【正文】 單輸出結(jié)構(gòu)（MISO）和多輸入多輸出結(jié)構(gòu)（MIMO）。這種結(jié)構(gòu)的控制規(guī)則比較簡單，易于實(shí)現(xiàn)，而且穩(wěn)定性好。MIMO結(jié)構(gòu)的模糊控制器的設(shè)計(jì)是一個非常復(fù)雜的過程，目前還沒有一套比較完整的理論來指導(dǎo)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，而且其穩(wěn)定性也還有待證明，因此在實(shí)際設(shè)計(jì)過程中，往往將MIMO結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化為MISO結(jié)構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì)，這就是MIMO系統(tǒng)的解耦問題。因此在滿足控制系統(tǒng)要求前提下，應(yīng)選擇合適輸入輸出變量的個數(shù)。因?yàn)樵诙嘧兿到y(tǒng)中基本論域往往會變化，如在溫室中對不同花卉，其模糊控制范圍內(nèi)的基本論域是不一樣的，而量化論域的改變又會對模糊控制器的設(shè)計(jì)產(chǎn)生較大的影響，因此在模糊控制器中可以通過改變量化因子和比例因子的值來將不同的基本論域縮放到相同的量化論域上，這樣當(dāng)基本論域改變時就不需要對模糊控制器進(jìn)行改動了量化因子和比例因子的選擇嚴(yán)重影響系統(tǒng)的響應(yīng)特性，如超調(diào)、上升時間和穩(wěn)態(tài)精度等。因此，量化因子和比例因子的選擇需要憑借與控制變量、輸入輸出空間的分辨率或精度等相關(guān)的經(jīng)驗(yàn)知識來決定。由于模糊集合論研究的對象具有模糊性和經(jīng)驗(yàn)性，因此想尋找一種統(tǒng)一的隸屬度計(jì)算方法是不現(xiàn)實(shí)的。隸屬度函數(shù)實(shí)質(zhì)上反映了事物的漸變性，在建立隸屬度函數(shù)時應(yīng)注意以下問題：一般說來，確定某一模糊概念的隸屬度函數(shù)應(yīng)首先從最適合這一模糊概念的點(diǎn)開始，也就是首先確定該模糊概念的最大隸屬度函數(shù)點(diǎn)，然后向兩邊延伸。在模糊系統(tǒng)中，每個輸入變量可以有多個語言值，即隸屬度函數(shù)。但不足之處是模糊規(guī)則數(shù)顯然會增多，計(jì)算時間會大大增加，設(shè)計(jì)難度增大，而且往往會導(dǎo)致系統(tǒng)穩(wěn)定性不好；如果隸屬度函數(shù)太少，則系統(tǒng)的響應(yīng)可能會不敏感，反應(yīng)遲鈍，使系統(tǒng)的輸出在期望值附近振蕩。隸屬度函數(shù)曲線形狀較尖的模糊子集其分辨率高，控制靈敏度較高：隸屬度函數(shù)曲線形狀較緩，系統(tǒng)穩(wěn)定性較好。模糊控制過程可以分為以下三個步驟：模糊化過程、模糊推理過程和反模糊化過程。其主要功能就是根據(jù)輸入變量的隸屬度函數(shù)求出精確輸入量相對于輸入變量各語言值的隸屬度。無論是偏差還是偏差的變化率都是精確的輸入值，要采用模糊控制技術(shù)就必須首先把它們轉(zhuǎn)換成模糊集合的隸屬函數(shù)。精確輸入量輸入至模糊控制器后，首先要把精確量轉(zhuǎn)換成模糊集合的隸屬函數(shù)，這就是精確量的模糊化或者模糊量化。模糊推理是模糊控制器的核心，它具有模擬人類基于模糊概念的推理能力，是基于模糊邏輯中的蘊(yùn)含關(guān)系及推理規(guī)則來進(jìn)行的。根據(jù)有經(jīng)驗(yàn)的操作者或者專家的經(jīng)驗(yàn)制訂出相應(yīng)的控制規(guī)則即是模糊控制規(guī)則，它是模糊控制器的核心。其目的是用模糊輸入值去適配控制規(guī)則，為每個控制規(guī)則確定其適配的程度，并通過加權(quán)計(jì)算合并那些規(guī)則的輸出。根據(jù)模糊邏輯推理得到的輸出模糊隸屬函數(shù)，用不同的方法找一個具有代表性的精確值作為控制量，就是模糊量的去模糊；它要甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文求在推理得到的模糊集合中取一個最能代表這個模糊推理結(jié)果可能性的精確量，去控制或驅(qū)動執(zhí)行機(jī)構(gòu)。模糊控制器的設(shè)計(jì)包括以下幾項(xiàng)內(nèi)容：（1）確定模糊控制器的輸入變量和輸出變量。（3）建立模糊化和反模糊化的方法。（5）編制模糊控制算法的應(yīng)用程序。(5)模糊控制器的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)模糊控制器有兩種組成方式，一種是由模糊邏輯芯片組成的硬件專用模糊控制器，它是用硬件芯片來直接實(shí)現(xiàn)模糊控制算法；另一種是用微處理器組成硬件系統(tǒng)，用軟件來實(shí)現(xiàn)模糊控制算法，這種模糊控制器的特點(diǎn)是資源開銷小、靈活性高、通用性強(qiáng)、應(yīng)用范圍廣。模糊控制器的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)是指確定模糊控制器的輸入變量和輸出變量。目前廣泛采用的是二維模糊控制器，這種控制器的輸入變量選偏差及偏差的變化，以控制量的變化為輸出變量。模糊控制器被控對象 二維模糊控制機(jī)構(gòu)框圖根據(jù)本系統(tǒng)的特點(diǎn)及控制要求，模糊控制器采用雙輸入單輸出結(jié)構(gòu)，分別用偏差e和偏差的變化率△e作為輸入變量，以控制量u作為輸出變量。根據(jù)溫室的實(shí)際工作情況，從溫帶植物三基點(diǎn)溫度如表21所示，可以看出其適宜溫度變化值在10℃左右，考慮到實(shí)際檢測條件和適當(dāng)?shù)目刂凭龋瑢囟日`差的基本論域定為[5℃～+5℃]，溫度誤差變化的基本論域定為[1℃～+1℃]。5℃為界。5℃以內(nèi)為模糊控制區(qū)，以外為確定控制區(qū)。而在模糊控制區(qū)，將溫度偏差、偏差變化率的模糊集合分為7個模糊子集，分別為PB（正大），PM（正中），PS（正?。?，Z（零），NS（負(fù)?。琋M（負(fù)中），NB（負(fù)大）。 △e的隸屬度函數(shù)賦值表論域432101234子集NB10000000NM10000NS0010000Z0001000PS0000100PM00001PB00000001控量的隸屬函數(shù)形狀可以是三角形、梯形、單點(diǎn)或其它形狀。本系統(tǒng)控制量的模糊劃分采用單點(diǎn)，分為7個模糊子集，分別為PB(正大)，PM(正中)，PS(正小)，Z(零)，NS(負(fù)小)，NM(負(fù)中)，NB(負(fù)大)。 U的隸屬度函數(shù)(7)模糊控制規(guī)則模糊控制規(guī)則實(shí)際上是總結(jié)有經(jīng)驗(yàn)的操作者或?qū)＜业目刂浦R和經(jīng)驗(yàn)制定出的一條條模糊條件語句的集合，通常簡寫成一個表，即模糊控制規(guī)則表。當(dāng)誤差大或較大時，選擇控制量以盡快消除誤差為主；而當(dāng)誤差較小時，選擇控制量要注意防止超調(diào)，以系統(tǒng)的穩(wěn)定性為主要出發(fā)點(diǎn)。ueNBPBPBPBPNZZeNBPBPBPBPBPBZZNMPBPBPBPBPBZZNSPMPMPMPMZNSNSZPMPMPSZNSNMNMPSPSPSZNMNMNMNMPMZZNMNBNBNBNBPBZZNMNBNBNBNB(8)模糊控制算法設(shè)計(jì)控制算法是模糊控制的關(guān)鍵，通?？筛鶕?jù)不同的系統(tǒng)情況選用不同的控制算法，常用的有查表法和公式法。查表法是根據(jù)模糊控制規(guī)則表，求出輸入量論域元素和輸出量論域元素之間的關(guān)系，形成一個表格，這個表格稱為控制表。本文采用直接法。這樣，e和△e的輸入組合就有99=81種。實(shí)際控制過程中，可以對該表進(jìn)行優(yōu)化，根據(jù)查表的結(jié)果求出控制量，去控制或驅(qū)動執(zhí)行機(jī)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)對溫室溫度的智能控制。它原理簡單、使用方便、適應(yīng)性強(qiáng)、魯棒性也較強(qiáng)，對于絕大部分生產(chǎn)過程都可利用模糊控制解決。如采用折中的方法，系統(tǒng)不能獲得最佳的控制效果。另外，為了得到較好的控制效果，必須對受控對象較為了解，能建立起一個較為準(zhǔn)確的模型，這樣才能較好地整定模糊控制參數(shù)。但由于模糊算法中不包含積分環(huán)節(jié)，則系統(tǒng)中一定存在靜差，不利于更高精度控制的實(shí)現(xiàn)。對于溫度控制這種具有純滯后的大慣性系統(tǒng)，在無法得出精確數(shù)學(xué)模型情況下，采用基于專家規(guī)則的模糊控制算法可以達(dá)到很好的控制效果。根據(jù)輸入，再結(jié)合知識庫中的規(guī)則，可以在線地修正控制策略。因此，在控制過程的整個進(jìn)程中，參數(shù)可以在線尋優(yōu)，算法也可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時修正。2．完成單片機(jī)控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、安裝與調(diào)試。4．針對硬件進(jìn)行軟件編程。本系統(tǒng)具有以下特點(diǎn)：，加強(qiáng)了系統(tǒng)的過程控制功能，在DDC級單獨(dú)控制下也可以很好地完成過程控制，增強(qiáng)系統(tǒng)的可靠性。、全過程的自動控制及監(jiān)控，減輕了實(shí)驗(yàn)人員的勞動強(qiáng)度，提高了實(shí)驗(yàn)效率。（二）展望本系統(tǒng)在軟件和硬件方面均有需要改進(jìn)的地方。所以存在很多缺陷。所以本系統(tǒng)軟件在模型辨識精度方面有一定的缺陷。所以系統(tǒng)環(huán)境中必須要求安裝比較大的MATLAB軟件。與實(shí)際大工業(yè)環(huán)境存在較大的差距，所以，只能做理論研究。如果為了使辨識出的模型盡可能精確，就得采用帶辨識階數(shù)的辨識方法。所以系統(tǒng)環(huán)境中必須要求安裝比較大的MATLAB軟件。否則不能達(dá)到預(yù)期的控制效果。并且在學(xué)校的實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行研究，周圍環(huán)境干擾很小，與實(shí)際大工業(yè)環(huán)境存在較大的差距，所以，只能做理論研究。參考文獻(xiàn)：[1] 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