模糊控制 python 实现

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确描述的系统，则显得无能为力了。因此便尝试着以模糊数学来处理这些控制问题。

2.实现流程

模糊控制器包括四部分：
(1)模糊化。主要作用是选定模糊控制器的输入量，并将其转换为系统可识别的模糊量，具体包含以下三步：
第一，对输入量进行满足模糊控制需求的处理;
第二，对输入量进行尺度变换;
第三，确定各输入量的模糊语言取值和相应的隶属度函数。
(2)规则库。根据人类专家的经验建立模糊规则库。模糊规则库包含众多控制规则，是从实际控制经验过渡到模糊控制器的关键步骤。
(3)模糊推理。主要实现基于知识的推理决策。
(4)解模糊。主要作用是将推理得到的控制量转化为控制输出。

3.实际案例—模糊PID

模糊PID其实是在普通PID的基础之上，通过输入的两个变量：误差和误差的变化率的情况来动态的调整PID控制器的三个重要的参数Kp，Ki，Kd。从而使得控制器的性能达到最优。这里的PID参数的整定，使用的是增量的方式，这样可以避免过大的误差，提高整定的精度。

所使用的模糊控制器的设计方法与普通的模糊控制器设计是一样的，具体为：首先，确定模糊控制器的输入为二维输入，即把误差和误差的变化率作为模糊控制器的输入，实际设计时也可以设计成三维或者是其他的输入形式；模糊控制器的输出为PID参数的增量值，分别为kp’, ki’, kd’;