【導(dǎo)讀】近年來我國中小城市發(fā)展迅速，集中用水量急劇增加。據(jù)統(tǒng)計，從1990年到1998. 升，增長了%[1]，與此同時我國城市家庭人均日生活用水量也在逐年提高。在用水量高峰期時供水量普遍不足，造成城市公用管網(wǎng)水壓浮動較大。手動調(diào)節(jié)很難及時有效的達到目的。這種情況造成用水高峰期時水位達不到要求,供水壓。如壓力過高容易造成爆管事故）。例如清水池水位、電機運行時間、耗電量等都是由值班人員定時記錄。發(fā)展，城區(qū)居民生活用水和工業(yè)用水量大幅度上升。經(jīng)過改造和擴建，供水廠目前的日?；钣盟嫉谋壤容^大，用水量的需求具有時變性。達不到要求高度,管網(wǎng)壓力達不到規(guī)定的標(biāo)準(zhǔn)壓力，造成高層建筑斷水。管網(wǎng)壓力經(jīng)常超過規(guī)定的壓力上限，極易造成爆管事故并且能源損耗嚴(yán)重。此外，水廠作為城市供水系統(tǒng)的重要組成部。月報表、年報表的統(tǒng)計匯總等工作。系統(tǒng)對控制水位的模糊控制進行研究。恒壓、供水調(diào)速系統(tǒng)的這些優(yōu)越性，引起國內(nèi)幾乎所有供水

　　

【正文】 數(shù)據(jù)量過大以致無法判斷它們的兼容性、一 些復(fù)雜可變的被控對象等場合是非常合適的。在傳統(tǒng)控制器中，參數(shù)或控制輸出的調(diào)整是根據(jù)對由一組微分方程描述的過程模型的狀態(tài)分析和綜合來進行的，而模糊控制器參數(shù)或控制輸出是從過程函數(shù)的邏輯模型產(chǎn)生的規(guī)則來進行的，改善模糊控制性能的最有效方法是優(yōu)化模糊控制規(guī)則。通常，模糊控制規(guī)則是通過將有關(guān)控制人員和專家的控制經(jīng)驗及指示轉(zhuǎn)化為模糊語言形式獲取的，因此模糊控制屬于智能控制的范疇。 模糊控制是建立在人工經(jīng)驗的基礎(chǔ)之上的。模糊控制具有以下特點 [18,19]： 1)無需知道被控對象的精確數(shù)學(xué)模型。 2)具有良好的適應(yīng)性和較 強的魯棒性。模糊控制是一種非線性控制，主要采用比例因子進行參數(shù)整定的控制，有利于實現(xiàn)參數(shù)的自適應(yīng)，具有較強的魯棒穩(wěn)定性。 3)控制規(guī)則容易理解。模糊控制是一種反應(yīng)人類思維的智能控制，其控制規(guī)則是以人的經(jīng)驗和知識為基礎(chǔ)建立起來的，容易理解和接受。 4)容易實現(xiàn)。模糊控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與一般的數(shù)字控制系統(tǒng)大致相同，模糊控制算法通過軟件實現(xiàn)。 模糊控制系統(tǒng)是以模糊數(shù)學(xué)、模糊語言形式的知識表示和和模糊邏輯推理為理論基礎(chǔ)，采用計算機控制技術(shù)構(gòu)成的一種具有閉環(huán)結(jié)構(gòu)的數(shù)字控制系統(tǒng)。模糊邏輯控制系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)如圖 51 所示。 模糊系統(tǒng)的主要部件是模糊化過程、知識庫（含數(shù)據(jù)庫和規(guī)則庫）、推理決策和精確化計算。模糊控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與傳統(tǒng)的計算機控制系統(tǒng)基本類似，主要區(qū)別在于它的控制器采用了模糊控制器。因此模糊控制器是模糊控制系統(tǒng)的核心。 模糊控制器的一般結(jié)構(gòu) 模糊控制器 (Fuzzy Controller, FC)又稱為模糊邏輯控制器 (Fuzzy Logic Controller, FLC)。由于模糊控制規(guī)則用模糊條件語句來描述，有時也稱為模糊語言控制器。模糊控制器的結(jié)構(gòu)如圖 51 的虛線框部分，主要有四個部分組成 [26,27]：模糊化接口，知識庫、推理機以及解模糊接口。 (Fuzzification Interface) 由于推理機運用輸入量的模糊值 (模糊子集 )和輸入輸出間的模糊關(guān)系進行模糊推理，因此需要把輸入量由精確量轉(zhuǎn)化為模糊子集，這個轉(zhuǎn)化過程稱為模糊化。模糊化接口的功能概括起來有以下兩個方面： 21 1).量程轉(zhuǎn)換：把輸入信號的數(shù)值映射到相應(yīng)的輸入論域上； 2).模糊化：把精確量轉(zhuǎn)化為模糊量。 (Knowledge Base) 知識庫包含應(yīng)用領(lǐng)域方面 的知識，主要有數(shù)據(jù)庫和模糊規(guī)則庫組成。 1).數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫提供所有必要的定義。所有輸入、輸出變量所對應(yīng)的論域以及這些論域上所定義的規(guī)則庫中所使用的全部模糊子集的定義都存放在數(shù)據(jù)庫中。如果論域是離散形式，則模糊子集在數(shù)據(jù)庫中存放的是它在各個離散點上的隸屬度；如果論域是連續(xù)的，模糊子集在數(shù)據(jù)庫中存放它的隸屬度函數(shù)。在模糊控制器推理過程中，數(shù)據(jù)庫向推理機提供必要的數(shù)據(jù)。 2).模糊規(guī)則庫 模糊規(guī)則庫存放模糊控制規(guī)則。模糊控制規(guī)則是基于手動操作人員長期積累的控制經(jīng)驗和領(lǐng)域?qū)＜业挠嘘P(guān)知識，它是被控對象進行控制的一個 知識模型。這個模型建立的是否準(zhǔn)確，將決定模糊控制器控制性能的好壞。 (Inference Mechanism) 推理機采用某種模糊推理方法，由采樣時刻的輸入和模糊控制規(guī)則推導(dǎo)出模糊控制器的控制輸出。在模糊推理過程中有三種模糊邏輯運算： AND 運算、合成運算 (o)和蘊含運算 (→ )，這些運算由模糊隸屬度函數(shù)進行操作。 (Defuzzication Interface) 解模糊與模糊化相反，是由模糊量到精確量的轉(zhuǎn)換過程。計算機在執(zhí)行模糊控制算法時，從模糊推理中得到的模糊控制作用必須轉(zhuǎn)化為執(zhí)行 機構(gòu)所能接受的精確量。解模糊化接口主要由兩個功能： 1).量程轉(zhuǎn)換：把輸出作用的論域轉(zhuǎn)化為輸出物理量的變化范圍，在運行時解模糊求模糊化接口 解模糊接口推理決策被控對象知識庫數(shù)據(jù)庫 規(guī)則庫 圖 51 模糊邏輯控制系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu) 22 得的輸出論域上的點轉(zhuǎn)化為輸出的物理量的值； 2).解模糊：把由推理機得到的模糊的控制作用轉(zhuǎn)化為一個精確的控制量，這個控制量時輸出論域上的一個點。 由于模糊控制器是采用數(shù)字計算機實現(xiàn)的，因此模糊控制器的設(shè)計問題就是模糊化過程、知識庫（含數(shù)據(jù)庫和規(guī)則庫）、推理決策和精確化計算四部分的設(shè)計問題。 模糊控制器的設(shè)計 傳統(tǒng)的控制理論是 建立在一個精確的數(shù)學(xué)模型基礎(chǔ)之上的，因而控制理論給人們的印象是越精確越好，容不得半點含糊。但在控制工程中有一些復(fù)雜的系統(tǒng)或控制過程難于用已有的物理及化學(xué)規(guī)律來描述。由于無適當(dāng)?shù)臏y試手段或測試儀器，或無法進入被測區(qū)來檢測所需要的參數(shù)，以至于難以建立準(zhǔn)確的學(xué)模型；還有一些復(fù)雜的系統(tǒng)，由于存在嚴(yán)重的非線性，或參數(shù)間的強耦合，要想得到其數(shù)學(xué)模型必須做一些忽略或近似；還有一些系統(tǒng)本身就是非線性系統(tǒng)。這些系統(tǒng)用傳統(tǒng)的控制理論很難取得滿意的控制效果，而使用迷惑控制則往往可以取得滿意的控制效果。 模糊控制是依據(jù)模糊控制規(guī)則 進行控制，而模糊控制規(guī)則是熟練工作人員或控制專家經(jīng)長期實踐，有意或無意地綜合考慮各種因素，通過操作者的學(xué)習(xí)，測驗及長期經(jīng)驗積累的出的控制策略。它可以通過自然語言描述，這種自然語言用的是定性的、不準(zhǔn)確的模糊條件語句。模糊控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)如圖 52 所示。 將精確量模糊化以后，根據(jù)模糊控制規(guī)則的出模糊控制量，將其解模糊可得精確控制量，施加到被控制對象上可達到控制目的。因模糊控制規(guī)則是操作者經(jīng)驗的總結(jié)，因而如模糊控制實際得合理，控制效果可以像由操作者控制一樣。模糊控制器體現(xiàn)了模糊集合理論語言變量 及模糊推理在不具有數(shù)學(xué)模型的情況下，控制策略以語言形式定性描述實現(xiàn)控制的過程。 設(shè)計一個模糊控制器要解決以下三個問題： （ 1） 精確量的模糊化。把語言變量的語言值化為適當(dāng)?shù)恼撚螯c的模糊子集。 （ 2） 模糊控制算法設(shè)計。通過一組模糊條件語句構(gòu)成模糊控制規(guī)則。 （ 3） 輸出量的模糊判決。由輸入量和控制規(guī)則決定輸出量并轉(zhuǎn)化為精確量。 圖 52 所示的模糊控制系統(tǒng)方框圖中，虛線內(nèi)為模糊控制器， E 和 E 為誤差及誤差的變化率 e 和 e1 的模糊化量。 U為輸出 u的模糊化量，模糊化為精確量的模糊化，模糊判決為模糊量的精確化。模糊控制算法為根據(jù)輸入和控制規(guī)則 的模糊推理過程。實驗證明，模糊控制系統(tǒng)不僅能成功地實現(xiàn)控制，且能模仿人的思維方法，對一些無法構(gòu)造模型的被控過程實施有效控制。 控制對象輸出判決算法c化 誤差d /d t給定反饋控制器圖 52 模糊控制系統(tǒng)方框圖 23 一、 模糊化 從沒，模糊控制器 FLC 的結(jié)果圖沙鍋內(nèi)可以看出，模糊控制器的輸入與輸出都是精確量。對輸入而言，要進行模糊化處理將精確值變?yōu)槟：?；模糊控制器的輸出則是將依據(jù)模糊控制規(guī)則得出的模糊值精確化，即解模糊。在模糊化過程中要解決幾個問題：論域離散化、確定量化因子和比例因子，確定語言變量以及語言變量的子集。 一個精確量模糊化的前提是將精確量大小分檔。假如一個水位控制系統(tǒng)輸入的變化范圍為 200cm～ 200cm 分為 n 檔， n取 4～ 8，這時量化因子 K 定義為 K=n/e 如 n=4 則 K=4/400=。水位變化率 e的變化范圍為 10～ 10， n 取 4，則 K=4/20=。對輸出而言基于量化因子的概念定義一個比例因子，如輸出確定量 u的范圍為 0～ 5，取n=10，則 K=u/n=5/10=,說明 u 變化分 5 檔。比例因子 K取得過大則會造成阻尼程度下降，反應(yīng)靈敏，易造成輸出震蕩，過小則被控過程反應(yīng)遲鈍。 為了確保被控對象在過程中保持最佳，對一些響應(yīng)過程長的大慣性 系統(tǒng)可以用幾組量化因子 /比例因子，在控制過程的不同狀態(tài)使用不同的因子，以取得滿意的效果。語言變量的選擇常常根據(jù)人們的習(xí)慣將同類事物分為大中小，一般在設(shè)計模糊控制器時常選用正大（ PB） ,正中（ PM） ,正小 (PS)零 (0)小負(fù) (NS)負(fù)中 (NM)負(fù)大（ NB）。取模糊隸屬函數(shù)如圖 52 所示。 語言變量論域上的模糊子集，通過總結(jié)操作者的經(jīng)驗或由其它方法得到上面離散化 e的情況為 {6， 5， 4， 3， 2， 1， 0， +0， +1， +2， +3， +4， +5， +6}，取八位語言變量值 PB， PM， PS， P0， N0， NS， NM， NB，取模糊隸屬函數(shù)如圖 52所示。 確定隸屬函數(shù)應(yīng)注意幾個方面。一是隸書函數(shù)的尖銳程度，較尖銳則控制的靈敏度高；較平緩則控制的靈敏度低，控制特性較平緩。二是 PB， PM， PS， … 對論域的覆蓋程度。在論域中任取一點，這一點應(yīng)屬于某一隸書函數(shù)且對應(yīng)。對應(yīng)的隸書函數(shù)不能太小，如在論域某一點隸書函數(shù)覆蓋不到或值太小則會出現(xiàn)失控。三是集合間的交叉程度，交叉程度高被控過程參數(shù)變化適應(yīng)性強，魯棒性好，但交叉程度過大，兩語言的變量值又難以區(qū)分。 24 6 4 圖 52 模 糊控制系統(tǒng)方框圖 模糊控制算法 模糊控制算法或稱模糊控制規(guī)則，是將操作者的經(jīng)驗進行總結(jié)而得到的一條條的模糊條件語句。常見控制規(guī)則有如下幾中形式。 （一） 單輸入單輸出模糊控制器 如圖 53 所示。 圖 53 模糊控制器方框圖 （二） 雙輸入輸出模糊控制器 如圖 54 所示 U模糊控制器Rc 54 模糊控制器方框圖 模糊控制器R 25 （三） 多輸入單輸出模糊控制器 如圖 55 所示 U模糊控制器R 55 模糊控制器方框圖 （四）雙輸入多輸出模糊控制器 （五）復(fù)雜型輸出模糊控制器 模糊控制 偏差 e 和偏差變化率 ec之間的模糊關(guān)系，在運行中通過不斷的檢測 e 和 ec并將它們作為控制器的輸入，由控制器根據(jù)模糊控制規(guī)則對參數(shù)進行在線調(diào)整，以滿足不同 e 和 ec對控制器參數(shù)的不同要求，從而使被控對象具有良好的動、靜態(tài)性能。 (1)輸入輸出變量的確立 由以上分析，本系統(tǒng)將 偏差 e 和偏差變化率 ec作為模糊控制器的輸入。 將電流或電壓信號作為模糊控制器的輸出。 (2)輸入變量的模糊化 控制器控制水池水位是通過改變變頻器的輸出從而改變水泵電機的轉(zhuǎn)速來實現(xiàn)的。水池水位通過水位傳感器檢測送回 PLC，由 PLC 進行相應(yīng)的模糊運算后控 制變頻器的輸出。因此系統(tǒng)的輸入量是水池水位的變化偏差和偏差變化率。 相應(yīng)的隸屬度函數(shù)，輸入變量 e 和 ec的 隸屬函數(shù)曲線如圖 53 所示 (3) 輸出變量的模糊化 模糊控制是通過實時調(diào)整模糊控制器的控制參數(shù)，然后由 PLC 中的模糊控制指令來實現(xiàn)最終的調(diào)整控制的。變頻器中的模糊參數(shù)都有它的設(shè)定范圍 .。 設(shè)定輸出量 KP、 KI和 KD的模糊子集為 {零，正小，正中，正大 }，簡記為10110040 70 KpZO PS PM PB 圖 54 KP 隸屬度函數(shù)曲線 － 0 . 1 5 － 0 . 1 － 0 . 0 5NB NM NS E 或 E PSZO1 PM PB 圖 3 4 輸入變量隸屬度函數(shù)圖 圖 53 輸入變量隸屬度函數(shù)曲線 1 ZO PS PM PBKi4 60圖 55KI隸屬度函數(shù)曲線 26 { ZO,PS,PM,PB}，并將 KP量化到區(qū)域 (10,100)內(nèi)， KI量化到區(qū)域 (4,6)內(nèi)， KD量化到區(qū)域 (0,3)內(nèi)。建立數(shù)輸出變量的隸 屬度函數(shù)后，輸出變量 KP、 KI和 KD的 隸屬函數(shù)曲線分別如圖所示。 (4)模糊規(guī)則的確立 三個參數(shù)的 作用是各自獨立的，互不影響的。改變一個調(diào)節(jié)參數(shù)，只影響一種調(diào)節(jié)作用，不會影響其他的調(diào)節(jié)作用。顯然，對于大多數(shù)系統(tǒng)來說，單獨使用上面任意一種控制規(guī)律都難以獲得良好的控制性能。 根據(jù)參數(shù) KP、 KI和 KD對系統(tǒng)輸出特性的影響情況，可以得到對于不同的偏差 e 和偏差變化率 ec時，參數(shù)的自整定原則 [26,27,28,29]： 1)當(dāng) 偏差 |e|較大，系統(tǒng)處于響應(yīng)階段，為加快響應(yīng)速度并防止開始時 偏差 |e|瞬間變大，需要取較大的 KP。為了防止積分飽和，應(yīng)取較小的 KI，同時為了防止微分飽和，避免系統(tǒng)響應(yīng)出現(xiàn)較大的超調(diào)，應(yīng)去掉微分作用，即 KD＝ 0。 2)若 e*ec 0，說明誤差在向絕對值增大的方向變化。 當(dāng)偏差 |e|和偏差變化率 |ec|時為中等大小，系統(tǒng)處于跟隨階段，為了使系統(tǒng)響應(yīng)的超調(diào)減小， KP、 KI和 KD都不能太大，需要取較小的 KP值， KI和 KD的值大小要適中，以保證系統(tǒng)的響應(yīng)速度。 若 偏差 |e|較大，則應(yīng)實施較強的控制，以改變誤差的變化趨勢，并迅速減小誤差絕對值，可取較大的 KP值 ，同時可取較小的 KI 和中等的 KD 值 ，以提高動態(tài)性能和穩(wěn) 態(tài)性能。若 偏差 |e|較小，可實施一般控制，以改變誤差的變化趨勢，可取中等的 KP 值 ，同時取較大的 KI 值 和較小的 KD值 ，以提高系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)性能，避免產(chǎn)生振蕩。 3)若 e*ec 0，說明誤差在向絕對值減小的方向變化。若 偏差 |e|較大，則