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《智能控制》课程论文

基于MATLAB的温度模糊控制系统的设计

成绩：

任课教师：田志波

班级：测控09-2

作者：胡兵

上交时间：2012.11.05

温度模糊控制

在工业生产过程中,温度控制是重要环节,控制精度直接影响系统的运行和产品质量。在传统的温度控制方法中,一般采取双向可控硅装置,并结合简单控制算法(如PID算法),使温度控制实现自动调节。但由于温度控制具有升温单向性、大惯性、大滞后等特点,很难用数学方法建立精确的模型,因此用传统的控制理论和方法很难达到好的控制效果。鉴于此,本文拟以模糊控制为基础的温度智能控制系统,采用人工智能中的模糊控制技术,用模糊控制器代替传统的PID控制器,以闭环控制方式实现对温度的自动控制。

二、方案设计

利用MATLAB的模糊控制箱及Simulink内含的功能元件，建立温度箱温度模糊控制器及其系统的模型。

1．建立模糊控制器

采用温度偏差，即实际测量温度与给定温度之差e及偏差变化率ed作为模糊控制器的输入变量，输出p为“PWM波(脉冲宽度调制)”控制发热电阻的功率，来调节温度箱内温度的升降，形成典型的双输入单输出二维模糊控制器。

运用MATLAB中的FIS编辑器，建立温度箱的Mamdani型模糊控制器，如图1所示。温度偏差e、温度偏差变化率ed和输出变量lZ的语言变量E，Ed，P都选择为{NB，NM，NS，Z，PS，PM，PB}，其中P和N分别表示正与负，B，M，s分别表示大、中、小，z表示0。

图1模糊控制器模型

2．建立控制决策及隶属函数

模糊控制决策及解模糊方法采用系统默认值，即极大极小合成运算与重心法解模糊。由模糊控制决策公式可求得输出变量的模糊集合为P=(E×Ed)×R

本文都采用三角隶属函数，各变量的隶属函数如图2所示。其中，图2(a)为E和Ed，隶属函数图，E和Ed的量化论域为[-6，6]；图2(b)为P隶属函数图，EC的量化论域为[-6，6]。不同的系统,其模糊集的隶属函数是不同的,要根据实际情况和实践经验而定。

E和Ed隶属函数

(b)P隶属函数图

图2隶属函数图

3.建立模糊控制规则

模糊控制规则如表1所示。建立该系统模糊控制规则的基本原则为：当温度偏差较大时，选择控制量以尽快消除误差为主；当温度偏差较小时，选择控制量要注意防止超调，以系统的稳定性为主要出发点。

E

D

NB

NM

NS

Z

PS

PM

PB

NB

NB

NB

NB

NB

NM

NS

Z

NM

NB

NB

NM

NM

NS

Z

PS

NS

NB

NM

NM

NS

Z

PS

PM

Z

NB

NM

NS

Z

PS

PM

PB

PS

NM

NS

Z

PS

PM

PM

PB

PM

NS

Z

PS

PM

PM

PB

PB

PB

Z

PS

PM

PB

PB

PB

PB

表1模糊控制规则表.

将模糊控制规则表中的规则逐一输入模糊控制规则界面。如图3所示：

图3

模糊规则三维关系曲面图如图4所示。从图3可以清晰地观测到模糊系统基于输入集的输出集的变化范围。

图4控制规则三维关系图

按view-Rules,可得到部分规则视图。如图5所示

图5部分规则视图

三、进行matlab的仿真

为了验证所设计的温度模糊控制器的性能,并在仿真过程中及时调整模糊控制器的控制规则和各项参数,笔者利用Matlab软件进行仿真研究.本次设计利用FuzzyLogicToolbox和Simulink图形化工具平台,对温度控制系统进行优化模糊控制设计与仿真的。

在进行温度控制系统的仿真之前,必须建立被控对象的数学模型.通常采用阶跃响应法来获得对象的特性.温度箱温度控制系统的传递函数数学模型,近似等效为带纯滞后的一阶对象。

G(S)=Ku（e-ts）/85s+1

在进行模糊控制仿真时,首先利用Matlab的模糊逻辑工具箱建立温度箱模糊控制器,然后在Simulink环境下把模糊控制器加载进相应模块,进行仿真.量化因子Kp=2，Kd=1，Ku=21，模糊控制器的封装以及阶跃响应曲线分别如图6,图7所示.

图6系统仿真模型图

图7阶跃响应曲线

由图7可知,采用模糊控制不仅调节时间短,系统响应加快,而且在超调量和抗干扰能力方面均优于PID控制器,具有更好的动态性能和稳态精度.

四、结论总结

随着科学技术的发展，智能控制技术必会日趋完善，并且能够在更多的领域上应用。此设计是基于MATLAB的模糊控制系统，通过调试及仿