非线性控制:所有你想知道的关于模糊逻辑

罗克韦尔自动化项目经理Dave Carr和软件项目经理Jeff Shearer发表了一份45页的白皮书，探讨模糊逻辑以及它如何帮助工程师解决非线性控制问题。模糊逻辑为智能控制系统、高级故障检测和其他复杂应用提供了一种直观的设计功能块的方法。

逻辑中模糊逻辑的非线性控制与决策提供了设计模糊控制的最佳实践，并比较了其与传统控制方法的优势。此外，本文还概述了如何使用RSLogix 5000 FuzzyDesigner软件包为Allen-Bradley Logix系列可编程自动化控制器开发模糊逻辑算法。本文还介绍了RSLogix 5000 FuzzyDesigner软件包的最新特性，如模糊逻辑附加指令。

与许多对模糊逻辑主题的介绍不同，Carr和Shearer的白皮书提供了五个案例研究，展示了实际应用中的模糊逻辑解决方案。通过展示工程师如何将应用程序的控制需求转化为模糊算法，作者将一个非常抽象的主题转化为读者可以应用于他们的控制设计的东西。

本文详细介绍了湿混合食品过程温度模糊监督比例积分(PI)控制器的设计。湿混合食品加工技术由匀速旋转螺旋螺杆的湿混合机、干混合给料机、洒水器和对加工后的干混合/水混合料进行蒸汽加热组成。

该过程通常由三个回路控制-进水，干混合进料和根据配方的产品温度。水控制不是问题，它是由标准PI回路解决的。干混合饲料采用同样的解决方案。因此，使用标准的PID回路根据配方给出的设定点，可以很好地控制干混合和给水。

所述干混合料/水混合料的热加工配方规定了水的恒定质量流入量、原料干混合料的质量流入量和被加工物料的特定温度。来源:罗克韦尔自动化

在设计和实现控制算法之前，温度控制不是微不足道的，需要仔细建模和过程分析。单一的控制器参数设置不能满足整个应用配方的控制要求。

一种能够满足大范围工作条件的解决方案是非线性PI控制器，该控制器具有预定增益、基于所需温度的非线性前馈(偏置)动作和有条件运行的积分项。该非线性PI控制器的设计和整定是在详细分析过程的静态和动态特性的基础上进行的。

模糊逻辑解采用方程的形式:

CV = K(Error +∫Ki⋅Error⋅dt)+ Bias

其中CV是控制变量Valve_Control和Error =设定点温度

当CV和温度都较低时，温度对控制变量K更敏感，因此如果设定点较低，则使用低K增益来防止控制器产生较大的超调和/或振荡。相反，如果设定点很高，则使用较大的K增益来防止控制器控制太慢。这些规则体现在两个模糊的陈述中:

1.如果(设定点低)，则(K小)

2.如果(设定点较大)，则(K较大)

由于控制动作与其对温度的影响之间存在显著的传输延迟，如果温度过快接近设定值并且温度已经接近设定值，则应尽早停止集成。这可以防止控制器有一个大的超调。表达这些规则的模糊语句是:

1.如果(Error_Change很小)且(Error很小)，则(Ki是正的)

2.如果(Error_Change不小)且(Error很小)，则(Ki为零)

3.如果(Error_Change为中等)且(Error不小)，则(Ki为正)

4.如果(Error_Change不是中值)且(Error不是小值)，则(Ki为零)

偏置变量具有非线性前馈静态特性，其设置较为复杂。总共需要8个模糊语句来提供所有设定值条件下的单值分段连续非线性值:

1.如果(设定点为零)，则(偏置为B_3)

2.如果(设定点非常小)，那么(偏差是B_4)

3.如果(设定点很小)，那么(偏置为B_7)

4.如果(设定点为中等)，则(偏置为B_10)

5.如果(设定点很大)，那么(偏差是B_18)

6.如果(设定点是非常大的)，那么(偏差是B_60)

7.IF (Setpoint是extra_big)， THEN (Bias是B_100)

8.IF(设定点为above_all)，则(偏差为B_100)

如果应用得当，基于这种模糊规则的算法可以为复杂系统提供比传统数学更可靠、稳定和精确的控制。

下载你的副本基于模糊逻辑的逻辑控制与决策来自艾伦·布拉德利白皮书及文献下载Web页面。

- - - - - -编辑C.G.马西，高级编辑

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