人工智能實(shí)驗(yàn)報(bào)告

人工智能試驗(yàn)報(bào)告試驗(yàn)名稱(chēng)：模糊方法實(shí)現(xiàn)電熱箱的閉環(huán)掌握試驗(yàn)?zāi)：?guī)律掌握(FuzzyLogicControl)簡(jiǎn)稱(chēng)模糊掌握(FuzzyControl)，是以模糊集合論、模1965年，美國(guó)的L.A.Zadeh創(chuàng)立了模糊集合論；1973年他給出了模糊規(guī)律掌握的定義和相關(guān)的定理。1974年，英國(guó)的E.H.Mamdani試驗(yàn)室獲得成功。這一開(kāi)拓性的工作標(biāo)志著模糊掌握論的誕生。力；然而在東方尤其是在日本，卻得到了快速而廣泛的推廣應(yīng)用。近20多年來(lái)，模糊掌握不管從理論上還是技術(shù)上都有了長(zhǎng)足的進(jìn)步機(jī)、空調(diào)、微波爐、吸塵器、照相機(jī)和攝錄機(jī)等；在工業(yè)掌握領(lǐng)域中有水凈化處理、發(fā)酵過(guò)駛、電梯、自動(dòng)扶梯、蒸汽引擎以及機(jī)器人的模糊掌握等。模糊掌握是以模糊集合論、模糊語(yǔ)言變量和模糊規(guī)律推理為根底的微機(jī)數(shù)字掌握。它能模擬人的思維,構(gòu)成一種非線性掌握,,是一種典型的智能掌握。模糊掌握系統(tǒng)類(lèi)似于常規(guī)的微機(jī)掌握系統(tǒng),如以下圖所示:1模糊掌握系統(tǒng)的構(gòu)成圖一、試驗(yàn)?zāi)康膶W(xué)習(xí)由對(duì)象建立一個(gè)雙入單出模糊掌握器;把握利用模糊掌握器實(shí)現(xiàn)溫度掌握的方法。二、試驗(yàn)原理及內(nèi)容模糊掌握器最常用的都是二維的,其輸入變量有兩個(gè)(X1,X2),輸出變量只有一個(gè)(Y)。在實(shí)際掌握系統(tǒng)中,X1一般取為誤差信號(hào),X2一般取誤差的變化,由于同時(shí)考慮到誤差和誤差變化的影響,所以才能保證系統(tǒng)穩(wěn)定,不致于產(chǎn)生振蕩。模糊掌握系統(tǒng)的方框圖如以下圖所示:2模糊掌握系統(tǒng)構(gòu)造框圖圖中,E為實(shí)際誤差,EC為實(shí)際誤差變化,U為掌握量。下面就以電熱箱為掌握對(duì)象,介紹雙入單出模糊掌握器的設(shè)計(jì)。模糊掌握器設(shè)計(jì)模糊化誤差E∈[-30℃,230℃],L＝7,α=7/230,E=αE。承受就近取整原則,E的論域?yàn)?X={-1,0,+1,+2,+3,+4,+5}。而誤差的語(yǔ)言變量在論域X7個(gè)語(yǔ)言值,即:含義:正大大大正大大正大正中正小零負(fù)小符號(hào):PBBBPBBPBPMPSZONS誤差變化EC∈[0℃,9℃],且L＝6,誤差的比例因子β=6/9,這樣就有EC=βEC。同樣得到EC的論域?yàn)?EC={0,+1,+2,+3,+4,+5}。符號(hào):ZOPSPMPBPBPBBB輸出量U的根本論域?yàn)?U={7fH,66H,4dH,34H,19H,00H}。符號(hào):ZOPSPMPBPBPBBB模糊掌握表1模糊掌握系統(tǒng)構(gòu)造框圖為便于掌握,使系統(tǒng)在微機(jī)實(shí)時(shí)掌握中在線運(yùn)行,可事先對(duì)各種誤差和誤差變化用微機(jī)離線計(jì)算好一個(gè)掌握表,(E)和誤差變化(EC),查模糊掌握表就可輸出掌握量(U),完成掌握溫度的任務(wù)。模糊掌握器里的模糊掌握規(guī)章表是基于手動(dòng)操作閱歷來(lái)建立的,而另一個(gè)與模糊掌握表有關(guān)的還有模糊化接口和清楚化接口,也即誤差(E)化(EC)、掌握量(U)三個(gè)變量的論域的設(shè)定。這些都需要通過(guò)不斷的做試驗(yàn),從試驗(yàn)中找到反響值和掌握量之間的關(guān)系和規(guī)律,才能找到比較適宜的論域。模糊掌握器試驗(yàn)線路圖設(shè)計(jì)2的模糊掌握系統(tǒng)框圖,設(shè)計(jì)如以下圖所示的試驗(yàn)線路圖:3模糊掌握器試驗(yàn)線路圖80888255PB0PWM脈沖信號(hào)為掌握量,經(jīng)驅(qū)動(dòng)電路驅(qū)動(dòng)固態(tài)繼10K熱敏電阻,經(jīng)A/D轉(zhuǎn)換構(gòu)成反響量,在參數(shù)給定的狀況下,經(jīng)雙入單出模糊掌握器,由誤差(E)(EC)查找模糊掌握規(guī)章表得到相應(yīng)的掌握量,使烤箱溫度穩(wěn)定在給定值。其中OPKLK1.1625MHz時(shí)鐘信號(hào),82532號(hào)10ms的方波,一方面作為A/D的定時(shí)啟動(dòng)信號(hào),8259產(chǎn)生IRQ6中斷,作為系統(tǒng)采樣時(shí)鐘。模糊掌握器的實(shí)現(xiàn)以下圖是模糊掌握器實(shí)現(xiàn)的參考程序流程圖:4參考程序流程圖;IRQ7中斷子程序是為了處理A/D轉(zhuǎn)換完后產(chǎn)生的中斷;IRQ6中斷子程序是為了給采樣周期計(jì)時(shí),并且每一次中斷產(chǎn)生一次PWM脈沖。三、試驗(yàn)設(shè)備電熱箱一臺(tái);PC機(jī)一臺(tái),TD-ACC系列教學(xué)試驗(yàn)系統(tǒng)一套。四、試驗(yàn)步驟參考流程圖編寫(xiě)程序,匯編、鏈接、裝載;3接線,檢查接線無(wú)誤后,運(yùn)行程序;用系統(tǒng)供給的專(zhuān)用圖形顯示窗口觀看響應(yīng)曲線,記錄超調(diào)和過(guò)渡時(shí)間。五．試驗(yàn)圖表六、試驗(yàn)分析模糊掌握器的設(shè)計(jì)內(nèi)容選擇模糊掌握器的設(shè)計(jì)內(nèi)容與原則E〔或e〕和誤差變化信號(hào)EC(或ec)控變量的變化y作為輸出變量。選取模糊掌握的規(guī)章選擇描述掌握器輸入和輸出變量的語(yǔ)義詞匯。規(guī)定模糊集。確定模糊掌握狀態(tài)表。確定模糊化的解模糊策略，制定掌握表。EECU可由模糊推理綜合算法獲得：U=E×EC°R式中：R為模糊關(guān)系矩陣。掌握量的模糊集U可被變換為準(zhǔn)確值。確定模糊掌握器的參數(shù)模糊掌握的根本思想是利用計(jì)算機(jī)來(lái)實(shí)現(xiàn)人的掌握閱歷(FuzzyController，即FC)獲得巨大成功的主要緣由在于它具有如下一些突出特點(diǎn)：模糊掌握是一種基于規(guī)章的掌握。它直接承受語(yǔ)言型掌握規(guī)章，動(dòng)身點(diǎn)是現(xiàn)場(chǎng)操作人員制機(jī)理和策略易于承受與理解，設(shè)計(jì)簡(jiǎn)潔，便于應(yīng)用。由工業(yè)過(guò)程的定性生疏動(dòng)身，比較簡(jiǎn)潔建立語(yǔ)言掌握規(guī)章，因而模糊掌握對(duì)那些數(shù)學(xué)模型難以獵取、動(dòng)態(tài)特性不易把握或變化格外顯著的對(duì)象格外適用?；谀Ｐ偷恼莆账惴跋到y(tǒng)設(shè)計(jì)方法，由于動(dòng)身點(diǎn)和性能指標(biāo)的不同，簡(jiǎn)潔導(dǎo)致較大差易找到折中的選擇，使掌握效果優(yōu)于常規(guī)掌握器。模糊掌握算法是基于啟發(fā)性的學(xué)問(wèn)及語(yǔ)言決策規(guī)章設(shè)計(jì)的，這有利于模擬人工掌握的過(guò)程和方法，增加掌握系統(tǒng)的適應(yīng)力量，使之具有肯定的智能水平。模糊掌握系統(tǒng)的魯棒性強(qiáng)，干擾和參數(shù)變化對(duì)掌握效果的影響被大大減弱，尤其適合于非線性、時(shí)變及純滯后系統(tǒng)的掌握七、試驗(yàn)結(jié)論本次試驗(yàn)是在室溫環(huán)境下進(jìn)展的,100oC(64H),起始溫度為室溫。依據(jù)試驗(yàn)現(xiàn)象可以看出,模糊掌握在掌握大滯后系統(tǒng)時(shí)比常規(guī)PID掌握的效果要好。一個(gè)方面是被控對(duì)象是一個(gè)大滯后系統(tǒng),所以在掌握量發(fā)生轉(zhuǎn)變時(shí),被控對(duì)象不能馬上表現(xiàn)出來(lái),它要經(jīng)過(guò)一段時(shí)間才能對(duì)上一個(gè)掌握量作出反響;另一個(gè)方面常規(guī)PID的掌握是一種線性掌握,在PID算法中,它的積分項(xiàng)是一個(gè)誤差累加值,當(dāng)系統(tǒng)誤差為零或?yàn)樨?fù)值時(shí),雖然積分項(xiàng)的值開(kāi)頭下降,但在誤差為正值時(shí),積分項(xiàng)可能已經(jīng)累加到了一個(gè)很大的值,這使得積分項(xiàng)的值不能很快地減下來(lái),因而在掌握上就消滅了慣性,因此當(dāng)誤差為零或?yàn)樨?fù)值時(shí),掌握量不行能很快為零或?yàn)樨?fù)值,系統(tǒng)則消滅了超調(diào)和調(diào)整時(shí)間過(guò)長(zhǎng)。當(dāng)積分項(xiàng)累加值大過(guò)肯定值時(shí),系統(tǒng)則還會(huì)消滅積分飽和現(xiàn)象,系統(tǒng)將振蕩下去而不穩(wěn)定。模糊掌握是模擬人的思維,是一種非線性掌握,它的輸出量是階躍的,因而在掌握方面不存在慣性和滯后問(wèn)題。由于沒(méi)有誤差的累加,模糊掌握系統(tǒng)也就不會(huì)消滅積分飽和現(xiàn)象。所謂神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)掌握，即基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)掌握或簡(jiǎn)稱(chēng)神經(jīng)掌握，是指砸掌握系統(tǒng)中承受神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這一工具對(duì)難以準(zhǔn)確描述的簡(jiǎn)單的非線性對(duì)象進(jìn)展建模，或充當(dāng)掌握器，或優(yōu)化計(jì)算，或進(jìn)展推理，或故障診斷等，遺跡同時(shí)兼有上述某些功能的適應(yīng)組合，將這樣的系統(tǒng)統(tǒng)稱(chēng)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的掌握系統(tǒng)，將這種掌握方式稱(chēng)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)掌握。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由眾多的神經(jīng)元承受某種網(wǎng)絡(luò)拓?fù)錁?gòu)造構(gòu)成的,可以用來(lái)描述幾乎任意的非線性系統(tǒng),而且神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還具有自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)和并行分布處理等特點(diǎn),在掌握領(lǐng)域有著寬闊的應(yīng)用前景。單神經(jīng)元作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最根本單元,具有自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)力量,而且由單神經(jīng)元構(gòu)成的掌握器構(gòu)造簡(jiǎn)潔,易于實(shí)時(shí)掌握,因此其應(yīng)用格外廣泛。一、試驗(yàn)?zāi)康陌盐諉紊窠?jīng)元掌握器的設(shè)計(jì)方法;觀測(cè)單神經(jīng)元掌握器對(duì)時(shí)變對(duì)象系統(tǒng)的自適應(yīng)掌握力量。二、試驗(yàn)原理及內(nèi)容單神經(jīng)元的數(shù)學(xué)模型單神經(jīng)元的數(shù)學(xué)模型由三局部組成:加權(quán)加法器、線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)和非線性函數(shù),如以下圖所示。Xi是神經(jīng)元的輸入,Wi是加權(quán)系數(shù)(或連接強(qiáng)度),Vi是加權(quán)加法器的輸出,U是單神經(jīng)元的輸出。1單神經(jīng)元的數(shù)學(xué)模型神經(jīng)元的學(xué)習(xí)過(guò)程就是為了獲得期望的輸出而不斷地調(diào)整權(quán)值,權(quán)值的修正承受學(xué)習(xí)規(guī)章。單神經(jīng)元掌握器設(shè)計(jì)2是一個(gè)典型的單神經(jīng)元掌握器方框圖:2單神經(jīng)元掌握器構(gòu)造圖試驗(yàn)線路圖設(shè)計(jì)依據(jù)圖2所示的單神經(jīng)元掌握器方框圖,試驗(yàn)電路原理圖及接線圖可設(shè)計(jì)為:3單神經(jīng)元試驗(yàn)線路圖這里,系統(tǒng)誤差信號(hào)EA/DIN7端輸入,82532來(lái)作為基準(zhǔn)時(shí)鐘(10ms),IN7端的信號(hào),8259IRQ78088掌握機(jī)的運(yùn)行,8255AE的數(shù)字量,并將采樣值進(jìn)展計(jì)算,X1、X2、X3并進(jìn)展自適應(yīng)算法學(xué)習(xí),把得到的掌握量直接送到D/A轉(zhuǎn)換單元,OUT端輸出相應(yīng)的模擬信號(hào),掌握對(duì)象系統(tǒng)。參考流程圖設(shè)計(jì)參照單神經(jīng)元掌握器線路原理圖(圖3),程序的參考流程圖如下:4單神經(jīng)元程序參考流程圖參考程序中規(guī)定采樣周期T及學(xué)習(xí)速率P1,P2,P3的取值范圍為:掌握器中的參數(shù)可遵循如下的調(diào)整規(guī)律:初始加權(quán)系數(shù)W1(0)、W2(0)、W3(0)可以任意選取,參考程序中全部取為0100H;一般K值偏大將使系統(tǒng)響應(yīng)超調(diào)過(guò)大,K值偏小使過(guò)渡過(guò)程時(shí)間加長(zhǎng),參考程序中K值1;學(xué)習(xí)速率的選擇:由于承受了標(biāo)準(zhǔn)化學(xué)習(xí)算法,學(xué)習(xí)速率可以取得較大,同時(shí)此神經(jīng)元掌握器具有PID特性,學(xué)習(xí)速率的選擇和PID,可增加η1η3,假設(shè)響應(yīng)曲線下降低于給定值后又緩慢上升到穩(wěn)態(tài)的時(shí)間太長(zhǎng),η1。三、試驗(yàn)設(shè)備PC機(jī)一臺(tái),TD-ACC系列教學(xué)試驗(yàn)系統(tǒng)一套。四、試驗(yàn)步驟單神經(jīng)元閉環(huán)掌握器試驗(yàn)(1).參考流程圖編寫(xiě)單神經(jīng)元掌握器程序,匯編、鏈接、裝載到掌握機(jī)中;(2).依據(jù)試驗(yàn)線路圖接線,2V,6S的方波;檢查無(wú)誤后運(yùn)行程序,用示波器觀看輸入端R和輸出端C,依據(jù)試驗(yàn)現(xiàn)象轉(zhuǎn)變相應(yīng)的學(xué)習(xí)速率直到滿(mǎn)足為止,并登記此時(shí)的響應(yīng)曲線;當(dāng)響應(yīng)曲線穩(wěn)定后,斷開(kāi)“ST”和“S”端,使被控對(duì)象處于不鎖零的狀態(tài);此時(shí)去掉被控對(duì)10μF的電容(轉(zhuǎn)變對(duì)象的時(shí)間常數(shù)),觀看并記錄此時(shí)的響應(yīng)曲線。常規(guī)數(shù)字PID閉環(huán)掌握器試驗(yàn)(1).編寫(xiě)數(shù)字PID掌握器程序,匯編、鏈接、裝載到掌握機(jī)中;(2).(2)依據(jù)單神經(jīng)元閉環(huán)掌握器試驗(yàn)步驟2～4進(jìn)展操作。參考程序中局部參數(shù)取值范圍:五、試驗(yàn)圖表1.斷開(kāi)“ST”和“S”端，使被控對(duì)象處于不鎖零的狀態(tài)。10uf的電容〔轉(zhuǎn)變對(duì)象的時(shí)間常數(shù)。六、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特性：并行分布處理非線性映射通過(guò)訓(xùn)練進(jìn)展學(xué)習(xí)適應(yīng)與集成硬件實(shí)現(xiàn)神經(jīng)掌握器的設(shè)計(jì)(1)建立受控對(duì)象的數(shù)學(xué)計(jì)算模型或?qū)W問(wèn)表示模型(2)選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其算法，進(jìn)展初步辨識(shí)與訓(xùn)練設(shè)計(jì)深井掌握器，包括掌握器構(gòu)造、功能表示與推理(4)掌握系統(tǒng)仿真試驗(yàn)，并通過(guò)試驗(yàn)結(jié)果改進(jìn)設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在掌握中的作用分為以下幾種：在基于精度模型的各種掌握構(gòu)造中充當(dāng)對(duì)象的模型。在反響掌握系統(tǒng)中直接充當(dāng)掌握器的作用。在傳統(tǒng)掌握系統(tǒng)中起優(yōu)化計(jì)算的作用。在與其他智能掌握方法和優(yōu)化算法，如模糊掌握/專(zhuān)家考證及遺傳算法等相融合中，為其供給非參數(shù)化對(duì)象模型、優(yōu)化參數(shù)、推理模型及故障診斷等。七、結(jié)論從試驗(yàn)結(jié)果可以看出:在系統(tǒng)開(kāi)頭階段,數(shù)字PID掌握的響應(yīng)曲線超調(diào)和調(diào)整時(shí)間較小,這是由于數(shù)字PID掌