花都云梯车出租， 云梯车出租，花都云梯车租金    云梯车数字式流量压力控制系统模糊控制算法研究 

   1 模糊化及隶属函数的确定： 首先将作为输入输出量的清晰量模糊化，将精确的输入量划分到对应的模糊的论域中，得到相应的模糊集。根据 DFPCS 的控制要求，将 DFPCS 的负载压力P 及输出流量 Q 作为输入量，DFPCS 的排量比 K 作为输出量，设计一个二输入一输出的二维模糊控制器。从理论上讲，将清晰量模糊化后所划分的模糊集合中子集的个数越多控制器的精度就越大，但模糊集合中子集的个数过多会增加计算难度，控制策略设计也更加复杂，控制的准确性因此受到影响。按照 DFPCS的控制要求同时考虑到控制的准确性、响应的迅速性等性能，本研究的模糊集合中划分 7 个子集是以输出流量为例，DFPCS 输出流量被划分为极小流量（NB）、小流量（NM）、较小流量（NS）、适中流量（ZO）、较大流量（PS）、大流量（PM）、极大流量（PB）七个级别。因此输入量负载压力 P、输出流量 Q 和输出量排量比 K 的模糊集合为：  {NB, NM, NS, ZO, PS, PM, PB}  模糊集合中的基本论域数值决定了系统的控制性能，本文根据 DFPCS 的工作特性确定了 DFPCS 在不同工作状态下模糊控制的基本论域，负载压力 P 的变化范围为[1, 16]，输出流量 Q 的变化范围为[0, 60]，排量比 K 的调节范围为[0.25,。 定义负载压力 P 及输出流量 Q 的模糊子集论域为： {-3，-2，-1，0，1，2，3}       由于 DFPCS 分别在升压工况和降压工况下工作时负载压力变化梯度并不相同，因此其升压工况及降压工况分别由两种转换公式转换得出，及定义负载压力P 及输出流量的从基本论域到模糊子集论域的转换公式。 在完成清晰量的模糊化之后，需要将清晰量模糊化后的论域值与模糊语言的模糊集合对应起来，即确定论域中的每个子集对于不同模糊语言的隶属度，负载压力 P 对于各个模糊语言变量的隶属度。 选取三角隶属度函数作为模糊控制器输入量的隶属度函数，在 simulink 中绘制出的隶属度曲线： 输出流量 Q 对于各个模糊语言变量的隶属度如表 3-2 所示。选取三角隶属度函数作为隶属度函数： 输出流量 Q 的隶属度函数 同理，定义 DFPCS 输出排量比 K 的模糊子集论域为： {-3，-2，-1，0，1，2，3}     DFPCS 排量比 K 的从基本论域到模糊子集论域的转换公式： 𝑦 = {4𝑥 - 4  𝑥 < 4𝑥 + 1𝑥 ≥ 43-6） 然后确定 DFPCS 排量比 K 模糊论域中的每个子集对于模糊语言的隶属度，为了保证控制的稳定性，选取梯形隶属度函数作为模糊控制器输入量的隶属度函数，DFPCS 排量比 K 的隶属度函数： 

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   2 模糊控制规则及输出量的去模糊化： 本研究的二维模糊控制器根据 DFPCS 的工作需求拟定的模糊控制规则为：当负载压力变化时，系统输出压力与外负载所需压力匹配度较差，为保证系统正常工作，应该调整排量比使 DFPCS 输出外负载所需压力；当外负载压力稳定时，此时 DFPCS 的排量比状态下所输出的压力虽然满足了外负载的压力要求，但针对外负载的流量控制需求，DFPCS 应对排量比做出进一步的调整，使得 DFPCS能够输出不同的流量，满足外负载不同的流量需求。经模糊控制规则计算后的输出量仍为模糊量，需要将其去模糊化，将其转化为清晰量，然后再将清晰量输出给受控对象。  

    去模糊化又称解模糊化，是指将按照模糊规则得到的模糊论域值转换为明确值的过程，去模糊的方法要求能够很好地计算输出隶属度函数的运算结果。本研究中的二维模糊控制器使用重心法对模糊量去模糊化，计算出隶属度函数与横轴所围面积的重心后将其作为模糊推理的输出值，即： 𝜇 =∑ 𝜇𝜇(𝑛)7=1∑ 𝜇(𝑛)7=1 其中，𝜇为输出清晰量，𝜇为各组元素的权重。得到的模糊控制排量比 map。分析可知，DFPCS 输出的负载压力 P、输出流量 Q 及排量比 K的分布较为全面，针对于不同的负载压力需求，DFPCS 能够输出相应的压力保证其正常工作，并且当 DFPCS 满足外负载的压力需求即负载压力稳定后，DFPCS 能够进一步调整排量比大小以输出不同大小的流量满足外负载的控制需求，满足了设计要求。

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