王詩佳

摘 要：模糊控制從1965年首次提出到1974年正式用模糊邏輯及模糊推理實現(xiàn)自動控制以來，一直以靈活性強、適用性廣、易于理解等優(yōu)勢被廣泛運用，在如今各種工業(yè)自動化控制生產(chǎn)線中，模糊控制已成為最受歡迎的技術之一，小到家用電器、汽車，大到機器人、生產(chǎn)線，模糊控制都取得了極大的成功，已經(jīng)成為影響我們生活的重要技術。但是模糊控制也存在自身的缺陷，在“工業(yè)4.0”的整體趨勢下，模糊控制如何更加的智能化、數(shù)據(jù)化，是當前模糊控制系統(tǒng)的難題。經(jīng)過長期實驗總結發(fā)現(xiàn)，只有結合神經(jīng)網(wǎng)絡等其他控制模式，才能使得模糊控制系統(tǒng)突破傳統(tǒng)界限，達到新的高度。

關鍵詞：模糊控制;計算機;神經(jīng)網(wǎng)絡

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2019.02.124

1 模糊控制的背景

模糊控制理論全稱模糊邏輯控制理論，其目的就是利用語言分析的數(shù)學模式把各種自然語言轉化成計算機控制系統(tǒng)能夠識別的算法語言，從而起到控制被控目標的作用。模糊控制是將人們思維中許多模糊的概念用計算機模擬后通過實際算法表達出來，來實現(xiàn)人的控制思路和經(jīng)驗。這樣不僅使人們通過感知又無法具體數(shù)據(jù)化的許多操作更加清晰、準確，而且對于智能控制的發(fā)展打下堅實理論基礎和實際經(jīng)驗。模糊控制系統(tǒng)包含了知識庫、模糊推理、輸入量模糊化和輸出量精確化四個主要部分。模糊控制的控制流程通俗來說可理解為，知識庫通過定義語言變量和建立模糊控制規(guī)則，將模糊化的輸入信號通過模糊推理，確定所對應的控制邏輯方式后轉化為精確值輸出，達到控制效果。

2 模糊控制的實際應用

模糊控制系統(tǒng)因控制效率高、適用性廣、設計簡單、易于理解而被大規(guī)模運用，比如汽車自動空調系統(tǒng)、蒸汽鍋爐系統(tǒng)、全自動洗衣機等。

由于本人目前從事白酒廠自動化生產(chǎn)線控制方面的工作，曾負責過衡水老白干酒廠老五甄生產(chǎn)線自動拌料系統(tǒng)，其中潤糧部分需要將S7-300PLC和模糊控制相結合起來進行編程。相關設備有紅糧出料轉子定量器（變頻）、強力著水機、常溫水罐、加水泵、V型調節(jié)閥以及觸摸屏等，其工作方式為根據(jù)轉子定量器的速度（紅糧出料量的大?。㏄LC自動調節(jié)水罐調節(jié)閥的開度來控制出水量的大小，使紅糧與水進入強力著水機攪拌時能滿足工藝要求。其中常溫水罐裝有液位傳感器實時監(jiān)測水罐液位，進水管和出水管各裝有反饋型V型調節(jié)閥，通過4-20mA模擬量進行調節(jié)和接受開度位置。在水位低于設定的最低量時開始進水，達到設定值最高量時停止進水。因工藝要求，操作人員定期將對紅糧轉子定量器進行調速改變紅糧出料量，導致水罐出水閥的開度也會跟著改變，水罐液位低于最低量時的變化呈不線性狀態(tài)，此時需要通過模糊控制調節(jié)閥，在水位低于最低量時根據(jù)水罐液位下降的速度來控制進水閥的開度，保證水罐供水不間斷。為了使PLC更好的控制水位的偏差變化率，我們建立了模糊控制規(guī)則查詢表從而制定控制規(guī)則，我們將“負大、負小、正大、正小、正0、負0”采取6級模糊劃分，共36條規(guī)則，將每條規(guī)則對應的輸出值置入PLC的累加器AC1中，此外我們將閥門開度值與模糊規(guī)則表中的值對應，通過累加器運算結果轉換成0～64000之間的整數(shù)送到PLC模擬量輸出模塊后將數(shù)字量轉換成4-20mA的信號后輸出驅動V型調節(jié)閥，主模塊OB1實現(xiàn)對子程序塊的調用和數(shù)據(jù)的傳遞，0B35為中斷服務程序模塊。FB1模塊為模糊控制器，完成整個模糊控制功能。在PLC功能塊中完成e（液位偏差）和ec（液位偏差率）的計算后完成精確量e和ec到模糊量E、EC的轉換，根據(jù)控制量表的查詢功能，完成對模糊量開度到精確量開度的輸出，從而起到控制水位的目的。實際調試過程中，發(fā)現(xiàn)水罐液位的時間常數(shù)較大，存在較大的滯后現(xiàn)象，用PID控制存在反應時間長，偏差大的情況，我們采取了微分處理，微分環(huán)節(jié)能夠提前修正信號，加快系統(tǒng)的計算速度，減少調節(jié)時間。

3 模糊控制的發(fā)展前景

模糊控制從1974年在鍋爐和蒸汽機實驗成功以來，在全球各行業(yè)各產(chǎn)業(yè)運用的極為頻繁，控制效果也大受好評，世界沒有完美的東西，模糊控制也存在自身的缺陷，比如沒有完整的理論體系、沒有完善的魯棒性分析和系統(tǒng)設計的方法、系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)精度較低等等。且隨著“工業(yè)4.0”理念的推出，立即將產(chǎn)業(yè)自動化的發(fā)展推向了一個全新的高度，個性化、數(shù)據(jù)化、智能化成為了未來發(fā)展的必經(jīng)之路，模糊控制也將突破傳統(tǒng)理念，與神經(jīng)網(wǎng)絡各取優(yōu)勢互補，將神經(jīng)元中的加權求和運算轉換成“交”和“并”形式的模糊控制算法，或者利用神經(jīng)網(wǎng)絡的學習能力和數(shù)學模型，彌補模糊控制的缺陷，目前已經(jīng)出現(xiàn)了梯度算法、BP算法和遺傳算法等模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制技術，也采用了大規(guī)模集成電路、PLC、可編程門陣列等方法來實現(xiàn)模糊控制器的構造。

4 結語

相信未來在更多研究者的不斷努力中，模糊控制與神經(jīng)網(wǎng)絡的結合將會更加深入，同時也將開發(fā)出適合模糊控制的其他控制手段和算法，使模糊控制適應能力、可靠性、精度性、穩(wěn)定性更上一個臺階，為全球控制技術的發(fā)展帶來新的活力，灌注新的血液！

參考文獻：

[1]世界計算機報[N].1996（07）.

[2]模糊控制在西門子PLC中的實現(xiàn)[DB/OL].2013.

[3]竇振中.模糊邏輯控制技術及其應用[M].北京：北京航空航天大學出版社，1995.