的融合系统是种自适 应模糊控制系统。目前，实现模糊控制的神经网络从结构上看主要有两类，其是在神经网络 结构中引入模糊模式，使其具有处理棋糊信息的能力，如把神经元中的加权求和运算转变为并 和交等形式的模糊逻辑运算以构成模糊神经元其二是直接利用神经网络的学习功能及映 像能力，去等效模糊控制中的模糊功能块，如模糊化模糊推理反模糊化等，目前研究应用 最为广泛的模糊神经网络就属于这类。网络般由五层前向网络组成，每层都 有明确的含义，第层为输入层第二层计算隶属度函数第三层计算每条规则的使用度第 四层进行归化计算第五层实现清晰化即解模糊化。网络所包含的信息能够清晰地获 得，克服了网络黑箱型操作的不足。 采用神经元网络实现的模糊控制对于知识的表达并不是通过显式的条条规则，而是把这些 规则隐含地分布在整个网络之中。在控制应用中不必进行复费时的规则搜索推理，而只须通 过高速并行分布计算就可产生输出结果，这在种意义上与人的思维更为接近。 模糊控制与遗传算法的结合 遗传算法是种借鉴生物界自然选扦和自然遗传机制的随机化搜索算法，由美国 大学的教授首先提出。选择交义和变异是遗传算法的三个主要操作算子，它们构成 了所谓的遗传操作。遗传算法主要特点是群体搜索策略和群体中个体之间的信息交换，搜索不 依赖于梯度信息，这使得它可以高效串地发现全局最优解或接近最优解，并避免陷入局部最优 解，而且对问题的初始条件要求较少。 关于模糊控制在平台稳定回路系统中的研究 作者生物 医学工程学杂志 李征宇，严隽陶手法深透作用的数学物理基础按摩与导引 裴旭海推拿手法柔和性的生物力学机理探讨按摩与导引 严隽陶推拿学北京中国中医药出版社， 赵振宇，徐用懋模糊理论和神经网络的基础与应用北京清华大学出版 模糊控制技术发展现状及研究热点 减小字体增大字体 摘要综合介绍丁模糊控制技术的基本原理和发展状况，重点总结丁近年来该研究领域的热 点问题，并对今后的发展前景进行了展望。 关键词模糊控制结构分析稳定性白适应控制 模糊控制的热点问题 模糊控制技术是项正在发展的技术，虽然近年来得到了蓬勃发展，但它也存在些问题， 主要有以下几个方面 还投有形成完挫的理论体系，没有完善的稳定性和鲁棒性分析，系统的设计方法包括 规则的获取和优化隶属函数的选取等 控制系统的性能小太高稳态精度牧低，存在抖动及积分饱和等问题 自适应能力有限。目前，国内外众多专家学者围绕着这些问题展开了广泛的研究，取得 了些阶段性成果，下面介绍下近期的主要研究热点。 模糊控制系统的稳定性分析 任何个自动控制系统要正常工作，首先必须是稳定的。由于模糊系统本质上的非线性和缺 乏统的系统描得到的实际输出特征和期望特 征的偏差，确定输出响应的校正量并转化控制校正量，调整模糊控制规则，作用于被控对象。 其基本特征是控制算法和规则可以通过在线修改，变动几个参数可以改变控制结果。它不 仅仅是局限于个对象，而是通过自组织适应几类对象。有代表性为以下三种类型 为自校正模糊控制器在常规模糊控制中增加系统辨别和修正控制功能。通过使用个较为 粗糙的初期模型，经过模糊控制器的自组织功能，达到在线修正模糊控制规则，完善系统性能， 使其达到灿期的要求 自调整比例因子模糊控制器通过调整系统偏差及偏差变化率的比例因子来控制模糊控制 器中的输出量的比例系数，即改变系统的增益。它充分体现了操作者手动控制的思维特点和控 制策略，保证了系统有良好的动态性和稳态精度 模糊自整定参数控制器应用模糊集理论，根据系统运行状态，在线整定控制器 参数。由于模糊自整定参数，与偏差变化率间建立起在线自整 定函数关系，且这种关系是根据人的经验和智慧积累起来的，使系统在不同的运动状态下能对 控制器参数实现智能调节，能明显改善被控过程的动态性和稳定性能，提高抗干扰能力和 鲁棒性。 模糊控制与其它智能技术分支相结合 作为智能控制的种新方法，模糊控制与智能领域的些其它新技术相结合，向着更高层次 的应用发展也是目前研究热点之。下面简要介绍模糊控制与神经网络和遗传算法的结合情况。 模糊控制与神经网络的结合 神经网络是由大量的简单处理单元构成的非线形动力系统，能映射任意函数关系，且具有学 习性，能处理不完整不精确的非常棋糊的信息。模糊控制利神经网络之间具有很强的互补 性，方而对神经网络来说知识抽取和知识表达比较困难，而模糊信息处理方法对此却很有效 另面，模糊模式很难从样本中直接学习述，使得人们难以利用现有的控制理论和分析方法对模糊控制系统进行分析和 设计。因此，模糊控制理论的稳定性分析直是个难点课题，未形成较为完善的理论体系。 正因为如此，关于模糊系统的稳定性分析近年来成为众人关注的热点，发表的论文较多，提出 了各种思想和分析方法。目前模糊控制系统稳定性分析方法主要有以下几种 李亚普诺夫方法 基于滑模变结构系统的稳定性分析方法 描述函数方法 圆稳定性判据方法 模糊控制系统的稳定性分析还有相平面法关系矩阵分析法超稳定理论判据模 糊穴穴映像数值稳定性分析方法以及最近出现的鲁棒控制理论分析方法和矩阵不 等式凸优化方法等。 自适应模糊控制器的研究 为了提高模糊控制系统的自适应能力，许多学者对自适应模糊控制器进行了研究，研究方向 主要集中在以下方面。 自校正模糊控制器 自校正模糊控制器是在常规模糊控制的基础上，采用加权推理决策，并引入协调因子，根据 系统偏差和偏差变化的大小，预测控制系统中的不确定量并选择个最佳的控制参数或控 制规则集，在线自动调整保守和大胆控制的混合程度，从而更全面确切地反映出入对诸因素的 综合决策思想，提高系统的控制精度和鲁捧性能。目前这种变结构的自校正模糊控制器是根据 被调量和在线选取最佳控制规则及控制决策的，而对于些复杂的生产过程，其生产工艺 和环境因素都较为复杂，往往不能只考虑系统的偏差和偏差变化率来确定其控制策略。难于总 结出比较完整的经验，此时模糊控制规则或者缺乏，或者很粗糙，并且当被控对象参数发生变 化或受到随机干扰影响时，都会影响模糊控制的效果。 自组织模糊控制器 自组织模糊控制器能自动对系统本身的参数或控制规则进行调整，使系统不断完善，以适应 不断变化的情况，保证控制达到所希望的效果。它根据自动测应该 充分考虑推拿疗法的自身特性，寻求更合适的解决问题的思路和方法。 模糊控制理论与推拿治疗 模糊控制是模糊理论的重要内容，也是门应用技术，分为模糊语言控制和模糊最优控制两种，其基本类 型为若则否则型和若且则型。个语言控 制的模糊控制过程，可以概略地表示为模式识别信息输入模糊推理制定规则决策输出模糊控制 等。采用模糊控制，能有效利用各种信息而不必忽略过多信息，能刻画人们视觉过程的各个层次，建立描述人 的感觉语言表达方式以及行动过程的模型，进而将人的经验知识等用适当的形式表现出来，因而具有明显 的优势。 推拿治疗是以手法在患者体表进行的种规范操作的过程，立体地来看，构成个模糊信息处理控制的 动态系统模型。因为其，机体的健康或疾病状态是由多变量或多参数综合作用造成的，在病情诊断辨证过 程中存在模糊性其二，手法用力大小频率方向治疗时间穴位性质患者感应度医生经验以及适 时动态调整等具有模糊性。所以，研究推拿治疗过程中的问题，采用模糊论方法是恰当的。 关于模糊控制模式下的量化研究 根据模糊控制理论，推拿治疗过程为患者的病情信息输入医生大脑，经过判断推理选择手法， 手法操作于患者即治疗信息输出再根据患者反馈信息及手法效应情况，医生随时调整手法，然后 又手法施加于患者完成治疗。可以视为级调节，为二级调节。两级调控的关键 在于信息的输入输出，而这些信息都是多变量多参数在整体层次上的反映，具有模糊属性，整个调控过程 就是模糊信息识别模糊推理模糊控制的模糊系统调节过程见图。因此，在这种模糊控制模式下，根据 相关规则，可以对推拿的量化研究作出新的尝试。， 评语集弱刺激中刺激强刺激，然后根据生成的模糊矩阵或通过模糊算子综合评判，得 到每种手法剂量大小。再设效应因素集兴奋抑制调节，评语集补虚泻实 平调，然后通过运算进行评判，可知每种手法的效应。通过进步模糊逻辑推理，确立手法量效 关系映射。另外，在治疗过程中可以根据得气感这模糊参变量，实时调整手法的刺激强度， 因为得气感的有无及强弱，是机体对外加刺激的整体水平上的反映，与医患双方有关，因此， 可以通过调节刺激剂量而获得最优治疗效应。 结语 从模糊控制角度看，对推拿进行量化研究的重点是根据机体的生理特性，通过研究手法引发 的生物效应，界定手法力学特征主要参数的有效及安全范围，以此确定模糊变量测度的值域上下 限。再进步通过建立专家评语集，综合评定每种手法的效果。通过学习操练，形成种相对 稳定的技能特质，以便在实际应用时能够针对输入的模糊变量，迅速进行模式识别及推理判断， 然后输出相应的有效信息进行模糊综合控制。