第2章 模糊控制的理论基础

2.1 概述

模糊控制是建立在人工经验基础之上的。对于一个熟练的操作人员，他往往能凭借丰富的实践经验，采取适当的对策来巧妙地控制一个复杂过程。若能将这些熟练操作员的实践经验加以总结和描述，并用语言表达出来，就会得到一种定性的、不精确的控制规则。如果用模糊数学将其定量化就转化为模糊控制算法，形成了模糊控制理论。

模糊逻辑控制（Fuzzy Logic Control）简称模糊控制（Fuzzy Control）。1965年，美国加州大学伯克利分校控制论学者L. A. Zadeh教授创立了模糊集合论，1973年，他给出了模糊逻辑控制的定义和相关的定理。1974年，英国的E. H. Mamdani首次根据模糊控制语句组成模糊控制器，并将它应用于锅炉和蒸汽机的控制，获得了实验室的成功，这一开拓性的工作标志着模糊控制论的诞生。

模糊控制实质上是一种非线性控制，从属于智能控制的范畴。模糊控制的一大特点是既有系统化的理论，又有大量的实际应用背景。

广义上，可将模糊控制的定义为“模糊控制是以模糊集合理论、模糊语言变量及模糊推理为基础的一类计算机数字控制方法”，或定义为“基于模糊集合理论和模糊逻辑，并同传统的控制理论相结合，模拟人的思维方式，对难以建立数学模型的对象实施的一种控制方法”。

模糊控制理论具有如下一些明显的特点。

（1）模糊控制不需要被控对象的数学模型。模糊控制是以人对被控对象的控制经验为依据而设计的控制器，故无须知道被控对象的数学模型。

（2）模糊控制是一种反映人类智慧的智能控制方法。模糊控制采用人类思维中的模糊量，如高、中、低、大、小等，控制量由模糊推理导出，这些模糊量和模糊推理是人类智能活动的体现。

（3）模糊控制易于被人们接受。模糊控制的核心是控制规则，模糊规则是用语言来表示的，如今天气温高，则今天天气暖和，易于被一般人所接受。

（4）构造容易。模糊控制规则易于用软件实现。

（5）鲁棒性和适应性好。通过专家经验设计的模糊规则可以对复杂的对象进行有效的控制。

近年来，模糊控制不论在理论上还是技术上都有了长足的进步，成为自动控制领域非常活跃的分支，其典型应用涉及生产和生活的许多方面，例如在家用电器设备中有模糊洗衣机、空调、微波炉、吸尘器、照相机和摄像机等，在工业控制领域中有水净化处理、发酵过程、化学反应釜和水泥窑炉等，在专用系统和其他方面，有地铁靠站停车、汽车驾驶、电梯、自动扶梯、蒸汽引擎以及机器人的模糊控制。