176 冷热过程控制方法-模糊控制

176 冷热过程控制方法-模糊控制

第3章 冷热过程控制方法-模糊控制

  3.5模糊控制

  背景

  ●语音讲解3-5-1

  （1）基本流程

  （2）控制对象

  ●语音讲解3-5-2

  特点，输入量，控制量等

  （3）主要步骤

  ●语音讲解3-5-3

    输入量和控制量的模糊化

    以输入量为例，可将牛奶温度偏差（设定温度与实测温度之间的差值）分为五种情况（负大NB，负小NS，零ZO，正小PS，正大PB），取温差的取值范围为[-3，3]，即（-3，-2，-1，0，1，2，3），隶属度函数通常可采用三角函数，如下图。

    由此可得输入变量的模糊表如下：

    控制变量的模糊表也可按此方法获得。

    模糊规则确定

    模糊规则是模糊控制的核心，可根据专家经验来确定，也可用丰富的数据通过神经网络方法来学习和优化。设牛奶温度控制的模糊规则如下（e为温度偏差，u加热器电压）：

    基于模糊规则，通过模糊集合运算，可得到模糊关系集合，通常用R表示。

    模糊推理或决策

    由输入变量矩阵e和模糊关系矩阵R，通过相关运算即可得到控制量矩阵，后者再通过反模糊化即可得到实际控制输出。

    反模糊化

    用于将模糊计算结果（矩阵）转换为实际输出参数。常用的反模糊化方法有如下几种：

    最大隶属度法：取隶属度最大的输出等级作为输出量，计算简单，适于控制要求不高的场合。

如计算得到的模糊控制向量为：0.3/2+1.0/3+0.3/4

由于控制量隶属于等级3的隶属度最大，所以取控制量为3。

    加权平均法：将隶属度和输出等级进行加权平均，在工业上应用较广泛。

  如计算得到的模糊控制向量为：0.3/2+1.0/3+0.3/4

    则输出控制量为：

(2*0.3+3*1.0+4*0.3)/(0.3+1.0+0.3)=3

    此外，还有重心法（输出较平滑）等多种方法，可结合具体控制要求选取。

    MATLAB软件中有模糊控制工具箱，进行模糊控制的运算和优化很方便。

    ●模糊控制研讨

    资料调研、问题及补充；

    模糊控制原理，特点，性能指标，应用，发展。

    可否不通过模糊推理或决策，直接通过模糊规则给出控制输出？

    基于奶罐的牛奶热杀菌过程模糊控制器输入变量和输出变量如何拓展？

    模糊控制中的模糊计算主要有哪些，如何具体进行？

    模糊控制规则如何进行优化？

    在PLC中如何实现模糊控制器？

    欢迎交流探讨，可留言或加微信“冷热科技”（lengrekeji）。