电阻炉炉温模糊控制系统设计.doc

摘要电阻炉是一个特性参数随炉温变化而变化的被控对象，炉温控制具有升温单向性、大惯性、大滞后和时变性的特点。这类电阻炉对象特性的数学模型及参数不易精确确定，应用现代控制理论往往达不到满意的控制效果。针对这种情况则运用模糊理论在模型未知的情况下，根据被控温度的偏差大小，选取适当的控制算法进行自动调节，使炉温达到给定值。为了提高系统的自适应能力和抗干扰能力，本文通过对SK电阻炉的特性分析，利用模糊控制算法，采用模糊控制器控制电阻炉的温度，建立了模糊推理规则，提出一种自调整模糊控制算法。介绍了以8098单片机为核心的炉温模糊控制系统的硬件和软件的设计原理。详细阐述了模糊控制算法、模糊控制原理以及模糊控制器结构原理和设计方法。具体介绍了温度检测电路、8279键盘/显示器、存贮器、掉电检测与保护、双向晶闸管过零检测与触发、声光报警与自动/手动等硬件电路组成。最后，利用Matlab仿真软件，在MATLAB中的模糊逻辑工具箱和Simulink基础上，对模糊控制进行仿真实验。实验结果表明，该控制具有鲁棒性强、动静态性能好和适应能力强等优点。关键词：温度控制；自调整模糊控制；8098单片机AbstractResistance is a furnace with the parameters of temperature changes and changes in the plant, temperature control is warming up a one-way, the inertia, the lag, time-varying characteristics. Such resistance furnace object of mathematical models and parameters difficult to determine precisely, the application of modern control theory often donot amount to the satisfied control results. In light of this situation is fuzzy theory in the case of model unknown, was charged with temperature deviations in accordance with the size, select the appropriate algorithm for automatic adjustment so that the temperature reached a given value. In order to improve the adaptive capacity and anti-jamming capabilities, in this paper, Analysisingthe characteristics of SK resistance furnace, a fuzzy controller control the temperature of resistance furnace, Using a fuzzy inference rules, establish a self-adjusting fuzzy control algorithms. Introduced to the 8098 microcontroller as the core，temperature of fuzzy control system hardware and software design principles. Elaborate on the fuzzy control algorithms, fuzzy control theory and fuzzy controller design principle and structure. Introduced a specific temperature detection circuit, 8279 keyboard / display, memory, brownout detection and protection, BTA zero detection and trigger sound and light alarm and automatic / manual, and other hardware components. At last, the use ofMATLAB simulation software and MATLAB in the toolbox and Simulink fuzzy logic, based on the fuzzy control simulation. Experimental results show that the control is robust and strong, dynamic and static performance well, Adaptable，etc.Key Words： temperature control； Self-adjusting fuzzy control；SCM 8098目录摘要1Abstract2引言11 绪论21.1 国内外的技术水平现状21.1.1 模糊控制的发展现状21.1.2 电阻炉控制系统的发展现状71.2 课题的研究意义71.3 本文的主要工作81.3.1 主要内容81.3.2 整体结构82 模糊控制器设计92.1 模糊控制系统的组成92.2 模糊控制器102.2.1 模糊化接口112.2.2 知识库122.2.3 模糊推理142.2.4 解模糊接口142.3 规则自调整模糊控制原理152.3.1 SK电阻炉对象特性152.3.2 精确量的模糊化162.3.3 模糊控制规则表的形成182.3.4 模糊控制规则自调整193 系统电路设计213.1 温度检测电路213.2 掉电检测及保护电路223.3 晶闸管过零检测与触发电路233.4 声光报警电路与自动转手动电路253.5 键盘/显示电路设计263.6 存贮器扩展电路264 电阻炉炉温控制系统的设计274.1 系统硬件设计274.2 系统软件设计274.3 MATLAB仿真结果314.3.1 SIMULINK工具箱和模糊逻辑工具箱314.3.2 电阻炉温度控制系统仿真31结论33参 考 文 献34附录 硬件连接图35致谢36引言电阻炉温度控制系统具有升温单向性、大惯性、大滞后和时变性的特点。由于过程比较复杂，难以用精确数学模型描述，致使应用传统控制理论，包括现代控制理论很难取得良好的控制效果，由于电阻炉的升温保温是靠电阻丝加热，降温则是依靠环境自然冷却，所以当其温度一旦超调就无法用控制手段来使其降温。针对电阻炉的对象特性，模糊控制正适合应用于这类数学模型未知或多变的过程。模糊控制是建立在人工操作的经验之上。操作人员的控制方法是建立在直观的和先验的信息基础之上，采用适当控制策略，完成控制任务。把模糊理论应用到温度控制系统中，设计模糊控制器对电阻炉炉温进行控制。以电阻炉为控制对象，电阻炉的炉温由改变炉丝的供热功率来调节的，它是一个多变量、分布参数、非线性和慢时变系统，要想建立它的数学模型是比较困难的。针对这种情况则运用模糊理论在模型未知的情况下，根据被控温度的偏差大小，选取适当的控制算法进行自动调节，使炉温达到给定值。本文利用模糊控制原理，根据其优点构造了一个自适应模糊控制器，通过在线调整修正因子来改变模糊控规则，并用一种新的根据模糊目标的隶属函数来调整修正因子的大小，从而调整控制规则的新算法，并将其应用到一个典型的二维控制系统中，实现过程参数的最佳调整。并在MATLAB中的模糊逻辑工具箱和Simulink基础上，对模糊控制进行仿真实验，仿真结果显示其具有一定的优越性。1 绪论1.1 国内外的技术水平现状1.1.1 模糊控制的发展现状（1）模糊控制的来源和基本概念模糊控制是智能控制的一个重要分支，也是模糊理论和技术最成功的应用领域。美国加州大学的LA.Zadeh教授在1965年在信息与控制杂志上发表了著名的模糊集合论文，文中首次提出表达事物模糊性的重要概念：隶属函数，从而模糊理论突破了19世纪末笛卡尔的经典集合理论，从此奠定了模糊理论的基础。模糊理论因为其适合于人类的自然思维方式，成为了人工智能的重要研究方向，世界各国的科学家们围绕模糊理论开展了广泛的研究，从而推动了模糊理论的迅速发展。模糊理论主要包括模糊集合理论、模糊逻辑、模糊推理、模糊决策和模糊控制等方面的内容，模糊理论最成功的应用领域是模糊控制。LA.Zadeh教授的不相容原理指出：“随着系统的复杂性的增加，我们描述系统行为的精确性和有效性就随之下降，一旦超过其阀值，其精确性和有效性(相似程度)几乎成了互相排斥的特性了”。事实上，当一个系统的复杂性达到一定的程度时，要精确的描述系统几乎成为不可能，其实就是我们尽力的去精确描述了系统，其有效性也是不可能的。模糊理论在解决不能精确建立数学模型的系统方面，取得了许多成功，解决了许多精确控制无法解决的控制问题。模糊控制的基本思想是用机器去模拟人对系统的控制，即在被控对象的模糊模型的基础上运用模糊控制器近似推理等手段，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的一个系统的动态特性及性能指标。模糊控制具有不需要知道被控对象(或过程)的数学模型；易于实现对具有不确定性的对象和具有强非线性的对象进行控制；对被控对象特性参数的变化具有较强的鲁棒性；对于控制系统的干扰具有较强的抑制能力等特点。 模糊控制技术以集合论、模糊语言变量与模糊逻辑推理为基础，以先验知识和专家经验为控制规则。与传统控制方法相比，具有三大优点1:可以从行为上模拟人的模糊推理和决策过程；不需要对象的数学模型即可以实现较好的控制；可以实现非线性控制。模糊控制技术的优点使得其具有了强大的生命力，在众多领域获得了成功的应用。只有知道了研究对象的模糊模型才能实施有效的模糊控制，模糊控制的首要问题就是要寻找出适合被研究对象的模糊模型，即模糊系统的建模，就是建立未知系统的模糊模型。因此就需要求出一个系统的输入输出、语言变量的个数及其隶属函数，以及反映其联系的输入、输出模糊关系，或者其模糊语言规则。模糊逻辑是从人的思维外特性，既语言和对世界认识的概念上去研究人的智能，模糊控制是从被控制对象的外特性出发，用语言(模糊逻辑规则)对被控制对象进行建模和控制的方法。模糊控制不必要也不需要知道被控制对象的精确数学模型，而是把被控制对象当成一个黑匣子，通过其外特性建立研究系统的模糊模型2。（2）模糊控制的国内外发展现状模糊控制是目前在控制领域所采用的三种智能控制方法中最具实际意义的方法。模糊控制的采用解决了大量过去人们无法解决的问题，并且在工业控制、家用电器和各个领域已取得了令人瞩目的成效。模糊逻辑应用最广泛且最有效的领域就是模糊控制。模糊控制就是建立在人类思维模糊性的基础上的。模糊控制与传统控制有着本质的区别，它不象经典控制那样需要用精确数字所描述的传递函数，也不象现代控制理论那样需要用矩阵表示的状态方程。模糊控制的核心是在于它用具有模糊性的语言条件语句，作为控制规则去执行控制。控制规则往往是由对被控过程十分熟悉的专门人员给出的，所以模糊控制在本质上来说是一种专家控制。这种控制的控制规则充分反映了人的智能活动。传统控制方法以数学公式描述控制过程，往往可以给出十分严密和明确的数学表述。模糊控制以语句规则描述控制过程，使习惯了用精确数学刻划控制过程的人们感到不易适应和迷惑。实际上，模糊控制是以一种与传统精确数学完全不同的数学模糊数学为基础理论建立起来的。它有一整套和传统控制方法完全不同的理论和方法。何况，一种技术是否先进，是以其在实际中应用是否取得良好效果而体现的，绝不仅是因对其冗长的论证或美妙的描述就会优秀起来。模糊控制这种技术，尽管其理论系统尚未完善，但其大量应用的超常成效足以表明它是一种前途无量的技术。60年代以来，自动控制系统被控对象的复杂化，它不仅表现在控制系统具有多输入-多输出的强耦合性、参数时变性和严重的非线性特性，更突出的是从系统对象所能获得的知识信息量相对地减少，以及与此相反地对控制系统的要求却越来越高。然而，在多变量、非线性、时变的大系统中，系统的复杂性与人类要求的精确性之间形成了尖锐矛盾。因此，要想精确地描述复杂系统的任何物理现象和运动状态，实际上已经是不可能的。关键是在准确和简明之间取得平衡，而使问题的描述具有实际意义。这种描述的模糊性对问题的求解并非有害，却能高效率地对复杂事物作出正确无误的判断处理，因此模糊控制理论的研究和应用在现代自动控制领域中有着重要的地位和意义3。模糊控制技术的最大特点是适宜在各个领域中获得广泛的应用。最早取得应用成果的是1974年英国伦敦大学的著名教授E.H.Mamdani。首先利用模糊控制语句组的模糊控制器，应用与锅炉和汽轮机的运行控制，在实验室中获得成功，并充分展示了模糊控制器的应用前景。1975年英国的P.J.King和E.H.Matndani将模糊控制系统应用于工业反应过程的温度控制中；1976年荷兰学者W.J.M.KickErt和H.R.VanNauta将模糊控制器将应用于热水装置中；1977年月丹麦学者J.J.OstErgaad利用模糊控制器对2输入和2输出的热变换过程进行控制；同时，英国学者R.M.Tong于1976年用模糊控制对压力容器内部的压力和液面进行控制，以及他随后发表的多篇文章，对模糊控制的应用和发展起了积极的作用。他们的研究成果解决了过程控制中非线性、强耦合、时变和时滞特性等难题，达到最佳PI控制效果；1977年英国的C.P.Pappis和E.H.Mamdani对十字路口的交通枢纽指挥采用模糊控制，实验结果使车辆平均等待时间减少7%。1979年英国的I.J.Procyk和E.H.Mamdani研究了一种自组织的模糊控制器，它在控制过程中不断修改和调整控制规则，使控制系统的性能不断完善。自组织的模糊控制器的问世，标志着模糊控制器的“智能化”程度进一步向高级阶段发展，毫无疑问地证实了它归属于“智能控制器”范畴。1980年，丹麦的F.L.SMIDTH公司研制的模糊逻辑计算机协调控制系统最早被应用于水泥窑生产过程控制，并且和1982年研制成功的NO分析器配套使用，使模糊程度大、熟练操作人员的专家知识和参与起重要作用的水泥生产过程自动化，在采用模糊控制器后获得了满意的控制性能和强的鲁棒性，这是采用经典控制和现代控制理论所难以达到的。1982年，日本大阪水泥窑生产自动化也成功地应用了模糊控制。1983年日本学者M.SugEno和K.Murakani将一种基于语言真值推理的模糊逻辑控制器，应用于汽车速度自动控制，并取得成功。此后，模糊控制在化工、机械、冶金、工业炉窑、水处理和食品生产等多个领域中得到实用。模糊控制充分显示了在大规模系统、多目标系统、非线性系统以及无适当传感器可检测的系统中的良好应用效果。1984年美国推出“模糊推理决策支持系统”，1985-1986年日本进入了模糊控制实用化时期，特别反映在:过去将大型机械设备和生产过程作为对象，而且前面已面向大众，以电视摄象机自动聚焦等家用电器的应用为对象。据日本电气公司(NEC)1991年5月统计，松下、三菱、东芝、等公司在空调机、全自动洗衣机、吸尘器等高档家用电器中普遍应用了模糊控制理论；到1994年其普及率将超过50%，有的高达80%。向复杂系统、智能系统、人类与社会以及自然系统等方向扩展。如表1.1所示。表1.1 模糊系统相关图模糊系统模糊基础模糊计算机系统机械设备智能化人机系统人类-社会自然系统基本概念计算机体系结构智能控制模糊数据库意识、决策支持物理、化学诸现象的解释模糊理论元件机器人模糊专家系统医疗环境（大气污染等）模糊方法论操作系统、语言通信处理智能接口心理行为水环境（海洋大循环等）图形识别自然语言社会、经济模型地环境（版块技术、地震预报等）生态环境（沙漠化、热带雨林）模糊控制与传统控制相比较，其优点是显而易见的。如表1.2所示。表1.2 模糊控制与传统控制的比较相似处根本差别（原始信息基础不同）解决的问题类型相似，即都解决控制问题，均需要解决所有控制问题中的共性问题，如稳定性、鲁棒性和性能指标。模糊控制传统控制启发式规则和人类经验，控制器是为规则和人类经验面设计的。线性和非线性等经典数学模型能用微分方程等进行分析，控制器是为数学模型设计的。用于分析所设计的控制系统的数学工具相似，因为它们研究的是同一类系统的相同问题（稳定性、收敛性）。高级模糊控制器是模糊控制器和传统控制器的组合模糊控制目前存在的主要问题4：在非线性复杂系统应用中的模糊建模、模糊规则的建立和模糊推理算法的深入研究。由于复杂模糊规则的相互作用，使得到的合成推算法具有相当程度的非线性性能，致使模糊控制效果不够理想。模糊控制系统的稳定性理论探讨。糊控制策略和智能化系统结构及其实现。简单、实用且具有模糊推理功能的模糊集成芯片和模糊控制装置、通用模糊控制系统的开发和推广应用。模糊控制系统研究计划如下表1.3所示。表1.3 模糊工程课题覆盖表模糊系统研究计划模糊理论与基本技术模糊逻辑模糊推理算法模糊计算机开发的基础技术如：编程语言与体系结构、模拟模糊存储器等人类功能实现与人机界面模糊控制技术高速不稳定系统智能控制未知结构系统的智能控制识别技术实现图象理解手写文字识别感觉信息处理过程的模型化人机界技术人类智能信息处理过程及自然现象与社会现象剖析智能信息处理技术如智能评价系统检索技术人类行为和社会现象的解释大系统可靠性评价面向经营与社会问题的模糊方法论与模糊系统开发自然现象的解释地震预测技术大气污染宽域预测植物生长模型最后我们将引LA.Zadeh教授一段精彩讲话作为模糊控制发展现状部分的结束语。这位著名的教授在接受1989年日本本田发奖仪式上对模糊理论及应用作了如下的概括与展望:“我认为模糊理论今后将在两个领域取得较大进展，一是熟练技术者替代系统，这种系统将人无意识进行的操作由机器替代，如日本仙台市营地铁的自动驾驶系统；另一是替代专家的专家系统，象山一证券公司的股票交易系统以及医疗诊断系统。为使专家头脑中所进行的思考与决策能实现自动化，模糊理论将起重要作用。当然，模糊理论并不能解决所有问题，但是只要不回避现实中不确定事物并加以认真对待，就有可能大大提高在不确定(模糊)环境中进行智慧思考与决策的人及机器的能力5。” 1.1.2 电阻炉控制系统的发展现状电阻炉是实验室、工矿企业、科研等单位作为化学分析、物理测定及热电偶检定等的加热设备精确可靠地测量和控制电阻炉的温度，是保证试验顺利进行的必要条件。在机械行业，广泛使用电阻炉对机械零件或材料进行热处理，以增加零部件的硬度和耐磨性。这种电阻炉的炉膛通常有多组电热体构成，当通以电流时，炉温上升，加热工件，直到炉温达到要求的温度值。之后，炉子处于保温状态，以使碳、氮等化学元素能均匀渗入工件内部。由于不同的工件所需的处理温度不同，因此，电阻炉的加热温度常需要在较大范围内调节。电阻炉温度控制技术的发展日新月异。从模拟PID到最优控制、自适应控制，再发展到智能控制，每一步都使控制的性能得到改善。当前，电阻炉温度控制的主要问题是：由于电阻炉是一个特性参数随炉温变化而变化的被控对象，炉温控制具有升温单向性、大惯性、大滞后和时变性的特点。模糊控制是一种新的控制方法，它的数学基础、理论基础、实现方法都和传统的控制方法有很大的区别。把模糊数学理论用于自动控制领域而产生的控制方法称为模糊控制。模糊控制的诞生是和社会科学技术的发展和需要分不开的。传统控制方法在执行控制时，往往需要取得对象的数学模型，而在实际中，很多被控对象的数学模型是难于求取或者无法求取的，特别是那些时变的、非线性的复杂系统，往往根本无法取得精确的数学模型。在生产实践中，人们发现有经验的操作人员虽然不懂被控对象的数学模型，但却能十分有效地对系统执行控制。正如一个汽车司机，不懂汽车的数学模型而能很好的驾驶汽车一样。这是因为操作人员对系统的控制是建立在直观的经验上的，凭借在实际中取得的经验采取相应的决策就可以很好的完成控制工作。模糊控制的优点是能够得到较好的动态响应特性，并且无需知道被控对象的数学模型，适应性强，鲁棒性好。但模糊控制也存在固有的缺点，容易受模糊规则有限等级的限制而引起误差。1.2 课题的研究意义模糊控制是由控制理论与模糊集合理论相互结合发展起来的一种新型控制技术。由于它能够利用熟练运行人员的操作经验或领域专家知识，解决比较复杂对象的控制问题而引起了控制界的广泛兴趣，并得到了快速的发展。模糊控制是领先将模糊理论实用化的一个领域，其控制方法在于充分发挥人们的操作表现、信息和行动等模糊的优点，进行灵活控制。为此，运用模糊理论将模糊输入的内容模型化，并由计算机执行。为获得较高的控温精度，电阻炉的温度调节常采用闭环控制，利用传感器对炉温进行检测，并将反馈量输入控制器与设定值比较，差值经模糊规则运算产生控制信号，再通过触发电路对功率器件进行控制，以改变主电路的输出功率，从而实现炉温的自动调节。在数字控制技术用于工业设备以来，出现了性能较好的数字式控温器件，许多控制功能可通过软件编程实现，于是温度调节精度和可靠性大大提高。1.3 本文的主要工作1.3.1 主要内容课题的主要任务就是温度的控制，并且这种控制运用模糊控制理论去设计完成。（1）系统使用8098单片机作为整体控制芯片。（2）系统的控制方法应用模糊控制算法，设计模糊控制器。然后运用MATLAB进行仿真计算和分析。（3）系统其他硬件由温度检测电路、键盘/显示电路、A/D转换器、D/A转换器、可控硅、触发电路和功放等组成。其中温度检测电路中的温度传感器选用镍铬-镍硅热电偶。因为它测温范围适中，线性度较好。1.3.2 整体结构本文共分为四章，概括内容如下：第一章绪论部分，介绍模糊控制及电阻炉控制系统的国内外技术水平现状，阐述了课题研究的实际意义，本文的主要工作和整体结构。第二章模糊控制模糊控制器设计，介绍了模糊控制系统的组成，原理及特点，模糊控制器的组成和原理，规则自调整模糊控制原理在电阻炉温度控制中的应用。第三章是系统电路设计，包括温度检测电路设计，掉电检测及保护电路设计，过零检测电路设计，声光报警电路设计，键盘/显示电路设计等硬件系统。第四章是电阻炉炉温控制系统的设计，包括硬件设计，软件设计，并对模糊控制器进行了MATLAB建模仿真，通过仿真结果，验证了模糊控制器的性能。最后是本课题的总结和对以后研究工作的建议。2 模糊控制器设计2.1 模糊控制系统的组成模糊控制有较强的适应对象参数变化的能力，与传统控制方法相比，模糊控制的主要优点在于在设计系统时不需要建立被控对象的精确数学模型，而只需要已有的相关知识和经验即可。因此，模糊控制特别适用于数学模型未知或不易于建立精确数学模型的复杂、非线性系统的控制。模糊控制系统通常由模糊控制器、输入/输出接口、执行机构、被控对象和测量装置等五个部分组成。模糊控制器A/D执行机构测量装置给定输入被控制量被控对象D /A图2.1模糊控制系统组成框图（1）被控对象被控对象可以是线性的或非线性的，确定的或模糊的，有滞后或无滞后的，定常的或时变等多种情况。对于那些难以建立精确数学模型的复杂对象，更适宜采用模糊控制。（2）执行机构有电气的，如各类交、直流电动机，伺服电动机，步进电动机等，还有气动的和液压的，如各类气动调节阀和液压马达、液压阀等。（3）模糊控制器控制器是各类自动控制系统中的核心部分，在模糊控制理论中，采用基于模糊知识表示和规则推理的语言型“模糊控制器”，这是模糊控制系统区别于其它自动控制系统的特点所在。（4）输入/输出（I/O）接口在实际系统中，由于多数被控对象的控制量及其可观测状态量是模拟量，因此，模糊控制系统必须具有模/数（A/D）、数/模（D/A）转换单元，同时在模糊控制系统中，还应该有适用于模糊逻辑处理的“模糊化”与“解模糊化”（或称“非模糊化”）环节，这部分通常也被看作是模糊控制器的输入/输出接口。（5）测量装置它是将被控对象或各种过程的控制量转换为电信号（模拟的或数字的）的一类装置。通常由各类数字的或模拟的测量仪器、检测元件或传感器等组成。它在模糊控制系统中占有十分重要的地位，其精度往往直接影响整个系统的性能指标，因此要求其精度高、可靠且稳定性好6。2.2 模糊控制器模糊控制系统的基本原理如图2.2所示，其核心部分为模糊控制器，如图中虚线框中部分所示。_-清晰量E解模糊接口被控过程数据库清晰量E模糊量模糊量知识库数据规则库模糊控制器d/dt模糊化接口模糊推理y+图2.2模糊控制器原理框图一般来说，模糊控制器包括以下功能模块：模糊化接口、知识库、模糊推理和解模糊接口等部分8。2.2.1 模糊化接口模糊化是将模糊控制器输入量的确定值转换为相应模糊语言变量值的过程，它实际上是模糊控制器的输入接口。它的主要作用是将真实的确定量输入转换成一个模糊矢量。它的过程包括：模糊语言变量的确定、量化因子的确定及语言变量隶属函数的确定。（1）模糊语言变量的确定根据人们语言习惯，常将相比的同类事物分为“大”、“中”、“小”或“高”、“中”、“低”3个等级，对于模糊控制器的输入误差E及其变化率Ec，工程中常采用“大”、“中”、“小”三个量化等级的模糊概念。考虑到变量的正负性，在设计模糊控制器时，对于误差、误差变化率和控制量的变化等语言变量，常用“正大”（PB）、“正中”（PM）、“正小”（PS）、“零”（0）、“负小”（NS）、“负中”（NM）和“负大”（NB）这7个语言变量来描述。（2）量化因子如图3.2所示的模糊控制器，其输入量是系统的误差量E及其变化，在计算机控制系统中它是有确定数值的清晰量，如温度偏差为4.1、-7.5等，设误差的基本论域为-E,E误差所取的模糊集合的论域为。一般情况下En，需要通过所谓量化因子进行论域变换，把输入变量从基本论域变到模糊论域。其中量化因子的定义是： （2.1）同理，对于误差变化率Ec的基本论域 -Ec,Ec ，若选定构成论域的元素的量化档数，则定义误差变化率的量化因子为的元素的量化档数n，则定义误差变化率Ec的量化因子为： （2.2）对于系统控制量的变换，基于量化因子的概念，定义其比例因子为 （2.3）其中为控制量变换的基本论域，为基本论域的量化等级数。（3）语言变量隶属函数模糊语言变量实际上是一个模糊子集，而语言值最终是通过隶属函数来描述的，常见的隶属函数有正态型隶属函数、三角型隶属函数及梯形隶属函数等。2.2.2 知识库（1）数据库（DB-Data Base）数据库所存放的是所有输入、输出变量的全部模糊子集的隶属度矢量值（即经过论域等级的离散化以后对应值的集合），若论域为连续域，则为隶属度函数。如对于上述输入模糊变量E，即需将其存放在数据库中。在规则推理的模糊关系求解过程中，向推理机提供数据。（2）模糊规则库（RB-Rule Base）模糊控制规则，即模糊控制算法，实质上是基于专家知识或手动操作熟练人员长期积累的实践经验加以总结而得到的一条条模糊条件语句的集合，它是模糊控制的核心。模糊规则库存放的知识通常是用“IF PK（条件）THEN CK（结论）”形式描述的一组规则。如果某模糊控制系统的输入变量为E（误差）和Ec（误差变化），它们相对应的语言变量为 E 和 Ec，模糊子集的划分与前述相同对于控制变量U，若给出下述49条模糊规则：IF E = NB and Ec = NB then U = PBIF E = NB and Ec = NM then U = PB IF E = PB and Ec = PB then U = NB通常把if部分称为“前提部分”；而then部分称为“结论部分”，语言变量 E 与 Ec为输入变量，而U为输出变量。如表2.1所示，该规则表由以上 49 条模糊条件语句来完成，并且该表是在手动工作控制经验的基础上总结提炼出的，尽可能包含了现场可能出现的各种情况。由于与表2.1模糊控制规则表所对应的49条模糊条件语句之间是或的关系 ,由第一条语句确定的控制规则可以算出:模糊关系为： （2.4）控制量： （2.5）E及Ec的隶属函数值对应于所量化的等级上取1,其余均取 0,这样上式可简化为: （2.6）式中: uNB (i) 是模糊集合NB第i个元素(即令测量得到的误差为第i等级)的隶属度 ,而uNB(j)是模糊集合NB第j个元素. (令测量得到的误差变化为第j等级)的隶属度。则控制量为模糊集合u: （2.7）表2.1 模糊控制规则表 E、EcE EcNBNMNS0PSPMPBNBPBPBPBPBPBPBPBNMPBPBPBPMPMPS0NSPBPBPMPMPS0NS0PBPMPS0NSNMNBPSPS0NSNMNMNBNBPM0NSNMNMNBNBNBPBNBNBNBNBNBNBNB由式（2.7）计算出的模糊控制量，可以选用一种判决方法，如采用最大隶属度方法，将控制量由模糊量变为精确量。根据不同的 i 和j 预先计算好控制量，制成表2.2所示的控制表，作为“文件”存储在单片机中，当进行实时控制时，便于根据输出的信息，从“文件”中查询所需采取的控制策略。因此，该表又称为查询表9。为实现基本模糊控制器的控制作用，一般的做法是将上述查询表存放到单片机中，于是在过程控制中，单片机直接根据采样和论域变换得来的以论域元素形式表现的E和Ec的值，通过查询表得出相应的控制量的值，加到控制过程上。一般情况下，查询表是通过实现离线计算出来的，一旦将其存放到单片机中，在实时控制过程中，实现模糊控制的过程便转化成计算量不大的查找查询表的过程。因此，尽管在离线情况下完成模糊控制算法的计算量很大且费时，但是以查询表形式实现的模糊控制却有良好的实时性10。表2.2 模糊控制规则表UE UE-6-5-4-3-2-10+1+2+3+4+5+6-67676777442000-56666666442000-47676777442000-36666666320-1-1-1-24445444100-1-1-1-14445441000-3-2-104445110-1-1-1-4-4-4+1222200-1-4-4-3-4-4-4+2111-20-3-4-4-4-3-4-4-4+30000-3-3-6-6-6-6-6-6-6+4000-2-4-4-7-7-7-6-7-6-7+5000-2-4-4-6-6-6-6-6-6-6+6000-2-4-4-7-7-7-6-7-6-72.2.3 模糊推理以已知的规则库和输入变量为依据，基于模糊变换推出新的模糊命题作为结论的过程称为模糊推理。目前模糊推理的方法很多，如：Zadeh推理方法，Mamdani推理方法(模糊蕴涵运算采用最小运算规则)，Larsen推理方法(模糊蕴涵运算采用积运算规则)，特征展开近似推理法等。2.2.4 解模糊接口上述各种模糊推理所得的结果是一个模糊集或者是它的隶属函数，不能直接用于控制被控对象，还必须做一次转换，将模糊量转换为清晰的数字量，这就需要用到前面定义的控制输出U的量化因子进行论域转换。解模糊过程尚无系统的方法，目前控制技术中常用的方法有最大隶属度法、重心法、加权平均法、面积重心法、左取大法、右取大法和最大平均值法等。2.3 规则自调整模糊控制原理2.3.1 SK电阻炉对象特性SK电阻炉额定功率为9 KW。当恒定平均电流为15A，温度测量值分别达200 , 400 , 600 , 800, 1000时，使恒定电流为零，得到电阻炉的温度特性。由温度特性可知:在低温段具有纯滞后一阶大惯性环节，时间常数大；高温段纯滞后小，时间常数小。低温时超调量大，而且由于与环境温差小一旦超调，下降很慢，难以控制；高温段超调量小，恢复时间短，易于控制。由上可知其对象特征在各温度段的参数和信息不精确、不完整，适于采用模糊控制规则进行控制。由于电阻炉是一个具有纯滞后、大惯性和时变不确定性的复杂被控对象，本文用SK电阻炉传递模型的一阶惯性环节表达式