模糊分散系統兼具模糊系統及分散系統的特點，利用各方面的知識和已有的相關控制經驗來形成控制規則，利用組成互聯繫統的各個局部子系統信息構成若干局部控制器,以實現對整個互聯繫統的控制。通過模糊分散控制策略對系統進行合理準確的數學建模具有重要意義。
基本介紹
- 中文名：模糊分散控制
- 外文名：fuzzy decentralized controll
- 特點：模糊系統及分散系統
- 套用：系統進行合理準確的數學建模
- 基本問題：分散控制的穩定性、控制器設計
- 所屬學科：控制科學
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控制方式
模糊控制
模糊控制是屬於一種智慧型的控制方式，它運用模糊集合和模糊邏輯推理將人類語言表述的控制方式轉化成相應數字的函式，再利用計算機來實現控制。模糊控制主要利用各方面的知識和已有的相關控制經驗來形成控制規則，相當於把人的智慧型嵌入到控制系統當中，所以不需要準確的系統數學模型.
隨著計算機及其相關技術的發展，出現了許多套用模糊理論進行控制的硬體系統，進一步推動了模糊控制理論在實際中的發展與套用。模糊控制也由最初的經典模糊控制發展到自適應模糊控制、專家模糊控制和具有自學習能力的神經網路模糊控制。
分散控制
控制理論的目的在於研究控制系統的內部運行規律,設計適當的控制律使得系統具有設計者期盼的動態品質。互聯繫統的控制策略主要分為集中控制和分散控制。集中控制的優點在於可以充分利用系統的全部狀態信息來制定控制策略,因此所得到的控制效果好,且較少保守性。但是互聯繫統一般是有幾十個甚至上百個子系統組成的,系統維數高、結構複雜是互聯繫統的普遍特點。這些特點造成在各個子系統之間的信息傳遞受到一定限制,對系統集中計算的能力要求高,從而導致系統集成和運行成本提高,系統的可靠性降低,難以或無法實施集中控制川。如果採用集中控制的方法構建全狀態觀測器用來估計互聯繫統的狀態,那么由於大量的計算會引起較大的估計誤差。
從系統的實時性、可靠性和經濟性等方面考慮,世紀年代出現了處理複雜互聯繫統控制問題的分散控制方法。分散控制是指利用組成互聯繫統的各個局部子系統信息構成若干局部控制器,以實現對整個互聯繫統的控制。在分散控制中,各個工作站之間不需要交換信息,從而節省大量資源。另外,各個子系統只須根據自己的信息制定回響的控制策略,便於對各個子系統中出現的干擾做出反應。這使得相對於集中控制而言,分散控制更易於工程實現。近年來,互聯繫統的分散控制方法受到了人們的廣泛重視,提出了許多有效的分散控制方法,並在實際系統中取得了成功套用。
主要優點
分散控制方法主要是對動態系統的閉環控制，將整個系統分解為若干個子系統，每個子系統的控制只使用本身的信息，由於分散控制不需要各子系統之間信息的交換，各子系統只需根據各自的信息制定控制策略，便於對各子系統中出現的干擾迅速做出反應，有利於實現快速決策和實時控制。分散控制不僅結構簡單更具柔性，而且更加適合於軟體模組化的思想，容易設計模組化的控制器，實現並行計算。由於分散控制具有魯棒性、計算的高效性和設計的簡單性等特點，分散控制更適合不確定性較多的可重構機器人的控制。模糊控制特別適合於數學模型未知的、複雜的、非線性系統的控制。由於單純的模糊控制缺乏自學習、自適應的能力，因此自適應方法被引入到模糊控制器的設計。自適應模糊控制與傳統的自適應控制相比，其優越性在於：自適應模糊控制可以利用專家提供的具有自適應功能的語言性模糊信息，來使控制系統適應被控對象的不確定性。
基本問題
系統模型的建立始終是控制系統的最基本最重要的問題，通過模糊分散控制策略對系統進行合理準確的數學建模具有重要意義。其次穩定性分析和控制器設計也是控制系統的最重要的問題之一，從控制工程師的角度來看，保證閉環系統的穩定性是希望的也是必需的。近年來，在非線性穩定性理論的基礎上，系統模糊分散控制的穩定性分析以及模糊分散控制器設計取得了一些進展，主要可以通過Lyapunov方法進行研究。另外模糊分散控制的基本問題還有模糊分散鎮定，模糊分散保性能控制，模糊分散魯棒控制，以及模糊分散最佳化問題等。
研究現狀
大系統一般是由一系列低維子系統構成的複雜系統例如實際中網路控制系統、電力系統、交通系統等。
在過去幾十年里關於線性大系統的研究取得了諸多成果，但是非線性大系統的研究困難較大，但是實際系統往往都是非線性大系統。模糊控制策略自提出即被學者廣泛關注，它在大規模系統、多目標系統、非線性系統以及無適當感測器可檢測的系統中的良好控制效果，使得套用中越來越受到人們的肯定；另外在複雜大系統控制研究中，集中控制器很難實現並且它的設計依賴於系統結構，所以不能處理大系統的結構易變問題。而採取分散控制旨在針對每個子系統設計單獨的控制器，它只需要考慮本地信號以及極少的其他子系統的信號，因此這使得控制實現更加可行。對於非線性不確定大系統，分散控制器設計研究的重點和難點問題之一就是如何處理未知關聯項。
分類
間接自適應模糊分散控制
