锅炉汽包液位智能控制系统设计与仿真研究.doc

内蒙古科技大学毕业设计说明书（毕业论文）
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锅炉汽包液位智能控制系统设计与仿真研究
摘 要
锅炉是化工、发电、炼油、造纸和制糖等工业生产过程中必不可少的重要动力设备。因此，对锅炉设备的自动控制系统进行分析研究就显得尤为重要。
锅炉汽包液位控制是锅炉生产过程中最重要的环节。锅炉的大部分事故是由汽包液位控制不当而引起的，由于受到蒸汽负荷干扰而产生虚假液位，使控制器反向动作，进而引发汽包液位的大幅振动。本文针对锅炉汽包液位的动态特性，研究FUZZY-PID控制在锅炉汽包液位控制中的应用。
传统的锅炉汽包液位三冲量控制系统大都采用PID控制。而模糊控制不要求知道被控对象的精确数学模型，只需要操作人员的经验知识及操作数据，鲁棒性强，适合用于非线性、滞后系统的控制，但其静态性能不能令人满意，限制了它的应用。为消除模糊控制的稳态误差，本文将FUZZY-PID引入锅炉汽包液位的三冲量控制中，并利用Simulink分别在设定值及干扰作用下对控制系统进行仿真，结果表明，较之单纯的模糊控制和常规PID控制，这种控制效果较为理想，可满足锅炉的汽包液位控制要求。
关键词：汽包液位；PID控制；糊控控制；FUZZY-PID控制；仿真

The design and imitate resesrch of intellectual control system of boiler drum water level
Abstract
The boiler is absolutely necessary significant power plant of industry productions process such as the chemical industry，heatedible oil，generation of electrical energy，papermaking and refines sugar and so on．So，it is especially important to analyze and research the automatic control in the boiler installation．
Segment that the boiler drum water level control is the most significant in the process of boiler production．The most accidents of boiler were caused by the unfit control of drum water level，which was due to the interference of steam to the drum，causing the false water level，making the reaction of controller，then arousing the large margin vibration of the drum water level．According to the feather of the drum water level，we research the using of the fuzzy-pid compound control in the boiler drum water level control system．
The traditional control mode of three-variable in the drum water level mostly uses PID．The fuzzy control does not need precise mathematical model of the controlled object，it only needs the experience of operator and the data of operating，it has good robustness and is fit to control the system with nonlinearity and time lag，but its static characteristic is dissatisfied，which limits its application．It is usual mode of three-variable drum water level in order to eliminate the static error that using fuzzy-PID control，and the simulation with the action of setting value and noise．The result of simulation indicates that the effect of control improves comparing with simple fuzzy control and traditional PID control，which can satisfy the control requirement of the drum water level．
Key words：drum water level；PID control；fuzzy control；fuzzy-PID control；simulation

内蒙古科技大学毕业设计说明书（毕业论文）
目 录
锅炉汽包液位智能控制系统设计与仿真研究 I
摘 要 I
Abstract II
第一章 引 言 1
1.1 课题背景与意义 1
1.2 锅炉控制的研究现状 3
1.3 本文的主要研究内容 5
第二章 控制理论分析 6
2.1 PID控制理论 6
2.2 模糊控制理论 8
2.2.1 模糊控制理论的起源与发展 8
2.2.2 模糊控制的基本思想 9
2.2.3 模糊控制系统的组成 11
2.2.4 模糊控制器的设计 12
2.2.5 模糊论域、量化因子和比例因子的选择 16
2.2.6 模糊控制的主要优点 17
2.2.7 模糊控制存在的问题 18
2.3 模糊-PID控制 18
2.3.1 模糊自适应PID原理简介 18
2.3.2 多模态模糊-PID控制原理 19
2.3.3 多模态模糊-PID控制系统实现 19
第三章 锅炉汽包液位系统特性与控制方法分析 20
3.1 汽包液位的动态特性 20
3.1.1 汽包液位在给水流量作用下的动态特性 20
3.1.2 汽包液位在蒸汽流量作用下的动态特性 22
3.2 锅炉汽包液位控制 23
3.2.1 单冲量控制系统 24
3.2.2 双冲量控制系统 25
3.2.3 三冲量控制系统 26
第四章 锅炉汽包液位PID控制系统设计及仿真研究 28
4.1 汽包液位的PID控制系统设计 28
4.1.1 汽包液位的PID控制系统的建立 28
4.1.2 PID参数的整定 28
4.2 仿真研究 30
4.2.1 关于MATLAB 30
4.2.2 关于SIMULINK 31
4.2.3 仿真研究 31
第五章 多模态模糊-PID控制系统设计及仿真研究 33
5.1 模糊控制系统的设计及仿真研究 33
5.1.1 模糊控制器的设计 33
5.1.2 模糊控制系统的设计 39
5.1.3 仿真研究 39
5.1.4 多模态模糊-PID控制系统的设计 45
5.1.5 仿真研究 46
5.2 几种控制效果比较分析 47
第六章 结束语 48
参考文献 50
致谢 52

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引 言
课题背景与意义
锅炉是工业生产部门重要的动力设备，它产生的高压蒸汽可作为动力源，也可作为精馏、干燥、反应、加热等过程的热源。就热电厂而言，锅炉产生的合格蒸汽用来推动汽轮机转动，再由气轮机带动发电机,将机械能转化为电能，送给用户。为此，生产过程的各个主要工艺参数必须严格控制。
锅炉安全经济运行是保障国家财产及人民生命安全，促进国民经济发展，合理使用和节约能源的重要保证。锅炉是受火焰加热且具有爆炸危险的特殊设备和压力容器，其安全性尤为重要。只有在充分保证锅炉安全生产、保护环境和运行可靠的前提下，通过科学管理、技术改造、提高操作及运行水平，使锅炉实现热效率高的状态。锅炉控制系统的研究对于提高系统的安全性、经济性、稳定性具有深远的意义，同时对实现工业现代化也有一定的促进作用。其中，压力、液位、温度是锅炉运行质量的重要指标，液位过高会影响汽水分离，产生汽带水现象；液位过低会影响汽水循环，使金属局部过热而爆管，导致重大事故。因此，必须对汽包液位进行自动调节，使液位严格控制在规定范围内。
正常运行时的锅炉燃烧系统必须使出口的过热蒸汽温度维持在一定范围内，该参数的控制质量直接影响着机组运行的安全性和经济性。过热蒸汽温度过高，可能造成过热器、蒸汽管道及汽轮机的高压部分金属损坏；过热蒸汽温度过低，降低汽轮机的效率，加剧对叶片的侵蚀。所以，在锅炉运行中必须保持过热汽温的稳定性。另外，压力过大容易带来危险。所以，要把压力、液位、温度控制在规定范围内。
为了满足负荷设备的要求，保证锅炉本身运行的安全性和经济性，工业锅炉主要有下列自动调节任务：
(1) 保持汽包液位
汽包液位是工业锅炉正常运行的主要指标。液位过高会影响汽水分离，产生汽带水现象；液位过低会影响汽水循环，使金属管壁局部过热而爆管，导致重大事故。因此，必须对汽包液位进行自动调节，将其严格控制在工艺允许的范围内。
(2) 维持蒸汽压力
蒸汽压力是衡量锅炉的蒸汽生产量与负荷设备的蒸汽消耗量是否平衡的重要指标，是蒸汽的重要工艺参数。蒸汽压力过低或过高，对于金属导管和负荷设备都是不利的。压力过高，会导致锅炉受损；压力过低，就不可能提供给负荷设备符合质量的蒸汽。因此，控制蒸汽压力是安全生产的需要，也是保证燃烧经济性的需要。
(3) 维持炉膛负压
炉膛负压的变化，反映了引风量与送风量的相适应程度。通常要求炉膛负压保持在-20~-40Pa的范围内，这对燃烧状况、锅炉房工作条件、炉膛的维护及安全运行都最为有利[6]。如果炉膛压力太大，炉膛容易向外喷火，既影响环境卫生，又可能危及设备与操作人员的安全。负压太小，炉膛吸入冷风量增大，增加引风机的电耗和烟气带走的热量损失。因此，需要维持炉膛压力在一定的范围之内。
(4) 保持过热蒸汽温度恒定
为了保证汽轮机正常工作，必须保证过热蒸汽温度恒定，汽温过高或过低都会影响汽轮机的安全运行，所以，过热蒸汽温度是影响安全的重要参数，一般要求温度变化保持在士5℃的范围之内。
(5) 保证锅炉燃烧的经济性
锅炉的热效率主要取决于空燃比。如果比值不当，空气不足，结果导致燃料的不完全燃烧，当大部分燃料不能完全燃烧时，热量损失直线上升；如果空气过多，就会使大量的热量损失在烟气之中，使燃烧效率降低。因此，必须使空气和燃料维持适当的比例，使锅炉工作在最佳工况下，使锅炉热效率最高，避免环境污染，达到节能降耗的目的。
通过对工业锅炉自动调节任务的分析，我们知道:工业锅炉的汽包液位是正常运行的主要指标之一，汽包液位是一个十分重要的被调参数。如果液位过低，则由于汽包内的水量较少，而负荷却很大，水的汽化速度又快，因而汽包内的水量变化速度很快，如不及时控制，就会使汽包内的水全部汽化，导致锅炉烧坏或爆炸；液位过高会影响汽包的汽水分离。产生蒸汽带水现象，会使过热器管壁结垢导致破坏，同时过热蒸汽温度急剧下降、如果该蒸汽作为汽轮机动力的话，还会损坏汽轮机叶片，影响运行的安全性和经济性。由此可见，锅炉给水系统采用自动控制是必不可少的，它对减轻运行人员的劳动强度，保证锅炉的安全运行具有重要意义。
本文以锅炉汽包液位控制为例来研究模糊-PID复合控制在锅炉控制中的应用。
锅炉控制的研究现状
锅炉是火力发电厂的重要设备，同时也是工矿企业生产的重要热力设备，随着改革开放后国民经济的高速发展，锅炉工业得到了飞速发展，我国每年有很多套的新造工业锅炉投入运行。因为锅炉的燃烧是多输入多输出系统，各参数之间相互影响，相互制约，并且有时受负荷干扰严重，因此很难用精确的数学模型来表示，用经典控制理论难以实现有效的控制，目前在工程设计中经常采用的方法是具体分析生产过程的特点和要求，在设计单回路为主的基础上，考虑到多变量系统的特点，加以补充修正。因各回路之间的相互制约，控制效果也不尽人意，并且设计复杂，造价高，这样中小型用户就难以实施。因此还有相当多的锅炉，特别是中小型锅炉还在简单的启动停止的状态下运行，控制靠人工实现，这样，锅炉运行好坏完全依靠工人的经验和责任心。这一方面造成经济效益差和不安全，容易造成工业事故，另一方面，煤燃烧不充分也会造成严重的环境污染。
目前，一些科研人员运用以下控制理论来控制锅炉：
1．基于PID控制的锅炉控制
传统的PID控制用在锅炉控制中，原理简单，易于实现，鲁棒性较强，是应用最广泛的控制方法，但是也存在局限性，超调量大，无法实现非线性系统的精确控制。
2．基于模糊控制的锅炉控制
模糊控制用在锅炉控制中，有效地克服复杂系统的非线性及不确定特性，与传统控制比较有较强的鲁棒性，但模糊控制的控制作用较粗糙，使得稳态控制精度较低。
3．基于模糊-PID控制的锅炉控制
模糊-PID控制用在锅炉控制中，能对不确定的条件、参数、延迟和干扰等因素进行检测分析，采用模糊推理的方法实现PID控制与模糊控制在规定的阈值范围内的自动切换，不仅保持了常规控制系统原理简单、使用方便、鲁棒性较强等优点，而且具有更大的灵活性、适应性，控制也更精确。
4．基于集散控制系统[1] [2]的锅炉控制
集散控制系统是一个集中监视、分散控制的仪表化系统，是目前国内先进的控制系统。该系统由工程师站、操作站、现场控制站、通信网络等组成。集散控制系统用于锅炉控制中，使得系统运行稳定、无振荡、蒸汽耗热量大大降低，提高动态控制品质，改善劳动环境，收到良好的经济效益。
5．基于神经网络控制[4]的锅炉控制
现在许多人把人工神经网络控制应用于锅炉控制中，达到了很好的控制效果，具有响应速度快，精度高和鲁棒性强的特点。神经网络自学习的特性解决了模糊逻辑设计中存在的一些问题。神经网络能够对系统的输入/输出信息进行分析、捕捉、归纳，形成自处理的“自学习”功能，即能产生恰当的模糊规则和隶属函数，以自动方式适应系统实时控制的需要。神经模糊控制系统具有控制简单易于理解、方法简便、调整灵活、计算量小使用性强、控制精确效果好等特点，不仅适用于过程控制，而且也适合实时控制。
6．基于专家控制[8]的锅炉控制
专家控制是基于知识的智能控制，它是人工智能、专家系统、自动控制、模糊技术相结合的产物。它利用专家系统的推理机制决定控制方法的灵活选用，实现解析规律与启发式逻辑的结合、知识模型与控制模型的结合，它模仿人的智能行为，采取有效的控制策略，从而使控制性能的满意实现成为可能。专家控制用在锅炉控制中，控制效果好，动态特性较好，简单易懂，参数调整相对于传统PID控制也简单的多。
近年来，人们对模糊智能PID控制器、神经网络智能PID控制器、混沌PID智能控制器及遗传算法一神经网络PID智能控制器等，产生了浓厚的兴趣，研究者甚多。模糊控制己成为智能自动化控制研究中最为活跃而又富有成果的领域。其中，模糊-PID控制技术扮演了十分重要的角色，并且仍将成为未来研究与应用的重点技术之一。本文就是对模糊-PID控制在锅炉控制中的应用进行研究。
本文的主要研究内容
本文将探讨锅炉汽包液位的控制方案。首先要分析几种控制理论的原理和锅炉汽包液位的动态特性，然后分别设计基于传统PID控制的汽包液位控制系统、基于模糊控制的汽包液位控制系统和基于多模态模糊—PID控制的汽包液位控制系统。在模糊控制系统的设计中，将重点介绍模糊控制器的设计，它是整个模糊控制系统的核心。
将上述三种汽包液位控制系统设计好之后，要用MATLAB软件中的SIMULINK模块逐一进行仿真，分析和比较它们的仿真结果，最后确定要采用的控制方案。

控制理论分析
PID控制理论
PID控制器即比例、积分、微分控制器。它是应用最广泛的一种控制器。
PID控制器的数学模型可以用下式表示：
(2-1)
式中，u（t）——控制器的输出；
e（t）——控制器输入，它是给定值和被控对象输出值的差，称偏差信号；
KP——控制器的比例系数；
TI—— 控制器的积分时间；
TD——控制器的微分时间。
PID控制规律由比例、积分、微分三部分组成。分别介绍如下：
(1) 比例部分
比例部分数学式表示如下：
(2-2)
偏差一旦产生，控制器立即有控制作用，使控制量朝着减小偏差的方向变化，控制
作用强弱取决于比例系数Kp，Kp越大，控制作用越强，则过渡过程越短，控制结果的稳态误差也越小；但Kp越大，超调量也越大，越容易产生震荡，导致动态性能变坏，甚至会使闭环系统不稳定。因此，比例系数Kp选择必须适当，这样才能取得过渡时间短、稳态误差小而又稳定的效果。
(2) 积分部分
积分部分数学式表示如下：
(2-3)
从积分部分的数学表达式可以知道，只要存在偏差，则它的控制作用就会不断地积累，输出控制量以消除偏差。可见，积分部分的作用可以消除系统的偏差，可是积分作用具有滞后特性，积分控制作用太强会使系统超调加大，控制的动态性能变差，甚至会使闭环系统不稳定。
积分时间TI，对积分部分的作用影响极大。当TI较大时，则积分作用较弱，这时，有利于系统减小超调，过渡过程不易产生震荡，但是消除静差所需的时间较长，当TI较小时，则积分作用较强，这时系统过渡过程中有可能产生震荡，但消除静差所需的时间较短。
(3) 微分部分
微分部分数学表达式表示如下：
(2-4)
微分作用的引入是为了改善高阶对象的控制品质，因为微分作用是按照偏差的变化趋势来控制，具有及时性。微分部分的作用强弱由微分时间TD决定。TD越大，则它抑制e(t)变化的作用越强，有利于加快系统响应，使超调量减小，稳定性增加，但系统对扰动的抑制能力减弱。因为微分作用的引入会把高频干扰放得很大，反而可能使系统调节品质降低。TD越小，它反抗e(t)变化的作用越弱。它对系统的稳定性有很大的影响。
在计算机中，PID控制规律的实现必须用数值逼近的方法。当采样周期很短时，用求和代替积分，用差商代替微商，使PID算法离散化，将描述连续-时间PID算法的微分方程变为描述离散-时间PID算法的差分方程，数字PID位置型控制算式，如下式所示：
(2-5)
式中：u(k)——k采样周期时的输出；
e(k)——k采样周期时的偏差；
Ts——采样周期。
令 ， ， 则有
(2-6)
其中Kp，KI，KD分别为比例、积分、微分系数。
PID控制是迄今为止最通用的控制方法。大多数反馈控制用该方法或其较小的变形来控制。PID调节器及其改进型是在工业过程控制中最常见的控制器。我们今天所熟知的PID控制器产生并发展于1915-1940年期间。尽管自1940年以来，许多先进控制方法不断推出，但PID控制器以其结构简单及易于操作等优点，仍被广泛应用于冶金、化工、电力、轻工和机械等工业过程控制中。
模糊控制理论
模糊控制理论的起源与发展
模糊控制理论属于智能控制的范畴，它是在美国加利福尼亚大学的扎德(L.A.Zadeh)教授于1965年创立的模糊集合理论的数学基础上发展起来的，主要包括模糊集合理论、模糊逻辑、模糊推理、和模糊控制等方面的内容。模糊控制系统是以模糊集合化、模糊语言变量及模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制系统。1974年，英国玛莉皇家学院的Mamdani(马丹尼)教授将模糊控制首次用于蒸汽发动机的压力和速度控制，性能比PID更好，这也许就是模糊控制技术首次在控制领域得到应用。1980年，丹麦工科大学的Ostergara等对水泥窖进行模糊控制。20世纪90年代后，模糊控制技术飞快发展，特别是在日本，模糊控制技术已经广泛应用于人们的生产、生活中。目前，模糊控制技术已经用在列车自动运行控制系统、净水处理、汽车速度控制、电梯群管理控制等领域，并取得了很好的控制效果[16]。
模糊控制的诞生和社会科学技术的发展和需要是分不开的。随着科学技术的迅速发展，各个领域对自动控制系统控制精度、响应速度、系统稳定性与适应能力的要求越来越高，所研究的系统也日益复杂多变。然而由于一系列原因，诸如被控对象或过程的非线性、时变性、多参数间的强烈耦合、较大的随机干扰、过程机理错综复杂、各种不确定性以及现场测量手段不完善等，难以建立被控对象的数学模型。虽然常规自适应控制技术可以解决一些问题，但范围是有限的。对于那些难以建立数学模型的复杂被控对象，采用传统控制方法，包括基于现代控制理论的控制方法，往往不如一个有实践经验的操作人员所进行的手动控制效果好。因为人脑的重要特点之一就是有能力对模糊事物进行识别和判决，看起来似乎不确切的模糊手段常常可以达到精确控制的目的。
在生产实践中，人们发现有经验的操作人员虽然不懂被控对象模型，但却能十分有效地对系统执行控制。模糊数学的创始人，扎德教授举过停车的例子，正如一个汽车司机，不懂汽车模型而能很好地驾驶汽车一样。这是因为操作人员对系统的控制是建立在直观的经验上的，凭借在实际中取得的经验采取相应的决策就可以完成控制工作。人的经验是一系列含有语言变量值的条件语句和规则，而模糊集合理论又能十分恰当地表达具有模糊性的语言变量和条件语句。因此，模糊集合理论用于描述人的经验就有着独特的优势。可以把人的经验用模糊条件语句表示，然后用模糊集合理论对语言变量进行量化，再用糊推理对系统的实时输入状态进行处理，产生相应的控制决策。这也就是模糊控制器的工作过程。
模糊控制的基本思想
控制理论的发展和数学有着密切的关系，尤其是现代控制理论的发展，这种关系就更为密切。无论是采用经典控制理论还是采用现代控制理论去设计一个自动控制系统，一般需要了解被控对象数学模型的结构、阶次、参数等等，然后在此基础上合理地选择控制策略。但是在许多情况下无法建立被控过程的数学模型。如炼钢炉的冶炼过程、工业锅炉的燃烧过程等等。此类过程的变量多，各种参数又存在不同程度的时变性，且过程具有非线性、强藕合等特点，因此建立这一类过程的精确数学模型困难很大，难以进行控制，但有经验的操作人员进行手动控制却可以收到令人满意的效果。
模糊控制的基木思想就是利用计算机来实现人的控制经验，而人的控制经验一般是由语言来表达的，这些语言表达的控制规则又带有相当的模糊性。如人工控制水槽液位的经验可以表达为：
若水槽无水或水较少时，则开大水阀；
若液位和要求的液位相差不太大，则把水阀关小；
若液位快接近要求的液位，则把阀门关得很小；
．．．
这些经验规则中，“较小” 、“不太大” 、“接近” 、“开大” 、“关小” 、“关得很小”这些表示液位状态和控制阀门动作的概念都带有模糊性，这些规则的形式正是模糊条件语句的形式，可以用模糊数学的方法来描述过程变量和控制作用的这些模糊概念及它们之间的关系，又可以根据这种模糊关系及某时刻过程变量的检测值(需化成模糊变量)用模糊逻辑推理的方法得出此刻的控制量。这就是模糊控制的基本思路。
由于模糊控制器的模型不是由数学公式表达的数学模型，而是由一组模糊条件语句构成的语言形式，因此从这个角度上讲，模糊控制器又称模糊语言控制器。
模糊控制器的模型是由带有模糊性的有关控制人员和专家的控制经验和知识组成的知识模型，是基于知识的控制，因此，模糊控制属于智能控制的范畴。
因此可以说，模糊控制是以人的控制经验作为控制的知识模型，以模糊集合、模糊语言变量以及模糊逻辑推理作为控制算法的数学工具，用计算机来实现的一种智能控制。
模糊控制系统的组成
模糊控制属于计算机数字控制的一种形式，因此，模糊控制系统的组成类似于一般
的数字控制系统，结构如图2.1所示。

图2.1 模糊控制系统原理框图
(1)模糊控制器：它是模糊控制系统的核心部分。由于被控对象的不同，以及对系统静态、动态特性的要求和所应用的规则各异，可以构成各种类型的控制器，如在经典控制理论中，用运算放大器加上阻容网络构成PID控制器和由前馈、反馈环节构成各种串、并联校正器；在现代控制理论中，设计的有限状态观测器、自适应控制器、解耦控制器和鲁棒控制器等。而在模糊控制理论中，则采用基于模糊控制的知识表示和规则推理的语言型“模糊控制器” ，这也是模糊控制系统区别于其他自动控制系统的特点所在。模糊控制器的主要功能有三个：模糊量化处理、模糊推理(决策)、精确化处理。
(2) 执行机构：执行机构是模糊控制器向被控对象施加控制作用的装置，如工业控制过程中应用最普遍最典型的各种调节阀和变频器。执行机构实现的控制作用常常表现为角度、位置或电压等发生变化，因此，它往往是由伺服电动机、步进电动机、气动调节阀、液压阀等加上驱动装置组成。
(3) 被控对象：被控对象是一种设备或装置或是若干个设备组成的群体，它们在一定的约束下工作以实现人们的某种目的。工业上典型的被控对象是各种各样的生产设备实现的生产过程，从数学模型的角度讲，它们可能是单变量或多变量的，可能是线性的或是非线性的，可能是定常的或时变的，可能是一阶的或高阶的，可能是确定的或是随机过程，当然也可能是混合有多种特性的过程。
模糊控制器的设计
模糊控制器的设计主要包括以下几项内容：
(1) 确定模糊控制器的结构；
(2) 设计模糊控制器的控制规则；
(3) 确立模糊化和非模糊化的方法；
(4) 确定模糊控制器的参数。
模糊控制器的结构指的是确定哪些变量是它的输入变量，哪些变量是它的输出变量。由于模糊控制规则是总结操作人员控制经验得到的，所以，选择的变量应当是操作人员能观察到的变量。
一般而言，通常选择被控对象的输出变量与设定值的偏差、偏差的变化、偏差变化的变化等，作为模糊控制器的输入变量，而把控制量作为模糊控制器的输出变量。根据模糊控制器输入变量的个数，可分为一维模糊控制器，二维模糊控制器，三维模糊控制器等。其结构如图2.2所示。

(a)一维模糊控制器 (b)二维模糊控制器 (c)三维模糊控制器
图2.2 模糊控制器的结构
模糊控制器的设计问题就是模糊化过程、知识库(含数据库和规则库)、模糊推理和反模糊化计算四部分的设计问题。下面分别予以介绍。
1. 模糊化过程
在确定了模糊控制器的结构之后，就需要对输入量进行采样、量化并模糊化。将精确量转化为模糊量的过程称为模糊化，以便实现模糊控制算法。模糊化过程主要完成：测量输入量的值，并将数字表示形式的输入量转化为通常用语言值表示的某一限定码的序数。每一个限定码表示论域内的一个模糊子集，并由其隶属度函数来定义。对于某一个输入值，它必定与某一个特定模糊子集的隶属程度相对应。图2.3给出了三种模糊化函数。
(a)三角形隶属函数曲线 (b)对称梯形隶属函数曲线 (c)正态形隶属函数曲线
图2.3隶属函数曲线
以正态形隶属函数为例，它的函数表达式如式为：
(2-7)
当模糊集设计完成，则对于任一物理输入X，映射的过程实际上是将当前的物理输入根据模糊子集的分布情况确定出此时此刻输入值对这些模糊子集的隶属程度。因此，为了保证在所有论域内的输入量都能与某一模糊子集相对应，模糊子集的数目和范围遍及整个论域。这样，对于每一个物理输入量至少有一个模糊子集的隶属程度大于零。
2. 知识库
知识库包括数据库和规则库，数据库提供必要的定义，包含了语言控制规则论域的离散化、量化和隶属度函数的定义等。规则库根据控制目的和控制策略给出了一套由语言变量描述的并由专家或自学习产生的控制规则的集合，在建立控制规则时，首先要解决诸如状态变量的选择、控制变量的选择、规则类型的选择和规则数目的确定等事项。
(1) 数据库
模糊逻辑控制中的数据库主要包括：量化等级的选择、量化因子、比例因子和模糊子集的隶属度函数。这些概念都是建立在经验和工程判断的基础上的，其定义有一定的主观性。
(2) 规则库
模糊控制系统是用一系列基于专家知识的语言来描述的，专家知识常采用“IF…THEN…”的规则形式，而这样的规则很容易通过模糊条件语句描述的模糊逻辑推理来实现。用一系列模糊条件描述的模糊控制规则就构成模糊控制规则库。与模糊控制规则库相关的主要有：过程状态输入变量和控制输出变量的选择和模糊控制规则的建立等。
3. 模糊推理
模糊决策推理是模糊控制的核心，它利用知识库的信息模拟人类的推理决策过程，给出了适合的控制量。模糊推理是以模糊判断为前提的，运用模糊语言规则，推出新的模糊判断结论的方法。目前模糊逻辑推理方法还在发展之中，比较典型的有扎德(L.A.Zadeh)方法、玛达尼(Mamdani)方法等等。从条件变量的多少、模糊规则多少的角度来划分，模糊规则推理方法又可分为近似推理、模糊条件推理、多输入模糊推理、多输入多规则推理等四种模糊推理规则。
4. 反模糊化过程
通过模糊推理得到的结果是一个模糊集合。但在实际使用中，特别是在模糊控制中，必须要有一个确定的值才能去控制或驱动执行机构。在推理得到的模糊集合中取一个能最佳代表这个模糊推理结果可能性的精确值的过程就称为反模糊化过程。常用的反模糊化的计算方法有以下三种：
(1) 最大隶属度函数法
这种方法是取模糊子集中隶属度最大的元素Umax作为执行量。当多个最大隶属度元素时，就取它们的平均值作为输出。
这种判别方法简单易行，实时性也好，但它概括的信息量少，因为这种方法完全不考虑其它隶属度较小的元素的影响和作用。
(2) 中位数判决法
计算隶属函数曲线同横坐标轴围成区域的面积，取1/2面积处横轴坐标为决策值的方法叫做中位数法。
中位数法比最大隶属度法包含了更多的信息。但是，它往往会导致隶属函数不同而中位数相同的现象，无法突出主要信息，这显然不合理。因此，中位数较少采用。
(3) 加权平均法
加权平均法是将各等级隶属度与该等级值相乘，并求乘积和，然后除以隶属度和，所得值即为控制决策值，即
控制决策值=[∑(等级值×隶属度)]/ ∑隶属度 (2-8)
模糊论域、量化因子和比例因子的选择
(1) 模糊论域和基本论域
模糊控制器的输入变量误差、误差变化的实际范围称为这些变量的基本论域，设误差的基本论域为[-emax，+emax]，误差变化的基本论域为[-ecmax，+ecmax]。被控对象实际要求的变化范围为模糊控制器输出变量的基本论域，设其为[-yu，+yu]，显然基本论域内的量为精确量。
误差变量所取的模糊论域为：{-n，-n+1，．．．0，．．．n-1，n}
误差变化变量所取的模糊论域为：{-m，-m+1，．．．0，．．．ｍ-1，ｍ}
控制量所取的模糊论域为：｛-ｌ，．．．0，．．．ｌ｝
有关模糊论域的选择问题,一般选n≥6，m≥6，ｌ≥6，这样能确保模糊集能较好地覆盖模糊论域，本文中取n=m=ｌ=6。
(2) 量化因子和比例因子
为了进行模糊化处理，必须将输入变量从基本论域转换到相应的模糊论域，这中间必须将输入变量乘以相应的量化因子。量化因子一般用K表示，误差的量化因子Ke和误