温度模糊控制器在线控制

1、温度在线模糊控制器设计 温度在线模糊控制器设计自动化专业 815171830（qq）摘 要 本文提出并设计了一种基于OPC技术的在线液位调节模糊控制平台。阐述了采用模糊控制技术的实际意义。详细说明了模糊控制器原理和设计过程。在此基础上以水箱系统为控制对象，采用模糊控制来实现温度恒定。运行结果全都达到2%的稳定误差，满足了系统设计要求。关键词 温度调节；模糊控制；PID控制 Design of the Online Fuzzy Controller for Temperature Automation Specialty HU Shi-jiangAbstract: This paper put

2、forward and designed a kind of online liquid level adjust fuzzy control platform based on the OPC technology. This paper expounds the practical significance of the fuzzy control technology. The principle and design process of fuzzy controller is described in detail. On the basis of the water tank as

3、 the control object, the fuzzy control is used to realize constant temperature. Results all of the stabilization error is 2%, meet the requirement of system design. Key words：temperature adjustment; fuzzy control; PID control目 录1 引言11.1研究背景和意义11.2模糊理论的发展与现状11.3本文研究内容22 程序设计32.1 PID控制原理32.1.1 PID控制原理

4、32.1.2 PID三个参数的调节作用32.1.3 PID参数整定方法42.2 模糊控制器的设计52.2.1 模糊控制原理52.2.2 模糊控制器的组成62.2.3 在线模糊推理控制72.2.4 模糊推理系统编辑器的应用103 iFIX与Matlab通信设计及程序调试163.1 iFIX组态与Matlab通信配置163.1.1 OPC服务器配置163.1.2 OPC客户端配置173.2 模糊控制结果曲线分析23参考文献25I温度在线模糊控制器设计1 引言1.1研究背景和意义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，再设计中不需要建立

5、对象的数学模型，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。基于模糊原理的模糊系统具有万能逼近的特点。在温度控制系统中，由于温度控制对象一般具有纯滞后、大惯性，因此液位变化缓慢，系统一般呈非线性。用常规PID控制器来控制时，其效果不理想，系统响应的调节时间较长。为了克服常规PID控制的不足，本文设计模糊在线推理控制。本次温度设计基于GE-PAC RX3i控制器和MATLAB，实现模糊控制器、进而分别实现对温度的控制。1.2模糊理论的发展与现状模糊理论是在美国柏克莱加州大学电气工程系L.A.Zade教授1965年创立的模糊集合理论的数学基础上发展起来的，主要包括模糊集合理论、模糊逻

6、辑、模糊推理和模糊控制等方面的内容。从发展来看，模糊控制已经成为智能控制的一个重要分支，以日本、中国、欧美为代表的各国科技人员正就以下各方面开展深入研究。（1）模糊理论基础研究为了开拓更新更广的应用，完善模糊理论体系，必须加强以基本概念为核心的模糊理论和模糊方法的研究，其重点在于应用模糊理论对人的思维过程和创造力进行理论研究。同时也要对已有基础理论中的基本概念，比如模糊概念、模糊推理的概念等进行推敲；对模糊推理中的多值理论、统一性理论、推理算法、多变量分析、模糊量化理论等进行研究；对模糊方法论中的模糊集合论、模糊方程、模糊统计和模糊数学，对思维功能与模糊系统的关系，模糊系统评价方法、模糊系统与

7、其他系统，特别是神经网络等相结合的理论问题进行研究。（2）模糊计算机方面的研究 其目标是实现具有模糊关系特征的高速推理计算机，并希望在系统小型化、微型化的同时，开发出可以大大提高开发效率的模糊计算机。这方面的研究包括模糊计算机结构、模糊逻辑器件、模糊逻辑存储器、模糊编程语言以及模糊计算机操作系统软件。（3）机器智能化研究目的是实现对模糊信息的理解，对具有渐变特征模糊系统的控制以及对模式识别和决策智能化的研究。主要包括智能控制、传感器、信息意义理解、评价系统，具有柔性思维和动作性能的机器人、能有语言理解能力的智能通讯、具有实时理解能力的图像识别等。（4）人机工程的研究目前，对待模糊理论，学术界一

8、直有两种不同的观点，其中持否定态度的观点大有人在，客观地说，有如下两个主要方面的原因：其一是推崇模糊理论的学者在强调其不依赖于精确的数学模型时过分夸大了其功效，而正确的观点似乎应该是模糊控制理论在特定条件下可以达到经典控制理论难以达到的“满意控制”，而不是最优控制；其二是模糊理论的确还有许多不完善之处，比如模糊规则的获取和确定，隶属函数的选择以及稳定性问题至今还未得到完善的解决。尽管如此，大量的工程系统已经应用上了模糊理论1。1.3本文研究内容用模糊控制器实时在线实现对温度的控制：基于Matlab软件实现对温度的模糊在线控制。第一章引言，介绍研究的背景和意义。第二章介绍普通PID设计方法，模糊

9、控制器设计。第三章通信设计及程序调试，主要介绍通信设计及程序调试结果。2 程序设计2.1 PID控制原理2.1.1 PID控制原理常规PID控制器系统原理框图主要由PID控制器和被控对象组成，如图1所示。图1 常规PID控制系统原理框图PID控制器作为一种线性控制器，它根据给定值和实际输出值构成控制偏差，将偏差按比例、积分、微分通过线性组合构成控制量，从而对被控对象进行控制，来实现PID控制。2.1.2 PID三个参数的调节作用PID参数的整定就是合理的选择PID三个参数。从系统的稳定性、响应速度，超调量和稳态精度等各方面考虑问题，三个参数的作用如下：(1)比例参数Kp的作用是加快系统的响应速

10、度，提高系统的调节精度。随着Kp的增大系统的响应速度加快，系统的调节精度越高，但是系统易产生超调，系统的稳定性变差，甚至会导致系统不稳定。Kp取值过小，调节精度越低，响应速度变慢，调节时间加长。 (2)积分作用参数Ti最主要作用是消除系统的稳态误差。Ti越大系统的稳态误差消除的越快，但Ti也不能过大，否则在响应过程的初期会产生积分饱和现象。若Ti过小，系统的稳态误差将难以消除，影响系统的调节精度。另外在控制系统的前向通道中只要有积分环节总能做到稳态无静差。从相位的角度来看一个积分环节就有90 的相位延迟，也许会破坏系统的稳定性。(3)微分作用参数Td的作用是改善系统的动态性能，其主要作用是在响

11、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Td不能过大，否则会使响应过程提前制动，延长调节时间，并且会降低系统的抗干扰性能11。总之PID参数的整定必须考虑在不同时刻三个参数的作用以及相互之间的互联关系。2.1.3 PID参数整定方法PID参数整定方法就是确定调节器的比例带Kp、积分时间Ti和微分时间Td。一般可以通过理论计算来确定，但误差太大。目前，应用最多的还是工程整定法：如经验法、衰减曲线法、临界比例带法和反应曲线法。本设计使用经验法，故大体过程如下。 经验法又叫现场凑试法，即先确定一个调节器的参数值Kp和Ti，通过改变给定值对控制系统施加一个扰动，现场观察判断控制曲线

12、形状。若曲线不够理想，可改变Kp或Ti，再画控制过程曲线，经反复凑试直到控制系统符合动态过程品质要求为止，这时的Kp和Ti就是最佳值。如果调节器是PID三个参数作用式，那么要在整定好的Kp和Ti的基础上加进微分作用。由于微分作用有抵制偏差变化的能力，所以确定一个Td值后，可把整定好的Kp和Ti值减小一点再进行现场凑试，直到Kp、Ti和Td取得最佳值为止。显然用经验法整定的参数是准确的，但花时间较多，为缩短整定时间，应注意以下几点：根据控制对象特性确定好初始的参数值Kp、Ti和Td，可参照在实际运行中的同类控制系统的参数值，使确定的初始参数尽量接近整定的理想值，这样可大大减少现场凑试的次数。在凑

13、试过程中，若发现被控量变化缓慢，不能尽快达到稳定值，这是由于Kp过大或Ti过长引起的，但两者是有区别的，当Kp过大，曲线漂浮较大，变化不规则，Ti过长，曲线带有振荡分量，接近给定值很缓慢。这样可根据曲线形状来改变Kp或Ti。Kp过小，Ti过短，Td太长都会导致振荡衰减得慢，甚至不衰减，其区别是Kp过小，振荡周期较短；Ti过短，振荡周期较长；Td太长，振荡周期最短如果在整定过程中出现等幅振荡，并且通过改变调节器参数而不能消除这一现象时，可能是阀门定位器调校不准，调节阀传动部分有间隙（或调节阀尺寸过大）或控制对象受到等幅波动的干扰等，都会使被控量出现等幅振荡。这时就不能只注意调节器参数的整定，而是

14、要检查与调校其它仪表和环节。2.2 模糊控制器的设计2.2.1 模糊控制原理模糊控制（Fuzzy Control）是以模糊集理论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种智能控制方法，它从行为上模仿人的模糊推理和决策过程。该方法首先将操作人员或专家经验编成模糊规则，然后将来自传感器的实时信号模糊化，将模糊化后的信号作为模糊规则的输入，完成模糊推理，将推理后得到的输出量加到执行器上11,12。模糊控制的基本原理框图如图2所示。它的核心部分为模糊控制器，如图中点画线框中部分所示，模糊控制器的控制规律由计算机的程序实现。实现一步模糊控制算法的过程描述如下：微机经中断采样获取被控制量的精确值，然后将此量

15、与给定值比较得到误差信号E，一般选误差信号E作为模糊控制器的一个输入量。把误差信号E的精确量进行模糊化变成模糊量。误差E的模糊量可用相应的模糊语言表示，得到误差E的模糊语言集合的一个子集e（e是一个模糊适量），再由e和模糊关系R根据推理的合成规则进行模糊决策，得到模糊控制量u，即 （1）图2模糊控制原理图 由图2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、合成推理算法及模糊决策的方法等因素。模糊控制器（Fuzzy Controller,FC）也称为模糊逻辑控制

16、器（Fuzzy Logic Controller，FLC），由于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。2.2.2 模糊控制器的组成模糊控制器的输入必须通过模糊化才能用于控制输出，因此它实际上是控制器的输入接口，其主要作用是将真实的确定量输入转换为一个模糊矢量。通常把输出端具有转换功能作用的部分称为解模糊接口。模糊控制器实际上就是依靠微机来构成的。它的绝大部分功能都是由计算机程序来完成的。随着专用模糊芯片的研究和开发，也可以由硬件逐步取代各组成单元的软件功能。模糊控制器的组成框图如图3所示。模糊化接口推理机解模糊接口数

17、据库数据库输入输出图3模糊控制器的组成框图2.2.3 在线模糊推理控制（1）模糊推理的五个步骤1) 输入变量的模糊化（fuzzy inputs） 输入变量推理的第一步，是获取输入量，并确定它们的隶属函数，从而确定属于每个模糊集合的隶属度。本次设计中输入E2) 应用模糊算子（Apply Fuzzy Operator） 完成了输入模糊化，就知道了对于每个模糊规则，前提中每一个部分被满足的程度。如果一个给定规则的前提有多个部分，则要应用模糊算子来获得一个数值，这个数值表示前提对于该规则的满足程度。模糊算子有模糊交（AND）和模糊或（OR）算子。3) 应用推理方法（Apply Implication

18、Method）推理的类型有mamdani和sugeno推理。Mamdani推理法是一种在模糊控制中普遍使用的方法，它本质上仍然是一种合成推理方法，只不过对模糊蕴涵关系取不同的形式而已。Mamdani型推理，从每个规则的结果中得到的模糊集通过聚类运算后得到结果模糊集，被反模糊化后得到系统输出。Sugeon型推理：其中每个规则的结果是输入的线性组合，而输出是结果的加权线性组合。4) 输出的聚类（Aggregate All Outputs）由于决策是在对模糊推理系统中所有规则进行综合考虑的基础上做出的，因此必须以某种方式将规则结合起来以做出决策。聚类就是这样一个过程，它将表示每个规则输出的模糊集结合

19、成一个单独的模糊集。聚类的方法有max，probor，sum。其中，sum执行的是各规则输出集的简单相加。5) 解模糊化（Defuzzify）通过模糊推理得到的结果是一个模糊集合。但在实际模型控制中，必须要有一个确定值才能控制或驱动执行机构。将模糊推理结果转化为精确值的过程称为解模糊化。解模糊化过程也叫反模糊化过程，它的输入是一个模糊集，既上一步的聚类输出模糊集，其输出为一个单值。模糊集的聚类中包含很多输出值，因此必须进行反模糊化，以从集合中解析出一个单输出值。常用的解模糊化有3种：最大隶属度法、重心法、加权平均法。解模糊化方法的选择与隶属函数形状的选择、推理方法的选择相关。（2）确定模糊规则

20、误差E的论域-2,20，误差变化率EC的论域-2,0.2，两者的模糊子集同为NB，NM,MS,ZO,PS,PM,PB；控制量Kp、Ki、Kd的模糊论域同上。设定输入模糊变量和输出模糊变量的语言值模糊子集集合为： NB，NM,MS,ZO,PS,PM,PB 表1对应模糊化论域E元素表e-2,0)0,1)1,2)2,6)6,10)10,14)14,20)E-3-2-10123表2 对应模糊化论域EC元素表ecy=0.20.1,0.2)0,0.1)y=0-0.1,0)-0.2,0.1)y-0.2EC-3-2-10123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，而这些控制规则是建立在总结操

21、作员控制经验的基础上的，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和理解，设计简单，便于应用。基于模糊原理的模糊系统具有万能逼近的特点。且绝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，通常需要将模糊控制器的输入输出变量模糊化。首先将模糊控制器的输入量E、EC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对象。模糊控制规则语句构成了描述众多被控过程的模糊模型。在条

22、件语句中，误差E、误差变化EC及控制量U对于不同的被控对象有着不同的意义。本次设计则是根据经验，将输入误差、误差变化量和输出模糊化，考虑误差e=SP-PV为负的情况 3,将其制成模糊控制规则表，见表所示。表3 Kp的模糊规则表EECNBNMNSZOPSPMPBNBNBNMNSNSZOZOZONMNMNSZONSZOZOPSNSNSNSZOZOPSPSPMZOZOZOZOZOPSPMPBPSNSNSZOZOPSPSPMPMNMNSNSNSZOPSPSPBNBNMNMNSZOZOZO表4 Ki的模糊规则表EECNBNMNSZOPSPMPBNBPBPBPBPMPMPSZONMPMPMPMPSPSZO

23、NSNSPSPSPSPSZONSNBZONMNSNSZOPSPSNSPSNMNSZOPSPSPSPSPMNSZOPSPSPMPMPMPBZOPSPSPMPBPBPB表5 Kd的模糊规则表EECNBNMNSZOPSPMPBNBPSNSNBNBNBNMPSNMPSNSZONSZOZOPSNSZONSNMNMNSNSZOZOZONSNSNSNSNSZOPSZOZOZOZOZOZOZOPMPBPSPSPSPSPSPBPBPBPMPMPMPSPSPB2.2.4 模糊推理系统编辑器的应用模糊推理系统编辑器（FIS Editor）是关乎模糊控制系统框架、主体结构等总体大局设计的编辑器，它可以编辑、设计、修改

24、整个系统架构，增减系统输入、输出变量的个数，调整模糊系统的维数。因此，设计任何模糊控制系统，都应该先在FIS编辑器设计完成系统的总体架构之后，再分别进行细目编辑与设计，最终要返回来修改、调整和完善。（1）启动Matlab之后，在主窗口输入Fuzzy，然后回车，即可进入模糊推理编辑器如图4所示：图4 Mamdani型FIS编辑器界面如图5所示，界面初始都是现实单输入-单输出一维模糊推理系统。工业上应用得多是二维模糊控制器，即同时把一个变量和它的变化率输入控制器，去调节输出量。本文采用的是Mamdani型二维的两个输入一个输出，具体增、减控制器的位数方法如下：在FIS编辑器界面上，点击菜单Edit

25、-Add Variable-Input/Output如图5所示：图5 Mamdani型FIS增减输入/输出新打开的FIS编辑器上，各个输入、输出变量的名称都是默认名，例如，input1、output1等。这些名称我们根据自己的需求都可以自行更改，图6 Mamdani型双输入三输出模糊推理编辑器在FIS编辑器上，双击输入量或输出量框中的任何一个，即可弹出隶属函数编辑器（Membership Function Editor），简称MF编辑器。如图7所示图7 Mamdani型变量MF编辑器MF编辑器界面上部左侧为“FIS Variables（变量模框索引区）”，右侧为“Membership func

26、tion plots（图形函数区）”。单击模框索引区中任何一个小模框，都会使它的边框变红，同时图形函数区内显示出相应的函数图形或函数名称。分别点击E、EC、Ki、Ti，D进行编辑操作。3) 模糊规则编辑器完成了对变量的命名，隶属函数也有了适当的形状和名字，就可以编辑模糊规则。如图17。选择连接关系（and 或 or），权重，在编辑器左边选择一个输入变量，并选择它的语言值，然后在编辑器右边的输出变量中选择一个输出变量，并选择它的语言值，然后将这种联系添加到模糊规则中。Options/Format下可以选择模糊规则不同的格式，默认的是verbose（模糊规则的详细格式），还有symbolic（符号

27、格式），indexed（高度压缩格式）。模糊控制规则实质上是将操作员的控制经验加以总结而得出一条条模糊条件语句的集合。确定模糊控制规则的原则是必须保证控制器的输出能够使系统输出相应的动静特性达到最佳。4) 模糊规则观察器 模糊规则观察器的功能是可以令用户观察模糊推理图，并观察模糊推理系统的行为是否与预期的一样。可以观察到输入变量（默认色是黄色）和输出变量（默认色是蓝色）如何应用在模糊规则中；反模糊化的数值是多少。图8规则编辑器5) 输出曲面观测器模糊规则观察器非常详细的显示了在某一时刻的计算。如果看到模糊推理系统的全部输出曲面，即与整个输入区间相对应的输出区间，就要打开输出曲面观测器。图9曲面

28、观测器（4）控制系统搭建1) 读取FIS文件从磁盘将hsj.fis装入到当前的工作空间中，如图10。图10 hsj.fis读入工作空间2) 模糊控制器参数导入如图11。图11 模糊控制器双击模糊逻辑控制器，出现如下对话框：图12 文件导入整个模糊控制系统搭建完成如图13。图13 模糊控制系统该控制系统正常运行，需要点击工具栏中的运行按钮。运行时间也可根据自己需要而定。3 iFIX与Matlab通信设计及程序调试3.1 iFIX组态与Matlab通信配置3.1.1 OPC服务器配置iFIX组态软件有与之配套的驱动软件包，该软件包包含了当前主流PLC的驱动，通过安装相应品牌的PLC驱动，可以实现与

29、相关硬件通信的通信。本次设计中采用了GE-PAC控制器，与之对应的驱动为GE9。（1）选择启用，添加GE9驱动图14 添加GE9驱动（2）修改hosts文件修改Windows操作系统下的hosts文件最好使本机IP与PLC上的IP在同一网段，子网掩码相同；关闭防火墙等。确保本机与PLC已经连接上（ping一下）。（C:WindowsSystem32drivesetc）图15 修改hosts文件（3）启动驱动，配置数据 添加数据是在配置状态下进行的，点击通道按钮，通道名改为C1,勾上Enable属性，同理添加设备，设备名改为D1，输入PLC的IP地址要与控制器通信模块的地址设置一致，本设计中为1

30、92.168.1.25，勾上Enable属性，依次添加数据。在添加数据的过程中，要明白所选寄存器的类型，数字量，模拟量以及中间变量等地址的表示格式，以及每种地址范围。在数据添加完成后，点击运行，驱动即可通信，若通信成功则会显示good否则显示bad。与iFIX配套的其他品牌的PLC控制器的通信也可照此进行。图16 配置驱动3.1.2 OPC客户端配置OPC是一套在基于Windows操作平台的工业应用程序之间提供高效率的信息集成和交互功能的对象模型的接口规范，采用客户端/服务器模式15。Matlab可以通过自带的OPC客户端访问现场采集的数据，结合Matlab强大的数据处理能力，将现场的数据进一

31、步分析与处理。图17 OPC服务器/客户端（1）读取温度数据OPC数据存取服务器主要由以下几个对象组成，即服务器对象、组对象和项对象。OPC服务器对象维护有关服务器的信息，并作为OPC组对象的包容器，可动态地创建或释放组对象；组对象除了维护有关自身的信息外，还提供包容和逻辑组织OPC项的机制；OPC项则表示了与OPC服务器中数据的连接，但OPC项并不是数据源，它们仅仅是指向数据源的连接。与OPC项相关的有值（Value）、品质（Quality）和时间戳（Time Stamp）。值是VARIANT类型，品质与现场总线控制系统（FCS）中定义的类似，表征了项的内在属性，时间戳则表明了项值所对应的时间具体配置过程如下。1）双击OPC Configuration模块图18 OPC配置点击Configure OPC Clients图19 添加OPC服