模糊控制理論.docVIP

引言 温度控制在工农业生产、国防、科研以及日常生活等领域占有重要的地位，是工农业生产及生活中较为常见和基本的工艺参数之一。在很多生产过程中，温度的测量和控制都直接和安全生产、提高生产效率、保证产品质量、节约能源等重大技术经济指标相联系。因此，温度的测量在国民经济各个领域中均受到了相当程度的重视。利用计算机进行温度控制来实现实时调节、数字显示、信息存储，对于提高生产效率和产品质量，节约能源等有着积极的意义。另外随着社会的进步和人民生活水平的不断提高，像任何其他控制系统一样，对温度控制系统的要求也越来越高。自动控制系统的被控对象越来越复杂，不仅表现在控制系统具有多输入的参数时变性和严重的非线性，更突出的是从系统对象所能获得的知识信息量相对减少，以及与此相反地对控制性能要求的日益提高。在多变量非线性时变的系统中，系统的复杂性与人们要求的精确性之间会形成尖锐的矛盾。因此，要想精确描述复杂对象与系统的任何物理现象和运动状态，关键是如何使精确与简明取得平衡，而使问题的描述具有实际意义。近年来，温度的检测在理论上发展比较成熟，但在实际测量和控制中，如何保证快速实时地进行采样，确保数据的正确传输，并能对所测温场进行较精确的控制，仍然是目前需要解决的问题。 温度控制方法 近几年快速发展的PID 温控、神经网络、遗传算法及模糊控制在温度控制中得到了广泛的应用。 1.1.1 PID 温控 PID控制是在连续生产过程控制中，将偏差的比例(Proportional)、积(Integral)、微分(Derivative)通过线形组合构成控制量，对控制对象进行控制，PID控制即比例、积分、微分控制。PID 算法根据比例、积分、微分系数计算出合适的输出控制参数，利用修改控制变量误差的方法实现闭环控制，使控制过程连续，是很普通的调节方法。PID控制是最早发展起来的控制策略之一，由于其算法简单、易于实现和可靠性高，被广泛应用于工业过程控制，尤其适用于可建立精确数学模型的确定性控制系统。但实际工业生产过程中现场PID 参数整定麻烦，易受外界干扰，对于滞后大的过程控制，调节时间过长，由于受到参数整定方法烦杂的困扰，常规PID控制参数往往整定不良、性能欠佳，对运行工况的适应性较差。 1.1.2 神经网络 人工神经网络（Artificial Neural Network，简写为ANN。 模糊控制理论的研究与应用状况 自模糊理论成功的应用于实际工程，就在国际工程领域越来越引起重视。例如，模糊系统研究会议、模糊集合及应用的国际学术交流会议等学术交流会议相继召开，国际模糊系统协会等国际性模糊理论及应用的研究机构相继成立，相关的国际性学术活动越来越多，模糊控制理论及其应用成果不断地涌现，是模糊控制理论的研究和应用得到了迅速发展。其中模糊控制理论的研究与应用成果比较显著的主要在美国、日本、欧洲各国和中国。 1962年，L.A.Zadeh教授在他的论文中写到，为了处理生物系统，“我们需要一种根本不同的数学，这是一种模糊的数学，而这个模糊量是不能用概率分布来描述的”。这是人们第一次提出模糊的概念。1965年L.A.Zadeh发表了《模糊集合论》一文，此后，模糊数学作为一门新的数学学科诞生了。 1988年5月，在美国国家航空航天局约翰逊航天中心召开了第一届神经网络和模糊逻辑应用技术研讨会，显示了美国对模糊技术的强烈关注。 1992年美国电气和电子工程师协会神经网络协会发起召开了第一届IEEE模糊系统国际会议，并决定每年召开年会。 1994年美国IEEE神经网络协会创办了国际性模糊逻辑专业杂志《模糊系统》，有力的推动了模糊逻辑技术的发展。 1994年6月，在美国弗罗里达州的奥兰多召开了第一届计算机智能会议。会议分为三个阶段进行，其中第一阶段是模糊系统分会，也就是第三届FUZZ-IEEE，会上发表论文404篇，主要包括模糊控制、模糊识别及模糊集合的应用等。 目前，美国国防部已开始把致力于神经网络和模糊逻辑的研究列入其开支预算。除了约翰逊航天中心把模糊逻辑应用于航天飞机的对接和姿态控制外，NASA 格达特航天中心把模糊逻辑应用于机器人控制和图像处理，还把模糊逻辑应用于双臂机器人组装空间站自动控制、避撞控制、轨道生成系统，NASA艾姆兹研究中心也在应用模糊理论进行信息处理的研究。在美国模糊理论和应用研究得到了很多高等院校的重视，而且有很多模糊技术专业公司，如：Togai Infralogic公司、Aptronix公司等。 在欧洲，模糊逻辑避开了繁琐的数学模型的约束，从而使一些研究和设计变得简单，这与西方的研究风格及西方传统研究的习惯格格不入，曾使模糊逻辑的研究遇到阻力。但实践证明了模糊逻辑的作用以及在日本的广泛应用，展示了模糊逻辑研究的广阔前景，使阻力变为动力。欧洲研究特点主要集中在模糊控制上