单片机温度模糊控制系统毕业设计论文.doc
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1、摘 要本文主要讨论了基于模糊单片机NLX230的温度模糊控制系统的硬件设计和软件设计过程。 在此文中提出了数学模型难以确定或模型非常粗糙的工业系统的控制问题的解决办法模糊控制方法;并阐述了有关模糊控制的基本知识和模糊控制系统设计的一般步骤,如模糊化、模糊判决、模糊控制器的设计等;介绍了模糊单片机NLX230的引脚及功能;并以加热炉控制系统为例,选取炉子出口温度与给定温度之间的偏差与偏差变化率作为输入变量,以系统燃料管道上燃料流量控制阀的开度为输出变量,通过模糊单片机NLX230设计了一个双输入单输出的模糊控制系统来实现温度控制。 关键词:温度控制; 模糊控制; NLX230; 单片机; 自动控
2、制 AbstractThis text mainly discusses to control the hardware design and software of the system to design the process according to the temperature faintness of a machine NLX230. Put forward the solution of mathematics model control problem of hard assurance or model very rough industry system in this
3、 text- misty control method. Elaborated that the basic knowledge and faintnesses of the relevant misty control the general step of the system design also, if the faintness turn, design etc. of the misty verdict, misty control Introducing a machine NLX230 leads the feet and functions. Combine to take
4、 the heating stove control system as an example, select by examinations the cooker exit temperature and give to settle the deviation and the deviation variety rate conduct and actions between temperature the importation changes the quantity, with the system fuel piping last the fuel discharge contro
5、l the valve opens the degree for the exportation changes the quantity, designing through a machine NLX230 a pair misty control system of single outputs of importations to carry out the temperature control. Keyword: The temperature control; Misty control; NLX230; A machine; Automatic control. 目 录第一章
6、引 言1第二章 模糊控制22.1 模糊控制原理简介22.2 模糊控制设计的一般流程32.3 模糊控制器设计的步骤4第三章 模糊单片机NLX23093.1 NLX230的引脚及功能图93.2 NLX230的结构特点103.3 NLX230的内部寄存器及功能123.4 NLX230的操作及接口技术13第四章 系统设计164.1 系统硬件设计164.1.1 系统硬件结构164.1.2 NLX230工作过程184.2 系统软件设计184.2.1 模糊控制器的设计184.2.2 温控系统的开发254.3 系统仿真27结 束 语28参考文献:29附 录30致 谢32 Contents 1. Preface
7、12. Fuzzy control22.1 The fuzzy control principle brief introduction22.2 General process that fuzzy control design32.3 The step of the fuzzy controller design43. NLX23093.1 The NLX230 leads the feet and function diagrams93.2 NLX230 structure characteristics103.3 The NLX230 inner part deposits the ma
8、chine and functions103.4 NLX230 operation and connect a peoples technique134. System design164.1 The system hardware design164.1.1 System hardware structure164.1.2 The NLX230 work process184.2 The system software design184.2.1 The design of the misty controller184.2.2 The development of WEN KONG4s s
9、ystem254.3 The system really imitate27Conclusion28Reference:28Appendix30Send thanks 32第一章 引 言温度、压力、流量和液位是四种最常见的过程变量。其中温度是一个非常重要的过程变量,因为它直接影响燃烧、化学反应、发酵、烘烤、煅烧、蒸馏、浓度、挤压成形、结晶以及空气流动等物理和化学过程。温度控制不好就可能引起生产安全、产品质量等一系列问题。温度控制虽然很重要,但是在那些存在大滞后、时变、非线性、对象数学模型难以确定的系统中温度控制并不理想。而经典控制理论主要解决的是线性系统控制问题,现代控制理论虽然能够解决非线性
10、、时变系统控制问题,而对于那些被控对象数学模型难以确定的系统,模糊控制技术就发挥了奇特的优势。模糊控制是近代控制理论中建立在模糊集合论基础上的一种基于语言规则与模糊推理的控制理论,它是智能控制的一个重要分支。它具有以下几方面的特点:模糊工程的计算方法虽然是运用模糊集理论进行的模糊算法,但最后得到的控制规律是确定性的、定量的条件语句。不需要根据机理与分析建立被控对象的数学模型,因此容易实现那些建立数学模型很困难的,甚至不可能的系统的控制。与传统的控制方法相比,模糊控制系统依赖于行为规则库,由于是用自然语言表达的规则,更接近于人的思维方法与推理习惯,因此,便于现场操作人员的理解和使用,便于人机对话
11、,以得到更有效的控制规律。模糊控制与计算机密切相关。从控制角度看,它实际上是一个由很多条件语句组成的软件控制器。目前,模糊控制还是应用二值逻辑的计算机来实现,模糊规律经过运算,最后还是进行确定性的控制。模糊推理硬件的已经与模糊计算机的开发,使得计算机将像人脑那样随心所欲地处理模棱两可的信息,协助人们决策和进行信息处理,因此模糊控制的前景非常广阔,应用领域也会越来越广阔。第二章 模糊控制2.1 模糊控制原理简介模糊控制就是指通过模糊逻辑和近似推理方法,把人的经验形式化、模型化、变成计算机可以接受的控制模型,让计算机代替人来进行有效的实时控制,为实现模糊控制,语言变量的概念可作为描述手动控制策略的
12、基础,并在此基础上发展为一种新型的控制器-模糊控制器。下图为模糊控制原理框图 S系统的设定植,是精确量e,c系统偏差与偏差变化率,均是精确量E,C经模糊量化处理后,偏差与偏差变化率变成的模糊量U模糊量的偏差与偏差变化率经模糊控制规则,近似推理处理后,得到模糊量的控制作用Uu对模糊量的控制作用U,经模糊判决,得到模糊控制器输出的精确量的控制作用u,去控制被控对象。2.2 模糊控制设计的一般流程 (1)系统分析对受控的工业对象进行系统分析,确定控制器的输入变量x1、x2与输出变量y及它们的数值变化范围和要求达到的控制精度等,根据实际过程的需要建立物理模型,确定控制器结构总体设计方案。(2)模糊化方
13、法的选择与确定所谓模糊化,就是把输入变量数值,变换成模糊语言变量的语言值,例如某燃烧炉温度910,变换成语言值(温度“低”、“中”、“高”),在实际控制过程中,经常把一个物理量划分成正大(PL)、正中(PM)、正小(PS)、零(ZE)负小(NS)、负中(NM)、负大(NL)七级语言变量。每一个语言值对应一个模糊子集,其隶属函数通常选用三角形或梯形分布,如某控制器输入变量如温度、压力模糊集的隶属函数,见图3-31所示。由隶属函数图可确定输入数值相应的隶属度。 (3)模糊控制规则库的建立确定语言控制规则是模糊控制器设计的核心工作,规则的形式很像计算机程序设计语言常用的“IFTHEN”条件语句。控制
14、规则的多少视输人及输出物理量数目及所需的控制精度而定。值得注意的是,规则的数目是以语言变量级数平方关系变化而迅速增加,规则越多,推理的质量就会越下降。因此,在规则库的设计时,需要确定合适的语言变量级数和控制规则的数目及建立正确的规则形式。推理规则的运算涉及到模糊算子的确定。模糊理论的研究已提出了多种模糊算子,目前世界各国研制的模糊推理应用软件,常用的推理运算方法为最大-最小(MAXMIN)和最大-乘积(MAXPROD)这两种算子。 (4)输出数值的去模糊处理所谓去模糊处理,就是将输出的语言模糊量,回复到精确的数值,也就是将输出的模糊子集的隶属度计算出确定的数值过程。去模糊处理有各种方法,其中最
15、简单、最常用的有最大隶属度法与面积重心法。 (5)试验修正为验证设计理论与方法的有效性与可靠性,所设计的模糊控制器需进行严格的试验检验和修正调整,可以在线进行适时测量,也可离线进行仿真试验或计算机仿真,以检验所设计的控制器是否达到预定的控制目标。如果没有达到要求,就要重新进行精心的设计。2.3 模糊控制器设计的步骤模糊控制与一般的自动控制的根本区别是,不需要建立精确的数学模型,而是运用模糊理论将人的经验知识、思维推理,控制过程的方法与策略是由所谓模糊控制器来实现。因此,模糊控制设计的核心是模糊控制器的设计。设计模糊控制器必须解决以下三个问题:(1)输入量、输出量的模糊化;(2)建立模糊控制规则
16、或模糊控制表;(3)输出信息的模糊判决。图2-2 是一个实用的双输入单输出模糊控制器的方框图。其设计的一般步骤如下:(1) 明确在本论文中,模糊控制需要完成的任务。(2) 详细总结系统中操作人员的全部手动控制策略。(3) 给出模糊控制器的结构图和被控对象的原理图,结构图或简化图。(4) 选取第一个输入语言变量偏差E(e)1) 基本论域:一般为 a, b 或 -xe, xe;2) 量化论域:一般取为 X=-n,-n+1, ,0, ,n-1,n;3) 量化因子:当基本论域为-xe, xe,而量化论域为X=-n,-n+1, ,0, ,n-1,n时,则量化因子为 ke=n/xe (2.1)4) 离散化
17、公式:当基本论域为a, b,量化论域为X=-n,-n+1, ,0, ,n-1,n时,离散化公式为 X=2n(x-(a+b)/2)/(a-b)取整数 xa,b (2.2)5) 词集:当量化论域中取n=6时,常取以下词集:负大(NB),负中(NM),负小(NS),负零(NO)正零(PO),正小(PS), 正中(PM),正大(PB)对于模糊子集依次记为E1,E2,E3,E4,E5,E6,E7,E86) 根据手动策略设计输入语言变量E在量化论域上的赋值表(5)第二个输入变量C(c)1)这个变量可能与第一个输入语言变量偏差E无关,也可能取E的偏差变化率。2)基本论域:一般为 g , h 或 -ye ,
18、ye;3)量化论域:一般取为 Y=-m,-m+1, ,0, ,m-1,m;4) 量化因子:当基本论域为-ye , ye,而量化论域为Y=-m,-m+1, ,0, ,m-1,m时,则量化因子为 ke=m/ye (2.3)5)离散化公式:当基本论域为g , h,量化论域为Y=-m,-m+1, ,0, ,m-1,m时,离散化公式为 Y=2m(y,h)/2)/(h-g)取整数 y,g , h (2.4)6)词集:当量化论域中取m=6时,常取以下词集:负大(NB),负中(NM),负小(NS),负零(NO)正零(PO),正小(PS), 正中(PM),正大(PB)对于模糊子集依次记为C1,C2,C3,C4,
19、C5,C6,C7,C87)根据手动策略设计输入语言变量C在量化论域上的赋值表(6)输出语言变量控制量U(u) 1)基本论域:一般取为 -vu, vu2) 量化论域:一般取为 V=-s,-s+1,0, ,s-1,s3)比例因子Ku为 Ku=V/S (2.5)4)词集:如S=6时,取NB,NM,NS,NO,PO,PS,PM,PB 8个记为U1,U2,U3,U4,U5,U6,U7,U85)根据手动策略设计输入语言变量U在量化论域上的赋值表(7)制定控制规则表 1)双输入单输出模糊控制器的控制规则通常用下述模糊多重条件语句描述: “如果E1且C1则U1,如果E2且C2则U2,如果Ep且Cp则Up” 或
20、“IF E1 AND C1 THEN U1 ,IF E2 AND C2 THEN U2 ,-,IF EP AND CP THEN UP” 2) 根据手动控制策略,总结本论文的所有控制规则,通常控制规则有几十条,可合并相同的规则,但不允许遗漏和出现相互矛盾的规则。由于控制规则多,我们常用控制规则表来表达所有规则。(8)编制模糊控制表 1)CRI法 求总模糊关系: R=R1R2R3Ri Ri=(EiCi)T1Ui ; i=1,, p. (2.6) 其中(EiCi)T1的含义是:表示把Ei与Ci的笛卡尔积的计算结果,即nm的模糊阵,按“拉直”成nm元模糊行向量,再转置成nm元模糊列向量。而则Ri的最
21、终结果为 nmt的模糊阵。 制备模糊控制表:对于每一具体观测值偏差E*和偏差变化率C*,分别用各自的量化因子(或离散化)公式变成量化论域中的元素,再把其模糊化为E*和C*,由公式求得模糊控制量U*: U*=(E*C*)T2R (2.7) 其中(E*C*)T2表示把E*与C*的笛卡尔积的计算结果,即nm的模糊阵,按“拉直”成nm元模糊行向量。然后计算出模糊控制量U*。再选用任一种模糊判决方法,便可得到输出的精确量U*。遍取输入数据的各种可能情况,进行上述运算,就可以制备“模糊控制表”。模糊控制表一般要经过严格的实践检验和反复的修改,才能真正投入使用。 2)ARMCE方法(特征展开法) 对于输入观
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