基于FuzzyPID的烘干炉温度控制系统的设计毕业论文.docx

基于FuzzyPID的烘干炉温度控制系统的设计毕业论文目录摘 要IABSTRACTII第1章 绪论11.1课题研究的目的及意义11.2控制的发展状况21.2.1 国内发展现状21.2.2 国外发展状况21.3 本文的研究内容3第2章 控制理论52.1 PID控制方案52.1.1 PID控制的基本概念52.1.2 PID控制器的优缺点82.2 模糊控制方案92.2.1 模糊控制理论92.2.2模糊控制器设计步骤102.2.3 模糊控制器的优缺点162.3 模糊自整定PID方案172.3.1 模糊自整定PID控制的原理172.3.2 糊自整定PID控制器的设计18第3章 系统硬件电路的设计253.1 系统的总体框图253.2 单片机的选型263.3 传感器的选择273.4 温度采集电路的设计283.5 A/D转换电路的设计293.6 键盘和显示电路的设计313.7 存储器扩展电路的设计343.8 可控硅控制电路的设计353.9 报警电路的设计373.10 电源电路的设计383.11 串口通信电路的设计39第4章 控制系统软件的设计404.1 控制系统的仿真404.1.1 MATLAB7.0以及仿真环境Simulink简介404.1.2 PID控制系统的仿真414.1.3 模糊自整定PID控制系统的仿真424.2 主程序的设计464.3 模糊自适应PID算法484.4 键盘和LED显示程序494.5 串口通信程序52结 论53致 谢54参考文献55附录157附录258IIcontentsABSTRACTIABSTRACT IICHAPTER 1 INTRODUCTION11.1The purpose of subject research and significance11.2The development conditions of the control21.2.1 Domestic development situation21.2.2 Development status abroad21.3 This paper the research content3CHAPTER 2 CONTROL THEORY42.1 PID control scheme42.1.1 The basic concept of PID control42.1.2 PID controller advantages and disadvantages82.2 The fuzzy control scheme92.2.1 Fuzzy control theory92.2.2 Fuzzy controller design steps102.2.3 The advantages and disadvantages of the fuzzy controller162.3 Fuzzy self-tuning PID scheme172.3.1 Fuzzy self-tuning PID control principle172.3.2 Fuzzy self-tuning PID controller design18CHAPTER 3 SYSTEM HARDWARE CIRCUIT DESIGN253.1 The whole system diagram253.2 The selection of the single chip microcomputer263.3 Sensor selection273.4 Temperature acquisition circuit design283.5 A/D conversion circuit design293.6 The keyboard and display circuit design313.7 Memory expansion circuit design343.8 Silicon-controlled rectifier control circuit design353.9 The alarming circuit design373.10 The power circuit design383.11 Serial interface communication circuit design39CHAPTER 4 THE DESIGN OF THE CONTROL SYSTEM SOFTWARE404.1 Control system simulation404.1.1 MATLAB7.0 and simulation environment Simulink profile404.1.2 PID control system simulation414.1.3 Fuzzy self-tuning PID control system simulation424.2 The main program design464.3 The fuzzy adaptive PID algorithm484.4 The keyboard and LED display program494.5 Serial interface communication program52CONCLUSION53THANKS54REFERENCES55APPENDIX157APPENDIX25862第1章 绪论1.1课题研究的目的及意义在工业生产过程中，控制对象各种各样，温度是生产过程和科学实验中普遍而且重要的物理参数之一。目前许多行业都有烘干设备，而在传统烘干炉烘干过程中，烘干炉温度保持恒温，并不利于产品整体的烘干，而为了达到更好的效果，其温度应由低到高逐渐升高，以利于溶剂的充分挥发。而在实际控制过程中，PID 控制器具有原理简单、 使用方便、 稳定可靠、 无静差等优点, 因此在控制理论和技术飞跃发展的今天, 他在工业控制领域仍具有强大的生命力。但在烘干炉控制系统中, 由于电热丝的功率、 通风管气流之间存在非线性和不确定的关系, 再加上外界干扰,很容易使系统失去精确控制。在当控制对象参数发生变化时,传统的 PID 控制必须对参数重新整定,才能重新实现对烘干炉精确稳定的控制，而这正是它的最大缺点1。在实际烘干过程中，由于被加热金属的导热率、装入量以及加热温度和控制元件延时等因素的不同，因此烘干炉本身具有非常大的不确定性。传统控制方法是基于被控对象精确模型的控制方式，缺乏灵活性和应变能力，适于解决线性、时不变等相对简单的控制问题，而实际系统由于存在复杂性、非线性、时变性、不确定性等，无法获得精确的数学模型。在某些复杂的和包含不确定性的控制过程无法用传统的数学模型来描述，即无法解决建模问题。传统的控制任务要求低，对复杂的控制任务难以适应。所以，对于此类复杂性比较大的控制系统，需要采用智能控制系统来进行控制。1.2控制的发展状况1.2.1 国内发展现状在计算机技术日新月异的发展情况下，控制系统得到了长足的进步，而现代控制理论的发展，也为控制系统的升级增加了新的内容。计算机硬件与控制软件的紧密结合必然导致新型的自动控制系统的出现。我国模糊控制理论发展以及研究工作相比国外，开始时间较晚。自1979年开始，我国的模糊控制理论以及研究开始发展。虽然起步较晚，但是发展比较迅速，在模糊控制，模糊集合论，模糊图像处理，模糊模式识别等领域取得了不少有实际意义的成果。在1979年，李玉绶，刘志俊等人用连续数字方法研究了典型模糊控制器的性能。1986年，郁志杰等人用单片机研制专用模糊控制器。1987年，张洪敏和张志敏研制成功我国第一台模糊推理机。随后，在我国不少高校和研究所都成功研制出用于工业控制的模糊控制器。例如，熊秋思等人的气炼机模糊符合控制系统；刘浪舟等人的玻璃窑模糊控制系统；于旭亮的化工过程大滞后系统的模糊控制研究等等。近年来，我国也推出了模糊控制全自动洗衣机，模糊电饭煲，模糊控制自动恒温器等产品，开始进入商业市场，标志着我过模糊技术的应用研究有了飞速的发展。1.2.2 国外发展状况1974年英国罗敦大学教授E.H.Mamdani首先成功地把模糊理论用于锅炉和蒸汽机的控制，这一开拓性的工作标志着模糊控制工程的诞生。1979年英国的I.J.Procyk业和E.H.Mamdani研究了自组织的模糊控制器，它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。自整定模糊控制器的问世，标志着模糊控制器“智能化”程度进一步向高级阶段发展，毫无疑问地证实它归属于“智能控制器”范畴。此外，日本在模糊控制应用方面走在了世界的前列，日本有专门的模糊控制研究所。据日本电气公司（NEC）1991年9月统计，松下、三菱、东芝等公司在空调机、全自动洗衣机、吸尘器等高档家电中普遍应用了模糊控制技术。美国的模糊工程是从美国宇航管理局（NASA）开始的。美国专门从事模糊控制开发的机构是TogaiInfalogc公司，主要从事模糊加速板和软件开发工具的研究。德国西门子公司和通讯电器公司联合研制了模糊166芯片，这种芯片具有三维模糊逻辑功能，可以操纵无人驾驶模型汽车。模糊控制系统主要是模拟人的思维、推理和判断的一种控制方法, 它将人的经验、常识等用自然语言的形式表达出来, 建立一种适用于计算机处理的输入输出过程模型, 是智能控制的一个重要研究领域2。从信息技术的观点来看, 模糊控制是一种基于规则的专家系统。从控制系统技术的观点来看, 模糊控制是一种普遍的非线性特征域控制器。相对传统控制, 包括经典控制理论与现代控制理论。模糊控制能避开对象的数学模型(如状态方程或传递函数等) , 它力图对人们关于某个控制问题的成功与失败和经验进行加工, 总结出知识, 从中提炼出控制规则, 用一系列多维模糊条件语句构造系统的模糊语言变量模型, 应用CRI 等各类模糊推理方法,可以得到适合控制要求的控制量, 可以说模糊控制是一种语言变量的控制。模糊控制虽然已经有不少的研究成果, 而且也被广泛地应用于生产实践中, 但模糊控制的发展历史还不长, 理论上的系统性和完善性、技术上的成熟性和规范性都还是远远不够的, 尤其是模糊控制与其他智能化控制方法相结合的控制方法, 还有待于人们在实践中得到验证和进一步的提高1.3 本文的研究内容基于以上当前各种的温度控制系统的特点，以及烘干炉温度这一物理参数变化缓慢，大惯性和大滞后的特点，要求实时性较好，需要在集中备选方案中选择。本文所做的工作是：1.详细介绍三种不同的控制方案的优缺点，即PID控制，模糊控制，模糊自适应PID三种方案的理论响应速度，超调量，稳态误差等技术要点。2.对比三种控制系统，选择了纯 PID 控制、模糊控制、模糊自适应 PID 控制三种控制方案，运用 Matlab 软件中Simulink仿真部分对它们的控制性能和抗干扰能力进行了仿真比较，选出响应速度快、超调量小、稳态误差小的技术要求的解决方案作为控制器。3.进行电路的硬件系统设计，详细介绍各部分电路图的主要芯片，并要求完成外围电路以及大图的整体设计；实现系统的软件部分，需要画出程序框图，并实现主要部分的源代码。第2章 控制理论2.1 PID控制方案智能控制是指在无人干预的情况下能自主地驱动控制系统实现控制目标的自动控制技术。对于许多复杂的系统，难以建立有效的数学模型，采用常规的控制理论去进行定量计算和分析时，控制效果并不好；采用定量方法与定性方法相结合的控制方式，会得到更好的控制效果。智能控制与传统的或常规的控制有密切的关系,不是相互排斥的。常规控制往往包含在智能控制之中,智能控制也利用常规控制的方法来解决“低级”的控制问题。智能控制方案会解决更具有挑战性的复杂控制问题。它实质上是一种无模型控制方案，即在不需要知道对象精确模型的情况下，通过自身的调节作用，使实际控制效果达到理想的控制效果。2.1.1 PID控制的基本概念PID控制，即比例、积分、微分控制的简称，是目前应用最为广泛的调节器。PID控制器问世至今已有近70年历史，它以其结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便而成为工业控制的主要技术之一。PID 控制器是一种比例、积分、微分并联控制器。PID控制，实际中也有PI和PD控制。PID控制器就是根据系统的误差，利用比例、积分、微分计算出控制量进行控制的。微 分图2-1 PID控制器框图+U(t)+c(t) -e(t)积 分R(t) +比例被控对象下面是三种矫正环节的主要控制作用：（1）比例（P）控制比例控制是一种最简单的控制方式3。其控制器的输出与输入误差信号成比例关系。当仅有比例控制时系统输出存在稳态误差。系统一旦出现了偏差，比例调节立即产生调节作用用以减少偏差。Kp取值大，可以加快调节，减少误差，但若Kp取值过大，则会使系统的稳定性下降，甚至造成系统的不稳定。它的数学表达式为： Kpe(t) （2-1）（2）积分（I）控制能使系统消除稳态误差，提高无差度。若系统存在误差，积分调节就进行，直至无误差，积分调节才停止，此时积分调节输出为一常值。积分作用的强弱取决与积分时间常数Ti，Ti越小，积分作用就越强。反之Ti增大则积分作用变弱。积分项对误差取决于时间的积分，随着时间的增加，积分项会增大。这样，即便误差很小，积分项也会随着时间的增加而加大，它推动控制器的输出增大使稳态误差进一步减小，直到等于零。因此，加入积分调节会使系统稳定性下降，动态响应变慢。数学表达式为： KpTie(t)dt (2-2)（3）微分（D）控制微分作用反映系统偏差信号的变化率，具有预见性，能预见偏差变化的趋势，因此能产生超前的控制作用，在偏差还没有形成之前，已被微分调节作用消除。在微分控制中，控制器的输出与输入误差信号的微分（即误差的变化率）成正比关系。微分部分的作用强弱由微分时间常数 Td 决定。Td 越大，则它抑制 e(t)变化的作用越强；Td 越小，则它反抗 e(t)变化的作用越弱。它对系统的稳定有很大影响。在微分时间选择合适情况下，可以减少超调，减少调节时间。微分作用对噪声干扰有放大作用，因此过强的加微分调节，对系统抗干扰不利。此外，微分反应的是变化率，而当输入没有变化时，微分作用输出为零。数学表达式为： KpTdde(t)dt (2-3)根据上文所述，PID的整体数学模型可由下式表示： Ut=Kpet+1Ti0tetdt+Tdde(t)dt (2-4)其中：u(t)控制器的输出e(t)控制器的输入，它是给定值和被控对象输出值的差，称偏差信号Kp 控制器的比例系数Ti控制器的积分时间Td控制器的微分时间PID控制器是一种经典反馈控制器，它的主要特征是基于精确的系统数学模型的控制.适于解决线性，时不变等相对简单的控制问题。主要包括自整定PID控制、Smith预估控制、大林算法这几种方法。这些方法虽然理论上比较简单，但在实际应用中却能收到很好的控制效果，因而在工业生产实践中获得了广泛的应用。PID 控制器是一个在工业控制应用中常见的反馈回路部件，而且具有算法简单、鲁棒性好和可靠性高等特点。这个控制器把收集到的数据和一个参考值进行比较，然后把这个差别用于计算新的输入值，这个新的输入值的目的是可以让系统的数据达到或者保持在参考值。和其他简单的控制运算不同，PID控制器可以根据历史数据和差别的出现率来调整输入值，这样可以使系统更加准确，更加稳定。可以通过数学的方法证明，在其他控制方法导致系统有稳定误差或过程反复的情况下，一个PID反馈回路却可以保持系统的稳定。PID控制的难点在于如何对控制参数进行整定，以求得到最佳控制效果。Smith预估控制器是一种广泛应用的对纯滞后对象进行补偿的控制方法，实际应用中，表现为给PID控制器并接一个补偿环节，将控制通道传递函数中的纯之后部分与其他部分进行分离，其特点是预先估计出系统在给定信号下的动态特性，然后由预估器进行补偿，尽量使被延迟了的超调量超前反映到调节器，使调节动作提前，从而减少超调量并加速超调过程。若预估模型准确，则能获得较好的控制效果，从而消除纯滞后对系统的不良影响，使系统调节与被控过程无纯滞后时相同，如果预估模型不准确，则效果不会理想。大林算法是由美国IBM公司的Dahlin于1968年针对工业过程控制中的纯滞后特性而提出的一种控制算法.该算法的目标是设计一个合适的数字调节器D(z),使整个系统的闭环传递函数相当于一个带有纯滞后的一阶惯性环节,而且要求闭环系统的纯滞后时间等于被控对象的纯滞后时间.大林算法方法比较简单,只要能设计出合适的且可以物理实现的数字调节器D(z),就能够有效地克服纯滞后的不利影响,因而在工业生产中得到了广泛应用.但它的缺点是设计中存在振铃现象,且与Smith算法一样,需要一个准确的过程数字模型,当模型误差较大时,控制质量将大大恶化,甚至系统会变得不稳定.实际上已有文献证明,只要在Smith预估器中按给定公式设计调节器D伺,则Smith预估器与Dahlin算法是等价的,Dahlin算法可以看作是Smith预估器的一种特殊情况.2.1.2 PID控制器的优缺点作为一个简单有效，用途广泛，使用灵活的控制器，PID控制器已有系列化产品，使用中只需设定三个参数（Kp， Ti和Td）即可4。在很多情况下，并不一定需要全部三个单元，可以取其中的一到两个单元，但比例控制单元是必不可少的。PID 控制的优点主要体现在以下方面：（1）PID控制器原理简单、实现方便，是一种能够满足大多数实际需要的基本控制器。虽然很多工业过程是非线性或时变的，但通过对其简化可以变成基本线性和动态特性不随时间变化的系统，这样PID就可控制了。（2）PID参数较易整定。也就是，PID参数Kp，Ti和Td可以根据过程的动态特性及时整定。如果过程的动态特性变化，例如可能由负载的变化引起系统动态特性变化，PID参数就可以重新整定。控制器适用于多种截然不同的对象，算法在结构上具有较强的鲁棒性。在很多情况下其控制质量对被控对象的结构或参数变化不敏感。PID控制器也有其局限性，具体表现如下：（1）若PID控制器自整定参数是以模型为基础的，为了PID参数的重新整定在线寻找和保持好过程模型是较难的。闭环工作时，要求在过程中插入一个测试信号。这个方法会引起扰动，所以基于模型的PID参数自整定在工业应用不是太好。若自整定是基于控制律的，经常难以把由负载干扰引起的影响和过程动态特性变化引起的影响区分开来，因此受到干扰的影响控制器会产生超调，产生不必要的参数转换。所以常规 PID 控制器无法同时满足跟踪设定值和抑制扰动的不同性能要求。（2）PID在控制非线性、时变、耦合及参数和结构不确定的复杂过程时，工作地不是太好。在处理大时滞、开环不稳定过程等难控对象时，需要通过多个 PID 控制器或与其它控制器的组合，才能得到较好的控制效果。2.2 模糊控制方案2.2.1 模糊控制理论模糊控制方法就是利用模糊数学的基本思想和理论的控制方法。在传统的控制领域里，控制系统动态模式的精确与否是影响控制优劣的最主要关键，系统动态的信息越详细，则越能达到精确控制的目的。然而，对于复杂的系统，由于变量太多，往往难以正确的描述系统的动态，于是工程师便利用各种方法来简化系统动态，以达成控制的目的，但却不尽理想。换言之，传统的控制理论对于明确系统有强而有力的控制能力，但对于过于复杂或难以精确描述的系统，则显得无能为力了。因此便尝试着以模糊数学来处理这些控制问题。模糊控制原理框图如图2-2所示: 模糊控制器（单片机）计算变量模糊量化模糊控制规律模糊推理去模糊化处理定值 被控对象执行机构传感器A/D + - 图2-2 模糊控制原理框图在整个模糊控制理论中，主要包括包括模糊集合论（Fuzzy Set）、模糊逻辑、模糊推理和模糊控制等方面的内容。2.2.2模糊控制器设计步骤对于模糊控制器的设计，并不是利用数学模型来描述被控系统的特性，更多的需要靠专家的经验和知识。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5。模糊控制器的设计分为如下几个步骤：1.确定模糊控制器结构由于模糊控制器的控制规则是根据操作人员的控制经验提出的，而一般操作人员只能观察到被控对象的输出变量和输出变量的变化，或者观察到输出变量和输出变量的总和这两个状态，因此，在模糊控制中，总是选取误差和误差的变化率或误差及误差的和作为它的输入量，而把控制量的变化作为模糊控制器的输出变量，这样就确定了模糊控制器的结构。在一般控制问题上，输入变量有输出误差E与输出误差的变化率EC，而输出变量则为U。其中E、EC、U统称为模糊变量。这时的模糊控制器就类似于一个 PD 控制器，从而有利于保证系统的稳定性，减少响应过程的超调量并减弱系统振荡。下面是常见的两种模糊控制器的结构及其对应的控制规则的类型：（1）模糊 E 为模糊控制器的输入，而以控制量 U 或控制量的变化U 作为模糊控制器的输出。如图2-3所示：输入E模糊控制器输出U图2-3 模糊控制器结构1输入输出U模糊控制器E这是非常基础的一类模糊控制器，其控制规则也比较简单，可用如下模糊条件语句描述其控制规则：If e is A then U is B （或者U is B）If e is C then U is D （或者U is D）其中 A、B、C、D 都是模糊子集该结构模糊控制器的输入6，输出关系可分别用下式表示：U = R(E) U = R(E)其中 R、R都是由控制规则决定的非线性函数关系。（2）误差 E 和误差变化量 EC 作为模糊控制器的输入，而以控制量 U 或控制量的变化U 作为模糊控制器的输出。如图2-4所示：图2-4 模糊控制器结构2模糊控制器输出UE输入EC输入模糊控制器输出UE输入EC输入这是最常用的一类模糊控制器，其控制规则也很简单，可用如下模糊条件语句描述其控制规则：If e is A and ec is B then U is C （或者U is C）其中 A、B、C、D 都是模糊子集。该结构模糊控制器的输入，输出关系可分别用下式表示：U = R(e,ec) U = R(e,ec)其中 R、R都是由控制规则决定的非线性函数关系。2.模糊化即将输入值以适当的比例转换到论域的数值7，按照适合的语言值求该值相对的隶属度。模糊化在处理不确定信息方面具有重要作用。在模糊控制中，观测到的数据常常是清晰量。由于模糊控制器对数据进行处理是基于模糊集合的方法，因此对输入数据进行模糊化处理是必不可少的一步。将输入的精确变量转化成模糊化量，并用相应的模糊集合来表示。模糊化的具体过程如下：（1）首先对这些输入量进行处理，使其变成模糊控制器要求的输入量。例如，常见的情况是计算。(e)=(r)-(y)和ec=de(t)dt，其中： r ( t)表示参考输入，y (t)表示系统输出，e 表示误差，ec 表示误差导数。（2）将上述已经处理过的输入量进行尺度变换，使其变换到各自的论域范围。此处为方便起见，将输出控制量的量化因子一并说明。设 e， ec 和 u 的实际变化范围分别为-e，e -ec ，ec和-u，u，并设 e，ec 和u 的论域分别为:-ni，-ni+l，0，1，ni ( i = 1 , 2 , 3 )则比例因子 k1、k2和量化因子k3由以下几个公式确定： k1= n1em k2= n2em k3= n3em （2-6）此处的功能是将比例变换后的连续值再经四舍五入变为整数值。在模糊控制器中的输入量为 e 和 ec，因此它相当于是非线性的 PD 控制，k1，k2分别是比例项和导数项前面的比例系数8，它们对系统性能有很大影响，要仔细加以选择。k3串联于系统的回路中，它直接影响整个回路的增益，因此 k3也对系统的性能有很大的影响，一般说来，k3选得大，系统反应快。但过大有可能使系统不稳定。（3）将己经变换到论域范围的输入量进行模糊处理，使原先精确的输入量变成模糊量，并用相应的模糊集合来表示。有两种转换方法：一种是在论域上己定义的模糊子集中，找到该点对应最大隶属度的模糊子集，作为此点的模糊量，即合适的语言值；第二种是进行单点模糊，该点处它的隶属度为 1，其余为 0，选择此模糊集。3.确定模糊控制器的输入输出变量、语言值及其隶属度函数确定好模糊控制器的结构之后，模糊控制器的输入语言变量和输出语言变量也就相应地确定了。模糊控制器的规则表现为一组模糊条件语句，在模糊条件语句中描述输入输出变量状态的一些词汇(也称为语言值，如“正大”、“正中”、“负小”等)的集合，称为这些模糊语言变量的词集，它是根据模糊语言的定义，由语法规则生成的语言值的集合。每一个语言值本身就是一个模糊集合。模糊语言名称个数的选取，也可看成是对输入输出空间的模糊分割，模糊分割的个数也决定了最大可能的模糊规则数目。如对于二维单输出模糊控制器，误差及误差微分分割数分别为 7 和 7，则最大可能的模糊规则为 7*7=49 条。选择较多的词汇来描述输入输出变量，即模糊分割数越多，可以使制定控制规则方便和控制更为精确，但控制规则相应变得复杂，加大了模糊控制规则的设计难度。选择过少，则使得描述变量变得粗糙，导致控制性能变差。因此，必须根据系统的控制要求和设计方便综合地选择输入、输出变量分割数。一般来说，一个语言变量选用 210 个语言值较合适，通常都选择“负大”、“负中”、“负小”、“零”、“正小”、“正中”、“正大”等七个词汇，也可以根据实际系统需要选择语言变量的个数。定义一个模糊子集，实际上就是要确定模糊子集的隶属函数的形状。将确定的隶属函数曲线离散化，就得到了有限个点的隶属度，便构成了一个相应的模糊变量的模糊子集。隶属函数可取不同的形状9，如梯形、三角形、高斯形等。因为三角形隶属函数形状简单，计算量较小，并且由于隶属函数形状的差别对模糊控制效果响应较小，故被广泛使用。采用三角形还是其它形状的隶属函数对模糊控制的控制性能影响不大，而各模糊子集的隶属函数对讨论论域的覆盖面积的大小，对控制器的性能影响较大。当隶属度函数较窄瘦时，其分辨率较高，控制灵敏度较高；反之，控制较粗糙，系统较平缓，稳定性好，但动态性能较差。因此，在选择模糊变量的模糊集的隶属函数时，一般在误差较大时采用较低分辨率的模糊集，在误差较小的区域采用较高分辨率的模糊集，当误差接近零时，采用高分辨率的模糊集。4.模糊推理包括数据库与规则库两部分，其中数据库是提供处理模糊数据之相关定义，即上文所说专家经验和知识。而规则库则藉由一群语言控制规则描述控制目标和策略，用于进行模糊推理。在模糊推理系统中，模糊规则以模糊语言的形式描述人类的经验和知识，规则是否正确地反映专家的经验和知识，是否反映对象的特性，直接决定模糊推理系统的性能。因此选取模糊控制规则是设计模糊控制器的核心，它是由设计者根据专家和操作人员的经验和知识，通过大量观察和试验，总结形成一系列模糊条件句，把它们作为模糊控制规则存储起来，用于模糊推理过程中。模糊控制规则的建立主要有四种方法10:基于专家经验和控制工程知识、基于操作人员的实际操作经验，基于过程的模糊模型，基于学习系统。正如前面所说，模糊控制是模仿人的一种控制方法。在模糊控制中，通过用一组语言描述的规则来表示专家的知识，专家知识通常具有如下的形式：if(满足一组条件)then(可以推出一组结论)在 if-then 规则中的前提和结论均是模糊的概念。如“温度偏高，则加入较多的冷却水”，其中“偏高”和“较多”均为模糊量。常常称这样的 if-then 规则为模糊条件句。因此在模糊控制中，模糊控制规则也就是模糊条件句。其中前提为具体应用领域中的条件，结论为要采取的控制行动。if-then 的模糊控制规则为表示控制领域的专家知识提供了方便的工具。对于多输入多输出(MIMO)模糊系统，则有多个前提和多个结论。对于两输入单输出(MISO)系统，模糊控制规则具有如下的形式:R1如果 x 是 A1 and y 是B1则 z 是 C1R2如果 x 是 A2and y 是 B2则 z 是 C2Rn如果 x 是 Annand y 是 Bn则 z 是Cn其中，x，y 和 z 均为语言变量，x 和 y 为输入量，z 为控制量。Ai，Bi和 Ci ( i =1， 2，n)分别是语言变量 x，y，z 在其论域 X，Y，Z 上的语言变量值，所有规则组合在一起就构成了规则库。对于其中一条规则Ri：如果 x 是 Ai and y 是 Bi，则 z 是 Ci其模糊蕴含关系定义为:Ri=Ai and BiCix,y,z=AixandBiyCi(Z) （2-7）其中，“Ai and Bi”是定义在 X Y上的模糊集合AiBi ，Aiand Bi C是定义在X YZ上的模糊蕴含关系。模糊控制中有多种模糊推理类型11，目前模糊蕴含运算采用较多的是 Mamdani 的极大极小值运算规则。推理结果只表示推理过程已经完成，它仍是一个模糊量，必须经过解模糊化和量程转换，把它转换为精确量，才能控制被控对象。 5. 解模糊化通过模糊推理得到的结果是一个模糊集合，但在实际系统中，必须要有一个确定的值才能去控制或者驱动执行机构，通过解模糊化将推论所得到的模糊值转换为明确的控制讯号，用于系统的输入。解模糊化包含以下两部分内容：量程转换和解模糊。（1）解模糊是将模糊量转换成清晰量的过程。主要有三种方法:a 最大隶属度法：选取模糊子集中隶属度最大的元素作为控制输出量，若有多个这样的点，则取平均值12。b 取中位数法：将求出的模糊子集的隶属度函数曲线与横坐标所围成的面积的均分点对应的论域元素作为判决结果。c 加权平均法：对论域中的每个点，以它们对待判决的模糊集的隶属度为加权系数，它类似于重心的计算，所以也称重心法。对于论域为离散的情况则有:z0=i=1nzic(zi)i=1nc(zi) （2-8）（2）量程转换将求得的清晰值 z0，经尺度变换为实际的控制量。变换的方法可以是线性的，也可以是非线性的。若 z0的变化范围为zmin, zmax，实际控制量的变化范围为umin, umax，若采用线性变换则有：=umax+umin2+k(z0-zmax+zmin2) （2-9）其中 k 称为量化因子。2.2.3 模糊控制器的优缺点模糊控制器具有的突出的优点： 1.模糊控制是一种基于规则的控制，它直接采用语言型控制规则，出发点是现场操作人员的控制经验或相关专家的知识，在设计中不需要建立被控对象的精确的数学模型，因而使得控制机理和策略易于接受与理解，设计简单，便于应用。 2.由工业过程的定性认识出发，比较容易建立语言控制规则，因而模糊控制对那些数学模型难以获取，动态特性不易掌握或变化非常显著的对象非常适用。 3.基于模型的控制算法及系统设计方法，由于出发点和性能指标的不同，容易导致较大差异；但一个系统语言控制规则却具有相对的独立性，利用这些控制规律间的模糊连接，容易找到折中的选择，使控制效果优于常规控制器。 4.模糊控制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.模糊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，尤其适合于非线性、时变及纯滞后系统的控制。缺点是：1.模糊控制的设计尚缺乏系统性13，这对复杂系统的控制是难以奏效的。所以如何建立一套系统的模糊控制理论，以解决模糊控制的机理、稳定性分析、系统化设计方法等一系列问题；2.如何获得模糊规则及隶属函数即系统的设计办法，这在目前完全凭经验进行；3.信息简单的模糊处理将导致系统的控制精度降低和动态品质变差。若要提高精度则必然增加量化级数，从而导致规则搜索范围扩大，降低决策速度，甚至不能实时控制；4.保证模糊控制系统的稳定性即如何解决模糊控制中关于稳定性和鲁棒性问题比较困难。2.3 模糊自整定PID方案2.3.1 模糊自整定PID控制的原理由于在控制过程中各种信号量以及评价指标不易定量表示，模糊理论是解决这一问题的有效途径，所以人们运用模糊数学的基本理论方法，把规则的条件、操作用模糊集表示，并把这些模糊控制规则以及有关信息（如评价指标、初始 PID 参数等）作为知识存入计算机知识库中，然后计算机根据控制系统的实际响应情况，运用模糊推理，即可自动实现对 PID 参数的最佳调整，这就是模糊自整定 PID 控制14。2.3.2 糊自整定PID控制器的设计模糊自整定PID结构框图如图2-5所示：ddt常规PID控制器被控对象模糊推理解模糊化模糊化Kp Ki KdEEcr(t)图 2-5 模糊自整定PID结构框图E模糊控制由常规 PID 控制部分和模糊推理两部分组成，模糊推理部分是一个模糊控制器，只不过它的输入是偏差 e 和偏差变化率 ec，输出是Kp， Ki , Kd。PID 参数模糊自整定是找出 PID 三个参数和偏差 e 和偏差变化率 ec 之间的模糊关系，在运行中通过不断检测 e 和 ec，根据模糊控制原理来对 3 个参数进行在线修改，以满足不同e 和 ec 时对控制参数的不同要求，从而使被控对象具有良好的动、静态性能。系统的设计过程主要有以下几个步骤：1.确定系统的输入输出变量。PID 参数的校正部分实质是一个模糊控制器。系统的输入量是设定的温度值，所以这里选择模糊控制器的输入量为温度的偏差 e 和偏差变化率ec，输出量为 PID 参数的修正量Kp， Ki , Kd15。语言变量、基本论域、模糊子集、模糊论域和量化因子如表2-1： 表2-1 Kp， Ki , Kd模糊论域选择各变量的隶属度函数为均匀三角函数，可以 作出各个变量的隶属度函数如图2-6所示：图2-6 E ，ec，Kp， Ki , Kd的隶属度函数根据以上隶属度函数，可得出语言变量赋值表如表2-2所示:表2-2 语言变量赋值表2确定PID参数模糊调整规则找出在不同时刻 PID 三个参数与 e 和 ec 之间的模糊关系，在运行中不断检测 e 和 ec，根据模糊控制表来对三个参数进行在线修改，用来修改PID参数。参数模糊自调整 PID制器就是找出在不同时刻 PID 三个参数与 e 和 ec 之间的模糊关系，在运行中不断检测 e 和 ec，根据模糊控制原理来对三个参数进行在线修改，以满足不同的 e 和 ec 对控制参数的不同的要求，而使被控对象有良好的动、静态性能。从传统的稳定性、响应速度、超调量和稳定精度等各方来来考虑PK ,IK ,DK 的作用如下:(1) 比例系数PK 的作用是加快系统的响应速度，提高系统的调节精度。PK 越大，系统的响应速度越快，系统的调节精度越高，但易产生超调，甚至会导致系统不稳定。PK 取值过小，则会降低调节精度，使响应速度变慢，从而延长调节时间，使系统静态、动态特性变坏。(2) 积分作用系数IK 的作用是消除系统的稳态误差。IK 越大，系统的静态误差消除越快，但IK 过大，在响应过程的初期会产生积分饱和现象，从而引起响应过程的较大超调。若IK 过小，将使系统静态误差难以消除，影响系统的调节精度。(3) 微分作用系数DK 的作用是改善系统的动态特性，其作用主要是在响应过程中抑制偏差向任何方向的变化，对偏差变化进行提前预报。但DK 过大，会使响应过程提前制动，从而延长调节时间，而且会降低系统的抗干扰性能。PID 参数的整定必须考虑到不同时刻三个参数的作用及相互之间的关系。由传统经验得知控制过程对参数PK ,IK ,DK 的自整定要求如下：(1) 当偏差 e 较大时，为了加速系统的响应速度，应取较大的PK ；为了避免由于开始时偏差e的瞬间变大可能出现的微分过饱和而使控制作用超出许可范围，应取较小的DK ；为了防止系统响应出现较大的超调，产生积分饱和，应对积分作用加以限制，通常取IK =0，去掉积分作用。(2) 当 e 和 ec 处于中等大小时，为了使系统响应具有较小的超调，PK 应取小一些，IK 取值适当，DK 的取值对系统影响较大，取值要大小适中，以保证系统的响应速度。(3) 当 e 较小即接近于设定值时，为使系统有良好的稳态性能，应增加PK 和IK 的取值，同时为避免系统在设定值附近出现振荡，并考虑系统的抗干扰性能，DK 的取值相当重要。一般 ec 较小时，DK 取值应该较大些:当 ec 较大时，DK 取值应该较小些。(4) 偏差变化量 ec 的大小表明偏差的变化率， ec 值较大，PK 的取值越小，IK 取值越大。根据上述 PID 参数作用以及在不同的偏差及偏差变化下对 PID 参数的要求，下面分别给出了Kp， Ki , Kd 三个参数自整定的模糊控制规则表,如表2-3，2-4，2-5所示：图2-3 Kp 模糊控制规则表图 2-4 Ki 模糊控制规则表图2-5 Kd模糊控制规则表3.解模糊化使模糊控制输出的模糊值转换为明确的控制讯号，用于系统的输入。模糊推理是不确定性推理方法的一种，其基础是模糊逻辑，推理方法Mamdani 方法和 Sugeno 方法等，采用 Mamdani 方法推理方法进行推理（极大极小值法)。规则如果 Ai且Bi , 那么的模糊关系可以表示为：AiBiCi （2-10）其隶属度函数为：=AAiCBBiC （2-11）将以上三张模糊控制表装入单片机控制系统的存储器中，根据误差 E 与误差变化率 EC查找表中相应的值Ei,ECi。由于模糊控制器输出是一个模糊集合，它无法对精确的模拟或数字系统进行控制。因此，必须进行精确化计算得出此模糊集中最有代表意义的确定值作为系统的输出控制，主要方法有：最大隶属度法、重心法、加权平均法等，本文采用最大隶属度法16。PID 参数的调整量的输入值,也就是模糊控制表对应的数值，根据以上推导方法，可以计算出Kp，Ki，Kd 的模糊控制器的查询表。将计算出模糊控制表装入单片机控制系统的存储器中，根据误差 E 与误差变化率 EC查找表中相应的值Ei,ECi，由此表可以计算出PID需要的三种控制参数的值，求值公式如下： KP=Kp+Ei,ECip (2-12)KD=Kd+Ei,ECid (2-13)KI=Ki+Ei,ECii (2-14)Uk=KPEk+KIj=0kE(j)+KDEk-E(k-1) (2-15)其中，KP，KI，KD是整定参数后需要输出的PID控制器控制参数，而Kp，Ki，Kd是三个参数分别给定的初值，是常量。U(k)为本控制器最终输出的控制量。第3章 系统硬件电路的设计3.1 系统的总体框图系统工作原理，利用热电偶传感器测出烘干炉中的温度，将温度信号转换为电压信号，为了检测烘干炉的温度情况，共有4路温度传感器，用以监测炉内各点温度情况以及控制信号是否出现异常。由于温度变化比较缓慢，利用多路开关元件分别选通 4路电压信号放大后通过ADC0809转换电路，转化成为8位数字信号，转化后的信号送单片机处理，将其中控制信号与设定值进行比较，进行模糊推理并整定PID控制器参数，最后输出值经单片机I/O口驱动光耦，来调节三相电源，控制加热部件，同时，键盘部分可以进行输入设定值，LED显示器可以显示当前平均温度。系统框图如图3-1所示：图3-1 系统总体框图3.2 单片机的选型AT89C52是一个低电压，高性能CMOS 8位单片机，片内含8k bytes的可反复擦写的Flash只读程序存储器和256 bytes的随机存取数据存储器（RAM），器件采用ATMEL公司的高密度、非易失性存储技术生产，兼容标准MCS-51指令系统，片内置通用8位中央处理器和Flash存储单元，AT89C52单片机在电子行业中有着广泛的应用。AT89C52 的 40 条引脚按功能来分，可分为 3 部分，电源及时钟引脚、控制引脚和输入/输出引脚，AT89C52 的全面兼容MCS51指令系统，有M