图像处理应用实例：高斯模糊原理与算法
图像处理应用实例：高斯模糊原理与算法
小知识：
高斯模糊是图像处理中广泛使用的技术、通常用它来减小噪声以及降低细节层次。这种模糊技术生产的图像的视觉效果是好像经过一个半透明的屏幕观察图像。高斯模糊也用语计算机视觉算法中的预处理阶段以增强图像在不同尺寸下的图像效果。
通常，图像处理软件会提供“模糊”（blur）滤镜，使图片产生模糊的效果。
“模糊”的算法有很多种，其中有一种叫做“高斯模糊”（Gaussian Blur）。它将正态分布（又名“高斯分布”）用于图像处理。
本文介绍“高斯模糊”的算法，你会看到这是一个非常简单易懂的算法。本质上，它是一种数据平滑技术（data smoothing），适用于多个场合，图像处理恰好提供了一个直观的应用实例。
一、高斯模糊的原理
所谓“模糊”，可以理解成每一个像素都取周边像素的平均值。
上图中，2是中间点，周边点都是1。
“中间点”取“周围点”的平均值，就会变成1。在数值上，这是一种“平滑化”。在图形上，就相当于产生“模糊”效果，“中间点”失去细节。
显然，计算平均值时，取值范围最大，“模糊效果”越强烈。
上面分别是原图、模糊半径3像素、模糊半径10像素的效果。模糊半径越大，图像就越模糊。从数值角度看，就是数值越平滑。
接下来的问题就是，既然每个点都要取周边像素的平均值，那么应该如何分配权重呢？
如果使用简单平均，显然不是很合理，因为图像都是连续的，越靠近的点关系越密切，越远离的点关系越疏远。因此，加权平均更合理，距离越近的点权重越大，距离越远的点权重越小。
二、正态分布的权重
正态分布显然是一种可取的权重分配模式。
在图形上，正态分布是一种钟形曲线，越接近中心，取值越大，越远离中心，取值越小。
计算平均值的时候，我们只需要将“中心点”作为原点，其他点按照其在正态曲线上的位置，分配权重，就可以得到一个加权平均值。
三、高斯函数
上面的正态分布是一维的，图像都是二维的，所以我们需要二维的正态分布。
正态分布的密度函数叫做“高斯函数”（Gaussian function）。它的一维形式是：
其中，μ是x的均值，σ是x的方差。因为计算平均值的时候，中心点就是原点，所以μ等于0。
根据一维高斯函数，可以推导得到二维高斯函数：
有了这个函数，就可以计算每个点的权重了。
四、权重矩阵
假定中心点的坐标是（0，0），那么距离它最近的8个点的坐标如下：
更远的点以此类推。
为了计算权重矩阵，需要设定σ的值。假定σ=1.5，则模糊半径为1的权重矩阵如下：
这9个点的权重总和等于0.4787147，如果只计算这9个点的加权平均，还必须让它们的权重之和等于1，因此上面9个值还要分别除以0.4787147，得到最终的权重矩阵。
https://www.sodocs.net/doc/da9286640.html,
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五、计算高斯模糊
有了权重矩阵，就可以计算高斯模糊的值了。假设现有9个像素点，灰度值（0-255）如下：
每个点乘以自己的权重值：
得到
将这9个值加起来，就是中心点的高斯模糊的值。
对所有点重复这个过程，就得到了高斯模糊后的图像。如果原图是彩色图片，可以对RGB三个通道分别做高斯模糊。
六、边界点的处理
如果一个点处于边界，周边没有足够的点，怎么办？
一个变通方法，就是把已有的点拷贝到另一面的对应位置，模拟出完整的矩阵。
数值分析公式、定理等
第一章 绪论 1. *x ＝ n 21k a a a .010?±，如果｜*x －x|≤0.5n k 10-?（这里n 是使此式成立的最大正整数），则称*x 为x 的具有n 位有效数字的近似值。 2．定理：设x 的近似值*x 有（1-1）的表示式： （１）如果*x 有n 位有效数字，则 n 11 10a 21|x ||x x |-**?≤ - （２）如果n 1110) 1a (21 | x ||x x |-* *?+≤ -，则*x 至少有n 位有效数字。 第二章 非线性方程根求解 1. （零点存在定理）如果f(x)在[a,b]上连续，使f(a)?f(b)<0，则必存在α∈(a,b)，使f(α)=0。 2.二分法的误差： |1 k 1k k k 2a b |x x ||x x +-*-=-≤- 3. 局部收敛性：设α是f(x)=0的根，若存在α的一个邻域?，当迭代初值属于?时，迭代法得到的序列{k x }收敛到α，则称该迭代法关于根α具有局部收敛性。 4. 收敛速度：设i x 为第i 次迭代值，α是f(x)=0的根，令α-=εi i x ，且假设迭代收敛，即α=∞ →i i x lim 。若存在实数P ≥1，使 c | |||lim p i 1i i =εε+∞ →≠0 ，则称此方法关于根α具有P 阶收敛速度。C 称为渐近误差常数，渐近误差常数C 与f(x)有关。C ≠0保证了P 的唯一性。对于特殊的函数，C 可能为零，此时，由这个函数针对此方法迭代产生的序列收敛得更快。一般情况下，P 越大，收敛就越快。当P=1时，我们称为线性收敛。P>1，称为超线性收敛。P=2，称为平方收敛。 5.牛顿迭代法：) x (f ) x (f x x k k k 1k '- =+ 定理3：如果方程f(x)=0的根α是单根，且在α的某领域内f(x)具有二阶的连续导数,则Newton 迭代法必是局部收敛的 且 ) (f 2)(f lim 2i 1 i i α'α''- =εε+∞ →（即具有二阶收敛速度） 定理4：如果α是方程f(x)=0的r 重根（r>1），且f(x)在α的某邻域内具有r 阶连续导数，则Newton 法具有局部收敛性，且具有线性收敛速度。 定理5：如果α是方程f(x)=0的r 重根（r>1），且f(x)在α的某邻域内具有r+2阶连续导数，则修正Newton 迭代公式：)x ()x (f r x x i i i 1i '?-=+，具有局部收敛性，且具有二阶收敛速度。
数学分析·下定义及定理
第十二章 数项级数 1、级数的收敛性 定义1 给定一个数列{}n u ，对它的各项依次用“+”号连接起来的表达式 ???++???++n u u u 21 （1） 称为数项级数或无穷级数（也常简称级数），其中n u 称为数项级数（1）的通项. 数项级数（1）也常写作: ∑∞ =1 n n u 或简单写作 ∑n u . 数项级数（1）的前n 项之和，记为 n n k k n u u u u S +???++==∑=211 ， （2） 称它为数项级数（1）的第n 个部分和，也简称部分和. 定义 2 若数项级数（1）的部分和数列{}n S 收敛于S （即S S n n =∞ →lim ），则称数项级 数（1）收敛，称S 为数项级数（1）的和，记作 ???++???++=n u u u S 21或∑=n u S . 若{}n S 是发散数列，则称数项级数（1）发散. 定理12.1（级数收敛的柯西准则）级数（1）收敛的充要条件是：任给正数ε，总存在正整数N ，使得当m >N 以及对任意的正整数，都有 p m m m u u u ++++???++21<ε. （6） 定理12.2 若级数∑n u 与 ∑n υ 都收敛，则对任意常数,,d c 级数 ()∑+n n d cu υ亦收 敛，且 ()∑∑∑+=+. n n n n d u c d cu υυ 定理12.3 去掉、增加或改变级数的有限个项并不改变级数的收敛性.
定理12.4 在收敛级数的项中任意加括号，即不改变级数的收敛性，也不改变级数的和。 正向级数 定理12.5 正项级数 ∑n u 收敛的充要条件：部分和数列{}n S 有界，即存在某个正数M ， 对一切正整数n 有n S 物理与电子工程学院 《人工智能》 课程设计报告 课题名称关于模糊控制理论的综述 专业自动化 班级 11级3班 学生姓名郑艳伟 学号 指导教师崔明月 成绩 2014年6月18日 关于模糊控制理论的综述 摘要：模糊控制方法是智能控制的重要组成部分，本文简要回顾了模糊控 制理论的发展，详细介绍了模糊控制理论的原理和模糊控制器的设计步骤， 分析了模糊控制理论的优缺点以及模糊控制需要完善或继续研究的内容，根 据各种模糊控制器的不同特点，对模糊控制在电力系统中的应用进行了分 类，并分析了各类模糊控制器的应用效能.最后，展望了模糊控制的发展趋 势与动态. 关键词：模糊控制；模糊控制理论；模糊控制系统；模糊控制理论的发展模糊控制是以模糊集理论、模糊语言变量和模糊控制逻辑推理为基础的一种智能控制方法，从行为上模拟人的思维方式，对难建模的对象实施模糊推理和决策的一种控制方法.模糊控制作为智能领域中最具有实际意义的一种控制方法，已经在工业控制领域、电力系统、家用电器自动化等领域中解决了很多的问题，引起了越来越多的工程技术人员的兴趣. 模糊控制系统简介 模糊控制系统是以模糊集合论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制技术.1965年美国的扎德[1]创立了模糊集合论, 1973 年, 他给出了模糊逻辑控制的定义和相关的定理.1974 年英国的Mamdani 首先用模糊控制语句组成模糊控制器,并把它用于锅炉和蒸汽机的控制, 在实验室获得成功, 这一开拓性的工作标志着模糊控制论的诞生. 模糊控制系统主要是模拟人的思维、推理和判断的一种控制方法, 它将人的经验、常识等用自然语言的形式表达出来, 建立一种适用于计算机处理的输入输出过程模型, 是智能控制的一个重要研究领域.从信息技术的观点来看, 模糊控制是一种基于规则的专家系统.从控制系统技术的观点来看, 模糊控制是一种普遍的非线性特征域控制器. 相对传统控制, 包括经典控制理论与现代控制理论.模糊控制能避开对象的数学模型(如状态方程或传递函数等) , 它力图对人们关于某个控制问题的成功与失败和经验进行加工, 总结出知识, 从中提炼出控制规则, 用一系列多维模糊条件语句构造系统的模糊语言变量模型, 应用CRI 等各类模糊推理方法, 求极限的方法 具体方法 ⒈利用函数极限的四则运算法则来求极限 定理1①：若极限)(lim 0 x f x x →和)(lim x g x x →都存在，则函数)(x f ±)(x g ，)()(x g x f ? 当0x x →时也存在且 ①[])()()()(lim lim lim 0 .0 x g x f x g x f x x x x x →→→±=± ②[])()()()(lim lim lim 0 x g x f x g x f x x x x x x →→→?=? 又若0)(lim 0 ≠→x g x x ，则 ) () (x g x f 在0x x →时也存在，且有 )()()() (lim lim lim 0 x g x f x g x f x x x x x x →→→= 利用极限的四则运算法则求极限，条件是每项或每个因子极限存在，一般所给的变量都不满足这个条件，如 ∞ ∞、00 等情况，都不能直接用四则运算法则，必须要对变量进行变形，设法消去分子、分母中的零因子，在变形时，要熟练掌握饮因式分解、有理化运算等恒等变形。 " 例1：求24 22 lim ---→x x x 解：原式=()()()022 22lim lim 22 =+= -+-- - →→x x x x x x ⒉用两个重要的极限来求函数的极限 ①利用1sin lim =→x x x 来求极限 1sin lim 0 =→x x x 的扩展形为： 令()0→x g ，当0x x →或∞→x 时，则有 ()()1sin lim 0=→x g x g x x 或()()1sin lim =∞ →x g x g x 例2：x x x -→ππ sin lim 解：令t=x -π.则sinx=sin(-π t)=sint, 且当π→x 时0→t 故 1sin sin lim lim 0 ==-→→t t x x t x ππ ~ 例3：求() 11 sin 21 lim --→x x x 解：原式=()()()()()()()211sin 1111sin 1221 21lim lim =--?+=-+-+→→x x x x x x x x x ②利用e x x =+∞→)1 1(lim 来求极限 e x x =+∞ →)1 1(lim 的另一种形式为e =+→α α α1 )1(lim .事实上，令 .1 x =α∞→x .0→?α所以=+=∞ →x x x e )11(lim e =+→ααα1 0)1(lim 例4: 求x x x 1 )21(lim +→的极限 解：原式=221 210)21()21(lim e x x x x x =?? ?+????+→ 利用这两个重要极限来求函数的极限时要仔细观察所给的函数形式只有形式符合或经过变化符合这两个重要极限的形式时才能够运用此方法来求极限。一般常用的方法是换元法和配指数法。 ⒊利用等价无穷小量代换来求极限 所谓等价无穷小量即.1) () (lim =→x g x f x x 称)(x f 与)(x g 是0x x →时的等价无穷小量，记作)(x f )(~x g .)(0x x →. 数学分析学习方法 数学分析是基础课、基础课学不好，不可能学好其他专业课。工欲善其事，必先利其器。这门课就是器。学好它对计算科学专业的学生都是极为重要的。这里，就学好这门课的学习方法提一点建议供同学们参考。 1.提高学习数学的兴趣 首先要有学习数学的兴趣。两千多年前的孔子就说过：“知之者不如好之者，好之者不如乐之者。”这里的“好”与“乐”就是愿意学、喜欢学，就是学习兴趣，世界知名的伟大科学家、相对论学说的创立者爱因斯坦也说过：“在学校里和生活中，工作的最重要动机是工作中的乐趣。”学习的乐趣是学习的主动性和积极性，我们经常看到一些同学，为了弄清一个数学概念长时间埋头阅读和思考；为了解答一道数学习题而废寝忘食。这首先是因为他们对数学学习和研究感兴趣，很难想象，对数学毫无兴趣，见了数学题就头痛的人能够学好数学，要培养学习数学的兴趣首先要认识学习数学的重要性，数学被称为科学的皇后，它是学习科学知识和应用科学知识必须的工具。可以说，没有数学，也就不可能学好其他学科；其次必须有钻研的精神，有非学好不可的韧劲，在深入钻研的过程中，就可以领略到数学的奥妙，体会到学习数学获取成功的喜悦。长久下去，自然会对数学产生浓厚的兴趣，并激发出学好数学的高度自觉性和积极性。用兴趣推动学习，而不是用任务观点强迫自己被动地学习数学。 2.知难而进，迂回式学习 首先要培养学习数学分析的兴趣和积极性，还要不怕挫折，有勇气面对遇到的困难，有毅力坚持继续学习，这一点在刚开始进入大学学习数学分析时尤为重要。 中学数学和大学数学，由于理论体系的截然不同，使得同学们会在学习该课程开始阶段遇到不小的麻烦，这时就一定得坚持住，能够知难而进，继续跟随老师学习。 模糊控制的基本原理 模糊控制是以模糊集合理论、模糊语言及模糊逻辑为基础的控制，它是模糊数学在控制系统中的应用，是一种非线性智能控制。 模糊控制是利用人的知识对控制对象进行控制的一种方法，通常用“if条件，then结果”的形式来表现，所以又通俗地称为语言控制。一般用于无法以严密的数学表示的控制对象模型，即可利用人（熟练专家）的经验和知识来很好地控制。因此，利用人的智力，模糊地进行系统控制的方法就是模糊控制。模糊控制的基本原理如图所示： i .......... 濮鬧挖制器.. (1) 模糊控制系统原理框图 它的核心部分为模糊控制器。模糊控制器的控制规律由计算机的程序实现，实现一步模糊控制算法的过程是：微机采样获取被控制量的精确值，然后将此量与给定值比较得到误差信号E; —般选误差信号E作为模糊控制器的一个输入量，把E 的精确量进行模糊量化变成模糊量，误差E的模糊量可用相应的模糊语言表示；从而得到误差E的模糊语言集合的一个子集e（e实际上是一个模糊向量）; 再由e和模糊控制规则R（模糊关系）根据推理的合成规则进行模糊决策，得到模糊控制量u 为： u R 式中u为一个模糊量；为了对被控对象施加精确的控制，还需要将模糊量u 进行非模糊化处理转换为精确量：得到精确数字量后，经数模转换变为精确的模拟量送给执行机构，对被控对象进行一步控制；然后，进行第二次采样，完成第二步控制 %二这样循环下去，■就实现了被控对象的模糊控制「..................... ""模糊控制（FUZZy Control/是'以模糊集合理论"模糊语言变量和模'糊逻辑推理''' 为基础的一种计算机数字控制。模糊控制同常规的控制方案相比，主要特点有：（1）模糊控制只要求掌握现场操作人员或有关专家的经验、知识或操作数据， 不需要建立过程的数学模型，所以适用于不易获得精确数学模型的被控过程，或结构参数不很清楚等场合。 （2）模糊控制是一种语言变量控制器，其控制规则只用语言变量的形式定性的表达，不用传递函数与状态方程，只要对人们的经验加以总结，进而从中提炼出规则，直接给出语言变量，再应用推理方法进行观察与控制。 （3）系统的鲁棒性强，尤其适用于时变、非线性、时延系统的控制。 ⑷ 从不同的观点出发，可以设计不同的目标函数，其语言控制规则分别是独立的，但是整个系统的设计可得到总体的协调控制。 它是处理推理系统和控制系统中不精确和不确定性问题的一种有效方法，同 定义1 给定两个非负实数 其中00,a b 为非负整数，(),1,2,k k a b k =L 为整数，若有 则称x 与y 相等，记为x y =. 定义2 定义3 绝对值得一些性质 定义4 区间和邻域 定义5 有界的定义 定义6 确界的定义 定理1 定理一 确界原理 定理2 推广的确界原理 任一非空数集必有上、下确界（正常的或非正常的）. 函数的概念 定义1 函数的四则运算 初等函数 定义2 几个重要的等式（不等式） 数列极限 定义1 收敛数列的性质 定义1 设{}n a 为数列，{}k n 为正整数集N +的无限子集，且12k n n n <<< 无穷小量阶的比较（定义见下页末） 函数极限存在的条件 两个重要极限 常见的几个等价无穷小量 函数的连续 区间上的连续函数 连续函数的性质 导数和微分 定义2单侧导数 导函数 导数的几何意义 求导法则 反函数的导数 复合函数的导数 基本求导法则 基本初等函数导数公式 参变量函数的导数 高阶导数 定义略 微分 定义1 定理5.10 可微函数 若函数在定义区间上每一点都可微，则称函 数为可微函数. 微分的运算法则 高阶微分 模糊控制原理与应用 实验讲义 实验学时： 4 单位：电信学院 撰写人：谢仕宏 审核：周强、亢洁、王素娥 题目：模糊控制系统建模与仿真分析 (3) 一、实验目的 (3) 二、实验学时：4学时 (3) 三、实验原理 (3) 四、实验内容 (9) 题目：模糊控制系统建模与仿真分析 一、实验目的 1、熟悉Matlab软件的基本操作方法 2、掌握用matlab/Fuzzy logic toolbox进行模糊控制系统建模仿真的基本方法。 3、熟悉模糊控制系统设计的基本方法 二、实验学时：4学时 三、实验原理 MATLAB R2008提供了建立模糊逻辑推理系统的仿真工具箱——Fuzzy Logic Toolbox，版本为Fuzzy Logic Toolbox2.2.7。建立模糊逻辑推理系统有两种基本方法，第一种方法是借助模糊推理系统编辑器（Fuzzy Logic Editor）的图形界面工具建立模糊逻辑推理系统，第二种方法是利用命令建立模糊逻辑推理系统。第一种方法使用简单、建模方便，适合于初学模糊逻辑控制系统建模与仿真的读者。第二种方法稍难一些，但对深入了解模糊逻辑推理系统的MATLAB仿真知识大有帮助。下面分别讲述两种方法，读者可自行选择阅读。 1模糊逻辑工具箱图形界面工具 模糊逻辑工具箱图形工具是为了方便用户建立模糊推理系统而推出的图形化设计工具，在这里可快速方便的建立模糊推理系统并观测模糊规则、推理输出等。模糊逻辑推理图形工具主要包括：基本模糊推理系统编辑器（fuzzy）、隶属函数编辑器（mfedit）、模糊规则编辑器（ruleedit）、模糊规则观测器（ruleview）、模糊推理输入输出曲面观测器（surfview）。下面分别介绍它们的基本使用方法。 1.1基本模糊推理系统编辑器 在Command Windows输入“fuzzy”命令，弹出如下图 1所示的“FIS Editor”（模糊推理系统编辑器）窗口。在这里可以对包括输入、输出模糊语言变量的名称、模糊推理系统的类型和名称、模糊逻辑推理的各种运算（与、或、蕴含、规则合成、解模糊化）等高层属性进行编辑。同时,还可以打开模糊推理系统的隶属函数编辑器（mfedit）、模糊规则编辑器（ruleedit）、模糊规则观测器（ruleview）、模糊推理输入输出曲面观测器（surfview）。 第一章 变量与函数 §1 函数的概念 一 变量 变量、常量、实数性质、区间表示 二 函数 １．定义１ 设,X Y R ?，如果存在对应法则f ，使对x X ?∈，存在唯一的一个数y Y ∈与之对应，则称f 是定义在数集X 上的函数，记作:f X Y →(|x y →).也记作|()x f x →。习惯上称x 自变量， y 为因变量。函数f 在点x 的函数值，记为()f x ，全体函数值的集合称为函数f 的值域，记作()f X . {}()|(),f X y y f x x X ==∈。 ２．注 （1） 函数有三个要素，即定义域、对应法则和值域。 例：1）()1,,f x x R =∈ {}()1,\0.g x x R =∈（不相同，对应法则相同，定义域不同） 2）()||,,x x x R ?=∈ ().x x R ψ= ∈（相同，对应法则的表达形式不同） 。 （2）函数的记号中的定义域Ｄ可省略不写，而只用对应法则f 来表示一个函数。即“函 数()y f x =”或“函数f ”。 （3）“映射”的观点来看，函数f 本质上是映射，对于a D ∈，()f a 称为映射f 下a 的 象。a 称为()f a 的原象。 3. 函数的表示方法 1 主要方法：解析法（分式法）、列表法和图象法。 2 可用“特殊方法”来表示的函数。 分段函数：在定义域的不同部分用不同的公式来表示。 例： 1,0sgn 0,01,0x x x x >?? ==??-，则称f 为X 上的严格减函数。 PID控制与模糊控制的比较 专业：控制理论与控制工程 班级：级班 姓名：X X X 学号： xxxxxxxxxxxxxx 摘要：介绍了PID控制系统和模糊控制系统的工作原理。PID控制器结构简单，实现简单，控制效果良好，已经得到了广泛的应用。而模糊控制器相对复杂，但在许多的智能化家用电器中也得到了大量应用。但对于一个简单的系统来讲，哪一种控制方法更好，是不是越智能的控制就能得到越好的效果。 关键词：PID控制，模糊控制，比较 Abstract: Introduced the working principle of PID control system and fuzzy control system. PID controller structure is simple, implementation is simple, the control effect is good, has been widely used. And fuzzy controller is relatively complicated, but in a lot of intelligent household appliances also received a large number of applications. But for a simple system, which kind of control method is better, is weather the intelligent control can obtain the good effect. Key words: PID control, fuzzy control, compare 模糊控制是一种以模糊集合论、模糊语言变量以及模糊推理为数学基础的新型计算机 控制方法。显然，模糊控制的基础是模糊数学，模糊控制的实现手段是计算机。本章 着重介绍模糊控制的基本思想、模糊控制的基本原理、模糊控制器的基本设计方法和 模糊控制系统的性能分析。 随着科学技术的飞速发展，在那些复杂的、多因素影响的严重非线性、不确定性、多 变性的大系统中，传统的控制理论和控制方法越来越显示出局限性。长期以来，人们 期望以人类思维的控制方案为基础，创造出一种能反映人类经验的控制过程知识，并 可以达到控制目的，能够利用某种形式表示出来，而且这种形式既能取代那种精密、 反复、有错误倾向的模型建造过程，又能避免精密的估计模型方程中各种方案的过程，同时还很容易被实现的、简单而灵活的控制方式。于是，模糊控制理论及其技术便应 运而生。 模糊数学的鼻祖——美国加利福尼亚大学电气工程系教授扎德(L．A．zadeh)于1965 年首次提出了“模糊集合”的概念，1973年又进一步研究了模糊语言处理，这些理论研究给模糊控制理论提供了数学依据，为模糊推理打下了理论基础，使得有人的经验 参与的控制过程成为了实际可能。1974年，英国伦敦大学教授马丹（E．H．MamdanU)制造出当时世界上第一个用于锅炉和蒸汽机控制的模糊控制器， 距今仅仅30来年，各种各样的模糊控制系统被研制成功，其发展之快、成果之多和被世人重视的程度都是少有的。各种各样的家用电器的控制系统，各种熔炉、电气炉、 水泥生成炉的控制系统，核能发电供水控制系统，汽车控制系统，电梯控制系统，机 器人控制系统，以及活跃于航空航天、通信领域的专家系统等模糊控制系统的广泛应 用取得了明显效益，与传统控制相比展示了无比的优越性。当前，模糊控制理论与技 术的深入研究和在美国、日本、中国、欧洲、东南亚等国家和地区的广泛应用引起人 们更广泛的关注. 1.1 模糊控制方法的研究现状 L.A.Zadeh基于其模糊集概念最早提出了简单模糊控制理论，简单模糊控制器和常规的控制器相比较具有无需建立被控对象的数学模型、对被控对象的非线性和时变性具有 一定的适应能力的特点，然而它也存在着一定的缺陷： (1)精度不太高。这主要是由于模糊控制表的量化等级有限而造成的，通过增加量化等级数目虽可提高精度，但查询 表将过于庞大，需占用较大空间，使运算时间增加。实际上，如果模糊控制器不引人 积分机制，原则上误差总是存在的。 (2)自适应能力有限。由于量化因子和比例因子都是固定的，当对象参数随环境的变迁而变化时，它不能对自己的控制规则进行有效的 调整，从而使其良好的性能不能得到充分的发挥。 (3)易产生振荡现象。如果查询表构造不合理，或量化因子和比例因子选择不当，都会产生振荡。 第一章变量与函数 § 1函数的概念 一变量变量、常量、实数性质、区间表示 二函数1.定义1 设X,Y R ,如果存在对应法则f ,使对x X ,存在唯一的一个数y Y与之对应，则称f是定义在数集X上的函数，记作f:X Y(x| y).也记作x| f(x)。习惯上称x自变量，y为因变量。函数f在点x的函数值，记为f(x),全体函数值的集合称为函数f的值域，记作f (X) f (X) y | y f(x),x X。 2 ?注 (1)函数有三个要素，即定义域、对应法则和值域。 例：1) f (x) 1,x R, g(x) 1,x R 0 .(不相同，对应法则相同，定义域不同) 2) (x) | x |, x R, (x) x2, x R.(相同，对应法则的表达形式不同) (2)函数的记号中的定义域D可省略不写，而只用对应法则f来表示一个函数。即“函数y f (x) ”或“函数f (3)“映射”的观点来看，函数f本质上是映射，对于a D，f (a)称为映射f下a的象。a 称为f (a)的原 象。 3.函数的表示方法 1 主要方法：解析法(分式法)、列表法和图象法。 2 可用“特殊方法”来表示的函数。 分段函数：在定义域的不同部分用不同的公式来表示。 1,x 0 例：sgnx 0, x 0，(符号函数) 1,x 0 用语言叙述的函数。例：1) y [x] ( x的最大整数部分) 1,当x为有理数， 2) D(x) (D irichlet) 0,当x为无理数， 三函数的一些几何特性1、单调函数定义2 设f为定义在X上的函数，x1, x2 X,x1 x2, (1)若 f (x i ) f (x2)，则称f为X上的增函数；若f (x-i) f (x2)，则称f为X上的严格增函数。(2) 若 f(xO f(X2)，则称f为X上的减函数；若f(xj f(X2)，则称f为X上的严格减函数。 例：证明：y x3在(，)上是严格增函数。 目录 摘要 (1) 1 模糊控制简介 (1) 1.1 模糊控制方法的研究现状 (2) 1.2 模糊控制的特点 (2) 1.3模糊控制的研究对象 (3) 1.4模糊控制的展望 (3) 2 模糊控制器的结构与工作原理 (4) 2.1基本结构与组成 (4) 2.2一般模糊控制器各主要环节的功能 (4) 2.3隶属函数的确定原则和基本确定方法 (5) 2.4模糊条件语句与模糊控制规则 (6) 2.5模糊量的判决方法 (6) 2.6模糊控制规则的设计和模糊化方法 (8) 2.7解模糊化 (8) 3 模糊控制器的设计 (9) 4 关于模糊(及智能)控制理论与技术发展的思考 (11) 参考文献 (12) 摘要 摘要：本文主要介绍了模糊控制系统的研究现状、特点，以及模糊控制器的结构与工作原理。同时对模糊控制器的设计进行了介绍和分析，对于其基本步骤和过程进行陈述，最后就模糊(及智能)控制理论与技术发展进行总结性的思考。 关键词：模糊控制；模糊控制器；模糊量；模糊化方法 引言 模糊控制是近代控制理论中的一种基于语言规则与模糊推理的高级控制策略和新颖技术，它是智能控制的一个重要分支，发展迅速，应用广泛，实效显著，引人关注[13]。随着科学技术的进步，现代工业过程日趋复杂，过程的严重非线性、不确定性、多变量、时滞、未建模动态和有界干扰，使得控制对象的精确数学模型难以建立，单一应用传统的控制理论和方法难以满足复杂控制系统的设计要求。而模糊控制则无需知道被控对象的精确数学模型，且模糊算法能够有效地利用专家所提供的模糊信息知识，处理那些定义不完善或难以精确建模的复杂过程。因此，模糊控制成为了近年来国内外控制界关注的热点研究领域。 1 模糊控制简介 模糊控制是一种以模糊集合论、模糊语言变量以及模糊推理为数学基础的新型计算机控制方法。显然，模糊控制的基础是模糊数学，模糊控制的实现手段是计算机。本章着重介绍模糊控制的基本思想、模糊控制的基本原理、模糊控制器的基本设计方法和模糊控制系统的性能分析。 随着科学技术的飞速发展，在那些复杂的、多因素影响的严重非线性、不确定性、多变性的大系统中，传统的控制理论和控制方法越来越显示出局限性。长期以来，人们期望以人类思维的控制方案为基础，创造出一种能反映人类经验的控制过程知识，并可以达到控制目的，能够利用某种形式表示出来，而且这种形式既能取代那种精密、反复、有错误倾向的模型建造过程，又能避免精密的估计模型方程中各种方案的过程，同时还很容易被实现的、简单而灵活的控制方式。于是，模糊控制理论及其技术便应运而生。 模糊数学的鼻祖——美国加利福尼亚大学电气工程系教授扎德(L．A．zadeh)于1965年首次提出了“模糊集合”的概念，1973年又进一步研究了模糊语言处理，这些理论研究给模糊控制理论提供了数学依据，为模糊推理打下了理论基础，使得有人的经验参与的控制过程成为了实际可能。1974年，英国伦敦大学教授马丹（E．H．MamdanU)制造出当时世界上第一个用于锅炉和蒸汽机控制的模糊控制器，距今仅仅30来年，各种各样的模糊控制系统被研制成功，其发展之快、成果之多和被世人重视的程度都是少有的。各种各样的家用电器的控制系统，各 数学分析公式定理1- 11章 第一章 变量与函数 §1 函数的概念 一 变量 变量、常量、实数性质、区间表示 二 函数 １．定义１ 设,X Y R ?，如果存在对应法则f ，使对x X ?∈，存在唯一的一个数 y Y ∈与之对应，则称f 是定义在数集X 上的函数，记作:f X Y →(|x y →).也记作|()x f x →。 习惯上称x 自变量，y 为因变量。函数f 在点x 的函数值，记为()f x ，全体函数值的集合称为函数f 的值域，记作()f X . {}()|(),f X y y f x x X ==∈。 ２．注 （1） 函数有三个要素，即定义域、对应法则和值域。 例：1）()1,,f x x R =∈ {}()1,\0.g x x R =∈（不相同，对应法则相同，定义 域不同） 2）()||,,x x x R ?=∈ ().x x R ψ=∈（相同，对应法则的表达形式不 同）。 （2）函数的记号中的定义域Ｄ可省略不写，而只用对应法则f 来表示一 个函数。即“函数()y f x =”或“函数f ”。 （3）“映射”的观点来看，函数f 本质上是映射，对于a D ∈，()f a 称为映 射f 下a 的象。a 称为()f a 的原象。 3. 函数的表示方法 1 主要方法：解析法（分式法）、列表法和图象法。 2 可用“特殊方法”来表示的函数。 分段函数：在定义域的不同部分用不同的公式来表示。 例： 1,0 sgn 0,01,0x x x x >?? ==??- 用语言叙述的函数。 例：１）[]y x =（x 的最大整数部 分） ２）1,()0,x D x x ?=? ?当为有理数, 当为无理数, （Ｄirichlet ） 三 函数的一些几何特性 1、单调函数 定义2 设f 为定义在X 上的函数，1212,,,x x X x x ?∈< （１）若12()()f x f x ≤，则称f 为X 上的增函数；若12()()f x f x <，则称f 为X 上的严格增函数。（２）若12()()f x f x ≥，则称f 为X 上的减函数；若12()()f x f x >，则称f 为X 上的严格减函数。 例：证明：3y x =在(,)-∞+∞上是严格增函数。 例：讨论函数[]y x =在Ｒ上的单调性。 注：单调性与所讨论的区间有关，区间必须关于原点对称。 2、奇函数和偶函数 定义3 设X 为对称于原点的数集，f 为定义在X 上的函数。若对每一个x X ∈，有（１）()()f x f x -=-，则称f 为Ｄ上的奇函数；（２）()()f x f x -=，则称f 为 X 上的偶函数。 注：（１）从函数图形上看，奇函数的图象关于原点对称（中心对称），偶函数的图象关于y 轴对称； （２）奇偶性的前提是定义域对称； 模糊控制理论 模糊控制理论是以模糊数学为基础,用语言规则表示方法和先进的计算机技术,由模糊推理进行决策的一种高级控制策。模糊控制作为以模糊集合论、模糊语言变量及模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制，它已成为目前实现智能控制的一种重要而又有效的形式尤其是模糊控制和神经网络、遗传算法及混沌理论等新学科的融合，正在显示出其巨大的应用潜力。实质上模糊控制是一种非线性控制，从属于智能控制的范畴。模糊控制的一大特点是既具有系统化的理论，又有着大量实际应用背景。 本文简单介绍了模糊控制的概念及应用，详细介绍了模糊控制器的设计，其中包含模糊控制系统的原理、模糊控制器的分类及其设计元素。 “模糊”是人类感知万物,获取知识,思维推理,决策实施的重要特征。“模糊”比“清晰”所拥有的信息容量更大,内涵更丰富,更符合客观世界。模糊逻辑控制(Fuzzy Logic Control)简称模糊控制(Fuzzy Control)，是以模糊集合论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制技术。模糊控制理论是由美国著名的学者加利福尼亚大学教授Zadeh·L·A于1965年首先提出,它是以模糊数学为基础,用语言规则表示方法和先进的计算机技术,由模糊推理进行决策的一种高级控制策。在1968～1973年期间Zadeh·L·A先后提出语言变量、模糊条件语句和模糊算法等概念和方法，使得某些以往只能用自然语言的条件语句形式描述的手动控制规则可采用模糊条件语句形式来描述，从而使这些规则成为在计算机上可以实现的算法。1974年,英国伦敦大学教授Mamdani·E·H研制成功第一个模糊控制器, 并把它应用于锅炉和蒸汽机的控制，在实验室获得成功。这一开拓性的工作标志着模糊控制论的诞生并充分展示了模糊技术的应用前景。 模糊控制实质上是一种非线性控制，从属于智能控制的范畴。模糊控制的一大特点是既具有系统化的理论，又有着大量实际应用背景。模糊控制的发展最初在西方遇到了较大的阻力；然而在东方尤其是在日本，却得到了迅速而广泛的推广应用。其 模糊控制的优点 1简化系统设计的复杂性，特别适用于非线性、时变、模型不完全的系统上。 2利用控制法则来描述系统变量间的关系。 3不用数值而用语言式的模糊变量来描述系统，模糊控制器不必对被控制对象建立完整的数学模式。 4模糊控制器是一语言控制器，使得操作人员易于使用自然语言进行人机对话。 5模糊控制器是一种容易控制、掌握的较理想的非线性控制器，并且抗干扰能力强，响应速度快，并对系统参数的变化有较强的鲁棒性和较佳的容错性。 数学分析定义、定理、推理一览表 定义1 给定两个非负实数 012..,n x a a a a =L L 012..,n y b b b b =L L 其中00,a b 为非负整数，(),1,2,k k a b k =L 为整数，若有 09,09.k k a b ≤≤≤≤ 则称x 与y 相等，记为x y =. ()0011,0,1,2,, ,. k k l l a b l a b k l a b x y y x x y y x ++>==>> 第13章 模糊控制理论 13.1模糊控制器的基本结构 本章将介绍模糊控制(fuzzy control)的基本原理、结构分析、稳定性理论和设计方法。模糊控制器的基本结构如图13.1所示。 图13.1中，t u 是SISO 被控对象的输入，t y 是被控对象的输出，t s 是参考输入，t t t y s e -=是误差。 图中虚线框内的就是模糊控制器(FC)，它根据误差信号t e 产生合适的控制作用t u ，输出给被控对象。模糊控制器主要由模糊化接口、知识库、模糊推理机、解模糊接口四部分组成，各部分的作用概述如下。 1.模糊化(Fuzzification) 模糊化接口接受的输入只有误差信号t e ，由t e 再生成误差变化率t e 或误差的差分t e ?，模糊化接口主要完成以下两项功能。 ⑴论域变换：t e 和t e 都是非模糊的普通变量，它们的论域（即变化范围）是实数域上的一个连续闭区间，称为真实论域，分别用X 和Y 来代表。在模糊控制器中，真实论域要变换到内部论域X '和Y '。如果内部论域是离散的（有限个元素），模糊控制器称为“离散论域的模糊控制器”(D －FC)，如果内部论域是连续的（无穷多个元素），模糊控制器称为“连续论域的模糊控制器”(C －FC)。对于D －FC ，X '，Y '＝{0±整数}；对于C —FC ，X '，Y '＝[－l ，1]。无论是D －FC 还是 C －FC ，论域变换后t e ，t e 变成*t e ，*t e ，相当乘了一个比例因子（还可能有偏移）。 ⑵模糊化：论域变换后*t e 和*t e 仍是非模糊的普通变量，对它们分别定义若干个模糊集合，如：“负大”(NL)、“负中”(NM)、“负小”(NS)、“零”(Z)、“正小”(PS)、“正中” (PM)、“正大”(PL) ，…，并在其 数学分析中求极限的方法总结 1 利用极限的四则运算法则和简单技巧 极限的四则运算法则叙述如下： 定理1.1 （1 （2（3）若B ≠ （4（5）[] 0lim ()lim ()n n n x x x x f x f x →→??==A ???? （n 为自然数） i 由上述的性质和公式我们可以看书函数的和、差、积、商的极限等于函数极限的和、差、积、商。 例1. 求225 lim 3 x x x →+-的极限 解：由定理中的第三式可以知道 ()()222 22 lim 55lim 3lim 3x x x x x x x →→→++=-- 22 2 2 2 lim lim5 lim lim3x x x x x x →→→→+= + 2259 23+ ==-- 例2. 求3 x → 33 22 x x →→ = 3 x→ = 1 4 = 式子经过化简后就能得到一个只有分母含有未知数的分式，直接求极限即可例3. 已知() 111 1223 1 n x n n =+++ ??-? 解：观察 11 =1 122 - ? 111 = 2323 - ? 因此得到() 111 12231 n x n n =+++ ??-? 1111111 1 3311 n n n =-+-+-+- -- 所以 1 lim lim 11 n n n x n →∞→∞ ?? =-= ? ?? 2 利用导数的定义求极限 导数的定义：函数f(x) 如果 ()() 00 lim lim x x f x x f x y x x ?→?→ +?- ? = ?? 存在， 则此极限值就称函数f(x) () 'f x。 即 数学分析之实数的完备性 《数学分析》教案 第七章实数的完备性 教学目的: 1.使学生掌握六个基本定理，能准确地加以表述，并深刻理解其实质意义; 2.明确基本定理是数学分析的理论基础，并能应用基本定理证明闭区间上连续函数的基本性质和一些有关命题，从而掌握应用基本定理进行分析论证的能力。 教学重点难点:本章的重点是实数完备性的基本定理的证明;难点是基本定理的应用。 教学时数:14学时 ? 1 关于实数集完备性的基本定理(4学时) 教学目的: 1.使学生掌握六个基本定理，能准确地加以表述，并深刻理解其实质意义; 2.明确基本定理是数学分析的理论基础。 教学重点难点:实数完备性的基本定理的证明。 一(确界存在定理:回顾确界概念( Th 1 非空有上界数集必有上确界 ;非空有下界数集必有下确界 . 二. 单调有界原理: 回顾单调和有界概念 . Th 2 单调有界数列必收敛 . - 1 - 《数学分析》教案 三. Cantor闭区间套定理 : 1. 区间套: 设是一闭区间序列. 若满足条件 ?> 对, 有 , 即 , 亦即后 一个闭区间包含在前一个闭区间中 ; ?> . 即当时区间长度趋于零. 则称该闭区间序列为一个递缩闭区间套,简称为区间套 . 简而言之, 所谓区间套是指一个“闭、缩、套” 区间列. 区间套还可表达为: . 我们要提请大家注意的是, 这里涉及两个数列和 , 其中递增, 递减. 例如和都是区间套. 但、 和都不是. 2. Cantor区间套定理: Th 3 设是一闭区间套. 则存在唯一的点,使对有 . 简言之, 区间套必有唯一公共点. 四( Cauchy收敛准则——数列收敛的充要条件 : - 2 - 《数学分析》教案关于模糊控制理论的综述
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