CN103713520B - 一种陀螺稳定平台的自适应复合控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种陀螺稳定平台的自适应复合控制方法，采用位置环和稳定环共同控制的双环控制结构，位置环采用比例积分微分控制，稳定环采用自适应模糊-比例积分微分复合控制；采用自调整量化因子实现模糊控制基本论域的在线调整；采用复合控制自适应因子实现模糊控制和比例积分微分控制的复合。本发明使得陀螺稳定平台具有响应速度快、伺服精度高和抗干扰能力强的优点。

Description

一种陀螺稳定平台的自适应复合控制方法

技术领域

本发明涉及利用一种陀螺稳定平台的自适应复合控制方法，实现对陀螺稳定平台的控制，属于自动控制领域。

背景技术

常规模糊控制的论域是既定的，不变的，如果论域范围选取过大，则输入变量较小时，模糊控制器的调节显得比较粗糙，会导致台体在零点附近出现振荡；如果论域范围选取过小，则输入变量容易超出论域范围，从而导致台体失控。现有复合控制方式将A、B两种控制方法进行结合时大多采用机械切换，当误差大于等于阈值时采用A控制方法，当误差小于阈值时采用B控制方法，这种复合方式会导致台体在切换点处频繁抖动。

发明内容

技术问题：本发明提出一种陀螺稳定平台的自适应复合控制方法，该控制方法使得平台具有较快的响应速度、较高的稳定精度和较强的抗干扰能力。

技术方案：本发明的陀螺稳定平台的自适应复合控制方法，所应用的陀螺稳定平台采用位置环和稳定环共同控制的双环控制结构，位置环采用比例积分微分控制，稳定环采用自适应模糊-比例积分微分复合控制，具体步骤如下：

步骤1）设定陀螺稳定平台的期望俯仰角P₀；

步骤2）利用惯性测量单元提供的当前平台实际俯仰角P，计算平台俯仰角偏差ΔP，即当前平台俯仰角与期望俯仰角之间的偏差，ΔP=P-P₀；

步骤3）将平台俯仰角偏差ΔP输入到位置环比例积分微分控制器中，比例积分微分控制器输出俯仰角速度控制量ω₀；

步骤4）惯性测量单元中的陀螺仪测得平台沿俯仰轴向的角速度ω_p，然后计算俯仰角速度误差er，即er=ω₀-ω_p；

步骤5）将俯仰角速度误差er输入到稳定环自适应模糊-比例积分微分复合控制器中，复合控制器将模糊控制与比例积分微分控制相结合，得到并输出控制电压U，通过控制电压U驱动直驱力矩电机工作，从而带动陀螺稳定平台绕俯仰轴向转动，使得陀螺稳定平台的俯仰角向期望俯仰角靠近。

本发明方法中，步骤5）中将模糊控制与比例积分微分控制相结合，得到控制电压U的具体流程为：

51）对俯仰角速度误差er进行微分，得到俯仰角速度误差变化率ec，然后经过稳定环比例积分微分控制器，按照下式计算得到控制电压U_PID：

$U_{\mathrm{PID}}=K_p\·\mathrm{er}+K_i\·{\∫}_0^T\mathrm{erdt}+K_d\·\mathrm{ec}$

式中，T为采样周期，K_p、K_i、K_d分别为稳定环比例积分微分控制器的比例系数、积分系数和微分系数；

52）将俯仰角速度误差er的基本论域[er_min，er_max]和俯仰角速度误差变化率ec的基本论域[ec_min，ec_max]分别归一化为[-1，1]，得到俯仰角速度误差量化因子k_er和俯仰角速度误差变化率量化因子k_ec：

$\left\{\begin{array}{c}{k}_{\mathrm{er}}=\frac{2}{{\mathrm{er}}_{\max }-{\mathrm{er}}_{\min }}\\ k_{\mathrm{ec}}=\frac{2}{{\mathrm{ec}}_{\max }-{\mathrm{ec}}_{\min }}\end{array}\right.$

式中，er_min为俯仰角速度误差er基本论域的下限，er_max为俯仰角速度误差er基本论域的上限，ec_min为俯仰角速度误差变化率ec基本论域的下限，ec_max为俯仰角速度误差变化率ec基本论域的上限；

53）首先将俯仰角速度误差量化因子k_er和俯仰角速度误差变化率量化因子k_ec分别进行自调整变换，得到俯仰角速度误差自调整量化因子k_er(er)和俯仰角速度误差变化率自调整量化因子k_ec(ec)：

$\left\{\begin{array}{c}{k}_{\mathrm{er}}\left(\mathrm{er}\right)=k_{\mathrm{er}}\·(1-e^{-\mathrm{\α}\left|\mathrm{er}\right|})\\ k_{\mathrm{ec}}\left(\mathrm{ec}\right)=k_{\mathrm{ec}}\·(1-e^{-\mathrm{\β}\left|\mathrm{ec}\right|})\end{array}\right.$

式中，e为欧拉常数，e=2.718，α为俯仰角速度误差自调整量化因子调节参数、β为俯仰角速度误差变化率自调整量化因子调节参数，α、β均为正常数，

然后根据下式计算出模糊控制器进行模糊量化处理的输入俯仰角速度误差er_c和输入俯仰角速度误差变化率ec_c：

$\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{er}}_c=k_{\mathrm{er}}\left(\mathrm{er}\right)\·(\mathrm{er}-\frac{{\mathrm{er}}_{\max }+{\mathrm{er}}_{\min }}{2})\\ {\mathrm{ec}}_c=k_{\mathrm{ec}}\left(\mathrm{ec}\right)\·(\mathrm{ec}-\frac{{\mathrm{ec}}_{\max }+{\mathrm{ec}}_{\min }}{2})\end{array}\right.$

54）输入、输出变量隶属度函数均采用对称、均匀分布、全交迭的三角形隶属度函数，三角形隶属度函数的模糊子集为{NB,NM,NS,Z,PS,PM,PB}，其中，NB表示负大、NM表示负中、NS表示负小、Z表示零、PS表示正小、PM表示正中、PB表示正大，以er_c作为自变量输入三角形隶属度函数，得到俯仰角速度误差语言变量ER所属的模糊子集a，及俯仰角速度误差语言变量ER属于模糊子集a的隶属度其中a∈{NB,NM,NS,Z,PS,PM,PB}，以ec_c作为自变量输入三角形隶属度函数，得到俯仰角速度误差变化率语言变量EC所属的模糊子集b，及俯仰角速度误差变化率语言变量ER属于模糊子集b的隶属度，其中b∈{NB,NM,NS,Z,PS,PM,PB}；

55）查询模糊控制规则表，找出a和b对应的模糊控制语句，即得到控制电压语言变量V所属的模糊子集c，其中，模糊控制语句采用“If(ERis…)and(ECis…)then(Vis…)”的形式，按照玛达尼模糊推论法确定控制电压语言变量V属于模糊子集c的隶属度其中c∈{NB,NM,NS,Z,PS,PM,PB}；

56）采用系数加权平均法解模糊化，按照下式计算得到模糊控制的输出电压U_Fuzzy：

$U_{\mathrm{Fuzzy}}=\frac{\underset{c}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\μ}}_{V_c}\·V_c}{\underset{c}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\μ}}_{V_c}}$

式中，V_c为模糊子集c的中心论域值；

57）首先根据下式计算得到复合控制自适应因子δ：

δ＝e^-k·|er|，式中，k为复合控制自适应因子调节参数，k为正常数，

然后以复合控制自适应因子δ作为比例积分微分控制的权重系数，以1-δ作为模糊控制的权重系数，最终得到复合控制输出控制电压U，具体计算公式为：

U＝(1-δ)·U_Fuzzy+δ·U_PID。

本发明方法的一个优选方案中，步骤55）中，模糊控制规则采用“If(ERis…)and(ECis…)then(Vis…)”形式的模糊控制语句。

有益效果：本发明相对于现有技术的优点为：

（1）本发明引入自调整量化因子优化模糊控制器，基本论域可根据输入大小在线调整，提高模糊控制器的灵敏度，对于未知干扰具有更好的适应性，从而使系统具有更好的控制稳定性和抗干扰能力。

（2）本发明采用复合控制自适应因子实现复合控制，复合控制自适应因子根据俯仰角速度误差的大小在线调节，从而调节模糊控制和比例积分微分控制的权重系数，避免机械切换导致的台体抖动，使得平台获得更高的稳定精度。

附图说明

图1为俯仰轴伺服回路控制框图；

图2为量化因子自调整的模糊控制框图；

图3为输入、输出变量的隶属函数曲线图；

图4为复合控制原理图；

图5为用Matlab仿真得到的俯仰轴向平台稳定精度效果示意图；

图6为用Matlab仿真得到的脉冲干扰下的俯仰轴向平台稳定精度效果示意图；

图7为用Matlab仿真得到的阶跃干扰下的俯仰轴向平台稳定精度效果示意图。

具体实施方式

下面结合说明书附图和实施例对本发明做详尽描述：

本发明的陀螺稳定平台的自适应复合控制方法，所应用的陀螺稳定平台采用位置环和稳定环共同控制的双环控制结构，位置环采用比例积分微分控制，稳定环采用自适应模糊-比例积分微分复合控制。俯仰方向和横滚方向的控制方法相同，现以俯仰方向的控制过程为例来说明本发明所提控制方法，具体步骤如下：

步骤1）设定陀螺稳定平台的期望俯仰角P₀；

步骤2）惯性测量单元安装在陀螺稳定平台的内框中心，利用惯性测量单元提供的当前平台实际俯仰角P，计算平台俯仰角偏差ΔP，即当前平台俯仰角与期望俯仰角之间的偏差，ΔP=P-P₀；

步骤3）将平台俯仰角偏差ΔP输入到位置环比例积分微分控制器中，比例积分微分控制器输出俯仰角速度控制量ω₀：

步骤4）惯性测量单元中的陀螺仪测得平台沿俯仰轴向的角速度ω_p，然后计算俯仰角速度误差er，即er=ω₀-ω_p；

步骤5）将俯仰角速度误差er输入到稳定环自适应模糊-比例积分微分复合控制器中，复合控制器将模糊控制与比例积分微分控制相结合，得到并输出控制电压U，具体流程为：

51）首先对俯仰角速度误差er进行微分，得到俯仰角速度误差变化率ec：

$\mathrm{ec}=\frac{d\left(\mathrm{er}\right)}{\mathrm{dt}}$

然后经过稳定环比例积分微分控制器，按照下式计算得到控制电压U_PID：

式中，T为采样周期，K_p、K_i、K_d分别为稳定环比例积分微分控制器的比例系数、积分系数和微分系数，

该步骤计算得到的比例积分微分控制器输出控制电压U_PID和步骤52）～56）计算得到的模糊控制器输出控制电压U_Fuzzy将通过步骤57）进行复合，控制原理如图4所示。

52）将俯仰角速度误差er的基本论域[er_min，er_max]和俯仰角速度误差变化率ec的基本论域[ec_min，ec_max]分别归一化为[-1，1]，得到俯仰角速度误差量化因子k_er和俯仰角速度误差变化率量化因子k_ec：

$\left\{\begin{array}{c}{k}_{\mathrm{er}}=\frac{2}{{\mathrm{er}}_{\max }-{\mathrm{er}}_{\min }}\\ k_{\mathrm{ec}}=\frac{2}{{\mathrm{ec}}_{\max }-{\mathrm{ec}}_{\min }}\end{array}\right.,$ 式中，er_min为俯仰角速度误差er基本论域的下限，er_max为俯仰角速度误差er基本论域的上限，ec_min为俯仰角速度误差变化率ec基本论域的下限，ec_max为俯仰角速度误差变化率ec基本论域的上限；

53）首先将俯仰角速度误差量化因子k_er和俯仰角速度误差变化率量化因子k_ec分别进行自调整变换，得到俯仰角速度误差自调整量化因子k_er(er)和俯仰角速度误差变化率自调整量化因子k_ec(ec)：

$\left\{\begin{array}{c}{k}_{\mathrm{er}}\left(\mathrm{er}\right)=k_{\mathrm{er}}\·(1-e^{-\mathrm{\α}\left|\mathrm{er}\right|})\\ k_{\mathrm{ec}}\left(\mathrm{ec}\right)=k_{\mathrm{ec}}\·(1-e^{-\mathrm{\β}\left|\mathrm{ec}\right|})\end{array}\right.,$ 式中，e为欧拉常数，e=2.718，α为俯仰角速度误差自调整量化因子调节参数、β为俯仰角速度误差变化率自调整量化因子调节参数，α、β均为正常数，

然后根据下式计算出模糊控制器进行模糊量化处理的输入俯仰角速度误差er_c和输入俯仰角速度误差变化率ec_c：

$\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{er}}_c=k_{\mathrm{er}}\left(\mathrm{er}\right)\·(\mathrm{er}-\frac{{\mathrm{er}}_{\max }+{\mathrm{er}}_{\min }}{2})\\ {\mathrm{ec}}_c=k_{\mathrm{ec}}\left(\mathrm{ec}\right)\·(\mathrm{ec}-\frac{{\mathrm{ec}}_{\max }+{\mathrm{ec}}_{\min }}{2})\end{array}\right.$

54）用于复合控制的模糊控制器采用双输入单输出的结构，输入语言变量为俯仰角速度误差语言变量ER和俯仰角速度误差变化率语言变量EC，输出语言变量为控制电压语言变量V。

工程应用中，考虑计算量及算法简便性的要求，输入、输出变量隶属度函数均采用对称、均匀分布、全交迭的三角形隶属度函数，如图3所示，三角形隶属度函数的模糊子集为{NB,NM,NS,Z,PS,PM,PB}，其中，NB表示负大、NM表示负中、NS表示负小、Z表示零、PS表示正小、PM表示正中、PB表示正大。

以er_c作为自变量输入三角形隶属度函数，得到俯仰角速度误差语言变量ER所属的模糊子集a，及俯仰角速度误差语言变量ER属于模糊子集a的隶属度其中a∈{NB,NM,NS,Z,PS,PM,PB}；以ec_c作为自变量输入三角形隶属度函数，得到俯仰角速度误差变化率语言变量EC所属的模糊子集b，及俯仰角速度误差变化率语言变量ER属于模糊子集b的隶属度其中b∈{NB,NM,NS,Z,PS,PM,PB}；

55）根据陀螺稳定平台工作特征及专家经验：当er_c较大，ec_c较小时，为使陀螺稳定平台迅速回到稳定状态，应增大控制电压；当ec_c较大，er_c较小时，为避免控制超调，应减小控制电压。

确定模糊控制规则如表1所示，共有7×7=49条规则。

表1模糊控制规则表

查询模糊控制规则表，找出a和b对应的模糊控制语句，即得到控制电压语言变量V所属的模糊子集c，其中c∈{NB,NM,NS,Z,PS,PM,PB}，模糊控制语句采用“If(ERis…)and(ECis…)then(Vis…)”的形式，按照玛达尼模糊推论法确定控制电压语言变量V属于模糊子集c的隶属度

$\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{\μ}}_{V_j}=\min \{{\mathrm{\μ}}_{{\mathrm{ER}}_a}\left(\mathrm{er}\right),{\mathrm{\μ}}_{{\mathrm{EC}}_b}\left(\mathrm{ec}\right)\}\\ {\mathrm{\μ}}_{V_c}=\underset{\mathrm{if}{V}_j==V_c}{\∪}{\mathrm{\μ}}_{V_j}\end{array}\right.$

式中，j=1,…49，为第j条规则的激励强度；

56）设模糊控制器输出变量U_Fuzzy的基本论域为[u_min，u_max]，按照下式计算得到模糊子集c的中心论域值V_c：

$V_c=u_{\min }+(q-1)\·\frac{u_{\max }-u_{\min }}{6}$

式中，q=1,…7，q和c∈{NB,NM,NS,Z,PS,PM,PB}依次一一对应，

采用系数加权平均法解模糊化，按照下式计算得到模糊控制的输出电压U_Fuzzy：

$U_{\mathrm{Fuzzy}}=\frac{\underset{c}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\μ}}_{V_c}\·V_c}{\underset{c}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\μ}}_{V_c}}$

57）自适应模糊-比例积分微分复合控制通过复合控制自适应因子δ将模糊控制和比例积分微分控制结合在一起，首先根据下式计算得到复合控制自适应因子δ：

δ＝e^-k·|er|

式中，k为复合控制自适应因子调节参数，k为正常数，

然后以复合控制自适应因子δ作为比例积分微分控制的权重系数，以1-δ作为模糊控制的权重系数，最终得到复合控制输出控制电压U，具体计算公式为：

U＝(1-δ)·U_Fuzzy+δ·U_PID

控制电压U驱动直驱力矩电机工作，从而带动陀螺稳定平台绕俯仰轴向转动，使得陀螺稳定平台的俯仰角向期望俯仰角靠近。

陀螺稳定平台运行中，当惯性测量单元解算出的平台实际俯仰角P偏离期望俯仰角P₀时，就按照本发明方法的上述流程，进行实时控制。

为验证本发明的可行性，在Matlab下进行了仿真，仿真参数设置如下：

期望俯仰角P₀=0；

载体运动采用双正弦波叠加晃动，幅值分别为25°和20°，频率分别为0.125Hz和0.1Hz，相位差为60°；

电机峰值扭矩40N·m；

陀螺仪随机常值漂移0.03°/h，随机白噪声0.03°/h；

加速度计随机常值偏置0.2mg，随机白噪声0.2mg；

伺服采样周期T=1ms；

位置环PID控制参数K_p'=1000，K_i'=20，K_d'=5；

误差er的基本论域[-10,10]rad/s，误差变化率ec的基本论域[-1000,1000]rad/s²；

模糊控制器输出变量U_Fuzzy基本论域[-10,10]V；

自调整量化因子的参数α=2.5，β=2；

稳定环PID控制参数K_p=7，K_i=3，K_d=0；

自适应因子的参数k=0.25。

仿真时间18s，得到图5所示俯仰轴向稳定精度，此仿真过程中俯仰角P最小值-0.783'，最大值0.961'，平均值-0.0049'，标准差0.2154'。若在第8s处施加幅值10N·m、持续1s的脉冲干扰力矩，得到图6所示结果，干扰处的稳定精度为0.976'。若在第8s处施加幅值10N·m的阶跃干扰力矩，得到图7所示结果，自适应模糊-比例积分微分复合控制方法使平台在3s内恢复到正常稳定精度。综上可见，本发明所提一种陀螺稳定平台的自适应复合控制方法，使得陀螺稳定平台具有较高的稳定精度和较强的抗干扰能力。

本发明说明书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。

Claims (2)

1.一种陀螺稳定平台的自适应复合控制方法，其特征在于，该控制方法所应用的陀螺稳定平台采用位置环和稳定环共同控制的双环控制结构，所述位置环采用比例积分微分控制，所述稳定环采用自适应模糊-比例积分微分复合控制，该控制方法具体步骤如下：

步骤1)设定陀螺稳定平台的期望俯仰角P₀；

步骤2)利用惯性测量单元提供的当前平台实际俯仰角P，计算平台俯仰角偏差ΔP，即当前平台俯仰角与期望俯仰角之间的偏差，ΔP＝P-P₀；

步骤3)将所述平台俯仰角偏差ΔP输入到位置环比例积分微分控制器中，比例积分微分控制器输出俯仰角速度控制量ω₀；

步骤4)惯性测量单元中的陀螺仪测得平台沿俯仰轴向的角速度ω_p，然后计算俯仰角速度误差er，即er＝ω₀-ω_p；

步骤5)将所述俯仰角速度误差er输入到稳定环自适应模糊-比例积分微分复合控制器中，复合控制器将模糊控制与比例积分微分控制相结合，得到并输出控制电压U，通过所述控制电压U驱动直驱力矩电机工作，从而带动陀螺稳定平台绕俯仰轴向转动，使得陀螺稳定平台的俯仰角向期望俯仰角靠近；

所述步骤5)中，将模糊控制与比例积分微分控制相结合，得到控制电压U的具体流程为：

51)对俯仰角速度误差er进行微分，得到俯仰角速度误差变化率ec，然后经过稳定环比例积分微分控制器，按照下式计算得到控制电压U_PID：

$U_{PID}=K_p\·er+K_i\·{\∫}_0^{T}erdt+K_d\·ec$

式中，T为采样周期，K_p、K_i、K_d分别为稳定环比例积分微分控制器的比例系数、积分系数和微分系数；

52)将俯仰角速度误差er的基本论域[er_min，er_max]和俯仰角速度误差变化率ec的基本论域[ec_min，ec_max]分别归一化为[-1，1]，得到俯仰角速度误差量化因子k_er和俯仰角速度误差变化率量化因子k_ec：

$\left\{\begin{array}{c}{k}_{er}=\frac{2}{{\mathrm{er}}_{max}-{\mathrm{er}}_{min}}\\ k_{ec}=\frac{2}{{\mathrm{ec}}_{max}-{\mathrm{ec}}_{min}}\end{array}\right.$

式中，er_min为俯仰角速度误差er基本论域的下限，er_max为俯仰角速度误差er基本论域的上限，ec_min为俯仰角速度误差变化率ec基本论域的下限，ec_max为俯仰角速度误差变化率ec基本论域的上限；

53)首先将俯仰角速度误差量化因子k_er和俯仰角速度误差变化率量化因子k_ec分别进行自调整变换，得到俯仰角速度误差自调整量化因子k_er(er)和俯仰角速度误差变化率自调整量化因子k_ec(ec)：

$\left\{\begin{array}{c}{k}_{er}\left(er\right)=k_{er}\·(1-e^{-\mathrm{\α}\left|er\right|})\\ k_{ec}\left(ec\right)=k_{ec}\·(1-e^{-\mathrm{\β}\left|ec\right|})\end{array}\right.$

式中，e为欧拉常数，e＝2.718，α为俯仰角速度误差自调整量化因子调节参数、β为俯仰角速度误差变化率自调整量化因子调节参数，α、β均为正常数；

然后根据下式计算出模糊控制器进行模糊量化处理的输入俯仰角速度误差er_c和输入俯仰角速度误差变化率ec_c：

$\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{er}}_c=k_{er}\left(er\right)\·(er-\frac{{\mathrm{er}}_{max}+{\mathrm{er}}_{\min }}{2})\\ {\mathrm{ec}}_c=k_{ec}\left(ec\right)\·(ec-\frac{{\mathrm{ec}}_{max}+{\mathrm{ec}}_{\min }}{2})\end{array}\right.$

54)输入、输出变量隶属度函数均采用对称、均匀分布、全交迭的三角形隶属度函数，所述三角形隶属度函数的模糊子集为{NB,NM,NS,Z,PS,PM,PB}，其中，NB表示负大、NM表示负中、NS表示负小、Z表示零、PS表示正小、PM表示正中、PB表示正大，以er_c作为自变量输入三角形隶属度函数，得到俯仰角速度误差语言变量ER所属的模糊子集a，及俯仰角速度误差语言变量ER属于模糊子集a的隶属度其中a∈{NB,NM,NS,Z,PS,PM,PB}，以ec_c作为自变量输入三角形隶属度函数，得到俯仰角速度误差变化率语言变量EC所属的模糊子集b，及俯仰角速度误差变化率语言变量ER属于模糊子集b的隶属度其中b∈{NB,NM,NS,Z,PS,PM,PB}；

55)查询模糊控制规则表，找出a和b对应的模糊控制语句，即得到控制电压语言变量V所属的模糊子集c，按照玛达尼模糊推理法确定控制电压语言变量V属于模糊子集c的隶属度其中c∈{NB,NM,NS,Z,PS,PM,PB}；

56)采用系数加权平均法解模糊化，按照下式计算得到模糊控制的输出电压U_Fuzzy：

$U_{Fuzzy}=\frac{\underset{c}{\Σ}{\mathrm{\μ}}_{V_c}\·V_c}{\underset{c}{\Σ}{\mathrm{\μ}}_{V_c}}$

式中，V_c为模糊子集c的中心论域值；

57)首先根据下式计算得到复合控制自适应因子δ：

δ＝e^-k·|er|

式中，k为复合控制自适应因子调节参数，k为正常数；

然后以复合控制自适应因子δ作为比例积分微分控制的权重系数，以1-δ作为模糊控制的权重系数，最终得到复合控制输出控制电压U，具体计算公式为：

U＝(1-δ)·U_Fuzzy+δ·U_PID。

2.根据权利要求1所述的一种陀螺稳定平台的自适应复合控制方法，其特征在于，所述步骤55)中，模糊控制规则采用“If(ERis…)and(ECis…)then(Vis…)”形式的模糊控制语句。