基于simulink的时滞系统模糊控制器的设计毕业设计论文(编辑修改稿)

基于simulink的时滞系统模糊控制器的设计毕业设计论文(编辑修改稿)内容摘要：

差并且易出现振荡。 模糊控制的原理 模糊控制是以模糊集理论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种智能控制方法，它从行为上模仿人的模糊推理和决策过程。 模糊控制系统是利用计算机控制技术构成的一种具有反馈通道的闭环结构的数字控制系统，基本原理框图如图 21 所示。 它的核心部分为模糊控制器，其控制规律由计算机的程序实现。 模糊控制系统由传感器获取被控量信息，并将其转化为与给定值具有相同量纲的物理量，然后将此转化后的物理量与给定值进行比较后获得误差信号 E，一般选误差信息号 E 作为模糊控制器的一个输入量。 把误差信号 E 的精确量进行模糊化变成模糊量，误差 E 的模糊量可用相应的模糊语言表示，得到误差 E 的模糊语言集合的一个子集 e（ e 是一个模糊矢量），经过 A/D 转化后变为数字信号输入到控制器，信号在模糊控制中经过模糊化、模糊推理、去模糊等过程成为精确量由模糊控制器输出，再经过 D/A 转换为模拟信号推动执行元件控制被控北京理工大学 20xx 届本科生毕业设计（论文） 5 对此昂整个过程反复循环，从而实现了整个系统的反馈控制。 （ R 表示模糊关系 ，u 表示模糊控制量） Reu * 图 21 模糊控制器原理框图 模糊控制的国内外发展现状 在应用方面，作为模糊控制理论的起源地美国已经成功地将该技术应用于人工智能、信 息工程、空间飞行、卫星与导弹等控制系统中，并成为军事工程的热点。 日本已成功地将模糊控制技术应用于家用电器中，它对这一高新技术的应用领先于美国各欧洲 45 年。 同年，日本为确保在 21 世纪的竞争力，并为该技术的开发研究制定了长远的规划。 模糊控制在英国、德国等国也得到一定发展。 在我国，该技术也得到发展和应用。 模糊控制已成功地运用于纸张计算机控制系统、 万吨水泥窑煅烧过程、多温区加热炉等复杂工业过程，同时，春兰成功地生产出了智能模糊取暖器、小天鹅生产出了模糊洗衣机等家用电器。 模糊控制技术是一项正在发展的技术，在 短短 20 多年时间里，模糊控制得到长足发展。 它的应用领域涉及各各方面，控制方法也有很大进展，模糊 控制器的性能不断提高。 多年来一直未解决的稳定性分析问题正在逐步解决。 模糊芯片也已研制成功且功能不断加强，成本不断下降。 各种模糊产品充满了日本、西欧和美国市场，模 糊技术几乎变得无所不能，各国都争先开发模糊新技术和新产品。 模糊控制器的设计 模糊控制器也称为模糊逻辑控制器，由于所采用的控制规则是由模糊理论中的模糊条件语句来描述的，因此，模糊控制器是一种语言性控制器。 最简单的实现方法是将一系列的模糊控制规则离线转化为一个查询表（又称为控制表），存储在计算机中供在线控制时使用。 单变量二维模糊控制器是最常见的结构形式，如图 22 所示。 本文选用的也正是二维模糊控制。 其设计步骤如下： 北京理工大学 20xx 届本科生毕业设计（论文） 6 图 22 二维模糊控制器 定义输入输出模糊集 对于误差 e、误差变化 ec 及控制量 u 的模糊集及其论域定义如下： e， ec 和u 的模糊集均为 {NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}。 P 表示 “正 ”， Z 表示 “零 ”， N 表示 “负 ”。 如果需要描述得更准确，还可以用 “正大 ”（ PB）、 “正中 ”（ PM)、 “正小 ”（ PS）、 “零 ”（ Z）、 “负大 ”（ NB）、 “复中 ”（ NM）、 “负小 ”（ NS）七个语言变量值来描述。 e 和 ec 模糊论域为 {－ 3， 3}，分为 7 个等级，即 e 和 ec = { － 3，－ 2，－ 1， 0， + 1， + 2， + 3} 任何物理系统总 是有界的。 在控制系统中，这个有界限一般称为该变量的基本论域，它是实际系统的变化范围，通常，在模糊控制中取为对称的形式，即取模糊集合论域为 {n,n+1,...， 0,...,n1,n}。 语言值隶属函数的确定 误差 e、误差变化 ec 及控制量 u 的模糊集和论域确定后，需对模糊变量隶属函数的确定，即对模糊变量赋值，确定论域内元素对模糊变量的隶属度。 模糊控制中隶属函数的选取没有统一的标准，完全取决于控制对象的不同情况、设计者的习惯以及处理的简便程度等。 隶属函数的形状越陡，分辨率越高，控制器的灵敏度越高 ；反之，平缓的形状会使控制其的灵敏度降低。 一般来说，论域的量化等级越细，控制进度也越高，但过细的量化等级将使算法复杂化。 假设系统误差 E（或偏差变化语言能变量 EC，输出语言变量 U）的模糊语言值取（ NB， NM， NS， Z， PS， PM， PB）七个值，并取模糊集合的论域为 [6,6]，其隶属函数的定义如图 23； 北京理工大学 20xx 届本科生毕业设计（论文） 7 图 23 隶属函数的图形表示法 模糊控制器采用常规的模糊控制器，即输入量为 E 和误差变化率 EC，输出量为控制量 U。 误差 E、误差变化率 EC 及控制量的模糊词集为 {NB、 NM、 NS、 ZO、 PS、PM、 PB}； E 和 EC 的论域为 { 0、 6} U 的论域为 { 0、 7} 图 24 误差 E 的隶属函数如下图 图 25 误差变化率 EC 的隶属度函数 北京理工大学 20xx 届本科生毕业设计（论文） 8 图 26 控制量 U 的隶属度函数 下面介绍两种常见的隶属函数： （ 1）三角形型：由于它的形状仅与直线斜率有关，因此适合于有隶属函数在线调整的自适应模糊控制。 一般可描述为： (21) （ 2）高斯型：是描述模糊子集一种比较合理的形式，这种函数的特点是连续且处处可导，适合自适应、自学习模糊控制隶属函数的修正。 一般可描述为： ])/)((e xp [)( 2baxx  (22) 量化因子的精确化 根据以上描述，当基本论域和模糊论域的等级一经确定后，其相应的量化因子也随之确定，即： maxenaKe  maxecnbKec  其中 Ke 和 Kec 分别称为偏差量化因子和偏差变化量化因子，如在实际过程中采样值（精确值）为 ei， 则其对应的模糊论域中的一个值 Ei=Kaei，对偏差变化也可以做类似的分析 UKu u。 量化因子是很关键的，它不仅影响系统的动态品质，也影响到系统的稳定性和控制精度。 概括来说， Ke 越大，系统的超调量越大，过 渡时间就越长； Ke 越北京理工大学 20xx 届本科生毕业设计（论文） 9 小，则系统变化越慢，稳态精度降低。 Kec 越大，则系统输出变化越慢； Kec 越小，则系统反应越快，但超调 量 增大。 建立模糊控制规则 模糊控制器的控制规则是以手动控制策略为基础的。 根据人的直觉思维推理，由系统输出的误差及误差变化趋势来设计消除系统误差的模糊控制规则。 模糊控制规则语句构成了描述众多被控过程的模糊模型。 模糊规则通常由一系列关系词链接而成，一般都可以用 “if—then”， “or”， “and”等形式的条件语句来加以描述。 模糊控制规则不是一成不变的。 在条件语句中，误差 e、误 差变化 ec 及控制量 u 对于不同的被控对象有着不同的意义。 模糊控制器控制规则的设计原则是：当误差较大时，控制量的变化应尽力使误差迅速减小。 当误差较小时，除了要消除误差外，还要考虑系统的稳定性，防止系统产生不必要的超调，甚至振荡。 建立模糊控制表 上述的整个模糊控制规则也可采用模糊控制表来描述。 (1)如表 27 所示，标准共 49 条模糊规则，各个模糊语句之间是 “或 ”的关系，由第一条语句所确定的控制规则可以计算出 ，可以由其余各条语句分别求出控制量 u2， ...， u49，则控制量为模糊集合 U，可表示为： 表 27 模糊控制规则表 模糊推理 模糊推理是模糊控制的核心，它利用某种模糊推理算法和模糊规则进行推北京理工大学 20xx 届本科生毕业设计（论文） 10 理，得出最终的控制量。 通过模糊推理可以得到模糊的输出量，但是模糊系统最终执行机构的是一个清晰量，因此需要将模糊量转化为清晰量。 常用的方法有以下 3 种。 （ 1） 最大隶属度法： 选取推理结果的模糊集合中隶属度最大的元素作为输出值，即选取最大的论域元素 z0 为判决结果。 最大隶属度法不考虑输出隶属度函数的形式，只考虑最大隶属度处的输出值。 该方法的数学表达式为： )()(0 zCzC Zz （ 2）中位数法 (面积法 )： 最大隶属度法主要只考虑主要的信息，若要兼顾其它信息，则可选取中位数法。 中位数法是全面考虑推理结论模糊集合各部分信息作用的一种方法。 其原理是将隶属函数曲线与横坐标所围成的面积平均分成两部分，设输出判决的对应论域元素为 z0。 该方法的数学表达式为：   m a x00m i n)()( zzzz ZCZC （ 2） 重心法： 这种方法也称为质心法或面积中心法，是所有解 模糊化方法中最为合理的方法。 权系数可根据设计要求和经验来选取，为了方便，取隶属度作为权系数，该方法的数学表达式为： niiniiizCzzCZ11)()(0 综上所述，在上面提到的各种不同的解模糊判决方法中，如果考虑充分利用模糊推理结果中模糊集合提供的有用信息量，就会导致计算繁琐，否则就会或多或少丢掉一些有用的信息。 因此，要根据系统的具体情况，如系统哦复杂程度以及控制精度等，适当地确定解模糊方法。 模糊控制的特点 简化系统设计的复杂性，特别适用于非线性、时 变、模型不完全的系统上。 利用控制法则来描述系统变量间的关系。 不用数值而用语言式的模糊变量来描述系统，模糊控制器不必对被控制对象建立完整的数学模式。 北京理工大学 20xx 届本科生毕业设计（论文） 11 模糊控制器是一语言控制器，使得操作人员易于使用自然语言进行人机对话。 模糊控制器是一种容易控制、掌握的较理想的非线性控制器，具有较佳的适应性及强健性 (Robustness)、较佳的容错性 (Fault Tolerance)。 模糊控制的缺点 一、模糊控制的设计尚缺乏系统性，这对复杂系统的控制是难以奏效的。 所以如何建立一套系统的模糊控制理论，以解决模糊控 制的机理、稳定性分析、系统化设计方法等一系列问题； 二、如何获得模糊规则及隶属函数即系统的设计办法，这在目前完全凭经验进行； 三、信息简单的模糊处理将导致系统的控制精度降低和动态品质变差。 若要提高精度则必然增加量化级数，从而导致规则搜索范围扩大，降低决策速度，甚至不能实时控制； 四、如何保证模糊控制系统的稳定性即如何解决模糊控制中关于稳定性和鲁棒性问题。 模糊控制面临的主要任务 虽然模糊控制已获得了很多成功的应用，但是仍有很多问题等待解决。 一、自学习模糊控制策略的实现。 二、非线性系统 应用中的模糊集建模，模糊规则的建立和模糊推理算法的深入研究。 三、常规模糊控制系统稳定性的研究。 四、模糊控制芯片、模糊控制装置及通用模糊控制系统的开发及工程方面的应用。 五、模糊控制系统方法的研究。 现代控制论、神经网络与模糊控制的相互结合及相互渗透，可构成模糊集成控制系统。 北京理工大学 20xx 届本科生毕业设计（论文） 12 第三章 时滞系统 时滞系统控制理论及发展现状 时滞的相关定义 所谓时滞就是一种时间上的延迟，是指从引起动态要素的时刻起到输出开始发生变化之间的时间间隔。 事物的发展趋势不仅依赖于当前的状态，而且还依赖于事物的过去情况。 时滞的传递函数表示： 若用 y（ t） 表示系统输出， r（ t） 表示系统输出 ， L 表示滞后时间，则： )()( Ltrty  (31) 对上边两式进行 Laplace 变换可得： LsesRsY  )()( (32) 因此，含有纯滞后环节的系统传递函数为： LsesR sYsG  )( )()( (33) 在工业自动调节系统中，除被控对象外，常常还包括测量变送器、调节阀和传感器等。 此时被控对象动态特性通常近似为具有纯滞后的标准形式，如下式所示：。