模糊逻辑理论

3.1.2　模糊逻辑理论

模糊逻辑理论是由美国学者、加利福尼亚大学著名教授L.A.Zadeh于1965年首先提出的。模糊逻辑是以模糊数学为基础，应用语言规则表达方法和先进的计算机技术，由模糊推理进行判决的一种高级控制策略。它不仅适用于小规模单变量系统，而且逐渐向大规模、非线性复杂系统扩展。从广义上讲，模糊控制指的是应用模糊集合理论统筹考虑控制的一种控制方式［71］。

模糊辨识是一种不依赖于被辨识对象数学模型的仿人思维的辨识技术，它利用了该领域专家的先验知识进行近似推理。模糊逻辑的最大特征是它能将关于辨识对象的经验、知识表示成语言变量描述的规则，然后用这些规则去分辨、识别系统。因此，模糊辨识特别适用于数学模型未知的、复杂的、非线性系统的辨识。从信息的观点来看，模糊辨识是一类规则型的专家系统［72］。

输入、输出的规范化是指将输入、输出限制在规定的范围内，以便于辨识设计和实现。因为传感器的输入值不是模糊数，因此模糊化的过程就是将输入值转化为模糊量。模糊逻辑推理决定输出量的一个分布函数。清晰化过程就是将输出量的分布函数转换成规范化的输出量。最后，辨识系统将规范化的输出量转换为实际的输出值。

模糊理论能够将先前有关的系统知识结合到模糊规则集中，以人们易于理解的方式表达出来。据许多专家应用实践论证，模糊系统在处理语言信息方面比如对规则的处理上具有很多的优势，一般在专家系统中应用得比较多，目前广泛应用于过程控制、预测等方面。模糊规则的获取主要依赖于人们的经验和知识，但是在很多时候专家知识很难得到或者仅仅得到一部分数字信息，甚至这些信息还是不完全的，就需要研究结合其他方法，改进这一缺陷。