mcs-51单片机智能温度控制系统设计（开题报告+论文+文献综述+外文翻译）（带cad和文档）
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信息与电子工程系毕业设计（中英文资料） 摘要：本文根据模糊控制和PID控制的特点及其原理，把模糊控制和PID控制结合起来，形成模糊PID控制，有效的克服了它们的缺点而发挥了它们的优势。本文详细阐述了该系统中模糊PID控制器的实现方法、系统的各种控制、故障检测以及状态显示。 模糊PID控制器实际上跟传统的PID控制器有很大联系。区别在于传统的控制器的控制前提必须是熟悉控制对象的模型结构，而模糊控制器因为它的非线性特性，所以控制性能优于传统PID控制器。对于时变系统，如果能够很好地采用模糊控制器进行调节，其控制结果的稳定性和活力性都会有改善。但是，如果调节效果不好，执行器会因为周期振荡影响使用寿命，特别是调节器是阀门的场合，就必须考虑这个问题。为了解决这个问题，出现了很多模糊控制的分析方法。本文提出的方法采用一个固定的初始域，这样相当程度上简化了模糊控制的设定问题以及实现。文中分析了振荡的原因并分析如何抑制这种振荡的各种方法，最后，还给出一种方案，通过减少隶属函数的数量以及改善解模糊化的方法缩短控制信号计算时间，有效的改善了控制的实时性。模糊控制器的一个主要缺陷就是调整的参数太多。特别是参数设定的时候，因为没有相关的书参考，所以它的给定非常困难。众所周知，优化方法的收敛性跟它的初始化设定有很大关联，如果模糊控制器的初始域是固定的，那么它的控制就明显的简化了。而且我们要控制的参数大多有其实际的物理意义，所以模糊控制器完全可以利用PID算法的控制规律进行近似的调整。也就是说最简单的模糊PID控制器就是同时采用几种基本模糊控制算法（P+I+D或者PI+D），控制过程中它会根据控制要求，做出适当的选择，保证在处理跟踪以抗阶跃干扰问题上，其控制性能接近于任何一种PID控制。假设模糊集的初始域是对称的，两个调节器的参数采用Ziegler-Nichols方法。为了改善上述设计的模糊控制器，我们有必要考模糊控制器的参数问题，有两种方法可以采纳，一种采用手动的方法改变，另一种就是采用一些相关的优化算法。其中遗传算法就是一种。控制器采用的参数不同，其收敛的优化值也会不一样。这些参数包括模糊集的分布，模糊集的个数，映射规则，基本模糊控制器的参数和不同的算法组合等。要注意的是在优化前必须选定模糊推理及解模糊的方法。很明显，优化过程很耗时，更有甚者，有些优化方法要已知系统的精确模型，但是实际过程中难以得到系统的精确模型，所以在大多数情况下，这些优化算法不能直接应用在实际过程。也就是说模型不精确直接影响优化成败。模糊控制的主要思想就是针对那些传递函数未知的或者结构难以辨识的系统进行控制，这也是模糊控制的性能为什么优于传统方法的原因。同时，把模糊控制和传统的PID控制算法结合起来，更能体现这种算法的优点，因为它大大简化实际过程的调整。 参数集的启发式优化法也适用于模糊PI控制器，它采用固定的定义域，其参数的选取和传统的PI控制器都一样。我们采用的控制方法是结合模糊PI算法和PD算法并利用启发式优化法处理参数集，特别要注意这里的调节器出现了两个比例环节，所以它的控制可能不同于传统的PID算法。但是我们调整的参数它们本身具有实际的物理意义，值得一提的是前面所提到的控制可以通过改变采样时间而不改变定义域的范围实现调整。 关键词：单片机；热处理温度控制；模糊 PIDAbstract:This paper adopts fuzzy PID control algorithm which combines fuzzy control and PID control according individual characteristic and theory effectively gets over their disadvantage, at the same time, preserving their merits. The methods of the fuzzy-PID controller, system-controlling, failure-detecting，states-displaying are described in details. A fuzzy PID controllers are physically related to classical PID controller. The settings of classical controllers are based on deep common physical background. Fuzzy controller can embody better behavior comparing with classical linear PID controller because of its non linear characteristics. Well tuned fuzzy controller can be also more stable and more robust for the time varying systems. On the other hand, when the fuzzy controller is tuned badly it can exhibit limit cycle which can decrease lifetime of the actuator. This phenomenon is critical especially when the actuator is valve. Knowing about these problems, more analytical methods of tuning fuzzy controllers can be found. The method with unified universe considerably simplifies the setting and realization of fuzzy controllers. This paper tries to analyze causes of oscillations and it outlines the possibilities how to reduce them. The paper also shows solution how to reduce time needed for computation of control signal by decreasing the number of membership functions and by changing defuzzification method. 1. INTRODUCTIONOne of the main drawbacks of fuzzy controllers is big amount of parameters to be tuned. It is especially difficult to make initial approximate adjustment because there is no cookery book how to do it. Also it is very well known that good convergence of optimum method is strongly dependent on initial settings. The adjustment of fuzzy controllers is considerably simplified when fuzzy controller with a unified universe is used. The parameters to be tune then have their physical meaning and fuzzy controller can be approximately adjusted using known rules for classical controllers. Probably the easiest way how to implement fuzzy PID controller is to create it as a parallel combination of basic fuzzy controllers (P+I+D 4 or PI+D 5). Suitable choice of inference method can ensure behavior which is close to one of classical PID controller for both the tracking problem and the step disturbance rejection. The fuzzy sets are assumed to have initially symmetrical layout and the parameters of both regulators are tuned using for example by Ziegler- Nichols method.To improve behavior of such designed fuzzy controller it is necessary either to manually change the quantities of fuzzy controller or to use some optimum methods which do this operation. One which can be implied are genetic algorithms. Different quantities can be changed to reach the optimum values. These quantities are fuzzy set layout, number of fuzzy sets, rule base mapping, the parameters of basic fuzzy controllers and their various combinations. Note that all the optimum must be always performed according to the chosen inference and defuzzification method. It is apparent that process of optimum can take a lot of time. Moreover this method is contingent on existence of accurate mathematical model of the process because in vast majority of the cases it is not possible to perform any kind of optimum directly on real process. The model usually does not correspond to real system which limits the success of optimum methods. The prime idea of fuzzy control was to apply it at the place where there is no deep knowledge of transfer function of controlled system and where this knowledge can be hardly identified. These are often the cases where the fuzzy control leads to better performance comparing with classical approach. Also for this instance it seems to be advantageous to have physical connection between fuzzy controller and its classical counterpart because it can significantly simplify the adjustment of regulator for real process.The heuristic optimum of parameters settings is also suitable for fuzzy PI controller with unified universe where the parameters are the same as the ones of classical PI controller. The parallel combination of fuzzy PI and PD controllers can be used for heuristic optimum of parameters settings but it should be noted that because of the presence of double proportional part in this regulatorthe adjusted parameters will differ from the ones of classical PID controller. But important thing is that the adjustment of this parameters is still in the same physical meaning. Note that for all previously mentioned controllers it is also possible to employ time transformation (sample time modification) without having to change the scope of universes.Keyword：SCM；Temperature control；Fuzzy PID.2毕业设计(论文)任务书学生姓名 林晋斌 指导教师_黄云龙、廖东进、朱秋琴 职称副教授、助教、助教 系别_信息与电子工程系_专业 04工自 年级_三 _班级 1 课题名称 MCS-51单片机智能温度控制系统设计 任务与要求：一、 设计（论文）要求：本课题的主要任务是通过单片机控制系统,实现对温度的智能控制。本毕业设计课题引入智能控制（模糊控制），采用模糊 PID 算法，运用单片机对电阻加热炉实现智能的温度控制，从而实现高精度控制。具体设计方案如下：采用温度传感器完成对温度的数据采集，并把温度值转换为电压值，经过放大、A/D转换为数字量进入单片机控制系统，与单片机中预置的参量进行比较后，得到误差量，并与上一次采集的误差量进行比较，得到误差的变化量，把误差量和误差的变化量作为模糊PID控制器的输入，经过软件进行处理，输出控制量，经过D/A转换后控制驱动电路，得到加在电炉上的平均电压。从而控制电炉的温度，实现温度的自动调节，使得温度稳定在设定值附近。 设计的主要内容和要求：1、 根据所选的课题，参考一些优秀的学习网站，完成该课题的建设。2、 参与该课题的各位同学必须分工合作。在设计中既要有自己一定的工作量，同时具备良好的团队合作精神。3、 毕业设计论文体现了毕业设计的质量，所以各位同学必须在论文中体现自己在毕业设计中所采用的方法、思想以及设计策略。论文的格式包括：（1）中英文摘要（2）目录（3）正文（4）参考文献（5）致谢（6）附录。论文书写要求语言精练、简洁，表达力求准确，字数12000以上，最后要求用A4开纸打印，并装订成册，形成书目结构。4、 在整个设计当中要严格按照学校和系部的各种规章制度和要求，按时完成所要求完成的任务。二、 设计（论文）条件：提供设计所需的书籍、计算机、单片机设计所需的设备等。三、 设计（论文）资料：1陈明荧 8051单片机课程设计实训教材 北京清华大学出版社2胡汉才.单片机原理及其接口技术 北京清华大学出版社3徐淑华等 单片机微型机原理及应用 哈尔滨工业大学出版社4范风强等 单片机C5应用实战集锦 北京电子工业出版社 5徐学峰主编.传感器变送器测控仪表大全 北京机械工业出版社,6谢新民,丁锋编著.自适应控制系统 北京清华大学出版社7李士勇.模糊控制和智能控制理论与应用 哈尔滨工业大学出版社,8高东杰等编著 应用先进控制技术 北京国防工业出版社9陶永华 新型PID控制及其应用第二版 北京机械工业出版社10戴伏生 基础电子电路设计与实践 国防工业出版社11顾明文 可控硅温控器的工作原理及故障维修 实验室研究与探索12郑雪梅,姜成国,周广铭.模糊PID控制器结构 大庆石油学院报13张化光,何希勤.模糊自适应控制理论及其应用 北京航空航天大学出版社,14刘金锟著.先进PID控制及其MATLAB仿真 北京电子工业出版社15张建民,王涛,王忠礼编著.智能控制原理及应用 北京冶金工业出版社16刘豹主编.现代控制理论 北京机械工业出版社17徐科军等著.自动检测和仪表中的共性技术 北京清华大学出版社,18丁玉美,高西全,彭学愚.数字信号处理 西安电子科技大学出版社19孙传友等 测控电路及装置 北京航空航天大学出版社四、 设计（论文）教学要求：（可以同一专业相同）要求同学们有较强的学习和自学能力，能根据需要查找资料，独立思考和设计。要求同学熟悉温度系统并具有一定的单片机设计能力。五、 设计（论文）进度安排：（可以同一专业相同）第01周至第03周：查阅相关网站及英文资料（并翻译一篇外文资料），收集有关单片机温度控制方面的资料。第04周至第04周：根据设计任务书的要求，完成毕业设计（论文）开题报告。第05周至第12周：根据系统组成原理及给定工艺参数，进行单片机、存贮单元、传感器等的选型，设计电阻加热炉温度控制系统硬件原理系统，确定模糊控制规则，编制单片机控制程序，进行仿真试验，并分析仿真结果。第13周至第15周：整理相关资料，完成毕业设计（论文）手稿及最终电脑打印的毕业论文；第16周至第16周：毕业设计（论文）小组答辩；第17周至第17周：答辩。六、 学生分组名单 林晋斌 .国晓卫信息与电子工程系毕业设计（开题报告） 毕业设计 (论文)开题报告 系 专业 级 班课题名称：MCS-51单片机智能温度控制系统设计毕业设计(论文)起止时间：20 年 月 日 月 日(共17周)学生姓名： 学号： 指导教师： 报告日期： 20 年 月 日 10一、本课题所涉及的问题在国内(外)的研究现状综述（模糊控制）1. 模糊控制理论概述传统的自动控制，包括经典理论和现代控制理论都有一个共同的特点，即控制器的综合设计都要建立在被控对象准确的数学模型(如微分方程，传递函数或状态方程)的基础上。但是在实际工业生产中，建立精确的数学模型特别困难，甚至是不可能的。特别是对于具有非线性、时变、纯滞后等特点的温度控制系统，常规PID控制器不能适应系统参数变化，达不到较好的动态控制性能。这种情况下，模糊控制的诞生就显得意义重大。 2、PID控制的原理及特点在工程实际中，应用最为广泛的调节器控制规律为比例、积分、微分控制，简称PID控制，又称PID调节。PID控制器问世至今已有近70年历史，它以其结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便而成为工业控制的主要技术之一。当被控对象的结构和参数不能完全掌握，或得不到精确的数学模型时，控制理论的其它技术难以采用时，系统控制器的结构和参数必须依靠经验和现场调试来确定，这时应用PID控制技术最为方便。即当我们不完全了解一个系统和被控对象或不能通过有效的测量手段来获得系统参数时，最适合用PID控制技术。PID控制，实际中也有PI和PD控制。PID控制器就是根据系统的误差，利用比例、积分、微分计算出控制量进行控制的。3、模糊控制国内外发展动态 国外最早取得应用成果的是1974年英国伦敦大学教授E.H.Mamdani，首先利用模糊控制语句组的模糊控制器，应用于锅炉和气轮机的运行控制，在实验室获得成功，标志着模糊控制的诞生。随后，1975年，英国的P.J.King和E. H. Mamdani将模糊控制系统应用于工业发酵过程的温度控制中；1979年，英国的I.J.Procyk和E.H.Mamdani研究了一种自组织的模糊控制器，它在控制过程中不断修改和调整控制规则，使得控制系统的性能不断完善;1983年，日本学者M. Sugeno和Kurakani将基于语言真值推理的模糊逻辑控制器，应用于汽车速度的控制，并且取得成功。 模糊控制技术与传统PID技术相结合的研究国外也取得了许多成果。Tang通过对常规模糊控制器机理的分析，最早提出了一般模糊控制器和PI控制器的相似性;Abdelnon:从PID控制角度，提出了Fuzzy-PI,Fuzzy-PD和Fuzzy-PID三种形式的模糊控制器，随后各种模糊PID控制器都证明是非线性PID控制器，Ying最先提出模糊PID控制器的解析结构，证明了各类Mamdani模糊控制器是可变增益的非线性PI控制器，Ying和刘向杰等还采用各种方式得出了模糊控制器的量化因子和比例因子同PID控制器的Kp , Ki和Kd的之间的关系李洪兵分析了模糊控制器与PID控制器之间的关系，提出了SISO模糊控制器是分段P调节器，DISO模糊控制器是具有P与D(或P与I)交互影响的分片PD(或PI)调节器，三输入单输出模糊控制器是具有P、I、D之间交互影响的分片PID调节器。总之，各种研究表明，模糊控制器是非线性PI、PD或PID控制器，普通PI, PD或PID控制器在三维或四维空间中是一个通过原点的超平面，具有线性调节特性，而模糊控制器在相应的空间则是一个过原点的分片二次或三次曲面，具有逼近非线性调节规律，因此，其整体控制效果好于PI, PD或PID控制器。我国模糊控制理论及其应用方面的研究工作是从1979年开始的，大多数是在著名的高等院校和研究所中进行理论研究，如对模糊控制系统的结构、模糊推理算法、自学习或自组织模糊控制器，以及模糊控制稳定性等的研究，而其成果应用集中于工业炉窑方面，如火炉等。80年代末期开始研究模糊控制器与PID控制器的关系 ;1985年徐承伟就指出了模糊控制器输出与被控对象之间存在着积分作用;1987年胡家耀在此基础上提出了Fuzzy-PI调节器，并用于退火炉燃烧过程中;1988年，河北廊纺市工具厂李利民、王金奎研制的高温盐浴炉微机控制系统以磁性调压器作为执行元件，采用MPID调节方式，当炉温在11001300范围内任意调节，误差小于土20; 1989年，武汉铝厂郑恭恒、沈协和用单片机实现炉温控制，采用Bang-Bang和PID相结合的控制算法，达到了升温速度快，超调量小的控温效果;1997年，吉林工业大学吕俊伟、王文成、黄海东研制的模糊一PI一开关混合控制器用于渗炭炉温度控制系统，缩短了升温时间，大大提高了控制精度，最大超调量小于1 。4、模糊控制的发展趋势 当代模糊控制技术己经进入新的发展阶段。 1984年美国推出“模糊决策支持系统”;日本则进入模糊控制实用化时期： (1)过去将大型机械设备和生产过程作为对象，而目前已经面向大众，如电视摄像机自动调焦等家用电气设备。 (2)向复杂系统、智能系统、人类与社会系统以及自然系统等方向扩展。 (3)在硬件方面进一步研制模糊控制器、模糊推理等专用芯片，并且开发“模糊控制用的通用系统”。 模糊控制技术发展至今，仍然存在以下主要问题: (1)模糊控制在非线性复杂系统应用中的模糊建模、模糊规则的建立和模糊推理算法的深入研究。 (2)由于复杂模糊规则的相互作用，使得到的合成推理算法具有相当程度的非线性性能，致使模糊控制效果不够理想。 (3)模糊控制系统的稳定性理论探讨。 (4)自学习模糊控制策略和智能化系统结构及其实现。 (5)简单、适用且具有模糊推理功能的模糊集成芯片和模糊控制装置、通用模糊控制系统的开发和推广应用。 今后控制理论面临的突出问题是既要继续发展自身的理论，又要在应用方面留下实实在在的成果。模糊控制模糊专家系统模糊控制工程将是构成未来系统的重要途径。二、设计(论文)要解决的问题和拟采用的研究方法本设计的主要解决的问题是通过单片机控制系统,实现对温度的智能控制。具体设计方案如下：采用温度传感器完成对温度的数据采集，并把温度值转换为电压值，经过放大、A/D转换为数字量进入单片机控制系统，与单片机中预置的参量进行比较后，得到误差量，并与上一次采集的误差量进行比较，得到误差的变化量，把误差量和误差的变化量作为模糊PID控制器的输入，经过软件进行处理，输出控制量，经过D/A转换后控制驱动电路，得到加在电炉上的平均电压。从而控制电炉的温度，实现温度的自动调节，使得温度稳定在设定值附近。解决问题过程中我们引路了模糊控制的概念。回顾了模糊控制理论的发展历史，指明了模糊控制在自动化控制领域的重要地位和作用;介绍模糊控制在国外的应用情况及国内模糊控制技术与PID控制技术在炉温控制系统中的成功应用;阐述模糊控制在应用中存在的问题及今后的发展趋势;提出了电炉模糊PID温度控制系统的研究目标。着重阐述温度控制系统的工作原理。在分析传统数字PID控制和模糊控制策略的基础上，结合两者的优点，提出模糊控制与PID控制相结合的控制策略。下面简单介绍模糊控制和PID控制的原理及特点：1、模糊控制理论模糊数学和模糊控制的概念是由美国加利福尼亚大学著名教授查德(L.A.Zadeh)在他的Fuzzy Sets, Fuzzy Algorithm和A Retionnale for Fuzzy Control等著名论著中首先提出。1972年2月，日本以东京工业大学为中心，发起成立“模糊系统研究会”，1973年公开使用“模糊控制工程”这一概念；1974年在加利福尼亚大学的美日研究班上，开始了有关“模糊集合及其应用”的国际学术交流。1978年国际上开始发行Fuzzy Sets and Systems专业杂志。1984年，在夏威夷首次召开国际会议，商讨成立国际学会事宜，同年年底“国际模糊系统学会” (IFSA-International Fuzzy System Association)成立，学会下设“智能系统”(Intelligent Systems)和“经营与生产中的模糊系统”(Fuzzy Systems in Business and Manufacturing)。首届IFSA国际学术会议于1985年在西班牙召开;1987年在日本东京召开了第二届IFSA国际会议。1992年，IEEE Fuzzy Systems国际会议开始举办，每年一次; 1993年，IEEE Trans. on Fuzzy Systems开始出版。尽管模糊控制理论的提出至今只有30多年，但其发展迅速。在模糊控制理论与算法、 模糊推理、工业控制应用、模户硬件与系统集成，以及稳定性理论研究等方面都取得了重大进展。应用范围日益广泛，并且不断与计算机技术、半导体技术相互融合。3、模糊控制的地位和作用80年代以来，自动控制系统被控对象日益复杂，它不仅表现在控制系统具有多输入一多输出的强藕合性、参数时变性和严重的非线性特征，更突出的是从系统对象所能获得的知识信息量相对地减少，以及与此相反地对控制性能的要求却日益高度化。然而，正如Zadeh教授于1973年所指出的:“当一个系统复杂性增大时，人们能使它精确化的能力将降低，当达到一定的闭值时，复杂性和精确性将相互排斥”(即“不相容原理”)。也就是说，在多变量、非线性、时变的大系统中，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，实际上是不可能的。关键的是如何使准确和简明之间取得平衡，而使问题的描述具有意义。模糊控制理论的研究和应用在现代自动控制领域中的地位和意义，可以用图来表示。 图1.1模糊控制在控制领域中的重要地位和作用图中表示了经典控制理论首先使用于线性小规模系统的自动化领域;而随着计算机技术的发展，现代控制理论在大规模线性多变量系统中得到广泛应用;但是，对于非线性复杂系统，这些控制策略却难以适用，它不仅算法及其复杂，而且无望获得满意的结果。近年来，采用专家知识的人工智能(Artificial Intelligence)和智能信息处理技术，虽然引起了人们的重视，但它却不能作为模拟控制，而且其知识库十分庞大，设计也十分困难。模糊控制不仅适用于小规模线性单变量系统，而且渐渐向大规模、非线性复杂系统扩展，从己经实现的控制系统来看，它具有易于熟悉、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。至今，研究“模糊”的学者越来越多，发表的论文上万篇，研究范围从单纯的模糊数学到模糊控制理论应用、模糊控制系统及其硬件集成，而与知识工程和控制方面有关的研究有模糊建模理论、模糊序列、模糊识别、模糊知识库、模糊语言规则、模糊近似推理等。近年来，针对复杂的系统的自学习与参数自调整模糊控制系统方面的研究，深受各国学者的重视。目前，已经将神经网络和模糊控制技术互相结合，取长补短，形成一种模糊神经网络(Fuzzy-Neural Network)技术，由此组成更接近人脑的智能控制系统。4、PID控制的原理及特点在工程实际中，应用最为广泛的调节器控制规律为比例、积分、微分控制，简称PID控制，又称PID调节。PID控制器问世至今已有近70年历史，它以其结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便而成为工业控制的主要技术之一。当被控对象的结构和参数不能完全掌握，或得不到精确的数学模型时，控制理论的其它技术难以采用时，系统控制器的结构和参数必须依靠经验和现场调试来确定，这时应用PID控制技术最为方便。即当我们不完全了解一个系统和被控对象或不能通过有效的测量手段来获得系统参数时，最适合用PID控制技术。PID控制，实际中也有PI和PD控制。PID控制器就是根据系统的误差，利用比例、积分、微分计算出控制量进行控制的。1）比例（P）控制比例控制是一种最简单的控制方式。其控制器的输出与输入误差信号成比例关系。当仅有比例控制时系统输出存在稳态误差（Steady-state error）。 2）积分（I）控制在积分控制中，控制器的输出与输入误差信号的积分成正比关系。对一个自动控制系统，如果在进入稳态后存在稳态误差，则称这个控制系统是有稳态误差的或简称有差系统（System with Steady-state Error）。为了消除稳态误差，在控制器中必须引入“积分项”。积分项对误差取决于时间的积分，随着时间的增加，积分项会增大。这样，即便误差很小，积分项也会随着时间的增加而加大，它推动控制器的输出增大使稳态误差进一步减小，直到等于零。因此，比例+积分(PI)控制器，可以使系统在进入稳态后无稳态误差。 3）微分（D）控制在微分控制中，控制器的输出与输入误差信号的微分（即误差的变化率）成正比关系。 自动控制系统在克服误差的调节过程中可能会出现振荡甚至失稳。其原因是由于存在有较大惯性组件（环节）或有滞后(delay)组件，具有抑制误差的作用，其变化总是落后于误差的变化。解决的办法是使抑制误差的作用的变化“超前”，即在误差接近零时，抑制误差的作用就应该是零。这就是说，在控制器中仅引入“比例”项往往是不够的，比例项的作用仅是放大误差的幅值，而目前需要增加的是“微分项”，它能预测误差变化的趋势，这样，具有比例+微分的控制器，就能够提前使抑制误差的控制作用等于零，甚至为负值，从而避免了被控量的严重超调。所以对有较大惯性或滞后的被控对象，比例+微分(PD)控制器能改善系统在调节过程中的动态特性。三本课题需要重点研究的、关键的问题及解决的思路本课题需要重点研究的、关键的问题是模糊控制器的基本原理及特点和单片机温度控制系统组成：1、模糊控制器的基本原理 模糊控制是以模糊集合论，模糊语言变量及模糊逻辑推理为基础的计算机智能控制，其基本概念是由美国加利福尼亚大学著名教授查德(L.A.Zadeh)首先提出的，经过近年的发展，模糊控制在模糊控制理论和应用研究方面均取得重大成功。 模糊控制的基本原理框图如下: 图2.3中的核心部分为模糊控制器，模糊控制器的控制规律由计算机的程序实现。实现一维模糊控制算法的过程描述如下:微机采样获取被控制量的精确值，然后将此量与给定值比较得到误差e，一般选误差信号e作为模糊控制器的一个输入量。把误差信号e的精确量进行模糊化变成模糊量。误差e的模糊量可用相应的模糊语言表示，得到误差e的模糊语言的一个子集e(e是一个模糊量)，再由e和模糊控制规则且(模糊算子)根据推理的合成规则进行模糊决策，得到模糊控制量u。 u=e.R 为了对被控对象进行R精确的控制，还需要将模糊控制量u转化为精确量。这一步在图2.3中称为去模糊化处理(亦称非模糊化处理)。得到了精确的数字控制量后，经数模转换变为精确的模拟量送给执行机构，对被控对象进行控制。然后，等待第二次采样
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