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模糊控制在自動控制中的應(yīng)用
  • 企業(yè):控制網(wǎng)     領(lǐng)域:工控機(jī)     行業(yè):市政工程    
  • 點(diǎn)擊數(shù):3030     發(fā)布時(shí)間:2005-07-14 15:08:11
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文章介紹了模糊控制在自動控制中的應(yīng)用,并分析了模糊控制的特點(diǎn)。



1  前言

    目前,絕大多數(shù)自動控制系統(tǒng)都是使用計(jì)算機(jī)來實(shí)現(xiàn),促進(jìn)了自動控制在控制方面向智能化發(fā)展。隨著計(jì)算機(jī)的發(fā)展和應(yīng)用,基于狀態(tài)變量描述的現(xiàn)代控制理論對于解決線性或非線性、定常或時(shí)變的多輸入多輸出系統(tǒng)問題,得到了廣泛的應(yīng)用。但是無論采用哪一種方法設(shè)計(jì)一個(gè)控制系統(tǒng),都需要事先知道被控對象精確的數(shù)學(xué)模型。然而,在許多情況下被控對象的精確數(shù)學(xué)模型很難建立,對于這類對象就難以進(jìn)行自動控制。

2  模糊控制

    模糊控制是目前的研究熱點(diǎn)。它是以模糊集合論、模糊語言變量及模糊邏輯推理為基礎(chǔ)的一種計(jì)算機(jī)數(shù)字控制。模糊控制是一種非線性控制,屬于智能控制的范疇。

    模糊控制作為一種新型的控制方式已成功地用于各種工業(yè)過程控制中。其優(yōu)點(diǎn)在于:
    (1)  不需要建立精確的數(shù)學(xué)模型,適當(dāng)運(yùn)用模糊規(guī)則和隸屬函數(shù),就可以在各種工業(yè)控制領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)智能化模糊自動控制。
    (2)  模糊控制具有較強(qiáng)的魯棒性,被控對象參數(shù)的變化對模糊控制的影響不明顯,可用于非線性、時(shí)變、時(shí)滯系統(tǒng)的控制。
    (3)  模糊控制器與傳統(tǒng)的PID控制器相比具有結(jié)構(gòu)簡單、容易實(shí)現(xiàn)、便于操作和成本低廉等特點(diǎn),在工業(yè)生產(chǎn)中可實(shí)現(xiàn)很高的性能價(jià)格比。
    模糊控制即可用于使用查表或復(fù)雜公式計(jì)算的常規(guī)系統(tǒng),也可用于輸入和輸出的系統(tǒng),非線性的系統(tǒng),及難以用精確的、可處理的數(shù)學(xué)公式來描述的系統(tǒng)。

3  模糊控制的組成

    模糊控制系統(tǒng)一般可以分為四個(gè)組成部分,如圖1所示:


圖1  模糊控制系統(tǒng)的組成



    (1)  模糊控制器:實(shí)際上是一臺微計(jì)算機(jī),既可選用系統(tǒng)機(jī),又可以選用單板機(jī)或單片機(jī)。
    (2)  輸入/輸出接口裝置:模糊控制器通過輸入/輸出接口從被控對象獲取數(shù)字信號量,并將模糊控制的輸出信號經(jīng)過數(shù)模變換,轉(zhuǎn)變?yōu)槟M信號,送給執(zhí)行機(jī)構(gòu)去控制被控對象。
    (3)  廣義對象:包括被控對象及執(zhí)行機(jī)構(gòu)。被控對象可以是線性或非線性的、定常或時(shí)變的,也可以是單變量或多變量、有滯后或無滯后的以及有強(qiáng)干擾的多種情況。
    (4)  傳感器:傳感器是將被控對象或各種過程的被控制量轉(zhuǎn)換為電信號的一類裝置。傳感器在模糊控制系統(tǒng)中有十分重要的地位,它的精度往往直接影響整個(gè)控制系統(tǒng)的精
度[1]。
    模糊控制系統(tǒng)的核心是模糊控制器。模糊控制器的設(shè)計(jì)具有通用性,即不同的模糊控制系統(tǒng)可使用相同的控制器,只是各個(gè)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)各不相同。
    模糊控制器完成模糊控制系統(tǒng)的模糊化、模糊推理和非模糊化操作,它的輸入為系統(tǒng)輸入,可以為偏差輸入、偏差變化輸入和其他測量或反饋輸入;它的輸出為系統(tǒng)輸出,可直接作為控制輸出,也可再進(jìn)行運(yùn)算后去執(zhí)行控制操作,它可以有一個(gè)或多個(gè)輸出。圖2為模糊控制器的一般結(jié)構(gòu)。 



圖2  模糊控制器結(jié)構(gòu)

    由圖2可知,模糊控制器由三部分組成:模糊化、模糊推理和非模糊化模塊,每一部分包括程序和數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)又分為變量和參數(shù)兩種,其中變量包括:
    (1)  輸入變量:由其他程序如A/D采樣或計(jì)算機(jī)程序得出的數(shù)據(jù),如偏差輸入變量由給定值減去反饋測量值得到,而反饋量值一般由A/D采用得到。
    (2)  模糊輸入變量:由模糊化程序按輸入變量計(jì)算得到。
    (3)  模糊輸出變量:由模糊推理程序按推理規(guī)則得出。
    (4)  輸出變量:由非模糊化程序按模糊輸出變量計(jì)算得出。輸出變量數(shù)取決于系統(tǒng)的結(jié)構(gòu),常見的系統(tǒng)均為單輸出變量,但有時(shí)會遇到雙輸出變量,甚至多輸出變量的控制系統(tǒng)。
    這些變量在控制過程中會不斷變化,一般放于計(jì)算機(jī)的RAM中[2]。

4  模糊控制器的設(shè)計(jì)方法

4.1  模糊控制器的輸入
    人們在手動控制中,所獲得的信息量基本上為三個(gè):誤差、誤差的變化、誤差變化的變化。因?yàn)槟:刂埔?guī)則是根據(jù)人的手動控制規(guī)則提出的,所以模糊控制器的輸入也有三個(gè),即誤差、誤差的變化、誤差變化的變化。模糊控制器輸入變量的個(gè)數(shù)稱為模糊控制的維數(shù)。一般來講,一維模糊控制器用于一階被控對象,由于控制器輸入變量只選一個(gè),所以它的動態(tài)性能不佳。
    從理論上講,模糊控制器的維數(shù)越高,控制越精細(xì)。但是這將使控制規(guī)則變得過于復(fù)雜,控制算法的實(shí)現(xiàn)相當(dāng)困難。所以,目前被廣泛采用的均為二維模糊控制器,這種控制器以誤差和誤差的變化作為輸入變量,以控制量的變化作為輸出變量,其性能明顯優(yōu)于一維模糊控制器[3]。這種控制器的結(jié)構(gòu)如圖3所示。



圖3  模糊控制器的結(jié)構(gòu)

4.2  輸入量的離散化
    輸入量的離散化處理就是把輸入的連續(xù)量離散化為模糊集合論域[-n,+n]中有限的整數(shù)值。設(shè)輸入量的基本論域?yàn)閇a,b],模糊集合的論域?yàn)閄={-n,-n+1,……,0,n-1,n},是量化等級。首先將[a,b]的連續(xù)量轉(zhuǎn)化為[-n,+n]中的連續(xù)量,設(shè)x∈[a,b],y∈[-n,+n],轉(zhuǎn)換關(guān)系由下式所示:

     (1)

  接著把[a,b]中的連續(xù)量離散化,辦法是將y四舍五入,就得了x的離散量。
    在這個(gè)轉(zhuǎn)換中間有一個(gè)量化因子的概念。量化因子一般用K表示,誤差的量化因子Ke和誤差變化的量化因子Kc分別由下面兩個(gè)公式確定:

     (2)     (3)


    在模糊控制器實(shí)際工作中,一般誤差和誤差變化的基本論域選擇范圍要比模糊集論域選擇的小,所以量化因子一般都遠(yuǎn)大于1。當(dāng)Ke較大時(shí),相當(dāng)于縮小了誤差的基本論域,增大了誤差變量的控制作用,使得超調(diào)較大。而Kc選擇越大時(shí),超調(diào)量就越小。
4.3  模糊規(guī)則的設(shè)計(jì)
    模糊控制規(guī)則是人們對控制對象實(shí)行手動操作時(shí)的經(jīng)驗(yàn)總結(jié)。控制規(guī)則的設(shè)計(jì)是模糊控制器的關(guān)鍵,只有控制規(guī)則較好的反映出操作經(jīng)驗(yàn),系統(tǒng)才能獲得較好的效果。
    手動控制策略一般可以用條件語句加以描述,將其歸納一下,便可以建立模糊控制規(guī)則。常見的模糊條件語句為if … then …形式。但是,有時(shí)很難總結(jié)出完整的經(jīng)驗(yàn)來,或總結(jié)的不夠準(zhǔn)確,這時(shí)的模糊規(guī)則就顯得不夠完善,這樣就會影響控制效果。而且由于過程的不斷變化,如果控制規(guī)則不變,則所得的結(jié)果可能與實(shí)際不相符[4]。所以,常引入修正因子來對模糊控制規(guī)則進(jìn)行量化描述。帶一個(gè)修正因子的模糊控制器算式如下式所示:

     (4)


    采用解析表達(dá)式描述的控制規(guī)則簡單方便,更易于計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)[5],模糊控制規(guī)則可以不受模糊變量論域量化等級的限制,控制器的響應(yīng)比較快。
    上述帶有加權(quán)因子的模糊控制器在整個(gè)控制過程中α值一旦固定,即在控制規(guī)則中,對誤差與誤差變化的加權(quán)就固定不變。因此它除簡化了控制規(guī)則以外,與具有固定控制規(guī)則的控制器并沒有區(qū)別,這對于那些時(shí)變、非線性的系統(tǒng)來說,很難達(dá)到控制性能要求[6]。
    對于常用的模糊控制器而言,當(dāng)誤差較大時(shí),控制系統(tǒng)的主要任務(wù)是消除誤差,這時(shí),對誤差在控制規(guī)則中的加權(quán)應(yīng)該大些;當(dāng)誤差較小時(shí),此時(shí)系統(tǒng)已接近期望輸出,控制器主要任務(wù)是使系統(tǒng)盡快穩(wěn)定減小超調(diào),這樣就要求在控制規(guī)則中誤差變化起的作用大些,即對誤差變化加權(quán)大些。只靠固定的加權(quán)因子是難以滿足上述要求。
    為了滿足上述要求,采用了智能調(diào)整因子法。當(dāng)系統(tǒng)偏差大時(shí),對偏差給予較大的加權(quán),即α較大;反之,當(dāng)系統(tǒng)接近穩(wěn)定,則對誤差變化給予較大的加權(quán)[7],即(1-α)比較大。α的選擇可以利用誤差及誤差變化作為對自身的加權(quán)。帶有智能調(diào)整因子的模糊控制規(guī)則為:


     (5)

    通過上式就可以達(dá)到上述的控制思想,也利于計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)。
4.4  輸出信息的轉(zhuǎn)換
    每次采樣經(jīng)模糊控制算法給出的控制量(精確量),不能直接控制對象,必須將其轉(zhuǎn)換到控制對象所能接受的基本論域中去。這里邊有比例因子的概念,將由控制算法得到的結(jié)果乘以比例因子就得到了控制輸出,完成了從控制量的模糊集論域到基本論域的變換。

5  實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    通過在溫度控制器的設(shè)計(jì)中采用上述模糊算法,采用紫金橋工控組態(tài)軟件,通過輸入模擬數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)了對模糊控制的仿真。得到系統(tǒng)的仿真曲線,如圖4所示,曲線1為模糊控制方式,曲線2為PID控制方式。


圖4  系統(tǒng)的仿真曲線

6  結(jié)論

    從圖4中可以看出,對于大滯后、大慣性且時(shí)變的系統(tǒng)來說,模糊控制方式要比PID控制方式其控制效果理想。當(dāng)改變系統(tǒng)模型的參數(shù)時(shí),PID控制方式會產(chǎn)生較大超調(diào)或振蕩,模糊控制方式的效果則要好的多。這說明了模糊控制方式,具有較強(qiáng)的魯棒性,能較好的適應(yīng)系統(tǒng)參數(shù)的變化。有助于降低控制系統(tǒng)的復(fù)雜性,提高系統(tǒng)的可靠性。可針對生產(chǎn)實(shí)際設(shè)計(jì)模糊控制的輸入與輸出及其算法實(shí)現(xiàn)。

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