环境实验室温、湿度模糊控制系统设计

2011-05-27 20:07:55来源: 互联网
传统的温、湿度闭环控制通常采用开关控制或PID控制,前者实现简单但精度差,后者精度高,但需建立数学模型,参数整定要求较高,而在温湿度非线性复杂变化的环境下,不易精确建模。模糊控制理论是能够模拟人脑智能,随环境变化的自适应控制技术,适合于非线性系统和难以用数学模型精确描述的复杂系统。进一步可以采用神经网络与模糊推理结合的控制新模式。


1 环境实验室温湿度监控系统结构
    环境实验室温、湿度监测控制机构见图1。温、湿度传感器测得的信号经过调理,输入到模糊控制算法模块,产生决策信号控制驱动件(加热器、制冷器、加湿器、除湿器),保持环境实验室温、湿度恒定在设定值。


2 控制系统模糊控制机理
    典型的模糊逻辑控制由模糊化、模糊推理和清晰化三部分组成。下面以温度控制为例来具体说明。依据传统模糊控制模型,本设计中温度模糊控制系统原理如图2所示。

   模糊控制器选用双输人单输出控制方式,以温度误差e和误差变化率ec作为输入变量,以u作为输出变量。模糊子集为E=EC=U={NB,NM,NS,ZE,PS,PM,PB}={负大,负中,负小,零,正小,正中,正大),其论域为:e=ec=u=[-3,3]={-3,-2,-1,0,1,2,3}。隶属度函数采用三角分布函数,如图3所示。

    根据控制系统的输入/输出特性,以消除温度偏差为控制目标,制订控制规则如表1所示。

    由模糊规则进行推理可以得出模糊控制器语言规则的输入输出关系,其关系是一个非线性的关系曲面。当偏差较大时,控制量的变化应尽力使偏差迅速减小;当偏差较小时,除了要消除偏差外,还要考虑系统的稳定性,防止系统出现过冲,甚至引起系统振荡。由隶属度函数及规则表,使用Mamdani推理方法和面积重心法进行清晰化,可得到控制查询表。

    对应输出量U实际意义如表3所示。

    注:√表示启动;×表示不启动
    工作机理:依照模糊控制查询表建立的二维常数数组,将输入偏差E和偏差变化率EC量化到其基础变量论域,作为数组的行和列实时检索该查询表,得到实时输出U,依照输出量U的实际意义控制加热器或制冷器,从而驱使温度稳定在设定值。

3 控制系统程序设计
    采用ST语言进行程序设计,包括主程序、模糊控制算法、中断服务程序、操作命令与报警程序,其中模糊控制算法程序流程图如图4所示。

4 应用效果
    外部环境温度从16℃降温到-20℃,应用效果如图5所示,从开始到基本稳定(与设定值相差±1℃)用时510 s,系统稳定后波动范围在±O.8℃以内。收敛速度、系统稳定性与量化因子、比例因子有关,合理选择量化因子、比例因子,在收敛速度与稳定性之间取得平衡。

5 结 语
    本设计采用基于模糊控制理论的控制策略,实现了环境实验室的温度、湿度的可靠测量和控制,具有精度高、稳定性好、收敛速度快等优点,与传统开关控制系统相比,具有精度、速度、稳定优势;与基于预测的模糊控制方式、双模糊控制策略、参数自学习模糊控制策略相比减少了运算复杂度。对于温、湿度具有明显耦合效应的环境,可以采用温、湿度解耦合运算后,再分别进行控制。

关键字:环境  湿度

编辑:eeleader 引用地址:http://www.eeworld.com.cn/gykz/2011/0527/article_6223.html
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