（交通信息工程及控制专业论文）自适应模糊控制及其在供热网温度控制系统中的应用研究.pdf

y 5 8 6 3 5 6 北京交通大学工学硕士学位论文 摘要 供热网 温度控制系统是通过调节供热管网中的蒸汽流量， 以改变建筑物室 内 温度的 计算机控制系统。 供热网热交换过程具有非线性、 时变和时滞等特性。 常规模糊控制器虽然对具有此类特性的 被控对象有一定的 适应性， 但是也存在 许多不足。 例如，由 人工经验获得的 模糊控制规则不够完善， 凭人工经验调节 的 量化因 子和比例因子很难得到一组最佳的参数值。所以 控制器适应范围 有 限， 控制精 度不高。 本文以供热网 温度控制系统为研究背景， 并针对常规模糊 控制器的不足，作了以 下工作: 首先， 分析传统模糊控制器结构特点。 基于有符号变量的概念， 提出了 一 种改进的 二维模糊控制器。 仿真结果表明， 与常规的二维模糊控制器相比， 本 文提出的 模糊控制器能够改善系统的动态性能。 第二， 常规模糊控制器的控制规则根据人工经验获得， 存在规则不够完善， 控制性能不佳的问题。 本文基于遗传算法提出了一种优化设计模糊控制规则的 方法。 仿真结果表明， 与根据人工经验获得模糊控制规则相比， 基于遗传算法 设计出的模糊控制规则，能够获得更好的 控制性能。 第三， 依据人工经验来调节量化因子和比 例因子有很大的盲目 性， 很难得 到一组最佳的参数值。 本文基于增强学习原理提出了一种在线调整模糊控制器 量化因子和比例因子的自 适应模糊控制算法。 仿真结果表明， 与依据人工经验 获得的量化因子和比 例因子相比， 本文提出的算法具有更好的自 适应性能。 最后， 将本文提出的自 适应模糊算法应用于供热网温度控制系统中。 仿真 和现场实验结果表明， 与传统的模糊控制算法相比， 本文提出的自 适应模糊控 制算法具有更好的自 适应性，能够获得更高的控制精度。 关键词:自 适应模糊控制，供热网 温度控制系统， 遗传算法，增强学习原理 央经作汗、 矛乒 万 同意 勿全义 公布 ab s tr a c t ab s t r a c t a t e m p e r a t u r e c o n t r o l s y s t e m o f h e a t i n g n e t i s u s e d t o r e g u l a t e t h e t e m p e r a t u r e o f r o o m s . b y n o r m a l f u z z y l o g i c i t i s d i ff i c u lt t o a c q u i r e s a t i s fi e d p e r f o r m a n c e c o n t r o l , b e c a u s e t h e n o n - l i n e a r , t i m e - d e l a y t im e - v a r i e t y i s u s u al ly a p p e a r e d i n h e a t in g n e t . i n o r d e r t o a p p r o v e a 力 d t h e p e r f o r m a n c e o f c o n t r o l s y s t e m , a n i m p r o v e d a l g o r i t h m o f s e l f - t u n i n g f u z z y l o g i c c o n t r o l b ase d o n t h e a n al y s i s o f h e a t i n g n e t s c h a r a c t e r i s t i c a n d c o n v e n t i o n al f u z z y c o n t r o l l e r s d i s a d v a n t a g e i s p r o p o s e d i n t h i s p a p e r . f i r s t l y , b a s e o n t h e a n a ly s i s c o n t r o l l e r , a c o n c e p t o f s i g n e d o f c h a r a c t e r i s t i c o f c o n v e n t i o n a l f u z z y v a r i a b l ei s p r e s e n t e d e s i gne d , w h i c h t w o - d i m e n s i o n a l f u z z y c o n t r o l l e r i s d e s i g n v a r i a b l e . t h e s i mu l a t i o n r e s u l t s h o ws t h e i m p r o v e d t w o - d i m e n s i o n f u z z y c o n t r o l l e r c a n i m p r o v e t h e o v e r s h o o t a n d c o n t r o l p r e c i s i o n . s e c o n d ly , s i m p l e c o n t r o l ru l e s b as e d o p e r a t o r s e x p e r i e n c e i s i m p e r f e c t , w h i c h a ff e c t t h e c o n t r o l e ff e c t . a i m i n g a t t h e o p t i m i z e d w a y b a s e d o n g e n e t i c al g o r i t h m i s p r e s e n t e d t o p r o b l e m , a d e s i g n t h e c o n t r o l r u l e s . t h e s i m u l a t i o n r e s u l t s h o w s t h a t t h e p e r f o r m a n c e o f c o n t r o l h as b e e n i m p r o v e d b y o p t i m i z e d ru l e s . t h i r d l y , it i s b l i n d f o l d t o a d j u s t t h e f a c t o r b y t h e e x p e r i e n c e . a n d t h e n i t i s q u a n t i fi e h a r d t o a c f e e d f a c t o r a n d s c al i n g q u i r e a s e t o f b e s t p a r a m e t e r v al u e s . s o a n al g o r i t h m b a s e d o n r e i n f o r c e m e n t s t u d y i s p r o p o s e d t o a d j u s t t h s i mu l a t i o n r e s u l t p e r f o r m a n c e . th e q u a n t i fi e d f a c t o r a n d s c a l i n g s h o w s t h e al g o r i t h m t a k e s o n f a c t o r o n l i n e . t h e g o o d s e l f - t u n i n g f i n a l l y , t h e p a p e r i s a p p l i e d h t h e c o n t r o l p e r f o n i n g f u z z y l o g i c c o n t r o l l e r e m p e r a t u r e c o n t r o l o f c e n t r al p r o p o s e d i n t h e h e a t i n g n e t , a n d n u a n c e o f o n - l i n e s e l f - t u n i n g fu z z y c o n t r o l l e r i s a n a l y z e d a t t h e s a m e t i m e . k e y w o r d s : s e l f - t u n in g h e a t i n g n e t ; g e n e t i c a l g o r i t h m ; f u z z y c o n t r o l ; t e m p e r a t u r e c o n t r o l o f r e i n f o r c e m e n t s t u d y 北京交通大学工学硕士学位论文 第 1 章 绪论 ， . ， 选题的背景和意义 随着社会的进步， 人类所面临的控制问题越来越多， 需要加以 控制的过程 和对象也日 趋复杂， 而且被控过程或对象所处的环境也变得复杂和多变。 许多 被控系统具有时变、 时滞和非线性特性， 即系统的参数随时间和环境的变化而 变化。 在工业生产过程中， 时滞特性是十分普遍的现象。 时滞往往是在能量的传 输过程中形成的。 由 于时滞的存在使扰动不能被及时察觉， 控制作用要滞后很 长时间才能反映到对象输出量上， 调节效果不能被适时反映， 因而大大降低了 控制系统的稳定性， 容易导致较大的超调量和较长的调节时间， 严重影响被控 系统的 控制品质。 时 滞成为 控制领域中的一个难点 川 。 特别是在系统时滞时间 未知且时 变的情况下， 系统的控制性能将会变得非常的糟糕。 广泛应用于人民日 常生活中的 供热温度控制系统就是此类时变、 时滞和非 线性系统2 1 3 随着人们对生活质量要求的提高， 人们对室内 温度变化的 指标 提出了近乎苛刻的要求， 为了满足要求， 采用了许多控制方法来尽可能的改善 供热温度控制系统的性能。 目 前， 经典的p i d 比例一微分一积分) 控制在温度调节系统中应用得比 较 广泛2 1 。 它是基于 热交换过程中 的 热量平衡 原 理， 根据设定的 温度值对被 控 对象进行相应的控制动作。 一般说来， 对体积较大的热交换装置与对体积较小 的热交换装置，采用 p i d控制算法调节热交换装置出水温度到同样的设定值 时， 控制器的参数是不一样的。 而且温度调节范围不一样时， 设定的控制器参 数 也 会 不 一 样。 例 如 ， 对 处 于 较 高 温 度的 液 体 与 对 处 于 较 低 温 度 的 液 体 分 别 进 行调节到同样的设定温度时， 所需要的控制量也会不一样。 只有这样系统才能 避免产生振荡和较大的超调量。 否则的话， 被控对象参数微小的变化也可能使 系 统的 控 制性能急 剧 变坏 4 5 1 。 而 且调节p i d的 参 数是 一件非常耗时的 工 作， 常常会因为缺乏对被调节系统的足够了解，导致整定出的参数不适当。 一般来说，实际系统中存在的时滞是由以 下原因产生的: 1 )实际 系统中 设备的物理性质。 2 )物质与信号的 传递。 3 )实际系统变量的测量。 第 1 章绪论 采用传统的控制理论设计控制器时， 是在假定建立出的被控过程的数学模 型能够提供该被控对象完整和精确的特征。 但是在许多实际控制系统中， 由于 非线性、 时变以及其它一些不确定的外部因素的影响， 很难建立被控过程精确 的数学模型。 自 从 1 9 “ 年美国加利福尼亚大学的z a d e h教授创建模糊集理论和 1 9 7 4 年英国的e .h .ma m d n i 成功地将模糊控制应用于锅炉和蒸汽机控制以 来， 模糊 控制得以 广泛发展并在现实中得以成功应用。 模糊控制是基于模糊推理， 模仿 人的思维方式， 对难以建立精确数学模型的对象实施的一种控制， 不要求知道 被控对象精确的数学模型， 只要求把现场操作人员的经验和数据总结成较完善 的 语言控制 规则，因 此非 常适用于非线 性、时 变和时 滞系 统的 控制 6 1 模糊控制是一种以模糊集合、 模糊语言变量和模糊推理为基础的计算机数 字控制方法。 从自 动控制的角度来看， 它是一种非线性控制方法; 从人工智能 的角度来看， 它属于智能控制的范畴; 从数学的角度来看， 它又是一类基于线 性或非线性插值的函数逼近器7 ) 常规模糊控制一般设置固定的比例系数和控制规则， 虽然对非线性、 时变 和时滞特性的对象有一定的适应性，但范围有限，控制精度不高。 本章根据研究工作的需要， 简要综述了供热温度控制系统的研究现状， 模 糊控制理论的历史和发展概况，最后概述了本论文的主要研究内容。 1 . 2 供热温度控制系统和模糊控制的发展现状 1 .2 . 1供热温度控制的发展现状 建筑供热能耗巨大， 供热节能显得至关重要。 供热温度控制系统中操作变 量为过热蒸汽的流量， 被控变量为高温热水的出水温度。 高温热水的流量由热 用户决定， 是一个不确定因素， 也就是说， 热负荷是随机变化的。 不仅在不同 的季节热负荷不同， 即使在同一天的不同时间， 热负荷也是不同的。 这就表明 该系统是一个具有时滞、时变、 非线性和不确定等特点复杂系统。目 前， 有以 下几种控制方法应用于供热温度控制系统中: 1 、 热力工况稳态调节方法8 1 , 将热用户等效为散热器， 根据稳态条件下系统的供热量， 散热器的散热量， 用户的耗热量相等的原理， 计算出稳态条件下供回水温度和热源蒸汽温度， 然 后控制蒸汽温度等于设定值。 这种调节方式是根据外温和热负荷的变化调节热 北京交通大学工学硕士学位论文 源蒸汽的温度， 也称之为按需供热。 这种调节温度的方式是在热负荷相对恒定 的情况下获得蒸汽温度设定值的， 因而如果热负荷变化， 则控制器调节性能变 差。 2 . p i d控制: 把室外温度作为参考量， 根据室外温度来调节供热量。 文献 9 介绍了 利 用p i d 控制与智能 乒 一 乓 控制的 变结构 控制策略实 现了 供热温度调节。 文献【 1 0 提出了利用室外温度调节供水温度的平均值，利用抗饱和积分的p i 控制算法 实现了温度调节。 3 、预测控制: 文献 2 采用非参数化的阶跃响应模型作为预测模型， 然后利用基于参数 模型的广义预测控制算法估计模型参数，并用估计的模型参数取代原模型参 数， 实现了 对供热温度控制系统的 预测控制。 文献 3 1 1 ) 则将供热负 荷预报与 预测控制相结合， 用时间序列分析的原理给出供热负荷预报并以此作为预测控 制的设定值，实现了 用预报误差校正代替误差校正的预测控制。 4 、模糊控制: 文献 1 以 普通的 模糊控制器的基本结构为基础，将时滞辨识的结果模糊 化， 根据一定的模糊规则， 通过模糊推理， 决策出模糊规则组， 实现了供热温 度的控制。 1 .2 .2模糊控制的发展现状 月模糊 控制的 研究现状 模糊控制得以广泛发展并在现实中得以成功应用的根源在于模糊逻辑本 身提供了一种系统的推理方法。 因而能够解决许多复杂而无法建立精确数学模 型的对象实施的一种控制， 它是模糊数学同控制理论相结合的产物， 同时也构 成了智能 控制的重要组成部分， 模糊控制的突出 特点在于 1 2 - 1 4 1 1 )控制系统的设计不要求知道被控对象的 精确的 数学模型， 只需要提供现场 操作人员的经验知识及操作数据， 因而使得控制机理和策略易于接受和理 解，设计简单，便于应用。 2 ) 由 工业过程的定性认识出 发， 用语言变量代替常规的 数学变量，比 较容易 建立语言控制规则，构造形成专家的 “ 知识” 。因而模糊控制器对那些数 学模型难于获取、动态特性不易掌握或变化非常显著的对象非常适用。 第 i 章绪论 3 )控制系统的鲁棒性强， 干扰和参数变化对控制效果的影响被大大减弱， 适 应于解决常规控制难以解决的非线性、时变及滞后系统。 4 )模糊拉制算法是 基于启发性的知识及语言决策规则设计的， 这有利于模拟 人工控制的过程和方法， 增强控制系统的适应能力，使之具有一定的智能 水平。 5 )控制推理采用 “ 不精确推理，推理的过程模仿人的思维过程，由 于介入 了人类的经验，因而能够处理复杂甚至病态的系统。 8 0年代以来，自 动控制系统被控对象的复杂化，它不仅表现在控制系统 具有多输入一 多输出的强藕合性。参数时变形和严重的非线性特性，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， 以及与此相反的对控制性能 的要求却日 益高度化。 然而， 正如z a d e h 教授与1 9 7 3 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， 当达到一定的阀值时， 复 杂性和精确性将相互排斥” 。 也就是说， 在多变量， 非线性， 时变的大系统中， 系统的复杂性与人类要求的精确性之间形成了尖锐矛盾。 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， 实际上已经是不可能的。 关键 的是如何是准确和简明之间取得平衡，而使问题的描述具有实际意义。 在这种背景下， 采用模糊的概念来描述复杂系统， 这种描述的模糊性对问 题的求解并非有害， 却能高效率地对复杂事物做出正确无误的判断和处理。 因 此，模糊控制理论的研究和应用在现代控制理论领域中有着重要的地位和意 义。 模糊 控 制 技术的 最 大 特点 是 适 宜 于 在 各 个 领 域中 获 得 广 泛的 应 用 8 1 0 1 最 早取得应用成果的是1 9 7 4 年英国伦敦大学教授e .h .ma m d a n i ，首先利用模糊 控制语句组的模糊控制器， 应用于锅炉和汽轮机的运行控制， 在实验室获得成 功。 它不仅把模糊理论首先应用于控制， 并且充分显示了模糊控制技术的应用 前景。1 9 7 5 年英国的p .j .k i n g 和e .h .m a m d a n i 将模糊控制系统应用于工业反 应过程的温度控制中。1 9 7 6 年荷兰学者w.j .m.k i c k e r 和h .r .v a n n a u t a将模 糊 控 制 器 应用 于 涉 水 装 置中 。 1 9 7 7 年 丹 麦 学 者j .j .o s t e r g a a d 利用 模 糊 控 制 器 对 二 输出 一 二 输入的 热 变 化 过 程 进行 控 制。 同 时 ， 英国 学 者r .m ,t o n g 于1 9 7 6 年用模糊控制对压力容器内部的压力和液面进行控制。1 9 8 0年 f u k a r n i 和 m i z u m o r o , t o n g 等提出 模糊条件推理用于废水处 理过程。1 9 8 6 年、 a m a k a w a 建立模糊控制器硬件系统。 在世界上， 日 本首先将模糊逻辑和模糊控制技术应用于开发新一代家电产 品。1 9 9 0年，日本松下电器率先推出 模糊控制全自 动洗衣机产品。目 前，国 北京交通大学工学硕士学位论文 内的许多厂家也在进行模糊家电的开发。 大量研究结果表明，模糊控制器可提供优于传统线性控制器的控制性能 1 6 。然而两种控制器性能孰优孰劣一直是学术界争论的 焦点。1 9 9 1 年， 模糊 控制学者c h i u 发表了一篇用模糊控制技术实现飞行器柔性机翼控制的文章。 可是不到一年，传统控制学者 s c h w a rt z在同一刊物上发表了反驳上文结论的 文章，要点是应用传统的线性控制技术实现了 优于模糊控制技术的控制性能 1 5 - 1 6 7 。 传统控制理论学者a t h a n s 与模糊控制理论创始人z a d e h 也对这个问 题 进 行了 辩论 7 o z a d e h 教授对 模糊 控制与 传统 控制进行了比 较。 他认为， 没有 一种方法可以解决任何问 题， 模糊控制与传统控制应该互补， 他特别强调了 模 糊控制在任务控制，如自 动驾驶汽车问题时的优势 传统控制基于微分方程 以系统方程目 标和约束为起点 提供了一些工具 模糊控制基于规则 以人类解决方案为起点对这些工具补充 目 前一般认为， 模糊控制和传 统控制很大 程度 上是互 补而不是排斥的 1 s 1 模糊控制是基于任务而传统控制是基于定值的描述。 现在， 人们更加清楚的认 识到， 传统控制本质上是基于测量而模糊控制是基于感知的。 从这点而言， 模 糊控制尤其适合代替人的功能的任务控制问题。 杯) 模糊控制存在的问 题 模糊控制系统是处于发展中的一种控制方法，它的理论和方法还未完善。 常规的模糊控制器完全依赖人的经验， 往往受到人的主观意志的影响， 模糊逻 辑系统能够把人类的知识或者是经验以模糊规则的形式表达出来。 然而， 在模 糊控制系统中， 输入输出隶属函数的形状和模糊控制规则的建立往往是在参考 专家经验的基础上通过设计人员不断进行人工实验调整获得的。 目 前尚未有一 种标准的 方法把专家知识和经验转换为相应的 模糊控制器的设计规则6 7 。 这样 设计出的模糊控制器的性能比较粗糙， 往往不能满足系统稳态误差的要求， 有 时甚至会导致系统振荡。 因此对于复杂的生产过程或那些人们尚未认识和尚 未 获得操作经验的生产过程， 要进一步提高其控制效果， 则必须改进常规模糊控 制器的性能，使其具有自 组织和自 适应的能力，以满足控制过程的不同要求。 同时， 在现代控制工程中， 许多被控系统具有很强的非线性， 而且系统中存在 的不确定量， 导致其模型往往具有一定的不确定性， 因而对于某些复杂的工业 过程， 往往难以总结出较完善的经验， 此时， 模糊控制规则或者缺乏或者很粗 糙， 往往难以达到高水平的控制。 另外，当被控对象参数发生变化， 或受到随 第 i 章绪论 机干扰的影响时，都会导致模糊控制效果变差。 模糊控制器一般采用反馈控制结构， 从结构上分析， 常见模糊控制器一般 可分为二维， 三维模糊控制器。 通常认为， 模糊控制系统所选用的控制器维数 越高，系统的控制精度也就越高2 0 1 。 但是维数过高，模糊控制规律就过于复 杂， 基于模糊合成推理的控制算法的计算机实现也就更加困难。 对于大多数的 被控对象，常采用的是二维模糊控制器，即以 误差e和误差变化e c 作为输入 变量， 这样系统存在响应速度、 稳定性和控制精度之间的矛盾。 如果采用误差 e 、 误差变化e c 和误差变化的加速率e c 作为输入给定的话， 虽然能够提高系 统的动态响应特性和控制精度， 但是设计出的模糊控制器结构复杂， 推理运算 时间长，不适用于大多数的控制系统中。 ( 三) 模糊控制的发展前景 常规模糊控制器的两个问 题在于 1 8 1 :改进稳态控制精度和提高智能水平 与适应能力。 在实际应用中往往是将模糊控制或者模糊推理的思想与其它相对 成熟的控制理论或方法结合起来， 发挥各自的长处， 从而获得理想的控制效果。 由于模糊控制规则和模糊语言容易被人接受，加上微处理器和硬件技术的发 展， 模糊控制理论的日 益完善和模糊控制技术的不断提高， 模糊控制得到了很 大的发展。 模糊控制与其它一些先进控制策略相结合以适应复杂工业过程的控 制要求。根据模糊控制与其它控制方法的不同融合，可大致分为: 1 , f u z z y - p i d 控制: 将p i d控制策略引入模糊控制器， 构成f u z z y - p d : ) 复合控制， 是改善模糊 器稳 态性能的 一种途径。 文献 2 1 介绍的f u z z y - p i d控制器在大偏差范围内 采 用模糊控制，在小偏差范围内转换成 p i i )控制器，两者之间的转换通过预先 设定的偏差范围自 动实现，认为这种复合控制比p i d控制器优更快的动态响 应 特性， 更小的 超调，比 模糊 控制具有更高的 稳态精 度。 文献 2 2 通过两者的 串 行结 合， 以 模糊 控制器的 输出 作为p i d的 输入。 文献 2 3 ) 通过两者的 平行结 合， 采用模糊推理完成切换， 保证两种控制的平稳过渡， 实现了两种控制器的 优势互补和控制性能的明 显改 进。 f u z z y - p i d复合控制模式比p i d控制控制有 更快的动态响应特性，更小的超调，比模糊控制器具有更高的稳态精度。 2 , s m it h - f u z z y 控 制 2 a - 2 5 7 , 针对系统纯滞后的特点设计，用模糊控制器代替 p i d可以解决常规 s m i t h - p i d控制器对参数变化适应能力较弱的缺陷。 s m i t h 预估器对于时滞已知的系统有很好的控制效果， 但它依赖于被控对 北京交通大学工学硕士学位论文 象的模型， 特别是时滞参数。 当系统时滞未知或时变时， 普通s m i t h 预估器无 法达到预期控制效果。 通过系统参数辨识在线修改s m i t h 预估器参数， 使模型 参数与实际时变参数吻合， 同时通过调整常规的模糊控制器的量化、 比例因子 来提高模糊控制器的控制性能。 该方法在柴油机喷油量控制及转速控制系统有 了 成 功 的 应 用 2 s 1 3 、 自 适 应 模 糊 控 制 1 2 14 1 . 针对非线性、 时变和大时滞的复杂过程， 模糊控制要获得良 好的控制效果， 必须具有较完善的控制规则; 然而常规的模糊控制器的控制规则和比例因子人 为设定， 当被控对象的非线性、 高阶次、 时变性、 滞后性以 及随机千扰等因素 的影响， 由 于模糊控制规则或者粗糙或者不完善， 这直接导致了控制效果的不 佳。为了 解决这些问题， 往往采用以 下两种措施2 6 1 . 1 )设计人员通过大量的实验调整模糊控制器的 参数: 2 )采用自 适应、自 组织、自 学习的 方法改进模糊控制器的性能。 如果通过大量的实验调整模糊控制器的参数使得参数调节的工作量增大， 并且会因为对被控对象的不了解，使得调节出的参数往往不能满足要求。 p r o c y k 与m a m d a n i 于1 9 7 9 年提出 语言自 组织模糊控制器， 使得模糊控制器向 着自 适应、自 组织、自 学习方向发展。1 9 8 2年，龙升照和汪培庄提出的解析 描述的模糊控制规则的自 调整方法为自 适应模糊控制研究提供了 新的途径。 自 适应模糊控制器必须具备同时执行系统辨识和控制任务的功能， 通过对 控制器性能的观察， 做出 控制策略。 与常规自 适应控制的结构类似，自 适应模 糊控制也主要有两种形式:一种是根据实际系统性能与要求性能之间的偏差， 通过一定的方法来直接调整控制器的参数; 另一种是通过在线辨识获得控制对 象的模型， 然后根据所得模型在线设计模糊控制器。自 适应模糊控制在实际应 用中取得了许多应用成果。 文献 2 7 把模糊控制应用于控制工业锅炉燃烧过程， 并取得了良 好的 经济 效 益; 文 献 2 8 , 2 9 把 模糊 控制应用于 感应电 机变频调 速中， 文献 3 0 把则 把 模糊控制应用于控制机器手清理金属工件的毛刺。 4 、模糊逻辑神经网 络控 制3 11 . 模糊逻辑与神经网络控制技术两者互为补充。 模糊控制易于获得语言表达 的专家知识，能够有效的控制难以建立精确模型而需要凭借经验控制的系统， 而神经网络则由仿生特性更能有效利用系统本身信息，并能映射任意函数关 系， 具有并行处理和自 学习能力， 容错能力也很强。 如果将两者结合起来就能 弥补双方的不足。 另外， 神经网络与模糊逻辑之间的结合， 使神经网络的学习 第 i 章绪论 机制得以用于生成和修正模糊规则集。 目 前， 模糊逻辑与神经网络的结合方式 有三种: 1 )逻辑模糊神经网 络 逻辑模糊神经元具有模糊权系数， 并且可对输入的模糊信号执行逻辑操作 的神经元。模糊神经元所执行的模糊运算有逻辑运算、算术运算和其他运算。 2 )算术模糊神经元 算术模糊神经网络是可以对输入模糊信号执行模糊算术运算， 并含有模糊 权系数的神经网络。 3 )混合模糊神经元 在混合模糊神经网络中， 任何操作都可以用于聚合数据， 任何函数都可以 用作传递函数去产生网络的输出。 对于专门的应用用途， 可选择与之相关而有 效的聚合运算和传递函数。 文献 3 2 利用模糊神经网 络进行语音数据融合，效果比 传统的神经网 络 好。 文献 3 3 利用模糊神经网 络对电 厂水汽循环系统进行故障诊断， 从而解决 了 参数 存在模 糊性和不 确定 性的 难 题 ， 提高了 诊断的 可靠性。 文献 3 4 中 采用 模糊神经网络进行非线形时滞电阻加热炉的控制。 5 . 模 糊 预 测 控 制x 18 1 . 模糊预测既区别于传统的模糊控制，又有别于通常的预测控制。模糊辨识 由结构辨识和参数辨识组成。 利用被控过程模型预测出在参考控制量作用下过 程的未来输出， 根据预测输出结果评价各参考控制量的控制效果， 并依据对控 制效果的性能测量模糊规则修改当前的控制量。 1 . 3 论文的主要研究内容和结构 1 3 . 1 论文的研究内 容 针对模糊控制理论需要解决的问题及本课题的需要， 本文所研究的问题主 要有以下四方面: 1 、 传统的 三维模糊控制器具有较多的控制规则的问题，根据模糊控制器控制 规则对称的特点，设计修正的二输入模糊控制器。 2 、 基于遗传算法进行模糊控制器的模糊控制规则的优化设计。 3 、基于增强学习原理在线调节模糊控制器中的量化因子和比例因子，提高模 糊控制器的鲁棒性和自 适应性。 北京交通大学工学硕士学位论文 4 、将自 适应控制算法应用于供热网温度控制系统中。 1 .3 . 2本文结构 第一章是绪论， 说明选题的目的和意义， 介绍供热温度控制系统、 模糊控 制的研究现状和发展情况。 第二章简要介绍供热系统的结构。 第三章针对传统的三维模糊控制器具有较多的控制规则的问 题， 根据模糊 控制器控制规则对称的特点， 基于有符号变量的概念， 设计了一种修正的二输 入模糊控制器。 采用简单的模糊控制算法以及改进的模糊控制算法分别进行控 制，分析无千扰时的控制性能。以 及参数摄动时的控制性能。 第四章首先介绍传统的遗传算法， 分析其特点。 基于遗传算法能够进行全 局寻优的特点， 对模糊控制器的控制规则进行优化设计。 接着讨论传统的加权 模糊控制算法， 针对其存在的不能在线修正加权值的问题， 基于增强学习设计 了一种可以在线自 调整加权参数的加权自 调整模糊控制算法， 对量化因子和比 例因子等模糊控制器中的可调参数进行在线调整。 最后， 针对供暖管网温控系 统， 对比采用自 调整模糊算法与传统的模糊算法进行控制的控制性能， 同时分 析了在线自 调整模糊控制算法的鲁棒性和自 适应性。 第五章提出系统的总体设计方案， 通过对实际系统实验结果的分析， 给出 了结论。 第六章是结论部分，对本文的研究工作进行总结。 第z 章 供热系统简介 第2 章 供热系统简介 人们日 常生产、 生活中需要大量热能。 热能工程是将自 然界的能源直接或 间接地转换为热能， 供给人们使用的一门综合性应用技术。 我国的供热状况还 是原始供暖与现代化的集中供热并存， 小型分散的供热形式还普遍存在。 从供 热技术整体看， 我国与先进国家相比， 城市住宅和公共建筑集中供热效率较低， 供热系统的热能利用率、 供热产品的品种、 质量以及供热系统的运行管理和自 控水平等方面， 还有不小的差距。 随着经济建设和人民生活水平的提高， 对供 热技术的要求也会越来越高。 热能的 供 应是通 过供热系统完 成的， 供热系 统包 括三个组成部分2 1 4 7 . . 热源:负责制备热水、蒸汽; . 热力网:负责热水、蒸汽的输送; 今 热用户:指用热场所，可以是民用住宅，也可以是公共建筑或工业厂房。 供热就是根据热平衡原理， 在冬季以一定方式向建筑物供应热量， 以维持 人们日 常生活、 工作和生产活动所需要的环境温度。 据热媒的不同， 供热系统 可以分为热水供热系统和蒸汽供热系统; 1 、热水供热系统 热水供热系统的供热对象多为供暖、 通风和热水供应热用户。 按用户是否 直接取用循环水，热水供热系统又分为闭式系统和开式系统。 闭式系统: 热用户不从热网中取用热水， 热网循环水仅作为热媒， 起到转 移热能的作用，供给用户热量。 开式系统: 热用户全部或部分地取用热网循环水， 热网循环水直接消耗在 生产和热水供应用户上，只有部分热媒返回热源。 闭式系统从理论上讲流量不变， 但是实际上热媒在系统中循环流动时， 总 会有少量的循环水向外泄漏， 使系统流量减少。 在正常的情况下， 一般系统的 泄漏水量不应超过系统总水量的1 %，泄露的水靠热源出的补水装置补充。 闭时系统容易监测网路的严密程度，补水量大，就说明网路的漏水量大。 开式系统由于热用户直接耗用外网循环水， 即使系统无泄漏， 补给水量仍很大。 系统补水量应为热水用户的消耗水量和系统泄漏水量之和。 开式系统补给水由热源处的补水装置补充。由于热水供应用水量波动很 大，无法用热源补水量的变化情况判别热水网路的漏水情况。 闭式供热系统热用户与热水网路的连接方式分为直接连接和间接连接两 北京交通大学工学硕士学位论文 种。 直接连接: 热用户直接在热水网路上， 热用户与热水网路的水力工况直接 发生联系，二者的热媒温度相同。 间接连接: 外网水进入表面式水一水换热器加热用户系统的水， 热用户与 外网各自 是独立的系统，二者温度不同，水力工况互不影响。 z .蒸汽供热系统 蒸汽供热系统能够向供暖、 通风空调和热水供应系统提供热能， 同时还能 满足各类生产生活用热的需要。 蒸汽供热管网一般采用双管制，即一根蒸汽管， 一根凝结水管。 有时， 根 据需要还可以 采用三管制，即一根管道供应生产工艺用汽和加热生活热水用 汽， 一根管道供给供暖、 通风用汽， 它们的用水共用一根凝结水管道返回热源。 蒸汽供热管网与用户的连接方式取决于外网蒸汽的参数和用户的使用要 求。也分为直接连接和间接连接两大类。 锅炉生产的高压蒸汽进入蒸汽管网， 以直接连接或间接的方式向各用户提 供热能， 凝水经凝水管网返回热源凝水箱， 经凝水泵加压后注入锅炉重新被加 热成蒸汽。 图 2 - 1是汽一 水热交换器蒸汽供暖系统的原理图。水在锅炉中被加热成具 有一定压力和一定温度的蒸汽，蒸汽靠自 身压力作用通过管道流入散热器内， 在散热器内放热后， 蒸汽变成凝结水， 凝结水靠重力作用由压力泵压回到锅炉 重新变成蒸汽。 蒸汽供暖系统中蒸汽和凝结水在管路中流动时， 不断发生着状态参数和相 态的变化。锅炉中制备的湿饱和蒸汽沿途流动时，由于管壁散热而沿途凝水， 蒸汽流量将有所减少， 湿饱和蒸汽经过阀门等局部构件绝热节流时， 压力降低， 体积膨胀， 湿饱和蒸汽可能变成节流压力下的饱和蒸汽或过热蒸汽。 从散热设 备中流出的饱和凝结水， 通过压力泵或阀门等局部构件时压力下降， 由于沸点 改变， 部分凝水重新汽化形成二次蒸汽， 管路中是汽液两相流体流动。 蒸汽和 凝水发生这些变化时，伴随着密度、温度等参数的变化。 第2 章供热系统简介 过热蒸汽热网供水 用户 热网 换热器 凝结水 .一 - 一 一 七一 一 k 一尔j 7 g iz 图2 - 1汽一 水热交换器蒸汽供暖系统的原理图 本系统中， 热交换器中进行的是一个传热过程， 传热过程一般有一个共同 的特性， 即都可以用一个三阶容积滞后环节来模拟， 即加热介质到传热间壁的 热传导， 传热间壁自 身的热传导， 传热间壁到被加热介质的热传导。 在忽略传 热间壁自 身的热传导时， 传热对象可用一个二阶滞后 环节夹表示p 1即: g ( s ) = k . e x p ( 一 二 ) ( 乙 s + 1 ) ( t z s + 1 ) 式 2 - 1 式2 - 1 中， k o 为放大倍数; : 为纯延迟时间:t i 和 t 2 为被控对象的时间 常数。 系统的纯延迟时间 t 分以供水温度反馈和以回水温度反馈两种情况考虑。 供水温度反馈是指从图2 - 1 中的a点取反馈温度。回水温度反馈是从b点取 反馈温度。 线性阀k动作以后，水位的升高是有一定的滞后时间的。而且，由于多 方面的原因，运行一段时间后，热交换器传热间壁外侧便会附着上一层污垢， 使加热器的热阻 增加， 传热系数下降， 这样便会使时间常数 t 2 发生变化， 而 k o 和 t , 变化不大，可以忽略其变化。 而且由 于污垢等的影响，在加热器和网 管上的纯延迟时间也会发生变化。 汽一 水热交换器蒸汽供暖温度控制系统的操作变量为过热蒸汽的流量，被 控变量为高温热水的出水温度。 高温热水的流量由热用户决定， 是一个不确定 因素， 也就是说， 热负荷是随机变化的。 不仅在不同的季节热负荷不同， 即使 在同一天的不同时间，热负荷也是不同的，这就表明该系统是一个时变系统。 由于存在各种不确定性和外部扰动，同时对象具有某种非线性特性， 因此， 很 难建立汽一 水热交换器蒸汽供暖系统中温度控制对象的精确数学模型。另外， 由于催化剂活性降低等因素的影响，该对象具有明显的时变特性。 1 2 北京交通大学工学硕士学位论文 第3 章 模糊控制器降维方法研究 3 . 1模糊控制理论基础 在自 动控制技术产生之前， 人们在生产过程中只能采用手动控制方式。 手 动控制过程首先是通过观测被控对象的输出， 接着根据观测结果做出 决策， 然 后手动调节输入。 操作工人就是这样不断地观测、 决策、 调整， 实现对生产过 程的手动控制。 经过人们长期研究和实践形成的经典控制理论， 对于解决线性定常系统的 控制问 题是很有效的。 然而， 经典控制理论对于非线性时变系统难于奏效。 随 着计算机技术的发展， 启动控制理论和技术得到了快速进步。 基于状态变量描 述的 现代控制理论对于解决线性或非线性、 定常或时变的多输入多输出系统问 题， 获得了广泛的应用。 但是， 无论采用经典控制理论还是现代控制理论设计 一个控制系统， 都需要事先知道被控对象的精确的数学模型， 然后根据数学模 型以及给定的性能指标， 选择适当的控制规律， 进行控制系统设计。 然而， 在 许多情况下，被控对象的精确数学模型很难建立。 模糊控制是以人的控制经验作为控制的知识模型， 以模糊集合论、 模糊语 言变量及模糊逻辑推理作为控制算法的数学工具， 并用计算机来实现的一种控 制方法。 5 l 。 从线性控制与非线性控制的角度分 类， 模糊控制是一 种非 线性 控 制。 从控制器的智能性看， 模糊控制属于智能 控制的范畴， 而且它己成为目 前 智能 控制的 一种重 要而 又有效的 形 式(7 1 。 尤其 是模 糊控制和神经网 络、 遗传 算 法及混沌理论等新学科的相融合，正在显示出 其巨大的潜力。 模糊控制理论是以 模糊数学为其数学基础的。 本节对模糊数学做一个简要 的介绍。 ( 一 模糊控制的数学基础 康拓创立的 经典集合论是经典数学的基础， 它是以 逻辑真值为1 0 , 1 1 的 数 理逻辑为基础的。 扎德创立的模糊集合是模糊数学的基础， 它是以 逻辑真值为 0 , 1 1 的 模糊逻辑为基础的。 模糊数学是研究和处理模糊现象的， 所研究事物的概念本身是模糊的， 即 一个对象是否符合这个概念难以确定， 这种由于概念外延的模糊而造成的不确 第3 章模糊控制器降维方法研究 定性称为模糊性。在1 0 , 1 1 上取值的隶属函数就描述了这种模糊性3 7 1 、模糊集合的基本概念 模糊集合是 z a d e b 于 1 9 6 5 年创立的，它的定义如下: 设给定论域u以 及u 到 1 0 , 1 闭 区间的 任一映 射p a id : u - 似 1 1 u - - p a ( u ) 都确定u 的一个模糊子集的隶属函数，p a 臼称为u 对于a的隶属度。 隶 属度也可以 记为,9 ( u ) o u a ( u ) 的 值越接近1 ， 表示 u 从属于a 的程度越高;k a ( u ) 的值越接近0 ，表示u 从属于a 的程度越低。 2 、模糊集合的表示方式 1 ) z a d e h 表示法: a = a ( u , ) + .4 (. z 2 + 二 十 a ( u ) u l u 2 u 2 )序偶表示法:将论域中的元素 u , 与其隶属度 a ( u ;) 构成序偶来表示a ，则 a = ( u , a ( u , ) ) , ( u z , a ( u , ) ) ， 二 ， ( u a ( u ) ) 3 ) 向量表示法: a = ( a ( u , ) , a ( u , ) ， 一， a ( u ) ) u 是有限连续域时 ， _r 尸 ， ( 左 ) n 一 山 - 万一 3 、 模糊子集的运算 1 )包含或子集 仅当对所有的x , u a (x ) i b (x ) ，则模糊集合a 被包含在模糊集合b中。 可以写为: agbh u a ( x ) p b ( x ) 2 )并 ( 析取) 两个模糊集合a和b的 “ 并”为模糊集合c ，写成c = au b ，隶属度函 数之间的关系为: ,u , ( x ) = m a x ( u , ( x ) , p , ( x ) ) = k a ( x ) v ,u , ( x ) 3 )交 ( 和取) 两个模糊集合的“ 交”是模糊集合c ，记为c = an b ，隶属度函数之间的 1 4 北京交通大学工学硕士学位论文 关系为: p , ( x ) = 而n ( ,u , ( x ) ,