【導(dǎo)讀】模糊控制的基本思想就是利用計算機來實現(xiàn)人的控制經(jīng)驗。推理的方法得出此時刻的控制量，以達到復(fù)雜對象的最優(yōu)的控制結(jié)果。主汽溫變化的原因很多，這樣系統(tǒng)就非常的復(fù)雜。復(fù)合模糊控制在電廠過熱汽溫控制系統(tǒng)中的應(yīng)用。并利用MATLAB進行了仿真，結(jié)。果表明控制系統(tǒng)具有更好的抗干擾能力和適應(yīng)性。

　　

【正文】 系統(tǒng)上升速率越大。 Ke過大 ,將產(chǎn)生較大的超調(diào) ,嚴重時會產(chǎn)生振蕩 ,甚至使系統(tǒng)不能穩(wěn) 定工作。Ke過小 ,系統(tǒng)上升速率較小 ,導(dǎo)致快速性變差。另一方面 ,也嚴重影響系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)特性 ,導(dǎo)致穩(wěn)態(tài)精度降低。而量化因子 Kec的作用效果與 Ke相反。比例因子 Ku作用類似比火電廠過熱汽溫模糊控制的研究 25 例作用 ,Ku越大 ,上升速率越快 ,過大則容易使系統(tǒng)輸出產(chǎn)生波動 ,可能導(dǎo)致等幅振蕩甚至發(fā)散 。Ku越小 ,系統(tǒng)前向增益越小 ,輸出的上升速度越小 ,快速性變差。 知識庫 (1)輸入和輸出空間的模糊劃分 模糊控制規(guī)則中前提的語言變量構(gòu)成模糊輸入空間，結(jié)論的語言變量構(gòu)成模糊輸出空間。每個語言變量的取值為一組模糊語言名稱，構(gòu)成了語言名稱的集合。每個模 糊語言名稱對應(yīng)一個模糊集合，其個數(shù)決定了模糊控制精細化的程度。這些語言名稱通常具有一定的含義。如 NB：負大 (negative big)； NM：負中 (negative medium)；NS：負小 (negative small)： ZE：零 (zero)； PS：正小 (positive small)； PM：正中 (positive medium)； PB：正大 (positive big)。 圖 ，論域均為 [1,+1]，隸屬度函數(shù)的形狀為三角形或梯形。圖 (a)所示為模糊分割較粗的情況，圖 (b)為模糊分割較細的情況。圖 (即 x∈ [1,+1])的情況，且模糊分割是完全對稱的。在特殊情況下，模糊語言名稱也可為非對稱和非均勻地分布 。 圖 模糊分割 模糊分割的個數(shù)也決定了最大可能的模糊規(guī)則的個數(shù)。例如，對于雙輸入 /單 輸出的模糊系統(tǒng)， x和 y的模糊分割數(shù)分別為 4和 4，則最大可能的規(guī)則數(shù)為 4X4=16。 模糊劃分的個數(shù)同時決定了最大可能的模糊規(guī)則的個數(shù)。模糊劃分的個數(shù)越多，控制規(guī)則數(shù)越多，這將給確定控制規(guī)則帶來困難；但是模糊劃分的個數(shù)太小，將導(dǎo)致控制太粗略，難 以對控制性能進行精心的調(diào)整。 因為三角形的隸屬函數(shù)形狀簡單、容易計算，且與其它復(fù)雜的隸屬函數(shù)得出的結(jié)果差別甚小。所以，本課題最終采用等腰了三角形的隸屬函數(shù)來表示控制規(guī)則條件部分的模糊數(shù)及結(jié)論部分的模糊數(shù)。 （ 2)規(guī)則庫 火電廠過熱汽溫模糊控制的研究 26 在許多人工控制的工業(yè)系統(tǒng)中，由于被控對象較為復(fù)雜，很難建立被控對象較為精確的數(shù)學(xué)模型，因此用常規(guī)的控制方法對其進行控制比較困難，但是熟練的操作人員確能通過對被控對象的觀測，根據(jù)自己的經(jīng)驗和知識，并融合相關(guān)的專家知識，綜合分析，做出決策，最終成功地控制這樣的系統(tǒng)。操作人員的經(jīng)驗知識就是控制規(guī)則 的源泉。 模糊控制規(guī)則是對人類行為和決策分析過程最自然的描述，是通過總結(jié)專家的經(jīng)驗和控制工程知識，并用適當語言加以描述而最終形成的。是由一系列“ IF?THEN”形式的模糊條件語句構(gòu)成的。條件 句 的前提部分為輸入和狀態(tài)，而結(jié)論部分為控制變量。設(shè)計規(guī)則庫遵循的一般原則 為 ： (1)規(guī)則庫必須完備，對于每一個輸入應(yīng)確保至少有一條可適應(yīng)的規(guī)則。 (2)規(guī)則庫中規(guī)則的數(shù)目盡可能少，以簡化模糊控制器的設(shè)計和實現(xiàn)。 (3)模糊控制規(guī)則必須是一致的，不能出現(xiàn)相互矛盾的現(xiàn)象。 精確化計算 通過模糊推理得到的結(jié)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(qū)動執(zhí)行機構(gòu)。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(jié)果可能性的精確值的過程就是精確化過程 (又稱為逆模糊化過程 )。 常用的解模糊方法有以下幾種。 （ 1） 最大 隸 屬度法 這種方法是選取模糊子集中錄屬度最大的元素作為控制量。方法簡單易行，算法實時性好，突出了錄屬度最大元素的控制作用，對于錄屬程度較小元素的控制作用沒有考慮，利用的信息量少。但是當隸屬函數(shù)有多個最大值點時，則不能唯一的確定。為此有下述平均最大隸屬度法。 （ 2） 平 均最大隸屬度法 平均最大隸屬度法取所有達到控制作用隸屬度值的最大值的點的平均值作為解模糊結(jié)果?？赡艹霈F(xiàn)所有隸屬度最大的點構(gòu)成一條直線，那麼可以取這條直線的中點作為解模糊的結(jié)果。 （ 3） 取中位數(shù)法 選取模糊子集的錄屬函數(shù)曲線和橫坐標所圍成區(qū)域的面積平分為左右相等的兩部分的數(shù)，作為非模糊化的結(jié)果。 （ 4） 重心法 重 心 法亦稱加權(quán)平均法 ， 以控制作用論域上的點對控制作用模糊集的隸屬度為權(quán)系數(shù)進行加權(quán)平均而求得解模糊結(jié)果 ]10[ 。 火電廠過熱汽溫模糊控制的研究 27 本課題 復(fù)合 模糊 串級 控制系統(tǒng)的設(shè)計 （ 1） 確定輸入輸出變量 輸入變量為 2個 ,分別為誤差 e和誤差的變化率 ec,輸出變量為 u。模糊語言變量分別為 E(溫度偏差 ),EC(溫度偏差變化率 )和 U(閥門開度 )。 （ 2）模糊化 采用 Fuzzy logic工具箱的 FIS編輯器編輯模糊控制器 。 本次研究的模糊控制器 E的論域為 [6, 6],劃分為 7個等級 ,模糊子集 Ai(i=1,? , 7)的 8個語言取值 分別為 {NB,NM,NS,ZE,PS,PM,PB},依次表示的實際物理意義為出口溫度 {很高、較高、稍高、正好 、稍低、較低、很低 },隸屬函數(shù)選 trimf (三角形 ) (見圖 )。 圖 E的隸屬度函數(shù) EC的論域為 [6, 6],劃分為 7個等級 ,模糊子集 Bi(i=1,? , 7)的 7個語言取值 分別為 {NB， NM， NS， O， PS， PM， PB},依次表示的實際物理意義為出口溫度變化{負的快速增加、負的增加 ,負的稍微增加、不變、正的稍微增加、正的增加、正的快速增加 },隸屬函數(shù)選 trimf (三角形 )（見圖 ）。 圖 EC的隸屬度函數(shù) 火電廠過熱汽溫模糊控制的研究 28 U的論域為 [6, 6],劃分為 7個等級 ,模糊子集 Ci(i=1,..., 7)的 7個語言取值 分別是 {NB， NM， NS， O， PS， PM， PB},依次表示的實際物理意義為噴水減溫閥 {全關(guān)、半關(guān)、稍微關(guān)小、不動、稍微開大、半開、全開 },隸屬函數(shù)選 trimf (三角形 )（見圖 ）。 圖 U的隸屬度函數(shù) （ 3）模糊規(guī)則編輯 模糊控制器的模糊規(guī)則具有如下形式 : if {E=Ai and EC=Bi} then U=Ci,i=1,...,n,其中 Ai,Bi,Ci分別為 E、 EC和 U的模糊子集。 設(shè)計模糊控制規(guī)則的主要依據(jù)是操作人員的經(jīng)驗，還取決于具體的工藝和技術(shù)要求。眾所周知，控制系統(tǒng)的性能指標是互相制約和互相矛盾的。本課 題必須首先使過熱汽溫串級模糊控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性得到保證，同時兼顧快速性和準確性的總原則 。最終確定模糊規(guī)則為 49條，如 如果出口溫度太高，并且溫度偏差朝升高的方向快速增加，那么噴水減溫閥全開。 對應(yīng)規(guī)則語言為 if E=NB and EC=NB then U=PB 如果出口溫度很低，并且溫度偏差朝著降低的方向較快降低，那么噴水減溫閥全關(guān)。 對應(yīng)規(guī)則語言為 if E=PB and EC=PM then U=NB 如果出口溫度太高，并且溫度偏差朝升高的方向較快增加，那么噴水減溫閥全開。 對應(yīng)規(guī)則語言為 if E=NB and EC=NM then U=PB 其余的規(guī)則控制作用依此類推。 模糊控制器中共有 49條模糊規(guī)則， 控制器的 49條模糊規(guī)則如表 41所示。 火電廠過熱汽溫模糊控制的研究 29 表 41 控制量 u的模糊規(guī)則表 圖 模糊控制規(guī)則庫 根據(jù)上面的模糊控制規(guī)則表將 49條模糊規(guī)則手動輸入模糊控制器的規(guī)則庫中，如圖 。 火電廠過熱汽溫模糊控制的研究 30 建立好隸屬函數(shù)和規(guī)則后 ,系統(tǒng)的決策部分選用 Mamdani算法 ,解模糊選用 重心法。 復(fù)合 模糊 串級 控制系統(tǒng)的仿真研究 本文所設(shè)計的 復(fù)合 模糊 串級 控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖 。 圖 復(fù)合模糊串級汽溫控制 系統(tǒng)方框圖 根據(jù)上圖的系統(tǒng)方框圖，結(jié)合自身對其的理解，在 simulink中搭建出復(fù)合模糊 串級 控制系統(tǒng)的仿真 建模 圖，如圖 。 圖 復(fù)合模糊串級控制系統(tǒng)仿真 建模 圖 將設(shè)計好的模糊控制器在 simulink下封裝為一個模糊控制模塊 (見圖 )。比例因子 Ku=,量化因子 Ke=,Kec=21(通過在線反復(fù)多次調(diào)試所得 )。 模糊控制的封裝模塊如圖 。 火電廠過熱汽溫模糊控制的研究 31 圖 模糊控制器封裝模塊 其中，導(dǎo)前區(qū)被控對象傳遞函數(shù) 如圖 。 圖 導(dǎo)前區(qū)傳遞函數(shù) 惰 性區(qū)被控對象傳遞函數(shù) 如圖 。 圖 惰性區(qū)傳遞函數(shù) 在 t=0時，在加入減溫水擾動的同時，再加入燃燒率 擾動， 這時過熱汽溫 復(fù)合 模糊 串級 控制系統(tǒng)的控制過程 ，如圖 示。 為了便于觀察、比較和分析，將過熱汽溫的串級控制系統(tǒng)與 復(fù)合 模糊 串級 控制系統(tǒng)進行同時仿真和輸出。過熱汽溫的串級控制與 復(fù)合 模糊 串級 控制系統(tǒng)的系統(tǒng)構(gòu)成， 如圖 。 火電廠過熱汽溫模糊控制的研究 32 仿真時間 t仿真結(jié)果 圖 減溫水、燃燒率擾動下的仿真示意圖 圖 過熱汽溫串級控制與 復(fù)合 模糊 串級 控制系統(tǒng)的系統(tǒng)構(gòu)成 可以通過過熱汽溫串級控制系統(tǒng)與 復(fù) 合 模糊 串級 控制系統(tǒng)的仿真結(jié)果的比較，來說明過熱汽溫 復(fù)合 模糊 串級 控制動態(tài)性能優(yōu)于過熱汽溫串級控制。如圖 示。 火電廠過熱汽溫模糊控制的研究 33 仿真時間 t仿真結(jié)果 模糊控制串級控制 圖 減溫水、燃燒率擾動 下 過熱汽溫 復(fù)合 模糊控制與 串級控制系統(tǒng)的 比較 為了更直觀的理解模糊控制器的作用，可以在復(fù)合模糊控制器和主控制器后面都接一個顯示器，同時顯示控制器的圖形輸出。如圖 。 仿真時間 t仿真結(jié)果 模糊控制器主控制器 圖 復(fù)合模糊控制器與主控制器輸出圖形對比 另外，在模糊控制器和并聯(lián)的 PI控制器后面也分別接上顯示器來顯示控制器圖形變化，如圖 。 火電廠過熱汽溫模糊控制的研究 34 仿真時間 t仿真結(jié)果 模糊控制器控制器 圖 模糊 控制器與并聯(lián)的 PI控制器的顯示圖形對比 為了觀察當對象模型變化時模糊控制的作用，在 復(fù)合 模糊 串級 控制系統(tǒng)的后面增加了一個 1201?s 的慣性環(huán)節(jié)，對其進行仿真， 并與串級控制系統(tǒng)進行比較， 結(jié)果如圖 。 仿真時間 t仿真結(jié)果 模糊控制串級控制 圖 被控對象的數(shù)學(xué)模型發(fā)生變化時得到的仿真圖形 圖 ，相對于串級控制， 復(fù)合模糊串級控制超調(diào)量更小 ,調(diào)節(jié)時間更短 ,整個過渡過程顯得更加平穩(wěn)，且有較強的抗干擾能力， 改善 了 動態(tài)品質(zhì) 。 火電廠過熱汽溫模糊控制的研究 35 從圖 ，復(fù)合模糊控制器控制 作用 更為迅速，調(diào)整時間 也更短。從圖 在調(diào)整的過程中 ， 由于模糊控制器模糊規(guī)則的作用 ，調(diào)整時間 大大縮短 ，動態(tài)品質(zhì) 得到改善 。 可見 過熱汽溫 復(fù)合 模糊 串級 控制系統(tǒng)仿真的結(jié)果基本上實現(xiàn)了設(shè)計的要求 ，當在主對象后面同時添加一個1201?s的慣性環(huán)節(jié)后，復(fù)合模糊控制系統(tǒng) 受到的影響遠小于串級控制系統(tǒng) ，說明在一定的范圍內(nèi)，串級模糊控制系統(tǒng)的魯棒性得到了一定的體現(xiàn)。 本章小結(jié) 支撐模糊控制的主要基石是模糊集理論、基于規(guī)則的專家系統(tǒng)和控制理論。 模 糊控制系統(tǒng)主要由模糊化、模糊推理、 知識庫和清晰化四部分組成。知識庫由數(shù)據(jù)庫和模糊控制規(guī)則庫兩部分組成。 數(shù)據(jù)庫中包含了與模糊控制規(guī)則及模糊數(shù)據(jù)處理有關(guān)的各種參數(shù)，其中包括尺度變換參數(shù)、模糊空間分割和隸屬度函數(shù)的選擇等 規(guī)則庫使用語言來描述控制的目標和策略，形成一定數(shù)量控制規(guī)則，由一系列的 if一 then表示 模 糊輸入接口的作用，是將明確的輸入值變換為對應(yīng)隸屬函數(shù)的模糊語言值，而清晰化 (去模糊 )輸出接口的作用，是將模糊的計算結(jié)果變換為對應(yīng)于實際控制范圍的數(shù)值輸出 。 模糊控制器的設(shè)計 可以在 fuzzy logic controller中實現(xiàn)，要注意 論域的分割和模糊規(guī)則的選用，這樣才能達到最好的控制效果。 經(jīng)典 PID控制器參數(shù)的調(diào)整主要依賴于被控對象的數(shù)學(xué)模型。模糊控制方法是主要依據(jù)操作人員經(jīng)驗、控制系統(tǒng)的要求和硬件的實現(xiàn)，被控對象的數(shù)學(xué)模型 對其影響小很多 ，二者有本質(zhì)的區(qū)別。 模糊控制具有人工智能化，對過程參數(shù)的變化具有較高的適應(yīng)性，具有明顯加快系統(tǒng)的控制速度和減小系統(tǒng)控制時間等特點，在工業(yè)生產(chǎn)中越來越多的得到運用。 過熱汽溫 復(fù)合 模糊 串級 控制系統(tǒng)具有較為優(yōu)良的穩(wěn)定性、快速性、準確性和魯棒性，主要原因有幾方面。 ①利用了串級控制系統(tǒng)的主、副兩個回路的結(jié)構(gòu) 串級控制系統(tǒng)的主、副兩個回路的結(jié)構(gòu)，在較大程度上，保證了過熱汽溫 復(fù)合模糊 串級 控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性和快速性。 ②在副回路中使用了適合火電廠實際生產(chǎn)技術(shù)要求的模糊控制器 在較大程度上，保證了過熱汽溫 復(fù)合 模糊 串級 控制系統(tǒng)的魯棒性，對穩(wěn)定性和快速性也有重要作用。