第21卷第1期弹箭与制导学报・25・自修正量化因子和比例因子的复合*模糊控制器设计刘代军,崔颢(中国航空工业第一集团公司第014中心,河南洛阳471009)[摘要]针对基本模糊控制器存在不能消除稳态误差及其变化率以及无法同时得到较好的动态特性和稳态性能的缺点,提出了一种复合模糊控制器的设计方案;通过一个子模糊控制器来自动修正量化因子Ke,Kc和比例因子Ku,从而改善基本模糊控制器的性能。并以工业过程普遍存在的带滞后的二阶对象为例,设计了复合模糊控制器。仿真结果表明:提出的复合模糊控制器具有较好的控制效果。[关键词]模糊控制器;复合模糊控制器;量化因子;比例因子[中图分类号]TP13[文献标识码]A1前言在计算机科学技术飞速发展的推动下,人工智能得到了迅速发展,傅京孙等人把自动控制与人工智能相结合,提出了智能控制的概念。智能控制是针对系统的复杂性、非线性、不确定性而提出来的,主要有专家智能控制、模糊控制、神经网络控制和以上三种方法的综合控制。其中模糊控制的基本思想是把人类专家对特定的被控对象或过程的控制策略总结成一系列以:IF(条件)THEN(作用)产生式形式表示的控制规则,通过模糊推理得到模糊控制作用集,作用于对象或过程。控制作用集为一组条件语句,状态条件和控制作用均为一组被量化的模糊语言集,“如正”大,“”负大,“”高,“”低,“”正常等。模糊控制与常规控制方法相比具有以下的优点:・模糊控制完全是建立在操作人员的控制经验基础上实现对系统的控制,无须建立准确的数学模型,是解决不确定系统的一种有效途径。・模糊控制具有较强的鲁棒性,被控对象参数的变化对控制效果影响不明显,所以模糊控制特别适用于非线性、时变、时滞系统的控制。・由离线计算得到控制查询表,提高了控制系统的实时性。・控制机理符合人们对过程控制作用的直观描述和思维逻辑,为智能控制的应用打下基础。虽然模糊控制具有以上优点,但是,基本模糊控制器稳态精度较低,存在不可消除的稳态误差及其变化率的缺点。为解决基本模糊控制器的这些缺点,提出一种复合模糊控制器的设计方案。2量化因子和比例因子对系统性能影响的分析基本模糊控制器通常选取误差和误差的变化率作为输入量,选取模糊控制器的输出作为系统的控制量。基本模糊控制器的结构如图1所示:基本模糊控制器量化因子Ke,Kc和比例因子Ku都是固定不变的,而量化因子和比例因子对系统动态特性和稳态性能的影响是相反的,不可能同时得到较好的动态特性和稳态性能,通常对动态特性和稳态性能都是折衷考虑。可以通过以下途径来改进基本模糊控制器的性能:1.修改各语言变量词集的模糊子集;X收稿日期:2000-05-17修订日期:2001-02-06作:),・26・弹箭与制导学报2001年2.修正量化因子Ke,Kc和比例因子Ku;3.调整模糊控制规则(或模糊控制表)。图1基本模糊器结构原理简图下面简单定性分析量化因子Ke,Kc和比例因子Ku对系统性能的影响,假设第N个采样时刻系统的实际误差、误差变化率以及控制量分别为e(NT),c(NT)和u(NT),而E(NT),C(NT)和U(NT)则表示相应的模糊量。根据控制规则和模糊判决,第N个采样时刻U(NT)可表示为:U(NT)=f(E(NT),C(NT))且有:将(2)、(3)式代入(1)式,得:U(NT)=F[INT(e(NT)õKe+0.5),INT(c(NT)õKc+0.5)]=F1[e(NT)õKe,c(NT)õKc]实际控制量为:u(NT)=KuõD{F1[e(NT)õKe,c(NT)õKc]}上式中D表示模糊判决,如果控制过程的输出特性表示为:Y(nT)=g(u(NT)那么有:Y(nT)=g{KuD{F1[e(NT)Ke,c(NT)õKc]}}(7)由(7)式可知,模糊控制器的三个参数Ke,Kc和Ku对系统的输出特性都有影响。对于一个基本模糊控制系统,其稳定状态可以描述为:EISZOANDCISZO当误差和误差变化率进入语言值ZO所对应的范围时,系统进入稳态。由(2)、(3)式可以得出e、c的稳态取值范围为:ûKeõe(∞)û<0.5,ûKcõe(∞)û<0.5即有:ûe(∞)û<2Keûe(∞)û<2Kc(9)(8)(5)(6)(4)E(NT)=INT[e(NT)õKe+0.5]C(NT)=INT[c(NT)õKc十0.5](1)(2)(3)由(9)式可见,基本模糊控制器存在不可消除的稳态误差及稳态误差变化率。增大量化因子可减小稳态误差及稳态误差变化率,但是量化因子增大将会导致系统动态性能下降,因此,基本控制器不可能同时获得较好的稳态和动态性能。实验结果表明:合理选择...