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CFLC之設計與應用於非線性時變程序及大型控制系統

為了解決if then語法的問題，作者黎傳桂 這樣論述：

在控制系統的設計方法中，傳統控制方法依賴受控程序物理模型的數學分析，然而一般的受控制程序通常甚為複雜，難以獲得其精確之物理模型，為了降低數學演算複雜度，吾人僅能以簡化的線性數學方程式來描述實際的受控程序。此以簡化的數學描述來設計一個控制器應用在實際的複雜程序上，常難以獲得令人滿意的控制結果。 模糊邏輯控制(RFLC)適合應用於複雜及難以使用數學分析，但卻可由經驗豐富的運轉人員操控自如的程序中。利用運轉人員的經驗，其設計不需受控程序的物理模型，且特別適用於處理高度非線性及具有不確定因素的問題。然而，RFLC僅具部分FOPC之表達能力，而無法處理IF..

THEN..語法規則以外的問題。此外，許多因素影響RFLC之行為及性能，必須經過長期之試誤過程方能獲得適當的結果，此造成RFLC之設計困難及效率低落。 相對於此，模糊限制(fuzzy constraint)不但提供全部FOPC的表達能力，同時在知識表示上亦提供較高的抽象層次。因此對於複雜的控制系統，模糊限制處理便成為一個有效的設計模式。在模糊限制處理的解題架構中，一個問題是以一組物件及一組與之相互連接之限制式所構成之模糊限制網路來表示。每一條模糊限制式描述一個或多個物件之間的關係，並且保証物件的所有可能值必須同時滿足所有相關之限制式，問題的解答空間因此而充份縮小至期望值。將

此解題觀念直接應用於模糊控制，則可建構一個以限制為基礎的模糊控制器(CFLC)，並可進一步成為控制系統設計之統一架構，而傳統控制方法及RFLC則成為CFLC之特例。 本論文主要係針對CFLC技術做一系統化之探討，這包括CFLC之理論基礎、系統架構、及設計方法等議題。為驗證此設計模式的適用性，作者完成三個複雜程序的CFLC之設計與應用：1.吸收塔酸鹼控制 2.過熱蒸氣溫度控制 3.經濟電力調度系統。前二例程序具有非線性及時變特性，第二例所完成之CFLC具有自我調適功能。為了展現模糊限制式型態之任意性，定性推理及灰預測模型乃個別運用在此二例CFLC之設計架構中。第三例為大型複雜

系統之最低成本問題，其目的乃為驗證CFLC除了可處理非線性時變程序之不定性問題，亦可處理大型複雜系統之最佳化問題。前述三例經由Matlab之模擬及測試結果皆顯示CFLC的效能與傳統控制方法及一般RFLC相當，但其設計過程卻較為顯著簡單、較有效率、易於調整且對動態系統具有較高之適用性及易於擴展至其他應用。