水箱液位的模糊控制
液位模糊控制系统的设计【毕业作品】
BI YE SHE JI（20 届）液位模糊控制系统的设计所在学院专业班级自动化学生姓名学号指导教师职称完成日期年月-II-摘要液位控制系统广泛存在于各个领域，是工业过程控制中的典型控制之一，液位控制早期运用PID控制方法实现。
常规的PID控制器具有无静态误差、高可靠行、算法简单等优点。
它的设计核心是整定参数，对于确定性的被控对象通过设定合适的PID控制器的三个参数，可以获得比较理想的控制效果。
但由于实际控制系统具有时变性、多变量、大滞后等特点，且在控制过程中会受到各种干扰因素的影响，要建立精确的数学模型很困难，也就不能达到预期效果。
近些年来，在很多控制过程中模糊控制都取得了成功，模糊控制器具有不依赖被控对象数学模型，适应性强的优点，在许多无法建立精确数学模型的复杂系统中表现出了其优越性，不仅获得了较好的控制效果，而且又能简化系统的设计。
因此，模糊控制在水箱液位控制系统中就成为较好的选择。
本文利用模糊控制理论设计一水箱水位模糊控制器，具体给出了系统设计方案。
首先详细的介绍了模糊控制的基本原理及模糊控制器的相关知识，其次讲述了对系统进行模糊控制的具体设计内容，在此基础上提出对水箱水位进行模糊控制的方案。
最后，充分利用MATLAB的模糊逻辑工具箱和Simulink相结合的功能得到实际液位跟踪给定液位的曲线，仿真结果证实水箱液位模糊控制系统能够获得良好的控制效果。
关键词：液位控制；模糊控制；MATLAB；SimulinkAbstract-II-Liquid level control system exists in each field extensively and is one of the typical control in industrial process control, the liquid level control most used PID control method in the early days. Conventional PID controller has lots of strong points, for instance, it has no static error, its algorithm is simple and it is reliable. The heart of its design is setting parameters; the certainty object can achieve satisfactory control effects through proper setting three parameters of PID. But the practical control systems have the characteristics of time-dependence, nonlinear, large lag and they will be influenced by various kinds of interference factors, so it is difficult to set up accurate mathematics model, then it is not possible to achieve the desired results.In the recent years, fuzzy control has achieved success in many control process. Fuzzy controller has outstanding merits that do not rely on mathematics model of object and whose adapting ability is strong, it shows its superiority in many complex systems which have no accurate mathematics model. It not only wins the better control results, but also can reduce system design. Therefore, control fuzzily become better choice on water tank level control system. This text designs a water tank level fuzzy control system according to the fuzzy control theory and puts forward a design scheme specifically. Firstly, it introduces the fuzzy control theory and the related knowledge of the fuzzy controller. Then, it describes the detailed design things for the system design, and proposes a fuzzy control scheme for the liquid level of the water tank on this basis. At last, the system has also fully utilized the function that the fuzzy logic toolbox of MATLAB combines with SIMULINK, and obtains the curve of the actual level tracking the desired level. Simulation results show that the water tank fuzzy control system can possess good control performance.Keywords: liquid level control; fuzzy control; MATLAB; Simulink-II--IV-目 录摘要..............................................................Ⅰ Abstract..........................................................Ⅱ 目录.. (Ⅲ)第一章 引言 (1)1.1 模糊控制的研究背景和现状 (1)1.1.1 研究背景 (1)1.1.2 研究现状 (1)1.2 课题来源及研究的意义 (2)1.3 本课题的研究内容及任务 (3)第二章 模糊控制系统 (4)2.1 模糊控制的原理 (4)2.2 模糊控制器的组成 (4)2.2.1 模糊化 (5)2.2.2 数据库 (7)2.2.3 规则库 (8)2.2.4 推理机 (8)2.2.5 反模糊化 (8)2.3 模糊控制器的结构 (9)第三章 模糊控制器及模糊控制系统设计 (11)3.1 常规模糊控制器设计 (11)3.2 模糊控制器的输出形式 (13)3.2.1 位置式输出 (13)3.2.2 增量式输出 (14)3.3 模糊控制器参数与系统控制性能 (15)3.3.1 模糊控制器输入、输出变量的论域 (15)3.3.2 模糊控制器输入比例因子e K 及c K 的影响 (16)第四章 液位模糊控制系统的设计及仿真 (19)4.1 确定控制方案 (19)4.2 液位模糊控制系统的设计 (19)4.2.1 确定模糊控制器的结构 (19)4.2.2 定义输入、输出模糊集及其论域 (19)4.2.3 定义隶属函数 (19)4.2.4 建立模糊控制表 (21)4.2.5 模糊推理 (22)4.2.6 反模糊化 (22)4.3 模糊控制系统仿真 (22)4.3.1 系统仿真模型的建立 (22)4.3.2 水箱液位模糊推理系统（FIS）的建立 (22)4.3.3 对Simulink模型控制系统的构建 (25)4.3.4 对系统进行Simulink模型仿真 (27)结论 (31)参考文献 (32)致谢 (33)-IV-第一章引言1.1模糊控制的研究背景和现状1.1.1 研究背景控制技术被广泛地应用在各种工业技术领域里，成为现代高新技术的重要手段之一。
基于模糊PID的三容水箱液位控制系统应用研究的开题报告
基于模糊PID的三容水箱液位控制系统应用研究的开题报告一、研究背景和意义在现代产业中，水箱具有重要的作用，是一种常用的储水设备。
水箱液位控制技术的发展，对于保障工业生产的正常运行、降低能源的消耗和延长水箱的使用寿命都具有重要作用。
目前，水箱液位控制主要采用经典PID控制算法进行控制，但是由于水箱液位受多种因素影响，导致水箱液位变化不稳定，因此，传统的PID控制算法无法满足对水箱液位控制的精准度和鲁棒性的要求。
模糊控制可以处理系统模型模糊、误差信号模糊的情况，是一种非线性、模型无关的控制方法，具有较好的鲁棒性和适应性，在实际应用中得到了广泛的应用。
如何将模糊控制应用于水箱液位控制系统中，是当前研究的热点之一。
本研究将采用基于模糊PID控制算法的水箱液位控制系统，通过建立水箱液位控制模型，根据模型的特性采用模糊PID控制策略，实现水箱液位的自动控制，提高水箱液位控制的精准度和鲁棒性。
二、研究内容和方法本研究的主要研究内容和方法如下：1. 系统建模：建立三容水箱液位控制系统的数学模型，包括水箱的物理模型和控制系统的数学模型。
2. 控制算法设计：根据水箱液位的特性和传统PID控制算法的不足，设计基于模糊PID控制算法的控制策略。
3. 系统仿真：利用MATLAB/Simulink仿真工具，建立水箱液位控制系统的仿真模型，进行系统仿真，验证系统的控制效果。
4. 实验研究：通过实验平台，在实际的水箱液位控制系统中验证模糊PID控制算法的控制效果，与传统PID控制算法进行比较。
三、预期研究成果和意义本研究的预期研究成果和意义如下：1. 建立基于模糊PID控制算法的三容水箱液位控制系统研究模型，为水箱液位控制系统的研究提供了一种新的思路和方法。
2. 设计和实现了基于模糊PID控制算法的水箱液位控制系统，并进行了实验验证，实验表明，该算法在水箱液位控制方面具有比传统PID 控制算法更好的控制效果。
3. 本研究的成果可以在实际的工程应用中，提高水箱液位控制的精准度和鲁棒性，为提高工业生产效率和节省能源做出贡献。
文献翻译-单容水箱液位模糊控制系统设计
英文翻译系别自动化系专业自动化班级学生姓名学号指导教师Single tank water level fuzzy control system designIn industrial process control, the amount usually charged with the following four kinds, namely, level, pressure, flow and temperature. Where in the liquid is not only common in industrial process parameters, and for direct observation, easy to measure. Level control is a common industrial process control, impact on production can not be ignored. For level control system, although the conventional PID control parameters fixed, it is difficult to ensure the control parameters of the system to adapt to changes and changes in working conditions, it is difficult to get the desired effect; fuzzy control parameters have not sensitive and robust and strong features . Single-tank liquid level control system with linearity, hysteresis, coupling characteristics, this paper for the study of the level system, the application of fuzzy control theory to control research.Single tank water system structureTank level control system consists of a single tank water system ontology and AD / DA data acquisition card and other components, allows the computer to set the level value by controlling the regulator, at the entrance of a regulator valve to control and maintain the water level does not change; valve at the outlet of the receiver D-A converter output signal directly controlled tank. Valves on the inlet and discharge control rely on typical self-balancing system.Fuzzy ControlFuzzy logic control referred to fuzzy control, based on fuzzy set theory, fuzzy linguistic variables and fuzzy logic of a computer-based digital control technology. In 1965, the United States LAZadeh founded the fuzzy set theory; 1973 he gives definitions and theorems related to fuzzy logic control. In 1974, the British EHMamdani first statement in accordance with the composition of fuzzy control fuzzy controller, and apply it to the control of boilers and steam engines, get the lab's success. This pioneering work marked the birth of fuzzy control theory.Birth control is fuzzy and the development of social science and technology and the need inseparable. With the rapid development of science and technology in all areas of the automatic control system to control the precision required response speed, system stability and the ability to adapt to increasingly high, the studied systems are increasingly complex. However, due to a number of reasons, such as the charged object or process nonlinear, time-varying, multi-parameter strong coupling between the larger random noise, the intricate mechanism of the process, a variety of uncertainties and imperfect means of in situ measurements, difficult to establish the mathematical model of controlled object. While conventional adaptive control techniques can solve some problems, but the scope is limited. Good manual control for complex effects that are difficult to establish the mathematical model of the controlled object, using the traditional control methods, including methods of modern control theory based control is often better than a practical experience of operating personnel carried out. Because one of the important features of the human brain is the ability to identify and fuzzy things, judgment, fuzzy means can often seem imprecise achieve precise purpose.Contains five main parts, namely: the definition of variables , fuzzy , knowledge , logic and anti- blur . Define a variable that is the situation and determine the procedures to be observed considering control actions, such as the general control problem , the input variables and output error E output error rate of change EC, and fuzzy control variables as inputs U will control the next state . Wherein E, EC, U collectively referred to as fuzzy variables . Fuzzy input value to an appropriate ratio value domain conversion , using colloquial process variables to describe the physical quantity measured , to find the value of the membership degree according to the relative value of the appropriate language , the colloquial variable called fuzzy subset . Including database and rule base knowledge of two parts, one related to the definition of fuzzy database provides data processing ; while the rule base is controlled by agroup of language rules describe the control objectives and strategies. Imitating fuzzy logic judgment under the concept of human beings, the use of fuzzy logic and fuzzy inference inference method to obtain fuzzy control signals. This part is the essence of the fuzzy controller . Defuzzification : Convert fuzzy inference value obtained for the explicit control signals as input value system.Fuzzy controller designFuzzy controller input and error rate of change of the error, the error e = r-y, the rate of change of error ec = de / dt, where, r and y are respectively the level setpoint and measured value. The exact value of the error and error rate of change in the amount of blur blur becomes E and EC, the further you can get E and EC fuzzy language collections. E and EC by the vague language subsets and fuzzy relationship matrix, decision-making based on fuzzy inference rules synthesis, controlled amount of U, the U de vague, converted to the exact amount u, the D-A converter control valve actuators generate action.Fuzzy controller, the input signal quantization error e is 8 level (NB, NM, NS, NO, O, PS, PM, PB); the rate of change of error ec and the output variable u is 7 quantization level (NB , NM, NS, O, PS, PM, PB); error e, and the error rate of change of the output variable u ec domain of [-6,6]. The error e, error change rate ec and output variables membership functions chosen triangular membership functions. Fuzzy control rules are based on fuzzy reasoning, in the design of fuzzy control rules, you should consider the completeness of the control rules, cross and consistency, should ensure that for any given input has a corresponding control rules work. If the error is negative big change, but also for the negative rate of change of the error is large, it is necessary to adjust the control amount being small, in order to ensure the expected systematic development. On the basis of summing up experiences and basic professional knowledge, get control rules (see Table 1), designed a total of 49 (7 × 7) of the Rules.ece NB NM NS O PS PM PB NB PS PS PS PS PM PB PB NM NS PS PS PS PM PM PB NS NM NS O O PS PM PM O NB NM NS O PS PM PM PS NB NM NS O O PS PM PM NB NB NM NS NS PS PS PB NB NB NM NS NS NS NSCommonly used methods of reasoning fuzzy control system CRI reasoning table method, CRI reasoning analytical method, Mamdani inference method and the consequent direct function method. This selection is a direct Mamdani inference method, first find the fuzzy relation R, then the amount calculated according to the input control and clarity. This selection of 49 (7 × 7) of control rules, the fuzzy rule table of conditional statements can be described, for example, if e = NB and ec = NB then u = PS. Corresponding fuzzy relationship: R1 = A1 × B1 × C1, where, A1 is a fuzzy set of E, B1 is a fuzzy set of EC, C1 is a fuzzy set of U; fuzzy matrix R can be integrated according to R.Fuzzy control, simplify the complexity of system design, especially for nonlinear, time-varying lag model does not fully control systems; does not depend on accurate mathematical model of the controlled object; take advantage of the system control law to describe the relationship between variables; no value but with fuzzy variables to describe the language type system, the fuzzy controller does not have to establish a complete mathematical model of the controlled object; fuzzy controller is an easy to control and master the ideal nonlinear controller has better robustness, flexibility, robustness and better fault tolerance.单容水箱液位模糊控制系统设计在工业过程控制中，被控量通常有以下4种，即液位、压力、流量和温度。
模糊控制在液位控制中的仿真应用设计
吉林化工学院毕业设计模糊控制在液位控制中的仿真应用设计Simulation Design Based on Fuzzy Controller in Liquid LevelControl学生学号：09510441学生姓名：霍可栋专业班级：自动0904指导教师：吕春兰职称：副教授起止日期：2013.03.04～2013.06.23吉林化工学院Jilin Institute of Chemical Technology摘要本次设计主要论述了应用模糊控制理论控制水箱液位，详尽的介绍模糊控制理论的相关知识，提出水箱液位模糊控制的方案，建立基于水箱水位的数学模型并用MATLAB进行仿真设计。
首先根据双容水箱的系统结构，通过计算得到数学模型的传递函数；然后利用Matlab 工具箱设计模糊控制器，具体包括以下三步：（1）确定模糊控制器的结构；（2）输入输出的模糊化；（3）模糊推理决策算法设计；最后分别用常规PID控制与模糊控制对双容水箱系统仿真。
通过常规PID控制与模糊控制仿真结果的对比，我们能看出模糊控制较传统的PID控制来讲具有响应速度快、适应性较强，即鲁棒性好、超调量小稳定时间较长等优点，显示出很强的抗干扰性能。
关键词：水位控制；模糊控制器；模糊规则; FISAbstractThis paper is primarily on the applied fuzzy control theory control level in the reservoir system, first introduced in detail the fuzzy control theory of knowledge, and Then put forward to realize the control of the water level in the water tank scheme using fuzzy theory,finally simulation design of mathematical model of fuzzy controller with MATLAB based on the water tank water level .Firstly, according to the system structure of double tank, transfer function is obtained through the calculation of mathematical model. Then use the Matlab toolbox to design the fuzzy controller, including the following three steps: (1)Determine the structure of fuzzy controller;(2)Fuzzy input and output; (3)Design of fuzzy reasoning and decision algorithms. Finally, by using the MATLAB fuzzy logic toolbox and SIMULINK combination function,Compare the simulation result of conventional PID control and fuzzy control for dual-tank system.By contrast to conventional PID control and fuzzy control simulation results, we can see the fuzzy control over the conventional PID control with fast response, strong adaptability, robustness, and overshoot advantages of a small stable for a long time, showing the expected good steady performance.Key Words：Level control; Fuzzy controller; Fuzzy rules; FIS目录摘要 (I)Abstract (II)第一章绪论 (1)1.1 模糊控制水箱水位系统概述 (1)1.2 模糊控制理论简介 (1)1.2.1 模糊控制理论的产生、发展及现状 (1)1.2.2 模糊控制理论运用于水箱水位系统控制的意义 (2)1.3 仿真建模工具软件MATLAB／SIMULINK简介 (2)1.4 本文的主要任务及内容安排 (4)第二章模糊理论及模糊控制基础 (6)2.1模糊理论基础 (6)2.1.1 从经典集合到模糊集合的转变 (6)2.1.2 模糊集合的基本概念 (8)2.1.3 模糊集合的基本运算 (11)2.2 模糊控制的基础知识 (13)2.2.1 模糊控制的一般概念 (14)2.2.2 模糊控制的回顾和展望 (15)2.2.3 模糊控制系统的结构 (15)2.3 本章小结 (20)第三章水箱水位模糊控制器的建立 (22)3.1 双容水箱的动态分析与建模 (22)3.2Matlab下模糊控制器的设计 (24)3.2.1 确定模糊控制器的结构 (24)3.2.2 输入输出的模糊化 (25)3.2.3 模糊推理决策算法设计 (26)3.3 本章小结 (29)第四章利用MATLAB对水箱水位系统进行仿真建模 (30)4.1 水箱水位模糊推理系统（FIS）的建立 (30)4.2 模糊规则的建立 (32)4.3 对SIMULINK模型控制系统的构建 (35)4.4Matlab对水箱液位的仿真设计 (36)4.4.1 常规PID对液位模型的仿真 (36)4.4.2 模糊控制对液位模型的仿真 (37)4.4.3 混合式模糊控制对液位的仿真 (38)4.4.4 干扰后常规PID与模糊控制仿真对比 (39)4.5 本章小结 (40)结论 (42)参考文献 (43)致谢 (44)第一章绪论1.1 模糊控制水箱水位系统概述在能源、化工等多个领域中普遍存在着各类液位控制系统，各种控制方式在液位控制系统中也层出不穷，如较常用的浮子式、磁电式和接近开关式。
比较分析使用经典PID控制器和模糊逻辑控制器的水箱液位控制
比较分析使用经典PID控制器和模糊逻辑控制器的水箱液位控制Davood Mohammadi Souran, Seyed Hamidreza Abbasi, and Faridoon Shabaninia伊朗设拉子大学电子与计算机工程学院摘要经典比例-积分-微分控制器由于其简便性和叫强的鲁棒性广泛应用在许多工业场合。
工业过成变量易受环境变化的变化而变化。
这些参数可分类为例如输入流量，输出流量，工业设备液位等等。
发展过程控制技术是为了控制这些变量。
这篇论文水箱液位参数的控制使用经典的PID控制器，并且优化使用模糊逻辑控制器。
考虑最终结果比较分析文献和这篇论文的论证结果，模糊控制器是比经典PID控制器更加显著的。
从两者的最大超调量来看，使用模糊控制器比经典的PID控制器的超调量有显著的减少。
从两者的调整时间上看，模糊逻辑控制器彻底地比经典的PID控制器可靠。
这些结果都显示了模糊控制器的优越性。
关键字：模糊控制器 PID控制器液位1.引言由于PID控制器是一种简单的控制器，因此，在工业场合中广泛使用。
在理论上能保证PID控制器的稳定性。
在线性设备稳态过程能获得零稳态误差。
用计算机仿真揭示了跟踪误差通常是振荡的，而且在暂态过程中有较大的振幅。
为了题高PID控制器的性能，倡导了例如调整控制和监督控制技术的方法。
模糊控制方法论是被人们认为是一种有效的处理扰动和模糊不确定性的方法。
模糊化PID控制器是将模糊控制技术和经典的PID算法结合在一起的更加有效的人工智能控制「1」「2」。
模糊控制器（FLC）最常见的问题是由于其复杂性而导致的整定问题。
因此，设计和整定大部分机械问题的FLC是非常困难的，尤其是工业中的非线性系统。
为了缓解构建模糊规则的困难，模糊控制领域继承了传统的非线性分析方法「3」。
例如模糊变化控制，模糊时序控制「4」「5」，适应模糊控制「6」「7」。
对于大多数控制系统，如果参考输出是不变的，其误差信号是可以得到的。
基于双模糊控制器的水箱液位控制
基于双模糊控制器的水箱液位控制周妮娜【摘要】针对工业锅炉自动控制系统中的水箱系统液位控制问题,提出基于模糊控制器的基础上,设计实现一种双模糊控制器.根据输出信号的误差大小分别利用两个模糊控制器进行控制,控制结果传递给调节器,以实现水箱水位不变.从仿真结果来看,双模糊控制器有效地减小了系统稳态误差,响应时间、超调量、稳定时间等性能优于传统的PID控制.%In order to solve the question of liquid level control in boiler system, a new kind of double fuzzy controller is designed in this paper. Two fuzzy controllers were used separately according to actual error signal of the system output, the output was transferred to adjuster for a constant liquid level. Compared with normal PID controller and fuzzy controller, the results show that the double fuzzy controller can reduce steady-state error of the plant, other characteristic such as settlingtime,speed of response and overshoot are also prior to normal PID controller.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2011(034)006【总页数】2页(P140-141)【关键词】双模糊控制器;水箱;液位控制;调节器【作者】周妮娜【作者单位】宝鸡文理学院电气系,陕西,宝鸡,721013【正文语种】中文【中图分类】TN911-34;TP273.40 引言对于典型工业系统的控制，很多专家和学者都应用模糊控制实现了对复杂系统的设计和仿真，如曾鸣等人应用双模糊控制器实现对车辆半主动悬架控制[1]；周妮娜应用于模糊控制器实现对锅炉除氧系统的控制[2-3]；张松兰等人设计了锅炉汽包水位模糊自适应控制策略[4]等。
基于PLC和WinCC的水箱液位模糊控制研究与应用
基于PLC和WinCC的水箱液位模糊控制研究与应用罗庚兴【摘要】CPU315 -2DP of S7 -300 is used to designed a level fuzzy controller for single-capacity water tanks which has overcome the reliance the on precise math model of the traditional PID control. The intelligent control is achieved directly by querying the pre-calculated fuzzy control table. Supervising the level running pages is achieved by connecting and setting-up parameters in WinCC. The experiment results show that the control system functions reliably and effectively, and its robustness is better than the one of the traditional PID control.%采用S7-300的CPU315-2DP设计了一个单容水箱的液位模糊控制器,该模糊控制器克服了传统PID控制对被控对象精确数学模型的依赖.通过查询预先计算出的模糊控制量表直接实现智能控制.通过在WinCC中的参数连接与设置,实现液位运行画面的监测.实验结果表明该控制系统运行可靠有效,其鲁棒性明显优于传统的PID控制方法.【期刊名称】《工业仪表与自动化装置》【年(卷),期】2011(000)005【总页数】5页(P77-81)【关键词】PLC;WinCC;模糊控制器;液位控制;组态监控【作者】罗庚兴【作者单位】广东松山职业技术学院,广东韶关 512126【正文语种】中文【中图分类】TP273.50 引言液位控制系统是工业生产中比较典型的控制应用之一。
单容水箱液位控制系统的PID算法
自动控制原理课程设计报告单容水箱液位控制系统的PID算法摘要随着科技的进步，人们对生产的控制精度要求越来越高，水箱液位系统是过程控制中一种典型的控制对象，提高液位控制系统的性能十分重要。
本文针对理想的单容水箱液位系统，将包括单容水箱、电动机等在内的部分分别建立数学模型，并加入常规PID对系统性能进行调节。
但由于实际单容水箱液位系统具有时滞性和非线性，实际生产中若要对其建立精确的数学模型比较困难。
因此，将模糊控制的方法引用到对单容水箱液位系统的PID控制中，通过Simulink仿真验证了算法的有效性。
结果表明，和常规PID控制相比，模糊PID控制具有良好的动静态品质。
关键词单容水箱液位; PID控制; MA TLAB; Simulink; 模糊控制.PID control method in water level system of single-tankABSTRACT With the development of technology, the control precision is more and more important. And the water level system of single-tank is a typical control target in process control. The article mainly deals with the water level system of single-tank. It establishes mathematics model for every part of the system, and uses the traditional PID to improve the function . But in actual industry，it’s hard to establishes precise mathematics model. So, it introduces fuzzy PID control in this system. The result suggests that fuzzy PID control is more suitable than the traditional one.KEY WORDS the water level of single-tank; PID control; MA TLAB ; Simulink; fuzzy control.在工业过程控制中，被控量通常有：液位、压力、流量和温度。
二容水箱模糊控制系统设计
摘要在工业过程控制中，被控对象通常具有纯滞后、时变性、非线性以及存在种类繁多的干扰，采用常规的PID控制方法，难以获得满意的动、静态性能。
模糊控制作为智能控制领域的一个分支，由于其本质是非线性控制和自适应控制，对于参数时变,纯滞后和不精确模型等复杂控制系统，具有较强的鲁棒性。
本文针对典型的二阶惯性纯滞后系统，设计研究了模糊控制和常规PID的复合控制、PID参数的模糊自整定控制和PID-模糊Smith控制三种智能控制方法。
计算机仿真结果表明：这三种智能控制在二阶滞后系统中的控制效果均优于传统的PID控制效果，能够改善系统的动、静态特性，使控制系统的鲁棒性和抗干扰性得到显著提高。
论文最后通过建立系统的组态工程，将模糊控制方法应用到二容水箱液位控制系统，给出了系统的硬件设计结构，开发了组态画面，并且根据模糊PID控制规则编制了模糊控制程序。
试验结果验证了模糊控制算法的有效性，表明模糊控制在控制性能上优于传统的PID控制。
关键词：纯滞后；模糊控制；鲁棒性；参数自整定；二容水箱AbstractIn the industrial process control, the control objects usually own the time delay, nonlinear, time-vary characteristic accompanied with diverse interferences. So, it is hard to acquire satisfying static and dynamic characteristics by using common PID control. fuzzy control, as a branch of intelligent control field, is adapted to complicated systems with the characteristic of parameter time-vary, model mismatch and time delay, due to its essence of nonlinear and adaptive control and strong robustness.For the system of representative two steps time-delay, fuzzy-PID hybrid control,fuzzy PID control with parameters self-tuning and PID fuzzy Smith complex control are studied in this paper. The simulation shows that the control effects of the above three intelligent control are better than traditional PID control, and the dynamic and steady characteristics are improved. In addition, the robustness and anti-interference are advanced.By means of building a configurative project, the fuzzy control strategy is applied to the two-container water tank, and a set of completed hardware and structure diagram is provided. What’s more, the program is designed according to fuzzy PID control rule. The experiment shows that the arithmetic of fuzzy control is efficient and the capability of fuzzy control is superior to the traditional PID control.Keywords: pure time-delay; fuzzy control; robustness; parameter auto-tuning; two-container water tank目录摘要 (I)Abstract ........................................................................................................................................................... I I 1. 绪论 .. (1)1.1 引言 (1)1.2 复杂工业过程控制所面临的问题 (1)1.3 国内外模糊控制的现状与展望 (2)1.3.1模糊控制的现状 (2)1.3.2 模糊控制展望 (3)1.3本课题研究的目的及意义 (3)本章小结 (4)2. 模糊控制理论 (5)2.1模糊控制概论 (5)2.2模糊控制器的基本原理 (5)2.2.1 模糊控制器的基本设计方法 (6)2.2.2 模糊控制算法 (10)2.2.3控制规则自调整模糊控制器基本原理 (12)本章小结 (14)3. 模糊PID控制方法的研究 (15)3.1 模糊控制器和常规PID的复合控制 (16)3.1.1系统仿真实验 (17)3.2 常规PID参数的模糊自整定控制 (18)3.2.1 PID控制器参数自整定原则 (19)3.2.2 各变量隶属度函数的确定 (21)3.2.3系统仿真实验 (22)本章小结 (23)4. PID-模糊Smith智能控制方法的研究 (24)4.1施密斯（Smith）预估控制 (24)4.2 PID-模糊Smith预估控制 (25)4.2.1模糊Smith控制 (25)4.2.2模糊Smith及PID的复合控制 (26)4.3系统仿真实验 (26)本章小结 (28)5. 模糊控制技术在二容水箱液位控制系统中的应用 (29)5.1 二容水箱液位控制系统结构组成 (29)5.1.1 系统硬件结构 (29)5.1.2 系统硬件组成 (29)5.1.3 MCGS通用监控系统组态软件 (30)5.2二容水箱液位特性测试 (32)5.2.1原理说明 (32)5.2.2 测试内容与步骤 (33)5.2.3 测试曲线及其数学模型 (34)5.3组态界面开发与系统试验 (37)5.3.1组态界面的开发 (37)5.3.2 MCGS脚本程序 (38)5.3.4系统试验结果及分析 (39)5.4 本章小结 (40)总结 .............................................................................................................................. 错误！未定义书签。
基于DCS平台的水箱液位控制系统的模糊控制算法
0 引
言
集散控制系统 ( dist ribut ed cont ro l syst em, DCS) 是一种 以微处理器为基础的分散型综合控 制系统。 DCS 综合了计算机技术、 网络通讯技术、 自动控制技术、 冗余及自诊断技术等先进技术, 采用多层分级的结 构形式, 适应现代化生 பைடு நூலகம்的控制与管理需求, 目前 已成为工业过程控制的主流系 统。但多数 企业开发的 DCS 控制算法仍停留在常规控制阶段 , 因此进一步开发及挖掘其潜力具有重大的意义, 其中先进控制的研 究就是很重要的一部分。水箱液位对象是具有大惯性、 大滞后动态特性的系统 , 在工业生产过程中, 广泛存 在于石油化工过程中的蒸馏塔、 化学反应器、 液体传输设备及热工过程中的锅炉、 热交换器等对象中[ 1] 。通 常液位控制采用 P ID 或模糊 P ID, 但是传统控制需要精确的数学模型 , 而且对于大滞后动态特性的系统控 制效果不是很好。模糊控制不需要精确的数学模型, 而且一些模糊控制器可以等效为变增益的非线性 P I 或 PD 控制器[ 3] , 因此得到广泛的关注和应用。 本文以 CS4000 装置的单容、 双容水箱为实验对象 , 基于 JX 300X DCS 控 制平台, 利用 SCX 语言开发相应的模糊控制算法对水箱液位控制系统进行研 究。 SU PCON JX 300X DCS 由工程师站、 操作站、 控制站、 过程控制网络等组 成, 如图 1 所示。
1 基于 DCS 水箱液位控制系统的模糊控制的设计
文中采用双输入单输出模糊控制器 , 将误差及误差变化作为模糊控制器输入 , 调节阀开度作为控制器 输出。
收稿日期 : 2008- 10- 08 基金项目 : 浙江省科技计划项目 ( 2006C31016) ; 浙江省科技计划项目( 021101039) 作者简介 : 苏 洁 ( 1980) , 女 , 内蒙古巴彦淖尔人 , 硕士研究生 , 研究方向为自结构模糊控制及其应用。
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1、绪论
1.1 水箱水位系统概述
在能源、化工等多个领域中普遍存在着各类液位控制系统液。各种控
制方式在液位控制系统中也层出不穷，如较常用的浮子式、磁电式和接近
开关式。而随着我国工业自动化程度的提高，规模的扩大，在工程中液位
控制的计算机控制得到越来越多的应用。液位控制系统的检测及计算机控
制已成为工业生产自动化的一个重要方面。
经典控制理论和现代控制理论的控制效果很大一部分取决于描述被控
过程精确模型的好坏，这使得基于精确数学模型的常规控制器难以取得理
想的控制效果。但是一些熟练的操作工人、领域专家却可以得心应手的进
行手工控制。因此基于知识规则的模糊控控制理论在其应用中就有了理论
和现实意义
1.2模糊控制的概述
人工智能包括推理、学习和联想三大要素，它是采用非数学式子方法，
把人们的思维过程模型化，并用计算机来模仿人的智能的学科。许多科学
家认为下一世纪生产力的飞跃寄托于人工智能技术，并认为人工智能的发
展必将带来一次新的史无前例的技术革命，第五代计算机的研究充分体现
了人类左脑的逻辑推理功能，而人工智能研究的下一步是模仿人类右脑的
模糊处理功能。人工智能将在逻辑推理计算机、模糊计算机和神经网络计
算机这三者的基础上，由两个方面来实现，即：一是利用现有的计算机技
术模拟人类的智能；二是利用一种全新的技术来实现信息处理的模糊化和
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网络化。前者是实现人工智能必需的先决条件；后者是实现人工智能的根
本途径。
“模糊控制理论”是由美国学者加利福尼亚大学著名教授L.A.Zadeh于
1965年首先提出，至今仅有20余年时间。它以模糊数学为基础，用语言
规则表示方法和先进的计算机技术，由模糊推理进行判决的一种高级控制
策略。它无疑是属于智能控制范畴，而且发展至今已成为人工智能领域中
的一个重要分支。其理论发展之迅速，应用领域之广泛，控制效益之显著，
实为世人醒目关注。特别是近一二年内，模糊控制与其他控制策略构成的
集成控制，以及与神经网络相结合的模糊神经网络等得到迅速发展，更使
诸多学者确信，它是一种全新的技术和高科技的发展方向。
“模糊控制”是近代控制理论中一种基于语言规则与模糊推理的高级控
制策略和新颖技术。它是智能控制的一个重要分支，发展迅速，应用广泛，
实效显著，引人关注。模糊控制比传统的PID等控制方法，在强时变、大
时滞、非线性系统中的控制效果有着明显的优势。将模糊控制技术应用于
家电产品在国外已是很普遍的现象。单片机是家用电器常用的控制器件，
把二者结合起来，可是控制器的性能指标达到最优的目的。基于模糊控制
技术的单片机控制的电热水器，是对传统的电热水器开关控制的改造，具
有达到设定温度时间短、稳态温度波动小、反应灵敏、抗干扰能力强、节
省电能等优点。
2 水箱水位模糊控制器的建立
本章利用模糊数学工具及模糊控制理论知识，建立一个水箱水位模糊控
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制器，水位模糊控制器可以设计为二维控制器，即输入量是水位误差和误
差变化率，输出量是阀门控制量，但由于过程计算量大，计算复杂所以此
章仅采用一维系统，即单输入——单输出统，较复杂的二维系统将在下一
章里利用MUTLAB软件构建，并仿真。图 3—1为水位模糊控制系统的基本
结构。
图1水箱水位控制
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。
3.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。
M
模糊控制器
反馈
压力传感器
控制量
设定
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（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。
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（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。控制规则选用
Mamdain 控制规则。
该控制器的控制规则表如图所示：
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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
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4本章小结
根据仿真图像，我们能看出模糊控制具有响应速度快、适应性较强，
即鲁棒性好、超调量小稳定时间较长等优点，显示出预期良好的稳态性能。
5结论
自20世纪40年代以来用计算机方法去研究系统的特性成为科学发展的时
尚，在计算机上对构成的系统模型进行试验，为模型的建立和试验提供了
巨大的灵活性和方便性，利用计算机，使得数学模型的求解变得更加方便、
快捷和精确，能解决问题的领域也大大扩展。
水箱水位控制系统在工业中利用广泛，本文仅以一级系统作为仿真实
例，并利用计算机辅助控制其实并不符合实用的设计原则，在工业中一般
简单的水位控制系统是不采用计算机控制的，甚至多数都并不采用其他的
电子设备控制，而是直接采用浮漂、杠杆等简单的机械结构就已足够应用
了，但是随着工业的发展，一些深加工行业（如化工）需要采用多级水箱，
另外一些应用（如能源行业）存在各输入输出量严重耦合现象，在这些复
杂、庞大的系统面前，传统的机械结构已不能满足要求，甚至传统的PID
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控制也已捉襟见肘。因此利用模糊控制来实现水位控制的想法才能浮出水
面，虽然本文用事倍功半的方法讨论了这个问题，但我认为其在此领域还
是值得尝试的。