智能控制技术在电气工程自动化中的应用--模糊控制

智能控制技术在电气工程自动化中的应用--模糊控制内容摘要：

、直流电动机，步进电动机，伺服电动机，还有各类气动调节阀和液压阀等。 智能控制技术在电气工程自动化中的应用 6 (3) 模 糊控制器是控制系统中的核心部分，是一种采用基于模糊知识表示和规则推理的语言型控制器。 (4) 输入 /输出接口在实际控制系统中由于多数被控对象的控制量及其可观测状态是模拟量。 因此模糊控制系统与通常的全数字控制系统一样必须具有 A/D和 D/A转换单元。 而且在模糊控制系统中还应该有适用于模糊逻辑处理的“模糊化”与“解模糊化”环节，这部分通常也被看作是模糊控制器的输入 /输出接口。 (5) 测量装置它是将被控对象的各种待测量转换为电信号的一类装置，通常由各类数字或模拟的测量仪器、检测元件或者传感器等组成。 它在模糊控制系 统中占有十分重要的地位，其精度往往直接影响整个系统的性能指标，因此要求其精度高、可靠性及稳定性好。 模糊控制器的设计 模糊控制器的组成 模糊控制器是模糊控制系统的核心，一个模糊控制系统的性能优劣，主要取决于模糊控制器的结构、采用的模糊规则、合成推理算法以及模糊决策的方法等因素。 由于所采用的模糊规则是由模糊理论中模糊条件语句来描述的，因此模糊控制器是一种语言型控制器，故也称为模糊语言控制器。 模糊控制器的组成框图如图。 它包括有：入量模糊化接口、数据库、规则库、推理机和解模糊接口五个 部分。 图 模糊控制组成 (1)模糊化接口 模糊控制器的输入必须通过模糊化才能用于模糊控制器输出求解，因此它实际上是模糊控制器的输入接口。 它的主要作用是将真实的确定量输入转换成一个模糊矢量。 (2)数据库 数据库所存放的是所有输入、输出变量的全部模糊子集的隶属度值 (即经过论域等级的离散化以后对应值的集合 )，若论域为连续域，则为隶属度函数。 在规则智能控制技术在电气工程自动化中的应用 7 推理的模糊关系方程求解过程中，它向模糊推理提供数据。 (3)规则库 模糊控制器的规则是基于专家知识或手动操作人员长期积累的经验，它是按人的直接 推理的一种语言表示形式。 规则库是用来存放全部模糊控制规则的，并为模糊推理提供控制规则。 (4)推理机 模糊推理是模糊控制器的核心，它具有模拟人的基于模糊概念的推理能力。 在模糊控制器中，模糊推理根据输入模糊量，由模糊控制规则完成模糊推理来求解模糊关系方程，并获得模糊控制量。 (5)解模糊接口 为了将模糊控制量转换为精确量，由模糊控制器的输出接口作“解模糊” 处理 (即清晰化 )，清晰化的作用是将模糊推理得到的模糊控制量变换为实际用于控制的清晰量。 以电流为控制量的模糊控制器的设计 模糊控制软启动 工作原理 下面本文讨论基于电流控制的软起动器的模糊控制器 [410]的具体设计方法。 基于电流控制的软起动控制系统的框图如图。 起动初始，交流接触器 KM1闭合， KM2断开。 在交流电机输入电压主回路各串接两支反并联晶闸管。 利用同步变压器获取同步电压信号，作为脉冲发生器的基准信号。 交流电机定子电流与启动电流给定值一起作为模糊调节器的输入信号。 模糊调节器首先计算起动电流设定值与反馈电流的偏差和偏差变化率，然后以电流及电流的偏差为输入量，经模糊化后进行模糊推理，最后将模糊推理结果解模糊判决后作为输出调节量。 模 糊调节器输出的触发角信号，送至脉冲发生器，脉冲发生器利用同步电压信号调节脉冲相位，由触发角决定每个周期触发脉冲的产生时刻，进而调节晶闸管输出电压。 当交流电机软起动完成后，交流接触器 KM1断开， KM2闭合，将电网电压直接接在交流电机定子绕组上，同时将软起动装置从主回路中切除，交流电动机进入稳定工作状态，软起动过程结束。 智能控制技术在电气工程自动化中的应用 8 图 系统框图 模糊控制器设计 1） 结构的选择 模糊控制器设计首先需要确定模糊控制器的输入和输出变量，模糊控制器的输入变量一般有以下三种： (1) 测量信号； (2) 测量信号 偏差； (3) 测量信号偏差变化率； 从理论上讲，模糊控制器的维数越高，控制越精细，但是维数过高，控制规则变得过于复杂，控制算法的实现也相当困难。 本模糊控制器的结构为二维模糊控制器，交流异步电动机软起动模糊控制器设计以实现交流异步电动机起动过程电流恒定为目标，因此本文选择起动电流设定值的偏差及偏差的变化为模糊控制器的输入量，以晶闸管触发角调节量为模糊控制器的输出量，同时设置一个积分环节对每次调节量进行累计。 晶闸管实际最大可调范围在 ϕ～ 150176。 之间（ ϕ为晶闸管续流角），因此在积分器后加一个限幅环节。 模糊控制器 的原理图如图 示。 智能控制技术在电气工程自动化中的应用 9 图 模糊控制器的原理图 图中 I 为启动电流设定值， I 为测量值 , e 为偏差的量化因子 , c 为偏差变化的量化因子 , u 为控制量的比例因子。 2）确定语言变量及隶属函数 电流偏差是指电流的给定值与检测到的异步电动机起动电流值的差值， 取电流偏差 I 的语言变量为 E ,论域取 :X=[10 6 3 0 3 6 10]， 论域上的模糊子集 iA (i=1， 2， „， 7),在模糊控制区内将电流偏差分为 7个模糊状态 { PB(正大电流偏差 )、 PM(正中电流偏差 )、 PS(正小电流偏差 )、 Z(零电流偏差 )、 NS(负小电流偏差 )、 NM(负中电流偏差 )、 NB(负大电流偏差 )}，即 I 的语言集取 :{NB NM NS Z PS PM PB}。 采用三角形隶属函数如图 ，给出对应于 7个模糊状态的隶属度值如表。 10 6 3 0 3 6 10 PB 0 0 0 0 0 0 1 PM 0 0 0 0 1 0 PS 0 0 0 0 1 0 0 Z 0 0 1 0 0 NS 0 0 1 0 0 0 0 NM 0 1 0 0 0 0 NB 1 0 0 0 0 0 0 量 化 等 级 隶 属 度 值 语 言 变 量 智能控制技术在电气工程自动化中的应用 10 表 模糊 变量 E隶属度值 图 电流偏差隶属函数 电流的偏差变化率是指一个采样周期内电流的变化值， 取电流偏差变化率 I的语言变量为 EC,论域取 :Y= {10 6 3 0 3 6 10}， 论域上的模糊子集 jB（ j＝ 1， 2， 3） ,在模糊控制区内将电流变化率分为 3个模糊状态 { N(负 ) Z(零 ) P(正 ) }，即 I 的语言集取 :{ N Z P }。 采用三角形隶属函数如图 ，给出对应于 3个模糊状态的隶属度值如表。 10 6 3 0 3 6 10 P 0 0 0 0 1 1 Z 0 0 1 0 0 N 1 1 0 0 0 0 表 模糊变量 EC隶属度值 量 化 等 级 隶 属 度 值 语 言 变 量 智能控制技术在电气工程自动化中的应用 11 图 电流偏差变化率的隶属函数 模糊控制器的输出为触发角的变化值  ，取其语言值变量为 U，触发角的变化值  的论域取 :Z。