温室内温度的模糊控制[1]

南京农业大学学报 2000 , 23 (3) : 110～113 Journal of Nanjing Agricultural University
温室内温度的模糊控制 3
汪小曰 山 丁为民
(南京农业大学农业工程学院 , 南京 210032)
Fuzzy control of temperature in greenhouse
Wang Xiaohan and Ding Weimin (College of Agricultural Engineering , Nanjing Agric Univ , Nanjing 210032)
ABSTRACT According to the character of greenhouse , fuzzy control method for temperature in greenhouse is presented , and fuzzy con2 troller is designed. With the controller , the experiment is carried out. It is indicated that fuzzy control of temperature has obviously attenu2 ation characteristic , the control parameters can be kept near the setpoints with small fluctuation , and the quality of fuzzy control is better than that of on2off control. Key words greenhouse ; temperature ; fuzzy control
PS
Z
Z
NB
零) 、NS (负小) 、NB (负大) 。偏差变化率 ec 和控 PZ PB
Z
Z
NS
NB
制量 u 用 5 个模糊状态描述 , 即 PB (正大) 、PS PS PS
Z
NS
NS
NB
(正小) 、Z (零) 、NS (负小) 、NB (负大) 。根据 PB Z
NS
NB
NB
NB
温室内的加温操作经验及温室内热容量较大 、室内
产生无意义的输出结果 , 必须对 u ( k) 作必要的限制 。由于系统的最大输出功率相当于 255 (十进制) ,
所以限幅条件为 :
0 ≤u ( k) ≤255
2 模糊控制的实现及结果分析
硬件实现过程如图 2 所示 , 主要由温度传感器 、单片机电路 、模拟量输入输出通道及 PC 机所组成 。 加温系统模糊控制软件如图 3 所示 。系统可通过 PC 机设置的控制参数 , 自动启动增温等调控设备 , 可 完成各种信息的采集 、预处理及存储任务 , 从而按不同要求调控温室的微气候环境 。
缓 , 这样系统才较为稳定 , 而在小偏差的情况下 , 输出变化应比较剧烈 , 这样控制器的灵敏度较高 。因
此 , uPB ( z) , uNB (z) 选为低分辨率的模糊集合 , 其它选为高分辨率的集合 , u 的各模糊状态的隶属函 数为 :
uPB ( z) uPS ( z)
1, 当 z >4时 = e - 014 ( z - 4) 2 , 当 z ≤4 时
kt 时刻的实际输出为 :
u ( k) = u ( k - 1) +Δu = u ( k - 1) + 1125 u
进行温度控制时 , 加温系统设定一点温度控制值 , 根据实测值与设定值进行比较计算出偏差及偏差变化
率 , 再根据模糊控制表中的对应值 , 将其转化为模拟量后 , 对加温设备进行控制 。实时控制时为了避免
1 温度控制的模糊推理
111 模糊控制算法 温室有贮存物质能量的能力 , 室内温度是随时变化的 。当被调温度改变一个单位量时 , 温室需要相 应改变的能量或物质质量称为容积系数 。温室的容积系数一般较大 , 其控制的滞后时间也较长[1 ,2] , 而 模糊控制对滞后时间较长的控制对象具有较强的适应性[3] , 因此可用于温室的温度控制 。模糊控制器原 理结构如图 1 所示 。
的变化率 ec ( k) = e ( k) - e ( k - 1) 为控制器 E
的输入变量 ( k 为采样周期) , 选择控制量 u 为控
NB
NS
Ec
Z
PS
PB
制器的输出变量 。偏差 e 用 6 个模糊状态来描述 , NB PB
PB
PB
PS
Z
NS PB
PS
PS
Z
NS
即 PB (正大) 、PS ( 正小) 、PZ ( 正零) 、NZ ( 负 NZ PB
摘要 根据温室温度的控制特点 , 提出了实现室内温度模糊控制的方法 , 设计了模糊控制器并进行了试验 。结果表明 , 温室内温度的模糊控制具有较为明显的衰减特性 , 能够把被控参数调节在设定值周围 , 参数的波动小 , 控制品质优于开 关量控制 。 关键词 温室 ; 温度 ; 模糊控制 分类号 TU261
17
同理 , 可以求出 R3～ R17 , 利用 R = ∪Ri , 可求出模糊推理关系矩阵 R 。 i =1 因为 u = ( E ×Ec) ·R , 并且输入信号已经转化为论域中的某一等级值 , 因此 , 推理合成运算只能
根据 e ( k) 和 ec ( k) 的等级值进行 。依据隶属度最大法判决 , 根据每一组等级组合 E ( k ) 和 Ec ( k) , 重复模糊合成运算和模糊决策 , 就可以得到各种输入情况下的判决结果 , 即输出等级值 。将所有 的判决结果汇总即生成控制表 , 如表 3 所示 。
ψ1
=
X1 X2
=
2015 1916
-
19 19
= 215 ;
ψ2 =
X1 X2
=
1715 1713
-
15 15
=
111
由此可知 : ψ1 > ψ2 ; ψ2 的值接近 1 , 说明开关量 控制过程是一个近似的等幅振荡 ; 而 ψ1 的值相对
较大 , 表明模糊控制是一个明显的衰减振荡过程 。
从图 4 和图 5 还可以看出 , 模糊控制最大动偏差值
选择 ec 的论域为 7 级 , 即 { - 3 , - 2 , - 1 , 0 , 1 , 2 , 3} 。 选择 u 的论域为 9 级 , 即 { - 4 , - 3 , - 2 , - 1 , 0 , 1 , 2 , 3 , 4} 。
设偏差的实际变化范围 { - 2 , + 2} , 偏差变化率的实际变化范围 { - 1 , + 1} , 超出此范围用最大
= e - 017 ( z - 2) 2
uz ( z)
=
e-
017
2
z
uNS ( z) = e - 017 ( z + 2) 2 ;
e - 014 ( z + 4) 2 , 当 z ≥- 4 时 uNB ( z) = 1 , 当 z < - 4 时
其离散值如表 2 所示 。
表 2 u 的模糊离散值
为 115 , 开关控制的最大动偏差值为 215 。开关量
控制的静差为 2 ℃左右 , 过渡过程完成后 , 仍有负
偏差存在 。而模糊控制加热系统的静差为 015 ℃左
输出或零输出 , 则可得比例因子 k1 和 k2 为 : k1 = 偏差的论域/ 偏差的实际变化范围 = 3/ 2 = 115
k2 = 偏差变化率的论域/ 偏差变化率的实际变化范围 = 3/ 1 = 3
对于 e 和 ec 的任何采样值 , 乘以比例因子后取整 , 可以得到相应的等级值 E 和 Ec 。本设计中各模 糊状态的隶属函数均用正态型函数来定义 。在控制输出时 , 一般希望在大偏差的上下边界输出应较为平
·113 ·
系统设计完成后 , 在一宽高为 5135 米 ×215 米 的温室内使用两只 1 000 W 的红外加热器对系统进 行了控制试验 。试验测得的模糊控制加热系统和开
关量控制加热系统室内温度变化分别如图 4 、图 5 所示 。模糊控制及开关量控制的控制量振幅衰减比
ψ1 和 ψ2 分别为 :
温度较易受到外界因素影响的特点 , 当温室内温度
的偏差较大时 , 选择的控制量以缓慢消除误差为主 ; 而当室内温度的误差较小时 , 以系统的控制精度为
主要出发点 , 选择控制量尽量防止超调 。由这些推理规则得到如表 1 所示的控制状态 。
选择 e 的论域为 8 级 , 即 { - 3 , - 2 , - 1 , - 0 , 0 , 1 , 2 , 3} 。
表 3 模糊控制总控制表 Table 3 Fuzzy control value
E
Ec
< - 3 - 3 - 2 - 1 - 0 +0
1
2
3
>3
-3
4
4
3
3
1
1
0
0
-2
4
4
3
3
1
1
0
0
-1
4
4
3
1
1
1
0
0
0
max
4
2
1
0
0
-1
-2
-4
min
1
2
1
0
-1
糊状态 。因此
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南 京 农 业 大 学 学 报 第 23 卷
R1 = NB e × (NB ec ∪NSec ∪Zec) ×PB u ; R2 = NB e ×PSec ×PSu