基于模糊的燃燒器溫度控制分析案例目錄TOC\o"1-3"\h\u25238基于模糊的燃燒器溫度控制分析案例 1325051.1模糊控制原理 1182361.2模糊控制器的設(shè)計 2233251.2.1模糊PID控制器結(jié)構(gòu) 2191151.2.2控制參數(shù)模糊化 4263371.2.3隸屬函數(shù)的選擇 5195371.2.4模糊控制規(guī)則表[37] 6158001.3模糊PID控制器仿真 721646（a）輸入e和ec的隸屬函數(shù) 87766（b）輸出Kp、Ki、Kd的隸屬函數(shù) 91.1模糊控制原理模糊控制的主要設(shè)計思路主要是用一種機器方式去模擬主體對整個系統(tǒng)的控制，即在模擬一個被控物體和對象的模糊控制數(shù)據(jù)庫模型的基礎(chǔ)上，并且還運用了模糊控制器的近似和推理等技術(shù)手段，實現(xiàn)系統(tǒng)控制的一種方法[34]。模糊控制模型主要是用模糊控制語言和規(guī)律來描述的一個系統(tǒng)的物理動態(tài)特性和其他物理指標,模糊控制是一種具有不同時間就無須知道自己所在的被控對象(或者是過程)的數(shù)學(xué)模型[34]：對那些具有高度不確定性的被控對象和那些具有高度非線性的特定對象都能進行自動控制變得較為容易，對于實現(xiàn)被控控制物體的物理特征及其基本屬性及各參數(shù)的實時改動等也具有很大的魯棒性；對于如何利用電子工藝中的過程控制器來處理系統(tǒng)工作中各種干擾來說，它們都己經(jīng)具備了較強的自動抑制干擾功能等。模糊PID控制，即系統(tǒng)充分地利用了模糊性的邏輯并根據(jù)某些特殊模糊性的規(guī)則，對PID的各種參數(shù)進行了一個實時地調(diào)整和優(yōu)化，以有效克服了傳統(tǒng)PID的各種參數(shù)不能得到實時地調(diào)整和精細化PID的問題。模糊PID控制主要是由模糊化，確定模糊性規(guī)律，解模糊等幾個重要的組成部分所構(gòu)成[35]。模糊控制的框圖如圖4-1所示:被控對象模糊推理精確化模糊化給定值被控對象模糊推理精確化模糊化-圖4-1模糊控制器組成結(jié)構(gòu)模糊控制系統(tǒng)由兩部分組成，分別是被控對象和模糊控制器[35]。被控對象被明確限定在一定的工作環(huán)境心理條件下能夠進行某些工作，從而因此能夠明確滿足其他被控人的某種工作心理需要，它也因此可以被明確認為可能是一些電子設(shè)備、器件以及其他使用人群。模糊處理控制器作為控制系統(tǒng)中的核心組成部分，由控制模糊化、模棱兩可和預(yù)推理、準確性等幾個部分共同工作組成，見上圖4-1。模糊化主要研究目的也就是將給出設(shè)定值和基于系統(tǒng)控制反饋值的頻率偏移轉(zhuǎn)換成系統(tǒng)模糊化測量，依據(jù)某些系統(tǒng)控制物理規(guī)律對其中的系統(tǒng)模糊化測量和值進行了模糊推理，精確化測量即系統(tǒng)反模糊化，既把經(jīng)過模糊推理分析所得出的原來的系統(tǒng)模糊化測量直接轉(zhuǎn)換成了精確的系統(tǒng)模糊化測量?？刂扑惴ǖ木唧w工作原理流程主要是：將經(jīng)過反饋處理得到的受測被控控制對象精確化數(shù)值與控制系統(tǒng)中所進行設(shè)定的所有誤差控制信號數(shù)值進行模糊對比，得到反饋相應(yīng)的所有誤差控制信號數(shù)值e，然后把反饋相應(yīng)的所有誤差控制信號模糊推理化為模糊化測量，最后經(jīng)過模糊推理和相應(yīng)精確化數(shù)值分析即可得到最終所有誤差需要通過傳遞反饋給受測被控控制對象的一個相應(yīng)精確控制誤差信號[35]，實現(xiàn)對于受測被控控制物體和其他受測被控物體的精確控制。1.2模糊控制器的設(shè)計1.2.1模糊PID控制器結(jié)構(gòu)模糊PID控制，即系統(tǒng)充分地利用了模糊性的邏輯并根據(jù)某些特殊模糊性的規(guī)則，對PID的各種參數(shù)進行了一個實時地調(diào)整和優(yōu)化，以有效克服了傳統(tǒng)PID的各種參數(shù)不能得到實時地調(diào)整和精確優(yōu)化PID的問題。其主要采用模糊推理的思想，以PID控制器為基礎(chǔ)，確定當前的偏差系數(shù)e以及當前求解偏差和上一階段的求解偏差的改變系數(shù)ec[35]，根據(jù)給定的模糊規(guī)則進行模糊推理，最后對模糊參數(shù)進行解模糊，輸出PID控制參數(shù)。模糊控制器模糊控制器PID控制器被控對象模糊控制器dE/dtEcInputKpKiKdOutputE圖4-2模糊PID控制器結(jié)構(gòu)圖模糊PID控制器是由模糊參數(shù)調(diào)節(jié)和普通PID控制兩部分組成的，模糊PID控制器結(jié)構(gòu)圖如上圖4-2所示。PID控制是一種基于傳統(tǒng)的控制算法，因為其本身具有了在計算時變量小、實時性好、易于實現(xiàn)等優(yōu)點，在各種工業(yè)過程控制系統(tǒng)中被廣泛應(yīng)用。當建立起控制對象的精確數(shù)學(xué)模糊時，只要正確設(shè)定參數(shù)Kp、Ki和Kd，PID控制器便已經(jīng)可以直接實現(xiàn)它們的作用，然而它們也存在參數(shù)的修改不方便、無法進行任何自整定等缺陷[36]。由于企業(yè)中的工程控制對象中普遍會出現(xiàn)非線性、時間變化等不確定性的影響，此時PID控制的效果會很難達到我們所預(yù)期的。而模糊控制并不是依賴于一個工業(yè)物體或者客戶端的對象化模型，它不僅僅是用數(shù)值變量而是通過語言變量的形式來表示和描述一個系統(tǒng)的特征，并且根據(jù)該系統(tǒng)的各種動態(tài)數(shù)據(jù)資料和模糊控制規(guī)則對其數(shù)據(jù)資料進行了邏輯推理以及從中獲得適當?shù)目刂屏浚蚨m然它們具有很強的魯棒性，然而控制精度不能達到所需目標。如果可以使PID的各個參數(shù)實現(xiàn)自動調(diào)節(jié)，那么就地一步步的優(yōu)化和不斷完善這些PID自動控制器的系統(tǒng)性能，以便于我們適應(yīng)控制系統(tǒng)的各個控制參數(shù)不斷變化及其所在之處的企業(yè)工作管理環(huán)境使用條件的不斷變化。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)[36]，模糊控制與PID控制相結(jié)合，是有效改善模糊控制器系統(tǒng)運動性能的一種控制方法，從而利用模糊邏輯對PID控制器的參數(shù)實施自整定的方法，增強了系統(tǒng)的魯棒性和控制精度。自適應(yīng)模糊PID控制器以誤差e和誤差變化率ec作為系統(tǒng)的輸入，可以滿足不同時刻偏差e和偏差變化率ec對PID參數(shù)自整定的要求，用于在系統(tǒng)中預(yù)先設(shè)定的模糊控制器的規(guī)則參數(shù)來自動調(diào)整系統(tǒng)PID的控制參數(shù)，從而可以建立并發(fā)起一個基于自適應(yīng)模糊控制PID的控制系統(tǒng)[35]。在本文控制系統(tǒng)中，燃燒器具有很高的不確定性，導(dǎo)致被控對象系統(tǒng)具有滯后、時變并且慣性的環(huán)節(jié)，是一個比較復(fù)雜的受控對象。所以傳統(tǒng)的PID控制器不容易實現(xiàn)對系統(tǒng)的準確控制，使它可以及時的反應(yīng)現(xiàn)下的溫度控制狀態(tài)，而采用自適應(yīng)模糊控制PID溫度控制器的技術(shù)則在工業(yè)溫度控制管理系統(tǒng)中已經(jīng)逐漸得到了比較好的推廣應(yīng)用。1.2.2控制參數(shù)模糊化模糊控制的原理是由模糊的條件性語句組合而成，它們都是一種對于思維的自然反應(yīng)。依據(jù)所使用的相對應(yīng)的自然語言，從而確定了相應(yīng)的隸屬函數(shù)及其領(lǐng)域值。按照所要描述的誤差大小，可劃分為負大”、“負中”、“負小”、“零”、“正小”、“正中”、“正大”等。在本項目中，根據(jù)具體的控制參數(shù)，可以設(shè)定語言變量E(燃燒室溫度差)、EC(燃燒室溫度偏差變化率)的模糊集如下:E={太低，中低，略低，正常，略高，中高，太高}，簡化為E={NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB};EC={太低，中低，略低，正常，略高，中高，太高}，簡化為EC={NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB};根據(jù)網(wǎng)上查找的資料以及模糊控制器的結(jié)構(gòu)，對模糊控制器結(jié)構(gòu)的進行設(shè)計。在本文的設(shè)計方案中，PID參數(shù)自整定的設(shè)計理念思路是先要尋找一個PID控制器的3個參數(shù)Kp、Ki和Kd，與每個偏差系數(shù)e和每個偏差c的變化率系數(shù)ec之間構(gòu)建一種模糊控制的規(guī)則[35]，在其實際應(yīng)用中完全能夠做到通過不斷地進行自動檢測每個偏差系數(shù)e和精度ec，再根據(jù)模糊控制的基礎(chǔ)規(guī)則及其原理應(yīng)用的特點來對這三個控制參量分別進行了一次自動調(diào)整，以便于同時滿足根據(jù)不同e和以及ec對于模糊控制器三個參數(shù)的不同控制需求，從而完全可以做到使得三個被控制的對象同時能夠具有良好的動、靜態(tài)控制性能。本文選擇一個雙輸入三輸出的模糊控制器，輸入為溫度設(shè)定值和實際溫度的誤差e以及它的誤差變化率ec，輸出為Kp、Ki和Kd，即PID控制器三個參數(shù)。設(shè)計系統(tǒng)輸入的取值域為[-6,6]，然后把在取值范圍上連續(xù)改變的燃燒器的誤差e和誤差變化率ec分成七個檔次的語言變量，分別為：NB“很低”，在-6附近，即實際溫度比設(shè)定溫度低很多；NM“較低”，在-4附近，即實際溫度比設(shè)定溫度低較多；NS“略低”，在-2附近，即實際溫度比設(shè)定溫度低一點；ZO“正常”，在0附近，即實際溫度與設(shè)定溫度是完全相同；PS“略高”，在2附近，即實際溫度比設(shè)定溫度高一點；PM“較高”，在4附近，即實際溫度比設(shè)定溫度高較多；PB“很高”，在6附近，即實際溫度比設(shè)定溫度高很多。1.2.3隸屬函數(shù)的選擇隸屬函數(shù)模糊是一種指對描述輸入的計算精度和描述準確量函數(shù)進行一種模糊化的必要計算步驟[36]，本身所需要使用的這種隸屬定量函數(shù)也就是說具有了這種模糊化，它們就是在我們本身無法準確地對對定量數(shù)據(jù)進行準確描述的客觀條件下,采用的某種不確定性方法進行準確描述的一種方式，當然，不同的實際情況下和不同的物理客觀條件操作者之間可能也許就會不同選擇我們采用不同的一種隸屬函數(shù)。隸屬控制函數(shù)的各種性質(zhì)直接關(guān)系決定了其對于模糊控制的應(yīng)用規(guī)則及其模糊控制的影響效果。隸屬函數(shù)就是從一定的取值域到[0,1]上的映射。用[0,1]內(nèi)的一個值作為對象,以便反映其屬于特定的某一種性質(zhì)的模糊化程度。而且在現(xiàn)實中的數(shù)目都是連續(xù)且不可能確定的，所以隸屬函數(shù)的具體和其他方面的數(shù)目也都會具有相當大的不確定性。但是，隸屬函數(shù)的正確選擇對于控制結(jié)果的影響很大，甚至可能會直接導(dǎo)致改變控制的效果:寬型隸屬函數(shù)：相對的運動分辨率相對較低，并且它的控制靈敏度低，所以被控制量改變的速度比較緩慢[36]；窄型隸屬函數(shù)：相對的運動分辨率相對較高，并且在運動控制時的運動靈敏性相對較高，被控量的變化較快。1.2.4模糊控制規(guī)則表[37]（1）Kp的模糊規(guī)則控制表，見下表4-1：表4-1Kp的模糊規(guī)則控制表KpecNBNMNSZOPSPMPBeNBPBPBPMPMPSZOZONMPBPBPMPSPSZONSNSPMPMPMPSZONSNSZOPMPMPSZONSNMNMPSPSPSZONSNSNMNMPMPSZONSNMNMNMNBPBZOZONMNMNMNBNB（2）Ki的模糊規(guī)則控制表，見下表4-2：表4-2Ki的模糊規(guī)則控制表KiecNBNMNSZOPSPMPBeNBNBNBNMNMNSZOZONMNBNBNMNSNSZOZONSNBNMNSNSZOPSPSZONMNMNSZOPSPMPMPSNMNSZOPSPSPMPBPMZOZOPSPSPMPBPBPBZOZOPSPMPMPBPB（3）Kd的模糊規(guī)則控制表，見下表4-3：表4-3Kd的模糊規(guī)則控制表KdecNBNMNSZOPSPMPBeNBPSNSNBNBNBNMPSNMPSNSNBNMNMNSZONSZONSNMNMNSNSZOZOZONSNSNSNSNSZOPSZOZOZOZOZOZOZOPMPBNSPSPSPSPSPBPBPBPMPMPMPSPSPB1.3模糊PID控制器仿真（1）第一，先在Matlab程序軟件的一個程序命令窗口（commandwindow）中直接對它輸入一個程序命令：fuzzy，打開一個模糊程序規(guī)則的命令編譯器，如下面的圖4-3所示。圖4-3模糊規(guī)則編譯器窗口（2）其次，確定模糊信號控制器的基本結(jié)構(gòu)：edit->addvariables->input;edit->addvariables->output;edit->addvariables->output。單擊選擇，形成雙送出輸入三個和單輸出的模糊編輯結(jié)構(gòu)，分別作為是輸入input1、input2、output1、output2、output3進行了輸入隸屬性的模糊編輯。對于每個值的輸入值對它進行了兩次命名，分別用的是閾值誤差小的e和閾值誤差大且變化率小的ec。其四個輸出分別被用戶命名并分為四個kp、ki、kd，其他不變。如下圖4-4所示。圖4-4模糊關(guān)系圖（3）雙擊輸入域輸出就可以看到一個帶有隸屬度的文字編輯器。增設(shè)了函數(shù)隸屬度的一個函數(shù)，這里我們只是采用了一個三角形的函數(shù)隸屬度這個函數(shù)，增設(shè)4個，實際上我們本來應(yīng)該對每一個都進行增設(shè)4個，并對其函數(shù)進行了二次編輯。其中先對e和ec以及k和kp、ki、kd的各個論域（Range）分別進行選取，選取為[-6，6]，然后對各個模糊映射變量的定義隸屬度映射曲線分別選取進行了分析編輯，確定各個模糊映射變量的論域和各個模糊隸屬度映射函數(shù)的曲線形狀等，如下圖4-5所示。（a）輸入e和ec的隸屬函數(shù)（b）輸出Kp、Ki、Kd的隸屬函數(shù)圖4-5模糊控制器的隸屬函數(shù)為了設(shè)計模糊規(guī)則，這里的模糊設(shè)計規(guī)則所需要選取的是一篇相關(guān)文獻當中的模糊規(guī)則表，我主要目的是為了考慮方便，實際上，這種模糊規(guī)則表在本質(zhì)上是判斷模糊PID效果的重要性和關(guān)鍵之一（另外，還有也就是隸屬度函數(shù)的確定）。如果這里系統(tǒng)設(shè)計得不好，最后輸入到PID階躍的響應(yīng)很有可能還遠遠不如手動調(diào)整PID，盡管這種方式對于網(wǎng)絡(luò)中的在線調(diào)節(jié)是不太有希望和容易實現(xiàn)。根據(jù)上述模糊規(guī)則控制表4-1、4-2、4-3輸入模糊規(guī)則，如下圖4-6所示。圖4-6模糊規(guī)則編譯器得到了模糊規(guī)則圖，及模糊推理輸出曲線，如下圖4-7和4-8所示。圖4-7模糊規(guī)則圖圖4-8模糊推理輸出曲線（4）在SIMULINK的菜單中，雙擊FuzzyLogicController模塊(該模塊在FuzzyLogicToolbox中)，建立FuzzyLogicController模塊與SIMULINK的連接。模糊控制器如圖4-9所示