模糊自適應控制器

模糊自適應控制器的研究最早是由Procyk和Mamdani於1979年提出的，稱作語言自組織模糊控制器(SOC)。在模糊控制器的參數存在不確定的變化或者未知時，模糊自適應控制器可以根據系統的運行狀態獲取過程狀態的連續信息，通過在線辨識和修正過程的模糊模型，從中獲得所需要的模糊控制規則，實現在線模糊控制規則的自學習，自動調整模糊控制器的參數，以便適應環境條件或過程參數的變化以及由於人的經驗獲得模糊控制規則的主觀性和侷限性，使系統大大提高適應能力，獲得較強的魯棒性，維持控制系統所要求的性能準則。

由於模糊自適應控制系統對參數變化和環境變化不敏感，能用於非線性和多變量複雜對象，不僅收斂速度快、魯棒性好、而且可以在運行過程中不斷修正自己的控制規則來改善控制性能，因而受到了控制界的廣泛重視。 ^[1] 

模糊自適應控制器的基本框架如圖1所示。從圖1可以看出，在自適應模糊控制的過程中，自適應規則的設計是依據控制性能指標來設計的，隨着環境的變化自適應律不斷用來修正模糊控制器中的參數。而在非自適應模糊控制系統，模糊控制器是事先已經設計好的，控制器的參數不依控制性能而改變，這就可能導致控制失效。因此，自適應模糊控制具有較好的控制性能。

由於自適應律在實時控制過程中能夠不斷地學習被控對象的動態特性，所以自適應模糊控制對被控對象的信息要求不高。即當專家給出的經驗有限，或者規則總結的粗糙，這些都可以通過自適應模糊控制來改善。 ^[2] 

模糊自適應控制器與傳統自適應控制器具有如下異同點：

(1) 基本框架和原理或多或少有些相同；

(2) 在控制系統設計和分析過程中使用的數學工具非常相似。

(1) 與被控對象的動態特性和與控制策略有關的專家經驗被嵌入模糊自適應控制器中，而傳統的自適應控制是不考慮這些的；

(2) 模糊自適應控制器是一種非線性控制器，這種控制器對不同的被控對象來説可以是通用的，而傳統的自適應控制器的結構因控制對象的不同而不同。 ^[2] 

(3) 與被控對象的控制策略以及動態特性相關人類知識可以比較容易的嵌入到模糊自適應控制系統中。

根據模糊控制器結構的不同，可將模糊自適應控制器分為間接型自適應模糊控制器和直接型自適應模糊控制器兩種類型。

該模糊控制器可以是多個模糊邏輯系統的線性組合，用模糊邏輯系統來逼近系統的非線性項；通過在線進行模糊系統辨識得到控制對象的模型，然後根據所得模型在線設計模糊控制器，如圖2所示。

該模糊控制器只含有一個模糊邏輯系統。它根據實際系統性能指標與希望的性能指標之間的偏差，通過一定的方法來直接調整控制器的參數，如圖3所示。 ^{[1]  [2]}