基于单片机的模糊控制方法及应用研究毕业设计论文Word格式.docx

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专业：

自动化

完成时间：

2013年5月30日

摘要

模糊控制是智能控制的一个重要分支，它的最大特征是能将操作者或专家的控制经验和知识表示成语言变量描述的控制规则，然后用这些规则去控制系统。

在复杂的工业控制中，被控对象通常具有严重的纯滞后、时变性、非线性以及存在种类繁多的干扰，采用常规的PID控制方法，难以获得满意的静、动态性能。

模糊控制的本质是非线性控制和自适应控制，对于纯滞后的参数时变或模型不太精确的复杂控制系统，具有较强的鲁棒性。

本文从模糊控制的基础理论出发，对模糊控制器的设计方法、模糊控制的单片机实现方法进行了分析和对比研究，在此基础上建立了基于AT89C52单片机的太阳能热水器模糊控制系统。

其模糊控制规则能够比较有效地模仿人的经验，合理解决输出的强关联性问题。

然后利用模糊逻辑推理的方法，结合大量的数学运算，离线计算出了简洁方便的模糊控制查询表。

最后给出了模糊控制查询的单片机实现方法及模糊控制系统的核心控制部分的硬件电路和软件流程。

此外，利用仿真工具软件对所设计模糊控制器进行仿真以提高产品的可靠性，缩短设计时间。

关键词：

模糊控制，太阳能热水器，单片机

ABSTRACT

FuzzyControlisanimportantbranchofIntelligentContr01.Itisakindofcontrolmethodbasedonroles,directlyadoptinglanguagecontrolrulesaccordingtothecontrolexperiencesoflocaloperatorsorknowledgefromexpertsofthisfield.

Inthecomplicatedindustrycontrolledprocess,thecontrolledobjectsusuallyownthetimedelay,nonlinear,time—variantcharacteristicandexistthecategoryofinterferences.So,ifthetraditionalPIDcontrolmethodisonlyused,thestaticanddynamicoutputcapabilityisnotverysatisfying.Theessenceoffuzzycontrolcouldbegoodatcontrollingthosecomplicated,nonlinearsystemswiththecharacteristicoftheparameterdrift,theinaccuratemodelandtimedelaybecausetheessenceoffuzzycontrolisnonlinearcontrolandadaptivecontr01.Fuzzycontrolmakesthesystemsmorestableandmorerobust.

Startingwiththebasictheoryoffuzzycontrol,thepaperanalysesandcomparativelystudiesthedesignmethodsoffuzzycontrollerandtherealizationmethodsoffuzzycontrol,Onthebasisofwhich,afuzzycontrolsystembasedonAT89S51integratedsolarwaterheaterisestablished.Thefuzzycontrolrulescanimitatetheexperienceofpersoneffectively.Thenaconciseandconvenientfuzzycontrollookuptableisobtainedoff-linethroughfuzzylogicinferencecombinedwithcomplexmathematiccomputation.Finallythepaperpresentstherealizationmethodofsoftwarefuzzycontrollookupandthehardwarecircuitandsoftwareflowchartofthemaincontrolpartofthefuzzycontrolsystem.Inaddition,puttingthesimulationsoftwareintoUseintheprocessoftheFuzzyControl,itisbenefittoimprovingthereliabilityoftheproductsandreducingthetimeoftheproductsdesign.

KeyWords：

fuzzylogiccontrol（FLC）,solarwaterheater,singlemicro-computer

第1章绪论

1.1序言

1965年美国的伯克利加州大学教授扎德发表了著名的论文《FuzzySets》，提出了模糊性问题，给出了其定量的描述方法，从而模糊数学诞生了。

模糊数学不是使数学变得模模糊糊，而是让数学进入模糊现象这个客观的世界，用数学的方法去描述糊涂现象，揭示模糊现象的本质和规律，模糊数学在经典数学和充满模糊性的现实世界之间架起了一座桥梁。

模糊数学在短短的三十年的时间得到了长足发展，在理论和运用中得到了令人刮目的成果。

模糊数学的运用领域涉及到自动控制、图象和文字识别、人工智能、医疗诊断、气象分析、航空航天、火车汽车驾驶、交通管理、企业管理、社会经济等等很多方面。

1974年英国学者E.1t.Mamdani打开模糊控制之先河，将模糊控制的理论运用到热电厂的蒸汽机控制中。

1987年，日本仙台市模糊控制的地铁电力机车自动运输投入运行，这是模糊控制成功运用自动控制领域的一个光彩夺目的范例。

90年代初，模糊家电风靡日本，给日本企业带来了巨大的商业效益。

日本成功带动了欧美和其它国家，促进了模糊技术的发展。

1985年世界第一块模糊逻辑的芯片在美国贝尔实验室问世，这是模糊技术的又一里程碑。

美国、日本、德国等许多著名公司都积极从事这方面的研究，推出了许多商品化的模糊逻辑芯片，这给模糊技术的运用特别是在控制领域中的运用注入了新的活力，开辟了诱人的前景。

模糊控制是建立在人工经验基础上的。

对于一个熟练的操作人员，他并非需要了解被控对象精确的数学模型，而是凭借其丰富的实践经验，采取适当的对策来巧妙地控制一个复杂的过程。

在许多情况下，被控对象由于其过程复杂，机理有不明之处，缺乏必要的检测手段或者测试装黄不能进入被测区域等等各种原因，致使无法建立被控过程的数学模型。

这类过程的变量多，过程往往具有非线性、强耦合等特点，各种参数也往往存在时变性。

因此要建立这类过程的数学模型非常困难，甚至不可能。

虽然我们已有了对付非线性、时变参数系统的方法，但是有些场合因为许多因素结合在一起，使问题解法复杂化以至缺乏使用价值。

用经典控制理论和现代控制理论解决这类对象的控制往往难以凑效，得不到满意的控制效果。

模糊控制利用计算机来实现人的控制经验，很好地解决了这一问题。

它无需知道被控对象的数学模型，运用人类的思维实现智能化控制，运用单片机来构造模糊控制系统，其结构与一般的数字控制系统无异，模糊控制算法用软件来实现，具有良好的鲁棒性和适应性。

1.2模糊控制的研究现状

模糊控制从它的诞生至今，已从单纯的理论到成功地应用于工业控制，且成为自动控制技术领域中非常有前途的一个分支，一方面用传统的控制理论中的方法解决控制模糊问题，另一方面用模糊控制的理念为解决各种控制问题提供新的思路。

模糊控制的另一个发展方向是与神经网络、遗传算法等新优化算法相融合，使模糊控制拥有自适应、自组织、自学习功能：

（1）自适应模糊控制·

自适应模糊控制是模糊系统辨识和模糊控制的结合，具有一定的适应变化的能力。

最普遍的一种是量化因子和比例因子的自调整，它是根据动、静态特性控制器在线识别控制效果，对参数进行自修正，能较大地改善控制效果，控制规则的解析式是对模糊逻辑推理的简化，且易于实现，具有更好的实时性，应用于被控对象能取得良好的控制品质。

（2）模糊控制与神经网络的结合

神经模糊控制是神经网络技术与模糊逻辑控制技术相结合的产物，是指基于神经网络的模糊控制方法。

模糊系统是建立在“if-then”表达式之上，这种方式容易让人理解，但是在自动生成和调整隶属函数和模糊规则上却很困难。

而神经网络对环境的变化具有较强的自适应能力，所以可结合神经网络的学习能力来训练模糊规则。

提高整个系统的学习能力和表达能力，是目前最受注目的一个研究方向。

（3）模糊控制与遗传算法的结合

由于模糊逻辑控制所要确定的参数很多，专家的经验只能起一个指导作用，很难根据它准确地定出各项参数，因而实际上还要反复试凑，寻找一个最优过程。

通过改进遗传算法，按所给优化性能指标，对被控对象进行寻优学习，从而有效地确定模糊逻辑控制器的结构和参数。

模糊系统理论还有一些重要的理论课题没有解决，其中两个重要的问题是：

如何获得模糊规则及隶属函数，这在目前完全凭经验来进行；

以及如何保证模糊系统的稳定性。

大体上说来，在模糊控制理论和应用方面应加强研究的主要课题为：

（1）解决工程问题的稳定性分析方法，稳定性评价理论体系；

控制器的鲁棒性分析，系统的可控性和可观测性判定方法等。

（2）模糊控制规则设计方法的研究，包括模糊集合隶属函数的设定方法，量化水平，采样周期的最优选择，规则系数，最小实现以及规则和隶属函数参数自动生成等问题；

进一步则要求给出模糊控制器的系统化设计方法。

（3）模糊控制器参数最优调整理论的确定，以及修正推理规则的学习方式和算法等；

模糊动态的辨别方法；

模糊预测系统的设计方法和提高计算速度的方法；

神经网络与模糊控制相结合，发展一套新的智能控制理论。

（4）模糊控制算法改进的研究：

由于模糊逻辑的范畴很广，包含了大量的概念和原则，然而这些概念和原则能真正的在模糊逻辑系统中得到应用的却为数不多，这方面的尝试有待深入。

最优模糊控制器设计的研究：

依据提出的性能指标，规范控制规则的设计依据，并在某种意义上达到最优。

1.3模糊控制的应用

英国的学者blamdani和Assilian最早研究了小型实验室汽轮机的模糊控制系统，这一开创性的工作，为模糊控制理论和应用奠定了基础。

被控对象是蒸汽发动机和锅炉，蒸汽发动机是通过调整发动机汽缸的油门控制它的速度，而锅炉是以热量作为输入量，控制锅炉的气压。

该系统是一个两输入两输出的控制系统，控制变量分别为锅炉的热量与蒸汽机油门的开度。

采用传统控制方法控制比较困难，原因在于这个过程的非线性、噪声以及两个控制回路间的强耦合。

而模糊控制器能用于还原炉的温度控制，取得了很好的控制效果。

温度控制的上升时间短，超调量小，控制性能稳定，对环境变化不敏感，而且算法非常简单，执行快，用八位的微型机即可实时控制。

近几年来，市场上陆续出现了一些太阳能热水器控制器，但大多数控制器存在着诸如性能