【正文】 及策略取得的語(yǔ)言規(guī)則進(jìn)行模糊推理和模糊決策，求得輸出控制量，在經(jīng)去模糊化處理得到輸出控制的精確量，作用于被控對(duì)象。 模糊控制系統(tǒng)的核心部分為模糊控制器，如圖中虛線框中所示，模糊控制器的控制規(guī)律由計(jì) 算機(jī)的程序?qū)崿F(xiàn)。 基于模糊 PID 的電阻爐溫度控制器的設(shè)計(jì)與仿真研究 13 圖 41 模糊控制系統(tǒng)基本原理圖 模糊控制系統(tǒng)工作原理如圖 41所示，一般由傳感器系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集單元獲取被控變量，經(jīng)轉(zhuǎn)換和運(yùn)算處理后，輸出精確值，然后此精確值與給定值進(jìn)行比較獲得精確偏差，經(jīng)模糊控制器進(jìn)行模糊化處理，模糊規(guī)則及推理運(yùn)算等，最后經(jīng)過精確化處理輸出精確量，再經(jīng) D/A轉(zhuǎn)換器轉(zhuǎn)換成模擬量推動(dòng)執(zhí)行器，使之達(dá)到控制被控對(duì)象的目的。這也就是模糊控制器的工作過程。因此，模糊集合理論用于描述人的經(jīng)驗(yàn)就有著獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。這是因?yàn)椴僮魅藛T對(duì)系統(tǒng)的控制是建立在直觀的經(jīng)驗(yàn)上的，憑借在實(shí)際中取得的經(jīng)驗(yàn)采取相應(yīng)的決策就可以很好的完成控制工作。 在生產(chǎn)實(shí)踐中，人們發(fā)現(xiàn)有經(jīng)驗(yàn)的操作人員雖然不懂被控對(duì)象的數(shù)學(xué)模型，但卻能十分有效地對(duì)系統(tǒng)執(zhí)行控制。對(duì)于那些難以建立數(shù)學(xué)模型的復(fù)雜被控對(duì)象，采用傳統(tǒng)控制方法，包括基于現(xiàn)代控制理論的控制方法，往往不如 一個(gè)有實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的操作人員所進(jìn)行的手動(dòng)控制效果好。然而由于一系列原因，諸如被控對(duì)象或過程的非線性、時(shí)變性、多參數(shù)間的強(qiáng)烈藕合、較大的隨機(jī)干擾、過程機(jī)理錯(cuò)綜復(fù)雜、各種不確定性以及現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量手段不完善等，難以建立被控對(duì)象的數(shù)學(xué)模型。 陜西科技大學(xué)畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)說明書） 12 4 模糊控制 系統(tǒng) 模糊控制的起源 模糊控制的誕生是和社會(huì)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展和需要分不開的。 基于模糊 PID 的電阻爐溫度控制器的設(shè)計(jì)與仿真研究 11 圖 33 PID控制系統(tǒng)的響應(yīng)曲線 可見性能指標(biāo)為：調(diào)節(jié)時(shí)間 =330s，超調(diào)量 σ ％ , 約為 25％ ， 穩(wěn) 態(tài) 誤差 。 PID 控制器的仿真研究 在 MATLAB7． Simulink環(huán)境中創(chuàng)建 用 PID算法控制電阻爐溫度的仿真模型，如圖 3— 2所示： 圖 32 PID控制系統(tǒng)仿真圖 在圖中的 PID模塊中對(duì)三個(gè)參數(shù)進(jìn)行設(shè)定，在 Transport Delay模塊中設(shè)定滯后時(shí)間 30秒。 （ 3） 微分作用對(duì)控制性能的影響 的作 用 是改善系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性，其作用主要是在響應(yīng)過程中抑制偏 差 向任何方向的變化，對(duì)偏差變化進(jìn)行提前預(yù)報(bào)。 （ 2） 積分作用對(duì)控制性能的影響 的作用是消除系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差 越大，系統(tǒng)的靜態(tài)誤差消除越快，但 過 大 ，在響應(yīng)過程的初期會(huì)產(chǎn)生積分飽和現(xiàn)象，從而引起響應(yīng)過程的較大超調(diào)。 越 大 ，系統(tǒng)的響應(yīng)速度越快，系統(tǒng)的調(diào)節(jié)精度越高，但容易產(chǎn)生超調(diào)，甚至?xí)?dǎo)致系統(tǒng)不穩(wěn)定。各種控制作用 (即比例作用、積分作 用 和微分作用 )的實(shí)現(xiàn)在表達(dá)式中表述的很清楚，相應(yīng)的控制器參數(shù)包括比例系數(shù) 、積分時(shí)間常數(shù) 和微分時(shí)問常數(shù) 。由圖 31可得 PID控制器的數(shù)學(xué)模型為： （ 32） 或者寫成常見傳遞函數(shù)的形式為： （ 33） 其中， u(t)為 PID控制器的輸出， 、 、 為 PID控制器的比例系數(shù)、積分時(shí)間常數(shù)和微分時(shí)間常數(shù)。 圖 31 PID控制原理圖 整個(gè)系統(tǒng)主要由 PID控制器和被控對(duì)象組成。 PID控制器是一種基于偏差“現(xiàn)在、過去和 未來 ”的信息估計(jì)而進(jìn)行的有效、簡(jiǎn)單的控制算法。第二個(gè)可以采用 的控制方案是模糊控制，由 于 它是以先驗(yàn)知識(shí)和專家經(jīng)驗(yàn)為控制規(guī)則的智能控制技術(shù)，可以模擬人的推理和決策過程，因此無須知道被控對(duì)象的精確數(shù)學(xué)模型就可以實(shí)現(xiàn)較好的控制，且響應(yīng)時(shí)間短，可以保持較小的超調(diào)量。根據(jù)電阻爐爐溫的測(cè) 量 數(shù)據(jù)進(jìn)行曲線擬合可求得一階對(duì)象的三個(gè)參數(shù) K、 T、τ 。 實(shí)測(cè)的飛升曲線起始部分有彎曲，不容易找到確切的位置來定滯后時(shí)間，這時(shí)可在曲線斜率的轉(zhuǎn)折點(diǎn) (即拐點(diǎn) )處作一切線，如圖 24所示，該切線與時(shí)間軸的交點(diǎn)即為純滯后時(shí)間 τ ，而切線與穩(wěn)態(tài)值的交點(diǎn)時(shí)間應(yīng)為 T，加上純滯后時(shí)間則實(shí)測(cè)為 τ +T，這樣就求出一階對(duì)象的參數(shù) T、 τ 。 R，稱為對(duì)象的時(shí)間常數(shù)。 所以 （ 27） 式中： K=k圖 2— 3 可表示簡(jiǎn)化的系統(tǒng)框圖，圖中輸入信號(hào) r為設(shè)定溫度，輸出信號(hào) y 為實(shí)際溫度， e 為誤差信號(hào)， u 為控制信號(hào)。當(dāng)電阻爐爐膛溫度穩(wěn)定時(shí)，則某一時(shí)刻加陜西科技大學(xué)畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)說明書） 6 熱元件發(fā)出的熱量 應(yīng)該等于該時(shí)刻爐膛中積累的熱量 和通過爐體 散 失掉的熱 量之和， 即 （ 21） ， 可 用 下 面 兩 個(gè) 式 子 表 示 ： （ 22） （ 23） 在公式 (2— 2)、 (2— 3)中 ， C 為電阻爐的熱容量； 為爐內(nèi)溫度； t 為燒結(jié)時(shí)間；為環(huán)境溫度； R 為電阻爐的熱阻 (絕緣材料及爐內(nèi)、外流動(dòng)氣體產(chǎn)生的 )。一個(gè)好的智能控制器本身應(yīng)該具有多模式、變結(jié)構(gòu)、變參數(shù)等特點(diǎn)，可以根據(jù)對(duì)被控動(dòng)態(tài)過程特征識(shí)別、學(xué)習(xí)、自組織的控制模式，自適應(yīng)地改變控制器結(jié)構(gòu)和自調(diào)整參數(shù)，以獲得最佳的控制效果，這也正是控制專家們孜孜追求的目標(biāo)。智能控制所研究的主要內(nèi)容為下面幾個(gè)類型 ： 分級(jí)遞階智能控制 ， 基于模糊推理的智能控制一模糊控制系統(tǒng) ，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng) ， 自學(xué)習(xí)控制系統(tǒng) ， 專家系統(tǒng) 等。 簡(jiǎn)單來講，智能控制就是能驅(qū)動(dòng)智能機(jī)器自主地實(shí)現(xiàn)其目標(biāo)的過程。但是在相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)間內(nèi)，很少有人提到控制理論與人工智能的關(guān)系。 智能控制 智能控制是為了適應(yīng)自動(dòng)控制的發(fā)展，將人工智能的理論與技術(shù)運(yùn)用到自動(dòng)控制中，以解決面臨的復(fù)雜問題而形成的一門新興學(xué)科，它是人工智能和自動(dòng)控制的重要部分和研究領(lǐng)域。這種控制算法的特點(diǎn)是可包容非線性因素。用計(jì)算機(jī)作為比較器和控制器就是計(jì)算機(jī)閉環(huán)控制系統(tǒng)。 基于模糊 PID 的電阻爐溫度控制器的設(shè)計(jì)與仿真研究 5 圖 22 閉環(huán)控制系統(tǒng) 閉環(huán)控制系統(tǒng)則是一個(gè)負(fù)反饋系統(tǒng)，從被控對(duì)象檢測(cè)出狀態(tài)變量，用此檢測(cè)值與目標(biāo)期望值進(jìn)行比較，控制器根據(jù)兩者的偏差按某種數(shù)學(xué)模型進(jìn)行運(yùn)算，用其輸出結(jié)果作為控制量 。這種系統(tǒng)簡(jiǎn)單可靠，適用于變化慢、不能建立系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的控制對(duì)象。 傳統(tǒng)控制方法 傳統(tǒng)控制的基本結(jié)構(gòu)根據(jù)被控對(duì)象的狀態(tài)變量是否被負(fù)反饋到控制器，可以分成開環(huán)控制系統(tǒng) 和閉環(huán)控制系統(tǒng)兩大類，兩類系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖分別如圖 21和 22所示 。這種系統(tǒng)在結(jié)構(gòu)上是分散的，就是將計(jì)算機(jī)分布到車間或裝置。 70年代中期，集散控制系統(tǒng)問世了。 40年代后，生產(chǎn)過程自動(dòng)化發(fā)展很快。在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)過程自動(dòng)化中，過程控制技術(shù)正在為實(shí)現(xiàn)各種最優(yōu)的技術(shù)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、提高經(jīng)濟(jì)效益和勞動(dòng)生產(chǎn)率、節(jié)約能源、改善勞動(dòng)條件、保護(hù)環(huán)境衛(wèi)生等方面起著越來越大的作用。過程控制系統(tǒng)是指自動(dòng)控制系統(tǒng)的被控量是溫度、壓力、流量、液位成分、粘度、濕度、以及 PH值等這樣一些過程變量時(shí)的系統(tǒng)。智能控制系統(tǒng)是以知識(shí)為基礎(chǔ)的系統(tǒng)，因此以知識(shí)的表示、獲取和利用為中心的知識(shí)工程是智能控制的重要基礎(chǔ)。 (3)60年代末發(fā)展起來的智能控制是傳統(tǒng)控制的高級(jí)階段，是現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)高度綜合的產(chǎn)物。它們的共同特點(diǎn)是基于被控對(duì)象的精確數(shù)學(xué)模型，即被控對(duì)象和干擾都要用嚴(yán)格的數(shù)學(xué)方程和函數(shù)表示，控制任務(wù)和目標(biāo)一般 都要比較直接明確，控制對(duì)象的不確定性和外界變化只允許在一個(gè)很小的范圍內(nèi)?，F(xiàn)代控制理論主要以多變量控制為研究對(duì)象，在時(shí)間域內(nèi)應(yīng)用狀態(tài)方程進(jìn)行系統(tǒng)分析，其建模方法不再局限于對(duì)象的物理特性，而是向一般化的參數(shù)估計(jì)與系統(tǒng)辯識(shí)理論擴(kuò)展。經(jīng)典控制理論主要 是研究單變量控制系統(tǒng)，它應(yīng)用傳遞函數(shù)、頻率特性、根軌跡等方法在頻率域內(nèi)進(jìn)行系統(tǒng)分析，其控制原理是負(fù)反饋閉環(huán)系統(tǒng)，以自動(dòng)調(diào)節(jié)器為反饋控制系統(tǒng)的中心環(huán)節(jié)。不僅如此，自動(dòng)控制技術(shù)的應(yīng)用范 圍現(xiàn)已 擴(kuò)展到生物、醫(yī)學(xué)、環(huán)境、經(jīng)濟(jì)管理和其它許多社會(huì)生活領(lǐng)域中，自動(dòng)控制已成為現(xiàn)代社會(huì)活動(dòng)中不可缺少的重要組成部分。它的發(fā)展初期，是以反饋理論為基礎(chǔ)的自動(dòng)調(diào)節(jié)原理，主要用于工業(yè)控制。所謂自動(dòng)控制，是指在沒有人直接參與的情況下，利用外加的設(shè)備或裝置，使機(jī)器、設(shè)備或生產(chǎn)過程的某個(gè)工作狀態(tài)或參數(shù)自動(dòng)地按照預(yù)定的規(guī)律運(yùn)行。 （ 4） 在 MATLAB軟件中的 Fuzzy和 Smulink工具箱中進(jìn)行了系統(tǒng)仿真研究。 （ 2）對(duì) 模糊控制、 PID控制的基本原理及各參數(shù)對(duì)控制效果的影響 進(jìn)行了研究分析 。相比較而 言，國(guó)內(nèi)智能控制技術(shù)的應(yīng)用 要落后于國(guó)外，目前國(guó)內(nèi)成熟的溫度控制系統(tǒng)以常規(guī) PID和各種改進(jìn) PID控制為主，商品化的智能控制系統(tǒng)少，在智能控制算法和控制軟件的開發(fā)方面投入人力、 物力也較少 。 總體上說，智能控制在溫度控制系統(tǒng)中的應(yīng) 用越來越廣 泛。 紀(jì)友芳等人在所設(shè)計(jì)的智能溫度控制儀表中采 用 了模糊 PID控制，控制結(jié)果表明：其具有響應(yīng)速度快、超調(diào)小、控制精度高等優(yōu)點(diǎn)。 ℃左右，穩(wěn)定快、魯棒性強(qiáng)，控制效果十分理想。 1987年 4月，汪培莊，張洪敏和張志明等研制成功了我國(guó)第一臺(tái)模糊推理機(jī)。隨后更多的學(xué)者開始關(guān)注智能控制技術(shù)，近年來我國(guó)也越來越重視智能控制理論和應(yīng)用的研究，從 1993到 1995連續(xù)三年國(guó)內(nèi)都召開了與智能控制有關(guān)的學(xué)術(shù)會(huì)議。 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 在 Zadeh創(chuàng)立模糊集合論的同年，我國(guó)傅京孫教授首先提出了把人工智能中的直覺推理方法用于學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)，奠定了國(guó)內(nèi)智能控制發(fā)展的基礎(chǔ)。在 20 世紀(jì) 90年代，美國(guó)、英國(guó)相續(xù)發(fā)表《智能控制專輯》，日本、德國(guó) 等 國(guó)也連續(xù)發(fā)表多篇智能控制方面的論文，涉及到軍事、工業(yè)、家用電器等眾多領(lǐng)域，包括智能溫度控制在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用。 1976 年， P． J． King 和 Mamdani 等人合作， 用模糊控制對(duì)反應(yīng)器進(jìn)行溫度控制，他們采 用 模糊模型的預(yù)估方案，從而成功解決了不穩(wěn)定問題。自智能控制理論發(fā)展以來，智能控制技術(shù)開始逐漸應(yīng)用于 工 業(yè)控制。比較而言，國(guó)外溫度控制系統(tǒng)的性能要明顯優(yōu)于國(guó)內(nèi)，其根本原因就是控制算法的不同。智能控制是一類無需人的干預(yù)就能獨(dú)立驅(qū)動(dòng)智能機(jī)械而實(shí)現(xiàn)其目標(biāo)的自動(dòng)控制，隨著科學(xué)技術(shù)和控制理論的發(fā)展，國(guó)外的溫度測(cè)控系統(tǒng)發(fā)展迅速，實(shí)現(xiàn)對(duì)溫度的智能控制。電阻爐是由電阻絲加熱升溫，靠自然冷卻降溫，當(dāng)電阻爐溫度超調(diào)時(shí)無法靠控制手段降溫，因而電阻爐溫度控制具有 非 線性、滯后性、慣性、不確定性等特點(diǎn)。 PID 控制溫度的效果主要取決 于 P、 I、 D 三個(gè)參數(shù)。定值開關(guān)控制方法的原理是若所測(cè)溫度比 設(shè) 定溫度低，則開啟控制開關(guān)加熱，反之則關(guān)斷控制開關(guān)。與火焰爐相比，電加熱爐的溫度容易準(zhǔn)確的控制，爐內(nèi)氣氛較易控制，熱效率高，容易實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程的機(jī)械化和自動(dòng)化。 One is pure fuzzy control system, the other is the fuzzy PID control system. The paper studies the conventional PID control scheme, the fuzzy control scheme, and to resistance furnace respectively the PID control system, pure fuzzy control system simulation analysis. Results show that the PID control system overshoots too big, fuzzy control system, while can effectively reduce overshoot meal, but the steadystate error is bigger. Aimed at the PID control and fuzzy control, design the advantages and disadvantages of based on fuzzy adaptive PID resistance furnace temperature controller. to the resistance furnace fuzzy adaptive PID control system simulation analysis, and the results show that the fuzzy adaptive PID control can be realized when asked short, ultra adjust remains in small amount and steadystate error of plus or minus l within177。 l℃內(nèi)的性能指標(biāo)，并對(duì)該控制方案的抗干擾性，魯棒性進(jìn)行了仿真分析，進(jìn)一步驗(yàn)證了該控制方案是一種較為理想的智能型控制方案。 模糊自整定 PID控制是在一般 PID控制系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，加上一個(gè)模糊控制規(guī)則環(huán)節(jié)，利用模糊控制規(guī)則在線對(duì) PID參數(shù)進(jìn)行修改的一種自適應(yīng)控制系統(tǒng) 。結(jié)果表明 PID控制系統(tǒng)超調(diào)量太 大，模糊控制系統(tǒng)雖然能有效減少超調(diào)量 ，但穩(wěn)態(tài)誤差較 大 。一種是 PID控制