智能控制 模糊控制论文
智能控制技术毕业论文【范本模板】

摘要:本文主要介绍了智能控制技术从经典控制理论、现代控制理论发展到今天的智能控制理论的发展过程和主要方法,并介绍了智能控制在工业发展、机械制造、电力电子学研究领域中的应用.关键字:自动化智能控制应用随着信息技术的发展,许多新方法和技术进入工程化、产品化阶段,这对自动控制技术提出犷新的挑战,促进了智能理论在控制技术中的应用,以解决用传统的方法难以解决的复杂系统的控制问题。
一、智能控制的发展过程从经典控制理论、现代控制理论发展到今天的智能控制理论,经历了很长时间.四十年代到五十年代形成了经典控制理论。
经典控制理论中基于传递函数建立起来的如频率特性、根轨迹等图解解析设计方法,对于单输入—单输出系统极为有效,至今仍在广泛地应用。
但传递函数对处于系统内部的变量不便描述,对某些内部变量还不能描述,且忽略了初始条件的影响。
鼓传递函数描述不能包含系统的所有信息。
现代控制理论主要研究具有高性能、高精度的多变量变参数系统的最优控制问题,它对多变量有很强的描述和综合能力,其局限在于必须预先知道被空对象或过程的数学模型.智能控制是在经典和现代控制理论基础上进一步发展和提高的。
智能控制的提出,一方面是实现大规模复杂系统控制的需要;另一方面是现代计算机技术、人工智能和微电子学等学科的高度发展,给智能控制提供了实现的基础。
智能控制提供了一种新的控制方法,基本解决了非线性、大时滞、变结构、无精确数学模型对象的控制问题。
二、智能控制的主要方法通俗地讲,智能控制就是利用有关知识(方法)来控制对象,按一定要求达到预定目的。
智能控制为解决控制领域的难题,摆脱了经典和现代控制理论的困境,开辟了新的途径.智能控制技术的主要方法有模糊控制、基于知识的专家控制、神经网络控制和集成智能控制等,以及常用优化算法有:遗传算法、蚁群算法、免疫算法等。
1、模糊控制模糊控制以模糊集合、模糊语言变量、模糊推理为其理论基础,以先验知识和专家经验作为控制规则。
智能控制技术(模糊控制)

INTELLIGENT CONTROL
随着系统复杂程度的提高,将难以建立系统的精 确数学模型和满足实时控制的要求。 人们希望探索一种除数学模型以外的描述手段和 处理方法。 例如: 骑自行车 水箱水温控制
2011年4月10日
INTELLIGENT CONTROL
模糊控制就是模仿上述人的控制过程,其中包 含了人的控制经验和知识。从这个意义上来说,模 糊控制也是一种智能控制。模糊控制方法既可用于 简单的控制对象,也可用于复杂的过程。 模糊控制是以模糊集合论作为数学基础。 1965年L.A.Zandeh(美国教授)首先提出了模糊集 合的概念。 1974年E.H.Mamdani(英国教授)首先将模糊集合 理论应用于加热器的控制。 典 型 例 子
2011年4月10日
INTELLIGENT CONTROL
二、模糊控制的特点 特点: (1)无需知道被控对象的数学模型 (2)是一种反映人类智慧思维的智能控制 (3)易被人接受 (4)构造容易 (5)鲁棒性好
2011年4月10日
INTELLIGENT CONTROL
第二节
模糊集合论基础 一、模糊集合的概念 二、模糊集合的运算 三、隶属函数的建立 四、模糊关系
2011年4月10日
INTELLIGENT CONTROL
现代控制系统的数学模型难以通过传统的数学工具 来描述。就是说,采用数学工具或计算机仿真技术的传 统控制理论,已无法解决此类系统的控制问题。 从生产实践中可以看到,许多复杂的生产过程难以 实现的目标,可以通过熟练的操作工、技术人员或专家 的操作得到满意的控制效果。 如何有效地将熟练操作工、技术人员或专家的经验 知识和控制理论结合,去解决复杂系统的控制问题,就 是智能控制研究的目标。
基于模糊神经网络和遗传算法的智能控制器

( 北京林业大学 ,北京 1 0 8 ) 0 3 0
摘 要:PD I控制算法简单、鲁棒性强,但其参数整定过程繁琐 ,整定时需要控制对象的精确数学模
型 ,而 且整定 往往 是针 对某一 种具 体工 况进行 的 ,缺乏 自学 习和 自适应 能 力。模 糊神经 网 络则兼 备了模糊逻 辑和神经 网络 的优点 ,具有函数 逼近功 能 ,具有较强 的自适应 、自学习能 力 、容错 能力和泛化 能力 。借助 于遗传算法对 全局 性参数进行优 化设计 ,借助于B 算 法对局 P 部性参数进行优 化 ,将模糊神经网络和遗传算法 引入PD I控制参数的整定过程 , 造出一种基 构 于模糊神经网络和遗传算法的智 ̄; D PI控制器。 关键 词 : PD I控制器 ;模糊神经网络 ;遗传算法
图2 采 用 智 能 PD控 制 器 的位 置 伺 服 系 统 I
NB NM
交 叉 概 率 和变 异 概 率 对 遗 传 算 法 的 收 敛 速 度 有 很 大 影 响 ,如 果 选 择 不 当 ,可 能 会 造 成 算 法 收
敛 过 程 缓 慢 ,甚 至 无 法 收敛 ,也 可 能 会 造 成 早 熟
系统 的过 渡 过 程 变 长 ,甚 至 出 现 振 荡 ;比例 因 子 选择 较 大 时 , 系统 的超 调 量减 小 ,比例 因子越 大 , 系统 的超 调量 就 越 小 ,但 系统 的 响 应速 度 会变 慢 ; 初 始 连 接 权 系数 选 的 较 大 时 ,可 以 减小 系统 的静
中图分类号 :T 3 H9 文献标识码 :A 文章编号 :1 0-0 ( 0 ) ( -0 0 - 3 9 14 21 5 下) 0 7 0 0 3 1
D i1 .9 9 Jis . o9 0 .O 1 5 下 ) o o : 3 6/ . n 1 o - 14 2 l .( .3 0 s 3
(2015大学论文)模糊技术在plc控制中的应用

第28卷第4期2011年4月机 电 工 程Journa l ofM echanica l&E lectr i ca l Eng i neeringV o.l 28N o .4A pr .2011收稿日期:2010-11-04基金项目:国家自然科学基金资助项目(50805042);浙江省自然科学基金资助项目(Y 10808055)作者简介:胡小平(1970-),女,浙江温州人,博士,教授,硕士生导师,主要从事企业信息集成、协同设计和知识工程方面的研究.E-m ai:l x i aop -i ng .hu @hdu .edu .cn模糊技术在PLC 控制中的应用*胡小平,朱 朋,纪华伟(杭州电子科技大学机械工程学院,浙江杭州310018)摘要:针对控制系统装置的对象往往出现大时滞、非线性和难以建立精确数学模型等问题,提出将先进的模糊控制技术引入传统的自动化装置之中。
模糊控制具有鲁棒性强等特点,可以使外界干扰和参数变化跳动对控制效果的影响大大减弱。
从工程角度出发,采用西门子PLC 常规输入/输出模块组成模糊控制器的核心,提出了相应可行的模糊控制算法,并采用了在线线性查询方式和模块化编程。
研究结果表明:在珩磨控制系统模型应用中,该模糊控制方法稳态误差小、响应速度快。
关键词:模糊控制;可编程控制器;在线线性查询中图分类号:TH39;TP271+.4 文献标志码:A文章编号:1001-4551(2011)04-0440-04Application of fuzzy technology i n the PLC controlHU X iao -pi ng ,ZHU P eng ,JIH ua -wei(Co llege ofM echan ica lEng i n eeri n g ,H angzhou D i a nziUniversity ,H angzhou 310018,Ch i n a)Ab stract :A i m ing at t he ob j ectsw hich often have severe delays ,are nonli nea r and d ifficu lt to establis h accurate m a t he m aticalm ode ls i n con -tro l syste m,the fuzzy control techno l ogy w as i ntroduced and appli ed i nto trad iti onal auto m anua l dev i ces .T he fuzzy contro l is robust ,and itcan greatl y reduce t he effect o f outsi de i nterference and beating para m eters .F ro m an eng i neer i ng view ,t he conventi onal i nput/output mod -ules o f S i em ens PLC w ere used to m ake up the fuzzy contro ll e r p s co re ,a co rresponding feasi ble f uzzy contro l algorith m was presented and t he onli ne m ethods o f li near i nquery and modu lar prog ra mm i ng were used .The results i nd i cate t hat e rror i s s ma ll and the response i s fast in ho -ni ng contro l sy stem m ode,l wh i ch i s used th i s contro lm ethod .K ey w ords :fuzzy contro;l progra mmable l og ic contro ller(PLC);onli ne li near i nquery0 引 言模糊控制是指在控制方法上应用模糊集合论、模糊语言变量和模糊逻辑推理,通过模拟人脑思维,对一些无法建立数学模型的过程进行控制的一种智能控制技术[1]。
智能控制论文

智能控制论文摘要:基于智能控制和常规控制的本质区别和内在联系,对智能控制的概念进行了研究,同时介绍了智能控制的学科基础和主要分支,并且总结了智能控制的基本分析方法,最后指出了智能控制的实现中存在的一些问题。
关键词智能控制,人工控制,控制论1 引言自1971年傅京孙教授提出“智能控制”概念以来,智能控制已经从二元论(人工智能和控制论)发展到四元论(人工智能、模糊集理论、运筹学和控制论),在取得丰硕研究和应用成果的同时,智能控制理论也得到不断的发展和完善。
智能控制是多学科交叉的学科,它的发展得益于人工智能、认知科学、模糊集理论和生物控制论等许多学科的发展,同时也促进了相关学科的发展。
智能控制也是发展较快的新兴学科,尽管其理论体系还远没有经典控制理论那样成熟和完善,但智能控制理论和应用研究所取得的成果显示出其旺盛的生命力,受到相关研究和工程技术人员的关注。
随着科学技术的发展,智能控制的应用领域将不断拓展,理论和技术也必将得到不断的发展和完善。
2 智能控制的概念智能控制的定义一: 智能控制是由智能机器自主地实现其目标的过程.而智能机器则定义为,在结构化或非结构化的,熟悉的或陌生的环境中,自主地或与人交互地执行人类规定的任务的一种机器.定义二: K.J.奥斯托罗姆则认为,把人类具有的直觉推理和试凑法等智能加以形式化或机器模拟,并用于控制系统的分析与设计中,以期在一定程度上实现控制系统的智能化定义三: 智能控制是一类无需人的干预就能够自主地驱动智能机器实现其目标的自动控制,也是用计算机模拟人类智能的一个重要领域.,这就是智能控制.他还认为自调节控制,自适应控制就是智能控制的低级体现.定义四: 智能控制实际只是研究与模拟人类智能活动及其控制与信息传递过程的规律,研制具有仿人智能的工程控制与信息处理系统的一个新兴分支学科。
3 智能控制系统的类型1)集成或者(复合)混合控制几种方法和机制往往结合在一起,用于一个实际的智能控制系统或装置,从而建立起混合或集成的智能控制系统.2)分级递阶控制系统分级递阶智能控制是在自适应控制和自组织控制基础上,由美国普渡大学Saridis提出的智能控制理论.分级递阶智能控制(Hierarchical Intelligent Control)主要由三个控制级组成,按智能控制的高低分为组织级,协调级,执行级,并且这三级遵循"伴随智能递降精度递增"原则。
本科大作业模糊PID温控

模糊PID温度控制系统摘要温度控制在工业控制中一直是富有新意的课题,对十不同的控制对象,有着不同的控制方式和模式。
温度系统惯性大、滞后现象严重,难以建立精确的数学模型,给控制过程带来很大难题。
本文以电锅炉为研究对象,研究一种最佳的控制方案,以达到系统稳定、调节时间短目‘超调量小的性能指标。
本文对电锅炉可采用的控制方案进行了深入研究,首选的研究方案是PID控制。
温度PID控制器的原理,是将温度偏差的比例、积分和微分通过线性组合构成控制量,对被控对象进行控制,PID控制的重点是参数的调节。
第二个研究方案是模糊控制,研究了模糊控制的机理,确定了电锅炉模糊控制器的结构。
通过对电锅炉温升特点的分析,建立了模糊控制规则表。
借助matlab中的Simulink和 Fuzzy工具箱,对电锅炉PID控制系统和模糊控制系统进行仿真分析。
结果表明当采用PID算法时,系统的超调量与调节时间,不能同时满足技术要求。
当采用模糊控制时,超调量与调节时间虽然同时满足技术要求,但系统出现了稳定误差。
因此本文将模糊控制的智能性与PID控制的通用性、可靠性相互结合,设计了一种参数自整定模糊PID控制器,采用模糊推理的方法实现PID参数Kp 、Ki和Kd的在线整定。
经仿真研究,参数自整定模糊PID控制效果达到了电锅炉温度控制系统的性能指标,是一种较为理想的智能性控制方案。
关键词温度控制;模糊PID控制;参数整定;仿真Abstract第一章绪论1.1 选题背景及其意义在工业生产过程中,控制对象各种各样,温度是生产过程和科学实验中普遍而且重要的物理参数之一。
在生产过程中,为了高效地进行生产,必须对它的主要参数,如温度、压力、流量等进行有效的控制。
温度控制在生产过程中占有相当大的比例,其关键在于测温和控温两方面。
温度测量是温度控制的基础,技术已经比较成熟。
由于控制对象越来越复杂,在温度控制方面,还存在着许多问题。
如何更好地提高控制性能,满足不同系统的控制要求,是目前科学研究领域的一个重要课题。
智能控制论文1500
智能控制论文15001.引言智能控制是自动控制发展的高级阶段,是人工智能、控制论、信息论、系统论、仿生学、进化计算和计算机等多种学科的高度综合与集成,是一门新兴的边缘交叉学科。
智能控制是当今国内、外自动化学科中的一个十分活跃和具有挑战性的领域,代表着当今科学和技术发展的最新方向之一。
它不仅包含了自动控制、人工智能、系统理论和计算机科学的内容,而且还从生物学等学科汲取丰富的营养,正在成为自动化领域中最兴旺和发展最迅速的一个分支学科。
2.智能控制产生的背景从控制理论学科发展的历程来看,该学科的发展经历了三个主要阶段。
第一阶段为20世纪40—60年代的“经典控制理论”时期,经典控制理论以反馈理论为基础,是一种单回路线性控制理论。
主要采用传递函数、频率特性、根轨迹为基础的频率分析方法。
主要研究单输入一单输出、线性定长系统的分析和设计。
第二阶段为20世纪60—70年代的“现代控制理论”时期,现代控制理论主要研究具有高性能、高精度的多变量参数系统的最优控制问题。
采用的方法包括状态空间法、Bellman动态规划方法,Kalman滤波理论和Pontryagin极大值原理等。
现代控制理论可以解决多输入多输出问题,系统可以是线性定长的,也可以是非线性时变的。
第三阶段为20世纪70年代至今的“大系统理论”和“智能控制理论”时期。
由于现代控制理论过多地依赖对象的数学模型,其控制算法较为理想化,设计方法非常数字化,因此在面对难以用数学模型描述或者具有时变、非线性、不确定特性的复杂系统时,现代控制系统也显得无能为力。
为了提高控制系统的品质和寻优能力,控制领域的研究人员开始考虑把人工智能技术用于控制系统。
近年来,控制领域的研究人员把传统的控制理论与模糊逻辑、神经网络、遗传算法等智能技术相结合,充分利用人的经验知识对复杂系统进行控制,逐渐形成了智能控制这一新兴学科。
3.智能控制的基本概念和特点传统的控制方法建立在被控对象的精确数学模型之上,智能控制是针对系统的复杂性、非线性、不确定性等提出来的。
模糊控制毕业论文
模糊控制考核论文姓名:郑鑫学号:1409814011 班级:149641 题目:模糊控制的理论与发展概述摘要模糊控制理论是以模糊数学为基础,用语言规则表示方法和先进的计算机技术,由模糊推理进行决策的一种高级控制策。
模糊控制作为以模糊集合论、模糊语言变量及模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制,它已成为目前实现智能控制的一种重要而又有效的形式尤其是模糊控制和神经网络、遗传算法及混沌理论等新学科的融合,正在显示出其巨大的应用潜力。
实质上模糊控制是一种非线性控制,从属于智能控制的范畴。
模糊控制的一大特点是既具有系统化的理论,又有着大量实际应用背景。
本文简单介绍了模糊控制的概念及应用,详细介绍了模糊控制器的设计,其中包含模糊控制系统的原理、模糊控制器的分类及其设计元素。
关键词:模糊控制;模糊控制器;现状及展望Abstract Fuzzy control theory is based on fuzzy mathematics, using language rule representation and advanced computer technology, it is a high-level control strategy which can make decision by the fuzzy reasoning. Fuzzy control is a computer numerical contro which based fuzzy set theory, fuzzy linguistic variables and fuzzy logic, it has become the effective form of intelligent control especially in the form of fuzzy control and neural networks, genetic algorithms and chaos theory and other new integration of disciplines, which is showing its great potential. Fuzzy control is essentially a nonlinear control, and subordinates intelligent control areas. A major feature of fuzzy control is both a systematic theory and a large number of the application background.This article introduces simply the concept and application of fuzzy control and introduces detailly the design of the fuzzy controller. It contains the principles of fuzzy control system, the classification of fuzzy controller and its design elements.Key words: Fuzzy Control; Fuzzy Controller; Status and Prospects.引言传统的常规PID控制方式是根据被控制对象的数学模型建立,虽然它的控制精度可以很高,但对于多变量且具有强耦合性的时变系统表现出很大的误差。
智能控制应用论文
基于自适应模糊PID控制系统MATLAB仿真摘要: 在分析自适应模糊控制及PID参数变化对系统性能影响的基础上, 提出在动态过程中对PID参数进行整定。
MATLAB仿真研究表明, 控制质量得到了提高。
关键词: 自适应; 模糊PID 控制;MATLAB ; 仿真simulation of MATLAB based on the self - adaptive fuzzy PID control systemAbstract : Based on the analysis of self - adaptive fuzzy control and the influence of PID control parameterchanges , the rules of fuzzy adjustment of PID parameters in a dynamic process are put forward. The simulation of MATLAB research indicates that this method can make control quality improved.Key words : self - adaption ; fuzzy PID control ; MATLAB ; simulation1 引言一般模糊控制系统通常采用二维模糊控制结构,这种结构能够确保系统的简单性和快速性。
这类控制系统的输入语言变量为系统的误差e和误差变化ec。
因此,这种控制器具有类似于常规PD控制器的功能和良好的动态特性。
然而,控制器的静态误差不能消除。
为了改善静态性能,加入一个模糊积分单元,形成PID模糊控制。
PID 控制是最早发展起来的控制策略之一,由于其算法简单、鲁棒性好和可靠性高,被广泛应用于工业过程控制,尤其适用于可建立精确数学模型的确定性控制系统。
长期以来,人们一直在寻求PID 控制器参数的自动整定技术,以适应复杂的工况和高指标的控制要求。
智能控制论文【范本模板】
自动化121刘万方12423016摘要:以介绍机器人控制技术的发展及机器人智能控制的现状为基础,叙述了模糊控制和人工神经网络控制在机器人中智能控制的方法。
讨论了机器人智能控制中的模糊控制和变结构控制,神经网络控制和变结构控制,以及模糊控制和神经网络控制等几种智能控制技术的融合。
并对模糊控制和神经网络控制等方法中的局限性作出了说明。
关键词:机器人;智能控制;模糊控制;人工神经网络Abstract: to introduce the development of robot control technology and intelligent control of robot based on the status, the fuzzy control and neural network control in robot intelligent control methods were discussed。
The intelligent control of variable structure control and fuzzy control,neural network control and variable structure control, fuzzy control and neural network control of intelligent control technology integration. And the fuzzy control and neural network control method limitations make the description。
Key words:robot;intelligent control;fuzzy control; artificial neural network1 机器人智能控制技术的发展从机器人诞生到20 世纪80 年代初,机器人技术经历了一个长期缓慢的发展过程. 到了20 世纪90 年代,随着计算机技术、微电子技术、网络技术等的快速发展,机器人技术也得到了飞速发展.智能机器人的研究是目前机器人研究中的热门课题. 作为一门新兴学科,它融合了神经生理学、心理学、运筹学、控制论和计算机技术等多学科思想和技术成果. 智能控制的研究主要体现在对基于知识系统、模糊逻辑和人工神经网络的研究. 智能机器人可以在非预先规定的环境中自行解决问题。
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华北电力大学科技学院智能控制论文模糊控制的概述及模糊控制的应用姓名:班级:学号:日期:模糊控制的概述及模糊控制在污水处理中的应用摘要:模糊控制技术对工业自动化的进程有着极大地推动作用,本文简要讲述了模糊控制的定义、特点、原理和应用,简介模糊控制在污水处理中的应用。
并讲诉了模糊控制的发展。
关键词:模糊控制;污水处理。
An overview of the fuzzy control and fuzzy control in application ofwastewater treatmentAbstract:Fuzzy control of industrial process automation has greatly promoted the role, the paper briefly describes the definition of fuzzy control, characteristics, principles and applications, Introduction to fuzzy control in wastewater treatment applications. And complaints about the development of fuzzy control.Keywords: fuzzy control; sewage treatment.1 引言传统的自动控制控制器的综合设计都要建立在被控对象准确的数学模型(即传递函数模型或状态空间模型)的基础上,但是在实际中,很多系统的影响因素很多,油气混合过程、缸内燃烧过程等) ,很难找出精确的数学模型。
这种情况下,模糊控制的诞生就显得意义重大。
因为模糊控制不用建立数学模型不需要预先知道过程精确的数学模型。
2 概述刘金琨在《智能控制》教材里提到模糊控制的定义和特点:2.1定义:从广义上,可将模糊控制定义为:“以模糊集合理论、模糊语言变量及模糊推理为基础的一类控制方法”,或定义为:“采用模糊集合理论和模糊逻辑,并同传统的控制理论相结合,模拟人的思维方式,对难以建立数学模型的对象实施所谓一种控制方法”。
[1]2.2模糊控制的特点(1)模糊控制不需要被控对象的数学模型。
模糊控制是以人对被控对象的控制经验为依据而设计的控制器,故无须知道被控对象的数学模型。
(2)模糊控制是反映人类智慧的智能控制方法。
模糊控制采用人类思维中的模糊量,如“高”,“中”、“低”、“大”、“小”等,空置量由模糊推理导出。
这些模糊量是人类智能活动的体现。
(3)模糊控制已被人们接受。
模糊控制的核心是控制规则,模糊规则是用语言来表示的。
(4)构造容易。
模糊控制规则易于软件实现。
(5)鲁棒性和适应性好。
2.3模糊控制的原理程武山编著的《智能控制理论与应用》介绍了模糊控制的原理:模糊控制是以模糊集理论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种智能控制方法,它是从行为上模仿人的模糊推理和决策过程的一种智能控制方法。
该方法首先将操作人员或专家经验编成模糊规则,[2]然后将来自传感器的实时信号模糊化,将模糊化后的信号作为模糊规则的输入,完成模糊推理,将推理后得到的输出量加到执行器上。
2.4模糊控制器模糊控制器一般由模糊化、模糊知识库、模糊推理机和去模糊4部分组成。
输入变量为误差e和误差变化率ec,输出变量为实际系统所需要的变量,其控制原理是:首先将实际测得的精确量e和ec通过模糊化变换成模糊量,再根据由大量实验数据和专家经验得出的模糊知识库把模糊输入量进行模糊推理得到相应的模糊控制量,经模糊判决将模糊控制量转化为精确控制量输出,从而实现对控制量的控制。
模糊控制器(Fuzzy Controller—FC)也称为模糊逻辑控制器(Fuzzy Logic Controller—FLC),由于所采用的模糊控制规则是由模糊理论中模糊条件语句来描述的,因此模糊控制器是一种语言型控制器,故也称为模糊语言控制器(Fuzzy Language Controller—FLC)。
在确定性控制系统中,根据输入变量和输出变量的个数,可分为单变量控制系统和多变量控制系统。
在模糊控制系统中也可类似地划分为单变量模糊控制和多变量模糊控制。
刘金琨在《智能控制》里介绍模糊控制的结构:(1)单变量模糊控制器在单变量模糊控制器(Single Variable Fuzzy Controller—SVFC)中,将其输入变量的个数定义为模糊控制的维数。
a、一维模糊控制器一维模糊控制器的输入变量往往选择为受控量和输入给定的偏差量E。
由于仅仅采用偏差值,很难反映过程的动态特性品质,因此,所能获得的系统动态性能是不能令人满意的。
这种一维模糊控制器往往被用于一阶被控对象。
b、二维模糊控制器二维模糊控制器的两个输入变量基本上都选用受控变量和输入给定的偏差E和偏差变化EC,由于它们能够较严格地反映受控过程中输出变量的动态特性,因此,在控制效果上要比一维控制器好得多,也是目前采用较广泛的一类模糊控制器。
C、三维模糊控制器三维模糊控制器的三个输入变量分别为系统偏差量E、偏差变化量EC和偏差变化的变化率ECC。
由于这些模糊控制器结构较复杂,推理运算时间长,因此除非对动态特性的要求特别高的场合,一般较少选用三维模糊控制器。
(2 )多变量模糊控制器一个多变量模糊控制器(Multiple Variable Fuzzy Controller)系统所采用的模糊控制器,具有多变量结构,称之为多变量模糊控制器。
要直接设计一个多变量模糊控制器是相当困难的,可利用模糊控制器本身的解耦特点,通过模糊关系方程求解,在控制器结构上实现解耦,即将一个多输入-多输出(MIMO)的模糊控制器,分解成若干个多输入-单输出(MISO)的模糊控制器,这样可采用单变量模控制器方法设计。
3 模糊控制在污水处理中的应用模糊控制作为智能领域中最具有实际意义的一种控制方法,已经渗入到工业控制领域、家用电器自动化领域和玩具等多个行业。
例如:模糊电视机、模糊空调、用模糊控制控制室温、洗衣机、用模糊控制处理污水等。
左堃在《基于模糊推理的智能控制器及其应用》中介绍了模糊控制的基本思想、模糊控制器的基本结构,主要介绍了模糊控制器在全自动洗衣机中的应用。
[3]该文章详细的介绍了洗衣机的构成,洗衣机模糊控制的规则,对污渍的处理进行了一个详细的介绍,让我们明白了模糊控制在洗衣机中的应用过程和实现污水处理的原理。
王先路、谢源等在2002年自动化与仪器发表的《模糊控制在污水处理中的应用》中在高纯氧活性淤泥法中采用模糊控制对出水悬浮物进行预测和控制的动态活性淤泥法模糊控制。
这种方法,既能防止能量浪费,又能避免DO(溶解氧浓度)不足,以溶解氧作为SBR(序批式活性污泥)法模糊控制对象,[4]可以准确地反映污水水质的变化,合理控制曝气量,节省运行费用。
陈金红、白瑞祥2009年4月在《模糊控制在工业污水处理过程中的应用》中设计了一种模糊控制方法,介绍了模糊控制器的设计,并对此方案进行了Maflab仿真实验,实践表明,该方案能满足污水处理过程中对CAST池含氧量的控制要求,[5]并具有良好的实时性和准确性。
白敏丹、韩红桂、乔俊飞2009年在《基于遗传算法的污水处理模糊控制》中运用遗传算法结合模糊控制的方法设计出传算法优化模糊控制器用于污水处理溶解氧的控制,并进行计算机仿真,其实验结果表明该算法能够快速、准确地达到期望的要求。
[6]陆绮荣、黄福彦、韩东升2010年在《DCS 模糊控制的污水处理系统研究》中运用DCS(化学需氧量)的SBR污水处理模糊控制系统,能方便、快捷地完成工业及生活污水处理。
[7]该系统通过在线检测COD的浓度值来调节曝气量,以保证出水质量,节省运行费用。
王丽娟、张建锋、王斌2009年在《活性污泥水处理模糊控制系统设计》中利用状态反馈方法改善系统的动态性能,面向系统系统设计并实现了一个基于修正因子自寻优的系统模糊控制器。
通过仿真,结果表明,和普通的模糊控制器相比,该模糊控制器能够根据被控对象自动调整模糊控制规则,[8]加快活性污泥水处理系统溶氧浓度响应速度,减小调节时间,同时减小超调量,满足控制要求。
戴倩、侯燕洪、刘俊杰、王大为、任超2011年在《模糊控制在SBR 污水处理中的应用》中通过对溶解氧的模糊控制,将模糊控制器与PLC相结合,设计出SBR法的模糊控制污水处理系统在经过初步测试与应用中运行良好,[9]并用实践证明采用该系统后不仅满足了污水处理工艺要求,而且污水中COD值比传统的PID控制下的处理效果更加良好,同时降低了操作人员工作强度。
衷卫声、沈淑鸿、王文海2011年在《溶解氧模糊控制器的FPGA 设计与实现》中,根据污水处理过程中溶解氧浓度控制和模糊控制的相关原理,设计并实现了基于FPGA的溶解氧模糊控制器,结合FPGA实时性强和稳定性高的特点,使用VHDL语言,运用查表法的思想,并利用Matlab模糊控制工具箱计算出溶解氧模糊控制表。
[10]仿真结果表明,该模糊控制器能够实现对溶解氧浓度的实时控制。
王荣谱、张根宝、王凌燕在2009年《造纸厂污水处理控制系统的设计与实现》[11]中提出了一种基于模糊PID的控制方法,完成了溶解氧自适应模糊PID控制系统的设计。
通过实验,表明该控制系统弥补了常规PID和单纯模糊控制系统的不足,获得了更好的控制效果。
赵金宪、张志强在2011年《模糊自适应PID 控制在污水处理溶解氧控制中的应用》中针对污水处理的控制系统的非线性、大惯性、时变和难以建立精确模型等难点。
提出将模糊控制的强鲁棒性和传统PID 控制的优稳态特性相结合的思路,设计了模糊自适应PID 控制模型。
[12]采用自适应模糊PID控制,通过MATLAB 仿真结果表明,污水中溶解氧控制系统的响应速度加快,超调量减小,具有更好的控制效果,更强的鲁棒性和抗干扰性。
李国厚、张伟、陈艳峰在《模糊控制在金矿选厂污水处理中的应用》中采用基于PLC的模糊控制器对金矿选厂污水处理系统进行改造,根据模糊控制的思想和结合PLC控制的优点,设计出相应的模糊控制器,应用模糊控制方法对污水进行处理,并取得了较好的效果。
[13]实验表明:污水经处理后可以大幅度减少药剂消耗量,显著降低了系统的运行费用,而且尾矿库溢流水经过处理后,外观清澈透明,远远低于污水综合排放标准GB8978-1996一级标准。
F.J. Fernandez a, A. Seco b, J. Ferrer ,.A. Rodrigo.在《Use ofneurofuzzy networks to improve wastewater flow-rate forecasting.》中用模糊控制结合神经网络算法来应用于污水处理。