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智能控制作业

1、已知某一炉温控制系统,要求温度保持在600度恒定。

针对该控制系统有以下控制经验:

(1)若炉温低于600度,则升压;低的越多升压越高。

(2)若炉温高于600度,则降压;高的越多降压越低。

(3)若炉温等于600度,则保持电压不变。

设模糊控制器为一维控制器,输入语言变量为误差,输出为控制电压。

输入、输出变量的量化等级为7级,取5个模糊集。

试设计隶属度函数误差变化划分表、控制电压变化划分表和模糊控制规则表。

解:

1)确定变量

定义理想温度为600C,实际温度为T,则温度误差为

E=600-T。

将温度误差E作为输入变量

2)输入量和输出量的模糊化

将偏差E分为5个模糊集:

NB、NS、ZO、PS、PB,分别为负小、负大、零、正小、正大。

将偏差E的变化分为7个等级:

-3-2-10123,从而得到温度模糊表如表1所示。

表1温度变化E划分表

隶属度

变化等级

-3

-2

-1

0

1

2

3

模糊

PB

0

0

0

0

0

0.5

1

PS

0

0

0

0

1

0.5

0

ZO

0

0

0.5

1

0.5

0

0

NS

0

0.5

1

0

0

0

0

NB

1

0.5

0

0

0

0

0

控制电压u也分为5个模糊集:

NB、NS、ZO、PS、PB,分

别为负小、负大、零、正小、正大。

将电压u的变化分为7

个等级:

-3-2-10123,从而得到电压变化模糊表如表2所

示。

表2电压变化u划分表

隶属度

变化等级

-3

-2

-1

0

1

2

3

模糊

PB

0

0

0

0

0

0.5

1

PS

0

0

0

0

1

0.5

0

ZO

0

0

0.5

1

0.5

0

0

NS

0

0.5

1

0

0

0

0

NB

1

0.5

0

0

0

0

0

表3模糊控制规则表

E

PB

PS

ZO

NS

NB

u

PB

PS

ZO

NS

NB

 

Editor:

Un+it1eJ.

歼cwOptigT

 

 

2、利用MATLAB,为下列两个系统设计模糊控制器使其稳态误差为零,超调量不大于1%,输出上升时间w0.3s。

假定被控对象的传递函数分别为:

Gg

e0亦

(s1)2

G2(s)

4.228

(s0.5)(s21.64s8.456)

解:

在matlab窗口命令中键入fuzzy,得到如下键面:

设e的论域范围为[-11],de的论域范围为[-0.10.1],u的论

域范围为[02]。

将e分为8个模糊集,分别为NB,NM,NS,NZ,PZ,PS,PM,

PB;de分为7个模糊集,分别为NB,NM,NS,Z,PS,PM,PB;

u分为7个模糊集,分别为NB,NM,NS,Z,PS,PM,PB;

 

MATLAB中的设置界面如下:

模糊规则的确定:

 

模糊控制器的输出量

 

在simulink中调用模糊控制器,观察输出结果

D#日脅K电Q-*・阿甌32屈巴宦由

 

・JLmjHIQi

 

 

运行结果为

Scope

Scopel

IlI:

11;§g/.i

Scope2

 

3、利用去模糊化策略,分别求出模糊集A的值。

模糊集A

的定义为:

a(x)trap(x,10,30,50,90)

解:

(1)面积重心法

»K=10:

l:

100;

>>A=trapnf(kj,[10.30j50.90]);

>>XK=defuss(XjAj5centroid5)

KX-

46

(2)面积等分法

»^10:

1:

100;

>>A=trapiTLf[10,30j50j90]);

>>KK=defuzz(k,infj"bisector5)

玄左=

(3)最大隶属度平均法

»^10:

1:

100:

»^=trapmf(超[10330,5Cij90]);

>>^x=defuzz(kjAj*mom7)

zx=

40

(4)最大隶属度取最小法

»心D:

1:

100(

>>A=trapnrf(xj[1033035C390]\;

>>xx=defuzz(kjAj7som:

SK=

30

(5)最大隶属度取最大法

»x=10:

l!

100;

>>rapinf(英」[10,30j50,90]);

»KK=defuszAj'Idhl')

KK=

50

4、设论域x={a1,a2,a3},y={b1,b2,b3},z={c1,c2}

已知A0.510.1,B01丄260.41

A——一——BbbaC——aia2a3S❻电qQ

试确定“IfAANDBthenC所决定的模糊关系R,以及输入

A11-0

0.5

0.1

B1o.1

0.5

1

-

a1

a2

a3

1d

b2

b3

10

时的输出C1。

解:

A0.510.1B0.110.6

C0.41

A1

1

0.5

0.1

B1

0.1

0.5

1

0.5

0.1

0.5

0.5

D

A

B

1

0.1

1

0.6

0.1

1

0.6

0.1

0.1

0.1

0.1

0.1

0.1

0.1

0.5

0.4

0.5

0.5

0.4

0.5

0.1

0.1

0.1

R

dt

C

10.4

1

0.4

1

0.6

0.4

0.6

0.1

0.1

0.1

0.1

0.1

0.1

0.1

0.1

0.1

1

0.10.5

1

D1

A

B1

0.50.1

0.51

0.10.5

0.5

0.1

0.10.1

0.1

0.10.1

0.40.5

0.40.5

0.10.1

D1TR0.10.510.10.50.50.10.10.10.410.40.5

0.40.6

0.10.1

0.10.1

0.10.1

C1ci

0.40.5

C2

5利用两层BP神经网络完成对[-n,n]区间上正弦函数逼近,隐层函数取S型传输函数,输出层的激活函数取线性传输函数。

(采用神经网络工具箱提供的函数完成)

解:

根据条件在MATLAB环境下,采用神经网络工具箱提

供的函数完成正弦函数逼近如下:

程序代码如下:

»i=[^pi:

0.01:

pi];

»y=sin(Kl,

»net二nevff(ninraE[20j1]jCtan.sig,j5purelin,}),

»yl=sinitnetjX);

»netntrainparaii・go^l二0.DI;

»net=t口(口氏』知y).

TRAIB1XEpoch0/50,JEE8.64811/0.01,Gradient5060.09/1b-010

TKAIHLlEpoch1/50;USE0.00123415/0.01,GradientIL0158/le-010

TRAINLM3Perfooancegoalmet.

»y2=sinL(netjX);

»figure,

»pl毗3”,岸,y2jg—')

i

仿真结果如下:

图1为原函数与网络训练前后仿真结果的比较(图中红色曲线代表训练前的网络,绿色代表训练后的网络,蓝色代表原函数)

 

 

 

图1原函数与网络训练前后的仿真结果

图2为误差曲线

 

Tiiiinjnt*LlhT:

E;l»ElilVis*Iae紅lUooLs也曲*lk;p

PerttmrisntiitO.ULHUmiz,Loaisll.lll

IO1

兰cmcj口巳Gnmwu-SBJJI

w1

10-3

1UJ

0

oni□?

0.5ad0.5asn丁oang

[DtcyTiQiMqI?

'neFFnch

图2误差曲线

 

一、概述

二、在汽车上的应用方面

三、举例说明在汽车空调当中的应用

、概述

1、什么叫模糊控制?

所谓模糊控制,就是对难以用已有规律描述的复杂系统,采用自然语言(如大、中、小)加以叙述,借助定性的、不精确的及模糊的条件语句来表达。

模糊控制是一种基于语言的一种智能控制

2、为什么采用模糊控制?

传统的自动控制控制器的综合设计都要建立在被控对象准确的数学模型(即传递函数模型或状态空间模型)的基础上,但是在实际中,很多系统的影响因素很多,(油气混合过程、缸内燃烧过程等),很难找出精确的数学模型。

这种情况下,模糊控制的诞生就显得意义重大。

因为模糊控制不用建立数学模型不需要预先知道过程精确的数学模型。

要研制智能化的汽车,就离不开模糊控制技术如

汽车空调:

人体舒适度的模糊性和空调复杂系统

3、工作原理

把由各种传感器测出的精确量转换成为适于模糊运算的模糊量,然后将这些量在模糊控制器中加以运算,最后再将运算结果中的模糊量转换为精确量,以便对各执行器进行具体的操作控制。

在模糊控制中,存在着一个模糊量和精确量之间相互转化的问题

 

模糊控制原理图

S:

系统的设定值。

x1,x2:

模糊控制的输入(精确量)。

X,1,X2:

模糊量化处理后的模糊量。

U:

经过模糊控制规则和近似推理后得出的模糊控制量。

u:

经模糊判决后得到的控制量(精确量)。

y:

对象的输出。

t

靑即亘

.叶.

检«量3

莆戏hleh'ji

工作步骤:

输入量模糊化建立模糊规则进行模糊推理输出量反模糊

3、模糊控制的特点

1适用于不易获得精确数学模型的被控对象,

2是一种语言变量控制器

3从属于智能控制的范畴。

该系统尤其适于非线性,时变,滞后系统的控制

4抗干扰能力强,响应速度快,并对系统参数的变化有较强的鲁棒性。

、模糊控制在汽车的应用方面

1、ABS防抱死系统工况的多变及轮胎的非线性

2、汽车巡航系统外界负荷的扰动、汽车质量和传动系效率的不确定性、被控对象的强非线性

3、汽车空调人体舒适感的模糊性和空调复杂结构

4、半主动悬架系统参数不稳定性

5、发动机

三、在汽车空调上的应用

对汽车空调系统的要求:

★技术性能和控制性能优良,满足人体舒适性的要求;

★节能

自动控制的应用是达到这两方面要求的一个重要途径。

经典控制理论:

建立数学模型

现代控制理论:

状态方程

空调器为典型的传质换热系统,结构和内部物理过程复杂,难以建立精确的数学模型。

汽车空调由于工作条件多变,用传统的控制方

法如:

PID控制,难以获得较好的控制效果。

对于环境干扰,鲁棒性好,能够抑制非线性因素对控制器的影响

全空调型客车空调原理图

1、外进风;2出风口;3蒸发器风机:

4蒸发器芯;5热水器芯:

6温度门:

7、出风口:

8车内进风

模糊控制是基于语言的控制

模糊语言集的组成:

T(E)

T(E)={负大,负中,负小,零,正小,正中,正大}

用模糊语言变量E来描述偏差,或用符号表示

负大NB(NegativeBig)、负中NM(NegativeMedium)、负小NS(NegativeSmall零ZE(Zero)、

正小PS(PositiveSmall)、正中PM(PositiveMedium),正大PB(PositiveBig),则:

T(E)={NB,NMNS,ZE,PS,PM,PB}

集的多少,由控制精度决定。

糊子集多,因而控制精度更高(在其它条件相同的情况下)。

温度偏差x的相应子集为:

正大:

u(X)=1-1/(1+0.5X2)(X>o)

正中:

u(X)=1/(1+(X-2)2)

(X>0)

正小:

u(X)=1/(1+(x-1)2)

正很小:

u(X)=1/(1+0.5X2)

负很小:

u(x)=1/(1+0.5X2)

负小:

u(x)=1/(1+(x+1)2

负中:

u(x)=1/(1+(x+2)2)

负大:

u(x)=1-1/(1+0.5X2)

(X>0)

(X>0)

(X<0)

(X<0)

(X<0)

(X<0)

控制输出量U的隶属函数

★汽车空调模糊控制系统的控制执行器:

压缩机、蒸发器风机、电子膨胀阀

★控制目标:

压缩机能量调节机构控制其排量;

蒸发器风机控制车内的送风量;电子膨胀阀控制压缩机吸入气体的过热度。

执行器和控制量之间有交互的影响,增加了控制的复杂性。

 

汽车空调模糊控制框图

模糊控制规则:

(根据人工经验设定)根据温差和温差变化率设定等级,推导压缩机排量、膨胀阀开度和风机转速的等级。

(1)如果温差“正大”,温差变化率“负很小”,认为机器制冷力严重不足。

运行状态设置为:

压缩机排量为“最大”,膨胀阀开度为“最大”,风机转速为“最大”。

(2)

认为机器制冷力仍不足,胀阀开度为“中”,风机

如果温差“正中”,温差变化率“正大”,认为机器制冷力不足,运行状态设置为:

压缩机排量为“大”,膨胀阀开度为“大”,风机转速为“大”。

(3)如果温差“正小”,温差变化率“正中”运行状态设置为:

压缩机排量为“中”,转速为“中”。

如果温差变化率相应子集数和温差相同,均为8个,那么,这种

类型的规则应有64条

模糊控制规则衣

Table.4~1

NS

ZE

PS

PB

NM

NS

ZE

2E

ZE

ZE

PS

ZE

NS

l\L

PS

PM

PS

NS

ZE

PB

PB

PB

ZE

f>S

PW

PB

PB

建立模糊控制规则的基本思想:

当误差大或较大时,选择控制量以尽快消除误差为主,而当误差较小时,选择控制量要注意防止超调,以系统的稳定性为主要出发点。

以误差为负大时,误差变化为负大为例,这时误差有增大的趋势,为尽快消除已有的负大误差并抑制误差变大,所以控制量取负大,即使风门开度达到最小,减少通过加热器的风量。

 

控制步骤:

⑴.计算出温度差x,温差的变化率&X,)&卩为精确的控制输入。

(2).求出控制输入X、X对相应子集的隶属度,把精确的控制输入转换成模糊量。

例如,x=1C,x=0.1C/min,则有:

x对相应子集的隶属度为(按前述设定隶属函数):

正大:

u(x)=0.33

正中:

u(x)=0.5

正小:

u(x)=1

正很小:

u(x)=0.67

其余子集:

u(x)=0

同样地,x对相应子集隶属度亦可算出,例如:

正大:

u(&=0.1

正中:

u(&=0.8

正小:

u(&=0.9

正很小:

u(&=0.1

其余子集:

u&=0

⑶.模糊控制规则条件部分的隶属度。

例如,对前述设定的模糊控制规则⑴⑵、

控制输入组y二{x=「C,x=O.「C/min}对其条

件部分的隶属度可求得:

对规则⑴的条件部分:

u(y)=O

对规则⑵的条件部分:

u(y)=0.1

对规则⑶的条件部分:

u(y)=0.8

(4)利用模糊控制规则,推导控制输出的模糊量。

由前一步骤计算的对规则条件部分的隶属度u(y),可直接得

出相应规则结论部分对相应子集的隶属度。

例如,对规则⑶,已知y对条件部分的隶属度u(y)=0.8,那么,压缩机排量F对“中等排量”隶属度u(F)=0.8,风机转速v,对“中等转速”隶属度u(v)=0.8,膨胀阀开度N对“中等转速”隶属度u(N)=0.8。

考虑所有有关的结论部分,即可得到控制输出对相应子集的隶属度。

如压缩机排量F对相应子集

的隶属度为:

最大:

u(F)=0

大:

u(F)=0.1

中:

u(F)=0.8

小:

u(F)=0.7

最小:

u(F)=0.1

模糊量化为清晰量输出

 

模糊推理规则

输出模糊量

模糊控制器控制表

-4-3-2T01

时间/min

模葩拧制:

---常规捽制

模糊控制与常规控制比较

模糊控制具有超调量小、稳差小的特点。

一般汽车空调模糊控制可节能15%〜20%。

控制过程:

1、根据温度传感器和湿度传感器测定的温度湿度,以人体舒适感为基础,对车厢温度进行模糊修正

2、根据设定温度和实测温度,用模糊控制原则推论控制输岀

3、根据室外温度、乘车满员率对控制输出进行热负荷模糊修正。

4、根据车门启闭情况,对控制输出进行修正

绪诒上

实行模糊控制要进行三个方面的工作:

(1)精确量的模糊化,把语言变量的语言值化为某适当论域上的模糊子集;

⑵模糊控制算法和设计,通过一组模糊条件语句构成模糊控制规则,并计算模糊控制规则决定的模糊关系;

⑶输出信息的模糊判决,并完成由模糊量到精确量的转化

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