GBT 15969.7-2008 可編程序控制器 第7部分：模糊控制編程

ICS25．040．40N18酉雪中華人民共和國國家標準GB／T15969．7--2008／IEC6113卜7：2000代替GB／T17165．3 2001可編程序控制器第7部分：模糊控制編程Programmablecontrollers--Part7：Fuzzycontrolprogramming(IEC611317：2000，IDT)2008—06-30發(fā)布 2009-01-01實施標委19GB／T15969．7--2008／1EC6113卜7：2000目 次1范圍??????????????????2規(guī)范性引用文件?????????????3術(shù)語和定義?·???????·-??????4模糊控制在可編程序控制器中的集成????5模糊控制語言(FCL)???????????5，l模糊控制程序的交換??????????5．2模糊控制語言元素???·???????·5．3模糊控制語言(FCL)示例????????-·5．4模糊控制語言(FCL)的產(chǎn)生式規(guī)則和關(guān)鍵字一6相符性????????????????·?·6．1模糊控制語言(FCI。)的相符性等級????··6．2數(shù)據(jù)檢查清單?·????????????附錄A(資料性附錄)理論?????????··附錄B(資料性附錄)示例?????????-·附錄c(資料性附錄)工業(yè)實例：集裝箱吊車?·-附錄D(附錄E(資料性附錄)符號、縮寫、同義詞???··圖l用功能塊圖FBD表示的模糊控制功能塊示例??????????圖2模糊控制語言(FCL)程序的數(shù)據(jù)交換?????????-???ST語言和FBD語言的功能塊接口說明示例???????????????????????????··圖A．3常用的隸屬函數(shù)的形狀????????????????--?·???????·?????··??)??????????????????·????????????????···??????????·?????????????··聚集原理(舉例說明)??????????????????·激活原理(舉例說明)?????????????????·綜合原理(舉例說明)??????????????????-

Ⅲ●，●0000n屹坫¨"M四n曲匏n¨培¨珀孔毖毖毖船船馳孔坫弘●GB／T15969．7--2008／IEC6113I-7：2000圖圖A．11c)圖圖A．12a)圖

左取大和右取大的區(qū)別面積中心線和重心的區(qū)別清晰化方法?????模糊控制器：基本結(jié)構(gòu)?模糊控制器示例???圖B．1預(yù)先控制示例??????????圖B．2參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整舉例???????-圖B．3直接模糊控制示例????????-圖c．1工業(yè)實例：集裝箱吊車???????·圖C．2吊車頭與目的地之間的“距離”語言變量圖C．3集裝箱和吊車頭形成的“角度”語言變量圖c．4“功率”語言變量???????··圖C．5規(guī)則庫????????????·圖C．6“距離”語言變量的模糊化?????·圖C．7“角度”語言變量的模糊化????·圖C．8三個規(guī)則的子集????????·圖C．9聚集的元素?·??-?????·??圖c．10聚集原理?????????·圖c．¨激活的元素???????????-圖C．12激活原理????????????圖C．13綜合的元素???????????·圖C．14綜合原理???????????圖C．15清晰化?????????????-圖c．16FCL應(yīng)用實例?????????·圖D．1受控系統(tǒng)原理?????????··圖D．2烤爐的模糊控制原理?-?????·圖D．3規(guī)則塊?????????????·圖D．4FCL示例??????????·表1清晰化方法??????一表2清晰化方法的公式???·表3OR和AND對偶算法·?·表4表5表6運算符優(yōu)先級?????-表7表8FCL表9FCL表10開放級語言元素清單示例表11表A．1推理步驟和常用算法?·表c．1表E．1符號、縮寫??????-表E．2同義詞???????·Ⅱ

拍孫卯即船船舶∞駔孔跎弛弛鸛弘¨“弘跖弘弘拍耵玎∞∞∞如，，8oo加H¨¨""孔弛鉈蛇GB／T15969．7--2008／1EC61191-7：2000刖 置GB／T15969《可編程序控制器》分為以下幾部分：——第1部分：通用信息；——第2部分：設(shè)備特性；——第3部分：編程語言；——第4部分：用戶導(dǎo)則；——第5部分：通信；——第6部分：基于現(xiàn)場總線的可編程控制器通信；——第7部分：模糊控制編程。本部分為GB／T15969的第7部分。本部分等同采用IEC61131—7：2000《可編程序控制器根據(jù)GB／T1．1—2000《標準化工作導(dǎo)則 第1部2000進行了下列編輯性修改：a)“本標準”改為了“本部分”；b)刪除了IEC611317：2000c)凡有“IEC61131”的地方改為“GB／T15969”；用小數(shù)點“．”代替作小數(shù)點的逗號“，”；本部分代替GB／T17165．3—2001《模糊控制裝置和系統(tǒng)本部分與GB／T17165．3-2001相比，主要變化如下：

第7部分：模糊控制編程》(英文版)。標準的結(jié)構(gòu)和編寫規(guī)則》，對IEC61131—7第3部分：可編程控制器模糊控制編程》。??將“模糊控制裝置和系統(tǒng)第3部分：可編程控制器模糊控制編程”改為了“可編程序控制器第7部分：模糊控制編程”；——將標準號由“GB／T17165．3 2001”改為“GB／T15969．7—2008”；——“定義”改為“術(shù)語和定義”(GB／T17165．3—2001的第3章；本部分的第3章)；——將第3章中術(shù)語的排列順序，按照IEC611317：2000中術(shù)語的排列順序進行了調(diào)整(GB／T17165．3 200l的第3章；本部分的第3章)；——根據(jù)GB／T1．1—2000，進行了重新排版。本部分的附錄A、附錄B、附錄C、附錄D、附錄E都是資料性附錄。本部分由中國機械工業(yè)聯(lián)合會提出。本部分負責起草單位：西南大學、中國四聯(lián)儀器儀表集團。本部分參加起草單位：機械工業(yè)儀器儀表綜合技術(shù)經(jīng)濟研究所、北京機械工業(yè)自動化研究所。本部分主要起草人：唐雁、陳映萍、黃巧莉、劉進。本部分參加起草人：馮曉升、謝兵兵?！狦B／T17165．3---2001。mGB／T15969．7--2008／IEC61131-7：2000可編程序控制器第7部分：模糊控制編程1范圍GB／T15969的本部分定義了在可編程控制器中應(yīng)用模糊控制的編程語言。本部分規(guī)定了制造商和用戶將模糊控制應(yīng)用集成于GB／T15969．3—2005規(guī)定的可編程序控制器語言中的基本方法，以及在不同編程系統(tǒng)之間交換可移植模糊控制程序的可能性。為了幫助讀者理解本部分內(nèi)容，附錄A2規(guī)范性引用文件下列文件中的條款通過GB／T15969各方研究是否可使用這些文件的最新版本。凡是不注日期的引用文件，其最新版本適用于本部分。GB／T2900．562002電工術(shù)語自動控制(IEC60050—351：1998，IDT)GB／T15969．32005可編程序控制器第3部分：編程語言(IEC61131—3：2002，IDT)3術(shù)語和定義下列術(shù)語和定義適用于本部分。其他有關(guān)編程語言的定義由GB／T15969．3—2005確定。注：本章定義的術(shù)語在定義主體中以黑體字出現(xiàn)。3．1綜合accumulation把各條控制規(guī)則推理的結(jié)果匯總成一個總的推理結(jié)果。注：即推理結(jié)果的聚集。3．2聚集aggregation由一條規(guī)則的多個子條件的隸屬度計算該條規(guī)則條件(前件部分)的滿足程度。注：即確定一條規(guī)則的激活程度。3．3激活 activation規(guī)則條件的滿足程度作用于一個輸出模糊集的過程。3．4結(jié)論conclasion簡單或多維模糊條件語句“若??，則??”中的“則??”部分。注：控制規(guī)則的輸出，也稱后件(consequent)。3．5條件condition簡單或多維模糊條件語句“若??，則??”中的“若??”部分。注：也稱前件(antecedent)，由模糊算子AND，OR，NOT結(jié)合各子條件組成的一個表達式GB／T15969．7--2008／IEC61131_7：20003．6清晰集crispset模糊集的一種特例，其隸屬函數(shù)僅取兩個值，通常規(guī)定為0和1。3．7清晰化defuzzification將模糊(邏輯)推理后得到的模糊集轉(zhuǎn)變成為用作控制的清晰值的過程。3．8隸屬度degreeofmembership隸屬函數(shù)的函數(shù)值。表示指定元素隸屬于一個模糊集合的程度，其取值范圍為[o，1]區(qū)間。3．9模糊化 fuzzification將輸入量的清晰值轉(zhuǎn)變?yōu)榭捎糜谀：?邏輯)推理的模糊集合的過程。注：在本部分中具體指求出清晰的輸入值對于相應(yīng)的輸入語言變量的每一個語言項的隸屬度。3．10模糊控制fuzzycontrol用模糊(邏輯)推理方法，模擬人的操作技能、控制經(jīng)驗和知識的一種控制方法。3．11模糊邏輯fuzzylogic應(yīng)用模糊集合理論對模糊的概念、判斷和推理進行量化處理和分析的一種非經(jīng)典邏輯。注：模糊邏輯的狹義理解是指真值在[o，1]區(qū)間上取值的無限多值邏輯。3．12模糊算子fuzzyoperator在模糊邏輯中所采用的算子。注：例如AND，OR，NOT等。3．13模糊集fuzzyset帶有隸屬程度(以[o，1]區(qū)間上的數(shù)表示)的事物(物體、對象或概念)的整體。推理inference以已知的模糊命題為前提(包括大前提和小前提)，提出新的模糊命題作為結(jié)論的過程。3．14語言規(guī)則linguisticrule“IF-THEN”規(guī)則“if—then”rule，表征模糊控制策略的模糊條件語句。注：規(guī)則是一個形如“若<條件部分>'貝0<結(jié)論部分>”的語句，其中條件部分和結(jié)論部分二者之一或全部是語言項3．15語言項linguisticterm語言變量的取值。語言項是以模糊集來定義的。注：即語言值(1inguisticvalue)，3．16語言變量linguisticvariable以人工或自然語言的詞、詞組或句子(語言項)作為值的變量。3．17隸屬函數(shù)membershipfunction表征論域中每一元素隸屬于一個模糊集合的程度的函數(shù)。GB／T15969．7--2008／IEC6113I-712000了3．193．203．21

單點集singleton隸屬函數(shù)僅在一點為l而在其余點為0的模糊集。子條件sobeondition形式為一個變量或“語言變量Is語言項”的基本表達式。規(guī)則庫rulebase為實現(xiàn)某些目標而建立的控制規(guī)則的總和。加權(quán)因子weightingfactor描述控制規(guī)則的重要程度、可信程度和置信程度的、其值介于0--1之間的一個數(shù)。4模糊控制在可編程序控制器中的集成模糊控制應(yīng)用參照本部分第5章規(guī)定的模糊控制語言(FCL)進行編程時，應(yīng)封裝于GB／T15969．3～2005所定義的功能塊(或程序)內(nèi)。GB／T15969．3—2005給出的功能塊類型和功能塊實例均適用于本部分，以模糊控制語言<FcL)相應(yīng)的功能塊實例應(yīng)包含該模糊控制應(yīng)用的具體數(shù)據(jù)。以模糊控制語言(FCL)定義的功能塊可以用于按GB／T15969．3令表等)所編寫的程序或功能塊。用FCL“調(diào)用環(huán)境”的參數(shù)的數(shù)據(jù)類型相匹配，如圖l所示。圖1 用功能塊圈FBD表示的模糊控制功能塊示例圖1中Valve—Control一1是功能塊類型Fuzzy—FB的一個用戶定義的功能塊實例，功能塊類型Fuzzy—FB可以用本部分第5章所規(guī)定的模糊控制語言(FCL)編制。本例所示功能塊Fuzzy—FB用在以GB／T15969．3—2005的圖形語言FBD(功能塊圈)表示的程序或功能塊中。5模糊控制語言(FCL)5．1模糊控制程序的交換模糊控制語言(FCL)以GB／T15969．3 2005規(guī)定的編程語言的定義為基礎(chǔ)。模糊控制算法與序環(huán)境的交互使它在程序中“隱藏”起來。所以，模糊控制算法外部表示成GB／T15969．3—2005規(guī)GB／T15969．7--2008／1EC6113卜7：2000均必須按照本章來定義。FCL的語言元素把不同廠家的模糊控制組態(tài)工具之間的數(shù)據(jù)交換標準化成通用形式，如圖2所示。用這種通用形式，每個生產(chǎn)可編程序控制器的廠家均可保持自己的硬件、軟件編輯器和編譯器不變。廠家只需在其編輯器中支持數(shù)據(jù)接口，用戶的模糊控制項目就可以在不同廠家的產(chǎn)品之間交換。圖2模糊控制語言(FCL)程序的數(shù)據(jù)交換5．2模糊控制語言元素本條通過示例給出模糊控制語言元素，詳細的產(chǎn)生式規(guī)則將在5．4中給出。5．2．1功能塊接口按照第4章，模糊功能塊的格式要求使用GB／T15969．3—2005給出的下列標準語言元素。些參數(shù)的數(shù)據(jù)類型應(yīng)按GB／T15969．3—2005來定義。圖3是用結(jié)構(gòu)化文本(sT)語言和功能塊圖(FBD)語言來描述功能塊說明的示例。GB／TGB／T15969．7--2008／IEC61131-7：2000GB／T15969．7--2008／IECGB／T15969．7--2008／IEC61131-7：2000圖3使用ST語言和FBD語言的功能塊接口說明示例5．2．2模糊化輸入變量的清晰值必須變換成定義于該變量論域上的隸屬函數(shù)的隸屬度，這一變換在關(guān)鍵字FUZZIFY和END—FUZZIFY之間說明。要進行模糊化的變量名稱應(yīng)在關(guān)鍵字FUZZIFY之后列出。該名稱應(yīng)是在前面VAR—INPUT已定義過的變量名。對該語言變量應(yīng)賦予一個或多個語言項。由關(guān)鍵字TERM引導(dǎo)的語言項由隸屬函數(shù)來描述，以用于計算輸入變量的清晰量的隸屬度。隸屬函數(shù)一般是分段線形函數(shù)，由含有多個點的一張表來定義。號括起來，其間也用逗號隔開。通過這一定義，所有簡單形式的隸屬函數(shù)如上(下)界型(如圖4可以通過相鄰隸屬函數(shù)點之間的線性插值計算出來。點的數(shù)目最小為2，其最大值應(yīng)受第6用三個點表示的語言項“warm”的隸屬函數(shù)示例如下：小于第一個點的全部輸入變量值的隸屬度均取與第一個點同樣的隸屬度值。大于最后一個點的全部輸入變量的隸屬度均取與最后一個點同樣的隸屬度值。注：隸屬函數(shù)的點的數(shù)據(jù)類型未加定義，廠商必須提供適應(yīng)任何變換需要的編譯器。圖4上(下)界型示例能塊的變量來實現(xiàn)。這些變量必須在功能塊的VAR—INPUT數(shù)某些點的示例見圖5。注：隸屬函數(shù)的點的值在運行時，次序可能變化。5．2．3清晰化輸出變量的推理結(jié)果一般為一個模糊集，必須變換成一個清晰值，這種變換在關(guān)鍵字DEFUZZlFY和ENDLDEFUZZIFY之間描述。要清晰化的變量須在關(guān)鍵字DEFUZZIFY之后列出其名稱，它應(yīng)是在前面VAR—OUTPUT部分中已定義過的變量名。語言項的定義見5．2．2，為了簡化清晰化的過程，輸出隸屬函數(shù)常用單點集，它的每一個語言項僅用一個單值來描述。圖6給出了示例。清晰化方法用語言元素METHOD來定義。允許使用下列清晰化方法(見表1和表2)。表1清晰化方法關(guān)鍵字 解 釋CoGCoGS

重心(注1)法CoA 面積中心(注2和注3)I。M 左取大(注4)RM 右取大(注4)注1：重心法等同于求面積重心。注2：面積中心法等同與求面積平分線的坐標值注3：單點集不能使用CoA。注4：LM和RM清晰化方法對0點是非對稱的。表2清晰化方法的公式表2(續(xù))式中：u——清晰化結(jié)果”——輸入變量p——單點集的個數(shù)p——模糊集綜合后的隸屬函數(shù)i——下標Min——在RANGE中給定清晰化時用到的變量最小值，在單點集的情況下Min=Mnz——在RANGE中給定清晰化時用到的變量最大值，在單點集的情況下Min=+s“p——最大值tn，——最小值如果對一個輸出變量所有語言項的隸屬度都為0，清晰化不能生成一個有效的輸出。此時，可以為輸出指定一個缺省值。只有在無任何規(guī)則激發(fā)時，輸出值才取缺省值。DEFAULT：一valueNC缺省值應(yīng)在關(guān)鍵字DEFAULT之后給定。亦可用關(guān)鍵字NC(保持上一步推理結(jié)果不變。叵至三三三互三三三互二二二二二二二二二二二]范圍是指定的一個最小值和一個最大值，其闖用兩點分開。叵至三三三互三三三互二二二二二二二二二二二]RANGE是用來限定輸出變量的每一個隸屬函數(shù)均在輸出的范圍之內(nèi)。如果輸出隸屬函數(shù)采用單點集，則RANGE不起作用。如果未定義其范圍．則缺省范圍為GB／T15969．3 2005中所規(guī)定的該變量數(shù)據(jù)類型的范圍5．2．4規(guī)則塊況，可以使用若干個規(guī)則塊。每個規(guī)則塊有一個唯一的名稱。規(guī)則應(yīng)定義在關(guān)鍵字RULEBLOCK和END二RULEBLOCK之間。模糊算子用于規(guī)則塊中。根據(jù)德·摩根定律，運算符AND和OR是對偶的，例如若MIN用于AND，則MAX用于OR表3 OR和AND對偶算法OR算子 AND算子算法關(guān)鍵字算法算法關(guān)鍵字算法MAXMax(12l(z)，122(z))MINMin(121(z)，12z(z))ASUM121(z)+122(z)一Fl(z)’F2(z)PROD121(z)。12z(z)BSUMMin(1，F(xiàn)l(z)+F2(z))BDIFMax(0，F(xiàn)l(z)+p2(z)一1)8GB／T15969．7--2008／1EC6113卜7：2000規(guī)則塊示例下面的語言元素定義了激活方法：表4列出了可選用的激活方法。表4激活方法名 稱 關(guān)鍵字 算 法乘積 PRoD F1(z)+p2(z)取小運算 MIN 肺n(m(z)，№h))注：激活方法與是否用單點集無關(guān)。下面的語言元素定義了綜合方法：I，．．．．，．．．．．．．．．．．．．，。．．．．．．．．．．．．．。．．。．．．．．．．，．．．．．．．．．．．．．．．．．，．．．．．．。，，。。．．．．．．．．．．．。．．．．．。．。．．．．．～——．．．．．．．．．，表5列出了可用的綜合方法。表5綜合方法名 稱 關(guān)鍵字 公 式取大算法 MAX m(I)+p2(z)歸一化求和 NSUM Ma．z(1，Mn如一∈x(肌(z7)+心(z7)))有界和 BSUM Min(1，F(xiàn))(z)+口2(z))規(guī)則塊的輸入是帶有各自語言項集合的語言變量，每一個語言項賦有一個隸屬函數(shù)。規(guī)則定義在規(guī)則塊內(nèi)，每條規(guī)則以關(guān)鍵字RULE開始，后面是規(guī)則序號，并以分號結(jié)束。在規(guī)則塊內(nèi)的每一規(guī)則只能有唯一的序號。|RULEnumbers：IFconditionTHENconclusion[WITHweightingfactor]；規(guī)則本身以關(guān)鍵字IF開始，緊接著為條件(condition)，條件后面是以關(guān)鍵字THEN開頭的結(jié)論(conclusion)?？梢园褞讉€子條件(subcondition)和輸入變量(variable)組合在一條規(guī)則的條件(condition)之中。變量的作用是將模糊隸屬度導(dǎo)入模糊功能塊。所有的輸入項應(yīng)定義在關(guān)鍵字IF和THEN過以關(guān)鍵字AND、OR或NOT表示的運算符組合在一起。運算符的優(yōu)先級(見表6)按表3所示布爾代數(shù)的運算規(guī)律。9GB／T15969．7--200B／IEC61131-7：2000表6運算符優(yōu)先級優(yōu)先級 運算符l ()括號NOTANDoR規(guī)則的簡化示例：i!竺竺竺：竺竺!竺竺竺竺：竺竺!!竺：：：：t竺：；I．．一～．．．．．。。．．．．．．．．．．．．，，．．．．．．．．．．．．．．．．．一在相符性的基本級中，OR操作可以通過定義成兩條規(guī)則來實現(xiàn)：I．．一～．．．．．。。．．．．．．．．．．．．，，．．．．．．．．．．．．．．．．．一子條件以語言變量名開始，后面是關(guān)鍵字Is帶一可選項NOT言項。subcondition：一linguistic一variableIS[NOT]linguisticterm條件中的語言項應(yīng)與該條件中的語言變量相匹配，用到的語言項必須預(yù)先用關(guān)鍵字TERM定義。子條件示例：關(guān)鍵字NOT也可以用在子條件之前，此時可使用括號將子條件括起。_1——1。。?！?。。。。。。。。?！?。11。。。^’1。。。。。。?！?。——。。。。。。?！?。。。。。。。。1’1‘‘。。1。。。。。。。?！?。?！??！?。。。。。。?！?。?！?。。。。。。‘。。?！?，’。。?！?。。。。‘。。。。。。。。——1。。。。。。。。。。。。。。。。。。。?！?。。。。‘。。?！狪FNOTtempIShotTHEN? 或IFNOT(tempIShot)THEN?J、，．．．．．，．．，．，．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．。．．，，，．．。．，．．．．．．．．．．．．．．．．．，．．．．．。．．。．．．．．．．．．，．．．．．．．．、．．．．．．．．．．．．．．．．．一．．．．．．．．．．．．．．．．．．．，，．．。．．．，．．．．．．．．．．，．．，．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．。．，．．．。。．．．．．．．．．．．．，．，．。．．J結(jié)論可以分為幾個子結(jié)論和輸出變量，各子結(jié)論之間用逗號隔開。子結(jié)論以語言變量開始，隨后是關(guān)鍵字Is和該語言變量的一個語言項。subconclusion：一Linguistic—variableISLinguistic～terra有幾個子結(jié)論(寫成一行或多行)的示例：可以選擇給任一個子結(jié)論指定一個介于0．0和1．0之間的實數(shù)作為加權(quán)因子。這可以通過關(guān)鍵字WITH后跟加權(quán)因子來實現(xiàn)。加權(quán)因子與子結(jié)論的結(jié)果相乘使子結(jié)論的隸屬度(隸屬函數(shù))減小。VAR—INPUT部分加以說明。這樣，便可以在運行時通過調(diào)整加權(quán)因子使模糊控制程序適應(yīng)過程控制的要求。1015969．7--2008／1ECGB／T61131_7：200015969．7--2008／1ECGB／T61131_7：2000如果子結(jié)論后面沒有WITH語句，則視加權(quán)因子為缺省值1．0。I!!!竺竺!三!竺蘭竺竺竺!!!三!!塑蘭竺!：!：蘭!!竺竺!常數(shù)加權(quán)因子的示例：變量加權(quán)因子的示例5．2．5可選參數(shù)為在不同的目標系統(tǒng)上實現(xiàn)模糊控制應(yīng)用，可能需要給出附加信息，使這些應(yīng)用在不同的系統(tǒng)之間可能取得最佳的轉(zhuǎn)換。這些附加信息用語言元素寫在關(guān)鍵字OPTIONS和END_OPTIONS之間。這些語言元素將用于按第65．3模糊控制語言(FCL)示例圖7是模糊控制語言示例。GB／T15969．7--2008／1EC61131-7：2000RULEBLOCKNolAND!ACCU．RULEl．RULE2．RULE3：RULE4：END_RULEBLOCKEND—FUNCTION—BLOCK

M】N：MAX；1FtempIScoldANDIS10WTHENvalveISinlet：IFtempIScoldANDIShighTHENISclosedWITHIFtempIShotANDISlowTHENvalveISclosed；IFtempIShotANDIShighTHENvalveISdrainage；圖7(續(xù))5．4模糊控制語言(FCL)的產(chǎn)生式規(guī)則和關(guān)鍵字GB／T15969．3 2005的附錄A定義了可編程序控制器文本語言的說明方法，這里，F(xiàn)CL要用到這種說明方法。GB／T15969．3 2005的附錄B有文本編程語言的語言元素的正式規(guī)定。FCL要用到下列15969．3--2005的語言元素的子集；B1．1B1．2常數(shù)B1．3數(shù)據(jù)類型B1．4變量5．4．1產(chǎn)生式規(guī)則除了上面列出的GB／T15969．3 2005的語言元素外，還要用到下列的語言元素：function—block—declaration：：一‘FUNCTl0N—BLOCK’function—block—name{fb—io—var—declarations){other～var_declarations}Function_block—body‘END—FUNCTION—BLOCK’fb—io—vat_declarations：：=input—declarations{output—declarationsother—var_dedlarations：：一var—declarationsfuncition—block—body：：一{fuzzily—block){defuzzify_block)(rule—block}{option—block)fuzzily—block：：一 ‘FUZZIFY’variable(1inguistic—tezm)‘ENDFUZZY’defuzzify—blockruleblock

‘DEFUZZIFY”一variable—name[range]{linguistic—term)defuzziflcation—methoddefault—value‘EN阻DEFUZZIFY’‘RULE—BLOCK’rule—blocknameoperator—definition1215969．7--2008／1ECGB／T61131_7：200015969．7--2008／1ECGB／T61131_7：2000Eaetivationmethod]accumulationmethod{rule)‘END—RULEBLOCK’option_block：：一 ‘0PTIONanymanufacturerspecificparameter‘END—OPTl0N’linguistic—term：：一 一’membership—function‘；’membership—function：：一singleton points注：單點集，請參閱5．2．3。singleton：：一 numeric—literal variable—namepoints：：一 {‘(’numeric—literalvarable—name‘，’numeric—litera】‘)’)注：關(guān)于允許的點數(shù)，請參閱5．2．2。defuzzification—method：：一‘METHOD”：”CoG’I‘CoGS’I‘CoA’I‘RM’defauhvalue：：一 ‘DEFAULT”：一’numeric—literal|‘NC’‘；’range：：一 operator—defintion：：一 [(‘oR川MAX’l‘ASUM’{‘BsuM’)]注：關(guān)于對偶的算法，見表3。activation—method：：一 ‘ACT”：“PROD’I‘MIN”；’accumulation—method：：一‘ACCU”：“MAX’I‘BSUM’I‘NSUM”；7rule：：一 ‘RULE’integer—literal‘；’‘IF’condition‘THEN’conclusion[‘WITH’weighting_factor]‘；condition：：=Subconditionweighting—factor：：=function——block——namerule—blockname：：5termname：：一Lvariable—name：：一variable—literal：：=numeric_literal：：一input—declarations：：-output—declarations：Mar—declarations：：一identifier：：一

X{(‘AND’x)l(‘OR’x))[‘NOT’](subconditionl(‘(’condition‘)’))variable—nameI(variable_name‘IS7[NET]termname){(variable—name(variable—name‘IS’term—name))‘，’)(variable—nameIvariable—name‘IS’term—name)variablenumericidentifieridentifieridentifieridentifieridentifieridentifier—literalreal—literal見GB／T15969．3—2005附錄見GB／T15969．3—2005附錄見GB／T15969．3—2005附錄見GB／T15969，3--2005附錄B13GB／T15969．7--2008／1EC6113I-7：20005．4．2關(guān)鍵字表7保留關(guān)鍵字關(guān)鍵字意義參見()條件、語言項、范圍中用到的符號5Z．4ACCU綜合方法5．2．4ACT激活方法5．24ANDAND算子5．2．4ASUMOR算子、代數(shù)和5．2．4BDIFAND算子、有界差5．2．4BSUM綜合方法，OR算子，有界和5．2．4CoA面積中心清晰化方法52．3CoG重心清晰化方法523CoGS單點集重心清晰化方法52DEFAULT沒有規(guī)則觸發(fā)時的默認輸出值52．3DEFUZZIFY輸出變量的清晰化5．23ENDDEFUZZlFY清晰化說明結(jié)束5．23END二FUNCITION—BI，OCK功能塊說明結(jié)束5．2lENDFUZZIFY模糊化說明結(jié)束5．22END—OPTIONS可選項說明結(jié)束525ENDRULEBLOCK規(guī)則塊說明結(jié)束5．2END—VAR輸入輸出變量定義結(jié)束5．21FUNCTIoN—BLoCK功能塊521FUZZIFY輸入變量模糊化5．2．2IF規(guī)則的開始，后跟條件52．4IS用于條件和結(jié)論中，跟在語言變量之后24LM左取大清晰化方法523MAX最大值綜合方法，OR算子5．24METHOD清晰化方法5．Z．3MIN作為AND算子取小，激發(fā)方法52．4NC沒有規(guī)則激發(fā)時輸出值維持不變52．3NoTNOT算子524NSUM歸一化代數(shù)和綜合方法52．4OPTIONS可選參數(shù)定義5．Z5oROR算子5．24PRoD作為AND算子求積，激活方法5．2．4RANGE輸出變量范圍的限定5．2．3RM右取大清晰化方法52．3RULE模糊規(guī)則說明的開始5．24RULEBLOCK規(guī)則塊說明的開始5．2．4TERM為語言變量定義其一個語言項(隸屬函數(shù))5．ZZTHEN將條件和結(jié)論隔開5．2．4VAR局部變量定義5．2．1VARINPUT輸人變量定義5．Z．1VAILOUTPUT輸出變量定義5．2．1WITH加權(quán)因子定義5．2．414GB／T15969．7--2008／1EC6113I-7：20006相符性6．1模糊控制語言(FCL)的相符性等級應(yīng)用模糊控制語言(FCL)的控制系統(tǒng)相符性等級劃分如圖8基本級包含GB／T15969．3—2005中規(guī)定的功能塊和數(shù)據(jù)類型的定義。擴展級允許選擇表9中所列出的特性。圖8相符性等級采用模糊控制語言(FCL)且符合本部分規(guī)定的控制系統(tǒng)，應(yīng)遵循以下規(guī)定：應(yīng)使用GB／T15969．3z005及模糊控制功能塊需要的輸入輸出參數(shù)的數(shù)據(jù)類型的定義均應(yīng)符合GB／T15969．3—2005的規(guī)定。表8循本部分的控制系統(tǒng)均應(yīng)具備的基本級元素的集合。c)在基本特性之外，表9所定義的擴展級的元素子集是可選擇實現(xiàn)的附加元素。其實現(xiàn)應(yīng)準確地根據(jù)本部分各條的定義。應(yīng)將這些特性注明為標準的擴展，并用如表9特性列成表作為系統(tǒng)文件的一部分。d)可以有基本級和擴展級之外的特性，只要這些特性沒有與標準特性相同或相似的功能或表示，以避免任何可能的混淆。這些特性應(yīng)注明為開放級特性，并且用如表10的形式列出來作為系統(tǒng)文件的一部分。e)在不同模糊控制系統(tǒng)之間應(yīng)用程序的交換，應(yīng)以本部分規(guī)定的FCL文本形式進行。輸入輸出的格式要符合本部分，以有效地保證交換。f) 為了使用戶最方便且不影響其進一步的改善，模糊控制應(yīng)用程序的設(shè)計、輸入和測試等外部表示可采用任何的圖形或文本的方式來實現(xiàn)。表8中的元素是所有遵循本部分的模糊控制系統(tǒng)均應(yīng)實現(xiàn)的基本特性的集合。GB／T15969．7--2008／1EC61131-7：2000表8 FCL基本級語言元素(必備)語言元素 關(guān)鍵字 詳細說明VARJNPUT功能塊說明 包括輸入、輸出變量VAR～oUTPUT輸入變量：TERM

最多三個常數(shù)點隸屬函數(shù) (隸屬度取值0或1)輸出變量：TERM 僅用常數(shù)單點集條件聚集 算子{AND 算法：MIN激活 無關(guān)，因僅用單點集綜合(結(jié)論的聚集) 算子：ACCU 算法：MAX清晰化 METHOD 算法：CoGS缺省值 DEFAULT NC，具體值規(guī)則塊 RULEBLoCK 僅有一個規(guī)則塊條件 IF···1S·-r n個子條件結(jié)論 THEN 僅有一個子結(jié)論表9中的元素是在標準模糊控制系統(tǒng)中可選擇實現(xiàn)的擴展特性(如對AND算子，可選取算法PROD或BDIF，或兩者都選)。表9 FCL擴展級語言元素(可選)語言元素 關(guān)鍵字 詳細說功能塊說明 VAR 包含局部變量輸入變量：TERM 雖多四個點(隸屬度取值0或1)

輸出變量：TERM 最多四個點(隸屬度取值0或1)算子：AND 算法：PROD，BDIF算子：OR 算法：ASUM，BSUM算子：NOT 算法：1——(變元)括號 ()激括 算子：ACT 算法：MIN，PROD綜合 算子：ACCU 算法：BSUM，NSUM清晰化范圍 算子：RANGE

RANGE(最小值，最大值)對輸出變量的范圍的限定清晰化方法 算子：METHOD 算法：CoG，CoA，LM，RM規(guī)則塊 算子：RUI，EBLOCK n個規(guī)則塊條件 IF n個子條件，n個輸入變量結(jié)論 THEN n個子結(jié)淪，n個輸出變量加權(quán)因子 WITH

常數(shù)或賦給在說明部分VAR—INPUT?END_VAR中定義的變量的值16GB／T15969．7--2008／IEC6”3I-7：2000表lO給出了一個開放級語言元素清單的例子，該清單應(yīng)是系統(tǒng)文件的一個組成部分。表10開放級語言元素清單示例自由定義輸入輸出隸屬函數(shù)(如；高斯函數(shù)，指數(shù)函數(shù))多于四個點的隸屬函數(shù)隸屬度取值可以從O到隸屬度的值可取變量6．2數(shù)據(jù)檢查清單數(shù)據(jù)檢查清單(見表11)應(yīng)用軟件的廠商應(yīng)描述其模糊控制系統(tǒng)特有的性能特征。為了方便模糊控制應(yīng)用在不同的廠商系統(tǒng)之間移植，下面的數(shù)據(jù)檢查清單可用來檢查程序移植的可能性。表11不可能全面，只是作為一個例子而已，廠商可予以補充。表11數(shù)據(jù)檢查清單技術(shù)數(shù)據(jù)制造商聲明(例)功能塊輸入輸出數(shù)據(jù)類型REAL．INTFCL程序中的注釋行YES，NO執(zhí)行時間(ms)20，30所需存儲器<KB)3，4將加權(quán)因子和隸屬度的變化從0，0到10映射到整數(shù)值范圍0～200．0～400標識符長度(如變量名，規(guī)則塊名，語言項名)6，8需模糊化的輸入變量的最大數(shù)目6．8每個輸入變量隸屬函數(shù)語言項的最大數(shù)目5，7所有輸入變量隸屬函數(shù)語言項總的最大數(shù)目30．56每個輸入變量語言項對應(yīng)的隸屬函數(shù)的最大點數(shù)3，4，10所有輸入變量語言項對應(yīng)的隸屬函數(shù)總的最大點數(shù)90，224需清晰化的輸出變量的最大數(shù)目6．8每個輸出變量隸屬函數(shù)語言項的最大數(shù)目5，7所有輸出變量隸屬函數(shù)語言項總的最大數(shù)目30，56與每一個輸出變量語言項相應(yīng)的隸屬函數(shù)的攝大點數(shù)1，4，10與所有輸出變量語言項相應(yīng)的隸屬函數(shù)總的最大點數(shù)90，224規(guī)則塊的最大數(shù)目1，10每個規(guī)則塊中規(guī)則的最大數(shù)目lO每個規(guī)則子條件的最大數(shù)目4，10所有規(guī)則總數(shù)的最大數(shù)目60每條規(guī)則子結(jié)論的最大數(shù)目4()的嵌套深度1，317GB／T15969．7--2008／[EC6113t-7：2000附錄A理論本附錄為對第3章中所做定義的解釋。A．1模糊邏輯中，則用語言值和表達式來描述。詞“低”或“大開”可以用作物理變量“溫度”或“加熱閥開度”的語言項。如果某輸入變量用語言項來描述，它就被視為一個語言值。每個語言項用一個模糊集M來描述。這樣它就從數(shù)學上被基本集(論域)G和隸屬函數(shù)p加以定義。隸屬函數(shù)用一個0和1之間的數(shù)值來表示論域G上的每一個元素(如時間尺度的數(shù)值[以歲數(shù)表示年齡])在集合M(如“年輕”)中的隸屬度。如果某個特定值的隸屬函數(shù)為1，則表示對應(yīng)于該語言項的語句完全成立(如“年輕”對于20歲)；相反，如其值為0，則表示完全不成立(如“非常老”對于20歲)。模糊集可以用下面的符號來描述：對有限集：采用遞增形式的數(shù)值對集合：對無限集為了更清楚地說明清晰詞和模糊詞的差別，語言變量“年齡”的語言項“成年人”表示如圖A．1定年齡”由法律明確規(guī)定，因此對應(yīng)隸屬函數(shù)呈現(xiàn)不連續(xù)的跳變，而對“成年人”就不可能給出一個清晰的年齡界限。圖A．1 語言項“法定年齡”和“成年人”的隸屆函數(shù)作為示例，圖A．2示出用語言項描述語言變量“年紀”以及用隸屬度的方法描述在時間尺度“年齡”上的對應(yīng)關(guān)系。18GB／T15969．7--2008／1ECGB／T15969．7--2008／1EC61131-7：2000圖A．2 用語言形描述語言變量“年紀”和其在時間尺度(年齡)上的對應(yīng)關(guān)隸屬函數(shù)的典型形式如圖A．3所示，下面是幾個特殊形式：——用矩形(即區(qū)間)來定義。以描述多個值；——“單點集”，作為輸出變量的另一種表示。圖A．3常用的隸屬函數(shù)的形狀高”或“溫度是低”這樣具有以下簡單的基本結(jié)構(gòu)的表達式就被視為語句：與經(jīng)典邏輯假定命題僅僅取“真”和“假”兩個真值不同，模糊邏輯中的語句有一個0--1經(jīng)驗知識可以表示成規(guī)則，規(guī)則RK的形式如下：RK：IFconditionPKTHENconclusioncK (A．4)每條規(guī)則的條件由單條或多條語句(多輸入變量)組合而成。而結(jié)論則是輸出變量的動作指令。GB／T15969．7--2008／IEC61131—7：2000的基于規(guī)則的系統(tǒng)不同，通常，在同一時刻它有幾條規(guī)則同時響應(yīng)(被激發(fā))。因此，多條規(guī)則的結(jié)果必須通過相應(yīng)的數(shù)學算子組合起來。模糊集與模糊集之間的運算關(guān)系用隸屬函數(shù)來定義：下面的關(guān)系適用于模糊集A和B，其中的元素x來自基本集(論域)G：下面規(guī)定兩個模糊集A和B之間的運算，其元素z來自基本集(論域)G交相當于模糊算子AND并相當于模糊算子OR補相當于模糊算子交、并、補在數(shù)學上的基本運算如下(參見圖A．4)：對于模糊邏輯算子AND和OR，還有許多可能的算法。但應(yīng)指出，AND和OR選用。GB／TGB／T15969．7--2008／IEC61131-7：2000圖A．4兩個隸屬函數(shù)之間運算的算法A．2模糊控制過程的開環(huán)或閉環(huán)控制。庫中的控制規(guī)則和推理。21GB／T15969．7--2008／1EC61131—712000圖A．5上述示于圖A．5的模糊控制的功能元素，將解釋如下。A．2．1模糊化確定輸入量與各語言項相匹配的程度稱為模糊化。為此，要確定輸入變量對語言變量的各個語言項的實際隸屬度。圖A．6是模糊化的示例。圖A．6模糊化原理(示例)A．2．2規(guī)則庫只要模糊算子AND取MIN、OR取MAX，當一條模糊規(guī)則R的前件由OR結(jié)合的m條語句組成時，可以將其拆分成前件僅包含AND語句的m條規(guī)則來替代。圖A．7和圖A．8是不同規(guī)則表示的例子。22GB／T15969．7--2008／IEC61131—7二2000如果有兩個輸入和一個輸出，且這兩個輸入變量僅以AND出，其中，輸入變量的值排成矩陣的列和(或)行，矩陣內(nèi)的元素則是輸出變量的值。圖A．8兩個變量的矩陣表示A．2．3推理理和定義是用于模糊規(guī)則庫的簡單情況，它基本上是取之于廣泛使用的Mamdani推理方法此處不予討論。推理包括三個子功能：聚集、激活和綜合，如圖A．9所示。參見圖A．10。規(guī)則庫的推理可以分成以下的步驟：聚集：從一條規(guī)則前件豹子條件的隸屬函數(shù)確定前件條件的滿足程度PK， AND瓦丁1原—而而f—Fii—PK激活：對所有n條規(guī)則，由IF程TEN部分的結(jié)論IF條件PK THEN結(jié)論CK當規(guī)則有加權(quán)因子時，還應(yīng)考慮每條規(guī)則的加權(quán)因子綜合由各條規(guī)則的如權(quán)結(jié)果組合成一個總的結(jié)果——聚集：

圖A．9推理元素件的滿足程度。但如果條件含有幾個子條件，則滿足程度必須由各個子條件的滿足程度通過聚集來確定。如果條件是由子條件用AND組合起來的，那么滿足程度就用模糊算子AND計算?！せ睿涸诮Y(jié)論中，各子結(jié)論對應(yīng)輸出變量。以通過聚集確定的條件的滿足程度為基礎(chǔ)來確定結(jié)論或子結(jié)論的隸屬度。通常，MIN或PROD算子用于激活。如果規(guī)則庫包含有帶加權(quán)因子wK的規(guī)則，其中wK∈[o，1]，此時用以激活結(jié)論的條件滿足程度?。篶i=WK×ci (A15)注：用乘法實現(xiàn)，其中cK為通過聚集確定的條件的滿足條件。23GB／TGB／T15969．7--2008／IEC61131-7：2000GB／TGB／T15969．7--2008／IEC61131-7：2000——綜合：各條規(guī)則的結(jié)果組合到一起得到一個總結(jié)果，綜合通常用取大算法。表A．1給出了各個推理步驟通常應(yīng)用的算子。各個步驟中算子的不同結(jié)合導(dǎo)致不同的推理策略。其中最有名的是MaxMin推理和MaxProd理，二者都用取大算子作綜合，但用取小或代數(shù)積來激活。在MaxMin用條件的滿足程度來限制，然后，用取大來合成一個模糊集。在MaxProd的隸屬函數(shù)同條件的滿足程度相乘，然后用取大來合成。表A．1推理步驟和常用算法推理步驟 算 子 算 聚集(Aggregation)對于AND Minimum 。K—Mzn(。KI(x1)，。K2(x2))對于OR Maximum 激活(Activation)IF?THEN結(jié)論的變換每條規(guī)則的加權(quán)因子

Minimum c；一Min{aK，b(“))Multiplication 吒--Mult{mK，f：)一‰×c：綜合(Accumulation) M8ximum p—Max{Ci(“))圖A．10a)聚集原理(舉例說明)圖A．10b)激活原理(舉例說明)24圖A．10c)綜合原理(舉例說明)A．2．4清晰化推理導(dǎo)出的結(jié)果一般是一個模糊集或它的隸屬函數(shù)。控制機構(gòu)不能直接地處理這樣的模糊信息，所以，推理的結(jié)果必須轉(zhuǎn)化成清晰的數(shù)字量(見圖A．11)實數(shù))應(yīng)該很好地代表模糊集中所包含的信息。圖A．11a)清晰化方法左取大法(LM)：右取大法(RM)：輸出變量值取輸出隸屬函數(shù)達到最右極大值所對應(yīng)的值。25圖A．11b)左取大和右取大的區(qū)別面積中心線方法此法，將等分隸屬函數(shù)面積的垂直線所對應(yīng)的橫坐標值作為輸出值。注l：重心等價于面積重心(centroid)。注2：面積中心線等價面積平分。注3：面積中心線(CoA)不適用于單點集。圖A．”c)面積中心線和重心的區(qū)別注：清晰化方法CoA和CoG由表2給出。26圖A．11d)清晰化方法A．3模糊控制的性能從信息技術(shù)的觀點來看，模糊控制是一種基于語言規(guī)則的專家系統(tǒng)。從控制系統(tǒng)技術(shù)的觀點來看，它是屬于非線性特征領(lǐng)域控制器。除了沒有規(guī)則被激發(fā)又沒有定義缺省值的情況之外，輸出變量的當前值只取決于輸入變量的當前值，而與過去的值無關(guān)。如果控制器要具備動態(tài)特點，則必須在模糊功能塊之外給出相關(guān)的動態(tài)函數(shù)。這些函數(shù)一般是一階微分和積分元件。它們的輸出變量是模糊控制的附加輸入變量。這對于控制一步處理的運算器，例如，給速度算法一個積分元件，或分配到不同的控制元件中。圖A．12a)給出了模糊控制器的基本結(jié)構(gòu)，而圖A．12b)控制偏差，該偏差和其時間導(dǎo)數(shù)作為兩個輸入變量送給模糊控制系統(tǒng)。將輸出變量對時間積分可以得出校正變量。如果規(guī)則庫設(shè)計成帶有一個速度算法，則模糊控制器表現(xiàn)出與PI控制器相似的動態(tài)特性。圖A．12a)模糊控制器：基本結(jié)構(gòu)27GB／T15969．7--2008／IEC61131—7：2000凰A．12b)模糊控制器示例GB／T15969．7--2008／IEC61131—7：2000GB／T15969．7--2008／IEC61131—7：2000GB／T15969．7--2008／IECGB／T15969．7--2008／IEC61131-7：2000附錄B示例在可編程控制器范圍內(nèi)模糊控制的主要應(yīng)用領(lǐng)域之一是與傳統(tǒng)PID控制器相結(jié)合以便改進PID控制器的控制品質(zhì)。下面的這些例子提供了一些可能應(yīng)用模糊控制的地方。B．1預(yù)先控制模糊控制器通過對被操作值提供一個校正信號來補充傳統(tǒng)閉環(huán)控制器(見圖B．1)。圖B．1預(yù)先控制示例B．2常規(guī)PID控制器的參數(shù)自調(diào)整模糊控制器可用來自適應(yīng)調(diào)整PID控制器參數(shù)(見圖B．2)。圖B．2參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整舉例B．3過程的直接模糊控制模糊控制的另一個應(yīng)用領(lǐng)域是把生產(chǎn)過程的經(jīng)驗知識和語言控制策略直接用于工業(yè)自動化中。它可應(yīng)用于需要操作員干預(yù)的許多生產(chǎn)過程(見圖B．3)。圖B．3直接模糊控制示例附錄c工業(yè)實例：集裝箱吊車水平軌道上移動。一個集裝箱被吊起后吊車頭就開始移動。集裝箱開始如圖c．1憑經(jīng)驗來控制吊車頭的運動策略。圖c．1 工業(yè)實例：集裝箱吊車a)開始用中等的功率。b)c)靠近目的地時，降低功率而使集裝箱稍前于吊車頭。d) e)集裝箱在目的地上方，搖擺為零時，停止電動機運行。為自動控制該吊車，使用了吊車頭位置(“距離”)和集裝箱搖擺角度(“角度”)傳感器。輸出是電動機功率。首先，對所有變