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文檔簡介

1、孵化機(jī)溫度模糊控制器設(shè)計與仿真摘要:溫度控制的精度和穩(wěn)定性是孵化機(jī)系統(tǒng)急需解 決的關(guān)鍵技術(shù),系統(tǒng)中的被控對象不能建立精確的數(shù)學(xué)模 型。為了提高溫度控制精度和穩(wěn)定性,采用模糊控制方法設(shè) 計模糊控制器并通過 Matlab 進(jìn)行仿真。 對模糊規(guī)則的仿真說 明規(guī)則較合理,對系統(tǒng)的仿真表明模糊控制器超調(diào)量較小, 調(diào)節(jié)時間大約為 20 秒,系統(tǒng)穩(wěn)定。關(guān)鍵詞:孵化機(jī);溫度;模糊控制;隸屬函數(shù);仿真中圖分類號: TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識碼: A 文章編號: 1009-3044(2014)13-3156-04Design and Simulation of Hatcher Temperature Fuzzy Con

2、trollerLI Xia1 ,ZHU Dao-chun2(1.Institute of Computer Software , Anhui V ocational College of Electronical Information Technology , Bengbu 233000, China; 2. Bengbu Dajiang Electronics Co. , Ltd. , Bengbu 233000, China )Abstract : It is the key technology to solve urgently that temperature control pr

3、ecision and stability in the hatching machine system. The mathematical model of the controlled object in the system can t be set up accurately. In order to improve temperature control accuracy and stability , fuzzy control method is used to design fuzzy controller and it is take simulation by Matlab

4、. Fuzzy rules are reasonable through rules simulation. It is showed that the overshoot is small , the response time is about 20 seconds, the system is stability by the system simulation.Key words : hatcher; temperature; fuzzy control ; membership function ; simulation家禽種蛋孵化機(jī)(簡稱孵化機(jī))是根據(jù)家禽孵化的生物 學(xué)原理用于孵化

5、出雛的人工控制生態(tài)環(huán)境的仿生設(shè)備。隨著 孵化器容量的增加及對胚胎發(fā)育生理的不斷研究,對孵化控 制器控制精度的要求越來越高。生產(chǎn)實(shí)踐研究表明溫度不當(dāng) 會導(dǎo)致胚胎發(fā)育增快或遲緩、氣室大、胚胎死亡率增加、初 生雛雞質(zhì)量下降等結(jié)果 1 。因此,溫度控制是孵化過程中急 需解決的關(guān)鍵技術(shù)之一。模糊控制利用模糊集合理論把人的 控制策略轉(zhuǎn)化為計算機(jī)能夠接受的算法語言所描述的控制 算法,模擬人的思維方式對一些無法構(gòu)造數(shù)學(xué)模型的被控對 象進(jìn)行控制。采用傳統(tǒng)控制理論設(shè)計一個控制系統(tǒng)需要知道 被控對象的精確數(shù)學(xué)模型,然而,在許多情況下被控對象的 精確數(shù)學(xué)模型很難甚至根本建立不了,采用模糊控制可以解 決這類難題。自從

6、20 世紀(jì) 60 年代模糊數(shù)學(xué)建立以來,模糊 控制技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用到生產(chǎn)、管理、家電、軍事等領(lǐng)域。孵化 機(jī)中的溫度系統(tǒng)是一種非線性的、滯后的、時變系統(tǒng),很難 建立精確的數(shù)學(xué)模型 2 ,因此對本孵化機(jī)溫度控制系統(tǒng)采用 模糊控制是非常適合的。該文將主要介紹孵化機(jī)中溫度模糊 控制器設(shè)計并通過 Matlab 進(jìn)行仿真, 仿真表明模糊控制器超 調(diào)量較小,調(diào)節(jié)時間大約為 20 秒,系統(tǒng)穩(wěn)定。1 溫度模糊控制器設(shè)計1.1 溫度模糊控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu) 模糊邏輯控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與普通控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)類似,只 是控制器不一樣, 模糊邏輯控制系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)如圖 1 所示 系統(tǒng)輸入值為給定值與輸出值之間的差值,然后模糊控制器 對被

7、控對象進(jìn)行控制。模糊控制器主要完成三個功能:模 糊化:把系統(tǒng)的偏差從精確量轉(zhuǎn)化為模糊量;推理決策: 根據(jù)推理規(guī)則對模糊量進(jìn)行模糊推理;精確化:把推理結(jié) 果的模糊輸出量轉(zhuǎn)化為實(shí)際系統(tǒng)能夠接受的精確數(shù)字量或 模擬量。圖1 模糊邏輯控制系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu) 溫度模糊控制系統(tǒng)的控制目標(biāo)是溫度,對給定值溫度與 從被控制對象獲得的反饋溫度值進(jìn)行比較得到偏差,然后把 偏差輸入給模糊控制器由控制器決定如何進(jìn)一步控制被控 制對象的溫度。在環(huán)境溫度為 24 C -25 C的前提下立體孵化箱的孵化溫度范圍應(yīng)該在 36.5 C -40 C,其中最適宜的孵化溫度是378C。本系統(tǒng)的設(shè)計目標(biāo)是把溫度控制為378C,誤差范圍為-1

8、 C, +1 C ??刂破鬏斎肓坑袃蓚€,分別是溫度 偏差te和溫度偏差變化tc。溫度偏差te表示孵化箱內(nèi)的溫度 與設(shè)定溫度之間的差, 溫度偏差變化 tc 表示溫度變高或變低 的速率。1.2 模糊控制器設(shè)計 模糊控制器設(shè)計的主要內(nèi)容包括對控制器的輸入和輸 出進(jìn)行模糊化、模糊規(guī)則建立、模糊邏輯推理和精確化。模糊控制系統(tǒng)的輸入是精確量。采用模糊控制時就需要 把它們轉(zhuǎn)換成模糊集合中的隸屬函數(shù)的值。在模糊控制算法 中,溫度偏差的實(shí)際變化范圍稱為輸入變量的基本論域,本 系統(tǒng)中溫度偏差的基本論域?yàn)?-1 C, +1C ,把基本論域進(jìn) 行量化得到對應(yīng)的模糊集論域,通常表示為-n , -n+l,0,,n-1,

9、n。n值過大會使控制規(guī)則變得復(fù)雜,太小又 會使模糊處理結(jié)果粗糙而影響控制精度。根據(jù)孵化機(jī)實(shí)際控 制情況,選擇溫度模糊集的論域n 為 4,即-4, -3, -2, -1,0, 1, 2, 3, 4共 9 個等級。要實(shí)現(xiàn)模糊化處理還必須把模 糊集論域的元素和模糊語言值對應(yīng)起來。根據(jù)模糊集論域的 劃分原則,輸入語言變量值分別為:NL (負(fù)大),NM (負(fù)中), NS (負(fù)?。?,ZE (0), PS (正?。?,PM (正中),PL (正大) 共 7 個檔次。 輸出控制量 tu 用于控制加熱, 其基本論域?yàn)?0, 1,2,3,4,對應(yīng)的模糊論域?yàn)?0 ,1,2,3,4,分別表 示加熱電阻絲的5種工作狀態(tài)

10、:ZE (不加熱),PS (較小加 熱),PM (中等加熱),PL (較大加熱),PF (完全加熱)。 考慮到孵化箱內(nèi)溫度的分布特點(diǎn)溫度偏差的隸屬函數(shù)采用 三角形函數(shù)的形式 2 。溫度偏差變化與溫度偏差的模糊集論 域、語言值集合與隸屬函數(shù)一樣。輸入和輸出量的隸屬函數(shù) 如圖 2 所示??刂破鞑捎萌切蔚碾`屬函數(shù),即能保證精度 又可減少模糊化時的計算工作量,且系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)時程序較簡 單。( a) 溫度偏差 te 與溫度偏差變化 tc 的隸屬函數(shù)( b ) 輸出量 tu 的隸屬函數(shù)圖 2 控制器的隸屬函數(shù)控制規(guī)則是模糊控制器的核心 3 。模糊控制規(guī)則建立可 以通過有經(jīng)驗(yàn)的操作者或?qū)<业目刂浦R和經(jīng)驗(yàn)制定

11、,通常 寫成控制規(guī)則表。控制規(guī)則的實(shí)質(zhì)是通過語言條件語句來模 擬人類的控制行為。確定模糊控制規(guī)則的原則是使系統(tǒng)輸出 響應(yīng)的動態(tài)以及靜態(tài)特性達(dá)到最佳。當(dāng)誤差大或較大時,選 擇控制量以盡快消除誤差為主;而當(dāng)誤差較小時,選擇控制 量要注意防止超調(diào),以系統(tǒng)的穩(wěn)定性為主??偨Y(jié)行業(yè)經(jīng)驗(yàn)可 以得到孵化箱溫濕度的模糊控制規(guī)則,如表1 所示??刂破鞲鶕?jù)控制規(guī)則進(jìn)行推理,推理結(jié)果是一個模糊集 合。但在控制中必須要有精確的值才能對被控對象進(jìn)行驅(qū) 動。精確化就是把模糊結(jié)果轉(zhuǎn)換成精確值,轉(zhuǎn)換方法有最大 隸屬度函數(shù)法、重心法、加權(quán)平均法等。2 溫度模糊控制器仿真及分析2.1 Matlab 模糊控制器工作過程Matlab

12、中的模糊工具箱( Fuzzy Toolbox )為仿真模糊控 制系統(tǒng)提供了很大的方便。 Matlab 軟件提供了一個模糊推理 系統(tǒng)編輯器。模糊推理系統(tǒng)編輯器用于設(shè)計和顯示模糊推理 系統(tǒng)的一些基本信息,如推理系統(tǒng)的名稱、輸入、輸出變量 的個數(shù)與名稱,模糊推理系統(tǒng)的類型、精確化等。其中模糊 推理系統(tǒng)可以采用 Mandani 或 Sugeuo 兩種類型,精確化方 法支持最大隸屬度法、重心法、加權(quán)平均等。模糊工具箱提 供的模糊控制器工作過程如圖 3 所示??刂七^程從左下角的 輸入開始,由于輸入值是精確值,需要轉(zhuǎn)換成對應(yīng)的隸屬函 數(shù)值,然后作為每條規(guī)則的判斷條件,如圖中步驟 1 所示; 當(dāng)?shù)玫剿幸?guī)則的

13、推理結(jié)果后執(zhí)行步驟4 所示的聚合功能,到此完成整個推理過程;最后進(jìn)行步驟5 表示的精確化操作得到本次輸入經(jīng)過模糊推理得到的精確數(shù)值。圖 3 模糊控制器工作過程2.2 溫度模糊控制器規(guī)則仿真 模糊規(guī)則瀏覽器用于顯示各條模糊控制規(guī)則對應(yīng)的輸 入量和輸出量的隸屬度函數(shù)。通過指定輸入量,可以直接的 顯示所采用的控制規(guī)則,以及通過模糊推理得到相應(yīng)輸出量 的全過程,以便對模糊規(guī)則進(jìn)行修改和優(yōu)化。通過規(guī)則瀏覽 器查看本系統(tǒng)控制器結(jié)果如圖 4 所示。從規(guī)則瀏覽器的結(jié)果 數(shù)值可以觀察到當(dāng)溫度誤差 -0.147 ,溫度變化為 -3.45 時,控 制量為 3.26。這說明當(dāng)溫度誤差小,溫度快速下降時,系統(tǒng) 會加快加

14、熱電阻絲輸出。圖4 模糊規(guī)則瀏覽器結(jié)果 通過推理規(guī)則的三維視圖能夠看到更多規(guī)則信息,如圖5 所示。從圖中可以看到當(dāng)偏差 te 為 PS、PM、 PL ,偏差變 化 tc 為 PM 、PL 時,圖形左下方控制量 tu 值為 0,說明當(dāng)系 統(tǒng)超調(diào)嚴(yán)重時系統(tǒng)將使加熱輸出 0,這時系統(tǒng)需要配合其它 降溫措施重新使溫度達(dá)到要求。圖5 模糊規(guī)則三維視圖2.3 溫度模糊控制系統(tǒng)仿真 盡管孵化機(jī)精確的數(shù)學(xué)模型很難建立,為了仿真需要可 以建立一個比較粗略的模型 4 用于輔助模糊控制器設(shè)計, 溫 度模糊控制系統(tǒng)仿真圖如圖 6 所示,圖中模擬控制器模塊實(shí) 現(xiàn)了以上介紹的控制器功能。仿真結(jié)果如圖 7 所示。從圖中 可以看到,系統(tǒng)加熱時最高溫度上沖到 38.5 左右, 20s 后溫 度基本維持在37.5 C左右。這說明溫度控制器響應(yīng)超調(diào)小,調(diào)節(jié)時間小,能很進(jìn)入穩(wěn)定狀態(tài),且控制精確較高,運(yùn)行穩(wěn) 定。由于采用的孵化機(jī)被控對象模型較粗略,雖然仿真效果 理想,但還需要在實(shí)際環(huán)境中進(jìn)行調(diào)試改進(jìn)。圖 6 溫度模糊控制系統(tǒng)仿真圖圖 7 模糊溫度控制曲線3 結(jié)論 通過對溫度控制器規(guī)則和孵化機(jī)溫度控制系統(tǒng)的仿真,說明模糊溫度控制器可以較好地對溫度進(jìn)行控制,溫度控制 器超調(diào)小,響應(yīng)快,精確度較高,運(yùn)行較穩(wěn)定。系統(tǒng)仿真為 后續(xù)的實(shí)現(xiàn)提供了技術(shù)保證,并為其它孵化機(jī)系統(tǒng)設(shè)計者提 供應(yīng)用參考。參考文獻(xiàn):1 張麗娟,趙玉

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