大时滞系统的模糊smith控制Word文件下载.docx

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任务与要求

分析采用常规模糊控制的大时滞系统控制性能不佳的原因,研究适合大时滞系统的模糊-Smith控制策略，并对控制算法进行仿真。

算法应用于大时滞系统控制时应具有较好的性能,且对于时滞参数大范围变化的系统应具有良好的鲁棒性。

开始日期

2010年12月10日

完成日期

2012年6月25日

院长（签字）

2011年

12

月

6

日

毕业设计（论文）工作计划

学生姓名耿宗杰指导教师___魏秋月_职称_讲师_____

院（系）别____自动化学院_____专业__自动化__

题目__________________________________________________

大时滞系统的模糊-Smith控制

工作进程

起止时间

工作内容

3月19日～3月26日收集资料，撰写、提交开题报告

3月27日～4月11日方案论证与确定

4月12日—4月26日学习、熟悉模糊逻辑工具箱和SIMULINK

仿真工具的使用

4月27日—5月11日设计模糊-Smith控制器　　　　

5月12日—5月19日系统仿真和结果分析

5月20日—6月4日撰写论文

6月3日—6月10日修改、装订论文，准备答辩

6月11日—6月18日准备答辩

主要参考书目（资料）

1.楼顺天,胡昌华,张伟.基于MATLAB的系统分析与设计—模糊系统.西安:

电子科技大学出版社,1998.

2.席爱民.模糊控制技术.西安:

电子科技大学出版社,2008.

3.郑恩让，聂诗良.控制系统仿真.北京:

中国林业出版社，2006.

主要仪器设备及材料

计算机、MATLAB软件

论文（设计）过程中教师的指导安排

每周三为固定答疑时间，其余时间有问题时电话联系

地点：

教研室或测控实验室

对计划的说明

无

西安邮电学院

毕业设计（论文）开题报告

自动化学院自动化专业08级04班

课题名称：

大时滞系统的模糊_Smith控制

耿宗杰学号：

06071108

指导教师：

魏秋月

报告日期：

2012-3-22

1．本课题所涉及的问题及应用现状综述

涉及的问题：

本题目针对普通模糊控制的大时滞系统控制性能不佳的原因，研究了一种适合大时滞系统的模糊_Smith控制策略。

通过对该模糊smith控制器进行仿真，分析其性能，并测试对于时滞参数大范围变化的系统的鲁棒性。

应用现状：

在现代工业过程中时滞系统研究有着广泛的实际背景，并受到国内外工程和理论界的广泛重视。

目前大时滞工业过程常常被用于化工、炼油、冶金、航空航天、电力、经济管理和交通系统中。

在这些大时滞工业过程中仍然以传统的smith预估控制系统为主，smith预估控制是时滞控制方法中最经典和最成熟的方法，它不仅使设定值和外部扰动输入的稳态误差为零，还可以将模糊控制与smith预估器结合，是模糊控制在纯滞后系统应用中比较成功的一种方式。

2．本课题需要重点研究的关键问题、解决的思路及实现预期目标的可行性分析

关键问题：

本课题重点研究的关键问题有以下两个方面：

1、克服模糊控制器对于大时滞系统稳态精度差、控制动态响应品质差、容易出现震荡。

2、克服纯滞后是改善大时滞过程控制质量的一个关键性问题。

解决思路:

围绕本课题重点研究的关键问题，通过对大时滞过程的模糊-smith控制原理进行研究，通过对普通模糊控制、模糊smith控制器、加入积分作用后模糊smith控制器模糊控制器进行仿真，比较。

分析普通模糊PID控制器的不足，结合matlab进行模糊控制器优化，即根据一定的性能指标要求对模糊控制器的规则和参数进行优化，并通过仿真结果证明模糊smith控制器在控制品质上的改善可以达到设计要求。

预期目标的可行性分析：

通过模糊-smith控制减少大时滞对工业过程的影响，在稳定性、快速性、鲁棒性等方面有明显提高，可以取得比较好的控制效果。

3．完成本课题的工作方案

3月12日—3月19日查阅资料，撰写、提交开题报告

3月20日—4月4日模糊_Smith控制策略研究

4月5日—4月19日确定仿真框图

4月20日--5月11日系统仿真及结果分析

5月12日—5月24日撰写论文

5月25日—6月2日修改论文

6月3日—6月10日装订论文，准备答辩

6月11日—6月18日论文答辩

4．指导教师审阅意见

指导教师（签字）：

　　　　　　年月日

说明：

本报告必须由承担毕业论文（设计）课题任务的学生在毕业论文（设计）正式开始的第1周周五之前独立撰写完成，并交指导教师审阅。

西安邮电学院毕业设计（论文）成绩评定表

性别

男

学号

专业班级

自动化0804班

课题名称

大时滞系统的模糊-smith控制

课题

类型

难度

毕业设计（论文）时间

　年　月　日～　月　日

（职称）

课题任务

完成情况

论文（千字）；

设计、计算说明书（千字）；

图纸（张）；

其它（含附件）：

指导教师意见

分项得分：

开题调研论证分；

课题质量（论文内容）分；

创新分；

论文撰写（规范）分；

学习态度分；

外文翻译分

指导教师审阅成绩：

　　　　指导教师（签字）：

　　　　　　　　　年　月　日

评

阅

教

师

意见

选题分；

开题调研论证分；

评阅成绩：

　　　　评阅教师（签字）：

　　　　　　　　年　月　日

验收小组意见

准备情况分；

毕业设计（论文）质量分；

（操作）回答问题分

验收成绩：

　　　验收教师（组长）（签字）：

　　　　　　　　　年　月　日

答

辩

小组

意

见

陈述情况分；

回答问题分；

仪表分

答辩成绩：

答辩小组组长（签字）：

　年月日

成绩计算方法

（填写本院系实用比例）

指导教师成绩（％）评阅成绩（％）验收成绩（％）答辩成绩（％）

学生实得成绩（百分制）

指导教师成绩评阅成绩验收成绩

答辩成绩总评

答辩委员会意见

毕业论文（设计）总评成绩（等级）：

院（系）答辩委员会主任（签字）：

院（系）（签章）

年月日

备

注

西安邮电学院毕业论文（设计）成绩评定表（续表）

摘要I

AbstractII

1引言1

2模糊控制概况2

2.1模糊控制简介2

2.2模糊控制基础2

2.3模糊控制的基本理论3

2.3.1模糊控制器的基本结构3

2.3.2知识库3

2.3.3模糊化4

2.3.4模糊推理5

2.3.5精确化5

2.4模糊控制理论主要研究内容5

2.5模糊控制的特点6

2.6模糊控制的缺点6

2.7模糊控制系统6

Fuzzy-PID复合控制7

自适应模糊控制7

参数自整定模糊控制7

专家模糊控制EFC（ExpertFuzzyController）7

仿人智能模糊控制7

神经模糊控制（Neuro-FuzzyControl）7

多变量模糊控制8

2.8模糊控制理论研究的现状8

3在MATLAB中搭建模糊控制系统10

3.1模糊推理过程10

3.1.1模糊推理过程的步骤10

3.1.2自定义模糊推理12

3.2在MATLAB模糊逻辑工具箱中构造模糊推理系统的步骤12

3.3使用图形界面工具建立模糊推理系统13

3.3.1构建模糊推理系统13

3.3.2模糊控制系统仿真16

3.3.3建立模糊控制系统17

4模糊_Smith控制及仿真19

4.1Smith补偿原理20

4.2时滞过程的模糊_Smith控制21

4.3模糊_Smith控制的改进25

5模糊-smith控制的MATLAB仿真26

5.1普通模糊控制系统的仿真26

5.2模糊-smith控制系统的仿真27

5.3带smith预估器的模糊-smith控制系统仿真28

5.4PID控制系统的仿真30

6结果分析及总结32

6.1仿真结果分析32

6.2总结32

摘要

在工业控制过程中，被控对象通常具有严重的纯滞后、时变性、非线性以及存在种类繁多的干扰，采用常规的PID控制方法，难以获得满意的动态及静态性能。

模糊控制作为智能控制领域的一个分支，由于其本质是非线性控制盒自适应控制，对于纯滞后的参数时变或模型不太精确的复杂控制系统，具有较好的鲁棒性。

本文分析了采用常规模糊控制的大时滞系统控制性能不佳的原因，研究了一种适合大时滞系统的模糊-smith控制策略。

仿真实验表明，该模糊-smith控制算法具有较好的性能，且对于时滞参数大范围变化的系统具有良好的鲁棒性。

针对大时滞对象，把史密斯（Smith）预估控制原理和模糊控制器参数的自适应调整方法结合起来，即在Smith预估控制系统中，利用自适应机制在线整定模糊控制器的参数，即根据控制系统在各个阶段呈现出的不同特点来适时调节模糊控制器的量化和比例因子，以适应对象特性的变化。

仿真研究表明，所提方法能有效克服普通模糊控制算法不适应大时滞系统控制和常规Smith算法过于依赖模型精度的缺陷，提高了普通模糊控制器对大滞后系统的控制能力。

同时该算法还具有很强的鲁棒性和良好的控制品质。

关键字：

模糊控制大时滞PID斯密斯预估器仿真

Abstract

Inthecomplicatedindustrycontrolledprocess,thecontrolledobjectsusuallyownthetimedelay,nonlinear,time-changecharacteristicandexistthecategoryofinterferences.So,ifthetraditionalPIDcontrolmethodisonlyused,thestaticanddynamicoutputcapabilityisnotverysatisfying.Thefuzzycontrolasabranchofintelligencecontrolfieldcouldbegoodatcontrollingthosecomplicated,nonlinearsystemswiththecharacteristicoftheparameterdrift,theinaccuratemodelandtimedelaybecausetheessenceoffuzzycontrolisnonlinearcontrolandadaptivecontrol.Fuzzycontrolmakesthesystemsmorestableandmorerobust.Thispaperdescribessomecausesofdegradingthegeneralfuzzycontrolqualityandpresentsakindoffuzzy-smithcontrolstrategiesforalargedead-timesystem.Thesimulationresultsshowthatthefuzzy-smithcontrolmethodhassomeexcellentfeatures,suchashighaccuracyandrobustnesses,whichissuitablefora

systemwithdeadtime2varyingparameters.

Aimingatthelongtime-delay,thepapercombinestheSmithpredictivecontrolwithself-adaptivefuzzycontrol,andutilizesself-adaptivemethodtotuneparametersoffuzzycontrolleron-line.Namely,adjustingthescaleandquantityfactorsoffuzzycontrollersaccordingtodifferentcharacteristicofsystempresentingindifferentphases.Consequently,makingthecontrollerfitthediversificationofobjectcharacteristic.Simulationshowsthatthepresentedmethodcaneffectivelyovercomelimitationsofcommonfuzzycontrolalgorithmnotfittinglongtime-delaysystemandgeneralSmithalgorithmdependingonprecisionmodelexcessively.Atthesametime,theself-adaptivefuzzySmithcontrolalgorithmhasstrongrobustnessandbettercontrolperformance.

Keywords:

FuzzyControllongtime-delayPIDsmithpredictivecontrolsimulation

1引言

“模糊”是人类感知万物,获取知识,思维推理,决策实施的重要特征。

“模糊”比“清晰”所拥有的信息容量更大,内涵更丰富,更符合客观世界。

正如自然界本无直线一样，任何事物都是多种存在的混合体，而非某种单独的存在。

这也同样注定了事物性能的多样性和复杂性，而从这个角度来说，应用模糊的原理来研究事物将更有优势。

在日常生活中,人们的思维中有许多模糊的概念,如大、小、冷、热等,都没有明确的内涵和外延,只能用模糊集合来描述。

人们常用的经验规则都是用模糊条件语句表达,例如,当我们拧开水阀往水桶里注水时,有这样的经验:

桶里没水或水较少时,应开大水阀;

桶里水较多时,应将水阀关小些;

当水桶里水快满时,则应把阀门关得很小;

而水桶里水满时应迅速关掉水阀。

其中,“较少”、“较多”、“小一些”、“很小”等,这些表示水位和控制阀门动作的概念都具有模糊性。

即有经验的操作人员的控制规则具有相当的模糊性。

模糊控制就是利用计算机模拟人的思维方式,按照人的操作规则进行控制,实现人的控制经验。

　　模糊控制理论是由美国著名的学者加利福尼亚大学教授Zadeh·

L·

A于1965年首先提出,它以模糊数学为基础,用语言规则表示方法和先进的计算机技术,由模糊推理进行决策的一种高级控制策略。

　　1974年,英国伦敦大学教授Mamdani·

E·

H研制成功第一个模糊控制器,充分展示了模糊技术的应用前景。

2模糊控制概况

2.1模糊控制简介

模糊逻辑控制（FuzzyLogicControl）简称模糊控制（FuzzyControl），是以模糊集合论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制技术。

1965年，美国的L.A.Zadeh创立了模糊集合论；

1973年他给出了模糊逻辑控制的定义和相关的定理。

1974年，英国的E.H.Mamdani首先用模糊控制语句组成模糊控制器，并把它应用于锅炉和蒸汽机的控制，在实验室获得成功。

这一开拓性的工作标志着模糊控制论的诞生。

　　模糊控制实质上是一种非线性控制，从属于智能控制的范畴。

模糊控制的一大特点是既具有系统化的理论，又有着大量实际应用背景。

模糊控制的发展最初在西方遇到了较大的阻力；

然而在东方尤其是在日本，却得到了迅速而广泛的推广应用。

近20多年来，模糊控制不论从理论上还是技术上都有了长足的进步，成为自动控制领域中一个非常活跃而又硕果累累的分支。

其典型应用的例子涉及生产和生活的许多方面，例如在家用电器设备中有模糊洗衣机、空调、微波炉、吸尘器、照相机和摄录机等；

在工业控制领域中有水净化处理、发酵过程、化学反应釜、水泥窑炉等的模糊控制；

在专用系统和其它方面有地铁靠站停车、汽车驾驶、电梯、自动扶梯、蒸汽引擎以及机器人的模糊控制等。

2.2模糊控制基础

　　模糊控制的基本思想是利用计算机来实现人的控制经验，而这些经验多是用语言表达的具有相当模糊性的控制规则。

模糊控制器（FuzzyController，即FC）获得巨大成功的主要原因在于它具有如下一些突出特点：

　　模糊控制是一种基于规则的控制。

它直接采用语言型控制规则，出发点是现场操作人员的控制经验或相关专家的知识，在设计中不需要建立被控对象的精确数学模型，因而使得控制机理和策略易于接受与理解，设计简单，便于应用。

　　由工业过程的定性认识出发，比较容易建立语言控制规则，因而模糊控制对那些数学模型难以获取、动态特性不易掌握或变化非常显著的对象非常适用。

　　基于模型的控制算法及系统设计方法，由于出发点和性能指标的不同，容易导致较大差异；

但一个系统的语言控制规则却具有相对的独立性，利用这些控制规律间的模糊连接，容易找到折中的选择，使控制效果优于常规控制器。

　　模糊控制算法是基于启发性的知识及语言决策规则设计的，这有利于模拟人工控制的过程和方法，增强控制系统的适应能力，使之具有一定的智能水平。

　　模糊控制系统的鲁棒性强，干扰和参数变化对控制效果的影响被大大减弱，尤其适合于非线性、时变及纯滞后系统的控制。

2.3模糊控制的基本理论

　　所谓模糊控制,就是在控制方法上应用模糊集理论、模糊语言变量及模糊逻辑推理的知识来模拟人的模糊思维方法,用计算机实现与操作者相同的控制。

该理论以模糊集合、模糊语言变量和模糊逻辑为基础,用比较简单的数学形式直接将人的判断、思维过程表达出来,从而逐渐得到了广泛应用。

应用领域包括图像识别、自动机理论、语言研究、控制论以及信号处理等方面。

在自动控制领域,以模糊集理论为基础发展起来的模糊控制为将人的控制经验及推理过程纳入自动控制提供了一条便捷途径。

　　2.3.1模糊控制器的基本结构

　　如下图所示,模糊控制器的基本结构包括知识库、模糊推理、输入量模糊化、输出量精确化四部分。

　　2.3.2知识库

　　知识库包括模糊控制器参数库和模糊控制规则库。

模糊控制规则建立在语言变量的基础上。

语言变量取值为“大”、“中”、“小”等这样的模糊子集,各模糊子集以隶属函数表明基本论域上的精确值属于该模糊子集的程度。

因此,为建立模糊控制规则,需要将基本论域上的精确值依据隶属函数归并到各模糊子集中,从而用语言变量值（大、中、小等）代替精确值。

这个过程代表了人在控制过程中对观察到的变量和控制量的模糊划分。

由于各变量取值范围各异,故首先将各基本论域分别以不同的对应关系,映射到一个标准化论域上。

通常,对应关系取为量化因子。

为便于处理,将标准论域等分离散化,然后对论域进行模糊划分,定义模糊子集,如NB、PZ、PS等。

　　同一个模糊控制规则库,对基本论域的模糊划分不同,控制效果也不同。

具体来说,对应关系、标推论域、模糊子集数以及各模糊子集的隶属函数都对控制效果有很大影响。

这3类参数与模糊控制规则具有同样的重要性,因此把它们归并为模糊控制器的参数库,与模糊控制规则库共同组成知识库。

　　模糊控制规则的来源有3条途径:

基于专家经验和实际操作,基于模糊模型,基于模糊控制的自学习。

　　2.3.3模糊化

　　将精确的输入量转化为模糊量F有两种方法:

（1）将精确量转换为标准论域上的模糊单点集。

精确量x经对应关系G转换为标准论域x上的基本元素,则该元素的模糊单点集F为

　　uF（u）=1ifu=G（x）

（2）将精确量转换为标准论域上的模糊子集。

　　精确量经对应关系转换为标准论域上的基本元素,在该元素上具有最大隶属度的模糊子集,即为该精确量对应的模糊子集。

　　2.3.4模糊推理

　　最基本的模糊推理形式为:

　　　　前提1　IFATHENB

　　　　前提2　IFA′

　　　　结论　THENB′

　　其中,A、A′为论域U上的模糊子集,B、B′为论域V上的模糊子集。

前提1称为模糊蕴涵关系,记为A→B。

在实际应用中,一般先针对各条规则进行推理,然后将各个推理结果总合而得到最终推理结果。

　　2.3.5精确化

　　推理得到的模糊子集要转换为精确值,以得到最终控制量输出y。

目前常用两种精确化方法:

（1）最大隶属度法。

在推理得到的模糊子集中,选取隶属度最大的标准论域元素的平均值作为精确化结果。

（2）重心法。

将推理得到的模糊子集的隶属函数与横坐标所围面积的重心所对应的标准论域元素作为精确化结果。

在得到推理结果精确值之后,还应按对应关系,得到最终控制量输出y。

2.4模糊控制理论主要研究内容

　　模糊控制理论主要研究内容:

模糊控制稳定性,模糊模型的辨识,模糊最优控制,模糊自适应控制,与其他控制结合等。

如将智能控制与传统控制方法相结合,产生了模糊变结构控制（FVSC）,自适应模糊控制（AFC）,自适应神经网络控制（ANNC）,神经网络变结构控制（NNVAC）,神经网络预测控制（ANNPC）,模糊预测控制（FPC）,专家模糊控制（EFC）,模糊神经网络控制（FNNC）,专家神经网络控制（ENNC）等方法。

2.5模糊控制的特点

简化系统设计的复杂性，特别适用于非线性、时变、模型不完全的系统上。

利用控制法则来描述系统变量间的关系。

不用数值而用语言式的模糊变量来描述系统，模糊控制器不必对被控制对象建立完整的数学模式。

模糊控制器是一语言控制器，使得操作人员易于使用自然语言自然语言进行人机对话。

模糊控制器是一种容易控制、掌握的较理想的非线性控制器，具有较佳的适应性及