房间温度模糊控制系统及其仿真
万方数据
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双闭环模糊控制系统的设计与仿真
《运动控制系统》课程设计 学院：物联网工程学院 班级： 姓名： 学号： 日期： 成绩:
文章编号： 双闭环模糊控制系统的设计与仿真 （江南大学物联网工程学院，江苏省无锡邮编214122） 摘要：直流电机具有良好的起动、制动性能，因此其在电力拖动自动控制系统中应用广泛。众所周知，直流电机的闭环系统静特性要比开环系统的机械特写硬的多，而转速、电流双闭环控制直流调速系统是性能好、应用最广泛的直流调速系统，但该系统依赖精确的数学模型，在增加解决环节的同时，系统模型趋于复杂，还可能会影响系统的可靠性。因此我们在总结了以前经验的同时，提出了双闭环模糊控制系统的的设计与仿真。 关键词：直流电机；双闭环系统；模糊控制 中图分类号：文献标识码：A Double Closed Loop Fuzzy Control System Design and Simulation Author name (Jiangnan University, Wuxi 214122, China) Abstract：DC motor has good starting, braking performance, therefore in the electric drive automatic control system is widely applied in the field of. As everyone knows, the closed-loop DC motor system static characteristics than the open loop system of mechanical feature of more than hardware, and speed, electric current double closed loop DC motor control system is of good performance, the most widely used DC speed regulating system, but the system depend on the accurate mathematical model, increase solve link at the same time, the system model tends to be complex, also may influence the reliability of the system. Therefore we are summing up the previous experience at the same time, put forward a double closed loop fuzzy control system design and simulation. Key words：DC Motor; Double Closed Loop System; Fuzzy Control 1 引言 2 双闭环直流调速系统的设计 直流电动机具有启动转矩大、调速范围宽等优势，在轧钢机、电力机车等方面仍广泛采用。直流调速系统在理论上和实践上都比较成热，从控制技术的角度来看，它又是交流调速系统的基础；电力电子技术、计算机控制技术、智能控制理论的发展,，更为直流调速系统继续发展和应用提供了契机。进入21世纪后国外一些公司仍在不断推出高性能直 流调速系统。因此,对直流调速系统的研究仍具有重要意义。 直流调速系统中最典型的控制方式就是速度、电流双闭环调速。由于受参数时变和不确定性等因素的影响，传统的控制方法常受到很大的局限。另外，PID 控制方法往往在系统快速性与稳定性之间不能两者兼顾。模糊控制不依赖于被控对象的精确数学模型，既能克服非线性因素的影响，又具有较强的鲁棒性。因此，给直流电动机双闭环调速系统引入模糊控制器，可以改善系统性能。 2.1 双闭环可逆直流调速系统的原理结构 为了实现转速和电流两种负反馈分别起作用,可在系统中设置两个调节器,分别调节转速和电流,即分别引入转速负反馈和电流负反馈。二者之间实行串级联接。把转速调节器的输出当作电流调节器的输入,再用电流调节器的输出去控制电力电子变 换器UPE。从闭环结构上看,电流环在里面,称作内环;转速环在外面,称作外环。这样就形成了转速、电流双闭环调速系统。如图1所示。 图1直流双闭环调速系统结构 双闭环直流调速系统目前应用广泛、技术成熟，常采用PID控制方式，它具有结构简单、可靠等优点,取得了较好的控制效果。但是,在实际生产现场,由于条件限制,使得PID控制器参数的整定往往难以达到最优状态,另外,PID 控制方法必须在系统快
基于模糊控制的速度跟踪控制问题(C语言以及MATLAB仿真实现)
基于模糊控制的速度控制 ——地面智能移动车辆速度控制系统问题描述 利用模糊控制的方法解决速度跟踪问题，即已知期望速度(desire speed)，控制油门(throttle output)和刹车(brake output)来跟踪该速度。已知输入：车速和发动机转速（值可观测）。欲控制刹车和油门电压（同一时刻只有一个量起作用）。 算法思想 模糊控制器是一语言控制器，使得操作人员易于使用自然语言进行人机对话。模糊控制器是一种容易控制、掌握的较理想的非线性控制器，具有较佳的适应性及强健性(Robustness)、较佳的容错性(Fault Tolerance)。利用控制法则来描述系统变量间的关系。不用数值而用语言式的模糊变量来描述系统，模糊控制器不必对被控制对象建立完整的数学模式。 Figure 1模糊控制器的结构图 模糊控制的优点： (1)模糊控制是一种基于规则的控制，它直接采用语言型控制规则，出发点是现场操作人员的控制经验或相关专家的知识，在设计中不需要建立被控对象的精确的数学模型，因而使得控制机理和策略易于接受与理解，设计简单，便于应用。 (2)由工业过程的定性认识出发，比较容易建立语言控制规则，因而模糊控制对那些数学模型难以获取，动态特性不易掌握或变化非常显著的对象非常适用。 (3)基于模型的控制算法及系统设计方法，由于出发点和性能指标的不同，容易导致较大差异；但一个系统语言控制规则却具有相对的独立性，利用这些控制规律间的模糊连接，容易找到折中的选择，使控制效果优于常规控制器。 (4)模糊控制是基于启发性的知识及语言决策规则设计的，这有利于模拟人工控制的过程和方法，增强控制系统的适应能力，使之具有一定的智能水平。 简化系统设计的复杂性，特别适用于非线性、时变、模型不完全的系统上。 模糊控制的缺点
控制系统仿真与CAD 实验报告
《控制系统仿真与CAD》 实验课程报告
一、实验教学目标与基本要求 上机实验是本课程重要的实践教学环节。实验的目的不仅仅是验证理论知识，更重要的是通过上机加强学生的实验手段与实践技能，掌握应用 MATLAB/Simulink 求解控制问题的方法，培养学生分析问题、解决问题、应用知识的能力和创新精神，全面提高学生的综合素质。 通过对MATLAB/Simulink进行求解，基本掌握常见控制问题的求解方法与命令调用，更深入地认识和了解MATLAB语言的强大的计算功能与其在控制领域的应用优势。 上机实验最终以书面报告的形式提交，作为期末成绩的考核内容。 二、题目及解答 第一部分：MATLAB 必备基础知识、控制系统模型与转换、线性控制系统的计算机辅助分析 1. >>f=inline('[-x(2)-x(3);x(1)+a*x(2);b+(x(1)-c)*x(3)]','t','x','flag','a','b','c');[t,x]=ode45( f,[0,100],[0;0;0],[],0.2,0.2,5.7);plot3(x(:,1),x(:,2),x(:,3)),grid,figure,plot(x(:,1),x(:,2)), grid
2. >>y=@(x)x(1)^2-2*x(1)+x(2);ff=optimset;https://www.360docs.net/doc/6e11706296.html,rgeScale='off';ff.TolFun=1e-30;ff.Tol X=1e-15;ff.TolCon=1e-20;x0=[1;1;1];xm=[0;0;0];xM=[];A=[];B=[];Aeq=[];Beq=[];[ x,f,c,d]=fmincon(y,x0,A,B,Aeq,Beq,xm,xM,@wzhfc1,ff) Warning: Options LargeScale = 'off' and Algorithm = 'trust-region-reflective' conflict. Ignoring Algorithm and running active-set algorithm. To run trust-region-reflective, set LargeScale = 'on'. To run active-set without this warning, use Algorithm = 'active-set'. > In fmincon at 456 Local minimum possible. Constraints satisfied. fmincon stopped because the size of the current search direction is less than twice the selected value of the step size tolerance and constraints are satisfied to within the selected value of the constraint tolerance.
模糊控制系统建模与仿真分析
题目：模糊控制系统建模与仿真分析 一、实验目的 1、熟悉Matlab软件的基本操作方法 2、掌握用matlab/Fuzzy logic toolbox进行模糊控制系统建模仿真的基本方法。 3、熟悉模糊控制系统设计的基本方法 二、实验学时：4学时 三、实验原理 MATLAB R2008提供了建立模糊逻辑推理系统的仿真工具箱——Fuzzy Logic Toolbox，版本为Fuzzy Logic Toolbox2.2.7。建立模糊逻辑推理系统有两种基本方法，第一种方法是借助模糊推理系统编辑器（Fuzzy Logic Editor）的图形界面工具建立模糊逻辑推理系统，第二种方法是利用命令建立模糊逻辑推理系统。第一种方法使用简单、建模方便，适合于初学模糊逻辑控制系统建模与仿真的读者。第二种方法稍难一些，但对深入了解模糊逻辑推理系统的MATLAB仿真知识大有帮助。下面分别讲述两种方法，读者可自行选择阅读。 1模糊逻辑工具箱图形界面工具 模糊逻辑工具箱图形工具是为了方便用户建立模糊推理系统而推出的图形化设计工具，在这里可快速方便的建立模糊推理系统并观测模糊规则、推理输出等。模糊逻辑推理图形工具主要包括：基本模糊推理系统编辑器（fuzzy）、隶属函数编辑器（mfedit）、模糊规则编辑器（ruleedit）、模糊规则观测器（ruleview）、模糊推理输入输出曲面观测器（surfview）。下面分别介绍它们的基本使用方法。 1.1基本模糊推理系统编辑器 在Command Windows输入“fuzzy”命令，弹出如下图 1所示的“FIS Editor”（模糊推理系统编辑器）窗口。在这里可以对包括输入、输出模糊语言变量的名称、模糊推理系统的类型和名称、模糊逻辑推理的各种运算（与、或、蕴含、规则合成、解模糊化）等高层属性进行编辑。同时,还可以打开模糊推理系统的隶属函数编辑器（mfedit）、模糊规则编辑器（ruleedit）、模糊规则观测器（ruleview）、模糊推理输入输出曲面观测器（surfview）。
某温度控制系统的MATLAB仿真
课程设计报告 题目某温度控制系统的MATLAB仿真（题目C）
过程控制课程设计任务书 题目C ：某温度控制系统的MATLAB 仿真 一、 系统概况： 设某温度控制系统方块图如图： 图中G c (s)、G v (s)、G o (s)、G m (s)、分别为调节器、执行器、过程对象及温度变送器的传递函数；，且电动温度变送器测量范围（量程）为50～100O C 、输出信号为4～20mA 。G f (s)为干扰通道的传递函数。 二、系统参数 二、 要求： 1、分别建立仿真结构图，进行以下仿真，并求出主要性能指标： (1)控制器为比例控制，其比例度分别为δ＝10％、20％、50％、100％、200％时，系统广义对象输出z(t)的过渡过程； (2)控制器为比例积分控制，其比例度δ＝20％，积分时间分别为T I ＝1min 、3min 、5min 、10min 时，z(t)的过渡过程； 0m v o 0f o o =5min =2.5min =1.5(kg/min)/mA =5.4C/(kg/min) =0.8 C C T T K K K x(t)=80f(t)=10； ；；； ；给定值； 阶跃扰动
(3)控制器为比例积分微分控制，其比例度δ＝10％，积分时间T I＝5min，微分时间T D = 0.2min时，z(t)的过渡过程。 2、对以上仿真结果进行分析比对，得出结论。 3、撰写设计报告。 注：调节器比例带δ的说明 比例控制规律的输出p(t)与输入偏差信号e(t)之间的关系为 式中，K c叫作控制器的比例系数。 在过程控制仪表中，一般用比例度δ来表示比例控制作用的强弱。比例度δ定义为 式中，(z max-z min)为控制器输入信号的变化范围，即量程；(p max-p min)为控制器输出信号的变化范围。 = c p(t)K e(t) max min ( ) =100% ) max min e z z p(p-p δ - ?
基于simulink的模糊控制仿真
已知系统的传递函数为：1/(10s+1)*e(-0.5s)。假设系统给定为阶跃值r=30，系统初始值r0=0.试分别设计 (1)常规的PID控制器； (2)常规的模糊控制器； (3)比较两种控制器的效果； (4)当通过改变模糊控制器的比例因子时，系统响应有什么变化？ 一．基于simulink的PID控制器的仿真及其调试： 调节后的Kp，Ki，Kd分别为：10 ，1，0.05。 示波器观察到的波形为： 二．基于simulink的模糊控制器的仿真及其调试： （1）启动matlab后，在主窗口中键入fuzzy回车，屏幕上就会显现出如下图所示的“FIS Editor”界面，即模糊推理系统编辑器。
（2）双击输入量或输出量模框中的任何一个，都会弹出隶属函数编辑器，简称MF编辑器。
（3）在FIS Editor界面顺序单击菜单Editor—Rules出现模糊规则编辑器。 本次设计采用双输入（偏差E和偏差变化量EC）单输出（U）模糊控制器，E的论域是[-6,6]，EC的论域是[-6,6]，U的论域是[-6,6]。它们的状态分别是负大（NB）、负中（NM）、负小（NS）、零（ZO）、正小（PS）、正中（PM）、正大（PB）。语言值的隶属函数选择三角形的隶属度函数。推理规则选用Mamdani 控制规则。 该控制器的控制规则表如图所示：
Simulink仿真图如下： 在调试过程中发现加入积分调节器有助于消除静差，通过试凑法得出量化因子，比例因子以及积分常数。Ke，Kec，Ku，Ki分别是： 3 ，2.5 ，3.5 ，0.27
三．实验心得： 通过比较PID控制器和模糊控制器，我们可知两个系统观察到的波形并没有太大的区别。相对而言，对于给出精确数学模型的控制对象，PID控制器显得更具有优势，其一是操作简单，其二是调节三个参数可以达到满意的效果；对于给出给出精确数学模型的控制对象，模糊控制器并没有展现出太大的优势，其一是操作繁琐，其二是模糊控制器调节参数的难度并不亚于PID控制器。 在实验中增大模糊控制器的比例因子Ku会加快系统的响应速度，但Ku过大将会导致系统输出上升速率过快，从而使系统产生较大的超调量乃至发生振荡；Ku过小，系统输出上升速率变小，将导致系统稳态精度变差。
《控制系统计算机仿真》实验指导书
实验一 Matlab使用方法和程序设计 一、实验目的 1、掌握Matlab软件使用的基本方法； 2、熟悉Matlab的数据表示、基本运算和程序控制语句 3、熟悉Matlab绘图命令及基本绘图控制 4、熟悉Matlab程序设计的基本方法 二、实验内容 1、帮助命令 使用help命令，查找sqrt（开方）函数的使用方法； 2、矩阵运算 （1）矩阵的乘法 已知A=[1 2;3 4]; B=[5 5;7 8]; 求A^2*B （2）矩阵除法 已知A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9]; B=[1 0 0;0 2 0;0 0 3]; A\B,A/B （3）矩阵的转置及共轭转置 已知A=[5+i,2-i,1;6*i,4,9-i]; 求A.', A' （4）使用冒号选出指定元素 已知：A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9]; 求A中第3列前2个元素；A中所有列第2，3行的元素； （5）方括号[] 用magic函数生成一个4阶魔术矩阵，删除该矩阵的第四列 3、多项式 （1）求多项式p(x) = x3 - 2x - 4的根 （2）已知A=[1.2 3 5 0.9;5 1.7 5 6;3 9 0 1;1 2 3 4] ， 求矩阵A的特征多项式; 求特征多项式中未知数为20时的值； 4、基本绘图命令 （1）绘制余弦曲线y=cos(t)，t∈[0，2π] （2）在同一坐标系中绘制余弦曲线y=cos(t-0.25)和正弦曲线y=sin(t-0.5)，t∈[0，2π] 5、基本绘图控制 绘制[0，4π]区间上的x1=10sint曲线，并要求： （1）线形为点划线、颜色为红色、数据点标记为加号； （2）坐标轴控制：显示范围、刻度线、比例、网络线 （3）标注控制：坐标轴名称、标题、相应文本； 6、基本程序设计 （1）编写命令文件：计算1+2+?+n<2000时的最大n值； （2）编写函数文件：分别用for和while循环结构编写程序，求2的0到n次幂的和。 三、预习要求 利用所学知识，编写实验内容中2到6的相应程序，并写在预习报告上。
模糊控制系统仿真实验
华侨大学厦门工学院《智能控制技术》 实验报告 专业：电气工程及其自动化 班级： 时间：年月日～年月日 ―――――――以下指导教师填写――――― 分项成绩：出勤设计报告 总成绩： 指导教师： 目录
摘要 (1) 一、设计的目的 (2) 二、设计要求 (2) 三、设计过程 (3) 1.系统模型建立 (3) 2.模糊控制器设计 (3) 2.1 模糊集合及论域的定义 (3) 2.2模糊控制规则设计 (6) 2.3系统的参数选择 (7) 2.4仿真结果 (7) 四、设计分析 (9) 1.改变模糊控制隶属度函数对控制效果的影响 (9) 2.给系统模型加扰动对控制效果的影响 (12) 3.改变系统的参数对控制效果的影响 (13) 五、模糊控制的优点 (15) 六、总结 (15) 致谢 (16) 参考文献 (16)
摘要 模糊控制的研究主要体现在控制器的研究和开发以及各类实际应用中, 目前模糊控制已经应用在各个行业。各类模糊控制器也非常多, 模糊控制器的研究一直是控制界研究的热点问题, 而关于模糊控制系统的稳定性分析则是模糊控制需要研究和解决的基本问题。目前已经出现了为实现模糊控制功能的各种集成电路芯片。用MATLAB软件实现模糊控制系统的仿真结果，仿真结果表明MATLAB软件不但简单实用，而且响应速度快，超调量小，控制效果良好。 关键词：模糊控制仿真 MATLAB
设计目标说明 一、设计的目的： 1. 通过本次设计，进一步了解模糊控制的基本原理、模糊模型的建立和模糊控制器的设计过程。 2. 提高学生有关控制系统的程序设计能力。 3. 熟悉Matlab 语言以及在智能控制设计中的应用。 二、设计要求： 图1 模糊控制系统Simulink 仿真模型图 1、用Matlab 中的Simulink 工具箱，组成一个模糊控制系统。任意带模糊控制器的系统均可，例如一简单二阶加纯滞后系统（图1 所示）为，传递函数12()(1)(1) d s f f Ke G s T s T s τ-=++。其 中各参数分别为1240,10,60,2f f d K T T τ====。 2、采用模糊控制算法，设计出能跟踪给定输入的模糊控制器，对被控系统进行仿真，绘制出系统的阶跃响应曲线。 3、改变模糊控制器中模糊变量的隶属度函数，分析隶属度函数和模糊控制规则对模糊控制效果的影响。比较那种情况下的控制效果较好。 4、给系统加上扰动，观察此时的阶跃响应曲线，看系统是否仍然稳定，并与无扰动情况下的阶跃响应曲线进行比较。并比较模糊控制和PID 控制的鲁棒性。 5、改变系统的参数，了解模糊控制在系统参数发生变化时的控制效果。并与PID 控制器作用下系统参数发生变化时的控制效果进行比较，思考模糊控制相对于传统控制的优点。
模糊PID控制器的设计与仿真——设计步骤(修改)
模糊PID 控制器的设计与仿真 设计模糊PID 控制器时，首先要将精确量转换为模糊量，并且要把转换后的模糊量映射到模糊控制论域当中，这个过程就是精确量模糊化的过程。模糊化的主要功能就是将输入量精确值转换成为一个模糊变量的值，最终形成一个模糊集合。 本次设计系统的精确量包括以下变量：变化量e ，变化量的变化速率ec 还有参数整定过程中的输出量ΔK P ，ΔK D ，ΔK I ，在设计模糊PID 的过程中，需要 将这些精确量转换成为模糊论域上的模糊值。本系统的误差与误差变化率的模糊论域与基本论域为：E=[-6,-4,-2,0,2,4,6];Ec=[-6,-4,-2,0,2,4,6]。 模糊PID 控制器的设计选用二维模糊控制器。以给定值的偏差e 和偏差变化ec 为输入；ΔK P ，ΔK D ，ΔK I 为输出的自适应模糊PID 控制器，见图1。 图1模糊PID 控制器 （1）模糊变量选取 输入变量E 和EC 的模糊化将一定范围(基本论域)的输入变量映射到离散区间(论域)需要先验知识来确定输入变量的范围。就本系统而言，设置语言变量取七个，分别为 NB ，NM ，NS ，ZO ，PS ，PM ，PB 。 (2)语言变量及隶属函数 根据控制要求，对各个输入，输出变量作如下划定： e ，ec 论域：｛-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6｝ ΔK P ，ΔK D ，ΔK I 论域：｛-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6｝ 应用模糊合成推理PID 参数的整定算法。第k 个采样时间的整定为 ).()(,)()(,)()(000k K K k K k K K k K k K K k K D D D I I I P P P ?+=?+=?+= 式中000,,D I P K K K 为经典PID 控制器的初始参数。
基于模糊温度控制的MATLAB仿真
Based On Fuzzy Controler On MATLAB Simulink Simulation （基于模糊控制的matlab simulink仿真） Abstract—For improving the temperature control precision as the industry require. In this paper we introduce how to design Fuzzy controller in detail and how to model in MATLAB and use Fuzzy Toolbox and SIMULINK in MATLAB to realize the computer simulation of parameters control system. Using the algorithm of Fuzzy control in the system，the temperature was controlled in good state．At present，the system has been used in the phase of the application and the pilot of the resistance furnace temperature in the actual industrial，and satisfying results were achieved．Practice shows that Fuzzy control method improves the leal—time performance、stability and accuracy of controlling and makes the operation simplified．The use for reference of the method was obviously in industrial application．摘要：为提高工业上所需温度的控制精度，本文介绍如何设计模糊控制器，以及如何在具体的模型在MATLAB中，使用模糊工具箱和SIMULINK在MTLAB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。 Keywords:Fuzzy Controler; MATLAB; SIMULINK;simulation； 关键词：模糊控制; SIMULINK；MATLAB;仿真 I.I NTRODUCTION (介绍系统) MATLAB / Simulink is a universal language of scientific computing and simulation, and the establishment of MATLAB, Simulink is a system block diagram and block diagram-based system-level simulation environment, the environment provides a number of specialized modules library: such as CDMA Reference Blockset, DSP (Digital Signal Processor) module library and so on. It is a dynamic system modeling, simulation and analysis of simulation results package has the following characteristics: (1) to invoke the preparation of the agent module to the module block diagram of the system is connected into, making the modeling and engineering simulation system block diagram of unified, more comprehensive research communication systems with high openness. (2) allows the user to freely modify the module parameters, and can seamlessly use all the analysis tool MATLAB with high interactivity. (3) simulation results can be almost "real time " to be displayed in graphical or data, which is the same laboratory. Fuzzy logic control, automation development and the future strategy, in which great attention has been paid, is an Intelligent Control Department. It uses linguistic rules and fuzzy sets for fuzzy reasoning. In order to solve complex systems, including nonlinearity, uncertainty and accurate mathematical model is difficult to establish the problem, fuzzy control technology to become widely used. Temperature, often using the traditional PID control algorithm is less obvious [1]: conditions change. Also will change the system parameters, PID parameters need to be adjusted, otherwise it would be worse dynamic characteristics, control accuracy decreased: the temperature deviation is large, prone to the phenomenon of integral saturation, resulting in control for too long and so on. in the same Time, fuzzy toolbox and SIMULINK in MATLAB to achieve the parameter control system computer simulation, to promote efficiency and system design [2] for accuracy. The whole system mainly by the AT89S51 microcontroller, temperature data acquisition circuit, the zero crossing detection and trigger circuit, keyboard and display circuit, memory circuit (CF card), sound and light alarm circuit, reset circuit and the corresponding control software of several parts. Block diagram of the system II.E ASE OF U SE(控制器设计) In theory, the higher dimension fuzzy controller, the control precision is higher. But the higher dimension, Control algorithm is also more difficult to achieve. Currently, the widely used two-dimensional fuzzy controller Nonlinear control law will help ensure system stability. Reduce the response process overshoot. Fuzzy controller includes fuzzification, fuzzy reasoning fuzzy three-part settlement. A. Fuzzy linguistic variables and membership functions to determine Fuzzy controller and dual-input, single output structure, the input linguistic variables as temperature, rate of change of error e and error e, the output variable duty cycle for the SCR-time changes in the amount of ¨.
实验一--模糊控制器的MATLAB仿真
实验一 模糊控制器的MATLAB 仿真 一、实验目的 本实验要求利用MATLAB/SIMULINK 与FUZZYTOOLBOX 对给定的二阶动态系统，确定模糊控制器的结构，输入和输出语言变量、语言值及隶属函数，模糊控制规则；比较其与常规控制器的控制效果；研究改变模糊控制器参数时，系统响应的变化情况；掌握用 MATLAB 实现模糊控制系统仿真的方法。 实验时数：3学时。 二、实验设备：计算机系统、Matlab 仿真软件 三、实验原理 模糊控制器它包含有模糊化接口、规则库、模糊推理、清晰化接口等部分，输人变量是过程实测变量与系统设定值之差值。输出变量是系统的实时控制修正变量。模糊控制的核心部分是包含语言规则的规则库和模糊推理。模糊推理就是一种模糊变换，它将输入变量模糊集变换为输出变量的模糊集，实现论域的转换。工程上为了便于微机实现，通常采用“或”运算处理这种较为简单的推理方法。Mamdani 推理方法是一种广泛采用的方法。它包含三个过程：隶属度聚集、规则激活和输出总合。模糊控制器的体系结构如图1所示。 图1 模糊控制器的体系结构 四、实验步骤 （1）对循环流化床锅炉床温，对象模型为 ()()1140130120 ++s s 采用simulink 图库，实现常规PID 和模糊自整定PID 。 （2）确定模糊语言变量及其论域：模糊自整定PID 为2输入3输出的模糊控制器。该模糊控制器是以|e|和|ec|为输入语言变量，Kp 、Ki 、Kd 为输出语言变量，其各语言变量的论域如下：
误差绝对值：e={0，3，6，10}； 误差变化率绝对值：ec={0，2，4，6}； 输出Kp：Up={0，0.5，1.0，1.5}； 输出Ki：Ui={0，0.002，0.004，0.006}； 输出Kd：Ud={0，3，6，9}。 （3）语言变量值域的选取：输入语言变量|e|和|ec|的值域取值“大”(B)、“中”(M)、“小”(s)和“零”(Z) 4种；输出语言变量Kp、Ki、Kd的值域取值为“很大”(VB)、“大”(B)、“中”(M)、“小”(s) 4种。 （4）规则的制定：根据PID参数整定原则及运行经验，可列出输出变量Kp、Ki、Kd 的控制规则表。 （5）推理方法的确定 隐含采用“mamdani”方法：max-min； 推理方法，即“min”方法； 去模糊方法：面积中心法； 选择隶属函数的形式：三角型。
温度控制系统曲线模式识别及仿真
锅炉温度定值控制系统模式识别及仿真专业：电气工程及其自动化姓名：郭光普指导教师：马安仁 摘要本文首先简要介绍了锅炉内胆温度控制系统的控制原理和参数辨识的概念及切线近似法模式识别的基本原理，然后对该系统的温控曲线进行模式识别，而后着重介绍了用串级控制和Smith预估器设计一个新的温度控制系统，并在MATLAB的Simulink中搭建仿真模型进行仿真。 关键词温度控制，模式识别，串级控制，Smith预测控制 ABSTRACT This article first briefly introduced in the boiler the gallbladder temperature control system's control principle and the parameter identification concept and the tangent approximate method pattern recognition basic principle, then controls the curve to this system to carry on the pattern recognition warm, then emphatically introduced designs a new temperature control system with the cascade control and the Smith estimator, and carries on the simulation in the Simulink of MATLAB build simulation model. Key Words:Temperature control, Pattern recognition, Cascade control, Smith predictive control
单片机的模糊温度控制器的设计方案
基于单片机的模糊温度控制器的设计 1 引言本文研究的被控对象为某生产过程中用到的恒温箱,按工艺要求需保持箱温100℃恒定不变。我们知道温度控制对象大多具有非线性、时变性、大滞后等特性, 采用常规的PID 控制很难做到参数间的优化组合, 以至使控制响应不能得到良好的动态效果。而模糊控制通过把专家的经验或手动操作人员长期积累的经验总结成的若干条规则,采用简便、快捷、灵活的手段来完成那些用经典和现代控制理论难以完成的自动化和智能化的目标, 但它也有一些需要进一步改进和提高的地方。模糊控制器本身消除系统稳态误差的性能比较差, 难以达到较高的控制精度, 尤其是在离散有限论域设计时更为明显, 并且对于那些时变的、非线性的复杂系统采用模糊控制时, 为了获得良好的控制效果, 必须要求模糊控制器具有较完善的控制规则。这些控制规则是人们对受控过程认识的模糊信息的归纳和操作经验的总结。然而, 由于被控过程的非线性、高阶次、时变性以及随机干扰等因素的影响, 造成模糊控制规则或者粗糙或者不够完善, 都会不同程度的影响控制效果。为了弥补其不足, 本文提出用自适应模糊控制技术,达到模糊控制规则在控制过程中自动调整和完善, 从而使系统的性能不断完善, 以达到预期的效果。 2 自调整模糊控制器的结构及仿真 (1> 控制对象 一般温度可近似用一阶惯性纯滞后环节来表示, 其传递函数为: 式中: K———对象的静态增益。 Tc———对象的时间常数。 τ———对象的纯滞后时间常数。 本文针对某干燥箱的温度控制, 用Cohn-Coon 公式计算各参数得: K=0.181。 Tc=60。τ=20。 ( 2> 自调整模糊控制器的结构 自调整模糊控制器的结构如图1 所示。 图1 带自调整因子的模糊控制器 图中α为调整因子, 又称加权因子。通过调整α值,可以改变偏差E 和偏差变化EC 对控制输出量U 的加权程度, 从而调整了控制规则。但是, 若α值一旦选定, 在整个控制过程中就不再改变, 即在控制规则中对偏差、偏差变化的加权固定不变。然而, 在实际控制中, 模糊控制系统在不同的状态下, 对控制规则中偏差E 与偏差变化EC的加权程度会有不同的要求。为了适应被控对象的结构和参数的变化, 并模拟人工控制中的学习过程可以构造一个如图1 所示的带自调整因子的模糊控制器, 其实质是一个二级模糊控制系统。 具体方法是: 将调整因子α看作是一个模糊集, 其论域为( 0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6,
控制系统仿真实验报告
哈尔滨理工大学实验报告 控制系统仿真 专业：自动化12-1 学号：1230130101 姓名：
一．分析系统性能 课程名称控制系统仿真实验名称分析系统性能时间8.29 地点3# 姓名蔡庆刚学号1230130101 班级自动化12-1 一．实验目的及内容： 1. 熟悉MATLAB软件的操作过程； 2. 熟悉闭环系统稳定性的判断方法； 3. 熟悉闭环系统阶跃响应性能指标的求取。 二．实验用设备仪器及材料： PC, Matlab 软件平台 三、实验步骤 1. 编写MATLAB程序代码； 2. 在MATLAT中输入程序代码，运行程序； 3.分析结果。 四．实验结果分析： 1.程序截图
得到阶跃响应曲线 得到响应指标截图如下
2.求取零极点程序截图 得到零极点分布图 3.分析系统稳定性 根据稳定的充分必要条件判别线性系统的稳定性最简单的方法是求出系统所有极点,并观察是否含有实部大于0的极点，如果有系统不稳定。有零极点分布图可知系统稳定。
二．单容过程的阶跃响应 一、实验目的 1. 熟悉MATLAB软件的操作过程 2. 了解自衡单容过程的阶跃响应过程 3. 得出自衡单容过程的单位阶跃响应曲线 二、实验内容 已知两个单容过程的模型分别为 1 () 0.5 G s s =和5 1 () 51 s G s e s - = + ，试在 Simulink中建立模型，并求单位阶跃响应曲线。 三、实验步骤 1. 在Simulink中建立模型，得出实验原理图。 2. 运行模型后，双击Scope，得到的单位阶跃响应曲线。 四、实验结果 1．建立系统Simulink仿真模型图，其仿真模型为
温度控制系统的设计与仿真
： 远程与继续教育学院 本科毕业论文（设计） 题目：温控系统的设计及仿真(MATLAB) 、 学习中心： 学号： 姓名： 专业：机械设计制造及自动化 指导教师： " 2013 年 2 月 28 日
) 摘要 温度是工业对象中一个主要的被控参数，它是一种常见的过程变量，因为它直接影响燃烧、化学反应、发酵、烘烤、煅烧、蒸馏、浓度、挤压成形，结晶以及空气流动等物理和化学过程。温度控制不好就可能引起生产安全，产品质量和产量等一系列问题。温度控制是许多设备的重要的构成部分，它的功能是将温度控制在所需要的温度范围内，以利于进行工件的加工与处理。 一直以来，人们采用了各种方法来进行温度控制，都没有取得很好的控制效果。如今，随着以微机为核心的温度控制技术不断发展，用微机取代常规控制已成必然，因为它确保了生产过程的正常进行，提高了产品的数量与质量，减轻了工人的劳动强度以及节约了能源，并且能够使加热对象的温度按照某种指定规律变化。 实践证明，用于工业生产中的炉温控制的微机控制系统具有高精度、功能强、经济性好的特点，无论在提高产品质量还是产品数量，节约能源，还是改善劳动条件等方面都显示出无比的优越性。 本设计以89C51单片机为核心控制器件，以ADC0809作为A/D转换器件，采用闭环直接数字控制算法，通过控制可控硅来控制热电阻，进而控制电炉温度，最终设计了一个满足要求的电阻炉微型计算机温度控制系统。 关键词：1、单片机；2、PLC；3、MATLAB &
（ 目录 1单片机在炉温控制系统中的运用 (6) 1、1系统的基本工作原理 (6) 2温控系统控制算法设计 (7) 温度控制算法的比较 (7) 数字PID算法 (11) 、 3 结论 (21) 致谢 (22) 参考文献 (23) [