一種輪式移動機器人的控制系統設計畢業論文-資料下載頁

　　

【正文】 的了解、在各種情況下相應的控制策略以及性能指標判據。人的35經驗信息通常是以自然語言的形式表達的，其特點是定性的描述，所以具有模糊性。 模糊控制(Fuzzy Control)是指模糊理論在控制技術上的應用。 它用語言變量代替數學變量或兩者結合應用；用模糊條件語句來刻畫變量間的函數關系；用模糊算法來刻畫復雜關系，是具有模擬人類學習和自適應能力的控制系統。模糊控制技術適用于被控過程沒有數學模型或很難建立數學模型的工業過程，這些控制過程參數時變，且呈現極強的非線性特征。模糊控制不需要精確的數學模型，是解決非線性系統控制的一種有效途徑。 與常規的控制系統相比較，模糊控制系統的主要特點是： (1) 模糊控制系統可以解決復雜系統的控制問題。當系統為多輸入多輸出、強非線性，時變及滯后系統時，系統的數學模型非常復雜或根木就不存在，不能用常規控制方法控制系統。模糊控制建立在對過程控制的語言型經驗之上，不需要精確的數學模型。 (2) 模糊控制系統中的控制邏輯更加接近于人類思維。在很多工業控制中，熟練工人對系統控制的經驗可直接用于控制器中。模糊控制系統直接采用人類語言型控制規則，使得控制機理和控制策略易于理解和接受，設計簡單，便于維護和推廣。由于控制規律可以不斷豐富完善，加之克服了人類本身的不足，使得模糊控制器優于熟練工人的手動控制。常規控制方法中干擾或參數的變動可能會引起整個系統工作不正常，模糊控制中由于采用了模糊集合概念，干擾和參數的變化對控制效果影響非常小。 模糊控制的基礎知識 模糊數學理論是模糊控制理論的基石。1965 年，美國加里福尼亞大學的自動控制專家 Zadeh 教授在他的著名論文《Fuzzy Set》中首次提出了模糊的概念。模糊理論是建立在模糊邏輯的基礎之上，描述和處理人類語言所特有的模糊信息的理論。它的主要概念包括模糊集合、模糊算子等內容。 模糊集合和隸屬函數集合是指具有某種特定性質和特征的事物的全體。在古典數學集合理論中(相對于模糊集合論)只有兩個真值“真”和“假” 。任何一個元素只能屬于某個集合或不屬于某個集合。我們稱之為分明集合(相對于模糊集合)。 為了表述帶有模糊性的事務和概念，需要引入模糊集合。 模糊集合是和普通集合完全不同的，它不能像普通集合那樣明確的指出個體元素是否屬于該集合，而只能指出該個體元素屬于一個集合的程度。在本質上，普通集合第四章 移動機器人運動控制的模糊策略研究36只是模糊集合的特殊情況。模糊集合概念用語言可以簡單地表述如下：在不同程度上具有某種特定性質或特征的所有元素的總體稱為一個模糊集合。 例如，定義 18 歲以上的人為“成年人” ，則一位超過 18 歲的人屬于集合“成年人”。而另外一位不足 18 歲的人，哪怕差一天也不屬于這個集合。 在數學上可用下列表達式描述這種隸屬關系的強度： (41)???????180)(u?成 年 人 這是對事物的二值描述。這種描述方法適合于具有明確分界線的清晰事物。但自然界中更多的事物不具有明確的分界線，即模糊的。模糊邏輯模仿人類的智慧，引入隸屬度的概念，描述界于“真”與“假”之問的過度過程。在模糊邏輯中，事件不以集合的極限值分類，而是給每一個元素賦于一個介于 0 和 1 之間的實數，描述其屬于一個集合的強度。該實數稱為元素屬于一個集合的隸屬度。集合中所有元素的隸屬度的全體構成集合的隸屬函數。 圖 4. 1 集合“成年人”的定義 在上述例子中，一個人變成“成年人”的過程可用連續的曲線表示。其意義為，每個人以不同的程度屬于集合“成年人” 。 模糊集合 A 的數學描述為 (42))(uf??成 年 人 1)(0?f 這樣，一個模糊的概念，只要指定論域 U 中各個元素對它的符合程度，這個模糊概念也就得到一種集合表示了。把元素對概念的符合程度看作元素對集合的隸屬程度，那么指定各個元素的隸屬度也就指定了一個集合，因此模糊集合完全由其隸屬函數所刻畫，模糊集合的運算也通過隸屬函數的運算來刻畫。37 模糊算子 語言變量與我們熟悉的數值變量不同，數值變量的結果是精確的，但是用自然語言來描述的量是模糊的。為了對模糊的自然語言形式化和定量化，進一步區分和刻畫模糊值的程度，常常還借用自然語言中的修飾詞，諸如“較” 、 “很” ，還有“稍微” 、“相當” 、 “極” 、 “大約” 、 “近似” 、 “傾向于”等來描述模糊值。為此引入模糊算子的概念。模糊算子通常又可分成三類：語氣算子、模糊化算子和判定化算子。下面僅對模糊控制中不可缺少的模糊化算子和判定化算子做一簡述。 諸如“大約” 、 “近似”等這樣的修飾詞都屬于模糊化算子，其作用是把肯定轉化為模糊，如果對數字進行作用，就把精確數轉化為模糊數。例如數字 95 是精確數，而“大約 95”就是模糊數。在模糊控制中，采樣的輸入量總是精確量，要利用模糊邏輯推理方法，就必須首先把輸入的精確量模糊化。 與模糊化算子有相反作用的另一類算子，例如“傾向于” 、 “偏向于”等，被稱為判定化算子。其作用是把模糊值進行肯定化處理，對模糊值作出傾向性判斷。其處理方法有點類似于“四舍五入” ，通常把隸屬度為 作為分界線來判斷。通過這種處理方法，就可把人的直接經驗進行量化，轉換成計算機可以操作的數值運算。由此使人們有可能把專家的控制經驗轉換成控制算法并實現模糊控制。 模糊控制系統的原理 模糊控制是指模糊理論在控制技術上的應用。典型的模糊控制系統原理方框圖如圖 4. 2 所示。它由被控過程和模糊控制器構成。在模糊控制器回路中被控過程的測量輸出構成模糊控制器的輸入。模糊控制器的輸出則是被控系統的調節量輸入。模糊控制器的另一個輸入量設定輸入。模糊控制器由模糊化、模糊推理和去模糊化三部分構成，它們都建立在模糊控制規則庫的基礎之上。第四章 移動機器人運動控制的模糊策略研究38圖 4. 2 模糊控制系統原理示意圖在常規控制方法中，人們用傳遞函數或者邏輯方程和數學方程精確地描述控制器的輸入輸出特性。在模糊控制器中則是用語言型模糊控制規則庫(即控制率)來描述模糊控制器的控制特性。模糊控制規則庫是將人類對某一過程的推理和判斷知識加以提煉后形成的。例如，在室溫控制問題中對溫度的控制有如下描述：如果室溫很低，室溫還在微量降低，則全力加熱；如果室溫適中，室溫不再變化，則不加熱；如果室溫偏高，室溫微量上升，則中等降溫；如果室溫較高，室溫不再變化，則微量降溫；如果室溫較高，室溫微量上升，則中等降溫。 上述語言描述中，都是根據條件部分中條件滿足的情況得出定性的結論。如果用T 代表室溫，dT 代表室溫變化，du 代表加熱的大小，再為每個輸入輸出量定義出相應的語言值模糊集： 室溫 T={NB：很低， ZE：適中，PS：偏高，PM：較高}； 室溫變化 dT={Ns：微量降低，ZE：適中 PS：微量上升}； 溫控量 du={NB：全力加熱， ZE：不加熱 NS：微量降溫，NM：中等降溫}； 則可將上述語一言描述改寫成為： if T=NB and dT=NS then du=PB； or if T=ZE and dT=ZE then du=ZE； or if T=PS and dT=PS tehn du=NM； or if T=PS and dT=ZE then du=NS；39 上式模型稱為溫控模糊控制規則庫。它是由模糊算子 or 將單一的 ifthen 規則聯結在一起的模糊控制規則。模糊控制規則庫是模糊控制器的重要組成部分，它和隸屬函數推理方法共同決定著模糊控制器的傳遞特性。 模糊控制器的輸入和輸出都是非模糊量，而其內部卻建立在語言型的模糊控制規則庫上，由條件的滿足程度推出模糊控制的大小。模糊控制器的組成方框圖如圖 所示，它由模糊化、模糊推理和去模糊化三部分組成。三者建立在模糊控制規則庫的基礎之上。 圖 模糊控制器組成綜上所述，模糊控制算法可概括為以下四個步驟： (l)根據本次采樣得到的系統的輸出值，計算所選擇的系統的輸入變量； (2)將輸入變量的精確值變為模糊量； (3)根據輸入變量 (模糊量) 和模糊控制規則，按模糊推理合成模糊控制規則計算控制量(模糊量 )； (4)由上述得到的控制變量(模糊量) 計算精確的控制量。 模糊控制作為模糊集合理論應用中的一個重要方面，模糊控制是以模糊集合化、模糊語言變量及模糊邏輯推理為基礎的一種計算機數字控制。從線性控制與非線性控制的角度分類，模糊控制是一種非線性控制；從控制器的智能性看，模糊控制屬于智能控制的范疇。下文將詳細論述模糊控制器的設計。 模糊控制器的設計 結構設計 模糊控制器的結構設計是指確定模糊控制器的輸入變量和輸出變量。 在確定性自動控制系統中，通常將具有一個輸入變量和一個輸出變量(即一個控制量和一個被控制量)的系統稱為單變量系統，而將多于一個輸入、輸出變量的系統稱為多變量控制系統。在模糊控制系統中，也可以類似地分別定義為“單變量模糊控制系統”和“多變量模糊控制系統” 。所不同的是模糊控制系統往往把一個被控制量(通常是系統輸出量)的偏差，偏差變化以及偏差變化的變化率作為模糊控制器的輸入。因此，模糊控制器組成模糊化 模糊推理 去模糊化輸入 輸出第四章 移動機器人運動控制的模糊策略研究40從形式上看，這里輸入量應該是三個，但是人們習慣于稱它為單變量模糊控制系統。 單輸入單輸出模糊控制器的幾種結構形式如圖 4. 4 所示。一般情況下，一維模糊控制器用于一階被控對象，由于這種控制器輸入變量只選一個誤差，它的動態控制性能不佳。所以，目前被廣泛采用的均為二維模糊控制器，這種控制器以誤差和誤差變化率為輸入變量，以控制量的變化為輸出變量。圖 4. 4 模糊控制器的結構 從理論上講，模糊控制器的維數越高，控制越精細。但是維數過高，模糊控制規則變得過于復雜，控制算法的實現相當困難。目前人們廣泛設計和應用較多的是二維模糊控制器。 功能設計 模糊控制器按功能分解，一般包括四部分功能模塊：模糊化接口、規則庫、模糊推理和去模糊化接口。 模糊化就是通過在輸入論域上定義語言變量，將精確的輸入值轉換為模糊的語言值。 將模糊控制器的輸入、輸出變量的實際變化范圍稱為這些變量的基本論域。設誤差 e、誤差變化率 ec、控制量 u 的基本論域分別為：{emax，emax}、{eCmaxf，ecmax}和{umax, umax}。其中，基本論域中的量都是精確量。 誤差的語言變量 E 所取的模糊集合的論域為 X={n，n+l，…，0，…，n1，n} ； 誤差變化率的語言變量 EC 所取的模糊集合的論域為 Y={m，m+1，…，0，…m411， m}； 控制量的語言變量 U 所取的模糊集合的論域為 Z={l，l+l，…，0，…，11，l}。為了對輸入量進行模糊化處理，必須將輸入變量從基本論域轉換到對應的語言變量模糊集的論域，需要通過量化因子進行論域轉換。誤差、誤差變化率的量化因子分別用下面兩式確定：ke=n/emax, kec=m/ecmax。 微控制器采樣得到的誤差為基本論域中的精確值，設為 e，在確定了量化因子后，則可以對其進行量化，找到論域 X 中的元素與之對應。設 ；按以ke kXiei??下三種情況處理：若 n，則 量化后的結果為 n；若 n，則 量化后的結果iei ii為n；否則 ，可以采用四舍五入的方法對取整 ，得到 的量化結果。nXi?? ii 同理，可以對誤差變化率 ec，采用上述方法對其進行量化，找到論域 Y 中的元素與之對應。 一般將其語言變量的值劃分為 7 類：“正大”(PB)， “正中”(PM)， “正小”(PS)，“零”(ZE)， “負小”(NS) ， “負中”(NM)和“負大”(NB)。 模糊控制器的核心是模糊控制規則。模糊控制規則，實際上是將操作者的操作經驗和專家知識進行總結而得來的。模糊控制規則可用多條模糊條件語句來表示，以二維控制器為例，按照 IF ……IS……AND……IS……，THEN……IS……的形式描述。 如果規則庫有 N 條模糊規則，則可以依次寫作如下形式： Rl： IF E IS Al AND EC IS Bl，THEN U IS Cl；R2： IF E IS A2 AND EC IS B2，THEN U IS C2；………………………………………………………………………… Rn： IF E IS An AND EC IS Bn，THEN U IS Cn； 其中，E、EC 是語言變量“誤差” ， “誤差變化率” ；U 是語言變量“控制量” ，U的定義通常與 E、EC 一致。Ai、Bi、Ci 是第 i 條規則中與 E、EC、U 對應的語言值。 在根據語言變量的定義對輸入量進行模糊化之后，接下來的步驟即為模糊推理。 模糊推理由條件聚合、判斷和累加三部分組成。模糊推理首先計算控制規則庫中每條規則的滿足程度(條件聚合)，然后根據條件的滿足程度推斷單一規則輸出的大小(推斷)。最后將所有的規則輸出累加，得到總的模糊輸出。模糊規則的條件部分由通