实用模糊控制技术讲座——第一讲 模糊逻辑与模糊控制

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传统的控制系统如图1所示,系统检测被控制量,形成反馈信号,它与参考输入比较,其差值,即偏差信号经过补偿网络处理,产生控制信号,它迫使被控对象的输出,即被控制量按照人们预先确定的运动规律变化。控制系统性能的圩坏与补偿网络的结构与参数设计有密切关系。为了设计优良的补偿网络,必须尽可能准确地掌握被控对象的动力学特性,即要求建立其精确的模型。对于一些简单的对象,例如电机的转速控制、加热炉的温度控制等,传统控制技术已经取得较好的结果。而对于一些复杂的对象,很难建立它的精确的 The traditional control system shown in Figure 1, the system detects the amount of control to form a feedback signal, which is compared with the reference input, the difference, that is, the deviation of the signal through the compensation network processing, resulting in control signals, which force the controlled object output, That is controlled by the amount of people in accordance with the laws of pre-determined movement changes. The structure of the control system performance and compensation network structure and parameter design are closely related. In order to design a good compensation network, the dynamics of the controlled object must be grasped as accurately as possible, that is, its exact model needs to be established. For some simple objects, such as motor speed control, furnace temperature control, the traditional control technology has achieved good results. For some complex objects, it is difficult to establish its accuracy
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