摘要:针对一般的模糊控制算法所存在的间题，提出了一种新的模糊算法。它既能自适应参数的变化，又能克服输出模糊量变化时控制量的跳变，同时其算法简便，易于在PLC等一般的工业控制计算机上加以实现。通过应用实践证明，该算法具有响应快、超调小，稳态精度高，自适应能力强等优点。关键词 模糊算法 自修正 因子插值模糊控制利用隶属函数和模糊合成法则思想，巧妙地综合了人们的直觉经验，模拟人的思维决策过程来选择控制规则和策略，从而基本上摆脱了对控制对象数学模型的严重依赖性。且由于其控制规则本质上是非线性的，所以它对过程参数变化不灵敏，鲁棒性好。这些优点使得它在一些传统控制理论不太奏效的场合，如纯滞后、大惯性和参数漂移大的非线性的不确定分布参数系统中，能取得令人满意的控制效果，因此在工业过程控制中得到了越来越广泛的应用。虽然 模 糊 控制有很多优点，但目前它的算法还不是很丰富，而且已有的算法也大多有其局限性。如基于极大极小合成原理的查表法，虽然简便易行，但是由于其查询表一旦整定完成后就不再改变，量化因子也不再变动，这样它的控制规则在对象参数随环境变化而发生漂移时就不能进行有效的适当调整，从而难以收到很好的控制效果。而且如果查询表整定得不合理或量化因子选择不当都有可能导致振荡。而另外一些高性能的模糊控制算法，如有自组织、自学习功能的控制算法，却由于算法复杂，运算量大且占用存贮空间多，如果用一般的工业控制计算机如PLC，其存贮容量和计算速度都无法满足实时控制的需要，因此也有局限性。
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