1模糊控制器的基本结构和组成
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目录摘要 (1)1.模糊控制简介 (3)1.1模糊控制的历史背景 (3)1.2模糊控制的基本原理 (4)1.3模糊算法的四个步骤 (4)2.基于单片机的液位模糊控制器的设计 (5)2.1设计的基本原理 (5)2.2设计的基本步骤 (5)2.3.设计的基本内容 (6)2.3.1模糊控制器的结构设计 (6)2.3.2模糊控制规则的设计 (7)2.3.3模糊推理及其模糊量的非模糊化方法 (9)2.4模糊控制器的程序实现 (10)2.5程序编写中的几点说明 (11)3.程序流程图 (12)4.液位控制部分 (13)5.设计小结 (13)参考文献 (14)摘要随着科技的不断进步,工业生产过程已经向大型化、精细化、现代化以及复杂性发展,一般的常规控制方法已经不能满足实际生产的需求。
智能型控制算法应运而生,在众多的算法中,模糊控制算法利用计算机来实现人的控制经验,是模糊理论与计算机技术、自动化技术相结合的产物,由于其良好的控制特性而得到了广泛应用。
本报告对模糊控制基于单片机对液位的控制理论及其智能优化控制策略和方法上作出详尽的研究,建立了一种控制系统。
在系统的构建中,应用单片机89C51做为核心控制部分,采用模糊控制算法进行控制。
控制系统根据设定值将得到的实际位置和偏差变化率进行模糊化,建立模糊控制规则表,将优化后的参数变化量,在模糊控制器的控制下实现转动控制。
通过对常规控制器、纯模糊控制器和具有自整定功能的模糊控制器进行仿真对比。
关键词:模糊控制、自动化技术、优化控制。
AbstractThe abstract along with the technical unceasing progress, the industrial production process already to the large scale, the fine refinement, the modernization as well as the complex development, the general convention control method already could not satisfy the actual production the demand.The intelligence control algorithm arises at the historic moment, in the multitudinous algorithms, controls the algorithm to realize human's control experience fuzzily using the computer, is product which the fuzzy theory and the computer technology, the automated technology unify, obtained the widespread application as a result of its good control characteristic.This report makes the exhaustive research to the fuzzy control based on the monolithic integrated circuit to the fluid position control theory and in the intelligent optimization control strategy and the method, has established one kind of control system.In the system construction, does using monolithic integrated circuit 89C51 for the core control section, uses the fuzzy control algorithm to carry on the control.The control system the physical location and the deviation rate of change which obtains according to the setting value carries on the fuzzy, establishes the fuzzy control rule table, will optimize after the parameter change quantity, will realize the rotation control in under the fuzzy controller control.Through to the conventional controller, the pure fuzzy controller and has the self regulating to decide the function the fuzzy controller to carry on the simulation contrast.Key word: Fuzzy control, automated technology, optimized control.1.模糊控制简介1.1模糊控制的历史背景1965年美国自动控制理论专家L A Zadeh首次提出了模糊集合,1974年英国E H Mamdani首先将模糊控制应用于锅炉和蒸汽机的自动控制。
第5章 模糊控制器设计的基本方法5.1 模糊控制器的结构设计结构设计:确定输入、输出变量的个数(几入几出)。
5.2 模糊控制规则设计1. 语言变量词集 {}PB PM PS O NS NM NB ,,,,,,2. 确立模糊集隶属函数(赋值表)3. 建立模糊控制规则,几种基本语句形式: 若A 则B c R A B A E=⨯+⨯ 若A 则B 否则C c R A B A C =⨯+⨯若A 或B 且C或D 则E ()()R A B E C D E =+⨯+⨯⎡⎤⎡⎤⎣⎦⎣⎦ 4. 建立控制规则表5.3 模糊化方法及解模糊化方法模糊化方法1. 将[]b a ,内精确量离散化为[]n n +-,内的模糊量2. 将其区间精确量x 模糊化为一个单点集,即0)(,1)(==x x μμ 模糊推理及非模糊化方法 1. MIN-MAX ——重心法11112222n 00R and R and R and and '?n n n A B C A B C A B C x y c →→→→= 三步曲:取最小 1111'()()()()c A o B o C z x y z μμμμ=∧∧ 取最大 12''''()()()()n c c c c z z z z μμμμ=∨∨∨ 2.最大隶属度法例: 10.30.80.50.5112345C =+-----+++,选3-=*u20.30.80.40.211012345C =+++++,选5.1221=+=*u5.4 论域、量化因子及比例因子选择论域:模糊变量的取值范围 基本论域:精确量的取值范围误差量化因子:e e x n k /= 比例因子:e y k u u /= 误差变化量化因子:c c x m k /=5.5 模糊控制算法的流程m j n i C u B EC A E ij j i ,,2,1;,,2,1 then then if =====其中 i A 、 j B 、ij C 是定义在误差、误差变化和控制量论域X 、Y 、Z 上的模糊集合,则该语句所表示的模糊关系为j i ij j i C B A R ,⨯⨯=mj n i j i C B A R z y x z y x ij j i=====,1,1)()()(),,(μμμμ根据模糊推理合成规则可得:R B A U )(⨯=Yy Xx B A R U y x z y x z ∈∈=)()(),,()(μμμμ设论域{}{}{}l m n z z z Z y y y x x x X ,,,,,,,Y ,,,,212121 ===,则X ,Y ,Z 上的模糊集合分别为一个n ,m 和l 元的模糊向量,而描述控制规则的模糊关系R 为一个m n ⨯行l 列矩阵。
PID及模糊控制算法背景介绍PID控制是一种常见的控制方法,它通过不断调整系统的输出使得系统的反馈信号与参考信号趋于一致。
控制器的功能是计算出控制信号使得系统输出与参考信号的差值最小化。
PID控制器可以广泛应用于机械、电子、化工、航空等领域。
虽然在实际控制中,PID控制器的效果非常好,但是在某些场合,PID控制器无法满足要求。
因此,近年来,模糊控制算法得到了广泛发展和应用。
模糊控制算法采用模糊逻辑建立控制系统,能够处理一些非线性、复杂的系统,并且控制效果也非常不错。
PID控制算法PID控制器是由比例环节(P)、积分环节(I)和微分环节(D)组成的。
PID 控制器的原理如下:1.假设系统的输出为y,参考信号为r,控制器的输出为u;2.平衡方程为:u(t) = Kp * e(t) + Ki * ∫e(t)dt + Kd * de(t)/dt;其中e(t)= r(t) - y(t);3.将u(t)作为系统输入控制器,通过调节Kp、Ki和Kd参数使得系统输出y(t)达到参考信号r(t);4.在实际应用中,PID控制器常根据具体需要对Kp、Ki和Kd参数进行调整。
虽然PID控制器能够有效地控制系统,提高系统稳定性和精度,但是在一些非线性、时变、复杂的系统中,其控制效果并不理想。
模糊控制算法模糊控制算法是一种基于模糊逻辑的控制算法,它通过建立模糊推理规则,实现输出和输入的模糊化和去模糊化。
模糊控制器的基本结构如下:1.模糊化:将输出和输入变量映射为模糊集合,通过模糊运算得到规则库中的模糊。
2.规则库:建立模糊推理规则,将模糊化的输出和输入变量映射到规则库中,得到模糊。
3.去模糊化:将模糊映射为实际控制信号,并输出到被控制系统。
模糊控制算法能够有效地处理非线性、复杂的控制问题,并且其控制效果也非常优秀。
尤其是在多变量控制、非线性控制、自适应控制等方面得到了广泛应用。
模糊PID控制算法模糊PID控制算法综合了PID控制算法和模糊控制算法的优点,是一种非常优秀的控制方法。