方 静， 李 韩， 秦 刚

（1.95968部队 陕西 西安 710032；2.西安工业大学 陕西 西安 710032）

随着现代科学技术的不断发展，模糊控制器的应用日益广泛，控制对象也日趋复杂，对控制性能的要求也越来越高。模糊控制通过模仿人的模糊决策的推理功能，将人们实施控制过程中的经验通过模糊运算转化为实际的定量的精确控制作用，实现了定性知识和定量控制的统一[1-2]。它模拟了人从模糊、不确定、不完全的信息中导出精确控制作用的思维过程，可以提高复杂或不确定的对象控制性能[3-4]。

本文采用PID控制及模糊控制组成复合控制器，实验结果表明：复合控制器综合了PID控制的准确性及模糊控制对被控对象非线性有一定自适应能力的优点，系统性能可以获得较大提高。

1 系统结构

1.1 模糊控制系统的组成

通过对被控对象的调查和分析可知，计算机数字控制包括模糊控制，因此模糊控制系统的组成和一般的数字控制系统相差不大，其结构框图如图1所示。

图1 模糊控制系统结构框图Fig.1 Fuzzy control system structure diagram

1.2 模糊控制器的基本结构与组成

模糊控制器的系统结构图如图2所示。

图2 模糊控制器结构图Fig.2 Fuzzy controller structure

模糊控制器的整体结构包括模糊化、知识库、模糊推理、清晰化。

模糊化：将系统的精确输入转化成模糊量。其中精确输入含外界的参考输入、系统自身的输出或状态等。第1步：处理输入量，将输入量转化为模糊控制器的要求量。第2步：将已进行处理过的输入量尺度化成各自的论域范围。第3步：模糊处理第二步的输入量，从而将本来精确的输入量转化为用对应的模糊集合表示的模糊量。……