【正文】 在此特別感謝張文華老師對我的悉心幫助，向她表示深深的敬意！ 感 謝我的同學(xué)們對我的幫助以及建議，讓我得以改進(jìn)自己。尤其是張文華老師在我的學(xué)習(xí)上給予了我極大的關(guān)懷和幫助，準(zhǔn)確恰當(dāng)?shù)闹笇?dǎo)讓我的課題能順利開展，獲得成果，同時提高了我的自主學(xué)習(xí)的能力。 但是，對于垃圾焚燒爐爐溫的過程控制系統(tǒng)，目前還沒有一套統(tǒng)一可行的參考標(biāo)準(zhǔn)，還需要在以后的實(shí)際運(yùn)行中不斷的總結(jié)歸納。 本文使用常規(guī)的 PID和 Fuzzy控制相結(jié)合 ，對模糊控制器在垃圾焚燒爐爐溫的控制作了初步的探討。 圖 e 隸屬函數(shù)編輯器界面 圖 輸入模糊變量 ec 隸屬函數(shù)編輯器界面 中北大學(xué)信息商務(wù)學(xué)院 2021 屆畢業(yè)論文 第 35 頁 共 39 頁 圖 仿真曲線 注： ① 傳統(tǒng) PID 控制 ② 模糊 PID 控制 圖 輸入模糊變量 e 隸屬函數(shù)編輯器界面 ① 傳統(tǒng) PID 控制 ② 模糊 PID 控制 中北大學(xué)信息商務(wù)學(xué)院 2021 屆畢業(yè)論文 第 36 頁 共 39 頁 圖 輸入模糊變量 ec 隸屬函數(shù)編輯器界面 圖 仿真曲線 注： ① 傳統(tǒng) PID 控制 ② 模糊 PID 控制 ① 傳統(tǒng) PID 控制 ② 模糊 PID 控制 中北大學(xué)信息商務(wù)學(xué)院 2021 屆畢業(yè)論文 第 37 頁 共 39 頁 7 結(jié)束語 垃圾焚燒處理是一項任重而道遠(yuǎn)的垃圾處理技術(shù)。其他參數(shù)不變，將上述模型再次仿真，得出仿真曲線如下圖 ?？梢钥闯觯切秃透咚剐退贸龅姆抡媲€相比，上升時間變化不大，但其超調(diào)量明顯減小。 將 E、 EC 的隸屬函數(shù)改為三角型，其編輯界面圖為 、 。 仿真曲線如圖 所示。 FuzzyPID 控 制系統(tǒng)仿真模型如下圖 所示。分別如圖 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 所示。這樣就完成了模糊工具箱與 Simulink 的鏈接，為整個系統(tǒng)的建立打下基礎(chǔ)。這樣就建立了一個 FIS 文件，取名為 。 合并以上三表可以得出下面 49 條模糊控制規(guī)則： 1. If(E is NB)and(EC is NB)then(Kp is PB)(Ki is NB)(Kd is PS) 2. If(E is NB)and(EC is NM)then(Kp is PB)(Ki is NB)(Kd is NS) 3. If(E is NB)and(EC is NS)then(Kp is PM)(Ki is NM)(Kd is NB) … … 49. If(E is PB)and(EC is PB)then(Kp is NB)(Ki is PB)(Kd is PB) 模糊邏輯控制器的建立 在 MATLAB 命令窗口運(yùn)行 Fuzzy 函數(shù)進(jìn)入模糊邏輯編輯器，并建立一個新的FIS 文件，選擇控制器 類型 Mamdani 型，根據(jù)上面的分析分別輸入 E、 EC、△ Kp、△ Ki、△ Kd 的隸屬函數(shù)和量化區(qū)間，可得隸屬函數(shù)圖形。 模糊控制的核心是總結(jié)工程設(shè)計人員的技術(shù)知識和實(shí)際操作經(jīng)驗，建立合適的模糊規(guī)則表，根據(jù)以 上所述的 PID 參數(shù)調(diào)整原則可以得到輸出變量△ Kp、△ Ki、△ Kd 的控制規(guī)則如表 、 、 所示。取輸入 E 和 EC 和輸出△ Kp、△ Ki、△ Kd 模糊子集為 {NB， NM， NS， ZO， PS， PM， PB}，子集中元素分別代表負(fù)大，負(fù)中，負(fù)小，零，正小，正中，正大。 中北大學(xué)信息商務(wù)學(xué)院 2021 屆畢業(yè)論文 第 25 頁 共 39 頁 6 FuzzyPID 的控制系統(tǒng)的仿真及研究 各變量隸屬度函數(shù)的確定和規(guī)則表的建立 根據(jù)要求， 用于 PID 參數(shù)調(diào)整的模糊控制器采用二輸入三輸出的形式。在這種情況下 Kd 的取值對系統(tǒng)影響很大，應(yīng)取小一些， Ki 的取值要適當(dāng)。另外為防止積分飽和，避免系統(tǒng)響應(yīng)出現(xiàn)較大的超調(diào)， Ki 值要小，通常取 Ki=0。微分系統(tǒng) Kd 影響系統(tǒng)的動態(tài)特性， Kd 越大，越能抑制偏差變化，但過大會延長調(diào)節(jié)時間，降低抗干擾能力。 比例系數(shù) Kp 的作用在于加快系統(tǒng)的響應(yīng)速度，提高系統(tǒng)調(diào)節(jié)精度， Kp 越大，響應(yīng)速度越快，調(diào)節(jié)精度越高，但過大將產(chǎn)生超調(diào)，甚至導(dǎo)致系統(tǒng)不穩(wěn)定。 模糊控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及自整定原則 參數(shù)自整定模糊 PID控制器的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)主要由參數(shù)可調(diào) PID和模糊控制系統(tǒng)兩部分構(gòu)成，其結(jié)構(gòu)如圖 所示 圖 參數(shù)自整定模糊 PID 控制器的結(jié)構(gòu)圖 PID 控制器實(shí)現(xiàn)對系統(tǒng)的控制，模糊推理系統(tǒng)以誤差 e 和誤差變化率 ec 作為輸入，采用模糊推理方法對 PID 參數(shù) KP、 KI、 KD 進(jìn)行在線整定，以滿足不同的誤差 e 和誤差變化率 ec 對控制器參數(shù)的不同要求，而使被控對象具有良好的動態(tài)、靜態(tài)性能。采用模糊推理的方法實(shí)現(xiàn) PID 參數(shù) KP、KI 和 KD 的在線自整定，不僅保持了常規(guī) PID 控制系統(tǒng)原理簡單、使用方便、魯棒性較強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，而且具有更大的靈活性、整定性、控制精度更好，是目前較為先進(jìn)的一種控制系統(tǒng)。 表 模糊推理系統(tǒng)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)管理函數(shù) 函 數(shù) 名 函 數(shù) 功 能 描 述 readfis 從磁盤載入模糊推理系統(tǒng) addrule 向模糊推理系統(tǒng)添 加模糊規(guī)則 addvar 向模糊推理系統(tǒng)添加變量 convertfis 將模糊邏輯工具箱 FIS轉(zhuǎn)換為 FIS evalfis 執(zhí)行模糊推理計算 gensurf 生成模糊推理系統(tǒng)的曲面并顯示 getfis 獲得模糊推理系統(tǒng)特性數(shù)據(jù) mam2sug 將 Mamdani FIS變換為 Sugeno FIS parsrule 解析模糊規(guī)則 plotfis 做圖顯示模糊推理系統(tǒng)輸入 /輸出結(jié)構(gòu) plotmf 繪制隸屬度函數(shù)曲線 rmmf 從模糊推理系統(tǒng)中刪除隸屬度函數(shù) rmvar 從模糊 推理系統(tǒng)中刪除變量 setfis 設(shè)置模糊推理系統(tǒng)特性 showfis 顯示添加了注釋的模糊推理系統(tǒng) showrule 顯示模糊規(guī)則 writefis 將模糊推理系統(tǒng)保存到磁盤中 addmf 向模糊推理系統(tǒng)添加隸屬度函數(shù) defuzz 隸屬度函數(shù)的去模糊化 evalmf 通用隸屬度函數(shù)估計 mf2mf 隸屬度函數(shù)間的參數(shù)轉(zhuǎn)換 newfis 建立新的模糊推理系統(tǒng) sffis Simulink的模糊推理 S函數(shù) 中北大學(xué)信息商務(wù)學(xué)院 2021 屆畢業(yè)論文 第 23 頁 共 39 頁 5 參數(shù)自整定模糊 PID 控制器的設(shè)計 引言 PID 控制由于其算法簡 單、魯棒性好及可靠性高，被廣泛應(yīng)用于過程控制和運(yùn)動控制中。 表 隸屬函數(shù) 函 數(shù) 名 函 數(shù) 功 能 描 述 dsigmf 計算兩個 Sigmoid型隸屬度函數(shù)之差 pimf 建立 ? 型隸屬度函數(shù) psigmf 由兩個 Sigmoid型隸屬函數(shù)的積生成新的 Sigmoid gauss2mf 建立雙邊高斯型隸屬度函數(shù) gaussmf 建立高斯型隸屬度函數(shù) gbellmf 生成一般的鐘型隸屬度函數(shù) smf 建立 S型隸屬度函數(shù) sigmf 建立 Sigmoid型隸屬度函數(shù) trapmf 生成體型隸屬度函數(shù) trimf 生成 三角形隸屬度函數(shù) zmf 建立 Z型隸屬度函數(shù) 4． 3 模糊推理系統(tǒng)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)管理函數(shù) 在 MATLAB 工具箱中，把模糊推理系統(tǒng)的各部分作為一個整體，提供了模糊推中北大學(xué)信息商務(wù)學(xué)院 2021 屆畢業(yè)論文 第 22 頁 共 39 頁 理系統(tǒng)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)管理函數(shù)，用以完成模糊規(guī)則的建立、解析與修改，模糊推理系統(tǒng)的建立、修改和存儲管理以及模糊推理的計算及其去模糊化等操作。 可以將用戶的模糊系統(tǒng)設(shè)計結(jié)果保存為 ASCⅡ碼文本文件格式；利用模糊邏輯工具箱提供的高效模糊推理機(jī)，能夠?qū)崿F(xiàn)模糊邏輯系統(tǒng)獨(dú)立運(yùn)行或作為其他應(yīng)用的一部分運(yùn)行 [14]。通過 RealTime Workshop，可以產(chǎn)生標(biāo)準(zhǔn) ANSIC 代碼。 集成仿真和代碼生成。 （ 2）模糊群用于模式識別應(yīng)用。 高級技術(shù)。 圖形界面。 模糊邏輯工具箱 使用戶可以快速地構(gòu)造模糊邏輯并將其應(yīng)用于實(shí)際問題。 MATLAB 的 Fuzzy Logic Toolbox 提供了以下強(qiáng)大的功能。交互式的圖形界面使用戶可以精細(xì)的調(diào)節(jié)系統(tǒng)行為并使之可視化。 MATLAB 的 Fuzzy Logic Toolbox 提供了一個 簡單的基于鼠標(biāo)操作的圖形用戶界面，使用戶可以容易地完成模糊邏輯的設(shè)計過程。 在模糊集合中，給定范圍內(nèi)元素對它的隸屬關(guān)系不一定只有“是”或“否”兩種情況，而是用介于 0與 1之間的實(shí)數(shù)表示隸屬程度，還存在中間過渡狀態(tài)，這很類似人類對事物的判斷。我們常常把事物劃分為有無、難易、長短、高下、前后和陰陽等。另外，還有梯形隸屬函數(shù)、鐘型隸屬函數(shù)等等 [12]。 常見的隸屬函數(shù)主要有以下幾種： （ 1） 三角形型 這種隸屬函數(shù)的形狀和分布由三個參數(shù)來表示，如圖 ，一般可以描述為： e1 =[n(n)][e(a+b)/2]/(ba) 式 () 圖 三角形型 （ 1） 高斯型 高斯型隸屬函數(shù)的分布是正態(tài)分布，是描述模糊子集一種比較合理的形式，這在概率統(tǒng)計中已得到體現(xiàn)。隸屬函數(shù)就是在一定論域到 [0， 1]上的映射，用來反映某個對象具有某個模糊子集或?qū)儆谀硞€模糊概念的程度。假定輸入的模糊變量為溫差量，將在 [6， 6]上連續(xù)變化的溫差量 BE 分為語言變量的七個檔次： NB—— “很低”， 6 附近，即爐溫比控制目標(biāo)溫度低很多； NM—— “比較低”， 4 附近，即爐溫比控制目標(biāo)溫度低； NS—— “有點(diǎn)低”， 2 附近，即爐溫比控制目標(biāo)溫度有點(diǎn)低； ZO—— “正常”， 0 附近，即爐溫比控制目標(biāo)溫度一致； PS—— “有點(diǎn)高”， +2 附近，即爐溫 比控制目標(biāo)溫度有點(diǎn)高； PM—— “比較高”， +4 附近，即爐溫比控制目標(biāo)溫度高； PB—— “很高”， +6 附近，即爐溫比控制目標(biāo)溫度高很多； 中北大學(xué)信息商務(wù)學(xué)院 2021 屆畢業(yè)論文 第 19 頁 共 39 頁 其中：論域為 {6， 5， 4， 3?? 4， 5， 6}，模糊子集為： {負(fù)大，負(fù)中，負(fù)小，零，正小，正中，正大 }，英文縮寫為 {NB， NM， NS， ZO， PS， PM， PB}。 圖 論域模糊化 設(shè)某精確量的實(shí)際變化范圍為 [a， b]，其相應(yīng)的論域為 [n， n]，則可知其轉(zhuǎn)化公式為式 e1 =[n(n)][e(a+b)/2]/(ba) 式（ ） 即 其中 ，稱為量化因子。 中北大學(xué)信息商務(wù)學(xué)院 2021 屆畢業(yè)論文 第 18 頁 共 39 頁 如圖 所示：模糊控制器的輸入變量的實(shí)際變化范圍 [a， b]（ a， b 為實(shí)數(shù)）稱為這些變量的基本論域，基本論域內(nèi)的量為精確量。 控制規(guī)則的設(shè)計是設(shè)計模糊控制器的關(guān)鍵，一般包括三部分設(shè)計內(nèi)容：選擇描述輸入輸出變量的詞集，定義各模糊變量的模糊子集及建立模糊控制器的控制規(guī)則。但是，過細(xì)的劃分反而有可能使控制規(guī)則變得很復(fù)雜。如在描述誤差的大小時，先確定語言變量的三個元值：“正”、“零”、“負(fù)”，如果需要的話還可以生成“正大”、“正中”、“正小”、“正零”、“負(fù)零”、“負(fù)小”、“負(fù)中”、“負(fù)大”等。一般控制規(guī)則的表達(dá)方式則是：若“ A”則“ B”（即 if A then B）等形式，而里面的 A、 B 即是“快”“慢”等此類的模糊子集。 模糊控制規(guī)則是由若干語言變量構(gòu)成的模糊條件語句，他們反映了人類的某種思維方式。因此，模糊控制器又稱模糊語言控制器。 二、 模糊控制 規(guī)則的設(shè)計 模糊控制器是模擬人類控制特征的一種語言控制器，它在某種程度上體現(xiàn)了人的思維方式。從理論上講，模糊控制器的維數(shù)越高，控制越精細(xì)。一般情況下，一維模