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模糊控制设计
模糊控制与一般的自动控制的根本区别是，不需要建立精确的数学模型，而是运用模糊理论将人的经验知识、思维推理，春控制过程的方法与策略是由所谓模糊控制器来实现。因此，模糊控制设计的核心是模糊控制器的设计。
现以一个模糊控制器的结构（图3-33）来说明模糊控制器的设计流程（图3-34）
图3-33 模糊控制器的结构
图3-34 模糊控制器的设计流程
（1）系统分析 对受控的工业对象进行系统分析，确定控制器的输入变量x1、x2 与输出变量y及它们的数值变化范围和要求达到的控制精度等，根据实际过程的需要建立物理模型，确定控制器结构总体设计方案。
（2）模糊化方法的选择与确定 所谓模糊化，就是把输入变量数值，变换成模糊语言变量的语言值，例如某燃烧炉温度910℃,变换成语言值（温度“低”、“中”、“高”），在实际控制过程中，经常把一个物理量划分成正大（PL）、正中（PM）、正小（PS）、零（ZE）负小（NS）、负中（NM）、负大（NL）七级语言变量。每一个语言值对应一个模糊子集，其隶属函数通常选用三角形或梯形分布，如某控制器输入变量如温度、压力模糊集的隶属函数，见图3-31所示。由隶属函数图可确定输入数值相应的隶属度。
（3）模糊控制规则库的建立 确定语言控制规则是模糊控制器设计的核心工作，规则的形式很像计算机程序设计语言常用的“IF……THEN……”条件语句。控制规则的多少视输人及输出物理量数目及所需的控制精度而定。值得注意的是，规则的数目是以语言变量级数平方关系变化而迅速增加，规则越多，推理的质量就会越下降。因此，在规则库的设计时，需要确定合适的语言变量级数和控制规则的数目及建立正确的规则形式。推理规则的运算涉及到模糊算子的确定。模糊理论的研究已提出了多种模糊算子，目前世界各国研制的模糊推理应用软件，常用的推理运算方法为最大一最小（MAX－MIN）和最大-乘积（MAX－PROD）这两种算子。
（4）输出数值的去模糊处理所谓去模糊处理，就是将输出的语言模糊量，回复到精确的数值，也就是将输出的模糊子集的隶属度计算出确定的数值过程。去模糊处理有各种方法，其中最简单、最常用的有最大隶属度法与面积重心法。
（5）试验修正为验证设计理论与方法的有效性与可靠性，所设计的模糊控制器需进行严格的试验检验和修正调整，可以在线进行适时测量，也可离线进行仿真试验或计算机仿真，以检验所设计的控制器是否达到预定的控制目标。如果没有达到要求，就要重新进行精心的设计。
目前世界上已研制出各种专用硬件模糊控制器（模糊芯片），可供选用。另外，进入90年代以来，以美、日、德等国家和我国已研制开发了各种模糊控制的软件开发工具，国外早在70年代以来就在锅炉控制、燃烧炉的温度控制、压力容器的压力控制、热交换控制及十字路口的交通控制等方面实现了模糊控制。目前，它主要应用于液压伺服系统、机器人、汽车、家电产品等控制领域。应该指出的是，模糊控制对那些难以获得数学模型或模型非常粗糙的工业系统，如那些大滞后、非线性等复杂工业对象实施控制有独特优势，但它绝不可以代替经典的自动控制，而是扩展了一般的自动控制。在一些实际过程中，人们也常把模糊控制与一般的自动控制结合在一起应用，并且已研制出神经模糊网络的家电产品，将模糊控制技术与人工神经网络、专家系统等人工智能中一些新技术相结合，向着更高层次的研究和应用发展。但是，如模糊算子、模糊关系方程的求解等模糊控制理论方面，还有许多不完善的地方，有待人们去深入研究。
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