恒温炉模糊控制算法仿真

仿真工作原理模糊控制器的建立过程如下：在Matlab的主窗口中输入fuzzy即可调出模糊工具箱界面（1）设定误差E、误差变化率EC和控制量U的论域为 [-3 3]图1 模糊工具箱界面（2）设定E、EC、U的模糊集。

设为NB、NM、NS、ZO、PS、PM、PB。

（3）设定隶属度函数。

有高斯型隶属度函数、三角型隶属度函数等。

E 和EC设为高斯型，U为三角型。

图2 输入E和EC参数设定界面图3输出 U参数设定界面（4）设定模糊控制规则。

根据论文的模糊控制规则如图所示图4 模糊控制表（5）根据规则表建立49条规则，完成后输出到Workspace,退出保存为X.fis。

图5 规则设定界面（6）根据系统框图建立如图仿真模型保存为luwen.mdl,和论文稍微不同在输入输出增加了饱和。

图6 仿真模型在Fuzzy控制器中关联上面设计的模糊控制，双击Fuzzy Logic Controller 输入X即可。

仿真结果在Matlab运行main.m直接查看结果。

图7 scope 结果图8 scope1 结果系统参数变化对系统性能的影响Ke、Kec和Ku三个权系数，查阅文献可知Ke和Kec对系统的动态性能影响较大，它们的大小意味着对输入误差和误差变化的不同加权程度，Ke 变大缩短上升时间，但是增大系统超调；Kec变大减小系统超调，但是响应速率变慢。

输出比例因子Ku也影响模糊控制系统的性能，Ku过小，系统的动态响应过程变长，Ku过大会导致系统震荡。

综合调整以上三个因子，获得所需要的控制性能。

赵江武2111302116。

基于模糊控制的温控系统建模与仿真温度控制在生活和工业生产中非常常见和重要。

在许多情况下，需要使温度稳定在预定值或在一定范围内波动。

因此，设计一个高效的温控系统对于保证生产质量和舒适的生活非常重要。

本文将介绍基于模糊控制的温控系统建模和仿真。

一、简介温度控制系统的设计包括两个重要部分: 控制策略和控制器。

控制策略通常是基于某些物理模型和统计学原理，并可以使用模拟和实验验证。

控制器的选型取决于控制策略的性质和要求，如强度、精度、稳定性等。

二、基于模糊控制的设计思路模糊控制是一种基于人类语言和经验的控制方法，其控制规则表达模糊且不确定，不同于传统控制方法中的精确数学函数模型。

这种方法具有较好的鲁棒性和适应性，能够在系统结构和工况变化时有效地保证系统的稳定性和性能。

因此，基于模糊控制的设计思路在某些领域中具有广泛的应用。

三、模糊控制系统建模在模糊控制中，控制器、输入和输出都用模糊语言描述。

建模过程可以分为三个步骤:1.建立输入-输出模糊语言变量模糊语言变量在控制过程中承担关键作用。

在本文中，我们建立两个输入模糊语言变量: 温度偏差(e)和温度变化率(e')，以及一个输出模糊语言变量: 控制量(u)。

2.建立模糊规则库模糊规则库是一个包含不同输入变量值和相应输出变量值的表。

通常使用弧形或三角形函数表示变量之间的关系，并使用逻辑运算符(如AND、OR、NOT等)描述不同变量关系之间的逻辑关系。

3.系统运行系统运行分为两个步骤: 模糊推理和去模糊化。

在模糊推理阶段，输入模糊变量的值被模糊化，规则库中的规则被应用，得到对应的输出模糊变量值。

在去模糊化阶段，输出模糊变量转换为具体的控制量。

四、仿真设计在本文中，我们使用MATLAB软件进行仿真设计。

具体步骤如下:1. 确定系统模型设计一个简单的温度控制系统，包括一个传感器、控制器和一个加热器。

传感器用于检测环境温度，控制器用于计算和输出控制量，加热器用于调节环境温度。

模糊算法在玻璃钢化炉中的应用设计与仿真玻璃钢化炉是现代工业中广泛使用的一种设备，主要用于将玻璃加热到高温后迅速冷却，改变其物理性质，增强其强度和安全性。

然而，玻璃钢化炉的温度调控是一个复杂的问题，同时也对产品的质量和效率产生了很大的影响。

为了解决这个问题，模糊算法被应用在玻璃钢化炉中进行温度控制，本文就给大家分析一下模糊算法在玻璃钢化炉中的应用设计与仿真。

一、玻璃钢化炉的温度控制问题玻璃钢化炉的温度控制问题主要包括两个方面：一是控制温度的精确度，二是提高温度控制的效率和稳定性。

由于玻璃钢化炉内部的温度变化非常复杂，在炉内不同部位温度可能有较大的差异，如果不加以控制，就有可能出现一些不可预知的问题，例如炉内的玻璃膨胀不均，导致产品质量出现问题等。

因此，玻璃钢化炉必须使用一种自动控制系统来保证炉内温度的精确度和稳定性。

二、模糊算法的基本原理模糊算法是一种基于人类模糊语言的数学方法，它通过模糊化把模糊的语言转化为模糊的数学运算，通过模糊推理、模糊识别等方法实现对于模糊问题的解决。

模糊算法主要包括模糊逻辑、模糊推理、模糊控制、模糊最优化等方面的内容，可以广泛应用于自动控制、人工智能、信息处理等领域。

三、模糊算法在玻璃钢化炉的应用1、玻璃钢化炉的温度控制模型在进行模糊温度控制之前，我们需要先建立玻璃钢化炉的温度控制模型。

此处我们使用了经典的PID控制模型，其中Kp、Ki、Kd分别代表比例、积分、微分系数。

具体表示为：u(t)=Kp*e(t)+Ki*∫e(t)dt+Kd*de(t)/dt其中U(t)表示PID控制器输出的控制信号，e(t)表示偏差值，即指定温度与实际温度之差，t表示时间。

将U适当加权作为加热元件的控制信号，即可实现玻璃钢化炉的温度控制。

2、模糊PID控制器的设计对于温度变化快且幅度较大的玻璃钢化炉，我们需要使用一种更加灵活的PID控制器，即模糊PID控制器。

该控制器主要包含两个层次：模糊控制层和PID控制层。

基于模糊控制器的炉温控制算法仿真与应用
郭官周;汤霞清;郭英;赵义武;曾令伟
【期刊名称】《自动化仪表》
【年(卷),期】2011(032)005
【摘要】针对电阻炉数学模型时变的特点,提出了一种带积分输出的模糊控制器设计方案.以带积分输出的模糊控制算法为基础,对实验室电阻炉的炉温控制装置进行了软件设计,并以西门子S7-200可编程控制器为平台,采用组态王监控系统软件对控制算法进行了调试.Matlab仿真结果表明,带积分输出的模糊算法能够较好地适应数学模型时变的控制对象,得到满意的控制效果.
【总页数】4页(P42-45)
【作者】郭官周;汤霞清;郭英;赵义武;曾令伟
【作者单位】装甲兵工程学院控制系,北京,100072;装甲兵工程学院控制系,北京,100072;装甲兵工程学院控制系,北京,100072;装甲兵工程学院控制系,北
京,100072;装甲兵工程学院控制系,北京,100072
【正文语种】中文
【中图分类】TP273
【相关文献】
1.一种简单的自调整参数模糊控制器在炉温控制系统中的应用 [J], 王迎旭;刘国繁
2.基于模糊控制器的烧高炉煤气热电厂炉温控制仿真研究 [J], 贾德香;唐国庆;韩净
3.一种在线插值模糊控制器在炉温控制系统中的应用 [J], 冯亮;马晓军
4.基于Deltav控制系统对气化炉炉温控制指标的改进及应用 [J], 吕崇福;孙颖
5.自适应神经模糊控制器及其在炉温控制系统中的应用 [J], 张丹红;梁红彬;程丹玲;程昌银
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在S7-300中利用模糊控制算法实现恒温控制王晶晶3 摘　要　介绍了S7-300采用模糊控制来进行恒温控制及其软件实现。

也介绍了S7-300的硬件构成。

关键词　S7-300　模糊控制　恒温控制　硬件构成The Constant T emperature Control with Fuzzy Control in S7-300WANG Jing-jing Abstract　Introduce the constant tem perature control and programming with the fuzzy control in S7-300.What’s m ore,in2 troduce the hardware construction of the S7-300.K eyw ords　S7-300　Fuzzy control　C onstant tem perature control　Hardware construction1　引言西门子公司新推出的S7-300P LC功能强大,比S5系列具有更高的性能价格比。

S7-300具有A/D、D/A转换、数值计算等功能。

为PI D调节引入P LC控制系统,提供了硬件条件,这也是P LC控制系统的发展方向之一。

但实践证明,传统的PI D调节超调量过大,而且易受环境干扰的影响,所以在有些情况下,PI D控制就难以满足要求。

在济南烟厂的过滤嘴成型机的改造项目中,我们使用了模糊控制来代替PI D 调节。

以下就对模糊控制在S7-300中的应用,做一些探讨。

2　系统简介该系统由一台上位机和两台下位机组成。

上位机使用了KI NG VIEW软件来进行组态,并与其它上位机组成局域网,实现数据共享。

两台下位机使用了西门子公司的S7-300。

S7-300采用了模块化设计,在一块机架板上可安装各种模块。

不过,一块机架板最多可安装8个模块。

若超过8个模块,就必须扩展另一块机架板。

基于模糊PID的电阻炉温度控制器的设计与仿真研究摘要电阻炉是一种具有纯滞后的大惯性系统，开关炉门、加热材料、环境温度以及电网电压等都影响控制过程，传统的加热炉控制系统大多建立在一定的模型基础上，难以保证加热工艺要求。

因此本文将模糊控制算法引入传统的加热炉控制系统构成智能模糊控制系统，利用模糊控制规则自适应地在线对PID参数进行修改，借此提高其控制效果。

本文首先采用机理分析法对电阻炉正常工作时的温度对象进行分析，从理论上建立电阻炉被控对象的数学模型。

其次文中设计了三种控制系统。

一种是PID控制系统,一种是纯模糊控制系统，还有一种是模糊PID控制系统。

本文分析研究了常规PID控制方案、模糊控制方案，并分别对电阻炉PID控制系统、纯模糊控制系统进行仿真分析。

结果表明PID控制系统超调量太大，模糊控制系统虽然能有效减少超调量，但稳态误差较大。

针对PID控制和模糊控制的优缺点，设计了基于模糊自适应PID的电阻炉温度控制器。

模糊自整定PID控制是在一般PID控制系统的基础上，加上一个模糊控制规则环节，利用模糊控制规则在线对PID参数进行修改的一种自适应控制系统。

对电阻炉的模糊自适应PID 控制系统进行仿真分析，结果表明模糊自适应PID控制可实现调节时问短、超凋量小、稳态误差在±l℃内的性能指标，并对该控制方案的抗干扰性，鲁棒性进行了仿真分析，进一步验证了该控制方案是一种较为理想的智能型控制方案。

关键词：电阻炉，仿真，PID控制，模糊控制，模糊自适应PID控制Based on Fuzzy PID Resistance Furnace Temperature Controller Design and SimulationABSTRACTResistance furnace has pure lag and larger inertia. There are many factors which affect controlling process, such as opening and closing furnace door, heated metal material, surrounding temperature and wire power. In tradition, heating furnace controlling system is most based on some model, which can’t achieve heating process request. So this paper try in draught fuzzy controlling arithmetic into traditional heating furnace controlling system to form brainpower fuzzy control system. It makes using of fuzzy control rule to self-tuning PID parameters on line, and improving its control effect.This paper adopted the main research contents of resistance furnace mechanism analysis on the normal temperature object when analyzed theoretically establish resistance furnace, the mathematical model of the controlled object. This paper designs the three control system. One is the PID control system; One is pure fuzzy control system, the other is the fuzzy PID control system. The paper studies the conventional PID control scheme, the fuzzy control scheme, and to resistance furnace respectively the PID control system, pure fuzzy control system simulation analysis. Results show that the PID control system overshoots too big, fuzzy control system, while can effectively reduce overshoot meal, but the steady-state error is bigger. Aimed at the PID control and fuzzy control, design the advantages and disadvantages of based on fuzzy adaptive PID resistance furnace temperature controller. to the resistance furnace fuzzy adaptive PID control system simulation analysis, and the results show that the fuzzy adaptive PID control can be realized when asked short, ultra adjust remains in small amount and steady-state error of plus or minus l within±l℃, and the performance of the control scheme, anti-jamming robustness simulation analysis, further verified this control scheme is an ideal intelligent control scheme.KEY WORDS: resistance furnace，stimulation，PID control，fuzzy control，fuzzy self-tuning PID control目录摘要 (I)ABSTRACT (II)目录 (III)1绪论 (1)1.1课题背景及意义 (1)1.2国内外研究现状 (2)1.3本文的研究内容 (2)2自动控制技术的发展及电阻炉温的数学模型 (3)2.1自动控制技术的发展 (3)2.1.1自动控制技术及应用 (3)2.1.2过程控制的发展 (4)2.1.3传统控制方法 (4)2.1.4智能控制 (5)2.2电阻炉温的数学模型 (6)3 PID控制系统 (8)3.1 PID控制的基本理论 (8)3.2 各个参数对PID控制效果的影响 (8)3.3 PID控制器的仿真研究 (9)4 模糊控制系统 (11)4.1模糊控制的起源 (11)4.2 模糊控制的基本理论 (11)4.3 模糊控制器的设计 (12)4.3.1模糊控制器的结构选择 (13)4.3.2 精确量的模糊化 (14)4.3.3 建立模糊控制规则或控制算法 (15)4.3.4 模糊推理 (15)4.3.5 反模糊化 (16)4.3.6 模糊控制表的制定 (16)4.4 模糊控制器的仿真研究 (17)5 模糊PID控制系统 (21)5.1模糊PID控制器的原理 (21)IV5.2 电阻炉温度的模糊PID控制器的设计 (22)5.3模糊自适应PID控制器的仿真研究 (25)5.4与传统PID控制和模糊控制的仿真比较 (28)结论 (30)致谢 (31)参考文献 (32)基于模糊PID的电阻炉温度控制器的设计与仿真研究 11绪论1.1课题背景及意义从20世纪20年代开始，随着科学技术的发展和工业生产水平的提高，电阻炉已经得到了广泛的应用，并且在国民经济中占有举足轻重的地位。

1.绪论1.1 模糊控制理论的产生模糊理论是在美国柏克莱加州大学电气工程系的著名控制论学者L.A.Zadeh(扎德)教授于1965年创立的模糊集合理论的数学基础上发展起来的，主要包括模糊集合理沦、模糊逻辑、模糊推理、模糊控制等方面的内容[1]。

自20世纪60年代以来，现代控制理论已经在工业生产过程、军事科学以及航空航天等许多方面都取得了成功的应用。

例如极小值原理可以用来解决某些最优控制问题;卡尔曼滤波器可以对具有有色噪声的系统进行状态估计;预测控制理论可以对大滞后过程进行有效的控制。

但是它们都有一个基本的要求:需要建立被控对象的精确数学模型[4]。

随着科学技术的迅猛发展，各个领域对自动控制系统控制精度、响应速度、系统稳定性与适应能力的要求越来越高，所研究的系统也日益复杂多变。

然而由于一系列原因，诸如被控对象或过程的非线性、多时变、多参数间的强烈吻合、较大的随机干扰、过程机理错综复杂、各种不确定性以及现场测量手段不完善等，难以建立被控对象的精确模型。

虽然常规自适应控制技术可以解决一些问题，但范围是有限的。

对于那些难以建立数学模型的复杂被控刘象，采用传统的控制方法，包括基于现代控制理论的控制方法，往往不如一个有实践经验的操作人员所进行的手动控制效果好。

因为人脑的重要特点之一就是有能力对模糊事物进行识别与判决，看来似乎不确切的模糊手段常常可以达到精确的目的。

操作人员是通过不断地学习、积累操作经验来实现对被控对象进行控制的，这些经验包括对被控对象特征的了解、在各种情况下采取相应的控制策略以及性能指标判据。

这些信息通常是以自然语言的形式表达的，其特点是定性的描述:所以具有模糊性。

由于这种特性使得人们无法用现有的定量控制理沦对这些信息进行处理，于是需探索出新的理论和方法。

实际上，人们已无法回避客观上存在的模糊现象。

早在20世纪20年代，就己经有学者研究如何描述客观世界中普遍存在的模糊现象。

著名的哲学家和数学家B.Russell在1923年就写出了有关含糊性的论文。

加热炉温度模型的预测模糊PID控制在传统的PID方案中，由于有限的自由度，集成控制性能可能是不令人满意的。

基于这样的背景，提出了一种新的PID控制方法，它继承了模糊PID控制和预测函数控制（PFC）的优点，并对加热炉的温度模型进行了测试。

在PFC框架的基础上，引入模糊PID控制来获得最优控制律，从而得到一种改进的PID控制策略。

最后，对加热炉的温度模型进行了实例研究，与传统PID控制和模糊自适应PID控制相比，证明了所提出的PID控制方案的有效性。

关键词：预测函数控制、模糊控制、PID控制、温度调节传统PID控制由于结构简单、适应性强而被广泛应用于各种工业过程中，但由于时变和非线性效应，其性能可能不理想。

由于难以获得精确的过程模型，使用传统的PID控制很难进一步获得改善的控制效果[1-2]。

自提出以来，PID控制的研究从未停止过，有很多经典的研究成果。

调谐方法[3-6]。

张等。

通过将预测函数控制（PFC）与传统PID控制相结合，提出了一种新的PID控制器，并对工业分馏塔的性能进行了测试（7）。

工业加热炉的温度具有非线性、时滞和时变特性，控制不容易。

有许多非线性控制方法，如作为模糊控制，时延控制（TDC）[8-9]、滑模控制（SMC）〔10〕和神经元模型自适应PID〔11〕。

模糊控制广泛应用于复杂系统的模糊控制、模糊逻辑和模糊推理（12）的非线性控制中。

采用模糊控制算法的自适应系统不仅能使控制系统更加可靠，而且能获得良好的控制性能[13 ]。

模糊控制具有很强的适应性，不需要控制过程的精确模型。

为了克服传统PID控制的缺点，将模糊控制与PID控制器结合在一起。

模型/设备失配的不足可以通过预测控制（1415）中可能发生的预测误差来补偿。

基于非线性系统的输出误差预测，在系统约束条件下，时变预测PID控制器可以解决一般预测PID控制器的设计问题（16）。

将模糊控制与预测控制相结合，利用模糊推理[17-19]对预测误差进行补偿，将模糊控制技术与自适应控制和滑模控制方法相结合，应用于车辆悬架系统，得到较好的控制效果，但模糊控制与滑模控制相结合。