其准确性大大降低，另外现有的模型还不能直接分析其动态的特性。因此研究和分析多变量模糊系统的建模与控制理论，为建立适用的模型提供更好的理论基础和依据就变得尤为重要。

1 多变量模糊系统中存在的问题

目前的多变量模糊系统的建模与控制仍然处于初级的发展阶段，这时已经形成了较为标准的模糊控制结构，也有一定的控制规则，但还存在一些难以克服的问题和缺陷。首先是目前系统控制的规则主要还是以理论以及操作经验为主，但是在其完善和拓展上还存在较大的困难。其次就是这时所依赖的控制器尽管是在多变量模糊系统建模以及控制理论的基础上研发出来的，但是其对于模糊系统中的各个维数的关系以及指数的增长趋势都不能进行实际意义上的控制，因此也缺乏实际意义。然后就是控制器的组成结构以及运算方式都非常复杂，很难满足实际应用的智能体系。最后就是系统的分析存在较大的难度。而目前所使用的模糊系统的建模与控制的理论大都只适合于单一的系统，因此为了更好满足工程实践以及多变量模糊系统发展的要求，就必须对其建模与控制理论进行研究和分析，从而促进多变量模糊系统的功能完善以及进一步的发展。常规模糊控制器结构如图1所示。

2 多变量模糊系统中的新颖模型

2.1 穴映射模型

为了有效的弥补目前多变量模糊系统模型的不足，专家们在应用变量论域以及模糊系统分散化的前提条件下，提出了穴映射的相关概念，即模糊穴以及穴空间，同时还建立了两种表示穴映射内部关系的模型，即推理模型和矩阵模型，另外还给出了辨识的方法以及计算的方法。当描述系统的穴映射内部的关系时，可以用矩阵R来进行表达，这样就可以获得一个矩阵的模型。这个模型的优点就是不管系统中的变量多与否，其都能应用上述的模型来进行描述和表示，即可以用一个二维的矩阵或者是并行的穴映射的矢量来进行表示，这就使得多变量模糊系统建模趋向简易化，也为防止维数爆炸提供了重要的解决途径。

2.2 动态方程模型

目前的多变量模糊系统在建模的过程中大部分只考虑了系统的外部因素，因此可以说这种多变量模糊系统的模型只是一种函数模拟器，因此很难获得其内部的动态数据用以设计控制器。而为了分析多变量模糊系统的复杂性，并对其进行有效的控制，专家们建立了一种新颖的动态方程模型，用来反映系统的各类响应，并达到获取内部控制数据的目的。这种动态的模型是依靠观测的状态来设置一个局部反应系统，用以反映内部的行为，并运用特征矢量建立相应的矢量关系，从而达到与外部行为相互呼应的效果。这种模型能够极大的简化分析的过程和环节，但是其计算出的结果却比较保守。

2.3 神经网络模型

在多变量模糊系统建模的方法中，其主要是依靠理论知识和操作经验来加以完成。但是如果理论知识不充分或者是多变量的系统太过复杂，就会导致其结构很难被辨识出来，因此为了有效的解决这一问题，专家们就研究出了一种新型的神经网络模型，从而为多变量模糊系统建模提供了一种新途径。这种神经网络模型的活跃度比较高，并且能够与模糊逻辑有效的综合起来，并为以模糊逻辑为发展基础的智能模糊系统打下了良好的理论基础。

2.4 递阶结构模型

对于多变量模糊系统来说，建模必须按照一定的层次结构来进行，因此在建模的过程中必须遵从一定的递阶结构。而递阶结构模型的出现，有效的保证了模型的完整的层次结构，并且其辨识方法也更为先进。这种模型辨识的方法就是运用递阶控制的均衡联系法来进行辨识，从而有效的促进了各个子系统之间能够达到良好的平衡状态。

3 多变量模糊系统控制理论

3.1 直接控制

在多变量模糊系统的控制理论中，首先就是直接控制。这种控制理论不需要了解和分析控制对象的的特点以及特性，同时对于促进产业化的提升具有重要的作用和意义。但是其也存在一定的缺陷，即设计出的控制器不能尽快满足控制对象的需求和特性，同时其还要考虑到变量系统的敏感性和耦合性。因此在运用的过程中，首先要学习优化计算和结构理论，以及学会推理运算的基础方式和理论。

3.2 间接控制

多变量模糊系统的间接控制中，先要为控制的对象进行建模，建模的依据就是模糊逻辑体系，然后在此基础上设计出一个符合理想标准的控制器。这种间接控制器能够为多变量模糊系统建模提供更合理的信息，其次就是能够对系统进行深入的分析，同时还能使控制理论得到进一步的完善和提升。但是其也存在一些不足，即存在不确定性，并且也缺乏一定的有效性。间接控制的方法如图2所示。

4 总结

综上所述，尽管目前人们对于多变量模糊系统的建模以及控制理论有了进一步的分析和认识，但是还没有达到完善优化的目的，因此未来研究任务还非常艰巨。因此未来多变量模糊系统建模与控制的研究方向为：加大对多变量模糊系统建模的深入分析；设计一套完整的适应多变量模糊系统发展的控制理论。只有不断进行研究和分析，才能保证多变量模糊系统建模与控制的过程能够得到有效的发展和提升。

参 考 文 献

[1] 罗运辉.非线性多变量热工过程多模型控制及其应用研究[D].山东大学，2011.

[2] 任耀庆.多变量模糊逻辑控制系统的设计及其应用[D].中南大学，2013.

[3] 任贵杰.单元机组协调控制系统的建模与控制优化研究[D].北京交通大学，2011.

[4] 赵曌.基于PLS方法的建模以及控制器设计[D].浙江大学，2012.

模糊专家系统 第4篇

模糊专家系统的理论基础

所谓模糊专家系统, 就是将模糊数学概念引入专家系统中, 对预解决的问题进行不确定性分析。为此, 必须了解专家系统及模糊推理等方面的基础知识和两者之间的关系。

1. 专家系统

专家系统, 是由计算机根据人类专家的行为实现模拟的一系列程序, 它根据用户信息做出反应及分析, 并给出相应解决方案。一个完整的专家系统结构可如图1所示。

在图1中, 知识库, 表示解决问题必须具备的知识, 是整个专家系统的点睛部分;推理机, 则是根据专家系统的知识库, 按照一定的步骤对其进行解释, 并将所得内容储存于内存中;全局数据库, 是对问题解释状态的集合, 其内部存储专家系统实现过程中出现的全部信息;解释器, 是对全局数据库求解过程进行详细说明, 并根据用户的问题进行解答[2]。

专家系统的基本结构首先通过专家获取对应的知识, 传到知识库进行保存, 然后将知识传给推理机进行推理, 同时, 将一部分知识运送到解释器并给出详细说明;全局数据库则与推理机和用户界面进行互推和互相交流, 并将用户的信息有解释, 其做出的反应再传到用户界面, 实现与用户的信息交流。

2.模糊推理

模糊推理的基本思想可作如下表述:假设A是属于前提论域U的一个模糊命题, B是属于结论论域V的一个模糊命题, 通过某些规则建立A与B之间的模糊关系, 则模糊推理规则“ (A→B) ”成为模糊推理的一种方法, 它的建立, 实际上就是已知前提论域U上得子集A得到结论论域V上的一个确定子集B。这里“→”表示蕴含关系, 若X、Y都是模糊命题, 则“X→Y”就成为一个模糊推理, 文字描述为“若X, 则Y”。

现给定一个映射, f:F (U) →F (V) , f (A) =B∈F (V) , 若已知模糊映射f满足条件f (A) =B, 则对于给定的前提模糊集A*∈F (U) , 有B*=f (A*) ∈F (V) , [4]这是本文模糊推理的基本原理。该原理从直观上可用如下算式来表示:

对于食品安全检测, 典型的专家系统往往不能得到令人满意的解决方案。因此, 引入模糊数学相关知识, 构建合理的模糊专家系统是非常必要的。

模糊专家系统在食品检测管理技术中的应用

本文首先给出模糊推理的算法。常见的模糊推理算法有三种:Zadeh的CRI算法、CRI合成方法即Mamdani的CRI算法和3I算法[5]。

1.Zadeh的CRI算法

设U、V是模糊集合上的两个论域, 其中A是论域U上的一个模糊命题, B是论域V上的一个模糊命题, 则根据模糊蕴含式 (A→B) 可以决定从论域U到论域V的一个模糊关系Rz, 表达式为:

其隶属函数为:

2. Mamdani的CRI算法

仍设U、V是模糊集合上的两个论域, 其中A是论域U上的一个模糊命题, B是论域V上的一个模糊命题, 由蕴涵关系RM= (A→B) =A×B和前提A*∈F (U) , 可推得近似结论B*=f (A*) ∈F (V) 为:

其隶属函数为:

Mamdani的CRI算法在形式上虽然与Zadeh的CRI算法不同, 在其原理该算法就是Zadeh算法的改进, 它本质上上运用了Zadeh的CRI算法的基本思想[5]。

3.3I算法

3I算法在推理过程中既考虑R (A (u) , B (v) ) , 又考虑R (A* (u) , B* (v) ) 与R (A (u) , B (v) ) 之间存在的某种蕴涵关系:

这便使推论结果更加准确。

由于食品检测专家系统获取食品检测的信息不确定, 推出的结论也有不确定性。因此, 本文采用模糊产生式规则来进行模糊推理。一般用如下的产生式模糊规则来表示[5]:

其中A1, A2, …, An是模糊规则的前提条件, t1, …, tn是A1, A2, …, An的置信度, f1, …, fn为A1, A2, …, An的隶属函数, B是模糊规则得到的结论, λ是该规则的阈值, CF为规则发生的可能性程度, 有0

假定食品检测指标的量化m中指标xi (i∈ (1, m) ) , 食品检测综合评价结果有n种分别为yj (j∈ (1, n) ) , 则有

式中:uxi为食品检测指标xi的隶属度;uyj为设食品综合诊断结果yj的隶属度。于是可将X与Y之间的模糊关系表示为:

其中:“。”称为模糊算子, R为体现专家经验知识的模糊关系矩阵, R= (rij) m×n, rij∈ (0, 1], 即xi与yj的关系强度。具体为:

式中的“。”也可表示为:

其中:∧、∨分别表示min和max运算。

本文选择食品的溶解性、细菌含量和大肠杆菌三个指标[8], 取500毫升原麦汁作为样本, 由专家进行高低程度打分, 给定检测综合评价的指标为:色泽、包装、气味和滋味。得到综合评价指标Y的初始模糊向量为Y= (1, 1, 1) 。根据专家经验和成分的权重分配, 得到食品检测指标X的向量表达式为X= (0.58, 0.3, 0.5) , 并采用标准正态分布函数来确定隶属度函数, 即:

再根据Mamdani的CRI模糊推理算法RM= (A→B) =A×B, 解得模糊关系 (X→Y) 的模糊矩阵为:

于是:Y=X。R= (0.25, 0.58, 0.97) (14)

即综合反映食品检测结果的隶属度值为:

由最大隶属度原则可知, 在评价检测食品质量的程度上, 气味和滋味在反应原麦汁质量的程度最大。若用Zadeh的CRI模糊推理算法得到食品检测综合评价的结果是Y= (0.48, 0.58, 0.75) , 与Madani的算法比较, 两者在得到食品检测综合评价指标的隶属度大同小异。为简便起见, 本文设置两组原麦汁的检测指标进行实验结果比较, 测定值见表1。

应用Mamdani模糊推理算法的模糊专家系统, 进行食品检测管理技术综合评价, 100例测试的结果显示, Mamdani模糊推理算法的模糊专家系统方法对判94次, 而传统专家系统对判只有72次。这表明, 应用Mamdani模糊推理算法的模糊专家系统进行食品安全性检测, 可以大大提高检测的准确率。

摘要：本文通过将模糊推理的专家系统应用到食品检测中, 量化食品检测综合评价体系, 为相关检测部门在食品安全方面采取措施提供有力的理论依据。

关键词：模糊专家系统,Mamdani的CRI算法,食品检测

参考文献

[1]王景伟, 王海泽, 王绍斌.绿色食品生产基地大气环境质量的模糊综合评价[J].安徽农业科学, 2007 (10) .

[2][3]陈水利, 李敬功, 王向公.模糊集理论及其应用[M].北京:科学出版社, 2005.

[4]刘晓慧, 佟伟, 林树宽.基于模糊推理的专家系统的研究与实现[J].沈阳工程学院学报 (自然科学版) , 2007 (2) .

[5][6][7]马鸣远.人工智能与专家系统导论[M].北京:清华大学出版社, 2006.

模糊专家系统 第5篇

1.问题分析

建立一个模糊控制系统模型首先要确定控制系统的输入、输出变量。对于交通影响程度评价系统来说，我们不难发现，交通与用地就是我们所需要的输入变量，而对于输出变量则可直接采用交通影响程度这一概念，而并非经常所述的交通满意程度的概念。因为用交通影响程度更能直接反映出开发项目对周围路网的交通影响，同时也有利于建立该模糊控制系统模型。在输入变量的界定中，交通系统可以用周围路网的平均负荷度来衡量，而对于用地系统来说，采用开发项目高峰小时生成交通量来衡量，这一指标在一定程度上反映了土地利用的性质、规模及区位等系列特征，因此是一个比较理想的度量指标。

2.模型变量说明

（1）VPH（Vehicle Per Hour）：高峰小时项目生成交通量；（2）VDC (Vehicle Divide Capacity):项目周边路网平均负荷度；（3）TID (Traffic Impact Degree)：开发项目对周边路网的交通影响程度；（4）Myrule：模糊数学中由模糊条件语句组成的规则库（IF…THEN语句）；（5）Time：模糊控制系统的时间；（6）Timestep：模糊系统控制的时间步长；（7）T：实现系统自增变量。

3.基于模糊控制系统的交通影响程度评价模型

（1）模型框架

基于上述分析和及模型变量说明，利用模糊控制语言FCL(Fuzzy Control Language)，我们不难建立如图1所示的模糊控制系统模型。

（2）隶属度函数

分别对两个输入变量建立隶属度函数，对系统的输出变量同样也建立隶属度函数，如图2所示。

（3）模糊逻辑规则库

模糊控制系统模型中对于模糊逻辑规则库的建立是至关重要的，建立规则库不可能凭空想象，一定要建立在已有实践项目及专家经验的基础上才能得到比较理想的结果，从而更能体现出本模型的实用价值。因此在建立本系统模型之前笔者参考了大量的相关资料，如北京工业大学的自然基金项目《交通影响分析体系研究》[2]、《交通影响分析指南》等，得到了25条比较切合实际的模糊逻辑规则语言。如其中一条模糊语言：IF VPH is Low and VDC is Low, THEN TID is Low.

（4）模糊控制点界定

根据道路通行能力手册（Highway Capacity Manual，简称HCM），一般认定VDC<0.4时，车辆处于不受阻碍的自由流状态[3]；而VDC>0.9时，道路服务水平由D变成了E，这也是模糊控制系统需要做出敏锐反应的突变点。对于高峰小时交通量，美国等发达国家的大城市由于其机动化水平较高，因此规定进行交通影响分析的上限也比较高，VPH取100PCU/h，即单向高峰小时项目生成交通量超过100pcu，就认为由它造成的交通影响是不能接受的，该项目必须进行交通影响分析。而国内一些大城市如南京市规定为60PCU/h，即建设项目单向高峰小时项目生成交通量超过60PCU/h，该开发项目也必须进行交通影响分析。显然对于本模糊控制系统模型而言，VPH=60PCU/h也是模糊控制系统的一个突变点。

（5）模糊控制系统推理结果

笔者对模糊控制系统进行正负两个方向的模拟。首先是VDC和VPH都逐渐增大，即正方向模拟；另一种情况是VPH增大，VDC逐渐减小，即负方向模拟。两种情况的模拟结果如图3、图4所示。

4.模型结果分析

（1）正方向模拟结果分析（见表1）

显然，交通影响程度TID与项目周边路网平均负荷度VDC和高峰小时项目生成交通量VPH是成正比关系的，因此模拟结果是一条阶梯递增函数曲线。对于1号突变点是由VDC=0.4这一模糊控制点所导致的结果。因为VDC<0.4时，车辆是以自由流行进的，而一旦超过这个值，车辆运行条件将发生明显的变化，因此交通影响程度TID也产生了突变，从0.15突增至0.58；而对于2号突变点则是由VPH=60PCU/h这一模糊控制点造成的，原因如前所述。TID由0.58增加到0.82；对于最后的3号突变点是由VDC=0.9导致的，也就是道路服务水平由D级降低到E级这一临界状态，因为一般要求城市市郊区道路服务水平不得低于D级，因此模糊控制系统对这一临界状态也产生了敏感的突变。TID由0.82增加到0.95。

（2）负方向模拟结果分析（见表2）

由于高峰小时项目生成交通量VPH是单调递增，而项目周边路网平均负荷度VDC是单调递减的，因此生成的曲线显然不是简单的递增或者递减。各个突变点说明如下：系统模拟开始时，VPH值很小，因此交通影响程度TID就取决于VDC，即交通影响程度TID随VDC的下降而呈阶梯下降。1号突变点是由于VDC=0.9这一模糊控制点导致的，因为VDC=0.9是道路服务水平D级与E级的分隔值，交通影响程度TID由0.82降低至0.58；2号突变点的形成原因是VDC=0.75, 也就是道路服务水平C级与D级的分隔值，交通影响程度TID由0.58降低至0.31。由于VDC的逐渐下降，其对交通影响程度TID的作用越来越小，同时由于VPH的逐渐增长，使其成为了影响交通影响程度TID的主流因素，因此交通影响程度又开始呈现阶梯递增现象，其中3号突变点就是由于VPH=60PCU/h导致的结果，交通影响程度TID由0.31增加至0.58；而4号突变点是由VPH=100PCU/h这一模糊控制点导致的，交通影响程度TID由0.58降低至0.82。VDC的继续下降必然使得原来的交通系统进入自由流状态，而当VDC=0.4时，如正方向模拟结果分析，使得VDC占据了主导影响因素的地位，同时VPH已经超过了临界值，它的继续增大也只是简单的量的积累，而不会成为影响TID的主要因素，因此形成了5号突变点，交通影响程度TID由0.82降低至0.58。同时在VDC=0.4的影响下，系统又进入了阶梯递减的状态。值得说明的是，虽然5号突变点是由于VDC=0.4而形成的，但由于VPH已经超过临界值，因此5号突变点位置的交通影响程度TID还是很大的，与VDC=0.9时基本相当。

5.结论

本文借助模糊控制系统平台POPFUZZY模拟软件，结合交通影响评价理论，建立了基于模糊控制系统的交通影响程度评价模型，有一定的原创性。从模型结果分析中不难看出，各个突变点都很好地反映了项目周边路网平均交通负荷度与项目高峰小时生成交通量对交通影响程度的灵敏度，这些模糊控制点也是符合当前国内外专家在这一领域的研究成果。更值得一提的是，在阶梯之间的曲线很好的反映了负荷度和高峰小时交通量在非临界点状态下输入输出变量之间的曲线关系，这就为具体项目的交通影响评价工作提供了技术参考与评价准则。

由于模糊控制系统的核心是模糊逻辑规则库，而规则库的建立又受制于已有的研究成果，如何进一步完善模糊逻辑规则库将是未来该课题深化研究的重点。

参考文献：

[1]潘有成,莫海波.新开发区域建设项目交通影响评价及其应用研究[J].重庆交通学院学报.2007,26(2):140-144.

[2]王丽.大城市交通影响分析体系研究[D].北京:北京工业大学,2001.

[3]李作敏.交通工程学（第二版）[M].北京:人民交通出版社,2003.

模糊专家系统 第6篇

随着现代化大生产的飞速发展和科学进步,企业生产对电网安全运行的需求与日俱增。现代电网发展的一个明显趋势是大型化、高速化、连续化和自动化,设备组成与结构复杂化,潜伏着一个危机,即一旦发生故障,所造成的直接、间接损失也将十分严重。在电网各种故障事故中,由于过电压引起的事故又占主导地位,其中,因系统的电感、电容参数配合不当,出现的谐振过电压因幅值高,且持续时间长,危及电器设备的绝缘,也能因持续的过电流烧毁电感元件设备(如电压互感器),还会影响保护装置的工作条件(如避雷器的正常运行),给企业造成巨大的损失[1,2]。在我国,35 kV线路往往采用不接地或经消弧线圈接地的形式,在中性点不接地系统中进行开关操作或发生故障时,外加的强迫振荡频率等于振荡系统中的某一自由振荡频率时,容易激发起持续时间较长的铁磁谐振,引起谐振过电压[3]。

系统采用自检的方法,在没有故障发生时,系统每隔一段时间进行自检,以判断电网状态;一旦故障发生立即进入谐振故障诊断模块,判断谐振故障原因,给出诊断结论,为技术人员快速准确地解决谐振故障恢复电网供电提供帮助。

2 江西德兴铜矿动力厂35 kV谐振故障仿真实验

以德兴铜矿回水2站为例,系统开始运行在20 kV,0.3 s后给等效加冲击电压35 kV,系统迅速振荡到50 kV,在1 s后切除冲击电压,系统电压幅值超过30 kV,且负载系统不能恢复正常运行。仿真波形近似于锯齿波形,在横坐标1 s处系统进入稳定振荡。线路在母线接地电容C=1e-6 F时35 kV线路的三相电压波形为正常的正弦波形,电压幅值为28 kV。当在0.5 s处将母线接地电容人为更改为C=2e-5F时,线路上通过三相电压计得到的线路三相电压波形表示系统进入了稳定谐振,通过三相电压计得到的线路三相电压幅值为40 kV且系统不能恢复正常电压。

将后两种情况下的波形比较可以得出:在提高线路对地电容值后,线路相电压将由2.8 kV升高到3.5～3.8 kV,并且进入了稳定振荡。

3 模糊专家系统的研发

模糊专家系统是在知识获取、知识表示和运用过程中全部或部分采用模糊技术来处理其不确定性的一类专家系统。也就是说,在传统专家系统处理解决问题的过程中,往往存在着许多概括性的、笼统的、含糊的表示事物状态的自然语言,以及具有不完善的专家知识模式。运用模糊技术来处理这类专家系统,并称其为模糊专家系统[4,5,6]。

3.1 隶属函数的构建及模糊规则

电网谐振故障诱因较多,是一种或多种原因的组合。本模糊专家系统是将谐振故障发生时SCADA系统监测的电网各相电压,电压互感器的开口电压和电流值通过模糊理论的隶属函数计算隶属度为技术人员快速准确判断故障原因,解决故障恢复生产提供依据[7,8]。当采集到实时数据后,根据实时数据的数值范围分别与模糊语言较高或较低相对应,再计算相应的隶属度。如:UA=28 kV,则电压高的隶属度为:

将检测到的电流和电压经过隶属函数的预处理后和相应的模糊规则进行匹配,判断谐振故障发生的原因和发生故障的位置,从而得出诊断结果,所以本系统采用带有可信度的模糊规则。系统根据专家经验和企业历来发生谐振故障时各种故障征兆所占比例给定每个规则激活阈值和结论可信度的对比值,即诊断结论可信度>0.5,则认为诊断结论正确。限于篇幅原因,仅列举本系统中的一些规则。

规则1:如果频率高(0.4)且开口电压高(0.6),则线路高频谐振(0.5,0.4)。

规则2:如果UΔ正常(0.3)且UB低(0.5)且UA高(0.1)且UC较高(0.1),则线路B相接地(0.6,0.4)。

规则3:如果UΔ正常(0.3)且UC低(0.5)且UB高(0.1)且UA高(0.1),则线路C相接地(0.6,0.4)。

以规则1为例,假设采集到现场电压互感器的开口电压为50,频率为45,先计算开口电压高的隶属度和频率高的隶属度分别为0.6和0.4,则:

前件合取可信度=0.6×0.4+0.4×0.6=0.48,而规则1的规则激活阈值为0.4,0.48>0.4,则证据匹配成功,激活规则1,结论可信度CF=0.5×0.48=0.24。

3.2 本系统的知识库管理模块的具体实现

本系统的知识库管理模块的具体实现为:

(1) 以数据库为载体。采用Microsoft SQL Server 2000进行知识库的建立和存储;

(2) 分为原始知识库(事先已设计好)、知识录入界面、知识修改界面3个子菜单;

(3) 人机接口界面。使操作简单直接;

(4) 口令验证界面,提高系统的安全性;

(5) 语法检查,避免误操作;

(6) 随着实践的发展,对故障原因、处理措施等不断总结的事故样本库,通过样本管理界面实现样本的查询、删除、添加和修改4个内容[9,10,11]。

事故样本管理界面如图1所示,双击某个样本记录可调用样本修改模块,对该样本进行修改;若双击表格空处则调用样本添加模块,由用户自行增加事故样本。对事故样本的查询采取2种方式:一是按事故类型查询,一是按事故发生的时间查询。用户可自行选择查询的方式。事故样本查询界面如图2所示。

对事故样本的修改和添加包含对事故的处理措施,则可由用户选择是否将其处理措施设为默认措施。用户选择是,当发生同类事故时,系统将自动把该处理措施提示给用户。事故样本修改界面如图3所示。

3.3 系统测试

(1) 单相接地引起的谐振故障测试

测试过程:以324线路为例,先设定故障值如图4所示,此值将产生一个单相接地故障。

点击开始,系统运行。系统运行结果如图5所示;点击故障符号,显示故障线路的状态值,并弹出详细故障信息窗口。双击表中记录,只弹出详细故障信息窗口,如图6所示;故障结束后,单击“事故日志”(见图7),其故障信息已存入历史记录。

测试分析:系统可如实反映出故障信息和故障时的电气状态,并诊断出基频谐振是由于324线路A相单相接地故障引起,与事实相符。响应速度达到设定时间的要求,其功能达到预期目标。

(2) 单相断线引起的谐振故障测试

输入信息:以318线路为例,设定值如图8所示;测试过程:点击开始,系统运行。点击故障符号,显示故障线路的状态值,并弹出详细故障信息窗口。如图8所示。双击表中记录,只弹出详细故障信息窗口图9;故障结束后,单击“事故日志”,其故障信息(见图10)已存入历史记录(见图11)。测试分析:系统可如实反映出故障信息和故障时的电气状态,且响应速度达到设定时间的要求,其功能达到预期目标。

4 结 语

首先分析铁磁谐振故障机理及其产生条件,将模糊理论、专家系统、数据库理论、面向对象的程序设计方法等应用于谐振的故障诊断中,并成功的设计了一个基于企业电网的谐振故障诊断模糊专家系统。软件已经在江西铜业集团的德兴铜矿上机调试,基本达到了预期的功能效果。本系统具有以下特点:

(1) 在系统的开发上,本模糊专家系统模型的搭建继承并改进了专家系统的典型结构。系统采用面向对象编程技术和Visual C++ 6.0程序语言开发专家系统,并采用Microsoft SQL Server 2000数据库构造知识库,突破以往采用人工智能语言LISP,Prolog开发专家系统的框架。

(2) 在模糊知识设计上使用了模糊产生式规则形式和正反向推理机制。独到的解决了系统的不确定性的特点。

(3) 在实现组态王向用户数据库系统传输大量数据的编程中,巧妙地解决数据库接口问题,提高了系统的编程效率,并实现了该系统的可移植性。

摘要：现代化生产对电网安全稳定运行的要求日益提高,而电网结构的大型化,复杂化的趋势又给技术人员判断电网故障增加了困难。以德兴铜矿35 kV电网为对象,首先采用Matlab对电网的随机谐振故障进行故障仿真来验证谐振诱因,然后对电网的采集数据通过模糊理论中的隶属函数计算相应的隶属度,编写模糊规则,为电网维护人员判断解决谐振故障提供有力的依据。

关键词：电网安全,谐振故障,模糊理论,模糊规则

参考文献

[1]于永源,杨绮雯.电力系统分析[M].北京:中国电力出版社,2004.

[2]刘万顺.电力系统故障分析[M].北京:中国电力出版社,2004.

[3]容健纲.中性点不接地电力系统中铁磁谐振的数学模型[J].高电压技术,1979.

[4]吴泉源,刘江宁.人工智能与专家系统[M].长沙:国防科技大学出版社,1995.

[5]尹朝庆,尹皓.人工智能与专家系统[M].北京:中国水利水电出版社,2002.

[6]孙增圻.智能控制理论与技术[M].北京:清华大学出版社,2004.

[7]赵振忠.基于模糊专家系统的输电线路故障诊断[D].南京:南京理工大学,2004.

[8]毛鹏,许扬,蒋平.输电网故障诊断研究综述及发展[J].继电器,2005,33(22):79-86.

[9]周立柱.SQL server数据库原理设计与实现[M].北京:清华大学出版社,2004.

[10]陈士昂,刘谨,吴惠明.数据库及其相关技术在故障诊断专家系统中的应用[J].机电工程,2004,21(3):13-16.

球杆系统的模糊控制研究 第7篇

关键词：球杆系统,模糊控制,非线性系统

1 引言

球杆系统是自动控制学习中的经典实验教学设备,是一个典型的开环、非线性不稳定系统,它的许多特性都是控制领域的热点问题。它的非线性主要体现在电机圆形转子和横杆角度的传动关系上,它的不稳定性主要体现在球杆的角度和小球的位置的控制上。当今控制理论的焦点问题就是非线性不稳定系统的控制问题,现在在时域内,在建立其近似模型的基础上已经有多种控制策略被提出,如鲁棒控制、扰动补偿控制等等[1,2],但这种建立在近似模型基础之上的控制策略有两方面的不足,一方面模型将十分复杂并且使用了大量的近似,另一方面,控制的效果有时难以满足我们的要求。对于这类复杂控制对象我们应该避开其模型,基于这种考虑本文研究了它的一种智能控制策略即模糊控制。

1965年美国自动控制理论专家L.A.Zadeh提出用模糊集合描述客观世界中存在的不确定性,由此奠定了模糊数学的基础。后来许多学者提出了新的模糊方法,如模糊算法、模糊决策等,从而建立了研究模糊控制的基础理论,从此模糊控制理论就成了控制理论发展的重要分支和研究热点。现在模糊控制理论的更多是与其它控制理论的结合,如模糊PID控制、模糊自适应控制、基于遗传算法优化的模糊控制等等。

2 球杆系统的组成及工作原理

这里以我校的球杆设备B W 5 0 0为例,介绍一下球杆系统的构成和工作原理。球杆实验设备大体分为两部分,一部分是进行控制运算处理的控制系统,另一部分是执行控制结果的球杆系统,如图1是球杆的机械构造图,小球运动的凹形导轨是有两部组成,其中一侧是位移传感器,小球的位置可通过测量球杆一端的电压来测得,而杆的水平角度可由安装在支点的增量式编码器测得,杆的下端有两个极限开关,它在杆达到极限角度时起作用。控制的原理就是直流电动机通过电机主轴与履带、履带与球杆之间的传动关系带动横杆以中心支点为圆心转动,这样小球就在重力的作用下在杆上滚动,通过控制电机的转动情况就能实现小球在杆上的定位控制。

3 模糊控制器的设计

3.1 模糊控制器的结构

为了使控制器的结构和控制规则尽可能简单,同时提高控制的实时性,设计一个如图2所示的层叠式模糊控制器,为了补偿小球在运动过程中的摩擦和动能损耗设置一个补偿器,为了补偿横杆在运动过程中的摩擦及皮带弹性引起的滞后设置一个动力补偿器。首先,由设定值和实测值的误差及误差变化速率,作为一个二维模糊控制器的输入,由位置控制器运算出横杆适应的角度,再由小球摩擦补偿环节对此值进行修正从而得到的决策值[3];这个决策值作为下一角度控制器的设定值,它与横杆的实测角度的差值及实测角速率作为角度控制器的输入,并由此计算出应施加的动力,用横杆摩擦补偿器的决策值对此值进行修正,这样就得到最终的动力值。这样就实现了小球在横杆上的定位控制。

3.2 输入输出变量及论域

从上面控制器的结构可知,控制器的输入变量有位置误差、位置误差变化率、角度及角速度,输出变量有角度、角度补偿、动力、动力补偿,这些数据一部分已经给出,其它可间接计算求得,它们的论域分别为[-0.8,+0.8]、[-0.5,+0.5]、[-0.2,+0.2]、[-0.6,+0.6]、[-0.2,+0.2]、[-0.2,+0.2]、[-6,+6]、[-6,+6]。

3.3 输入输出变量及论域

观察位置控制器的结构可知它是一个二维控制器,输入变量取误差x和误差变化率x&,输出变量是角度θ,首先对于输入变量分别取量化因子为5、8输出变量的比例因子为1/40,从而得到输入变量和输出变量的基本论域分别为[-4.0,+4.0]、[-4.0,+4.0]、[-8,+8]。将输入量和输出量的模糊状态论域分为7个模糊子集,语言变量值分别定义为NB(负大)、NM(负中)、NS(负小)、Z(零)、PS(正小)、PM(正中)、PB(正大)

它们的隶属度如图3图4

根据实际经验:

共49条规则,这些控制规则形成如下表格:

上述选取控制量的原则是:当误差大或较大时,选择控制量以尽快消除误差为主:当误差较小时,选择控制量要主要要注意防止超调,以系统的稳定性为主要出发点。

经过上述过程我们最终得到的决策量也是一个模糊量,在使用时还得经过去模糊化转化为实际的控制量。这里我们采用常见加权平均判决法也叫重心法,它是对模糊推理的结果中所有的元素求取重心元素作为最后的决策量。此控制量再结合比例因子就可以将控制量转换到实际控制论域[4]

3.4 角度补偿、动力控制、动力补偿的设计

角度控制补偿的输入变量θ、x&和输出变量Vθ分别取[-0.2,+0.2]、[-0.5,+0.5]、[-0.04,+0.04],量化因子和比例因子分别取20、8和1/100,语言变量值分别定义为NB(负大)、NS(负小)、Z(零)、PS(正小)、PB(正大),得其隶属度和控制规则表如下:

动力控制器设计和角度控制器的设计类似,动力补偿器的设计和角度补偿器的设计类似。

4 仿真结果及评述

将小球置于坐标为-40的初始位置,把小球的末位置设定为35,它的控制曲线如图7;图8是小球稳定在坐标为20的点,在10.5s时加一个扰动的控制曲线。

5 结束语

仿真结果表明利用模糊控制理论设计控制器能对球杆这一典型非线性对象取得良好的控制效果。模糊控制作为智能控制领域的一个重要分支,是当今控制领域解决非线性系统控制问题的重要手段,对于一些经典控制方法难以控制的复杂对象,模糊控制仍然能取得良好的控制结果。

参考文献

[1]胖永新,金迪,孟宪东.球杆系统的建模、仿真与控制器设计[J].武汉大学学报,2005,38(6:)142-146.

[2]周文雅.球杆系统的控制与扰动补偿[D].哈尔滨:哈尔滨工业大学,2005,6

[3]曾光奇,胡均安,王东.模糊控制理论与工程应用[M].武汉:华中科技大学出版社,2000.

交流调速系统的优化模糊控制 第8篇

交流传动系统中,交流电机本质上是一个非线性的被控对象,许多拖动负载含有弹性或间隙等非线性因素。控制对象的参数变化与非线性特性,使得线性常参数的PID调节器常常顾此失彼,不能使系统在各种工况下都保持设计时的性能指标,也就是说系统的鲁棒性不能尽如人意。智能控制可以充分利用其非线性、变结构、自寻优等各种功能来克服电气传动系统这些变参数与非线性因素,从而提高系统的鲁棒性。模糊控制作为智能控制的一个主要分支,因其简单、实用、有效等特点而成为当前控制领域的一个研究热点,模糊控制技术在交流传动系统中的应用也越来越普遍。

输入量化因子ke、kce和输出比例因子(也称输出量化因子)ku在模糊控制器中,对系统性能起着十分重要的作用[1]。但它们的调整很不方便,且相互制约。对于具有多个可调整因子的二维模糊控制器,随着可调整因子的增多,凭着人工经验来调整、、显然是比较困难的,这样不但带有盲目性,并且难以保证是最优取值,也就无法获得令人满意的过渡过程动态特性。遗传算法是一种全局搜索算法,根据适应度函数来评价算法的效果,不要求适应度函数可微,对问题的依赖性小,可以避免陷入局部最优,非常适合用于模糊控制器的优化设计[1]。为此,本文将遗传算法与模糊控制相结合,提出了一种优化模糊控制器量化因子设计的方法。基于MATLAB语言编程的m文件实现浮点数遗传算法,用于对模糊PI控制器进行量化因子寻优[2]。

2 基于浮点数遗传算法优化量化因子的模糊控制器设计

模糊控制器的解析表达式为:u=(kee+kcece)kcu。其中:ke、kce为模糊控制器量化因子;kcu为控制器的比例因子。本例将ke、kce和kcu拼接在一起组成一个染色体。

遗传算法的实现由两个部分组成:一是编码与解码;二是遗传操作。其中,遗传操作又分为选择、交叉和变异。本文中遗传算法的实现是基于MATLAB语言编写的m文件来实现的,编写浮点数遗传算法程序,作为一个参数寻优传递模块,输出三个优化参数ke、kce和kcu,与Simulink建立的各模型模块一起组成矢量控制异步电机调速系统。图1为基于遗传算法优化量化因子的模糊控制器框图。

图2为遗传算法优化量化因子的模糊控制器Simulink模型,系统电流环采用常规PI控制器,速度环采用浮点数遗传算法优化量化因子的模糊PI控制器,速度阶跃给定1000r/min。

系统综合性能指标的表达形式多种多样,不同的性能指标体现了对系统控制过程的不同要求。从广义上讲,对于控制系统的要求是:系统输出能够及时准确地跟踪控制输入的变化,并且尽可能的不受干扰的影响。本文考虑I-TAE和超调量两个性能指标。ITAE是时间乘以误差绝对值积分的性能指标,即。许多研究表明ITAE性能指标的实用性和选择性都是比较好的,因此本文将其引入到模糊控制系统的性能评价中,作为模糊控制器参数优化方法选择的一个重要参考指标。考察控制系统的ITAE性能指标,选取另一个控制系统中的重要指标超调量σ%作为参考。把JITAE和σ%映射到同一个单位量上进行线性加权,得到的评估函数作为适应度函数参加排序选择,适应度函数以最小为最优,以此引导遗传算法进化方向。

对全局优化求最小问题,本文采用的浮点数编码遗传算法步骤如下:

(1)n个指定范围内的浮点数排列在一起成为一个个体,随机产生Pop个这样的个体作为初始种群;

(2)计算每一个体的目标函数值并对这Pop个函数值由小到大排序,记录最优个体;

(3)淘汰m个较大函数值对应个体并分别替换成m个较小函数值对应的个体;

(4)对这m个较小函数值对应个体(此代最优个体)随机两两配对,按一指定概率Pc进行交叉操作;

(5)对每一此代最优个体中的每一参数,按一指定概率Pm进行变异操作;

(6)淘汰m个较大函数值对应个体并分别替换成m个较小函数值对应的个体;

(7)若满足收敛条件则输出最优解并退出,否则转向步骤(2)。

本文遗传算法参数的选择:

(1)种群尺寸,本例选取Pop为30,即30个染色体为初始种群;

(2)每代进行交叉变异的最优个体数m为6;

(3)遗传代数,根据算法收敛情况实验确定,20代时算法终止;

(4)交叉算子,本例选取Pc为0.8;

(5)变异算子,Pm为0.02;

(6)浮点编码参数交叉所用参数r取0.6和变异所用参数k选取0.8。

3 仿真实验

为验证基于遗传算法优化量化因子的模糊PI控制器控制性能,将该控制器应用在矢量控制SVPWM型异步电机调速系统速度环中。以5.5kW两对极异步电机为控制对象,感应电机基本参数如下:In=13A;Rs=0.813Ω;Rr=0.531Ω;Ls=3.86mh;Lr=6.35mh;Lm=102.4mh;J=0.02kg·m2。

图3是SVPWM异步电机调速系统的Simulink仿真模型,功率变换器直流侧电压为540V,Id给定值为7.3A,电流环采样时间50μs,速度环采样时间1ms。

现基于异步电机交流调速仿真平台,从交流电机空载和带载情况下人工寻优和遗传算法寻优模糊控制器参数时速度响应效果对比来验证遗传算法的高效性。

3.1 空载时人工寻优的模糊控制器与遗传算法寻优的模糊控制器效果对比

(1)经过不断实验和观察,人工寻优得到模糊控制器较好量化因子ke为0.02,kce为0.5,比例因子kcu为6000。速度spdfd响应曲线如图4,速度响应各性能指标为:上升时间46ms,无超调,无稳态误差。

(2)将遗传算法应用到于模糊控制器量化因子和比例因子寻优,得到优化参数ke为0.02,kce为0.44,输出比例因子kcu为5250。速度spdfd响应曲线如图5,此时速度响应情况:上升时间40ms,无超调,无稳态误差。与人工参数寻优模糊控制器速度响应比,上升时间加快。遗传算法寻优可以综合考虑各性能指标的好坏,找到其较佳组合,使系统响应性能更好。

3.2 突加负载时人工寻优与遗传算法寻优的模糊控制器控制效果对比

(1)考察突加负载时人工寻优参数下速度环响应情况

在人工寻优参数下,0.2s给定阶跃速度1000r/min,0.5s时突加不同负载时,观察速度响应各性能指标,记录相应数据及曲线,以便与遗传算法寻优时的响应效果进行对比。0.5s时突加不同负载,0.5s前响应效果为未加负载时相同,即上升时间46ms,无超调,无稳态误差。下面只需记录负载扰动时速降大小情况。

图6为人工寻优参数下电机带载速度响应曲线,0.5s时加负载TL=10N·m,加负载后最大速降37r/min,速度响应曲线如图6(a);0.5s时加额定负载TL=35N·m,最大速降为150r/min,速度响应曲线如图6(b)。

保存不同负载时系统速度响应曲线,以便与遗传算法优化后的模糊控制器控制下的速度响应情况对比,证明遗传算法的高效性。

(2)不同负载扰动时遗传算法自动寻优速度响应情况

以未加负载时得到的优化参数为基准在线微调,可得到不同负载扰动时较优参数如图7所示。其中,图7(a)为0.5s时加负载10N·m速度响应曲线。寻优参数ke为0.015,kce为0.35,kcu为6750,响应情况:超调量为10/1000,上升时间33ms,无稳态误差,加负载后速降30r/min。较之人工优化参数下同样负载扰动速降37r/min有所减少,上升时间也从46ms减少到33ms,遗传算法优化效果较好。图7(b)为0.5s时加负载35N·m速度响应情况。寻优参数ke为0.0186,kce为0.64,kcu为7038,速度阶跃响应情况:上升时间55ms,无超调,无稳态误差,突加负载后速降为130r/min。较之人工优化参数下同样负载扰(a)TL=10N·M时速度响应曲线动,速降减少20r/min。

以上系统空载和带载时,人工寻优模糊控制器与遗传算法寻优模糊控制器的速度响应效果对比结果表明,遗传算法可以综合考虑系统响应的各个指标,在适应度函数的指引下,搜索出最优参数,使系统速度响应性能最好,而人工寻优的模糊控制器,花大量的时间和精力,人为判断响应效果是否最佳,不能保证所得参数为最优,控制效果也不会特别令人满意,遗传算法充分体现了它的优越性,适合于模糊控制器量化因子的寻优。

3.3 量化因子在线寻优的应用价值

随着电力电子技术、电机控制技术和计算机技术的不断进步,小型异步电机在伺服系统中的应用越来越广泛。在这些应用中,负载转动惯量的相对值常常很大,是电机转子的几倍甚至是十几倍。转动惯量的增加将导致系统动态响应变慢,可能会对系统的机械特性造成明显的影响。伺服系统精密控制的良好动态和静态特性需要实现对转动惯量的鲁棒控制。根据电机转子和负载的转动惯量的不同值对系统控制器参数进行调节,对提高系统动态性能很有意义。

遗传算法是一种全局搜索算法,根据适应度函数来评价算法的效果,不要求适应度函数可微,对问题的依赖性小,可以避免陷入局部最优,非常适合用于模糊控制器的优化设计。同一套模糊控制器参数,对于电机不同负载或参数变化(如转动惯量变化)时的控制效果相差很远,故在线寻优控制器参数对于改善控制器动态性能有重大意义。

本文对系统运行中转动惯量发生变化时对系统速度响应的影响进行了仿真实验,并对不同控制器参数下速度响应情况进行了对比研究。

(1)考察转动惯量发生变化时人工寻优参数下速度响应情况

前面的人工寻优是在系统转动惯量J为0.02kg·m2时进行的,下面考察转动惯量发生变化时人工寻优参数下速度响应情况。

图8是转动惯量变化时的速度响应曲线。其中,图8(a)为0.2s时速度给定1000r/min,转动惯量0.2s时减少50%即转动惯量为0.01kg·m2时的速度响应曲线。速度响应情况:上升时间28ms,无超调,达到速度给定值后以[-80,80]r/min幅度在给定值1000r/min附近震荡;图8(b)为0.2s时速度给定1000r/min,转动惯量0.2s时增加1倍,即转动惯量为0.04kg·m2时的速度响应曲线。速度响应情况:上升时间52ms,超调72/1000,无稳态误差。转动惯量增加1倍,使速度响应上升时间减慢12ms,超调加大72/1000。

人工寻优时,控制器参数并不能随转动惯量的变化而在线调节控制器输入量化因子和输出比例因子的值以使控制器控制效果更好,而且人工寻优只是人为地判断参数是否较优,不能保证得到的参数是全局最优参数[2]。同一套模糊控制器参数,对于电机转动惯量变化时的控制效果相差很远,故在线调节控制器参数对于改善控制器动态性能有重大意义。

(2)转动惯量变化时遗传算法自动寻优

遗传算法在适应度函数的指导下,可以在转动惯量发生变化时,对应不同的转动惯量,寻优出对应的最优参数,使控制器控制效果最佳。转动惯量变化时在线调整量化因子和比例因子,观察速度响应曲线。系统0.2s时给定速度1000r/min,系统转动惯量为0.02kg·m2。

图9为转动惯量变化时遗传算法寻优参数下速度响应曲线。其中,图9(a)是转动惯量0.2s时减少50%即转动惯量为0.01kg·m2时,速度给定为1000r/min时速度响应曲线。遗传算法寻优参数ke为0.02,kce为0.35,kcu为4200。速度响应情况:上升时间为32ms,无超调,无稳态误差。而人工寻优参数下速度反馈震荡范围为在给定值1000r/min附近[-80,80]r/min。图9(b)为0.2s时速度给定1000r/min,转动惯量增加1倍,即转动惯量为0.04kg·m2时的速度响应曲线。遗传算法寻优参数ke为0.032,kce为0.65,kcu为6500。速度响应曲线如图(b),响应情况:上升时间为52ms,超调为14/1000,无稳态误差。超调较遗传算法寻优前72/1000减少很多。显然,遗传算法寻优参数下模糊控制器控制效果比人工寻优参数下控制效果更好。

以上转动惯量发生变化时两种参数寻优参数下速度响应效果对比的仿真结果表明,遗传算法充分发挥了其高效的全局搜索优势,以自适应函数为进化方向的指南,自动向较优的方向进化,得到最优参数,减少了模糊控制器因子选取的时间,提高了参数寻优的工作效率。

4 实验结论

遗传算法量化因子寻优模糊控制算法可以根据系统负载变化和参数摄动自动在线寻优控制器参数,具有较好的控制效果,超调小,响应时间短,稳态输出可以做到无静差。基于遗传算法优化量化因子的模糊控制器,综合考虑了控制器的响应指标,改善了模糊控制器的控制效果,使其在较恶劣的环境下也可以得到较好的控制效果,这样就扩大了模糊控制器的应用范围,使模糊控制器在控制领域能够发挥更大的优势,应用前景看好。

摘要：将遗传算法与模糊控制相结合,提出了一种优化模糊控制器量化因子设计的方法,提高了模糊控制器量化因子选取的工作效率。将这种基于浮点数遗传算法的模糊控制器应用到交流电机调速系统速度环中,并通过MATLAB仿真证明了算法的有效性与优越性。

关键词：模糊控制,遗传算法,矢量控制,交流调速

参考文献

[1]Woo-Yong Han,Sang-Min Kim,Sung-Joon,g Kim,et,al.Sensorless Vector Control of Induction Motor Using Improved Self-Tuning Fuzzy PID Controller[A].SICE Annual Conference in Fukui[C],2003.

基于模糊控制的汽车巡航系统 第9篇

近年来随着我国汽车市场不断成熟, 汽车安全性和节能性越来越受到重视, 这也使得汽车巡航系统 (ACC, Adaptive Cruise Control) 成为了重要的辅助驾驶系统。该系统采用电子控制装置来调节汽车油门来控制车速, 控制精度高, 使得驾驶员在驾驶时无需踩压油门, 就可以保持车速的稳定。它不仅降低了驾驶操纵强度, 而且减少了不必要的车速变化, 降低了燃油消耗[1,2]。

为了实现汽车车速的自适应控制, 本文将模糊控制的方法引入到ACC系统的速度控制中来。这种方法的应用可以有效地降低ACC系统开发难度和开发成本。

1 ACC系统控制原理与功能

1.1 系统的控制原理

设v为汽车速度、f为行驶阻力、θ为节气门开度, 它们之间的函数关系如图1所示。当f固定不变时, v与θ之间几乎是线性关系, 即v随着θ增大而线性地增大。在f发生变化时, 假设当路面阻力为f2、节气门开度为θ2时的车速为v2;当阻力增加到f3节气门开度为θ2时的车速为v3;当阻力减小到f1、节气门开度为θ2时车速为v1;因此为了保证速度恒定, 可以通过改变节气门开度来调节速度的大小[1]。

1.2 系统的控制功能

ACC系统的主要功能是实现汽车的恒速控制和跟车控制。其中, 恒速控制是最基本的功能。为了实现恒速控制, 巡航系统是一个典型的闭环系统, 如图2所示。

ACC系统具有一组控制开关, 例如, 系统启动/关闭, 进入/退出巡航, 加速/减速行驶开关。驾驶员可以利用控制开关, 将保持恒速、减速、加速、恢复原速等命令输入计算机;当驾驶员操纵恒速开关时, 计算机记忆调节后的车速, 开始进行恒速行车控制。汽车ECU (电控单元) 通过分析比较记忆车速和实际车速, 采取相应的控制策略控制驱动执行部件, 执行部件再改变发动机节气门的开度, 从而改变了发动机输出的功率, 经过变速器变换后, 就可以变换成适当的驱动力, 从而保证车速保持在设定的车速[1,3]。

系统中车速传感器、节气门位置传感器和执行器技术已经相对成熟, 因此系统速度的控制精度主要取决于控制器所采用的控制策略。本文采用模糊控制的方法。

2 模糊控制器的设计

对于模糊控制器的设计一般可分为以下几个部分:1控制器输入输出参数及模糊集合的选择。2 各参数隶属度函数的确定。3模糊规则设置及匹配。4 输出模糊量的反模糊化。

控制器的输入选择为实际速度与设定速度的差值和加速度, 输出量为节气门的调节量θ。速度差值的模糊集合为{负, 中, 正};加速度的模糊集合为{减速, 匀速, 加速};输出量的模糊集合{负大、负中、负小, 中间, 正小, 正中, 正大}[1,4], 如图3所示。

根据汽车速度控制经验, 可以总结出控制规则如表1所示。即:

IF 速度偏差为负且加速度为减速, THEN 较大的增加进气量;

IF 速度偏差为正且加速度为加速, THEN 较大的减小进气量;

对于输出的模糊化, 可以采用的方法有很多, 如最大隶属度方法、重心法等。本文采用了加权平均法, 该方法以每个元素作为待判决输出模糊集合的隶属度的加权系数, 即按下式求取输出的实际值[5]:

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3 系统软硬件设计

本文采用了飞思卡尔公司的8位单片机MC68HC908DZ60实现了ACC系统。该单片机片内资源丰富, 具有较高精度的用以速度测量和运算的时钟基准。同时具有精度较高的A/D转换的端口, 可以采集节气门位置信号;PWM输出可以实现步进电机的控制信号, 可以通过SPI和CAN总线接口实现外部通信和软件升级。为了检测进入/退出巡航, 加速/减速行驶开关。本文选用了开关检测芯片MC33972, 它操纵简单, 编程简单。

为了实现步进电机的驱动, 本文采用了MC33991芯片。为了防止程序跑飞, 内部flash用来存贮驾驶员的命令信息[6,7]。

为保证巡航系统的功能, 系统软件需要实现三大功能:功能设置、速度控制、故障检测与处理和软件升级。其中, 功能设置主要实现巡航速度设定, 巡航速度调节 (增加减小) 、设定速度回复、速度巡航结束;故障检测与处理主要实现信号丢失、执行器等故障。在速度控制中要检测系统巡航应用的范围, 如当速度降低到一定数值以后, 退出巡航状态;当检测到刹车被踩下时, 系统需要退出巡航状态。

软件流程如图4所示。

4 结束语

汽车巡航系统不仅能够提高汽车驾驶的舒适性和安全性, 也可以提高汽车的燃油经济性。本文在对巡航系统分析的基础上, 实现了基于模糊控制的汽车巡航系统。这些研究工作对研发性能可靠、低成本的巡航系统有着积极的意义。

参考文献

[1]张幽彤, 陈宝江.汽车电子技术原理及应用[M].北京:北京理工大学出版社, 2006.

[2]刘波.现代汽车的电子巡航控制[J].汽车与配件, 2007 (34) :34-36.

[3]杨坤, 李静, 李幼德.电子机械制动系统在汽车自适应巡航控制中的应用[J].农业机械学报, 2008 (12) :34-38.

[4]綦声波, 亓庆刚, 岳成亮.汽车巡航控制系统的模糊控制与应用[J].微计算机信息, 2006 (02) :227-230.

[5]刘金琨.先进PID控制—MATLAB仿真[M].北京:电子工业出版社, 2004.

[6]刘慧根, 程建平等.Motorola微控制器MC68HC08原理及其嵌入式应用.上海:清华大学出版社, 2001.

模糊专家系统 第10篇

摘要：随着先进控制技术的发展，模糊控制理论和模糊控制技术成为最广泛最有前景的应用分支之一。模糊控制器是一种专家型控制系统，它的优点是不需要知道被控对象的精确数学模型，而是只利用专家己有的知识和经验，更重要的是当系统为非线性系统时，模糊控制器还可以产生非线性控制作用。但经过深入研究，发现常规模糊控制存在着其控制品质粗糙和精度不高等弊病，因此，可将模糊控制和PID控制两者结合起来，扬长避短，既具有模糊控制灵活、适应性，又具有PID控制精度高的特点。

关键词：PID控制；模糊控制器；模糊—PID控制器

1PID控制器

PID（比例-积分-微分）控制器作为最早实用化的控制器已有50多年历史，现在仍然是应用最广泛的工业控制器。传统的PID控制器以其结构简单、工作稳定、适应性好、精度高等优点成为过程控制中应用最广泛最基本的一种控制器。

1.1PID的组成

控制器由比例单元（P）、积分单元（I）和微分单元（D）组成。它由于用途广泛、使用灵活，已有系列化产品，使用中只需设定三个参数（Kp，Ki和Kd）即可。在很多情况下，并不一定需要全部三个单元，可以取其中的一到两个单元，但比例控制单元是必不可少的。

1.2PID的特点

虽然很多工业过程是非线性或时变的，但通过对其简化可以变成基本线性和动态特性不随时间变化的系统，这样PID就可控制了。另外，PID参数Kp，Ki和Kd可以根据过程的动态特性及时整定，如果过程的动态特性变化，例如可能由负载的变化引起系统动态特性变化，PID参数就可以重新整定。

2模糊控制器

模糊控制器是一种专家型控制系统，它的优点是不需要知道被控对象的精确数学模型，而是只利用专家己有的知识和经验，更重要的是当系统为非线性系统时，模糊控制器还可以产生非线性控制作用。它运用语言知识模型进行控制算法的设计，可用来对不能精确建模或难以建模系统进行控制，使生产过程平稳、高效、安全地运行。

模糊控制器是模糊控制系统的核心部分，也是和其它控制系统区别最大的环节，它由模糊化、知识库、模糊推理、解模糊化四个基本部分组成。

模糊控制器通常由计算机（或单片机）实现，计算机通过传感器经过采样和A/D转换获得被控量的精确值，然后将定量与设定值比较得到偏差信号，一般选偏差信号与偏差变化率作为模糊控制器的输入量，由模糊控制器的输入接口将该精确量转化为相应的模糊量，偏差的模糊量可用相应的模糊语言子集E来表示，偏差变化率的模糊量可用相应的模糊语言子集来表示。根据推理合成规则进行模糊决策，得到模糊控制量，将模糊控制量转化为精确量，由模糊控制器的输出接口作去模糊化处理，得到精确的数字控制量后再经过D/A转换变为精确的模拟量送给执行机构，对被控对象进行控制。

3模糊控制和PID控制结合

从模糊控制技术应用于控制领域开始，就有许多模糊和PID相结合的控制器相继出现。模糊控制与经典控制理论有机地结合起来，可构造一类新型的控制系统，即模糊-PID复合控制系统。因此在模糊—PID复合控制系统中模糊控制并不是代替常规PID控制，而是对常规PID控制的拓展。常规PID控制器与模糊控制器的结合有两种结构形式：串联结构和并联结构。

3.1串联结构模糊—PID控制器

当系统的偏差信号大于某一设定值时，在控制过程中，开关接通，模糊控制器发挥控制作用，PID控制器的输入信号，即，对PID控制器产生较强的控制信号，系统的动态响应较快；而当偏差信号小于某一设定值时，模糊控制器通过开关断开，模糊控制器不发挥控制作用，这时，只有偏差信号进入PID控制器，由于此时系统的输出和给定值己经很接近，所以能很快地趋于给定值，消除稳态误差。这种结构的模糊控制器产生阶梯状的非线性控制信号作用于PID控制器，依靠调节PID输入信号的突然变化来提高动态响应速度，往往易造成PID控制作用的误调节。

3.2并联结构模糊—PID控制器

并联结构如图所示。它是将模糊控制器和PID控制器并联起来对系统进行控制，即有模糊和PID两种模态，其中模糊控制器采用常规模糊控制器，输入变量为偏差和偏差变化率，输出为，模糊控制规则采用形式，推理合成采用算法，去模糊化则采用系数加权平均法。这种模糊控制器本质上是PD型控制器，由于缺乏积分环节，系统有稳态误差，为此在偏差大于或等于某一设定值时，控制器切换为模糊控制器；当偏差小于某一设定值时，控制器切换至常规PID控制器，从而使得这种双模控制器具有响应快，稳态精度高的特点，应用性好。

由上述可知，在智能控制系统运行过程中，当进行生产和加工时，由于偏差和它的变化率均较大，因此起主要作用的是模糊控制器；只有当对产品进行精加工时，由于工件的偏差和它的变化率均很小，常规PID控制器起主要作用。模糊—PID控制器在生产和加工阶段保留了模糊控制器的快速性和稳定性的优点，同时在精加工阶段保留了常规PID控制器具有高精度的特性。由此，实现了从一种控制方式到另一种控制方式的平稳过渡，避免了一般控制器按某一设定值进行切换的弱点。又由于模糊—PID控制器算法简单、高效控制效果较好，各种动态性能指标参数能进行自行调整，可使智能控制系统达到更理想的控制效果。

参考文献：

［1］黄友锐，曲立国主编.PID控制器参数整定与实现［M］.北京：科学出版社，2003.

［2］刘曙光，魏俊民，竺志超编著.模糊控制技术［M］.北京：中国纺织出版社，2001：30-60.

［3］汤兵勇，路林吉编著.模糊控制理论与应用技术［M］.北京：清华大学出版社，2002：71-90.

配送运输系统安全模糊综合评价研究 第11篇

在物流配送运输过程中, 人、运输设备、环境等因素不协调的情况时有发生, 而在这种状态下就有可能发生事故, 产生安全问题。运用有效的方法对配送运输系统进行安全评价, 为安全技术与管理决策提供依据, 可降低运输过程中事故率, 对减少配送运输过程中的人员伤亡和财产损失有着重大的意义。

2模糊综合评价

在配送运输系统安全评价中, 着眼的一些因素常常是模糊的概念, 如“车辆的安全性能较好”、“驾驶员拥有基本的驾驶技能”等, 使用传统的数学方法很难发挥较好的效用, 而模糊数学恰好为这类模糊事件提供了合适的数学手段。

模糊综合评价是以模糊数学为基础, 应用模糊关系合成的原理, 将一些边界不清, 不易定量的因素定量化, 从而对实际的综合评价问题进行评价的一种方法。模糊综合评价通过构造等级模糊子集, 把反映评价对象的模糊指标进行量化, 即确定隶属度, 然后利用模糊变换原理对各指标进行综合评价[1]。

在确定重要程度时, 我们使用层次分析法。层次分析法 (Analytic Hierarchy Process, 简称AHP) 是对一些较为复杂、较为模糊的问题作出决策的简易方法, 它特别适用于那些难于完全定量分析的问题。它是美国运筹学家T. L. Saaty 教授于70年代初期提出的一种简便、灵活而又实用的多准则决策方法。人们在进行社会的、经济的以及科学管理领域问题的系统分析中, 面临的常常是一个由相互关联、相互制约的众多因素构成的复杂而往往缺少定量数据的系统。层次分析法为这类问题的决策和排序提供了一种新的、简洁而实用的建模方法。

3配送运输安全评价指标体系

配送运输系统是一个复杂的系统, 系统中的每一个元素状态的变化都可能导致事故的发生。我们可以系统安全分析的方法 (如事故树分析法、事件树分析法和因果分析图法等) 对该系统进行分析, 从而找出对系统安全影响较大的指标。

经过分析, 建立如下的指标体系[2]:

4建立模型

安全模糊综合评价的基本思路:

①建立层次结构模型

在深入分析面临的问题之后, 将问题中所包含的因素划分为不同层次 (如目标层、准则层、指标层、措施层等) , 用框图形式说明层次的递阶结构因素的从属关系。

②构造判断矩阵

判断矩阵元素的值反映了人们对各因素相对重要程度的判断, 这些判断用数值表示成矩阵形式, 即判断矩阵。对于上一级某因素而言, 本级中所有因素之间的重要程度, 采用两两比较的方法来确定, 如表1。

此矩阵的元素aij>0;aij=1 (i=j) ;aij=1/aji

两因素之间的相对重要程度可用判断尺度来量化处理, 如表2所示。

当进行比较的因素重要性能够用具有实际意义的比值说明时, 判断矩阵相应的值可取这个比值[3]。

③层次排序

通过判断矩阵A的特征值的求解得到解W, 归一化后即为同一层次相应因素对于上一层次某一因素相对重要性的排序权值, 这一过程称为排序。

④一致性检验

为进行判断矩阵的一致性检验, 需要计算一致性指标, 如公式 (1)

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当CI稍大于0时, A具有较为满意的一致性, 否则, A的一致性就较差。

虽然CI值能反映出判断矩阵A的非一致性的严重程度, 但未能指明该非一致性是否可以接受。因此, 我们还需要引入一个度量的标准。即所谓随机一致性指标RI。它是用从1～9及其倒数中随机抽取的数字构造的n阶正互反矩阵, 算出相应的CI, 取充分大的样本, 计算得的样本均值。

当n≥3时, 把CI与RI之比定义为一致性比率CR。

即undefined

由于1, 2阶正互反矩阵总是一致矩阵, 故RI=0, 此时, 我们定义CR=0。

当CR<0.10时, 可以接受判断矩阵A, 否则, 要对判断矩阵A做修正。

在可接受判断矩阵的条件下, 计算权向量A。

⑤确定模糊关系矩阵R

通过给出的评分值, 依据隶属函数确定各等级的隶属度, 得到模糊关系矩阵R。

⑥合成A和R, 计算评价向量B

通过前面步骤所确定的权向量A和模糊关系矩阵R, 依据模糊综合评价的模型, 并利用公式 (3)

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可以计算出评价向量B。

⑦确定安全等级

由于安全问题关系到人的生命, 一旦发生事故将造成不可估量的损失, 因此安全工作在“以人为本”及“预防为主”的指导下, 将安全评价等级分为三级:

安全级, 一般安全级, 危险级, 即n=3, 则对应的评价等级集合V为:

并设定

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在得到了模糊综合评价向量之后, 便可以对配送运输整体的安全性进行综合评价。利用

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式中:

Bj——模糊综合评价的评价分量

Vimax——各等级中的最大隶属值

⑧最后对评价向量进行单值化, 从而最终确定配送安全等级[4]。

5模型应用

某空调企业定期向某连锁家电企业配送1匹、1.5匹、2匹冷暖空调, 线路、运输工具和人员相对固定, 对该配送运输系统安全性评价过程如下。

①模型建立

设计专家评分表, 进行讨论和评分。

确立着眼因素集合为:车辆安全基础性能、车辆的安全技术装备等11项。

U= (u1, u2, …, u11)

将该配送系统的安全性分为三种:安全级, 一般安全级, 危险级

V= (v1, v2, v3)

依上节所述建立模型

②运用层次分析法确定函数隶属度, 得到如下:

计算出A的值为

A= (0.1612, 0.0854, 0.0923, 0.0466, 0.1774, 0.1102, 0.1238, 0.1008, 0.0645, 0.012, 0.0625)

③确定模糊关系矩阵R

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④计算评价向量B

B= (0.6162, 0.3127, 0.1078)

归一化

B0= (0.5944, 0.3016, 0.1040)

⑤确定安全等级

undefined

单值化

B′=91.32

可得出该配送运输系统的安全程度为“安全级”。

通过分析该企业历年的事故统计记录, 将其2009年万车死亡率为2.3, 远低于全国道路交通万车死亡率3.6, 可发现该企业的安全水平较高, 与评估结果较吻合[5]。

6结语

①通过模糊综合评价的基础适应性分析, 模糊安全综合评价适合于物流配送运输系统。

②通过系统安全分析的方法 (如事故树分析法、事件树分析法和因果分析图法等) 对该系统进行分析, 确定配送运输安全评价了指标体系。

③实例的应用证明, 该方法适应配送运输系统的安全评价等级的确定, 具有较好的应用前景。

摘要：在配送运输系统的安全分析的基础上, 建立了系统的安全评价指标体系, 建立了安全模糊综合评价的模型, 并对模型进行了验证, 为物流配送运输系统的安全评价提供了一种新的方法。

关键词：运输,安全,模糊评价

参考文献

[1]沈斐敏.安全系统工程理论与应用[M].北京:煤炭工业出版社, 2001, 8.

[2]王健.现代物流概论[M].北京:北京大学出版社, 2005, 6.

[3]谭跃进.定量分析方法.中国人民大学出版社, 2002, 1.

[4]许树柏.实用决策方法——层次分析法原理[M].天津:天津大学出版社, 1988, 5.