自调整模糊控制（精选9篇）
自调整模糊控制 篇1
汽车空调工作环境多变, 条件复杂, 很难建立一个精确的数学模型, 因而汽车空调的控制是一个很难解决的问题。模糊控制方法与传统控制方法相比具有无需建立被控对象数学模型、对被控对象的非线性和时变性具有一定的适应能力, 即鲁棒性较好等特点, 因而对于汽车空调这种复杂的系统具有很好的实用性。
但是模糊控制方法稳态精度较差, 波动性较大, 为了改善模糊控制效果, 本文采用参数自调整模糊控制的方法, 提高汽车空调模糊控制的控制效果。
一、汽车空调模糊控制的实现
将温度设定值与车内温度的差值及其变化率作为汽车空调模糊控制系统的输入控制量, 得到的输出控制量为鼓风机转速、混合风门开度、压缩机的启停和热水阀的开关。为了简化模糊控制器的设计, 根据模糊控制系统的分解原理, 二输入四输出的模糊控制系统可以分解为四个二输入单输出的模糊控制器。因此汽车空调模糊控制系统可分解为空调鼓风机模糊控制器、混合风门模糊控制器、压缩机启停模糊控制器和热水阀开关模糊控制器。汽车空调模糊控制原理图见图1。
二、模糊控制器参数自调整方案
根据模糊控制代数模型对典型的二输入单输出模糊控制器进行分析, 有:
式中:u为控制器的控制作用因子;ku为比例因子;f为非线性函数;e为偏差;ec为偏差变化率;ke和kec分别为偏差和偏差变化率的量化因子。本文利用模糊控制的方法, 对模糊控制器的量化因子进行在线调整, 其数学模型如下:
式中:α为调整因子, 其他符号定义同公式 (1) 。通过对调整因子α的在线调整实现对比例因子的调整, 从而优化模糊控制效果, 原理图见图2。
对于一个经典的二输入单输出模糊控制器, 量化因子ke和kec分别相当于模糊控制的比例作用和微分作用, 比例因子ku则相当于总的放大倍数。由实验数据和理论分析可以总结出量化因子和比例因子与系统性能的影响如下:
(1) ke对系统性能的影响
1) 越大, 系统调节惰性越小, 上升速率越快;
2) ke过大, 系统上升速率过大, 产生的超调大, 使调节时间增长, 严重时还会产生振荡乃至系统不稳定;
3) ke过小, 系统上升速率过小, 系统调节惰性变大, 同时也影响系统的稳态性能, 使稳态精度降低。
(2) kec对系统性能的影响
1) kec越大, 对系统状态变化的抑制能力增大, 增加了系统的稳定性;
2) kec过大, 系统输出上升速率过小, 系统的过渡过程时间变长;
3) kec过小, 输出上升速率增大, 可能导致系统输出产生过大超调和振荡。
(3) ku对系统性能的影构
1) ku增大, 相当于系统总的放大倍数增大, 系统响应速度加快;
2) ku过大, 会导致系统输出上升速率过大, 从而产生过大超调乃至振荡和发散;
3) ku过小, 系统的前向增益很小, 系统输出上升速率较小, 快速性变差, 稳态精度变差。
由上述分析可知, 要保证一定的系统稳态精度, ke应该足够大。根据实际对象允许的最大稳态误差, 按一定比例先取定ke然后由上述量化因子和比例因子对系统性能的影响关系, 可建立如下的参数调整规则:
(1) 当系统发散时, 则根据系统的发散程度以较大的幅度减小ku;
(2) 当系统振荡时, 则根据振荡的程度以适当程度减小ku;
(3) 当系统存在稳态误差时, 则根据稳态误差的程度以适当的幅度增大ku同时以较小的幅度增大kec;
(4) 当系统过渡过程较长时, 则根据过渡过程时间以较小的幅度减小kec;
(5) 当超调过大时, 则根据超调的大小以适当的幅度增加kec。
三、调整参数模糊控制器的设计
根据上述模糊控制器参数调整的原则, 针对汽车空调模糊控制系统, 本文采用单输入单输出的模糊控制器对传统的模糊控制器的参数进行在线调整。将温度偏差作为控制输入量, 输出控制量调整因子α按照式 (2) 对量化因子ke和kec进行调整。
温度偏差E的模糊论域取为[-5, 5], 模糊子集取为:
{负大 (NB) , 负小 (NS) , 零 (Z) , 正小 (PS) , 正大 (PB) }
隶属函数采用三角形隶属函数, 其曲线如图3所示:
输出控制量α的模糊论域为[0, 1]。当温度偏差较大时, 为了迅速减小偏差, 需要加大ke的权重, 因而就要求取较大的α;当温度偏差较小时, 为了减小温度的波动, 需要加大kec的权重, 选取较小的α;当温度偏差变化中等时, 为了防止温度变化过快而超过设定值, 应该选取中等大小的α, 所以其模糊子集取为:
{正小 (PS) , 正中 (PM) , 正大 (PB) }
隶属函数选择三角函数, 表达式如下:
隶属函数选择三角函数, 其曲线见图4。
通过上述分析, 可得到如下的模糊控制规则:
(1) if E is NB thenαis PB, 权重为1;
(2) if E is NS thenαis PM, 权重为1;
(3) if E is Z thenαPS, 权重为1;
(4) if E is PS thenαis PM, 权重为1;
(5) if E is PB thenαis PB, 权重为1;
四、汽车空调参数自调整模糊控制仿真分析
汽车空调模糊控制系统仿真由模糊控制机构仿真模块和执行机构仿真模块两部分组成, 把它们在Simulink中连接起来就可以得到所需的整个系统的仿真模型, 见图5。
根据模糊控制器参数调整原则和参数调整模糊控制器, 对传统的汽车空调模糊控制系统进行改进, 见图6。
将改进后的汽车空调模糊控制器与执行机构连接起来进行仿真, 仿真环境参数的设定如下:
(1) 夏天环境的仿真参数
当汽车处于夏天环境时, 车外温度较高, 假设为35℃, 空调开启前车内的温度也为35℃。车内乘客数目为2, 太阳辐射强度为0.2kJ/m2。我国的推荐车内设定温度值为25℃。
(2) 冬天环境的仿真参数
当汽车处于冬天环境时, 车外温度较低, 取为0℃, 空调开启前车内的温度也设为0℃。车内乘客数目为2, 太阳辐射强度取为0, 车内设定温度为18℃。
(3) 春秋环境的仿真参数
当汽车处于春秋两季时, 车外温度可取为25℃, 空调开启前车内温度也设为25℃。车内乘客数目设为2, 太阳辐射强度取为0.1kJ/m2, 车内设定温度为20℃。
根据四季不同的温度环境进行仿真分析, 得到不同环境下的与传统模糊控制的对比仿真曲线如图7所示。从对比仿真曲线可以看出, 参数自调整模糊控制器过渡时间与传统模糊控制器相比稍有延长, 这是采用调整因子加权, 使ke减小的结果, 对于车厢环境来说这段延长是可接受的。当系统进入稳态后, 参数自调整模糊控制器的温度波动较小, 稳态精度有了明显的改善, 这是当温度偏差较小的时候采用了较小的加权因子, 从而减小了ke, 增大了kec的结果。综上, 参数自调整模糊控制系统的控制效果与传统模糊控制器相比有了较大的改善。
五、结论
本文的汽车空调参数自调整模糊控制器, 利用模糊控制方法在线调整传统模糊控制系统的量化因子。通过对比仿真分析可知, 控制系统的稳态精度有了较大的提高, 控制效果有了明显的改善。
自调整模糊控制 篇2
FIMU温度的模糊自适应PID.Smith控制
进行温度控制是提高基于光纤陀螺的惯性测量单元(FIMU)测量精度的重要手段.温控对象具有大惯性和大延迟等特性,难以取得满意的控制效果.在分析了常用温度控制方法的基础上,本文将模糊自适应整定PID控制与Smith预估控制方法相结合,在FIMU中采用模糊自适应整定PID-Smith的温度控制策略.该方法加快了系统的响应速度,很好的解决了控制系统的`滞后问题.对高精度FIMU温度控制系统的仿真研究表明:该方法的控制品质良好,具有较强的鲁棒性,能适应环境参数的变化.本文研究也可用于其它大滞后高精度控制系统设计.
作 者：李晓峰 房建成 张延顺 Li Xiaofeng Fang Jiancheng Zhang Yanshun 作者单位：北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院,北京,100083 刊 名：电子测量与仪器学报 ISTIC英文刊名：JOURNAL OF ELECTRONIC MEASUREMENT AND INSTRUMENT 年，卷(期)：2008 22(z2) 分类号：V24 关键词：FIMU 温度控制 Smith预估控制 模糊自适应整定PID控制自调整模糊控制 篇3
关键词：热风炉；模糊自适应控制；快速跟随性；仿真；模型
中图分类号：TP273.3 文献标识码：A 文章编号：1674-1161（2014）04-0045-03
热风炉是高炉鼓风的加热设备，是高炉炼铁生产过程中的重要设备之一，它承担着将燃烧煤气所产生的热量传递到高炉鼓风的关键作用。根据热风炉的实际情况，详细描述基于模糊自适应的热风炉燃烧控制系统的设计，在Sinulink仿真时运用S函数实现模糊自适应控制器和系统快速跟随特性，并在此基础上对控制算法进行仿真研究。
1 热风炉模糊自适应控制系统设计
1.1 模糊自适应控制系统的设计
在快速加热期，使拱顶温度尽快达到给定值。当拱顶温度接近拱顶控制温度时，平稳过渡；当废气温度上升到上限（废气管理温度）时，停止加热。选取加热期拱顶温度的偏差e及其偏差变化率ec作为模糊控制器输入量，输出控制量为u，即煤气流量。当拱顶温度偏大，且有继续增大的趋势时，减少煤气流量；当拱顶温度较大，但速率的变化为负时，保持流量不变；当拱顶温度偏低，且有继续减小的趋势时，适当增加煤气流量。系统应随生产条件的变化自动调整相关参数。热风炉拱顶温度控制系统结构如图1所示。
1.2 模糊自适应控制模型的设计
1.2.1 模糊控制器参数的选择
1） 输入、输出隶属函数的选择。模糊控制器均采用“标准”二维模糊控制器形式，即二输入、一输出。变量模糊集论域均为[-6，6]，采用常用的三角形隶属函数。
2） 输入、输出变量论域及各增益系数的选择。偏差增益系数Ke的大小对系统的动态性能影响很大。Ke较大时，系统上升较快，超调量也较大，过渡过程较长。模糊控制器采用增量输出的方式，因为模糊集论域为[-6，6]，最大增量值为6Ku（Ku为模糊控制器输出增益系数）。控制量u1（t）的实际论域为[0，11]，其最大值为11，最大增量Δu1（kT）一般是u1（kT）最大值的百分位，如选Δu1（kT）为11×2%=0.22，那么Ku的初选值为Ku=0.037。
1.2.2 模糊逆模型参数的选择 实际上，模糊逆模型的形式与直接模糊控制器（指系统闭环内所采用的模糊控制器）完全一样。模糊逆模型中的模糊控制器采用“标准”形式，即二输入、一输出。变量模糊集论域均为[-6，6]，采用常用的三角形隶属函数。选择参数时，首先初步确定出模糊逆模型的yke，ykc及yku的值，然后集中在增益系数yku的调整上（yku称为自适应系数），调整方法类似于传统自适应控制器。本文选择yku=1。
2 仿真与分析
2.1 与直接模糊控制方法的比较
3 结论
本试验根据热风炉的工艺特点和燃烧特性，设计一种适用于热风炉燃烧控制的模糊自适应控制策略，建立了热风炉模糊自适应控制模型，分析模糊自适应控制模型的选择和逆模型的建立方法。仿真结果表明：模糊自适应控制策略能够取得良好的控制效果，并实现系统的快速跟随性。
参考文献
[1] 马竹梧.高炉热风炉全自动控制专家系统[J].控制工程，2002，9（4）：52-57.
[2] 黄兆军，楼生强，李钢，等.涟钢5#高炉热风炉燃烧的智能控制[J].冶金自动化，2002（4）：38-40.
[3] 汪光阳，胡伟莉.专家模糊控制系统在热风炉燃烧过程的应用[J].工业仪表与自动化，2005（1）：17-19.
Abstract： The study and application of a kind of fuzzy adaptive controller is discussed based on the technical characteristic of hot blast stove in the blast furnace system. The model of fuzzy adaptive control used in hot blast stove is established. Simulation experiments were conducted on the control system using Simulink of MATLAB. The simulation results prove that the strategy of fuzzy adaptive control can achieve the better control effect.
自调整模糊控制 篇4
1 影响分离器压力控制的因素
1.1 羰基合成反应工艺
图1为羰基合成反应工艺流程图。稀烃(液体)由进料泵以一定流速经预热器泵入反应器1,合成气经调节阀降压后以一定压力(6.4MPa)送入反应器1,催化剂由循环泵以一定流速也泵入反应器1。在反应器中,稀烃与合成气和钴膦催化剂混合,在串联的三个管式反应器内发生羰基合成反应(高压6.4MPa),总停留时间约6小时,生成脂肪醇,反应罐内介质为气液混合物,过量的合成气经气液分离后以一定流速直接放空。反应后的生成物为一种气液混合物,需要进行两次分离才能得到产品:第一次分离为气体与液体的分离(在0.5±0.1MPa低压条件下进行)反应后多余的合成气通过管道放空,分离后的液体是催化剂与产品的混合物;第二次分离主要是催化剂与产品(液态)的混合物在真空状态下通过蒸馏的方式进行分离。
1.2 影响气液分离器压力的因素
反应器3出口的压力为6.4MPa,介质为气液混合物,同时气体中还含有大量H2、CO等易燃易爆有害性气体,而分离器只能在低压(0.5±0.1MPa)状态下工作。如此高的压差、介质又是气液混合物,大大增加了控制的难度。在国内目前还没有专门生产的纯机械结构的压力恒压控制阀,由美国进口的调压阀也仅对气体或纯液体有效,而对气液混合物却无能为力。分离器中介质的压力可认为是一典型的一阶惯性环节,但稀烃进料量的波动引起的压力变化、合成气压力的波动、催化剂进料量的波动引起的压力变化以及相邻反应罐压力的波动均会导致分离器压力的波动。一旦失控,将造成低压管线的崩裂,甚至人身伤害和爆炸事故。因此分离器压力恒压控制是羰基合成反应各环节中最为关键的一个环节。
若采用智能电磁调节阀作为压差调节器,则由于介质流体的快速特性及调节阀的机械惯性,很难实现高压差下的低压恒压控制。经过对生产工艺、调节阀特性及流体特性的分析,拟采用两级减压、中间加缓冲罐的控制方案,即缓冲罐压力、分离器压力各由一个控制器与电磁调节阀进行控制。在诸多压力波动因素中,由稀烃进料量波动引起的压力△P较小,可通过采用恒速电机拖动进料泵控制流速;合成气压力波动引起的压力波动△P可通过提高气体压力调节器的控制精度削弱;催化剂进料量的波动引起的压力波动△P可通过控制电机速度加以控制;然而相邻缓冲罐压力只受本罐控制器的控制,其压力的波动(即△P)规律或趋势却无法预测。作为分离器的控制器只能根据检测的实时压力值与给定压力的差值及趋势得出由控制算法决定的输出,从而对电磁调节阀开度进行相应的控制,而对于相邻缓冲罐由串级耦合引起的压力扰动却无法实现及时、有效的控制,待扰动到来对被控压力产生影响,使被控压力偏离给定值时,再由本罐控制器进行有效调节又需要经过一定的滞后时间,这早已造成气液分离器压力的偏差,从而使压力精度达不到工艺要求,正是这种控制回路间的关联即单向串级耦合,造成了压力的较大偏差与失控。
2 在线自调整智能模糊控制系统的设计
对于羰基合成反应中由于单向串级耦合引起的压力偏差,常规的解决方法一般采用前馈控制或解耦控制。前馈控制的原理是:当扰动出现时,通过前馈控制器直接对扰动进行补偿,而不是等扰动对被控对象产生影响使被控对象偏离给定值后,再去进行补偿。但前馈控制使用的条件是:扰动量必须是可测的。而气液分离器的控制器却无法感知相邻缓冲罐的压力变化也无相应的控制算法来解决这种扰动;解耦控制的原理是:通过专门的解耦装置使各控制器只对各自相应的被控对象施加作用,从而消除回路间的相互影响,借助于计算机控制系统,利用专门的控制算式来消除彼此间的有害关联,使它们成为彼此间独立的控制回路[2]。但解耦控制着重于解决变量间的相互关联问题,而对于羰基合成反应中的单向串级耦合并不完全适用。为此,本研究根据羰基合成反应工艺的特殊性,基于解耦控制的基本思想,设计了一个在线自调整智能模糊控制系统。
2.1 系统硬件控制原理
系统硬件组成如图2所示。整个系统以工控机作为上位机,选用台湾研华工业控制计算机,其配置为:CPU:PⅣ/1.7G,内存256MB,硬盘40GB,17英寸液晶彩显;缓冲罐与气液分离器的压力控制器采用单片机构建的专家PID智能化压力仪表,压力调节则采用电磁调节阀实现。工控机与缓冲罐、气液分离器智能化仪表以及羰基合成反应中的所有过程参量控制仪表均通过RS485串行总线组建成一个分布式计算机控制系统。上位机应用国产工控组态软件(KingView)开发基于Windows操作平台的可视化操作指导友好界面,各工艺参数的控制及检测则采用国内智能化二次仪表完成DDC控制。上位机与智能二次仪表之间的控制与通信采用在组态王软件中添加该公司通信协议的方式实现。
2.2 在线自调整智能模糊控制器的设计
在线自调整智能模糊控制器的基本设计思想是:在上位机上进行设计,借鉴人工手动控制的丰富经验,仿制人工手动控制的基本原理,应用模糊控制思想设计一个软件控制器,依靠上位机KingView与缓冲罐、气液分离器智能控制器之间的串行通信功能,实时监测相邻缓冲罐压力及变化趋势,然后由模糊控制器做出控制决策,其输出可下传至气液分离器控制器E2PROM中,通过改变分离器控制器中的PID值,达到前馈控制或解耦控制的目的,从而消除或减小由相邻罐压力关联引起的压力误差。模糊控制器原理如图3所示。
2.2.1 模糊变量的确定
对于羰基合成反应系统,选气液分离器作为控制对象。模糊控制器采用双输入、双输出模糊控制器。输入语言变量为缓冲罐压力误差和误差变化率,输出语言变量为控制量。取缓冲罐压力给定值与实时值的差值e=rt-yt作为模糊控制器的一个输入变量,将缓冲罐的压力误差变化率de/dt作为第二个输入变量,而将气液分离器控制器的P值作为输出变量1,将气液分离器控制器的I值作为输出变量2。
2.2.2 精确量的模糊化
由于模糊控制器的输入语言变量值为精确量,而在模糊控制器内部参加运算的量为模糊量,故需将模糊控制器的输入端输入的精确量转换成模糊量。现将缓冲罐压力控制目标设定为2±0.2MPa,这里±0.2MPa为误差允许范围,也称误差的基本论域。气液分离器的压力控制目标设定为0.5±0.1MPa。误差、误差变化率和控制量的基本论域分别为[-e,e]、[]和[-u,u]。语言变量的值是基本论域上的某一确定值。将[-e,e]分成2n等份,便得到(2n+1)个分隔点,这些分隔点即为模糊集合论域元素。取n=3,误差相应模糊集合论域为X={-3,-2,-1,0,1 2,3},则误差e的量化因子ke=3/20。将e的基本论域分成正大(PB)、正中(PM)、正小(PS)、零(0)、负小(NS)、负中(NM)、负大(NB)。采用模糊统计法可得e的各模糊子集的隶属度表,如表1所示。其中,xi表示模糊集合论域元素;E表示误差e的某一模糊子集。
设误差变化率e的基本论域为[-15,15]。取n=3,模糊集合论域为Y={-3,-2,1,0,1,2,3},则误差变化率的量化因子。将的基本论域分成5个等级:PB、PS、0、NS、NB。通过总结操作者的实践经验,可得描述的各模糊子集的隶属度表(这里从略)。
同理,控制量u1的基本论域可取[-60,60],取n=3,模糊集合论域为Z,={-3,-2,-1,0,1,2,3},则控制量u1的比例因子ku1=3/60=1/20,将u1的论域分成7个等级:PB、PM、PS、0、NS、NM、NB。控制量u2的基本论域可取[-30,30],取n=3,模糊集合论域为Z2={3,-2,-1,0,1,2,3},则控制量u2的比例因子ku2=3/30=1/10,将u2的论域分成7个等级:PB、PM、PS、0、NS、NM、NB。
2.2.3 模糊控制规则和模糊推理
根据专家经验和总结操作者的手动控制经验,对气液分离器控制器中的P值和I值采用if A and B then u1和if A and B then u2控制策略,进而实现对气液分离器压力的间接控制;再根据操作者的操作经验及现场调试数据总结出由35条模糊条件语句组成的一组控制规则,根据总的模糊关系和某一特定时刻的输入模糊集合,便可进行模糊推理,得到相应输出控制量的模糊集合[3]。为了使模糊控制器具有良好的实时性,采用离线计算法计算出如表2所示的模糊控制器查询表。其中yi为误差变化率的模糊集合论域元素。
2.2.4 模糊量的解模糊及控制软件设计
为使解模糊中获得更好的性能,本研究采取了静态性能较好的加权平均法。在计算机实现的模糊控制器中,查询表被看作是模糊控制器的实体。在一个控制周期内,只要将每个周期测得的ei和计算得到的分别乘以量化因子ke和,转换成模糊集合论域元素,通过查找查询表2,得到控制量论域元素,再乘以比例因子转换成精确控制量,从而在线改变气液分离器控制器的P参数值和I参数值,以实现对气液分离器压力的间接精确控制。
模糊控制器采用VI-SUAL BASIC语言进行开发。开发好的程序借助于Windows平台运行,然后与KingView进行有效链接,从而与羰基合成反应计算机控制系统构成一个有机的整体。
3 控制效果
将基于在线自调整的模糊控制器应用于羰基合成反应计算机控制系统中,实际上是将鲁棒性很强的模糊控制与具有消除静差功能的PID结合在一起的产物。应用于实际生产中后满足了生产工艺对气液分离器的参数要求,解决了困惑羰基合成模试评价装置实现计算机自动控制的瓶颈问题。图4为使用参数在线自调整技术的模糊控制器后的控制效果。
由图4可以看出,基于参数在线自调整技术的模糊控制系统将模糊控制、PID控制及纯滞后控制算法有机地结合起来,有效地解决了在高压差、介质为气液混合物的特殊条件下气液分离器的压力高精度控制问题,系统具有很强的鲁棒性、实时性及较高的控制精度。系统性能稳定、运行可靠,压力控制精度满足了生产工艺要求。这种方法特别适合于类似化工生产的过程控制。
摘要：针对羰基合成反应中气液分离器压力难以实现自动控制的问题,提出了一种基于模糊控制思想,构成参数在线自调整智能控制系统的设计方法。将该系统应用于气液分离器压力控制中,鲁棒性较好,满足了生产工艺对压力的控制要求。
关键词：模糊控制,在线自整定,气液混合物,高压差,恒压控制
参考文献
[1] 夏建全,包鹏.基于参数在线自调整的智能模糊控制系统研究.电气传动,2006,27(5) :47-48．
[2] 王勤.计算机控制技术.南京:东南大学出版社,2003:36-37,47-49．
自调整模糊控制 篇5
关键词：开关磁阻电机,模糊控制,神经网络,比例因子
1 引言
开关磁阻电动机驱动系统(SRD)是融电力电子技术、微电子技术和电机控制技术于一体的新型调速系统[1],其结构简单、低成本、高效率、优良的调速性能和灵活的可控性,使其具有广阔的市场前景。由于SR电机具有严重非线性、变结构、变参数等特性,大大增加了控制难度[2],传统线性控制方法往往难以取得很好的控制效果,其性能改善必须依靠先进的控制策略。将不依赖于被控对象数学模型的智能控制引入SRD中,充分利用其非线性、变结构、自寻优等功能克服SR电机调速系统变参数、变结构和非线性等因素,将有助于提高系统的整体性能,本文探讨了将模糊控制和神经网络控制相结合及对比例、量化因子自调整的智能控制算法,并进行了仿真研究和实验。
2 算法设计与仿真
2.1 控制算法设计
智能控制算法主要有模糊控制、专家控制、神经网络控制等。各种智能控制方法虽各有优势,但也各自存在局限。近年来,智能控制方法形成了多种智能控制方法相结合的新发展方向[3]。模糊控制本质上是一种非线性及变结构的语言控制。常规模糊控制器是基于语言的控制器,它不依赖于被控对象的数学模型即能实现很好的控制[4];另一方面,模糊控制系统具有语言理解、合成推理能力,适于处理语言信息,但处理数据能力不强。神经网络通过训练和学习能自动或半自动地提取隐含的控制规则,并用数值计算的方法来描述复杂非线性控制的行为,具有较强学习能力和计算能力,但语言处理能力不强。将这两种智能控制方法结合起来取长补短,既可以把神经网络的学习和计算功能带到模糊控制中,也可把模糊控制if-then思维规则和推理嵌入到神经网络中,保持模糊控制较强知识表达能力的同时提高其自适应能力。模糊控制中量化因子Ke,Kec和比例因子Ku对系统动态性能有较大影响,常规模糊控制器的因子一旦设计完成就固定下来,但各因子在不同控制阶段对系统有着不同影响,而且在系统参数变化时,固定因子则难以较好的适应[5],利用神经网络对比例、量化因子自调整,从而提高SRD控制系统自适应能力。二者结合形成模糊神经网络控制算法,其控制结构如图1所示。
该模糊神经网络控制器有2个神经网络,神经网络1记忆模糊规则,实现由偏差E的模糊集及偏差变化率EC的模糊集到控制量U的模糊集的推理。神经网络2根据偏差E的模糊集及偏差变化率EC的模糊集实现Ke,Kec和Ku自调整。
神经网络1的作用是实现由偏差的模糊集及偏差变化率的模糊集到控制量的模糊集的推理。
网络结构采用BP网络。BP网络是正向、各层相互全连结的网络,作用函数选用Sigmoid函数。这个网络的算法(学习过程)由正向传播和反向传播2部分组成。在正向传播的过程中,输入信息从输入层经隐层逐层处理,并传向输出层,每一层神经元状态只影响下一层神经元状态。在输出层输出信号与期望值进行比较,如果存在误差,则将误差沿原来的路径返回,通过修改层间各节点的连接强度(权值),使误差信号减小,直至把误差限定在预先规定的范围[7]。
偏差E、偏差变化EC和控制量U对应的模糊集均为7档,即{NL,NM,NS,ZO,PS,PM,PL},其中,NL=负大,NM=负中,NS=负小,ZO=零,PS=正小,PM=正中,PL=正大。E,EC和U的论域均为{-7,-6,…,0,1,…,6,7}。BP网络设计为3层,如果输入为模糊集NL…PL在论域上对应的隶属度集合,则输入层神经元的个数为30个, 输出层神经元的个数为15个,中间层为隐层,神经元的个数为20个,E,EC和U的隶属度表见表1。网络输入层神经元个数太多会影响神经网络的训练时间,因此对E和 EC的模糊子集进行了编码,即用1…7的数字代替NL…PL, 输入为E和EC对应模糊集NL…PL的数字编码, 则编码后输入层神经元的个数变为2个,隐层和输出层的神经元个数不变,这样就大大减少了网络的训练量。编码表见表2。本文所采用的49条模糊控制规则表见表3。由表1、表3可计算出模糊关系矩阵:
R=(E×EC)×U (1)
定义神经网络误差函数为
式中:YP为理想输出;OP为实际输出。
整个神经网络采用梯度下降法修正网络连接权值,使网络的输出误差达到预定的误差范围内。训练样本输入为2个1…7的数字,输出为U=(E×EC)×R在论域上对应的隶属度集合。用此训练样本对神经网络进行离线训练,训练后的神经网络能够完成运算U=(E×EC)×R,即网络输入E和EC模糊集的编码,输出U的模糊集,再由最大隶属度法得到控制量。
神经网络2的作用是实现由E及偏差变化率EC的模糊集到ΔKe, ΔKec及ΔKu的推理,实现比例因子Ke, Kec和Ku在线调整。在模糊控制器中,量化因子Ke,Kec和比例因子Ku对模糊控制系统的动态性能有较大的影响。当误差量化因子Ke增大(由于n固定不变,相当于缩小了误差的基本论域),误差的控制作用增强,则系统上升速率增加,但Ke过大将使系统的超调越大,过渡过程就越长。Ke过小,则系统上升慢,快速性差,稳态精度降低。Ke越大,稳态误差越小。当误差变化率量化因子Kec增大时,系统对误差的分辨率提高,系统上升速率减小,过渡时间延长。Kec减小,则系统上升速率增加,反应加速,但Kec太小会产生很大的超调和振荡。因此当误差较大时我们希望加大误差变量的控制作用,迅速减小系统的误差;当误差小时,我们希望加强误差变化的作用,使系统超调减小。如在系统上升阶段,
系统误差E和误差变化率EC较大,这时主要快速消除系统误差,提高系统响应速度,一般取较大的Ku和较小的Ke,Kec,类似推出修正规则:当偏差E和偏差变化EC较大时,应当取较小的Ke和Kec以降低对输入量E和EC的分辨率,同时取较大的Ku以增大控制量的变化,加快系统的过渡过程;相反,当偏差E和偏差变化EC较小时,应当取较大的Ke和Kec以提高对输入量E和EC的分辨率,同时取较小的Ku以减小控制量的变化,抑制系统响应超调量的增加,使系统尽快达到稳态。
在实际调整量化因子和比例因子的过程中,根据经验总结出在线调整量化因子和比例因子的调整规则,3个因子的论域均为{BA,MA,SA,ZE,SC,MC,BC},其中,BA=大增,MA=中增,SA=小增,ZE=不变,SC=小减,MC=中减,BC=大减。
在线调整比例因子Ke的调整规则如下,规则如表4所示。
if E is PL and EC is PL then Ke大减;
if E is PL and EC is PM then Ke中减;
…
训练样本共49条。用于神经网络对量化因子Ke调整的学习规则。表4给出了Ke的调整规则,Kec的调整规则与之类似,Ku的调整规则与之相反,即当Ke减时Ku取增。用此训练样本对神经网络进行离线训练,用收敛后的神经网络对偏差和偏差变化率的比例系数进行在线调整,从而对模糊控制器优化。
神经网络的结构采用BP网络,神经网络的误差函数采用式(2),神经网络采用梯度下降法修正网络连接权值。
2.2 仿真研究
图2为基于神经网络推理的模糊控制系统仿真结构图,其中量化因子、比例因子由神经网络2在线调整。
为方便研究,文献[1]简化SR电机调速系统对象为二阶传递函数模型,在Matlab环境下仿真。被控对象简化模型为
本系统中小惯性环节T1取为0.4,大惯性环节T2取为4,纯滞后时间τ取0.5,比例系数Ks取20。基于神经网络推理和比例、量化因子自调整的模糊控制器即为改进控制器。
1)改进控制器在不同给定下的响应如图3所示。
2)改变纯滞后参数,T1,T2不变,τ=2。
控制器响应及稳态附近放大图如图4、图5所示。
3)改变惯性环节参数,T1=2,T2=0.4,τ不变。
控制器及稳态附近放大图如图6、图7所示。
4)T1,T2,τ不变,改变被控对象的结构,由G(s)=e-0.5s/[(0.4s+1)(4s+1)]变为G(s)=[e0.5s/(4s+1)(0.4s+1)(2s+1)]。
控制器及稳态附近放大图如图8、图9所示。
图3～图9显示了当对象进行上述几种改变时两种控制器的仿真结果。通过对基于神经网络推理和比例、量化因子自调整的改进模糊控制器和常规模糊控制器仿真波形比较可看出,在结构及参数变化后改进后的模糊控制器的输出响应虽然上升时间较常规模糊控制器长,但超调量、调节时间和稳态误差都较常规模糊控制器小。
从仿真结果可以看出,改进后的模糊控制器具有较好的自适应性和动态响应特性,即使系统在参数和结构发生变化时,及时对比例因子和量化因子在线调整,改变控制器的输出,可以使稳态误差最终为0,从而使系统获得良好的动态、稳态特性,使系统稳定运行。
仿真表明结合神经网络的改进模糊控制器,根据偏差和偏差变化在控制过程中所起的不同作用,利用神经网络在线调整常规模糊控制器的量化、比例因子,以适应控制系统的环境及参数等的变化,可以实现优化控制器的目的。
3 实验与分析
3.1 实验平台
开关磁阻电机调速系统(SRD)实验平台由开关磁阻电机、控制器、电源、功率变换器、检测电路、驱动电路、保护电路及键盘显示电路组成,如图10所示。电源电路可看成一个相对独立部分。
其中开关磁阻电动机电机结构采用三相,定转子极数比为12/8,额定功率为750 W,额定电压为220 V,额定转速为1 500 r/min。
核心控制芯片采用TMS320LF2407,是适用于电动机控制的一种低价格、高性能16 位定点DSP芯片[8]。检测电路包括对各工作相电流及SR电机转子位置进行实时检测。
由于SR电机低速运行时采用的是电流斩波控制运行方式,通过调节相绕组的电流来控制转矩的大小,因此要求不断检测电流的大小。过流保护也需要检测相电流。电流检测采用磁场平衡式霍耳检测器(LEM模块);LEM模块的输出一方面输入到DSP的3路A/D转换口,转换成数字信号后用以控制电流斩波限;另一方面输入到EXB840的6脚,实现对功率变换器主开关的过流保护,LEM模块采用正负15 V电源。检测电路如图11所示。
位置检测器的目的是确定转子的相对位置,即要用绝对位置传感器检测定、转子相对位置,然后位置信号反馈至逻辑控制电路,以确定对应相绕组的通断。同时,转子位置检测信号的频率与电机转速成正比,测出转子位置检测信号的频率即间接测得转速,从而为转速的闭环控制提供反馈。位置检测采用光敏式转子位置传感器。
光敏式转子位置传感器由光电脉冲发生器和转盘组成。转盘有与转子凸极、凹槽数相等的均匀分布齿、槽。转盘固定在转子轴上,光电脉冲发生和接受部分固定在定子上或机壳上。位置检测器如图12所示。光耦1安装于定子某一相的中心线上,共3个,间隔夹角30°安装。从图12可以看出,可获得3个相位差为30°、占空比为50%的方波信号,由它们组合成6种不同的状态,分别代表电机三相绕组不同的参考位置。转子每转过7.5°,3路光电脉冲信号产生一个上升或下降边沿,重复周期为45°,机械角度和电工角度分别在速度估计和换相控制中用到,其对应关系如图13所示。电工角度180°定义为A相电感最大时的位置。B相和C相的电工角度分别为A相加120°和240°。
输出的3路光电脉冲分别送入TMS320LF2407的CAP单元和I/O单元。电机的运行状态由电机的初始位置和在运行中检测到的3路光电脉冲信号来确定,电机的起始位置由在电机未启动时送入I/O单元的3路光电脉冲信号来确定,因为当电机转速很慢时,由CAP单元记录光电脉冲的计数器会发生溢出,此时必须使用I/O单元的光电脉冲信号。电机正常运行中的状态由送入CAP单元的3路光电脉冲信号来确定。CAP1-3引脚和IOPB1-3引脚分别对应1#,2#,3#光耦的光电脉冲输入信号。见图14,光电脉冲信号1路送入TMS320LF2407的CAP1-3,用于捕获脉冲电平的跳变,以确定电机运行时的位置和转速;另一路送入TMS320LF2407的IOPB1-3,
由CPU读取电平状态以确定电机的起始运行位置。
驱动和保护电路采用富士电机公司生产的集成芯片EXB840/EXB841完成驱动和保护功能。DSP的PWM输出信号与EXB840的驱动信号相连,频率为5 kHz。接口电路如图15所示。其中,PWM1,3,5信号通过EXB840的驱动信号驱动功率变换器中的上管T1,T3,T5;PWM2,4,6信号通过EXB840的驱动信号驱动功率变换器中的下管T2,T4,T6。从图15中可以看出,当PWM2,4,6的信号为低电平时,同时将PWM1,3,5的信号封锁,因此要关断某相的上下两管只要让该相下管对应PWM信号为低电平。PWM1,3,5用于调节输出PWM信号的占空比以达到控制转速的目的。
在SRD设计过程中,功率变换器性能好坏对系统性能指标有直接影响。功率变换器向SR电机提供所需能量,其主要起通断作用,控制相绕组电源接通和断开;为相绕组储能提供回馈路径[9]。功率开关元件采用具有大电流容量、高耐压及高稳定性和可靠性绝缘栅双极型晶体管(IGBT)。
适用于所有SR电机及不同控制方式的功率变换器是不存在的,必须从优化整体性能及价格比的角度综合考虑。本系统采用了不对称半桥线路的三相SR电机功率变换器主电路,如图16所示。
以A相为例,每相有2个主开关管T1,T2 和续流二极管D1,D2。上、下2只主开关管是同时导通和关断的。当T1,T2导通时, D1,D2截止,外加电源Us加在A相绕组两端,产生相电流ia;当T1,T2关断时,A相绕组产生的变压器电动势使得D1,D2正向导通,ia通过D1,D2及储能电容Cs续流,Cs将吸收A相绕组的部分磁场能量。
软件设计采用速度环和电流环双闭环控制,速度环中,由给定速度和当前反馈速度求出速度偏差,根据速度偏差,调用模糊神经网络控制算法得到调整量U并作为电流环期望电流输入;电流环通过电流检测电路反馈电流值,由期望电流和反馈电流求出电流偏差,通过调用简单增益控制算法求出PWM占空比,继而输出一定占空比PWM信号控制电机转速。软件控制框图见图17。
3.2 实验分析
在以DSP为核心控制单元的实验平台上,采用模糊神经网络算法控制三相开关磁阻电机调速,得到速度响应曲线,并分析说明算法应用于开关磁阻电动机调速系统时运行特性。
图18a所示为转速从0到给定转速150r/min时速度变化响应曲线,系统响应时间在200 ms左右,且转速平稳。图18b所示为转速从100 r/min增至350 r/min再减至100 r/min的转速波形,由变化曲线可知,上升时过渡时间约为250 ms左右,下降时过渡时间约为330 ms左右。基本无超调,稳态时,转速平稳。
图19a、图19b所示分别为从空载到外加5N·m的负载扰动时转速变化曲线和从外加5 N·m的负载扰动到空载时转速变化曲线。从空载到外加5 N·m的负载扰动时转速变化时转速平稳,当从外加5 N·m的扰动到空载时转速变化出现一定扰动,但很快稳定。综上所述,可以看出系统控制准确度高,抗干扰能力强,具有较好的鲁棒性。
4 结论
从实验得到系统响应曲线看,系统的超调量小、调整时间少、响应曲线平滑,当给定和负载变化时系统表现出较好的自适应能力和抗干扰能力,具有良好的动态响应特性。实验表明比例、量化因子自调整的模糊神经网络控制器对非线性、变结构SR电机控制有较好的动静态性能和鲁棒性,可以改进控制系统的性能,取得较好的控制效果。
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自调整模糊控制 篇6
传统的PID控制是工业过程中应用最广的控制策略之一,其算法简单、参数调节方便、鲁棒性好和可靠性高,适用于可精确建立数学模型的确定性线性系统。而电加热炉系统是一个典型的大滞后、大惯性、非线性的复杂被控对象,采用传统的PID控制不能克服系统的时滞性和时变性,无法满足系统高精度的控制要求。模糊控制是一种非线性控制,对被控对象数学模型的精确性要求不高,对系统参数的变化不敏感,具有较好的鲁棒性[1]。
为了更好地提高电加热炉系统的动态性能和稳态性能,本文提出了一种基于参数自调整的模糊控制方法,并将它应用于电加热炉系统。仿真结果表明,本文提出的方法比传统PID控制方法和常规模糊控制方法具有更好的控制效果。
1 电加热炉系统数学模型
电加热炉温度控制系统结构如图1所示,其工作原理:首先将由热电偶测量得到的电压信号滤波、放大,送至A/D转换模块,将模拟电压信号转换成数字量送入控制装置,在控制装置内计算出该电压信号对应的温度值,然后将它与设定的温度值进行比较,并用控制算法进行运算,运算结果通过控制晶闸管在控制周期内的触发角大小,即控制电加热炉的平均功率的大小来控制炉温温度。
通常采用阶跃响应实验法建立电加热炉系统的数学模型,确定系统由一阶惯性和纯滞后环节组成,其模型[2]为:
式(1)中,K为传递函数的静态增益,K=10;T为时间常数,T=60;τ为纯滞后时间,τ=80。
2 参数自调整模糊控制器
模糊控制是基于丰富操作经验总结出的、用自然语言表述控制策略,或通过大量实际操作数据归纳总结出的控制规则,用计算机实现的控制方法[3]。它与传统控制策略的最大区别在于不需要知道被控对象的数学模型。模糊控制的算法可概括为4个步骤:1)根据采样结果得到模糊控制器的输入变量;2)将输入变量的精确值模糊化;3)根据模糊输入变量及模糊控制规则计算,得到模糊控制量;4)将模糊控制量清晰化,得到精确量。
本文提出的参数自调整模糊控制器结构如图2所示,采用的模糊控制器为双输入单输出形式。模糊控制器的输入为给定温度与检测温度之偏差e和偏差变化率ec,输出为控制量u,温度偏差e和偏差变化率ec的量化因子分别为K1和K2,系统控制量u的比例因子为K3。
模糊控制器设计一般分为:精确量的模糊化、模糊推理、模糊决策。
2.1 精确量的模糊化
温度偏差e、偏差变化率ec和系统控制量u的基本论域经过“量化因子”模块和“比例因子”模块的变换后得到各自基本论域上的模糊论域E、EC和U:
选择温度偏差e和偏差变化率EC的模糊论域均为{-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6},系统控制量U的模糊论域为{0,1,2,3,4,5,6,7}。
语言变量E的模糊子集为{NB、NM、NS、ZE、PS、PM、PB}、EC和u的模糊子集均为{NB、NM、NS、ZE、PS、PM、PB},其中:NB:负大,NM:负中,NS:负小,NZ:负零,PZ:正零,ZE:零,PS:正小,PM:正中,PB:正大。两个输入模糊变量和输出模糊变量的隶属函数形状均为三角形,如图3所示。
2.2 模糊推理
模糊控制器的输入、输出量是通过模糊推理规则表联系在一起的,模糊规则的选取对模糊控制器的性能是至关重要的,而模糊规则的选取以偏差E和偏差变化率EC的大小为依据,当偏差E较大时,选取控制量以尽快消除偏差为主;当偏差E较小时,选取控制量使系统尽快趋于稳定,为减小超调,可适当加强偏差变化率在推理规则中的作用。模糊规则表如表1所示,制定了56条规则。表中结果为输入量E和EC经模糊推理得到输出量U,这些规则是根据对系统进行控制的实际操作经验和知识归纳总结出来的一系列模糊条件语句,这些语句的形式如下:
其中,i=1,…,56;Ai、Bi、Ci是偏差、偏差变化率和控制量论域上的模糊集。
量化因子和比例因子的变化对控制系统的动态特性和稳态特性均有较大的影响:K1过大会导致系统超调增大,调节时间加长,甚至使系统变得不稳定;K1过小使系统上升速率变慢,影响系统的稳态性能。K2过大使系统上升速率过慢;K2过小使系统超调过大,甚至使系统发生振荡。K3过大使系统超调较大乃至发生振荡或发散;K3过小使系统稳态精度变差。因此,K1、K2和K3调整的一般原则为:当偏差e或偏差变化率ec较大时,量化因子K1和K2取较小值,比例因子K3取较大值,这样能够保证系统的快速性和稳定性;当偏差e或偏差变化率ec较小时,量化因子K1和K2取较大值,比例因子K3取较小值,这样可避免系统产生超调,并使系统尽快进入稳态精度范围[4,5]。
为改善系统的动态特性,可在线修改量化因子K1、K2和比例因子K3。设K1、K2放大(或缩小)的倍数与K3缩小(或放大)的倍数相同,放大倍数的语言变量的模糊子集为{AB、AM、AS、ZO、CS、CM、CB},其中AB:高放,AM:中放,AS:低放,ZO:不变,CS:小缩,CM:中缩,CB:大缩。这些参数自调整的方法可以用一组修改规则来实现,修改规则如表2所示。
2.3 模糊决策
模糊控制算法给出的控制量(模糊量),还不能直接控制被控对象,实际输出需进行去模糊化处理,将其转换到被控对象所能接受的基本论域中去。这里采用了重心法进行模糊判决,比用最大隶属度法求得的控制量精度高。通过重心法解模糊可求出控制量u。
3 仿真研究
为验证算法的有效性,本系统采用MATLAB7.0的Simulink仿真模型进行仿真[6,7]。图4给出了采用传统PID控制、常规模糊控制和参数自调整模糊控制的仿真模型。
为了比较PID控制、模糊控制和参数自调整模糊控制的性能,图5给出了在这三种控制作用下的温度阶跃响应曲线,系统设定温度为800℃。由图可知,采用PID控制时,系统出现较大的超调;采用模糊控制时,系统无超调;采用自调整模糊控制时,系统无超调,响应速度快,调节时间短,具有更好的动态性能和稳态性能,有效减小了炉温的波动。
4 结束语
本文给出了基于参数自调整的模糊控制器的设计方法,并将其应用于电加热炉温度控制系统中。基于MATLAB的仿真研究表明,该方法的控制效果优于传统PID控制和常规模糊控制,使系统具有较快的响应速度、较小的超调量,适合应用于具有时滞、非线性、时变的控制系统。
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自调整模糊控制 篇7
倒立摆系统是一个比较复杂的不稳定、多变量、带有非线性和强耦合特性的高阶机械系统,它的稳定控制是控制理论应用的一个典型范例[1]。倒立摆系统存在严重的不确定性,一方面是系统参数的不确定性,另一方面是系统受到不确定因素的干扰。通过对它的研究不仅可以解决控制中的理论问题,还可将控制理论涉及的相关主要学科:机械、力学、数学、电学和计算机等进行综合应用。
近些年来,国内外不少专家、学者一直将它视为典型的研究对象,提出了很多控制方案,对倒立摆系统的稳定性和镇定问题进行了大量研究,都在试图寻找不同的控制方法实现对倒立摆的控制[2,3]。模糊控制作为一种智能控制方法,在控制领域发挥着重要的作用,尤其是针对一些不确定的系统,然而传统的模糊控制方法在应用中也有一些局限性,如多变量模糊控制系统,可能的控制规则数随着输入变量的增加而呈指数增加[4],使得控制器的设计非常复杂,也不适合实时性要求较高的场合。本文针对直线一级倒立摆控制系统多变量特性,采用双闭环模糊控制器设计方案,实现对倒立摆的摆角和小车位移控制。
1 倒立摆的数学模型
在忽略了空气阻力,各种摩擦之后,可将一级倒立摆系统抽象成小车和允质杆组成的系统,如图1所示。
图1中φ为摆杆与垂直向上的夹角(rad),x为小车的水平位移(m),小车质量M,摆杆质量m,半杆长l,摆杆转动惯量I,u为加在小车上的控制量。运用牛顿力学定律建立系统运动方程,消掉中间变量,并将方程在平衡点(φ=0,x=0)附近线性化处理,经整理得到倒立摆系统的状态方程如下[5]:
2 倒立摆模糊控制器设计
2.1 模糊控制方案
由倒立摆系统数学模型,倒立摆系统是一个具有两输出变量的不稳定系统,按照传统模糊控制设计方法[6],一个两输入的模糊控制器不可能实现对输出变量摆角和小车位移的控制,得需要一个四输入的模糊控制器。对于多变量模糊控制系统,由于可能的控制规则数目是输入变量数的指数,但模糊规则的建立给系统的设计带来了很大难度[7],为此,本系统采用双闭环的模糊控制器控制策略,如图2所示。
图中分别为倒立摆的摆角偏差和摆角偏差变化率,作为角度模糊控制器的输入,分别为倒立摆的位移偏差和位移偏差变化率,作为位移模糊控制器的输入,控制系统在第一阶段先控制摆杆摆角的平衡,所以当输出量摆角|φ|≥5°时,a=1,控制量u=u1,当摆杆接近平衡范围时系统进入第二控制阶段,即输出量摆角|φ|<5°时,控制量u=au1=(1-a)u2,逐渐将输出量位移控制在平衡点。
2.2 模糊控制器设计
由图2,该控制系统由摆角控制回路和位移控制回路双闭环控制回路构成,分别独立设计角度模糊控制器和位移模糊控制器。
2.2.1 角度模糊控制器设计
模糊推理系统中以作为控制器输入,控制电压u1为控制器的输出。取输入和输出u1的模糊子集为{NB,NM,NS,ZE,PS,PM,PB},其中eφ论域为[-0.526,0.526],论域为[-1,1],u1论域为[-6,6]。选择输入量的隶属函数为高斯型(gaussmf),输出u1的隶属函数为三角形(trimf)。根据电机输出力的大小与摆杆角度、角速度的关系,确定角度控制的模糊规库如表1所示。在设计控制规则时,有些特殊情况必须予以考虑,如倒立摆摆杆出现最大偏角时,不再考虑角速度的变化,应及时输出最大控制力使摆杆不倒。
2.2.2 位移模糊控制器设计
小车位移模糊控制器的两个输入变量为位移偏差ex和位移偏差变化率,其中论域为[-0.3,0.3],论域为[-1,1],分别定义5个模糊子集{NB,NS,ZE,PS,PB},输出u2控制论域为[-2.4,2.4],分割成5级模糊子集,分别为{N B,N S,,Z E,P S,P B},量化等级为{-2.4,-1.2,0,1.2,2.4}。选择输入量的隶属函数为三角形(trimf)。输出u2的隶属函数为单点常数。根据电机输出力的大小与小车位移、速度的关系,小车位移模糊控制规则库如表2所示,考虑到有些情况不允许发生,不设定模糊规则,如小车位移为NB的同时小车速度为NB的状态不可控,应预先加以调整。设定模糊决策采用Mamdani型推理算法,解模糊用重心平均法。
3 控制效果分析
选用固高科技(深圳)公司的GLIP2001型直线一级倒立摆作为实验平台,实际控制系统的模型参数如下:
M=1.096kg;m=0.109kg;
b=0.1N/(m.s);I=0.0034kg*m*m;在simulink环境下构建模糊控制系统,完成系统中各参数的整定,即系统中加权系数a取0.3,比例因子ke,kecku对控制效果的影响很显著,因而对量化因子的优化设计就显得非常重要[8],经过大量仿真实验,确定最理想的一组参数:角度模糊控制器输入比例因子kφ=0.8,keφ=0.95,输出比例因子ku 1=5。位移模糊控制器输入比例因子kx=1,kex=0.5,输出比例因子ku2=5。根据实际系统参数及状态方程,在matlab环境下编写控制程序,进行仿真试验研究,双模糊控制器的输出权重经过不断地试验得到,仿真后的系统输出曲线如图3,图4所示。
本次试验是在初始状态T下起摆,由仿真曲线可知,摆杆随后一直处于倒立位置,角度偏差几乎为零,小车位置保持在平衡位置附近来回移动,其控制效果比较理想。
4 结束语
所设计的单级倒立摆控制系统在摆杆偏离垂直站立角度一定范围时,自动启动起摆模糊控制算法,再次使其稳定在垂直站立状态。本文通过合理地设计模糊控制器的各个输人量和输出量的论域、控制规则及其它重要参数,在Matlab平台上建立倒立摆的仿真模型,得到了理想的仿真曲线。
参考文献
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工业镀铬过程的模糊自适应控制 篇8
由于在镀铬过程中, 铬的沉积机理甚为复杂, 所以整个电镀过程对电流、电压、镀液温度、镀液成分及浓度、电镀时间等要求都相当严格[2]。而国内现在镀铬过程大多通过一些模拟仪表、数字仪表对控制参数进行显示, 而后由操作人员根据经验调节各种变量以促使镀铬参数与工艺参数进行拟合。而由于操作人员经验不同以及现场情况复杂多变, 从而致使产品质量性能不稳定及成品率较为低下。 (1)
1 镀铬过程分析
工业镀铬过程中相互联系的参数较多, 其联系网状图如图1所示。
由以上参数网状图可以看出, 镀铬过程各参数相互影响。镀铬工件成品对外观、硬度、耐磨性、镀层厚度均有要求。而镀层的外观、硬度、耐磨性又有相互依存的关系。对于镀硬铬来说, 硬度为HV 700-800时耐磨性能最好, 所以成品镀层只要测试镀层硬度便可知耐磨性能是否达标。而硬度与外观均可通过调节镀液温度与电流密度来获得改善。镀层厚度与电流效率和电镀时间有关, 电镀时间与镀件尺寸有关, 可根据其进行选择, 而电流效率又与镀液温度和电流密度密切相关。电压与镀液温度和镀液成分有关, 当镀液温度稳定时, 电压可作为镀液成分是否合理的依据。
由以上分析可以看出, 镀液温度和电流密度是两个关键的参数, 对其调节关系到镀层外观、镀层硬度、耐磨程度及电流效率等参数。根据镀层硬度及外观要求可以大致确定镀液温度及电流密度的范围, 而电流密度和镀液温度的波动会直接影响到电流效率这个关键的因素。电流效率是铬金属沉积的数量与所耗电流的比值, 其大小又直接影响到电能的利用率。并且在电镀过程中如果电流效率变动过大, 会使得镀层不均匀, 从而使镀层的应力增大, 产生工件变形、镀层脱落以及结合力不强等诸多不良后果, 所以电流效率也应该严格控制。在目前的工业镀铬过程中大多是通过对镀液温度和电流密度进行控制的, 且多采用人工对两个变量分别进行控制。而对变量调节的机理便是依靠此二者的协调来控制电流效率达到要求的高值。而由于进行查表※调节※控制之后, 工业现场的状况已经改变, 因此实际的电流效率根本无法达到稳定, 而若根据实际温度与所要求电流效率根据查表来协调控制电流密度则完全可以解决如上的问题。为此, 考虑用模糊自适应机构来进行多变量协调控制。
2 模糊自适应控制器的设计
2.1 控制方案
在镀槽中温度的控制分成两部分:第1部分为电镀之前镀液的加热, 此时用电热管进行加热即可, 操作简单;第2部分为电镀过程中镀液的温度控制, 这部分控制是温控的重点, 因为在电镀反应过程中会产生大量的热, 所以需要用水来进行冷却, 即通过控制阀门的大小及开关状态来控制冷却水的流量从而控制镀液温度。在槽中为了使各处温度相同还要配有搅拌系统, 为了使所测温度反映实际情况还要在槽中、槽面和槽底配有3个测温传感器。由于冷却水的流量控制无法使温度立即达到要求, 因此温度控制为纯滞后环节, 温度波动在所难免[3]。而电流密度的控制较容易做到快速准确, 故用电流密度的快速反应来协调补偿温度的滞后迟缓。
图2为模糊自适应的控制方案, 从控制方案中可以看出, 总的控制结构大体可分为两部分:温度模糊控制部分和电流密度模糊自适应控制部分。输入变量为x1 (理想温度值) , 输出变量为y1 (实际温度值) 和y2 (实际电流密度值) 。而理想的电流密度值x2由系统根据x1查表得到。
2.2 温度模糊控制部分设计
2.2.1 模糊化
设此处E1、·E1和U1的论域定义为 (-7, 7) 之间, 它们的语言变量均定义为7级:PB (正大) 、PM (正中) 、PS (正小) 、ZO (零) 、NS (负小) 、NM (负中) 、NB (负大) 。其赋值表见表1。
注:E·1和U·1的模糊变量赋值表和E1的相同
2.2.2 建立模糊控制规则
由于此控制部分有3个变量定义了模糊子集:E1、·E1、U1{NB, NM, NS, ZO, PS, PM, PB}, 将其量化为{-3, -2, -1, 0, 1, 2, 3}, 则可将控制表制定为带修正因子的控制规则[4,5]。算式如下:
当x=0, ±1, ±2, ±3时, α分别取0.45, 0.55, 0.65, 0.75。目的是当偏差E1的绝对值较大时, 增大α以改善系统的动态特性, 当E1的绝对值较小时, 增大E·1的权重, 抑制系统超调, 使系统尽快达到稳定。其控制规则见表2。
2.2.3 模糊推理及精确化
表2所列的内容可由若干条IFE1i (k) AND·E1i (k) THEN U1i (k) 的模糊条件语句来表示, 根据这些语句可推出模糊关系R, R=∪ (E1i (k) ×·E1i (k) ×U1i (k) ) , 然后按合成推理算法求得控制器输出的模糊集:U1= (E1×·E1) R, 最后将U1精确化即可用于阀门的调节。也可离线编制控制表, 直接由E1、·E1的值查表得到U1的值。
2.3 电流密度模糊自适应控制部分设计
2.3.1 参数调整机构的设计
传统的镀铬过程, 依靠工艺参数对温度和电流密度分别进行调节, 实际上是人为地削弱了两参数之间的依赖关系[6]。若能找到这两个参数及电流效率间的关系, 然后由实际的温度测量值来控制电流密度的理想值, 则可使控制得到令人满意的效果。因为即使在实际温度未及时跟踪理想温度的条件下, 对电流密度进行了快速调整, 而保证电流效率保持在正常的设定值, 从而使镀层致密均匀。而传统的镀铬过程是无法使电流效率保持在设定值附近的。传统的镀铬工艺认为, 电流效率与电流密度的关系为:
式中:ηk———阴极电流效率;Dk———电流密度;a, b———与镀液成分和温度相关的变量。当镀液成分确定后, a, b便只与温度相关了。由此可知当温度确定时, 电流效率和电流密度存在对数关系。大部分生产厂家通过多年的生产经验已将不同温度下的电流密度和电流效率的关系绘制成表, 从而指导电镀工人寻求最优的电流效率来进行生产。而此过程对大多数电镀工人来说无疑是一个工作量大而效果不佳的过程。因此将此表存入电脑中, 由参数自调整机构通过查表自动调整x2的值。
参数调整机构除了解决如上问题外还负责对K1、K2、K3的调整。因为由电流密度和电流效率的关系式可以看出, 当温度改变时, a的值随之改变, 而a值的大小直接影响到密度-效率曲线的陡峭程度。当曲线变陡时会引起E2、E·2过大, 而曲线舒缓时E2、E·2过小。如果选用不变的K1、K2值, 则在满足陡峭情况下, 舒缓时控制作用便会削弱;满足舒缓的情况下陡峭时模糊值便会超出模糊论域。K3的选择依靠K1、K2的作用进行, 确定其主要作用是减小超调还是加快响应时间而进行改变。而K1、K2、K3均可依靠温度绘制成表, 当温度确定时, 据表选择其值。
2.3.2 电流密度模糊控制部分设计
除以上两点之外, 电流密度模糊控制部分与温度模糊控制部分设计思路一样, 也由模糊化、建立控制规则、推理及精确化3部分组成。在此不再赘述。
3 结束语
针对传统镀铬工艺中参数独立调节的缺点, 笔者提出了多变量相互协调的观点, 使事物恢复其本来面目, 从而降低了工人劳动强度、减少了人为失误的可能, 使得工艺过程稳定可靠, 最终保证了产品质量稳定与成品率的提高。
参考文献
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[4]谢仕宏, 姜丽波, 刘国栋.模糊自适应PID控制算法在纸机烘缸蒸汽系统中的应用[J].化工自动化及仪表, 2007, 34 (1) :33-36.
[5]白珍龙, 耿继宏.分数阶模型参考自适应控制在重碱烧煅中的应用[J].化工自动化及仪表, 2007, 34 (1) :33-36.
热风炉燃烧的模糊自适应控制 篇9
热风炉是高炉鼓风的加热设备,承担着将燃烧煤气所产生的热量传递到高炉鼓风的关键作用。热风炉是一个复杂的慢时变、强耦合的非线性系统,其控制对象处于经常变化之中,要求所设计的模糊控制器具有自调整性能,能够适应不同现场环境的变化,获得满意的控制效果,对改善热风炉的送风效果具有非常现实的意义。
本文针对热风炉的工艺特点,结合国内外热风炉的运行经验和热风炉的运行实际情况,提出了一种具有自适应性的热风炉燃烧控制策略。用伪码实现控制算法能方便的实现在线推理,无需研究编程语言的语法和特征函数去模拟仿真模糊控制器,具有编程简单、可移植性强等特点。
2 热风炉模糊自适应控制系统设计
2.1 热风炉燃烧
热风炉的燃烧可以分为两个周期(1)快速加热期(2)拱顶温度管理期。
热风炉拱顶温度是热风炉生产中的重要参数,拱顶温度较低时,在送风期将不能保证规定的热风温度,拱顶温度过高将会对拱顶造成损伤。在燃烧控制过程中要求拱顶控制温度略低于拱顶目标温度,拱顶上限温度略高于拱顶目标温度,拱顶上限温度是热风炉拱顶的安全界限温度[1]。
操作规程规定的最高拱顶温度即拱顶目标温度为1350℃,拱顶的上限温度为1400℃,拱顶控制温度1300℃;允许的废气温度范围350~400℃,提高废气温度可以增加热风温度,废气温度的上限值为390℃[2]。
2.2 系统设计
在初始时刻,输入信号阶跃变化到给定值,为了尽快使炉温上升到给定值,控制输入为最大值,以最大的升温速率升温,为了不超调,在炉温没有达到给定值时提前减小控制输入,即温度与给定值相差数值M(即800℃)时,将输入减小,减缓上升速率。由于被控对象的惯性的作用,炉温继续上升。模糊自适应控制器的输出就是执行机构的控制输入,保证在拱顶温度平稳、迅速的上升到其上限目标后,进入拱顶温度管理期。
进入管理期后,必须保持拱顶温度。在模糊自适应控制下,使得废气温度按恒定速率上升,蓄热室能够充分蓄热且煤气利用率最高。当废气温度达到上限时,停止加热[3]。
拱顶温度控制需设定以下参数:煤气流量、拱顶目标温度和废气管理温度。将拱顶温度作为控制目标,以废气管理温度作为限制条件,控制参量为煤气流量,并根据最佳空燃比来调节空气流量,见图1所示。
图1中都为离散信号,T为采样周期。上部分为自适应控制环,它是通过调整模糊控制器的参数使得对象的输出y(k T)跟踪参考模型的输出ym(k T);下部分为模糊控制环,模糊控制器调整控制量,使得对象的输出y(k T)跟踪给定值r(k T)。
从图1中可以看出控制系统主要由四个部分组成:模糊控制器(1)、模糊控制器(2)、知识库修正器以及执行机构。
模糊控制器(1)中的规则库有下列形式的规则If e is Ej and c is Cl Then u is Um。其中,Ej、Cl及Um分别相应语言变量e、c和u的语言值。
模糊控制器(2)以到达减小偏差ye(k T)为目的,其规则库中的规则形式为:
If ye is YEj and yc is YCl Then yu is YUm。其中YEj及YCl为输入变量语言值,YUm输出变量第m个模糊集合。
知识库修正器接收信号yu(k T),改变模糊控制器规则库中的规则,就用p(k T)修正模糊控制器前一拍的控制作用,使得ye趋于零。这里模糊控制器的输出隶属函数为对称型三角形隶属函数。
首先,确定出模糊控制器规则前件确信度大于零的所有规则(即输入状态所激活的所有规则),即
其次,令b m(k T)为k T拍时第m个输出隶属函数的中心,对激活规则集合中的所有规则用b m(k T)=bm(k T-T)+p(k T)修正输出隶属函数的中心,不在激活规则集合内的规则不被修正[4]。
3 程序设计
利用上述控制思想和相关定义,编写模糊自适应控制程序,程序流程图如图2所示。
4 控制系统仿真
4.1 系统模型建立
(1)被控对象
将热风炉的数学模型近似用带延迟的一阶系统来表示。煤气最大流量的取值范围为0~40000m3 h,即最大流量约为11 m3 s。若以最大流量送煤气,由于拱顶最高温度不能超过1350°C,所以K=1350/11≈122,惯性时间常数T=150s,滞后时间τ=10,传递函数可以表示为:s,假定热风炉的初始温度400℃。用状态空间方程来表示被控对象,即初始值400。
(2)参考模型
用一阶惯性环节表示系统的参考模型。根据经验确定得到过程的稳态增益Ky=1,惯性时间常数Ty=10s,因而传递函数可以表示为:
4.2 系统仿真结构
通过S函数,编写程序来满足要求模型及接口。本次仿真,将模糊自适应控制程序按照Simulink中S函数的格式书写,命名为fac。
由于主要是修正前一拍的控制作用,所以前一拍对被控对象的控制作用占80%,当前拍对被控对象的控制作用占20%。仿真结构图如图3所示。当给定与实际的偏差在800以下,以最大流量送煤气。
4.3 仿真结果
1、模糊自适应控制仿真结果如图4所示。
2、初始给定值r=1000,当仿真进行到3000s时,突加一幅值为500的阶跃给定信号,即给定值为r=1300,得到的仿真曲线如图5所示。
3、系统达到稳定状态后,在3000s到3100s之间突然加一个负脉冲扰动信号,系统仿真曲线如图6所示。
5 结束语
本文将模糊自适应控制用于热风炉控制系统。针对热风炉工艺特点和热风炉的燃烧控制问题对热风炉燃烧控制系统进行了研究和设计[5]。控制算法由简单、通用的伪代码程序实现,以数字语言值为特征,能够很方便地实现在线推理,且移植性很强。采用Simulink中的S函数对控制系统进行仿真。仿真结果表明该控制策略在稳定性、响应速度、抗干扰性等方面均有较强的优越性。
摘要：本文针对目前热风炉供给高炉的送风温度较低且燃烧状态时好时坏,不能够节省能源和更好地满足高炉生产需要,提出了热风炉燃烧模糊自适应控制策略。详细论述了用伪代码实现控制算法的设计思想及设计步骤。采用S函数实现仿真,仿真结果表明该策略能够取得良好的控制效果。
关键词：热风炉,模糊自适应控制,伪代码,S函数
参考文献
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