溫度模糊控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)

溫度模糊控制系統(tǒng)摘要：在冶金、化工、工業(yè)爐窯等工業(yè)生產(chǎn)中，溫度控制是較普遍且較關(guān)鍵的控制系統(tǒng)，它具有非線性、強(qiáng)耦合、時(shí)變、時(shí)滯等特性，采用常規(guī)的PID控制器，一般很難實(shí)現(xiàn)對(duì)其快速有效地精確控制，而作為非線性控制的一個(gè)分支一模糊控制，在溫度控制系統(tǒng)中得到了較好的應(yīng)用。在此次設(shè)計(jì)中溫度控制具有升溫單向性、大慣性、大滯后等特點(diǎn)，很難用數(shù)學(xué)方法建立精確的模型，因此用傳統(tǒng)的控制理論和方法很難達(dá)到好的控制效果。鑒于此，以模糊控制為基礎(chǔ)的溫度智能控制系統(tǒng)，采用人工智能中的模糊控制技術(shù)，用模糊控制器代替?zhèn)鹘y(tǒng)的PID控制器，以閉環(huán)控制方式實(shí)現(xiàn)對(duì)溫度的自動(dòng)控制是很合適的。關(guān)鍵詞智能控制模糊控制溫度模糊控制器一溫度模糊控制的資料模糊邏輯是人工智能的重要組成部分，自從1965年美國控制理論專家L.A.Zadeh提出了用“FuzzySets”（模糊集合）描述Fuzzy（模糊）事物以來，F(xiàn)uzzy技術(shù)獲得了廣泛的應(yīng)用，而模糊控制取得的最早應(yīng)用成果之一是1975年英國P.J.King和E.H.Mamdani將模糊控制系統(tǒng)應(yīng)用于工業(yè)反應(yīng)過程的溫度控制中隨后模糊控制成為自動(dòng)化技術(shù)中一個(gè)非常活躍的領(lǐng)域。著名的自動(dòng)控制權(quán)威Austrom曾經(jīng)指出：模糊邏輯控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制與專家系統(tǒng)控制是三種典型的智能控制方法。模糊控制的基本思想是用機(jī)器去模擬人對(duì)系統(tǒng)的控制，即在被控對(duì)象的模糊模型的基礎(chǔ)上運(yùn)用模糊控制器近似推理等手段，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)控制的一種方法。模糊模型是用模糊語言和規(guī)則描述的一個(gè)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性及性能指標(biāo)。模糊控制具有不需要知道被控對(duì)象（或過程）的數(shù)學(xué)模型；易于實(shí)現(xiàn)對(duì)具有不確定性的對(duì)象和具有強(qiáng)非線性的對(duì)象進(jìn)行控制；對(duì)被控對(duì)象特性參數(shù)的變化具有較強(qiáng)的魯棒性；對(duì)于控制系統(tǒng)的干擾具有較強(qiáng)的抑制能力等特點(diǎn)。傳統(tǒng)的自動(dòng)控制中有一個(gè)共同的特點(diǎn)，即控制器的綜合設(shè)計(jì)都要建立在被控對(duì)象準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上，但是在實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)中，系統(tǒng)影響因素很多，十分復(fù)雜。大多數(shù)實(shí)際系統(tǒng)都是非線性的，建立精確的數(shù)學(xué)模型特別困難。電爐加熱器溫度對(duì)象的數(shù)學(xué)模型是非線性的，由于建立的溫度對(duì)象模型不夠精確，采用此模型整定出的PID控制器也難以達(dá)到理想的控制效果。基于這種情況，模糊控制就顯得意義重大。因?yàn)槟：刂撇挥媒?shù)學(xué)模型,根據(jù)實(shí)際系統(tǒng)的輸入輸出的結(jié)果數(shù)據(jù)，參考現(xiàn)場(chǎng)操作人員的運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)，就可對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時(shí)控制。因此利用模糊控制思想來設(shè)計(jì)溫度非線性控制系統(tǒng)將更直接、更有效，是非線性控制的一種更有力的控制手段。溫度模糊控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)模糊控制器j I琪?規(guī)則庫I :re\ ［模糊決策 ｝輸］—OF模捌產(chǎn)衣H模%推問T模期消疝｝■幣函r模糊控制系統(tǒng)主要由被控對(duì)象和模糊控制器兩部分組成。 被控對(duì)象可以是一種設(shè)備或裝置以及它們的群體，它們?cè)谝欢ǖ募s束條件下工作以實(shí)現(xiàn)人們的某種目的 ,這些被控對(duì)象可以是確定的或模糊的 、單變量或多變量的、有滯后或無滯后的 ,也可以是線性的或非線性的、定常的或時(shí)變的，以及具有強(qiáng)耦合和干擾等多種情況 。對(duì)于那些難以建立精確數(shù)學(xué)模型的復(fù)雜對(duì)象，更適宜采用模糊控制。模糊控制器是模糊控制系統(tǒng)的核心 ,它由輸入模糊產(chǎn)生器、模糊決策機(jī)構(gòu)（模糊規(guī)則庫和模糊推理機(jī)）、模糊消除器等部分組成。它采用基于模糊知識(shí)表示和規(guī)則推理等語言性 “模糊控制器”，這也是模糊控制系統(tǒng)區(qū)別其他自動(dòng)控制系統(tǒng)的特點(diǎn)所在。利用MATLA建立溫度箱溫度模糊控制器及其系統(tǒng)的模型。 采用溫度偏差，即實(shí)際測(cè)量溫度與給定溫度之差e及偏差變化率ed作為模糊控制器的輸入變量， 輸出p為“PW波（脈沖寬度調(diào)制）”控制發(fā)熱電阻的功率，來調(diào)節(jié)溫度箱內(nèi)溫度的升降，形成典型的雙輸入單輸出二維模糊控制器。打開MATIAB輸入fuzzy,運(yùn)用MATLA中的FIS編輯器，建立溫度箱的Mamdan型模糊控制器。如圖所示。溫度偏差e、溫度偏差變化率ed和輸出變量IZ的語言變量E,Ed,P都選擇為｛NB，NMNSZ，PS,PMPB｝，其中P和N分別表示正與負(fù)，B,M,s分別表示大、中、小，z表示0。

kteip即極大極小合成運(yùn)算與重心法解模糊。由，ifyLogTtaolbiCiAkteip即極大極小合成運(yùn)算與重心法解模糊。由，ifyLogTtaolbiCiA模糊控制決策及解模糊方法采用系統(tǒng)默認(rèn)值，模糊控制決策公式可求得輸出變量的模糊集合為P=(EXEd)XRo采用三角隸屬函數(shù)，各變量的隸屬函數(shù)如下圖所示。編輯輸入、輸出變量的隸屬函數(shù):打開隸屬函數(shù)編輯器窗口MembershipFunctionEditor。選定［Edit］下的［AddMFS］，選擇隸屬函數(shù)的類型為三角形隸屬函數(shù)trimf，數(shù)目選7;然后確定輸入、輸出變量的模糊子集為隸屬函數(shù)的類型為三角形隸屬函數(shù)［NB,NMNS乙PSPMPB］，選定要編輯變量的圖標(biāo)，確定當(dāng)前變量的論域，最后對(duì)各變量的隸屬函數(shù)標(biāo)明其對(duì)應(yīng)模糊子集的模糊語言值如圖所示。其中，圖其對(duì)應(yīng)模糊子集的模糊語言值如圖所示。其中，圖A為E和Ed,隸屬函數(shù)圖，E和Ed的量化論域?yàn)椋?6,6］;圖b為P隸屬函數(shù)圖，EC的量化論域?yàn)椋?6,6］。不同的系統(tǒng)，其模糊集的隸屬函數(shù)是不同的，糊集的隸屬函數(shù)是不同的，使用時(shí)要根據(jù)實(shí)際情況和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)而定。AE和Ed隸屬函數(shù)BP隸屬函數(shù)圖編輯模糊控制規(guī)則在窗口中雙擊模糊控制規(guī)則圖標(biāo)或選中 ［View］下拉菜單［Editrides］選項(xiàng)，將打開模糊規(guī)則編輯窗口，確定“ If...and.Then,and,”形式的模糊控制規(guī)則，如圖所示，每條規(guī)則的加權(quán)值都缺省為 1,Ifandthen 選擇框中選中各自的語言變量，然后單擊窗口下的Editrules ，按模糊控制規(guī)則表中規(guī)則添加到規(guī)則框中。模糊控制器編輯完成后，將其保存在一個(gè)后綴名為 FIS的文件中，以備仿真時(shí)調(diào)用。

'll*EditYitrDpticniIf (exlisMB)th?n aK(e isF*()then(pisif(frartMSjmwcpitNB)coIT(ecMB)and(eAisZ)then(ptsr?)(1)(ecsWBlandisPSJthen(pisNM)(1)3T(ets問andgtsPM)then(ptsMS)fl)7ifEIT(eis he)(1)9(f(e?NM)and(wtrsNHjthen(pts10J1(etsNM]md〔edtiNS)tbMi(pts11Ji(e>￡NM)and(.cdtsI)then(pBNM)(1)￥4Trtl Theng ruNS MS& 』板PM v PHI—-□記建立模糊控制規(guī)則，該系統(tǒng)模糊控制規(guī)則的基本原則為：當(dāng)溫度偏差較大時(shí)，選擇控制量以盡快消除誤差為主；當(dāng)溫度偏差較小時(shí)，選擇控制量要注意防止超調(diào)， 以系統(tǒng)的穩(wěn)定性為主要出發(fā)點(diǎn)。模糊規(guī)則三維關(guān)系曲面圖如下圖所示。 如圖可以清晰地觀測(cè)到模糊系統(tǒng)基于輸入集的輸出集的變化范圍。三溫度模糊控制系統(tǒng)三溫度模糊控制系統(tǒng)MATLA仿真?溫度箱溫度控制系統(tǒng)建立被控對(duì)象的數(shù)學(xué)模型.通常采用階躍響應(yīng)法來獲得對(duì)象的特性的傳遞函數(shù)數(shù)學(xué)模型，?溫度箱溫度控制系統(tǒng)G(S)=Ku(e-ts)/85s+1在進(jìn)行模糊控制仿真時(shí)，首先利用Matlab的模糊邏輯工具箱建立溫度箱模糊控制器然后在Simulink環(huán)境下把模糊控制器加載進(jìn)相應(yīng)模塊 ，進(jìn)行仿真，量化因子Kp=2,Kd=1,

Ku=21,Ku=21,模糊控制器的封裝以及階躍響應(yīng)曲線分別如下圖1,圖2所示。系統(tǒng)仿真模型2 階躍響應(yīng)曲線由圖可知，采用模糊控制不僅調(diào)節(jié)時(shí)間短，系統(tǒng)響應(yīng)加快，而且在超調(diào)量和抗干擾能力方面均優(yōu)于PID控制器，具有更好的動(dòng)態(tài)性能和穩(wěn)態(tài)精度。四、結(jié)論總結(jié)隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，智能控制技術(shù)必會(huì)日趨完善， 并且能夠在更多的領(lǐng)域上應(yīng)用。 此設(shè)計(jì)是基于MATLAB的模糊控制系統(tǒng)，通過調(diào)試及仿真，可以初步得出溫度控制的關(guān)系原理，采用模糊控制不僅調(diào)節(jié)時(shí)間短 ，系統(tǒng)響應(yīng)加快，而且在超調(diào)