模糊控制器的分类

在确定性控制系统中，根据控制器输出的个数，可分为单变量控制系统和多变量控制系统。在模糊控制系统中也可类似地划分为单变量模糊控制和多变量模糊控制。

模糊控制系统所选用的模糊控制器维数越高，系统的控制精度也就越高。但是维数选择太高，模糊控制规律就过于复杂，这是人们在设计模糊控制系统时，多数采用二维控制器的原因。

模糊控制器的组成

（1）选择语言变量

针对模糊控制器的每个输入、输出空间，定义各自的语言变量
通常取系统的误差值e和误差变化率ec为模糊控制器的两个输入，
在e的论域上定义语言变量“误差E”
在ec的论域上定义语言变量“误差变化率EC”
在控制量u的论域上定义语言变量“控制量U”

这些语言变量的取值为：模糊集合或者成为模糊子集

这一步实现了连续论域化离散论域。

（4）模糊推理
参考mandani推理（见上一篇博文）

（重心法是加权平均法的特例）
其中系数ki的选择根据实际情况而定。不同的系数决定系统具有不同的响应特性。当系数ki取隶属度μv(vi)时，就转化为重心法。
反模糊化方法的选择与隶属度函数形状的选择、推理方法的选择相关
Matlab提供五种解模糊化方法：（1）centroid：面积重心法；（2）bisector：面积等分法；（3）mom：最大隶属度平均法；（4）som最大隶属度取小法；（5）lom：大隶属度取大法；
在Matlab中，可通过setfis()设置解模糊化方法，通过defuzz()执行反模糊化运算。

模糊控制器的工作过程

（3）~（5）可以总结为一个查询表的形式。

模糊控制器的设计步骤

补充知识

模糊控制系统分类

1 按信号的时变特性分类
（1）恒值模糊控制系统
系统的指令信号为恒定值，通过模糊控制器消除外界对系统的扰动作用，使系统的输出跟踪输入的恒定值。也称为“自镇定模糊控制系统”，如温度模糊控制系统。
（2）随动模糊控制系统
系统的指令信号为时间函数，要求系统的输出高精度、快速地跟踪系统输入。也称为“模糊控制跟踪系统”或“模糊控制伺服系统”。

3 按静态误差是否存在分类
（1）有差模糊控制系统
将偏差的大小及其偏差变化率作为系统的输入为有差模糊控制系统。
（2）无差模糊控制系统
引入积分作用，使系统的静差降至最小。
4 按系统控制输入变量的多少分类
控制输入个数为1的系统为单变量模糊控制系统，控制输入个数>1的系统为多变量模糊控制系统。

Ref:https://www.cnblogs.com/long5683/p/9965200.html

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