【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 ，但中斷級(jí)別不可用軟件設(shè)置。中斷系統(tǒng)有 14 個(gè)中斷源分為兩個(gè)定時(shí)器溢出中斷、兩個(gè)外部 中斷、一個(gè)串行口中斷、一個(gè)觸鍵喚醒中斷、7 個(gè)時(shí)基信號(hào)中斷、PWM 音頻輸出中斷。 如下表 。16表 中斷源列表第 3 章 模糊控制及其在設(shè)計(jì)中的應(yīng)用 模糊控制理論模糊控制理論是近代控制理論中建立在模糊集合論基礎(chǔ)上的一種基于語(yǔ)言規(guī)則與模糊推理的控制理論，它是智能控制的一個(gè)重要分支。1965 年美國(guó)加利福尼亞大學(xué)的自動(dòng)控制教授 于 1965 年首次提出“模糊集合”的概念，1974 年英國(guó)的Mamdani 首次將模糊邏輯應(yīng)用于蒸汽機(jī)的控制，自此模糊控制在工業(yè)過(guò)程、機(jī)器人、交通運(yùn)輸?shù)确矫娴玫搅藦V泛的應(yīng)用。與傳統(tǒng)控制方式相比，模糊控制利用人類(lèi)專(zhuān)家控制經(jīng)驗(yàn)，對(duì)于非線(xiàn)性、復(fù)雜對(duì)象的控制顯示了魯棒性好、控制性能高的優(yōu)點(diǎn)。模糊控17制理論是建立在模糊集合論基礎(chǔ)上的。Zadeh 創(chuàng)立的模糊集合是模糊數(shù)學(xué)的根本，它使得有人的經(jīng)驗(yàn)參與的控制過(guò)程成為實(shí)際可能。模糊集合論的核心是對(duì)復(fù)雜的系統(tǒng)或過(guò)程建立一種語(yǔ)言分析的數(shù)學(xué)模式，是自然語(yǔ)言能直接轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)所能接受的算法語(yǔ)言。普通集合只能表達(dá)“非此即彼”的概念，而模糊集合論以邏輯真值為[0，l]的模糊邏輯為基礎(chǔ)，是對(duì)經(jīng)典集合的開(kāi)拓，也是模糊邏輯控制的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。 模糊控制統(tǒng)與模糊控制器 模糊控制系統(tǒng)模糊控制系統(tǒng)是以模糊集合論、模糊語(yǔ)言變量及模糊邏輯推理為基礎(chǔ)的一種非線(xiàn)性系統(tǒng)。模糊控制與經(jīng)典控制的根本區(qū)別在于它并不需要建立被控對(duì)象(或過(guò)程)的精確數(shù)字模型，而是完全憑人的經(jīng)驗(yàn)，應(yīng)用了人的思維和邏輯推理方法來(lái)“直觀”地進(jìn)行控制。模糊控制系統(tǒng)主要有以下四個(gè)部分組成:(1)模糊控制器:它是模糊控制系統(tǒng)的核心，它是以模糊邏輯推理為主要組成部分，同時(shí)又具有模糊化和去模糊化功能的控制器，根據(jù)控制系統(tǒng)的需要，即可選用系統(tǒng)機(jī)，又可選用單板機(jī)或單片機(jī)。(2)輸入/輸出接口裝置 :通過(guò)輸入/輸出接口從被控對(duì)象獲取數(shù)字信號(hào)，送至模糊控制器，并將模糊控制器決策出的輸出數(shù)字信號(hào)經(jīng)過(guò)數(shù)模轉(zhuǎn)換，將其轉(zhuǎn)變?yōu)槟M信號(hào)，送給執(zhí)行機(jī)構(gòu)去控制被控對(duì)象。(3)廣義對(duì)象: 包括被控對(duì)象與執(zhí)行機(jī)構(gòu)，被控對(duì)象可以是線(xiàn)性的，也可以是非線(xiàn)性的、定?；驎r(shí)變的等多種情況。(4)傳感器:傳感器將被控對(duì)象或?qū)⒏鞣N被控量轉(zhuǎn)換為電信號(hào)，它在模糊控制系統(tǒng)中占有非常重要的位置，因此它的精度影響著整個(gè)控制系統(tǒng)的精度。其基本工作原理是:微機(jī)經(jīng)中斷采樣獲取被控制量的精確值，然后將此量與給定值比較得到偏差信號(hào)。 。一般選偏差信號(hào) e 作為模糊控制器的一個(gè)輸入量，把偏差信號(hào) e 的精確量進(jìn)行模糊化變成模糊量，偏差 e 的模糊量可以用相應(yīng)的模糊語(yǔ)言表示，得到了偏差 e 的模糊語(yǔ)言集合的一個(gè)子集。再由模糊子集和模糊控制規(guī)則(模糊關(guān)系)根據(jù)模糊推理的合成規(guī)則進(jìn)行模糊決策，得到模糊控制量為: uR??18模糊控制系統(tǒng)核心部分為模糊控制器(圖中虛線(xiàn)框中部分)。原理框圖如圖 圖 模糊控制系統(tǒng)的組成模糊控制過(guò)程可概括為下述 4 個(gè)步驟:(1)根據(jù)本次采樣得到的系統(tǒng)的輸出值，計(jì)算所選擇系統(tǒng)的輸入變量:(2)將輸入變量的精確值變?yōu)槟：俊?3)根據(jù)輸入變量(模糊量)及模糊控制規(guī)則，按照模糊推理合成規(guī)則推理計(jì)算輸出控制量(模糊量 )。(4)由上述得到的控制量(模糊量) 計(jì)算精確的輸出控制量，并作用于執(zhí)行機(jī)構(gòu)。 模糊控制器基本結(jié)構(gòu)自 1974 年英國(guó)科學(xué)家 Mamdani 首次將模糊控制理論應(yīng)用于蒸汽機(jī)控制后，模糊控制在工業(yè)過(guò)程控制、家電、交通運(yùn)輸?shù)确矫娴玫搅藦V泛的應(yīng)用。20 多年來(lái)，出現(xiàn)了各種各樣的模糊控制器，具體有以下幾種:簡(jiǎn)單模糊控制器，模糊自調(diào)整控制器，模糊PID 控制器，模糊自組織控制器，模糊自適應(yīng)控制器，專(zhuān)家模糊控制器和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器等。模糊控制器輸入變量的個(gè)數(shù)稱(chēng)為維數(shù)，按維數(shù)可將模糊控制器分為一維模糊控制器、二維模糊控制器和多維控制器。其結(jié)構(gòu)圖如圖 :19圖 常見(jiàn)模糊控制器結(jié)構(gòu)類(lèi)型目前一維模糊控制器應(yīng)用于一階被控對(duì)象較多，但由于這種控制器的輸入變量只有一個(gè)，動(dòng)態(tài)控制性能不佳。雖然從理論上，維數(shù)越高，控制越精確，但是維數(shù)太高會(huì)造成控制規(guī)則過(guò)于復(fù)雜，控制算法的實(shí)現(xiàn)也會(huì)相當(dāng)困難。因此目前廣泛應(yīng)用的是二維模糊控制器。模糊控制器的基本結(jié)構(gòu)包括四個(gè)部分:(1) 模糊化模糊化的基本思想是定義一個(gè)模糊語(yǔ)言映射作為從數(shù)值域至語(yǔ)言域(符號(hào)域)的模糊關(guān)系，從而在數(shù)值測(cè)量的基礎(chǔ)上，將數(shù)值域中的數(shù)值信號(hào)映射到語(yǔ)言域上，為實(shí)現(xiàn)模糊推理奠定基礎(chǔ)。因此它實(shí)質(zhì)上是模糊控制器的輸入接口，其作用是將輸入的精確量轉(zhuǎn)換成模糊化量。模糊化的具體過(guò)程如下:1)首先對(duì)這些數(shù)量進(jìn)行處理，以變成模糊控制器要求的輸入量。2)將上述已經(jīng)處理過(guò)的輸入量進(jìn)行尺度變換，使其變化到各自的論域范圍。3)將已經(jīng)變換到論域范圍的輸入量進(jìn)行模糊處理，使原先精確的輸入量變成模糊量，并用相應(yīng)的模糊集合來(lái)表示。對(duì)于一個(gè)模糊輸入變量 e，其模糊子集通?？梢砸赃@種方式劃分:e:{負(fù)大，負(fù)中，負(fù)小，零，正小，正中，正大卜{NB，NM，NS，20，PS ，PM，PB}。(2) 知識(shí)庫(kù)20知識(shí)庫(kù)中包含了具體應(yīng)用領(lǐng)域中的知識(shí)和要求的控制目標(biāo)。它通常由數(shù)據(jù)庫(kù)和模糊控制規(guī)則庫(kù)兩部分組成。數(shù)據(jù)庫(kù)存放的是所有輸入、輸出變量的全部模糊子集的隸屬度矢量，若論域?yàn)檫B續(xù)域，則為隸屬度函數(shù)。在規(guī)則推理的模糊關(guān)系方程求解過(guò)程中，向模糊推理提供數(shù)據(jù)。規(guī)則庫(kù)包括了用模糊語(yǔ)言變量表示的一系列控制規(guī)則。通常由一系列的關(guān)系詞連接而成，如 if 一 then，else，also，end，or 等。它們反映 T 控制專(zhuān)家的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)。規(guī)則的條數(shù)與模糊變量的模糊子集劃分有關(guān)，劃分越細(xì)，規(guī)則條數(shù)越多，但并不代表規(guī)則的準(zhǔn)確度越高，準(zhǔn)確性還與專(zhuān)家知識(shí)的準(zhǔn)確度有關(guān)。模糊控制規(guī)則的生成主要有四種方法:1)基于專(zhuān)家的經(jīng)驗(yàn)和控制工程知識(shí)模糊控制規(guī)則具有模糊條件句的形式，它建立了前件中輸入變量與后件中控制變量之間的聯(lián)系。它的建立是基于手動(dòng)控制策略，而手動(dòng)控制策略是基于操作者經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)知識(shí)。因此，通過(guò)總結(jié)人類(lèi)專(zhuān)家的經(jīng)驗(yàn)，并用適當(dāng)?shù)恼Z(yǔ)言來(lái)加以表述，最終可表示成模糊控制規(guī)則的形式。另一種方式是通過(guò)向有經(jīng)驗(yàn)的專(zhuān)家和操作人員咨詢(xún)，從而獲得特定應(yīng)用領(lǐng)域模糊控制規(guī)則的原型，在此基礎(chǔ)上再進(jìn)行湊試和調(diào)整。2)基于操作人員的實(shí)際控制過(guò)程在許多人工控制的工業(yè)系統(tǒng)中，無(wú)法運(yùn)用常規(guī)的控制方法進(jìn)行設(shè)計(jì)和仿真?？梢酝ㄟ^(guò)記錄熟練操作人員的實(shí)際控制過(guò)程時(shí)的輸入輸出數(shù)據(jù)，并從中總結(jié)出模糊控制規(guī)則。3)基于過(guò)程的模糊模型控制對(duì)象的動(dòng)態(tài)特性通?？捎梦⒎址匠?、傳遞函數(shù)、狀態(tài)方程等數(shù)學(xué)方法來(lái)加以描述，用語(yǔ)言對(duì)這樣的控制對(duì)象加以描述稱(chēng)為模糊模型?；谀：Ｐ鸵部梢越⑵鹣鄳?yīng)的模糊控制規(guī)律，這樣設(shè)計(jì)的系統(tǒng)是純粹的模糊系統(tǒng)，適于采用理論的方法進(jìn)行分析和控制。4)基于學(xué)習(xí)模糊控制器除了可以模仿人的決策行為之外，還可以模仿人的學(xué)習(xí)行為，即根據(jù)經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)產(chǎn)生模糊控制規(guī)則并對(duì)它們進(jìn)行修改。以往很多模糊控制主要是模仿人的決策行為，而由此得到的控制規(guī)則往往比較粗糙，甚至?xí)霈F(xiàn)控帶 U 區(qū)。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)和21知識(shí)產(chǎn)生初始的控制規(guī)則以此為基礎(chǔ)，通過(guò)對(duì)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)生成完善良好的控制規(guī)則，是一種產(chǎn)生控制規(guī)則的有效途徑。目前，這種方法還在發(fā)展中，許多專(zhuān)家學(xué)者正致力于這方面的研究。常用的模糊控制算法有基于 Mamdani 推理的查表法、關(guān)系矩陣法、解析法。這里介紹前兩種常用算法。l)查表法查表法即把所有可能的輸入都量化到語(yǔ)言變量論域的元素上，并以此作為輸入量進(jìn)行組合，求出任意輸入量論域元素和輸出量論域元素之間的關(guān)系表格。該表格中各元素間的對(duì)應(yīng)關(guān)系是按照控制規(guī)則給出的，稱(chēng)之為控制表。查表法的關(guān)鍵在于制表，生成控制表的方法有兩種:一種是間接求取法—首先由模糊推理合成規(guī)則求出模糊蘊(yùn)含關(guān)系，然后由當(dāng)前的模糊輸入與模糊蘊(yùn)含關(guān)系完成模糊推理運(yùn)算，得到的模糊控制量，經(jīng)精確化則可得到控制表格。另一種是直接法—直接從控制規(guī)則即推理語(yǔ)句中求取控制量。在實(shí)際控制中，模糊控制器只需執(zhí)行輸入量化和查表兩步就可得到控制量，可見(jiàn)查表法具有良好的實(shí)時(shí)性，而且簡(jiǎn)單方便，容易實(shí)現(xiàn)。2)關(guān)系矩陣法設(shè)控制系統(tǒng)的控制規(guī)則為: If e= and △e= ， then u= 。iAjBijC其中:i=1，2， …，m。 j=l，2，…，n。 e 是偏差， 是偏差的語(yǔ)言變量值。 △e 是偏iA差變化率， 是偏差變化率的語(yǔ)言變量值。u 是控制量， 是對(duì)應(yīng)于 、 的控制量jB ijijB的語(yǔ)言變量值。則有模糊關(guān)系 R: ijijRABC??式中:i=1，2， …，m。 j=1，2，…，n。運(yùn)算符 表示對(duì)模糊量求內(nèi)積。?對(duì)于特定輸入精確量 a、 b，有輸出: ()u?A、B 分別是偏差、偏差變化率的論域。最后再用重心法對(duì) u 求精確值，即可得到最終控制量。(3)模糊推理22模糊推理是模糊控制器的核心，它具有模擬人的基于模糊概念的推理能力。模糊推理根據(jù)輸入模糊量，由模糊控制規(guī)則完成模糊推理來(lái)求解模糊關(guān)系方程，并獲得模糊控制量的功能部分。該推理過(guò)程是基于模糊邏輯中的蘊(yùn)含關(guān)系及推理規(guī)則來(lái)進(jìn)行的。(4)清晰化推理結(jié)果的獲得，表示模糊控制的規(guī)則推理功能己經(jīng)完成。但是這個(gè)結(jié)果仍然是一個(gè)模糊矢量，不能直接用來(lái)作為控制量，還必須進(jìn)行一次轉(zhuǎn)換—清晰化 (或解模糊)。清晰化的作用是將模糊推理得到的控制量(模糊量)變換為實(shí)際用于控制的清晰量。它包含以下兩部分內(nèi)容:l)將模糊的控制量經(jīng)清晰化變換，變成表示在論域范圍的清晰量。2)將表示在論域范圍的清晰量經(jīng)尺度變換變成實(shí)際的控制量。常用的清晰化有 3 種:重心法、最大隸屬度法、加權(quán)平均法。一下對(duì)這幾種方法簡(jiǎn)要介紹。l)重心法重心法也稱(chēng)力矩法，是取隸屬度函數(shù)曲線(xiàn)與橫坐標(biāo)圍成面積的中心作為模糊推理的最終輸出值，即 0()vdu???對(duì)于具有 m 個(gè)輸出量化級(jí)數(shù)的離散域情況有 10()mkvku??重心法在本質(zhì)上是加權(quán)平均法，權(quán)值為推理結(jié)論模糊集合中各元素的隸屬度。它涵蓋和利用了模糊集合的所有信息，并根據(jù)隸屬度的不同而有所側(cè)重，但計(jì)算復(fù)雜，主要用于理論推導(dǎo)和實(shí)時(shí)性不強(qiáng)的場(chǎng)合。2)最大隸屬度法在模糊推理的結(jié)論中，選取其隸屬度最大的元素作為精確控制量的方法稱(chēng)為23最大隸屬度法。即，0max()v??V?當(dāng)取最大隸屬度對(duì)應(yīng)的輸出值多于一個(gè)時(shí)，一般取這些元素的平均值作為精確控制量。即，01Niv??max()ivVu?式中，N 為具有相同最大隸屬度輸出的總數(shù)。最大隸屬度法具有簡(jiǎn)單、方便、涉及的信息量少和容易實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)。但是這種方法不考慮輸出隸屬度函數(shù)的形狀和分布以及隸屬度小的其它元素，因此會(huì)丟失很多信息，在一些控制要求不高的場(chǎng)合應(yīng)用較多。3)加權(quán)平均法加權(quán)平均法的輸出值由下式?jīng)Q定: 10miivk??式中，系數(shù) 的選擇要根據(jù)實(shí)際情況確定，不同的權(quán)系數(shù)決定有不同的響應(yīng)特性。ik 基于模糊控制的全自動(dòng)洗衣機(jī)控制器的設(shè)計(jì)傳統(tǒng)洗衣機(jī)的使用依賴(lài)于人們對(duì)被洗滌衣物的重量、質(zhì)地、臟污程度和臟污性質(zhì)的判斷，并據(jù)此來(lái)確定洗滌時(shí)間和洗滌方式。如果洗衣機(jī)操作人員的經(jīng)驗(yàn)不足不能掌握其正確的操作方法，就可能對(duì)洗衣機(jī)造成功能上的浪費(fèi)。隨著模糊控制技術(shù)應(yīng)用的廣泛開(kāi)展以及家電智能化的社會(huì)需求，智能洗衣機(jī)日益成為洗衣機(jī)行業(yè)的主流產(chǎn)品。它能夠完成除開(kāi)啟電源、放取衣物之外的全部功能，并保證高質(zhì)量的洗滌效果。全自動(dòng)洗衣機(jī)的核心是單片機(jī)控制板，它具有檢測(cè)和控制功能。檢測(cè)功能是指通過(guò)一系列傳感器來(lái)檢測(cè)衣量、衣質(zhì)、臟污程度、臟污性質(zhì)等指標(biāo)；控制功能是指根據(jù)所檢測(cè)到的信息來(lái)決定洗滌水位、水流方式、洗滌劑投放量和洗滌時(shí)間等。設(shè)計(jì)全自動(dòng)洗衣機(jī)的關(guān)鍵就是如何根據(jù)檢測(cè)到的各項(xiàng)指標(biāo)來(lái)決定洗滌的程式。由于洗衣過(guò)程的控制對(duì)象難以用精確的數(shù)學(xué)模型來(lái)描述，所以采用傳統(tǒng)的控制方法難以取得理想的洗滌效果。而模糊控制方法卻能很好地解決這個(gè)問(wèn)題，因?yàn)檫@種方法具有不必建立精確模型、易24于實(shí)現(xiàn)、與人的思維方式相一致的特點(diǎn)，它為洗衣機(jī)全自動(dòng)功能的實(shí)現(xiàn)提供了一條有效的途徑。 工作原理通過(guò)幾個(gè)傳感器收集到的信息，包括衣物重量，水位，衣物的臟污程度等信息，經(jīng)過(guò)處理器綜合判定后，便自動(dòng)選擇出最適當(dāng)?shù)乃?、洗滌時(shí)間和洗衣動(dòng)作等工作參數(shù)，并按照衣物的大小及質(zhì)地等信息，執(zhí)行最佳洗滌程序。因此，即人們只需輕輕一按洗衣機(jī)的啟動(dòng)鍵，余下的事就都由洗衣機(jī)自動(dòng)完成了。 因此我們確定了模糊控制器的輸入輸出量。洗衣機(jī)的模糊控制關(guān)系是一個(gè)多輸入、多輸出的控制系統(tǒng)。輸入變量為渾濁度、重量、 、水位。輸出變量有洗滌時(shí)間、水位、脫水時(shí)間、漂洗方式等。為了使控制效果好, 設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單, 采用矛盾分析方法, 具體控制策略為: （1）根據(jù)衣物重量確定水位高低。 （2）根據(jù)確定初始的洗滌時(shí)間和水流。 （3）根據(jù)洗滌過(guò)程中的渾濁度信息修正實(shí)際的洗滌時(shí)間的長(zhǎng)短和漂洗次數(shù)的多少。輸入量有水位，衣物重量和濁污程度。分別由水位傳感器，重量傳感器和渾濁度傳感器檢測(cè)到，并放大經(jīng)模數(shù)轉(zhuǎn)換后送入單片機(jī)的輸入端口，控制器根據(jù)模糊推理規(guī)則確定進(jìn)水量，洗滌時(shí)間等。輸出量有水流方式（電機(jī)正反轉(zhuǎn)） ，水位，洗滌時(shí)間 首先，我們將設(shè)計(jì)的洗衣機(jī)硬件部分分為五大模塊進(jìn)行設(shè)計(jì)，主要分以下五大模塊：⑴檢測(cè)模塊：檢測(cè)部分主要由各傳感器和 A/D轉(zhuǎn)換器實(shí)現(xiàn)，其又分為：衣物重量，衣物污度檢測(cè)，水位檢測(cè)。其各部分檢測(cè)結(jié)果通過(guò) A/D轉(zhuǎn)換器進(jìn)入單片機(jī) CPU中進(jìn)行處理分析；由于實(shí)驗(yàn)條件影響，在設(shè)計(jì)模擬中我們用電位器來(lái)代替重量傳感器和渾濁度傳感器改變輸入量的輸入值；⑵控制模塊：控制部分是整個(gè)智能洗衣機(jī)的關(guān)鍵部分，由單片機(jī)承擔(dān)處理工作。傳感