鐵路客車空調(diào)車廂內(nèi)溫度控制系統(tǒng)仿真正文畢業(yè)論文-資料下載頁(yè)
2025-06-20 04:03本頁(yè)面
【正文】 對(duì)模糊推理的結(jié)果所有元素求重心元素的方法。 把模糊量的重心元素作為反模糊化之后得到的精確值u*。 求取公式： 六. 本系統(tǒng)選用的精確化方法在模糊控制中，清晰化方法的選擇是很重要的，直接決定了清晰化后結(jié)果的準(zhǔn)確性，對(duì)控制質(zhì)量的提高至關(guān)重要。為了考慮到每個(gè)隸屬函數(shù)值的作用，采用重心法比較合適，重心法也是MATLAB默認(rèn)的方法，能很好的改善控制性能。第三章 MATLAB仿真結(jié)果的分析處理本章主要任務(wù)是在SIMULINK中建立控制系統(tǒng)的框圖，設(shè)置好控制器的參數(shù)，仿真時(shí)間，采樣時(shí)間，對(duì)控制系統(tǒng)進(jìn)行仿真，記錄仿真曲線，做出分析，得出結(jié)論。 PID 仿真結(jié)果分析 PID控制系統(tǒng)框圖圖31 PID控制系統(tǒng)框圖 PID算法的MATLAB仿真圖設(shè)置仿真開始時(shí)間為0s，采樣時(shí)間為1,仿真時(shí)間為1000s，進(jìn)行仿真，結(jié)果如下。圖32 常規(guī)PID仿真曲線 模糊控制仿真結(jié)果分析 模糊控制系統(tǒng)框圖圖33模糊自整定PID子系統(tǒng)框圖如圖34所示，參數(shù)模糊自整定PID控制器結(jié)構(gòu)框圖，其中量化因子KE,KEC比例因子K1,K2,K3的參數(shù)求解如下。KE=n/Xe, KEC=m/Xc,K1=Y1/L1,K2=Y2/L2,k3=Y3/L3.式中，Xe為誤差論域的幅值，Xc為誤差變化論域的幅值，n誤差變量模糊化子集的最大值，m為誤差變化率變量模糊子集的最大值。Y1,Y2,Y3分別為控制參數(shù)KP，KI，KD的最大值，L1,L2,L3分別為控制量KP，KI，KD模糊化子集的最大值。在本控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)中，誤差E的論域?yàn)閧50,50}，誤差變化率EC的論域?yàn)閧100,100}，誤差E模糊化子集的最大值n=3，m誤差變化率變量模糊化子集的最大值m=3。所以 KE=3/50=,KEC=3/100=.Y1，Y2，,。L1，L2，L3的最大值分別為3, 所以K1=，K2=，K3=圖34 參數(shù)模糊自整定PID系統(tǒng)框圖 模糊控制算法的MATLAB仿真圖雙擊模糊邏輯控制器，打開界面，在parameters FIS file or ,開始時(shí)間為0s，仿真時(shí)間為1000s進(jìn)行仿真，kp,ki,。并在MTALAB窗口中輸入wdkz=readfis(39。39。)命令。 wdkz=readfis(‘’)wdkz= name: 39。wangyl39。 type: 39。mamdani39。 andMethod: 39。min39。 orMethod: 39。max39。 defuzzMethod: 39。centroid39。 impMethod: 39。min39。 aggMethod: 39。max39。 input: [1x2 struct] output: [1x3 struct] rule: [1x49 struct]圖35 模糊推理過程圖圖36模糊控制系統(tǒng)仿真曲線 第四章 結(jié)論分析采用 Simulink工具箱，建立常規(guī)PID和參數(shù)模糊自整定PID控制的車廂溫度控制系統(tǒng)，然后進(jìn)行仿真，可以看出，參數(shù)模糊自整定PID控制系統(tǒng)在超調(diào)量和過度過程時(shí)間上優(yōu)于常規(guī)PID，使用SIMULINK工具箱，能迅速的建立控制系統(tǒng)模型，且能反復(fù)的修改模型，模型簡(jiǎn)潔清晰，直觀表達(dá)設(shè)計(jì)的理念，仿真結(jié)果能有效的地對(duì)控制性能進(jìn)行評(píng)估和驗(yàn)證。在工業(yè)控制中，應(yīng)用最廣泛的為PID控制，已經(jīng)有近70年的歷史了，它以其結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、穩(wěn)定性好、工作可靠、調(diào)整方便而被歡迎，實(shí)現(xiàn)了連續(xù)調(diào)節(jié)，降低了車廂內(nèi)溫度場(chǎng)梯度的波動(dòng)，同時(shí)由于積分模塊的存在，消除穩(wěn)態(tài)誤差，有利于提高車廂內(nèi)的溫度調(diào)節(jié)，但是此控制過程因超調(diào)大，過度時(shí)間長(zhǎng)，一般適用于工況變化較小的場(chǎng)合。在車廂溫度控制系統(tǒng)中，溫度的變化范圍比較大，用常規(guī)PID控制系統(tǒng)，預(yù)先設(shè)定的比例，積分微分參數(shù)顯然不能滿足控制系統(tǒng)的要求，要根據(jù)輸入誤差和誤差的積分，時(shí)時(shí)的改變控制器的參數(shù)，這樣才能更加有效的對(duì)被控對(duì)象進(jìn)行控制。在本系統(tǒng)中，對(duì)象延遲，工況變化較大的情況，采用模糊控制，時(shí)時(shí)的對(duì)控制器參數(shù)進(jìn)行修改，把常規(guī)PID做成參數(shù)模糊自整定PID控制系統(tǒng)，這樣，就會(huì)根據(jù)偏差e和偏差的變化率ec來判斷外界環(huán)境的變化情況，然后根據(jù)此情況來調(diào)整PID控制器的kp，ki，kd的參數(shù)，從而更好的實(shí)現(xiàn)溫度控制，從兩種控制系統(tǒng)仿真的結(jié)果可以看出，模糊控制能實(shí)時(shí)跟蹤空調(diào)工況變化趨勢(shì)，過渡快而平滑，超調(diào)小，能實(shí)現(xiàn)常規(guī)PID不能達(dá)到的效果。參 考 文 獻(xiàn)[1]. —基于MTALAB的控制系統(tǒng)，電子工業(yè)出版社,2009.[2] 何離慶. 過程控制系統(tǒng)與裝置. 重慶大學(xué)出版社,2003.[3] 賴壽宏. 微型計(jì)算機(jī)控制技術(shù). 機(jī)械工程出版社，2009[4] 肖云茂. ，2008.[5] 諸靜. ,1995.[6] 張偉，2009.[7] 劉志壯，洪添勝，.[8] 薛定宇，清華大學(xué)出版社，2002.[9] :電子工業(yè)出版社，2003[10] ，2005.[11] 百度百科, 致 謝 歷時(shí)將近兩個(gè)月的時(shí)間終于將這篇論文寫完，在論文的寫作過程中遇到了無數(shù)的困難和障礙，都在同學(xué)和老師的幫助下度過了。尤其要強(qiáng)烈感謝我的論文指導(dǎo)老師—高燕芬老師，她對(duì)我進(jìn)行了無私的指導(dǎo)和幫助，不厭其煩的幫助進(jìn)行論文的修改和改進(jìn)。在此向幫助和指導(dǎo)過我的各位老師表示最中心的感謝！感謝這篇論文所涉及到的各位學(xué)者。本文引用了數(shù)位學(xué)者的研究文獻(xiàn)，如果沒有各位學(xué)者的研究成果的幫助和啟發(fā)，我將很難完成本篇論文的寫作。感謝我的同學(xué)和朋友，在我寫論文的過程中給予我了很多你問素材，還在論文的撰寫和排版燈過程中提供熱情的幫助。由于我的學(xué)術(shù)水平有限，所寫論文難免有不足之處，懇請(qǐng)各位老師和學(xué)友批評(píng)
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