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基于单片机的模糊控制系统简介

发布时间:2020-07-21 18:18:26 阅读: 来源:大理石厂家

1 引言 模糊控制(Fuzzy Control)是目前自动控制研究中活跃而富有成果的领域之一,模糊理论是当前能用来对信息进行软处理的最新技术,可以将人的定性思维和判断方法定量化 为适合计算机处理的过程,使计算机能判断像“大概”、“轻”这样的模糊信息。采用传统控制理论,不管是用经典控制理论还是用现代控制理论来设计一个控制系 统,都需要事先知道被控对象的精确数学模型。然而,在许多情况下被控对象(或生产过程)的精确数学模型很难建立;像建材工业生产中的水泥窑、玻璃窑,化学 生产中的化学反应过程,食品生产中的发酵过程,还有众多炉类的热处理过程。诸如此类过程具有变量多,各种参数存在不同程度的时变性;且过程具有非线性,强 耦合,较大的随机干扰、过程机理错终复杂、存在各种不确定性以及现场测量手段不完善等特点。这些特点使得建立这一类过程的精确数学模型的难度很大,或甚至 根本办不到。 模糊控制是基于规则的智能控制方式,它不依赖于被控对象的精确数学模型,特别适合对具有多输入一多输出的强耦合性、参数的时变性、严 重非线性与不确定性的复杂系统或过程的控制,且控制方法简单,鲁棒性好[1][2]。将模糊控制技术应用于一般的电子产品在国外已是很普遍的现象,单片机 常用的控制器件,把二者结合起来,可使控制器的性能指标达到最优的目的。本文就是通过利用单片机作为平台,围绕模糊控制规则,以模糊推理算法作为控制系统 核心,开发出具有自校正能力的通用的模糊控制器。最后以一个温度监控系统为实例介绍了系统的软硬件设计。2 模糊控制系统的组成及原理2.1模糊控制系统的基本组成与原理

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图1 模糊控制器原理图 如图1所示,模糊控制器是模糊控制系统的核心部分,也是和其它控制器最大区别环节。模糊控制器有四个基本部分组成: (1)模糊化。把输入信号映射到相应域上的一个点后,将其转化为该论域上的一个模糊子集,即把输入的精确量转化为模糊量。 (2)知识库。知识库包含了具体应用领域中的知识和要求的目标,通常由数据库和模糊规则库两部分组成。数据库主要包含各语言变量的隶属函数,尺度变换因子和模糊空间的分级数等;规则库包含了用模糊语言变量表示的一系列控制规则,他们反映了控制专家的知识和经验。 (3)模糊推理。模糊推理是模糊控制的核心,它具有模拟人的模糊推理的能力。该推理过程是基于模糊逻辑中的蕴含关系及推理规则来进行的。 (4)清晰化。清晰化又称为解模糊化,作用是将模糊推理得到的控制量(模糊量)变换为实际的可用于被控对象的精确量。它包括两部分的内容:一是将模糊的控制量经解模糊化变换变成表示在论域范围的精确量;二是将表示在论域范围的精确量转换成实际的控制量。

2.2 模糊控制系统的基本工作原理 模糊控制系统通常由计算机实现(包括PC机、单片机、单板机以及DSP等),一般设计思想是: 1.以误差e和误差变化率ec作为模糊控制器输入量,u为输出控制量。定义误差e和误差变化率ec及输出变量u的模糊集及论域。 例如: e和ec的模糊集为{NB,NM,NS,O,PS,PM,PB} u的模糊集为{NB,NM,NS,NO,O,PO,PS,PM,PB} e的论域{-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6} ec的论域{-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6} u的论域{-7,-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6,7} 其中:NB,NM,NS,NO,O,PO,PS,PM,PB分别代表负大,负中,负小,负零,零,正零,正小,正中, 正大这样的模糊语言变量。 2.确定模糊规则R(模糊关系)。 例如:if e=NB or NM and △e=NB or NM,then u=PBorif e=NB or NM and △e=NS or O, then u=PB 3.模糊语言变量确定隶属函数,即对模糊变量进行赋值。 4.计算机经过采样和A/D转换获得被控量的精确值,然后将此量与给定值比较得到误差信号e和ec。把e和ec模糊量化,得到e和ec的模糊子集(实际是模糊向量e和ec)。5.根据模糊向量e、ec和模糊控制规则R,按推理合成规则进行模糊决策,得到控制量(模糊向量u)。3 基于单片机的温控系统3.1 系统原理 本系统有温度传感器DS18B20 , ATmega8单片机、执行机构,外围电路包括键盘,LED显示以及保护电路构成的闭环控制回路,控制对象为水温。系统的原理框图如图1所示。

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