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基于模糊控制算法的温度控制系统的设计-自动化专业--学位论文.doc
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基于模糊控制算法的温度控制系统的设计-自动化专业--学位论文.doc
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基于模糊控制算法的温度控制系统的设计
1
第 1 章 绪 论
温度控制,在工业自动化控制中占有非常重要的地位。将模糊控制方法运用到温度
控制系统中,可以克服温度控制系统中存在的严重滞后现象,同时在提高采样频率的基
础上可以很大程度的提高控制效果和控制精度。
1.1 课题背景
1965 年,美国著名控制论学者 L.A.Zadeh 发表了开创性论文,《FUZZY SETS》首次
提出了一种完全不同于传统数学与控制理论的模糊集合理论。在短短的 30 年里,以模糊
集理论为基础发展而来的模糊控制策略已经成功为将人的控制经验纳入自动控制策略
之中。在现今的模糊控制领域中,经典模糊控制理论已经在很多方面取得了一大批有实
际意义的成果(如 90 年代日本家电模糊控制产品和工业模糊控制系统)。此外经典模糊
控制也得到了相应的改善,如模糊集成系统、模糊自适应系统、神经模糊控制等。
现代自动控制越来越朝着智能化发展,在很多自动控制系统中都用到了工控机,小
型机、甚至是巨型机处理机等,当然这些处理机有一个很大的特点,那就是很高的运行
速度,很大的内存,大量的数据存储器。但随之而来的是巨额的成本。在很多的小型系
统中,处理机的成本占系统成本的比例高达 20%,而对于这些小型的系统来说,配置一
个如此高速的处理机没有任何必要,因为这些小系统追求经济效益,而不是最在乎系统
的快速性,所以用成本低廉的单片机控制小型的,而又不是很复杂,不需要大量复杂运
算的系统中是非常适合的。
温度控制,在工业自动化控制中占有非常重要的地位,如在钢铁冶炼过程中要对
出炉的钢铁进行热处理,才能达到性能指标,塑料的定型过程中也要保持一定的温度
[2]
。随着科学技术的迅猛发展,各个领域对自动控制系统控制精度、响应速度、系统
稳定性与自适应能力的要求越来越高,被控对象或过程的非线性、时变性、多参数点的
强烈耦合、较大的随机扰动、各种不确定性以及现场测试手段不完善等,使难以按数学
方法建立被控对象的精确模型的情况
[3]
。对于这些系统来说采用传统的方法包括基于现
代控制理论的方法往往不如一个有实践经验的操作人员的手动控制效果好,而模糊控制
理论正是以人的经验为重要组成部分。这就使模糊控制在一般情况下比传统控制方法更
基于模糊控制算法的温度控制系统的设计
2
有效、更安全。
将模糊控制方法运用到温度控制系统中,可以克服温度控制系统中存在的严重的滞
后现象,同时在提高采样频率的基础上可以很大程度的提高控制效果和控制精度。
模糊控制是基于模糊数学上发展起来的一门新的控制科学
[3]
。其运算过程中有很多
都要用到矩阵运算,但控制其级别很少的时候可以进行离线计算,很方便的完成矩阵运
算。这样一来模糊控制就已经简化了,甚至比一般的 PID 运算还更简单。运用一般的处
理机,如单片机就能完成。
1.2 设计指标
设计一个基于模糊控制算法的温度控制系统具体化技术指标如下。
1. 被控对象可以是电炉或燃烧炉,温度控制在 0~100℃,误差为±0.5℃;
2. 恒温控制;
3. LED 实时显示系统温度,用键盘输入温度;
4. 采用模糊算法,要求误差小,平稳性好。
1.3 本文的工作
详细分析课题任务,对模糊控制和温度控制的历史和现状进行分析,并对模糊控制
和温度控制的原理进行了深入的研究,并将其综合。然后根据课题任务的要求设计出实
现控制任务的硬件原理图和软件,并进行访真调试。
基于模糊控制算法的温度控制系统的设计
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第 2 章 模糊控制算法及其应用
随着科学技术的迅猛发展,各个领域对自动控制系统控制精度、响应速度、系统稳
定性与自适应能力的要求越来越高,被控对象或过程的非线性、时变性、多参数点的强
烈耦合、较大的随机挠动、各种不确定性以及现场测试手段不完善等,使难以按数学方
法建立被控对象的精确模型的情况。对于这些系统来说采用传统的方法包括基于现代控
制理论的方法往往不如一个有实践经验的操作人员的手动制作效果好,而模糊控制理论
正是以人的经验为重要组成部分。这就使模糊控制在一般情况下比传统控制方法更有效、
更安全。
2.1 用模糊控制的发展
模糊集合和模糊控制的概念是由美国加利福尼亚大学著名教授 L.A.Zadeh 于 1965
年在其 Fuzzy,Fuzzy Algorithm 等著名论著中首先提出的。模糊集合的引入可将人的判断、
思维过程用比较简单的数学形式直接表达出来,从而使对复杂系统做出符合实际的、符
合人类思维方式的处理成为可能,为经典模糊控制器的形成奠定了基础
[3]
。
为了加快模糊控制理论的研究,1972 年在日本东京大学建立了“模糊系统研究会”,
以后,各大学相继招开模糊控制的国际学术交流会,大大促进了模糊控制的发展。尽管
模糊集理论的提出至今只有 30 年,但发展迅速。至今世界上研究“模糊”的学者已超
过万人,发表的重要论文达 5000 多篇。
80 年代以来,自动控制系统的被控对象更加复杂化,它不仅表现在多输入,多输出
的强耦合性、参数时变性和严惩的非线性,更突出的是从系统对象所能获得的数据量相
对的减少,以及对控制性能要求的日益增高。因此要想精确地描述复杂对象与系统的任
何物理现象和运动状态,实际已不可能。关键是如何在精确和简明之间取得平衡,而使
问题的描述具有实际意义。这样模糊控制理论的优点在现代控制理论中起着越来越重要
的地位和意义。从已实现的控制系统来说,它具有易于掌握、输出量连续、可靠性高、
能发挥熟练专家操作的良好自动化效果等优点。
最近几年,对于经典模糊控制系统稳态性能的改善、模糊集成控制、模糊自适应控
制、专家模糊控制与多变量模糊控制的研究,特别是针对复杂系统的自学习与参数自调
基于模糊控制算法的温度控制系统的设计
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整模糊系统方面的研究受到各国学者的重视。目前,将神经网络和模糊控制技术相互结
合,取长补短,形成一种模糊神经网络技术,利用人脑的智能信息处理系统,其发展前
景十分诱人。
我国对模糊控制的理论与应用研究起步较晚,但发展较快,诸如在模糊控制、模糊
辨识、模糊聚类分析、模糊图像处理、模糊信息论、模糊模式识别等领域取得了不少有
实际影响的结果。
2.2 模糊控制的基本原理
2.2.1 模糊控制的数学基础
1. 模糊集合
人们常用一些模糊概念思考问题,比如说“这栋楼房高”、“气候炎热”等,这里
“高”和“炎热”没有明确的内涵和外延,但具有量的含义。将这类具有不确定量值的
概念范围,或者在不同程度上具有某种特有属性的所有元素的总和称为模糊集合。
在普通集合中,可用特征函数来描述集合,而对于模糊性的事物,用特征函数来表
示其属性是不恰当的。因为模糊事物根本无法断然确定其属性,可以把特征函数取值 0、
1 的情况改为
� �
0,1
取值。这样,特征函数就可以取 0~1 无穷多个值,即特征函数可以演
变成可以无穷取值的边疆逻辑函数。从而得到了描述模糊集合的特征函数-隶属函数,
它是模糊数学中最重要和最基本的概念,其定义为:
用于描述模糊集合,并在
� �
0,1
闭区间连续取值的特征函数叫隶属函数,隶属函数
用
)(x�
�
,其中 A 表示模糊集合,而 x 是 A 的元素,隶属函数满足:
0
�
)(x�
�
1�
(2.1)
有了隶属函数以后人们就可以把元素对模糊集合的归属程度恰当地表示出来。
这样一个模糊的概念只要指定论域 U 中各个元素对它的符合程度,这样模糊概念
也就得到一种集合表示了。把元素对概念的符合程度看作元素对集合的隶属程度,那么
指定各个元素的隶属度也就指定了一个集合。因此模糊集合完全由其隶属函数所刻画。
基于模糊控制算法的温度控制系统的设计
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2. 模糊集合的表示方法
模糊集合没有明确的边界,一般用隶属函数描述。设给定论域 U,µ
A
为 U 到
� �
0,1
闭区间的任一映射,
)(
]1,0[:
xx
U
A
A
�
�
��
��
(2.2)
都可以确定 U 的一个模糊集合 A,
A
�
称为模糊集合 A 的隶属函数。
A
�
(x)称为
元素 x 对 A 的隶属度,即 x 隶属于 A 的程度。
模糊集合可用下面方法表示:
(1) 限论域
若 论 域 U , 且 论 域 U={x1,x2, … ,xn} , 则 U 上 的 模 糊 集 合 A 可 表 示 为
x
x
x
x
x
x
x
x
n
n
AAA
n
i
i
i
A
A
)()()()(
2
2
1
1
1
~
����
�����
�
�
�
(2.3)
注意,与普通集合一样,上式不是分式求和,分式是一种表示法的符合,其分母表
示论域 U 中的元素,分子表示相应的隶属度,隶属度为 0 的那一项可以省略。
(2) 无限论域
在论域是无限的情况下,上面的记法是不完全的,为此需将表示方法从有限论域推
广到一般情况。
取一连续的实数区间,这时 U 的模糊集合 A 可以用实函数来表示。不论论域是否有
限都可能表示为
� �
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
ux
x
A
x
A
~
~
~
~
�
(2.4)
式中积分号不是高等数学中的积分意义,也不是求和号,而是表示各个元素与隶属
度对的一个总括形势。
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