模糊神经系统范文

模糊神经系统范文（精选11篇）

模糊神经系统 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.

模糊神经系统 第2篇

非线性系统的神经-模糊建模方法的研究

提出了一种基于自适应神经-模糊推理系统(ANFIS)的非线性系统辨识方法,介绍了神经一模糊建模的.设计原理,并且对ANFIS在不同的输入下进行仿真,实验仿真结果表明,ANFIS进行非线性系统辨识是可行的,其辨识精度很高.

作 者：郝昕玉 姬长英 HAO Xin-yu JI Chang-ying  作者单位：南京农业大学,工学院,江苏,南京,210031 刊 名：江西农业学报  ISTIC英文刊名：ACTA AGRICULTURAE JIANGXI 年，卷(期)：2008 20(9) 分类号：O231.2 关键词：自适应神经模糊推理系统   非线性系统   辨识   建模方法  

模糊神经网络光伏功率调节系统 第3篇

太阳能光伏技术[1]进入了快速发展的阶段,光伏并网[2]发电成为人们利用太阳能的最主要途径。光伏功率调节系统PVPCS[3](Photo Voltaic Power Conditioning System)通过对光伏并网系统[4]和静止无功补偿器(STATCOM)系统的对比,找出两者的结构相似性,可以实现在对电网进行有功传送的同时,进行谐波和无功的补偿。但PVPCS是一个典型的非线性系统,直流侧电容电压的稳定直接关系到系统对电网无功、谐波补偿效果的理想程度。传统的PI控制在动态性能、鲁棒性、自适应学习能力上都存在不足,无法在各种系统状态和条件下达到满意的控制效果。

模糊神经网络FNN(Fuzzy Neural Network)是近年来基于模糊集理论[5]发展起来的一种新方法,它具有很强的鲁棒性、非线性映射能力及自学习能力。采取神经网络技术进行模糊信息处理,可以及时调整模糊控制的隶属函数,使模糊系统成为一种自适应模糊系统。

基于以上分析,本文提出了一种利用模糊控制和神经网络控制的综合控制方法,设计了FNN控制器,在PVPCS中对系统的无功、谐波补偿进行进一步优化。为了达到更好的控制效果,采用了双FNN控制模型构造了比例、积分控制器。模糊控制和神经网络的结合,不但保留了模糊控制的全部功能,而且利用了神经网络非线性拟合和泛化能力,使所设计的FNN PVPCS能够体现调节的非线性特性,控制效果更佳。

1 PVPCS建模

通过对比光伏并网系统与无功补偿系统可知,两者在系统结构上相似。无功补偿系统是将直流侧电能转换为电压幅值和相位可控的容性(感性)有功功率,进行无功补偿。当直流侧电压超过给定值时,就可以将电能转换为包含并网功率在内的容性(感性)有功功率,这就是光伏并网系统与无功补偿系统实施统一控制的基础[6],同时可以将光伏阵列直接或者升压接入无功补偿系统的直流侧,通过最大功率点跟踪(MPPT),将光伏电能以最大的形式注入电网,同时实现谐波与无功的补偿[7,8]。这样就可以在一套设备上实现光伏有功传送、谐波与无功补偿等多种功能,在性能和经济方面都有较大的优势,有利于推广和应用。图1为PVPCS的基本结构图。

根据图1的PVPCS主拓扑结构图,设三相电网电压对称且为正序,可以得出主电路在abc静止坐标系下的模型为

其中,Um为电网电压幅值,ω为电网电压角频率。

三相桥交流侧的电压方程为

对式(2)进行拉氏变换,得频域模型为

当初始状态为零状态时,式(3)可变为

由上式可知,逆变器输出基波电流的幅值和相位仅由逆变器电压中的基波分量的幅值及其与交流电源电压的相位差来决定。

2 并网电流的合成

根据瞬时无功理论[9]提取负载电流的有功分量,并经低通滤波得到基波有功电流iLp。并网电流结构图见图2,其中,idc为通过MPPT控制的直流侧母线电流;

参考电流合成算法如下:

从式(5)可以看出,前一项是谐波和无功指令电流,后一项是三相基波电流,包括光伏有功能量。将指令电流通过逆变器注入到电网中,可以在输送有功功率的同时对电网进行谐波和无功的补偿。

3 FNN控制器的设计

3.1 FNN控制器基本结构

FNN是一种根据模糊控制系统构造的人工神经网络,将信息和控制功能融入到神经网络的权值中,这样既可以用语言描述的方式进行知识采集,建立模糊控制机制,又可以通过学习来提高其编码的精度,还可以利用其并行处理能力来加速推理的过程。本文设计了一种综合利用模糊控制和神经网络技术来实现PVPCS的新方法,该方法设计了比例和积分的FNN控制器[10,11],使神经网络内部的权值记忆了模糊推理规律,具有模糊控制的全部功能,而且神经网络自身具有很强的非线性能力和拟合能力,使所设计的PVPCS在控制直流侧电压方面取得更好的控制效果和更强的适应能力。图3为FNN控制器的结构图。

本文设计的控制器使FNN实现PI控制的功能,e为参考电压U*与直流侧电压U的偏差,Δe为参考电压U*与直流侧电压U的偏差变化率,FNN控制输出的PI参数不断在线调整,达到实时控制的目的,被控对象为光伏阵列外环调节器输出的直流侧母线电流idc,以达到稳定直流侧电压与向电网输送有功功率的目的。

其中,KFNNP为FNN控制器的比例系数,KFNNI为FNN控制器的积分系数。

3.2 FNN控制器的初始化过程

FNN控制器采用双输入、单输出结构,本文分析了模糊控制的机理、模糊因子、隶属函数、反模糊因子、控制规则。根据结果的变化范围确定输入e、Δe和输出KP、KI的应用范围,本文设e、Δe、KP、KI的范围均为[-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6],在论域内分别定义输入、输出参考模糊集[12,13]。

考虑到系统实现的复杂程度及其具体的控制性能,一般选用“大、中、小”3个词汇来描述模糊控制器的输入、输出变量的状态。本模糊控制器输入、输出变量统一选择NB(负大)、NM(负中)、NS(负小)、ZO(零)、PS(正小)、PM(正中)、PB(正大)7个语言值。输入参数e、Δe采用灵敏度较强的高斯隶属函数,输出参数KP、KI采用三角形隶属函数。

3.3 FNN控制器的控制策略

FNN控制器的控制策略是FNN控制器的核心,它是将模糊控制[14]与神经网络相结合,对PVPCS进行决策控制。模糊模型主要有2种重要形式———Mamdani模型和T-S模型[15,16,17]。前者推理计算复杂,直接应用语言模型形式,其前、后件均为模糊语言值,应用较少;后者前件为模糊语言值,后件为输入变量的线性组合,其计算结果为一精确值,结构简单,计算快速,简化了推理过程。故本系统采用T-S模糊模型。神经网络部分采用最常用、最成熟的BP神经网络算法。该网络为一个5层的前馈网络[7],图4为模糊神经网络基本结构示意图。

第1层:输入层。该层完成接收偏差e和偏差变化率Δe的任务,用来确定输入和输出在不同模糊语言值下所对应的隶属度,以便进行模糊推理,为FNN训练样本集合的形成奠定基础。

第2层:模糊规则层。把输入的数据量转换成模糊量,即属于某个模糊子集的隶属度。该层节点代表输入变量的语言变量值,第1个和第2个输入变量的模糊集合各自包含n1和n2个语言变量值,n1、n2分别为输入变量x1、x2的模糊分割数。该层节点用来实现输入变量各语言变量值的隶属函数。

第3层:模糊推理层。该层通过相应的模糊规则得到相应的模糊推理,即得到响应的激活度。该层共有n1×n2个节点,每个节点代表一条模糊规则,该层与第2层之间的连接用来对应模糊规则的条件,其输出决定每条规则的激励强度。输入节点为xj,隐含节点为yj,输出节点为Ol,输出节点的期望输出为tl。E是多个Ol函数,针对某一个wij,对应一个yi,η为惯性系数。神经网络的网络权值Tij和wij、节点阈值θi由下式给出。

设隐含点误差为

则

E为多个Ok的函数,但只有一个Ol与Tli有关,各Ok间相互独立,其中

设输入节点误差

则

由于权值的修正ΔTli、Δwli正比于误差函数,沿梯度下降,则有

对连接输出节点的权值修正为

对隐含节点与输入节点的权值修正为

对阈值的修正为

第4层:模糊判决层。本层的输出神经元对应输出变量空间各量化等级的隶属度,每个节点执行模糊“或”操作,以合成具有同样输出后件的规则,进行模糊推理并输出模糊量。

第5层:输出层。由FNN处理过的数据仍然是模糊量,还需对FNN的输出结果反模糊化。系统反模糊化采用面积重心法得到模糊控制器的2个输出量。反模糊化公式为

4 系统实现及仿真分析

为了对上述模糊神经网络控制方法进行验证,本文采用MATLAB/Simulink对其进行仿真。系统仿真参数如下:电网工频220 V;滤波电感3 m H;滤波电容50μF;负载为三相桥式电路,考虑到电网中以感性负载居多,本文研究对象选用感性负载,桥式电路负载采用电阻与电感串联,以产生谐波电流、感性无功分量并消耗有功功率;SPWM电路的载波频率为20 k Hz,相应的载波周期为50μs。光伏阵列最大功率时直流侧输出为800 V,直流侧电容为2 200μF,光伏阵列最大输出有功功率为40 k W。

4.1 PVPCS仿真及分析

首先对PVPCS在各种状态下的运行情况进行仿真研究,仿真时间设置为0.2 s,在0.1 s时进入白天并网模式,对电网进行有功功率传送;0.1 s前运行于夜间模式,仅对系统的无功、谐波进行补偿。控制方法采用FNN控制。未接入PVPCS的网侧电压、电流波形如图5所示,接入PVPCS的a相网侧电压、电流波形如图6所示。

由图5、图6可以看出,PVPCS在0.1 s前对电网谐波、无功进行了补偿,电网电流畸变得到明显改善,相位得到统一,电网电流在0.03 s前有冲击性电流,冲击电流是电网为电容充电时对系统的暂态过程所产生的,当电容充电到额定电压时,系统逐步达到稳定。在0.1 s时进入并网模式,电网侧功率下降,其所需功率由光伏电池阵列补充,以达到PVPCS向电网进行无功、谐波补偿的同时注入有功的目的。

为使系统无功补偿效果更加明显,仿真时间设为1 s,与上述仿真过程相似,0.5 s前系统运行于夜间模式,对电网进行无功补偿;0.5 s后进入白天并网模式。初始网侧功率曲线、接入PVPCS网侧功率曲线、PVPCS输出功率曲线分别如图7、图8、图9所示。

从图中可以看出,当电网接入PVPCS后,可以对网侧进行无功补偿,网侧无功功率输出近似为零,无功功率由PVPCS提供。经过0.5 s,PVPCS转入白天并网模式,网侧有功功率显著降低,所需有功功率由PVPCS提供,无功补偿不受影响。在运行过程中,PVPCS在对网侧进行无功补偿的同时,实现了对系统负载有功功率的传送,达到了无功补偿与并网发电的统一、协调运行的目的。

4.2 直流侧FNN控制仿真与分析

由于PVPCS以瞬时无功功率理论为基础,直流侧电容电压的稳定就决定了PVPCS对网侧谐波、无功补偿的效果。仿真过程设定为PVPCS运行于夜间模式,对网侧进行谐波和无功补偿。图10显示了电容直流侧采用FNN控制和PI控制后的电容电压波形结果。

对比直流侧PI控制与FNN控制结果图可知,采用FNN控制器后,电压超调量减少,过渡时间也相应缩短,有效消除了电压调节的静差,使电压迅速恢复到给定值,能够满足系统对控制的要求。

对谐波、无功补偿后的电流进行快速傅里叶变换(FFT)分析,对比补偿后PI控制、模糊控制、FNN控制的电流总谐波畸变率(THD)。

对比3种控制方法补偿后的电流THD可得,PI控制的THD为4.61%,模糊控制的THD为4.24%,FNN控制的THD为4.18%,模糊控制的结果优于传统的PI控制,FNN控制是在模糊控制上的改进,进一步对控制系统进行了优化,降低了补偿后的电流THD,仿真结果验证了所提出控制算法的可行性。

5 结论

通过理论分析和系统仿真可以看出,基于FNN控制器的PVPCS达到了有功功率与无功功率的协调控制,所设计的FNN控制器在PVPCS对谐波、无功控制中体现了良好的动态和稳态性能,比常规的PI控制更加稳定,保证了电压质量,体现了FNN控制器的鲁棒性。FNN控制进一步完善了PVPCS,提高了系统的利用率和性价比。

摘要：光伏功率调节系统(PVPCS)集光伏并网发电与无功补偿为一体,以此来提高电能质量和减少电网功率损耗。在分析了系统的工作原理和控制策略的基础上,提出了基于模糊神经网络(FNN)的智能控制策略,构成了具有双FNN模型结构的光伏功率调节系统,能够稳定直流侧电容电压,优化对电网谐波、无功的补偿效果,而且具有更强的鲁棒性和适应性。仿真结果在调整系统功率的同时使谐波含量从4.61%下降到4.18%,证实了所提策略的可行性。

MWC计算机模糊控制系统 第4篇

-----卷烟平均重量模糊控制器的设计

张丽晖 (南京农业大学 计算中心)

摘要

本文研究在研究“MWC卷烟平均重量控制系统”的总体方案，阐述了系统总体设计、硬件设计和软件设计;并且通过模糊自动控制原理的分析和模糊控制器的设计，将模糊控制应用于烟重控制系统中，并针对卷烟机的卷烟平均重量自动控制。文中用于控制烟重的新的模糊控制算法，可作为一种通用的控制算法。算法涉及模糊控制器的输入/输出。控制器用平均重量的偏差和变化率来维持一个恒定的输出烟重。

P—模糊—PI滑模控制系统设计 第5篇

关键词：滑模控制；P-模糊-PI；控制器；设计；仿真

中图分类号：TM714.2 文献标识码：A 文章编号：1674-1161（2014）04-0037-03

常规PID控制器是过程控制中应用最广泛、最基本的一种控制器，具有结构简单、稳定性好、可靠性高的特点，其对线性定常系统的控制是非常有效的，一般都能得到比较满意的控制效果。简单的PD模糊控制器由于不具有积分作用，在控制系统中很难消除静态偏差，而且在变量分级不够多的情况下，常常在平衡点附近会有小的振荡现象；但其对复杂的和模型不清楚的系统却能进行简单而有效的控制。将这两种控制方法结合起来，就可以构成兼有这两者优点的P-模糊-PID滑模控制系统。

1 P-模糊-PI控制系统原理

要提高基本模糊控制系统的精度和跟踪性能，就必须对语言变量取较多的语言值，即分档越细、性能越好，但同时带来的缺点是规则数和系统的计算量也大大增加，以致模糊控制规则表也更难制定，调试更加困难，或者不能满足实时控制的要求。

解决这个矛盾的方法之一就是在论域内用不同的控制方式分段实行控制。当偏差大于某一个阀值时，用比例控制，以提高系统的响应速度，加快响应过程；当偏差小于阀值时，切换到模糊控制，以提高系统的阻尼性能，减小响应过程的超调。这样就综合了比例控制和模糊控制的优点。在此方法中，模糊控制的论域仅是整个论域的一部分，这就相当于模糊控制论域被压缩，即等效于语言变量的语言值分档数增加，提高了灵敏度和系统精度。由此可采用一种多模态分段控制算法来综合比例、模糊和比例积分控制的长处，提出P-模糊-PID控制系统。这种系统具有较快的响应速度和抗参数变化的鲁棒性，系统控制框图如图1所示。

2 模糊控制器设计

2.1 确定控制方案

设被控对象为某温度控制的加热炉，其参考广义传递函数为G（s）=（即将加热装置和加热炉看作一个整体），对象输入控制信号为0～5 V，给定值为阶跃信号400 ℃。被控对象的阶跃响应曲线如图2所示。

设计一种采用多模态分段控制方案的系统，在由P控制切换到模糊控制时的阀值EP=│e│=100 ℃；由模糊PID控制切换到PI控制的阀值为ZE=│e│=10 ℃。

2.2 模糊PID控制器设计

2.2.5 控制规则表的制定 控制规则表的制定需要根据专家的指导，满足完备性与一致性的要求。表1为制定好的控制规则表。

3 控制系统的仿真

通过MATLAB仿真，能够比较PID控制与P-模糊-PI多模态分段控制的性能，并说明切换阀值大小对系统控制性能的影响。P-模糊-PI控制系统仿真框图如图3所示。

仿真响应曲线如图4所示。图4中曲线①为单独采用PI控制时的系统响应曲线，由于开始就存在积分的作用，因而系统响应较快，但存在超调现象；曲线②采用单独的模糊控制（具有PD的特性），其响应时间较长；曲线③为P-模糊-PI多模态分段控制，在系统输出上升到300 ℃时有个明显的转折点，即由PI控转向模糊控制，系统输出响应速度变慢，以致由模糊控制转向PI控制，系统输出上升到给定值，基本无超调现象，系统取得了较好的控制效果。

如前所述，多模态分段控制系统的控制鲁棒性（抗被控对象参数改变的能力）好。这是因为将被控对象的传递函数由一阶模型变为二阶模型时，给定值仍为阶跃400 ℃，仿真后的结果表明系统仍能取得较好的控制效果（如图5所示）。

4 结语

与常规PID控制相比，P-模糊-PI控制大大提高了系统适应外部干扰和内部参数变化的鲁棒性，减小了超调，改善了系统的动态特性；与简单的模糊控制相比，P-模糊-PI控制减小了动态偏差，提高了平衡点的稳定度。

参考文献

[1] 张丽娟.一类非线性系统的模糊滑模控制[D].北京：华北电力大学，2006.

[2] 席爱民.计算机控制系统[M].北京：高等教育出版社，2004.

[3] 胡寿松.自动控制原理[M].北京：科学出版社，2002.

Abstract： PID controller has difficulties in solving the control problems such as nonlinearity， complex system of time varying， and unclear model. A P-fuzzy-PID sliding mode control system was designed with the advantages of PID and fuzzy control， and it was applied in a temperature controlled object. The system simulation and result analysis shows that the sliding mode control system has strong robustness.

球杆系统的模糊控制研究 第6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.

模糊神经系统 第7篇

随着社会财富的不断积累和人民生命价值的提高,如何防止火灾对社会财富和人民生命安全造成的危害是当前社会的一大课题。但是在实际过程中,火灾报警控制系统往往只是根据火灾信息中的一种信息提取火灾的物理特征,由于信号类型的单一性,存在漏报、误报和控制不确定性。因此,火灾报警中应充分利用各种信息。对信号处理系统输入的信息量越大,信息种类越多,灾情判断的准确性就越高。采用多传感器进行火灾智能检测,已经成为火灾报警系统的研究重点。模糊逻辑和神经网络是非常有效的仿人类思维的智能化技术,将它们运用于火灾探测器,能很好地实现对多传感器探测到的各种环境特征参数的智能处理,有效提高探测灵敏度,大大提高系统的抗干扰能力和环境适应能力。

1 基于模糊神经网络的火灾探测系统设计

图1为应用模糊神经网络进行数据处理的多传感器火灾探测系统原理图。

图1中,火灾探测模型和火灾预测模型的结构是完全一样的。模糊神经网络不是简单的模糊技术加神经网络,而是把神经网络技术与模糊技术结合为一个有机的整体,并由大量的模糊神经元相互连接构成。本系统是将模糊规则和隶属度函数用神经网络表现出来,将隶属度函数的参数赋予为神经网络的权值,生成的神经网络用于实现模糊推理。神经网络火灾探测模型是一个根据经验数据得到的一类火灾探测模型,用模糊神经网络来描述。首先将经验规则量化,火灾探测模型根据经验规则数据进行学习,将训练后的网络权值再传递给辨识模型火灾预测模型。系统从环境状态中利用传感器提取反映火灾的关键参数;每项参数用模糊语言变量值来表示。网络的训练采用LM(levenberg-marquardt)学习算法。修改神经网络的权值即修改了隶属度函数的参数,求得适合该种环境的精确的模糊规则。为了提高系统的抗干扰性能,使系统的输出更符合实际情况,神经网络的输出又加了一层模糊判决,判断是否有火灾发生,然后传给执行器执行相应的措施。

1.1 数据预处理

由传感器获得的模拟量不能直接作为神经网络的输入,须预处理后才能输入。首先进行低通滤波,保留信号的轮廓,滤除高频干扰,然后归一化为[0,1]范围内。归一化公式为

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式中:x∈[xmax,xmin],xmax、xmin分别为最大值和最小值。

1.2 模糊神经网络结构

按照人的逻辑思维,根据模糊推理的运算方式,建立了5层模糊神经网络,其拓扑结构如图2所示。为了体现能对几种不同输入变量种类、不同输入变量个数都适用的情况,采用次结构示意图解释模糊神经网络每一层的具体含义。

A层为输入层,可为一种或者是多种探测器的输出信号经归一化后的值,权值为1。xi(i=1,2,…,n)即为网络的输入数据。输出:

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B层、C层为模糊化层,即隶属函数层。将各个输入变量分为3个语言变量值,small(小)、medium(中)、large(大),如图3所示。

各等级的隶属度是由B层和C层中的模糊神经元运用连接权wb和wa,根据隶属度函数公式计算出来的。对于“大”的等级,采用S形函数,则隶属度:

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对于“小”等级,采用S形函数的对称函数:

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对于“中”等级,可使用正态分布函数,但为了保证值域在[0,1]范围内,对函数进行处理,得到:

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隶属度函数可选取1种或者2种,将其参数赋予为神经网络权值,权值改变,即隶属度函数参数改变。这样通过训练样本调整权值,即调整了该训练样本下的隶属度函数参数,实现了模糊变量隶属度函数的参数可根据环境自动生成。

D层为模糊规则层,该层权值取1。模糊规则的表达式和计算公式为Rk=if (x0 is Ai1 0) and … and(x(n-1) is Aim(n-1)),则:

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式中:Rk表示第k条规则;x0,x1,…,xn-1和yk分别表示输入、输出;Ailj(l=1,2,…,m;i∈(1,2,…,m))是隶属度函数μAilj所表征的模糊数。

在火灾探测中,假设有n个信号输入,每个输入变量空间被分为m个子空间,所以规则数目为3n个,即该层的节点数目为3n个,但节点数目并不一定要完全按照上面的公式计算,可根据实际总结出的有用的规则数来确定次层的节点数目,避免不必要的庞大的网络结构。

E层为模糊推理层。根据上述的推理规则,采用Mamdani的Min-Max法进行模糊逻辑推理运算:

f(y)=max[min[μAil0,…,μAim(n-1)],min[…],…] (7)

最后对模糊推理输出y,由重心法完成非模糊化,输出3种概率:normal代表无火概率,small代表阴燃火的概率,large代表明火的概率。

1.3 模糊逻辑判决

神经网络的输出是火灾和阴燃火发生的概率,它们只能表示发生火灾的可能性有多大。当明火概率比较大时可以肯定有火灾发生,而当明火概率比较小时,且阴燃火概率也很小时,可以认为没有火灾出现。难于判决的是明火概率在0.5附近,特别是采用门限方法来判决时。为了提高系统的抗干扰能力,使系统输出更符合实际情况,对神经网络输出进一步采用模糊逻辑判决,可减少误判。次模糊逻辑采用偏大型正态分布的隶属度函数,其函数式:

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明火概率变换的函数式中:a=0.26,σ=0.2;阴燃火概率变换的函数式中:a=0.24,σ=0.2。再经门限法去模糊,其门限取为0.5,并增加报警时延,然后对变换后火灾概率的隶属度值加以判决。

2 神经网络学习训练算法

传统的BP学习算法在实际应用中有时会存在局部极小值、假饱和、收敛速度慢等缺点。笔者在仿真实验中使用改进的BP算法,即利用LM算法训练前向网络。LM算法既具有高斯-牛顿法的局部特性,又具有梯度法的全局特性,算法稳定且比BP算法收敛的速度快。LM算法是解决关于Hessiam矩阵的问题。在前馈网络中执行有平方和形式时,Hessiam矩阵可被近似为

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梯度公式:

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式(9)、(10)中:J为雅可比矩阵;E为误差向量。

参数更新规则如下:

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式中:μ为一个标量,确定网络是用牛顿法还是梯度法学习。当μ为0时为牛顿法,当μ为大值时,其变成梯度下降法。只要迭代使误差增加,μ也就会增加,且直到误差不再增加为止。当已经找到最小误差时,μJTE接近于0,则网络停止学习。

3 Matlab网络仿真

将各种传感器采集的数据加以预处理,即分别进行A/D转换和归一化处理,作为神经网络的输入数据。Matlab的神经网络工具箱中包含了许多神经网络设计和分析的函数,笔者利用initff()、trainlm()、和sim()对实际采集的数据进行模拟和仿真。

仿真实验中,选取的神经网络输入为3个节点,分别代表感温、感烟和CO传感器;输出也为3个节点,代表火灾的3个状态:常温无火、发生阴燃、明火火灾。网络训练前设置期望的输出概率。在模糊规则层,根据输入的信号数设置节点数为9个,用预先选好的9组数据训练,即调整网络各层间的连接权值。误差下降曲线如图4所示。

由图4可知,收敛趋势明显,训练速度快,而且在多次的仿真实验中发现LM算法稳定,不容易陷入局部极小或发生振荡。

4 结语

本文针对多种火灾报警信号,建立了模糊神经网络,同时给出了相应的计算模型。用模糊神经网络进行火灾探测,可针对不同的环境进行现场学习,自适应强,易于推广,它提高了火灾探测的准确性和灵活性。并且模糊神经网络的应用将推动火灾探测报警朝着智能化的方向发展。

参考文献

[1]张乃尧,阎平凡.神经网络与模糊控制[M].北京:清华大学出版社,1998.

[2]李士勇.模糊控制.神经控制和智能控制论[M].哈尔滨:哈尔滨工业大学出版社,1997.

[3]赵振宇,徐用懋.模糊理论与神经网络的基础与应用[M].北京:清华大学出版社,1996.

锅炉系统中的模糊控制 第8篇

系统作为主要研究内容, 汽包水位是锅炉运行代写论文中的一个重要参数, 它体现出锅炉产生的蒸汽量和给水量之间的动态平衡关系, 是锅炉安全运行的重要条件。汽包水位高会使过热器的受热面结垢而被烧坏;而汽包水位过低则会破坏汽水循环, 造成水冷壁管供水不足而被烧毁, 甚至引起锅炉爆炸。锅炉水位自动控制的任务就是控制给水流量, 使其适应蒸发量的变化, 维持汽包水位在允许的范围内。将模糊控制算法引入该系统, 利用模糊控制易于实现对复杂对象控制的特点, 将有经验的操作人员和专家的控制经验应用于控制过程, 根据人工控制规则组织控制决策表, 然后由该表决定PID参数的输出值, 与传统的PID控制相结合, 根据锅炉汽包水位运行过程中出现的不同状态和扰动, 在线实时的对PID参数整定, 使系统运行中保持合适的瞬态参数, 易于维持汽包水位在设定值。针对锅炉汽包水位控制系统特点, 将蒸汽流量作前馈信号和给水流量作控制信号, 设计了三冲量控制系统。

1.1 锅炉汽包水位的三冲量控制方式。

汽包水位采用三冲量控制, 将蒸汽流量作为前馈信号, 把给水流量作为控制信号, 组成汽包水位的三冲量控制系统。

1.2 系统硬件配置。

控制器主要由PLC构成, 采用西门子300PLC为开发平台。输入输出系统采用分布式I/O (ET200M) , 通过输入输出模块将现场采集的信号送入到PLC控制器。

2 模糊自整定PID控制器设计

2.1 设计原理。

模糊自整定PID控制算法是在PID算法的基础上, 以误差e和误差变化量ec作为模糊控制器的输入量, 以满足不同e和ec对控制器参数的不同要求, 根据模糊合成推理设计PID参数的模糊矩阵表。在锅炉汽包水位控制系统中, 输入变量选择为汽包水位的偏差值。和偏差值的变化量ec, 输出变量选择为PID参数的校正值, 即△kp, △ki和△kdd。在模糊自整定PID控制器中, 采用的是二维模糊控制器。

2.2 模糊控制器设计过程的四个步骤

2.2.1 构造系统结构, 根据采样得到的系统输出值, 计算所选择的系统的输入变量。

该步骤所完成的工作就是确定模糊控制器的输入量和输出量。

2.2.2“模糊化”, 即实现输入量或输出量的

模糊化, 通过量化因子和比例因子将精确量变化的范围 (基本论域) 模糊化成在模糊集论域范围内。我们可以把精确量用“正大”“、正中”“、负中”“、负小”等模糊语言来分成数个档。这些档的大小关系我们就用在模糊论域上的模糊子集来表示。而模糊子集的大小就和隶属函数有关隶属函数通常采用:三角形隶属函数、正态分布隶属函数和梯形隶属函数等。不同的隶属函数代表着不同的系统特性, 我们一般在系统误差较大时采用具有低分辨率隶属函数, 而在系统误差较小时采用具有高分辨率的隶属函数。

2.2.3 模糊控制表的运算合成, 有了前两个

步骤的工作, 得到输入量和输出量的模糊数, 结合操作经验或数据, 我们就可以将输入量和控制量的模糊数安排到由一系列的if-then控制规则组成的集合中, 利用这些规则信息, 采用极大极小值合成法或其他合成算法, 我们就可以合成得到控制表。该控制表储存于计算机中, 供程序查询输出。

2.2.4 查询输出和输出量精确化, 计算机控

制程序通过查询该控制表, 即可以找到对应于某模糊数输入量的控制量模糊数, 再通过输出量比例因子将模糊输出控制量转换成进行控制量的精确化输出, 这实际上是在一个输出范围内, 找到一个被认为最具有代表性的、可直接驱动控制装置的确切的输出控制值。

2.3 模糊自整定PID控制算法在PLC中编程实现。

模糊自整定PID控制算法在西门子300PLC上采用语句表编程方式编程实现。采集误差信号和误差变化量信号, 将其模糊化到语言变量的论域, 采用离线计算的方式将模糊规则制成模糊查询表, 通过在线的方式查询模糊控制量输出, 最后将PID参数校正值与基准值相加, 获得PID参数瞬时值, 最后进行PID运算计算得控制量到控制对象执行器。在PLC中, 使用FB功能块和DB数据块来实现模糊控制算法。首先离线计算好模糊关系查询表, 把比例因子值、误差的上下限值和模糊关系查询表R送到DB数据块中存储起来。在DB数据块中, 模糊关系R要按倾序排放, 即按顺序先输入第一列, 再输入第二列, 第三列, 然后在FB功能块中完成计算查询表功能。值得注意的是, 在这里采用取整将E单点模糊化, 然后, 由模糊化子集和模糊关系风求出模糊决策。在程序里, 这部分使用比较指令和循环嵌套来完成。最后, 用最大隶属度法, 由模糊决策求出△kp, △ki, △kd, 再进行PID增量式运算得输出控制量。

3 结论

根据锅炉控制系统的特点, 分析了锅炉汽包水位控制系统的控制任务及控制目标, 针对工业过程中出现的非线性、大滞后、强耦合、难于控制的工业锅炉控制对象的特点, 在传统PID控制器难以达到理想控制效果的前提下, 结合当前发展比较迅速的模糊控制理论, 使用模糊控制理论和PID相结合的控制器来改造原有的ID控制方式, 结合PID控制中稳态精度高的优点, 设计了模糊自整定PID控制器, 实现了PID参数的在线自整定, 使系统保持最优的瞬态参数, 使模糊控制与PID控制有机的结合起来, 易于达到满意的控制效果。

摘要：模糊自整定PID控制器应用于工业锅炉控制系统。

关键词：模糊控制,PID,三冲量,锅炉,PLC

参考文献

[1]李友善.自动控制原理 (第三版) [M].北京:国防工业出版社, 2005.[1]李友善.自动控制原理 (第三版) [M].北京:国防工业出版社, 2005.

[2]孙优贤, 邵惠鹤.工业过程控制技术 (应用篇X精) [M].北京:化学工业出版社, 2006.[2]孙优贤, 邵惠鹤.工业过程控制技术 (应用篇X精) [M].北京:化学工业出版社, 2006.

[3]蔡建军等.基于PLC和变频调速的供暖锅炉控制系统设计[J].仪器仪表用户, 2004 (2) .[3]蔡建军等.基于PLC和变频调速的供暖锅炉控制系统设计[J].仪器仪表用户, 2004 (2) .

[4]刘曙光, 魏俊民, 竺志超著.模糊控制技术[M].北京:中国纺织出版社, 2001.[4]刘曙光, 魏俊民, 竺志超著.模糊控制技术[M].北京:中国纺织出版社, 2001.

交流调速系统的优化模糊控制 第9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.

模糊神经系统 第10篇

关键词：电子商务；数据挖掘；模糊关联规则；信任评价系统

1引言

电子商务中的信息挖掘一直是人们研究的热点。很多研究数据挖掘的学者纷纷将其研究的成果应用到实际当中，并作为市场预测、市场细分与分类、客户关系管理以及其他商务应用的参考模型。电子商务信息挖掘一般采用的是WEB数据挖掘中的一部分。例如，文献[1]就是利用SVM来进行电子商务中的应用挖掘——网络日志的分析，以提取客户分类及评分。

在电子商务环境中，一个电子商务支撑环境能够产生一个信任值，通过衡量已交付的服务质量以及从顾客和信任管理机构中获得的服务评价。没有任何信任管理机制，许多消费者也许会因为欺骗性的广告而请求了欺骗性的服务。另一方面，一个简单但是不完整的信任管理系统也许让服务提供商有选择性地欺骗顾客（例如，通过给许多低价的交易提供好的服务，但是在高价的交易中欺骗顾客来谋取大量的好处），以及欺骗信任管理机构（例如，通过在信任评价中合谋欺骗）。一些如此的欺骗可能导致服务质量降级，并且给客户带来经济损失。因此，电子商务行业必须有有效的信任管理[2]。

2关联规则的分类

关联规则的一个要求是结果得有透明度和可用性，这些结果是以产品群组规则的形式表示的，它表述了现实的产品和服务是如何组合到一起的。关联规则容易理解，但它们并不总是有用的。

有用的规则包含高质量、可操作的信息。平凡的结果早已被熟悉商业的任何一个人所知晓。平凡规则确实有一个用处，尽管它不是直接的数据挖掘应用。当一个规则应当在该时间100%出现，然后它却没有出现，这种情形可以提供关于数据质量的许多信息。换句话说，不遵循平凡规则的例外情况指出了商业运作、数据收集和处理等可能需要进一步改进的方面。费解的规则似乎没法解释，并且不给出行动过程。

当应用购物篮分析时，许多结果常常是平凡的或费解的。平凡规则再现商业常识，浪费了利用高级分析技术的努力。费解的规则是数据中的偶然事件，是不可操作的。[3]

关联规则有三个度量。支持度反映在交易数据中发现该规则的频繁程度，置信度说明当“如果”部分为真时“那么”部分也为真的频繁程度，而提升度反映该规则预测“那么”部分额相对根本没有规则要好多少。

这样生成的规则可以分成三类：有用的规则阐明可能没有预料到的关系，平凡规则阐明已知（或应该知道）存在的关系，费解的规则没有意义。费解规则常常有很弱的支持度。

3基于模糊关联规则的电子商务评价系统设计

3.1电子商务信任评价系统

一些著名的电子商务网站采用的是集中式信任管理机制[8]。在淘宝，每完成一笔交易之后，买家能够给一个反馈给系统，这个反馈是有关卖家的服务质量的，也许是良、中评或差评。淘宝服务器将这个评分存储在中心管理系统中。它用公式S=P-N来计算出这个反馈的分，其中P表示好评个数，N表示差评个数。淘宝网将这个S值显示在卖家的网页上。另一值R=（P – N）/（P + N）（1 ≥ R ≥ 0）是好评率。如果仅用好评率来作为信任评价的标准是不对的。通过模糊关联规则中，防止一些欺骗。例如，通过给许多低价的交易提供好的服务，但是在高价的交易中欺骗顾客来谋取大量的好处。

规则集相似度可以量化地表示当前的交易状态是否与正常的状态的相似程度，由此可以推断出此次交易的风险程度。并且可以根据其风险程度来进行报警或者提醒。

基于模糊关联规则的电子商务信任评价系统的流程如下图所示。

3.2模糊集和模糊隶属函数的建立

模糊集的建立实际上就是把数据集中的所有属性用模糊属性表示[4]，每个模糊属性包含多个模糊值，每个模糊值有其对应的模糊集。模糊隶属函数用来描述一个确定属性值对于一个模糊属性集的隶属度。一个确定属性值可以隶属于多个模糊值，对应有多个隶属度。

如表1所示交易数据库T={t1，t2，t3，t4}，属性I={num，money}（i1=num，i2=money）。

将每个属性又分别划分为若干个模糊集，对表1所示的数据库，在计算其各数据项隶属度之后数据库被转换为如表2所示。

4结束语

本文从电子商务信任管理中所发现的一些问题，结合现在数据挖掘在电子商务的应用，找到了一种基于模糊集的关联规则算法应用到电子商务信任评价中。在基于信誉的电子商务评价问题中，电子商务的评价往往是通过反馈的信息来完成，但是反馈回来的信息以及交易过程中本身所产生的信息要尽量将其中所隐含的信息挖掘出来，进行一定的分析，就可以得到一些有用的规则。而对于一些平凡的规则，也可以利用其来寻找其中的问题。这个系统还可以在进一步的进行扩展。例如，对规则集进行修正，去掉一些费解的规则，还可以去掉一些冗余的关联规则。这些都可以对整个流程有更好的改进。本文主要是对交易管理中的一些数据属性进行提取和发现规则。

参考文献：

[1] 过蓓蓓，方兆本.基于SVM的Web日志挖掘及潜在客户发现[J].管理工程学报，2010（1）.

[2] Yan Wang and Kwei-Jay Lin.Reputation-Oriented Trustworthy Computing in E-Commerce Environments.

[3] Michael J.A.Berry，Gordon S.Linoff.别荣芳 尹静 邓六爱译.Data Mining Techniques：For Marketing，Sales，and Customer Relationship Management 数据挖掘技术：市场营销、销售与客户关系管理领域应用（原书第2版）[M].北京：机械工业出版社，2006.

[4] 王坤.模糊关联规则挖掘在入侵检测中的应用研究[D].西南交通大学，2006.

[5] 吴君辉，殷肖川，张薇.基于模糊关联规则挖掘改进算法的IDS研究[J].计算机测量与控制..2009.17（11）

[6] 邵峰晶，于忠清，著.数据挖掘原理与算法[M].北京：中国水利水电出版社，2003.

基于模糊规则的土壤分类系统 第11篇

关键词：模糊分类系统,土壤分类,隶属函数,模糊规则

0 引言

模糊分类系统被广泛认为是一个较好用来表示分类知识的分类系统,它具备可读性和可解释性的模糊规则库[1]。模糊分类系统可以将传统数据抽象为语言变量,利用模糊分类器,人们可以得到系统建议与结论。我们赖以生存的世界是模糊的,同时,绝对清晰的阈值是不存在的。因此,使用模糊规则显得尤为直观,指定模糊集有时比指定清晰的时间间隔更为容易[2]。模糊推理系统将“不知何故”处理的不确定性,在处理实际问题时要更为真实。模糊分类系统的模糊规则获取方法主要包括两种。一种是直接由专家直接给出;另一种是通过自主学习模糊分类系统自动产生的。近年来,越来越多学者将目光投向后一种方法,通过自主学习来产生模糊规则集解决问题实例。

近些年,土壤问题得到广泛学者的关注。在对土壤进行分类时,土壤特征具有重要的作用,土壤特征对土地利用和土地管理有着重要的意义。虽然在土壤分类过程中不可避免会丢失一些信息,但是土壤分类能有效地降低上述过程中数据信息的复杂度,这有助于我们了解土壤的主要特征。本文讨论了土壤分类方法,提出一种基于模糊规则的土壤分类方法,新方法在对土壤分类时可以减少信息丢失并能根据已有数据准确定位测试土壤的质地。在本文中,我们使用三角隶属函数的方法来定义隶属函数的输入属性,提出了一种新方法来产生模糊规则,利用一组测试数据对分类系统进行测试,测试结果验证了系统的有效性。

1 问题特征与隶属度函数

土壤数据包含111个实例,每个实例由7个输入属性和一个输出的属性组成。为了能够清楚地说明提出的模糊规则生成算法,我们选择了指定情况下,每种类型的土壤数据输出属性。

传统模糊分类系统中有许多类型的隶属度函数,最常用的隶属函数三角形隶属函数、梯形隶属函数、高斯钟形曲线隶属函数和S形隶属函数。在本文中,我们采用了三角形隶属函数来描述数据特征。我们假定每个输入属性标签的数量是4个,它们分别是:ZE,PL,PM,PH。输入的隶属度函数属性分别为:depth,Sand,Silt,Clay,Sandbysilt,Sandbyclay,Sandbysiltclay。

2 算法

本文利用一组训练数据,提出一种基于模糊规则的土壤分类系统算法。该算法分成四个步骤,详细步骤如下:

步骤1:将训练数据中的每个训练样本转换为一条模糊规则,然后将新生成模糊规则放入初始规则集。

步骤2:对初始规则集进行判断,如果初始规则集为空,或者所有的模糊规则集的初始规则都已被采取,则算法停止;否则从初始规则集中采取一条模糊规则。

步骤3:如果一组已被采取的模糊规则是空的或者存在部分模糊规则有相同的输出与特征,则合并模糊规则,即模糊规则的成员均不相同。否则进入步骤4。

步骤4:将模糊规则与具备模糊规则相同输出但是并没有被采取的模糊规则合并;如果被合并模糊规则与原模糊规则具备相同特征,则合并后的模糊规则将取代原规则,跳转至步骤2,否则转到步骤3。

根据上述四个步骤产生最终模糊规则集。接下来,用测试数据验证系统有效性。首先,我们导入测试数据,然后将测试数据生成系统标签,最后测试分类系统是否包含明确规则集的模糊规则。

3 仿真实验

在本节中,我们使用C++语言程序设计进行编程。首先定义隶属函数的输入属性,再将每个训练数据都转换成一个模糊规则,从初始训练数据中选择训练数据(91.4,6.85,1.75,13.34,3.91,10.62)。其中,属性深度值为0.17,我们映射值“0.17”为输入属性深度的隶属函数,并检查与标签的隶属关系,我们可以得到,它的隶属度值为1。用同样的方式,我们可以转换((91.4,6.85,1.75,13.34,3.91,0.17,10.62),1)为(({ZE},{PH},{ZE},{ZE},{ZE},{PH},{PL}),1)。重复上述步骤,我们可以将初始训练数据转换为初始规则集:

接下来,我们用这些模糊规则来处理分类。我们使用的实例(37.15,0.73,18.25,44,2.07,0.41和0.6)的土壤数据作为测试数据来说明整个分类过程。首先,我们将这个测试数据进行转换,然后把这个转换的数据再转换成其相对的模糊规则,通过对比计算得出分类系统运算时间与分类准确率。

4 结论

本文提出了一种基于模糊规则的土壤分类系统,新算法首先将训练数据转换成初始的模糊规则集,然后根据顺序一个接一个合并那些最初产生的模糊规则,以减少模糊规则的数目。最后导入测试数据,验证系统有效性。新算法对以往算法进行了修改,与原算法不同的是,新算法接受输入属性,并生成最后的规则,消除了需要生成初始规则和合并的初始规则,也消除了特征相似度较大的初始规则,仿真实验表明该程序可以运行接受输入属性任意数量的数据,并能立即产生模糊规则的纹理类类型。虽然算法结果令人满意,但是如何能够简化算法的复杂程度,这将是本文下一步的工作。

参考文献

[1]安红艳,龙怀玉,张认连,雷秋良,穆真.冀北山地5个土壤发生学分类代表性剖面在系统分类中的归属研究[J].河北农业大学学报,2012(04).