天津工业大学2010届本科毕业设计论文 量的确定仅与最近几次偏差采样值有关，当存在计算误差或者精度不足时，对控制量的影响较小，且较容易通过加权处理获得比较好的控制效果；
（2）由于计算机只输出控制增量，所以误动作影响小，而且必要时可以用逻辑判断的方法去掉，对系统安全运行有利；
（3）手动与自动切换时冲击比较小[5]。
2.2模糊控制原理
2.2.1模糊控制系统的基本概念
在人参与的实际控制系统中，人们发现，有些有经验的操作人员，虽然不懂被控对象或者被控过程的数学模型，也不懂自动控制的基本原理，却能凭借经验采取相应的决策，很好的完成控制工作，如图2-2是典型的人机控制系统框图[4]。
信息人控制对象 图2-2 典型人机控制系统框图
操作者根据仪表显示的信息（包括声、光、及数字信息），获得系统的运行状态，然后操作者根据自己以往的经验和积累的知识，做出相应的决策，并对控制对象进行运作，在这个系统中，仪表的信息都是精确量，通过人的感官传入操作者的大脑，然后在脑中形成具有模糊性的概念，然后操作者根据经验，进行模糊决策。
显然，这种人机控制系统进行的控制是一种模糊控制，人们为了模拟这种控制过程，设计了一种以模糊数学为基础的控制系统，模糊控制系统的工作过程同人机控制系统一样，都是一种模糊控制，只不过模糊控制系统中的决策者是模糊控制器。模糊控制器将根据输入的信息进行模糊决策，输出一个模糊量，然后将它精确化，并作用于被控对象。这样即使一个控制过程出现了问题，其他的规则往往可以补偿，此时的系统可能不是最佳控制，但是仍然会正常工作。
2.2.2模糊控制系统的组成
模糊控制系统如图2-3所示[10]
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天津工业大学2010届本科毕业设计论文 s(t)+-输入接口模糊控制器输出接口执行机构被控对象y(t)检测装置 图2-3 模糊控制系统
模糊控制系统一般可以分为五个部分：
（1）模糊控制器。它是各类模糊控制系统的核心部分。由于被控对象的不同，以及对系统静态、动态特性的要求和所应用的控制规则各异，可以构成各种类型的控制器，在模糊控制理论中，则采用基于模糊控制的知识表示和规则推理的语言型“模糊控制器”，这也是模糊控制系统区别于其他控制系统的特点所在。模糊控制器的主要功能有三个：模糊量化处理；模糊推理（决策）；非模糊化处理（精确化处理）。
（2）输入-输出接口。模糊控制器通过输入-输出接口从被控对象获取数字信号量，并将模糊控制器决策的输出数字信号经过数模转换，转变为模拟信号，然后送给被控对象。在I/O接口装置中，除了A/D、D/A转换外，还包括必要的电平转换。
（3）执行结构。包括各种交、直流电动机、伺服电动机、步进电动机等。 （4）被控对象。它可以是一种设备或装置以及它们的群体，也可以是一个生产的、自然的、社会的、生物的或其他的各种的对象过程。这些被控对象可以是确定性的或是不确定的、单变量的或多变量的、有滞后或是无滞后的，也可以是线性或非线性的、定常或时变的以及具有强耦合的和干扰的等多种情况。对于那些难以监理精确数学模型的复杂对象，更适宜采用模糊控制。
（5）检测装置。即传感器，传感器是将被控对象或各种过程的被控量转化为电信号（模拟或数字）的一类装置。被控量往往是非电量，如速度、加速度、温度、压力等。传感器在模糊控制系统中占有十分重要的地位，它的精度往往直接影响整个模糊控制系统的精度，因此，在选择传感器时，应十分注意选择精度高且稳定性好的传感器。
2.2.3模糊控制的基本原理
模糊控制的基本原理如图2-4所示，它的核心部分为模糊控制器，即图中线框内部[9]。
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图2-4 模糊控制原理框图
模糊控制器的控制规律由计算机的程序实现，模糊控制的基本思想是：微机经中断采样获取被控制量的精确值，然后将此量与给定值比较得到偏差信号e。一般选偏差信号e作为模糊控制器的一个输入量，把偏差信号e的精确量进行模糊化变成模糊量，偏差e的模糊量可以用相应的模糊语言表示，得到偏差e的模糊语言集合的一个子集。再由模糊子集、模糊控制规则（模糊关系）和前项推理进行模糊推理，得到模糊控制量为：u=E*R，式中u为一个模糊量。
为了对被控对象施加精确的控制，还需要将模糊量u转换为精确量，这一步骤称为解模糊（也称清晰化）。得到了精确的数字控制量后，经数模转换变为精确的模拟量送给执行机构，对被控对象进行一步控制。然后中断，等待第二次采样，进行第二步控制，这样循环下去，就实现了都被控对象的模糊控制。
综上所述，模糊控制过程可概括为以下四个步骤：
（1）根据本次采样得到的系统的输出值，计算所选择系统的输入变量； （2）将输入变量的精确值变为模糊量；
（3）根据输入变量（模糊量）及模糊控制规则，按照模糊推理合成规则推理计算输出控制量（模糊量）；
（4）由上述得到的控制量（模糊量），并作用于执行机构。
2.3模糊PID复合控制算法 2.3.1模糊PID复合算法
由于PID算法只有在系统为非时变的情况下才能获得较理想的效果，当一个调整好参数的PID控制器被应用到模型参数时变系统，系统控制性能会变差，甚至不稳定。而Fuzzy控制虽然对被控对象的时滞性、非线性和时变性具有一定的适应能力，同时对噪声也具有较强的抑制能力，但消除系统稳态误差的能力较
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天津工业大学2010届本科毕业设计论文 弱，难以达到较高的控制精度。因此单纯采用模糊控制都不会取得较好的控制效果。本文采用Fuzzy-PID复合控制温度可以克服上述两种方法的缺点。
Fuzzy-PID控制是在一般PID控制系统的基础上，加上一个环节，利用模糊控制规则对PID参数进行修改的一种自适应控制系统误差E和误差变化Ec作为输入，可以满足不同时刻的E和Ec对参数要求。
Fuzzy-PID控制器是在常规PID的基础上，应用Fuzzy集合理论建立参数KP、
KI、KD与误差变化EC间的二元连续函数关系为：
KP?f1(E,EC)，KI?f2(E,EC)，KD?f3(E,EC)
并根据不同的E和Ec在线自整定参数KP、KI、KD的控制器。
PID参数自整定在运行中通过不断检测E和Ec，根据不同的E、Ec在线自整KP、KI、KD参数，以满足不同时对控制参数的不同要求，使被控对E和EC时对控制参数的不同要求，使被控对象具有良好的动、静态性能。PID参数模糊自整定控制原理如图所示。
R(t)de/dt模糊推理 KpKiKdY(t)PID调节器对象
图2-5 PID模糊自整定控制原理图
2.3.2模糊PID算法运用
（1）模糊化处理
将系统误差和误差变化率变化范围定义为模糊集上的论域：E，Ec-[-5,5]，其模糊子集为：E，Ec-｛NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB｝。
子集中元素分别代表负大、负中、负小、零、正小、正中、正大。设E，Ec隶属函数取“三角形”隶属函数，如图2-6所示。
图2-6 E、Ec隶属函数
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天津工业大学2010届本科毕业设计论文 K'P、K'I、K'D的论域为[0,1]，均服从正态分布，隶属函数如图2-7 所示。
图2-7 K'P、K'I、K'D隶属函数
（2）建立模糊规则
Fuzzy-PID是在PID算法的基础上，通过计算当前系统误差E和误差变化率EC，利用模糊规则进行模糊推理，查询模糊矩阵表进行参数调整。建立KP、KI、
KD的模糊控制规则表分别如表2-1、2-2和2-3所示。
?的模糊规则表 表2-1 KP
（3）去模糊化
经过模糊推理后，模糊PID控制器整定的3个修正参数进行去模糊化处理，取得精确量以计算输出控制量。去模糊化的过程是把推理系统输出的模糊集合映射成精确量输出，采用面积中模糊中心法解模糊。
K'P??uK'ii?1mP?ui?1m ； K'D??uK'ii?1mDi?ui?1m ； K'I??u?ui?1i?1mmi 。
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