智能控制是控制领域中的热门研究内容,而在智能控制领域中,模糊控制系统占有重要地位。由于传统数学方法需要精确数学模型,而自然界中实际控制问题有时并不能用传统精确建模的方法进行描述,模糊控制理论给这种复杂不可建模控制问题提供了方法。模糊控制系统依靠专家控制经验与大量实验,确定模糊规则,进行推理控制。与传统控制相比,模糊控制采用模糊推理机制,适用于那些难以给出精确数学建模的被控对象,运用领域广泛。虽然模糊控制系统有着较成熟的控制理论基础,和数学理论基础,但在工业控制实践中依然面临有两大问题尚未有效解决:一、为控制器结构复杂问题,大部分被控对象的输入输出都是精确值,而模糊控制器只能处理模糊值,因此需要模糊化与去模糊化,以及需要通过模糊规则进行推理控制,这些都增加了模糊控制器的复杂度、操作难度和工业成本。二、为规则爆炸问题,规则爆炸即为模糊条件语句过多,模糊推理机制无法承受大量规则推理。同时规则爆炸也是模糊控制芯片造价高昂的主要原因。本文正是针对上述存在的两个问题,给出了新的模糊控制系统设计思路,提出了粒函数方法来替代传统模糊控制算法,并对粒函数模糊控制系统进行了倒立摆和智能照明的实验验证。本文使用粒计算理论,提出将粒化思想运用到模糊条件语句中,提出由粒函数代替传统模糊控制系统的模糊推理过程。每一次模糊化去模糊化获得的输入输出视为一组输入输出的映射关系,每一条模糊控制规则可视为一个模糊规则粒,映射关系可由模糊规则粒中适当选择的点拟合得到的精确响应函数来表示,因此模糊控制系统的模糊推理可等效为一条拟合响应函数,不同拟合阶数的响应函数也可降低系统的运算复杂性。基于粒的响应函数算法解决了模糊控制系统由于模糊规则过多而引起的规则爆炸问题。由于粒函数算法中,模糊推理机制并不需要对模糊条件语句进行推理机制运算,因此模糊规则的数量不再是控制器运算的决定因素,系统只需执行通过模糊规则拟合成的响应函数完成控制。本文分别进行了模糊控制倒立摆仿真实验和模糊控制智能照明仿真实验。在倒立摆仿真实验中,对传统模糊控制倒立摆系统、5阶响应函数倒立摆系统、2阶响应函数倒立摆系统与1阶响应函数倒立摆系统进行对比实验分析,结果可得,基于粒函数的倒立摆系统的控制效果与传统模糊控制倒立摆系统的控制效果一致,不但有效地降低了复杂度,并解决了模糊控制的规则爆炸问题。在智能照明仿真实验中,分别进行了传统模糊控制系统和粒函数模糊控制系统实验对比,结果分析可得,智能照明模糊控制系统的控制器通过粒函数模糊控制算法改进后,可以在需求上达到同样的控制效果,并且有效的避免了规则爆炸问题。本论文的创新方面有以下几点:1.模糊控制中使用了基于粒函数拟合的精确响应函数实现控制,省去了模糊化与去模糊化过程,有效地减小了控制的复杂性;2.解决了模糊控制的规则爆炸问题;3.将提出的新算法运用到倒立摆仿真实验和智能照明仿真实验中,简化了这两个系统的控制难度和成本。