（电气工程专业论文）单片机模糊控制在电加热炉温度控制系统中的应用.pdf

东北大学工程硕士学位论文摘要 关键词：电加热炉p i d 控制模糊控制双模糊控制自适应神经模糊推理系统 单片机模糊控制器 i l i 查! ! 查兰三堡翌主兰堡笙查 垒! ! ! 塑! ! a p p l i c a t i o no fs c mf u z z yc o n t r o li nt h et e m p e r a t u r e c o n t r o ls y s t e mo fe l e c t r i ch e a t i n go v e n a b s t r a c t e l e c t r i ch e a t i n go v e nh a v eb e e nw i d e l yu s e di ne v e r yk i n d so fi n d u s t r i a lc o n t r o l ， s u c ha sm e t a l l u r g y , c h e m i c a li n d u s t r y , m a c h i n e r ye t c t h et e m p e r a t u r ec o n t r o l l e r so f e l e c t r i ch e a t i n go v e nm o s t l ys t i l lr e m a i ni nt h el e v e lo ft h es i x t i e so ft h ew o r l di nc h i n a a tp r e s e n t r e l a y c o n t a c t o ro rr o u t i n ep i di ss t i l l a d o p t e d ，w h i c ha u t o m a t i cd e g r e ei s l o wa n dw h i c hc o n t r o lp r e c i s i o ni sb a d t h e s ec a n n o tm e e tt h ec r a f ts p e c i f i c a t i o n r e q u i r e m e n td e v e l o p e dd a yb yd a y t h et e m p e r a t u r eo fe l e c t r i ch e a t i n go v e ni sa i m p o r t a n tr e q u i r e m e n to fm a n u f a c t u r ec r a f t g o o da n db a di nt e m p e r a t u r ec o m r o lw i l l d i r e c t l yi m p a c tq u a l i t yo f p r o d u c e e l e c t r i ch e a t i n go v e ni sh e a t e db yr e s i s t a n c ew i r e ，s oi th a sn o n l i n e a r , g r e a t l a g g i n g ，b i gi n e r t i a ，t i m ev a r y i n ga n du n i d i r e c t i o n a lr i s i n ga n ds oo n a n di np r a c t i c a l s t u d ya n da p p l i c a t i o n ，t h et e m p e r a t u r ec o n t r o lo fe l e c t r i ch e a t i n go v e nh a sm a n y d i f f i c u l t i e s ：f i r s t ，i ti sv e r yd i f f i c u l tt os e tu pa c c u r a t em a t h e m a t i c sm o d e l ；s e c o n d ，t h e p r o b l e m so fn o n l i n e a r , g r e a tl a g g i n ge t c c a n n o tb es o l v e d a n dt h ec l a s s i c a lc o n t r o l t h e o r ya n dm o d e r nc o n t r o lt h e o r yb a s e db ya c c u r a t em a t h e m a t i c sm o d e la r ev e r y d i f f i c u l tt os o l v et h e s ep r o b l e m s b u tt h ef u z z yc o n t r o lt h e o r yb a s e do nr e g u l a rl a n g u a g e m o d e lo fi f - t h e ni sa ne f f e c t i v ew a yo fs o l v i n gt h e s ep r o b l e m s s o m e e x i s t i n g m e t h o d so ff u z z yd e s i g ni nc h i n ah a v em o s t l yd i f f e r e ms h o r t c o m i n g s ，a n dp r a c t i c a l s y s t e m sa p p l i e db yt h e o r e t i c a lr e s e a r c ha r el i t t l e s oi ti sv e r yn e c e s s a r yt os t u d yh o w t h ef u z z yt h e o r ys y s t e mi sa p p l i e di nc o n t r o ls y s t e mo fe l e c t r i ch e a t i n go v e n t a k e nr e f e r r i n gt ot s 9 4 - 1e l e c t r i ch e a t i n go v e n e x p e r i m e n t sh a v eb e e nd o n eb y s o m ec o n t r o ls t r a t e g y ，s u c ha sp 1 d ，a n df a m i l i a rf u z z yc o n t r o l l e r - - b a s i cf u z z yc o n t r o l ， a n dh a v eb e e nc o m p a r e da n da n a l y z e di nt h e o r y a c c o r d i n gt ot h ea b o v ep r o b l e m s ，t h ed o u b l ef u z z yc o n t r o l l e ri sd e s i g n e di nt h i s 东北大学工程硕士学住论文a b s t r a c t p a p e r t h ed o u b l ef u z z yc o n t r o l l e ri sb a s e do nt h et h e o r yo fp a r a m e t e ra d a p t i v ef u z z y c o n t r 0 1 i nt h ec o n t r o l l e r ，t h ep r o p o r t i o n a l i t yf a c t o r sa r ea d j u s t e da n dt h eo r i g i n a l a l g o r i t h md e f i c i e n c yi so v e r c o m e d i f f e r e n tf u z z yc o n t r o l l e ri sa d o p t e di nt h ed i f f e r e n t w o r kc o n d i t i o ni ti sp r o v e dt ob ea v a i l a b l e i nt h i sp a p e r ，n e u r a ln e t w o r kh a sl a r g ea b i l i t yo fs t u d y i n ga n ds e l f - a d a p t a t i o n ；s o n e u r a ln e t w o r kt e c h n o l o g yi sc o m b i n e dw i t hf u z z yc o n t r o lt os e t u pa d a p t i v e n e u r o f u z z yi n f e r e n c es y s t e m f u z z yc o n t r o ls y s t e m ，w h i c hi sn o tr e l i e do na na c c u r m e m a t h e m a t i c sm o d e l ，i sc o m b i n e d 丽t l lv a l u a b l ee x p e r i e n c ed a t eo rr e f e r e n c em o d e l ，a n d t h i sm u s tr e m e d yd e f i c i e n c yo ff u z z yc o n t r o la n dm a k ef u z z yp r o d u c et h es t r o n g e r a d v a n t a g e t h ec o n t r o lr e s u l ti sg o o d i nt h ea p p l i c a t i o n ，r e g a r d i n gt oe l e c t r i ch e a t i n go v e n ，8 9 c 51s c mf u z z yc o n t r o l l e r i sd e v e l o p e d s o f t w a r ea n dh a r d w a r eh a v eb e e nd e s i g n e dm a i n l y k e yw o r d s ：e l e c t r i ch e a t i n go v e n ，p i dc o n t r o l ，f u z z yc o n t r o l ，d o u b l ef u z z yc o n t r o l l e r , a d a p t i v en e u r o - f u z z yi n f e r e n c es y s t e m ，s c mf u z z yc o n t r o l l e r 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。论文中取 得的研究成果除加以标注和致谢的地方外，不包含其他人己经发表或 撰写过的研究成果，也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。 与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在沦文中作了明确 的说明并表示谢意。 学位论文作者签名：叼字 日飙点哆 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、使用学 位论文的规定：即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的 复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人同意东北大学可以将学 位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。 学位论文作者签名：、习字 日 期：，j 、文订 另外，如作者和导师不同意网上交流，请在下方签名；否剃视为 同意。 学位论文作者签名：导师签名： 签字日期：签字日期： 东北大学工程硕士学位论文 第一章绪论 第一章绪论 1 1 问题的提出和本课题的研究意义 随着科学技术的发展和工业生产水平的提高，在冶金、化工、机械等各类工 业控制过程中，电加热炉得到了广泛的应用【1 】。电加热炉的温度是生产工艺的一项 重要指标，温度控制的好坏将直接影响产品的质量。电加热炉由电阻丝加热，温 度控制具有非线性、大滞后、大惯性、多变量、时变性、升温单向性等特点【2 1 。在 实际应用中，电加热炉温度控制遇到了以下困难：第一，很难建立精确的数学模 型；第二，不能很好地解决非线性、大滞后等问题。以精确数学模型为基础的经 典控制理论在解决这些问题时遇到了极大的困难。 目前，国内的电加热炉温度控制器大多还停留在国际6 0 年代水平，仍在使用 常规p i d 控制或继电一接触器控制，自动化程度低，动态控制精度差，满足不了 目益发展的工艺技术要求【3 l 。而模糊控制理论是以语言规则模型( i f - - t h e n ) 为 基础的，是解决上述问题的有效途径和方法1 4 。 白1 9 6 5 年z a d e h 提出模糊集合论以来，模糊控制作为模糊理论应用的一个重 要分支，已经发展成为具有一定系统化理论及大量应用背景的新兴科学，并且成 功地应用于工业过程控制、家用电器、机器人操作、机车控制、航天航空等诸多 领域1 5 1 。模糊控制理论日趋成熟，并且由于其基于人的逻辑推理、不依赖控制对象 的精确数学模型这一特点体现了它巨大的优势和潜力。文献f 6 从数学角度出发， 严格论证了模糊控制技术的可行性及优越性。神经网络技术的发展，为模糊控制 和神经网络的结合提供了良好的基础，二者互补，是控制技术智能化的发展方向。 基于单片机技术的控制器自8 0 年代以来取得了巨大的成就，尤其是微型计算 机的蓬勃发展，使得单片机控制器具有强劲的优势。因此，寻求适合单片机控制 器的控制技术一直是控制人员关心的课题。在现有设备及技术条件下，应用现代 控制理论很难设计出有效而且实用的控制器，在工业控制领域，应用现代控制理 论设计出来的控制器的效果往往还不如根据经典p i d 理论设计的过程控制器的控 制效果。到目前为止，在工业控制过程中，占统治地位的仍然是经典的p i d 控制 调节器，其比例达到了9 0 以上1 7 j 。但是，p i d 控制技术在处理一些非线性、时滞 东北大学工程硕士学位论又 第一章绪论 性大又不便建立数学模型的控制对象时( 如上述的电加热炉) ，存在着两个固有的 缺陷【8 】：第一，参数调节困难，尤其对于参数变化大的控制对象：第二，不适合具 有大时滞的控制对象。尽管1 9 5 7 年s m i t h 提出s m i t h 预估计控制策略，但必须以 精确的数学模型为前提。因此，研究先进的模糊控制策略，以及在单片机上的实 现，从而使模糊控制技术更好地应用在电加热炉温度控制系统以及其它的过程控 制，具有很高的理论价值和应用价值。 本文的研究，就是以电加热炉作为控制对象，通过对模糊控制技术的性能分 析，研究适合于单片机技术的、简单易行的优化方法，建立优化型模糊控制系统， 达到精确、有效控制的目的。 1 2 模糊控制的发展与应用 1 2 1 模糊控制理论的发展 在科学技术发展史上，控制科学同其它技术科学一样，它的生产与发展主要 由人类的生产发展需求和人类当时的技术和知识水平所决定的。从古代亚历山大 运用反馈控制来调节水流的水钟到现代太空和大规模复杂工业系统的综合自动 化，控制科学在技术进步中都起着十分重要的作用。直n - - 十一世纪的今天，人 们仍在不停的探索。从1 7 8 8 年j w a t t 的飞球调节器控制系统为起点，控制理论经 历了古典控制理论、现代控制理论、大系统理论及智能控制理论的发展过程。 1 9 6 5 年美国加州大学的l a z a d e h 教授在其发表的著名论文“f u z z ys e t s ”中， 首次提出用“隶属函数”的概念来定量描述事物模糊集合理论，从此奠定了模糊 数学的基础。1 9 7 4 年英国学者e h m a m d a n i 首次把模糊集合理论成功地应用在锅 炉和蒸汽机地控制之中，在自动控制领域中第一次把模糊控制在实际工程上应用 归 。在此后地短短3 0 多年里，模糊控制获得了长足的发展，在理论和应用上都取 得了令人惊叹的成果。1 9 8 5 年世界上第一块模糊逻辑芯片在美国著名的比尔实验 室问世，这是模糊技术走向实用化的又一里程碑。模糊理论展示了它作为一门新 兴科学所具有的强劲的生命力和十分令人鼓舞的应用前景【l o 】。 为了加快模糊控制理论的研究，1 9 7 2 年以日本东京大学为中心，发起成立了 “模糊系统研究会”。1 9 7 4 年在加利福尼亚大学的美日研究班上，进行了有关“模 糊集合及其应用”的国际学术交流。1 9 7 8 年在国际上开始发行f u z z ys e t sa n d 。 东北大学工程硕士学位沦文 第一章绪论 s y s t e m s 专业杂志。19 8 4 年i f s a ( i n t e r n a t i o n a lf u z z ys y s t e ma s s o c i a t i o n ) i e 式成立， 并召开了几届国际模糊系统会议。从1 9 9 2 年起，i e e ef u z z ys y s t e m s 国际会议每 年举办一次。1 9 9 3 年，i e e et r a n s o nf u z z ys y s t e m s 开始出版。模糊理论已经形 成了。一定的研究体系。 对于复杂系统( 具有非线性、大时滞、多变量等特点) ，经典控制理论和现代 控制理论都是在忽略一些认为是次要因素的前提下，建立系统的传递函数模型或 状态空间模型。这样处理的结果虽然可以得到精确的数学模型( 有时也不能得到) ， 但是次要因素的忽略可能使本来明确的概念不确定起来。但系统受不确定性因素 的影响在不断积累时，将使得以建立的精确数学模型无法正确描述系统的动态特 征；相反，当“人”作为系统中的一元，参与系统动态过程时，系统的特性将会 得到很大的改善。模糊控制与常规控制方法相比，有以下优点： ( 1 ) 模糊控制完全是在操作人员经验控制基础上实现对系统的控制，无需建 立数学模型，是解决不确定系统的一种有效途径。 ( 2 ) 模糊控制具有较强的鲁棒性，被控对象参数的变化对模糊控制的影响不 明显，可用于非线性、时变性、时滞的系统。 ( 3 ) 由离散计算得到控制查询表，提高了控制系统的实时性。 ( 4 ) 控制的机理符合人们对过程控制作用的直观描述和思维逻辑，为智能控 制应用打下了基础。 模糊控制的发展大体上分为三个阶段：基本模糊控制：复合模糊控制；仿生 模糊控制叫。 早期的模糊控制器，应用在一些较为简单的控制系统中，以模糊逻辑语言为 出发点，采用l a z a d e h 教授提出的模糊关系合成推理规则，得出控制决策，属于 基本模糊控制。由于其设计过程简单，成本低廉，控制效果也较为明显，至今广 泛应用于控制领域。 历经几十年的研究与实践，基本模糊控制逐渐暴露出自身的局限性，对于那 些较为复杂的非线性、时变性较大的多变量系统，不能进行有效的控制。于是， 研究人员借助传统控制方法，将传统控制方法和模糊控制相结合，扬长避短，形 成多姿多彩的复合控制，这就是复合模糊控制，是模糊控制的又一进步。基于复 3 东北大学工程硕士学位沦文 第一章绪论 合模糊控制的许多模型都有效地解决j ，多年的控制难题。 近几年来，随着各个学科知识的交叉发展，边缘学科呈现强劲的发展势头。 酋先是神经网络理论的系统化和完备化，促进了神经网络控制，包括模糊神经网 络控制的发展。紧接着是进化计算( 特别是遗传算法) 的兴起，人们将这些理沦 与控制问题结合起来，逐渐发展成为基于仿生学的模糊控制，简称仿生模糊控制， 标志着自动控制已经进入智能化的崭新阶段。 模糊系统和神经网络控制均可视为智能控制领域内的个分支，有各自的基 本特征和应用范围。模糊系统与神经网络的共同特点，就是他们在处理和解决问 题时，不需要对象的数学模型。模糊控制能够利用先验知识，以较少的规则来表 达，但是很难进行学习，难以建立完善的控制规则；神经网络表达知识比较困难， 学习速度慢，但是它有很强的学习能力和自适应能力。因此，取长补短，把模糊 控制和神经网络结台起来，形成模糊神经网络技术，就可对电加热炉进行有效地 控制。 1 2 2 模糊控制的应用概况 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 4 年他利用模糊 控制语句构成模糊控制器，首次将模糊控制理论应用于蒸汽机和锅炉控制，取得 厂优于常规调节器的控制品质。其控制方法的特点是把人的经验转化为控制策略， 为模型未知的复杂系统控制提供了简便的模式。此项研究开创了模糊控制理论在 工程上获得应用的先河。1 9 7 9 年英国i jp r o c y k 和e h m a m d a n i 提出了一种自组 织模糊控制器，它可在控制过程中不断修改和调整控制规则，使控制系统的性能 不断完善。它标志着模糊控制器“智能化”程度进一步向高级阶段发展。1 9 8 4 年， 美国推出“模糊推理决策支持系统”。8 0 年代末，在日本兴起的模糊空话了理论研 究和应用水平处于世界领先地位。目前美国国家航空与航天局( n a s a ) 正在考虑 把模糊系统用于太空和航空系统。国际原子能机构( i a e a ) 和国际工业应用系统 机构( i i a s a ) 也准备在大型系统高速推理上应用模糊系统理论。国内在模糊控制 应阁方面也同样取得了显著成果。1 9 8 6 年，都志杰等人用单片机研制了工业用模 糊控制器。随后，何钢、能秋思、刘浪舟等人相继将模糊控制方法成功地应用在 碱熔釜反应温度、气炼帆、玻璃窑炉等控制系统中。历经几十年的发展，可以看 碱熔釜反应温度、气炼机、玻璃窑炉等控制系统中。历经几十年的发展，可以看 4 查! ! 查兰三堡翌主兰堡笙查 笙二主竺笙 到模糊理论已经在现代控制领域中占据了重要的地位【1 1 】。特别是近几年来，模糊 逻辑与神经网络、遗传算法一起形成计算智能这一新兴学科的三大组成部分f 一“， 模糊逻辑理论与应用的发展将会极大地推动人类社会向智能信息处理的新阶段迈 进。 1 2 3 模糊理论和神经网络的结合方式 目前，模糊技术与神经网络地融合方式，大致有以下三种f 1 3 ： 1 神经元、模糊模型。 该模型以模糊控制为主体，应用神经网络，实现模糊控制的决策过程。其结 构如图1 1 所示。 x l x 2 ： x 。 幽】1 神经、模糊控制结构图 f i g 1 1t h es t r u c t u r eo f n e u r o f u z z yc o n t r o l 2 模糊、神经模型。 该模型以神经网络为主体，将输入空间分割成若干不同形式的模糊推理组合 对系统先进行模糊逻辑判断，以模糊控制器输出为神经网络的输入。其结构如图 12 所示。 3 神经与模糊模型。 其结构如图1 3 所示。该模型根据输入量的不同性质分别由神经网络与模糊控 制并行直接处理输入信息，直接作用于控制对象，更能发挥各自的控制特点。 下面介绍两种模糊神经网络控制器 ( 1 ) 模糊神经网络自学习控制器 图14 是模糊神经网络自学习控制器图，g p f n ( g a u s s i a np o t e n t i a lf u n c t i o n 5 查! ! 垄鲎三垦堡圭兰堡堡查笙二主竺笙 n e t w o r k ) 表示高斯势函数网络，它是一个取输入单输出的三层网络，g p f n 网络 的学习过程是通过调整网络权值和网络参数使被控过程的输出值逼近期望输出。 x i x 2 x 。 x l x 2 ： x n 图1 2 模糊、神经控制结构图 f i g 1 2t h es t r u c t u r eo f f u z z y n e u r a lc o n t r o l 图1 3 神经与模糊控制结构图 f i g 1 3t h es t r u c t u r eo f n e u r a la n df u z z yc o n t r o y 1 y 2 y 。 模糊神经网络自学习控制器的控制性能好坏关键在于网络学习过程的收敛速 度。我们可以先采取对网络进行离线训练，从而获得一个基本反映系统要求的网 络，然后再将这一网络加到系统中去，再系统运行过程中，采用在线学习算法学 习。当系统的实际输出与期望输出之间的偏差达到一定的程度时，用在线算法来 对网络进行修正。这样既可提高网络学习过程的收敛速度，又能保证控制器的稳 6 玉兰苎! ! 兰墅生生塑笙圭 堑二主竺笙 定性。 图14 模糊神经网络自学习控制器结构图 f i g 14t h es t r u c t u r eo f f u z z y n e u r a ls e l f - l e a r nc o n t r o l ( 2 ) 糊神经网络自适应控制系统 图1 5 是模糊神经网络自适应控制系统的结构图。 图1 5 模糊神经网络自适应控制系统结构图 f i g1 5t h es t r u c t u r eo f s e l f - a d a p t i v ef u z z y n e u r a ln e t w o r kc o n t r o l 1 东北大学工程硕士学位论文第一章绪论 这种模糊神经网络自适应控制与模型参考白适应控制具有相同的结构，它采 用了两种类型的神经网络组成，模糊基函数网络( f b n c ) 起模糊自适应控制器的 作用；m n n 网络起辨识对象模型和反传信号的作用。通过m n n 网络反传的信号 来调整f b n c 网络权值和参数。m n n 和f b n c 两个网络均可根据先验知识，首先 进行离线训练，在实际系统运行时再进行在线学习。 1 3 在电加热炉温度控制系统研究现状及发展趋势 经过几十年的发展，电加热炉温度控制中的自动控制已由当初较简单的继电 一接触器控制，发展为p i d 算法为中心的直接数字式( d d c ) 控制和自适应控制， 到了9 0 年代，以模糊控制为代表的智能控制在炉温控制系统中也得到了成功的应 用。 1 3 1 传统控制方法在电加热炉温度控制系统中的应用 传统控制应用于电加热炉温度控制系统中的方法有：继电接触器控制、p i d 控制、自适应控制。 继电一接触器控制是自动化程度非常低的控制策略，对于像电加热炉这样的 复杂控制对象，已经不能满足日益发展的工艺技术要求，将逐渐被淘汰。 以p i d 算法为核心，各种形式的d d c 控制系统，是目前电加热炉温度控制系 统较普遍使用的方法。常规p i d 算法简单、鲁棒性好、可靠性好，但其参数经 调整，在生产过程中不能自动修改。7 0 年代中期出现的参数自整定p i d 控制器， 能够在线修改p i d 参数，以便随时保持最优性能。但无论是算法z n 算法、a s t r o m 算法，还是其它算法，都存在一些缺陷【”l 。近几年中，把智能控制策略引入到参 数自整定p i d 控制中，使其得到很大的发展。据有关资料统计，目前智能自整定 调节器种类达到5 0 多种。8 0 年代初，美国f o x b o r o 公司推出了e x a c t 自整定控 制器，开始用专家系统方法表征回路动态特征。典型的产品还有东京大学研制开 发的m i c r e x 智能控制器、东芝公司研制的t o s d i c 2 自由度p i d 自整定调节器、 东北大学洛克维尔自动化实验室研制的参数自整定p i d 控制器。 自适应电加热炉温度控制器，能够自动辨识被控制过程参数，调整控制器， 使其有效工作。但它必须以精确的线性数学模型为前提。国外从8 0 年代就开始了 自适应控制器的研制，1 9 8 1 年，美国的l e e d s 和n o r 。t h r u p 公司提出了一种带有自 r 东北大学工程硕士学位论文 第一章绪论 校正方案的控制，瑞典的a s e ab r o w nb o v e r i 在1 9 8 2 年提出一种通用的自适应调 节器【l ”。在国内，江苏理工大学研制的智能c r t 显示m r a c ( 模型参考自适应) 温度控制系统对电加热炉能够实施高精度无超调节连续温度控制，稳态误差在1 摄氏度范围内。 从上述各种传统控制方法在电加热炉温度控制系统中的仿真、实验和实际应 用结果看，控制效果并不理想。一个显著的共同的特点就是需要建立系统的准确 数学模型。当模型建立不准确时，不仅增加了调试的工作量，而且控制效果不好。 1 3 2 模糊控制在电加热炉温度控制系统中的应用 自模糊控制思想出现以来，它的研制开发和实际应用直是人们关注的焦点。 1 9 8 7 年，晶本o m r o n 公司研制成了第一代模糊微处理器。1 9 9 0 年，美国的t o g a i i n f r a l o g i c 公司研制成了第二代模糊微处理器。第三代模糊微处理器由s i m e n s 和 i n f o r m 公司联合研制而成。命名为f u z z y - 1 6 6 。在国内，中科院计算技术研究所等 单位联合开发了a s i c 芯片f 1 0 0 模糊控制器。清华大学御花园自动化有限公司合 作开发了模糊处理版h y - 8 1 4 0 和模糊系统开发工具f s d t - 1 0 。 刘兴池等人采用日本生产的s r 7 0 智能模糊控制器对电加热炉进行控制，稳 态精度达到0 5 摄氏度左右，而且具有反映迅速，鲁棒性强，控制效果十分理想1 7 】。 张建民等人采用一种新的自适应模糊控制系统对电加热炉进行控制。实时控 制表明，该自适应模糊控制系统的超调基本为零，调节时间短，系统很快进入稳 态，控制精度在l 摄氏度。 高梅娟在炉温控系统中应用双模糊控制系统对电加热炉进行控制。系统运行 结果表明，双模预测控制优于常规模糊控制【1 8 1 。 易继锴等人应用模糊神经网络自学习控制器对电加热炉进行物理模拟实验。 系统试验表明，通过神经网络的自学习，实现输入变量隶属函数的在线调整，对 电加热炉这种具有非线性、大滞后的系统具有较好的模糊预测及控制功能【1 9 1 。 模糊控制，尤其是模糊控制与神经网络的结合，必将在电加热炉的实际应用 中起到越来越重要的作用。 1 4 本课题主要的研究内容 通过对国内外相关资料的研究和分析，可知，在电加热炉温度控制系统中最 9 。 查些苎主兰堡翌圭兰堡丝兰堑= 主竺笙 常用的是p i d 控制，这种控制方法的优点明显，但存在着难以克服的缺陷。模糊 控制可以很好的解决一些问题，但它在控制规则的形成过程中带有一定的主观性， 并且对于大时滞的炉温控制系统，缺少简单易行的预测方法。 本论文介绍了模糊理论的基础，及几种常用的模糊控制器。并介绍了基础模 糊控制器的设计，做了部分仿真。然后，针对模糊控制稳态精度差的缺点，研究 简单实用又能大幅度改善稳态误差的模糊控制方法，设计了双模糊控制器。 根据神经网络的自学习等特性，和模糊理论相结合，形成了自适应神经模糊 推理系统，仿真结果很好。 最后，结合8 9 c 5 1 型单片机，建立了模糊控制器 1 0 东北大学工程硕士学位论文 第二章模糊控制器 第二章模糊控制器 2 1 模糊逻辑基础 拿= 缮 篡主 眩s ， 东北大学工程硕士学位论文 第二章模糊控制器 域u 上的模糊集合。设任意元素! u ，则“对a 与b 的交集、并集和a 的补集的 隶属度函数分别定义如下： n 口( “) = m i n u4 ( 拼) ，b ( “) “u 口( “) = m a x u ( “) ，1 b ( “) ) j ( “) = 1 一( “) 2 1 2 模糊关系 设x ，x ，x ，是个集合，直积空间 称为交运算( a n d 运算) 。 称为并运算( o r 运算) 。 称为补运算( n o t 运算) 。 肖l x 2 - x 。= ( x l ，x 2 ，+ 。，x 。) i x 。e ，f = 1 , 2 ，一，胛) ( 2 4 ) 上的一个月元模糊关系，r 是指工，x ：，盖。上的一个模糊子集，r 由其隶属度函 数r ( x ，x ：，x 。) 来描述，它反映了( x 1z ：，k ) 具有这种关系的程度。 模糊关系是一种定义在直积空间上的模糊集合，所以也遵循一般的模糊集合 运算规则。 交运算： r n s 辛肌s ( x ，y ) = r ( x ，y ) a s ( x ，y ) ( 2 5 ) 并运算： r u s _ 月u s ( x ，y ) = r ( x ，y ) v 1 s ( x ，y ) ( 2 6 ) 补运算： r _ i ( x ，y ) = 1 一r ( x ，y ) ( 2 7 ) 模糊关系本质上是模糊集合之间的一种映射，除了一般模糊集合所具有的运 算规律外，模糊关系还具有映射所特有的运算关系。对于经典集合，不同映射关 系之间是可以合成的，同样这种关系也存在于模糊关系中。最为常用的是合成运 算法、最大星合成( m a x - s t a rc o m p o s i t i o n ) 。 设x 、】，、z 是论域，霄是x 到l ，的一个模糊关系，s 是y 到z 的一个模糊 关系，r 到s 的合成丁也是一个模糊关系，记为t = r 。s ，它的隶属度如下： 1 2 东北大学2 - 程硕士学位论文第二章模糊控制器 ，t n o s ( x ，2 ) 2 兰，( ，n ( 。，_ y ) + , u s ( y ，2 ) ) ( 2 8 ) 显然x ，y 【0 , 1 。其中，“v ”是并的符号，它表示对所有y 取极大值或上界值：“牛” 是二项积算予，可以有多种定义方法。例如： 交： x a y = m i n x ，y l ( 29 ) 代数积： x - y = x y ( 2 1 0 ) 有界积： x o y = m a x 0 x + y - 1 ( 2 1 1 ) 采取交运算是模糊推理系统应用中最为常用且合适的合成运算方法，被称为 最大最小合成( m a x - r a i nc o m p o s i t i o n ) ，详细计算公式如下： 曰。s 手詹。s ( x ，z ) = 凶( r ( x ，y ) 卢s ( y ，z ) ) ( 2 1 2 ) 2 1 3 模糊规则 模糊集合和模糊运算分别是模糊逻辑的主体和推理的过程，而模糊规则是包 含这些模糊逻辑的条件陈述语句，这里就要提到语言变量这一概念。 z a d e h 教授对语言变量定义如下： 语言变量是由一个五元组( x ，t ( x ) ，u ，g ，m ) 来表征。其中，x 是变 量的名称；u 是x 的论域；t ( x ) 是语言变量值的集合，每个语言变量值是定义在 论域u 上的一个模糊集合；g 是语法规则，用来产生语言变量x 的值的名称；m 是 语义规则，用于产生模糊集合的隶属度函数。由于现有的数学知识并不能完全描 述人类语言的各种特征，所以这种五元组的表征方法只是对语言对象某些需要研 究的性质的描述，对不同的问题或不同的研究人员来说，语言变量并没有统一的 标准。 在形成的模糊规则中，最常用的是“i f t h e n ”规则。个最简单的“i f t h e n ” 规则具有如下形式： 1 3 东北大学工程硕士学位论文第二章模糊控制器 i fxi sat h e n yi s 丑 其中a 和且是分别定义在论域x 和l ，上的模糊语言变量。“i f t h e n ”规则的 “如果部分( x i s a ) ”被称作前提部分( 前项条件) ，规则的“那么部分( y i s b ) ” 被称作结论部分。爿和四分别是定义在x 和y 上的模糊集合，由a 一口所表示的 模糊蕴含是定义在x 】，上的一个特殊的模糊关系，计算公式如下： 模糊蕴含最小运算( m a m d a n i ) ： r a b l 。y ，“( x ) 8 ( y ) 似，j ，) ( 2 1 3 ) 模糊蕴含积运算( l a r s e n ) ： 且，5 a 一曰。l 。y ，( x 地( y ) ( x ，) ( 2 1 4 ) 模糊蕴含算术运算( z a d e h ) 皿n 2 a b 2 l 。r 1 ( 1 一月( x ) + 卢口( y ) ) ( x ，y ) ( 2 - 1 5 ) 模糊蕴含的布尔运算： 月6 = 爿一占= 上。r ( 1 一一( x ) ) v t n ( j ，) ，( t y ) ( 2 1 6 ) 在m a t l a b 语言环境中进行“i f - t h e n ”仿真的步骤如下： 输入的模糊化运算，直接计算输入对于规则的前提条件部分的隶属度( 满 足度o ，1 ) 。 对于多前提条件部分的规则的模糊运算，包括对“a n d ”和“o f ”的处理。 通过模糊蕴含( i m p l i c a t i o n ) 推理计算获得输出模糊集合；对于多条规则 的模糊系统，m a t l a b 需要用“a l s o ”进行处理。 通过各条规则推理结果的合成( a g g r e g a t i o n ) 来计算“a l s o ”关系；对于 需要得到非模糊输出的系统，m a t l a b 需要进行反模糊化计算。 通过反模糊化( d e f u z z i f i c a t i o n ) 来获得非模糊的输出。 2 2 几种常用的模糊控制器 2 2 1 基本模糊控制器( b a s i cf u z z yc o n t r o l l e r ) 图2 1 是基本模糊控制器的系统结构图。 模糊控制器包括规则库、模糊推理机、模糊化和反模糊化四大模块。隶属函 1 4 东北大学工程硕士学位论文 第= 章模糊控制器 图2 1 基本模糊控制器系统结构图 f i g 2 】t h es t r u c t u r eo fb a s i cf u z z yc o n t r o l l e rs y s t e m 数的确定有定的主观性，但它又不是随意给出的，它反映着人们的共同认识， 具有一定的客观性。隶属函数的确定方法主要又模糊直接统计法、多相模糊统计 法、择优比较法、绝对比较法、优先关系定序法等【2 1 捌。反模糊化方法主要有最 大隶属度法、中位数法和重心法。规则库中含有用于过程控制的模糊控制规则。 高木广友( t a k a g i ) 和野道夫( s u g e n o ) 指出，模糊控制规则可由三种方法求得： 】基于人的操作经验或控制工程师的知识； 2 基于人的操作控制行为的模糊建模： 3 基于生产过程的模糊建模。 模糊控制的实现方法有两种：一种是查询表格法。根据人工控制经验，通过 模糊逻辑推理将输入输出之间的关系一固定下来，离线输入控制设备( 通常是 单片机、模糊逻辑芯片) 。另一种是解析方法，将输入输出之间的关系以解析式的 形式固定下来，通过编程输入控制设备，实现在线计算：也可以将确定好的解析 式以表格形式输入控制器，后者在线计算量小、影响快，使用更为普遍，通常所 指的实现方式是指这种。 设计模糊逻辑控制器除了要有整套的有效的规则外，还必须得合理的选择模 糊控制器的量化因子和比例因子。大量文献表明，量化因子和比例因子的大小及 两因子之间的大小相对关系，对模糊控制器的性能有极大的影响。 开发人员在设计基本模糊控制器时，通过输入信息，模糊推理，一般都离线 15 东北大学工程硕士学位论文第二章模糊控制器 产生一个控制查询表，一旦对查询表的修正工作完成，就固定了输入信息与输出 控制值之问的函数关系。基本模糊控制器由于蕴含人的逻辑推理，尽管是基于控 制经验，但不可避免包含了主观性，所以基本模糊控制器往往不能全都达到良好 的控制效果。 2 2 2s m i t h f u z z y 控制器( s m i t h - - f u z z yc o n t r o l l e r ) 纯滞后是许多工业控制过程存在的特性，大滞后过程控制一直是公认的控制 难题之一。在传统控制中，解决这难题最有效的途径是s m i t h 预估器。在模糊控 制器中，由于偏差变化定量的反耿了系统输出量在当前时刻的变化趋势和大小， 因此模糊控制器具有一定的纯滞后预报和控制能力，但对于大滞后系统，其控制 效果往往不太理想。针对这一问题，l is h iy o n g 在模糊控制中引入s m i t h 预估环 节，提出s m i t h - - f u z z y 控制系统结构图。 图2 2 s m i t h - - f u z z y 控制系统结构图 f i g22t h es t r u c t u r eo fs m i t h - f u z z yc o n t r o l l e rs y s t e m s m i t h 预估器需要知道系统的精确数学模型，否则会产生较大的控靠4 误差。为 提高模糊控制的自适应能力，刘欣等将模糊控制、自适应控制及s m i t h 预估器的长 处结合在一起，提出模糊自适应s m i t h 预估控制器，采用纯滞后补偿和自调整比例 因子的方法实现烧结窟温度的控制。结果表明模糊自适应s m i t h 控制器具有较强的 自适应能力，可实现时变快、大纯滞后工业过程的控制。 2 2 。3 自组织模糊逻辑控制器( s e l f - - o r g a n i z i n gf u z z yc o n t r o l l e r ) 由于在采用启发式模糊控制规则实现模糊控制时，以隐含的假设过程不会超 出操作者的经验范围，从而使模糊控制器仅限于操作者的经验下运行，这样就使 1 6 东北大学2 r _ 程硕士学位论文第二章模糊控制器 得模糊控制器不具有适应过程持续变化的能力。早在1 9 7 9 年，m a m d a n i 和p r o