定稿基于模糊控制的温度控制系统设计.docx

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定稿基于模糊控制的温度控制系统设计

昌吉学院论文（设计）分类号：

TP273+.4

本科毕业论文（设计）密级：

无

基于模糊控制的温度控制系统设计

系院物理系

学科门类工学

专业能源工程及自动化

班级物理B1105

学号1125862028

姓名陈玥

指导教师刘红

教师职称讲师

二〇一五年四月三十日

原创性声明

本人郑重声明:

所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。

除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。

对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。

本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。

学生签名：

年月日

毕业论文版权使用授权书

本毕业论文作者完全了解学院有关保存、使用毕业论文的规定，同意学院保留并向有关毕业论文管理部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。

本人授权本学院及以上级别优秀毕业论文评选机构将本毕业论文的全部或部分内容编入有关数据库以资检索，可以采用复印、缩印或扫描复制手段保存或汇编本毕业论文。

声明人签名：

导师签名：

年月日年月日

摘要

本文先介绍了模糊控制系统的研究背景，讨论了该控制系统的发展方向。

通过对温度控制系统的深入研究，进而对温度控制系统模糊控制的各个模块分析和设计。

本文是利用模糊方法来对电阻炉温度控制系统进行了设计，这种控制策略可以克服电阻炉温度控制系统中常常具有的严重的滞后现象，而且可以通过提高采样频率来使控制效果和控制精度明显提高，能满足控制要求。

以满足仿真需要。

关键词：

模糊控制；温度控制；MATLAB仿真；

1绪论1

1.1课题背景1

1.2模糊控制解决的问题1

1.3模糊控制的发展史2

1.4本文的研究内容2

2模糊控制理论3

2.1模糊控制的基本概念3

2.2模糊控制的特点3

2.3模糊控制系统组成4

2.4模糊控制的基本原理5

2.5模糊控制器设计6

3工业电阻炉模糊控制设计8

3.1系统介绍8

3.2电阻炉温模糊控制器设计8

3.3控制效果13

4系统仿真分析14

4.1仿真工具MATLAB14

4.2基于simulink的模糊控制器的仿真及其调试14

4.3建立simulink仿真模型16

5全文总结19

参考文献20

致谢21

1绪论

1.1课题背景

1974年最先设计了一种模糊控制器的人是英国的马丹尼，将它用来控制汽锅和蒸汽机，而且取得了成功[1]。

因而就而产生了这些概念：

模糊语言控制器、模糊自动控制。

模糊控制的产生是传统且规则的专家控制和模糊集理论以及控制理论三者的相结合，当被控过程十分复杂时，几乎不可能建立被控对象的数学模型，除非需要付出很大代价。

这时模糊控制就会显得具备吸引力和利用性。

随着现代科技的不断发展，温度控制在工业自动化控制中据有非常重要的作用。

在工业生产过程中，温度一般都是需要控制的量。

在农业生产中，农产品的生长同样依靠合适的温度。

在国防与科研工作中，温度更是无法忽略的参数[2]。

所以我们研究温度的控制是具有非常重要的意义。

现在关于温度测量的方法有很多，其中膨胀计法是有效方法之一。

膨胀计通过线性升温过程中高分子材料比容的变化来测定温度，但是线性升温的准确度影响测量精度[3]。

不过我们经常使用的温度控制器一般价格昂贵，或者是精度差，在教学过程中有时还使用调压变压器凭经验调节温度，这样既浪费了时间，而且精度也不高。

所以需要一种低价、多路、高精度、界面友好的程序温度控制器。

这样的控制器在科研，工业农业生产以及教学实践过程中都有非常重要的作用。

1.2模糊控制解决的问题

模糊控制是基于丰富操作经验总结出的、用自然语言描述的控制策略，或是通过大批实际操纵和数据概括出的控制规律，用计算机得以实现的自动控制。

它与传统控制的最大不同，不需要知道控制对象的数学模型，而需要积累对设备进行控制的操作经验或数据[4]。

现代科学技术的快速发展，对各个领域系统的自动控制要求也愈来愈高，对于复杂的系统，由于变量太多，往往难以正确的描述系统的动态模型。

对于这些系统来说一个有丰富经验的操作工人的手动控制效果要比利用传统的方法好，模糊控制的根本就是人类专家的行为。

因此，模糊控制就可以很好的表达专家的知识。

1.3模糊控制的发展史

模糊控制是把人类自然语言表述的控制策略，通过模糊集合和模糊逻辑推理转化成数字或数学函数，再用计算机去实现预定的控制[5]。

由于模糊控制是以人的操作经验为基础，而不依赖于控制系统的数学模型，实际上是把人的智慧加到了控制系统中，自然实现了人的某些智能，所以它属于一种智能控制。

模糊控制的发展历程大致可分为以下三个阶段。

（1）形成期（1974年以前）

1965年，美国加州大学自动控制系LAZedeh教授，创建了模糊集合理论，也开启了模糊控制数学基础的研究。

从此以后，涌现了很多钻研模糊集合理论和模糊逻辑推理的结果。

（2）发展期（1974—1979年）

1974年，伦敦大学教授EHMamdani博士采用模糊逻辑制造了世界上第一台模糊控制的蒸汽机，从而开始了模糊控制的历史。

1975年英国的PJKing把模糊集合理论作用于反应炉的温度自动控制系统；1976年荷兰的DVNautalLemke等人把模糊理论用于多变量非线性控制热水厂热交换过程。

（3）高性能模糊控制阶段（1979年—现在）

1979年起LPHolnblad和Ostergard先后在瑞典石灰重烧窑、丹麦水泥窑等工业设备上应用了模糊控制。

1983年日本富士电机开创了模糊控制在日本的第一项应用—水净化处理[6]。

1987年日本富士电机竭力于模糊逻辑元件的建设与钻研，而且在仙台地铁线上应用了模糊控制技术；1989年日本将模糊控制应用在家用电器中，把模糊控制的应用推向了热潮。

模糊控制很快得到了广泛的应用。

计算机和有关技术的发展和模糊控制的普遍利用，涌现了很多模糊硬件体系，又一次推动了模糊控制理论的发展。

模糊控制也从当初的经典模糊控制发展到自适应模糊控制、专家模糊控制和基于神经网络的自学习模糊控制。

美国在1992年召开了第一届IEEE模糊系统国际会议。

1993年美国IEEE神经网络协会创办了国际性模糊专业杂志《FuzzySystem》，从那以后模糊控制被人们公认为是智能控制的一个首要分支。

1.4本文的研究内容

本文主要介绍了模糊控制的基本原理，设计了一个工业电阻炉的温度模糊控制系统，并通过MATLAB模糊控制工具箱建立模糊控制系统，并进行仿真。

2模糊控制理论

2.1模糊控制的基本概念

我们所说的“模糊”，就是指事物之间的不同在过渡时，界限不分明。

比如，我们说的“气温高”，那么到底多少度才能算“高”呢？

很明显并没有明确的界限，那么把这种概念就叫做模糊概念[7]。

在控制工程中，一些繁杂被控对象的特性很难用正常的规律来表达，而且没有适合的检测方法，或机器不能进入被测区，因此不能为其创建数学模型。

像这样不存在数学模型的被控对象，采用传统控制的方式，包括现代控制理论都很难达到满意的控制结果。

而这样的被控对象常常在人的手动操作下却能够正常运转，而且达到了特定的目标，人的手动控制方法是通过操作者的学习、试验以及长期经验积累而形成的，它可由人的语言来叙述。

例如：

若炉温偏高，则减少燃料；

若蓄水塔水位偏低，则加大进水流量；

譬如这里的“偏高”、“偏低”、以及我们常说的“越高”、“越低”等判断。

因此操作者的感观和思维的判断过程，就是模糊化和模糊计算的过程，我们把人的操作经验归纳成一些规律，存放在计算机中，利用模糊集理论把它们定量化，用控制器来模仿人的操作策略，这就是模糊控制器。

由模糊控制器组成的系统就称为模糊控制系统。

2.2模糊控制的特点

（1）模糊控制器的设计并不在于被控对象精确数学模型基础之上

模糊控制器的设计依据就是人对被控对象的操作经验，对于复杂系统来说传统的控制方法不能够实现自动化，因此了解被控对象的内部结构和数学模型对自动控制十分有益。

（2）模糊控制易于被操作人员接受

模糊控制主旨的控制规则是用自然语言叙述的。

譬如，像“锅炉温度太高,则减少加煤量”这样的控制规则，很容易被操作人员接受，便于进行人机对话。

（3）有利于计算机软件实现

模糊控制规则经过模糊集合论和模糊推理理论，把它转变成数学语言，再和其它物理规则结合起来就很简单了，通过计算机软件实现控制策略。

（4）鲁棒性和适应性好

采用专家经验设计的模糊规则，能够对复杂被控对象进行很好的控制，经通过实践调试后其鲁棒性和适应性都容易达到要求。

2.3模糊控制系统组成

模糊控制系统组成方框图如图2-1：

图2-1模糊控制系统组成方框图

模糊控制系统一般可以分为五个部分：

（1）模糊控制器。

它是模糊控制系统的重要组成部分。

因为被控对象的不

同，和对系统要求以及控制规则不同，因此就组成了各种不同的控制器，在模糊控制理论中，模糊控制系统的不同之处就是便是是利用基于模糊控制的知识表达和规则推理的语言型“模糊控制器”。

模糊控制器的作用有三个：

模糊推理、非模糊化处理、模糊量化处理。

（2）输入—输出接口。

模糊控制器通过I/O接口从被控对象获得数字

信号量，并将模糊控制器决策出的输出数字信号经过D/A转换，再送给被控对象。

（3）被控对象。

它可以是一种设备或装置以及它们的群体，也可以是一个

生产的、自然的、社会的、生物的或其他的各种的对象过程。

而对于那些难以建立精确数学模型的复杂对象，更适合采用模糊控制。

（4）执行结构。

包括各种交、直流电动机、伺服电动机、步进电动机等。

（5）检测装置。

即传感器，传感器是将被控对象或各种过程的被测量转化

为电信号的一类装置。

被测量通常是非电量。

传感器的精度往往直接决定整个模糊控制系统的精度，因此，传感器在模糊控制系统中具有很重要的作用。

在选择传感器时，注意要选择精度高且稳定性好的传感器。

2.4模糊控制的基本原理

模糊控制的基本原理如图2-2所示，它的重要组成部分为模糊控制器，也就是图中虚线内部。

图2-2模糊控制原理框图

模糊控制器的控制规律是利用计算机的程序实现的，模糊控制的基本原理是：

计算机经中断采样获得被控制量的精确值，然后将此量和给定值比较后得到偏差信号e。

通常选偏差信号e作为模糊控制器的一个输入量，把偏差信号e的精确量进行模糊化变成模糊量，偏差e的模糊量用相应的模糊语言表示，获得偏差e的模糊语言集合的一个子集。

再由模糊子集、模糊控制规则和前项推理进行模糊推理，得到模糊控制量为

，式中u是一个模糊量。

若要对被控对象进行精准控制，还要将模糊量u转换为精确量，这一步叫做模糊化。

有了精确的数字控制量后，经数模转换变成精准的模拟量传给执行机构，对被控对象进一步控制。

继而中断，等待第二次采样，进行第二步控制，像这样循环下去，就实现了被控对象的模糊控制。

由上所述，模糊控制过程可分为如下四个步骤：

（1）依据此次采样获得的系统的输出值，计算选择系统的输入变量；

（2）将输入变量的精确值变为模糊量；

（3）按照输入变量及模糊控制规则，利用模糊推理合成规则推理计算输出控制量；

（4）有以上获得的控制量，作用于执行机构。

2.5模糊控制器设计

模糊集合理论和模糊逻辑是模糊控制的基础，其中模糊逻辑用来模仿人的思维对那些复杂系统和不能建立数学模型的系统实现控制的。

模糊控制器的结构主要由三大部分组成：

模糊化接口、模糊逻辑推理机和解模糊接口[8]。

图2-3为模糊控制器的基本结构。

模糊控制器的流程示意图如图2-4，在模糊控制系统中，模糊控制器是全部控制系统的核心，它的硬件结构与一般数字控制器一样，因此,模糊控制器的设计实际上是设计模糊控制算法。

根据模糊控制原理，按以下步骤来设计模糊控制器[9]：

（1）确定模糊控制器的结构即依据具体的系统确定其输入、输出变量。

（2）输入、输出变量的模糊化就是把输入、输出的精确量转变为对应的语言变量的模糊集合。

（3）模糊推理决策算法的设计就是根据模糊控制规则进行模糊推理，并决策出输出模糊量。

对输出模糊量进行解模糊判决，也就是通过解模糊方法完成从模糊量到精确量的转化,实现对被控对象的控制。

根据以上的步骤，在实际应用中，一般是跟据实际系统的动态和静态待性的要求，尽可能地简化算法，努力地提高模糊控制器的实时性和自适应能力。

图2-3模糊控制器基本结构

图2-4设计模糊控制器的主要流程示意图

3工业电阻炉模糊控制设计

3.1系统介绍

工业电阻炉是一类具有严重的非线性、大惯性、以及非线性的工业被控对象。

3.2电阻炉温模糊控制器设计

我们知道了电阻炉温模糊控制器的特点，采用二维模糊控制器。

模糊控制器的输入信号为电阻炉温度的偏差

和偏差变化率

。

其中，偏差

就是实际测得的炉温和炉温设定值的差，偏差变化率

可以测得实际的炉温变化速度以及变化方向，输出u是控制电压的增加量，因而就组成了模糊控制的基本结构。

（1）各变量的模糊子集

设E为炉温偏差、EC为炉温偏差变化率，U为加热电压增量的变化范围。

设e的模糊论域为

的模糊论域为

u模糊论域为

在论域E上定义8个模糊子集分别对应8个语言变量：

PB（正大），PM（正中），PS（正小），PO（正零）

NO（负零），NS（负小），NM（负中），NB（负大）

在论域EC和U上定义7个模糊子集分别对应7个语言变量：

PB（正大），PM（正中），PS（正小），O（零）

NS（负小），NM（负中），NB（负大）

总结出e,

和u的模糊集的隶属度，分别列于以下列表：

表3-1电阻炉温度偏差e的模糊集隶属度表

-6

-5

-4

-2

-1

-0

0.1

0.4

0.8

0.2

0.7

0.2

0.3

0.8

0.5

0.1

0.6

0.1

0.6

0.1

0.5

0.8

0.3

0.2

0.7

0.2

0.8

0.4

0.1

表3-2电阻炉温度偏差变化率

的模糊集隶属度表

-6

-5

-4

-3

-2

-1

0.1

0.4

0.8

0.2

0.7

0.2

0.9

0.7

0.2

0.5

0.2

0.7

0.9

0.2

0.7

0.2

0.8

0.4

0.1

表3-3加热电压增量u的模糊集隶属函数表

-7

-6

-5

-4

-3

-2

-1

0.1

0.4

0.8

0.2

0.7

0.2

0.4

0.8

0.4

0.5

0.1

0.4

0.8

0.4

0.2

0.7

0.2

0.8

0.4

0.1

（2）控制算法设计

根据个人的经验，可总结出模糊控制规则表如3-4表：

表3-4模糊控制规则表

由上表我们可以看出，电阻温度模糊控制器的控制规则有“若A且B则C”的形式，由式子计算出模糊关系矩阵

。

算出

后，利用合成推理运算关系式

算出控制量的模糊集。

（3）进行模糊判决，生成总控制表

我们用最大隶属度法对

模糊判决得到3-5表。

将该表存入计算机中，就能用查表法进行控制。

如图3-1是电阻炉模糊控制系统示意图，其中是的U的量化因子。

表3-5总控制表

-6

-5

-4

-3

-2

-1

-6

-5

-4

-3

-2

-1

-2

-1

-2

-0

-1

-3

-4

-1

-3

-4

-2

-4

-2

-4

-3

-4

-7

-3

-4

-7

-3

-4

-7

-3

-4

-7

图3-1电阻炉温度模糊控制系统示意图

3.3控制效果

我们用以上设计的模糊控制器对电阻炉温度进行实时控制，控制目标温度为300℃，电阻炉温度模糊控制系统的实际误差范围是（-300℃，+300℃）。

为了提高系统的控制精度，因此把误差范围设定为（-36℃，+36℃），误差变化率设定为（-6℃，+6℃），如果超出范围，就取最大控制量。

图3-2为电阻炉温度温度系统模糊控制阶跃响应，横轴表示时间（单位：

min），纵轴表示温度值（单位：

℃）。

由图3-2可以看出，系统无超调。

图3-2电阻炉温度温度系统模糊控制阶跃响应

4系统仿真分析

4.1仿真工具MATLAB

这篇论文用到的仿真工具是MTLAB。

它计算功能强大，图形功能丰富方便，适用范围广泛；编程效率高，扩充能力强；语句简单，易学易用。

它集数值分析、矩阵运算、信号处理和图形显示于一体，它强大的扩展功能为各个领域的应用提供了基础[10]。

特别是由各个领域的专家学者相继开发的各种MATLAB工具箱，使得MATLAB从一个工程计算软件变成为自动控制计算和仿真的强有力工具。

Simulink是MATLAB里的工具箱之一，主要的功能是实现动态系统建模，仿真与分析，从而可以在实际系统制作出来之前，预先对系统进行仿真与分析，并可以对系统做适当的实时修正，或者按照仿真的最佳效果来调试及整定控制系统的参数，以提高系统的性能，减少系统设计过程中反复修改的时间，实现高效率地开发系统的目标[11]。

它使用简单，功能强大，并且支持连续、离散及两者混合的线性和非线性系统。

Simulink包含多个子模型库，每个子模型库中又包含多个功能模块。

而且使用鼠标拖拽，搭积木式的编辑方法，简单方便，直观高效。

用户也可以用语言编写自定义功能函数，通过Simulink中的M-function模块将模块控制程序连接到仿真模型中。

模糊逻辑工具箱就是一个可以嵌入到Simulink仿真视图的模糊控制器设计工具。

在这里我就是利用Simulink对电阻炉温度进行仿真的。

4.2基于simulink的模糊控制器的仿真及其调试

（1）启动matlab后,在主窗口中键入fuzzy回车,屏幕上就会显现出如下图所示的“FIS Editor”界面,构建一个两输入一输出的模糊控制器，即模糊推理系统编辑器，并保存，如图4-1所示[12]。

图4-1模糊控制FIS设计

（2）双击输入量或输出量模框中的任何一个,都会弹出隶属函数编辑器,简称MF编辑器，如图4-2。

图4-2MF编辑器

（3）在FISEditor界面顺序单击菜单Editor—Rules出现模糊规则编辑器，如图4-3。

图4-3模糊规则编辑器

4.3建立simulink仿真模型

电阻炉一般都属于一阶对象和纯滞后的一阶对象，因此被控对象的传递函数可表示为：

其中：

指被控对象的放大系数；

指被控对象的时间常数；

指纯滞后时间；

被控对象为

，采样周期5s。

图4-4为在Simulink环境下，模糊控制器和一阶滞后被控对象组成的采样控制系统的仿真结构

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