【正文】 謝謝37附錄 1 附錄1 開題報(bào)告37附錄 2 附錄2 文獻(xiàn)綜述39附錄3 中期報(bào)告39附錄 4 附錄4 外文翻譯41燕山大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）評(píng)審意見表指導(dǎo)教師評(píng)語：成績： 指導(dǎo)教師簽字： 年 月 日評(píng)閱人評(píng)語： 成績： 評(píng)閱人簽字： 年 月 日 燕山大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）答辯委員會(huì)評(píng)語表答辯委員會(huì)評(píng)語：總成績： 答辯委員會(huì)成員簽字： 答辯委員會(huì)主席簽字： 年 月 日。我衷心的感謝趙老師!在論文完成期間，我的同學(xué)、家人以及實(shí)驗(yàn)室的學(xué)長、學(xué)姐也給予了我關(guān)心和幫助，特別是劉正亮學(xué)長，在專業(yè)知識(shí)方面給了我很大的幫助。從論文開題到成文的整個(gè)過程中無不滲透著趙老師的心血和汗水?？刂乒こ?，2002，9(5)：42—44．11劉春平，張國鈞，戴婧．模糊控制的現(xiàn)狀與發(fā)展[J]．開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，2005,5：25．12LiX Adaptive Fuzzy Control of TRANSACTIONS ON FUZZY SYSTEMS,，ON．2，1993：146155．13Tan G V,Hu X. On Designing Fuzzy Controllers Using Genetic Algorithms．IEEE International Conferenceon FuzzySystems，2003：905911．14Tarng Y Synthesis of Fuzzy LOGICControllers in Turning．Fuzzy Sets and Systems，1999，83(3)：301310．15王益群，王海芳，高英杰，張偉．基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軋機(jī)液壓AGC系統(tǒng)自適應(yīng)辨識(shí)[J]．中國機(jī)械上程，2004，15(5)：450454．16Shu L,PiY neural networks for timedalay systems[J]．Computers and Chemical Engineering，24，859862．35參考文獻(xiàn) 17張智星,孫春在,[日]水谷英二著,張平安,[M].西安:西安交通大學(xué)出版社,2000．, NeuralNetworkControlofNonlinerSystems by state ang Output RANSACTIONS ON YSTEMS，MAN,AND CYBERNETICS33參考文獻(xiàn)參考文獻(xiàn)1陳啟祥，帥奇．淺談我國中厚板的設(shè)備及生產(chǎn)[J]．冶金信息，2000，4：21．2李峰．談我國中厚板軋機(jī)的技術(shù)改造[J]．軋鋼，1995，12(4)：47．3李伏桃，陳巋，康永林譯．板帶連續(xù)軋制[NI]．北京：冶金工業(yè)出版社，2002．4孫衛(wèi)華，孫浩，孫瑋．我國中厚板生產(chǎn)現(xiàn)狀與發(fā)展[J].山東冶金,1999，21(12)：13．5賀毓辛．現(xiàn)代軋制理論[M]．北京，冶金工業(yè)出版社，1993．6汪祥能,丁修輥．現(xiàn)代帶鋼連軋控制[M]．沈陽，東北大學(xué)出版社，19967孫一康．帶鋼熱連軋的模型與控制[M]．北京：冶金工業(yè)出版社，2002．：[碩十學(xué)位論文]．東北人學(xué)學(xué)位論文，2005．.9劉坤．軋機(jī)液壓AGC系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型及其控制方法研究:[碩士學(xué)位論文]．燕山大學(xué)學(xué)位論文。由于時(shí)間倉促和作者水平有限，本論文存在許多缺點(diǎn)和不足。通過仿真實(shí)驗(yàn)，可以發(fā)現(xiàn)這種控制器能夠取得良好的效果。圖43 軋制厚度變化曲線圖 本章小結(jié) 本章給出系統(tǒng)仿真框圖，通過對(duì)AGC液壓模型的仿真，證明模糊控制器對(duì)冷連軋生產(chǎn)系統(tǒng)的質(zhì)量控制具有良好的效果，設(shè)計(jì)的模糊控制器符合軋制要求。當(dāng)輸入階躍信號(hào)時(shí)，得到的仿真結(jié)果如圖43，所示。 圖42 仿真參數(shù)取值表圖42 仿真框圖 仿真結(jié)果及分析 針對(duì)鞍鋼6機(jī)架冷連扎第一機(jī)架的液壓AGC系統(tǒng)，即前面式(35)所示數(shù)學(xué)模型：其中被控對(duì)象采用的參數(shù)為：=20000，=200，=。輸入的變化范圍為[5,5],權(quán)值初始值任意生成。 系統(tǒng)方框圖如圖38所示。29第4章 系統(tǒng)仿真第4章 系統(tǒng)仿真 仿真實(shí)現(xiàn) 仿真結(jié)構(gòu)圖如圖41所示。本論文運(yùn)用重心法對(duì)輸出量進(jìn)行解模糊，將FIS Editor界面的Defuuzification功能框設(shè)置為Centroid即可。圖37 窗口4 輸出變量解模糊化決策出的輸出量是一個(gè)模糊隸屬函數(shù)或者模糊子集，反應(yīng)了控制語言的性質(zhì)，是一種不同取值的組合。首先要確定模糊規(guī)則，即專家經(jīng)驗(yàn)。然后分別對(duì)輸入輸出變量定義論域范圍，添加隸屬函數(shù)，以E為例，設(shè)置論域范圍為[5 5]，添加隸屬函數(shù)的個(gè)數(shù)為5，如圖36窗口3所示。 輸入輸出變量的模糊化把輸入輸出的精確量轉(zhuǎn)化為對(duì)應(yīng)語言變量的模糊集合。這里的變量都是精確量。在Matlab的命令窗口（mand window）中輸入fuzzy，回車就會(huì)出來如圖34窗口1。根據(jù)控制經(jīng)驗(yàn)，將控制過程中將出現(xiàn)的各種情況及相應(yīng)的控制策略進(jìn)行分析匯總,得到25條模糊控制規(guī)則，用“IFTHEN”的語句形式加以描述，部分條件語句如下： 1)If e is NB and ec is NB，then U is PB． 2)If e is NB and ec is NS，then U is PB． . . .25) If e is PB and ec is PB，then u is NB。即當(dāng)誤差較大時(shí)，選擇控制量以盡快消除誤差為主。而且在E、EC、U的論域上定義5個(gè)語言變量值{NB(負(fù)大)，NS（負(fù)小），ZO（零），PS（正?。琍B（正大）}，依據(jù) 經(jīng)驗(yàn)這里模糊隸屬度函數(shù)應(yīng)用高斯函數(shù)[21]。本系統(tǒng)誤差變化量不是很大，不會(huì)超過lmm，因此確定誤差變化量的范圍為[lmm，+lmm]，模糊論域定為[1，+1]，因此厚度誤差變化量的量化因子為=1。對(duì)誤差變量進(jìn)行模糊化處理時(shí)，必須將誤差變量從基本論域轉(zhuǎn)換到模糊論域，這時(shí)需將誤差變量乘以相應(yīng)的量化因子。經(jīng)規(guī)則近似推理后得到模糊控制輸出量U， 經(jīng)反模糊化得到清晰輥縫調(diào)節(jié)量u，再經(jīng)伺服放大器以及伺服閥控制液壓缸動(dòng)作。 圖33 高斯型隸屬函數(shù) 模糊推理規(guī)則模糊推理采取Mamdani推理模型,其形式如下： RI：If e is A and ec is B Then U is Cl 其中，e是厚度偏差，ec是偏差變化率，u是輥縫調(diào)節(jié)量。參數(shù)a和b確定了曲線的形狀。 Matlab表示為：
(5)三角形隸屬函數(shù)三角形曲線的形狀由三個(gè)參數(shù)a，b，c確定：
其中參數(shù)a和c確定三角形的“腳”，而參數(shù)b確定三角形的“峰”。Matlab表示為：
(3)S形隸屬函數(shù)
S形函數(shù)sigmf(x,[a c])由參數(shù)a和c決定：其中參數(shù)a的正負(fù)符號(hào)決定了S形隸屬函數(shù)的開口朝左或朝右，用來表示“正大”或“負(fù)大”的概念。在模糊控制中應(yīng)用較多的隸屬函數(shù)有以下6種隸屬函數(shù)：
(1)高斯型隸屬函數(shù)
高斯型隸屬函數(shù)由兩個(gè)參數(shù)和c確定：其中參數(shù)通常為正，參數(shù)c用于確定曲線的中心。本論文采用重心法進(jìn)行去模糊化。 ②重心法 重心法是指去模糊集合隸屬函數(shù)曲線同基礎(chǔ)變量軸所圍面積的重心對(duì)應(yīng)的基礎(chǔ)變量值作為清晰值的方法。 清晰化有各種方法，最常用的方法有： ①最大隸屬度法 最大隸屬度法是指選取推理結(jié)論的模糊集合中隸屬度最大的元素作為控制量的方法。4)清晰化 清晰化又稱去模糊化或反模糊。模糊推理機(jī)運(yùn)用知識(shí)庫內(nèi)的模糊規(guī)則，按照模糊邏輯中的蘊(yùn)含關(guān)系以及各種模糊推理方法進(jìn)行模糊推理。以已知的規(guī)則庫和輸入變量為依據(jù)，基于模糊變換推出新的模糊命題作為結(jié)論的過程叫做模糊推理。為了能存入計(jì)算機(jī)，還必須對(duì)他們進(jìn)行數(shù)學(xué)形式化處理，這些規(guī)則可以表示為：①“如果A，那么B”(If A Then B)②“如果A，那么B，否則C”(If A Then B Else C)③“如果A且B，那么C”(If A And B Then C)3)模糊推理 模糊推理包括三個(gè)組成部分：大前提、小前提和結(jié)論。但同時(shí)會(huì)變得更加復(fù)雜，而且運(yùn)算量加大。2)模糊規(guī)則 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)或經(jīng)驗(yàn)定出若干個(gè)模糊控制規(guī)則。假設(shè)一個(gè)輸入量x的變化范圍為[a,b]，模糊集合范圍為[6，6]，則此輸入量模糊化方法，就是先把精確輸入量通過公式:轉(zhuǎn)化成[6，6]區(qū)間的值，該值對(duì)不同的模糊子集合有不同的隸屬度。理論上說正態(tài)型最為理想，但是計(jì)算復(fù)雜。無論是偏差還是偏差的變化率，他們都是精確的輸入值，要采用模糊控制就首先要把他們轉(zhuǎn)化成模糊集合，每一個(gè)輸入值都可對(duì)應(yīng)一個(gè)模糊集合，每一個(gè)范圍連續(xù)變化的值就可以有無數(shù)個(gè)模糊集合。一般模糊控制系統(tǒng)的方框圖如圖32所示。 圖31 模糊推理控制器方框圖要實(shí)現(xiàn)語言控制的模糊邏輯控制器，需要解決三個(gè)問題：第一，先通過傳感器把檢測到的物理量轉(zhuǎn)換成電量，再通過模數(shù)轉(zhuǎn)換器把它轉(zhuǎn)換成精確的數(shù)字量，精確的輸入量輸入到模糊邏輯控制器后，首先要把精確的輸入量轉(zhuǎn)換成模糊集合的隸屬度函數(shù)，這一步為精確輸入量的模糊化，其目的是把傳感器的輸入轉(zhuǎn)換成知識(shí)庫可以理解和操作的變量格式；第二，根據(jù)有經(jīng)驗(yàn)的操作者或者專家經(jīng)驗(yàn)制定出模糊控制規(guī)則，并進(jìn)行模糊邏輯推理，得到一個(gè)模糊輸出集合即一個(gè)新的模糊隸屬函數(shù)，這一步為模糊控制規(guī)則的形成和推理。模糊邏輯推理就是根據(jù)模糊關(guān)系合成的方法，從數(shù)條同時(shí)起作用的模糊規(guī)則中，按并行處理方式產(chǎn)生對(duì)應(yīng)輸入量的輸出模糊子集，解模糊過程則是將輸出模糊子集轉(zhuǎn)化為非模糊的數(shù)字量。從理論上說，模糊系統(tǒng)可以逼近任意的連續(xù)函數(shù)。用模糊數(shù)學(xué)的方法來描述過程變量和控制作用的這些模糊概念以及它們之間的關(guān)系，根據(jù)