【正文】 結(jié)束后，將輸出映像區(qū)的控制信息 集中輸出，進(jìn)而改變被空對(duì)象的狀態(tài)。輸入映像區(qū)和輸出映像區(qū)統(tǒng)稱 I/O映像區(qū)。 (1)輸入采樣階段 在輸入采樣階段， PLC以掃描方式讀入輸入端的狀態(tài)并存入輸入映像區(qū)的相應(yīng)寄存器中，接著進(jìn)入程序執(zhí)行階段。在非輸入采樣階段，無(wú)論輸入狀態(tài)如何變化，輸入映像寄存器的內(nèi)容都保持不變，直到進(jìn)入下一個(gè)掃描周期的采樣階段， PLC才會(huì)將輸入端的狀態(tài)讀入輸入映像寄存器中。 (2)程序執(zhí)行階段 在程序執(zhí)行階段，根據(jù)梯形圖程序先左后右、先上后下的掃描原則。若指令中的元件為輸出元件，則使用當(dāng)時(shí)輸出映像寄存器中的狀態(tài)值進(jìn)行運(yùn)算。若程序的結(jié) 果為輸出元件，則將運(yùn)算結(jié)果寫入輸出映像寄存器。輸出映像寄存器中的每一個(gè)元件會(huì)隨著程序執(zhí)行的進(jìn)程而變化。 (3)輸出刷新階段 在程序執(zhí)行完畢后，輸出映像寄存器中的繼電器的通斷狀態(tài)傳送至輸出鎖存器，形成 PLC的實(shí)際輸出，驅(qū)動(dòng)相應(yīng)外設(shè)。 以上是 PLC的掃描工作過(guò)程。 PLC的掃描周期就是它完成一個(gè)完整循環(huán)掃描所需的工作周期，即從讀入輸入狀態(tài)到發(fā)出輸出信號(hào)所用的時(shí)間。 PLC 的技術(shù)指標(biāo) (1)電源，機(jī)器動(dòng)力電源 115V交流電源或 220V交流電源，通過(guò)跨接短路片進(jìn)行選擇。 (2)環(huán)境，工作溫度為 0— 50oC ，最高為 60oC ；儲(chǔ)藏溫度為 20— +85oC ；相對(duì)濕度為（ 5 23 — 95） %；空氣條件：周圍空氣不能混有可燃性氣體、易爆性和腐蝕性氣體。 (3)存儲(chǔ)容量，多采用 CMOS— RAM 存儲(chǔ)器，也可采用 EPROM 存儲(chǔ)器。一般小型機(jī)器的存儲(chǔ)容量為 1KB 到幾 KB，大型機(jī)器為十幾 KB，甚至 1— 2MB。 (4)掃描時(shí)間，執(zhí)行一次解讀用戶邏輯程序所需的時(shí)間。一般情況下機(jī)器粗略指每執(zhí)行1000 條指令所通常為 10ms 左右。小型和超小型掃描時(shí)間可能大于 40ms。 (5)指令功能，可編程邏輯控制器的指令足可分為基本指令和擴(kuò)展指令?；局噶钍侵父鞣N類型的可編程邏輯控制器都有的，其主要是邏輯處理指令。 24 第四章 模糊控制的基本原理 模糊控制的基本思想 自從 1932 年奈魁斯特 (NYQUIST)發(fā)表有關(guān)反饋放大器的穩(wěn)定性論文以來(lái)，控制理論學(xué)科的發(fā)展已走過(guò) 60 多年的歷程，這些控制理論已經(jīng)在工業(yè)生產(chǎn)、軍事科學(xué)、空間技術(shù)等許多領(lǐng)域得到了成功的運(yùn)用。在這些控制應(yīng) 用工程中，其控制器的設(shè)計(jì)是建立在被控對(duì)象精確控制模型的基礎(chǔ)之上，用精確定義的概念和嚴(yán)格證明的定理描述現(xiàn)實(shí)的數(shù)量關(guān)系和空間形式。 隨著研究對(duì)象和系統(tǒng)復(fù)雜化，借助于數(shù)學(xué)模型描述和分析的傳統(tǒng)控制理論難以解決復(fù)雜系統(tǒng)的控制問(wèn)題，尤其是在具有以下特點(diǎn)的一類現(xiàn)代控制工程中。 (1)不確定性的模型 傳統(tǒng)控制是對(duì)模型的控制，這里的模型包括控制對(duì)象和干擾模型。傳統(tǒng)控制認(rèn)為模型是已知或經(jīng)辯識(shí)可得到的。對(duì)不確定的模型，傳統(tǒng)控制難以滿足要求。 (2)高度非線性模型 (3)復(fù)雜的任務(wù)要求 這類工程本身所固有的模糊性、復(fù)雜性及其它原因 ，使得人們難以用傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)方法為其建立精確的數(shù)學(xué)摸型。但在生產(chǎn)實(shí)踐中，許多復(fù)雜生產(chǎn)過(guò)程難以實(shí)現(xiàn)控制，可通過(guò)熟練的操作工或?qū)＜业慕?jīng)驗(yàn)獲得滿意的控制效果。大腦能夠發(fā)展模糊思維、存儲(chǔ)和處理模糊信息，人們通過(guò)模糊的語(yǔ)言性經(jīng)驗(yàn)來(lái)進(jìn)行這類控制。 所謂模糊控制，就是在控制方法上應(yīng)用模糊集合論、模糊語(yǔ)言變量及模糊邏輯推理知識(shí)來(lái)模擬人的模糊思維方法，以便能對(duì)某些無(wú)法用精確數(shù)學(xué)模型描述的對(duì)象或過(guò)程進(jìn)行成功的控制。人們希望把熟練操作人員的經(jīng)驗(yàn)總結(jié)成一些規(guī)則，并根據(jù)這些規(guī)則設(shè)計(jì)成控制器。由于人的經(jīng)驗(yàn)一般是用自然語(yǔ)言表達(dá)的，因此，基 于經(jīng)驗(yàn)的規(guī)則也是模糊的、語(yǔ)言性的。然而，運(yùn)用模糊集合論、模糊語(yǔ)言變量及模糊邏輯推理的知識(shí)，可以把這些模糊的語(yǔ)言規(guī)則上升為數(shù)值運(yùn)算，從而能利用計(jì)算機(jī)完成對(duì)這些規(guī)則的具體實(shí)現(xiàn)，達(dá)到以機(jī)器代替人對(duì)某些對(duì)象或過(guò)程進(jìn)行自動(dòng)控制的目的，這就是模糊控制的基本思想。 模糊控制系統(tǒng)的組成 25 模糊控制屬于計(jì)算機(jī)數(shù)字控制的一種形式。因此，模糊控制系統(tǒng)的組成類似于一般的數(shù)字控制系統(tǒng)，一般可分為四個(gè)組成部分 : 輸入 輸出 圖 41 模糊控制方框圖 (1)模糊控制器。模糊控制器實(shí) 際上是一臺(tái)計(jì)算機(jī)，它實(shí)現(xiàn)控制過(guò)程中所需的各種模糊算法，是控制系統(tǒng)的“智能”部分。圖 41 是模糊控制器組成方框圖。 (2)輸入 /輸出接口裝置。模糊控制器通過(guò)輸入 /輸出接口從被控對(duì)象獲取數(shù)字信號(hào)量，并將模糊控制器決策的輸出信號(hào)經(jīng)過(guò)數(shù)模變換，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)象及執(zhí)行機(jī)構(gòu)。被控對(duì)象可以是線性或非線的，也可以是單變量或多變量的，有時(shí)滯或無(wú)時(shí)滯的以及有強(qiáng)干擾的多種情況。 (4)傳感器。它是將被控對(duì)象或各種過(guò)程的被控量轉(zhuǎn)換為電信號(hào)的一類裝置。 模糊控制的基本原 理 要實(shí)現(xiàn)語(yǔ)言控制的模糊邏輯控制器，就必須了解三個(gè)基本問(wèn)題，第一個(gè)是先通過(guò)傳感器把要監(jiān)測(cè)的物理量變成電量，再通過(guò)模數(shù)轉(zhuǎn)換器把它轉(zhuǎn)換成精確的數(shù)字量。精確輸入量輸入至模糊控制器后，首先要把精確的輸入量通過(guò)模糊集合的隸屬函數(shù)轉(zhuǎn)換為模糊數(shù)，這一步為精確量的模糊化，其目的是把傳感器的輸入轉(zhuǎn)換成知識(shí)庫(kù)可以理解和操作的變量格式。第二個(gè)問(wèn)題是根據(jù)有經(jīng)驗(yàn)的操作者或者專家的經(jīng)驗(yàn)制訂出模糊控制規(guī)則并進(jìn)行模糊邏輯推理，以得到一個(gè)模糊輸出集合，即一個(gè)新的模糊隸屬函數(shù)，這一步稱為模糊控制規(guī)則形成和推理，其目的是用模糊輸入值去選配控制規(guī) 則，為每個(gè)控制規(guī)則確定其適配的程度。要解決的第三個(gè)問(wèn)題是根據(jù)模糊邏輯推理得到輸出模糊隸屬函數(shù)，用不同方法找一個(gè)具有代表性的精確值作為控制量。這一步稱為模糊輸出量的解模糊判決。其目的是把分范圍概括合并成單點(diǎn)輸出值，加到執(zhí)行器上實(shí)現(xiàn)控制。 數(shù)據(jù)庫(kù) 規(guī)劃庫(kù) 推理機(jī) 解模糊接口 模糊化接口 模糊控制器 26 精確輸入量的模糊化 通常控制總是用系統(tǒng)的實(shí)際輸出值和設(shè)置的期望值相比較，得到一個(gè)偏差值 E，控制器根據(jù)這個(gè)偏差值來(lái)決定如何對(duì)系統(tǒng)加以調(diào)整控制，很多情況下還需要根據(jù)該偏差的變化率 EC 來(lái)進(jìn)行綜合判斷。無(wú)論是偏差還是偏差的變化率，它們都是精確的輸入值，要采取模糊控制技術(shù)就必 須先把它們模糊化。每個(gè)輸入值都對(duì)應(yīng)一個(gè)模糊集合。某一范圍連續(xù)變化的值就可有無(wú)限多個(gè)模糊集合，通常把輸入變量范圍人為地定義成離散的若干等級(jí)。所定義的級(jí)數(shù)多少取決于所需輸入量的分辨率。定義輸入量的隸屬函數(shù)可采用吊鐘形、梯形、三角形函數(shù)。理論上說(shuō)吊鐘形最為理想，但是計(jì)算復(fù)雜。實(shí)踐證明，用三角形和梯形函數(shù)其性能并沒(méi)有太大的差別，為簡(jiǎn)化計(jì)算，較多地采用三角形，其次是梯形。 為了實(shí)現(xiàn)模糊控制器的標(biāo)準(zhǔn)化設(shè)計(jì)，實(shí)際中常用的處理方法是把輸入量的變化范圍設(shè)定為 [6 6]，區(qū)間連續(xù)變化量使之離散化，構(gòu)成 13 個(gè)整數(shù)元素的離散集合 {6， 5， 4，3， 2， 1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6,} 在實(shí)際工作中，精確輸入量的變化范圍一般不會(huì)是在 [6,+6]之間，如果其范圍是在[a b]之間的話，可通過(guò)變換 ?????? ???? 212 baxaby （ ） 將在 [a b]之間變化的量轉(zhuǎn)換為在 [6 6]之間變化的變量，然后對(duì)這一語(yǔ)言變量進(jìn)行取值，習(xí)慣上可分為七個(gè)等級(jí) : “正大” (PB): 可取在 +6 附近 。 “正中” (PM): 可取在 +4 附近 。 “正小” (PS): 可取在 +2 附近 。 “零” (ZE): 可取在 0 附近 。 “負(fù)小” (NS): 可取在 2 附近 。 “負(fù)中” (NM): 可取在 4 附近 。 “負(fù)大” (NB): 可取在 6 附近 : 模糊規(guī)則形成和推理 模糊規(guī)則的形成是把有經(jīng)驗(yàn)的操作者或?qū)＜业目刂浦R(shí)和經(jīng)驗(yàn)制訂出若干模糊控制規(guī)則，為了存入計(jì)算機(jī)，還必須對(duì)它們進(jìn)行數(shù)學(xué)處理，之后，再模仿人的模糊邏輯推 27 理過(guò)程，確定推理方法，這樣計(jì)算機(jī)就可用模糊化的輸入量，根據(jù)制定的模糊控制規(guī)則和事先確定好的推理方法進(jìn)行模糊推理，并得到模糊輸出量即模糊輸出隸屬函數(shù)。 根據(jù)模糊集合和模糊 關(guān)系理論，對(duì)不同類型的模糊規(guī)則可用不同的模糊推理方法。 （ 1）對(duì)“如果 A，那么 B (if A then B)類型的模糊規(guī)則可采用如下的推理方法。 若已知輸入為 A，則輸出為 B，若現(xiàn)在已知輸入為 A? ，則輸出 B? ，可用下式合成規(guī)則求得 : RAB ???? （ .） 其中模糊關(guān)系 BAR ?? ，這是一個(gè)二維的模糊集合，被定義為 : ? ? ? ? ? ?? ?YX BAYXR ??? ,m in, ? () (2)對(duì)“如果 A，那么 B，否則 C” (if A then B else C)類型的模糊規(guī)則可采用如下的推理方法 : 若己知輸入為 A，則輸出為 B，否則輸出為 C,若現(xiàn)在己知輸入為 A? ，則輸出 B? 或 C?可用下式合成規(guī)則求得 : RAB ???? RAC ???? () 其中模糊關(guān)系 BAR ?? ， CAR ?? 被定義為 : ? ? ? ? ? ?? ?? ? ? ? ? ?? ?YXYX YXYX CAR BAR ??? ??? ,m in, ,m in, ?? () (3)“如果 A 且 B，那么 C (if A and B then C)類型的推理規(guī)則是實(shí)際模糊控制器最常用的規(guī)則形式。 在這類規(guī)則中， A 一般用來(lái)表示被控制量的測(cè)量值與期望值的偏差 E=xx0 的隸屬函數(shù)。 B 一般表示偏差變化率 C=de/dt 的隸屬函數(shù)。 E 和 C 可分別定義若干不同等級(jí)的隸屬函數(shù)，若作標(biāo)準(zhǔn)化處理，可分成負(fù)大，負(fù)小，零，正小，正大等模糊子集。 如果 一個(gè)模糊控制器的模糊規(guī)則可寫成如下形式 : 如果 1E 且 1C ，那么 1U 。 如果 2E 且 2C ，那么 2U 。 …… …… 如果 jE 且 jC ，那么 jU 。 那么輸出控制量集合 ? ? RCEU ??? 即 : ? ? ? ? ? ? ? ?? ?YXZYXYX CERU ???? ???? , () 由此，如果己知輸入 E, C 和輸出控制量 U，就可以求出他們的模糊關(guān)系 R，反之， 28 如果己知模糊關(guān)系 R 就可根據(jù)輸入 E 和 C 求出控制量 U。 由于一個(gè)過(guò)程控制規(guī)則都是由若干規(guī)則組成的，對(duì)于每一條推理規(guī)則都可以得到一個(gè)相應(yīng)的模糊關(guān)系， N 條規(guī)則就有 N 個(gè)模糊關(guān)系 : 1R ， 2R ， 3R ， nR ，對(duì)于整個(gè)系統(tǒng)的總的控制規(guī)則所對(duì)應(yīng)的模糊關(guān)系 R 可對(duì) N 個(gè)模糊關(guān)系取“并”操作得到 : innn RRRRRR 1321 ... .. ??????? (i=1 2 3 4 …… .n) () 精確輸出量的解模糊判決 經(jīng)過(guò)模糊推理得到的控制輸出是一個(gè)模糊隸屬函數(shù)或者模糊子集，它反映了控制語(yǔ)言的模糊性，這是一種不同取值的組合，然而在實(shí)際應(yīng)用中要控制一個(gè)物理對(duì)象，只能在某一個(gè)時(shí)刻有一個(gè)確定的控制量，這就必須要從模糊輸出隸屬函數(shù)中找出 一個(gè)最能代表這個(gè)模糊集合即模糊控制作用可能性分布的精確量，這就是解模糊判決，從數(shù)學(xué)上講，這是一個(gè)從輸出論域所定義的模糊控制作用空間到精確控制作用空間的映射。扎德首先提出了這個(gè)問(wèn)題并做了嘗試性的建議，目前最常用的方法是最大準(zhǔn)則法、最大隸屬度平均法和重心法。 (1)最大準(zhǔn)則法 (MAX: MAX criterion Method) 這種方法是找出控制作用可能性分布達(dá)到最大值的輸出點(diǎn)。 (2)最大隸屬度平均法 (MOM: MEAN of Maximum Method) 這種方法是要找出能代表所有隸屬函數(shù)達(dá)到最大的局 部控制作用的平均值，在輸出是離散的情況下，控制作用可以用下式表示 : () 式中 jW ，是隸屬函數(shù)達(dá)到最大值 ? ?jW?? 的那些輸出值， L 是這些輸出值的個(gè)數(shù)。 (3)重心法，又稱面積重心法 (COA: center of Area Nethod)這種方法在實(shí)際工程中經(jīng)常使用，其實(shí)質(zhì)是找出控制作用可能性分布的重心，在輸出是離散值的情況下，控制作用可用下式求得 : ? ?? ??????? ?????? ?? njjnjjjWWWU11?? () 這里 n 是輸出的量化級(jí)數(shù)。 1n jjWU L??? 29 圖 為這三種不同的解模糊決策方法的圖形說(shuō)明。 圖 42 不同解模糊決策方法的圖形說(shuō)明。 模糊控制器設(shè)計(jì)的基本方法 模糊控制器是模糊邏輯控制器 (Fuzzy Logic Controller)的簡(jiǎn)稱，因?yàn)槟：刂破鞯目刂埔?guī)則是基于模糊條件語(yǔ)句描述的語(yǔ)言控制規(guī)則，所以模糊控制器又稱為模糊語(yǔ)言控制器。模糊控制器在模糊自動(dòng)控制中具有舉足輕重的作用，因此，在模糊控制系統(tǒng)中，設(shè)計(jì)和調(diào)整模糊控制器的工作是很重 要的，本章介紹模糊控制器設(shè)計(jì)的基本方法和原則，旨在為后續(xù)章節(jié)的模糊控制器的設(shè)計(jì)作鋪墊。對(duì)于模糊控制器的設(shè)計(jì)內(nèi)容一般有以下幾項(xiàng) (1)確定模糊控制器