模糊岗位职责

模糊岗位职责共3篇 职责清晰边界模糊

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模糊岗位职责共1

1.雪后的景象更是如此，银白覆满大地，天地连成一线，模糊了边界，模糊了天地，只有那一串脚印，如细碎的花，缀在地的一角，成为静谧的注释。

2.梦想无论怎么模糊，它总潜伏在我们心底，使我们的心境永远得不到宁静，直到梦想成为事实。

3.时间会慢慢沉淀有些人会在你心底慢慢模糊。

4.晨带着几分模糊从山雾中渐渐渗出，红色的光辉转眼间便明亮了山上的景物。在微风下，朝阳射出的光芒如箭般穿透了山的睡意。山打着呵欠，抻着懒腰，便开始了山的多变的一天。

5.暮色已经模糊起来了，堆满着晚霞的天空，也渐渐平淡下来，没了色彩。

6.明智的人不会信任模糊不清的事物。

7.最重要的就是不要去看远方模糊的，而要做手边清楚的事。

8.残阳从西山上斜射过来，地面的一切都罩在一片模糊的玫瑰色之中。

9.不为模糊不清的未来担忧，只为清清楚楚的现在努力。

10.我们都是远视眼，模糊了离我们最近的幸福。

11.回忆就像清晨刚下了大雾，往前走着可仍是模糊不清，但让你越想继续往前走，希望看得清楚些。

12.每个人的成功都是一条荆棘路，对血肉模糊的伤口来说，最好的良药就是学会坚强。

13.雪越下越大，渐渐模糊了我的视野，慢慢地，整个世界变白了。弯弯曲曲的小路上，光秃秃的树枝上，高高低低的屋顶上，都铺上了一床厚厚的白白的绒被子似的，真成了一个粉妆玉砌的世界!

14.是雨似乎不愿意，越来越大。连街角都变得模糊不清。空中飘着的不只是雨，还有几分忧伤与惆怅。

15.花;远看，楼房和树木都是模模糊糊的。

16.成功最重要的就是不要去看远方模糊的，而要做手边清楚的事。

17.我难过极了，泪水顿时模糊了我的眼睛，喉咙也哽咽了，说不出话来。

18.梦想无论怎样模糊，总潜伏在我们心底，使我们的心境永远得不到宁静，直到这些梦想成为事实才止;像种子在地下一样，一定要萌芽滋长，伸出地面来，寻找阳光。

19.梦想无论怎样模糊，总潜伏在我们心底，使我们的心境永远得不到宁静，直到这些梦想成为事实。

20.人类在大地身上破坏，让大地疼痛难忍，它发怒了，它怒吼着，让人类陷入恐慌之中，这是人类用双手给自己带来的灾难，眼泪模糊了双眼，鲜血洒在衣襟上，这就是大地给人类的“回报”。

21.把支离破碎的句子组成忧伤的画，看到就揪心!听那悲伤的旋律，猜测你的心事!看世界模糊点好，看的太清楚，伤的越痛苦!现实的社会，我们还是虚幻点比较好!要么生活会把我们糟蹋的遍体躏伤!

22.月亮越升越高，已经爬上了大楼顶。她俯视大地，把光辉挥洒。皓月当空，我眯起了双眼，确确实实看到了明月高悬中模模糊糊的景物。是山?是水?是天空?是云雾?还是我的影子?

23.有时，白云像一只活泼的小兔，在向前奔跑，不一会儿，便融入了云群当中;有时，白云像从远处翩翩飞来的一只蝴蝶，它一点一点地扩大了，模糊了，变成一片大白云。

模糊岗位职责共2

　　模糊控制学习心得

　　班别：电气143 学号： 姓名：范宝荣

“模糊”是人类感知万物,获取知识,思维推理,决策实施的重要特征。“模糊”比“清晰”所拥有的信息容量更大,内涵更丰富,更符合客观世界。

　　在日常生活中,人们的思维中有许多模糊的概念,如大、小、冷、热等,都没有明确的内涵和外延,只能用模糊集合来描述。人们常用的经验规则都是用模糊条件语句表达,例如,当我们拧开水阀往水桶里注水时,有这样的经验:桶里没水或水较少时,应开大水阀;桶里水较多时,应将水阀关小些;当水桶里水快满时,则应把阀门关得很小;而水桶里水满时应迅速关掉水阀。其中,“较少”、“较多”、“小一些”、“很小”等,这些表示水位和控制阀门动作的概念都具有模糊性。即有经验的操作人员的控制规则具有相当的模糊性。模糊控制就是利用计算机模拟人的思维方式,按照人的操作规则进行控制,实现人的控制经验。

　　模糊控制理论是由美国著名的学者加利福尼亚大学教授Zadeh·L·A于1965年首先提出,它以模糊数学为基础,用语言规则表示方法和先进的计算机技术,由模糊推理进行决策的一种高级控制策略。1974年,英国伦敦大学教授Mamdani·E·H研制成功第一个模糊控制器,充分展示了模糊技术的应用前景。

　　尽管模糊控制理论已经取得了可观的进展,但与常规控制理论相比仍不成熟。模糊控制系统的分析和设计尚未建立起有效的方法,在很多场合下仍然需要依靠经验和试凑。近年来,许多人一直尝试将常规控制理论的概念和方法扩展至模糊控制系统,而模糊控制与神经网络相结合的方法已成为研究的热点,二者的结合有效地推动了自学习模糊控制的发展。 模糊控制易于获得由语言表达的专家知识,能有效地控制那些难以建立精确模型而凭经验可控制的系统,而神经网络则由于其仿生特性更能有效利用系统本身的信息,并能映射任意函数关系,具有并行处理和自学习能力,容错能力也很强。在集成大系统中,神经网络可用于处理低层感知数据,模糊逻辑可用于描述高层的逻辑框架[5]。模糊逻辑与神经网络的结合有两种情况:一是将模糊技术用于神经网络形成模糊神经网络,一是用神经网络实现模糊控制。这两方面均见于大量的研究文献。

常规模糊控制的两个主要问题在于:改进稳态控制精度和提高智能水平与适应能力。从大量文献中可以看出,在实际应用中,往住是将模糊控制或模糊推理的思想,与其他相对成熟的控制理论或方法结合起来,发挥各自的长处,从而获得理想的控制效果。

例如，利用模糊复合控制理论的分档控制,将PI或PID控制策略引入Fuzzy控制器,构成Fuzzy-PI或Fuzzy-PID复合控制;适应高阶系统模糊控制需要的三维模糊控制器;将精确控制和模糊控制结合起来的精确—模糊混合控制;将预测控制与模糊控制相结合,利用预测模型对控制结果进行预报,并根据目标误差和操作者的经验应用模糊决策方法在线修正控制策略的模糊预测控制等。

模糊控制的发展过程中,提出了多种自组织、自学习、自适应模糊控制器。它们根据被控过程的特性和系统参数的变化,自动生成或调整模糊控制器的规则和参数,达到控制目的。这类模糊控制器在实现人的控制策略基础上,又进一步将人的学习和适应能力引入控制器,使模糊控制具有更高的智能性。自校正模糊控制器、参数自调整模糊控制等控制方法也较大地增强了对环境变化的适应能力。 模糊控制与其他智能控制方法的结合组成的模糊控制,如专家模糊控制能够表达和利用控制复杂过程和对象所需的启发式知识,重视知识的多层次和分类的需要,弥补了模糊控制器结构过于简单、规则比较单一的缺陷,赋予了模糊控制更高的智能。

二者的结合还能够拥有过程控制复杂的知识,并能够在更为复杂的情况下对这些知识加以有效利用。

基于神经网络的模糊控制能够实现局部或全部的模糊逻辑控制功能。

　　模糊控制器正向着自适应、自组织、自学习方向发展,使得模糊控制参数、规则在控制过程中自动地调整、修改和完善,从而不断完善系统的控制性能,达到更好的控制效果,而与专家系统、神经网络等其他智能控制技术相融合成为其发展趋势。

　　模糊逻辑控制(Fuzzy Logic Control)简称模糊控制(Fuzzy Control)，是以模糊集合论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制技术。1965年，美国的创立了模糊集合论；1973年他给出了模糊逻辑控制的定义和相关的定理。1974年，英国的首先用模糊控制语句组成模糊控制器，并把它应用于锅炉和蒸汽机的控制，在实验室获得成功。这一开拓性的工作标志着模糊控制论的诞生。

　　模糊控制实质上是一种非线性控制，从属于智能控制的范畴。模糊控制的一大特点是既具有系统化的理论，又有着大量实际应用背景。模糊控制的发展最初在西方遇到了较大的阻力；然而在东方尤其是在日本，却得到了迅速而广泛的推广应用。近20多年来，模糊控制不论从理论上还是技术上都有了长足的进步，成为自动控制领域中一个非常活跃而又硕果累累的分支。其典型应用的例子涉及生产和生活的许多方面，例如在家用电器设备中有模糊洗衣机、空调、微波炉、吸尘器、照相机和摄录机等；在工业控制领域中有水净化处理、发酵过程、化学反应釜、水泥窑炉等的模糊控制；在专用系统和其它方面有地铁靠站停车、汽车驾驶、电梯、自动扶梯、蒸汽引擎以及机器人的模糊控制等。

　　所谓模糊控制,就是在控制方法上应用模糊集理论、模糊语言变量及模糊逻辑推理的知识来模拟人的模糊思维方法,用计算机实现与操作者相同的控制。该理论以模糊集合、模糊语言变量和模糊逻辑为基础,用比较简单的数学形式直接将人的判断、思维过程表达出来,从而逐渐得到了广泛应用。应用领域包括图像识别、自动机理论、语言研究、控制论以及信号处理等方面。在自动控制领域,以模糊集理论为基础发展起来的模糊控制为将人的控制经验及推理过程纳入自动控制提供了一条便捷途径。

　　如右图所示,模糊控制器的基本结构包括知识库、模糊推理、输入量模糊化、输出量精确化四部分。

　　知识库包括模糊控制器参数库和模糊控制规则库。模糊控制规则建立在语言变量的基础上。语言变量取值为“大”、“中”、“小”等这样的模糊子集,各模糊子集以隶属函数表明基本论域上的精确值属于该模糊子集的程度。因此,为建立模糊控制规则,需要将基本论域上的精确值依据隶属函数归并到各模糊子集中,从而用语言变量值(大、中、小等)代替精确值。这个过程代表了人在控制过程中对观察到的变量和控制量的模糊划分。由于各变量取值范围各异,故首先将各基本论域分别以不同的对应关系,映射到一个标准化论域上。通常,对应关系取为量化因子。为便于处理,将标准论域等分离散化,然后对论域进行模糊划分,定义模糊子集,如NB、PZ、PS等。

　　同一个模糊控制规则库,对基本论域的模糊划分不同,控制效果也不同。具体来说,对应关系、标推论域、模糊子集数以及各模糊子集的隶属函数都对控制效果有很大影响。这3类参数与模糊控制规则具有同样的重要性,因此把它们归并为模糊控制器的参数库,与模糊控制规则库共同组成知识库。

模糊控制规则的来源有3条途径:基于专家经验和实际操作,基于模糊模型,基于模糊控制的自学习。

　　通过学习模糊控制，使我对模糊控制进行了简单了解，主要知道了模糊控制的特点缺陷；模糊控制方法的研究现状；模糊控制的进展，包括模糊控制与神经网络的融合、模糊控制与遗传算法的融合、专家模糊控制等的阐述；模糊控制在实际生产中的电机调速控制系统中的应用；以及模糊控制的最新研究领域及未来研究课题，指出模糊控制系统是易于接受，设计简单，维护方便，而且比常规控制系统稳定性好的优势特点，使得模糊控制正得到越来越广泛的应用。

　　另外我还学习到模糊PID就是在PID控制的基础上，使用模糊控制理论进行优化。

　　例如通过模糊规则来决定控制输出U的大小，模糊控制的作用主要起到将人的经验加到控制中去。

　　简单例子吧，假如通过燃气量的大小来控制炉温，炉温的测量值PV和设定值SP偏差较大，这个时候根据人为的经验就需要给一个比较大的作用，让燃气量加大或减小，这个人为的经验或者专家的经验通过模糊规则进行转换，最终控制输出U的大小。

　　模糊系统理论还有一些重要的理论课题还没有解决。其中两个重要的问题是：如何获得模糊规则及隶属函数，这在目前完全凭经验来进行；以及如何保证模糊系统的稳定性。

　　模糊控制器参数最优调整理论的确定，以及修正推理规则的学习方式和算法等。模糊动态模型的辨识方法、预测系统的设计方法和提高计算速度的方法。

在自动控制中，包括经典理论和现代控制理论中有一个共同的特点，即控制器的综合设计都要建立在被控对象准确的数学模型(如微分方程等)的基础上，但是在实际工业生产中，很多系统的影响因素很多，十分复杂。建立精确的数学模型特别困难，甚至是不可能的。这种情况下，模糊控制的诞生就显得意义重大，模糊控制不用建立数学模型，根据实际系统的输入输出的结果数据，参考现场操作人员的运行经验，就可对系统进行实时控制。

　　模糊控制实际上是一种非线性控制，从属于智能控制的范畴。现代控制系统中的的控制能方便地解决工业领域常见的非线性、时变、在滞后、强耦合、变结构、结束条件苛刻等复杂问题。可编程控制器以其高可靠性、编程方便、耐恶劣环境、功能强大等特性很好地解决了工业控制领域普遍关心的可靠、安全、灵活、方便、经济等问题，这两者的结合，可在实际工程中广泛应用。

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模糊岗位职责共3

　　4模糊控制的优缺点及需要解决的问题分析 4.

　　1模糊控制的优点

( 1) 使用语言方法, 可不需要过程的精确数学模型; ( 2) 鲁棒性强, 适于解决过程控制中的非线性、强耦合时变、滞后等问题; ( 3) 有较强的容错能力。具有适应受控对象动力学特征变化、环境特征变化和动行条件变化的能力; ( 4) 操作人员易于通过人的自然语言进行人机界面联系, 这些模糊条件语句容易加到过程的控制环节上。

4.

　　2模糊控制的缺点

( 1) 信息简单的模糊处理将导致系统的控制精度降低和动态品质变差; ( 2) 模糊控制的设计尚缺乏系统性, 无法定义控制目标。 模糊控制理论需解决的问题

　　模糊控制理论经过近几十年的发展, 已经得到了广泛的应用。但模糊控制理论也还存在一些不足, 还有一些亟待解决的问题, 归纳如下: ( 1) 要揭示模糊控制器的实质和工作机理, 解决稳定性和鲁棒性理论分析的问题。

　　2) 很多应用和经验表明, 模糊控制的鲁棒性优于传统控制策略。但模糊控制和传统控制的鲁棒性的对比关系究竟是怎么样, 尚缺少理论分析和数学推导方面的比较。 ( 3) 模糊控制规则和隶属度函数的获取与确定是模糊控制中的?瓶颈&问题。目前模糊控制规则中模糊子集的一般选取都是以下3种: e= {负大, 负小, 零, 正小, 正大} = {NB, NS, ZO, PS, PB }或e =负大, 负中, 负小, 零, 正小, 正中, 正大= { NB, NM,NS, ZO, PS, PM, PB}或e= {负大, 负中, 负小, 零负,零正, 正小, 正中, 正大} = {NB, NM, NS, NZ, PZ, PS,PM, PB}, 而隶属度函数通常选用的为三角隶属度函数, 以第3种模糊子集为例, 对应的隶属函数如图3示。而规则中模糊子集及隶属度函数的选择大多数取决于经验, 缺少相应的理论根据。

( 4) 在多变量模糊控制中, 需要对多变量耦合和?维数灾&问题进行研究, 这些问题的解决与否将是多变量模糊控制能否广泛应用的关键。

　　图

　　3模糊化子集和模糊化等级

　　5模糊控制的发展趋势

　　模糊控制的发展大致有以下几个方向: ( 1) 复合模糊控制器。继续研究模糊控制和PID 控制器、变节构控制器、模糊H 控制器等的组合研究, 设计出满足各种不同指标要求的控制器。

( 2) 和各种智能优化算法相结合的模糊控制。各种智能优化算法(如遗传算法、模拟退火算法、粒子群优化算法等)能够对模糊控制规则进行动态寻优, 故能在线修改模糊控制规则, 改善系统的控制品质。

( 3) 专家模糊控制。专家模糊是将专家系统技术与模糊控制相结合的产物。引入专家系统, 可进一步提高模糊控制的智能水平, 专家模糊控制保持了基于规则的方法和模糊集处理带来的灵活性, 同时又把专家系统技术的知识表达方法结合起来, 能处理更广泛的控制问题。

( 4) 多变量模糊控制。研究多变量模糊控制中存在着的多变量耦合和?维数灾&等问题。

( 5) 很多公开发表的文献对所设计模糊控制器的稳定性及鲁棒性分析采用仿真实验的方法, 而采用理论分析的较少。对混合模糊系统的稳定性及鲁棒性分析一般有2种方法[ 5] : 第1 种方法利用模糊系统辨识的方法将控制对象变换为模糊模型表示,使整个系统变为纯粹的模糊模型, 从而可采用模糊关系法及模糊相平面分析法等来检验系统的稳定性; 第2种方法将控制器的模糊模型变为确定性的模型, 从而混合模糊系统变为常规的控制系统, 进而可采用常规的方法来对系统进行稳定性分析。例如

　　描述函数法、圆判据法、一般相平面法及线性近似法 等。而究竟采用模糊模型还是确定性模型则需要根据所设计系统的具体情况进行分析, 因此选择合适的理论方法对所设计和模糊控制器进行稳定性及鲁棒性分析也是模糊控制理论发展的方向之一。

　　6

　　结

　　束

　　语

　　文章对模糊控制理论的发展进行了简要概述,对模糊控制的原理及模糊控制器的设计步骤进行了详细介绍; 对模糊控制在航空航天中应用(各种控制器的设计)进行了分析, 对模糊控制的优缺点及需要解决的问题进行了归纳和分析; 最后对模糊控制的发展趋势进行了展望。