【文章內容簡介】 量進行采樣、量化并模糊化。將精確量轉化為模糊量的過程稱為模糊化，以便實現模糊控制算法。模糊化過程主要完成：測量輸入量的值，并將數字表示形式的輸入量轉化為通常用語言值表示的某一限定碼的序數。每一個限定碼表示論域內的一個模糊子集，并由其隸屬度函數來定義。對于某一個輸入值，它必定與某一個特定模糊子集的隸屬程度相對應。 (a)三角形隸屬函數曲線 (b)對稱梯形隸屬函數曲線 (c)正態(tài)形隸屬函數曲線以正態(tài)形隸屬函數為例，它的函數表達式如式為： (27)當模糊集設計完成，則對于任一物理輸入X，映射的過程實際上是將當前的物理輸入根據模糊子集的分布情況確定出此時此刻輸入值對這些模糊子集的隸屬程度。因此，為了保證在所有論域內的輸入量都能與某一模糊子集相對應，模糊子集的數目和范圍遍及整個論域。這樣，對于每一個物理輸入量至少有一個模糊子集的隸屬程度大于零。2. 知識庫知識庫包括數據庫和規(guī)則庫，數據庫提供必要的定義，包含了語言控制規(guī)則論域的離散化、量化和隸屬度函數的定義等。規(guī)則庫根據控制目的和控制策略給出了一套由語言變量描述的并由專家或自學習產生的控制規(guī)則的集合，在建立控制規(guī)則時，首先要解決諸如狀態(tài)變量的選擇、控制變量的選擇、規(guī)則類型的選擇和規(guī)則數目的確定等事項。(1) 數據庫模糊邏輯控制中的數據庫主要包括：量化等級的選擇、量化因子、比例因子和模糊子集的隸屬度函數。這些概念都是建立在經驗和工程判斷的基礎上的，其定義有一定的主觀性。(2) 規(guī)則庫 模糊控制系統(tǒng)是用一系列基于專家知識的語言來描述的，專家知識常采用“IF…THEN…”的規(guī)則形式，而這樣的規(guī)則很容易通過模糊條件語句描述的模糊邏輯推理來實現。用一系列模糊條件描述的模糊控制規(guī)則就構成模糊控制規(guī)則庫。與模糊控制規(guī)則庫相關的主要有：過程狀態(tài)輸入變量和控制輸出變量的選擇和模糊控制規(guī)則的建立等。3. 模糊推理模糊決策推理是模糊控制的核心，它利用知識庫的信息模擬人類的推理決策過程，給出了適合的控制量。模糊推理是以模糊判斷為前提的，運用模糊語言規(guī)則，推出新的模糊判斷結論的方法。目前模糊邏輯推理方法還在發(fā)展之中，比較典型的有扎德()方法、瑪達尼(Mamdani)方法等等。從條件變量的多少、模糊規(guī)則多少的角度來劃分，模糊規(guī)則推理方法又可分為近似推理、模糊條件推理、多輸入模糊推理、多輸入多規(guī)則推理等四種模糊推理規(guī)則。4. 反模糊化過程通過模糊推理得到的結果是一個模糊集合。但在實際使用中，特別是在模糊控制中，必須要有一個確定的值才能去控制或驅動執(zhí)行機構。在推理得到的模糊集合中取一個能最佳代表這個模糊推理結果可能性的精確值的過程就稱為反模糊化過程。常用的反模糊化的計算方法有以下三種：(1) 最大隸屬度函數法這種方法是取模糊子集中隸屬度最大的元素Umax作為執(zhí)行量。當多個最大隸屬度元素時，就取它們的平均值作為輸出。 這種判別方法簡單易行，實時性也好，但它概括的信息量少，因為這種方法完全不考慮其它隸屬度較小的元素的影響和作用。(2) 中位數判決法計算隸屬函數曲線同橫坐標軸圍成區(qū)域的面積，取1/2面積處橫軸坐標為決策值的方法叫做中位數法。中位數法比最大隸屬度法包含了更多的信息。但是，它往往會導致隸屬函數不同而中位數相同的現象，無法突出主要信息，這顯然不合理。因此，中位數較少采用。(3) 加權平均法加權平均法是將各等級隸屬度與該等級值相乘，并求乘積和，然后除以隸屬度和，所得值即為控制決策值，即 控制決策值=[∑(等級值隸屬度)]/ ∑隸屬度 (28) 模糊論域、量化因子和比例因子的選擇 (1) 模糊論域和基本論域模糊控制器的輸入變量誤差、誤差變化的實際范圍稱為這些變量的基本論域，設誤差的基本論域為[emax，+emax]，誤差變化的基本論域為[ecmax，+ecmax]。被控對象實際要求的變化范圍為模糊控制器輸出變量的基本論域，設其為[yu，+yu]，顯然基本論域內的量為精確量。誤差變量所取的模糊論域為：{n，n+1，．．．0，．．．n1，n}誤差變化變量所取的模糊論域為：{m，m+1，．．．0，．．．ｍ1，ｍ}控制量所取的模糊論域為：｛ｌ，．．．0，．．．ｌ｝有關模糊論域的選擇問題,一般選n≥6，m≥6，ｌ≥6，這樣能確保模糊集能較好地覆蓋模糊論域，本文中取n=m=ｌ=6。(2) 量化因子和比例因子為了進行模糊化處理，必須將輸入變量從基本論域轉換到相應的模糊論域，這中間必須將輸入變量乘以相應的量化因子。量化因子一般用K表示，誤差的量化因子Ke和誤差變化的量化因子Kec分別由下面兩個公式來確定： 　　　　　　　　　　　　　(29)在模糊控制器的實際工作過程中，一般誤差和誤差變化的基本論域選擇范圍要比模糊論域選擇范圍小，所以量化因子一般都大于1。 模糊控制器輸出的控制量還不能直接控制對象，必須將其轉換到控制對象所能接受的基本論域中去。輸出控制量的比例因子由下式確定： (210)對輸出而言的比例因子起比例作用。(3) 量化因子和比例因子的選擇量化因子Ke和Kec的大小對控制系統(tǒng)的動態(tài)性能影響極大。Ke過小，系統(tǒng)上升速度過小，可能造成系統(tǒng)產生震蕩，甚至使系統(tǒng)不穩(wěn)定。Ke選的較大時，系統(tǒng)的超調也較大，過渡過程較長。因為Ke增大，相當于縮小了誤差的基本論域，增大了誤差變量的控制作用，雖然能使上升時間變短，但是由于超調過大，使得系統(tǒng)的過渡過程較長。[18]Ke過大時系統(tǒng)上升速度過快，也會產生震蕩，甚至使系統(tǒng)不穩(wěn)定。Kec較大時，系統(tǒng)的超調較小，但是系統(tǒng)的響應速度變慢。量化因子Ke和Kec的大小影響著輸入變量誤差和誤差變化的不同加權程度，Ke和Kec兩者之間也相互影響。輸出控制量的比例因子Ku作為模糊控制器總的增益，它的大小影響著控制器的輸出，Ku選擇過小會使動態(tài)響應過程變長，而Ku選擇過大會使系統(tǒng)振蕩加劇。因此，量化因子和比例因子必須選擇適當，才能使系統(tǒng)產生較好的控制效果。 模糊控制的主要優(yōu)點 在實踐應用中，模糊控制具有許多傳統(tǒng)控制無法與之比擬的優(yōu)點，其中主要是: (1) 使用語言方法，可不需要掌握過程的精確數學模型。因為對復雜的生產過程很難獲得過程的精確數學模型，而語言方法卻是一種很方便的近似。(2) 對于具有一定操作經驗、但非控制專業(yè)的工作者，模糊控制方法易于掌握。(3) 操作人員易于通過人的自然語言進行人機界面聯(lián)系，這些模糊條件語句很容易加入到過程的控制環(huán)節(jié)上。(4) 采用模糊控制，過程的動態(tài)響應品質優(yōu)于常規(guī)PID控制，并對過程參數的變化具有較強的適應性。 模糊控制存在的問題 雖然模糊控制取得了很多研究成果，但是由于它的發(fā)展歷史還不長，因此，理論上的系統(tǒng)性和完善性，技術上的成熟性和規(guī)范性還都是不夠的；另一方面，模糊控制雖有其獨特的優(yōu)點，但并不能取代傳統(tǒng)的控制方法，而是作為后者的補充和改進。目前，模糊控制的設計尚缺乏系統(tǒng)性，無法定義控制目標?？刂埔?guī)則的選擇、論域的選擇、模糊集的定義、量化因子的選取多采用湊試法，這對復雜系統(tǒng)的控制是難以奏效的[17]。另外，信息簡單的模糊處理將導致系統(tǒng)的控制精度降低和動態(tài)品質變差。若要提高精度則必然增加量化級數，從而導致規(guī)則搜索范圍擴大，降低決策速度，甚至不能實時控制，有待人們進一步地研究探索。 模糊PID控制 模糊自適應PID原理簡介模糊自適應PID參數控制器原理為根據偏差的絕對值、偏差變化率的絕對值的大小和調整時間的長短，不斷地在線修正PID參數Kp、KI、KD。對于汽包液位控制，其誤差e和誤差變化量ec作為模糊控制器的輸入量，以滿足不同e和ec對控制器參數的不同要求，根據模糊合成推理設計PID參數的模糊矩陣表，查出修正參數，再代入下式計算：Kp=ΔKp+Kp*KI =ΔKI + KI *KD=ΔKD+KD* (211)式中：Kp、KI、KD為PID 3個控制參數的取值，Kp*、KI *、KD*為PID參數基準值；ΔKp、ΔKI、ΔKD為PID參數校正值。PID調節(jié)器的輸出值u到鍋爐給水流量調節(jié)器。 多模態(tài)模糊PID控制原理這種控制策略是：在大偏差范圍內，即偏差e在某個閾值之外時采用模糊控制，以獲得良好的瞬態(tài)性能；在小偏差范圍內，即e落到閾值之內時轉換成PID控制，以獲得良好的穩(wěn)態(tài)性能。二者的轉換閾值根據事先給定的偏差范圍自動實現。 多模態(tài)模糊PID控制系統(tǒng)實現多模態(tài)模糊PID控制系統(tǒng)的實現原理比較簡單， 多模態(tài)模糊PID控制系統(tǒng)原理圖 在工業(yè)生產過程中，許多被控對象隨著負荷變化或受干擾因素影響，其對象特性參數或結構發(fā)生改變。多模態(tài)模糊PID控制充分利用了模糊控制的及時性和PID控制的精確性的優(yōu)點，實時改變其控制策略，使控制系統(tǒng)品質指標保持在最佳范圍內。第三章 鍋爐汽包液位系統(tǒng)特性與控制方法分析本章主要介紹了鍋爐汽包液位在給水流量和蒸汽流量擾動下的動態(tài)特性，并對傳統(tǒng)的汽包液位單沖量、雙沖量及三沖量控制方式進行了分析與介紹。 汽包液位是影響鍋爐安全運行的重要參數，同時，鍋爐汽包液位高度關系著汽水分離的速度和生產蒸汽的質量。隨著科學技術的飛速發(fā)展，現代鍋爐要向蒸發(fā)量大和汽包容積相對減小的方向發(fā)展。這樣，要使鍋爐的蒸發(fā)量隨時適應負荷設備的需要量，汽包液位的變化速度必然很快，稍不注意就容易造成汽包滿水或者燒成干鍋。在現代鍋爐操作中，即使是缺水事故，也是非常危險的，這是因為液位過低，就會影響自然循環(huán)的正常進行，嚴重時會使個別上水管形成自由水面，產生流動停滯，致使金屬管壁局部過熱而爆管。無論滿水或缺永都會造成事故。因此，必須對汽包液位進行自動調節(jié)，將液位嚴格控制在規(guī)定的范圍之內。 汽包液位的動態(tài)特性 汽包的流入量是給水流量W，流出量是蒸汽流量D，當給水量等于蒸汽量時，汽包液位就恒定不變，當給水流量大于蒸汽流量時，液位會上升，蒸汽中含帶的水分過多，會造成蒸汽管壁結垢，影響蒸汽輸出的品質，當給水流量小于蒸汽流量時，液位會下降，給水的蒸發(fā)速度加快，造成虛假液位，嚴重時會導致汽包干涸，甚至引發(fā)爆炸。容易引起液位變化的主要擾動是蒸汽流量D的變化和給水流量W的變化。 汽包液位在給水流量作用下的動態(tài)特性給水流量對液位的影響，即控制通道的動態(tài)特性。給水量是鍋爐的輸入量，如果蒸汽負荷不變，那么在給水流量發(fā)生變化時，汽包液位對象的微分方程式可以表示為： (31)式中，T1，T2——時間常數；Tw——給水流量項時間常數；Td——蒸汽流量項時間常數；Kw——給水流量項的放大系數；Kd——蒸汽流量項的放大系數。 (32)H0——穩(wěn)定狀態(tài)下的水位；ΔH——水位高度的變化。 (33)Δw——給水流量的變化；Dmax——最大蒸汽負荷量。 (34)ΔD——蒸汽負荷量。經拉氏變換后得 (35) 從而可以得到汽包液位在給水流量作用下的傳遞函數： (36) Tw的數值一般很小，常?？梢院雎圆挥?，對于一些鍋爐，在給水量增加時，在較長一段時間里，汽包液位并不增加，有一段較長的起始慣性段，這類鍋爐用下面近似計算公式： (37) 根據以上公式，在給水流量階躍輸入作用下， 給水流量擾動下的液位特性曲線 圖中的H1曲線為給水擾動下的階躍響應曲線，但是由于給水溫度比汽包內飽和水的溫度低，所以給水流量增加以后，從原有飽和水中吸收部分熱量，這使得液位下汽泡容積的變化過程逐漸平衡時，液位的變化就完全反映了由于汽包中給水量的增加而逐漸上升。因此，液位曲線如圖中的H曲線，即當給水量作階躍變化后，汽包液位一開始不立即增加，而要呈現出一段起始慣性。用傳遞函數來描述時，它相當于一個積分環(huán)節(jié)和一個慣性環(huán)節(jié)的串聯(lián)，可表示為： (38)本文中K取1，T取15。即在給水流量作用下，汽包液位的傳遞函數為： (39) 汽包液位在蒸汽流量作用下的動態(tài)特性在蒸汽流量D作用下。當蒸汽流量突然增加時，從理論上講，蒸汽流量D大于給水流量W，液位應下降，如圖中曲線H1。但實際并非如此，由于蒸汽量增加，瞬間導致汽包壓力的下降。汽包內水的沸騰突然加劇，水中汽泡迅速增加，由于汽泡容