1、 溫度模糊控制 章佩佩 (安徽理工大學電氣與信息工程學院 安徽 淮南) 指導教師:李振壁 摘要：為提高工業上所需溫度的控制精度，本文介紹如何設計模糊控制器，以及如何在具體的模型在MATLAB中，使用模糊工具箱和Simulink在MATLAB實現參數的計算機模擬控制系統。在該系統中，通過采用模糊控制算法對溫度實現了很好的控制，并且該系統正處于實際工業電阻爐溫度控制的應用和試行階段，也達到了滿意的控制效果。實踐表明，模糊控制方法提高了控制的實時性穩定性和精確度，并且實現了操作過程的簡化，對于工程實際應用具有較強的借鑒意義。關鍵詞：模糊控制，SIMULINK，Matlab 1、緒論在工業生產過程中,

2、 溫度控制是重要環節, 控制精度直接影響系統的運行和產品質量。在傳統的溫度控制方法中, 一般采取雙向可控硅裝置, 并結合簡單控制算法(如PID算法) , 使溫度控制實現自動調節。 但由于溫度控制具有升溫單向性、大慣性、大滯后等特點, 很難用數學方法建立精確的模型,因此用傳統的控制理論和方法很難達到好的控制效果。 鑒于此, 本文擬以模糊控制為基礎的溫度智能控制系統, 采用人工智能中的模糊控制技術, 用模糊控制器代替傳統的PID 控制器, 以閉環控制方式實現對溫度的自動控制。2 方案設計利用MATLAB的模糊控制箱及Simulink內含的功能元件，建立溫度箱溫度模糊控制器及其系統的模型。2.1、建

3、立模糊控制器采用溫度偏差，即實際測量溫度與給定溫度之差e及偏差變化率ed作為模糊控制器的輸入變量，輸出p為“PWM波(脈沖寬度調制)”控制發熱電阻的功率，來調節溫度箱內溫度的升降，形成典型的雙輸入單輸出二維模糊控制器。運用MATLAB中的FIS編輯器 ，建立溫度箱的Mamdani型模糊控制器，如圖1所示。溫度偏差e、溫度偏差變化率ed和輸出變量lZ的語言變量E，Ed，P都選擇為NB，NM，NS，Z，PS，PM，PB，其中P和N分別表示正與負，B，M，s分別表示大、中、小，z表示0。 圖1 模糊控制器模型2.2、建立控制決策及隸屬函數模糊控制決策及解模糊方法采用系統默認值，即極大極小合成運算與重

4、心法解模糊。由模糊控制決策公式可求得輸出變量的模糊集合為P =(E ×Ed )×R本文都采用三角隸屬函數，各變量的隸屬函數如圖2所示。其中，圖2(a)為E和Ed，隸屬函數圖，E和Ed的量化論域為-6，6；圖2(b)為P隸屬函數圖，EC的量化論域為-6，6。不同的系統, 其模糊集的隸屬函數是不同的, 要根據實際情況和實踐經驗而定。(a) E和Ed隸屬函數 (b) P隸屬函數圖 圖2 隸屬函數圖2.3、建立模糊控制規則模糊控制規則如表1所示。建立該系統模糊控制規則的基本原則為：當溫度偏差較大時，選擇控制量以盡快消除誤差為主；當溫度偏差較小時，選擇控制量要注意防止超調，以系統的穩

5、定性為主要出發點。EDNBNMNSZPSPMPBNBNBNBNBNBNMNSZNMNB NBNMNMNSZPSNSNBNMNMNSZPSPMZNBNMNSZPSPMPBPSNMNSZPSPMPMPBPMNSZPSPMPMPBPBPBZPSPMPBPBPBPB 表1 模糊控制規則表. 將模糊控制規則表中的規則逐一輸入模糊控制規則界面。如圖3所示： 圖3 規則庫 點擊Surface觀察模糊規則三維關系曲面圖如圖4所示。從圖4可以清晰地觀測到模糊系統基于輸入集的輸出集的變化范圍。 圖4 控制規則三維關系圖點擊view-Rules,可得到部分規則視圖。如圖5所示 圖5 部分規則視圖 3、進行matla

6、b的仿真為了驗證所設計的溫度模糊控制器的性能, 并在仿真過程中及時調整模糊控制器的控制規則和各項參數, 筆者利用Matlab 軟件進行仿真研究. 本次設計利用FuzzyLog ic Too lbox 和S imu link 圖形化工具平臺, 對溫度控制系統進行優化模糊控制設計與仿真的。在進行溫度控制系統的仿真之前, 必須建立被控對象的數學模型. 通常采用階躍響應法來獲得對象的特性溫度箱溫度控制系統的傳遞函數數學模型, 近似等效為帶純滯后的一階對象，傳遞函數為下式。 （1） 在進行模糊控制仿真時, 首先利用M atlab的模糊邏輯工具箱建立溫度箱模糊控制器, 然后在S imulink環境下把模糊

7、控制器加載進相應模塊, 進行仿真.量化因子Kp=2，Kd =1，Ku =21，模糊控制器的封裝以及階躍響應曲線分別如圖6, 圖7所示。 圖6 系統仿真模型圖 圖7 階躍響應曲線由圖7可知, 采用模糊控制不僅調節時間短, 系統響應加快, 而且在超調量和抗干擾能力方面均優于PID 控制器, 具有更好的動態性能和穩態精度。4、結論總結隨著科學技術的發展，智能控制技術必會日趨完善，并且能夠在更多的領域上應用。此設計是基于MATLAB的模糊控制系統，通過調試及仿真，可以初步得出溫度控制的關系原理，從而為在實際應用上提供一個參考，但是在實際應用中還應考慮實際的影響因素，例如環境對控制系統的影響、人為因素對

8、控制系統的影響等。面對實際問題時應具體問題具體分析。有不足的地方再加以改進。參考文獻1 馬明遠，人工智能與專家系統導論，北京：清華大學出版社，2006。2 韓力群，智能控制理論及應用，機械工業出版社，2008。3 韓俊峰、李玉惠等，模糊控制技術，重慶大學出版社，2003。4 李友善、李軍， 模糊控制理論及其在過程控制中的應用M. 國防工業出版社，1993。 The temperature fuzzy controlZhangpeipei(Anhui university of science and technol

9、ogy, huainan, Anhui )Instructor: Lizhenbi Abstract: In order to improve the control precision of the temperature required for the industry, this paper introduces how to design a fuzzy controller, and how the specific model in MATLAB, using fuzzy toolbox and Simulink simulation control system in MATL

10、AB to achieve the parameters of the computer. In this system, by using fuzzy control algorithm to achieve good control of temperature, and the the system is in the practical application of industrial furnace temperature control and the pilot phase, also achieved satisfactory control effect. The practice shows that the fuzzy control method improves the stability and accuracy of real-time co