即热式热水器模糊温度控制器设计

即热式热水器模糊温度控制器设计

摘要

模糊控制理论是模糊数学在工程应用中的一个重要分支，其基本思想就是利用计算机来实现人的控制经验，它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广泛应用。本文应用单片机AT89S52作为核心部件，并引用了模糊控制理论与现场调试相结合的办法编制出具有智能补偿的系统软件，从而克服了PID控制方式中存在的进入恒温状态所需时间长、控制精度低、PID参数设置方法不易掌握等缺陷而造成的时间和能源的浪费，使系统工作效率低下，不能很好满足使用的要求。实际运行表明，应用本系统控制技术而设计的即热式电热水器温度控制系统工作稳定可靠，控制精度高，过渡过程时间短。本文首先介绍了系统的总体组成，然后分硬件与软件两部分进行阐述，硬件中先描述了整体结构和各模块的相互关系。软件部分阐述了模糊控制理论，然后说明模糊控制在本系统中的应用，之后给出程序流程说明模糊控制在该系统中实现，最后对本系统进行了总结。

关键词:模糊控制；单片机；温度传感器

Design of Fuzzy Control in the temperature control system of

Water Heater

Abstract

The fuzzy control theory is an important branch in engineering application of fuzzy mathematics.Its basic thought is using computer to realizes people's control experience .It is the a result of the fuzzy theory with computer technology and automated technology,.And it is widely used because of its good control characteristic. MCU AT89S52 as the core component is applied in this article, citing the fuzzy control theory combined with the scene debugging method developed a smart compensation system software, which can overcome the existing in PID control mode into a state of constant temperature required for long time, low control precision, the PID parameter setting method is not easy to master the defects such as caused by the waste of time and energy, make the system work efficiency is low, can't well satisfy the requirements of use.Practical running shows that application of this system control technology and design of instant water heater temperature control system stable and reliable work, high control precision, short transition time.This text introduced firstly to the overall composition of the system,and then discribes its two parts of hardware and the software.The intertraction between whole structure and the every modules are described in the hardware.The part of the software explains the fuzzy control theory separately and illustrates the application fuzzy control in this system.The procedure flow is provided to show the realization of the fuzzy control in this system.Finally the summary of this system is given.

Key words：fuzzy control；MCU；temperature sensor

目录

1绪论 (1)

1.1模糊控制简介 (1)

1.1.1什么是模糊控制 (1)

1.1.2 模糊控制的研究对象 (1)

1.1.3 模糊控制的特点 (2)

1.2 模糊控制发展现状 (2)

1.3 模糊家用电器的发展概况 (3)

1.4课题研究目的及意义 (4)

2模糊控制系统的设计 (5)

2.1模糊控制系统概述 (5)

2.2模糊控制器的结构设计 (5)

2.2.1量化因子和比例因子的选取 (6)

2.2.2输入、输出论域与语言变量的选取 (7)

2.2.3采样时间的选择 (8)

2.3模糊合成推理算法及调整决策矩阵 (10)

2.3.1推理算法的合成 (10)

2.3.2控制规则与模糊控制查询表的形成 (11)

2.3.4控制参数的解模糊化 (13)

2.4模糊控制实现流程图 (16)

3控制系统硬件的设计 (17)

3.1控制系统总体方案 (17)

3.2控制系统的硬件组成及工作原理 (17)

3.2.1单片机的选型 (18)

3.2.2 温度检测电路 (19)

3.2.3 水流检测电路 (22)

3.2.4输出控制电路 (23)

3.2.5 过零检测电路 (24)

3.2.6 显示与键盘接口电路 (25)

4 控制系统软件设计 (26)

4.1控制系统软件组成 (26)

4.2 主程序 (26)

4.3 T0、T1中断服务程序 (26)

4.4 数据采集模块 (28)

4.5 键盘、显示模块 (30)

5 软件仿真与调试 (32)

5.1 MATLAB与模糊控制系统 (32)

5.1.1提供图形化的系统设计界面 (32)

5.1.2Fuzzy（模糊推理系统编辑器） (33)

5.2 用MATLAB建立即热式热水器模糊推理系统 (33)

5.2.1 自建fis文件 (33)

5.2.2 隶属度函数编辑器 (35)

5.2.3 Ruleedit（模糊规则编辑器） (36)

5.3 Simulink建模与仿真 (39)

5.3.1 模糊控制器与Simulink的连接 (39)

6 总结与展望 (42)

致谢 (44)

参考文献 (45)

1 绪论

随着科学技术的发展，人们对家用电器的要求越来越高，都渴望有一种新的技术可以让家用电器变的更易操作更人性化，模糊控制技术的诞生让这一切变成可能，它经历了30多年的研究和发展已经逐步完善，模糊控制在家用电器上的应用更是让人们体验到了一种全新的生活方式。模糊控制技术是21世纪的核心技术，是模仿人类大脑思维的技术，是简单而有效的控制技术。家用电器应用模糊控制技术后，在更加人性化的同时，其性能更完善，使用更方便，节能水平更高。

1.1模糊控制简介

模糊逻辑控制(Fuzzy Logic Control)简称模糊控制(Fuzzy Control)，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。模糊控制实质上是一种非线性的智能控制控制，它的核心就是用模糊性的语言条件语句作为规则去执行控制。

1.1.1什么是模糊控制

模糊控制主要是模仿人的控制经验而不是依赖控制对象的模型，因此模糊控制器实现了人的某些智能。模糊控制是经传感器输入采样信息，经模糊推理后，做出模糊决策，并由此控制执行部件的自动化控制技术。它又属于智能控制范畴。智能控制是多学科交叉的学科，它的发展得益于人工智能、认知科学、模糊集理论和生物控制论等许多学科的发展。模糊控制是智能控制的主要方法之一，它的知识模型是由一组模糊推理产生的规则构成的，它的人机对话能力较强，能够很好地将专家的思考和经验加入到模糊糊控制的知识模型中。

1.1.2 模糊控制的研究对象

模糊控制主要用来解决那些用传统方法难以解决的复杂系统的控制问题。具体地说，其研究对象具备以下特点：

（1）简化系统设计的复杂性，适用于非线性、时变、滞后系统的控制。

（2）不依赖于被控对象的精确数学模型。

（3）模糊控制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,便于应用。

（4）模糊控制算法有利于模拟人工控制的过程和方法,可以有效的实现人的经验和控制策略，使之具有一定的智能水平。

1.1.3 模糊控制的特点

模糊控制在最近短短十多年来发展的如此迅速主要归结于它具有如下一些明显特点：

1、模糊控制是一种采用语言型控制规则的控制，它的依据是现场操作人员的相关经验或专家的知识，在设计中不需要建立被控对象的精确的数学模型。

2、由工业过程的定性认识出发，比较容易建立语言规则，因而模糊控制非常适用于那些数学模型难以获取，动态特性不易掌握的对象。

3、模糊控制算法有利于模拟人工控制的过程和方法,可以有效的实现人的经验和控制策略，使之具有一定的智能水平。

4、模糊控制系统的鲁棒性强，特别适用于非线性、时变、滞后、模型不完全系统的控制。

1.2 模糊控制发展现状

模糊理论自它诞生以来便显示了强大的生命力。1974年英国的马旦尼首次提出将模糊控制理论应用于热电厂的蒸汽机控制。L．A．Zadeh基于模糊集概念最早提出了简单Fuzzy控制理论。简单Fuzzy控制器和常规的控制器相比，具有无须建立被控对象的数学模型，且可适应被控对象的非线性和时变性。但是它也存在精度不高、自适应能力有限、易产生振荡现象的缺陷。

针对上述问题，人们又提出了许多改进方案，设计出满足需要的模糊控制器，大多获得了成功应用。模糊控制技术从诞生到如今，经历了由简单到复杂、由不完善到完善的阶段。模糊控制方法的研究也取得了不少成果。

进入21世纪，模糊控制已成为智能控制的一个重要分支。在全球化的影响下，模糊控制已开始向多元化发展。目前各类模糊控制器也非常多，模糊控制已经应用在各个行业。模糊多变量控制、模糊预测控制以及模糊模式识别等的研究，也都属于较为前沿的研究方向。

糊控制的研究主要体现在控制器的研究和开发以及各类实际应用中。模糊控制器的研究一直是控制界研究的热点问题。而关于模糊控制系统的稳定性分析则是模糊控制需要研究和解决的基本问题。目前已经出现了为实现模糊控制功能的各种集成电路芯片。开发模糊控制系统的软件工具也出现了不少。

1.3 模糊家用电器的发展概况

虽然早在1965年L.A.Zadeh就创立了模糊理论，但这种新理论起初在西方国家并未得到普遍承认和研究开发。甚至在一开始就遭到各个学科领域的权威人士的抵制和抨击。20世纪70年代末期到80年代初期，中国学者开始进行模糊控制理论的研究。北京师范大学的学者们致力于模糊控制理论及其应用的研究，并在模糊推理、模糊理论在地膜生产中的应用、中医诊断型专家系统及开发工业等方面取得了一批成果。广东工学院（现广东工业大学）的学者们研制出模糊电饭煲。但这个时期的中国家用电器工业正处于设备和技术的引进高潮，故此成果直至90年代初才被广东的一家电器股份有限公司转化为产品。中国模糊家用电器产品产业化的历史从此开始。

模糊家用电器不但使人们的生活质量得到提高，而且还节省了能源。现在人们对这种新型控制的产品有了较深刻的认识。到目前为止，中国模糊家用电器产品包括彩电、空调器、电冰箱、洗衣机、吸尘器、电饭煲、消毒柜、微波炉等投放市场。由于模糊家

用电器在使用中方便、简单、节能及提高被控对象质量的优点，所以深受人们的欢迎。随着社会的发展和人们生活水平的提高，人们对模糊控制产品有着越来越多的需要，而新的模糊控制产品也会不断出现。

1.4课题研究目的及意义

即热式比传统的热水器节省很多能源。因为它既不需要预热，又不用保温，省去了大量的额外开支，而且它具有安全、环保的特点，给用户带来真正的实惠。原来的即热式电热水器温度自动控制系统，采用PID控制技术，控制效果不太理想。虽然PID控制目前在工业控制中占有主导的地位，但是PID控制技术在解决一些复杂的、非线性的、时变的、迟滞的被控对象方面控制效果不太理想。

针对上述PID控制不理想的情况，本文提出了用模糊控制的方法，来解决传统控制系统的不足之处。本设计主要通过AT89S52单片机来实现对即热式电热水器的温度控制、温度显示以及加热控制和超温保护。AT89S52单片机具有功耗低，体积小，结构简单的特点。相信这些特点会成为将来即热式电热水器行业的热点。

2模糊控制系统的设计

2.1模糊控制系统概述

模糊控制系统是以模糊数学、模糊语言表示和模糊逻辑的规则推理为基础的一种自动控制系统，为了提高控制精度而采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。模糊控制系统组成框图如图2.1所示，由图可知，模糊控制系统通常由模糊控制器、测量装置、被控对象、执行机构和输入/输出接口等五个部分组成。

图2.1 模糊逻辑控制系统框图

2.2模糊控制器的结构设计

控制系统中的核心是模糊控制器。在模糊控制系统中，采用基于模糊知识表示和规则推理的“语言型”模糊控制器。下图2.2所示为模糊控制器的组成框图。

图2.2模糊控制器的组成框图

设计模糊控制器的基础是根据被控对象的实际情况来确定它的结构。模糊控制器的

结构是指它的输入输出的变量、模糊推理的规则、模糊化和精确化计算方法。模糊控制系统的结构又可分为单输入―单输出结构与多输入―多输出结构。 2.2.1量化因子和比例因子的选取

模糊控制系统示意图如图2.3所示。

图2.3模糊控制系统示意图

由模糊控制器的结构可知，它属于二维输入单输出的模糊控制系统，输入分别为E 和EC ，而输出为控制量U 。在图2.3中，e 和ec 分别是误差和误差变化率的实际值，为使这些确定的值模糊化，采用量化因子kl 和k2。kl 将e 量化为E ，k2将ec 量化为EC 。

量化时需要注意：

1.若误差及其变化的数值不是一个整数，应该采用四舍五入的方法对数值进行取整。

2.若输入量的变化范围不在[–6,6]，则应通过下面的式子(2.1)进行变换，假设基本论域为[a,b]，模糊论域[–6,6]:

（2.1）式中x 是输入量，x 的值在[a ，b]之间变化，y 则是对映模糊论域数值，其范围为[–6,6]。

可由实际情况和经验对数据修正，从而使建立的隶属度函数更为合理。

每次采样后由模糊控制算法给出的控制量，必须通过下式(2.2)将其转换为控制对象所能接受的基本论域中去。

12()2b a y x b a +??=-??-??

U=k3×u (2.2)

其中k3就是比例因子。

2.2.2输入、输出论域与语言变量的选取

在本温度控制系统中，假设温度设定点的温度为T ，实际温度（采样温度）为Ts ，则温度偏差△e=T 一Ts ，温度偏差的变化量Δec=Δn e -Δ1n e

由于即热式电热水器的水温变化范围比较大，因此△e 的基本论域确定为[–15，15]，△ec 确定为[–6,6]，而△e 、△ec 、u 的模糊论域都为[–6,6]，所以需经过式(2.1)对△e 进行变换得到如下表2.1的偏差变换。误差量、误差变化率和控制量的语言值分为7档{负大（NB ）、负中(NM)、负小(NS)、零(0)、正小(PS)、正中(PM)、正大(PB)}，语言值的隶属函数为梯形函数。

表2.1偏差变换表

基本论域 模糊论域

基本论域

模糊论域

基本论域

模糊论域

-15 -6 -2 -1 11 4 -14 -6 -1 0 12 5 -13 -5 0 0 13 5 -12 -5 1 0 14 6 -11 -4 2 1 15 6 -10 -4 3 1 -- -- -9 -4 4 2 -- -- -8 -3 5 2 -- -- -7 -3 6 2 -- -- -6 -2 7 3 -- -- -5 -2 8 3 -- -- -4 -2 9 4 -- -- -3

-1

10

4

--

--

2.2.3采样时间的选择

假设对象模型是带有时滞性的一阶惯性环节，那么采用下式(2.3)近似，即

（2.3）

由数据可作出如图2.4所示的阶跃响应曲线。

00

0()1

y k

w s e T s τ-=+

图2.4阶跃响应曲线

在该响应曲线斜率变化最快的一个点上作一条切线，设此切线交x 轴于点B ，交稳态值的渐进线y(∞)于点A ，A 点在X 轴上的的投影为点C ，那么滞后时间τ为OB 过程，时间常数T0为BC 过程，其中τ=5s ，T0=7s 。 主要通过一下几点因素来选取合理的采样时间：

1、保证在一个采样周期内，计算机要完成A/D 转换数据的采集，数字滤波，运算，输出控制量，显示，启动A/D 转换器，处理其它中断等。

2、确保有用信号不失真

（1）香农采样定理给出了选择采样周期的上限，即 式中max ω为采样信号

的上限角频率。所以为了不失真地恢复模拟信号，采样频率应该不小于模拟信号频谱中最高频率的2倍。在实际的工程上采样频率一般取有用信号频率的4-10倍。 （2）设计方法也会影响采样频率的选取

若要求采样周期较大，可采用直接数字设计的方法。若要求采样周期小，则可采用模拟一离散设计的方法。

3、确保执行机构完成相应的动作

max T πω≤

从执行机构来看，由于执行机构本身有响应过程，故有时要求输出信号保持一定的时间，所以执行机构的响应时间必须要小于采样时间。

4、控制对象的动态特性

当系统中纯滞后时间τ较少时，我们取T≈τ∕10；当系统中纯滞后时间τ占主导作用时，此时可选择T≈τ。

综上所述，本研究课题的系统采样时间可定为0.5s 。

2.3模糊合成推理算法及调整决策矩阵

2.3.1推理算法的合成

对于一个二维输入(E 、EC)单输出(U)的模糊控制系统，其控制规则一般可写成如下语言推理形式:

if E = i E and EC= j EC then U=ij U (2.4)

i=1,2,...m

j=1,2,...n

其中i E j EC ij U 分别是定义在E 、EC 、U 上的模糊集，式(2.4)可以用一个i j E EC ?到

ij U 的模糊关系R 来表达，即

i j ij R E EC U =?? (2.5)根据模糊数学理论，“×”的运算定义由下式(2.6)给出，即

(,,)[()()()]i j ij R E EC U u e ec u u e u ec u u =∨∧∧ (2.6)

若取偏差为E 和偏差变化率为EC ，则模糊控制器的控制量的变化

R EC E U T )(?= （2.7）

即

()((,,)(()()))U R E EC u U u e ec u u e u ec =∨∧∧ （2.8）

因此，由模糊规则以及式(2.5)、式(2.6)就可以求出模糊关系R 。若给出模糊关系R ，

那么就可利用式(2.7)和式(2.8)以及E 和EC 求出U 的调整表。 2.3.2控制规则与模糊控制查询表的形成

模糊控制规则是由一系列“IF 一THEN”型的模糊条件语句构成的。在推理时为“推理机”提供控制规则。对规则的选择有两种方法： ①专家经验法

所谓专家经验法，就是模糊控制器的规则是基于专家知识或操作人员长期积累的经验，它的实质上是从感性认识上升到理性认识，它是按人的直觉推理的一种语言表示形式。模糊规则通常由一系列的关系词连接而成如if 一then 、a1so 、or 、else 、end 等。关系词必须经过“翻译”，才能将模糊规则数值化。 ②推理合成法

推理合成法的核心思想是根据己有的输入输出数据对，经过模糊合成推理求取被控系统的模糊控制规则。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变小；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。 2.3.3求取模糊关系 由式(2.5)和式(2.6)，设

k i j D E EC =? (2.9) 其中i=1，2，……，n

j=1，2，……，m k=1，2，……，m×n

那么隶属度为:

(,)()()i j i j E EC E EC u e ec u e u ec ?=∧ (2.10)

由式(2.10)可得出模糊集k D ，将k D 改成T

k D 形式。

T

k k R D U =?: (2.11)

当k R 求出后，则12R R R =??…k R ? (2.12) 这样，根据控制规则表与式(2.9)、(2.11)得: 具体计算如下:

1()()e ec D NB NB =? 111()T U R D PB =? 49()()e ec D NB NB =? 49149()T U R D PB =?

1()()e ec D NB NB =?= [10.80.50.2∧ …0]=

[]0...0.30.8 1.00.80.300∧

1

0.80.50.2...00.80.80.50.2...00.40.40.40.2...00.10.10.10.1...0:00

00000??

??????

??

??

??

??

??

10.80.40.1:0??????????????????1110.80.50.2:00.8()0.80.50.2:0::T

U R D PS ??

????????????

??????

??

=?=??????????????????????

=

至此，模糊关系子集1R 、2R 、…49R 均可求出，由式(4.12)就可获得模糊关系R ：

12R R R =??…49R ?=

再根据式(2.7)可知R EC E U T )(?=，就可求出控制参数的模糊集。 2.3.4控制参数的解模糊化

通过以上模糊推理得到的结果是一个模糊集合（隶属函数），但在实际应用中，必须要用一个确定的值才能去控制被控过程。在这个隶属函数中，取一个最能代表这个模糊集合的单值的过程就称为解模糊判决。解模糊化可以采取很多不同的方法，常用的清晰化方法有下面三种： (l)最大隶属度函数法

最大隶属度法是解模糊化常用的方法，在处理过程中具有简单、方便、容易实现等优点。在推理结论的模糊集合中只要取隶属度最大的那个元素作为输出量即可。例如，

0...0.30.8 1.00.80.300::::::::::::::::::??

????

????

0...0.30.8 1.00.80.3000...0.30.30.80.80.3000...0.30.50.50.50.3000...0.20.20.20.20.200:::::::::0000000000...0.30.80.80.80.3000...0.30.80.80.80.3000...0.30.50.50.50.3000...0.20.20.20.20.200:::::::::000000000::::::::::::::::::??

??????

??

????

??

????

??

????

??

??

??

????

??

??????

对于“水温适中”，按最大隶属度原则，有两个元素40和50具有最大隶属度1.0，那就要对所有取最大隶属度的元素40和50求平均值，执行量应取

max (4050)/245μ=+=

(2)重心法

重心法也称力矩法，它对模糊量所含的所有元素求取其重心元素。这个重心元素就是对模糊量解模糊化之后得出的精确值。

但实际上我们是通过计算输出范围内整个采样点（即若干离散值）的重心。这样在不花太多时间的情况下，用足够小的取样间隔来提供所需要的精度，这是一种最好的折中方案，即

(3)加权平均法

系数加权平均法的输出执行量由下式决定：

这里的系数i k 的选择要根据实际情况而定，不同的系数就决定系统有不同的响应特性。当系数选择是()i N i k x μ=时，即取其隶属函数时，这变成了重心法。

当“大概隶属”时，其代表量为50℃。我们这里根据实际情况采用了加权平均法进行解模糊化，从而得到了Up ，再根据实际情况，又对查询表进行了修改，得到了最终的表2.6模糊控制查表。

()()N N

x x dx x dx

μμμ=

??()()

i

N

i

N

i

x x u x μμ?=

∑∑i i

i

k x u k

?=

∑∑

表2.6模糊控制查询表

e

-6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 u

ec

-6 0 0 1 1 2 3 3 3 4 4 4 6 6 -5 0 0 0 1 1 2 3 3 4 4 4 6 6 -4 -1 0 0 1 1 2 2 3 4 4 4 6 6 -3 -2 -1 -1 0 1 1 2 2 3 4 4 6 6 -2 -3 -2 -2 -1 0 0 1 2 3 4 4 6 6 -1 -4 -2 -2 -1 0 0 0 1 2 4 4 6 6

0 -4 -3 -2 -2 -1 0 0 0 2 4 4 5 6

1 -5 -4 -3 -

2 -2 -1 0 0 2

3

4

5 6

2 -5 -5 -4 -

3 -2 -1 -1 0 2 3

4

5 5

3 -6 -5 -5 -

4 -3 -2 -1 0 2 2 4

5 5

4 -6 -6 -

5 -4 -3 -3 -2 -1 1 2 3 5 5

5 -

6 -6 -6 -5 -4 -4 -2 -1 0 2 3 5 5

6 -6 -6 -6 -5 -4 -4 -3 -1 0 2 3 5 5