水位控制系统模糊控制器的设计与仿真

水位控制系统模糊控制器的设计与仿真摘 要由于常规PID控制器的简单、鲁棒性强，被广泛用于过程控制，但常规PID不能根据现场的情况进行在线自整定，常规PID控制的非线性系统，往往不能得到更好的控制效果。基于知识和不依赖于精确的数学模型化解决这个问题的模糊控制带来了新的思路，在许多工业应用，取得了良好的成果，但模糊控制进入稳态后存在一定的静态误差。模糊控制器和常规PID控制器结合应用于液位控制系统，具有一定的实用价值。本文以双容水箱液位控制系统为对象，先讨论最普遍的研究方法串级控制，并在 A3000 过程控制系统上实现双水箱液 位串级控制系统，其次，在实验的基础上推导双容水箱的数学模型，由于双容水 箱是一个典型的非线性时变多变量耦合系统，用常规的控制手段很难实现理想的 控制效果。因此，引入模糊控制技术，将模糊控制与传统的 PID 控制结合，设计 出模糊 PID 控制器，并进行 Simulink 仿真。在对MATLAB软件进行介绍的基础上，通过SIMULINK水位模糊PID控制系统的仿真和分析,研究表明，水位控制系统基于模糊控制，过渡时间短，超调量小，抗干扰能力强，从而改善控制过程的动态，稳态性能，控制优于常规PID控制。具有良好的应用前景。关键词：MATLAB, SIMULINK, 模糊控制,PID 控制,仿真第 I 页 共 II 页Water Level Control System Design and Simulation of Fuzzy ControllerAbstractBecause conventional PID controller is simple and robust, is widely used for process control, but conventional PID can not according to the scene for online self-tuning, conventional PID control for nonlinear systems, often can not get better control effect. Based on knowledge and not dependent on the accurate mathematical model of fuzzy control to solve this problem brought new ideas, in many industrial applications, and achieved good results, but fuzzy control into the steady state there is a certain static error. Fuzzy controller and conventional PID controller combines applied level control system has a certain practical value. In this paper, dual tank water level control system for the object, first discuss the most common methods - cascade control, and process control systems in the A3000 dual tank level cascade control system, and secondly, on the basis of the experimental derivation the mathematical model of dual-tank, due to double-tank is a typical nonlinear time-varying multivariable coupling system, using conventional means of control is difficult to achieve the desired control effect. Therefore, the introduction of fuzzy control technology, the fuzzy control and PID control combines traditional design the fuzzy PID controller and make Simulink simulation. Introduced in the MATLAB software, based on the water level through SIMULINK fuzzy PID control system simulation and analysis, research shows that the water level control system based on fuzzy control, the transition time is short, small overshoot, anti-interference ability, thus improving control process dynamic, steady-state performance, control is superior to conventional PID control. Has good application prospects.Keywords: MATLAB, SIMULINK, fuzzy control, PID control, simulation第 I 页 共 II 页目 录1 绪论.11.1 研究背景及意义.11.1.1 选题背景.11.1.2 研究意义.21.2 本文的主要研究内容.32 串级控制系统.42.1 串级控制系统的特点.42.2 串级控制系统的设计原则.42.2.1 主、副变量的选择与主、副回路的设计.42.2.2 调节规律.52.3 双水箱液位串级控制系统设计分析.62.4 双水箱液位串级控制系统在A3000 上的实现.72.4.1 原理分析.72.4.2 主、副控制器正反作用的确定.72.5 双水箱液位串级控制系统的投运和整定.82.5.1 双水箱液位串级控制系统的投运.82.5.2 控制器参数整定.93 模糊控制理论基础.113.1 双容水箱液位控制系统的数学建模.113.2 模糊自动控制的基本思想.123.3 模糊控制特点.143.4 模糊控制系统的组成.153.5 模糊控制系统的设计.163.5.1 模糊控制器的设计原则.163.5.2 模糊控制器的常规设计方法.173.5.3 模糊控制器组成.183.6 模糊控制与PID 算法的结合.204 双容水箱液位控制系统的仿真研究.23第 4 页 共 52 页4.1 MATLAB 简介.234.1.1 模糊逻辑工具箱.234.1.2 SIMULINK 工具箱.234.1.3 MATLAB 在模糊控制仿真中的应用.234.2 模糊PID 双容水箱液位控制的仿真.244.2.1 模糊控制器的simulink 仿真.244.2.2 双容水箱液位控制的模糊PID 仿真.374.3 对比与结论.375 结论与展望.395.1 研究工作总结.395.2 展望.40参 考 文 献.41致 谢.43第 5 页 共 52 页水位控制系统模糊控制器的设计与仿真1 绪 论1.1 研究背景及意义1.1.1 选题背景过程控制是石油，化工，冶金等工业部门控制的重要手段，它使用各种检查测量和控制仪器，实现生产过程自动检测和控制。核心方面是调整单元，它可以使用各种各样的控制算法，PID 算法是比较常用的。 PID 控制器早在 20 世纪 30年代后期已经出现，经过五十多年的不断提升，发展，由模拟 PID 控制器向数字PID 控制器转变。常规 PID 控制器结构简单，各种控制器的参数(如 K p 、 Ti 和Td )具有物理意义明确，易于调整，有鲁棒性和可靠性的优点，可以建立精确的数学确定性模型控制系统控制。但随着现代科技的快速发展，社会科学各个领域的自动化控制系统的控制精度，响应速度，系统稳定性，适应性的要求越来越高，所研究的系统也越来越复杂。由于一些原因，如控制对象或过程的非线性，时变性，多参数之间的强耦合，较大的随机干扰机理复杂的过程，各种现场测量的不确定性和不完美的装置，它是难以建立被控对象的精确模型。这时虽然常规 PID 控制器技术可以解决一些问题，但是范围有限，且控制性能不佳，与此相反一个有经验的操作人员进行手动控制却可以得到令人满意的效果。因为人脑的重要特点之一就是有能力对模糊事物进行识别与判决，看起来似乎不确切的模糊手段常常可以达到精确的目的。操作人员是通过不断学习、积累操作经验来实现对被控对象进行控制的，这些经验包括对被控对象特征的了解、在各种情况下相应的控制策略以及性能指标判据。人的经验信息通常是以自然语言的形式表达的，其特点是定性的描述，所以具有模糊性。由于这种特性使得人们无法用现有的定量控制理论对这些信息进行处理，需要探索出新的理论与方法。在过去的几十年里，以模糊集合理论为基础发展起来的模糊控制已经为将人 的控制经验及推理过程纳入到自动控制策略中提供了一条简捷的途径。所谓模糊 控制，既不是指控制对象是模糊的，也不是指控制器是不精确的，它是指第 6 页 共 52 页在表示知识、概念上的模糊性。模糊控制基于隶属函数和模糊合成规则等思想上，巧妙地综合了人们的知觉经验，实现了在经典控制理论和现代控制理论不太凑效的自动化控制。由于模糊控制技术具有不依拉被控对象的精确数学模型，设计简单便于应用，抗干扰能力强，响应速度快，易于控制和掌握，对系统参数的变化有较强的鲁棒性等优点，因此从诞生以来到现在的几十年来发展比较迅速尤其是最近十年来模糊控制在应用领域取得了辉煌的成果 1。1.1.2 研究意义随着工业生产的飞速发展，人们对生产过程的自动化控制水平、工业产品和 服务产品质量的要求也越来越高。每一个先进、实用控制算法和监测算法的出现 都对工业生产具有积极有效的推动作用。然而，当前的学术研究成果与实际生产 应用技术水平并不是同步的， 通常情况下实际生产中大规模应用的算法要比理论 方面的研究滞后几年，甚至有的时候这种滞后相差几十年。这是目前控制领域所 面临的最大问题，究其根源主要在于理论研究尚缺乏实际背景的支持，一旦应用 于现场就会遇到各种各样的实际问题，制约了其应用。因而，在目前尚不具有在实验室中重现真实工业过程条件的今天，开发经济实 用且具有典型对象特性的实验装置无疑是一条探索将理论成果快速转换为实际应 用技术的捷径。多容器流程系统是具有纯滞后的非线性系统，是过程控制中的一种 典型的控制对象，在实际生产中有着非常广泛的应用背景。用经典控制方法和常规 仪表控制这类过程时，常因系统的多输入多输出关系以及系统的内部关联而使系统 构成十分复杂，会明显地降低控制系统的调节品质， 在耦合严重的情况时会使各个系统均无法投入运行。双容水箱液位控制系统是模拟多容器流程系统的多输入多输 出、大迟延、非线性、藕合系统， 它的液位控制算法的研究对实际的工程应用有着 非常重要的意义。工业生产过程控制中的被控对象往往是多输入多输出系统，回路 之间存在着耦合的现象。即系统的某一个输入影响到系统的多个输出，或者系统的 某一个输出受到多个系统输入的影响。 。有时对该多变量系统进行解耦能够获得满意 的控制效果。双容水箱实验装置模拟了工业现场多种典型的非线性时变多耦合系 统， 用常规的控制手段往往很难实现理想的控制效果 ，因此对其控制算法进行研究就有非常重要的实际 2。1.2 本文的主要研究内容第 7 页 共 52 页本文将以双容水箱为研究对象，先在 A3000 过程控制系统上实现双水箱液串级控制系统，再以模糊控制理论为背景，以 MATLAB 软件为工具，通过对水箱液位的模糊控制仿真实验，研究模糊控制理论，以及模糊控制与 PID 控制理论的结合在实验室中的应用。第 8 页 共 52 页2 串级控制系统2.1 串级控制系统的特点串级控制系统副调节器具有“粗调”的作用，主调节器具有“细调”的作用， 从而使控制品质得到进一步提高。串级控制系统是改善和提高控制品质的一种极为 有效的控制方案。它与单回路反馈控制系统比较，由于在系统结构上多了一个副回 路，所以具有以下一些特点：1.改善了过程的动态特性串级控制系统比单回路控制系统在结构上多了一个副回路。它的容量滞后减少了，过程的动态特性得到改善，使系统的响应加快，控制更为及时。2.提高了系统工作频率串级系统由于存在一个副回路，改善了过程特性，等效过程的时间常数减小了，从而提高了系统的工作频率，使振荡周期缩短，改善了系统的控制质量。3.具有较强的抗扰动能力在串级控制系统中，主、副调节器放大系数的乘积愈大，则系统的抗扰动能力愈强，控制质量愈好。串级控制系统由于存在副回路，只要扰动由副回路引入，不等它影响到主参数，副回路立即进行调节，这样，该扰动对主参数的影响就会大大地减小，从而提高了主参数控制质量，所以说串级控制系统具有较强抗扰动能力。4.具有一定的自适应能力串级控制系统，就其主回路来看是一个定值控制系统，而副回路则是一个随动系统，主调节器的输出能按照负荷和操作条件的变化而变化，从而不断改变副调节器的给定值，使副回路调节器的给定值适应负荷并随操作条件而变化，即具有一定的自适应能 3。2.2 串级控制系统的设计原则第 9 页 共 52 页2.2.1 主、副变量的选择与主、副回路的设计1.主变量的选择：串级控制系统的主变量，就是整个系统的被控变量，它的选择原则具体如下：（1）用质量指标作为被控变量是最直接和最有效的，在条件许可时，可选它作为主变量。（2）当不能选用质量指标作为主变量时，应选择一个与产品质量有单值对应关系的变量作为主变量。（3）当被表征的质量指标发生变化时，所选择的主变量必须具有足够的变化灵敏度。（4）选择主变量时，也必考虑到工艺过程的合理性和有否可供选用的测量变送仪表。2.副变量的选择和副回路的设计：副回路的设计，归根到底，是合理地选择副回路的操纵变量。副回路的操纵变量也就是整个串级控制系统的操纵变量，可按单回路控制系统中操作变量选择的原则进行。所选择的操作变量必须是使系统操作变量至主变量的通道有足够大的静态放大系数，亦即相应的副对象，主对象的静态放大系数都应足够大，以保证调节通道有足够大的控制灵敏度，同时还必须考虑生产上的经济性和工艺上的合理性等。一般情况下，将这个系统设计成单回路控制时的操纵变量，也就是将此系统设计成串级控制系统时的操纵变量。串级控制系统设计的成败关键在于副变量的选择。因为副变量一旦确定，副回 路及串级控制系统的方案即可确定 4。2.2.2 调节规律串级控制系统中，主、副调节规律的选择，应根据对象的不同特点，以及具体的品质要求，予以不同的考虑。一般在定值控制的串级控制系统中，主变量是工艺第 10 页 共 52 页操作的重要指标，希望受干扰后的波动小和不存在余差；副变量的引入是为了提高和保证主变量的质量，而副变量本身，除在特殊场合下要求波动小和无余差外，一般没有严格要求，允许在一定范围内波动。1.主变量不允许有余差时：不管干扰作用于主对象或副对象，只要选择主调节器具积分作用，都可实现无余差。2.副变量不希望有余差时：这是指要求副变量能快而准的跟随主调节器的输出变化。这时副调节器应采用具有积分作用PI调节规律。3.对主变量要求不高，希望整个系统能够快速反应的场合：此时的主要矛盾是解决“快”的问题，因此副调节器可采用纯比例调节规律。第 11 页 共 52 页4.对主、副变量控制要求都高的场合：这种情况出现在必须严格控制某个质量指标的工艺过程中。主、副调节器都可选择比例积分调节规律，主调节器若选用比例积分微分调节规律更合适。主、副调节器的正、反作用方向，也是系统实施中的一个重要问题。副回路中调节阀气开、气关方向的确定，依据单回路控制系统中决定调节阀气开、气关的原则进行。调节阀的方向决定后，副调节器的正反作用可根据使副回路成为负反馈的要求确定。副调节器决定后，就可把整个副回路看成一个环节，然后再根据负反馈原则决定主调节器的正反作用方向。通过以上分析，对于液位串级控制系统，应该以下水箱液位为主变量，以中水箱液位为副变量。2.3 双水箱液位串级控制系统设计分析本设计的串级控制部分的原理图如2.1所示:第 12 页 共 52 页图 2.1 双水箱液位串级控制原理图图2.2 双水箱液位串级控制方框图根据双水箱液位串级控制原理图画出液位串级控制系统方框图如图2.2从串级系统方框图可以看出，该系统有两个环路：一个内环和一个外环。习惯上称内环为副环，外环为主环。处于副环内的控制器、对象和变送器分别称副控制器、副对象、和副变送器。副对象的输出称副被控变量，简称副变量。处于主环内的控制器、对象和变送器分别称主控制器、主对象和主变送器。主对象的输出称主被控变量，简称主变量。对于本次设计的下水箱液位控制器为主控制器，下水箱液位是主变量，而中水箱液位控制器为副控制器，中水箱液位是副变量。并且主控制器的输出即为副控制器的给定，而副控制器的输出直接送往控制 5。2.4 双水箱液位串级控制系统在A3000 上的实现2.4.1 原理分析本设计以下水箱液位为主控对象，实验以串级控制系统来控制下水箱液位，第 13 页 共 52 页以中水箱液位为副对象，右边水泵直接向中水箱注水，时间常数小、时延小，控制通道短，从而可加快提高响应速度，缩短过渡过程时间，符合副回路选择的超前，快速、反应灵敏等要求。下水箱为主对象，水需要经过中水箱才能进入下水箱，时间常数比较大，时延大。如图所示，设计好下水箱和中水箱串级控制系统。将主调节器的输出送到副调节器的给定，而副调节器的输出控制执行器。2.4.2 主、副控制器正反作用的确定正反作用按先副后主的顺序依次确定：副回路中，由于调节阀放大倍数为正，中水箱液位对象放大倍数为正，副变送器放大倍数也为正，即副环内调节阀、副对象、副变送器的放大倍数的乘积为正，故副控制器选反作用（根据系统开环放大倍 数为负的要求） 。然后，由于下水箱液位对象（主对象）放大倍数为正，副回路是 一随动系统，因此对于副回路可将它视为一个放大倍数为“正”的环节来看待，主变送器放大倍数为正，故主控制器选反作用。副调节器选纯比例控制，主调节器选 用比例积分微分控制。反复调试，使中水箱的液位快速稳定在给定值上，这时给定值应与副反馈值相同。待液位稳定后，通过左边水泵向中水箱小流量注水，加入扰动。若参数比较理想，且扰动较小，经过副回路的及时控制校正，不影响下水箱的液位。如果扰动比 较大或参数并不理想，虽经过副回路的校正，还将影响主回路的液位，此时再由主 回路进一步调节，从而完全克服上述扰动，使液位调回到给定值上。当扰动加在下 水箱时，扰动使液位发生变化，主回路产生校正作用，克服扰动对液位的影响。由于副回路的存在加快了校正作用，使扰动对主回路的液位影响较小 6。2.5 双水箱液位串级控制系统的投运和整定2.5.1 双水箱液位串级控制系统的投运（1）在A3000-FS上，打开手动调节阀JV201、JV205、JV206，调节下水箱闸第 14 页 共 52 页板具有一定开度，其余阀门关闭。（2）按如下操作：中水箱液位（LT102）连到副控制器4-20ma输入端，下水箱液位（LT103）连到主控制器4-20ma输入端，电动调节阀（FV102）连到副控制器4-20ma输出端，主控制器4-20ma输出端连到副控制器的外给定。（3）控制系统上电，启动右边水泵，给中水箱注水。（4）正确设置PID调节器：副调节器：纯比例（P）控制，反作用，自动主调节器：比例积分微分（PID）控制，反作用，自动（5）首先完成投运。投运的步骤是使得主控制器和副控制器的偏差为零。即在手动时通过调节控制器的输出值，使得SP=PV1，MV1=PV2。在这种情况下就可以投运。（6）投运后进行参数的整定。用一步整定法整定串级控制系统（7）待系统稳定后，对系统加扰动信号，通过反复对主调节器参数的调节。 2.5.2 控制器参数整定串级控制系统的方案正确设计后，为使系统运行在最佳状态，必须进行参数整定，其实质是通过改变调节器的PID 参数，来改善系统特性，获得最佳的控制质量。在工程实践中，几种常用的控制器参数的工程整定方法有临界比例度法、衰减曲线法、反应曲线法等几种。采用一步整定法：即先将副控制器的按照经验一次放好，本系统要求小于10%即可，可以选=2.5%，然后再对主控制器，P,I进行整定，主控制器参数整定按单第 15 页 共 52 页回路系统参数整定法进行整定，采用4：1衰减曲线法，将Ti置最大（Ti=2000） ，Td=0，s=100%，然后使s 由大减小，并每改变一次s值时，通过改变给定值给系统施加阶跃干扰，观察过渡过程变化。直至其呈现4：1衰减为止，观察并记录，再按经验公式设置，=0.8s, Ti=0.3Ts,Td=0.1 Ts,放好后再加一次干扰，验证过渡过程是否呈4：1衰减振荡，若不符，调整直到满意。即有阶跃时，系统应该快速将其调节稳定，过程中超调量不应太大，调节时间不应过长。经过调整，最终确定主回路为比例积分微分控制，P值为40，I为20s，D为5s。副回路为比例控制，P值为40。投运后系统的仿真图如下：第 16 页 共 52 页图 2.3 串级控制实验仿真图第 17 页 共 52 页3 模糊控制理论基础模糊自动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一种计算机数字控制。从线性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，而且它已成为目前实现智能控制的一种重要而有效的形式。尤其是模糊控制和神经网络，遗传算法及混浊理论等新学科的相融合，正在显示出其巨大的应用潜力 7。3.1 双容水箱液位控制系统的数学建模双容液位控制系统装置见图3.1，为两个串联单容水槽构成的双容水槽。图中 变量含义： Q=稳态流量， H 1=容器 1 的稳态液位， H 2=容器 2 的稳态液位。在水流量增量，水槽液位增量及液阻之间，经平衡点线性化后，可以导出如下 关系式： tdhcq2212rtcq1112rhq（3-1）式中，C1 和 C2 为两槽的容量系数；R1 和 R2 为两槽的液阻。联立上式得系 统的开环传递函数： 1212122 SCRSCRsQH(3-2) 设液阻 R1=R2=20，C1=C2=0.003，代入传递函数得：18.036.2sesGz(3-3)第 18 页 共 52 页图3.1 双容水箱液位系统3.2 模糊自动控制的基本思想在自动控制技术之前，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，其次是根据观测结果做出决策，然后手动调整输入，操作供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。这三个步骤分别是由工人的眼脑手来完成的。后来，由于科学和技术的进步，人们逐渐采用各种测量装置（如测量仪表，检测装置，传感器等）来代替人的眼，完成对被控制量的观测任务；利用各种控制器（如磁放大器，由直流运算放大器家阻容反馈网络构成的PID调节器等）部分地取代人脑的作用，实现比较，综合被控量与给定量之间的偏差，控制器所给出的输出信号相当于手动控制过程中人脑的决策；使用各种执行机构（主要是电动的，气动的，如伺服电机，气动调节阀等）对被控对象（或生产过程）施加某种控制作用，这就起到了手动控制中手的调整 8。上述由测量装置控制器，被控对象及执行机构组成的自动控制系统，就是人们所熟知的常规负反馈控制系统。如图所示。第 19 页 共 52 页图3.2 模拟PID 控制框图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以奏效。随着计算机尤其是微机的发展和应用，自动控制理论和技术获得了飞跃的发展。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得多输入多输出系统问题，获得了广泛的应用，例如在阿波罗登月舱的姿态控制宇宙飞船和导弹的精密制导以及在工业生产过程等方面得到了成功的运用。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制对象（或生产过程）精确的数学模型，然而，在许多情况下被控对象（或生产过程）的精确数学模型很难建立。例如，有些对象难以用一般的物理和化学方面的规律来描述，有的影响因素很多，而且相互之间又有交叉耦合，使其模型十分复杂，难于求解以至于没有使用价值。还有一些生产过程缺乏适当的测试手段，或者测试装置不能进入被测试区域，致使无法建立过程的数学模型。像建材工业生产中的水泥窖玻璃窖，化工生产中的化学反应过程，轻工生产中的造纸过程，食品工业 生产中的各种发酵过程。还有为数众多的炉类，如炼钢炉的冶炼过程，退火炉温控制过程，工业锅炉的燃烧过程等等。诸如此类的过程的变量多，各种参数有存在不同程度的时变性，且过程具有非线性强耦合等特点，因此建立这一类过程的精确数学模型困难很大，甚至是办不到的。这样一来，对于这类对象或过程就难以进行自动控制。与此相反，对于上述难以自动控制的一些生产过程，有经验的操作人员进行手动控制，却可以收到令人满意的效果。在这样的事实面前，人们又重新研究和考虑人的控制方式有什么特点，能否对于无法构造数学模型的对象让计算机模拟人的思维方式，进行控制决策。控制论的创始人维纳在研究人与外界相互作用的关系时曾指出：“人通过感第 20 页 共 52 页觉感知周围世界，在脑和神经系统中调整后的信息。经过适当的存贮较正归纳 和选择（处理）等过程而进入效应器官反作用于外部世界（输出） ，同时也通过向 运动传感器末梢这类传感器在座应用于中枢神经系统，将性能接受的信息与原存 贮的信息结合在一起，影响并指挥将来的行动。 ”总结人的控制行为，正是遵循反馈及反馈控制的思想。运用微机的程序来实现这些控制规则，微机就起到了控制器的作用。于是，利用微机取代人可以对被控对象进行自动控制。在描述控制规则的条件语句中的一些词，如“较大”“稍小”“偏高” 等都具有一定的模糊性，因此用模糊集合来描述这些模糊条件语句，及组成了所谓的模糊控制器。1974 年英国马丹尼首先设计了模糊控制器，并用于锅炉和蒸汽机的控制，取得了成功。模糊语言控制器模糊控制论模糊自动控制等概念，就从此开始诞生 9。3.3 模糊控制特点模糊控制是建立在人工经验基础上的。对于一个熟悉的操作人员，它并非需 要了解被控对精确的数学模型，而是凭借其丰富的实践经验，采取适当的对策来 巧妙地控制一个复杂过程。最近的短短十多年来发展迅速，这主要归结于模糊控制器的一些明显的特点：1)无需知道被控对象的数学模型 模糊控制是以人对被控系统的控制经验为依据而设计的控制器，故无需知道被控系统的数学模型。这一点对那些变量多，各种参数又存在不同程度的时变性，且具有非线性强耦合等特点一类过程具有很强的适应性。2)是一种反映人类智慧思维的智能控制 模糊控制采用人类思维中的模糊量，如“高”“中”“低”“大”“小”等，控制量由模糊推理导出。这些模糊量和模糊推理是人类通常只能活动的体现。第 21 页 共 52 页3)已被人们接受 模糊控制的核心是控制规则，这些规则是以人类语言表 示的，如“衣服较脏，则投入洗涤剂较多，洗涤时间较长” ，很明显这些规则已被一般人所接受和理解。4)构造容易 用单片机等来构造模糊控制系统，其结构与一般的数字控制 系统无异，模糊控制算法用软件实现。5)鲁棒性好 模糊控制系统无论被控对象是线性的还是非线性的，都能执行有效的控制，具有良好的鲁棒性和适应性 10。3.4 模糊控制系统的组成前面已指出，模糊控制属于计算机数字控制的一种形式。模糊控制系统的组成雷同于一般的数字控制系统，其方框图如图 3.3 所示：图 3.3 模糊控制系统框图模糊控制系统一般可以分为四个组成部分：模糊控制器：实际上是一台微机计算机，根据控制系统的需要，既可选用系统机，又可选用单板机或单片机。输入输出接口装置：模糊控制器通过输入输出接口从被控对象获取数字信号量，并将模糊控制器决策的输出数字信号经过数模变换，将转变为模拟信号， 送给执行机构去控制被控对象。在 I/O 接口装置中，除 A/DD/A 转换外，还包括必要的电平转换电路。广义对象：包括被控对象及执行机构，被控对象可以是线性或非线性的定第 22 页 共 52 页常或时变的，也可以是单变量或多变量的、有时滞或无时滞的以及有强干扰的多种情况。还需指出，被控对象缺乏精确数学模型的情况适宜选择模糊控制，但也不排除较精确的数学模型的被控对象，也可以采用模糊控制方案。传感器：传感器是将被控对象或各种过程的被控量转换为电信号（模拟的或数字的）的一类装置。被控量往往是非电量，如温度、压力、浓度、湿度等。传感器在模糊控制系统中占有十分重要的地位，它的精确往往直接影响整个控制系统的精确。因此，在选择传感器时，应注意选择精度高且稳定性好的传感器 11。3.5 模糊控制系统的设计3.5.1 模糊控制器的设计原则如前所述，模糊逻辑控制是一种利用人的直觉和经验设计的控制系统，与传统控制器设计思想不同，它不需要受控对象的数学解析模型。因此，也没有如经典控制器射进那样有成熟而固定的设计过程和方法。但我们仍然可以总结出以下供参考的原则性设计步 12。（1） 定义输入输出变量首先要决定受控系统有哪些输入的状态必须被监测和哪些输出的控制作用是必需的。例如，水位控制器就必须测量水箱的水位，与给定值相比较可得到误差值，进而决定控制给水阀门的开度的电流信号。由此，模糊水位控制器就必须定义系统的水位为输入量，而把控制给水阀门开度的控制量为输出变量。（2） 定义所有变量的模糊化条件根据受控系统的实际情况，决定输入变量的测量范围和输出变量的控制作用范围，以进一步确定每个变量的语言值及其相对应的隶属度函数。（3） 设计控制规则库这是一个把知识和操作工的经验转换为用语言表达的模糊控制规则的过程。（4） 设计模糊推理结构这一部分可以设计成通用的计算机或单片机上用不同推理算法的软件程序来实现，也可采用专门设计的模糊推理硬件集成电路芯片来实现。（5） 选择精确化策略的方法第 23 页 共 52 页为了得到确切的控制值，就必须对模糊推理获得的模糊输出量进行转换，这个过程称作精确化计算，这实际上是要在一组输出量中找到一个有代表性的值，或者说对推荐的不同输出量进行仲裁判决。3.5.2 模糊控制器的常规设计方法模糊逻辑控制器（Fuzzy Logic Controller ）简称为模糊控制（Fuzzy Controller）,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，而这些控制规则是建立在总结操作员控制经验的基础上的。控制规则的设计是模糊控制器的关键。且大多数模糊逻辑推理方法采用 Mamdani 极大极小推理法。由模糊控制的理论基础和模糊控制器的基本组成可知，要设计一个模糊控制器，通常需将模糊控制器的输入输出变量模糊化。不失一般性，假设模糊控制器的输入量为系统的误差 e 和误差变化 de、输出量为系统控制值 u,则模糊逻辑控制器的工作过程可以描述为：首先将模糊控制器的输入量转化为模糊量供模糊逻辑决策系统用，模糊逻辑决策器根据控制规则决定的模糊关系 R，应用模糊逻辑推理算法得出控制器的模糊输出控制量。最后经精确化计算得到精确的控制值去控制被控 13。常规模糊控制器如下图所示。图 3.4 常规模糊控制器由模糊逻辑推理法可知，对于 n 条模糊控制规则可以得到 n 个输入输出关系 矩阵 R1 ， R2 ， Rn ，从而模糊规则的合成算法可得到系统总的模糊关系矩阵为（3-4）niU1则对于任意系统误差 E i 和系统误差变化 DE j ，其对应的模糊控制器输出 Cij 为第 24 页 共 52 页Cij = (Ei DE j ) o R （3-5）对上式得到的模糊控制量 Cij 再进行精确化计算就可以去直接控制系统对象 了。然而，在实际应用中，由于模糊关系矩阵 R 是一个高阶矩阵，如果对于任何 瞬间的系统误差 Ei 和误差变化 DE j 都可以计算出即时控制输出 Cij ，显然要花费大 量的计算时间。其结果是系统实时控制性能变差，为了克服实时计算量大的缺点，常规模糊控制在实际应用中通常采用的是查表法。查表法的基本思想是通过离线计算区的一个模糊控制表，并将其控制表存放在计算机内存中。当模糊控制器进行工作时，计算机只需直接根据采样得到的误差和误差变化的量化值来找出当前时刻的控制输出量化值。模糊控制表的构成是查表法的设计的关键。它一般包括以下几个步骤：1) 确定模糊控制器的输入、输出变量。 2) 确定各输入、输出变量的变化范围、量化等级和量化因子 Ke ， Kc ， Ku 。 3) 在各输入和输出语言变量的量化域内定义模糊子集。 4) 模糊控制规则的确定。 5) 求模糊控制表。 3.5.3 模糊控制器组成 由图 3.4 可知，模糊控制系统与通常的计算机数字控制系统的主要差别是采 用了模糊控制器。模糊控制器是模糊控制系统的核心,一个模糊控制系统的性能优 劣,主要取决于模糊控制器的结构、所采用的模糊规则、合成推理算法,以及模糊 决策的方法等因素。模糊控制器(FC)也称为模糊逻辑控制器(FLC),由于其所采用 的模糊控制规则是由模糊理论中模糊条件语句来描述的,因此模糊控制器是一种 语言型控制器,故也称为模糊语言控制器 14。图 3.5 是模糊控制器的组成。输入 输出模糊化接口 推理机 解模糊化接口 第 25 页 共 52 页图 3.5 模糊控制器组成图1.模糊化接口(Fuzzy interface)模糊控制器的输入必须通过模糊化才能用于控制输出的求解,因此它实际上是模糊控制器的输入接口。它的主要作用是将真实的确定量输入转换为一个模糊矢量。对于一个模糊输入变量 e 模糊子集通常可以作如下方式划分：e= 负大 NB, 负小 NS, 零 ZO, 正小 PS, 正大 PB e= 负大 NB ,负中 NM ,负小 NS ,零 ZO ,正小 RS ,正中 PM ,正大 PB e= 负大 NB ,负中 NM ,负小 NS ,零负 NZ ,零正 RZ ,正小 ,PS ,正中 PM , 正大 PB 三角形隶属度函数表示：u (e)-12 -10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 68 10 12NB NM NS NZ PZ PS PM PB第 26 页 共 52 页图 3.6 三角形隶属度函数2 知识库(Knowledge BaseKB)由数据库和规则库组成。数据库所存放的是所有输出变量的全部模糊子集的隶属度矢量值，在规则推理的模糊关系方程求解过程中,向推理机提供数据。规则库是用来存放全部模糊控制规则的,在推理时为推理机提供控制规则。规则条数和模糊变量的模糊子集划分有关,划分越细,规则条数越多,但并不代表规则库的准确度越高,规则库的准确性还与专家知识的准确度有关。3 推理与解模糊接口(Inference and Defuzzy-interface)推理是模糊控制器中,根据输入模糊量,由模糊控制规则完成模糊推理来求解模糊关系方程,并获得模糊控制量的功能部分。在模糊控制中,考虑到推理时间,通常采用运算较简单的推理方法。最基本的有Zadeh近似推理,它包含有正向推理和逆向推理两类。正向推理常被用于模糊控制中,而逆向推理一般用于知识工程学领域的专家系统中。推理结果的获得,表示模糊控制的规则推理功能已经完成，但是就所获得的结果仍是千模糊矢量,不能直接用来作为控制量,还必须作一次转换,求得清晰的控制量输出,即为解模糊。通常把输出端具有转换功能作用的部分称为解模 糊接口 18。3.6 模糊控制与 PID 算法的结合随着控制理论的迅速发展，在工业过程控制中先后出现了许多先进的控制算法，然而，PID 类型的控制技术仍然占有主导地位。这是因为PID 控制具有结构简单、容易实现、稳态精度高等特点，且 PID 算法原理简明，理论分析体系完整，为广大控制工程师所熟悉。 但是传统 PID 控制是基于准确模型的，且系统特性变化与控制量之间是线性映射 关系。若采用常规 PID 控制器，以一组固定不变第 27 页 共 52 页的 PID 参数去适应那些控制系统，显然难以获得满意的控制效果，因此 PID 控制在解决大时滞、参数变化大和模糊不确 定性的过程控制问题时无法获得良好的静态和动态性能。基于知识和不依赖对象 模型的智能控制为解决这类问题提供了新的思路，成为目前解决传统过程控制局 限问题，提高过程控制质量的重要途经。模糊控制是智能控制研究中最为活跃而又富有成果的领域，涌现出众多新的 模糊控制技术方法并得以广泛应用。由于在存在“不相容原理”的情况下，模糊 逻辑对于问题的描述能在准确和简明之间取得平衡，使其具有实际意义，因此模 糊控制理论的研究和应用在现代自动控制领域中有着重要的地位和意义。模糊控 制不需要精确的数学模型，因而是解决不确定性系统控制的一种有效途径。此外，模糊逻辑是柔性的，对于给定的系统很容易处理以及直接增加新的功能，易于与 传统的控制技术相结合。但是，单纯的模糊控制也存在精度不高、易产生极限环振荡等问题。从上述模糊控制和 PID 控制各自的优势和局限性可以看出，如果把 传统线性 PID 和模糊控制结合起来，取长补短，可使系统的控制性能得到提高， 是一种很实用的控制方法。因此，在模糊控制的研究中，模糊 PID 控制技术演了 十分重要的角色，并且仍将成为未来研究与应用的重点技术之一。从传统与现代 控制技术应用的发展历史来看，虽然未来的控制技术应用领域会越来越宽广，被控对象可以是越来越复杂，相应的控制技术也会变得越来越精巧，但是，以 PID 为原理的各种控制器将