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        智能恒溫控制算法的優(yōu)化研究

        2017-03-31 05:30:07曹藝
        電子元器件與信息技術(shù) 2017年3期
        關(guān)鍵詞:編輯器恒溫模糊控制

        曹藝

        (湖北職業(yè)技術(shù)學(xué)院 汽車學(xué)院,湖北 孝感 432000)

        1 模糊PID恒溫控制系統(tǒng)介紹

        在現(xiàn)階段的智能恒溫控制中,模糊控制成為一個極為重要的研究方向[1],在工業(yè)設(shè)計生產(chǎn)中有極為寬廣的應(yīng)用。模糊控制是通過對控制參數(shù)以及執(zhí)行邏輯的研究設(shè)計,實現(xiàn)與實際需求的元器件的智能控制:整個完整的模糊PID控制系統(tǒng)主要通過對以下幾個步驟進(jìn)行設(shè)計:

        (1)定義變量:即具體問題集體分析。由于已知被控對象需要控制有數(shù)不清的方面,同時,左右其性能的問題有限多個。與一般傳統(tǒng)的控制相比較,首先要做的便是定義變量。確定需要控制量的變化,使對應(yīng)的控制作出相應(yīng)的動作,完成控制過程。

        (2)模糊化:即模糊控制器的模量設(shè)計,并將其轉(zhuǎn)換為系統(tǒng)可識別的模糊量,具體包含以下三步:第一,對輸入量進(jìn)行滿足模糊控制需求的處理;第二,對輸入量進(jìn)行尺度變換;第三,確定各輸入量的模糊語言取值和相應(yīng)的隸屬度函數(shù)。

        (3)知識庫:主要由數(shù)據(jù)庫和規(guī)則庫共同搭建,類似于我們?nèi)粘I畹呐袛嘣怼U麄€模糊控制通過相應(yīng)的規(guī)則進(jìn)行判斷,我們稱其為模糊知識庫,他的具體作用分為兩方面:①定義需要進(jìn)行處理的迷糊數(shù)據(jù)。②通過對應(yīng)的語言控制規(guī)則來描述被控目標(biāo)與策略的過程。

        (4)邏輯判斷:有了知識庫中相對應(yīng)的數(shù)據(jù),可以進(jìn)行效仿人大腦的控制策略。模糊控制在進(jìn)行判斷時,通過知識庫中與之對應(yīng)的數(shù)據(jù),使用模糊邏輯和模糊推論法對被判事務(wù)進(jìn)行推理,得出模糊控制結(jié)論,即控制訊號。由此分析,此過程是整個控制的關(guān)鍵環(huán)節(jié)也是整個模糊控制過程的精華。

        (5)解模糊化:系統(tǒng)收到一個模糊的控制信號,該信號只是一個模糊的信號。因此,這種信號是無法直接作用于控制器內(nèi)。因此,必須對信號進(jìn)行相應(yīng)的解模糊化處理。即做為控制系統(tǒng)信號的輸入值,把根據(jù)推論的模糊值結(jié)果轉(zhuǎn)換成明確的控制信號。

        2 加入Smith自適應(yīng)算法的模糊PID控制系統(tǒng)設(shè)計

        由于在生產(chǎn)生活中使用的恒溫控制系統(tǒng)一般的控制精度要求較高,本文設(shè)計的恒溫控制系統(tǒng)的模糊控制器選用單變量結(jié)構(gòu)的二維模糊控制器??刂葡到y(tǒng)的輸入量為:實際溫度與預(yù)設(shè)溫度的偏差量e、實際溫度下的偏差變化率ec[2]??刂葡到y(tǒng)的輸出變量為:PID的三個參數(shù)的增量。以恒溫控制的同時實現(xiàn)參數(shù)的自整定為目標(biāo),設(shè)計出對應(yīng)的模糊控制規(guī)則,使控制系統(tǒng)的參數(shù)值能夠在線變化。最終,由Smith自適應(yīng)算法的模糊PID控制系統(tǒng)的PID控制器輸出階躍信號u。

        設(shè)定實際溫度與預(yù)設(shè)溫度的偏差量e、實際溫度偏差率的模糊子集為:{負(fù)大,負(fù)中,負(fù)小,零,正小,正中,正大}。根據(jù)對應(yīng)的英語表達(dá)可簡寫為:{NB,NM,NS,O,PS,PM,PB}。

        控制系統(tǒng)的基本論域設(shè)計:實際溫度與預(yù)設(shè)溫度的偏差量e、實際溫度下的偏差變化率ec分別為:e=[-16,16];ec=[-0.06,0.06]。的模糊論域設(shè)定為:[-6,6]??紤]恒溫控制系統(tǒng)的溫度控制精度要求,設(shè)計控制系統(tǒng)的溫度允許的偏差范圍為±5℃。選用三角形隸屬度函數(shù)作為系統(tǒng)輸入變量、輸出變量的模糊隸屬度函數(shù)。如下圖所示:

        圖1 各個變量的隸屬度函數(shù)

        根據(jù)模糊控制的理論:由于數(shù)值選取的不當(dāng)會使系統(tǒng)產(chǎn)生振蕩,因此規(guī)則表的制定應(yīng)滿足以下規(guī)則:較小時,使設(shè)定在數(shù)值小的范圍。反之,則的值應(yīng)取到數(shù)值大的范圍,同時,在和的符號一致時,會導(dǎo)致系統(tǒng)的溫度偏離預(yù)設(shè)值,在這種情況下應(yīng)適當(dāng)使的值增加。反之,的值應(yīng)適當(dāng)?shù)臏p小。

        根據(jù)以上參數(shù)調(diào)節(jié)規(guī)則,得到模糊控制規(guī)則表如表1所示:

        由于,控制系統(tǒng)的PID積分控制作用在于能夠使系統(tǒng)能夠穩(wěn)態(tài)運行,以消除甚至免靜態(tài)誤差。較大時,會引起積分環(huán)節(jié)產(chǎn)生過度飽和的現(xiàn)象,在這種情況下應(yīng)當(dāng)避免積分換屆的作用,反之,若較小時,才能在控制器中加入相應(yīng)的積分控制環(huán)節(jié)[3]。

        根據(jù)以上參數(shù)調(diào)節(jié)規(guī)則,得到積分作用糊控制規(guī)則表如表2所示:

        控制系統(tǒng)的PID控制器中,微分環(huán)節(jié)可以使控制誤差能夠被提前調(diào)節(jié),主要的控制對象是溫度偏差的變化率。為避免微分出現(xiàn)溢出情況,在控制的初態(tài)下,由于比較大,會導(dǎo)致變化率也較大,此時,應(yīng)將設(shè)定在數(shù)值小的范圍。其他工作狀態(tài)下應(yīng)根據(jù):較小時,設(shè)定在數(shù)值大的范圍;較大時,設(shè)定在數(shù)值小的范圍。

        根據(jù)以上參數(shù)調(diào)節(jié)規(guī)則,得到的微分的模糊控制規(guī)則表見表3:

        表1 控制規(guī)則表

        表2 控制規(guī)則表

        表3 控制規(guī)則表

        模糊控制規(guī)則為“if-then”的形式,舉例說明:控制系統(tǒng)在初始狀態(tài)下,設(shè)定實際溫度與預(yù)設(shè)溫度的偏差量為較大的正值,約等于0。此時,為提升系統(tǒng)的效率, 設(shè)計的控制規(guī)則為:“If is PB and is ZO,Then is PM, is NS, is NS”。

        選取Mamdani模糊推理法,分析計算修正參數(shù)的對應(yīng)模糊量。為取得輸出控制量。本系統(tǒng)選用加權(quán)平均法以求解出輸出量的準(zhǔn)確值,隨后傳入控制單元的通信接口

        本系統(tǒng)在采用參數(shù)自整定的模糊PID控制策略的同時,加入一種適用于恒溫控制系統(tǒng)的Smith自適應(yīng)算法,這種算法的基本原理為:在主反饋通道中引入一個一階慣性環(huán)節(jié)該一階慣性環(huán)節(jié)相當(dāng)于一個低通濾波器,使得被控對象的輸出和預(yù)估環(huán)節(jié)的輸出濾波處理后才能反饋到控制器,能夠避免因模型的不匹配對系統(tǒng)的不利影響。同時,有效減小因為模型的誤差而對系統(tǒng)的控制效率產(chǎn)生的影響??刂圃韴D2如下所示:

        圖2 加入Smith預(yù)估環(huán)節(jié)的模糊PID控制原理圖

        3 控制效果仿真

        因為模糊PID控制系統(tǒng)在目前工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的大量運用,MATLAB公司也研發(fā)出相應(yīng)的模塊以實現(xiàn)對模糊PID控制性能的仿真實驗。其中實現(xiàn)該功能的為MATLAB中的模糊邏輯工具箱。該工具箱具有很好的運算仿真性能,受到很多使用者的認(rèn)同與歡迎。它的主要組成包括以下五個模塊:①模糊推理系統(tǒng)編輯器。能夠跟據(jù)系統(tǒng)實際設(shè)計情況完成對模糊邏輯系統(tǒng)的建模;②隸屬度函數(shù)編輯器。實現(xiàn)對模糊控制中的隸屬度函數(shù)的設(shè)計;③模糊推理規(guī)則編輯器。主要功能是對隸屬度函數(shù)等參數(shù)的模糊化推理,能夠計算出被控對象的輸出量;④系統(tǒng)輸入輸出特性曲面測覽器。通過圖像的表達(dá)方式,對控制系統(tǒng)的被控對象參數(shù)進(jìn)行設(shè)計,是整個模糊推理的過程更加清晰化和形象化;⑤模糊推理過程瀏覽器。能夠?qū)φ麄€模糊推理的過程進(jìn)行管理和瀏覽[4-5]。對于本文研究的恒溫控制系統(tǒng),利用MATLAB中的Fuzzy Toolbox模塊設(shè)計出相應(yīng)的模糊控制器。所設(shè)計的控制器為FIS編輯器,系統(tǒng)實際設(shè)計情況完成對模糊邏輯系統(tǒng)的建模實際溫度與預(yù)設(shè)溫度的偏差量e、實際溫度下的偏差變化率ec等。設(shè)計的模糊控制器誤差的隸屬函數(shù)編輯器,可以觀察每個變量關(guān)聯(lián)誤差的隸屬函數(shù)的形狀。模糊控制器誤差變化率的隸屬函數(shù)編輯器,用于表示每一個變量關(guān)聯(lián)的誤差的變化率的隸屬函數(shù)形狀。模糊控制器的控制量隸屬函數(shù)編輯器,能夠用于設(shè)定控制量的隸屬函數(shù)的形狀。模糊控制器的模糊規(guī)則觀察區(qū),主要是用于觀察模糊算法運行過程中模糊推理系統(tǒng)的性能變化[6-7]。

        為驗證本文設(shè)計的基于史密斯預(yù)估環(huán)節(jié)的模糊PID恒溫控制系統(tǒng)的控制精度,以及該系統(tǒng)在受到外界干擾時是否具有較快的恢復(fù)性能。設(shè)計出帶有Smith預(yù)估環(huán)節(jié)的自適應(yīng)模糊PID控制系統(tǒng)模型,并運行仿真結(jié)果。如下圖3所示:

        圖3 帶有史密斯預(yù)估環(huán)節(jié)的控制系統(tǒng)仿真模型

        初步規(guī)定一恒溫系統(tǒng)的控制溫度為80℃,并在1650秒時加入一型號干擾。經(jīng)過仿真分別得到自適應(yīng)模糊PID控制系統(tǒng)的仿真曲線及帶有史密斯預(yù)估環(huán)節(jié)優(yōu)化的自適應(yīng)模糊PID仿真曲線。在圖中分別用藍(lán)色和紅色曲線表示。

        4 結(jié)語

        圖4 仿真響應(yīng)曲線圖

        根據(jù)圖4中兩條仿真曲線發(fā)現(xiàn):當(dāng)預(yù)設(shè)溫度為80℃時,系統(tǒng)在自適應(yīng)模糊PID控制系統(tǒng)下,達(dá)到的最高溫度為94℃,超出預(yù)設(shè)溫度約為14℃。同時,控制系統(tǒng)最終穩(wěn)定在80℃所花費的時間約為1600秒左右。系統(tǒng)在加入Smith預(yù)估后,達(dá)到的最高溫度為92℃,比沒有優(yōu)化前低2℃,所花費的時間為1200s;為驗證系統(tǒng)的穩(wěn)定性[8],在優(yōu)化前后達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)后加入信號干擾,通過曲線可以明顯看到紅色曲線比藍(lán)色曲線再次達(dá)到穩(wěn)定時間更短。

        通過仿真曲線可以得出如下結(jié)論:經(jīng)過Smith預(yù)估優(yōu)化后的自適應(yīng)模糊恒溫控制系統(tǒng)比優(yōu)化前具有更高的控制精度,同時控制穩(wěn)定性更好。

        參考文獻(xiàn):

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        [3]陳陽,王濤,劉玉航.二型模糊集下的推理模型及Mamdani推理算法[J].模糊系統(tǒng)與數(shù)學(xué),2008,22(3):46-47.

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        [7]蔣勇,李宏,焦永昌.改進(jìn)NSGA-Ⅱ終止判斷準(zhǔn)則[J].計算機仿真,2009,26(2):196-200.

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