空压机出口流量模糊控制设计    佛山出租升降车,  佛山升降车租赁,  佛山升降车价格     模糊控制是在模糊数学的基础上发展起来的，它是以模糊集合论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的微机控制技术。它通过模拟人的思维，构造一种非线性控制，以实现对复杂的、不确定的过程控制

     1模糊控制器的基本结构,  模糊控制系统由模糊控制器和控制对象组成：模糊控制器由精确量的模糊化、知识库、模糊推理、清晰化四个部分组成：(1)精确量的模糊化：模糊化是一个使输入清晰量模糊的过程，输入量根据预先设计的分类被安排成不同的隶属度，从而成为模糊控制器可以识别的的模糊输入量。(2)知识库：知识库包含两个部分，一是数据库，主要包含各种语言变量的范围，隶属度函数、尺度变换因子以及模糊空间分割数等，二是规则库，它用来存放全部的模糊控制规则以便进行模糊推理时使用，这些规则是基于专家知识和长期积累的经验确定的。(3)模糊推理：模糊控制器根据输入的模糊量，利用预先设计的模糊规则进行推理，最终获得模糊控制量，模糊推理是模糊控制器设计的核心。(4)清晰化：通过模糊推理得到的模糊量，要被控制器执行，必须进行清晰化，也就是要推导出模糊集合到普通集合的映射。常用的清晰化方法有最大隶属度法、加权平均法等。

      2模糊自适应PID控制器的结构,  在模糊控制中，模糊控制器可以根据输入变量的个数分为一维、二维和三维模糊控制器。一维模糊控制器：通常只选择系统偏差作为输入变量，输入量比较单一，不具有良好的动态控制性能，整体控制效果较差。二维模糊控制器：通常选择系统偏差和系统偏差变化量作为输入量。由于他们能严格反应受控过程中输出变量的动态特性，控制效果因此要比一维模糊控制器好。三维模糊控制器：通常选择系统偏差、系统偏差变化和系统偏差的积分作为输入变量，由于输入量较多且复杂，模糊规则的制定过于繁琐，控制算法的实现过程较困难，一般不采用。综上所述，本文选用二维模糊控制器实现模糊自适应PID控制算法，其中，将理想空气流量与实测空气流量误差e和误差变化量ec作为模糊输入量，模糊控制器输出量∆KP、∆KI、∆KD作为PID参数变化量对PID控制器参数在线修正，控制器结构。

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       3输入、输出量论域及隶属度函数模糊控制,  随着论域中元素个数的增加，控制系统越灵敏，但模糊规则的数目会随之平方增长，模糊控制越复杂，所以一般情况下模糊论域没有必要分割的太细。通常模糊分割数选为3、5、7，本文取7。针对本文控制系统，经过多次反复实验调整，理想空气流量与实测空气流量的误差e的基本论域变化范围为[30,30]，误差变化量ec的基本论域变化范围为[60,60]。离散论域均为{6、5、4、3、2、1、0、1、2、3、4、5、6}，输入变量的模糊分割数为7，对应的模糊集为{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}（负大、负中、负小、零、正小、正中、正大）。模糊输出量为PID的三个参数变化量∆KP、∆KI、∆KD。其中∆KP的基本论域为[0.16,0.16]，∆KI的基本论域为[0.6,0.6]，∆KD的基本论域为[0.2,0.2]。离散论域均为{6、5、4、3、2、1、0、1、2、3、4、5、6}，输入变量的模糊分割数为7，对应的模糊集为{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}。相对应的比例系数分别为KμP为0.16/6=2/75，KμI为0.6/6=1/10，KμD为0.2/6=1/30。控制系统的控制特性受隶属度函数曲线形状影响。隶属度函数曲线形状越高瘦，模糊子集分辨率越高，控制系统的灵敏度越高；隶属度函数曲线越是矮胖，模糊子集的分辨率越低，控制系统的稳定性越好。因此，一般在误差较大的区域采用矮胖形状的隶属度函数曲线提升控制系统的稳定性，在误差较小的区域采用高瘦形状的隶属度函数曲线提高系统的灵敏性。

        综上所述，本文在模糊集NB、PB区域采用正态分布，模糊集NM、NS、ZO、PS、PM采用三角分布隶属度函数。

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