电阻炉高精度温度控制.doc

学号：24052424372毕业设计题 目：电阻炉高精度温度控制技术研究作 者潘超届 别2009系 别机电系专 业电子信息工程指导老师刘靖职 称博士完成时间2009.05摘 要本文介绍了电阻炉温度控制的原理，完成了电阻炉控制系统的数学建模，设计了一种自整定FUZZY一PID双模控制器，确定了双模复合控制算法，编写了相关软件对该模型的功能进行测试。该系统将模糊控制和PID控制有机结合。基本思想是：大误差时，系统采用模糊控制；小误差时，系统切换到PID控制。仿真结果表明，对于一阶纯滞后系统，该控制算法具有结构简单、动态响应速度快、稳态精度高、鲁棒性强的特点。并且，由于采用了继电自整定法，PID的三个参数能够实现自动整定，避免了人工整定的麻烦，实现了最佳控制。实验结果表明，在经过初启动时的短时间过渡过程后，全程的控温精度为士3摄氏度，在加热元件所能达到的最大升温速率下，系统升温速率任意可调;在不比自然降温快时，降温速率任意可调。相信经过进一步的完善后，系统将会取得很好的经济效益。关键词:电阻炉;模糊控制;PID控制;温度控制AbstractIn this paper, temperature-controlled resistance furnace principle, the completion of the resistance furnace control system for mathematical modeling, the design of a self-tuning PID of a dual-mode controller FUZZY identified dual-mode hybrid control algorithms, the preparation of the relevant software to the model functions for testing. The system of fuzzy control and PID control of the organic integration. The basic idea is: big error, the system uses a fuzzy control; small error, the system switch to PID control. The simulation results show that for the first-order time delay system, the control algorithm is simple, fast dynamic response, steady-state and high precision, the characteristics of robustness. In addition, due to the fixed relay self-tuning, PID parameters can be achieved in three auto-tuning to avoid the trouble of people will be neat, to achieve the best control. The experimental results show that After a short period of time when starting the beginning of the transition process, the whole accuracy of the temperature 3 degrees Celsius with disabilities, in the heating elements can achieve the maximum heating rate, the system of arbitrary adjustable heating rate; in faster than natural cooling, the cooling rate arbitrary adjustable.Believe that, after further improvement of the system will be the economic benefits of goodKey words: The electric sintering furnace;Fuzzy control;PID control; Self-tuning FUZZY一PID multiple control Temperature control目 录第一章绪 论.1第二章 电阻炉温度控制系统原理.72.1电阻炉温度控制系统原理.72.2控制系统中的晶闸管技术.72.3控制对象的数学建模.9第三章 电阻炉的参数继电自整定PID控制.113.1 PID控制技术简介.113.2 PID参数继电自整定方法.123.2.1 PID参数继电自整定原理.123.2.2 继电特性参数的确定.143.3ITAE最佳传递函数.15第四章 电阻炉的模糊控制.164.1常规模糊控制的基本原理.164.2常规模糊控制系统的性能分析.214.3自整定Fuzzy-PID双模复合控制器.234.4不同控制器的仿真比较.24第五章电阻炉温度控制系统软件设计.265.1人机界面的设计.265.2主控制程序的设计.265.3实验结果.32第六章 全文总结.35参考文献.361 绪论电阻烧结炉(简称电阻炉)是一种按时间进行加热的设备。当前阶段，实验室人员根据材料的烧成温度来调节电阻炉的输入电压以实现对电阻炉的温度控制，一般的有两种方法:第一种就是手动调压法;此种方法在当今试验室中比较普遍，这种方法的缺点是控制过程中必须有试验人员在场，浪费人力资源，控制精度依赖于试验者的调节，控制精度不高。第二种控制方法在主回路中采取双向可控硅装置，并结合一些简单的仪表，使得保温阶段能够自动保温，但其升温过程还是依赖于试验者的调节，并不能精确的按照给定的升降温速度来调节。总之，我国的电阻炉的控制设备的现状不容乐观。目前国内的一些生产企业和研究机构主要开发一些大型微机控制系统，中小型的控制系统很少见。这方面的缺口较大，市场前景看好。因此，本课题研究有关控制理论及算法，编制基于智能化的控温程序，配以相应的硬件装置，使得高温电阻炉按照预先给定的升温保温曲线加热，达到提高控制精度、实现烧结自动化的目的。电阻炉温度控制具有升温单向性、大惯性、大滞后的特点。其升温单向性是由于电阻炉的升温保温是依靠电阻丝加热，降温则是依靠环境自然冷却，当其温度一但超调，就无法用控制手段使其降温。准确而有效的控制温度是优质、高产、低耗和安全尘产的重要条件。控制温度的算法较多，主要有位式调竹、PID控制、模糊控制、神经网络控制等。（1）PID控制技术及其发展PID控制适应性好，能满足相当多的工业控制对象，是目前在过程控制中应用得最为主要的一种控制方法。然而，它基于反馈原理，对于滞后大的过程。另一方面，PTD控制算法要预先建立控制对象的数学模型。但是，生产过程中工况的改变、负荷的波动以及多扰动，非线性等因素引入的各种不确定扰动往往是随机的，它们对系统动态特性的影响很难归并到模型中。在传统的电阻炉温度控制过程中，电阻炉老化、电阻炉中热电偶的粗细等一些不确定因素的干扰，使得基于固定参数的PID控制的精度大大降低，原因是PID的三个参数随着各种因素的变化，已不再适合该控制对象。目前,大多数工业过程都采用PID调节器来控制,一个大型工业对象可能有上百个这样的调节器,为了选择,安装和操作这些调节器要有许多仪表工程师和工业装置的专门人员参与。如果在调节这些参数时，它们之间的影响甚少，便可采用手动的整定方法，但是，对于比较复杂的调节器，就不大可能采用手动的整定方法，整定这类复杂的调节器的传统方法是进行建模或辨识，再设计调节器，这种方法既费时又昂贵，为了较好地解决对象特性与模型之间出现大范围显著变化时，系统仍能自动地保持在接近某种意义下的最优运动状态这个问题，新的设计思想 自整定控制的设计思想应运而生。其中，自动整定PID调节器的具体方法特别有吸引力。如果把普通调节器视为过程操作员操纵的自动化，则自动整定可视为第二级自动化，它把仪表工程师的作用自动化了。尽管自动整定主要用于简单的调节器，但是它对更复杂的调节器也是有益的。自整定PID的具体方法有很多种。通常,PID的整定以一个试验为基础，试验时要加入阶跃或脉冲，这样的试验信号也可采用固有的扰动信号作为试验信号，调节器参数可依据整定PID控制器的标准法则通过试验加以确定。在试验中利用继电反馈可得到一类特定的自整定器，这时由所得到的极限环振荡特性可获得有关过程的动力学信息。PID参数的继电自整定思想由此可以找到理论根据。基于继电反馈方法所需的试验是在闭环条件下完成的，所以，它对扰动不灵敏。在本文温度控制系统中，PID控制器参数的整定即采用继电自整定法。（2） 模糊控制技术12模糊控制实际上是一种基于知识的无模控制方法，模糊动态系统建模和分析的基本思想是用具有算法结构的语言模型对不确定、大惯性、参数飘逸大，并且高度复杂的动态系统进行足够准确的定性描述。然而，单纯的模糊控制也存在着一定的缺陷:A 精度不太高。这主要是由于模糊控制表的量化等级有限而造成的，通过增加量化等级数目虽可提高精度，但查询表将过于庞大，须占用较大空间，使运算时间增加。B 自适应能力有限。由于量化因子和比例因子是固定的，当对象参数随环境的变迁而变化时，它不能对自己的控制规则进行有效地调整，从而使其良好的性能不能得到充分地发挥。C 易产生振荡现象。如果量化因子和比例因子选择不当，都会导致系统振荡。本文在研究PID算法和模糊控制算法的基础上，取长补短，提出了自整定FUZZYPID双模控制算法，其核心是采用PID控制器与模糊控制器并联方式，大偏差时采用模糊控制，小偏差则用自整定PID控制，既提高了控制精度，又消除了极限环振荡，从而使二者的优点得以充分发挥，并且，重要的是PID的三个参数可以自动整定而不需要人工调整，实现了最佳控制。2 电阻炉温度控制系统原理2.1电阻炉温度控制系统原理系统原理框图如图2.1所示:热电偶传来的带有温度信号的毫伏级电压经滤波、放大，送至A/D转换器。这样通过采样和A/D转换，就将所检测的炉温对应的电压信号转换成数字量送入了计算机，在计算机内计算出该电压信号对应的温度值，然后将它与给定的温度值进行比较，计算出偏差，计算机再对偏差按一定的规律进行运算。运算结果通过控制晶闸管在控制周期内的触发角，也就是控制电阻炉的平均功率的大小来达到温度控制的目的。4微型计算机A/D转换过零检测触发器硅钼棒温度检测热电偶晶闸管图2.1 控制系统原理图结合控制系统原理，简单描述电阻炉控制系统的模型，得本系统的简化模型图如图2.2所示:将微型计算机简略为控制器，将触发器、晶闸管和电阻炉归并为对象，略去信号变换部分(A/D 转换器)，进一步简略，可以得到系统框图如图2.3,图中输入信号r为设定温度，输出信号Y为实际温度，e为误差，u为控制信号。从图中可以看出，整个系统的数学模型可分为控制器和对象两部分。A/D转换微型计算机触发器晶闸管电阻炉图2.2 系统简化模型图控制器对象图2.3 系统框图 2.2控制系统中的管晶闸技术本系统所用的执行元件是双向晶闸管元件，它是晶闸管的主要派生元件之一。双向晶闸管的表示符号如图2.4所示:图2.4 双向晶闸管元件的表示符号 双向晶闸管有三个引出端，即Ti, T2, Ga T、和T2是主端，G是门端(亦称控制极)。门极G和主端T2是从一侧引出的，元件的另一侧只有一个引出端。双向晶闸管元件的主端在不同极性下均具有导通和阻断的可能。从理论上讲，都能以正、负门极电流触发。按照门极极性和主端子极性的可能组合，双向晶闸管元件的四种触发方式如表2.1所示:四种 触 发 方式如下:I+触发方式:T:为正，几为负，G相对于乃为正I-触发方式:T，为正，T2为负，G相对于Ti为负III+ 触发方式:T1为负，T2为正，G相对于T2为正III-触发方式:T1为负，T2为正，G相对于T2为负相对于主端子的极性门极端极性+-主端子的极性+- 表2.1 四种触发方式KS型双向晶闸管元件由于结构的关系，采用III+触发方式时所需门极功率相大，所以难以采用III+触发方式进行触发。在实际工作中，只能在I+、I-, III-的两个组合(I+、III-或I-、III-)组中任选一组。本系统采用的是I+、III-组合。欲使双向晶闸管元件中通过交流电流，必须在每半个电流周期对元件进行一次触发。只有在元件中通过的电流大于擎住电流后，才能在去掉触发脉冲后维持元件继续导通;只有当元件中通过的电流下降到维持电流以下时，元件才能关断，并恢复咀断能力:元件过零关断后，必须再次进行触发才能重新导通。控制电阻炉的温度，只需控制发热电流的大小而不必考虑其流向。控温所用晶闸管电路的任务是通过调压来实现交流调功。通常，由晶闸管实现交流调压的途径有两条:一是改变控制周期内电压波形的导通角，称为调相;另一种是波形不变而改变其电压波在控制周期内出现的次数，称为脉冲调功。就触发方式而言，前者为移相触发，后者为过零触发。本系统的双向晶闸管应用电路如下图2.5所示: 图2.5晶闸管应用电路图中RL为负载，亦即加热元件硅铝棒，它基本上是纯电阻特性的。U1为电源电压，Ud为加在负载硅铝棒上的电压，Ug为晶闸管的触发电压，RDS为快速熔断器。从晶闸管开始承受电压到开始导通之间的角度称为触发角，用a表示，从晶闸管导通到过零关断之间的角度称为导通角，用表示，则: =z-a。图中为触发脉冲宽度。改变触发角a的大小，可以改变负载上电压的波形，即改变了负载上电压的有效值，触发角越小，负载上的电压有效值越大，反之，则越小。若电源电压的有效值为Ul，自祸变压器的降压系数为n，则根据上述波形可以求出负载电阻上的电压有效值为: （2.1）这个公式将触发角与负载上的电压联系了起来，负载上的电压有效值U与它在某一时刻所散发的热量Qt的关系： 。r为加热元件的阻值，基本上可视它为常数。设k*u(S)=Qt(S),u是系统的控制器的理论输出，即控制量，而触发角a是控制器的实际输出，因此a和u有如下关系: （2.2）控制器计算出控制量u后，要经上式求出触发角a并输出给触发器触发可控硅。2.3控制对象的数学建模从实际应用中，可以知道电阻炉是一种能自衡的对象，将电阻炉炉膛内的温度作为唯一变量，可以写出它的常微分方程。当电阻炉炉膛温度稳定时，则某一时刻加热元件(本系统采用的是硅铝棒)发出的热量Qt应该等于该时刻炉膛中积累的热量Q1，和通过炉体散失掉的热量Q2之和，即: （2.3）Q1、Q2大致可以用下面两个式子表示: （2.4）式中，c为电阻炉的热容量，TK为炉内温度，t为烧结时间。 （2.5）式中，T0为环境温度，R为电阻炉的热阻。当炉内温度远远大于环境温度时，T0可忽略，于是: （2.6）两边取拉氏变换得： （2.7）由于测量元件的时间滞后，加上电阻炉本身所固有得热惯性，使得控制信号与温度测量值之间存在着一个时滞环节，同时，从图2.3中可以看到，控制器输出的是控制信号u，而u(S)可以设定正比于Qt(s)，即ku(s)-Qt(S),输出y(s)=TK(s)，所以: （2.8）其中，T =R*C，称为对象的时间常数，K=k*R，称为对象的增益。上式(2.8)即是对象的数学模型，设上式为G(S)。图2.3又可以表示为:D(S)G(S) 图2.7系统结构图 D(S)表示控制器的传递函数，图2.7称为系统结构图。线性定常系统的传递函数定义为零初始化条件下，系统输出量的拉式变换与输入量的拉式变换比。D(S)即为控制器的数学模型，也可称为控制算法，它是控制系统的核心。3 电阻炉的参数继电自整定PID控制3.1 PID控制技术简介PID 控制器在工业过程中的应用已经有几十年的历史，无论在模拟调节或数字调节控制中，都得到了广泛的应用，这是因为PID方法有下列特点:1、PID蕴涵了动态控制过程中过去、现在和将来的主要信息，而且配置几乎最优。其中，比例(Proportion)代表了当前的信息，起纠正偏差的作用，使过程反映迅速:微分(Differential)在信号变化时有超前控制作用，代表将来的信息，在过程开始时强迫过程进行，过程结束时减小超调，克服振荡，提高系统的稳定性，加快系统的过渡过程;积分(Integral)代表了过去积累的信息，它能消除静差，改善系统静态特性。此三作用配合得当，可使动态过程快速、平稳、准确，收到良好的控制效果。2、PID控制适应性好，有较强的鲁棒性，几乎在各种工业场合都可得到不同程度的应用。3、PID算法简单明了，形成了完善的设计和参数调整方法，很容易被工程技术人员掌握。4、PID控制根据不同的要求，针对自身的缺陷进行了不少的改进，形成了一系列改进的PID算法，如滤波PID控制和可变增益PID控制算法。PID调节器是一种线性调节器，这种调节器是将偏差的比例、积分、微分通过线性组合构成结构控制量，控制规律如下: (3.1)式中:e(t)调节器输入函数，是给定量与实测量的偏差p(t)调节器输出函数kp比例系数TI积分时间常数TD 微分时间常数将式(3-1)中的积分项用求和式,微分项用增量式来表示，得: （3.2） （3.3）其中t=T采样周期将式(3.2)和(3.3)代入式(3.1)后得： （3.4）这样，便将连续形式的PID微分方程转化成为离散形式的PID差分方程，这样易于计算机进行处理运算。其中: 积分常数 微分常数PID算法由于算法简单、稳定性好，可靠性高等优点，被广泛用于工业控制领域，尤其适用于可建立精确数学模型的线性定常参数系统，但实际工业过程往往具有非线性、时变性、不确定因素等，难以建立精确的数学模型，所以常规PID难以实现有效的控制。3.2 PID参数继电自整定方法3.2.1 PID参数继电自整定原理继电自整定的基本思想是利用系统的继电反馈引起的极限周期振荡来确定系统的临界增益和临界周期，然后采用像Ziegler-Nichols、极点配置等方法来整定PID参数，系统分析的基本方法是描述函数法。在控制系统中设置两种状态:测试状态和调节状态。在测试状态下，由一个继电非线性环节来测试系统的振荡频率和增益，然后，由系统的特征参数计算得到PID控制器的参数:而在调节状态下，用具有整定后参数的PID控制器对系统的动态性能进行调节。如果系统发生变化，则需要重新进入测试状态进行测试，测试完毕后，再回到调节状态进行控制两个状态之间的切换是靠软件来实现的。继电自整定原理图如图3.1所示。系统稳定后，启动自整定程序，闭环中接入带滞环的继电特性，系统产生极限周期振荡。对象的传递函数为，纯滞后时间可以直接从振荡波形中求得，增益K的大小可以由下式计算求出: （3.5）式中Ra为振荡波形的平均值,:为振荡周期。 图3.1 继电自整定原理图继电特性输入用傅立叶级数展开如下: （3.6）则过程输出表示为: （3.7）t=0时: (3.8)同样，t =t2时，有: （3.9）由，可得: （3.10）如果给定满足R=Kh。条件，则继电特性输出波形是对称的，即x1=x2，上式可以简化为: （3.11）从振荡波形中可以求得，K由式(3.5)求得，、Tc和h己知，则对象的惯性时间常数T可用式(3.10)求得。3.2.2 继电特性参数的确定为了在测试状态下能够继电起振，继电特性幅值h和滞环宽度需要系统进入振荡前能够设定，确定它们大小时应考虑下列因素:为以避免切换点的抖动，应大于系统噪声带幅值;振荡应该有一定的幅值，但是必须在允许范围内，振幅是随滞环宽度以及纯滞后时间的增大而增大的，当较小时，振幅将接近于滞环宽度;当对象存在着纯滞后时，振幅还会随着继电特性幅值h的增大而增大。继电特性幅值h的初值按对象允许的输入范围取最大值，振荡过程中自动进行调整。振荡是从某一稳态开始的，继电特性首先使系统输出下降，在下降过程中估计出纯滞后时间的值，在随后的上升过程中，根据上升斜率预估计出振荡幅值，并对继电特性幅值h做相应的调整，这一过程应该在系统输出达到R+值之前完成。振荡的上升过程可以表示为: （3.12）振荡的下降过程可以表示为: （3.13）其中，A1和A2分别为上升和下降方程的初始值。要确定继电特性参数h，须将(3.12)式中的t分别用t2和t2+代替，相除得: （3.14）将(3.13)式中得t分别用t4和t4+代替，并相除得: （3.15）将(3.14)和(3.15)两式相减，由于2a=C0-C1，结果得: （3.16）上式中，a为希望的振荡幅值。在实际编程中，可以利用(3.16)式求出继电特性幅值h的初始高度(上式中的 ,T ,K 可以根据线外飞升曲线获得粗略值，并使系统稳定在设定值附近估计出噪声带)，也可以按对象允许的输入范围最大值作为h的初始值，然后在振荡过程中自动调节。系统投入运行后，参数发生变化时，需要对PID参数重新调节，仍然要进行极限环振荡。如果仍以原来的h值振荡，可能产生两种情况。一种是极限环振荡幅值没有超出允许值;另一种是超出允许范围，这两种情况称之为振荡失败，这时需要重新调整h值，进行新的振荡。3.3 ITAE最佳传递函数由自整定程序得出的是对象数学模型中的参数，下一步要由它按照一定的规律计PID控制器的参数。在系统中，加入PID控制器实质上是起串连校正的作用，它与对象构成一个广义的对象，选择PID参数实质上是使这个广义对象的传递函数的响应能达到预期的性能要求，可以根据多种性能指标来确定广义对象的传递函数。若进一步已知对象的传递函数，就可以确定PID控制器的参数。符合性能指标: 的最佳称为IT传递函数AE最佳传递函数。若已知如式的对象数值，并且PID调节器采用下式: (3.17)式中。由ITAE可得下列关系式: a=0.77902,b=-1.06401 c=1.14311,d=-0.70949 e=0.57137,f=1.03826 由此，就可以由自整定程序所得的结果，求出式(3.17)所示的PID控制器的最佳参数,，将这些参数投入运行，即可以获得较好的控制效果。4 电阻炉的模糊控制4.1常规模糊控制的基本原理模糊控制的基本原理可由图4.1表示，从图中可以看出，模糊控制系统与一般的计算机控制系统在整体结构上并没有什么差别，都是由被控对象、执行机构、过程输入输出通道、控制器等几部分组成，所不同的仅仅是以模糊控制器取代了传统的控制器。在图 4.1所示系统原理图中，由系统输出的实测量和给定值的偏差信号E经过采样、放大和A/D转换后得到一个确定的数字量，这好比是操作人员凭借眼、耳等传感器官得到的精确量，这些量反映到人的大脑里己经不是一个精确量而是一个模糊量了。例如，测量到的温度值本来是一个精确量，但反映在人脑里却成为温度“高”或“低”这样的模糊量了。这一过程实际上是一个精确量的模糊化过程。所以，在模糊自动控制中也应该有体现这一过程的算法或步骤，这就是“模糊量化”的过程，也叫做“模糊化接口”。某一领域里的专家或操作人员将其在长期工作中积累起来的知识或丰富经验贮存在他的大脑中。一旦在实际操作控制时便将获得的信息和自己己有的经验进行比较分析、模糊推理，从而判定应该对被控对象作什么样的调整。因此，在模糊自动控制中必须将操作人员的经验总结成若千条用自然语言描述的控制规则，利用模糊数学工具进行处理，构成一个模糊关系存放在计算机中，叫做“知识库”，这些规则称为模糊控制规则。仿照人脑的模糊推理过程，在模糊自动控制中，也应该确定一个推理法则，以便于在有实时输入时即时作出模糊决策:这些推理法则和模糊关系R一起存放于计算机的存贮器中。尽管在人脑子里进行的是一种模糊推理决策过程，但在用手去执行控制动作时却是一个实实在在的精确量。所以在模糊自动控制中，模糊决策后还必须经过模糊判决以便得到一个确切的控制量通过D/A变换后施加于被控对象上。模糊判决也叫做解模糊或反模糊化。输入量模糊化(模糊化接口)、模糊控制规则(知识库)、模糊决策(推理机)、模糊判决(解模糊接口)等部分构成了一个模糊控制器。如图4.2所示。它是模糊控制系统的核心部分，模糊控制器完成的是一种仿人工智能工作，所以模糊控制系统也是一种智能控制系统，这又是模糊控制与其他智能控制所不同的地方。4.1.1常规模糊控制器的设计模糊控制系统不同于通常的微机控制系统，其主要区别是采用了模糊逻辑控制器。模糊逻辑控制器是模糊控制的核心部分。其结构直接影响控制系统的性能。模糊逻辑控制器简称模糊控制器,因为模糊控制器的控制规则是基于模糊条件语句描述的语言控制规则，所以模糊控制器又称为模糊语言控制器。模糊控制器的设计包括以下几项内容 ：(1)确定模糊控制器的输入变量和输出变量(即控制量);(2)设计模糊控制器的控制规则;(3)进行模糊化和去模糊化处理;(4)选择模糊控制器的输入变量及输出变量的论域并确定模糊控制器的参数;(5)编制模糊控制算法的应用程序;(6)合理选择模糊控制算法的采样时间;A/D模糊控制器D/A执行机构被控对象传感器图4.1 模糊控制原理框图知识库推理机解模糊接口模糊化接口图4.2 模糊控制器结构图4.1.1.1模糊控制器的输入变量和输出变量的确定究竟选择哪些变量作为模糊控制器的信息量，还必须深入研究在手动控制过程中，人如何获取信息、输出控制信息，因为模糊控制器的控制规则归根结蒂还是要模拟人脑的思维决策方式。模糊控制系统往往把一个被控制量(通常是系统输出量)的偏差E和偏差变化EC作为模糊控制器的输入。模糊控制系统中输入量的多少称为维数，只有一个偏差E作为输入量的控制器称为一维模糊控制器，把偏差E和偏差变化率EC作为控制器输入量的称为二维模糊控制器。从理论上讲，模糊控制器的维数越高，控制越精细。但是维数过高，模糊控制规则变得过于复杂，控制算法的实现相当困难。本系统采用二维模糊控制器结沟，即把偏差E及偏差变化EC作为输入量，输出量U为可控硅导通输出的平均电压。4.1.1.2精确量的模糊方法在确定了模糊控制器的输入变量和输出变量之后，就需要对输入量进行采样、量化并模糊化。将精确量转化为模糊量的过程称为模糊化，或称为模糊量化。设偏差E的基本论域为e,e，偏差变化EC的基本论域为ec,ec。各自的模糊集合等级的论域分别为-n,n和-m,m,则其量化因子分别为: 系统的任何偏差e(k)和偏差变化率ec(k)总可以量化为论域-n,n和-m,m上的某一元素。若实测偏差为e(k)，则它必属于下列三种情况之一。1、 （x为某一整数）2、3、对于情况1 ，若，将e(k)量化为x，若，则将e(k)量化为x+1。对于2和3的情况，分别将e(k)量化为-n与n。同理，ec(k)也可以得到量化。对于模糊推理的输出量，取比例因子 (1为其量化等级)，同样可以得量化。以上各语言变量的论域中，输入语言变量E,E C和U的基本论域如下:E: -5.0,5.0 EC:-1.0,1.0U: -4.0,4.0一般来说，人们总是习惯于把事物分成三个等级，如事物的大小可分为大、中、小;运动的速度可分为快、中、慢:年龄的大小可分为老、中、轻。所以一般控制系统中都选用“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、负两个方向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，正大一般用英文字头缩写为:NB, NM, NS，0, PS, PM, PB其中N=Negative, B=Big, M=Middle, S=Small, 0=0, P=Positive.选择较多的词汇描述输入、输出变量，可以使制定控制规则方便，但是控制规则相应变的复杂。选择词汇过少，使得描述变量变得粗糙，导致控制器的性能变坏。一般情况下，都选择上述七个词汇，但是可以根据实际系统的情况需要选择合适个数的语言变量。根据温度调节的特点以及长期以来的经验，E, EC和U的词汇选取如以下情况:E的语言值取:(NB,NM,NS,Z,PS,PM,PBEC的语言值取:NB,NS,NZ,PZ,PS,PBL的语言值取:(NB,NM,NS,Z,PS,PM,PB)论域上究竟取多少个离散点，即n, m和1取多大，并没有严格的规定，但是一般说来，点数越多，论域上模糊子集的定义越细腻，模糊化、模糊推理和解模糊处理也就越细腻，也就是说模糊控制器的控制作用和控制效果就越细腻，精度越高。当论域中的点数取到极端情形即取到无穷多个点时，就相当于连续论域的情况了。但是论域中的点数太大也会带来负作用，这就是处理运算的量加大，数据库的容量加大，因而使计算机有较大的时间和空间上的开销。本系统取:N=6 ， m=5 ， l=7即 E, E C 和U的量化等级分别为:E: -6,-5，-4，-3，-2，-1,0 , 1,2 , 3, 4, 5, 6EC : -5，-4，-3，-2，-1, 0, 1,2 , 3, 4, 5U: -7，-6，-5，-4，-3，-2，-1,0 , 1,2 ,3 ,4 ,5 ,6 ,7 所以，量化因子 量化因子 比例因子量化因子和比例因子均是考虑两个论域变换而引出的，但对于输入变量而言的量化因子确实具有量化效应，而对于输出变量而言的比例因子只起比例作用。确定了以上的几个参数值后，需要进一步确定各量化等级相对于其模糊集的隶属度。一般而言，论域上隶属函数密集度越大，即曲线形状越扁陡，则其分辨率较高，模糊控制系统的灵敏度也较高，其系统的响应结果就越平滑。但是因此模糊控制规则会增加，导致计算时间大大增加。反之。隶属曲线形状变化较缓，则系统响应会不太敏感，并可能导致对于小的输入变化无法及时提供输出控制。所以，在建立隶属函数时，在误差较大的区域采用低分辨率，在误差较小的区域采用较高的分辨率，在误差接近于零的区域选择高的分辨率。根据温度控制特性以及长时间积累的经验，确定了E, EC和U变量不同等级的隶属度值如下表所示:等级E-6-5-4-3-2-10123456PB0000000000.10.40.81PM000000000.20.710.70.2PS00000000.910.70.200Z000000.510.500000NS000.20.710.90000000NM0.20.710.20.200000000PB10.80.40.1000000000 表4-1模糊变量E不同等级的隶属度值等级E-5-4-3-2-1012345PB000000000.20.61PS0000000.10.510.50.1PZ000000.410.4000NZ0000.410.400000NS0.10.510.50.1000000NB10.60.200000000 表4-2模糊变量EC不同等级的隶属度值等级U-6-5-4-3-2-10123456PB0000000000.10.40.81PM000000000.20.710.70.2PS00000000.910.70.200Z000000.510.500000NS000.20.710.90000000NM0.20.710.70.200000000PB10.80.40.1000000000 表4-3模糊变量U不同等级的隶属度值在精确量的模糊化过程中，计算机比较实测值和设定值的大小确定误差e(k)和误差变化ec(k)，再根据量化因子ke和kec，求取e(k)和ec(k)在基本论域上的量化等级，由E和EC的隶属函数计算出各自量化等级对应于各模糊子集的隶属度，找出在该量化等级上与最大隶属度对应的模糊集合，该模糊集合便代表精确量e(k)和ec(k)的模糊化。4.1.1.3模糊控制规则的设计控制规则的设计是设计模糊控制器的关键，模糊控制器的控制规则是基于手动控制策略，而手动控制策略又是人们通过学习、试验以及长期经验积累而逐渐形成的，存储在操作者头脑中的一种技术知识集合。手动控制过程一般是通过对被控对象(过程)的一些观测，操作者再根据己有的经验和技术知识，进行综合分析并做出控制决策，调整加到被控对象的控制作用，从而使系统达到预期的目标。手动控制的作用同自动控制系统中的控制器的作用是基本相同的，所不同的是手动控制决策是算法的数值运算。利用模糊集合理论各语言变量的概念，可以把用语言归纳的手动控制策略上升为数值运算，于是可以采用微机完成这个任务，从而代替人的手动控制，实现所谓的模糊自动控制。利用语言归纳手动控制策略的过程，实际上就是建立模糊控制器的控制规则的过程。手动控制策略一般都可以用条件语句加以描述。根据温度控制操作经验，总结出如下规律IF E = PB AND EC =PB THEN U= PB IF E=NB AND EC=NB THEN U=NB全部规则表如表4-4所示: EUPBPSPZNZNSNBPBPBPBPBPMPSZPMPBPBPMPMPSZPSPBPMPMPSNSZZPMPSPSZNSNMZSZNSNSNSNMNMZMZNSNMNMNBNBZBZNSNMNBNBNB 表4-4 控制规则表4.1.1.4 模糊量的判决模糊控制器的输出是一个模糊集合，它包含控制量的各种信息，但是，被控对象仅能接受一个精确的控制量，这就要进行模糊判决(或称为模糊决策)，把模糊量转化为精确量。把模糊量转化为精确量的过程称为解模糊化，或称为模糊判决。模糊判决有很多种方法，本系统采用加权平均法:以论域中的元素xi作为待判决输出模糊集合的隶属度的加权系数:其中x便是该法的判决结果。比例因子k。与判决结果x之积便是实际加到被控过程上去的控制量。4.2常规模糊控制系统的性能分析模糊控制器的响应速度快、克服滞后的能力强，对被控对象的变化也有较强的适应性，尤其是当被控对象模型很难建立或系统具有非线性、大时滞、时变及强祸合等特性时，它的优越性更为突出。但基本模糊控制器的设计也存在一些有待解决的问题。常观模糊控制器容易导致系统的上升特性不理想，调节时间长甚至产生振荡，稳态误差较大等。产生这些缺点的主要原因是常规的模糊控制器在结构上过于简单，在设计过程中也有许多主观因素，而且一旦模糊控制规则确定就不再变化等。从模糊控制器的结构上看，影响控制器性能的主要环节有模糊规则(包括模糊语言值的选择，各语言值的隶属函数，模糊控制规则的因果关系，模糊规则数量等)、模糊推理和模糊判决方法以及比例因子和量化因子的选择等。如何选取确定采样时间、量化等级、隶属函数、模糊条件语句条数的优化方法;控制规则的修正有无普遍方法;如何规定所使用语言值辞义的定义;如何减少对计算机存储量的要求，减少计算时间等等，都有待人们去进一步探索和完善。本章以上在设计常规模糊控制器的过程中比较详细的探讨了各个环节对控制效果的影响，这里就不再赘述。另外,由于Fuzzy控制器是一种语言控制器，被量化的语言变量值又是分级不连续的，这就决定了模糊控制本质上是一种非线性的离散等级控制(其输入输出特性如图4-3所示)，必然会出现零点极限环振荡现象。模糊控制器本质上是一种PD控制器，由于缺乏积分环节，系统存在稳态误差，所以常规模糊控制系统的稳态性能较差。图4-3 常规控制器输入输出特性在本文的第三章，作者详细的讨论了工业中应用比较广泛的PID算法的特点。PID控制算法对具有非线性、大时滞、时变、强祸合等特性的被控对象，控制效果并不理想。设计出固定参数的线性PID控制器往往难以得到最优的控制效果；虽然针对这种现象在实际应用中又出现了最优PID，非线性PID及自适应PID等控制算法。但是从根本上说，由于对PID参数的寻优是对P, I, D三种控制作用的折中对“干扰抑制整定”和“目标跟踪整定”的折中，其整定出的参数并不是最优的，它受到PID控制规律本身的限制。由于PID控制具有很高的稳态精度将模糊控制器与P工D控制结合起来，扬长避短，即具有模糊控制灵活而适应性强可对付系统非线性特性的优点，又具有PID控制精度高的特点。正好可以发挥它们各自的长处，因此在温度控制系统的设计中引入模糊PID