一、模糊控制1.背景利用模糊数学的基本思想和理论的控制方法。在传统的控制领域里，控制系统动态模式的精确与否是影响控制优劣的最主要关键。系统动态的信息越详细，则越能达到精确控制的目的。 然而，对于复杂的系统，由于变量太多，往往难以正确的描述系统的动态，于是工程师便利用各种方法来简化系统动态，以达成控制的目的，但却不尽理想。换言之，传统的控制理论对于明确系统有强而有力的控制能力，但对于过于复杂或难以精
转载
2024-10-01 09:48:52
122阅读
在PythonPi基于人脸检测的行车控制中我们介绍了PythonPi的目标驱动型控制.但这个目标驱动型控制在控制小车的时候，怎么看怎么难受：就这么前前后后、磨磨唧唧的挪来挪去的，这效率也太低了些吧:(目标驱动控制是应用反馈控制的原理来简化控制的分析与实现过程，降低了控制的难度。但正由于这种简化，所以其控制过程不够精细、效率也不太高。还记得我们的那个控制系统的通用框架吗？目标驱动型控制是用来解决预置
转载
2023-10-24 10:52:34
105阅读
# 模糊PID控制在Python中的实现
在现代控制系统中，PID控制器因其优越的性能和广泛的应用而备受关注。然而，在某些非线性或高度不确定的环境中，传统的PID控制可能无法满足需求。此时，模糊PID控制作为一种结合模糊逻辑和PID控制的先进控制方法，逐渐受到青睐。本文将逐步指导你如何在Python中实现模糊PID控制。
## 一、项目流程
在开始之前，我们首先需要明确实现模糊PID控制的整
这几天一直在考虑如何能够把这一节的内容说清楚，对于PID而言应用并没有多大难度，按照基本的算法设计思路和成熟的参数整定方法，就算是没有经过特殊训练和培训的人，也能够在较短的时间内容学会使用PID算法。可问题是，如何能够透彻的理解PID算法，从而能够根据实际的情况设计出优秀的算法呢。 通过讲述公式和基本原理肯定是最能说明问题的，可是这样的话怕是犯了“专家”的错误了。对于门槛
转载
2024-07-15 15:11:39
43阅读
Python模糊控制概念和术语模糊逻辑（Fuzzy Logic）是一种方法论，其基础是可以在连续统一体上表达某物的“真实性”。这就是说某事不是真或假，而是部分正确或部分错误。模糊变量（fuzzy variable）具有明确的值（crisp value），该值在预定义的域（在模糊逻辑术语中，称为宇宙（universe））上取一些数字。明确的值是我们如何使用普通数学来思考变量。例如，如果我的模糊变量是
转载
2023-08-10 13:08:44
314阅读
使用python设计并实现一个洗衣机模糊推理系统实验。已知人的操作经验是：污泥越多，油脂越多，洗涤时间越长污泥适中，油脂适中，洗涤时间适中污泥越少，油脂越少，洗涤时间越短洗衣机的模糊控制规则如表1所示：表1 洗衣机的模糊控制规则表污泥油脂NG(无油脂)MG（中等油脂）LG（油脂多）SD（污泥少）VSMLMD（中等污泥）SMLLD（污泥多）MLVL其中SD（污泥少）、MD（污泥中）、LD（污泥多）、
转载
2023-09-09 13:58:22
354阅读
3．2模糊PID算法及其CPLD实现对于时滞、时变和非线性的特征比较明显的控制系统，传统PID控制方法控制参数不易在线调节，模糊控制较好的适应这些特征。模糊控制以模糊规则为基础，用隶属函数和模糊运算实现模糊推理过程，以其强大的知识表达能力和处理能力在一些复杂系统中显示出了很强的优越性。模糊控制理论可以通过模拟人思维过程中的不确定性和不精确性，以人的经验为判断依据，从而对那些不建立精确数学模型的场合
转载
2023-09-17 13:41:54
741阅读
探索模糊逻辑控制：scikit-fuzzy 在 Python 中的应用在数据分析和机器学习领域中，scikit-fuzzy 是一个强大的 Python 库，专门用于实现模糊逻辑系统。模糊逻辑是一种处理不确定性和模糊信息的方法，它扩展了传统二进制逻辑，使其能处理连续和非精确的数据。项目简介scikit-fuzzy 是基于 scikit-learn 架构构建的，旨在提供易于使用的工具集，以创建、优化和
转载
2024-08-30 13:12:41
70阅读
## 模糊控制Python
模糊控制（Fuzzy Control）是一种基于人类直觉和经验的控制方法，它模仿人脑的思维方式，对于非线性、复杂系统的控制有着很好的效果。在工业控制、智能系统等领域中得到了广泛的应用。
Python是一种功能强大的编程语言，具有丰富的库和工具，能够方便快捷地实现模糊控制系统。在Python中，常用的模糊逻辑工具有scikit-fuzzy、numpy等库，可以帮助我们
原创
2024-03-13 06:09:00
391阅读
模糊推理系统———python原理及说明设计洗衣洗涤时间模糊控制题目分析做题步骤及相应代码面积重心法解模糊总结 原理及说明模糊推理所处理的事物自身是模糊的，概念本身没有明确的外延，一个对象是否符合这个概念难以明确地确定模糊推理是对这种不确定性，即模糊性的表示与处理。模糊逻辑推理是基于模糊性知识(模糊规则)的一种近似推理，一般采用Zadeh提出的语言变量、语言值、模糊集和模糊关系合成的方法进行推理
转载
2024-01-19 22:33:50
80阅读
结构图 PID调节器的控制规律为： 其中kp为比例系数，Ki为积分系数,kd为微分系数。e(K)为误差， ec(K)为误差变化，我们习惯将它写成[e(k)-e(k-1)];调节规则：根据实际经验,在不同的e和ec下自调整要满足如下调整原则：当e中等大小的时候,为减小系统的超调量,保证一定的响应速度,kp应适当减小;
在这种情况下,kd的取值对系统的影响较大,应取得较小些,ki的取值大小要适中; 根
转载
2023-10-02 21:30:55
1369阅读
这几天一直在考虑如何能够把这一节的内容说清楚，对于PID而言应用并没有多大难度，按照基本的算法设计思路和成熟的参数整定方法，就算是没有经过特殊训练和培训的人，也能够在较短的时间内容学会使用PID算法。可问题是，如何能够透彻的理解PID算法，从而能够根据实际的情况设计出优秀的算法呢。通过讲述公式和基本原理肯定是最能说明问题的，可是这样的话怕是犯了“专家”的错误了。对于门槛比较低的技术人员来讲，依然不
转载
2024-08-09 11:08:23
91阅读
模糊控制是以模糊集理论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种智能控制方法，它是从行为上模仿人的模糊推理和决策过程的一种智能控制算法。模糊控制首先将操作人员或专家经验编成模糊规则，然后将来自传感器的实时信号模糊化，将模糊化后的信号作为模糊规则的输入，完成模糊推理，将推理后得到的输出量加到执行器上。 &nb
转载
2024-07-30 21:08:17
350阅读
首先来看一个实例，控制进水阀S1和出水阀S2，使水箱水位保持在目标水位O处。按照日常操作经验，有以下规则：1、 若当前水位高于目标水位，则向外排水，差值越大，排水越快；2、 若当前水位低于目标水位，则向内注水，差值越大，注水越快；3、 若当前水位和目标水位相差很小，则保持排水速度和注水速度相等。 下面来设计一个模糊控制器1、选择观测量和控制量一般选择偏
转载
2023-08-23 20:54:29
1063阅读
# Python PID控制与模糊控制的科普
在现代控制系统中，PID控制器（比例-积分-微分控制器）和模糊控制器被广泛应用于工业自动化、机器人等领域。本文将介绍这两种控制方法，并展示如何使用Python进行实现。
## 什么是PID控制？
PID控制器有三个主要部分：比例（P），积分（I）和微分（D）。其基本原理是通过将期望值（设定点）与当前值（反馈值）之间的误差处理，来调节系统输出。
原创
2024-10-03 04:49:52
225阅读
Python模糊控制库使用模糊控制库安装示例定义模糊控制变量模糊隶属函数模糊规则激活模糊控制器3D可视化结果完整代码 模糊控制库安装模糊控制库github：链接: Github. python pip安装：pip install scikit-fuzzy示例1.选择输入输出模糊集 2.定义输入输出隶属度函数（不同的隶属度函数，会导致不同的控制特性） 3.建立模糊控制表 4.建立模糊控制规则 5.
转载
2023-08-16 10:02:14
1024阅读
simulink实现模糊PID控制模糊系统，建立simulink实现主程序设计。
原创
2023-05-17 14:02:48
763阅读
点赞
目录一、理论基础二、核心程序三、测试结果一、理论基础所谓模糊控制技术是指通过模糊集合和模糊逻辑等原理，并且和经典的控制理论相结合，并通过模拟人类的思考方式，对一些难以建模的控制对象进行控制的一种控制策略。模糊控制器的模糊规则的制定是建立在专家经验的基础之上的，即通过具有丰富经验的专家对控制对象进行分析，并基于个人经验建立一套合理的控制机制，通过参数化的方式将这些经验用具体的数学参数和公式进行建模，
转载
2023-11-01 16:55:30
143阅读
通过模糊控制实现PID参数Kp、Ki、Kd的整定问题，从而获得比单独PID更好的控制效果。我是毕设第一次接触PID控制系统，故刚开始设计时进入了一个误区：单独PID的参数难以确定，而模糊PID则借助模糊系统能很好的确定PID的参数
原创
2023-05-17 18:00:08
3155阅读
摘要传统PID控制是经典控制理论中的一种比例微分积分控制，是工业中应用最广泛的控制方法。但是随着社会和生产的发展，对自动控制的响应速度，系统稳定性和适应能力有了更高的要求。要对温度进行控制，有很多方案可选。PID控制简单且容易实现，在大多数情况下能满足性能要求。模糊控制的鲁棒性好，无需知道被控对象的数学模型，且在快速性方面有着自己的优势。研究分析了PID控制和模糊控制的优缺点，把两者相互结合，采用
转载
2023-10-23 10:17:21
66阅读
