·628· 智能系统学报 第13卷 表2△k的模糊控制规则 控制智能化的优势。T-S型模糊加权多模切换设 Table 2 Fuzzy control rule of Akp 计的目的是利用T-S型模糊推理平滑多种控制模 EC 态的输出，T-S型模糊加权切换的输出为模态的 NB NM NS ZE PS PM PB 权值。其基本思想是根据系统的转速误差信息， PS NM Ns ZE PS PS PM PB 需要在3个模态之间进行切换时，引入转速偏差 PM ZE ZE PS PM PM PB PB 和其导数进行模态切换判断，应用T-S型模糊推 PB ZE PS PB PB PB PB PB 理方法，清晰化采用加权平均法，得到切换过程 中3个模态的权值，使用加权求和法将3个模态 表3△k的模糊控制规则 的权值加权到3个模态的输出，从而平滑控制器 Table 3 Fuzzy control rule of Ak 的输出，实现T-S型模糊加权多模软切换。 EC 令MD1、MD2和MD分别为模糊控制模态、模 E NB NM NS ZE PS PM PB 糊自适应PID控制模态和PI控制模态；wa、w和 PS NM NS ZE ZE ZE PS PM w分别为模糊控制模态的权值、模糊自适应PID PM ZE ZE PS PM PM PB PB 控制模态的权值和PI控制模态的权值；U四 PB ZE PS PB PB PB PB PB Ua和U分别为模糊控制、模糊自适应PID控制 和PI控制的输出控制量，Um为T-S型模糊加权 表4△的模糊控制规则 多模切换的合成输出值。在大偏差时切换到模糊 Table 4 Fuzzy control rule of Akp 控制起主要控制作用，模糊自适应PID控制和 EC PI控制起微小的控制作用，此时w为主导权值； E NB NM NS ZE PS PM PB 在小偏差时系统将很快趋于稳态，切换到PI控制 PS PB PM PS PS PM PB PS 起主要控制作用，模糊控制和模糊自适应PID控 PM ZE ns nm ze PS PM PM 制起微小的控制作用，此时w为主导权值；中等偏 PB NB NB NB PS PM PB PB 差时切换到模糊自适应PD控制，模糊控制和PI 控制起微小的控制作用，此时w为主导权值。把 2.3PI控制 wa、w%和we分别加权到Uy、Ua和Um,即可实现多 PI控制是PID控制的一种特例，当系统的偏 模加权软切换控制。T-S型模糊加权多模软切换 差较小时，采用PI控制可以使控制系统具有较好 设计包括4个步骤，分别为模糊化、模糊推理、去 的稳态性能。 模糊化和合成输出量。 3基于T-S型模糊加权的多模软切 3.2模糊化 换设计 T-S型模糊加权算法的模态划分取决于发电 机的转速与其额定转速的偏差E及其变化率EC, 3.1设计原理 利用这两个量来确定TS型模糊推理各模态的权 T-$型是一种适于表达复杂系统的动态特 值。由于风速处于额定风速以上，此时转速高于 性，其输出的隶属函数可以是线性的或者是单点 额定转速，偏差为正，故采用单边模糊控制。选 常数。本文主要利用T-S型模糊推理的隶属函 取发电机的转速与其额定转速的偏差E和偏差变 数为单点常数使得其输出为单点常数这一特点来 化率EC的论域和模糊论域同前文模糊控制一样， 实现软过渡。区别于传统的切换方法只在某一阈 E的模糊子集为PS,PW,PM,PB,EC的模糊子集 值进行切换，本文引入了偏差及其导数，在到达 为NB,NS,ZEPS,PB}。 阈值的前几个时刻，此时偏差小于设定的阈值， 3.3模糊推理 若偏差的变化率较大，本文使用的方法就进行了 为了准确描述模糊推理的逻辑，用MD1、MD2 模态切换；同样，在到达偏差的后几个时刻，此时 和MD,分别表示模糊控制时的模态、模糊自适应 偏差大于设定的阈值，若偏差的变化率较小，本 PID控制时的模态和PI控制时的模态。设模态 文使用的方法就不进行模态切换；具体的切换时 MD的模糊子集MD,MD2,MDl,3种模态的模糊 刻由T-S型模糊推理实现，这也充分利用了模糊 规则描述如表5所示。表 2 ∆kP的模糊控制规则 Table 2 Fuzzy control rule of ∆kP E EC NB NM NS ZE PS PM PB PS NM NS ZE PS PS PM PB PM ZE ZE PS PM PM PB PB PB ZE PS PB PB PB PB PB 表 ∆kI 3 的模糊控制规则 Table 3 Fuzzy control rule of ∆kI E EC NB NM NS ZE PS PM PB PS NM NS ZE ZE ZE PS PM PM ZE ZE PS PM PM PB PB PB ZE PS PB PB PB PB PB 表 4 ∆kD的模糊控制规则 Table 4 Fuzzy control rule of ∆kD E EC NB NM NS ZE PS PM PB PS PB PM PS PS PM PB PS PM ZE NS NM ZE PS PM PM PB NB NB NB PS PM PB PB 2.3 PI 控制 PI 控制是 PID 控制的一种特例，当系统的偏 差较小时，采用 PI 控制可以使控制系统具有较好 的稳态性能。 3 基于 T-S 型模糊加权的多模软切 换设计 3.1 设计原理 T-S 型是一种适于表达复杂系统的动态特 性，其输出的隶属函数可以是线性的或者是单点 常数[18]。本文主要利用 T-S 型模糊推理的隶属函 数为单点常数使得其输出为单点常数这一特点来 实现软过渡。区别于传统的切换方法只在某一阈 值进行切换，本文引入了偏差及其导数，在到达 阈值的前几个时刻，此时偏差小于设定的阈值， 若偏差的变化率较大，本文使用的方法就进行了 模态切换；同样，在到达偏差的后几个时刻，此时 偏差大于设定的阈值，若偏差的变化率较小，本 文使用的方法就不进行模态切换；具体的切换时 刻由 T-S 型模糊推理实现，这也充分利用了模糊 控制智能化的优势。T-S 型模糊加权多模切换设 计的目的是利用 T-S 型模糊推理平滑多种控制模 态的输出，T-S 型模糊加权切换的输出为模态的 权值。其基本思想是根据系统的转速误差信息， 需要在 3 个模态之间进行切换时，引入转速偏差 和其导数进行模态切换判断，应用 T-S 型模糊推 理方法，清晰化采用加权平均法，得到切换过程 中 3 个模态的权值，使用加权求和法将 3 个模态 的权值加权到 3 个模态的输出，从而平滑控制器 的输出，实现 T-S 型模糊加权多模软切换。 MD1 MD2 MD3 wa wb wc Ufuzzy Uzi UPI Usum wa wc wb wa wb wc Ufuzzy Uzi UPI 令 、 和 分别为模糊控制模态、模 糊自适应 PID 控制模态和 PI 控制模态； 、 和 分别为模糊控制模态的权值、模糊自适应 PID 控制模态的权值和 PI 控制模态的权值； 、 和 分别为模糊控制、模糊自适应 PID 控制 和 PI 控制的输出控制量， 为 T-S 型模糊加权 多模切换的合成输出值。在大偏差时切换到模糊 控制起主要控制作用，模糊自适应 PID 控制和 PI 控制起微小的控制作用，此时 为主导权值； 在小偏差时系统将很快趋于稳态，切换到 PI 控制 起主要控制作用，模糊控制和模糊自适应 PID 控 制起微小的控制作用，此时 为主导权值；中等偏 差时切换到模糊自适应 PID 控制，模糊控制和 PI 控制起微小的控制作用，此时 为主导权值。把 、 和 分别加权到 、 和 ,即可实现多 模加权软切换控制。T-S 型模糊加权多模软切换 设计包括 4 个步骤，分别为模糊化、模糊推理、去 模糊化和合成输出量。 3.2 模糊化 {PS,PW,PM,PB} {NB,NS,ZE,PS,PB} T-S 型模糊加权算法的模态划分取决于发电 机的转速与其额定转速的偏差 E 及其变化率 EC， 利用这两个量来确定 T-S 型模糊推理各模态的权 值。由于风速处于额定风速以上，此时转速高于 额定转速，偏差为正，故采用单边模糊控制。选 取发电机的转速与其额定转速的偏差 E 和偏差变 化率 EC 的论域和模糊论域同前文模糊控制一样， E 的模糊子集为 ，EC 的模糊子集 为 。 3.3 模糊推理 MD1 MD2 MD3 {MD1,MD2,MD3} 为了准确描述模糊推理的逻辑，用 、 和 分别表示模糊控制时的模态、模糊自适应 PID 控制时的模态和 PI 控制时的模态。设模态 MD 的模糊子集 ，3 种模态的模糊 规则描述如表 5 所示。 ·628· 智 能 系 统 学 报 第 13 卷