1、1模糊温度控制器的设计与 Matlab 仿真徐鹏 201403026摘要:针对温度控制系统的时变、滞后等非线性特性及控制比较复杂的问题,提出了一种模糊控制方案以改善系统的控制性能.该方案采用mamdani推理型模糊控制器代替传统的PID控制器,依据模糊控制规则由SCR移相调控晶闸管控制电阻炉电热功率,实现对温度的控制. Matlab仿真结果表明,模糊控制的引入有效地克服了系统的扰动,改善了控制性能,提高了控制质量.关键词:温度控制器;模糊控制;仿真分析中图分类号: TP272 文献标志码:AAbstract:For the temperature controlsystem with the
2、nonlinear characters of time-varying and lag and the comp lexity in control,a fuzzy control algorithm is p resented. Thealgorithm adop tsmamdani reasoning fuzzyPID controller to rep lace the traditional PID controller and use the SCR phase-shift thyristor to control the e-lectric resistance furnace
3、power based on the fuzzy control rules to imp lement the temperature control. Matlabsimulation results show that the fuzzy control can effectively overcome the disturbance and imp rove the con-trol performance.Key words: temperature controller; fuzzy control; simulation analysis0 引言在工业生产过程中,温度控制是重要环
4、节,控制精度直接影响系统的运行和产品质量. 在传统的温度控制方法中,一般采取双向可控硅装置,并结合简单控制算法(如 PID 算法) ,使温度控制实现自动调节. 但由于温度控制具有升温单向性、大惯性、大滞后等特点,很难用数学方法建立精确的模型, 因此用传统的控制理论和方法很难达到好的控制效果. 鉴于此, 本文拟以模糊控制为基础的温度智能控制系统,采用人工智能中的模糊控制技术,用模糊控制器代替传统的PID 控制器,以闭环控制方式实现对温度的自动控制.1 温度控制系统的硬件组成在该温度控制装置中,由 SCR 移相调控晶闸管控制电阻炉来实现对温度的控制. 在温控系统中,通过 CAN 总线将控制站、操作
5、站和通信处理单元连为一体. 温度控制系统的结构简图如图 1 所示.2图 1 温度控制系统结构简图本系统现场控制站由主控卡(ADAM5000 /CAN) 、总线适配卡 ( PCL841 ) 、模拟量输入卡(5017) 、模拟量输出卡( 5024)构成基本控制回路.其中被控对象为箱形电阻炉(电压 220 V, 功率 4. 5 kW,额定温度 1 200 ) ,系统采用镍铬热电偶作为温度传感器,其检测温度范围为 01 300 ,对应输出为 0 52. 37 mV. 采用 DBW 型温度变送器,把热电偶输出的 mV 信号转变为 05 V 标准模拟信号. 该信号经 A /D 转换成数字信号,送入计算机.
6、 计算机将实际检测信号与给定信号比较后发出控制信号,经 D /A 转换成 05 V 模拟信号,该信号对应可控硅触发器的 0100%触发,触发可控硅的导通角以改变电阻炉的电热功率.图 1 所示的温度模糊控制系统和常见的负反馈控制系统相似,不同之处是控制装置为模糊控制器. 热电偶传来的带有温度信号的 mV 级电压,经滤波、放大后,送至 A /D 转换器. 这样,就将所检测的炉温对应的电压信号转换成数字量送入计算机,并与给定的电压信号进行比较,计算其偏差,计算机再对该偏差按一定的规律进行运算. 运算结果可以控制可控硅在控制周期内的过零触发脉冲个数,也就是控制电阻炉的平均功率的大小,从而达到控制温度的
7、目的. 该控制系统的硬件系统由同步过零检测电路、温度信号检测及可控硅触发电路、掉电检测与保护电路等组成,其中模糊温度控制器的设计是重点.2 模糊温度控制器的设计本次设计采用 mamdani 推理型模糊控制器. 该控制器为双输入、单输出结构: 输入量为设定的锅炉温度值与采样值的偏差 E 以及温度偏差值的变化率 EC ;输出量为温度控制量 U. 模糊控制器的具体设计步骤如下:1 精确量的模糊化过程. 根据本系统的实际性质和要求,对输入量和输出控制量的模糊语言描述(模糊集)定义如下:设定输入变量 e 和 ec 语言值的模糊子集为负大,负中,负小,零,正小,正中,正大 ,简记为NB, NM, NS,
8、ZO, PS, PM, PB ,将偏差 e 和偏差变化率 ec 量化到( - 3, 3)的区域内本系统所选择的隶3属函数均为三角形分布,这样就完成了精确量的模糊化过程. 不同的系统,其模糊集的隶属函数是不同的,要根据实际情况和实践经验而定.2 模糊控制算法. 模糊控制的核心是模糊控制规则的建立. 模糊控制规则的实质是把操作者的经验加以总结,并将在控制过程中由经验得来的相应措施总结成控制规则. 在得到输入偏差量 E,偏差变化率 EC 和控制量 U 的模糊集后,就可以利用“若 E 且 EC ,则 U”的控制规则建立模糊控制器. 表 1 为模糊控制规则表.表 1 模糊控制规则表EC ENB NM N
9、S ZO PS PM PBNB PB PB PB PB PM ZO ZONM PB PB PB PB PM ZO ZO NS PM PM PM PM ZO NS NSZO PM PM PS ZO NS NM NMPS PS PS ZO NM NM NM NMPM ZO ZO NM NB NB NB NBPB ZO ZO NM NB NB NB NB表 1 是完整的控制策略,每一条模糊条件推理语句对应一个模糊关系 R = E EC U.按上式即可计算出模糊条件推理语句所对应的模糊关系矩阵 R1 , R2 , , Rn ,将所有的模糊关系矩阵求并集运算,即 R = R1 R2 Rn ,即可求出总的
10、模糊关系 R.然后,输入已知的条件,输出由这个总控制规则的模糊关系确定.3 模糊判决. 由模糊数学理论可知,总的模糊关系矩阵 R 是一个 49 7 的矩阵,每次控制计算都处理这样一个矩阵是很困难的. 为此,可先将 R 矩阵算出,然后算出每种输入状态下的模糊控制输出,最后用最大隶属度决策算法,将模糊控制输出转化为精确的实际输出动作.模糊控制器的控制算法由计算机的程序实现. 这种程序一般包括 2 个部分: 一个程序是离线计算查询表,属于模糊矩阵运算; 另一个程序是计算机在模糊控制过程中在线计算输入变量,并进行模糊量化处理,查找查询表后再做输出处理. 在实时控制时, 先将该表存入计算机,只要测得 E
11、 和 EC ,通过查询计算机内存中的总控制表,即可得到相应的控制量 U.3 模糊温度控制器的设计利用MATLAB的模糊控制箱及Simulink内含的功能元件，建立温度箱温度模4糊控制器及其系统的模型。1 建立模糊控制器采用温度偏差，即实际测量温度与给定温度之差 E 及偏差变化率 EC 作为模糊控制器的输入变量，输出温度控制量 U 形成典型的双输入单输出二维模糊控制器。运用 MATLAB 中的 FIS 编辑器 ，建立温度箱的 Mamdani 型模糊控制器，如图2 所示。温度偏差 E、温度偏差变化率 EC 和输出变量 U 的语言变量 E，EC，U 都选择为NB，NM，NS，Z，PS，PM，PB，其
12、中 P 和 N 分别表示正与负，B，M，S分别表示大、中、小，Z 表示 0。图 2 模糊控制器模型2 建立控制决策及隶属函数模糊控制决策及解模糊方法采用系统默认值，即极大极小合成运算与重心法解模糊。由模糊控制决策公式可求得输出变量的模糊集合 为 U =(E EC )R本文都采用三角隶属函数，各变量的隶属函数如图 3 所示。其中，图 3(a)为 E和 EC，隶属函数图，E 和 EC 的量化论域为-3，3；图 3(b)为 U 隶属函数图，U 的量化论域为-3，3。不同的系统, 其模糊集的隶属函数是不同的, 要根据实际情况和实践经验而定。5图 3（a）E 和 EC 的隶属函数图 3（b） U 的隶属
13、函数图 3 隶属函数63. 建立模糊控制规则建立该系统模糊控制规则的基本原则为：当温度偏差较大时，选择控制量以尽快消除误差为主；当温度偏差较小时，选择控制量要注意防止超调，以系统的稳定性为主要出发点。将模糊控制规则表中的规则逐一输入模糊控制规则界面。如图 4 所示：图 4 模糊控制规则界面模糊规则三维关系曲面图如图 5 所示。从图 4 可以清晰地观测到模糊系统基于输入集的输出集的变化范围。7图 5 模糊规则三维关系曲面图按view-Rules,可得到部分规则视图。如图6所示图6 部分规则视图4 MATLAB 的仿真为了验证所设计的温度模糊控制器的性能, 并在仿真过程中及时调整模糊控制器的控制规
14、则和各项参数,利用 Matlab 软件进行仿真研究. 本次设计利用FuzzyLog ic Too lbox 和 S imu link 图形化工具平台, 对温度控制系统进行优化模糊控制设计与仿真的。在进行温度控制系统的仿真之前, 必须建立被控对象的数学模型. 通常采用阶跃响应法来获得对象的特性.温度箱温度控制系统的传递函数数学模型, 近似等效为带纯滞后的一阶对象。G(S)=Ku（e -ts）/65s+1在进行模糊控制仿真时, 首先利用 M atlab 的模糊逻辑工具箱建立温度箱模糊控制器, 然后在 S imulink 环境下把模糊控制器加载进相应模块, 进行仿真.量化因子 Kp=4，Kd =2，
15、 Ku =27，模糊控制器的封装以及阶跃响应曲线分别如图 7, 图 8 所示.8图7 系统仿真模型图图8 方波响应曲线95 结语模糊温度控制系统对无法取得数学模型或数学模型相当粗糙的系统可以取得满意的控制效果.与传统的 PID 温度控制系统相比,该系统具有控制精度高、速度快、控制质量可靠稳定等优点,大大提高了控制质量及自动化水平.10参考文献: 1 路康,阎文科. 模糊P ID控制在真空温度控制系统中的应用 J . 郑州轻工业学院学报:自然科学版: 2008,23 (2) : 50. 2 施阳. Matlab语言精要及动态仿真工具Simulink M .西安:西北工业大学出版社, 1998. 3 胡一倩. 模糊控制在锅炉热工控制中的应用简介及应用前景 J . 工业控制计算, 2002 (4) : 25. 4 李明伟. 基于模糊双模控制的钢水液位控制系统实现 J . 计算机工程, 2006 (17) : 257.
