模糊控制技术在换热器控制系统中的应用(三)
责任编辑：chinalng 浏览：28990次 时间： 2009-09-02 12:03:09
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摘要:4 模糊控制在换热器控制中的运用[4,5]在过去20年中,模糊控制器(FuzzyControllers)和模糊控制系统是智能控制一个十分活跃的应用研究领域.自20世纪60年代模糊控制诞生以来,从2世纪70年代中期开始,模糊控制在温度控制中得到了广泛的应用.模糊控制是以Fuzzy集合论、Fuzz..
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4 模糊控制在换热器控制中的运用[4,5] 在过去20年中,模糊控制器(Fuzzy Controllers) 和模糊控制系统是智能控制一个十分活跃的应用研 究领域.自20世纪60年代模糊控制诞生以来,从2 世纪70年代中期开始,模糊控制在温度控制中得到 了广泛的应用. 模糊控制是以Fuzzy集合论、Fuzzy语言变量及 Fuzzy逻辑推理为基础的一种计算机自动控制,即通 过模糊逻辑和近似推理方法,把人的经验形式化、模 型化,变成计算机可以接受的控制模型,让计算机代 替人来进行有效的实时控制.为实现模糊控制,语言变量的概念可作为描述手动控制策略的基础,并在此 基础上发展为一种新型的控制器—模糊控制器.从线 性和非线性控制的角度分类,模糊控制是一种非线性控制,同时,它模仿和升华了人的控制经验与策略,所以,从控制器的智能性看,也属于智能控制的范畴,是一种十分适合于工业生产过程和大系统控制的方法,对象越模糊,这种控制方法就越能反映出比其它控制方法的优越性,它已经成为目前智能控制的一种重要和有效的形式. 4.1 模糊控制的原理 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,其系统框图如3所示.  由图3可知,模糊控制系统分为5个组成部分: 1 模糊控制器;2输入输出接口; 3执行机构; 4被控对象;5传感器.其中模糊控制的核心部分为模糊控制 器,如图4所示.  模糊控制器反映人们在控制被控过程时,不断将 观测到的过程输出量(确切量)转化为Fuzzy量,经过大脑的思维和逻辑推理取得Fuzzy判决后,再将其转 化为确切量以实现手动控制的整个过程.模糊控制器可划分为模糊输入接口,模糊推理判决机构和模糊输 出接口三大部分.模糊输入接口的功能是实现精确量 的模糊化,即将偏差和偏差变化率的精确值转化为模 糊量,以便进行模糊推理和决策.模糊推理决策机构 的主要功能是模仿人的思维特征,根据总结人工控制 策略取得的语言控制规则进行模糊推理,并决策出模 糊输出控制量.模糊输出接口的主要功能是对经模糊 推理决策后得到的模糊控制量进行模糊判决,把输出 模糊量转化为精确的控制量施于被控对象. 4.2 模糊控制器设计 由于模糊控制器的控制规则是根据操作人员的 控制经验取得的,模糊控制器的作用就是模仿人工控 制,而用人工控制某一生产过程时,一般操作人员只 能观察到被控对象的输出变量的变化率,或者观察到 输出变量和输出变量的总和这两个状态,再凭借经 验,就可以对其生产过程进行控制.固此在常规模糊 控制器中,多数是选取偏差值以及偏差变化率或偏差 的积分作为它的输入变量,而把控制量作为模糊控制 器的输出变量.这样就确定了常规模糊控制器的基本 结构,如图5所示.图中,Ke、Kec为量化因子,KU为比 例因子;e为误差, ec为误差变化率,u为控制量的语言变量.模糊控制器的应用领域虽然十分广泛,但实 际在过程控制的应用方面差不多都是采用这种常规 的二维模糊控制结构.  4.3 模糊化过程 把精确量(数字量)转化为模糊量的过程称为模糊化、或称为模糊量化.把模糊控制器的输入变量 (在本文中为温度)的偏差e、偏差变化率ec的实际数 值的变化范围称为这些变量的基本论域,显然基本论 域内的量为精确量.设误差的基本论域为[-Xe Xe],误差变化的基本论域为[-Xc, Xc],被控对象实 际所要求的控制量的变化范围,称为模糊控制器输出变量(控制量)的基本论域,设为[-Yu, Yu].控制量 的基本论域内的量也是精确量. 设误差变量所取的模糊子集的论域为: {-n,- n+1,…,0,…, n-1, n}; 误差变量变化率所取的模糊子集的论域为: {- m,-m+1,…,0,…, m-1, m}; 控制量所取的模糊子集的论域为: {-L,-L+ 1,…,0,…, L-1, L}; 一般选误差论域n≥6,误差变化论域m≥6,控 制量论域L≥7.这是因为在实际控制过程中,经常把 一个物理量划分成“负大”、“负中”、“负小”、“零”、 “正小”、“正中”、“正大”这七级,分别用英文字母音 NB、NM、NS、ZO、PS、PM、PB表示(即输入语言变量 E, EC和输出语言变量U的模糊子集为{NB, NM, NS, ZO, PS, PM, PB}),这样能满足模糊集论域中所 含的元素个数为模糊语言词集总数的两倍以上,从而 确保诸模糊集能较好地覆盖论域,避免出现失控现象.
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