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[讨论] 两种真正实用的自动控制技术:PID、模糊控制
zlyang 2020-3-19 15:21
两种真正实用的自动控制技术: PID 、 模糊 控制 民间传说: 控制对象简单,用线性PID; 被控对象复杂多变,用模糊控制。 这是两种实际应用中表现 可靠 的控制 技术 。 例如,在过程控制中,95%的控制回路都是PID型。PID 是英文 proportional – integral - derivative 的缩写。 欢迎您的讨论! 参考资料: Erlangen program. Encyclopedia of Mathematics . https://www.encyclopediaofmath.org/index.php/Erlangen_program Zhao C 赵成, Guo L 郭雷. PID controller design for second order nonlinear uncertain systems . SCIENCE CHINA Information Sciences, 2017, 60(2): 022201, doi: 10.1007/s11432-016-0879-3 http://engine.scichina.com/publisher/scp/journal/SCIS/60/2/10.1007/s11432-016-0879-3?slug=abstract 刘普寅, 吴孟达. 模糊理论及其应用 . 长沙: 国防科技大学出版社, 1998 Fuzzy theory and its application . Changsha, China: National University of Defense Technology Press, 1998 PID Control, proportional – integral - derivative 16.06 Principles of Automatic Control, Lecture 10 https://ocw.mit.edu/courses/aeronautics-and-astronautics/16-06-principles-of-automatic-control-fall-2012/lecture-notes/MIT16_06F12_Lecture_10.pdf 王立新,2016-01-22,PK系列之二:朱豫才 PK 王立新 –– 读经典,学正道,拒无知 http://blog.sciencenet.cn/blog-2999994-951834.html 模糊系统研究是一个备受打压的领域,在美国已经死去。 Zadeh去年第二次中风,可能活不了多久了,Bezdek, Keller等早已退休,我的导师Mendel也将在明年退休,在美国主要高校的模糊研究力量将会彻底消失。Mendel前年来北京时跟我说过,他和Zadeh讨论过fuzzy在美国已死的问题, Zadeh的回答是:fuzzy会在世界其它地方生存下来。 听到恩师如此之悲壮,我心里真的好难过。 Jianqing Fan and Qiwei Yao, Nonlinear Time Series: Nonparametric and Parametric Methods , Springer-Verlag, New York (2003). https://orfe.princeton.edu/~jqfan/fan/nls.html https://orfe.princeton.edu/~jqfan/publications-general.html page 448, 10.1.5 Nonlinear versus Linear Prediction But empirical studies indicate that linear methods often work well despite their simplicity, and the gain from nonlinear prediction is not always significant and sometimes is not even guaranteed; see §3.4.1 of Chatfield (2001) and the references therein. Although we should not take numerical comparisons on faith (see, §6.6.3 of Chan and Tong 2001), the robust performance of linear forecasting methods is undeniable. Since this issue has rarely been addressed explicitly in the literature, we provide an explanation below. 相关链接: 2019-09-22,模糊数学:扎德“解模糊”、卡尔曼“模糊化”(博文网页汇集) http://blog.sciencenet.cn/blog-107667-1199064.html 2017-09-09,沉痛悼念模糊理论创始人拉特飞‧扎德(Lotfi A. Zadeh)先生 http://blog.sciencenet.cn/blog-107667-1075044.html 感谢您的指教! 感谢您指正以上任何错误! 感谢您提供更多的相关资料!
个人分类: 本科-研究生教学|3482 次阅读|5 个评论
控制如何不死?-- 9. 与模糊大亨谈模糊
热度 1 zhuyucai1 2016-1-21 08:06
下面是我刚写的对王立新教授关于模糊控制博客的评论。挺长,留在自己的园子里。 王立新:王飞跃 PK 王立新: 14 年前的故事 精选 关公门前耍大刀,讲讲我的一些看法。 ( 1 )我记得 Zadeh 搞模糊控制的初衷是要把工厂操作工的手动控制经验和技能用模糊逻辑来表达,输入计算机后,以代替人工控制。这中间没有对被控对象建模的问题。这应该是初级阶段的,正统的模糊控制或者叫智能控制(专家控制)。 ( 2 )与基于模型的传统控制理论相比,这种正统的模糊 / 智能 / 专家控制有一个致命弱点,那就是人不是一个很好的动态控制器。随便举两个例子就可说明这一点。三节倒立摆没人手动能控制吧?但是用模型和计算机就能;一个强耦合, 10 个输入、 10 个输出的系统没人手动能控制好把?但是用模型和计算机可能是小菜一碟。 ( 3 )后来很多学者加入,搞起了基于模糊数学,使用被控对象的输入输出数据建模,其实就是辨识,然后基于模型进行(模糊)控制。这里所谓专家和他的智能可以不需要了。前面说过专家的智能对动态系统帮助不大。我认为这已经回到了基于模型的传统控制的范畴,只不过穿了个“模糊 / 智能 / 专家控制”的马甲。穿个新马甲申请基金容易多了,大家为了 Tanure 当然乐而为之。所以这些应该叫伪模糊 / 智能 / 专家控制。注意这里伪是中性的,就象伪随机序列那个伪。其实,这伪模糊 / 智能 / 专家控制比 Zadeh 的原始而正统的模糊 / 智能 / 专家控制要强大得多,因为用了模型。我说什么来着?搞控制,模型是王道!面对一个复杂多变量动态系统,如果没有模型,人(专家)是既无智,也无能。跟传统的模型控制比起来,正统的智能控制可以说是无能控制。当然,也幸亏,伪模糊 / 智能 / 专家控制也是模型控制。 ( 4 )再说下后来的伪模糊 / 智能 / 专家控制。我的问题是,”模糊“这个马甲对控制人到底是个金箍棒,还是个紧箍咒?我倾向于后者。还用前面的两个控制问题来说吧。三节倒立摆问题,伪模糊 / 智能 / 专家控制能控制,传统模型控制也能控制。但对于强耦合的 10 输入 10 输出系统,模型控制能控制,模糊控制能行吗? 请王老师指教。
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控制如何不死?-- 8. 控制人还是少耍点小聪明
热度 12 zhuyucai1 2016-1-16 00:23
年轻时,认为控制学术界聪明人真多,以至于博士毕业后没敢进入学术界,因为自己没有那么聪明。 30 年后回头看,感觉控制学术界是聪明反被聪明误,玩的大都是小聪明。 首先提下一个常识,即现代科学技术的基础是对研究对象建立(数学)模型,无一例外。 1970 年代,自适应控制开始流行。最近刚读了 str m 在 Automatica (2014) 发表的一篇 41 页的控制领域的长篇综述。文中 str m 讲了他搞自适应控制的原因是因为他认为模型辨识太难,成本太高。他们提出了 self-tuning 算法;还有人提出 model reference 算法。这些方法都是力图绕过辨识和建模问题。从此研究自适应控制的大军浩浩荡荡,走了 20 余年。 弱弱地问一下,建模难,成本高,为什么不研究如何降低建模成本的方法?违背科学技术的基本常识你能成功吗?这些理论和方法对多变量复杂系统有几项成功应用? 1980 年代,鲁棒控制走红。鲁棒控制的出发点是,虽然有模型,但模型误差大,所以要研究如何对付模型误差。 从此鲁棒控制的文章乌央乌央,发了 20 余年。 弱弱地问一下,模型误差大,为什么不研究降低建模误差的方法?违背科学技术的基本常识你能成功吗?这些理论和方法对多变量复杂系统有几项成功应用? 1990 年代,模糊、智能控制时髦,尤其在中国。模糊控制的出发点是, 建模、辨识太难,成本太高,模糊一下了事。这正中一些中国学者下怀。从此模糊智能控制的文章铺天盖地,发了 20 余年。 弱弱地问一下,绕过模型,违背科学技术的基本常识,你能成功吗?这些理论和方法对多变量复杂系统有几项成功应用? 1990 年代,工业控制界(注意,不是控制学术界!)在炼油石化工业普及了自己研发的模型预测控制技术, 在多变量复杂系统的成功应用数不胜数。 模型预测控制技术靠的是什么,是什么好的控制算法?错!模型预测控制技术的两个发明人都亲自对我说,模型辨识是成功的关键。“模型有多准,控制品质就有多高。”预测控制项目的主要成本就是辨识测试和模型辨识。 预测控制技术应用的极大成功跟控制学术界没有半毛钱关系。丢人不,大牛们? 人在干,天在看,耍小聪明总是要还的。 建模吧,要搞好控制。 str m的 Automatica文章在这里 Control- A perspective by Astrom and Kumar.pdf
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GMT+8, 2024-5-24 06:18

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