模糊控制器的設(shè)計

1、word整理版4模糊控制器的設(shè)計4DesignofFuzzyControllor概述(Introduction)隨著PLC在自動控制領(lǐng)域內(nèi)的廣泛應(yīng)用及被控對象的日趨復(fù)雜化，PLC控制軟件的開發(fā)單純依靠工程人員的經(jīng)驗顯然是行不通的，而必須要有科學(xué)、有效的軟件開發(fā)方法作為指導(dǎo)。因此，結(jié)合PLC可編程邏輯控制器的特點，應(yīng)用最新控制理論、技術(shù)和方法，是進一步提高PLC軟件開發(fā)效率及質(zhì)量的重要途徑。系統(tǒng)設(shè)計的目標(biāo)之一就是要提高裝車的均勻性，車廂中煤位的高度變化直接影響裝車的均勻性，裝車不均勻?qū)囕S有很大的隱患。要保持高度值不變就必須不斷的調(diào)整溜槽的角度，但是，在裝車過程中，煤位的高度和溜槽角度之間無法建

2、立精確的數(shù)學(xué)模型。模糊控制它最大的特點是43-45：不需建立控制對象精確數(shù)學(xué)模型，只需要將操作人員的經(jīng)驗總結(jié)描述成計算機語言即可，因此采用模糊控制思想實現(xiàn)均勻裝車是行之有效的方法。雖然很多PLC生產(chǎn)廠家推出FZ模糊推理模塊，但這些專用模塊價格昂貴，需使用專門的編程設(shè)備，成本高通用性差，所以自主開發(fā)基于模糊控制理論的PLC控制器有很大的工程價值。本章首先介紹了模糊控制的基本原理、模糊控制系統(tǒng)及模糊控制器的設(shè)計步驟；然后在對煤位高度控制系統(tǒng)分析的基礎(chǔ)上，設(shè)計基于模糊理論的PLC控制,分別從查詢表計算生成和PLC程序查詢兩個部分進行設(shè)計。模糊控制原理(FuzzyControlPrinciple)4.

3、2.1模糊控制理論(FuzzyControlTheory)模糊控制理論是由美國加利福尼亞大學(xué)的自動控制理論專家L.A.Zadch教授首次提出，由英國的Mamdani首次用于工業(yè)控制的一種智能控制技術(shù)46。模糊控制(FUZZY)技術(shù)是一種由數(shù)學(xué)模型、計算機、人工智能、知識工程等多門科學(xué)領(lǐng)域相互滲透、理論性很強的科學(xué)技術(shù)。模糊控制是以人的控制經(jīng)驗作為控制的知識模型，以模糊集合、模糊語言變量以及模糊邏輯推理作為控制算法的數(shù)學(xué)工具，用計算機來實現(xiàn)的一中計算機智能控制47-48。它的基本思想是：把人類專家對待特定的被控對象或過程的控制策略總結(jié)成一系列以“IF.THEN.”形式表示的控制規(guī)則，通過模糊推理

4、得到控制作用集，作用與被控對象或過程。與傳統(tǒng)的控制方法相比，它具有以下優(yōu)點48：無需知道被控對象的數(shù)學(xué)模型；是一種反映人類智慧思維的智能控制；易被人們所接受；構(gòu)造容易；魯棒性好。模糊控制系統(tǒng)(FuzzyControlSystem)模糊控制系統(tǒng)是一種自動控制系統(tǒng)，它是以模糊數(shù)學(xué)、模糊語言形式的知識表示和模糊邏輯推理為理論基礎(chǔ)，采用計算機控制技術(shù)構(gòu)成的一種具有閉環(huán)結(jié)構(gòu)是數(shù)字控制系統(tǒng)。模糊控制系統(tǒng)主要由模糊控制器、輸入輸出接口、檢測裝置、Figure4-1TheCompositionoftheFuzzyControlSystem模糊控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與一般計算機數(shù)字控制系統(tǒng)類似，只是它的控制器為模糊控制

5、器(圖中虛線框內(nèi))，并且由計算機來實現(xiàn)。模糊控制器(FuzzyController,FC)也稱為模糊邏輯控制器50(FuzzyLogicController，F(xiàn)LC),為模糊控制系統(tǒng)的核心部分。它根據(jù)誤差信號產(chǎn)生合適的控制作用輸出給被控對象。模糊控制器主要由模糊化接口、知識庫、模糊推理機和解模糊接口組成46,51，各部分的作用概述如下：模糊化接口這部分的作用是將輸入的精確量轉(zhuǎn)換成模糊量。其中包括外界的參考輸入、系統(tǒng)的輸出或狀態(tài)等。知識庫知識庫中包含了具體應(yīng)用領(lǐng)域中的知識和要求的控制目標(biāo)。它通常由數(shù)據(jù)庫和模糊控制規(guī)則兩部分組成：數(shù)據(jù)庫主要包括各語言變量的隸書度函數(shù)、尺度變換因子以及模糊空間的分級

6、數(shù)等。規(guī)則庫包括了用模糊語言變量表示的一系列控制規(guī)則。它們反映了控制專家的經(jīng)驗和知識。模糊推理機模糊推理是模糊控制器的核心，它具有模擬人的基于模糊概念的推理能力。該推理過程是基于模糊邏輯中的蘊涵關(guān)系及推理規(guī)則來進行的。解模糊接口(清晰化)解模糊接口的作用是將模糊推理得到的控制量(模糊量)變換為實際用于控制的清晰量。它包含以下兩部分內(nèi)容：將模糊的控制量經(jīng)清晰化變換變成表示在論域范圍的清晰量。將表示在論域氛圍的清晰量經(jīng)尺度變換變成實際的控制量。模糊控制器的設(shè)計(FuzzyControllerDesign)由于模糊控制器采用數(shù)字計算機來實現(xiàn)的，它可以將系統(tǒng)的偏差從數(shù)字量化為模糊量，對模糊量按給定的規(guī)

7、則進行模糊推理，最后把模糊推理結(jié)構(gòu)的模糊輸出量轉(zhuǎn)化為實際系統(tǒng)能夠接受的精確數(shù)字量或模擬量。(1)模糊控制器算法設(shè)計的內(nèi)容模糊控制器的算法設(shè)計48,52-54主要包括以下內(nèi)容：選擇模糊輸入、輸出變量的論域范圍及模糊變量子集類型；確定各模糊變量的隸屬度函數(shù)類型；精確輸入、輸出的變量的模糊化；制定模糊控制規(guī)則；確定模糊推理算法；模糊輸出變量的去模糊化；生成查詢表。(2)模糊控制器實現(xiàn)的方法目前，隨著PLC的廣泛應(yīng)用以及其功能的不斷提高，基于PLC模糊控制器的研究稱為一個焦點，并取得了一定的成果。模糊控制集成到PLC主要有兩種實現(xiàn)方法：一種是基于硬件，一種是基于軟件?；谟布仁怯媚：壿嬓酒?5來是

8、現(xiàn)在模糊化、模糊推理、去模糊化全過程；基于軟件則是由軟件來實現(xiàn)，分為查表法56、軟件推理法57兩種。比較而言，基于硬件的模糊控制推理速度快，控制精度高，但靈活性差，價格昂貴，不適合一般用戶的要求而軟件推理控制精度高、靈活性好，但資源投入大、需要花費大量的計算時間；查表法則響應(yīng)速度快，投入小，雖然控制精度相對較低，但完全能滿足一般控制的要求。PLC模糊控制器的實現(xiàn)(ImplementationofthePLCFuzzyController)4.3.1煤位高度的控制(ControloftheCoalLevel)對車廂裝載的控制不僅要控制裝載的重量，還要實現(xiàn)均勻裝車，即要車廂內(nèi)煤位高度恒定。煤位高度

9、的控制受到很多因素的影響，如：溜槽的角度、溜槽的煤流量、鐵牛牽引的速度、煤炭顆粒的大小、煤炭下落的軌跡以及卡煤現(xiàn)象等等。然而這些因素之間不易建立精確的數(shù)學(xué)模型。在實際裝車過程中，操作人員是憑工作經(jīng)驗，根據(jù)車廂型號和載重量，通過調(diào)節(jié)溜槽的角度來控制煤位的高度，但是單憑人工操作嚴重影響了裝載的精度和裝車的效率，不能滿足自動化的需要?；诖耍瑢噹何桓叨鹊目刂撇捎昧四：刂频姆椒?。如圖4-2煤位高度控制系統(tǒng)方框圖。圖4-2煤位高度控制系統(tǒng)方框圖Figure4-2TheBlockDiagramoftheCoalLevelControlSystem圖中，PLC模糊控制器為核心部分，它主要任務(wù)是數(shù)據(jù)接收

10、，數(shù)據(jù)處理和輸出控制；絞吊電機為執(zhí)行器控制溜槽的的角度；車廂為被控對象；超聲波料位計為檢測變送環(huán)節(jié)，將檢測的高度值以標(biāo)準(zhǔn)電信號的形式，傳送到PLC。本文采用了工程中普遍使用的“雙輸入單輸出”控制器，選用受控變量和輸入給定的偏差E和偏差變化率EC作為輸入，因為二維的控制器能夠比較嚴格的反映受控過程中輸入變量的動態(tài)特性46，因而在控制效果上要好于一維控制器，計算上要簡單與三維控制器。以煤位高度差e和高度差變化率ec作為模糊控制器的輸入，以絞吊電機的啟動時間作為控制器的輸出。為了克服實時計算量大的缺點，模糊控制器采用查表法。查表法的基本思想59-64是通過計算推理取得一個模糊控制表,并將其控制表放在

11、PLC數(shù)據(jù)塊中。當(dāng)進行模糊控制時，只需直接根據(jù)采樣得到的誤差和誤差變化率的量化值來找出當(dāng)前時刻的控制量的輸出量化值。最后，將此量化值乘以比例因子得到最終的輸出控制量。PLC模糊控制器的基本結(jié)構(gòu)見圖4-3。圖4-3PLC模糊控制器基本結(jié)構(gòu)Figure4-3TheBasicStructureofthePLCFuzzyControllerBased圖中，查詢表是利用Matlab的輔助工具箱FuzzyControlToolbox建立模糊推理系統(tǒng)，規(guī)則器計算生成的。查詢表的查詢是STEP7編寫的PLC程序?qū)嵉?。查詢表的設(shè)計(Off-LineDesignontheFuzzyController)模糊控制器

12、離線設(shè)計的主要目的就是煤堆高度偏差及偏差變化率到輸出控制絞吊電機時間的一個模糊控制查詢表的構(gòu)建，也是查表法設(shè)計的關(guān)鍵。論文對查詢表的建立是通過MATLAB7來實現(xiàn)的。具體步驟如下：模糊化常用車廂的高度基本為15002000范圍之內(nèi)。通常根據(jù)操作人員的裝車經(jīng)驗，煤位的期望高度L0為車廂高度的基礎(chǔ)上增加100200，可達到均勻裝車的效果，所以LX的范圍約為02200,得出偏差的最大值為2200。在實際的裝車過程中，偏差為基本在大于零的范圍，且不允許有較大的負偏差。所以取e的實際測量范圍為-200，1000(把小于-200或大于1000的值，作為臨界值處理)。設(shè)系統(tǒng)設(shè)定的煤位高度為L0，實際檢測的煤

13、位高度為LX，則煤位高度誤差e=L-L，其語言變量為E。0XE的論域為：E=-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6相應(yīng)的語言值為NB，NM,NS,ZE,PS,PM,PB。分別表示測量高度c相對于目標(biāo)高度r為：“極高”，“很高”，“偏高”，“零”，“偏低”，“很低”，“極低”。取ec的實際測量范圍為-200,200(把小于-200或大于200的值，作為臨界值處理)。設(shè)高度誤差兩次采樣值的變化量是ec(k)=e(k)-e(k-1)，其語言變量為EC。論域為：EC=-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6相應(yīng)的語言值為NB,NM,NS,ZE,PS,PM,

14、PB。分別表示測量高度c相對于目標(biāo)高度r為：“快速升高”“升高”，“緩慢升高”“不變”，“緩慢降低”“降低”“快速降低”?？刂葡到y(tǒng)的輸出是絞吊電機的運行時間，通過計算可以得到溜槽的絞吊速度為v二0.17m/s，溜槽的運行角度為090，對應(yīng)的運行時間約為18.5s而實際中一般溜槽的角度控制中060的變化范圍內(nèi)，運行時間約12s，所以時間的變化范圍為-12,12。設(shè)絞吊電機的啟動時間為系統(tǒng)的輸出控制量u,其語言變量為U,論語為：U=-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6當(dāng)U為正值時表示絞吊電機正轉(zhuǎn)(溜槽下降)的時間為IUI，當(dāng)U為負值時表示絞吊電機反轉(zhuǎn)(溜槽上升)的時間為U

15、I。相應(yīng)的語言值為U=NB,NM,NS,ZE,PS,PM,PB分別表示控制絞吊電機啟動的時間為：“很長時間反轉(zhuǎn)”，“長時間反轉(zhuǎn)”，“較長時間反轉(zhuǎn)”，“不變”,“較長時間正轉(zhuǎn)”,“長時間正轉(zhuǎn)”,“很長時間正轉(zhuǎn)”。確定各模糊變量的隸書函數(shù)類型語言值的隸屬度函數(shù)就是語言值的語義規(guī)則，可分為連續(xù)式隸屬度函數(shù)和離散化的隸屬度函數(shù)42。本系統(tǒng)論域是離散的，所以選用離散量化的隸屬度函數(shù)。隸屬度函數(shù)在很大程度上帶有隨意性，是根據(jù)操作人員的經(jīng)驗給出。設(shè)計中遵循的一般原則是：選擇的隸屬度形狀越陡，其分辨率就越高，模糊控制的靈敏度就越高；相反，如果隸屬度函數(shù)形狀越平緩，其分辨率就越低，控制性能就越平穩(wěn)。所以在誤差為

16、零的區(qū)域附近，要采用高分辨率的隸屬度函數(shù)，而在誤差較大的區(qū)域選擇分辨率低的隸屬度函數(shù)，使系統(tǒng)獲得較好的穩(wěn)定性。常用的隸屬度函數(shù)有三角形函數(shù)和高斯函數(shù)，高斯隸屬函數(shù)比較奧適用自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)模糊控制器48，本系統(tǒng)選擇較為簡單的三角形隸屬度函數(shù)。根據(jù)現(xiàn)場操作人員的經(jīng)驗和類似系統(tǒng)采用的模糊變量隸屬度函數(shù)的基礎(chǔ)上，最終確定了本系統(tǒng)的各模糊變量語言值的隸屬度函數(shù)，如圖4-4模糊集合的隸屬度函數(shù)。(C)控制量U的隸屬度函數(shù)圖4-4模糊集合的隸屬度函數(shù)Figure4-4MemberShipGradeFunctionsoftheFuzzySetMemberShipGradeofDeviationE;Member

17、ShipGradeofDeviationChangeRateEC;MemberShipGradeofControlVariablesU(3)建立模糊控制規(guī)則建立合適、有效的模糊控制規(guī)則，對于模糊器的控制性能具有極為重要的作用，主要有合成推理和經(jīng)驗歸納兩種方法48。合成推理法是建立模糊控制規(guī)則的一種較為有效的方法，其主要思想是根據(jù)已有的輸入輸出數(shù)據(jù)對，通過模糊推理合成，求取被控系統(tǒng)的模糊控制規(guī)則。由于這種方法必須先確定已知系統(tǒng)的輸入輸出數(shù)據(jù)對，本系統(tǒng)的高度誤差可以測量，但具體的絞吊電機控制時間卻很難得到準(zhǔn)確值，所以本系統(tǒng)控制規(guī)則的選擇只能適用經(jīng)驗歸納法。所謂的經(jīng)驗歸納法，就是基于專家知識、操作人

18、員長期的經(jīng)驗積累和直覺推測，經(jīng)過整理、歸納和提煉后構(gòu)成模糊控制規(guī)則系統(tǒng)的方法。用模糊語言變量可表示為：IFE=NBANDEC=NBTHENU=PMIFE=NMANDEC=NBTEENU=PMIFE=PMANDEC=PBTHENU=NBIFE=PBANDEC=PBTHENU=NB表4-1模糊控制規(guī)則表Table4-1RulesTableofFuzzyControlUENBNMNSZEPSPMPBNBPBPBPBPBPMPSZENMPBPBPBPBPMZEZENSPMPMPMZEZENSNSECZEPMPMPSZENSNMNMPSPSPSZEZENMNMNMPMPMZEZENMNBNBNBPBPB

19、ZENSNMNBNBNB(4)確定模糊推理算法模糊推理也稱為似然推理。模糊推理根據(jù)輸入的模糊量和已經(jīng)確定的模糊控制規(guī)則，求解模糊關(guān)系并且獲得控制量的過程。一般有三種推理方式：曼丹尼(Mandani)極小運算法、拉森(Lason)乘積推理法、高木-關(guān)野(Takagi-Sugeno)推理方式48-49。其中曼丹尼極小運算法最為簡單，是模糊控制系統(tǒng)中最為常見的推理方式。本系統(tǒng)采用第一種推理方法，確定模糊關(guān)系。如果如果如果模糊控制規(guī)則表包含的每一條模糊條件語句都決定一個模糊關(guān)系，它們共有49個：R二(NB)x(NB)tx(PM)1EECUR二(NB)x(NM)tx(PM)2EECUR二(PB)x(PM

20、)tx(NB)48EECUR二(PB)x(PB)tx(NB)49EECU這樣可以得到49個模糊關(guān)系R(i二1,2,49)，通過49個模糊關(guān)系的“并”i運算，可以得到總的模糊關(guān)系R。R=RvRvvRvRR是模糊關(guān)系矩陣，“V”表示取大。124849控制輸出U為：米用合成推理法U=(ExEC)oR,“X表示求值積，“。是合成運算符,這里采用最大-最小合成法。(5)查詢表的建立根據(jù)語言變量E和EC論域的量化等級，按照上面合成推理的方法，分別計算不同模糊變量值輸入組合情況下的各個輸出值，就可以獲得一個模糊控制查詢表。這將是一個13X13(169點)的控制表，而且一旦模糊控制規(guī)則做出調(diào)整，則全部模糊關(guān)系

21、需要全部重新計算，可見計算量很大。為了模糊控制系統(tǒng)的設(shè)計方便性和計算準(zhǔn)確性，下面使用MATLAB的模糊邏輯工具箱進行模糊控制系統(tǒng)的輔助設(shè)計。MATLAB模糊邏輯工具箱提供了三種類型的工具42,46：命令行函數(shù)、圖形用戶界面(GUI)以及與Simulink的一系列接口模糊邏輯模塊。對于一些簡單的模糊推理系統(tǒng)，使用圖形用戶界面(GUI)就完全可以方便快速的完成設(shè)計，并進行計算、測試以及修改工作。本系統(tǒng)使用圖形用戶界面(GUI)進行輔助設(shè)計。利用前面米用的隸屬度函數(shù)和制定的模糊規(guī)則表，建立模糊推理系統(tǒng)模型，步驟如下：在模糊控制器的設(shè)置編輯界面中，建立雙輸入單輸出的模型，分別命名為E、EC、U，并分別

22、將各自的Rvang設(shè)置成-6，6；Type設(shè)置成trimf；根據(jù)圖4-4確定模糊集。如圖4-5。圖4-5隸屬度函數(shù)的編輯Figure4-5Editingofthemembershipfunction結(jié)合表4-1，在模糊規(guī)則編輯界面中將49條模糊規(guī)則依次寫入規(guī)則編輯器中。如圖4-6。圖4-6模糊規(guī)則的編輯Figure4-6EditingoftheFuzzyRules在規(guī)則觀測器中，MATLAB以圖形化的方式給出了模糊推理的過程，見圖4-7,在這里可以十分清楚的看出各個模糊變量隸屬度函數(shù)對系統(tǒng)輸出結(jié)果的影響。利用規(guī)則觀測器也可以計算出E和EC不同輸入值組合時的系統(tǒng)輸出值。Inpirt:Move:0

23、0OpenedsystemCoalHighO,49rulesEC=0U=-4.66e-017E=0FileEditViewOptic?nsleftrightdownupPlotpoints:h12三CZ50EZZNczzNN13三czzLZ二17匚18匚二二21匚二22二23匚二24匚二二二27二28匚IIRuleViewer:CoalHighOFigure4-7GraphicDisplayofFuzzyInferenceRules如E=0,EC=0時，在“Input”中輸入00,回車后會自動顯示U的值，如圖中所示，U=-4.66e-017。以此方法，可以針對不同的輸入數(shù)據(jù)組合，分別計算輸出值

24、。最終得到模糊控制查詢表，如表4-2。表4-2模糊控制查詢表Table4-2PollingListofFuzzyControl-6-5-4-3-2-10123456-66666666533211-56666666532211-46666656432100-355555443210-2-3-244444322000-3-3-144433310-2-2-2-3-4EC04333210-1-2-3-3-3-41432220-1-3-3-3-4-4-4233000-2-2-3-4-4-4-4-43320-2-2-3-4-4-5-5-5-4-5400-1-2-3-4-6-5-6-6-6-6-65-1-1

25、-2-2-3-5-6-6-6-6-6-6-66-1-1-2-3-3-5-6-6-6-6-6-6-6模糊控制器在線部分設(shè)計(On-LineDesignontheFuzzyController)通常，在實際裝車過程中進站的每列火車包括了多種不同類型的車廂，所對應(yīng)的高度期望值也不相同，所以在對裝車參數(shù)(車型、車號、載重等)進行配置時，必須首先把所對應(yīng)的期望高度置入PLC存儲器，然后只要在每一個控制周期中，將采集到的實際測量誤差和誤差變化率，輸入到查詢子程序中，經(jīng)過一系列的比較及計算便可得到被控過程的實際控制量。查詢子程序的流程圖如圖4-8。開始圖4-8模糊控制器在線查詢流程Figure4-8TheF

26、lowCharofOnlineQueryonFuzzyController為實現(xiàn)模糊控制器的在線查詢，通過PLC的程序需要完成以下工作：(1)量化處理e和ec的實際測量范圍分別為-200，1000和-200，200，設(shè)計的論域-6,6，有：(4-1)x、x為論域的最大、maxminx一xkmaxmin*min*man其中，x*、x*為實際變化范圍的最大、最小值；maxmin最小值。k為量化因子。將實際值帶入上式中可得：ke=1/1000，kec=3/100。輸入量和量化因子相乘，并按公式(4-2)和(4-3)進行四舍五入(e,ec0時取+，e，ec0時取-)，得到其等級值，即成為論域中元素。e

27、*+e*(4-2)E=intk(e-maxmin-)土0.5e2EC=intk(ec-ecec*+ec*max)0.5I2(4-3)控制量時間的變化范圍為-12,12,設(shè)計的論域為-6,6,有：(4-4)u、u為論域的最大、最maxminTOC o 1-5 h zu*-u*maxminu-umaxmin其中u*、u*為實際控制量的最大、最小值；maxmin小值。k為比例因子。將實際值帶入上式中可得：ku=2?？刂屏康膶嶋H輸出值為u*+u*U=kU+maxminu2為了提高穩(wěn)態(tài)點控制的精度,文章采用非線性量化,如表4-4、4-5所示表4-4e、ec及其模糊論域元素Table4-4e、ecandFuzzificationFiledElementAe、-200-200-150-150-100-100-60-60-30-30-10-1010ecE、EC-6-5-4-3-2-10E、iECj0123456e、1010010020020040040070070010001000ecE、EC123456E、iECj789101112表4-5u及其模糊論域元素Table4-5uandFuzzyFiledElementCiu-12-12-9-9-7-7-5-5-3-3-1-11U-