控制系统仿真课程设计基于模糊控制器的纸浆浓度控制系统

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1、控制系统仿真课程设计说明书控制系统仿真课程设计说明书题 目:基于模糊控制器的纸浆浓度控制系统8基于模糊控制器的纸浆浓度控制系统摘要:针对纸浆生产过程中与产品质量密切相关的纸浆浓度和流量的稳定性,为解决纸浆浓度控制和测量存在的问题,设计了基于模糊控制技术的纸浆浓度流量计算机控制系统。该系统根据生产工艺要求采用计算机控制和浓度模糊控制器,对制浆生产过程需要的纸浆浓度、流量以及计算绝干量进行控制。实际运行结果表明,系统运行可靠,浓度、流量等控制量波动小、精度高,能够满足生产要求,达到了设计目的。Abstract : To the stability of the consistency and fl

2、owing velocity of paper pulp affecting the quality of paper , computer control system of paper pulp consistency and flowing velocity is designed based on fuzzy control technology , according to the problems existing in controlling and measuring the consistency of paper pulp during paper manufacture.

3、 The consistency and flowing velocity of paper pulp must be controlled and the dry component of paper pulp must be calculated in paper manufacturing. According to the requires of technics , a computer control system with a fuzzy controller of consistency and flowing velocity is designed. Practical r

4、unning shows that the system is reliable , and with low disturbance and high precision of the control variables such as consistency and flowing velocity. Key words : computer control ; fuzzy controllfer ; kingview ; dry component目 录目 录II第一章 前 言11.1 引言11.2 模糊控制器的优点1第二章 模糊控制器的简介22.1 模糊控制器的基本结构和组成2第三章

5、模糊控制器的设计33.1 设计参数33.2 确定模糊控制器43.3系统的仿真5总结7参考文献8控制系统仿真课程设计说明书第一章 前 言1.1 引言针对纸浆浓度控制系统具有大纯滞后和模型不确定的特性,传统的PID控制已经不能很好的控制纸浆浓度,为了解决纸浆浓度控制和测量存在的问题,设计了基于模糊控制技术的纸浆浓度控制系统。通过实验仿真,该控制系统对纸浆浓度既有快速的动态响应又有自适应性能力,能达到很好的控制效果。1.2 模糊控制器的优点在纸的抄造过程中, 纸浆浓度是影响成纸定量和水分的重要因素之一, 稳定地调节纸浆浓度是实现工艺目标、达到质量标准的重要一环。纸浆浓度的重要性决定了其控制算法应该能

6、满足更高的控制性能指标。浓度控制的精确性、快速性需要控制器具有较好的稳态性能和较短的调节时间, 同时原浆浓度的波动、调浓白水的流量变化等客观因素也决定了控制器要有一定的鲁棒性能。一般的固定参数控制器不能始终保持最优运行, 甚至出现稳定性的问题。在传统的纸浆浓度调节中, 大多采用数字PID 控制器调节纸浆浓度。但是, PID 调节器的参数不易在线调整, 且无论动态性能还是静态性能都存在着缺陷; 若采用自适应控制算法, 虽可提高性能, 但计算量大, 对于快速响应的传动系统, 实现相当困难; 模糊控制虽具有较强的鲁棒性, 可以实现暂态过程的快速性和稳定性, 但是存在稳态误差。第二章 模糊控制器的简介

7、MATLAB是矩阵实验室(Matrix Laboratory)的简称,是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境,主要包括MATLAB和Simulink两大部分。MATLAB语言由于使用极其方便、且提供了丰富的矩阵处理功能,所以很快引起了控制理论领域研究人员的高度重视,并在此基础上开发了控制理论与CAD和图形化模块化设计方法相结合的控制系统仿真工具箱,目前它已成为国际控制界最流行的仿真语言。2.1 模糊控制器的基本结构和组成模糊控制器主要由以下四部分组成:模糊化接口、知识库、模糊推理机、解模糊接口。模糊化的作用是

8、将输入的精确量转换成模糊化量,并用相应的模糊集合来表示。模糊推理是模糊控制器的核心,它具有模拟人的基于模糊概念的推理能力。该推理过程是基于模糊逻辑中的蕴涵关系及推理规则来进行的。知识库中包含了具体应用领域的知识和要求的控制目标。顾名思义,知识库中存贮着有关模糊控制器的一切知识,它们决定着模糊控制器的性能,是模糊控制器的核心。它通常由数据库和模糊控制规则库两部分组成。解模糊可以看作是模糊化的反过程,它要由模糊推理结果产生控制的数值,作为模糊控制器的输出。解模糊接口主要完成以下两项工作:解模糊和论域反变换。当论域为离散量时,经过量化后的输入量个数是有限的。可以针对输入情况的不同组合离线计算出相应的

9、控制量,从而组成一张控制表,能够减少在线的运算量。这种模糊控制方法很容易满足实时控制的要求。在这种模糊控制结构中,通常用误差e和误差的导数de/dt作为模糊控制器的输入量。第三章 模糊控制器的设计3.1 设计参数在传统的纸浆浓度调节系统中,由于电动执行器属于惯性环节(),被控对象也属于惯性和纯滞后环节(),采用数字PID调节必产生严重的滞后效应,很难使系统取得良好的控制效果。模糊逻辑控制是模糊语言形式的控制方法,不需要预先知道被控对象结构、参数,不需要建立被控对象的精确数学模型,对对象时变及纯滞后有一定的适应性。因此,在新研制成功的微机化动刀式浓度变送调节器中采用两输入单输出型的模糊控制器来取

10、代传统的PID调节。本系统由模糊控制器、执行器、被控对象三部分组成(控制器的采样周期T=2S),其结构图如下: 图 结构图 输入量:纸浆浓度偏差e。基本论域:-1.2%1.2%纸浆浓度量化论域:X=-6,-5,-4,-3,-2,-1,-0,+0,+1,+2,+3,+4,+5,+6;词集:NBe,NMe,NSe,ZOe,PSe,PMe,PBe。输入量2:纸浆浓度偏差变化率ec。基本论域:-0.6%0.6%量化论域:-6,-5,-4,-3,-2,-1,-0,+0,+1,+2,+3,+4,+5,+6;词集:NBec,NMec,NSec,ZOec,PSec,PMec,PBec。输出量:阀门开度的增量。

11、基本论域:-1212量化论域:V=-7,-6,-5,-4,-3,-2,-1,-0,+0,+1,+2,+3,+4,+5,+6,+7;词集:NBu,NMu,NSu,ZOu,PSu,PMu,PBu。3、控制规则与模糊控制表 E UECNBeNMeNSeZOePSePMePBeNBecPBuPBuPMuPMuPSuZOuZOuNMcPBuPBuPMuPMuPSuZOuZOuNSecPBuPBuPMuPSuZOuNMuNMuZOecPBuPBuPMuZOuNMuNBuNBuPSecPMuPMuZOuNSuNMuNBuNBuPMecZOuZOuNSuNMuNMuNBuNBuPBecZOuZOuNSuNMu

12、NMuNBuNBu3.2 确定模糊控制器 由于本次设计是两个输入量E和EC。一个输出量U,所以需要通过Edit增加一个输入量。通过增加输入(Add Variable)来实现双入单出控制结构。图如下所示:图 控制结构图3.3系统的仿真整个系统在Simulink环境下所搭建的结构图如下:图 结构图仿真图如下: 图 仿真图图中,u为控制量(黄色),f1为原来未加模糊控制器控制的曲线(绿色),f2为加了模糊控制器以后的响应曲线(紫色)。总结虽然只有一个星期的课程设计,但是感觉学到了很多很多的知识,通过一学期的对这门课的学习,使我对这门课的作用有了很大的了解。如果不经过模拟仿真实验就进行直接实验,将对人

13、类的生命和健康带来很大的危险。因此我们学习这门课对我们和社会的发展都是大有帮助的。而且通过做设计不仅巩固了课本所学过的知识,还学到了很多在书本上所没有学到过的内容。通过这次课程设计使我懂得了理论与实际相结合是很重要的,理论的知识有时候比较抽象,使我们很难理解,如果把两者结合起来,这样理解一些知识就比较容易了。通过本次课程设计提高了自己的实际动手能力和独立思考的能力。这为以后的工作打下了良好的基础,做设计也可以发现自己的很多不足之处,我们在以后的学习中要时刻的弥补自己的缺点。参考文献1李国勇.控制系统数字仿真与CADM,北京:电子工业出版社,2003,92薛定宇.控制系统计算机辅助设计MATLA

14、B语言及应用M.北京:清华大学出版社,19963闻新、周露、李东江等.MATLAB模糊逻辑工具箱的分析与应用M.北京:科学出版社,20014易继锴.智能控制技术M.北京:北京工业大学出版社,2003,45沈玉利,范波;模糊-单神经元PID复合控制智能控制器J;计算机工程;2001年05期6 孙滨;优化模糊PID-Smith控制系统仿真研究D;辽宁工程技术大学;2006年7 朱文娜,李红星;纸浆浓度的自适应模糊调整神经元控制J;大连轻工业学院学报;2004年01期8 姜会霞,肖雁鸿,周靖林;一种改进的模糊Smith控制器设计J;电气传动自动化;2002年02期9 朱晓东,王军,万红;基于Smith预估的纯滞后系统的控制J;郑州大学学报(工学版);2004年01期10 刘向杰,周孝信,柴天佑;模糊控制研究的现状与新发展J;信息与控制;1999年04期

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