模糊控制器、模糊控制方法及系統的制作方法【專利摘要】本發明公開一種模糊控制器、模糊控制方法—及系統，該模糊控制方法包括：獲取檢測到的控制對象的實際輸出值Yk;根據控制對象的標準值YS6t和實際輸出值Yk，計算控制對象的誤差E和誤差變化率EC;設定模糊控制器的量化論域，計算誤差E的量化因子&和誤差變化率EC的量化因子Ke。;制定模糊控制規則表Fuzzytable，根據當前的誤差E及其量化因子&、誤差變化率EC及其量化因子KM，計算輸出調節增量AU;更新當前周期的輸出控制量Uk，其中，Uk=Ukl+AU,Uk!為上一周期的輸出控制量；將輸出控制量隊輸出給執行機構，對控制對象進行模糊控制。本發明能夠簡化對模糊控制的調節，提高其通用性。【專利說明】模糊控制器、模糊控制方法及系統【
技術領域：
】[0001]本發明涉及模糊控制領域，特別涉及一種模糊控制器、模糊控制方法及系統。【
背景技術：
】[0002]模糊邏輯控制（FuzzyLogicControl)簡稱模糊控制，是以模糊集合論、模糊語言變量和模糊邏輯推理為基礎的一種計算機數字控制技術，模糊控制實質上是一種非線性控制，從屬于智能控制的范疇。[0003]模糊控制在常見系統控制中具有廣泛的應用基礎，具有不依賴具體對象模型，適用范圍廣的優勢。但實際應用中發現，離散化后的模糊控制器的靜態特性并不理想，特別是在偏差零值附近，較易出現輸出反復振蕩調節的問題，且輸出與設定值往往存在一定的靜差。[0004]一般來講，比較常見的改進方法是在使用模糊控制粗調到穩態區域附近后，再切換到傳統的PID進行穩態特性的改善，但這類方法依賴于穩態振蕩幅度的大小，且需要對PID參數進行反復整定，通用性不強，并且實際調試周期較長。【
發明內容】[0005]有鑒于此，本發明實施例的目的之一在于提出一種模糊控制器、模糊控制方法及系統，能夠簡化對模糊控制的調節，并提高其通用性。[0006]進一步來講，該模糊控制方法包括：[0007]獲取檢測到的控制對象的實際輸出值Yk;[0008]根據控制對象的標準值Ysrt和實際輸出值Yk，計算所述控制對象的誤差E和誤差變化率EC;[0009]設定模糊控制器的量化論域，計算誤差E的量化因子Ke和誤差變化率EC的量化因子Ke。；[0010]制定模糊控制規則表Fuzzytable，根據當前的誤差E及其量化因子Ke、誤差變化率EC及其量化因子Κε。，計算輸出調節增量ΛU;[0011]更新當前周期的輸出控制量uk，其中，Uk=Uki+Λυ，Ukl為上一周期的輸出控制量；[0012]將所述輸出控制量Uk輸出給執行機構，對所述控制對象進行模糊控制。[0013]可選的是，在一些實施例中，所述計算輸出調節增量AU的步驟之前，還包括：[0014]判斷所述當前的誤差E是否在模糊控制的粗調范圍內，并在判定所述誤差E在模糊控制的粗調范圍內時，通過以下步驟計算所述輸出調節增量AU:[0015]計算輸出調節增量參考值AUief;[0016]依據當前誤差E及量化因子Κε、誤差變化率EC及其量化因子Κε。，查找所述模糊控制規則表FuzzyTable，獲取當前模糊控制變量FuzzyU;[0017]根據Δυ=FuzzyU*k*Al4ef，計算得到所述輸出調節增量Δυ的值；其中，k為大于1的加速調節比例因子。[0018]可選的是，在一些實施例中，所述計算輸出調節增量AU的步驟之前，還包括：[0019]判斷所述當前的誤差E是否在模糊控制的微調范圍內，并在判定所述誤差E在模糊控制的微調范圍時，通過以下步驟計算所述輸出調節增量AU:[0020]計算輸出調節增量參考值ΛUMf;[0021]依據當前誤差E及量化因子Κε、誤差變化率EC及其量化因子Κε。查找所述模糊控制規則表FuzzyTable，獲取當前模糊控制變量FuzzyU;[0022]根據Δυ=FuzzyU*AUMf，計算得到所述輸出調節增量AU的值。[0023]可選的是，在一些實施例中，所述計算輸出調節增量參考值AUMf包括：[0024]查找模糊控制規則表FuzzyTable，獲取輸出最大量化值FuzzyUmax;[0025]測定系統調節時間T。和系統延遲時間Td;[0026]測定系統允許偏差Emax及其對應的最小輸出調節增量值ΛUmin;[0027]根據ΛΚAU^/FuzzyUT。/%，計算得到輸出調節增量參考值AUMf。[0028]可選的是，在一些實施例中，上述模糊控制方法還包括：[0029]通過修改或預先設定以下參數中的至少一個，對所述控制對象的模糊控制進行調整；[0030]其中，所述參數包括：所述系統調節時間T。、系統延遲時間Td、輸出調節增量參考值AU,ef、誤差E、誤差變化率EC的基本論域。[0031]相應地，為實現上述糊控制方法，本發明提出一種模糊控制器，該模糊控制器包括：[0032]輸入接口單元，用于獲取檢測到的控制對象的實際輸出值Yk;[0033]第一計算單元，用于根據控制對象的標準值Ysrt和實際輸出值Yk，計算所述控制對象的誤差E和誤差變化率EC;[0034]第二計算單元，用于設定模糊控制器的量化論域，計算誤差E的量化因子Κε和誤差變化率EC的量化因子Kec;[0035]第三計算單元，用于制定模糊控制規則表Fuzzytable，根據當前的誤差E及其量化因子Κε、誤差變化率EC及其量化因子Κε。，計算輸出調節增量ΛU;[0036]第四計算單元，用于更新當前周期的輸出控制量Uk，其中，Uk=Ukl+AU，Ukl為上一周期的輸出控制量；[0037]輸出接口單元，用于將所述輸出控制量Uk輸出給執行機構以對所述控制對象進行模糊控制。[0038]可選的是，在一些實施例中，所述第三計算單元包括：[0039]查找子單元，用于依據當前誤差E及量化因子Ke、誤差變化率EC及其量化因子Kec，查找模糊控制規則表FuzzyTable，獲取當前模糊控制變量FuzzyU;[0040]判斷子單元，用于判斷所述當前的誤差E是否在模糊控制的粗/微調范圍內；[0041]第一計算子單元，與所述查找子單元連接，用于計算輸出調節增量參考值ΛUMf;[0042]第二計算子單元，與所述查找子單元、所述判斷子單元及所述第一計算子單元連接，用于根據所述判斷子單元的判斷結果選擇Δυ=FuzzyU*k*AUraf或者AU=FuzzyU*AU,ef，計算得到所述輸出調節增量AU的值；其中，k為大于1的加速調節比例因子。[0043]可選的是，在一些實施例中，所述第一計算子單元包括：[0044]查找子模塊，用于查找模糊控制規則表FuzzyTable，獲取輸出最大量化值FuzzyUmax；[0045]第一測定子模塊，用于測定系統調節時間T。和系統延遲時間Td;[0046]第二測定子模塊，用于測定系統允許偏差Emax及其對應的最小輸出調節增量值ΔUmin;[0047]計算子模塊，與所述查找子模塊、第一測定子模塊及第二測定子模塊連接，用于根據AUref彡AUmin/FUZZyUmax*Te/Td，計算得到輸出調節增量參考值AUref。[0048]本發明實施例的另一目的在于提出一種模糊控制系統，以簡化模糊控制的調節，并提高通用性。[0049]該模糊控制系統包括上述任一種所述的模糊控制器、執行機構、控制對象以及測量裝置；其中，[0050]所述模糊控制器用于將所述輸出控制量Uk輸出給所述執行機構，所述執行機構用于根據所述輸出控制量Uk對所述控制對象進行模糊控制；[0051]所述測量裝置用于檢測所述控制對象的實際輸出值Yk，并將檢測數據反饋給模糊控制器。[0052]相對于現有技術，本發明具有以下優勢：[0053]本發明的模糊控制器、模糊控制方法及系統利用模糊控制輸出進行增量調節，變步長調節與模糊控制相結合，通用性強，調節周期短，針對不同系統，不需要修改程序，通過簡易實驗測定或預估出誤差E的量化因子Κε和誤差變化率EC的量化因子Κε。，可獲取相對準確的輸出控制量Uk，能夠簡化模糊控制的調節，并提高通用性。[0054]并且，本發明的模糊控制方法和系統采用關鍵參數的快速確定方式，可通過與監控裝置配合快速、直觀的實現對應參數的調節。【專利附圖】【附圖說明】[0055]構成本發明實施例一部分的附圖用來提供對本發明實施例的進一步理解，本發明的示意性實施例及其說明用于解釋本發明，并不構成對本發明的不當限定。在附圖中：[0056]圖1為本發明實施例提供的模糊控制系統的原理框圖。【具體實施方式】[0057]下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有作出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發明保護的范圍。[0058]需要說明的是，在不沖突的情況下，本發明實施例及實施例中的特征可以相互組合。[0059]下面結合附圖，對本發明的各優選實施例作進一步說明：[0060]方法實施例:[0061]為簡化對模糊控制的調節并提高其通用性，本實施例提出一種模糊控制方法，該模糊控制方法包括：[0062]S102:獲取檢測到的控制對象的實際輸出值Yk;[0063]S104:根據控制對象的標準值Yset和實際輸出值Yk，計算所述控制對象的誤差E和誤差變化率EC;[0064]S106:設定模糊控制器的量化論域，計算誤差E的量化因子Ke和誤差變化率EC的量化因子Κε。；[0065]S108:制定模糊控制規則表Fuzzytable，根據當前的誤差Ε及其量化因子Ke、誤差變化率EC及其量化因子Κε。，計算輸出調節增量ΛU;[0066]S110:根據隊=隊1+八1將上一周期的輸出控制量隊1更新為當前周期的輸出控制量Uk;[0067]S112:將所述輸出控制量Uk輸出給執行機構，對所述控制對象進行模糊控制。[0068]作為一種可選實施方式，上述糊控制方法還可包括：判斷所述當前的誤差E是否在模糊控制的粗調范圍內，并在判定所述誤差E在模糊控制的粗調范圍內時，S108中，可以通過以下步驟計算所述輸出調節增量AU:[0069]S108a:計算輸出調節增量參考值AUMf;[0070]S108b:依據當前誤差E及量化因子Ke、誤差變化率EC及其量化因子Ke。，查找模糊控制規則表FuzzyTable，獲取當前模糊控制變量FuzzyU;[0071]S108c:根據AU=FuzzyU*k*AUraf，計算輸出調節增量AU的值。其中，k為大于1的加速調節比例因子，可選的取值范圍為5?20。[0072]其中，誤差E在模糊控制的粗調范圍內可以是指：誤差E在模糊控制的量化論域范圍之外的情況。例如，模糊控制誤差論域為[-3,3]，而實際誤差絕對值大于6,此時，誤差E在模糊控制的粗調范圍內。該粗調范圍可根據實際控制對象、控制條件進行設置。[0073]上述實施例中，模糊控制方法利用模糊控制輸出進行增量調節，變步長調節與模糊控制相結合，通用性強，調節周期短，針對不同系統，不需要修改程序，通過簡易實驗測定誤差E、誤差變化率EC、調節參考值AUief及加速調節比例因子k，可獲取相對準確的輸出控制量Uk，能夠簡化模糊控制的調節，并提高通用性。并且，本發明的模糊控制方法和系統采用關鍵參數的快速確定方式，可通過與監控裝置配合快速、直觀的實現對應參數的調節。[0074]作為另一種可選實施方式，上述糊控制方法還可包括：判斷所述當前的誤差E是否在模糊控制的微調范圍內，并在判定所述誤差E在模糊控制的微調范圍時，S108中，可以通過以下步驟計算所述輸出調節增量AU:[0075]S108A:計算輸出調節增量參考值AUMf;[0076]S108B:依據當前誤差E及量化因子Ke、誤差變化率EC及其量化因子Ke。，查找模糊控制規則表FuzzyTable，獲取當前模糊控制變量FuzzyU;[0077]S108C:根據ΛU=FuzzyU*ΛUMf，計算得到輸出調節增量ΛU的值。[0078]其中，誤差Ε在模糊控制的微調范圍內可以是指：誤差Ε在模糊控制的量化論域范圍附近的情況。例如，模糊控制誤差論域為[_3,3]且實際誤差為[_6,6]，此時，誤差Ε在模糊控制的微調范圍內。該微調范圍可根據實際控制對象、控制條件進行設置。[0079]需要說明的是，"判斷誤差Ε是否在粗調范圍"與"判斷誤差Ε是否在微調范圍"可為同一判斷操作，也就是說，當判斷誤差E不在粗調范圍，則可默認設置誤差E在微調范圍。[0080]可選的是，上述兩種實施方式中，計算輸出調節增量參考值AUMf可采用如下步驟：[0081]1)查找模糊控制規則表FuzzyTable，獲取輸出最大量化值FuzzyUmax;[0082]2)測定系統調節時間T。和系統延遲時間Td;[0083]3)測定系統允許偏差Emax及其對應的最小輸出調節增量值ΛUmin;[0084]4)根據AUref彡AUmin/FUZZyUmax*TyTd，計算得到輸出調節增量參考值AUref。[0085]上述實施例中，使用增量控制方法計算輸出控制量，即：Uk=Ukl+AU，其中AU調節基準AU#由用戶根據實驗數據設定或直接計算獲取，AU理論值則由模糊控制器根據當前誤差Ε及誤差變化率EC動態獲取，對應計算公式如下：[0086]1)如果誤差Ε遠在模糊控制的量化范圍之外，如模糊控制誤差量化論域為[-3，3]，而實際誤差量化絕對值大于6,那么，此時：[0087]ΔU=FuzzyU*k*ΔUref[0088]其中，k為大于1的加速調節比例因子，取值范圍一般為5?20。[0089]2)如果誤差E在模糊控制的量化范圍附近，例如，模糊控制誤差論域為[_3,3]且實際誤差為[-6,6]，那么，此時：[0090]ΔU=FuzzyU*ΔUref[0091]需要指出的是，這里可通過下面的方法確定λUMf的大小：[0092]i)AUMf正比于控制調節周期T。與系統延遲Td的比值。[0093]ii)AU,ef的大小可滿足：在系統延遲時間內的調節增量Sum(AU)引起的響應在系統的允許偏差范圍內允許的最小調節增量（設為AUmin)，即Sum(AU)彡AUmin，由于：[0094]Sum(ΔU)<Td/Tc*ΔUref*FuzzyUmax[0095]其中，FuzzyUmax是指模糊控制器輸出的最大U值，如當模糊控制器輸出的量化論域為[_6,6]時，則FuzzyUmax取值為6,則：[0096]AUref^AUmin/FuzzyUmax*Tc/Td[0097]這樣，可滿足在系統延遲Td時間范圍內的調節增量引起的偏差小于系統的允許偏差。[0098]在一可選實施例中，上述模糊控制方法還可包括：[0099]S114:通過修改或預先設定以下參數中的至少一個，對所述控制對象的模糊控制進行調整；[0100]其中，所述參數包括：所述系統調節時間T。、系統延遲時間Td、輸出調節增量參考值AU,ef、誤差E、誤差變化率EC的基本論域。[0101]以上各實施例介紹了模糊控制方法的一般流程，下面結合圖1和一實例對上述模糊控制方法做進一步說明，其中，模糊控制方法包括以下步驟：[0102]S202:測定系統延遲時間Td。[0103]S204:測定系統允許偏差對應的最小輸出調節增量值AUmin。[0104]例如，系統允許偏差為1時，對應系統響應增加或減少1時對應的調節增量最小值即為八1。[0105]S206:根據最小輸出調節增量值AUmin，計算調節增量參考值（調節基準）AUref值。[0106]本步驟中，根據ΔυΜ?彡AUmin/FuzzyUmax*Te/Td，可計算得到AUMf值。[0107]S208:確定誤差E及誤差變化率EC的模糊基本論域。[0108]這里，根據實驗數據確定誤差E及誤差變化率EC的模糊基本論域，對應誤差基本論域一般為允許偏差的3到5倍，而誤差變化率EC的論域可根據誤差E論域范圍內的實驗數據由如下公式獲取：[0109]Ek=Yset-Yk[0110]EC=Ek-Ekl[0川]Ekl=Ek[0112]其中，Ek表示當前誤差值，Ysrt表示控制目標值，Yk表示實際輸出值，Ek」表示上一周期的誤差值。這里，在計算得到當前誤差值Ek時，將上一周期的誤差值Ekl更新為當前誤差值Ek。[0113]S210:設定模糊控制器的量化論域，計算誤差E和誤差變化率EC的量化因子Κε、Kec〇[0114]例如：當模糊控制器的誤差與誤差變化率的量化論域為[_6,6]，而誤差基本論域為[-3,3]，誤差變化率基本論域為[-0.1，0.1]時，對應誤差E的量化因子為Ke=6/3=2，而誤差變化率EC的量化因子為Ke。=6/0.1=60。[0115]S212:根據誤差E、誤差變化率EC及輸出的量化論域均為[_6,6]，且模糊規則中的隸屬度函數，制定模糊控制規則表Fuzzytable。[0116]例如：依據如下模糊控制規則表，利用matlab工具的fuzzy工具獲取對應的離散化模糊控制規則表Fuzzytable。[0117]表1模糊控制規則表[0118]【權利要求】1.一種模糊控制方法，其特征在于，包括：獲取檢測到的控制對象的實際輸出值Yk;根據所述控制對象的標準值Ysrt和實際輸出值Yk，計算所述控制對象的誤差E和誤差變化率EC;設定模糊控制器的量化論域，計算所述誤差E的量化因子Κε和所述誤差變化率EC的量化因子Κε。；制定模糊控制規則表Fuzzytable，根據當前的誤差Ε及其量化因子Ke、誤差變化率EC及其量化因子Κε。，計算輸出調節增量AU;更新當前周期的輸出控制量Uk，其中，Uk=Uki+AU，Uki為上一周期的輸出控制量；將所述輸出控制量Uk輸出給執行機構，對所述控制對象進行模糊控制。2.根據權利要求1所述的模糊控制方法，其特征在于，所述計算輸出調節增量ΛU的步驟之前，還包括：判斷所述當前的誤差Ε是否在模糊控制的粗調范圍內，并在判定所述誤差Ε在模糊控制的粗調范圍內時，通過以下步驟計算所述輸出調節增量AU:計算輸出調節增量參考值依據當前誤差E及量化因子Κε、誤差變化率EC及其量化因子Κε。，查找所述模糊控制規則表FuzzyTable，獲取當前模糊控制變量FuzzyU;根據Δυ=FuzzyU*k*AUraf，計算得到所述輸出調節增量AU的值；其中，k為大于1的加速調節比例因子。3.根據權利要求1所述的模糊控制方法，其特征在于，所述計算輸出調節增量ΛU的步驟之前，還包括：判斷所述當前的誤差Ε是否在模糊控制的微調范圍內，并在判定所述誤差Ε在模糊控制的微調范圍時，通過以下步驟計算所述輸出調節增量AU:計算輸出調節增量參考值依據當前誤差E及量化因子Κε、誤差變化率EC及其量化因子Κε。查找所述模糊控制規則表FuzzyTable，獲取當前模糊控制變量FuzzyU;根據Δυ=FuzzyU*AUraf，計算得到所述輸出調節增量AU的值。4.根據權利要求2或3所述的模糊控制方法，其特征在于，所述計算輸出調節增量參考值AUMf包括：查找所述模糊控制規則表FuzzyTable，獲取輸出最大量化值FuzzyUmax;測定系統調節時間T。和系統延遲時間Td;測定系統允許偏差Emax及其對應的最小輸出調節增量值△Umin;根據AUMf彡AUmin/FUZZyUmax*Te/Td，計算得到所述輸出調節增量參考值AUMf。5.根據權利要求4所述的模糊控制方法，其特征在于，還包括：通過修改或預先設定以下參數中的至少一個，對所述控制對象的模糊控制進行調整；其中，所述參數包括：所述系統調節時間T。、系統延遲時間Td、輸出調節增量參考值ΛUMf、誤差E、誤差變化率EC的基本論域。6.-種模糊控制器，其特征在于，包括：輸入接口單元，用于獲取檢測到的控制對象的實際輸出值Yk;第一計算單元，用于根據控制對象的標準值Ysrt和實際輸出值Yk，計算所述控制對象的誤差E和誤差變化率EC;第二計算單元，用于設定模糊控制器的量化論域，計算所述誤差E的量化因子和所述誤差變化率EC的量化因子Kec;第三計算單元，用于制定模糊控制規則表Fuzzytable，根據當前的誤差E及其量化因子Κε、誤差變化率EC及其量化因子Κε。，計算輸出調節增量ΛU;第四計算單元，用于更新當前周期的輸出控制量Uk，其中，Uk=Uki+AU，Uki為上一周期的輸出控制量；輸出接口單元，用于將所述輸出控制量Uk輸出給執行機構以對所述控制對象進行模糊控制。7.根據權利要求6所述的模糊控制器，其特征在于，所述第三計算單元包括：查找子單元，用于依據當前誤差E及量化因子Κε、誤差變化率EC及其量化因子Κε。，查找模糊控制規則表FuzzyTable，獲取當前模糊控制變量FuzzyU;判斷子單元，用于判斷所述當前的誤差E是否在模糊控制的粗/微調范圍內；第一計算子單元，與所述查找子單元連接，用于計算輸出調節增量參考值△UMf;第二計算子單元，與所述查找子單元、所述判斷子單元及所述第一計算子單元連接，用于根據所述判斷子單元的判斷結果選擇ΔU=FuzzyU*k*ΔUMf或者ΔU=FuzzyU*ΔUraf，計算得到所述輸出調節增量Λυ的值；其中，k為大于1的加速調節比例因子。8.根據權利要求7所述的模糊控制器，其特征在于，所述第一計算子單元包括：查找子模塊，用于查找模糊控制規則表FuzzyTable，獲取輸出最大量化值FuzzyUmax;第一測定子模塊，用于測定系統調節時間T。和系統延遲時間Td;第二測定子模塊，用于測定系統允許偏差Emax及其對應的最小輸出調節增量值△Umin;計算子模塊，與所述查找子模塊、第一測定子模塊及第二測定子模塊連接，用于根據ΛΚAUmin/FUZZyUmax*TyTd，計算得到輸出調節增量參考值AUMf。9.一種模糊控制系統，其特征在于，包括：權利要求6至8任一項所述的模糊控制器、執行機構、控制對象以及測量裝置；其中，所述模糊控制器用于將所述輸出控制量Uk輸出給所述執行機構，所述執行機構用于根據所述輸出控制量Uk對所述控制對象進行模糊控制；所述測量裝置用于檢測所述控制對象的實際輸出值Yk，并將檢測數據反饋給所述模糊控制器。【文檔編號】G05B13/04GK104216292SQ201410473059【公開日】2014年12月17日申請日期:2014年9月16日優先權日:2014年9月16日【發明者】鄧秋連,高明,馬耀輝申請人:湖南三一智能控制設備有限公司