ＭＷＣ計(jì)算機(jī)模糊控制系統(tǒng)

ＭＷＣ計(jì)算機(jī)模糊控制系統(tǒng)

---卷煙平均重量模糊控制器的設(shè)計(jì)

南京農(nóng)業(yè)大學(xué)計(jì)算中心  張麗暉

摘要  本文研究在研究"ＭＷＣ卷煙平均重量控制系統(tǒng)"的總體方案，闡述了系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)、硬件設(shè)計(jì)和軟件設(shè)計(jì)；并且通過(guò)模糊自動(dòng)控制原理的分析和模糊控制器的設(shè)計(jì)，將模糊控制應(yīng)用于煙重控制系統(tǒng)中，并針對(duì)卷煙機(jī)的卷煙平均重量自動(dòng)控制。文中用于控制煙重的新的模糊控制算法，可作為一種通用的控制算法。算法涉及模糊控制器的輸入／輸出�？刂破饔闷骄�重量的偏差和變化率來(lái)維持一個(gè)恒定的輸出煙重。

關(guān)鍵詞：平均重量控制器、模糊控制、自調(diào)整算法

【"ＭＷＣ計(jì)算機(jī)模糊控制系統(tǒng)"簡(jiǎn)介】

新型"煙棒生產(chǎn)線實(shí)時(shí)重量檢測(cè)控制系統(tǒng)"是南京智能技術(shù)研究所和本文作者聯(lián)合研究設(shè)計(jì)、協(xié)作研制開(kāi)發(fā)的一個(gè)科研項(xiàng)目。它是卷煙生產(chǎn)流水線的核心設(shè)施，能用于生產(chǎn)中進(jìn)行性能測(cè)試、成品質(zhì)量抽撿、采集和處理數(shù)據(jù)、控制生產(chǎn)等工作的配套綜合系統(tǒng)。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的使用、微機(jī)化數(shù)字儀表的研制以及先進(jìn)的模糊控制技術(shù)的應(yīng)用，必將使該系統(tǒng)能在實(shí)用、可靠的基礎(chǔ)上，同時(shí)具備性能優(yōu)越、技術(shù)先進(jìn)、操作靈活、維護(hù)方便等特點(diǎn)，它也應(yīng)當(dāng)成為新型卷煙生產(chǎn)流水線的最佳選擇。

    在卷煙平均重量集散微機(jī)測(cè)控系統(tǒng)中，采用了先進(jìn)的模糊控制器作為卷煙平均重量控制器，該控制器在響應(yīng)快、超調(diào)小、對(duì)參數(shù)變化不敏感等方面均優(yōu)于傳統(tǒng)控制的控制效果。本系統(tǒng)中對(duì)于煙重等環(huán)節(jié)所采用的先進(jìn)的模糊控制方法，將把卷煙平均重量測(cè)控系統(tǒng)推向新的高度。

§１ ＭＷＣ模糊控制器總述（實(shí)用的模糊微機(jī)控制系統(tǒng)）

在卷煙平均重量控制系統(tǒng)（ＭＷＣ）中，對(duì)于煙重等控制對(duì)象，采用了一種新的控制算法──自調(diào)整模糊控制算法，它以重量偏差及其變化率為輸入，平整電機(jī)轉(zhuǎn)速為輸出，在總結(jié)熟練的技術(shù)工人的豐富經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，制定模糊控制規(guī)則，應(yīng)用模糊推理合成規(guī)則，計(jì)算出用于該控制回路實(shí)時(shí)控制的基本模糊控制器查詢表；同時(shí)為獲取較好的控制效果，采用了在線自動(dòng)調(diào)整量化因子和比例因子的結(jié)構(gòu)模式。該算法具有良好的跟蹤性能和抗擾動(dòng)性能，可作為一種通用的控制算法。

ＭＷＣ模糊控制器方框圖如圖１所示。

            離線模糊Fｕｚｚｙ算法

圖１ ＭＷＣ模糊控制器總框圖

圖１中，輸出值Ｙ是與紅外線檢測(cè)器實(shí)測(cè)煙重對(duì)應(yīng)的數(shù)字量，Ｓ是卷煙生產(chǎn)過(guò)程所要求的卷煙平均重量值（數(shù)字量），計(jì)算機(jī)將Ｙ值與給定值Ｓ相比較，得出煙重偏差數(shù)字量ｅ，經(jīng)計(jì)算機(jī)處理可以取得偏差變化的數(shù)字量ｃ（ｃ＝ｅi－ｅi－１，其中ｅi－１為前次的偏差；ｅi為本次的偏差），ｅ與ｃ作為模糊控制器的輸入，模糊控制器輸出的控制量是應(yīng)當(dāng)調(diào)節(jié)的數(shù)字量ｄ，ｄ對(duì)應(yīng)著平整電機(jī)的轉(zhuǎn)速、方向及步數(shù)。 其中，

煙重基準(zhǔn)值為Ｓ＝ＭＷ（ｍｇ），

偏差測(cè)量值范圍為±ｅ（ｅ＝過(guò)重極限－控制極限）（ｍｇ），

重量偏差變化率為±ｃ（ｃ＝ＭＷ×１％）（ｍｇ），

步進(jìn)電機(jī)轉(zhuǎn)速控制范圍為±ｄ。

根據(jù)控制規(guī)則，可以求出對(duì)應(yīng)的模糊關(guān)系Ｒ，有了Ｒ，對(duì)于Ａ和Ｂ的任何值，通過(guò)模糊算法（合成推理規(guī)則），可以求出對(duì)應(yīng)的輸出變量Ｃ的值，再用加權(quán)平均法就可求出相應(yīng)的執(zhí)行量ｚ。

如上所述，對(duì)于Ａ和Ｂ的每一組值，都可求出相應(yīng)的執(zhí)行量ｚ，但是這種計(jì)算是相當(dāng)繁瑣的，計(jì)算量很大，不能立即做出反應(yīng)，不適于實(shí)時(shí)控制�？朔�這一缺點(diǎn)的解決方法是：可以離線（即事先）先做模糊決策表（又叫查詢表、控制表、如表６－６所示），并將此表輸入計(jì)算機(jī)。在控制過(guò)程中，計(jì)算機(jī)把采樣后經(jīng)變換得到的輸入ｘ和ｙ，與表６－６的行與列比較，可立即得出執(zhí)行量ｚ。

因此，實(shí)際模糊控制（算法）分為"在線"和"離線"兩部分。

§２ 模糊控制器的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)（算法預(yù)處理）

一、確定語(yǔ)言變量、語(yǔ)言變量的基本論域

根據(jù)ＭＷＣ控制方案，選取基本模糊控制器的輸入語(yǔ)言變量為重量偏差

ＷＥ、重量偏差變化率ＷＣ，輸出語(yǔ)言變量為平整電機(jī)轉(zhuǎn)速ＷＤ。

重量偏差ＷＥ的基本論域?yàn)?〔－ｅ，＋ｅ〕，

重量偏差變化率ＷＣ的基本論域?yàn)?〔－ｃ，＋ｃ〕，

平整電機(jī)轉(zhuǎn)速ＷＤ的基本論域?yàn)?〔－ｄ，＋ｄ〕。

二、選擇模糊狀態(tài)（語(yǔ)言變量ＷＥ、ＷＣ、ＷＤ的語(yǔ)言值）－－描述詞匯

ＷＥ＝{太輕，輕，較輕，正常，較重，重，太重}，

簡(jiǎn)記為{ＮＬ，ＮＭ，ＮＳ，ＺＥ，ＰＳ，ＰＭ，ＰＬ}；

ＷＣ＝{很快，快，稍快，正常，稍慢，慢，很慢}，

簡(jiǎn)記為{ＮＬ，ＮＭ，ＮＳ，ＺＥ，ＰＳ，ＰＭ，ＰＬ}；

ＷＤ＝{正大，正中，正小，保持，負(fù)小，負(fù)中，負(fù)大}，

簡(jiǎn)記為{ＮＬ，ＮＭ，ＮＳ，ＺＥ，ＰＳ，ＰＭ，ＰＬ}；

三、定義模糊集（語(yǔ)言變量ＷＥ、ＷＣ、ＷＤ所取的模糊集合的論域）

１．將在基本論域內(nèi)連續(xù)變化的ＷＥ、ＷＣ、ＷＤ離散化（即量化）后分成

Ｎｅ（３）、Ｎｃ（３）、Ｎｄ（４）級(jí)（檔）。

２．語(yǔ)言變量ＷＥ、ＷＣ、ＷＤ所取的模糊集合的論域：

ＷＥ所取的模糊集合的論域Ｘ＝{－Ｎｅ，…，０，…，＋Ｎｅ}，

ＷＣ所取的模糊集合的論域Ｙ＝{－Ｎｃ，…，０，…，＋Ｎｃ}，

ＷＤ所取的模糊集合的論域Ｚ＝{－Ｎｄ，…，０，…，＋Ｎｄ}。

四、確定量化因子和比例因子

１．重量偏差ＷＥ的量化因子

Ｎｅ Ｋｅ＝ ━━━ ｅ

２．重量偏差變化率ＷＣ的量化因子

Ｎｃ Ｋｃ＝ ━━━ ｃ

３．平整電機(jī)控制轉(zhuǎn)速ＷＤ的比例因子

ｄ Ｋｄ＝ ━━━ Ｎｄ

五、建立語(yǔ)言變量賦值表

在確定語(yǔ)言變量的基本論域以及論域元素量化等級(jí)后，語(yǔ)言變量中各模糊子集的隸屬函數(shù)取正態(tài)型分布函數(shù)或按均勻型分布函數(shù)，在此基礎(chǔ)之上，建立語(yǔ)言變量的賦值表。

表２ 語(yǔ)言變量ＷＥ賦值表

隸屬度/Ｘ

語(yǔ)言值

-3 -2 -1 0 +1 +2 +3 ＰＬ

ＰＳ

ＺＥ

ＮＳ

ＮＬ

0

0

0

0

1

0

0

0

0.5

0.5

0

0

0.5

1

0

0

0

1   

0

0

0

1

0.5

0

0

0.5

0.5

0

0

0

1

0

0

0

0

表３ 語(yǔ)言變量ＷＣ賦值表

隸屬度/Ｘ

語(yǔ)言值

-3 -2 -1 0 +1 +2 +3 ＰＬ

ＰＳ

ＺＥ

ＮＳ

ＮＬ

0

0

0

0

1

0

0

0

0

1

0

0

0

0

1

0

0

0

0

1

0

0

0

0

1

0

0

0

0

1

0

0

0

0

1

表４ 語(yǔ)言變量ＷＤ賦值表

隸屬度

語(yǔ)言值

-4 -3 -2 -1 0 +1 +2 +3 +4 ＰＬ

ＰＳ

ＺＥ

ＮＳ

ＮＬ

0

0

0

0

1

0

0

0

0.5

0.5

0

0

0

1

0

0

0

0.5

0.5

0

0

0

0.5

0

0

0

0

1

0

0

0

1

0

0

0

0.5

0.5

0

0

0

1

0

0

0

0

六、確定模糊控制狀態(tài)表（提取、制定模糊控制規(guī)則）

根據(jù)上述各語(yǔ)言變量賦值表，基于操作者的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，通過(guò)操作者手動(dòng)控制策略的總結(jié)，為卷煙平均重量控制系統(tǒng)構(gòu)造模糊控制規(guī)則（模糊模型）。即把代表控制規(guī)則的模糊條件語(yǔ)句簡(jiǎn)寫(xiě)為模糊控制狀態(tài)表。

        表５ 模糊控制規(guī)則表

ＷＣ
ＷＤ
ＷＥＢ１
ＮＬＢ２
ＮＳＢ３
ＺＥＢ４
ＰＳＢ５
ＰＬ Ａ１ ＮＬ

Ａ２ ＮＳ

Ａ３ ＺＥ

Ａ４ ＰＳ

Ａ５ ＰＬ

ＰＬ

ＰＬ

ＰＳ

ＰＳ

Ｏ

ＰＬ

ＰＳ

Ｏ

ＮＳ

ＮＬ

ＰＳ

Ｏ

ＮＳ

ＮＳ

ＮＬ

Ｏ

ＮＳ

ＮＳ

ＮＬ

ＮＬ

Ｃ１１－Ｃ１７

Ｃ３１－Ｃ３７

Ｃ４１－Ｃ４７

Ｃ６１－Ｃ６７

Ｃ８１－Ｃ８７

§３ 模糊控制器的算法設(shè)計(jì)

一、模糊算法（離線部分）

模糊算法由模糊化、合成算法、判決三步組成。

１．輸入模糊化

查找語(yǔ)言變量ＷＥ和ＷＣ的賦值表，找出測(cè)量值ｅ、ｃ的量化值ｘ、ｙ上與最大隸屬度對(duì)應(yīng)的語(yǔ)言值所決定的模糊集合Ａ、Ｂ。模糊集合Ａ、便代表確定數(shù)ｅ、ｃ的模糊化。

〖例如〗 根據(jù)系統(tǒng)偏差測(cè)量值ｅ（確定數(shù)）計(jì)算出ｘ＝＋３；查找偏差ＷＥ賦值表，在＋３級(jí)上的隸屬度０．５、０．７、０．１中間求取與最大隸屬度０．７對(duì)應(yīng)的語(yǔ)言值ＰＭ的模糊集合ＰＭ為 ＰＭ＝０．２／２＋０．７／３＋１／４＋０．７／５＋０．２／６

模糊集合ＰＭ便是確定數(shù)ｅ偏差的模糊化。

２．模糊算法器（合成算法）

１）模糊控制規(guī)則

在ＭＷＣ系統(tǒng)的控制器中，模糊控制規(guī)則的一般形式為

ｉｆ ＷＥ＝Ａｉ ａｎｄ ＷＣ＝Ｂｊ ｔｈｅｎ ＷＤ＝Ｃｋ

（用復(fù)合條件語(yǔ)句表示為 ： 若Ａｉ且Ｂｊ則Ｃｋ）

應(yīng)用模糊集合的運(yùn)算規(guī)則，可求出模糊關(guān)系Ｒ：

Ｒ＝Ｒ１∪Ｒ２∪…∪Ｒｍ×ｎ

式中

Ｒ１＝ＤＴ１×Ｃφ(1,1)，Ｄ１＝Ａ１×Ｂ１

．．．．．．

Ｒｍ×ｎ＝ＤＴｍ×ｎ×Ｃφ(m,n)，Ｄｍ×ｎ＝Ａｍ×Ｂｎ

即

Ｒ＝ ∪ （Ａｉ×Ｂｊ×Ｃｋ）

ｉ∈Ｉ

ｊ∈Ｊ

＝ ∪ 〔Ａｉ×Ｂｊ×Ｃφ(i,j)〕

ｉ∈Ｉ

ｊ∈Ｊ

"×"運(yùn)算的含義由下式定義：

ｉ＝ｍ，ｊ＝ｎ

μＲ（ｘ，ｙ，ｚ）＝ ∨ 〔μＡｉ（ｘ）∧μＢｊ（ｙ）∧μＣｋ（ｚ）〕

ｉ＝１，ｊ＝１

ｉ＝ｍ，ｊ＝ｎ

＝ ∨ 〔μＡｉ（ｘ）∧μＢｊ（ｙ）∧μＣφ(i,j)（ｚ）〕

ｉ＝１，ｊ＝１

其中：

Ｘ、Ｙ、Ｚ

分別是偏差ＷＥ、偏差變化率ＷＣ、控制量ＷＤ的論域；

Ａｉ，Ｂｊ，Ｃｋ分別是論域Ｘ，Ｙ，Ｚ上的模糊集，

也分別是偏差ＷＥ、偏差變化率ＷＣ及控制量ＷＤ的語(yǔ)言值；

ｉ∈Ｉ＝{1,2,…,m}，ｊ∈Ｊ＝{1,2,…,n}，ｋ∈Ｋ＝{1,2,…,m*n}；

∨ｘ∈Ｘ，∨ｙ∈Ｙ，∨ｚ∈Ｚ。

２）模糊算法

用模糊推理合成規(guī)則（ＣＲＩ法）算出模糊控制器輸出的控制量ＷＤ，設(shè)控制規(guī)則對(duì)應(yīng)的模糊關(guān)系為Ｒ，輸入分別取模糊集為ＷＥ＝Ａ，ＷＣ＝Ｂ，則輸出的控制量的變化ＷＤ為模糊集Ｃ

〖ＷＤ〗Ｃ＝（Ａ×Ｂ)ｏＲ （ｏ表示模糊關(guān)系的合成）

即 μＣ（ｚ）＝ ∨ μＲ（ｘ，ｙ，ｚ）∧〔μＡ（ｘ）∧μＢ（ｙ）〕

ｘ∈Ｘ

ｙ∈Ｙ

〖 根據(jù)上式，每一條控制規(guī)則可求出相應(yīng)的Ｃ１，Ｃ２，…，Ｃｍ×ｎ

控制Ｃ為 Ｃ＝Ｃ１＋Ｃ２＋…＋Ｃｍ×ｎ〗

３．模糊判決

根據(jù)模糊輸出Ｃ來(lái)確定控制量ＷＤ的具體數(shù)值ｚ（確切值）。

方法：（加權(quán)平均法，取隸屬度作為權(quán)系數(shù)）

設(shè)Ｃ＝Ｃ（Ｚ１）／Ｚ１＋Ｃ（Ｚ２）／Ｚ２＋…＋Ｃ（Ｚｎ）／Ｚｎ，

則確定執(zhí)行量的公式

ｎ

∑ Ｃ（Ｚｉ）×Ｚｉ

ｉ＝１

ｚ＝

━━━━━━━━━━━ ｎ

∑ Ｃ（Ｚｉ）

ｉ＝１

〖小結(jié)〗

    如果系統(tǒng)的偏差為論域Ｘ中的元素ｘｉ，偏差變化率為論域Ｙ中的元素ｙｊ，根據(jù)上述算法，可以算出相應(yīng)的控制量的變化ｚｉｊ。結(jié)合表２、３、４、５經(jīng)計(jì)算機(jī)大量計(jì)算，對(duì)論域Ｘ、Ｙ中全部元素的所有組合都計(jì)算出相應(yīng)的以論域Ｚ元素表示的控制量變化值，并寫(xiě)成矩陣（ｚｉｊ）ｐ×ｑ。即得到如表６所示的控制表，將表中的數(shù)據(jù)存放到過(guò)程控制計(jì)算機(jī)的內(nèi)存中，便可在線使用。（矩陣即為模糊控制器的查詢表。）

        表６ 模糊控制器查詢表

ｃ(yj)
ｄ(zij)
ｅ(xi) －３－２－１０＋１＋２＋３ －３

－２

－１

０

＋１

＋２

＋３

4

3

2

1

1

1

0

4

3

2

1

1

0

-1

3

3

2

1

0

-1

-1

3

2

1

0

-1

-3

-4

2

1

0

-1

-2

-3

-4

1

0

1

-2

-2

-3

-4

0

1

-1

-1

-2

-3

-4

－３ │ 4 4 3 3 2 1 0

－２ │ 3 3 3 2 1 0 -1

－１ │ 2 2 2 1 0 -1 -1

    ０ │ 1 1 1 0 -1 -2 -1

＋１ │ 1 1 0 -1 -2 -2 -2

＋２ │ 1 0 -1 -3 -3 -3 -3

＋３ │ 0 -1 -1 -3 -3 -4 -4

━━━━━━━━━━┷━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

二、實(shí)時(shí)控制查表算法（在線部分）

１．輸入量（實(shí)測(cè)值）的等級(jí)量化

將實(shí)測(cè)偏差ｅ轉(zhuǎn)化成論域Ｘ的某一元素ｘ：

設(shè)Ｘ＝{－Ｎｅ，…，０，…，＋Ｎｅ}，Ｋｅ為量化因子，

則下列三種情況必居其一：

（１）ｌ≤Ｋｅ＊ｅ≤ｌ＋１，ｌ〈Ｎｅ

（２）Ｋｅ＊ｅ〈－Ｎｅ

（３）Ｋｅ＊ｅ〉Ｎｅ

對(duì)于情況（２）及（３），分別將ｅ量化為－Ｎｅ與Ｎｅ。

對(duì)于情況（１），

若ｌ≤Ｋｅ＊ｅ〈ｌ＋１／２，則將ｅ量化為ｌ；

若ｌ＋１／２≤Ｋｅ＊ｅ〈ｌ＋１，則需將ｅ量化為ｌ＋１。

同理可得，精確量偏差變化率ｃ在論域Ｙ上轉(zhuǎn)化后的某一元素ｙ。

２．查詢模糊決策表

將變換得到的輸入ｘ與決策表的行比較，將變換得到的輸入ｙ與決策表的列比較，

得出輸出量相應(yīng)級(jí)別ｚ。

３．輸出量的精確化

將輸出量ｚ轉(zhuǎn)化為實(shí)際控制輸出量ｄ，

轉(zhuǎn)化公式ｄ＝Ｋｄ×ｚ。

三、自調(diào)整控制與系統(tǒng)性能分析（改善）

為了獲取較好的控制效果，在上面設(shè)計(jì)的基本模糊控制器采用在線自動(dòng)調(diào)整量化因子Ｋｅ、Ｋｃ和比例因子Ｋｄ的結(jié)構(gòu)模式。即

１．當(dāng)偏差ｅ較大時(shí)，減�。耍迮cＫｃ與增大Ｋd，以快速減小ｅ；

２．當(dāng)偏差ｅ較小時(shí)，系統(tǒng)已接近穩(wěn)態(tài)，需要大分辨率以提高系統(tǒng)的控制精

度以及提高系統(tǒng)的阻尼程度，應(yīng)增大Ｋe與Ｋc，同時(shí)減小Ｋd。

〖結(jié)論〗 "卷煙平均重量控制系統(tǒng)"模糊控制實(shí)現(xiàn)與效果

本系統(tǒng)通過(guò)微型計(jì)算機(jī)的模擬仿真，根據(jù)上述控制方案實(shí)現(xiàn)了模糊控制；并且根據(jù)采集到的信息，可方便地修改量化因子和比例因子，監(jiān)測(cè)煙機(jī)工況和及時(shí)發(fā)出報(bào)警信號(hào)。

通過(guò)對(duì)"卷煙平均重量控制系統(tǒng)"實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)模糊控制的技術(shù)分析，它將有助于提高產(chǎn)量與質(zhì)量、提高煙機(jī)穩(wěn)定性，降低煙耗且經(jīng)濟(jì)效益明顯，能達(dá)到比較理想的控制效果；其投資少、效益大，具有廣闊的推廣應(yīng)用前景。

【參考文獻(xiàn)】

〖１〗李友善，李軍．《模糊控制理論及

其在過(guò)程控制中的應(yīng)用》．國(guó)防工業(yè)出版社．

〖２〗易繼鍇．《現(xiàn)代控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)》．北京工業(yè)大學(xué)出版社．

〖３〗王彩華，宋連天．《模糊論方法學(xué)》．中國(guó)建筑工業(yè)出版社．

〖４〗郭宗祥，楊鴻銓．《模糊信息處理基礎(chǔ)》．成都電訊工程學(xué)院出版社．

〖５〗吳萬(wàn)鐸，吳萬(wàn)釗．《模糊數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)應(yīng)用》．電子工業(yè)出版社．

〖６〗馮德益，樓世博等．《模糊數(shù)學(xué)方法與應(yīng)用》．地震出版社．

〖７〗張振良．《應(yīng)用模糊數(shù)學(xué)》．重慶大學(xué)出版社．

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