（电力系统及其自动化专业论文）基于opc技术的液位系统网络模糊控制平台研究.pdf

a bs t r a c t w i t ht h em o d e mi n d u s t r i a lp r o c e s sc o n t r o ls y s t e m sb e c o m i n gl a r g e r a n dm o r ec o m p l i c a t e d ，p e r f o r m a n c er e q u i r e m e n t st ot h ec o n t r o ls y s t e m a r eb e c o m i n gs t r i c t e r o n et h eo n eh a n d ，o p e n n e s sa n di n h e r i t a b l e d e v e l o p m e n tt ot h es y s t e ma r es t r o n g l yn e e d e db e c a u s e o ft h em o r ea n d m o r eh a r d w a r eu s i n gi nt h ei n d u s t r y o nt h eo t h e rh a n d ，t h em o r e c o m p l i c a t e ds y s t e m sn e e dac o n t r o la l g o r i t h mt h a td o e sn o td e p e n d o nt h e e x a c tm o d e lo ft h es y s t e m i na l l u s i o nt ot h i sm a a e r ，t h ea u t h o rd e s i g n sa n e tf u z z yc o n t r o ls y s t e mb a s e d - o nt h eo p ct e c h n o l o g y i nt h i sp a p e r , t h ed e v e l o p m e n ta n da p p l i c a t i o no fo p c ( o l ef o r p r o c e s sc o n t r 0 1 ) a n df u z z yc o n t r o lt e c h n o l o g ya r ei n t r o d u c e d , w i t ha d e t a i l e d e x p l o r a t i o no n i t sp r a g m a t i cs i g n i f i c a n c e 田1 ea u t h o ra l s o e x p l a i n si nd e t a i lt h ew o r k i n gp r i n c i p a la n dd e s i g np r o c e s so ft h ef u z z y c o n t r o la n df u z z ys e l f - t u n i n gp i dc o n t r o la n dc o m p a r e st h e i rr e s p e c t i v e c o n t r o lp e r f o r m a n c e sb a s e do nt h et h r e e - t a n kw a t e rl e v e ls y s t e mo f g o o g l ot e c h n o l o g yc o ，l t d a st h eo b j e c tt o b ec o n t r o l l e d b e i n ga t y p i c a lm u l t i v a r i a b l ea n dn o n l i n e a rs y s t e m ，t h et h r e e - t a n kw a t e rl e v e l s y s t e mo fg o o g l ot e c h n o l o g yc o ，l t d c a nb eu t i l i z e dt os i m u l a t em o s t o ft h ei n d u s t r i a lp r o c e s s t h u st h ea n a l y s i so ft h ec o n t r o lr e s u l t sb yt h e t h r e em e t h o d sc a np r o v i d er e l i a b l ee x p e r i e n c e st oa p p l yt h e s em e t h o d s i n t oi n d u s t r i a lf i e l d s t h e n , t h ek e m e la n dt e c h n i c a ls p e c i f i c a t i o n so fo p ct e c h n o l o g ya r e i n t r o d u c e ds t r o n g l y ，t h em e t h o dt oc o n s t r u c tl i q u i dl e v e lc o n t r o ls y s t e m m u l t i s t a g e n e t w o r kc o n t r o l p l a t f o r m b a s e d - o no p ct e c h n o l o g yi s e x p l a i n e di n d e t a i l t h i s s y s t e mh a st h r e el e v e l c o n t r o ln e t w o r k s i n c l u d i n gt h es i t eo p e r a t o rs t a t i o n , t h ee n g i n e e rs t a t i o na n dt h ee x p e a s t a t i o n n 圮s i t eo p e r a t o rs t a t i o ni su s e da sa no p cd a t as e r v e rt oa c h i e v e t h ed a t ac o l l e c t i o nt h r o u g ht h e 沼p r o g r a m 砀ee n g i n e e rs t a t i o na n dt h e e x p e r ts t a t i o n u s er s v i e w 3 2c o n f i g u r a t i o ns o f t w a r eo fr o c k w e l l c o m p a n y , a n ds h a r et h e r e a l - t i m ei n f o r m a t i o nb e t w e e nt h et e r t i a r y n e t w o r k st h r o u g ho p ct e c h n o l o g i c a ll i q u i dl e v e ls y s t e m a c c o r dt ot h er e s u l to ft h i ss y s t e mu s i n gi nt h et h r e e - t a n k f | e r l e v e lc o n t r o ls y s t e m , v e i l f l e dt h ef e a s i b i l i t yo fn e t w o r kc o n t r o lb a s e d o n o p ct e c h n o l o g ya n dt h ee f f e c t i v e n e s so ff u z z yc o n t r o la n dt h ef u z z y s e l f - t u n i n gp i dc o n t r o la l g o r i t h m a n d b e c a u s eo fa d o p t i n go p c t e c h n o l o g y , t h i sp l a t f o r m h a s h i g h e ro p e n n e s s a n di n h e r i t a b l e d e v e l o p m e n t o t h e rr e s e a r c h e r so n l yn e e dt oo f f e rt h ec o r r e s p o n d i n g s o f t w a r eo p ci n t e r f a c ew h i l ed e v e l o p i n gd i f f e r e n tc o n t r o ls y s t e m sa n d d on o tn e e dt oc a r r yo nt h et e d i o u sc o m m u n i c a t i o np r o g r a m m i n gw o r kt o t h eu n d e r l y i n gd a t aa g a i n k e yw o r d so p ct e c h n o l o g y , l i q u i dl e v e lc o n t r o ls y s t e m ，f u z z y c o n t r o l ，f u z z ys e l f - t u n i n gp i dc o n t r o l i i i 原创性声明 本人声明，所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究 工作及取得的研究成果。尽我所知，除了论文中特别加以标注和致谢 的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不 包含为获得中南大学或其他单位的学位或证书而使用过的材料。与我 共同工作的同志对本研究所作的贡献均已在论文中作了明确的说明。 作者签名：社 学位论文版权使用授权书 本人了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校 有权保留学位论文并根据国家或湖南省有关部门规定送交学位论文， 允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内 容，可以采用复印、缩印或其它手段保存学位论文。同时授权中国科 学技术信息研究所将本学位论文收录到中国学位论文全文数据库， 并通过网络向社会公众提供信息服务。 作者签名：缸纽导师签名塑z 日期麟月丛日 中南大学硕士学位论文第一章绪论 1 1 先进控制系统概述 第一章绪论弟一早三百t 匕 随着我国经济体制的转变，国内的众多过程工业日益感受到国内外竞争所带 来的压力和挑战。在这种大背景下，积极开发和应用先进控制系统以提高企业的 经济效益，进而增强自身的竞争力是过程工业迎接挑战的重要对策。控制理论与 智能技术几十年的发展，为先进控制系统的设计奠定了理论基础，而控制计算机 尤其是集散控制系统( d c s ) 的普及，则为先进控制系统的应用提供了强有力的硬 件、软件平台。总而言之，企业的需要、控制理论和计算机技术的发展是先进过 程控制( a d v a n c e dp r o c e s sc o n t r 0 1 ) 发展强有力的推动力。与此同时，过程控制策 略也经历了一个不断地发展和完善过程【l 】。 从4 0 年代开始，采用p i d 控制规律的简单控制回路己成为过程控制的核心。 其理论基础是经典控制理论，主要采用频域分析方法进行控制系统的分析、设计 和综合。目前，p i d 控制仍广泛应用，即便是在大量采用d c s 控制的最现代化装置 中，这类回路仍占总回路数的8 0 9 0 e 2 1 t 3 j f 4 j 。这是因为p i d 控制算法是对人的 简单而有效操作方式的总结与模仿，足以保证一般工业过程的平稳操作与运行， 而且这种算法简单且应用历史悠久，比较容易被接受。 随着科学技术和生产力的不断发展，实际的受控对象变得更为复杂，表现为 如下特征： 复杂性：系统的结构和参数具有高维性、时变性和高度非线性，并且具有 强耦合与时滞等特性； 不确定性：系统及其外部环境具有许多未知和不确定的因素，具有较大的 随机干扰； 信息量少：为了实现系统的精确控制，需要了解系统大量的信息，但实际 上从系统对象所获得的信息量相对较少； 高标准的性能要求：由于系统复杂，导致了控制目标的多样性和各个控制 目标之间的矛盾，控制器的设计往往需要综合考虑相互矛盾的各个因素。诸如此 类的复杂系统，由于无法建立系统的精确数学模型，从而使得传统控制理论很难 给出一个较好的控制效果，甚至不能控制【5 l 。但是另一方面，人们在不知道系统 精确模型的情况下，依赖自己的经验和专家知识，往往能够实现对此类复杂系统 的良好控制，许多难以实现自动化的复杂工业过程正是依靠这种人工调节控制而 维持正常运转的。人类在处理复杂系统及模糊信息方面表现出来的惊人能力使得 中南大学硕士学位论文第一章绪论 专家们试图吸取人脑结构特征和思维特点，以形成对复杂系统的简单灵活的控 制。模糊控制就是在这种背景下产生的。 另外，为了适应全球化发展与激烈的市场竞争，企业必须加快内部信息化的 进程来提高自身的竞争力。但是，目前许多企业的控制系统与信息管理系统分离 已成为企业信息化的障碍。因此控制系统与信息系统的集成已是企业发展的必然 趋势。企业自动化系统集成的一种比较通用的方法就是基于企业决策层、生产过 程管理层和现场控制层三层结构式的集成。现场智能设备的信息通过网络传至生 产过程管理层，生产过程管理层内部的应用程序对信息进行处理，然后与企业决 策层进行信息沟通和传递。虽然采用专用接口或者数据库互连可实现企业内部的 信息交互，但是这些方法成本高、系统集成难度大，而o p c 技术的出现能够很好地 解决上述问题 6 1 。 1 2o p c 技术简介 1 2 1o p c 技术产生的背景 随着微电子、计算机、通信和网络等技术的发展，自动化领域发生着深刻的 变化。智能仪表越来越多地活跃在工业现场，可以提供以前无法得到的大量信息。 这些信息不仅包括现场的温度、压力等被测参数，也包括装置本身的运行状况、 组态参数。与此同时，现场总线得到了迅速的发展，它通过标准化的数字通信链路 将现场智能化装置与远程监控计算机连接起来，实现了数据传输与信息共享，形 成全新的分布式控制系统。 当大量现场信息由智能仪表直接进入监控计算机或通过现场总线传至监控 计算机后，存在着计算机内部应用程序与现场信息的共享与交互问题【7 】。由于缺 乏统一的连接标准，工控软件往往需要为供应商提供的硬件设备开发专用的驱动 程序。这样一旦硬件设备升级换代，就需要对相应的驱动程序进行更改，增加了系 统的维护费用。同时，即使计算机中的s c a d 、删等软件都有独立的驱动程 序，但一般也不允许同时访问相同的设备，否则很容易造成系统崩溃。 另一方面，现场控制层作为企业整个信息系统的底层部分，必然需要与生产 过程管理层和经营决策层进行集成。这样也存在着监控计算机如何与其它计算机 进行信息沟通和传递的问题。由于控制系统往往是不同厂商开发的专用系统，相 互之间兼容性差，与高层的商业管理软件之间又缺乏有效的通信接口，因此通信 规范问题成为了制约控制系统突破“信息孤岛 的瓶颈。 在此背景下，1 9 9 5 年由国际上具有代表性的几个工业自动化制造领域的公 司如i n t e l l l u t i o n ( 现在是g ef a n u c 的一部分) 、f i s h e r - r o s e m o u n t ( 现在是e m e r s o n 2 中南大学硕士学位论文 第一章绪论 p r o c e s sm a n a g e m e n t ) 、o p t 0 2 2 、r o c k w e l ls o f t w a r e 以及他们技术顾问微软公司共 同发起成立了0 p c 标准化组织：o p ct a s kf o r c e ，协作制定了专用于工业过程自 动化的接口标准o p c ( o l ef o rp r o c e s sc o n t r 0 1 ) 8 1 。它为从数据源提取数据并传 输到应用层提供了一种标准途径，是一种开放的、高效的通信机制，使得控制软 件可以灵活、稳定的对硬件设备进行数据存取操作，系统应用软件之间也可以灵 活的进行信息交互，极大提高了控制系统中软件互操作性和设备互换性。 1 2 20 p c 技术国内外研究现状 现代网络技术已经进入社会生活的各个方面，并得到了迅猛发展。新技术之 一的可扩展标记语言( e x t e n s i b l em a r k u pl a n g u a g e ，x m l ) 具有自描述性，非常适 合不同应用间的数据交换。由于这种交换不需要预先定义一组数据结构，因此 具有很强的开放性，已经成为新一代的因特网数据交换标准，有着广阔的应用前 景。 o p c 基金会紧随网络发展的最新趋势，并利用这些新技术来增强o p c 技术， 使其更适合于因特网应用。因此，1 9 9 9 年1 0 月在美国费城举行的i s at e c h9 9 会议 上，o p c 基金会宣布将发布与微软的b i z t a 墩体系结构相兼容的l 纲要m l s c h e m a ) ，该纲要是基于o p c 规范的。o p c 基金会还专门成立了l 工作组，该工 作组将建立x m l 数据纲要，用于将o p c 数据癍j i n t e m e t 上的应用程序开放，从而增 强与o p c 兼容应用程序的电子商务功能。o p cx m l 建立了一组关键字和属性， 用于描述工业设备、控制系统等方面的特性和操作，从而使整个企业环境下的应 用程序能够共享控制系统和现场设备的信息【9 】。 o p c 技术作为一项工业标准在国内得到了逐步推广和应用，特别是近年来引 起了广泛的关注。不少高等院校、研究机构和制造厂商都展开了对o p c 技术的研 究和应用。一些中国的公司如北京华控公司也加入了o p c 基金会，成为其成员单 位。 在应用方面，沈阳自动化研究所在开发新一代分布式控制系统时就采用了 o p c 技术，实现了上层应用软件通过o p c 服务器访问现场设备信息的功能，同时 还开发了o p c 软件包和相应控件。不少自动化仪表制造厂商在提供硬件的同时也 提供相应o p c 服务器。一些国内工控软件公司也充分利用o p c 技术增强和扩展其 软件功能，例如北京亚控公司从组态5 e 5 1 版本开始支持o p c 技术。 虽然在我国有越来越多的厂商推出了采用o p c 技术的产品，但其兼容性、操 作性还有待提高。因此国内工业自动化领域的科研机构和制造厂商应加强合作， 紧紧把握住最新技术，推动我国自动控制系统及仪器仪表水平的发展。 3 中南大学硕士学位论文第一章绪论 1 3 模糊控制技术简介 1 3 1 模糊控制技术的产生与意义 1 9 6 5 年美国著名控制论学者查德( l a z a d e h ) 发表开创性论文，首次提出一种 完全不同于传统数学与控制理论的“模糊集合和“模糊控制 的概念。1 9 6 6 年马尼诺斯( p n m a r i n o s ) 发表了模糊逻辑的内部研究报告。接着，查德又提出模 糊语言变量这一重要概念。1 9 7 4 年，查德又进行了模糊逻辑推理的研究。同时， 英 q u e e nm a r y 大学的马丹尼( e h m a m d a n i ) 第一次将模糊逻辑和模糊推理用于 锅炉和蒸汽机的控制，使用效果良好。它的成功宣告模糊控制的诞生【l o l 。 随着工业控制技术的发展，自动控制的被控对象更加复杂，它不仅表现为多 输入多输出、强耦合性、参数时变性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减少，以及对控制性能的要求日益增高。然而，正 如查德教授所指出的“当一个系统复杂性增大时，人们能使其精确化的能力将会 降低，当达到一定值时，复杂性和精确性将相互排斥。因此要想获得描述复杂 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。这种描述的模糊性，能高效 率的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 在现代控制领域中有重要的地位和意义。模糊控制不仅适用于小规模线性单变量 系统，而且可以向大规模、非线性复杂系统扩展。 1 3 2 模糊控制技术研究发展现状 应用模糊控制理论，最早取得应用成果的是英国伦敦大学教授e h m a m d a n i 。 1 9 7 3 年他把模糊集合理论用于锅炉和蒸汽机的控制，开了模糊控制的先河，建成 了世界上第一个模糊控制系统。2 0 世纪9 0 年代，在日本掀起了规模浩大的模糊研 究热，模糊理论和技术应用得到了深入研究。日本率先推出商品化的模糊控制产 品，而且逐渐成为这项技术的主导国家。在日本，模糊控制被广泛的应用于热交 换器、压力与液位、医学诊断、化工、交通、地铁与家电等各个领域，并取得了 明显的效果。特别是在家电方面，至1 j 1 9 9 4 年其在家电方面应用的普及率己超过 5 0 。在硬件方面，进一步研制出了模糊控制器、模糊推理等专用芯片，开发了 “模糊控制通用系统i l 。 另外，随其他学科新理论，新技术的建立和发展，使模糊理论的应用将越来 越广泛。模糊理论结合人工神经网络( n e u r a ln e t w o r k ) 和遗传基因( g e n e t i c m e c h a n i s m ) y 眵成交叉学科神经网络模糊技术( n e u r o nf u z z yt e c h n i q u e ) 和遗传基 因模糊技术( g e n e t i cf u z z yt e c h n i q u e ) ，用于解决单一技术上不能解决的问题。国 内在模糊控制方面的应用也取得了显著的成果，成功的将模糊控制技术应用到了 4 中南大学硕士学位论文第一章绪论 机器人的智能控制、化工厂与锅炉的过程控制、城市交通控制以及智能支持决策 支持系统等领域中【1 2 1 1 3 】【1 4 】。 我国也是世界上模糊控制技术研究领域的领先者之一。模糊数学7 0 年代后期 传入我国，1 9 8 0 年我国成立了中国模糊数学与模糊系统学会，8 0 年代中期，我国 在模糊理论研究的同时开始了模糊控制技术的研制开发工作。1 9 8 8 年北京师范大 学汪培庄教授等成功研制“模糊推理机分离元件样机 。9 0 年代中后期，模糊控 制技术深入到人们的日常生活中，海尔、新飞等国内家电厂家纷纷推出使用模糊 控制技术的智能冷藏冷冻箱、空调和电饭煲等家用电器。 我国在模糊理论与应用方面的研究与欧洲各国、美国及日本相比，起步较晚， 但发展较快。多年来我国科研人员在模糊控制理论和方法的研究取得了可喜的成 绩，其中有的己经接近或达到世界先进水平，给我国的工业自动化事业带来深刻 影响。例如1 9 7 9 年，李宝缓、刘志俊等人用连续数字仿真方法，研究了典型模糊 控制器的性能，得出了“模糊控制可用微型计算机来实现的结论；1 9 8 2 年，龙 升照和汪培庄提出了一种修正因子的模糊控制规则自调整方法；1 9 8 7 年- 4 月，汪 培庄、张洪敏和张志明等研制成功了我国第一台模糊推理机；1 9 9 3 年，汪培庄、 刘增良等提出了因素神经网络理论f i n n ) ，并研制开发完成模糊控制计算机系统 合基于f n n 的学习型模糊推理控制技等一列成果。近几年来，我国推出了带有模 糊控制器的电烤箱、热水器、自动恒温器、恒光照度灯、全自动洗衣机和电饭锅 等许多的家用电器，畅销世界各地。北京航空航天大学组建了模糊技术研究室， 用单片机研制了通用工业模糊控制机p f c 5 1 0 1 p f c 9 8 0 1 和可编程单回路模糊控 制器p f c l 0 0 1 ，以及工业窑炉分布式模糊控制计算机系统，还开发了专用模糊控 制电路和模糊控制推理芯片，把我国模糊工程和模糊控制技术推向了一个新的高 度，为我国的模糊产品和系统开发奠定了坚定的基础1 1 5 】。 但在我国先进的模糊控制理论与工程实践之间还存在巨大的脱节。工业生产 过程控制系统很少应用模糊控制理论和设计方法，绝大多数实际的工程项目仍在 使用传统的控制理论、方法和技术。常规自动控制系统：如集散控制系统( d c s ) 、 可编程序控制器( p l c ) 、工业控制计算机等大多基于传统p i d 控制，难以实现对 多变量、非线性、大滞后、不确定、无法建模的复杂对象的控制。模糊控制是智 能控制中技术最为成熟的一个分支，因此研制和开发出适合工业环境的实时模糊 控制开发工具，实现模糊控制的工程化、实用化、转化为社会生产力，对缩短控 制系统开发周期，加快先进控制技术的广泛应用，提高我国的工业自动化水平有 着重大的意义。 5 中南大学硕士学位论文第一章绪论 1 4 论文的主要研究内容 2 0 0 6 年，实验室研发了某大型碳素生产企业自动化生产控制系统，该系统 通过专家站、工程师站、现场操作级三级控制网络实现对整个碳素生产过程的监 控，并采用了模糊控制、神经网络控制等复杂算法在线优化生产工艺参数。系统 开发完毕后在正式投入生产以前，需要进行仿真以测试其性能。然而传统的计算 机编程仿真无法模拟现场复杂的环境，达不到检验控制系统有效性的目的。在实 验室有一套固高公司生产的双容水箱液位控制系统。系统简图如下图1 1 所示。 图1 - 1 液位控制系统本体结构图 液位控制系统本体如图1 1 所示由水泵、阀门、液位传感器、水柱、水箱组 成。系统内流动的液体( 纯净水) 存储在水箱中，为水泵提供水源，水泵为水柱 供水，可以通过电磁阀的开度大小调节进水流量。 液位系统是工业中常见的过程控制对象，它具有典型的非线性、强耦合等特 征。利用它可以模拟许多复杂工业过程控制系统。但是固高科技公司的液位系统 采用v c + + 6 o 或v b 6 0 开发平台。而某大型碳素生产企业自动化生产控制系统 采用r o c k w e l l 公司a bs l c 5 0 4 可编程控制器和上位机组态软件r s v i e w 3 2 编程， 为了可以将已经开发的三级网络自动化控制系统应用于实验室液位系统，以验证 其复杂控制算法和多级网络的有效性，本文设计了一种基于o p c 技术的液位系 统多算法网络控制平台。主要完成以下工作： 1 固高科技公司液位系统液位传感器标定、数据采集与控制输出。 2 应用于复杂过程工业系统的控制算法的开发，包括模糊控制、模糊p i d 等算法。 3 通过o p c 技术将编制的算法应用于固高科技公司液位系统中，验证算法 6 中南大学硕士学位论文第一章绪论 的有效性。 4 建立一种专家级、工程师站、现场操作级的多级网络控制平台，并通过 0 p c 技术将该平台应用于液位系统当中，验证其可实现性。 文章的内容安排如下： 1 第一章绪论部分，介绍了论文的选题和研究意义，介绍了o p c 技术的产 生和应用现状，介绍了模糊控制技术的产生和发展。 2 第二章详细介绍了模糊控制的原理和模糊控制器的设计过程，介绍了模 糊控制规则表的建立方法、模糊控制规则的整定原则以及模糊控制查询表的计算 方法。在此基础上介绍了液位系统模糊控制器的设计过程。 3 第三章介绍了自整定模糊p i d 控制算法的原理。首先介绍了引入模糊自 整定p i d 的原因，模糊自整定p i d 的整定原则，在此基础上设计了液位系统的 模糊自整定p i d 控制器。 4 第四章详细介绍了o p c 技术的基础知识，介绍了0 p c 技术的内核以及 其技术规范，重点介绍了o p c 数据访问规范。 5 第五章介绍了基于o p c 技术的液位网络控制系统的架构方案，说明了各 个控制级的功能，并详细说明了基于o p c 技术的三级网络的软件实现方法。最 后介绍了模糊控制、模糊自整定p i d 控制算法在液位网络控制系统中的应用结 果并对这几种算法的应用结果作了分析，总结了基于o p c 技术的液位系统网络 模糊控制平台的优点。 7 中南大学硕士学位论 第二章模糊控制算法原理与实现 第二章模糊控制算法原理与实现 2 1 模糊控制基本工作原理 2 1 1 模糊控制器基本结构 模糊控制属于计算机数字控制的一种形式，因此模糊控制系统的组成类似于 一般的数字控制系统，其结构图如图2 1 所示。 图2 - 1 模糊控制系统结构图 模糊控制系统的核心部分是模糊控制器，如上图虚线部分所示。它由四个基 本部分组成。 ( 1 ) 模糊化。把输入信号映射到相应区域的一个点后，将其转化为该论域上 的一个模糊子集，即把输入的精确量转化为模糊量。 ( 2 ) 知识库。知识库包含了具体应用领域的专家经验，通常由数据库和专家 知识库两部分组成。数据库包含了各语言变量的隶属度函数，尺度变换因子和模 糊空间的分级数等：规则库包含了用模糊语言变量表示的一系列控制规则，它代 表了相关领域控制专家们的知识和经验。 ( 3 ) 模糊推理。模糊推理是模糊控制的核心。它具有模拟人的模糊推理能力。 该推理过程基于模糊逻辑中的蕴含关系和推理规则来进行。 ( 4 ) 清晰化。又称为解模糊，作用是将模糊推理得到的控制量( 模糊值) 转 化为实际可作用于被控对象的精确量。它包括两部分内容：一是将模糊的控制量 经解模糊变成表示在论域范围内的精确量；二是将表示在论域范围内的精确量转 化为作用于对象的实际控制量输出1 1 6 j 。 2 1 2 模糊控制器基本原理与设计步骤 模糊控制器的控制规律由计算机程序完成。微机经中断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信号e 。一般选取误差信号e 作为模 糊控制器的一个输入量，把误差信号e 的精确量进行模糊量化变成模糊量，误 8 中南大学硕士学位论 第二章模糊控制算法原理与实现 差e 的模糊量可用相应的模糊语言表示。至此得到了误差e 的模糊语言集合的 一个集合e ( e 实际上一个模糊向量) 。再由e 模糊控制规则r ( 模糊关系) 根据 推理的合成规则进行模糊决策，得到模糊控制量甜为： 材= e o r ( 2 1 ) 其中u 为一个模糊量n 朝。 为了对被控对象进行控制，还需要将模糊量u 转化为精确量，这一步骤在图 2 1 中称为非模糊化处理。得到精确的数字控制量后，经数模转换变成精确的模 拟量送给执行机构，对被控对象进行控制。然后，中断第二次采样，进行第二步 控制，这样循环下去，就实现了被控对象的模糊控制。 综上所述，模糊控制算法可以概括为以下四个步骤： ( 1 ) 根据本次采样得到系统的输出值，计算所选择的系统输入变量。 ( 2 ) 将输入的变量精确值变为模糊量。 ( 3 ) 根据输入变量( 模糊量) 及模糊控制规则，按模糊推理合成规则计算 控制量( 模糊量) 。 ( 4 )由上述得到的控制量( 模糊量) 计算精确的控制值。 2 2 模糊控制系统设计方法 2 2 1 模糊控制器结构选取 在确定性控制系统中，根据输入变量和输出变量的个数可以分为单变量和多 变量控制系统。在模糊控制系统中也可类似的划分为单变量( 输出量) 模糊控制和 多变量( 输出量) 模糊控制系统。在单变量模糊控制器中，根据其输入变量的个数 定义控制器的维数。常见的几种单变量模糊控制器形式如图2 - 2 所示。 ( a ) ( c ) 图2 - 2 单变量模糊控制器结构 ( a ) 一维( b 户维( c ) 三维 一维模糊控制器的输入语言变量为被控量和结定值的偏差，由于仅仅利用偏 差一个量进行控制，很难全面反映受控对象的动态品质，因此控制的效果是不能 9 中南大学硕士学位论 第二章模糊控制算法原理与实现 令人满意的。这种控制方案一般用于一阶被控对象。 二维模糊控制器的输入语言变量为被控量与给定值的偏差和偏差变化率，能 够较全面严格地反映被控过程的动态待性，因此控制效果比一维模糊控制器好。 它是目前被广泛采用的一种模糊控制器。 三维模糊控制器的输入变量分别为系统偏差量、偏差变化率和偏差变化率的 变化率。由于这类模糊控制器结构比较复杂，推理运算时间长，一般较少使用。 多变量模糊控制器是指控制器的输入和输出都是多个物理变量。由于各变量 之间存在着强耦合，因此要直接设计一个多变量模糊控制器是非常困难的。由于 模糊控制器本身具有解耦性质，利用模糊关系方程的分解，在控制器结构上进行 解耦，可以将一个多输入多输出( m i m o ) 模糊控制器，分解成若干个多输入单输 出( m i s o ) 模糊控制器，这样就可以使多输入多输出模糊控制器在设计和实现上 得到解决。 从理论上讲，模糊控制器的维数越高，系统控制精度越高，控制效果越好。 但是维数太高，控制规律过于复杂，控制算法的实现也就越困难，有时甚至会出 现算法运算时间超出控制周期的问题。因此，人们在设计模糊控制器时多选用二 维控制结构【1 。7 1 。 在本文中选用应用最为广泛的单变量二维模糊控制器。输入量为水箱液位高 度给定值与实际反馈值的差即误差e 和误差变化率e c 为输入量，输出量为电磁 阀开度。系统结构图如下图2 3 所示。 液位高度 图2 - 3 蔽位模糊控制系统结构图 2 2 2 模糊控制器的设计 1 选择描述输入输出变量的词集 模糊控制器的控制规则表现为一组模糊条件语句，在条件语句中描述输入输 出变量状态的一些词汇( 如“正大、“负小等) 的集合，称为这些变量的词集。 一般选用“大、中、小 三个词汇来描述模糊控制器的输入、输出变量的状态。 由于人的行为在正、负两个方面的判断基本上是对称的，将大、中、小再加上正 负两个方向并考虑变量的零状态，共有七个词汇，即 负大，负中，负小，零，正小，正中，正大 1 0 中南大学硕士学位论第二章模糊控制算法原理与实现 一般用英文字头缩写为 n b ，n m ，n s ，o ，p s ，p m ，p b ) 选择较多的词汇描述输入、输出变量，可以使定制控制规则方便，但是控制 规则相应变得复杂。选择词汇过少，使得描述变量变得粗糙，导致控制器性能变 坏。一般情况下都选用上述七个词汇，但也可以根据实际系统需要选择三个或者 五个语言变量。 对于误差这个输入变量，有时候为了提高稳态控制精度，通常将“零 分为 “正零 和“负零，这样的词集变为 负大，负中，负小，负零，正零，正小，正中，正大 n b ，n m ，n s ，n o ，p o ，p s ，p m ，p b 2 论域选择与尺度变换 偏差、偏差变化率及控制量的实际变化范围叫做这些变量的基本论域，模糊 化后，与基本论域对应的是模糊论域。一般论域的范围为模糊集元素的两倍左右， 这样能保证模糊集合较好的覆盖论域，控制不会失控；同时不会造成因论域太大 造成控制表过于繁咱，不利于实现。 在实际工业控制当中，精确量x 的变化范围不在基本论域当中。设实际的输 入为彳其变化范围为防血，x 础】，要求的论域为区二，五蟛】，采用线性变换则 有 x ：x m b , + x , e t - 七( x 一生墨竺) 22 k ：二磐 ( 2 - 2 ) 彳雌一彳眦 式中k 为比例因子。 对于模糊控制的输出量也要进行尺度变换。只是该尺度变换是公式2 2 的逆 过程，将输出量由要求的论域范围转换到实际的取值范围。( 这也是清晰化的一 部分) 设模糊输出u 的论域为阢，】，而实际输出量u 的变化范围为 矽曲，u 一】采用线性变换则有 如坠半鱼+ k ( u 一峰 k - - u m 舡- u m t ，2 一- 3 一、)- _ - _ _ _ - - _ _ _ _ - _ _ _ - - - _ _ - _ _ _ 一 一u 曲 由公式2 2 和2 3 可以求出图2 3 中的误差、误差变化率和输出量的变化比例因子 k e ，k e c , k u 堋。 中南大学硕士学位论第二章模糊控制算法原理与实现 3 制定模糊变量的模糊子集 定义模糊子集，就是要确定模糊子集的隶属度函数。根据论域为离散和连续 的不同情况，隶属度函数的描述方法有如下两种。 1 ) 数值描述方法 当论域为离散，且元素个数为有限时，模糊集合的隶属度函数可以用向量或 者表格的形式来表示如表2 1 所示。 表2 1 数值描述方法的隶属度 窭 - 6 5 - 4 3- 210l23456 模糊集合 阳o 00 0 0 00 00 00 00 0o oo 10 40 7o 81 o p m0 0o 0 0 00 oo 00 oo oo 0o 2o 71 oo 70 3 p s o 0o 00 0o 00 0o 00 2o 71 0o 7o 30 1o 0 p o o 00 00 0o oo 00 01 o0 60 10 00 o0 o0 0 n o0 o0 00 0o 0o 10 61 00 00 oo 00 o0 0o 0 n s0 00 10 3o 71 00 70 20 oo 00 oo o0 00 o n mo 20 71 o0 70 3o 00 00 0o 00 00 00 o0 o n b1 00 8o 70 40 1o 0o oo 00 00 o0 o0 oo 0 在上面的表格中，每一行表示一个模糊集合的隶属度函数，如 胳：盟+ 堕+ 塑+ 业+ 塑+ 坚 一5432一lo 2 ) 函数描述方法 对于论域为连续的情况，隶属度常常用函数的形式来描述。常用的隶属度函 数有矩形分布、梯形分布、三角形分布、柯西分布和正态分布等。 隶属度函数形状会导致不同的控制特性。隶属度函数形状较尖的模糊子集分 辨率较高，控制灵敏度也高；相反隶属度函数曲线形状较缓，控制特性较平稳， 系统稳定性较好。本文采用三角形隶属度函数如图2 4 所示。 ab c 图2 - 4 三角形隶属度函数 1 2 中南大学硕士学位论第二章模糊控制算法原理与实现 这种隶属度函数的分布和形状可以由三个参数确定，如图2 4 中的a ，b ，c 分 别代表三角形的三个点的坐标。可以描述为： j 4 x ) = o a ) ( b 一口) 当口 x 6 时( 2 4 ) i 4 x ) = o c ) ( b c ) 当6 x c 时 怕” 需要指出的是，隶属度函数大多数情况下是根据经验给出的，因此具有较大的随 意性。 4 模糊控制规则表的建立与合成推理 模糊控制规则具有模糊条件句的形式，它建立了前件中的输入变量与后件中 的控制变量之间的关系。它是人类行为和进行决策分析最自然的描述方式。通过 总结相关领域的专家经验或向有经验的专家和操作人员咨询，获得特定应用领域 的模糊控制规则原形，在此基础上经过一定的试凑和调整，可获得具有更好性能 的控制规则。 例如在液位控制系统中，给定液位高度为y r ( o 的前提下，液位过程曲线如图 2 5 所示。若借助相关专家控制经验，则对控制量的调节过程如下：当y ( 0 远小 于给定y r ( t ) 时，则大大增加控制量u ( t ) ；当y ( t ) 远大于y r ( t ) 时则大大减小控制量 c 飚卜 u | b l i 入 图2 - 5 液住控制过程曲线 u ( t ) ；当y 和y r ( t ) 正负偏差不大时，则根据y ( d 的变化趋势来改变u ( t ) 大小。具 体来说，当y ( t ) y r ( t ) ， 被调量有减小偏差的好趋势时如图中的e f 段，则应综合考虑偏差的大小和偏差 变化率情况确定是减小、保持、或稍增加控制量；当y ( t ) y r ( t ) ，被调量的变化有 中南大学硕士学位论第二章模糊控制算法原理与实现 增加偏差的坏趋势时如图中的f g 段，则较大增加控$ , j i t l 9 1 2 0 。 将上述的专家经验通过一组i f t h e n 语句来表示，它的一般形式为： i f ei s a ia n de ei sb jt h e nu i sc 硒( i = 1 ，2 n ；j = 1 ，2 m )( 2 - 5 ) 其中舢、b j 、c i j 是定义在误差、误差变化率和控制量论域上的模糊集，n 和m 分别为误差e 和误差变化率e c 的划分等级数。式2 5 一般可以用一个e x e c i 到 u i j 的模糊关系r 来描述即： r = e x e c ( 2 6 ) 根据模糊控制理论，公式2 6 的含义如下 ( r 1 ) = ( e f ) 人l ( e c ，) a , u ( u ) ( 2 - 7 ) 式中“八 表示求交运算，( ) 表示隶属度函数。 假设误差e 的语言变量划分等级数为n ，误差变化率e c 的语言变量划分等 级为m ，则由公式2 5 确定了m x 甩个模糊关系r i 。总的模糊关系为： i = n ，= ” r ( e ，e c ，u ) = u 嘞( e ，e c ，u ) ( 2 - 8 ) l = l ，j - i 为了直观的说明公式2 7 和公式2 8 的计算过程，我们假设下面的例子：设 有如下两条模糊规则描述： r 1 ：谚ei sn sa me ci sp st h e nu i sz e 1 2 ：蛩也l si v ma r i ae cl s 己也t h e nu1 5r 6 其中e 的语言变量n s 、n m 的隶属度函数为： m = i t ( n s )