计控课程设计--温度模糊控制.doc

一、 设计背景
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.
二、方案设计
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。
2．1 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ed作为模糊控制器的输入变量，输出p为“PWM波(脉冲宽度调制)”控制发热电阻的功率，来调节温度箱内温度的升降，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1所示。温度偏差e、温度偏差变化率ed和输出变量lZ的语言变量E，Ed，P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1 模糊控制器模型
2．2 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P =(E ×Ed ).R
本文都采用三角隶属函数，各变量的隶属函数如图2所示。其中，图2(a)为E和Ed，隶属函数图，E和Ed的量化论域为[一6，6]；图2(b)为P隶属函数图，EC的量化论域为[一6，6]。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.

(a) E和Ed隶属函数

(b)P隶属函数图
图2 隶属函数图
2．3 建立模糊控制规则
模糊控制规则如表1所示。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。

E
D
NB
NM
NS
Z
PS
PM
PB
NB
NB
NB
NB
NB
NM
NS
Z
NM
NB
NB
NM
NM
NS
Z
PS
NS
NB
NM
NM
NS
Z
PS
PM
Z
NB
NM
NS
Z
PS
PM
PB
PS
NM
NS
Z
PS
PM
PM
PB
PM
NS
Z
PS
PM
PM
PB
PB
PB
Z
PS
PM
PB
PB
PB
PB
表1 模糊控制规则表.
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3所示：
图3
模糊规则三维关系曲面图如图4所示。从图3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4 控制规则三维关系图
按view-Rules,可得到部分规则视图。如图5所示

图5 部分规则视图
三、进行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, 笔者利用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。
Gs=Kue-ts85s+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=2，Kd =1，Ku =21，模糊控制器的封装以及阶跃响应曲线分别如图6, 图7所示.
图6 系统仿真模型图

图7 阶跃响应曲线
由图7可知, 采用模糊控制不仅调节时间短, 系统响应加快, 而且在超调量和抗干扰能力方面均优于PID 控制器, 具有更好的动态性能和稳态精度.

四、设计的思路和心得