浅析过压保护技术在智能模糊控制系统中的应用

【摘要】本文集中讨论了铝电解控制中的智能模糊控制系统对过电压的保护技术，分析了过压保护继电器在槽控机中的有关应用和技术特点，着重探讨了电压保护继电器应用于铝电解生产的模糊控制系统中的工作原理和实施过程。

【关键词】槽控机；控制系统；电压保护；继电器

0 概述

槽控机是铝电解槽自控系统的主体部分，我们应用最新的现场总线及网络通信技术开发的基于现场总线的网络式（全分布式）智能槽控机可以满足现代化电解铝生产自控的需求。槽控机内部结构设计为多CPU智能分布式网络结构形式。在低电压下，电解质层很薄，电解槽变得十分敏感，原来所使用的第一代YFC-99型槽控机已经不能满足当前的控制要求，我们现在大多都引进了AIC-Ⅱ槽控机，它采用了当前主流的ARM系列控制芯片，相对于C51系列来说，它集成了更多的外设功能模块，运算速度高，非常适合低电压下精确控制的要求。但由于现阶段原来的槽控机的安全保护只能依靠上下限位来进行。而现在的电解槽非常敏感，发生效应时电压波动比较大，一个小的阳极操作都会产生较大的电压波动，阳极操作不易控制，特别是误操作时非常容易发生不安全事故。因此我们通过对槽控机硬件电路的改进能加强槽控机对电压过高或者过低时的保护，使它达到一定的要求。

1 槽控机系统简介

目前我们所使用或将要改造使用的系统是YFC-99型铝电解槽智能模糊控制系统，是“ 槽控机-上位机”的两级分布式控制方案，并采用CAN通信协议构成。每台电解槽配备一台槽控机作为直接控制级，它具备独立进行槽电压和系列电流采样的能力，并对电解槽的物料和热平衡的快速变化过程实时监控。这种全分布式智能槽控机为壁挂式结构，左右机箱分别为动力箱、逻辑箱。

1.1 YFC-99型槽控机，可独立对电解槽进行数据采集和控制，所以该控制系统叫分布式的控制系统。下位机分为动力机箱和逻辑机箱两部分，动力机箱是槽控机的执行机构，负责槽控机的各种现场正常操作。逻辑机箱是槽控机的核心部分，主要功能如下：

（1）在线同步采集槽电压、系列电流；接受并处理与人工作业工序相关的各种手动信号。

（2）实时地解析槽况的变化趋势；对不稳定及异常槽况（如电阻针振、电阻摆动、阳极效应趋势、阳极效应发生、下料过程的电阻变化异常、极距调节过程的电阻变化异常等）的预报、报警和自处理。

烧结机智能控制系统的应用

烧结机智能操纵系统的应用 1烧结智能操纵系统的软件设计 1.1L1、L2系统使用的软件说明一级系统采纳的是法国Rockwell公司基于Windows.XP操作平台的操纵系统，其中使用了FactoryTalk、RSLinx、RSLogix5000编程软件；二级系统使用的是Microsoft公司的MSSQL软件，L1、L2之间数据传输使用的是RSSQL软件。FactoryTalk 是Rockwell公司用于开发和运行多用户、分布式服务器人机界面应用项目的集成软件包。通过FactoryTalk提供的一种通用语言来描述企业自动化系统及其制造过程，从而实现了关键的工厂生产数据与企业其他数据之间的集成。RSLinx是工业通讯的枢纽，利用该软件能够通过一个窗口查看所有激活的网络，也能够通过通讯接口同时运行任何支持的应用程序的组合。 RSLogix5000是ControlLogix系列可编程操纵器的编程软件，具有模块化、可扩展的结构，其灵活易用、界面友好，有诊断和纠错的功能。MSSQL是一个数据库平台，提供数据库从服务器到终端完整的解决方案，拥有非常庞大的治理功能。RSSQL是基于WindowsNT、在操纵系统与数据库系统之间提供双向连接的工业数据事务治理系统。在操纵端，RSSQL能够连接RSLinx、OPCServer等，在数据库端，能够利用OLE- DB连接MSSQL，利用OCI连接Oracle，或者连接任何支持ODBC接口的数据库。图2为RSSQL系统框图。RSSQL是优越性能与专业功能的完美结合，它支持单向、双向数据的传送，能完成实时表达式的计算，能够灵活配置数据采集方式和事物治理的触发方式、存储方式，能够满足各种应用需求。RSSQL主要包括4个基本组件，即1个用户图形界面GUI和3个NT服务。其中，3个NT服务分别为：①传输治理器（TransactionManager）。它主要执行传输治理、操纵数据的采集、处理和存储。②操纵连接器（ControlConnectorServices）。它是与操纵系统连接的接口，主要有DDE、RSLinxOPC、RSView32、GenericOPC等。③企业连接器（EnterpriseConnectorServices）。它

模糊控制的应用

模糊控制的应用学院实验学院专业电子信息工程姓名指导教师黄静日期 2011 年 9 月 20 日

在自动控制中，包括经典理论和现代控制理论中有一个共同的特点，即控制器的综合设计都要建立在被控对象准确的数学模型(如微分方程等)的基础上，但是在实际工业生产中，很多系统的影响因素很多，十分复杂。建立精确的数学模型特别困难，甚至是不可能的。这种情况下，模糊控制的诞生就显得意义重大，模糊控制不用建立数学模型，根据实际系统的输入输出的结果数据，参考现场操作人员的运行经验，就可对系统进行实时控制。模糊控制实际上是一种非线性控制，从属于智能控制的范畴。现代控制系统中的的控制能方便地解决工业领域常见的非线性、时变、在滞后、强耦合、变结构、结束条件苛刻等复杂问题。可编程控制器以其高可靠性、编程方便、耐恶劣环境、功能强大等特性很好地解决了工业控制领域普遍关心的可靠、安全、灵活、方便、经济等问题，这两者的结合，可在实际工程中广泛应用。所谓模糊控制，其定义是是以模糊数学作为理论基础，以人的控制经验作为控制的知识模型，以模糊集合、模糊语言变量以及模糊逻辑推理作为控制算法的一种控制。模糊控制具有以下突出特点： (1)模糊控制是一种基于规则的控制，它直接采用语言型控制规则，出发点是现场操作人员的控制经验或相关专家的知识，在设计中不需要建立被控对象的精确的数学模型，因而使得控制机理和策略易于接受与理解，设计简单，便于应用 (2)由工业过程的定性认识出发，比较容易建立语言控制规则，因而模糊控制对那些数学模型难以获取，动态特性不易掌握或变化非常显著的对象非常适用。 (3)基于模型的控制算法及系统设计方法，由于出发点和性能指标的不同，容易导致较大差异；但一个系统语言控制规则却具有相对的独立性，利用这些控制规律间的模糊连接，容易找到折中的选择，使控制效果优于常规控制器。 (4)模糊控制是基于启发性的知识及语言决策规则设计的，这有利于模拟人工控制的过程和方法，增强控制系统的适应能力，使之具有一定的智能水平。(5)模糊控制系统的鲁棒性强，干扰和参数变化对控制效果的影响被大大减弱，尤其适合于非线性、时变及纯滞后系统的控制。由于有着诸多优点，模糊理论在控制领域得到了广泛应用。下面我们就以下示例介绍模糊控制在实际中的应用：电机调速控制系统见图1，模糊控制器的输入变量为实际转速与转速给定值，输出变量为电机的电压变化量u。图2为电机调试之间的差值e及其变化率e c 输出结果，其横坐标为时间轴，纵坐标为转速。当设定转速为2 000r／s时，电机能很快稳定运行于2 000r／s；当设定转速下降到1 000r／s时，转速又很快下降到1 000r／s稳定运行。

智能控制问答题终极版

1-1 智能控制系统由哪几部分组成？各部分的作用是什么？答：六部分组成：执行器、传感器、感知信息处理、规划与控制、认知和通信接口。 1、执行器是系统的输出，对外界对象发生作用。 2、传感器产生智能系统的输入，传感器用来监测外部环境和系统本身的状态。传感器向感知信息处理单元提供输入。 3、感知信息处理，将传感器得到的原始信息加以处理，并与内部环境模型产生的期望信息进行比较。 4、认知主要用来接收和存储信息、知识、经验和数据，并对他们进行分析、推理作出行动的决策，送至规划和控制部分。 5、通信接口除建立人机之间的联系外，还建立系统各模块之间的联系。 6、规划和控制是整个系统的核心，它根据给定的任务要求，反馈的信息，以及经验知识，进行自动搜索，推理决策，动作规划，最终产生具体的控制作用。 1-2 智能控制系统的特点是什么？答：1、智能控制系统一般具有以知识表示的非数学广义模型和以数学模型表示的混合控制过程。 2、智能控制器具有分层信息处理和决策机构。 3、智能控制器具有非线性和变结构特点。 4、智能控制器具有多目标优化能力。 5、智能控制器能够在复杂环境下学习。从功能和行为上分析，智能控制系统应具备以下一条或几条功能特点： 1、自适应功能 2、自学习功能 3、自组织功能 4、自诊断功能 5、自修复功能 1-3 智能控制与传统控制相比较有什么不同？在什么场合下应该选用智能控制策略？答：（1）不同点：1、涉及的范围：智能控制的范围包括了传统控制的范围。有微分/差分方程描述的系统；有混合系统（离散和连续系统混合、符号和数值系统混合、数字和模拟系统混合）。2、控制的目标：智能的目标寻求在巨大的不确定环境中，获得整体的优化。因此，智能控制要考虑：故障诊断、系统重构、自组织、自学习能力、多重目标。3、系统的结构：控制对象和控制系统的结合。（2）在什么场合下应该选用智能控制策略。说法一：主要针对控制对象及其环境、目标和任务的不确定性和复杂性的系统。说法二：主要针对无法获得精确的数学模型、无法解决建模问题、假设条件与实际不相吻合的系统。2-11 模糊逻辑控制器由哪几部分组成？各完成什么功能？答：（1）组成：输入量模糊化接口、知识库（数据库和规则库）、推理机、输出解模糊接口四部分。（2）功能：1、模糊化接口测量输入变量和受控系统的输出变量，并把它们映射到一个合适的响应论域的量程，然后精确的输入数据被变换为适当的语言值或模糊集合的标示符。2、知识库涉及应用领域和控制目标的相关知识，它由数据库和语言控制规则库组成。数据库为语言控制规则的论域离散化和隶属函数提供必要的定义。语言控制规则标记控制目标和领域专家的控制策略。3、推理机是模糊控制系统的核心，以模糊概念为基础，模糊控制信息可以通过模糊蕴涵和模糊逻辑的推理规则来获取，并可以实现拟人决策过程。根据模糊输入和模糊控制规则，模糊推理求解模糊关系方程，获取模糊输出。4、模糊决策接口起到模糊控制的推断作用，并产生一个精确的或非模糊的控制作用。此精确控制作用必须进行逆定标，这一作用是在对受控过程进行控制之前通过量程变换实现的。模糊控制器的结构组成和作用：一、模糊化接口测量输入变量和受控系统的输出变量，并把它们映射到一个合适的响应论域的量程。二、知识库为语言控制规则的论域离散化和隶属函数提供必要的定义。三、推理机根据模糊输入和模糊控制规则，模糊推理求解模糊关系方程，获得模糊输出。四、模糊判决接口起到模糊控制的推断作用，并产生一个精确的或非模糊的控制作用。 2-12 模糊逻辑控制器常规设计的步骤怎样？应该注意哪些问题？答：（1）原则性步骤：1、定义输入输出变量2、定义所有变量的模糊化条件3、设计控制规则库4、设计模糊推理机构5、选择精确化策略的方法（2）常规设计方法：查表法。步骤：1、确定模糊控制器的输入输出变量2、确定各输入输出变化量的变化范围、量化等级和量化因子3、在各输入输出语言变量的量化域内定义模糊子集4、模糊控制规则确定5、求模糊控制表（3）注意的问题：1、在定义输入和输出变量时，要考虑到软件实现的限制，一般用于小于10个输入变量时，软件推理还能应付，但当输入变量的数目再增加时，就要考虑采用专用模糊逻辑推理集成芯片。 2、确定模糊控制规则的原则是必须保证控制器的输出能够使系统输出响应的动静态特性达到最佳。补充1 模糊集合：定义实际上是将经典集合论中的特征函数表示扩展到用隶属度函数来表示。补充2 隶属度函数：模糊集合的特征函数，实质上反映的事物的渐变性。

智能控制的主要应用领域

一）智能控制的主要应用领域？答：1在机器人系统中的应用2）在CIMS计算机/现代集成制造系统和CIPS计算机/现代集成作业系统中的应用3）在航天航空控制系统中的应用4）在社会经济管理系统中的应用5）在交通运输系统中的应用。二）专家系统的组成、主要类型？答：专家系统主要有四部分组成1）知识库，包括事实、判断、规则、经验知识和数学模型2）推理机，首先把知识库中的专家知识及数据库中的有关事实，以一定的推理方式进行逻辑推理以给出结论3）解释机制是专家系统区别于传统计算机程的主要特征之一，它可以向用户回答如何导出推理的结论4）知识获取系统，主要完成机器学习。类型：1）控制系统辅助设计2）过程监控、在先诊断、故障分析与预测维护；3）过程控制4）航天故障诊断与处理5）生产过程的决策与调度。三）智能控制的产生和发展过程及其主要代表人物？答：1）启蒙期从20世纪60年代起，F.W.史密斯提出采用性能模式识别器;1965年,美国扎德模糊集合;1966年,J.M.门德尔人工智能控制; 2)形成期20世纪70年代傅京孙、曼德尼3）发展期20世纪80年代4）高潮期20世纪90年代四)人工神经网络的特点? 答:1)可以充分逼近任意复杂的非线形关系2)所有定量或定性的信息都分布储存于网络内的各神经元的连接上,故有很强的鲁棒性和容错性3)采用并行分布处理方法,使得快速进行大量运算成为可能4)可自学习和自适应不确知或不确定的系统。五）智能控制的应用对象？答：1）不确定的模型传统的控制是基于模型的控制，这里的模型包括控制对象和干扰模型。 2）高度的非线性传统控制理论中的线性系统理论比较成熟。 3）复杂的任务要求在传统的控制系统中，控制的任务或者是要求输出量为定值，或者是要求输出量跟随期望的运动轨迹，因此控制任务的要求比较单一。对于智能控制系统，任务的要求往往比较复杂。六）傅京孙关于智能控制的论文中列举的三种智能控制系统？答：1）人作为控制器的控制系统2）人机结合作为控制器的控制系统3）无人参与的智能控制系统。七）模糊控制器的主要特点？答：1）设计简单。模糊控制器是一种基于规则的控制。 2）适用于数学模型难以获取、动态特性不易掌握或变化非常显著的对象。 3）控制效果优于常规控制器。 4）具有一定的智能水平， 5）模糊控制系统的鲁棒性强。八）隶属函数选择的基本准则？答：1）表示隶属度函数的模糊集合必须是凸模糊集合。 2）变量所取隶属度函数通常是对称的、平衡的。 3）隶属度函数要符合人们的语义顺序，避免不恰当的重叠。 4）论域中每个点至少属于一个隶属度函数的区域，并应属于不超过两个隶属度函数的区域， 5）当两个隶属度函数重叠时，重叠部分对两个隶属度函数的最大隶属度不应有交叉，6）当两个隶属度函数重叠时，重叠部分的任何点的隶属度函数的和应该小于或等于1。九）隶属度函数确定的三种主要方法。

关于模糊控制理论的综述

物理与电子工程学院《人工智能》课程设计报告课题名称关于模糊控制理论的综述专业自动化班级 11级3班学生姓名郑艳伟学号指导教师崔明月成绩 2014年6月18日

关于模糊控制理论的综述摘要：模糊控制方法是智能控制的重要组成部分，本文简要回顾了模糊控制理论的发展，详细介绍了模糊控制理论的原理和模糊控制器的设计步骤，分析了模糊控制理论的优缺点以及模糊控制需要完善或继续研究的内容，根据各种模糊控制器的不同特点，对模糊控制在电力系统中的应用进行了分类，并分析了各类模糊控制器的应用效能.最后，展望了模糊控制的发展趋势与动态. 关键词：模糊控制；模糊控制理论；模糊控制系统；模糊控制理论的发展模糊控制是以模糊集理论、模糊语言变量和模糊控制逻辑推理为基础的一种智能控制方法，从行为上模拟人的思维方式，对难建模的对象实施模糊推理和决策的一种控制方法.模糊控制作为智能领域中最具有实际意义的一种控制方法，已经在工业控制领域、电力系统、家用电器自动化等领域中解决了很多的问题，引起了越来越多的工程技术人员的兴趣. 模糊控制系统简介模糊控制系统是以模糊集合论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制技术.1965年美国的扎德[1]创立了模糊集合论, 1973 年, 他给出了模糊逻辑控制的定义和相关的定理.1974 年英国的Mamdani 首先用模糊控制语句组成模糊控制器,并把它用于锅炉和蒸汽机的控制, 在实验室获得成功, 这一开拓性的工作标志着模糊控制论的诞生. 模糊控制系统主要是模拟人的思维、推理和判断的一种控制方法, 它将人的经验、常识等用自然语言的形式表达出来, 建立一种适用于计算机处理的输入输出过程模型, 是智能控制的一个重要研究领域.从信息技术的观点来看, 模糊控制是一种基于规则的专家系统.从控制系统技术的观点来看, 模糊控制是一种普遍的非线性特征域控制器. 相对传统控制, 包括经典控制理论与现代控制理论.模糊控制能避开对象的数学模型(如状态方程或传递函数等) , 它力图对人们关于某个控制问题的成功与失败和经验进行加工, 总结出知识, 从中提炼出控制规则, 用一系列多维模糊条件语句构造系统的模糊语言变量模型, 应用CRI 等各类模糊推理方法,

物联网温室智能控制系统的应用案例

物联网温室智能控制系统的应用案例在全国各地区，现代化的农场种引进物联网技术是时代发展的需要，也是现代科技农业的重要体现。在乌拉特中旗海流图镇设施农业科技示范园区的温室内，物联网温室智能控制系统正在在紧罗密鼓的安装中。物联网温室智能控制系统通过基于物联网技术对温室内外监测数据的分析，结合作物生长发育规律，利用相关设备，对温室进行实时监控，实现对作物优质、高产、高效的栽培目的。该套智能监控系统具有自动开启关闭卷帘、补光、滴灌等功能，并凭借智能化、自动化控制技术，调节作物的最佳生长环境。种植户可通过电脑、手机等信息终端随时随地查看温室内实时环境监测、预警信息，实现对温室大棚的网络智能化远程管理，充分发挥物联网技术在设施农业生产中的作用。在地区农业的发展中，引进物联网温室智能控制系统有利于建设该地区的科技农业设施，起到示范作用，也有利于提高地区设施农业生产的科技含量和综合生产水平，促进设施农业现代化发展。另外通过农产品的安全质量追溯，可以改善市民的食品安全条件，增强市民的购买信心，提升农产品的市场竞争力。目前来看，农业物联网技术是现代农业逐步实现智能化、精确化、信息化的有力保障，而随着种植规模的扩大和温室大棚的普及推广，物联网温室智能控制系统将会得到越来越多的应用。对于规模化的温室种植而言，借助人工管理需要大量人手和时间，并且存在难以避免的人工误差。物联网技术的应用，真正实现了农业信息数字化、农业生产自动化、农业管理智能化，使温室大棚种植可达到提高产量、改善品质、节省人力、降低人工误差、提高经济效益的目的，实现温室种植的高效和精准化管理。托普温室种植监控系统，改变了传统温室种植管理在技术上的桎梏状态。

模糊控制系统的应用2

3.1 模糊推理基础 3.1.1 模糊集合 1．模糊集合定义延用普通集合论的有关概念，设为论域，为元素，模糊集合定义：论域中元素的模糊集A是以：[0，1]为隶属函数表征的集合。隶属函数表征属于模糊集合A的程度或等级，亦称模糊特征函数，是用于描述普通集合的特征函数的扩展，其值域是从普通集合特征函数的{0，1}扩充到[0，1]区间的实数。若接近1，则表示属于A的程度高，反之，若接近0，则表示属于A的程度低。 2．集合表示方法 1）Zadeh(查德)表示法在论域U中，＞0的全部元素组成的集合，称为Fuzzy集合A的“台”，或“支集”。也就是说，当某个元素的隶属度为零时，它就不属于该Fuzzy集合。当Fuzzy集合A有一个有限的台时，A可表达为：（3-1）式中，并不代表“分数”，而是表示论域U中元素与其隶属函数之间的对应关系，称为“单点”；符号“+”也不表示“求和”，而是表示Fuzzy集合在论域U上的整体。可见，通过台来表示Fuzzy集合的Zadeh 表示法，实际上是将Fuzzy集合视为一些单点的集合，使Fuzzy集合的表达式更加简明、醒目，而不必再考虑那些不属于该集合的元素（尽管这些元素也确在论域U之中）。当Fuzzy集合A的台有无限多个元素时，应用Zadeh表示法，Fuzzy集合A可表达为：（3-2）式中，积分符号不代表普通的积分，也不意味着求和，而是表示无限多个元素与相应隶属度对应关系的一个总括。在这种情况下，式（3-2）中也不需加写算符。 2）向量表示法当Fuzzy集合A的台由有限个元素构成时，Fuzzy集合A还可表示成向量形式，即：

（3-3）注意，应用向量表示法时，隶属度等于零的项，在式（3-3）所示向量中必须以0代替，不能舍弃。例如，已知Fuzzy集合“几个”的Zadeh表示为： A = 0.3/3 + 0.7/4 + 1/5 + 1/6 + 0.7/7 + 0.3/8 其中，论域U = {1，2，3，4，5，6，7，8，9}。写成向量表示形式为： A= [0 0 0.3 0.7 1 1 0.7 0.3 0] 向量表示法对于Fuzzy集合的运算十分方便。 3）隶属函数法给出隶属函数的解析表达式，也能表示出相应的Fuzzy集合。Zadeh曾以年龄为论域，取＝[0，100]，给出的一个“年轻人”Y模糊集合的隶属函数为：（3-4）3．模糊集合的基本运算定义：设A，B是论域U上的两个Fuzzy子集，规定A与B“并”运算（A∪B），“交”运算（A∩B）及“补”运算（，）的隶属函数分别为，，及，则对U上的每一个元素有：（3-5）（3-6）（3-7）（3-8）

智能控制理论及其应用论文

智能控制理论及其应用 [摘要] 本文回顾了智能控制理论的提出与发展过程，介绍了智能控制的特点，给出了智能控制理论的主要类型及其特点，列举了智能控制理论与技术的主要应用领域，最后总结了智能控制理论的发展趋势。 [关键词] 智能控制模糊控制神经网络专家控制[abstract] this paper reviewed the development of intelligence control, and introduced its main methods and characteristics, and particularized their mostly application fields, and pointed out the prospects of intelligent control development trend and put forward the study direction. [key words] intelligent control fuzzy control net neural expert control 0.引言随着工业和自动化技术的发展，控制理论的应用日趋广泛，所涉及的控制对象日益复杂化，对控制性能的要求也越来越高，控制对象或过程的复杂性主要体现在系统缺乏精确的数学模型、具有高维的判定空间、多种时间尺度和多种性能判据等，要求控制理论能够处理复杂的控制问题和提供更为有效的控制策略。现代控制理论从理论上解决了系统的可观、可控、稳定性以及许多复杂系统的控制。但实际中的许多复杂系统具有非线性、时变性、不确定性、多层次、多因素等热点，难以建立精确的数学模型，因此需要引入新

模糊控制技术现状及研究热点

模糊控制技术发展现状及研究热点摘要：综合介绍丁模糊控制技术的基本原理和发展状况，重点总结丁近年来该研究领域的热点问题，并对今后的发展前景进行了展望。关键词：模糊控制结构分析稳定性白适应控制 1模糊控制的热点问题模糊控制技术是一项正在发展的技术，虽然近年来得到了蓬勃发展，但它也存在一些问题，主要有以下几个方面：（1）还投有形成完挫的理论体系，没有完善的稳定性和鲁棒性分析，系统的设计方法(包括规则的获取和优化、隶属函数的选取等)；（2）控制系统的性能小太高(稳态精度牧低，存在抖动及积分饱和等问题)：（3）自适应能力有限。目前，国内外众多专家学者围绕着这些问题展开了广泛的研究，取得了一些阶段性成果，下面介绍一下近期的主要研究热点。 2模糊控制系统的稳定性分析任何一个自动控制系统要正常工作，首先必须是稳定的。由于模糊系统本质上的非线性和缺乏统一的系统描述，使得人们难以利用现有的控制理论和分析方法对模糊控制系统进行分析和设计。因此，模糊控制理论的稳定性分析一直是一个难点课题，未形成较为完善的理论体系。正因为如此，关于模糊系统的稳定性分析近年来成为众人关注的热点，发表的论文较多，提出了各种思想和分析方法。目前模糊控制系统稳定性分析方法主要有以下几种：（1）李亚普诺夫方法（2）基于滑模变结构系统的稳定性分析方法（3）描述函数方法（4）圆稳定性判据方法模糊控制系统的稳定性分析还有相平面法、关系矩阵分析法、超稳定理论、Popov判据、模糊穴——穴映像、数值稳定性分析方法以及最近出现的鲁棒控制理论分析方法和LMI（矩阵不等式）凸优化方法等。

3自适应模糊控制器的研究为了提高模糊控制系统的自适应能力，许多学者对自适应模糊控制器进行了研究，研究方向主要集中在以下方面。（1）自校正模糊控制器自校正模糊控制器是在常规模糊控制的基础上，采用加权推理决策，并引入协调因子，根据系统偏差e和偏差变化ec的大小，预测控制系统中的不确定量并选择一个最佳的控制参数或控制规则集，在线自动调整保守和大胆控制的混合程度，从而更全面确切地反映出入对诸因素的综合决策思想，提高系统的控制精度和鲁捧性能。目前这种变结构的自校正模糊控制器是根据被调量e和ec在线选取最佳控制规则及控制决策的，而对于一些复杂的生产过程，其生产工艺和环境因素都较为复杂，往往不能只考虑系统的偏差和偏差变化率来确定其控制策略。难于总结出比较完整的经验，此时模糊控制规则或者缺乏，或者很粗糙，并且当被控对象参数发生变化或受到随机干扰影响时，都会影响模糊控制的效果。（2）自组织模糊控制器自组织模糊控制器能自动对系统本身的参数或控制规则进行调整，使系统不断完善，以适应不断变化的情况，保证控制达到所希望的效果。它根据自动测量得到的实际输出特征和期望特征的偏差，确定输出响应的校正量并转化控制校正量，调整模糊控制规则，作用于被控对象。其基本特征是：控制算法和规则可以通过在线修改，变动某几个参数可以改变控制结果。它不仅仅是局限于某个对象，而是通过自组织适应几类对象。有代表性为以下三种类型： ①为自校正模糊控制器：在常规模糊控制中增加系统辨别和修正控制功能。通过使用一个较为粗糙的初期模型，经过模糊控制器的自组织功能，达到在线修正模糊控制规则，完善系统性能，使其达到灿期的要求； ②自调整比例因子模糊控制器：通过调整系统偏差及偏差变化率的比例因子来控制模糊控制器中的输出量的比例系数，即改变系统的增益。它充分体现了操作者手动控制的思维特点和控制策略，保证了系统有良好的动态性和稳态精度； ③模糊自整定PID参数控制器：应用模糊集理论，根据系统运行状态，在线整定控制器PID 参数（KP、KI、KD）。由于模糊自整定参数KP、KI，KD与偏差e变化率ec间建立起在线自整定函数关系，且这种关系是根据人的经验和智慧积累起来的，使系统在不同的运动状态下能对

智能控制导论报告BP神经网络模糊控制

智能控制导论实验报告 2012-01-09 姓名：_______________ 常青_________ 学号：0815321002 班级：____________ 08自动化指导老师：___________ 方慧娟________

实验一：模糊控制器设计与实现一、实验目的 1. 模糊控制的特征、结构以及学习算法 2. 通过实验掌握模糊自整定PID 的工作原理二、实验内容已知系统的传递函数为：1/(10s+1)*e(-0.5s) 。假设系统给定为阶跃值r=30 ，系统初始值r0=0. 试分别设计 (1) 常规的PID 控制器； (2) 常规的模糊控制器； (3) 比较两种控制器的效果； (4) 当通过改变模糊控制器的比例因子时，系统响应有什么变化？三、实验设备 Matlab 7.0 软件/SIMULINK 四、实验原理 1.模糊控制模糊逻辑控制又称模糊控制，是以模糊集合论，模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一类计算机控制策略，模糊控制是一种非线性控制。图1-1 是模糊控制系统基本结构，由图可知模糊控制器由模糊化，知识库，模糊推理和清晰化(或去模糊化)四个功能模块组成。

控制的。其传递函数的形式是: G(s) k p(1 T I S T D S），PID控制原理针对模糊控制器每个输入，输出，各自定义一个语言变量。因为对控制输出的判断，往往不仅根据误差的变化，而且还根据误差的变化率来进行综合评判。所以在模糊控制器的设计中，通常取系统的误差值e和误差变化率ec为模糊控制器的两个输入，则在e的论域上定义语言变量“误差 E ” ，在ec的论域上定义语言变量“误差变化EC ” ；在控制量u的论域上定义语言变量“控制量U”。通过检测获取被控制量的精确值，然后将此量与给定值比较得到误差信号e，对误差取微分得到误差变化率ec,再经过模糊化处理把分明集输入量转换为模糊集输入量，模糊输入变量根据预先设定的模糊规则，通过模糊逻辑推理获得模糊控制输出量，该模糊输出变量再经过去模糊化处理转换为分明集控制输出量。 2.PID控制在模拟控制系统中，控制器最常用的控制规律是PID控制。PID 控制器是一种线性控制器。它根据给定值与实际输出值之间的偏差来框图如图1-2所示。

双闭环模糊控制系统的设计与仿真

《运动控制系统》课程设计学院：物联网工程学院班级：姓名：学号：日期：成绩:

文章编号：双闭环模糊控制系统的设计与仿真（江南大学物联网工程学院，江苏省无锡邮编214122）摘要：直流电机具有良好的起动、制动性能，因此其在电力拖动自动控制系统中应用广泛。众所周知，直流电机的闭环系统静特性要比开环系统的机械特写硬的多，而转速、电流双闭环控制直流调速系统是性能好、应用最广泛的直流调速系统，但该系统依赖精确的数学模型，在增加解决环节的同时，系统模型趋于复杂，还可能会影响系统的可靠性。因此我们在总结了以前经验的同时，提出了双闭环模糊控制系统的的设计与仿真。关键词：直流电机；双闭环系统；模糊控制中图分类号：文献标识码：A Double Closed Loop Fuzzy Control System Design and Simulation Author name (Jiangnan University, Wuxi 214122, China) Abstract：DC motor has good starting, braking performance, therefore in the electric drive automatic control system is widely applied in the field of. As everyone knows, the closed-loop DC motor system static characteristics than the open loop system of mechanical feature of more than hardware, and speed, electric current double closed loop DC motor control system is of good performance, the most widely used DC speed regulating system, but the system depend on the accurate mathematical model, increase solve link at the same time, the system model tends to be complex, also may influence the reliability of the system. Therefore we are summing up the previous experience at the same time, put forward a double closed loop fuzzy control system design and simulation. Key words：DC Motor; Double Closed Loop System; Fuzzy Control 1 引言 2 双闭环直流调速系统的设计直流电动机具有启动转矩大、调速范围宽等优势，在轧钢机、电力机车等方面仍广泛采用。直流调速系统在理论上和实践上都比较成热，从控制技术的角度来看，它又是交流调速系统的基础；电力电子技术、计算机控制技术、智能控制理论的发展,，更为直流调速系统继续发展和应用提供了契机。进入21世纪后国外一些公司仍在不断推出高性能直流调速系统。因此,对直流调速系统的研究仍具有重要意义。直流调速系统中最典型的控制方式就是速度、电流双闭环调速。由于受参数时变和不确定性等因素的影响，传统的控制方法常受到很大的局限。另外，PID 控制方法往往在系统快速性与稳定性之间不能两者兼顾。模糊控制不依赖于被控对象的精确数学模型，既能克服非线性因素的影响，又具有较强的鲁棒性。因此，给直流电动机双闭环调速系统引入模糊控制器，可以改善系统性能。 2.1 双闭环可逆直流调速系统的原理结构为了实现转速和电流两种负反馈分别起作用, 可在系统中设置两个调节器,分别调节转速和电流,即分别引入转速负反馈和电流负反馈。二者之间实行串级联接。把转速调节器的输出当作电流调节器的输入,再用电流调节器的输出去控制电力电子变换器UPE。从闭环结构上看,电流环在里面,称作内环;转速环在外面,称作外环。这样就形成了转速、电流双闭环调速系统。如图1所示。图1直流双闭环调速系统结构双闭环直流调速系统目前应用广泛、技术成熟，常采用PID控制方式，它具有结构简单、可靠等优点,取得了较好的控制效果。但是,在实际生产现场,由于条件限制,使得PID控制器参数的整定往往难以达到最优状态,另外,PID 控制方法必须在系统快速性与稳定性程度之间做出折衷,往往不能两者兼顾,而模糊控制能利用其非线性特性,突破PID方法的局限,使调速系统既有快速的动态响应,又有较高的稳定程度。除此之外,模糊控制又进一步提高了调速系统的鲁棒性。调速系统的模糊控制模型在异步电动机闭环调

智能控制及其应用综述

第18卷第3期重庆邮电学院学报(自然科学版)Vol.18No.3 2006年6月Journal of C hongqing University of Posts and Telecom munications(Natural Science)Jun.2006 文章编号:1004-5694(2006)03-0376-06 智能控制及其应用综述* 李文,欧青立,沈洪远,伍铁斌 (湖南科技大学信息与电气工程学院,湖南湘潭411201) 摘要:介绍了智能控制的产生背景以及智能控制的概念、性能和特点,分析了几种典型的智能控制技术及当前的工程应用现状。最后,对今后智能控制的发展前景进行了展望。关键词:智能控制;专家控制;神经网络控制;模糊控制;混沌控制;智能优化中图分类号:T P18文献标识码:A 0引言智能控制是近年来控制界新兴的研究领域,是一门边缘交叉学科。自1985年在纽约召开第一届智能控制学术会议至今,智能控制已经被广泛应用于工业、农业、服务业、军事航空等众多领域。智能控制是自动控制发展的高级阶段,为解决那些用传统方法难以解决的复杂系统的控制问题提供了有效的理论和方法。它处于控制科学的前沿领域,代表着自动控制科学发展的最新进程。 1智能控制产生的背景科学技术的产生和发展主要由生产发展需求和知识水平所决定,控制科学也不例外。20世纪以来,特别是二战以来,控制科学与技术得到了迅速发展,由研究单输入单输出被控对象的经典控制理论,发展形成了研究多输入多输出被控对象的现代控制理论。经典控制理论主要是采用频域法对控制系统进行描述、分析和设计,现代控制主要采用时域的状态空间方法。20世纪60年代,由于空间技术、海洋工程和机器人技术发展的需要[1],控制领域面临着被控对象的高度复杂性和不确定性,以及人们对控制性能要求越来越高的挑战。被控对象的高度复杂性和不确定性主要表现为对象的高维、高度非线性和不确定性[2],高噪声干扰、强耦合,系统工作点动态突变性,以及分散的传感元件与执行元件,分层和分散的决策机构,复杂的信息模式和庞大的数据量。面对复杂的对象,复杂的任务和复杂的环境,用传统控制(即经典控制和现代控制)的理论和方法去解决是不可能的。其原因[3]:1传统的控制理论都是建立在以微分和积分为工具的精确数学模型之上的,而复杂系统的复杂性和不确定性都难以用精确的数学模型描述,否则就会使原问题丢失很多信息,例如:骑自行车沿一条曲线行走这套看似简单的动作,如果我们要把这一系列的动作和环境建立出精确的数学模型,然后再一步一步按模型去操作,可以想象其过程是多复杂而又难以实现;o传统的控制理论虽然也有办法对付控制对象的不确定性和复杂性,如自适应控制和Robust控制可以克服系统中所包含的不确定性,保证控制系统的控制质量不变,达到优化控制的目的。但他们仅适用于系统参数在一定范围内缓慢变化的情况,其优化控制的范围是很有限的。?传统的控制系统要求输入的信息比较单一,而现代的控制系统要面对复杂系统以各种形式(视觉的、听觉的、触觉的和直接操作的方式)将周围环境信息作为输入的状况,并将各种信息进行融合、分析和推理,再随环境与条件的变化,相应地采取对策或行动。传统的控制策略单一,不能适合高层决策问题,所以智能控制应运而生。 2智能控制的发展概况智能控制的概念最早是由美国普渡大学的美籍华人傅京孙教授提出的,他在1965年发表的论文中首先提出把人工智能的启发式推理规则用于学习系统[4],为控制技术迈向智能化揭开了崭新的一页。接着,M endel于1966年提出了/人工智能控制0的新概念[5]。1967年,Leo ndes和M endel首次使用了/智能控制(Intellig ent Control)0一词[6],并把记忆、目标分解等技术应用于学习控制系统[7]。1974年,英国的E.H.Mamdani教授首次成功地将模糊逻辑用于蒸汽机控制[8]。1977年,Saridis全面地论述了从反馈控制到最优控制、随机控制及至自适应控制、自组织控制、学习控制,最终向智能控制发展的过 *收稿日期:2005-09-262005-12-26 基金项目:国家自然科学基金(50274060);湖南省自然科学基金(04JJ40041);湖南省教育厅科研项目(04C198) 作者简介:李文(1982-),男,湖南永州人,硕士研究生,研究方向为计算机控制与应用,E-mail:liwhnust@163.co m;欧青立,男,教授。

(完整版)模糊控制技术的发展及前景展望

模糊控制技术的发展与前景展望

模糊控制技术发展现状与前景展望 1.引言人的手动控制策略是通过操作者的学习，实验以及长期经验积累而形成的，他通过人的自然语言来叙述。由于自然语言具有模糊性，所以，这种语言控制也被称为模糊语言控制，简称模糊控制。近年来，对于经典模糊控制系统稳态性能的改善，模糊集成控制，模糊自适应控制，专家模糊控制与多变量模糊控制的研究，特别是对复杂系统的自学习与参数自调整模糊系统方面的研究，受到各国学者的重视。人们将神经网络和模糊控制技术相结合，形成了一种模糊神经网络技术，他可以组成一组更接近于人脑的智能信息处理系统，其发展前景十分广阔。 2.模糊控制的热点问题模糊控制技术是一项正在发展的技术，虽然近年来得到了蓬勃发展，但它也存在一些问题，主要有以下几个方面 (1) 还没有有形成完整的理论体系，没有完善的稳定性和鲁棒性分析、系统的设计方法（包括规则的获取和优化、隶属函数的选取等）； (2) 控制系统的性能不太高（稳态精度较低，存在抖动及积分饱和等问题）； (3) 自适应能力有限。目前，国内外众多专家学者围绕着这些问题展开了广泛的研究，取得了一些阶段性成果，下面介绍一下近期的主要研究热点。 2.1 模糊控制系统的稳定性分析任何一个自动控制系统要正常工作，首先必须是稳定的。由于模糊系统本质上的非线性和缺乏统一的系统描述，使得人们难以利用现有的控制理论和分析方法对模糊控制系统进行分析和设计，因此，模糊控制理论的稳定性分析一直是一个难点课题，未形成较为完善的理论体系。正因为如此，关于模糊系统的稳定性分析近年来成为众人关注的热点，发表的论文较多，提出了各种思想和分析方法。目前模糊控制系统稳定性分析方法主要有以下几种： (1) 李亚普诺夫方法基于李亚普诺夫直接方法，许多学者讨论了离散时间和连续时间模糊控制系统的稳定性分析和设计。使用李亚普诺夫线性化方法，Ying建立了包括非

模糊控制在工程中的应用

第8章模糊控制在工程中的应用 8.1 倒立摆系统的T-S模型模糊控制模糊控制在工业过程控制、机器人控制、运载工具控制及家电产品等领域有着广泛的应用，本章重点介绍几个例子。本节课介绍基于T-S模糊模型的倒立摆控制。 8.1.1 倒立摆系统概述倒立摆系统是一个典型的非线性、强耦合、多变量和不稳定的高阶系统，许多抽象的控制理论概念都可以通过倒立摆实验直观的表现出来，是控制理论教学的理想实验设备和进行控制理论研究的典型实验平台，也是新成果、新方法的验证平台，开发平台，一直受到教学和科研人员的广泛关注。因此，从其肇始之日至今的半个世纪的发展历程中，先后出现了形式各异的倒立摆，大致可以分为以下五大类:直线倒立摆、平面倒立摆、斜轨道和圆轨道倒立摆以及并行倒立摆。 (1)直线倒立摆直线倒立摆是由可以沿直线导轨运动的小车以及一端铰接于小车之上的匀质长杆组成的系统，如图1.1所示。对于单级倒立摆和二级倒立摆系统的研究已经历了很长的历程，并且有很多控制成功的报道。在此基础上，三级倒立摆的研究也取得了很大进展，不仅在系统仿真方面，而且在实物实验中，都出现了控制成功的范例。北京师范大学李洪兴教授分别于2001年6月和2002年8月完成了四级倒立摆系统的仿真和实物实验，是目前世界上控制成功的多级倒立摆系统中级数最多的。

(2)平面倒立摆如果小车在水平面内自由运动，即为二维倒立摆系统。图1.2是一种旋臂式二维单级倒立摆的示意图:通过两个电机Ma和Mb分别控制后臂和前臂来控制摆杆支点在水平面的自由运动，并进一步控制摆杆的平衡。其中①一④为4个测量角度的位置传感器。还有一种小车式二维倒立摆:使用两个电机分别控制X轴和Y轴的运动，使得摆杆支点在水平面内自由运动，并进一步控制摆杆的平衡。 (3)斜轨道和圆轨道倒立摆如果小车运动轨迹不是水平的直线，而是在倾斜的轨道上或圆形的轨道上运动，即为斜轨道或圆轨道的倒立摆系统。其中因斜轨道型二级倒立摆系统与实际的控制问题模型相近，对其进行的研究也比较广泛。斜轨道二级倒立摆如图1.3所示，其轨道与水平方向成a的夹角。图1.4为圆轨道单级倒立摆的示意图。电机带动旋臂旋转，将摆杆的支点限制于以旋臂长度为半径的圆形轨道上，并控制倒立摆的两级摆杆平衡。

模糊控制技术及其应用

模糊控制技术及其应用余永权作者简介:余永权广东工业大学教授、计算机应用研究室主任、Motorola单片机应用研究开发中心主任。1970年毕业于广东工学院自动化专业,一直从事计算机教学及研究工作。70年代初以来,参加了广东省第一台中型计算机的研制,以及矿山计算机监控系统、模糊控制、单片机、模糊家用电器等30多个项目的研究和组织开发。发表论文70余篇,出版了《单片机模糊逻辑控制》等著作5本。1993～1994年,在多伦多大学进行高级控制系统研究,回国后从事单片机控制网络、神经网络、模糊控制等方面的研究。模糊控制作为一种新颖的控制方法,越来越受到人们的重视。如果说,传统的控制是从被控对象的数学结构上去考虑进行控制的,那么,模糊控制则是从人类智能活动的角度和基础上去考虑实施控制的。在实际应用中,传统控制方法无能为力的非线性场合,模糊控制却能发挥得淋漓尽致,这使人们对模糊控制不得不另眼看待。目前,人们已经公认:模糊控制是实际应用中最有效的控制方法。一、模糊控制的发展从1965年美国加州大学自动控制专家L.A.Zadeh提出模糊集合论以来,模糊理论的研究已取得不少成果。1974年,英国的Mamdani首次用模糊逻辑及模糊推理实现了对蒸汽机的自动控制,从而宣告了模糊控制历史的开始。今天,在各种工业控制过程或者产品中,模糊控制已成为受欢迎的技术。家用电器、机器人、汽车、工业生产过程中的模糊控制都取得了极大的成功。模糊集成电路和模糊计算机、模糊逻辑开发系统的研究也取得了令人惊喜的进展。对模糊控制一直持怀疑和观望态度的美国,近几年也表现出前所未有的热情。 1.模糊控制理论和技术现状模糊控制理论需要解决的系统方法有:人的知识和经验的表达、知识推理的法则、人的知识的获取和总结、模糊控制系统和稳定判据、模糊控制系统的学习、模糊控制系统的分析及模糊控制系统的设计等。目前,各国学者提出的模糊推理方法不下几十种,但还没有一种方法能在各方面都表现出最大的合理性。在研究模糊控制系统的稳定性方面取得了一定成果,但稳定性理论还很不完善,有的稳定性判别还在走传统的精确系统的李雅普诺夫准则的老路,未能建立全新的方法。有的虽然已利用模糊理论对单输入单输出系统建立稳判别条件,但多输入系统的稳定问题尚未解决。至于模糊学习、系统分析和系统设计,基本上还没有一套合理而完整的理论方法。模糊控制技术需要解决的具体问题有:模糊控制器的构造、模糊信息与精确信息转换的物理结构和方法、模糊控制器对外界环境的适应性及适应技术、实现模糊控制系统的软技术、模糊控制器和被控对象的匹配技术等。模糊控制技术所要解决的是实用的具体问题,它在实际应用中取得了出人意料的成功。模糊控制器的构造目前已有三种不同的技术:第一种是采用传统的数字单片机或微型机作为物理基础,这种模糊控制器需要相应的软件才算构造完毕。第二种是用模糊单片机或集成电路芯片构造模糊控制器,利用配置数据来确定模糊控制器的结构形式。第三种是采用可编程门阵列构造模糊控制器,这主要是构造控制表,所以事先要进行脱机处理,形成描述模糊控制器的控制表。模糊信息与精确信息转换的问题,目前基本采用A/D、D/A转换和软件相结合的方法。其实,无需软件介入,A/D和D/A转换也可以作为模糊信息与精确信息的转换器件和方法之一。模糊控制器对外界的适应性问题目前还没有一种专门的良好的技术,大多还是沿用传统的技术,或者依赖于集成电路本身的工艺水准。实现模糊控制系统的软技术包括对系统的仿真和实际工作软件等。目前,已有多种仿真系统出现,Motorola、富士通、NEC、Neturalogix和国家半导体公司等都有相应的系统产品。不过,这些产品也有尚待提高的地方。国内的清华大学、广东工业大学也开发出了模糊推理机的有关软件和仿真系统。模糊控制器和被控对象匹配技术目前仍依赖于人们的经验;模糊理论中关于模糊模型的问题还有待深入研究。所以,在这种匹配技术中,人为的因素起着较大作用。 2.模糊控制的特点模糊控制在短短20年中取得了令人瞩目的结果。这主要在于它有一些十分明显的特点: (1)无需知道被控系统的数学模型。模糊控制是以人对被控系统的控制经验为依据而设计控制器的,故无需知道被控系统的数学模型。 (2)是一种反映人类智慧思维的智能控制。模糊控制采用人