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基于單片機(jī)實(shí)現(xiàn)的空調(diào)溫度自動(dòng)控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)-資料下載頁(yè)

2025-06-18 17:53本頁(yè)面
  

【正文】 分別用偏差e和偏差的變化率△e作為輸入變量,以控制量u作為輸出變量。(6)精確量的模糊化在溫室溫度模糊控制器里,將鍵盤(pán)輸入的溫度值作為給定值T,由傳感器測(cè)量得到的溫度值記為t(k),則誤差e及誤差的變化△e為: (44) (45)將e(k)和△e(k)作為溫度模糊控制器的輸入變量,輸出變量為加熱器及風(fēng)扇的通斷狀態(tài)。根據(jù)溫室的實(shí)際工作情況,從溫帶植物三基點(diǎn)溫度如表21所示,可以看出其適宜溫度變化值在10℃左右,考慮到實(shí)際檢測(cè)條件和適當(dāng)?shù)目刂凭?,將溫度誤差的基本論域定為[5℃~+5℃],溫度誤差變化的基本論域定為[1℃~+1℃]。為提高控制精度和響應(yīng)速度,將溫度的控制范圍分為模糊控制區(qū)和確定控制區(qū),以溫度設(shè)定值的177。5℃為界。溫度在設(shè)定值的177。5℃以?xún)?nèi)為模糊控制區(qū),以外為確定控制區(qū)。在確定控制區(qū),系統(tǒng)將進(jìn)行強(qiáng)制冷卻或加熱,并發(fā)出溫度超標(biāo)報(bào)警信號(hào)。而在模糊控制區(qū),將溫度偏差、偏差變化率的模糊集合分為7個(gè)模糊子集,分別為PB(正大),PM(正中),PS(正?。琙(零),NS(負(fù)?。琋M(負(fù)中),NB(負(fù)大)。選取語(yǔ)言變量e、△e的論域均為:x={4,3,2,1,0,1,2,3,4}溫度偏差、。 △e的隸屬度函數(shù)賦值表論域432101234子集NB10000000NM10000NS0010000Z0001000PS0000100PM00001PB00000001控量的隸屬函數(shù)形狀可以是三角形、梯形、單點(diǎn)或其它形狀。采用單點(diǎn)為控制量在實(shí)際處理時(shí)較為方便,因?yàn)檫@時(shí)只要知道控制量的模糊量也就知道了實(shí)際用于控制的論域元素。本系統(tǒng)控制量的模糊劃分采用單點(diǎn),分為7個(gè)模糊子集,分別為PB(正大),PM(正中),PS(正小),Z(零),NS(負(fù)小),NM(負(fù)中),NB(負(fù)大)。選取語(yǔ)言變量u的論域?yàn)椋簕3,2,1,0,1,2,3}。 U的隸屬度函數(shù)(7)模糊控制規(guī)則模糊控制規(guī)則實(shí)際上是總結(jié)有經(jīng)驗(yàn)的操作者或?qū)<业目刂浦R(shí)和經(jīng)驗(yàn)制定出的一條條模糊條件語(yǔ)句的集合,通常簡(jiǎn)寫(xiě)成一個(gè)表,即模糊控制規(guī)則表。確定模糊控制規(guī)則的原則必須是系統(tǒng)輸出響應(yīng)的動(dòng)靜態(tài)特性達(dá)到最佳。當(dāng)誤差大或較大時(shí),選擇控制量以盡快消除誤差為主;而當(dāng)誤差較小時(shí),選擇控制量要注意防止超調(diào),以系統(tǒng)的穩(wěn)定性為主要出發(fā)點(diǎn)。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)。ueNBPBPBPBPNZZeNBPBPBPBPBPBZZNMPBPBPBPBPBZZNSPMPMPMPMZNSNSZPMPMPSZNSNMNMPSPSPSZNMNMNMNMPMZZNMNBNBNBNBPBZZNMNBNBNBNB(8)模糊控制算法設(shè)計(jì)控制算法是模糊控制的關(guān)鍵,通常可根據(jù)不同的系統(tǒng)情況選用不同的控制算法,常用的有查表法和公式法。本系統(tǒng)采用查表法實(shí)現(xiàn)模糊控制算法。查表法是根據(jù)模糊控制規(guī)則表,求出輸入量論域元素和輸出量論域元素之間的關(guān)系,形成一個(gè)表格,這個(gè)表格稱(chēng)為控制表。產(chǎn)生控制表的方法有兩種,一種是間接法,首先求出模糊關(guān)系R,再根據(jù)輸入的偏差和偏差變化率求出控制量,最后把控制量精確化,由此得到控制表;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,由此產(chǎn)生控制表。本文采用直接法。本系統(tǒng)中,由于偏差e和偏差變化率△e的離散論域都有9個(gè)元素{4,3,2,1,0,1,2,3,4},在輸入時(shí),e或△e的精確值都會(huì)量化到9個(gè)元素之中的任何一個(gè)。這樣,e和△e的輸入組合就有99=81種。求出這81種輸入組合及其對(duì)應(yīng)的輸出控制量,即可形成相應(yīng)的模糊控制表。實(shí)際控制過(guò)程中,可以對(duì)該表進(jìn)行優(yōu)化,根據(jù)查表的結(jié)果求出控制量,去控制或驅(qū)動(dòng)執(zhí)行機(jī)構(gòu),實(shí)現(xiàn)對(duì)溫室溫度的智能控制。(三)比較算法本節(jié)給出了工業(yè)過(guò)程控制中的常用的控制算法,它們各有優(yōu)缺點(diǎn),下面分別對(duì)它們進(jìn)行分析: 模糊控制算法在生產(chǎn)過(guò)程自動(dòng)化控制的發(fā)展過(guò)程中,模糊控制是歷史最久、生命力最強(qiáng)的基本控制方法。它原理簡(jiǎn)單、使用方便、適應(yīng)性強(qiáng)、魯棒性也較強(qiáng),對(duì)于絕大部分生產(chǎn)過(guò)程都可利用模糊控制解決。但對(duì)于靜態(tài)與動(dòng)態(tài)性能之間的矛盾、魯棒性與控制性能之間的矛盾及跟蹤設(shè)定值與抑制干擾之間的矛盾不能得到很好地解決。如采用折中的方法,系統(tǒng)不能獲得最佳的控制效果。且當(dāng)受控對(duì)象存在較大的延遲時(shí)間環(huán)節(jié)時(shí),用模糊控制方法的效果不是很理想。另外,為了得到較好的控制效果,必須對(duì)受控對(duì)象較為了解,能建立起一個(gè)較為準(zhǔn)確的模型,這樣才能較好地整定模糊控制參數(shù)。由于模糊控制算法是一種仿照人的模糊思維的控制方法,對(duì)受控對(duì)象模型精度的要求不高,且能兼顧系統(tǒng)的快速性及穩(wěn)態(tài)特性。但由于模糊算法中不包含積分環(huán)節(jié),則系統(tǒng)中一定存在靜差,不利于更高精度控制的實(shí)現(xiàn)。五、結(jié)論及展望(一)結(jié)論通過(guò)“空調(diào)機(jī)溫度控制系統(tǒng)的研究”此項(xiàng)課題的完成,我們找出了一種通過(guò)控制壁掛式普通空調(diào)來(lái)調(diào)節(jié)菌種培養(yǎng)車(chē)間溫度的一種新方法。對(duì)于溫度控制這種具有純滯后的大慣性系統(tǒng),在無(wú)法得出精確數(shù)學(xué)模型情況下,采用基于專(zhuān)家規(guī)則的模糊控制算法可以達(dá)到很好的控制效果。本系統(tǒng)算法的特點(diǎn)是:通過(guò)專(zhuān)家系統(tǒng)的監(jiān)控,可以使模糊控制中的量化因子實(shí)現(xiàn)自尋優(yōu)。根據(jù)輸入,再結(jié)合知識(shí)庫(kù)中的規(guī)則,可以在線地修正控制策略。在整個(gè)控制過(guò)程中,專(zhuān)家系統(tǒng)只是參與決策與協(xié)調(diào),直接控制由模糊控制器與PID控制完成。因此,在控制過(guò)程的整個(gè)進(jìn)程中,參數(shù)可以在線尋優(yōu),算法也可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)修正。本課題所完成的工作主要是:1.根據(jù)課題要求提出人工氣候溫度智能控制系統(tǒng)的總體方案。2.完成單片機(jī)控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、安裝與調(diào)試。3.設(shè)計(jì)專(zhuān)家模糊控制器。4.針對(duì)硬件進(jìn)行軟件編程。5.實(shí)現(xiàn)培養(yǎng)菌種車(chē)間溫度的高精度控制。本系統(tǒng)具有以下特點(diǎn):,加強(qiáng)了系統(tǒng)的過(guò)程控制功能,在DDC級(jí)單獨(dú)控制下也可以很好地完成過(guò)程控制,增強(qiáng)系統(tǒng)的可靠性。,算法實(shí)現(xiàn)自尋優(yōu),溫度跟蹤特性好,穩(wěn)態(tài)精度高,超調(diào)量小。、全過(guò)程的自動(dòng)控制及監(jiān)控,減輕了實(shí)驗(yàn)人員的勞動(dòng)強(qiáng)度,提高了實(shí)驗(yàn)效率。,操作人員操作簡(jiǎn)單方便。(二)展望本系統(tǒng)在軟件和硬件方面均有需要改進(jìn)的地方。在軟件方面,本系統(tǒng)的軟件主要考慮實(shí)用性和控制算法的容易實(shí)現(xiàn)。所以存在很多缺陷。在硬件方面,由于條件所限,與實(shí)際工作環(huán)境存在一定的差距。所以本系統(tǒng)軟件在模型辨識(shí)精度方面有一定的缺陷。在PID和模糊控制算法實(shí)現(xiàn)方面以及在自定義算法實(shí)現(xiàn)方面,調(diào)用了的模糊控制工具箱和EDIT環(huán)境。所以系統(tǒng)環(huán)境中必須要求安裝比較大的MATLAB軟件。在硬件方面,其滯后時(shí)間和時(shí)間常數(shù)都較小。與實(shí)際大工業(yè)環(huán)境存在較大的差距,所以,只能做理論研究。1.系統(tǒng)對(duì)受控對(duì)象進(jìn)行模型辨識(shí)時(shí),為了是模型盡量簡(jiǎn)單,設(shè)定受控對(duì)象傳遞函數(shù)為一階,而實(shí)際上考慮執(zhí)行器件及傳感器后的溫度對(duì)象,其傳遞函數(shù)應(yīng)該在二階甚至三階以上。如果為了使辨識(shí)出的模型盡可能精確,就得采用帶辨識(shí)階數(shù)的辨識(shí)方法。2.PID和模糊控制算法實(shí)現(xiàn)方面以及在自定義算法實(shí)現(xiàn)方面,調(diào)用了MATLAB的模糊控制工具箱和EDIT環(huán)境。所以系統(tǒng)環(huán)境中必須要求安裝比較大的MATLAB軟件。3.模糊控制本身也存在限制,因?yàn)槠淇刂扑枷胧墙⒃趯?duì)象模型的基礎(chǔ)上,所以系統(tǒng)對(duì)象的模型必須比較準(zhǔn)確。否則不能達(dá)到預(yù)期的控制效果。4.在硬件方面,其滯后時(shí)間和時(shí)間常數(shù)都較小。并且在學(xué)校的實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行研究,周?chē)h(huán)境干擾很小,與實(shí)際大工業(yè)環(huán)境存在較大的差距,所以,只能做理論研究。建議在進(jìn)一步的開(kāi)發(fā)研究中,對(duì)軟硬件這幾個(gè)方面的缺陷做主要的調(diào)整和改進(jìn)。參考文獻(xiàn):[1] [M].北京:.[2] [M].北京:.[3] [J].上海:.[4] 樊貴卿. 串行實(shí)時(shí)時(shí)鐘芯片DS1302程序設(shè)計(jì)中的問(wèn)題與對(duì)策[M].. .[5] [M].上海:.[6] [M].北京:.[7] [J].天津:.[8] [M]河南:.[9] [M].北京:.[10] [M].北京:. 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