水箱水位模糊控制系统实例与仿真Word下载.doc
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关键词：
水位控制；
模糊控制；
MATLAB；
Simulink
Artificialmodelingoffuzzycontrolsystemofwaterlevelofthewatertank
Abstract
Waterlevelcontrolsystemateachfielditapplicationnotextensive,thoughitofsimplestructurehavequantity,heavytolagbehindnotchangeableofcontrolcourseofit,whencharacteristicchanging,itwillbeinfluencedbyvariouskindsofuncertainfactorsandusuallysystematicinthecourseofcontrolling,soitisdifficulttosetupaccuratemathematicsmodel.Thoughself-adaptation,correctcontroltheorycantolackmathematicsmodelaccuseoftarget'
sdiscerningbyoneself,butthiskindofmethodiscomplicated,real-timecharacterisbad.
Inrecentyearsfuzzycontrolincontrolofusingachievingsuccess,fuzzycontrolsystemisitaccuseoftargetaccuratemathematicsmodeltoknowtoneedtodesigntocontrol,canwinthebettercontrolresulttoalotofunablecomplicatedsystemswhichsetuptheaccuratemathematicsmodel,itisatthesametimeforitcannotreducedsystemdesign,so,onwatertanklevelcontrolautomaticsystem,controlfuzzilyandbecomebetterchoice.Thistexthasexpoundedthefactmainlythatusesthefuzzycontroltheorytocontrolthewaterlevelsystemofwatertank,exhaustiveintroductionfuzzyrelevantknowledgeofcontroltheory,isitisitgoonschemethatcontrolwithfuzzytheorytowatertankwaterleveltorealizetoputforwardonthisbasisatfirst,setupasimpleonebasedonwaterlevelofthewatertanktoherdhouseholdsofcontrollermathematicsmodel.
ThispilotsystemhasalsofullyutilizedthefunctionthatthefuzzylogictoolboxofMATLABcombineswithSIMULINK,isitsetupfuzzyreasoningsystematicFISisitgiveasparameterfuzzytocontroltheartificialmoduletotransmittobuildamongfuzzylogictoolboxatfirst,combineemulationandmodelingtooloffigure,produceactualsystemrunningsituationthroughcomputerartificialsimulationandthen.Throughsimulationhaveproveditsfeasibility.
Keywords：
Waterlevelcontrol;
fuzzycontrol;
MATLAB;
Simulink
目录
1前言 1
1.1水箱水位系统概述 1
1.2模糊控制理论运用于水箱水位系统控制的意义 1
1.3本文的主要任务 2
2模糊控制系统介绍 3
2.1模糊控制系统结构 3
3水箱水位模糊控制系统的描述 5
3.1输入输出语言变量语言值的选取及其赋值表 5
3.2控制规则描述 6
3.3水位控制模糊关系矩阵 6
3.4模糊推理 8
3.4.1输入量模糊化 8
3.4.2模糊推理 9
3.5模糊判决 9
3.6水位模糊控制查询表 10
4利用MATLAB对水箱水位系统进行仿真 11
4.1水箱水位模糊推理系统（FIS）的建立 11
4.2对SIMULINK模型控制系统的构建 15
4.3进行Simulink模型仿真 17
结论 19
参考文献 20
1前言
1.1水箱水位系统概述
目前，模糊理论及其应用愈来愈受到人们的欢迎，在学术界也受到不同专业研究工作者的重视，在化工、机械、冶金、工业炉窑、水处理、食品生产等多个领域中发挥着重要的作用。
究其原因，主要在于模糊逻辑本身提供了一种基于专家知识（或称为规则）甚至语义描述的不确定性推理方法。
控制系统的设计不要求知道被控对象的精确数学模型，只需要提供专家或现场操作人员的经验知识及操作数据，因而对于许多无法建立精确数学模型的复杂系统能获得较好的控制效果，同时又能简化系统硬件电路的设计。
充分显示了其对大规模系统、多目标系统、非线性系统以及具有结构不确定性的系统进行有效控制的能力。
我国模糊控制理论及其应用方面的研究工作是从1979年李宝绶，刘志俊等对模糊控制器性能的连续数字仿真研究开始的，大多数是在著名的高等院校和研究所中进行理论研究，如对模糊控制系统的结构、模糊推理算法、模糊语言和模糊文法、自学习或自组织模糊控制器，以及模糊控制稳定性问题等的研究，而其成果主要集中应用于工业炉窑、机床及造纸机等的控制。
近年来，模糊控制已渗透到家用电器领域。
国内外现在已有模糊电饭煲、模糊洗衣机、模糊微波炉、模糊空调机等在市场上出现。
在能源、化工等多个领域中普遍存在着各类液位控制系统液。
各种控制方式在液位控制系统中也层出不穷，如较常用的浮子式、磁电式和接近开关式。
而随着我国工业自动化程度的提高，规模的扩大，在工程中液位控制的计算机控制得到越来越多的应用。
液位控制系统的检测及计算机控制已成为工业生产自动化的一个重要方面。
经典控制理论和现代控制理论的控制效果很大一部分取决于描述被控过程精确模型的好坏，这使得基于精确数学模型的常规控制器难以取得理想的控制效果。
但是一些熟练的操作工人、领域专家却可以得心应手的进行手工控制。
因此基于知识规则的模糊控控制理论在其应用中就有了理论和现实意义.
1.2模糊控制理论运用于水箱水位系统控制的意义
采用传统的控制方法对锅炉实施控制时存在以下一些难以克服的困难：
（１）在一些应用中系统存在严重耦合，如在密封容器中水与气体的耦合。
（２）由环境温度的不断变化给系统带来的不确定性。
（３）对于多级复杂的水箱水位控制系统存在时间滞后，包括测量带滞后、过程延迟和传输时滞等。
（４）在一些工作环境恶劣的条件下，在测量信号中存在大量噪声。
（５）一些工作环境经常变化和应用广泛的设备的水位控制系统其运行参数的设定值需要经常变化。
模糊控制理论以其非线性控制、高稳定性、较好的“鲁棒性”、对过程参数改变不灵敏、参数自调整功能等众多经典ＰＩＤ控制所不具备的特点能很好的克服以上所列的困难。
1.3本文的主要任务
本文以水箱水位控制系统为研究对象，本文主要是探讨模糊控制理论的一种典型应用，进行仿真建模生成软件模型进行仿真调试，以期达到掌握参数，控制精度，动态特性等指标的比较结果的目的。
根据这些任务，本文主要进行了以下几个方面的工作：
（１）对模糊理论相关知识进行理论学习。
（２）结合一级水箱水位系统进行模糊控制器的设计
（３）利用MATLAB/SIMULINK软件对水箱水位系统进行仿真，进行调试。
（４）对本文的工作进行总结，得出结论并对本文涉及的内容作出进一步的展望。
2模糊控制系统介绍
2.1模糊控制系统的结构
模糊控制系统的结构如图2—1所示。
图2—1模糊控制系统结构
从图中可以看出，模糊控制系统由给定输入、模糊控制器、控制对象、检测变送装置、反馈信号与给定输入的相加环节等组成。
这种系统结构和一般的模拟或数字控制系统并没有太大的区别。
模糊控制系统只是用模糊控制器取代模拟或数字控制系统中的控制器。
模拟控制器是一种连续型的控制器，数字控制器是一种离散型的控制器。
从理论上讲，模糊控制器应是连续型的控制器，但在工程上实现模糊控制主要采用数字计算机，故在实际应用时模糊控制器又是一种离散型控制器。
很明显，模糊控制器是模糊控制系统和其它控制系统区别最大的环节。
模糊控制器由于是采用数字计算机实现的，因此它具有下列重要的功能：
·
把系统的偏差从数字量转化为模糊量；
对模糊量进行一定的给出规则进行推理；
把推理的结果从模糊量转化为可用于实际控制的数字量。
模糊控制器的基本结构如图2—2所示：
图2—2模糊控制器的基本结构
图中列出了几种维数（即输入量个数）不同的单输入单输出（SISO）模糊控制器。
一般情况下，一维模糊控制器用于一阶被控对象。
由于这种控制器输人变量只选一个误差，它的动态性能不佳。
从理论上讲，模糊控制器的维数越高，控制越精细。
但是维数过高，模糊控制规则变得过于复杂。
控制算法的实现相当困难。
所以，目前被广泛采用的均为二维模糊控制器，这种控制器以误差和误差的变化为输人变量，以控制量的变化为输出变量。
其它复杂的模糊控制器通常都是在图2—5（b）的基础上改进或加上其它环节组成的。
这些改进后的模糊控制器可以分为以下五类：
PID模糊控制器、·
变结构模糊控制器、复合型模糊控制器、·
自校正模糊控制器、神经网络自学习的模糊控制器
以PID模糊控制器为例。
PID模糊控制器，这种结构是在上世纪80年代中期人们提出来的。
由于简单模糊控制器中缺少积分功能，从而导致系统的精度受到一定限制，为了克服模糊控制器的控制静态误差，故把积分功能引入模糊控制器中。
PID模糊控制器的思想是把PID控制器的有关参数进行模糊化，从而组成一个模糊控制器。
对于一般的PID控制器，用数学公式表示如下：
（2—22）
其中、、分别为比例、积分和微分系数；
e为系统的给定值与输出量的偏差；
y为PID控制器的输出。
式（2—22）左边三项分别表示比例、积分和微分作用，式（2—22）也可以写成如下形式：
（2—23）
其中，d=de/dt。
将式（2—23）中的y、e、d进行模糊化，就得到模糊量Y、E、D，则控制规律表示为：
（2—24）
可见，式（2—24）是一个模糊方程，而它又反映了PID的特性。
因此，用这种方法得到的模糊控制器就是PID模糊控制器。
其结构框图如图2—3所示：
图2—3模糊PID控制器结构框图
在具体实现时，根据对控制对象不同的控制要求，模糊PID控制又有模糊自整定PID参数控制器和模糊在线自校正PID参数控制器（模糊自适应PID）等多种方案。
3水箱水位模糊控制系统的描述
本章利用模糊数学工具及模糊控制理论知识，建立一个水箱水位模糊控制器，水位模糊控制器可以设计为二维控制器，即输入量是水位误差和误差变化率，输出量是阀门控制，即单输入——单输出统，较复杂的二维系统将在下一章里利用MUTLAB软件构建，并仿真。
图3—1为水位模糊控制系统的基本结构。
M
模糊控制器
反馈
压力传感器
控制量
设定
图3—1水位模糊控制系统
3.1输入输出语言变量语言值的选取及其赋值表
我们选取误差语言变量、控制语言变量的语言值为5个，即{PL，PS，O，NS，NL}。
设误差、控制量语言变量的论域分别为X、Y，量化等级都为9个。
有
X=Y={-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4}
图3—2给出了输入、输出语言变量的隶属函数。
表3-1给出了语言变量的赋值表
-5-4-3-2-1012345
1
μNL（x）
μNL（y）
μNS（x）
μNS（y）
μO（x）
μO（y）
μPS（x）
μPS（y）
μPL（x）
μPL（y）
图3—2输入、输出语言变量的隶属函数图
量化等级
隶属度
语言值
-4
-3
-2
-1
2
3
4
PL
PS
O
NS
NL
0.5
表3—1输入输出语言变量赋值表
3.2控制规则描述
总结人的控制水位策略，设计水位控制器包括5条规则如下：
R1:
ifE=NLthenU=PL
R2:
ifE=NSthenU=PS
R3:
ifE=OthenU=O
R4:
ifE=PSthenU=NS
R5:
ifE=PLthenU=NL
3.3水位控制模糊关系矩阵
首先，求每条规则所描述的模糊关系Ri，然后，再求描述水位控制系统的总的模糊控制关系R，即。
5
3.4模糊推理
3.4.1输入量模糊化
假设实际水位误差量化后等级分别为-4、-3、-2、-1、0、1、2、3、4，然后对这些量化等级进行模糊化。
规定等级-4、-2、0、2、4模糊化后的模糊集合分别为：
NL、NS、O、PS、PL。
而-3属于模糊集合NL、NS的隶属度都等于0.5，-1属于模糊集合NS、O的隶属度也等于0.5，1属于模糊集合O、PS的隶属度都等于0.5，3属于模糊集合PS、PL的隶属度也等于0.5。
因此：
（1）当输入误差量化等级为-3时，其输出控制量的模糊集合相应于输出论域元素的隶属度，应为当输入为NL、NS（或量化等级为-4、-2）时输出控制量集合相应于输出论域元素的隶属度和的一半。
或者认为：
当输入误差量化等级为-3时，其输出控制量的精确值，为当输入为NL、NS（或量化等级为-4、-2）时输出控制量精确值的一半。
（2）当输入误差量化等级为-1时，其输出控制量的模糊集合相应于输出论域元素的隶属度，应为当输入为NS、O（或量化等级为-2、0）时输出控制量集合相应于输出论域元素的隶属度和的一半。
当输入误差量化等级为-1时，其输出控制量的精确值，为当输入为NS、O（或量化等级为-2、0）时输出控制量精确值的一半。
（3）当输入误差量化等级为1时，其输出控制量的模糊集合相应于输出论域元素的隶属度，应为当输入为O、PS（或量化等级为0、2）时输出控制量集合相应于输出论域元素的隶属度和的一半。
当输入误差量化等级为-3时，其输出控制量的精确值，为当输入为O、PS（或量化等级为0、2）时输出控制量精确值的一半。
（4）当输入误差量化等级为3时，其输出控制量的模糊集合相应于输出论域元素的隶属度，应为当输入为PS、PL（或量化等级为2、-4）时输出控制量集合相应于输出论域元素的隶属度和的一半。
当输入误差量化等级为-3时，其输出控制量的精确值，为当输入为PS、PL（或量化等级为2、4）时输出控制量精确值的一半。
3.4.2模糊推理
对上述量化等级-4、-3、-2、-1、0、1、2、3、4模糊化后对应的模糊集合，分别进行模糊推理，得到的输出模糊集合分别为U1、U2、U3、U4、U5、U6、U7、U8、U9。
计算如下
3.5模糊判决
对上述输出模糊集合U1、U2、U3、U4、U5、U6、U7、U8、U9进行模糊判决，得到控制量的精确值，乘以比例因子才能施加给被控对象。
这里采用最大隶属度法分别对输出模糊集合U1、U2、U3、U4、U5、U6、U7、U8、U9进行模糊判决。
由于U2、U4、U6、U8中各有两个论域元素的隶属度最大且相等，所以对它们取最大隶属度对应元素的平均
值作为判决结果。
对所有输出模糊集合判决结果如下：
u1=4、u2=3、u3=2、u4=1、u5=0、u6=-1、u7=-2、u8=-3、u9=-4
3.6水位模糊控制查询表
将上述模糊控制器输入量化等级与其输出精确值相对应，得到下面的模糊控制查询表（表3—2）：
e（xi）
u（zk）
表3—2水位模糊控制查询表
4利用MATLAB对水箱水位系统进行仿真
在这章里我们要用MALAB软件来对水箱水位模糊控制系统进行仿真建模试验，基本分为三步，第一步利用此软件所提供的模糊逻辑工具箱建立水箱水位模糊控推理系统，第二步利用Smulink工具箱对此系统进行设计与仿真，第三部对传统的PID控制与模糊控制进行比较。
4.1水箱水位模糊推理系统（FIS）的建立
水箱水位控制，如图4—1
图4—1水箱水位控制
通过控制进水阀使得水箱水位保持在一定水平上。
我们通常取水位误差e和误差变化率ec作为模糊控制器的输入变量。
其中：
e=r-y（误差=设定值-测量值）。
选取误差e的论域范围为：
[-1，1]，三个语言变量为：
negative,zero,positive,他们的隶属度函数均取guassmf（高斯曲线）；
水位变化率ec的论域为：
[-0.1，0.1]，三个语言变量值为：
ngative，zero，positive，他们的隶属度寒暑也取gaussmf。
确定输出变量只有一个名字为u，5个语言变量值分别为closefast,closeslow,ochange,openslow,penfast隶属度函数选为trimf（三角形曲线）。
我们在此只需输入自定的隶属函数，至于模糊推理，查询表，解模糊等fis系统会自己生成。
选取edit菜单中的AddVariable…添加一个输入量然后按上面所说编辑各个输入输出量的隶属函数，其中输入输出的各具体隶属函数如图4—2所示：
图4—2各隶属函数的图像
根据经验判断：
其中输入量e隶属函数参数（params）为negative:
[0.3-1],zero:
[0.30],positive:
[0.31]。
其中输入量ec隶属函数参数（params）为negative:
[0.03-0.1],zero:
[0.030],positive:
[0.030.1]。
其中输出量u隶属函数参数（params）为close_fast:
[-1-0.9-0.8],close_slow:
[-0.6-0.5-0.4],no_change:
[-0.100.1],open_slow:
[0.20.30.4],open_fast:
[0.80.91]。
其他参数图4—3选取：
图4—3FIS相关参数设定
编辑好后隶属函数如图4—4所示，然后根据经验编辑模糊控制规则，双击模糊控制
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