本发明属于工业自动化，具体涉及一种基于分层原理的车辆自动控制参数多变量模糊控制方法。
背景技术：
1、在工业与车辆自动控制领域，多变量非线性系统经常出现，其输入量和输出变量均不止一个，且系统的模型难以建立的情况，此时需要依赖无模型控制器对系统进行控制。模糊控制器是常用的无模型控制器，其依赖于输入量的偏差、偏差的一阶导或偏差二阶导等的输入，通过模糊规则表进行模糊推理，得出输出量的大小。模糊控制器根据输入量的多少可以分为单变量模糊控制器和多变量模糊控制器。如图1所示，为单变量模糊控制器，其控制规则条数的计算公式如式(1)所示。
2、t＝m×nj+1 (1)
3、式中，t为模糊规则的条数，m为输出量的个数，n为模糊子集的数量，j为输入量的阶数。
4、对于多变量模糊控制器，由于输入变量较多，其控制规则一般为4维以上的模糊控制语句，建立起来会很难，甚至无法建立。针对多变量模糊控制器的设计，raju针对多输入单输出系统提出了一种多层递阶结构的模糊控制器(hflc)，如图2所示，该结构由多个二维模糊控制器组成，通过区分输入量对系统输出的影响重要性，将影响最大的变量放在第一级，影响次要的放在第二级，依次类推。
5、王海清等人则在此基础上提出了一种新的递阶控制器(nhflc)，如图3所示，无需事先知道输入量对系统输出的影响重要性，将各输入量两两组合，首先利用模糊理论得到第一层的各输出，此输出同时作为第二层的输入继续推理，直至最后一层，得到总输出，当中间层输入量个数为奇数时则直接与下一层变量组合。该方法比hflc更易设计控制规则。
6、以上两种多变量模糊控制器结构的输出量均为一个，当输出量增多时所需要的二维模糊控制器数量将成倍增加。以系统的输入量个数为n，输出量为m对以上两种多变量模糊控制方法需要的二维模糊控制器和模糊规则的数量进行统计如下：
7、表1多变量模糊控制方法模糊规则统计表
8、
9、由上表可知，当系统的输入量和输出量增加时，系统需要的模糊控制规则条数激增，难以根据系统的实际情况建立合适的模糊控制规则。
技术实现思路
1、(一)要解决的技术问题
2、本发明要解决的技术问题是：针对现有技术问题，如何提出一种基于分层原理的车辆自动控制参数多变量模糊控制方法，旨在减少多变量模糊控制器的控制规则条数，提高模糊控制方法在多变量系统上的适应性。
3、(二)技术方案
4、为了解决上述技术问题，本发明提供一种基于分层原理的车辆自动控制参数多变量模糊控制方法，所述基于分层原理的车辆自动控制参数多变量模糊控制方法的实施原理结构分为三层：模糊计算层、结果协调层以及控制输出层；
5、首先为所述模糊计算层，该层全面考虑了所有车辆自动控制参数变量对被控系统的影响，通过为每一个车辆自动控制参数变量的偏差和偏差的一阶导分配一个二维模糊控制器，分别计算该车辆自动控制参数变量变化时被控系统的输入量，并将该输入量发送到结果协调层，无需考虑变量之间对被控系统的耦合影响；
6、所述结果协调层用于对上一层所有车辆自动控制参数变量变化时被控系统的输入量进行综合协调，计算得到被控系统的最终输入量；
7、所述控制输出层用于将结果协调层得到的最终输入量结果对被控系统进行输入，对被控系统进行控制。
8、其中，对所述车辆自动控制参数多变量模糊控制方法的所需的二位模糊控制器、控制规则的条数和该方法的适用范围进行统计可得：
9、表2.分层原理的多变量模糊控制方法(nhflc)模糊规则统计表
10、
11、其中，所述被控系统为车辆自动控制参数多变量非线性系统。
12、其中，所述方法的作用是实现模糊控制算法在车辆自动控制参数多变量非线性系统上的应用。
13、其中，在实际应用时，所述方法流程如下：
14、首先，确定被控系统的输入量和输出量的个数；
15、然后，通过实验得到单一变量对被控系统的影响关系，并编制单一变量对被控系统的模糊控制规则表；
16、其次，确定不同变量对被控系统的影响重要性，并分配不同变量对被控系统的影响权重，计算被控系统的输入量；
17、最后，将系统输入量输入被控系统，得到被控系统输出变化后将系统值反馈到模糊计算层，从而形成闭环控制。
18、其中，所述确定不同变量对被控系统的影响重要性，并分配不同变量对被控系统的影响权重，计算被控系统的输入量的过程中，按照下述公式(2)进行计算；
19、u＝u1*a1+u2*a2+···+un*an (2)
20、式中，u为被控系统的输入量，a1、a2、an为权重系数，u1、u2、un为二维模糊控制器输出。
21、(三)有益效果
22、多变量非线性系统在工业和汽车控制中极其常见。同时，多变量非线性控制系统往往难以建立精确的数学模型，从而需要依赖无模型控制器。模糊控制器是一种典型的无模型非线性控制器，但其在实际应用过程中在面对多变量系统时，其控制规则条数会激增，甚至无法建立完备的控制规则。本发明提供一种基于分层原理的车辆自动控制参数多变量模糊控制方法，该方法可以有效减少多变量非线性系统在应用模糊控制器时控制规则条数多、甚至难以建立的问题，提高模糊控制方法对多变量非线性问题的适应性。
23、与现有技术相比较，本发明的关键点为：提出了基于分层原理的车辆自动控制参数多变量模糊控制方法，可以将模糊控制算法这种简单有效的控制算法应用于多变量非线性控制系统，相比于已有的模糊控制结构，该方法可以有效减少二维模糊控制器的使用数量，降低模糊控制算法在多变量时的控制复杂度和模糊规则的建立难度。
1.一种基于分层原理的车辆自动控制参数多变量模糊控制方法，其特征在于，所述基于分层原理的车辆自动控制参数多变量模糊控制方法的实施原理结构分为三层：模糊计算层、结果协调层以及控制输出层；
2.如权利要求1所述的基于分层原理的车辆自动控制参数多变量模糊控制方法，其特征在于，对所述车辆自动控制参数多变量模糊控制方法的所需的二位模糊控制器、控制规则的条数和该方法的适用范围进行统计可得：
3.如权利要求1所述的基于分层原理的车辆自动控制参数多变量模糊控制方法，其特征在于，所述被控系统为车辆自动控制参数多变量非线性系统。
4.如权利要求3所述的基于分层原理的车辆自动控制参数多变量模糊控制方法，其特征在于，所述方法的作用是实现模糊控制算法在车辆自动控制参数多变量非线性系统上的应用。
5.如权利要求4所述的基于分层原理的车辆自动控制参数多变量模糊控制方法，其特征在于，在实际应用时，所述方法流程如下：
6.如权利要求5所述的基于分层原理的车辆自动控制参数多变量模糊控制方法，其特征在于，所述确定不同变量对被控系统的影响重要性，并分配不同变量对被控系统的影响权重，计算被控系统的输入量的过程中，按照下述公式(2)进行计算；
7.如权利要求6所述的基于分层原理的车辆自动控制参数多变量模糊控制方法，其特征在于，所述方法属于工业自动化技术领域。
8.如权利要求6所述的基于分层原理的车辆自动控制参数多变量模糊控制方法，其特征在于，所述方法可以有效减少多变量非线性系统在应用模糊控制器时控制规则条数多、甚至难以建立的问题，提高模糊控制方法对多变量非线性问题的适应性。
9.如权利要求6所述的基于分层原理的车辆自动控制参数多变量模糊控制方法，其特征在于，所述方法可以将模糊控制算法这种简单有效的控制算法应用于多变量非线性控制系统。
10.如权利要求6所述的基于分层原理的车辆自动控制参数多变量模糊控制方法，其特征在于，相比于已有的模糊控制结构，所述方法可以有效减少二维模糊控制器的使用数量，降低模糊控制算法在多变量时的控制复杂度和模糊规则的建立难度。
