模糊控制功能在InTouch平台DDE技术在组态软件中扩展先进控制功能的方法 第9页
（1）模糊控制器的工作原理
采用模糊控制器的系统称为模糊控制系统。模糊控制的特点是：不需要建立控制过程的精确的数学模型，而是完全凭人的经验知识“直观”的进行控制。如图3-1所示，是典型含模糊控制器的系统框图．该系统的核心部分是模糊控制器。
Fuzzy 控制器
图3-1 含模糊控制器的系统方框图
（2）模糊控制器的基本结构若图片无法显示请联系QQ3249114,先进控制在组态软件中的扩展与应用系统免费,转发请注明源于www.751com.cn
图3-2 模糊控制器的结构图
模糊控制器（如图3-2所示）主要由4个部分组成：
(1)模糊化。其作用是将输入的精确量转换成模糊化量。其中输入量包括外界的参考输入、系统的输出或状态等。模糊化的具体过程如下：①对这些输入量进行处理以变成模糊控制器要求的输入量。常见的情况是计算偏差值e=r-y 和偏差率e=de/dy，其中r表示参考输入，y表示系统输出，e表示误差。②将上述已经处理过的输入量进行尺度变换，使其变换到各自的论域范围。③将已经变换到论域范围的输入量进行模糊处理。使原先精确的输入量变成模糊量。并用相应的模糊集合来表示。
(2)知识库。知识库中包含了具体应用领域中的知识和要求的控制目标 它通常由数据库和模糊控制规则库两部分组成。数据库主要包括各语言变量的隶属度函数。尺度变换因子以及模糊空间的分级数等：规则库包括了用模糊语言变量表示的一系列控制规则．它们反映了控制专家的经验和知识。
(3)模糊推理。模糊推理是模糊控制器的核心，它具有模拟人的基于模糊概念的推理能力。该推理过程是基于模糊逻辑中蕴含关系及推理规则来进行的。
(4)清晰化。清晰化的作用是将模糊推理得到的控制量(模糊量)变换为实际用于控制的清晰量。它包含两部分内容：①将模糊的控制量经清晰化变换变成表示在论域范围的清晰量；②将表示在论域范围的清晰量经尺度变换变成实际的控制量。
3.3 模糊控制算法在InTouch中的实现
模糊控制器可以在MATLAB环境下编写并进行仿真。MATLAB是MathWorks公司推出的高性能的数值计算软件。它以矩阵运算为核心，集数值分析、信号处理和图形显示等功能于一体，构成了一个界面友好、使用方便的用户环境。MATLAB还包括了不同的工具箱，用来实现各种学科的问题的计算、仿真和数据处理，这些工具箱具有可扩展性、易学易用性和高效性。由于MATLAB具有如此之多的优点，它已成为数学、控制理论、信息处理、社会经济等学科的基本研究工具，被广泛应用于国内外各教学和科研部门。但是，MATLAB生成复杂的人机交互式图形界面的能力并不强，与硬件系统的交互能力更弱，这就限制了其应用于实际生产的能力。长期以来，人们一直将它视为一种纯粹的仿真软件。组态软件和MATLAB在功能和特点上的互补启发人们将两者结合起来，构成一个具有良好人机界面和强大计算能力的计算机控制系统。
在MATLAB中，可以通过两种途径建立一个模糊控制器。一种是通过MATLAB提供的模糊逻辑工具箱(Fuzzy Logic Toolbox)编辑隶属函数、控制规则来实现的；另一种是通过在M文件编辑器里编写S-function来实现的。这两种方法各有特点，它们分别适用于不同的控制对象和系统，设计和实现方法都简单直观、方便易行。下面就两种方法举例说明。
方法一：基于模糊逻辑工具箱的控制器设计并利用SIMULINK进行仿真
(1)隶属度函数的确立。
选择偏差E和偏差变化率EC作为控制器的输入，控制量U为输出。取E、EC和U的模糊子集为{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}，它们的论域为{-3，-2，-1，0，1，2，3}。在MATLAB的命令窗口输入命令Fuzzy，进入模糊逻辑编辑窗口。取输入量E、EC的隶属函数为高斯型(gaussmf)，输出U的隶属西数为三角形(trimf)。如图3-3,3-4所示。若图片无法显示请联系QQ3249114,先进控制在组态软件中的扩展与应用系统免费,转发请注明源于www.751com.cn
图3-3 输入E,EC的隶属函数曲线
图3-4 输出U的隶属函数曲线
(2)模糊控制规则与决策方法的确立。根据隶属函数和控制经验设计的控制规则如表3-1所示。
表3-1 模糊控制规则表
|
E EC |
NB |
NM |
NS |
ZO |
PS |
PM |
PB |
|
NB |
NB |
NB |
NM |
NM |
NM |
NS |
NS |
|
NM |
NB |
NM |
NM |
NS |
NS |
ZO |
PS |
|
NS |
NM |
NM |
NS |
NS |
ZO |
PS |
PM |
|
ZO |
NM |
NM |
NS |
ZO |
PS |
PM |
PM |
|
PS |
NM |
NS |
ZO |
PS |
PS |
PM |
PM |
|
PM |
NS |
ZO |
PS |
PS |
PM |
PM |
PM |
|
PB |
PS |
PS |
PM |
PM |
PM |
PB |
PB |
以 “if…then”的形式在RuleEditor窗口输入这49条规则，这样就完成了控制规则的编辑。在本控制器中，模糊决策采用Mamdani型推理算法，逆模糊用重心平均法(centroid)。这样就利用模糊逻辑工具箱建立了一个FIS型文件，取文件名为f.fis，再建立一个名为flc.m的M文件，其内容为：flcs=readfis(‘f．fis’)，这样就完成了FIS型文件同SIMULINK的连接，为下一步的系统仿真打下了基础.
在SIMULINK环境下将相应的模块拖入到新建的空白框里并连接好，如图3-5所示，在将已经编写好的模糊控制器导入到工作空间就可以进行仿真了。
图3-5 模糊控制系统
方法二：运用M文件编写模糊控制器并进行仿真
对于一个二维模糊控制器，当输人变量E、EC和输出量U的论域等级划分相同时，引人描述控制规则的解析表达式
U=-[aE+(1-a)EC] a ∈(0，1) (3-1)
通过调整a值便可以调整控制规则。a的大小直接反映对误差E和误差变化率EC的加权程度，这恰好体现了人们进行控制话动的思维特点。同时依此产生的控制规则
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