单片机的模糊温控制器的设计

1、基于单片机的模糊温度控制器的设计1引言本文研究的被控对象为某生产过程中用到的恒温箱，按工艺要求需保持箱温100 c恒定不变。我们知道温度控制对象大多具有非线性、时变性、大滞后等特性，采用常规的PID控制很难做到参数间的优化组合 ，以至使控制响应不能得到良好的动态效果。而 模糊控制通过把专家的经验或手动操作人员长期积累的经验总结成的若干条规则，采用简便、快捷、灵活的手段来完成那些用经典和现代控制理论难以完成的自动化和智能化的目标,但它也有一些需要进一步改进和提高的地方。模糊控制器本身消除系统稳态误差的性能比较差，难以达到较高的控制精度，尤其是在离散有限论域设计时更为明显，并且对于那些时变的、非线

2、性的复杂系统采用模糊控制时，为了获得良好的控制效果，必须要求模糊控制器具有较完善的控制规则。这些控制规则是人们对受控过程认识的模糊信息的归纳和操作经验的 总结。然而，由于被控过程的非线性、高阶次、时变性以及随机干扰等因素的影响，造成模糊控制规则或者粗糙或者不够完善，都会不同程度的影响控制效果。为了弥补其不足，本文提出用自适应模糊控制技术，达到模糊控制规则在控制过程中自动调整和完善，从而使系统的性能不断完善，以达到预期的效果。2自调整模糊控制器的结构及仿真(1) 控制对象般温度可近似用一阶惯性纯滞后环节来表示其传递函数为Ke 1Tcs+1式中：K对象的静态增益；Tc对象的时间常数；T寸象的纯滞后

3、时间常数。本文针对某干燥箱的温度控制，用Cohn-Coon公式计算各参数得K=0.181; Tc=60;to =20(2) 自调整模糊控制器的结构自调整模糊控制器的结构如图1所示。图1带自调整因子的模糊控制器图中a为调整因子，又称加权因子。通过调整a值,可以改变偏差E和偏差变化EC对控 制输出量U的加权程度，从而调整了控制规则。但是，若a值一旦选定，在整个控制过程中就不再改变，即在控制规则中对偏差、偏差变化的加权固定不变。然而，在实际控制中，模糊控制系统在不同的状态下，对控制规则中偏差 E与偏差变化EC的加权程度会有不同的要 求。为了适应被控对象的结构和参数的变化，并模拟人工控制中的学习过程可

4、以构造一个如图1所示的带自调整因子的模糊控制器，其实质是一个二级模糊控制系统。具体方法是：将调整因子a看作是一个模糊集，其论域为(0，0.1,0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6， 0.7, 0.8, 0.9,1)； 根据希望的控制性能构造 a的修改规则；根据检测及计算得到的信息查修 正表，以选择适当的a值；由下式计算控制量的变化值：U=-int a E+ai)EC此时，上式所描述的控制规则体现了按误差的大小自动调整误差对控制作用的权重，因为这种自动调整是在整个误差论域内进行的，所以这种自调整过程更符合人在控制决策过程中的思维，已经具有高 智能”的优化特点，且非常易于通过微机实时地实

5、现其控制思想。(3) 自调整模糊控制器的仿真在模糊控制系统中，模糊控制的性能在很大程度上取决于模糊控制规则的确定是否合理 以及模糊控制器的有关参数大小选择是否合适。简单的模糊控制器具有设计比较简单、控制性能比较好的特点。对于复杂的控制系统，采用相似的模糊控制规则以及一组固定不变的参 数，往往控制性能不够理想。根据上文介绍的内容，进行以下几种控制方法的仿真，包括：比例参数Ku的自调整模糊控制、量化因子Ke和Kec自调整模糊控制、控制规则自调整的模糊控制。仿真结果如图2所示。图2自调整模糊控制仿真曲线图图中，第1、2、3条曲线分别代表比例参数Ku、控制规则、量化因子 Ke和Kec自调整模糊控制仿真

6、输出温度曲线。它们的控制性能指标如表1所示。表1三种控制方法的控制性能比较超调量稳态误差调节时间比例参数Ku自调整模糊控制器2%0.01 C390s量化因子Ke和Kec自调整模糊控制器0.1%0.01 C420s控制规则自调整模糊控制器0.1% y，则 yn-1 有效。式中：y n第n次采样值；yn-1第n-1 次采样值; y 相邻两次采样值允许的最大偏差。(5)误差分析误差主要来源是： PT100铂热电阻在 0C100 C范围存在 0.1 C的误差。 A/D转换误差：1/2 120.025%。 被控对象即恒温箱内温度的不均匀导致误差。对于第3项减少误差的方法是在箱内安装风扇增加流动性；另外，采取多点测量，然后取平均值作为温度测量值。综合以上可知，系统总的误差小于 0.3 C。5结论温度是工业生产中经常碰到的控制参数之一，对温度控制的好坏直接影响产品的质量甚至产品制造的成功与失败，因而对温度的控制具有广泛的实际应用价值和应用前景。本系统作为一次单片机系统在温度控制领域的探索和研究，根据温度具有非线性、时变性、大滞后等