智能控制主要针对复杂且难以使用传统控制理论控制的对象,模糊控制是其中的一个重要分类。模糊控制参考专家经验与操作数据控制对象,所以无需精确的系统模型就能控制结构复杂规模庞大的系统。因此,模糊控制理论在实际生产中被广泛应用,也产生了良好的社会经济效益。但与此同时,模糊控制方法也存在着难题:模糊控制的输入变量不能太多,变量论域划分不能太细,否则会生成过多模糊规则。如果规则的数量多到控制器无法处理,就会导致规则爆炸问题,系统将无法正常运行。但如果规则太少,控制器精度就不会太高,动态性能也会衰退,很难满足控制要求。针对以上问题,本文提出了一种基于粒计算的模糊控制器设计方法。首先根据被控对象的性质设计模糊控制器,包括其变量论域、模糊化方法、制定模糊规则、确定模糊推理与解模糊化方法。然后借助粒计算思想,根据设计的模糊控制器,对其输入输出数据进行合理信息粒化。根据得到的信息粒,拟合粒函数的实现函数部署在函数器中,用函数器代替模糊控制器。在基于粒计算的模糊控制系统中,规则的数量与系统运算量无关,仅仅与信息粒的个数有关,因此可以在保证控制精度的条件下有效防止规则爆炸问题。同时省略了模糊化、模糊推理过程和去模糊化操作,简化了系统的结构,降低了运算复杂性。本文以双容水箱、一阶倒立摆和二阶倒立摆作为被控对象,分别进行了PID、模糊控制和基于粒计算的模糊控制仿真实验。实验结果表明,基于粒函数的模糊控制方法实时性和抗干扰性比PID控制方法更强,响应速度更快。与模糊控制方法对比,两者控制效果与抗干扰性相近,但在仿真实验中,基于粒计算的模糊控制系统中的函数器运行时间明显小于模糊控制器,验证了基于粒计算的模糊控制方法不仅具有良好的控制性能,同时还能够有效降低系统结构复杂度,减少系统运算量,并且在保证控制精度的情况下避免规则爆炸问题。