环境实验室温、湿度模糊控制系统设计
发布时间：2010-8-18 16:35
发布者：lavida
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传统的温、湿度闭环控制通常采用开关控制或PID控制，前者实现简单但精度差，后者精度高，但需建立数学模型，参数整定要求较高，而在温湿度非线性复杂变化的环境下，不易精确建模。模糊控制理论是能够模拟人脑智能，随环境变化的自适应控制技术，适合于非线性系统和难以用数学模型精确描述的复杂系统。进一步可以采用神经网络与模糊推理结合的控制新模式。 1 环境实验室温湿度监控系统结构 环境实验室温、湿度监测控制机构见图1。温、湿度传感器测得的信号经过调理，输入到模糊控制算法模块，产生决策信号控制驱动件(加热器、制冷器、加湿器、除湿器)，保持环境实验室温、湿度恒定在设定值。  2 控制系统模糊控制机理 典型的模糊逻辑控制由模糊化、模糊推理和清晰化三部分组成。下面以温度控制为例来具体说明。依据传统模糊控制模型，本设计中温度模糊控制系统原理如图2所示。  模糊控制器选用双输人单输出控制方式，以温度误差e和误差变化率ec作为输入变量，以u作为输出变量。模糊子集为E=EC=U={NB，NM，NS，ZE，PS，PM，PB}={负大，负中，负小，零，正小，正中，正大)，其论域为：e=ec=u=[-3，3]={-3，-2，-1，0，1，2，3}。隶属度函数采用三角分布函数，如图3所示。  根据控制系统的输入／输出特性，以消除温度偏差为控制目标，制订控制规则如表1所示。  由模糊规则进行推理可以得出模糊控制器语言规则的输入输出关系，其关系是一个非线性的关系曲面。当偏差较大时，控制量的变化应尽力使偏差迅速减小；当偏差较小时，除了要消除偏差外，还要考虑系统的稳定性，防止系统出现过冲，甚至引起系统振荡。由隶属度函数及规则表，使用Mamdani推理方法和面积重心法进行清晰化，可得到控制查询表。  对应输出量U实际意义如表3所示。  注：√表示启动；×表示不启动 工作机理：依照模糊控制查询表建立的二维常数数组，将输入偏差E和偏差变化率EC量化到其基础变量论域，作为数组的行和列实时检索该查询表，得到实时输出U，依照输出量U的实际意义控制加热器或制冷器，从而驱使温度稳定在设定值。 3 控制系统程序设计 采用ST语言进行程序设计，包括主程序、模糊控制算法、中断服务程序、操作命令与报警程序，其中模糊控制算法程序流程图如图4所示。  4 应用效果 外部环境温度从16℃降温到-20℃，应用效果如图5所示，从开始到基本稳定(与设定值相差±1℃)用时510 s，系统稳定后波动范围在±O．8℃以内。收敛速度、系统稳定性与量化因子、比例因子有关，合理选择量化因子、比例因子，在收敛速度与稳定性之间取得平衡。  5 结 语 本设计采用基于模糊控制理论的控制策略，实现了环境实验室的温度、湿度的可靠测量和控制，具有精度高、稳定性好、收敛速度快等优点，与传统开关控制系统相比，具有精度、速度、稳定优势；与基于预测的模糊控制方式、双模糊控制策略、参数自学习模糊控制策略相比减少了运算复杂度。对于温、湿度具有明显耦合效应的环境，可以采用温、湿度解耦合运算后，再分别进行控制。 |
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