复合模糊控制策略及应用
交通信号控制中的模糊控制应用
交通信号控制中的模糊控制应用在现代城市交通管理中，交通信号控制是优化交通流量、提高道路通行效率和保障交通安全的关键手段。
传统的交通信号控制方法往往基于固定的时间间隔或简单的逻辑判断，难以适应复杂多变的交通状况。
随着控制理论和技术的不断发展，模糊控制作为一种智能控制方法，在交通信号控制领域展现出了显著的优势和潜力。
模糊控制的基本原理是基于模糊集合理论和模糊逻辑推理，它能够处理和描述那些具有不确定性、模糊性和不精确性的信息和问题。
在交通信号控制中，交通流量、车辆速度、排队长度等参数都具有一定的不确定性和模糊性，例如“交通拥堵”、“车辆较多”等概念难以用精确的数值来定义，而模糊控制正好能够有效地应对这些模糊性。
模糊控制在交通信号控制中的应用主要包括以下几个方面：首先是交通流量的模糊感知。
通过安装在道路上的传感器，获取交通流量、车速等信息。
然而，这些传感器采集到的数据往往存在噪声和误差，并且交通状况本身也是动态变化的。
利用模糊控制的方法，可以对这些不精确的数据进行模糊化处理，将其转化为模糊语言变量，如“小流量”、“中流量”、“大流量”等，从而更准确地反映交通状况的本质特征。
其次是信号配时的模糊决策。
传统的信号配时方法通常基于固定的周期和绿信比，无法根据实时交通状况进行灵活调整。
而模糊控制可以根据模糊感知到的交通流量、车辆速度等信息，通过模糊推理规则，制定出灵活的信号配时方案。
例如，当交通流量较大且车辆速度较慢时，延长绿灯时间；当交通流量较小且车辆速度较快时，适当缩短绿灯时间。
再者是多相位交通信号的模糊协调控制。
在复杂的路口，往往存在多个相位的交通信号。
模糊控制可以综合考虑各个相位的交通需求，实现相位之间的协调控制，减少冲突和延误。
例如，对于相邻的路口，可以根据上游路口的交通状况，提前调整下游路口的信号配时，实现交通流的平稳过渡。
在实际应用中，模糊控制的实现需要建立合适的模糊控制器。
模糊控制器的设计包括输入变量的选择、模糊化方法的确定、模糊规则库的建立、模糊推理算法的选择以及输出变量的解模糊化等步骤。
模糊控制理论及工程应用
模糊控制理论及工程应用模糊控制理论是一种能够处理非线性和模糊问题的控制方法。
它通过建立模糊规则和使用模糊推理来实现对系统的控制。
本文将介绍模糊控制理论的基本原理，以及其在工程应用中的重要性。
一、模糊控制理论的基本原理模糊控制理论是由扬·托东（Lotfi Zadeh）于1965年提出的。
其基本原理是通过建立模糊规则，对系统的输入和输出进行模糊化处理，然后利用模糊推理来确定系统的控制策略。
模糊规则是一种类似于“如果...那么...”的表达式，用于描述输入和输出之间的关系。
模糊推理则是模糊控制系统的核心，它通过将模糊规则应用于模糊化的输入和输出，来确定控制的动作。
二、模糊控制理论的工程应用模糊控制理论在工程应用中具有广泛的应用价值。
下面将分别介绍其在机械控制和电力系统控制中的应用。
1. 机械控制模糊控制理论在机械控制领域有着重要的应用。
其优势在于能处理非线性和模糊问题，使得控制系统更加鲁棒和稳定。
例如，在机器人控制中，模糊控制可实现对复杂环境的适应性和灵活性控制，使机器人能够自主感知和决策。
此外，模糊控制还可以应用于精密仪器的控制，通过建立模糊规则和模糊推理，实现对仪器位置和姿态的精确控制。
2. 电力系统控制模糊控制理论在电力系统控制领域也有着重要的应用。
电力系统是一个复杂的非线性系统，模糊控制通过建立模糊规则和模糊推理，可以实现对电力系统的稳定性和性能进行优化。
例如，在电力系统调度中，模糊控制可以根据不同的负荷需求和发电能力，实现对发电机组的出力控制，保持电力系统的稳定运行。
此外，模糊控制还可以应用于电力系统中的故障诊断和故障恢复，通过模糊推理，快速准确地定位和修复故障。
三、总结模糊控制理论是一种处理非线性和模糊问题的有效方法。
其基本原理是通过建立模糊规则和使用模糊推理来实现对系统的控制。
模糊控制理论在机械控制和电力系统控制等工程领域有着广泛的应用。
它能够提高控制系统的鲁棒性和稳定性，并且能够适应复杂的环境和变化，具有良好的控制效果。
模糊控制及其应用
ua* u*p
）作为控制量。
2
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b．取中位数法
选取求出模糊子集的隶属函数曲线和横坐标所围成区域的面积
垂直于横坐标平分为两部分，则横坐标的数，作为清晰化的结果，
这种方法比较充分地利用了模糊子集提供的信息，但计算要比方
法a麻烦。
n
c．加权平均判决法
kiui
这种方法是仿照普通加权法的计算公式
人对误差、误差变化率、误差变化率的变化的敏 感性是有差异的，一般说敏感程度因人而异，而且 对三项参数的敏感程度也是呈递减趋势。
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通常将模糊控制器的输入变量的个数称为模糊控制的 维数。一、二、三维模糊控制器的结构分类如图3 （a）、（b）、（c）所示。
E 模糊控制器 C
（a）一维模糊控制器
“若A则B，C”（即if A then B, C）
例句：“若水温已到，则停止加热水、停止加冷水”。
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f ． “ 若 A1 则 B1 或 A2 则 B2” （ if A1 then B1 or if A2 then B2）
例句：“若水温偏高则加大冷水流量，或若 水温偏低则加大热水流量”这条语句还可表 示为
控制规则设计是设计模糊控制器的关键，一般包 括三部分设计内容：选择描述输入输出变量的词集、 定义各模糊变量的模糊子集及建立模糊控制器的控 制规则。 ①选择描述输入和输出变量的语言值名称的词集
模糊控制器的控制规则表现为一组模糊条件语句， 在条件语句中描述输入输出变量状态的一些词汇如 正大、正中、正小、负小、负中、负大的集合，称 为这些变量语言值名称的词集。
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上述分析表明：隶属函数曲线形状 较尖的模糊子集其分辨率较高，控制 灵敏度也较高；相反，隶属函数曲线 形状较缓的，控制特性也较平缓，系 统稳定性较好。因此，在选择模糊变 量的模糊集的隶属函数时，在误差较 大的区域采用低分辨率的模糊集，在 误差较小的区域采用高分辨率的模糊 集，当误差接近于零时选用高分产率 的模糊集。
模糊 pid控制策略
模糊 pid控制策略
模糊PID控制策略是将模糊控制和PID控制结合起来的一种
控制策略。
它利用模糊控制的模糊推理能力来对PID控制器
的参数进行调节，以提高控制系统的性能。
在传统的PID控制策略中，控制器的参数需要通过实验或调
整来获得最佳的控制效果。
而模糊PID控制策略则借助于模
糊推理的思想，通过模糊控制器自动调整PID控制器的参数，使得控制系统能够适应不同的工况和系统变化。
具体而言，模糊PID控制策略包括以下步骤：
1. 设计模糊控制器：根据控制系统的输入和输出变量的模糊集合，设计模糊控制器的模糊规则库。
2. 模糊推理：根据当前的输入变量值，利用模糊控制器的模糊规则库进行模糊推理，得到输出变量的模糊集合。
3. 解模糊：通过对输出变量的模糊集合进行解模糊操作，得到具体的输出变量值。
4. 参数调整：根据解模糊得到的输出变量值，调整PID控制
器的参数。
5. 反馈控制：将调整后的PID控制器作为反馈控制器，进行
控制系统的实时控制。
通过模糊PID控制策略，可以在一定程度上克服传统PID控制策略中参数调整的困难，提高控制系统的性能和鲁棒性。
然而，模糊PID控制策略也存在一定的复杂性和计算量较大的问题，需要根据实际情况进行权衡和应用。
《2024年模糊控制工程应用若干问题研究》范文
《模糊控制工程应用若干问题研究》篇一一、引言随着科技的不断发展，模糊控制作为智能控制的重要分支，已经得到了广泛的关注和应用。
模糊控制利用模糊逻辑、模糊集合、模糊推理等理论，处理复杂的非线性、时变和不确定性的系统问题，使得系统在各种环境下都能够保持良好的稳定性和适应性。
然而，在实际的工程应用中，模糊控制仍然面临许多问题和挑战。
本文旨在就这些问题的研究和解决展开深入探讨。
二、模糊控制在工程应用中的重要性在众多领域中，模糊控制技术发挥着重要作用。
特别是在工业控制、电力系统、医疗设备等领域，其精确度、适应性和鲁棒性优势显著。
尤其在面对复杂的非线性、时变和不确定性的系统问题时，模糊控制技术能够有效地解决这些问题。
三、模糊控制工程应用中的若干问题（一）模型建立问题在模糊控制中，模型的建立是关键的一步。
然而，由于实际系统的复杂性，往往难以建立一个精确的数学模型。
这导致模糊控制的性能受到一定影响。
因此，如何建立更准确的模型是模糊控制工程应用中的一个重要问题。
（二）规则库的制定问题模糊控制的规则库是决定其性能的关键因素之一。
然而，在实际应用中，规则库的制定往往依赖于专家的经验和知识，这导致规则库的制定具有一定的主观性和不确定性。
因此，如何制定更科学、更合理的规则库是另一个重要的问题。
（三）实时性问题在实时控制系统中，对处理速度的要求非常高。
然而，由于模糊控制的复杂性，其处理速度往往难以满足实时性的要求。
因此，如何提高模糊控制的实时性是另一个需要解决的问题。
四、解决策略及研究进展（一）模型建立问题的解决策略针对模型建立问题，研究人员提出了多种解决方案。
如利用神经网络、遗传算法等智能算法进行模型优化；或者利用多模型切换技术，根据不同的工况和需求，选择合适的模型进行控制。
这些方法都在一定程度上提高了模糊控制的性能。
（二）规则库制定问题的解决策略对于规则库的制定问题，研究人员尝试从数据驱动的角度出发，利用机器学习等技术自动生成或优化规则库。
自动化控制系统中的模糊控制方法与调参技巧
自动化控制系统中的模糊控制方法与调参技巧自动化控制系统中的模糊控制方法是一种基于模糊逻辑的控制策略，可以处理系统模型复杂、不确定性强的问题。
模糊控制方法通过将模糊逻辑应用于控制器设计中，能够有效地应对实际系统中的各种非线性、时变和不确定性因素，提高控制系统的鲁棒性和自适应能力。
在模糊控制系统中，模糊逻辑通过将模糊的自然语言规则转化为数学形式，对系统的输入和输出进行模糊化处理，从而实现对系统的自动控制。
模糊控制方法主要包括模糊推理、模糊建模和模糊控制器设计三个主要步骤。
首先，模糊推理是模糊控制方法的核心，它根据一组模糊规则对输入变量进行模糊推理，从而确定最终的控制策略。
在模糊推理中，需要定义一组模糊规则，每个模糊规则都由若干个模糊集和若干个模糊关系所组成。
通过对输入变量的模糊化处理和模糊规则的匹配，可以得到控制器的输出。
其次，模糊建模是模糊控制方法的前提，它是将实际系统映射为模糊控制系统的关键步骤。
模糊建模可以通过实验数据、专家知识或模型等方式获得系统的输入输出数据，然后利用聚类和拟合等方法建立系统的模糊模型。
模糊建模的目的是找到系统的内在规律和数学模型，以便后续的模糊控制器设计和参数调优。
最后，模糊控制器设计是模糊控制方法的具体实现，它根据模糊推理和模糊建模的结果，确定模糊控制器的结构和参数。
模糊控制器的结构包括输入变量的模糊集合和输出变量的模糊集合，参数则决定了模糊控制器的具体行为。
参数调优是模糊控制器设计的关键环节，通过合理地设置参数，可以使模糊控制器在实际系统中具有良好的控制性能和鲁棒性。
为了获得较好的控制性能，模糊控制系统中的调参技巧是必不可少的。
调参技巧通常包括以下几个方面：首先，选取适当的输入变量和输出变量，并对其进行模糊化处理。
输入变量和输出变量的选择应考虑到系统的特性和控制目标，而模糊化处理的方法则可以采用三角函数、梯形函数等常用的模糊集合类型。
其次，确定模糊规则的数量和形式。
模糊规则的数量和形式直接影响到模糊控制系统的稳定性和鲁棒性。
模糊PID复合控制在异丙醇精馏过程中的应用
根 据模 糊 ＰＤ 复合 控 制 思 想 ， 合 中控 员 实 Ｉ 结 际操 作 经 验 ， 计 了提 馏 段温 度 模 糊 ＰＤ 复合 串 设 Ｉ 级 控制 系 统 （ １ ， 调 节 器 采 用 温度 模 糊 ＰＤ 图 ）主 Ｉ 复合控 制器 ， 副调 节 器 采 用 流 量 Ｐ Ｄ控 制 器 。其 Ｉ 基 本控 制 原理 是 ： 提 馏 段 温 度 控制 系统 分 温 度 将 控 制环 （ 为外 环 ） 流 量控 制 环 ， 作 与 以提 馏段 温 度
论 域均 为 ： ６ 一 ， ４， ， ２ 一１０ １ ２ ３ （一 ， ５ 一 一３ 一 ， ， ， ， ， ，
ＮＢ
ＮＭ
ＮＢ ＮＢ
ＮＢ
ＮＭ ＮＢ
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ＮＳ ＮＭ
Ｚ Ｅ ＮＳ
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Ｐ Ｓ ＮＳ
ＮＳ
Ｐ Ｍ ＮＳ
ＺＥ
Ｐ Ｂ Ｚ Ｅ
保 和收 益都 至关 重要 。 常规 ＰＤ控 制 具 有 原 理 简单 、 于 实 现 及 稳 Ｉ 易
态无 静差 等 优 点 ， 广 泛 地应 用 到 精 馏 塔 温 度 控 被 制 中 。然而 异 丙 醇 精 馏 过 程 是 一 个 多 变 量 的 过 程， 各变 量之 间耦 合 严 重 ， 具 有非 线 性 、 延 迟 且 大
Ｚ Ｅ Ｚ Ｅ
Ｐ Ｓ
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ＰＳ Ｐ Ｂ
Ｐ Ｓ Ｐ Ｍ
ＰＢ
ＰＢ
４， ， ） 工 艺 要 求 提 馏 段 温 度 波 动 范 围为 ９ ５６ ， ７～ １ ７ ， 设 定 偏 差 基 本 论 域 为 ［一１ ％ ，０ ］ １℃ 则 ０ １％ ，
１ ２ 模糊 切换 算法 ． 常规 的模糊 ＰＤ复 合控 制 的切换 是 程序 根 据 Ｉ 事先 给定 的偏差范 围 自动切换 ， 由于切换 点的选 择 不 当而导致控制缺 陷 ， 而影 响控制 效果 。通 从
混合控制策略在过程控制中的应用有哪些
混合控制策略在过程控制中的应用有哪些在当今的工业生产和过程控制领域，为了实现高效、稳定和精确的控制效果，各种控制策略不断涌现和发展。
其中，混合控制策略由于其能够结合不同控制方法的优点，从而在复杂的过程控制中展现出了独特的优势和广泛的应用。
混合控制策略的基本概念，是将两种或多种不同类型的控制方法有机地结合在一起，以应对单一控制策略无法有效解决的控制问题。
这种策略的出现并非偶然，而是随着工业过程的日益复杂和对控制性能要求的不断提高而逐渐发展起来的。
在化工生产过程中，混合控制策略有着重要的应用。
例如，在化学反应器的温度控制中，由于化学反应的复杂性和非线性特性，传统的PID 控制策略可能无法满足控制要求。
这时，可以采用模糊控制与 PID 控制相结合的混合策略。
模糊控制能够处理系统中的不确定性和模糊性，而 PID 控制则在稳态时具有较高的控制精度。
通过在不同的工况下切换或协同使用这两种控制方法，可以实现对化学反应器温度的精确控制，提高产品质量和生产效率。
在电力系统的控制中，混合控制策略也发挥着关键作用。
以发电机的励磁控制为例，传统的线性控制方法在应对系统的非线性和不确定性时表现不佳。
采用神经网络控制与自适应控制相结合的混合策略，可以根据系统的实时运行状态和参数变化，自适应地调整控制策略，从而提高电力系统的稳定性和可靠性。
此外，在电力系统的负荷频率控制中，也可以将预测控制与常规的 PI 控制相结合，实现对系统频率的快速准确调节。
在制造业的自动化生产线上，混合控制策略同样不可或缺。
比如，在机器人的运动控制中，为了实现高精度的轨迹跟踪和快速的响应速度，可以将滑模控制与模型预测控制相结合。
滑模控制具有较强的鲁棒性，能够应对系统中的外部干扰和不确定性，而模型预测控制则可以根据未来的预测信息进行优化控制。
通过这种混合控制策略，可以提高机器人的运动精度和工作效率，满足复杂的生产工艺要求。
在环境控制系统中，如室内温度和湿度的控制，混合控制策略也能够带来显著的效果。
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收稿日期:2004-09-24复合模糊控制策略及应用王 君,李 炜,乔平原(兰州理工大学电气工程与信息科学学院,甘肃兰州 730050)摘 要: 提出了一种复合模糊分段控制策略,应用于具有大惯性、强扰动并难以建立准确模型的系统,通过计算机仿真对三层PE温度控制系统进行模拟,取得了良好的效果.关键词: 模糊控制;中频炉;三层PE中图分类号: TP273 文献标识码: A 文章编号:1004-0366(2005)03-0108-04A Segmented Fuzzy Control S trategy and Its ApplicationW AN G Jun,LI W ei,QIAO Ping-y uan(College of Electrical and Information Engineering,Lanzhou University of Technology,Lanzhou730050,China)Abstract: A segm ented fuzzy control stra tegy is presented.It can be used to the system w hose exact mod-el is difficult to establish due to la rg e inertia and stro ng disturbances.Sim ula tion fo r the tem perature con-trol sy stem o f a three-lay er PE process has been do ne with goo d effects.Key words: fuzzy contro l;intermediate frequency stov e;three-layer PE 三层PE又称聚乙烯三层结构防腐层,是国际上目前最为先进的防腐技术之一.由于三层PE的生产工序较为复杂,各种变量之间存在强耦合、大惯性、非线性等特点,系统的工况随加工原料的不同复杂多变,对其建立精确的数学模型较为困难.因此采用传统的控制技术往往难以奏效,难以得到满意的效果.国内大多钢质管道聚乙烯防腐成型生产线的操作、工艺路线的确定都是根据生产者的经验确定,采用人工手动加电气控制配合的生产方式.受人为因素的影响,往往造成生产过程的不稳定,产品质量难以保证,生产效率低[1,2].模糊控制作为智能控制的一个重要分支,非常适用于控制那些因具有高度非线性、或参数随工作点的变动较大、或交叉耦合严重、或环境因素干扰强烈,而不易获得精确数学模型和数学模型不确定或多变的一类被控过程,也是当前控制领域的一个研究热点[3].针对三层PE生产工艺中严重制约生产效率以及影响产品质量的包覆段中恒速段传动、钢管胶化时的温度以及塑料挤出成型等工艺流程中的温度参数,以及在作者原有研究的基础上提出了一种复合模糊分段控制策略.以靖边防腐厂生产线的工艺参数为背景,进行仿真实验,仿真结果证明了这种算法的有效性.1 系统工艺要求及结构模型建立如图1所示,经抛丸段预处理后的钢管,首先进入中频炉加热至200℃左右,经喷粉箱采用静电喷涂技术在钢管外表面熔结一层还氧树脂底漆(FBE),中间胶膜必须在FBE的胶化时间内包覆在钢管内,以保证熔融的共聚物粘胶剂与胶化状态的FBE发生化学反应,牢固粘结在钢管表面.图1 系统工艺模型第17卷 第3期2005年9月 甘肃科学学报J ou rnal of Gansu SciencesVol.17 No.3Sep.2005 由文献[4,5]可知,FBE 胶化时间与钢管在经过中频加热后的温度有关系,而加热温度决定了中频加热功率以及钢管的轴向速度,即感应加热的温度受加热时间和供电电压的控制[6].轴向速度又取决于钢管的转速.另外,考虑到环境因素的影响,钢管在进入中频炉之前的初始温度会有较大的波动(-10℃～35℃),故对初始温度影响,应加入前馈补偿装置.从中频炉出口经粉仓至胶化,由于环境温度的影响会使钢管温度有所降低,且降低的值也会随环境温度的不同而不同,为了保证钢管的温度能满足FBE 的理想胶化时间要求,可根据温降方式适当地对模型进行补充修正.最后,还应考虑由于钢管轴向速度的微小变化对温度的影响,可将其作为温度环的扰动加以抑制.综合以上分析,系统的控制结构方框图如图2所示.其中:k /(T 0s +1)为钢管感应加热的传递函数,-1/k 为前馈补偿的传递函数,1/(T 0s +1)为钢管进入中频炉前由初始温度θ0引起的扰动通道传递函数,1/(T 1s +1)为中频炉出口经粉仓至胶化由环境温度θ1引起钢管温降的传递函数.2 温度控制器设计2.1 结构设计模糊控制器(FLC)的结构设计是指确定控制器的输入变量和输出变量,目前被广泛采用的均为二维模糊控制器,即以误差和误差的变化为输入变量,以控制量的变化为输出变量.要提高基本FLC 的精度和跟踪性能,就必须对语言变量取更多的语言值,即分档越细性能越好,但同时带来的缺点是规则数和系统的计算量也大大增加,以至模糊控制规则表也更难把握,调试更加困难,或不能满足实时控制的要求.为解决这个矛盾,在论域内用不同控制方式分段实现控制如图3所示,当偏差大于某一个域值时,用比例控制,以提高系统响应速度,加快响应过程;当偏差减小到域值以下时,切换转入模糊控制,以提高系统的阻尼性能,减小响应过程中的超调.然而,模糊控制没有积分环节,而且对输入量的处理是离散而有限的,即控制曲面是阶梯形而非平滑的,因而最终必须存在稳态误差,即可能在平衡点附近出现小振幅的震荡现象.而PI 控制在小范围对此的调节效果是较理想的,其积分作用可消除稳态误差.因此,可采用一种多模态控制算法来综合比例、模糊和比例积分的长处,不但可以使系统具有较快响应速度和抗参数变化的鲁棒性,而且可以对系统实现高精度控制.2.2 FLC 的设计(1)语言变量模糊集及隶属度函数确定 根据图3可知,FLC 选用系统的实际输出温度θy 与温度给定值θr 的误差e =θy -θr 及其误差的变化de 作为输入语言变量,把控制中频加热装置的供电电压变化量u 选作输出语言变量.3个语言变量的量化等级均取13级,即E =d E =U = {-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6}.误差e 的基本论域为[-10℃,10℃],当|e |>10℃时进入比例控制;误差变化de 的基本论域为[-15℃/dec ,15℃/dec ];控制输出u 的基本论域为[-25V ,25V ].各量化因子为Ke =0.6、Kc =0.4、Ku = 4.2.把模糊集E 、d E 、U 的语言变量设为7个{N B 、N M 、N S 、ZR 、P S 、PM 、PB },实验研究结果表明,用正态型或近似正态型模糊变量来描述人进行控制活动时的模糊概念是适宜的[7].故由此可得出,E 、d E 、109第17卷 王君等:复合模糊控制策略及应用 U 的隶属度函数曲线如图4所示.图4 输出/输入隶属度函数曲线(2)模糊控制规则及输出控制表确定 模糊控制规则实质上是将操作员的控制经验加以总结而得出一条条模糊条件语句的集合,即手动控制策略一般都可以用条件语句“If …Then …”加以描述,确定模糊控制规则的原则是必须保证控制器的输出能够使系统输出响应的动静态性能指标达到最佳,规则表示为:If {(E =A i )and (dE =B j )}Then (U =C i j ),式中:A i 为温度误差在论域内的某一模糊量;B j 为误差变化在论域内的某一模糊量;C ij 为A i 、B j 下的输出控制在论域内的某一模糊量.例如,当E 为负大(N B )时,若误差变化为负(N B 、N M ),这时误差有增大的趋势,为尽快消除已有的负大误差并抑制误差变大,所以控制量的变化取正大(PB ).根据三层PE 的实际情况、操作经验及以上分析得到表1所示规则.最后利用极大极小原理计算出输出的模糊集,由区域重心法计算出模糊控制输出的精确量.如表2所示.表1 模糊控制规则E d ENB N M N S ZR P S PM PB NB P B PB P M P S P S ZE ZR N MP B P M P S P S ZR ZR ZR N S P M P S P S ZR ZR ZR N S ZR PS P S ZR ZR ZR N S N M P S PS ZR ZR ZR N S N M N M PM ZR ZR ZR N S N M N M N B P BZRZRN SN MN MNBN B表2 模糊控制输出E d E-6-5-4-3-2-10+1+2+3+4+5+6-66565663310000-55555555331000-46565666331000-35555555210-1-1-1-23334333000-1-1-1-133********-2-2-103334100-1-1-1-3-3-3+1222200-1-3-3-2-3-3-3+2111-10-2-3-3-3-2-3-3-3+3000-1-2-2-5-5-5-5-5-5-5+4000-1-3-3-6-6-6-5-6-5-5+5000-1-3-3-5-5-5-5-5-5-5+6-1-3-3-6-6-6-5-6-5-63 仿真结果利用M A TLAB 控制系统工具箱,对图2所示三层PE 系统在为苏里格气田工程生产的防腐管中温度控制系统进行编程仿真[8,9].使用H 406管形,西安信誉环氧树脂粉末,理想胶化温度为193℃±5℃,钢管轴向进度为1.94m /min,得出如下曲线.图5(a )中表示基本FLC 控制下的响应曲线,(b )表示FLC -PI 控制的响应曲线,(c )表示PID -FLC-PI 分段控制的响应曲线.并且在仿真过程中,110 甘肃科学学报 2005年 第3期(a)(b)(c)图5 响应曲线对照在对系统参数作随机变化后,分段控制器则表现出良好的鲁棒性.比较3种情况下的响应曲线,PID -FLC -PI 复合控制策略其综合性能指标都好于其他2种方法.4 结论提出了一种模糊多模态分段复合控制算法,该算法综合了比例、模糊和比例积分控制的长处,与简单FLC 相比,减小了稳态误差,提高了平衡点的稳定度.因此,取得了控制速度快、超调量小,稳定性好、对参数变化不敏感等一系列优于传统控制器的良好控制效果,对内部参数的变化具有较强的适应性.以三层PE 温度控制为背景进行的仿真,验证了其有效性.该方法可用于各类防腐管线生产的温度加热控制系统中.参考文献:[1] 郑明光.管道外防腐的三层PE 覆盖层系统[J ].国外油田工程,2000,16(6):41-46.[2] 冯宏旗.管道三层PE 防腐涂层技术的发展及应用[J ].焊管,1999,22(3):18-21.[3] 章卫国,杨向忠.模糊控制理论与应用[M ].西安:西北工业大学出版社,2001.[4] 李炜,乔平原,党存禄.管道三层PE 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