基于MATLAB液位控制系统的设计与仿真开题报告Word格式文档下载.doc
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指导教师：
2012年10月10日
重庆文理学院本科毕业论文（设计）开题报告
题目
基于MATLAB液位控制系统的设计与仿真
系（院）
专业
电子电气工程学院
电气工程与自动化
年级
开题日期
2012-10-26
学号
姓名
指导教师
1、选题目的和意义：
水箱控制系统正在为化工、电力、冶金、轻工、建材、核能等工业生产中各种最有优济指标、提高经济效益、节约能源、改善劳动条件、保护生态环境等方面起着越来越大的作用。
而现在MATLAB仿真软件在许多学科领域中已成为工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域研究和应用开发的基本工具和首选平台。
在MATLAB工具箱中，把模糊推理系统的各部分作为一个整体，提供了模糊推理系统数据结构管理函数，用以完成模糊规则的建立、解析与修改，模糊推理系统的建立、修改和存储管理以及模糊推理的计算及去模糊化等操作。
本仿真系统充分运用MATLAB/Simulink中模糊逻辑控制箱（FuzzylogicToolbox），利用模糊控制（FuzzyLogicControl）和PID控制设计中的作用及优点使得用此次设计的系统完全可以通过Simulink的图形化界面进行，这样的结合使得一个比较复杂的水箱液位控制系统设计变得比较简单并直观。
并通过计算机软件MATLAB的仿真，综合地应用了各种专业技能知识，熟悉了模糊控制系统（FuzzyControlSystem）和PID控制系统的设计方法及MATLAB仿真方法；
提高电气工程与自动化专业的系统性、科学性、及全面性的设计素质；
开拓自身的设计思路，增强理论知识与实践相结合的能力。
2、国内外研究现状综述：
MATLAB研究现状
MATLAB是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。
它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。
在现在控制系统领域中所用的仿真软件，MATLAB（MATLAB是一种面向科学和工程计算的高级语言）应用最为常见。
这是由于MATLAB使用时比较方便，不需要使用者具备高深的数学与程序语言的技能，也不需要使用者深刻地应用算法与编程技巧，且提供了丰富的图像处理功能等，所以得到了大家的应用及推崇。
特别是使用MATLAB对控制系统进行计算机仿真时，可以借助控制系统的传递函数，并在MATLAB的Simulink工具箱对其进行计算机仿真。
借助MATLAB不仅可以使复杂的控制系统设计变得简单、直观和可靠,减少了劳动强度,提高工作效率，还特别直观的进行图像仿真。
故研究MATLAB在控制系统中的应用有着很重要的现实意义。
模糊控制（FuzzyLogicControl）研究现状综述
模糊控制系统是以模糊集合论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制技术。
1965年美国的扎德创立了模糊集合论，1973年他给出了模糊逻辑控制的定义和相关的定理。
1974年英国的Mamdani首先用模糊控制（FuzzyLogicControl）语句组成模糊控制器（FuzzyController），并把它用于锅炉和蒸汽机的控制，在实验室获得成功，这一开拓性的工作标志着模糊控制论的诞生。
相对传统控制包括经典控制理论与现代控制理论。
模糊控制（FuzzyLogicControl）能避开对象的数学模型（如微分方程或传递函数等），它力图对人们关于某个控制问题的成功与失败和经验进行加工，总结出知识，从中提炼出控制规则，用一系列多维模糊条件语句构造系统的模糊语言变量模型，应用CRI、全蕴涵三Ⅰ算法等各类模糊推理方法，可以得到适合控制要求的控制量，可以说模糊控制（FuzzyLogicControl）是一种语言变量的控制应用。
近年来模糊控制在许多控制应用中都取得了成功，模糊控制应用于控制系统设计不需要知道被控对象精确的数学模型，对于许多无法建立精确数学模型的复杂系统能获得较好的控制效果，同时又能简化系统的设计，因此，在水箱液位控制系统中，模糊控制（FuzzyLogicControl）就成为较好的选择。
3、选题研究内容：
1）PID控制原理
经典PID控制的调节器控制规律为比例、积分、微分控制，简称PID控制，又称PID调节。
PID控制器问世至今已有近70年历史，它因结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便而成为工业控制的主要技术之一，现今也在很多领域有应用。
尤其是当被控对象的结构和参数不能完全掌握或得不到精确的数学模型，控制理论的其它技术难以采用，系统控制器的结构和参数又必须依靠经验和现场调试来确定时，应用PID控制技术最为方便。
PID控制及其控制器，产品已在工程实际中得到了广泛的应用。
比如，工业生产过程中，对于生产装置的温度、压力、流量、液位等工艺变量常常要求维持在一定的数值上，或按一定的规律变化，以满足生产工艺的要求。
PID控制器可以根据PID控制原理对整个控制系统进行偏差调节，从而使被控变量的实际值与工艺要求的预定值一致。
根据统计数据：
全世界过程控制领域使用的控制器84%仍是纯PID调节器，若改进型包含在内则超过90%。
经典PID控制系统的分类如下:
P控制——这类控制输出的变化与输入控制器的偏差成比例关系，输入偏差越大输出越大。
单纯的比例控制适用于扰动不大，滞后较小，负荷变化小，要求不高，允许有一定剩余误差存在的场合。
其最大优点就是控制及时、迅速。
只要有偏差产生，控制器立即产生控制作用。
但是不能最终消除剩余误差的缺点限制了它的单独使用。
PI控制 ——克服剩余误差的办法是在比例控制的基础上加上积分控制。
积分控制器的输出与输入偏差对时间的积分成正比。
它的输出不仅与输入偏差的大小有关，而且还与偏差存在的时间有关。
只要偏差存在，输出就会不断累积，一直到偏差为零，累积才会停止。
所以，积分控制可以消除剩余误。
PD控制——当被控对象受到扰动作用后，被控变量没有立即发生变化，而是有一个时间上的延迟。
因此要引入比例、微分作用，即PD控制。
它比单纯的比例作用更快。
尤其是对容量滞后大的对象，可以减小偏差的幅度，节省控制时间，显著改善控制质量。
④比例积分微分（PID）控制
比例
对象
执行机构
积分
r（t）＋e（t）＋ u（t） c（t）
＋
－微分
图1PID控制系统原理框图
最为理想的控制为图1所示的，比例-积分-微分控制即PID控制。
它集三者之长：
既有比例作用的及时迅速，又有积分作用的消除剩余误差能力，还有微分作用的超前控制功能。
当偏差扰动出现时，微分立即大幅度动作，抑制偏差的这种跃变；
比例也同时起消除偏差的作用，使振荡幅度减小。
由于比例作用是持久和起主要作用的控制规律，积分作用可以慢慢把剩余误差克服掉，因此可使系统比较稳定；
只要三个作用的控制参数选择得当，便可充分发挥三种控制规律的优点，得到较为理想的控制效果。
即当我们不完全了解一个系统和被控对象，或不能通过有效的测量手段来获得系统参数时，最适合用PID控制技术。
然而伴随着新的控制系统的不断涌现，PID控制策略在控制非线性、时变、强耦合及参数和结构不确定的复杂过程时，控制效果不理想。
因此，它的应用受到了很大程度上的限制。
2）模糊控制（FuzzyLogicControl）原理
模糊控制系统（FuzzyControlSystem）主要是模拟人的思维、推理和判断的一种控制方法，它将人的经验、常识等用自然语言的形式表达出来，建立一种适用于计算机处理的输入输出过程模型，是智能控制的一个重要研究领域。
从信息技术的观点来看，模糊控制是一种基于规则的专家系统。
从控制系统技术的观点来看，模糊控制是一种普遍的非线性特征域控制器。
模糊控制
给定＋ 偏差控制信号输出量
－
检测变送装置
反馈信号
图2模糊控制原理框图
1）模糊控制器（FuzzyController）：
是模糊控制系统（FuzzyControlSystem）的核心部分。
其主要功能：
模糊量化处理、模糊推理、精确化处理。
2）执行机构：
是模糊控制器（FuzzyController）向被控对象施加控制作用的装置。
3）被控对象：
是一种设备或装置或若干个设备组成的群体，它们在一定的控制条件下以实现某种动作。
模糊控制（FuzzyLogicControl）的研究主要体现在控制器的研究和开发以及各类实际应用中，目前模糊控制已经应用在各个行业。
各类模糊控制器（FuzzyController）也非常多，模糊控制器（FuzzyController）的研究一直是控制界研究的热点问题，而关于模糊控制系统（FuzzyControlSystem）的稳定性分析则是模糊控制需要研究和解决的基本问题。
目前已经出现了为实现模糊控制功能的各种集成电路芯片。
开发模糊控制系统（FuzzyControlSystem）的软件工具也出现了不少。
如：
与其它智能控制的结合或融合（模糊PID控制器、自适应模糊控制器（FuzzyController）、模糊控制与神经控制的融合、遗传算法优化的模糊控制、模糊控制与专家控制相结合等）；
模糊控制的软硬件产品，为了更好的利用模糊控制，相继有不少公司开发了模糊控制的软件工具和硬件集成电路。
（其中一类是开发模糊系统的软件工具，如FREEWARE、FIDE、东芝IFCS、FC-TOOLV110。
另一类是通用模糊逻辑开发工具，如CUBICALC、FUZZY-C、FUZZLE118等）。
通过相关实验经验可知：
虽然模糊控制与PID调节器相比而言，具有更快的相应和更小的超调范围，而且对过程参数的变化较敏感（具有较强的鲁棒性），能够克服非线性因素的影响，但是模糊控制器（FuzzyController）却受到计算机储存量的限制，只能取得一定范围的控制等级，限制了模糊控制精度的提高，故在一些场合被认为是粗糙的控制器。
被控对象
r＋eu
de/dt
ec
－
PID控制器
图3（开关选择
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