区间值 Trapmf-Trimf 模型提升倒立摆模糊控制性能

本文主要探讨了单级倒立摆的区间值模糊控制方法，基于2013年的研究成果。倒立摆作为一种经典控制系统，因其结构简单且易于实现控制，一直以来都是智能控制领域的重要研究对象。区间值模糊控制相较于传统的点值模糊控制，具有显著的优势，它能够更好地处理不确定性信息和模糊性，更接近人类的决策过程。 文章首先介绍了模糊集和模糊控制的基本概念，由Zadeh教授在1965年提出的模糊集理论奠定了这一领域的基础。倒立摆的模糊控制因其适应性和鲁棒性，近年来受到了广泛关注。研究者们如赵潇菲、刘丽和李洪兴等人分别对柔性倒立摆、泛逻辑控制器以及自适应变论域模糊控制进行了深入研究，但这些研究均采用了点值模糊集。 在此背景下，作者引入了区间值模糊集（IVFSs），这是一种特殊的type-2模糊集，其特点是使用区间而不是点来表示模糊性。IVFSs能够更好地反映现实世界的模糊性，因为实际推理过程中往往涉及到不确定性范围，而不仅仅是单一的取值点。本文的主要贡献在于将这种区间值模糊控制理论应用于倒立摆的稳定控制中。 作者选择了Trapmf（梯形隶属函数）和Trimf（三角形隶属函数）作为输入和输出变量的隶属函数，构建了区间结构。然后，通过Matlab 7.0和固高科技公司的直线倒立摆控制系统，设计并实施了区间值模糊控制器。实验结果显示，采用区间值模糊控制的倒立摆系统相较于点值模糊控制表现出了更好的性能，这表明该方法在处理复杂动态系统时具有更高的精度和稳定性。 文章最后部分详细描述了倒立摆实物系统的简要介绍和实验设置，包括实际的硬件平台和控制策略的具体实施步骤。通过对实验数据的对比分析，文章证实了区间值模糊控制在倒立摆系统中的优势，并为进一步研究提供了有价值的数据支持和理论依据。 总结来说，这篇论文深入探讨了区间值模糊控制在单级倒立摆系统中的应用，展示了其在提高控制性能和应对不确定性方面的优势，对于模糊控制技术的实际应用和发展具有重要意义。