模糊控制外文翻译

基于模糊控制的matlab simulink仿真摘要：为提高工业上所需温度的控制精度，在本文中详细介绍如何设计模糊控制器，以及如何在在MA TLAB中建立模型，并使用模糊工具箱和SIMULINK在Matlab中实现参数的计算机模拟控制系统。

在该系统中，通过采用模糊控制算法对温度实现了很好的控制，并且该系统正处于实际工业电阻炉温度控制的应用和试行阶段，也达到了满意的控制效果。

实践表明，模糊控制方法提高了控制的实时性，稳定性和精确度，并且实现了操作过程的简化，对于工程实际应用具有较强的借鉴意义。

关键词：模糊控制，SIMULINK，MATLAB，仿真1介绍系统MATLAB / Simulink是一种世界通用的科学计算和仿真的语言, Simulink则是一个以系统级仿真环境为基础的系统框图和程序框图,这个环境提供了很多的专业模块库:如CDMA参考仿真、数字信号处理器(DSP)模块库等。

它是一个动态的系统建模,仿真和仿真结果具有以下特点:(1)调用代理模块框图是连接到系统的工程,使建模和仿真系统的框图,更全面，研究信息系统具有高的开放性。

(2)使用户可以自由修改模块的参数,并可以无限的使用所有的MATLAB分析工具，因此MATLAB具有高互动性。

(3)仿真结果可以几乎跟在实验室里显示的图形或数据是一样的。

模糊逻辑控制、自动化的发展和它们未来的发展策略,是一种智能控制系统，已经受到了极大的关注。

它使用语言规则和模糊集进行模糊推理。

为了解决复杂的系统,包括非线性、不确定性和精确的数学模型难以建立的问题,就可以采用模糊控制技术,目前，此技术被广泛使用。

温度控制通常采用传统的PID控制算法，但是控制效果较不明显的。

当情况的变化时将改变系统参数,PID参数也需要及时调整,否则会产生更糟糕的动态特性,使控制精度下降。

当温度偏差太大时,容易导致积分饱和的现象,导致控制时间太久和其他的问题。

在同一时间,模糊工具箱和SIMULINK在用MATLAB来实现参数控制系统的计算机仿真技术,能提高效率和系统设计的精度。

整个系统以AT89S51单片机为核心、以温度数据采集电路,过零检测和触发电路、键盘和显示电路、记忆电路(CF卡)、声光报警电路、复位电路等组成硬件部分，还有相应的控制软件等构成了完整电阻炉温度控制系统，其系统框图如图1-1所示。

图1-1 系统的框图2 控制器设计理论上,较高维度的模糊控制器,其控制精度也较高。

但较高的维度会使控制算法也变得困难。

目前广泛使用的非线性控制规律的二维模糊控制器有助于确保系统的稳定性，降低系统响应过程的超调量。

模糊控制器的核心部分包括模糊化、模糊推理、反模糊化、知识库四个部分。

在工程实际应用中，二维模糊控制器的控制性能和控制复杂性较好，是目前较为广泛采用的一种形式。

本文也设计一个二维模糊控制器，以温度的偏差e 和偏差的变化ec 作为输入量，其相应的语言变量为E 和EC ，输出量为PID 控制参数P K ，I K ,D K ，其相应的语言变量为P K ，I K ，D K .输入输出分别采用正态分布函数的隶属度。

首先将系统的输入温度以及炉温变化的精确量转化为模糊量，该过程称为模糊化，或称为模糊量化。

模糊化的作用是把一个精确的输入变量通过定义在其论域上的隶属度函数计算出其属于各模糊集合的隶属度，从而将其转化为一个模糊变量。

电阻炉模糊PID 控制器输入输出变量的模糊化分为以下几个步骤:(l)论域的选择通过分析炉温度变化的特点，选取误差。

误差的基本论域为:{-50,50}设其量化论域为{3，3}，则量化因子Ke=3/50=0.06。

电阻炉炉温度变化速率为ec 的基本论域，取为:{一12，12}，其量化论域为{-3，3}，则量化因子 Kec=3/12=0.25。

(2)量化因子的选择P K 的基本论域为{-0.3，0.3}，其量化论域为{-0.3，0.3}，则量化因子1。

I K 的基本论域为{-0.06，0.06}，其量化论域为{-0.06，0.06}，则量化因子l 。

D K 的基本论域为{-3，3}，其量化论域为{-3，3}，则量化因子1(3)确定隶属度函数根据温度的控制的特性分别将输入和输出的三角形隶属度函数曲线，进行离散化处理，分别得到温度偏差，偏差变化，P K ，I K ，D K 的各个模糊集合的隶属度函数表。

E ，EC ，P K ，I K ，D K 的隶属度函数表，表2-1中值表示论域中的值对应每个模糊集的隶属度。

表2-1 E,EC 和Kp,Ki,Kd 的隶属度表-3 -2 -1 0 1 2 3 NB 1.0 0.3 0 0 0 0 0 NM 0.3 1 0.3 0 0 0 0 NS 0 0.3 1 0.3 0 0 0 0 0 0 0.3 1 0.3 0 0 PS 0 0 0 0.3 1 0.3 0 PM 0 0 0 0 0.3 1 0.3 PB0.31模糊控制规则库由一系列“IF —THEN ”型的模糊条件句所构成。

条件句的前提部分为输入和状态，而结论部分为控制变量。

模糊控制规则是基于手动控制策略而建立的，而手动控制策略又是人们通过学习、试验以及长期经验积累逐渐形成的，存储在操作者或专家中的一种技术知识集合。

模糊控制规则的生成大致有以下四种方法，即①根据专家经验或过程控制知识生成模糊规则; ②根据过程模糊型生成控制规则;③根据对手工控制操作的系统观察和测量生成控制规则; ④根据学习算法生成控制规则。

PID 参数模糊自整定是找出PID 三个参数与电阻炉温度偏差和温度偏差变化之间的模糊关系，在运行中通过不断检测温度偏差和计算偏差的变化，根据模糊控制原理来对3个参数进行在线修改，以满足不同温度设定和温度偏差及偏差变化时对控制参数的不同要求，从而使被控对象有良好的动、静态性能。

从系统温度控制的稳定性、响应速度、超调量等各方面来考虑，P K ,I K ,D K 的作用如下:①比例系数P K 的作用是加快系统的响应速度，提高系统的调节精度。

P K 越大，系统的响应速度越快，系统的调节精度越高，但容易产生超调，甚至会导致系统不稳定。

P K 取值过小，则会降低调节精度，使响应速度缓慢，从而延长调节时间，使系统静态、动态特性变坏。

②积分作用系数I K 的作用是消除系统的稳态误差。

I K 越大，系统的静态误差消除越快，但I K 过大，在响应过程的初期会产生积分饱和现象，从而引起响应过程的较大超调。

若I K 过小，将使系统静态误差难以消除，影响系统的调节精度。

③微分作用系统D K 的作用是改善系统温度相应的动态特性，其作用主要是在响应过程中抑制偏差向任何方向的变化，对偏差变化进行进行提前预报。

但D K 过大，会使响应过程提前制动，从而延长调节时间，而且会降低系统的抗干扰性能。

由以往的经验和温度控制的特殊性得知PID 控制P K ,I K ,D K 参数调整有如下的规律:①当温度偏差|e|较大时，为了加快温度控制的响应速度，应取较大的P K 同时为了避免由于开始时温度偏差e 的瞬时变大可能出现的微分过饱和而使控制作用超出许可的范围，导致超调的发生，应取较小的P K ，同时为了防止系统响应出现较大的超调，产生积分饱和，对积分作用加以限制，通常取P K =0即去掉积分作用。

②当温度偏差|e|和偏差变化|ec|处于中等大小时，为使系统响应具有较小的超调，P K 应取得小些，I K 和D K 取值要适当，这时D K 的取值对系统响应的影响较大。

③当|e|较小即接近于设定值时，为使系统有良好的稳态性能，P K 和I K 均取大些。

同时为了避免系统在设定值附近出现振荡，并考虑系统的抗干扰性能，一般是当|ec|较小时，D K 可大些;当|ec|较大时，D K 取小些。

④偏差变化量|ec|的物理意义是表明温度偏差变化的快慢速率，|ec|值越大， P K 的取值越小，I K 取值越大。

根据以上已有的PID 调节规律，结合本设计中实际电阻炉温度对象的控制特点，分别建立了如下针对△P K ,△I K ,△D K 三个参数整定的控制规则表，如表2-2，表2-3，表2-4所示。

表2-2 模糊变量△Kp 的模糊规则表E ECNB NM NS 0 PS PM PB NB PB PB PM PM PS 0 0 NM PB PB PM PS PS 0 NS NS PM PM PM PS 0 NS NS 0 PM PM PS 0 NS NM NM PS PS PS 0 NS NS NM NM PM PS 0 NS NM NM NM NB PBNMNMNMNBNB表2-3 模糊变量△Ki 的模糊规则表E ECNB NM NS 0 PS PM PB NB NB NB NM NM NS 0 0 NM NB NB NM NS NS 0 0 NS NB NM NS NS 0 PS PS 0 NM NM NS 0 PS PM PB PS NS NS 0 PS PS PM PB PM 0 0 PS PS PM PB PB PBPSPMPMPBPB表2-4 模糊变量△Kd 的模糊规则表E ECNB NM NS 0 PS PM PB NB PS NS NB NB NB NM PS NM PS NS NB NM NM NS 0 NS 0 NS NM NM NS NS 0 0 0 NS NS NS NS NS 0 PS 0 0 0 0 0 0 0 PM PB NS PS PS PS PS PB PBPBPMPMPMPSPSPB查询模糊控制表得到三个PID 控制参数的修正量即△Kp ，△Ki 和△Kd,则P K ,I K ,D K 参数按如下式计算。

KdKd K Ki Ki K Kp Kp Kp 0D 0I 0∆+=∆+=∆+= 上式中0Kp ,0Ki ,0Kd 是PID 控制器的原始值，一般根据现场调试由经验值设定。

△Kp ，△Ki 和△Kd 为模糊控制器的输出值即PID 的修正量P K ,I K ,D K 为PID 实际控制量。

3 仿真结果使用模糊控制器在Simulink 中构建整个控制系统，如下图所示图3-1自适应模糊PID 控制系统仿真结构图对应的仿真曲线结果如下面各图：图3-2 自适应模糊PID控制系统的响应曲线由上面个图看出性能指标：调节时间t s最大约为180s，超调量σ%=0，稳态误差e ss=0。

4 结论本文介绍了模糊控制的电阻炉的温度控制系统,通过仿真表明,该模糊控制方法可提高系统的稳定性和准确性,并简化了操作过程。

目前,该系统在工业应用的温度控制和试验阶段也已取得取得了较好效果。

5 参考文献[1]潘新民, 王艳芳. 微机控制技术[M].北京:电子工业出版社。

2003. 278-299[2]唐向红，薛恒丽,郑雪峰.MATLAB在电子信息中的应用[M].北京:电子工业出版社,2006年版, 275-291.[3]朱靓.模糊控制系统理论[M].北京:机械工业出版社,2005. 209-211。