模糊温度控制器的设计与Matlab仿真.doc

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:A
Abstract:For the temperature controlsystem with the 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 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 analysis
0 引言
在工业生产过程中,温度控制是重要环节,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.

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0～1 300 ℃,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0～5 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. 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0～5 V模拟信号,该信号对应可控硅触发器的0～100%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, 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
E
NB
NM
NS
ZO
PS
PM
PB
NB
PB
PB
PB
PB
PM
ZO
ZO
NM
PB
PB
PB
PB
PM
ZO
ZO
NS
PM
PM
PM
PM
ZO
NS
NS
ZO
PM
PM
PS
ZO
NS
NM
NM
PS
PS
PS
ZO
NM
NM
NM
NM
PM
ZO
ZO
NM
NB
NB
NB
NB
PB
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。

图3（a）E和EC的隶属函数

图3（b） U的隶属函数
图3隶属函数

3. 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。

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，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.

图7 系统仿真模型图

图8 方波响应曲线

5　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.

参考文献:
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