模煳逻辑控制及其应用chap1-2ppt课件.ppt
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1、1,教 学 内 容,一、绪论 二、模糊逻辑及其理论基础 三、模糊逻辑控制工作原理 四、模糊逻辑控制器 五、模糊逻辑控制系统设计 六、模糊逻辑控制技术的应用 七、模糊逻辑控制软件开发工具 八、模糊逻辑控制集成电路和模糊计算机,2,教学时数 及参考书目,36学时 教学参考书: 1. “模糊逻辑控制技术及其应用” 窦振中编著 北京航空航天大学出版社 2. 补充材料,3,第一章 绪论,第一章 绪论,4,第一章 绪论,第一章 绪论 1-1 模糊逻辑的发展 1-2 模糊逻辑与计算机 1-3 模糊逻辑与人工智能 1-4 模糊逻辑技术中的几个问题,5,一个路人问一位智者,要走几小时才能到达某地。智者默不作答,
2、等过路人走了一小段路以后,他才把那人叫回,答以时间 赞成 说话要有根据 回答十分精确 反对 说话要灵活处理 路人又没问精确时间,6,模糊逻辑的起源,1-1 模糊逻辑的发展 一、模糊逻辑的起源 模糊逻辑 - Fuzzy Logic 模糊概念、模糊现象到处存在。,7,模糊概念、模糊现象到处存在:世界本来就是模糊的 日常生活中大量的使用模糊概念 “遥远”是多远? “便宜”是什么价? “太热”是摄氏多少度? 哲学家、科学家的思考 罗素1923年就写有关“含糊性”的论文 中国的思想家老子说:“有无相生、难易相成、长短相较、高下相倾、音声相和、前后相随。”可见,在他看来凡事都是混杂的,而且是相对的,8,经
3、典二值逻辑,-经典二值(布尔)逻辑: 在经典二值(布尔)逻辑体系中: 所有的分类都被假定为有明确的边界; (突变) 任一被讨论的对象,要么属于这一类,要么不属于这一类; 一个命题不是真即是假,不存在亦真亦假或非真非伪的情况。 (确定),9,模糊逻辑,-模糊逻辑: 对二值逻辑的扩充。关键的概念是: 渐变的隶属关系。 一个集合可以有部分属于它的元素; (渐变) 一个命题可能亦此亦彼,存在着部分真部分伪。 (不完全确定),10,模糊逻辑,模糊逻辑是通过模仿人的思维方式来表示和分析不确定、不精确信息的方法和工具。 模糊逻辑本身并不模糊,它并不是“模糊的” 逻辑,而是用来对“模糊”(现象、事件) 进行处
4、理,以达到消除模糊的逻辑。,11,常规集合,经典(二值)逻辑的数学基础: 通过常规集合来工作的。 -常规集合: 集合中的对象关系被严格划分为0或1,不存在介于两者之间的对象。 (1-完全属于这个集合; 0-完全不属于这个集合。),12,模糊集合,模糊逻辑的数学基础:通过模糊集合来工作的。 -模糊集合: 在集合中,允许对象的部分隶属。 对象在模糊集合中的隶属度: 可为从0 - 1之间的任何值。 即可以从“不隶属”到“隶属”逐步过渡。,13,模糊逻辑技术的发展,二、模糊逻辑技术的发展和现状 1960年柏克莱加州大学电子工程系扎德(L.A.Zadeh)教授,提出“模糊”的概念。 1965年发表关于模
5、糊集合理论的论文。 1966年马里诺斯(P.N.Marinos)发表关于模糊逻辑的研究报告。 以后,扎德(L.A.Zadeh)又提出关于模糊语言变量的概念。 1974年扎德(L.A.Zadeh)进行有关模糊逻辑推理的研究。,14,欧洲,七十年代欧洲进行模糊逻辑在工业控制方面的应用研究: 实现了第一个试验性的蒸汽机控制; 热交换器模糊逻辑控制试验; 转炉炼钢模糊逻辑控制试验; 温度模糊逻辑控制; 十字路口交通控制; 污、废水处理等。,15,日本,八十年代日本情况: 列车的运行和停车模糊逻辑控制,节能达到10%以上; 汽车速度模糊逻辑控制(加速平滑、上下坡稳定); 港口集装箱起重机的小车行走和卷扬
6、机的运行控制; 家电模糊逻辑控制(电饭煲、洗衣机、微波炉、空调、电冰箱等)。,16,中国,中国: 在模糊理论和应用方面的研究起步较慢,但发展较快: 1976年 起步; 1979年 模糊控制器的研究; 1980年 模糊控制器的算法研究; 1981年 模糊语言和模糊文法的研究;,17,中国,1982年 磨床研磨表面光洁度模糊控制、 开关式液压位置伺服系统模糊 控制研究; 1984年提出语义推理的自学习方法; 1986年单片微机比例因子模糊逻辑控 制器; 1987年我国第一台模糊逻辑推理机;,18,中国,1990年起: 工业控制模糊逻辑控制器:玻璃窑炉、水泥回转窑、PVC树脂聚合过程、功率因数补偿等
7、。 自然科学基金重大项目: “模糊信息处理与机器智能” “模糊逻辑控制计算机系统”等。,19,中国,目前 模糊逻辑控制技术在工业控制、家电领域有很好发展; 开展模糊信息处理方面的基础研究和理论研究; 开发专用模糊控制电路和模糊推理芯片等。,20,模糊逻辑与计算机,1-2 模糊逻辑与计算机 一电脑和人脑 电脑扩大并延伸了人脑的功能, 但两者存在重大差别: 如 工作方法 智能性 语言 可靠性 等方面。,21,工作方法,1.工作方法: 传统的冯 诺依曼计算机: 连续串行的微观工作方式; 人脑: 串并行的工作方式。,22,智能性,2.智能性: 计算机的人工智能: 建立在对精确符号系统的数据处理上。 人
8、脑的自然智能: 接受的信号具有某种不确定性。 用统计方法处理(具有模糊性)。,23,语 言,3.语言: 计算机: 使用的是精确、形式化的 数学语言或程序语言; 人脑: 可以使用具有模糊性或歧义性的 自然语言。,24,可靠性,4.可靠性: 计算机: 计算具有高精度的特点。但对事物整体把握的可靠性不如人脑。 人脑: 低精度条件下完成非常复杂的任务,达到相当高的可靠性。,25,模糊逻辑,*模糊逻辑的发展与计算机的发展 密切相关,互为促进。 *计算机不能代替人脑, 但可模仿人脑,延伸人脑功能。,26,两种思维模式,二电脑思维和人脑思维 思维模式有两种: 1.精确的理性的分析模式: 与读、写、算相联系;
9、 2.模糊的直觉的全盘模式: 与模式识别和艺术能力有关。 允许以不精确、不确定、非定量的自然语言,对复杂多变的事物或现象进行思维。,27,人脑思维和计算机,1.精确的理性的分析模式 2.模糊的直觉的全盘模式 人脑的思维具有上述两种模式。 计算机不具备后一种模式能力。 要使计算机进一步模拟人类思维的特点,可以引入模糊逻辑!,28,模糊逻辑与人工智能,1-3 模糊逻辑与人工智能 人工智能新兴的边缘学科。 (AI-Artificial Intelligence) 人工智能主要研究: 如何使计算机完成原来由人才能做 的具有智能性质的工作,即感知观察能力、记忆能力、逻辑思维能力和语言表达能力等一系列人的
10、脑力活动中所表现出来的能力。 。,29,人工智能,人工智能是许多相关技术的总称。 包括: 专家系统、机器学习、神经网络、模式识别、模糊逻辑技术等等。,30,传统的数字电子计算机,传统的数字电子计算机以二值逻辑为基础,建立在加法和移位基础上的各种计算能力是它的特长。对确定性问题具有逻辑推理能力,有很高的速度、精度和效率。 没有创造性思维的能力。 不可能以二值逻辑来模拟人的复杂的思维进程。,31,模糊逻辑与专家系统,一模糊逻辑与专家系统 专家系统是一种信息系统。专家 系统中的知识库中的知识由专家提供。 其中罗列了大量的规则和事实。 专家系统可分为: 传统专家系统; 模糊专家系统。,32,传统专家系
11、统,1.传统专家系统: * 如果前提是真,则规则被激活; * 规则要么被激活,要么不被激活; * 对一组输入仅有一个规则被激活,且这个规则将完全控制该专家系统的输出。,33,模糊专家系统,2.模糊专家系统: * 如果前提是非零值,即某种程度的真,则规则即被激活; * 规则可以不同程度地被激活; * 通常对于给出的一组输入,可有不止一个规则被激活。其专家系统的输出可能是几条规则结果的合成。,34,模糊逻辑与神经网络,二模糊逻辑与神经网络 神经网络: 是被相互连接起来的处理器节点组成的矩阵。每一个节点是一个神经元,简单近似模拟了人的大脑神经细胞的结构。 每一个神经元接受一个以上的、且与相应加权因子
12、相乘的输入,并相加后产生输出。,35,关于神经元,神经元被分层安排: 第一层接受基本输入,传递其输出到第二层; 第二层又有自己的加权因子和代数和,传递至第三层 直至最后一层,产生输出。,36,神经网络,神经网络与传统方法进行信息处理有两个完全不同的性质: 1.神经网络是自适应和可被训练的,有自修改的能力; 2.神经网络的结构本身就意味着大规模平行机制。,37,模糊逻辑技术与神经网络技术,模糊逻辑技术与神经网络技术相结合,可以形成一个互补的系统: 1. 神经网络的关键特性和基本限制是: 神经网络有自学习功能和平行工作的 特性。但所知的信息是隐含的,安排每 一个输入的权重是关键。 2. 模糊逻辑系
13、统所具有的“知识”,由该 领域的专家所提供。其模糊逻辑控制 规则是由人的直觉和经验制定。有逻辑 推理能力,但不具有学习功能。,38,模糊逻辑技术与神经网络技术相结合,因此 模糊逻辑技术与神经网络技术各有长处和局限性,两者相结合,可构成模糊神经网络等,能各取所长,共生互补。,39,经典二值逻辑,1-4 模糊逻辑技术中的几个问题 一什么是模糊逻辑? 1. 经典二值逻辑: 假定所有的分类都有明确的边界; 任一被讨论的对象: 要么属于这一类, 要么不属于这一类; 一个命题不是真即是伪,不存在亦真亦伪或非真非伪的情况。,40,模糊逻辑,2. 模糊逻辑: 它是对经典二值逻辑的补充。 被讨论的对象可不同程度
14、的属于某一类的; 一个命题可能亦此亦彼,存在着部分真、部分伪。 在模糊逻辑中,利用隶属度来描述对象属于某一类的程度。,41,模糊逻辑,模糊逻辑是通过模仿人的思维方式来表示和分析不确定、不精确信息的方法和工具。是一种精确解决不确定、不精确信息的方法。 模糊逻辑本身并不模糊。模糊逻辑并不是“模糊的”逻辑,而是用来对“模糊”进行处理,从而达到消除“模糊”的逻辑。,42,模糊逻辑是如何工作的,二模糊逻辑是如何工作的? 在模糊逻辑控制中,工作过程 分为三个阶段: “模糊化” “模糊逻辑推理” “解模糊化”,43,模 糊 化,1.“模糊化”: 输入/输出变量按各自的分类被安排成不同的隶属度。 如温度输入,
15、根据其高低被安排成冷、凉、暖、热等)。,44,模糊推理,2. “模糊逻辑推理”: 输入变量被加到一个“ if - then ”的控制规则的集合中。按各种控制规则进行推理,将结果合成在一起,产生一个“模糊逻辑推理输出”集合。,45,解模糊化,3. “解模糊化”(解模糊判决): 对模糊逻辑推理输出进行解模糊判决。即在一个输出范围内,找到一个被认为最具有代表性的、可直接驱动控制装置的确定的输出控制值。,46,模糊逻辑工作过程的 三个阶段,精确的数字量 转变为 模糊量,模糊逻辑 推理,模糊量 转变为 精确的数字量,模糊化,模糊逻辑推理,解模糊化,47,优越性,三、模糊逻辑技术的优越性 1.简化设计 2
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