[发明专利]基于模糊指数调度的复合控制系统及该系统的设计方法

说明书

技术领域

本发明涉及控制技术领域。

背景技术

现有控制方法中的单一控制方法、例如鲁棒控制方法、PID控制方法等，动态性能和鲁棒性能有限，现有的复合控制方法、例如模糊PID复合控制方法等，与现有单一控制方法相比较动态性能和鲁棒性能均有所提高，但是对于一些精密控制领域，其动态性能和鲁棒性能还不能够满足现有精密系统的控制要求。

发明内容

为了解决现有控制方法存在的动态特性不够好和鲁棒性不够强的问题，本发明提出一种基于模糊指数调度的复合控制系统及该系统的设计方法。

本发明所述的基于模糊指数调度的复合控制系统包括常规控制器、模糊指数调度器、运算器、传感器、求导数器和比较器；传感器采集被控对象的输出信号作为反馈信号发送给比较器，比较器将接收的指令信号与所述反馈信号相减之后获得偏差信号e，并将该偏差信号e同时发送给运算器、求导数器和模糊指数调度器，求导数器对输入的偏差信号e求导之后获得偏差变化信号ec，并将该偏差变化信号ec发送给模糊指数调度器，该模糊指数调度器根据输入的偏差信号e和偏差变化信号ec产生指数γ，并将该指数γ发送给运算器，该运算器根据输入的偏差信号e和指数γ输出运算结果|e|^γsign(e)给常规控制器，该常规控制器发送控制信号u给被控对象。

上述模糊指数调度器包括第一量化器、第二量化器、模糊化接口、知识库、模糊推理机、精确化接口和比例器；第一量化器对输入的偏差信号e进行量化后获得偏差量化信号E=k_ee，并将该偏差量化信号E输出给模糊化接口，第二量化器对输入的偏差变化信号ec进行量化处理后获得量化后的偏差变化信号EC=k_ecec，并将该信号EC输出给模糊化接口；知识库将变量E和EC的模糊子集隶属度矢量值或隶属度函数输出至模糊化接口，模糊化接口根据所述模糊子集隶属度矢量值或隶属度函数分别对E和EC进行模糊化处理获得模糊量和并将所述模糊量和分别输出至模糊推理机；知识库将模糊规则和模糊推理必要的数据输出至模糊推理机，模糊推理机根据模糊规则采用Mamdani推理方法完成模糊推理来求解模糊关系方程获得到模糊量并将该模糊量输出至精确化接口；精确化接口根据其输出变量Γ在知识库中调用Γ的模糊子集隶属度矢量值或隶属度函数；所述精确化接口根据所述模糊子集隶属度矢量值或隶属度函数、采用重心法对模糊量进行精确化处理获得精确量Γ，并将该精确量Γ输出至比例器k_γ，该比例器将输入的精确量Γ进行比例放大获得指数γ=k_γΓ,并将该指数γ输出给运算器。

基于模糊指数调度的复合控制系统的设计方法的过程为：

第一步：确定被控对象和传感器；

第二步：针对被控对象和传感器设计常规控制器，获得控制系统Ⅰ，所述控制系统Ⅰ为传感器采集被控对象实际输出量，并将该实际输出量作为反馈信号发送给比较器，该比较器将指令信号与反馈信号做差之后的偏差信号e输出给常规控制器，该常规控制器输出控制信号给被控对象；

第三步：在上述常规控制器之前增加运算器、求导数器和模糊指数调度器，其中，运算器串联在常规控制器与比较器之间，比较器输出的偏差信号e同时输出给求导数器、模糊指数调度器和运算器，求导数器输出偏差变化信号ec给模糊指数调度器，该模糊指数调度器输出指数γ给运算器。

所述模糊指数调度器的具体结构的设计方法为：

S1：确定模糊指数调度器的结构，模糊指数调度器的输入分别为偏差e和偏差变化ec，模糊指数调度器的输出为指数γ；

S2：确定语言变量；

S3：确定语言值的隶属度函数；

S4:建立模糊指数调度规则，形成模糊指数调度规则表Ⅰ或模糊指数调度规则表Ⅱ，根据控制系统Ⅰ选择模糊指数调度规则表Ⅰ或模糊指数调度规则表Ⅱ；

模糊指数调度规则表Ⅰ

模糊指数调度规则表Ⅱ

S5：采用Mamdani推理方法完成模糊推理来求解模糊关系方程，得到模糊量

S6：采用重心法对进行精确化处理，将转化成精确量Γ；

S7：确定并调整量化因子k_e、k_ec和比例因子k_γ使系统获得更好的性能，其中，

量化因子k_e＝k₁n₁/|e_max|，k₁＞0，