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《模糊逻辑与模糊控制 毕业设计外文翻译》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。
外文文献原稿和译文原稿IntroductionInthemodernindustrialcontrolfield,alongwiththerapiddevelopmentofcomputertechnology,theemergenceofanewtrendofintelligentcontrol,namelytomachinesimulationhumanthinkingmode,usingreasoning,deduceandinduction,sothemeans,theproductioncontrol,thisisartificialintelligence.Oneexpertsystem,fuzzylogicandneuralnetworkistheartificialintelligenceofseveralkeyresearchhotspot.Relativetotheexpertsystem,thefuzzylogicbelongstothecategoryofcomputationalmathematicsandcontainthegeneticalgorithm,thechaostheoryandlineartheoryetc,itcomprehensiveofoperatorspracticeexperience,hasthedesignissimpleandeasytouse,stronganti-interferenceabilityandreactionspeed,easytocontrolandadaptiveability,etc.Inrecentyears,inaprocesscontrol,builttotouch,estimation,identify,diagnosis,thestockmarketforecast,agriculturalproductionandmilitarysciencestoawiderangeofapplications.Tocarryoutin-depthresearchandapplicationoffuzzycontroltechnology,thepaperintroducesthebasictheoryoffuzzycontroltechnologyanddevelopment,andtosomeintheapplicationofthepowerelectronicsareintroduced.FuzzyLogicandFuzzyControl1,fuzzylogicandfuzzycontrolconceptIn1965,theuniversityofCalifornia,Berkeley,computerexpertsLoftyZadehputforward"fuzzylogic"concept,therootliesinthearea'slogicorclearlogicdistribution,usedtodefinetheconfused,unabletoquantifyortheproblemofprecision,for˙inaman'svonbasedon"true-false"reasoningmechanism,andthuscreateaelectroniccircuitandintegratedcircuitoftheBooleanalgorithm,fuzzylogictofillthegapsinspecialthingsinsamplingandanalysisofblank.Onthebasisoffuzzylogicfuzzysettheory,aparticularthingsasthesetoffeaturesmembership,hecanbein"is"and"no"withinthescopeofthetakebetweenanyvalue.Andfuzzylogicisreasonablequantitativemathematicaltheory,themathematicalbasisfor7 fundamentalforistodealwiththesethestatisticaluncertainimpreciseinformation.Fuzzycontrolbasedonfuzzylogicisaprocessofdescriptionofthecontrolalgorithm.Forparameterspreciselyknownmathematicalmodel,wecanuseBerdgraphorcharttoanalyststheNyquistprocesstoobtaintheaccuratedesignparameters.Andforsomecomplexsystem,suchasparticlereaction,meteorologicalforecastequipment,establishingareasonableandaccuratemathematicalmodelisverydifficult,andforpowertransmissionspeedofvectorcontrolproblems,althoughitcanbemeasuredbythemodelthat,butformanyvariablesandnonlinearvariation,theaccuratecontrolisverydifficult.Andfuzzycontroltechnologyonlyonthebasisofthepracticalexperienceandtheoperatorandintuitiveinference,alsoreliesondesignpersonnelandresearchanddevelopmentpersonnelofexperienceandknowledgeaccumulation,itdoesnotneedtoestablishequipmentmodel,sobasicallyisadaptive,andhavestrongrobustness.Aftermanyyearsdevelopment,therehavebeenmanysuccessfulapplicationofthefuzzycontroltheoryofthecase,suchasRutherford,CarterandOstergaardwereappliedandmetallurgicalfurnaceandheatexchangerscontroldevice.2,theanalysismethodisdiscussedIndustrialcontrolstabilityofthesystemisdiscussedthepremiseoftheproblem,becauseofthenonlinearandnottotheunityofthedescription,makeajudgment,sothefuzzycontrolsystemanalysismethodofstabilityanalysishasbeenahotspot,comprehensiveinrecentyearsyouofscholarspaperpublishedthesystemstabilityanalysishastheseseveralcircumstances:1）,LiPuYapanovmethod:directmethodbasedonthediscretetime(D-T)andcontinuoustimefuzzycontrolstabilityanalysisanddesignmethod,thestabilityconditionoftherelativecomparisonconservative.2）,slidingvariablestructuresystemanalysismethod3）,roundstabilitycriterionmethods:usesectorboundednonlinearconcept,accordingtothestabilitycriterion,ledtothestabilityofthefuzzycontrol.4）,POPOVcriterion5）,othermethodssuchasrelationshipmatrixanalysis,exceedstabletheory,phase-plane,matrixinequalityorconvexoptimizationmethod,fuzzyhole-hole7 mappingetc,detailedinformationandrelevantliteraturemany,inthisonenolongeretc.SetDesignofFuzzyControlThedesignofthefuzzycontrolisaverycomplicatedprocess,ingeneral,takethedesignstepsandtoolsismorenormative.Thefuzzycontrollergeneraluseofthespecialsoftwareandhardware,universalhardwarechipinonthemarketatpresentismore,includingmainproductsareshownbelow.AndspecialIChasdevelopedveryfast,itspecialICandsoftwarecontrollerintegratesintogether.Intheprocessofdesign,thedesignofthegeneraltotakestepsfor:1,consideringwhetherthesubjectbyfuzzycontrolsystem.Thatisconsideredtheroutinecontrolmodeofmay.2,fromequipmentoperationpersonnelplacetogetasmuchinformation.3andselectingthemathematicalmodelcould,ifusetheconventionalmethoddesign,estimatetheequipmentperformancecharacteristics.4,determinethefuzzylogiccontrolobject.5,determinetheinputandoutputvariables.6,determinethevariablesasdeterminedthebelongingoftherange.7,confirmthevariablesofthecorrespondingrules.8,determinethescalecoefficients.9,ifhaveaready-made,mathematicalmodeloffuzzycontrollerwithalreadycertainofsystemsimulation,observationequipmentperformance,andconstantlyadjustrulesandscalecoefficientsuntilreachingsatisfactionperformance.Ortodesignfuzzycontroller.10,real-timeoperationcontroller,constantlyadjusttothebestperformance.FuzzyControlApplicationandProspectAsartificialintelligenceofanewresearchfield,thefuzzycontrolabsorblessonsfromthetraditionaldesignmethodandothernewtechnology'sessence,inmanyfieldshasmadeconsiderableprogress.Inthenewtypeofpowerelectronicandautomaticcontrolsystem,someexpertsinthelinearaddingtheconditionsofthepoweramplifier,theapplicationofthefuzzycontrolbasedontheservomotorcontrol,inthefuzzycontrolsystemwiththePIDandmodelreferenceadaptivecontrol(MRAC)7 comparisonprovedtheadvantagesofthemethodoffuzzycontrol.FuzzyturnsentgaintunedcontrollerviewsoftheinductionmotordrivesystemvectorcontrolFuzzycontrolasaisthedevelopmentofnewtechnology,nowinmostexpertsalsotofocusonapplicationsystemresearch,andmakeconsiderableachievement,butinthetheoryresearchandsystemanalysisorrelativebackward,somuchsothatsomescholarshavequestioneditstheoreticalbasisandeffective.Inviewofthiscanbeclearthatthefuzzycontrolthecombinationoftheoryandpracticeisstillneedstobefurtherexplored.Thedevelopmentprospectsareveryattractive,andinrecentyears,itstheoreticalstudyalsomadesignificantprogress.Inthepastfortyyearsofthedevelopmentprocess,thefuzzycontrolalsohassomelimitations:1)controlprecisionlow,performanceisnothigh,stabilityispoorer;2)theorysystemisnotcomplete.3)theadaptiveabilitylow.Fortheseweaknesses,thefuzzycontrolandsomeothernewtechnology,suchasneuralnetwork(NN),geneticalgorithm,andthecombinationoftoahigherlevelofapplicationdevelopmentexpandthehugespace.SummaryFuzzycontrolasacomprehensiveapplicationexample,intheglobalinformationthepushofwave,inthenextfewdecades,totherapiddevelopmentofeconomywillinjectnewvitality,theexpertthinks,thenextgenerationofindustrialcontrolisthebasisoffuzzycontrolandneuralnetwork,andchaostheoryasthepillaroftheartificialintelligence.Withthefuzzycontroltheoryresearchandfurthermoreperfectof,thescopeofapplicationofthegrowingandsupportingthedevelopmentandmanufactureofIC,thefuzzycontrolwillbeopentothefieldofindustrialautomationdevelopmentoflightapplicationprospect,butalsotothevariousareasoftheresearcherssuggestmoreimportanttask.7 译文引言在现代工业控制领域，伴随着计算机技术的突飞猛进，出现了智能控制的新趋势，即以机器模拟人类思维模式，采用推理、演绎和归纳等手段，进行生产控制，这就是人工智能。其中专家系统逻辑和神经网络是人工智能的几个重点研究热点。相对于专家系统，模糊逻辑属于计算数、模糊学的范畴，包含遗传算法，混沌理论及线性理论等内容，它综合了操作人员的实践经验，具有设计简单，易于应用、抗干扰能力强、反应速度快、便于控制和自适应能力强等优点。近年来，在过程控制、建摸、估计、辩识、诊断、股市预测、农业生产和军事科学等领域得到了广泛应用。为深入开展模糊控制技术的研究应用，本文综合介绍了模糊控制技术的基本理论和发展状况，并对一些在电力电子领域的应用作了简单介绍。模糊逻辑与模糊控制1.模糊逻辑与模糊控制的概念1965年，加州大学伯克利分校的计算机专家LoftyZadeh提出“模糊逻辑”的概念，其根本在于区分布尔逻辑或清晰逻辑，用来定义那些含混不清，无法量化或精确化的问题，对于冯˙诺依曼开创的基于“真－假”推理机制，以及因此开创的电子电路和集成电路的布尔算法，模糊逻辑填补了特殊事物在取样分析方面的空白。在模糊逻辑为基础的模糊集合理论中，某特定事物具有特色集的隶属度，他可以在“是”和“非”之间的范围内取任何值。而模糊逻辑是合理的量化数学理论，是以数学基础为为根本去处理这些非统计不确定的不精确信息。模糊控制是基于模糊逻辑描述的一个过程的控制算法。对于参数精确已知的数学模型，我们可以用Berd图或者Nyquist图来分析家其过程以获得精确的设计参数。而对一些复杂系统，如粒子反应，气象预报等设备，建立一个合理而精确的数学模型是非常困难的，对于电力传动中的变速矢量控制问题，尽管可以通过测量得知其模型，但对于多变量的且非线性变化，起精确控制也是非常困难的。而模糊控制技术仅依据与操作者的实践经验和直观推断，也依靠设计人员和研发人员的经验和知识积累，它不需要建立设备模型，因此基本上是自适应的，具有很强的鲁棒性。历经多年发展，已有许多成功应用模糊控制理论的案例，如Rutherford，Carter和Ostergaard分别应用与冶金炉和热交换器的控制装置。2.分析方法探讨7 工业控制系统的稳定性是探讨问题的前提，由于难以对非线性和不统一的描述，做出判断，因此模糊控制系统的分析方法的稳定性分析一直是一个热点，综合近年来各位学者的发表的论文,目前系统稳定性分析有以下集中:1),李普亚诺夫法:基于直接法的离散时间(D-T)和连续时间模糊控制的稳定性分析和设计方法,相对而言起稳定条件比价保守。2),滑动变结构系统分析法3),圆稳定性判据方法:利用扇区有界非线性概念,根据稳定判据可推导模糊控制的稳定性.4),POPOV判据5),其他方法如关系矩阵分析法，超稳定理论，相平面法，矩阵不等式或凸优化法，模糊穴穴映射等，详细资料及有关文献很多，在这里不再一一阐述。模糊控制的设置设计模糊控制的设计是一个非常复杂的过程，一般而言，采取的设计步骤和工具比较规范。其中模糊控制器一般采用专用软硬件，通用型的硬件芯片在目前市场上比较多，其中主流产品如下表所示。而专用IC发展也很迅速，它把专用IC和软件控制器集成在一起。设计过程中，一般采取的设计步骤为：1，综合考虑该课题能否采用模糊控制系统。即考虑采用常规控制方式的可能。2,从设备操作人员处获取尽可能多的信息。3，选取可能的数学模型，如果用常规方法设计，估计设备的性能特点。4，确定模糊逻辑的控制对象。5，确定输入输出变量。6，确定所确定的各个变量的归属范围。7，确定各变量的对应规则。8，确定比例系数。9，如果有现成的数学模型，用已确定的模糊控制器对系统仿真，观测设备性能，并不断调整规则和比例系数直到达到满意性能。否则重新设计模糊控制器。10，实时运行控制器，不断调整以达到最佳性能。模糊控制应用与前景展望作为人工智能的一种新研究领域，模糊控制吸收借7 鉴了传统设计方法和其他新技术的精华，在诸多领域取得了长足的进展。在新型的电力电子和自动控制系统中，有些专家在线性功放的加设条件下，把模糊控制应用于为基础的伺服电机控制中，在把模糊控制系统与PID及模型参考自适应控制（MRAC）进行比较后证明了模糊控制方法的优越性。模糊控制作为一项正在发展的新技术，目前在大多数专家还把主要精力放在应用系统研究上，并取得了相当的成果，但在理论研究和系统分析上还是相对落后的，以至于一些学者质疑其理论依据和有效性。鉴于此可以明确得知：模糊控制理论和实践的结合仍有待于进一步探索。其发展前景是十分诱人的，而且在近年来，其理论研究也取得了显著进展。在近四十年的发展进程中，模糊控制也有一些局限性：1、控制精度低，性能不高，稳定性较差；2、理论体系不完整；3、自适应能力低。对于这些弱点，模糊控制与一些其他新技术，比如神经网络（NN），遗传算法相结合，向更高层次的应用发展拓展了巨大的空间。总结模糊控制作为一门综合应用范例，在全球信息化浪潮的推动下，在未来的几十年中，必将对经济的迅猛发展注入新的活力，有专家认为，下一代工控的基础是模糊控制，神经网络，混沌理论为支柱的人工智能。随着模糊控制理论研究的日益完善和深入，应用范围的日益扩大和配套IC的研发制造，模糊控制将给工控领域的发展开辟光明的应用前景，同时也给各领域的研究人员提出了更重大的任务。7
