基于空气加湿器的模糊控制器设计

1、 基于空气加湿器的智能控制器设计摘 要：加湿器是一种可以增加房间湿度的家用电器，可以给指定房间加湿。在日常生活中加湿器得到了广泛的应用，但是现在有的加湿器都需要手工控制开启和关闭并且不具备对室内空气温湿度的监测，人们在使用过程中存在过度加湿和干烧的问题，不仅给室内空气舒适度造成负面影响并且还存在安全隐患。因此开发设计一种具有自动控制功能的加湿器显得尤为必要。本设计采用智能控制，实现加湿器的智能开启和关闭。随着经济的发展和人民生活水平的提高，人们对生活质量和健康的要求愈来愈高。空气加湿器就是这样慢慢的走进全球的很多家庭当中，成为干燥地区家庭不可缺少的一种小型家电产品。近年来发展起来的模糊控制是一

2、种智能的非线性控制方法，在家用电器和其他嵌入式控制系统中取得了很好的控制效果。本文结合空气加湿器的具体应用，设计了其智能控制器（包括常规PID控制器和常规模糊控制器）。根据测定，人感觉最舒适的环境温度在25左右，相对湿度在45%55%RH这个区间，过低的相对湿度会造成皮肤干裂及瘙痒等现象，合适的相对湿度会使人感觉非常舒适，维护人体健康，提高工作效率。因此设计时相对湿度低于40%R时自动加湿。假设系统的开环传递函数G(s)=e/（11S+1）。一基于simulink的常规PID控制器的仿真及其调试：常规PID控制算法以其计算量小、实时性好、易于实现等特点广泛应用于过程控制。当建立起控制对象的精确

3、数学模型时,只要正确设定参数K、K和K,PID控制器便可实现其作用。PID控制本质上是一种负反馈控制，特别适用于过程的动态性能良好而且控制性能要求不太高的情况。它包含三种控制策略：比例控制、积分控制、微分控制。图1 基于simulink的常规PID控制器的仿真结构图调节后的K，K，K分别为：10 ，1， 0.05。示波器观察到的波形为：图2 常规PID控制器仿真图二基于simulink的常规模糊控制器的仿真及其调试：模糊控制器的输入、输出量都是精确的数值，而模糊控制器采用模糊语言变量和模糊逻辑推理，因此必须将输入变量变换成模糊语言变量，这个过程称为精确量的模糊化；然后进行模

4、糊推理；最后将控制策略转换为一个精确的控制变量值，即去模糊化，并对输出控制变量进行控制。本系统采用二维模糊控制器，以湿度误差和误差的变化率作为模糊控制器的输入信号，模糊控制器输出控制量U。(1)确定语言变量、语言值和隶属度函数。本文涉及的模糊控制器有两个输入信号和一个输出信号，分别为：1) 输进语言变量之一，记为e，是湿度设定值和实际湿度的偏差，e=s-40。2) 输进语言变量之二，记为de/dt是偏差的变化率。3) 输出语言变量，记为u,是室内加湿器的控制电压，单位为V。图3 模糊推理系统编辑器(2)然后进行输入量和输出量的量化：将偏差e分为五级：负大（NB），负小（NS），零（O），正小（

5、PS），正大（PB）。根据偏差e的变化范围分为七个等级：-15，-10，-5，0，+5，+10，+15。隶属函数选择三角函数,得到误差变化模糊表3-1。控制量u为控制电压的变化。将其分为五级：负大（NB），负小（NS），零（O），正小（PS），正大（PB）。并根据u的变化范围分为七个等级： -3，-2，-1，0，+1，+2，+3。得到控制电压模糊划分表3-2。表1 误差变化划分表 隶属度变化等级-15-10-5051015模糊集NB10.500000NS00.510.5000ZO000.510.500PS0000.510.50PB000000.51表2 偏差变化率变化划分表 隶属度变化等级-3

6、-2-10123模糊集NB10.500000NS00.510.5000ZO000.510.500PS0000.510.50PB000000.51表3 控制电压变化划分表隶属度变化等级-3-2-10123模糊集NB10.500000NS00.510.5000ZO000.510.500PS0000.510.50PB000000.51(3)模糊规则的描述：根据日常经验，设计以下模糊规则：（1）“若e为负大且ec为负大，则u正大”（2）“若e为负大且ec为负小，则u正大”（3）“若e为负大且ec为0，则u为正大”（4）“若e为负大且ec为正小，则u正小”（5）“若e为负大且ec为正大，则u为0”（6）

7、“若e为负小且ec为负大，则u正大”（7）“若e为负小且ec为负小，则u正大”（8）“若e为负小且ec为0，则u为正小”（9）“若e为负小且ec为正小，则u为0”（10）“若e为负小且ec为正大，则u负小”（11）“若e为0且ec为负大，则u正大”（12）“若e为0且ec为负小，则u正小”（13）“若e为0且ec为0，则u为0”（14）“若e为0且ec为正小，则u负小”（15）“若e为0且ec为正大，则u为负大”（16）“若e为正小且ec为负大，则u正小”（17）“若e为正小且ec为负小，则u为0”（18）“若e为正小且ec为0，则u为负小”（19）“若e为正小且ec为正小，则u负大”（20）

8、“若e为正小且ec为正大，则u负大”（21）“若e为正大且ec为负大，则u为0”（22）“若e为正大且ec为负小，则u负小”（23）“若e为正大且ec为0，则u为负大”（24）“若e为正大且ec为正小，则u负大”（25）“若e为正大且ec为正大，则u负大”根据上述经验规则，可得模糊控制表3-3。表4 模糊控制规则表 UECNBNSZOPSPBENBPBPBPBPSZONSPBPBPSZONSZOPBPSZONSNBPSPSZONSNBNBPBZONSNBNBNB图4 模糊规则编辑器图5 模糊规则输出图图6 基于simulink的常规模糊控制器的仿真图7 常规模糊控制器仿真图三结 论通过比较PID控制器和模糊控制器可知两个系统观察到的波形并没有太大的区别。相对而言，对于给出精确数学模型的控制对象，PID控制器显得更具有优势，其一是操作简单，其二是调节三个参数可以达到满意的效果；对于给出给出精确数学模型的控制对象，模糊控制器并没有展现出太大的优势，其一是操