单片机中模糊控制系统的实现与设计

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  •  模糊控制概述

      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。

      模糊控制系统的组成及原理

      1.模糊控制系统的基本组成与原理

      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。

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