基于matlab的恒温箱温度控制系统设计与仿真毕业设计

基于matlab的恒温箱温度控制系统设计与仿真毕业设计内容摘要：

误差 E 和误差变化率 EC。 （ 1） 选定描述 控制器输入和输出变量的语义词汇 我们称这些语义变量词汇为变量的模糊状态。 如果选择比较多的词汇，那么制定规则就比较灵活，形成的规则就比较精确，不过，这种控制规则比较复杂，且不易制订。 因此，在选择模糊状态时，必须兼顾简单性和灵活性。 在实际应用中，通常选取 7 至 9 个模糊状态，即正大、正中、正小、负小、负中、负大和零 7 个模糊状态加上正零和负零 2 个模糊状态。 （ 2） 规定模糊集 模糊集表示各种模糊状态，当输入误差在高分辨率的模糊子集上变化时，有输入误差引起的输出变化比较剧烈。 反之，当输入误差在低分辨率的模糊子集上变化时，所引起 输出变化比较平缓。 因此，对于误差变化范围较 18 大的情况，应采用分辨率较低的模糊子集，而当误差接近零时采用分辨率高的模糊子集。 对应于误差 E 的语言变量，可分为下列 7 个模糊状态：PL,PM,PS,ZE,NS,NM,NL。 对应于误差变化率 EC 的语言变量，可分为 7 个模糊状态： PL,PM,PS,ZE,NS,NM,NL。 与模糊化相反，模糊推理得到的是模糊集合的形式，而对于实际的控制则必须为清晰量，因此需要将模糊量转换成清晰量，常用的解模糊方法有最大隶属度法，中位数法和重心法。 温度模糊控制器的 设计 控制器结构 如图所示，输入量为误差 E 和误差变化率 EC 图 3 温度模糊控制器结构原理图 模糊子集的选取 输入变量 (E),输入变量的一阶导数 (EC)和输出变量 U 的模糊子集如下 : E={NL， NM， NS， ZE， PS， PM， PL}； EC={NL， NM， NS， ZE， PS， PM， PL}； U={NL， NM， NS， ZE， PS， PM， PL}； 其中 NL， NM， NS， ZE， PS， PM， PL 分别 为负大，负中，负小，零，正A/D D/A 模糊 控制器 被控对象 dt/de 温度传感器 R + —— e E EC Y U 19 小，正中，正大。 选取各输入量与输出量的论域为 : 输入变量 (E)的模糊论域取 {6， 5， 4， 3， 2， 1 ， 0， +l， +2， +3，+4， +5， +6}； 输入变量 (EC)的模糊论域取 {6， 5， 4， 3， 2， l， O， +l， +2， +3，+4， +5， +6}； 输出变量 (U)的模糊论域取 {6， 5， 4， 3， 2， 1， 0， +1， +2， +3， +4， +5， +6}。 输入输出变量的隶属度赋值表如表 1 所示： 表 1 输入输出变量隶属度赋值表 模糊 集合 隶属度 元素 6 5 4 3 2 1 0 1` 2 3 4 5 6 PL PM PS ZE NS NM NL 模糊规则的确定 模糊规则基于操作人员长期积累的控制经验和领域专家的有关知识经过归纳整理所形成，它是对被控对象进行 控制的一个知识模型，利用这个模糊模型 ， 可以设计出比较理想的控制器。 本文中制定的模糊规则如下表 2 所示： 20 表 2 控制系统的模糊规则 U E NL NM NS ZE PS PM PL EC NL NL NL NL NL NM NS ZE NM NL NL NL NM NS ZE PS NS NL NL NM NS ZE PS PM ZE NL NM NS ZE PS PM PL PS NM NS ZE PS PM PL PL PM NS ZE PS PM PL PL PL PL ZE PS PM PL PL PL PL 模糊推理 （ 1）根据控制规则表编写对应的模糊推理语句； （ 2）模糊推理，利用 Mamdani 推理法进行推理； （ 3）利用重心法进解模糊，根据模糊规则表取定的每一条模糊条件语句都计算出相应的模糊控制量 U，由模糊推理合成规则，可得如下关系式：RECEU )(  ，以此得出模糊控制表。 实时控制时，根据输入偏差与输入量偏差变化率的模糊值直接查找控制表，获得控制量。 为实现基本模糊控制器的控制，一般的作法是将上述各表存放到微处理器中。 在过程控制中，计算机直接根据采样和论域变换得来的以论域元素形式表现的误差和误差变化率，由查询表的第 i 行和第 j 列找到跟误差和误差变化率对应的，同样以论域元素形式表现的控制量 iju 乘以比例因子得到实际控制量作用于执行机构。 即模糊控制策略通过离线计算和在线查询实现，以得到较好的控制品质和良好的实时性。 21 表 3 模糊控制表 EC U E 6 5 4 3 2 1 0 1 2 3 4 5 6 6 6 5 6 5 3 3 3 2 1 0 0 0 0 5 5 5 5 5 3 3 3 2 1 0 0 0 0 4 6 5 6 5 3 3 3 2 1 0 0 0 0 3 5 5 5 5 4 4 4 2 1 1 1 1 1 2 6 5 6 5 3 3 1 0 2 2 3 3 3 1 6 5 6 5 3 3 0 0 2 2 3 3 3 0 6 5 6 5 3 1 0 1 2 2 3 3 3 1 3 3 3 2 0 0 1 3 3 5 6 5 6 2 3 3 3 1 0 0 1 3 3 5 6 5 6 3 1 1 1 0 0 0 1 3 3 6 6 6 6 4 0 0 0 1 1 2 3 3 3 5 6 5 6 5 0 0 0 1 1 2 3 3 3 5 5 5 5 6 0 0 0 1 1 1 3 3 3 5 6 5 6 模糊控制仿真 模糊控制仿真 同 PID 控制中 所介绍的， 取同一控制对象，其传递函数为)1)18( 5)(10ss esGs（，在 MATLAB 环境下，构建模糊控制系统模型，对并其进行仿真实验， 22 PID 控制及仿真 模糊 PID控制指的是模糊技术与常规的 PID控制算法相结合的一种控制方法。 模糊 PID控制的优点是它不要求掌握受控对象的数学模型，而 根据人工控制规则组织控制决策表，然后采用模糊推理的方法实现 PID参数 PK 、 iT 和dT 的在线自整定，不仅保持了常规 PID控制系统原理简单、使用方便、鲁棒性较强、控制精度高等优点，而且具有模糊控制的灵活性、适应性强等优点[15]。 模糊 PID 控制器结构 模糊 PID控制器是以常规 PID控制为基础，采用模糊推理思想，根据不同的 E和 EC对 PID的参数进行在线自整定，控制 器由两部分组成，即常规 PID控制部分和模糊推理的参数校正部分 [16]。 模糊 PID控制器原理框图如图 4所示： 模糊控制器的设计 模糊子集的选取 PID参数模糊自整定是找出 PID的 3个参数与 E和 EC之间的模糊关系，在运行中不断检测 E和 EC，根据模糊控制规则对 3个参数进行在线修正，从而使被控对象具有良好的动态和静态性能。 因此，选择系统偏差 E和偏差变化率 EC作为模糊控制器的输入量，而 PK 、 iT 和 dT 作为输出量。 各个变量的模糊子集取为： {NL,NM,NS,ZE,PS,PM,PL}，论域均为： {6， 5， 4， 3， 2， 1， 0，1， 2， 3， 4， 5， 6}，考虑到对论域的覆盖程度和灵敏度，以及稳定性和鲁棒性原则，各模糊子集采用三角形隶属函数，如图 5所示为各变量的隶属度函数示意图。 23 图 4 模糊 PID控制原理图 图 5 变量的隶属度函数 模糊规则的建立 模糊推理 模糊化 模糊化 模糊推理 清晰化 清晰化被控对象 PID 控制器 PID控制器被控对象 de/dt R + —— e ec Kp Ti Td Y 24 模糊控制器的核心是“ IF...THEN...”形式的模糊控制规则，控制规则的选取直接关系到系统控制性能的优劣，是设计的关键。 PID参数的调整必须考虑到不同时刻 3个参数的作用以及相互之间的互联关系。 根据已有的控制系统设计经验以及参数 PK 、 iT 和 dT 对系统输出 特性的影响关系 ,归纳出在一般情况下 ,在不同的 E 和 EC 时 ,被控过程对参数 PK 、 iK iT 和 dK dT 的自调整规则如下： （ 1）当 E 较大时 ,为加快系统响应速度并防止起始偏差 E瞬间变大可能引起微分过饱和 ,而使控制作用超出许可范围 ,应取较大的 PK 和较小的 dT ；同时 ,为避免系统因积分饱和所引起的较大超调 ,应对积分作用加以限制 ,通常取 iT =0。 （ 2）当 E 和 EC 为中等大小时 ,为使系统响应的超调较小 , PK 应取得小一些。 在这种情况下 , dT 的取值对系统的影响较大 ,要取适当的 iT 和 dT。 (3当 E 较小时 ,为使系统具有良好的稳态性能 ,应增加 iT 和 dT 的值；同时，为了避免系统在设定值附近振 荡，并考虑系统的干扰性能，应适当地选取 dT 的值，其原则是：当 EC 较小时， dT 可取得大些，通常取为中等大小。 当EC 较大时 , dT 应取小些[17]。 根据上述分析同时考虑三个参数之间的相互影响 ,建立控制规则， PK ，iT ， dT 与 E， EC的模糊关系分别如表 4，表 5，表 6所示： 表 4 PK 与 E和 EC的模糊关系 25 EC PK E NL NM NS ZE PS PM PL NL PL PL PM PM PS PS ZE NM PL PL PM PM PS ZE ZE NS PM PM PM PS ZE NS NM ZE PM PS PS ZE NS NM NM PS PS PS ZE NS NS NM NM PM ZE ZE NS NM NM NM NL PL ZE NS NS NM NM NL NL 表 5 iT 与 E和 EC的模糊关系 EC iT E NL NM NS ZE PS PM PL NL NL NL NL NM NM ZE PL 26 NM NL NL NM NM NS ZE ZE NS NM NM NS NS ZE PS PS ZE NM NS NS ZE PS PS PM PS NS NS ZE PS PS PS PM PM ZE ZE PS PM PM PM PL PL ZE ZE PS PM PL PL PL 表 6 dT 与 E和 EC的模糊关系 EC dT E NL NM NS ZE PS PM PL NL PL PS ZE ZE ZE PL PL NM NS NS NS NS ZE PS PM NS NL NL NM NS ZE PS PM ZE NL NM NM NS ZE PS PM PS NL NM NS NS ZE PS PS PM NM NS NS NS ZE PS PS PL PS ZE ZE ZE ZE PL PL 模糊推理及模糊决策 27 （ 1）根据控制规则表编写对应的模糊推理语句； （ 2）模糊推理，利用 Mamdani 推理法进行推理； （ 3）利用重心法进行模糊决策，计算。