模糊控制学习心得 5 篇 模糊控制学习心得 班别：电气 143 学号：1407300043 姓名：范宝荣 “模糊”是人类感知万物，获取知识，思维推理，决策实施的重要特征。“模糊”比“清晰”所拥有的信息容量更大，内涵更丰富，更符合客观世界。 在日常生活中，人们的思维中有许多模糊的概念，如大、小、冷、热等，都没有明确的内涵和外延，只能用模糊集合来描述。人们常用的经验规则都是用模糊条件语句表达，例如，当我们拧开水阀往水桶里注水时，有这样的经验：桶里没水或水较少时，应开大水阀;桶里水较多时，应将水阀关小些;当水桶里水快满时，则应把阀门关得很小;而水桶里水满时应迅速关掉水阀。其中，“较少”、“较多”、“小一些”、“很小”等，这些表示水位和控制阀门动作的概念都具有模糊性。即有经验的操作人员的控制规则具有相当的模糊性。模糊控制就是利用计算机模拟人的思维方式，按照人的操作规则进行控制，实现人的控制经验。 模糊控制理论是由美国著名的学者加利福尼亚大学教授zadeh·l·a 于 1965 年首先提出，它以模糊数学为基础，用语言规则表示方法和先进的计算机技术，由模糊推理进行决策的一 种 高 级 控 制 策 略 。 1974 年 ， 英 国 伦 敦 大 学 教 授mamdani·e·h 研制成功第一个模糊控制器，充分展示了模糊技术的应用前景。 尽管模糊控制理论已经取得了可观的进展，但与常规控制理论相比仍不成熟。模糊控制系统的分析和设计尚未建立起有效的方法，在很多场合下仍然需要依靠经验和试凑。近年来，许多人一直尝试将常规控制理论的概念和方法扩展至模糊控制系统，而模糊控制与神经网络相结合的方法已成为研究的热点，二者的结合有效地推动了自学习模糊控制的发展。模糊控制易于获得由语言表达的专家知识，能有效地控制那些难以建立精确模型而凭经验可控制的系统，而神经网络则由于其仿生特性更能有效利用系统本身的信息，并能映射任意函数关系，具有第 1 页 共 5 页并行处理和自学习能力，容错能力也很强。在集成大系统中，神经网络可用于处理低层感知数据，模糊逻辑可用于描述高层的逻辑框架[5]。模糊逻辑与神经网络的结合有两种情况：一是将模糊技术用于神经网络形成模糊神经网络，一是用神经网络实现模糊控制。这两方面均见于大量的研究文献。 常规模糊控制的两个主要问题在于。改进稳态控制精度和提高智能水平与适应能力。从大量文献中可以看出，在实际应用中，往住是将模糊控制或模糊...
