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哈尔滨理t 大学工学硕十学位论文 模糊控制在动态称重包装机中的研究应用 摘要 现代工业生产中，动态定量称重技术被广泛应用于颗粒状物料生产线包 装机中。定量称重是一个动态过程，不仅要求一定的计量精度，还要求一定 的计量速度。快速性和准确性都是同等重要的指标。传统的人工包装无法满 足上述要求，只能通过动态称重实现。动态称重是当称体与被测对象未达到 平衡状态时，在过渡过程中对物体进行计量。动态称重系统虽然应用广泛， 但普遍存在精度不高的问题，称重速度和计量精度是动态称重系统的主要矛 盾。影响称重精度和速度的因素较多。为了使包装过程既速度快又精度高， 采用智能控制理论中的模糊控制对其加料过程进行控制，同时改善了控制系 统的稳定性和可控性。 本论文从三方面着手整体考虑了动态称重控制器的解决方案： 一方面，对动态称重的特性进行了分析，采用二级控制。第一级，粗放 料保证称重速度；第二级，细放料保证称重精度。从而有效的协调了速度与 精度的关系。 另一方面，对控制策略进行了分析。由于影响动态称重精度的因素有很 多，如：称重测量系统的欠阻尼震荡；物料下落的冲击力；测量的空中物料 带来的落差误差等。运用模糊控制理论，提出了带有自调整因子的模糊控制 器在称重系统中的应用方案。 最后，运用f p g a 技术实现应用于动态称重的模糊控制器。 本课题的目的是采用a l t e r a 公司的f p g a 芯片，研制一个应用于动态 称重控制的模糊控制器。它基于c y c l o n ei i 系列的e p 2 c 8f p g a 芯片。 c y c l o n ei i 系列的芯片具有用户定义的功能、领先的性能、低功耗、高密度 以及低成本等优势，具有多达6 8 4 1 6 个逻辑单元( l e ) 和1 1 m b 的嵌入式存 储器。本文对动态称重过程和模糊控制理论进行了较为深入的研究，建立了 应用于动态称重的模糊控制模型，从而有效地提高了称重精度。 关键词动态定量称重；模糊控制；现场可编程门阵列：控制器 r e s e a r c h a p p l i c a t i o no ff u z z y c o n t r o li nd y n a m i c w e i g h i n gp a c k a g i n gm a c h i n e a bs t r a c t i nt h em o d e r ni n d u s t r i a lp r o d u c t i o n ，d y n a m i cw e i g h i n gt e c h n o l o g yi sw i d e l y u s e di nt h ep a c k i n gm a c h i n eo fg r a n u l a rm a t e r i a l sp r o d u c t i o nl i n e d y n a m i c w e i g h i n gi s ad y n a m i cp r o c e s s ，i tn o to n l yr e q u i r e s ac e r t a i nd e g r e eo f m e a s u r e m e n ta c c u r a c y , b u ta l s or e q u i r e sm e a s u r e m e n ts p e e d s p e e d i n e s sa n d a c c u r a c ya r ee q u a l l yi m p o r t a n ts t a n d a r d t r a d i t i o n a la r t i f i c i a lp a c k a g i n gc a nn o t s a t i s f y t h e s ed e m a n d s ，e x c e p tu s i n gd y n a m i cw e i g h i n g d y n a m i cw e i g h i n g m e a s u r eo b j e c t ，d u r i n gt h ee l e c t r o n i cb a l a n c ea n dt h eo b j e c td o e sn o tm e e tt h e b a l a n c es t a t e a l t h o u g hd y n a m i cw e i g h i n gs y s t e mi sw i d e l yu s e d ，b u ta c c u r a c yi s n o te n o u g h ，t h a ti st h ep r e v a l e n c ep r o b l e m m e a s u r e m e n ts p e e da n da c c u r a c yo f d y n a m i cw e i g h i n gs y s t e ma r et h ep r i n c i p a lc o n t r a d i c t i o n t h e r ea r em a n y f a c t o r s t h a ta f f e c tt h ep r e c i s i o na n dv e l o c i t yi nd y n a m i cw e i g h i n g i no r d e rt om a k et h e p a c k i n gp r o c e s si sf a s ta n dh a sh i g h e rp r e c i s i o n ，u s i n gf u z z yc o n t r o lo fi n t e l l i g e n t c o n t r o lt h e o r yc o n t r o l s f e e d i n gp r o c e s s , m e a n w h i l ei m p r o v i n g t h ec o n t r o l s y s t e ms t a b i l i t ya n dt h ea b i l i t yo fc o n t r o l i n g i nt h i st h e s i s ，a d j u s t i n gp r o je c to fd y n a m i cw e i g h i n gc o n t r o l l e ri sc o n s i d e r e d f r o mt h r e ea s p e c t s o no n eh a n d ，a l la l y s i si sm a d eo nt h ed y n a m i cc h a r a c t e r i s t ，u s i n gt w o - l e v e l c o n t r 0 1 t h ef i r s ts t e p ，h a r s h l yd i s c h a r g i n gm a t e r i a li st oe n s u r ew e i g h i n gs p e e d ； t h es e c o n ds t e p ，m i l d l yd i s c h a r g i n gm a t e r i a li st oe n s u r ew e i g h i n ga c c u r a c y , w h i c he f f e c t i v e l yc o o r d i n a t et h er e l a t i o n s h i pb e t w e e ns p e e da n da c c u r a c y o nt h eo t h e rh a n d ，a na l y s i s i si sm a d eo nt h ec o n t r o l l i n gm e t h o d t h e r ea r e m a n yf a c t o r sw h i c ha f f e c t t h ea c c u r a c yo fd y n a m i cw e i g h i n g ，s u c ha s ：t h e d a m p i n gs h o c ko fw e i g h i n gs y s t e m ；t h ew a l l o po ff a l l i n gm a t e r i a l s ；t h ee r r o ro f a i rm a t e r i a la n ds oo n b yu s i n gf u z z yc o n t r o lt h e o r y , t h i ss u b je c ta d v a n c e st h e a p p l i c a t i o n so fs e l f - a d j u s t i n gf a c t o rf u z z yc o n t r o l l e ri nt h ew e i g h i n gs y s t e m a tt h ee n d ，i m p l e m e n tt h ef u z z yc o n t r o l l e rw h i c hi s u s e di nd y n a m i c i i - 哈尔滨理t 大学工学硕士学位论文 w e i g h i n gb yf p g at e c h n o l o g y t h ep u r p o s eo ft h i ss u b j e c ti st od e v e l o pa f u z z yc o n t r o l l e rw h i c hi su s e di n d y n a m i cw e i g h i n gb yu s i n ga l t e r ac o r p o r a t i o n sf p g ac h i p s i ti sb a s e do nt h e e p 2 c 8f p g ac h i po ft h ec y c l o n ei if a m i l yo fc h i p c y c l o n ei is e r i e so fc h i p s h a v em a n ya d v a n t a g e s ，s u c ha su s e r - d e f i n e df u n c t i o n ，l e a d i n gp e r f o r m a n c e ，l o w p o w e r , h i g h - d e n s i t ya n dl o wc o s ta n ds oo n ，w i t hu pt o6 8 ，4161 0 g i ce l e m e n t s ( l e ) a n d1 1m bo fe m b e d d e dm e m o r y t h i st h e s i sm a k e sad e p t hr e s e a r c hi nt h e p r o c e s so fd y n a m i cw e i g h i n ga n df u z z yc o n t r o lt h e o r ya n ds e t su paf u z z y c o n t r o lm o d e lw h i c hi su s e di nt h ea p p l i c a t i o no fd y n a m i c w e i g h i n g k e y w o r d sd y n a m i cw e i g h i n g ，f u z z yc o n t r o l ，f i e l dp r o g r a m m a b l eg a t ea r r a y , c o n t r o l l e r 1 1 1 哈尔滨理工大学硕士学位论文原创性声明 本人郑重声明：此处所提交的硕士学位论文模糊控制在动态称重包装机中 的研究应用，是本人在导师指导下，在哈尔滨理工大学攻读硕士学位期间独立 进行研究工作所取得的成果。据本人所知，论文中除已注明部分外不包含他人己 发表或撰写过的研究成果。对本文研究工作做出贡献的个人和集体，均已在文中 以明确方式注明。本声明的法律结果将完全由本人承担。 作者签名：烈、厢挈日期：少口夕年3 月2 ，日 哈尔滨理工大学硕士学位论文使用授权书 模糊控制在动态称重包装机中的研究应用系本人在哈尔滨理工大学攻读 硕士学位期间在导师指导下完成的硕士学位论文。本论文的研究成果归哈尔滨理 工大学所有，本论文的研究内容不得以其他单位的名义发表。本人完全了解哈尔 滨理工大学关于保存、使用学位论文的规定，同意学校保留并向有关部门提交论 文和电子版本，允许论文被查阅和借阅。本人授权哈尔滨理工大学可以采用影 印、缩印或其他复制手段保存论文，可以公布论文的全部或部分内容。 本学位论文属于 保密口，在年解密后适用授权书。 不保密臼。 ( 请在以上相应方框内打) 作者签名：环砌争 同期：矽7 年j 剧z ，日 导师签名：k 葡 嗍2 下了孙日 哈尔滨理工人学工学硕上学位论文 第1 章绪论 在传统的控制领域里，控制系统动态模式的精确与否是影响控制优 劣的最主要因素，系统动态的信息越详细，则越能达到精确控制的目 的。然而，对于复杂的系统，由于变量太多，往往难以正确地描述系统 的动态过程，于是工程师便利用各种方法来简化系统动态过程，以达成 控制的目的，但却不尽理想。换言之，传统的控制理论对于明确系统有 强而有力的控制能力，但对于过于复杂或难以精确描述的系统，则显得 无能为力了。因此便尝试着以模糊数学来处理这些控制问题。 动态称量即对非静止状态( 线性运动或振动状态具有加速度) 的物体 进行称量；要求在短时间内进行快速测量，即测量的允许时间小于称重 仪器的调定时间。动态称重过程中物料的变化引起的冲击、振动和各种 干扰的影响，使精度难以保证。为达到快速、连续、准确称量的结果， 并得到测量的稳态数值，就必须对称重传感器、信号处理和数据采集系 统组成的动态称重系统进行正确的描述和分析；为减少动态称重的计量 误差，须进行动态补偿。有了这些算法，使动态称量系统的称量速度更 快、精度更高。 本课题所研究的是基于现场可编程门阵列( f i e l dp r o g r a m m i n gg a t e a r r a y ，f p g a ) 的动态称重模糊控制器，它是智能控制技术与硬件设计技 术的综合，随着e d a 技术的发展，f p g a 得到了越来越广泛的应用， f p g a 以其功能强大、开发过程投资少、周期短、可反复修改，使系统 的硬件功能可被编程和重配置，实时性强、保密性好、开发工具功能强 大，成为硬件设计的首选方案之一。使用这种方法可以在一片f p g a 芯 片上进行软硬件协同设计，由于具有设计周期短，片内资源丰富，可无 限次加载等特点，很适合对具体的任务进行全硬件设计。f p g a 体系结 构通常由相对简单的逻辑单元阵列和大量的寄存器组成，特别适用于并 行运算的实现，将模糊控制器在f p g a 上实现具有很强的实用价值。 1 1 课题研究的目的和意义 在工业生产中，定量包装的产品主要划分为三种类型：颗粒、粉末、液 体。传统的定量包装采用人工进行包装，不但效率低，而且计量精度低。定 哈尔滨理t 人学t 学硕十学位论文 量称重控制器不但满足很高的计量精度( 计量误差不大于士o 2 ) ，而且具有 很强的稳定性h 2 1 。 定量称量过程中的主要矛盾：电子定量称重过程是一个动态过程，而要 准确计量物料的重量使其尽量接近标准值，就需要使动态过程向静态或稳定 趋近，为此，在产品设计时，从电气控制及机械结构等方面都将计量过程分 为两个阶段，即粗喂料和细喂料阶段。前者保证称量速度，后者保证称量精 度。这样还是产生两种情况：一是保证计量精度但称量速度不高，或是有较 高的称量速度而计量精度不易保证b ，劓。影响计量精度和速度的因素较多， 如机械性能、电控系统、物料自身的物理化学性质、物料的料位及综合因素 等，找不到一个较好的数学模型来实施控制。为了使包装过程既速度快又精 度高，采用模糊控制对其加料过程进行控制，以提高称重过程加料速度和精 度，改善控制系统的稳定性和可控性嵋1 。 模糊控制有以下的优点： 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陋1 。 除此，模糊控制还有比较突出的两个优点： 第一，模糊控制在许多应用中可以有效且便捷地实现人的控制策略和经 验； 第二，模糊控制可以不需被控对象的数学模型即可实现较好的控制，这 哈尔滨理工大学工学硕上学位论文 是因为被控对象的动态特性已隐含在模糊控制器输入、输出模糊集及模糊规 则中h ，引。 鉴于模糊控制的独特优点，模糊逻辑可使电子计算机模拟人的直觉，并 依据不确切信息做出决定，这将是下一代工厂自动化系统的基础旧1 。 现在定量模糊控制称重控制器设计主要采用单片机，单片机不但要完成 高速的数据采集，而且还要对采集的数据进行处理，发出相应的控制命令 “制。虽然可以利用可编程逻辑器件完成高速的数据采集，但是，由于它的速 度有限，同时完成通讯功能和模糊控制算法对速度有很大的限制。而基于 a r m 的模糊控制称重控制器，一方面，对于采集到的数据进行处理，并发 出相应的控制指令，完全是通过软件程序来控制，速度会比硬件化后的控制 算法低。另一方面，单个a r m 处理器缺少并行处理大量数据的能力。所以 总体上a r m 模糊控制器速度上必定会受到一定限制。从而影响系统的精 度。 自2 0 世纪下半叶以来，随着微电子技术的迅速发展和半导体工艺技术 水平的不断提高，集成电路( i n t e g r a t e dc i r c u i t ，i c ) 的集成度有了很大的提 高，出现了一些新的设计方法。由于单个硅片中已能集成上亿个晶体管，从 而能够将由许多i c 组成的电子应用系统集成到一个硅片上，构成片上系统 ( s y s t e mo nc h i p ，s o c ) 或系统芯片。s o c 把系统的处理机制，模型算 法，芯片结构，各层次电路及器件的设计紧密结合，在一片或数片单片上完 成整个复杂系统的功能。 2 0 世纪9 0 年代，出现了集成度很高的f p g a 。它的单片集成度由原来 的数千门，发展到现在的数十万，甚至数百万门。它是由可编程逻辑器件 ( p r o g r a m m a b l el o g i cd e v i c e ，p l d ) 发展而来的，随着集成电路集成度的迅 速提高，芯片的i o 口也由数十个发展至上百个，从原来只能实现可编程逻 辑，到现在可以实现整个可编程系统。因此，完全有可能将一个电子系统集 成到一片f p g a 中，即构成片上可编程系统。它基于知识产权( i n t e l l e c t u a l p r o p e r t y ，i p ) 核设计，它不但可以用硬件实现过去只能通过软件实现一些的 算法，提高了运算处理速度；而且可以和微处理器核等i p 构成整个系统。 本课题的目的是采用a l t e r a 公司的c y c l o n ei i 系列f p g a 芯片，研制利 用模糊控制原理的针对粉末状产品的定量称重控制器，它基于n i o s l i 内核 结构，n i o s l i 处理器专门负责高速的数据采集及处理，使其自己能及时发出 由粗给料到细给料及停止给料的指令。n i o s l i 软核是一个3 2 位r i s c 嵌入 式处理器，性能超过2 0 0 m i p ，在性能上n i o s l i 足以满足当前的嵌入式产品 哈尔滨理t 大学工学硕士学位论文 的设计。a l t e r a 公司提供了一整套针对n i o s l i 软核的s o p c 开发工具，轻松 实现从底层的硬件设计到上层的软件开发，能够实现产品的性能，降低成本 n 2 3 一钔。在称重控制上，这里将改善的模糊控制算法硬化，可有效的改善系 统性能，提高精度。 1 2 动态称重的研究现状 自七十年代以来，发达国家在电子称重方面，无论从技术水平、品种和 规模等方面都达到了较高的水平。在技术方面的主要标志是准确度、长期稳 定性和可靠性n 5 1 。 目前静态电子称重技术基本上已趋成熟，而动态电子称重技术发展则相 对较慢，这主要是由于动态测试过程中产生的信号形式、噪声干扰大小、方 式均不相同，因而动态称重对于动态测试系统技术的性能和动态测试数据的 处理有着较高的要求n6 。 随着控制理论和计算机等科学技术的发展，将先进的智能控制理论如神 经网络、模糊控制理论、最优化算法，以及数字滤波技术等应用于动态称量 系统，用于解决称量精度和速度的协调问题，已逐渐引起人们的关注。 1 2 1 国外研究现状 mh a l i m i c 等学者在1 9 9 5 年、1 9 9 6 年、2 0 0 5 年撰文n 7 1 ，针对块状产 品、测力传感器下的动态称量过程，分别引入了线性高斯法( l q g ) 、卡尔曼 滤波( k a l m a nf i l t e r ) 、模糊逻辑估计( f u z z yl o g i ce s t i m a t o r ) ，分析研究了基 于上述三种方法的数据滤波问题，并得出确定性结论，即将这些先进的方法 构成新型滤波器，有助于提高动态称量的速度，改善称量精度。 w b a l a c h a n d r a n 等学者1 9 9 4 年、1 9 9 5 年撰文研究基于模糊控制 器( f u z z yc o n t r o l l e r ) 、称量传感器( w e i g l l i n gc e l l ) 下的块状产品动态重量分 选器。需要说明的是，由于产品分选过程属于开环控制，文中的模糊控制器 主要是起数字滤波作用。 s a l m o d a r r e s i 等学者1 9 9 9 年撰文n 引，提出在动态称量过程中，引 入特征提取( f e a t u r ee x t r a c t o r ) 和两层人工神经网络( a r t i f i c i a l n e u r a l n e t w o r k s ) ，借以实现振动噪声下的称量信号的正确估计。通过引入特征提 取，减少了所需神经元的数量，从而减少了计算的复杂程度，为实时测量提 供了可能性，并通过系统仿真和实时测量验证了该方法的可行性。 哈尔滨理工大学1 = 学硕+ 学位论文 d a n i e l 等学者1 9 9 9 年撰文引，针对线性和非线性动态测量系统，研 究了如何应用人工神经网络( a n n ) 改进动态测量的精度和速度，对所述方法 进行了比较和实验验证，并探讨了所述方法的应用领域和大规模集成电路 ( v l s i ) 的实现问题。 d a n a c i 等学者1 9 9 9 年撰文船引，研究了非线性回归( n l r ) 在动态称量 过程中的应用，数字仿真结果表明：该方法对称量速度和称量精度的协调有 一定的作用。 y o s h i h i r o 等学者2 0 0 5 年撰文妇，研究了一种在运动条件下的高精 度质量测量方法。详细讨论了称重物体重心的位置对于运动物体的影响，并 对此设计了相应的称量系统。通过仿真和实验，验证了所用方法的有效性。 1 2 2 国内研究现状 董蔚等学者1 9 9 5 年撰文瞻引，介绍了一种以8 0 3 1 单片机最小系统并配以 几个主要的集成电路器件研制成功的智能定量称量电子秤。系统利用单片机 硬件、软件功能，有效地解决了高性能与低成本之间的矛盾，开拓了电子秤 的应用领域。 石永坤等学者1 9 9 9 年撰文 z a 9 介绍了模糊控制在定值输出中的应用， 提供了一条提高定值秤系统计量精度和工作效率的技术途径。 张海清等学者1 9 9 8 年撰文，针对定量下料问题提出了利用动态称重方 法的解决方案。具体分析了定量下料问题，建立了该问题的数学模型和参数 辨识模型，然后提出利用下料速度积分得到下料质量的方法。同时，推导了 下料速度的计算公式，提出了利用双曲h o u s e h o l d e r 限定记忆最小二乘法的 计算方法。通过样机设计和实验，验证了该方法的可行性。 袁明新等学者2 0 0 3 年撰文心引，针对动态称重系统中数据处理的复杂 性，利用径向基函数网络对系统进行了非线性建模，并通过仿真表现出良好 的精度。另外，从硬件和软件上，对如何实现动态称重仪的设计进行了简 述。 宋爱娟等介绍了利用d s p 芯片控制的动态称重系统结构和实现方法。 系统主要功能是动态测量行驶过程中的车辆轮胎所受的力，同时计算出相应 静态车辆的重量，实现全自动的动态称重计量。 王书鹤在其发表的论文中心引，提出了一种新型螺旋加料动态定量称重控 制方法。该方法基于自校正预测控制算法，采用“先快后慢、最后点动”的 哈尔滨理工大学工学硕上学位论文 动态控制方式，从而有效地解决了动态定量称重过程中精度和速度的矛盾。 通过理论和实验研究表明，该方法对动态在线定量装料、定量包装和称重配 料等方面具有广泛的应用潜力他引。 1 3 基于f p g a 的模糊控制器的前景和本课题研究内容 f p g a 技术及e d a 技术的快速发展为硬件实现智能控制开辟了广阔的前 景。由于其开发成本低、周期短，因此有很高的应用价值。与开发专用集成 电路( a s i c ) 相比，应用f p g a 设计的数字系统由于开发周期短，可以比a s i c 更快占领市场，产生巨大的经济效益。 对于大量的商品化的智能产品，绝大多数是和人的生活直接相关的，这 些智能型的商品有两个十分重要的特点：体积小及智能化程度高。基于 f p g a 的模糊控制器能满足这些要求，因而它在智能商品、智能家电控制、 智能交通控制等领域有广阔的使用前景。 基于f p g a 的数字系统也有一些不可避免的缺点：与大规模生产的a s i c 相比，价格较高，资源利用率不高，通常最多只能用到片上资源的7 0 8 0 左右。另外还有体积大、功耗较高等缺点。但是，随着微电子技术的发展， f p g a 的领导厂商a l t e r a 和x i l i n x 不断推出新的产品，克服上述缺点。 本课题所开发的基于f p g a 的动态称重模糊控制器是智能控制技术与硬 件设计技术的综合。智能控制技术是在人工智能及自动控制等多学科基础上 发展起来的交叉学科，已经有相当大的人力和物力投入到其算法研究和软件 实现上，但是软件的实时性较差。目前，随着e d a 技术的发展，f p g a 得到 了越来越广泛的应用，其中a l t e r a 产品以其高性能和良好的开发工具以及众 多的第三方支持而应用最多。开发基于f p g a 的动态称重模糊控制器采用自 顶向下的设计方法，应用v e r i l o g 硬件描述语言在系统级上进行描述，利用 e d a 工具进行仿真和校验他7 1 。传统模糊控制器受人的经验的影响较大，自适 应和自学习的能力较差，带有自调整因子的模糊控制器提高了模糊控制的性 能。因此，课题的主要任务是在一片f p g a 上实现一个用于动态称重控制的 模糊控制器。 根据国内外近年来对定量称重的研究情况，同时考虑到目前控制技术及 计算机技术的发展水平与特点，本课题的研究工作涉及模糊控制器的模糊控 制算法及硬件结构的比较选择，如何结合a l t e r a 公司的c y c l o n ei i 芯片e p 2 c 8 器件进行f p g a 实现并优化、e d a 软件工具综合运用等多方面的问题，旨在 哈尔滨理工大学工学硕一l ：学位论文 开发设计出具有较强实用性、通用性和可靠性的动态称重模糊控制器芯片。 本文的基本研究思路：首先在现有的多种常用的模糊控制算法及硬件结 构中，重点选取其中的一两种加以深入研究，然后提出一种优化后的新算法 及硬件结构，将其应用于模糊控制器芯片的开发设计中，再对利用f p g a 实 现模糊控制器中的难点及重点进行研究，确定可行的模糊控制算法、硬件结 构以及相应的编码方式，在此基础上，编写模糊控制器的实现代码及总线功 能模型的测试代码，在e d a 软件工具上进行仿真验证，最后下载到e d a 试 验开发板上进行调试分析。 主要研究内容如下： 1 介绍态定量称重控制器的概念、基本原理和结构； 2 确定定量控制系统的控制算法，即选用智能控制中的模糊控制，并 对其进行相应的研究与分析； 3 利用q u a r t u si i 软件把设计的硬件系统在a l t e r a 的c y c l o n e l ie p 2 c 8 开 发板上实现； 4 对整个控制系统进行综合调试、测试、结果分析。 1 4 课题主要完成的工作及论文内容安排 本课题主要解决对于动态称重系统的模糊控制的f p g a 的研究及实 现，课题以实验为主，配合较深的理论分析及研究。论文安排如下： 第1 章为绪论，简要介绍本论文撰写背景、撰写内容及要解决的问题与 结构安排等； 第2 章详细介绍模糊控制在动态称重中的应用以及在设计中用到的思 想； 第3 章主要介绍f p g a 技术及相应的软硬件平台； 第4 章是本文的重点主要阐述动态称重模糊控制算法的控制规则表的确 定及具体f p g a 实现过程； 第5 章对研究结果进行综合调试、测试、分析并在加工现场进行测试。 哈尔滨理工大学工学硕十学位论文 第2 章模糊控制理论在动态称重系统中的研究 2 1 动态称重系统 一个动态称重系统通常情况下是由四部分组成：称重测力传感器、信号 适调部分、信号处理部分和显示、记录部分。传感器部分是测量系统的输入 端，它与被测重量或系统连接，并给出一个取决于被测量重量的输出信号。 信号适调部分则将传感器的输出信号进行加工，如信号放大或衰减、滤波、 调制与解调等，信号处理部分接收信号适调部分输出的信号，并对其进行必 要的运算，转换成适于显示和记录的信号。显示、记录部分是测量部分的终 端或输出端，记录下重量或力值。只有对这几部分进行正确的描述和分析， 并且消减动态测量的不定度、提高动态响应速度、解除多分量间的耦合、进 行动态补偿，这样才能进行快速、连续、准确的测量，求得被测量的稳态示 值船引。动态称重系统的组成如图2 1 所示。 图2 1 动态称重系统的组成 f i g 2 1t h es t r u c t u r eo fd y n a m i cw e i g h i n gs y s t e m 2 1 1 动态称重控制器的工作过程 对于动态称重控制系统，一般采用二级控制。在称重开始时，进行粗给 8 哈尔滨理工人学t 学硕士学位论文 料，使称重机有较快的下料速度。当达到设定值时，由粗给料状态转换到细 给料状态，以保证称重器的下料精度。当达到规定值时停止给料。这样就完 成了一个工作循环晗9 1 。一个理想的二级称重控制器的工作状态如图2 2 所 示。 o 图2 2 动态称重的理想工作状态图 f i g 2 - 2t h ed i a g r a mo fd y n a m i cw e i g h i n gi ni d e a lj o bs t a t e 2 1 2 动态称重中的控制问题 动态定量称重系统包含两个方面问题：测量、控制。快速精确的称重测 量是快速精确控制的基础，称重传感器的合理选择以及称重测量坏节的精确 测量对于一个定量称重系统的静态和动态性能能否达到要求，起着至关重要 的作用。要实现定量下料的快速度和高精度，首要解决的是系统的动态称重 精度问题。 影响称重的静态精度的因素：称重传感器的测量误差；模数转换带来的 量化误差；噪声干扰误差。 影响称重的动态精度的因素：称重测量系统的欠阻尼震荡；物料下料的 冲击力；测量的滞后( 空中物料) 带来的落差误差n 们。 2 1 3 定量控制 物料定量称重的简单过程为：启动进料装置，物料在自身重力的作用下 进入称量斗，料斗上装有称重传感器，料斗的重量信号由称重传感器转换成 与之对应的电压信号，经放大器把该电压信号放大后送入计算机进行数据处 理，当到达预定值时，停止进料，完成一次定量称重。造成定量配料误差的 哈尔滨理工大学工学硕l 学位论文 原因是多方面的，其中主要有如下因素： 1 称重测量环节的测量误差的影响； 2 给料装置的动作滞后及其惯性作用； 3 物料空中落差的影响； 4 给料驱动机构( 交流电机) 的非线性和强耦合性。 对于动态称重系统在满足快速性的基础上，实现高精度的问题是迫切需 要解决的。由于动态称重过程具有非线性，难以建立精确的数学模型，为了 消除动态称重过程中的各种影响，引入模糊控制。 2 2 模糊控制理论 2 2 1 模糊控制理论的发展 模糊控制理论的产生有着深刻背景。传统的控制理论( 古典控制理论和 现代控制理论) 是以数学模型作为基础的控制理论。当被控对象数学模型明 确或经过抽象简化能够得到数学模型时，传统控制理论可以解决其中一大类 问题。从普通的工业控制到航空航天各个方面都有广泛应用，极大地促进了 科学技术发展。但是许多被控对象不能建立起很好的数学模型或者干脆建立 不起来时，传统的控制理论就显得无能为力。对这类问题，传统的控制理论 提出了许多对策，如自适应控制、最优控制、鲁棒性控制等等，但取得的成 就远不如对线性非时变系统大，传统控制理论面临挑战。 应用传统控制理论因为建立的数学模型求解约束因素过多，非常复杂， 从实用角度看可以说没有精确解。可是一个驾车技术合格的司机通过观察周 围情况，执行一些不精确的控制，运用掌握的驾车知识、经验完成了停车这 件事情。这里司机并不清楚控制对象的数学模型。只是根据经验。可见，除 去传统的控制外，还有另外的控制模式一智能控制。 模糊控制是基于模糊数学的控制理论。经典数学以取值为0 和1 的特征函 数来讨论一个元素是否属于某个集合的问题，属于为1 ，不属于为o 。 l a z a d e h 由此得到启发，提出用取值在闭区间 0 ，1 的实数来表示一个元素 属于某个集合的程度，即隶属度函数。模糊的含义是事物的不确定性，模糊 数学是研究和处理模糊现象的，它用隶属度函数来研究事物的模糊性。比如 “干净 这个概念，很难给一个明确的定义，不同的标准会得出不同的结 论，这就是一个模糊的概念。在人的思维和语言中，常常表现出许多模糊的 哈尔滨理工大学工学硕十学位论文 概念，人脑的控制作用同样具有模糊性。比如司机在驾驶过程中，为了行车 安全会根据路面的情况，随时对车辆的速度和方向进行控制；一个熟练的工 人能够凭经验对一个复杂系统进行手动控制。但若让计算机来完成这些功 能，那将是非常困难的b 。 2 2 2 模糊控制的特点 所谓模糊控$ 1 ( f u z z yc o n t r 0 1 ) ，就是在被控对象的模糊模型基础上，运 用模糊控制器的近似推理等手段，实现系统控制的一种方法。模糊模型是用 模糊语言和规则描述一个系统的动态性能及性能指标。模糊控制技术是一种 由模糊数学、计算机科学、人工智能、知识工程等多门学科领域相互渗透、 理论性很强的科学技术，实现这种模糊控制技术的理论称之为“模糊控制理 论 。模糊控制是一种自动控制系统，它是以模糊数学、模糊语言形式的知 识和模糊逻辑的规则推理为理论基础，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，随着计算机技术的发展，现代控制理 论在大规模线性多变量系统中也得到了广泛应用，但是对于非线性复杂系 统，这些控制策略却难以奏效，它不仅算法极其复杂，而且不能获得较为满 意的控制效果。模糊控制不仅适用于小规模线性单变量系统，而且逐渐向大 规模、非线性复杂系统发展。 模糊控制是建立在人工经验基础上的，对于一个熟练的操作人员来讲， 并非需要了解被控对象的精确的数学模型，而是凭借其丰富的实践经验，采 取适当的对策来巧妙的控制一个复杂系统。若能把这些熟练操作员的实践经 验加以总结和描述，并用语言表达出来，那么这就是一种定性的、不精确的 控制规则。如果用模糊数学将其定量化就转化为了模糊控制算法，从而形成 了模糊控制理论。其特点主要表现在如下几个方面： 1 无需知道被控对象的精确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的，因此无需知道被控系统的数学模型。 2 它是一种采用人类智慧思维的模糊量如“高”、“中”、“低 、 “大、“小 等。控制量由模糊推理导出来。这些模糊量和模糊推理是人类 智能活动的体现。 3 它易被人们所接受模糊控制的核心是控制规则，这些规则是以人 类语言表示的，例如“衣服较脏，则放入的洗衣粉应放多点，并且洗涤时间 长点。很明显这些控制规则是很容易被人们所理解的。 哈尔滨理工大学t 学硕十学位论文 4 构造容易用p l c 或单片机等来构造模糊控制系统，其结构与一般 的数字控制系统差不多，模糊控制算法用软件来实现。 5 鲁棒性较好模糊控制系统无论被控对象是线性的还是非线性的， 都能执行有效的控制，具有良好的鲁棒性和适应性。 2 2 3 模糊集合的基本概念和隶属函数 在经典集合论中，任何一个元素与任何一个集合之间的关系，只有“属 于”和“不属于”两种情况，二者必居其一，而且只居其一，绝对不允许模 棱两可。可是，我们也经常遇到没有明确外延的概念，这种概念实质上是模 糊概念。如“比5 大得多的自然数 就是一个模糊概念。l a z a d e h 在1 9 6 5 年把普通集合中的元素对集合的隶属度只能取0 和1 这两个值，推广到可以 取区间【o ，1 】中的任意一个数值。即可以用隶属度定量去描述论域u 中的元 素符合概念的程度，实现了对普通集合中绝对隶属关系的扩充，从而用隶属 函数表示模糊集合，用模糊集合示模糊概念。 定义1 论域u 中的模糊子集a ，是以隶属函数陬为表征的集合。即由 映射 队：u 一【o ，1 】( 2 1 ) 确定论域u 的一个模糊子集a 。队称为模糊子集的隶属函数，队( u ) 称 为u 对a 的隶属度，它表示论域u 中的元素u 属于其模糊子集a 的程度。 它在【o ，1 】闭区间内可连续取值，隶属度也可间记为a ( u ) 。 定义2 在给定论域u 上，对于不同的映射( 即不同的隶属函数) 可以确 定不同的模糊子集。所有这些子集组成的模糊集合的全体，称为u 的模糊 幕集，记为f ( u ) ，即 f ( u ) = a l 队：u 一 0 ，l 】)( 2 2 ) 模糊集合是通过隶属函数来定义的，正确地确定隶属函数是运用模糊集 合理论解决实际问题的基础。隶属函数的确定实质上是人们主官对客观事物 概念的外延不分明性的定t 描述，这种描述本质上是客观的。但因为每个入 对同一模糊概念的认识理解上存在差异，因此又含有一定的主观因素。对于 同一个模糊概念，不同的人会建立不完全相同的隶属函数。但只要反映同一 模糊概念，尽管形式不同，在解决和处理模糊信息问题中仍然殊途同归，只 是有优劣之分。校验隶属函数建立得是否合适的标准是看其是否符合实际。 通常是初步确定粗略的隶属函数，再通过“学习”和“校验 逐步修正完 哈尔滨理工人学t 学硕士学位论文 善，达到主观与客观的一致。确定隶属函数的方法大致有下述几种。 1 主观经验法当论域是离散时，根据主观认识或个人经验，直接或 间接给出元素隶属度的具体值，由此确定隶属函数。具体的实现方法有以下 几种： ( 1 ) 专家评分法即综合多数专家的评分来确定隶属函数的方法，这种 方法广泛应用于经济与管理的各个领域。 ( 2 ) 因素加权综合法若模糊概念是由若干因素相互作用而成，而每个因 素本身又是模糊的，则可综合考虑各因素的重要程度来选择隶属函数。 ( 3 ) 二元排序法通过对多个事物之间两两对比来确定某种特征下的顺 序，由从此来决定这些事物对该特征的隶属函数的大致形状。 2 分析推理法当论域连续时，根据问题的性质，应用一定的分析与 推理，决定选用某些典型函数作为隶属函数，比如三角形函数、梯形函数 等。 3 调查统计法以调查统计结果所得出的经验曲线作为隶属函数曲 线，根据曲线找出相应的函数表达式。 2 。2 4 模糊关系 描述元素之间是否相关的数学模型称之为关系，描述元素之间的程度的 数学模型称之为模糊关系。模糊关系事模糊数学的重要组成部分。当论域有 限时，可用模糊矩阵表示模糊关系。模糊矩阵为模糊关系的运算带来了极大 的方便，成为模糊关系的主要运算工具。 定义3 两个非空集合u 与v 之间直积 u v = ( u ，v ) l u u ，v v ) ( 2 - 3 ) 式中的一个模糊子集r 被称为u 到v 的模糊关系，又称为二元模糊关系。 其特性可以由下面的隶属函数来描述 i t r ：u v 一 o ，l 】( 2 4 ) 隶属函数h ( u ，v ) 表示序偶 的隶属程度，也描述y ( u ，v ) 间具有关系 r 的量级。特别在论域u = v 时，称r 为u 上的模糊关系。当论域为n 个集 合认u i = ( 1 ，2 ，n ) 的直积u l u 2 u n 时，它们所对应的模糊关系r 则 称为1 1 元模糊关系。 2 2 5 模糊逻辑 1 模糊命题模糊命题是带有模糊概念或模糊性的陈述句。例如：“气 哈尔滨理t 大学工学硕上学位论丈 温很低”、“计算机运算速度非常快 等。模糊命题用带有波浪线“”的英 文大写字母表示。例如：p 气