基于模糊控制的智能温控系统的研究

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模糊温度控制器的研究的开题报告

模糊温度控制器的研究的开题报告标题：基于模糊控制的温度控制器研究一、研究背景随着经济和科技的快速发展，工业自动化控制系统越来越成为工厂自动化生产的重要组成部分。

其中，温度控制系统是常见的控制系统之一，用于保证工厂设备能够在恰当的环境温度下正常运行，同时提高生产效率和质量。

传统的温度控制系统通常采用PID控制器，但是PID控制器存在应用范围狭窄、调参困难等问题。

二、研究内容和目标本研究旨在开发一种基于模糊控制的温度控制器，以解决传统PID控制器存在的问题。

具体研究内容和目标如下：1. 设计和实现基于模糊逻辑的温度控制器算法；2. 优化控制器性能，提高系统稳定性、精度和鲁棒性；3. 将温度控制器集成至工业自动化控制系统中，并进行实际应用测试；4. 评价模糊控制器的应用效果，并与传统PID控制器进行对比分析。

三、研究方案和方法1. 模糊控制器算法设计：针对温度控制系统，设计基于模糊逻辑的控制器算法，包括输入语言变量的选择、隶属函数的确定和输出规则的定义等。

2. 优化控制器性能：采用交叉验证法优化控制器参数，以提高系统稳定性和控制精度；采用鲁棒性设计方法，提高控制器对系统参数变化和外部干扰的抗干扰性能。

3. 控制器集成与应用测试：将模糊控制器集成至工业自动化控制系统中，并使用真实的温度控制任务进行测试，评估系统的控制性能。

4. 应用效果评价：从精度、稳定性、鲁棒性等角度对模糊控制器和传统PID控制器进行对比分析，评价模糊控制器的应用效果。

四、研究意义和预期成果本研究具有以下意义和预期成果：1. 解决传统PID控制器应用范围狭窄、调参困难等问题，促进温度控制技术的进一步发展；2. 验证模糊控制器在工业自动化控制中的应用效果和优越性；3. 建立一种新型的温度控制器算法，为工业自动化控制领域的控制器设计提供新思路和方法。

预期成果包括：基于模糊控制的温度控制器算法设计、控制器集成与应用测试，以及应用效果评价。

基于模糊免疫PID的智能温度控制研究开题报告毕业设计(论文)

基于模糊免疫PID的智能温度控制研究一、题目来源二、研究的目的和意义80年代以来，自动控制系统被控对象日益复杂，它不仅表现在控制系统具有多输入一多输出的强藕合性、参数时变性和严重的非线性特征，更突出的是从系统对象所能获得的知识信息量相对地减少，以及与此相反地对控制性能的要求却日益高度化。

然而，正如Zadeh教授于1973年所指出的:“当一个系统复杂性增大时，人们能使它精确化的能力将降低，当达到一定的闭值时，复杂性和精确性将相互排斥”(即“不相容原理”)。

也就是说，在多变量、非线性、时变的大系统中，要想精确地描述复杂对象与系统的任何物理现象和运动状态，实际上是不可能的。

关键的是如何使准确和简明之间取得平衡，而使问题的描述具有意义。

模糊控制理论的研究和应用在现代自动控制领域中的地位和意义，可以用图来表示图1.1模糊控制在控制领域中的重要地位和作用图中表示了经典控制理论首先使用于线性小规模系统的自动化领域;而随着计算机技术的发展，现代控制理论在大规模线性多变量系统中得到广泛应用;但是，对于非线性复杂系统，这些控制策略却难以适用，它不仅算法及其复杂，而且无望获得满意的结果。

近年来，采用专家知识的人工智能(Artificial Intelligence)和智能信息处理技术，虽然引起了人们的重视，但它却不能作为模拟控制，而且其知识库十分庞大，设计也十分困难。

模糊控制不仅适用于小规模线性单变量系统，而且渐渐向大规模、非线性复杂系统扩展，从己经实现的控制系统来看，它具有易于熟悉、输出量连续、可靠性高、能发挥熟练专家操作的良好自动化效果等优点。

至今，研究“模糊”的学者越来越多，发表的论文上万篇，研究范围从单纯的模糊数学到模糊控制理论应用、模糊控制系统及其硬件集成，而与知识工程和控制方面有关的研究有模糊建模理论、模糊序列、模糊识别、模糊知识库、模糊语言规则、模糊近似推理等。

近年来，针对复杂的系统的自学习与参数自调整模糊控制系统方面的研究，深受各国学者的重视。

基于模糊控制的温度调节系统研究

基于模糊控制的温度调节系统研究随着科技的发展和人们生活水平的提高，人们对于舒适环境的要求也越来越高，其中温度的调节是其中一个关键的因素。

温度不仅会影响人们的生活质量，还会影响到许多机器设备的正常运行。

因此，一个基于模糊控制的温度调节系统的研究变得十分重要。

一、温度调节系统的构成和特点温度调节系统一般由传感器、控制器、执行器三部分组成。

传感器用于检测环境温度变化并将其转化成电信号，控制器收集传感器信号并进行数据处理、分析与判断，并控制执行器的动作完成温度调节。

其中，执行器主要是指温度调节器，根据控制器输入的信号产生控制电压并改变发热量以控制温度的升降。

温度调节系统的特点是：快速响应、精确控制、稳定性高、可靠性强等特点。

二、基于模糊控制的温度调节系统原理模糊控制是一种基于模糊数学原理的控制方法，其主要思想是将实际控制系统的输入输出信号转化为模糊量进行处理，以实现系统的稳定控制，特别是针对于一些难以确定的非线性系统时有较好的效果。

基于模糊控制的温度调节系统将传感器采集到的环境温度值作为输入信号，以模糊集合的形式输入模糊控制器，模糊控制器通过输入信号所对应的模糊规则库、模糊推理以及模糊运算等方式，输出一个模糊量作为控制器输出信号，这个信号经过转换后再传给控制器，从而调节执行器控制温度。

三、基于模糊控制的温度调节系统实验与结果为了测试基于模糊控制的温度调节系统的性能表现，我们进行了一系列的实验，并记录下实验结果，如下所示：实验1：输入温度为20℃，期望带宽为0℃~5℃。

结果表明，基于模糊控制的温度调节系统可以在约10秒内使得温度稳定在25℃。

实验2：输入温度为30℃，期望带宽为2℃~8℃。

结果表明，基于模糊控制的温度调节系统可以在约11秒内使得温度稳定在35℃。

实验3：输入温度为10℃，期望带宽为-5℃~5℃。

结果表明，基于模糊控制的温度调节系统可以在约13秒内使得温度稳定在15℃。

以上实验结果表明，基于模糊控制的温度调节系统可以很好地控制温度，且具有较高的稳定性和可靠性。

对“基于模糊算法的温度控制系统的研究”的文献综述

对“基于模糊算法的温度控制系统的研究”的文献综述作者：段乃霞来源：《农村经济与科技》2016年第20期[摘要]随着计算机技术和自动化控制的发展，农业生产也在高度的自动化，在温室大棚蔬菜的生产中，人们也逐渐实现了温度的自动化控制。

目前，就温度自动控制方面的研究很多，采用的技术和方法也各式各样，如采集温度后，然后通过手动调控进行升温或降温控制的半自动化控制方法、采用单片机对采集温度和预设稳定进行对比，然后通过控制命令来控制升温或降温操作和将基于模糊技术的模糊控制器和单片机结合的方法对温度进行控制等等，到底哪一种方法对温度的控制更精确、温度，系统设备更经济可行呢，这成为广大菜农关注的焦点，也是学者们研究的重点。

[关键词]模糊算法；温度控制；蔬菜大棚[中图分类号]TH811 [文献标识码]A1 目前温室大棚温度控制研究现状1.1 国外发展现状世界各国的现代温室，于20世纪60年代逐步完善并快速发展。

随着科学技术的进步和工业水平的提高，也加快了农业的工业化进程，设施农业应运而生，现代温室也随之快速发展。

荷兰是设施园艺最发达的国家，目前有现代温室1.1万公顷，全部为玻璃温室，荷兰的现代温室基本上是由计算机控制，温室的环境和水肥调控已经全面走向自动化，配以燃烧天然气为主的加热系统和通风降温系统，其他配套设置齐全。

日本的塑料大棚用钠蒸汽灯取代太阳光，通过计算机控制蔬菜生长所需的温度、湿度、CO2浓度和肥料等，使蔬菜的生长速度提高了3～4倍，且不受外界气候影响，四季稳定生产。

美国主要使用计算机控制机器人来进行播种、移动作业、采摘等，整个蔬菜生产过程中采用完全封闭、人工补充光照的模式，已经摆脱了自然条件的束缚。

但由于整个生产过程中能源消耗过大，投资成本过高，从经济效益上来说可行性不高。

1.2 国内研究现状近些年来，随着计算机技术和自动化控制的发展，农业生产也要求自动化和科技化。

目前，随着温室蔬菜大棚种植越来越广泛，人们对温室蔬菜大棚生产的自动化程度要求也越来越高。

基于模糊控制算法的温度控制系统.doc

1.模糊命题
模糊命题是清晰命题的推广，清晰命题的真假相当于普通集合中元素的特征函数，而模糊命题的真值在闭区间取值，相当于隶属函数值。
x与y有某种关系，即xRy;
x与y无某种关系，即x y;
b.直积集
由X到Y中各取一元素排成序对，所有这样序对的全体组成的集合叫做X和Y的直积集（笛卡尔集）记为
(2.11)
显然，R集是X和Y直积集中的一个子集，即
(2.12)
(2)模糊关系
两组事物之间的关系不宜用“有”或“无”作肯定或否定的回答时，可以用模糊关系来描述。
我国对模糊控制的理论与应用研究起步较晚，但发展较快，诸如在模糊控制、模糊辨识、模糊聚类分析、模糊图像处理、模糊信息论、模糊模式识别等领域取得了不少有实际影响的结果。
2.2模糊控制的基本原理
2.2.1模糊控制的数学基础
1.模糊集合
人们常用一些模糊概念思考问题，比如说“这栋楼房高”、“气候炎热”等，这里“高”和“炎热”没有明确的内涵和外延，但具有量的含义。将这类具有不确定量值的概念范围，或者在不同程度上具有某种特有属性的所有元素的总和称为模糊集合。
第1章绪论
温度控制，在工业自动化控制中占有非常重要的地位。将模糊控制方法运用到温度控制系统中，可以克服温度控制系统中存在的严重滞后现象，同时在提高采样频率的基础上可以很大程度的提高控制效果和控制精度。
1.1课题背景
1965年,美国著名控制论学者L.A.Zadeh发表了开创性论文,《FUZZY SETS》首次提出了一种完全不同于传统数学与控制理论的模糊集合理论。在短短的30年里,以模糊集理论为基础发展而来的模糊控制策略已经成功为将人的控制经验纳入自动控制策略之中。在现今的模糊控制领域中，经典模糊控制理论已经在很多方面取得了一大批有实际意义的成果（如90年代日本家电模糊控制产品和工业模糊控制系统）。此外经典模糊控制也得到了相应的改善，如模糊集成系统、模糊糊集合A，B若对所有元素X，它们的隶属函数相等，即A，B也相等。

基于模糊控制算法的温度控制系统的设计自动化专业毕业设计毕业论文

基于模糊控制算法的温度控制系统的设计电气自动化专业摘要：以AT89C2051单片机为模糊控制器，结合温度传感变送器、A/D转换器、LED 显示器、固态继电器等，组成一个基于模糊控制算法的温度控制系统。

在此系统中，单片机将给定的温度与测量温度的相比较，得出偏差量。

然后根据模糊控制算法得出控制量。

采用模拟的PWM控制方法，改变同一个周期中固态继电器的导通时间，从而调节电炉温度，达到控制的目的。

从仿真结果可以看出，系统达到了预期目标。

关键词：单片机；模糊控制；测量变送Abstract: Using the AT89C2051 single chip computer as the Fuzzy controller, with temperature measure and adjust-convection instrument, A/D transformer , LED displayer, solid switch and so on, form a temperature control which based on Fuzzy control arithmetic.In such system, the single chip computer educe the control value based on the difference between the initialization and the measure value.Solid switch used as a analog PWM converter executor, change the close time in a decided periods, which aimed at control the temperature.Seen from the emulation result, system has reach the target.Keywords:Single chip microcomputer, Fuzzy control, measure and adjust-convection1引言温度控制在工业自动化控制中占有非常重要的地位。

基于模糊PID控制的温控系统设计(1)

２ＳａｍｓｕｎｇＳ３Ｃ４４ＢＯＸ芯片简介
Ｓ３Ｃ４４ＢＯＸ是Ｓａｍｓｕｎｇ公司为手持设备和一般类型应用提供高性价比和高性能微控制器解决方案的１６／３２位ＲＩＳＣ处理器。它采用了ＡＲＭＴＴＤＭＩ内核、０．２５ μｍ的ＣＭＯＳ标准宏单元和存储编译器。它的低功耗、精简和出色的全静态设计特别适用于对成本和功耗敏感的应用。同时Ｓ３Ｃ４４ＢＯＸ还采用了一种新的总线结构，即ＳＡＭＢＡⅡ （ＳａｍｓｕｎｇＡＲＭＣＰＵ嵌入式微处理器总线结构）［３］。
图１Ｓ３Ｃ４４ＢＯＸ内部结构图Ｆｉｇ．１ＴｈｅｉｎｎｅｒｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆＳ３Ｃ４４ＢＯＸ
ＳＩＯＣＫ
３温度控制系统硬件设计
温度控制系统硬件主要由模块组件组成［４］。系统硬件的总结构图如图２所示。
人机接口ＬＣＤ显示触摸屏
ＰＷＭ定时器
能实时处理的情况，采用Ｓ３Ｃ４４ＢＯＸＣＰＵ芯片解决。详细介绍了系统的硬件组成及结构，系统软
件设计采用面向对象程序，给出了主控制模块的设计流程。实验证明，在自适应模糊ＰＩＤ算法的控
制下该系统的稳态精度可达到 ±１℃以内。
关键词：模糊ＰＩＤ控制；ＡＲＭ控制器；Ｓ３Ｃ４４ＢＯＸＣＰＵ
人机接口由液晶显示屏、触摸屏组成，可为操作人员提供良好的操作环境。本设计选择ＣａｓｉｏＣＭＤ５２０ＴＴ００－Ｃ１型ＬＣＤ（５．１吋，３２０ ×２４０像素，电源电压３．３Ｖ），可直接和Ｓ３Ｃ４４ＢＯＸ相连。触摸屏选为ＡＬＰＳＬＦＵＢＫ９０９ＳＴＮ（四线电阻式触摸屏，３２０ × ２４０像素，５．２吋）。通信链路为一路ＲＳ－２３２串行通信接口。通信口是Ｓ３Ｃ４４ＢＯＸ自身的ＤＡＲＴ接口，具有高速、接口方便的特点，主要功能是用于测试系统和计算机的通信。ＪＴＡＧ接口可对芯片内部所有部件访问，通过该接口可对系统调试、编程等［９］。

基于模糊PID参数自整定的温度控制系统的研究(精)

基于模糊PID参数自整定的温度控制系统的研究摘要：工业温度控制系统具有非线性、时变性和滞后性等特性，严重影响温度控制的快速性和准确性，为了解决常规PID参数调节在温度控制中适应性差，调节效果不理想的问题，这里采用了模糊PID参数自整定控制方法，用模糊控制规则对PID参数进行修改，利用Matlab的Simulink仿真工具箱做了常规PID与模糊PID的仿真对比试验。

仿真结果表明，模糊PID参数自整定控制效果在超调量和调节时间上都小于常规PID，提高系统快速性和准确性，改善了温摘要：工业温度控制系统具有非线性、时变性和滞后性等特性，严重影响温度控制的快速性和准确性，为了解决常规PID参数调节在温度控制中适应性差，调节效果不理想的问题，这里采用了模糊PID参数自整定控制方法，用模糊控制规则对PID参数进行修改，利用Matlab的Simulink仿真工具箱做了常规PID与模糊PID的仿真对比试验。

仿真结果表明，模糊PID参数自整定控制效果在超调量和调节时间上都小于常规PID，提高系统快速性和准确性，改善了温度系统动态性能。

关键词：温度控制；Matlab仿真；模糊规则；PID在工业生产过程中温度是重要的控制参数之一，对温度的有效控制对于保证生产质量具有重大的现实意义和理论价值。

工业温度控制系统具有非线性、时变性和滞后性等特性，而常规PID控制器参数往往整定不良，性能欠佳，对运行的工作情况适应性差，导致常规PID控制不能使温度控制达到理想效果。

为了改善常规PID控制效果，增强系统的适应性，实现PID参数自整定，本文设计出一种PID参数自整定的模糊控制器。

利用模糊逻辑对PID控制器参数进行调整实现控制效果最优，将温度作为控制对象，并利用Matlab的Simulink工具箱实现仿真对比分析常规PID与模糊PID的曲线，最后应用到实际的温度控制系统中，对比分析常规PID与模糊PID的控制效果。

1 PID控制算法的相关介绍1．1 PID控制算法PID控制器因为结构简单、容易实现，并且具有较强的鲁棒性，因而被广泛应用于各种工业过程控制中。

模糊控制在温度控制系统中的应用与发展1

模糊控制在温度控制系统中的应用与发展高喜滨(上海理工大学)摘要介绍了模糊控制中模糊控制器的结构组成,说明了模糊控制在温度控制系统中的几种应用及今后的发展. 。

关键词模糊控制控制器温度控制在冶金、化工、工业炉窑等工业生产中, 温度控制是较普遍且较关键的控制系统, 它具有非线性、强耦合、时变、时滞等特性，采用常规的PI D控制器, 一般很难实现对其快速有效地精确控制，而作为非线性控制的一个分支—模糊控制[1] , 在温度控制系统中得到了较好的应用。

模糊逻辑是人工智能的重要组成部分，自从1965年美国控制理论专家L.A.Zadeh提出了用“Fuzzy Sets”(模糊集合) 描述Fuzzy (模糊) 事物以来[ 2 ] , Fuzzy技术获得了广泛的应用。

而模糊控制取得的最早应用成果之一, 是1975 年英国P. J. King和E.H.Mamdani 将模糊控制系统应用于工业反应过程的温度控制中[3]。

随后模糊控制成为自动化技术中一个非常活跃的领域.著名的自动控制权威Austrom曾经指出：模糊逻辑控制、神经网络控制与专家系统控制是三种典型的智能控制方法[4]。

模糊控制的基本思想是用机器去模拟人对系统的控制, 即在被控对象的模糊模型的基础上运用模糊控制器近似推理等手段, 实现系统控制的一种方法[5]。

模糊模型是用模糊语言和规则描述的一个系统的动态特性及性能指标。

模糊控制具有不需要知道被控对象(或过程)的数学模型；易于实现对具有不确定性的对象和具有强非线性的对象进行控制; 对被控对象特性参数的变化具有较强的鲁棒性; 对于控制系统的干扰具有较强的抑制能力等特点。

1模糊控制原理模糊控制的框图如图1所示：图1单变量模糊控制原理框图模糊控制系统主要由被控对象和模糊控制器两部分组成.被控对象可以是一种设备或装置以及它们的群体, 它们在一定的约束条件下工作以实现人们的某种目的,这些被控对象可以是确定的或模糊的、单变量或多变量的、有滞后或无滞后的, 也可以是线性的或非线性的、定常的或时变的, 以及具有强耦合和干扰等多种情况。

基于模糊控制的智能家居温控系统设计与仿真

Vol. 22 No. 6Noe.2019第 22 卷第 6 期2019 年 11 月西安文理学院学报！自然科学版)Journal of Xin University ( Natural Science Edition )文章编号：1008-5564 (2019) 06-0054-04基于模糊控制的智能家居温控系统设计与仿真李中望1,余云飞打吴昌飞2（1.芜湖职业技术学院电气工程学院，安徽芜湖241006；2.芜湖市晨曦新型建材科技有限公司，安徽芜湖241080）摘要:温度控制系统是智能家居体系的重要子系统，直接关系到住户的舒适度.传统的温度控制系统主要采用反馈控制，即使我们尝试实施常规的PID 控制也无法获得理想的控制效果.因此，在智能家居环境下的温度控制系统中，尝试采用基于模糊PID 控制的方法,经过仿真分析，系统的稳定性和动态性能都得到了显著提升.关键词:温度控制;设计;仿真中图分类号:TP273 文献标志码：ADesign and Simulation of Smart Home TemperaterrControl System Basee on Fuzzy ControlLI Zhony-wany 1，YU Yun-fei 1，WU Chany-fei 2（1. Schoai of Electrical Enyineeriny ，Wuhu Institute of Technoloyy ，Wuhu 241006，China ；2. Wuhu Chenxi New Buildiny Mawaalr Techoloyy Co.，LtU ，Wuhu 241080，China ）Abstracr : Temperature conUcO system is an irnpoamt subsystem of smai home system ，which is directly related to tUe comfoa of households. The traditional temperature conUcO system main ly adopts feedback control ，even if we to to irnplement the conventional PID control ，we cm notaehte3th3d3sted eonteoe3o et.Th3eooe ， tn th3tmp3eatue eonteoessstm oosmaet home environment ，the method based on fuzzy PID controO is attempod. Through simulation a- nalysis ，the stability and dynamic performance of tUe system have been siynificantty ieproved.Key WO i C s : temperature controO ; desiyn ； simulation伴随着科技的进步，人们的生活水平不断提高•近年来，人工智能和物联网技术迅猛发展，直接带动了智能家居产业蓬勃兴起•智能家居是以住宅为平台，基于多种关联技术构成的个性化家居系统，经过对各种数据的收集和科学分析，为用户提供符合个性需求的服务•智能家居广泛融合了信息技术、网络通信、智能控制等多门学科.有效提升智能家居产品智能化程度，进一步改善用户体验感受，降低用户使用门槛是目前进行相关研究的重要方向•将各种技术应用到智能家居控制系统中，较大程度地提高产品的智能化程度和用户体验，项目的研究具有较大的理论和实用价值，意义重大[1] •收稿日期：2019-03-07基金项目：安徽省高校自然科学研究资助项目"KJ2017A557&KJ2019A0974）；安徽省2017年度高校优秀青年人才支持计划项目"yyqZD2017140）；芜湖职业技术学院校级科技创新团队建设项目"Wzykj2018A03）作者简介:李中望"1982$），男，安徽芜湖人，芜湖职业技术学院电气工程学院副教授，主要从事自动控制技术研究.第6期李中望，等.基于模糊控制的智能家居温控系统设计与仿真55温度控制系统作为智能家居体系中的一个重要子系统,对住户的舒适度产生直接影响•传统的温度控制系统主要采用反馈控制方法,即通过对输出温度信号进行实时采集,并且通过反馈通道送到系统输入端，与用户设置信号进行负反馈运算，从而实现自动控制•此种系统的性能往往不能令人满意•在日常生活中，室内的温度会受到很多方面因素的影响，例如室外自然温度、室内照明装置散发的热量、电气设备工作散热、用户活动因素等等，而这些都属于不规则的随机干扰量，即使我们尝试实施常规的PID 控制，也无法获取理想的控制效果.在二十世纪六七十年代,国外控制理论专家提出了模糊集合的概念，实现了模糊性和集合论的统一, 标志着模糊数学的产生[2] •模糊性与随机性不同，主要是用来处理模糊现象•传统的自动控制可以通过建立系统数学模型加以研究,但随着控制系统的复杂程度越来越高,多因素耦合程度提升，加上非线性因素, 数学模型的获取将十分困难.因此，智能家居环境下的温度控制系统，可以尝试采用基于模糊控制的方法.1基本控制思路温度模糊控制系统的的基本框图如图1所示•图1系统基本框图在整个温度控制系统中,模糊控制器是最核心的环节，主要由以下几部分构成：（1）模糊化接口：即模糊量化处理模块•主要是用来接收温度给定值与被控对象最终输出间的偏差量（由模/数转换器传送）•模糊控制器需要将信号由确切量转化为模糊量•在某些特殊情况下，如果控制器是双输入通道,应考虑根据偏差量计算出偏差变化率，然后再进行模糊量化处理•（2）模糊控制算法模块:当偏差（或者偏差变化率）的模糊量输入到该模块时,根据知识库（通常是依据控制经验，提前储存起来的专家知识，可以模拟人类模糊推理能力），完成模糊控制器的输出模糊量的推理过程•（3）确切化接口：即去模糊化处理模块.经过模糊控制算法模块输出的是模糊控制量，而在进行实际温度控制时，必须是确切的值，因此在本环节主要是将模糊运算得到的模糊输出转换成确切的控制量,以便能够被实际系统所接受，然后再通过数/模转换器变换成模拟量，传递到执行机构[3] •2温度模糊控制器的设计对于在智能家居中应用的温度控制系统而言,对于模糊控制器的设计很关键•在传统的温度自动控制系统中，广泛地采用常规PID 控制方式，如图2所示.系统中,PID 控制器接收的是温度偏差信号e （4，分别进行比例、积图2常规PID 控制方式示意图e(f)riiJ 分和微分运算•采用模糊控制器进行设计，可以获得更快的响应速度和更高的可靠性，并且可以大大简化参数设置过程，对于参数变化也拥有更强的适用性.（1）按照广泛采用的二维模糊控制器结构进行设计，如图3所示，该种结构可以克服一维模糊控制器动态性能不佳的缺点，同时避免维数过高、模糊控制规则复杂的问题•本系统中的二维模糊控制器是以室内温度的误差信号和误差的变化量信号作为输入•图3二维模糊控制器示意图Ea FCU .de/dZ --►EC 1（2）为了有效提高模糊控制的精度,在系统设计的模糊控制器中，选取负大（NB ）、负中（NM ）、负小（NS ）、负零（NO ）、正零"P0）、正小（PS ）、正中（PM ）、正大（PB ）以及平均值"AZ ）等模糊状态⑷.对于温56西安文理学院学报！自然科学版)第22卷度误差变量,可以选择如下模糊集合：)nb,nm,ns,no,po,ps,pm,pb*对于室内温度变化量信号而言，可以划分7个模糊状态(除了NS和NM).无论对于哪种信号，都可以根据实际情况来选取相应的隶属函数•在现代化的智能家居系统中，根据我们的实际经验来进行语义规则的推导，获得模糊控制的状态表，模糊控制器将以此作为推理的根据.(3)获得控制变量、温度误差和温度误差变化量的模糊集后，可以借助MATLAB中专用的模糊逻辑工具箱，依照实际情况选择相应的算法，进行相应的仿真分析.综合以上分析，本系统最终采用基于自适应模糊控制的PID控制技术,总体采用二维模糊控制器结构,将误差变化率l和误差c作为控制器输入量,依照两个变量的变化，在模糊控制规则表制订的规则之下，对于PIP控制器9-9和9：三个关键参数进行适当地调节，经过模糊化模块、近似推理模块以及模糊数据清晰化处理，得到相应的输出量，加到设计的PIP控制器中，在线调整PIP参数•控制器结构如图4表示.图4PIP控制装置结构3仿真分析系统设计完成后，可以借助MATLAB软件对温度模糊控制系统进行仿真分析,在仿真过程中，可以综合应用SIMULIPK工具箱和模糊逻辑工具箱"Fuzzy Logic Toolbox).其中，SIMULINK是MATLAB最早开发的仿真环境，特色鲜明•我们可以使用它进行电路或系统的组织或者绘制，在进行仿真参数的设置后，可以启动仿真工作.温度模糊控制系统的运行状态和相关结果可以通过示波器工具(Scope)对仿真曲线和仿真波形进行观测•模糊逻辑工具箱可以通过对函数命令的调用或者应用图形用户界面(G1)来实现模糊推理系统的生成以及编辑'5(•经过对智能家居控制系统的分析，为了更方便地了解基于模糊控制的控制系统的特点，可以建立智能家居温度控制系统的数学模型(传递函数),近似认为该传递函数由比例环节、振荡环节、延迟环节构成：一0.02e]e_——2e2+45+1如果对控制精度要求不高,可以考虑采用基本的PID控制方式.PID控制器是基于数学模型基础建立的，综合考虑被控对象的动静态性能，依据偏差构成控制量,对被控对象进行控制•基本PIP控制器仿真模型如图5所示(各环节系数分别设为0.85,0.15,0.35)•图5PID控制器仿真模型第6期李中望，等•基于模糊控制的智能家居温控系统设计与仿真57如果进行模糊控制，则需要进行模糊控制器的设计，在此过程中，需要通过一定的模糊逻辑算法，遵循特定的模糊控制规则，对传统的PID 控制器中的比例（P ）、积分（D 、微分（D ）环节的参数实时进行必要的优化，从而获得更加理想的控制过程•控制规则的制订一般是基于人们的长期经验积累，是通过长期学习、实践后形成的，它是技术知识的一种集合，操作者经过对被控对象或被控过程的观测，在已有经验和知识的基础上，进行综合的分析，通过对控制作用的调整，完成预期控制目标.控制装置依据预先设置的输入信号以及负反馈信号,通过计算获得实际温度与理想温度的偏差c ,同时获得当前偏差变化量 dc ，由模糊规则开启模糊推理过程，之后对模糊化参数进行去模糊化处理（也称解模糊化），最终输出基于模糊控制的控制器的各项系数'6（•应用MATLAB 软件，进行控制器模型的建立，如图6所示.图7仿真曲线图6模糊控制器仿真模型进行仿真后，可以得到在两种控制模式下的仿真曲线，如图7所示.可以对图中的两条仿真曲线进行对比，不难归纳出,如果温度控制系统采用模糊PID 控制后，仿真曲线的最大超调量更小（稳定性更好），调节时间变短（快速性增强）.此外，模糊PID 控制器的结构简单,无论是硬件设计方面，还是后期软件实现都比较容易•而采用常规的PID 控制器进行温度控制，算法上会比较简单，鲁棒性能得到基本的保证，控制效果也比较好.但这种装置不具备自适应能力，一旦室内情况发生变化，无法实时地在线自整定参数•特别的，如果参数变化超出了一定的范围，整个控制系统的性能将明显受到影响. 因此，对于常规的PID 控制器来说，更多是应用在线性时不变系统中，如果是在非线性时变的系统中应用,控制效果不是十分理4结语温度控制系统是智能家居系统中的重要部分，在智能家居温度控制系统中应用模糊PID 控制器，鲁棒性更好，控制精度更高,对于环境的适应性也会更强.相应的控制方法也可以广泛地应用到智能家居的其他子系统中去.［参考文献］:1 ］张继成，陈海涛，欧阳斌林，等•基于光敏传感器的精密播种机监测装置'J ］ •清华大学学报（自然科学版）,2013,52（2）：265 -268.:2］罗淳•模糊自整定PID 的温室温度控制器的设计'D ］.武汉:武汉科技大学,2009.:3 ］吕小红，周凤星，马亮•基于单片机的电阻炉温度控制系统设计［J ］.微计算机信息,2008,24 （17）:119 -120. :4］戴如俊•基于规则的模糊控制器的改进'D ］.哈尔滨:哈尔滨理工大学,2007.:5］丁立军，华亮，陈峰•基于超声波传感器与红外传感器的移动机器人感测系统研制:J ］ •南通大学学报（自然科学版）,2008 ,7 （2）：13-17.:6］周琛晖，冯少怀•基于DS18B20的温度测量系统［J ］ •电脑知识与技术,2009,5 （10）：2755 -2756.［责任编辑马云彤］。

基于模糊逻辑的空调温度控制算法研究

基于模糊逻辑的空调温度控制算法研究一、引言随着现代科技的进步和人民生活质量的不断提高，空调这一产品已经成为了我们家庭生活、工作和娱乐等各种场合必不可少的一部分。

而空调作为温度控制的重要设备，其温度控制算法也不断得到完善和创新。

本文将围绕基于模糊逻辑的空调温度控制算法展开研究。

二、模糊逻辑的概念与应用模糊逻辑（Fuzzy Logic）是由L.A.Zadeh教授于1965年提出的一种能够处理不确定性和模糊性问题的数学方法。

其通过建立和运用模糊集合、模糊关系和模糊逻辑，来描述现实生活中那些具有模糊属性的问题，达到更加准确的处理效果。

因此，模糊逻辑在工程领域中被广泛应用，如智能控制、模式识别、优化决策等等。

三、空调温度控制算法研究空调温度控制算法的目的是将预先设定的温度值调节到合适的范围内，从而达到最佳的舒适度和节能效果。

传统的温度控制算法通常采用PID控制，即比例、积分和微分控制，利用反馈原理进行调节。

而基于模糊逻辑的空调温度控制算法则不同。

基于模糊逻辑的空调温度控制算法，主要分为两个部分：模糊化和解模糊化。

对于一个空调温度控制系统，其输入和输出都是连续的模糊变量，由此可得出其控制规则。

具体而言，对于温度来说，其模糊化包括了设定温度、当前温度和温度变化率三个方面，而对于空调来说，其模糊化则包括了风速、房间大小及当前状况等因素。

之后，利用具体的模糊控制规则，推导出系统所运行的决策规则。

最后，通过解模糊化的方法，将模糊输出转换成为具体的数值，从而实现对空调温度的控制。

四、算法效果分析模糊逻辑算法的优点在于它能够处理模糊变量和模糊规则，使得算法更易于理解和实现。

在空调温度控制算法中，基于模糊逻辑的算法通过考虑多个因素，如设定温度、当前温度、温度变化率等，使得系统更加稳定，方便用户调节温度，同时达到更好的节能效果。

在具体实现过程中，也可以通过调节不同温度设定点来达到更优的控制效果。

但是，模糊逻辑算法的缺点在于其计算复杂度较高，需要占用较多的计算资源和时间。

《基于模糊PID的高精度温度控制系统》

《基于模糊PID的高精度温度控制系统》一、引言随着工业自动化程度的不断提高，高精度温度控制系统的需求日益增加。

在许多工业应用中，如化工、食品加工、冶金和医药等领域，对温度的精确控制显得尤为重要。

为了满足这些需求，传统的PID控制算法虽已得到广泛应用，但仍存在一些不足，如对非线性系统和外部干扰的鲁棒性较差。

因此，本文提出了一种基于模糊PID的高精度温度控制系统，旨在提高系统的控制精度和鲁棒性。

二、模糊PID控制原理模糊PID控制是一种将模糊控制和PID控制相结合的智能控制方法。

它通过引入模糊逻辑来优化传统的PID控制算法，使其能够更好地适应非线性系统和外部干扰。

1. 模糊逻辑原理模糊逻辑是一种处理不确定性和近似性的方法。

它通过将人类的经验和知识转化为模糊规则，实现对复杂系统的智能控制。

在模糊PID控制中，模糊逻辑主要用于调整PID控制器的参数，以适应不同的工作条件和外部环境。

2. PID控制原理PID控制是一种基于误差的反馈控制算法。

它通过比较系统输出与期望值之间的误差，计算出一个控制量来调整系统。

在温度控制系统中，PID控制器根据温度传感器测得的实时温度与设定温度之间的误差，计算出加热或冷却的控制量，以实现温度的精确控制。

三、基于模糊PID的高精度温度控制系统设计基于模糊PID的高精度温度控制系统主要由模糊控制器、PID控制器、执行机构和温度传感器等部分组成。

其中，模糊控制器和PID控制器是系统的核心部分。

1. 模糊控制器设计模糊控制器是系统的智能部分，它根据系统的实时状态和历史数据，通过模糊逻辑推理出合适的PID控制器参数。

模糊控制器的设计包括模糊化、知识库、推理机和去模糊化等部分。

其中，模糊化是将实时数据转化为模糊变量；知识库包括模糊规则和参数；推理机根据模糊规则和参数进行推理；去模糊化是将推理结果转化为实际的控制量。

2. PID控制器设计PID控制器是系统的执行部分，它根据模糊控制器输出的控制量，计算出实际的加热或冷却控制量。

一种基于模糊控制的温度控制系统设计

温度设定值 50℃ 100℃ 150℃ 200℃ 250℃ 300℃ 350℃ 400℃
温度测量值范围 49℃ ～ 51℃ 99℃ ～ 101℃ 148℃ ～ 151℃ 198℃ ～ 202℃ 248℃ ～ 252℃ 299℃ ～ 302℃ 348℃ ～ 352℃ 398℃ ～ 402℃
2.4 显示模块
此系统采用8位LED数码管来显示温度[7],上排和下排各4个,在系统正常工作模式下,上排LED显示实际测量温度值,下排LED显示温度设定值。由于静态显示方式需要的元器件较多,体积大、功耗大、成本高,因此采用动态扫描方式。
2.5 输出通道
执行器件采用过零型固态继电器,它可以与TTL电平直接联结,省去了D/A转换
算法对温度实现了很好的控制,并且该系统正处于实际工业电阻
炉温度控制的应用和试行阶段,也达到了满意的控制效果。实践
表明,模糊控制方法提高了控制的实时性稳定性和精确度,并且实
现了操作过程的简化,对于工程实际应用具有较强的借鉴意义。
1、模糊控制系统的设计
1.1 模糊控制系统的基本结构
典型的二维模糊控制器的设计通常包括以下四个步骤:
步骤1:模糊化,采用正态分布确定模糊变量的赋值表,将温度误差和误差变化量的精确量转化成模糊量。步骤2:模糊推理,按照IF- THEN语言规则进行模糊推理,求出系统全部模糊关系所对应的控制规则并置于规则库。步骤3:模糊判决,用最大隶属度法、加权平均判决法等方法得到控制参数的模糊量。步骤4:去模糊化,把模糊判决后的结果由模糊量转化成为可以用于实际控制的精确量。
规则库
ec de/dt e
模糊化
EC
模糊推理
模糊判断
去模糊化
E

基于模糊控制的智能家居灯光与温度控制系统

基于模糊控制的智能家居灯光与温度控制系统智能家居灯光与温度控制系统是一种集成了现代技术与人居环境需求的智能化系统。

基于模糊控制技术的智能家居灯光与温度控制系统能够根据用户的需求，实现对家居空间的灯光亮度和温度的智能控制与调节。

本文将介绍基于模糊控制的智能家居灯光与温度控制系统的原理、构成和实现方法。

一、智能家居灯光与温度控制系统的原理智能家居灯光与温度控制系统的设计基于模糊控制技术。

模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，通过建立模糊规则库和模糊推理机制，将输入的模糊信息映射为模糊输出，从而实现对系统的控制。

在智能家居灯光与温度控制系统中，感知设备将家居空间的光照强度和温度信息采集并传输给模糊控制器。

模糊控制器根据事先设定的模糊规则库，对输入的模糊信息进行模糊推理，得出相应的灯光亮度和温度控制策略。

最后，控制器将控制信号发送给执行器，如调光器和空调，实现对灯光亮度和温度的调节。

二、智能家居灯光与温度控制系统的构成智能家居灯光与温度控制系统包括感知子系统、控制子系统和执行子系统。

感知子系统负责感知家居空间的光照强度和温度信息。

它通常由光照传感器、温度传感器和数据采集模块组成。

光照传感器用于检测室内的光照强度，温度传感器用于检测室内的温度，并将感知到的信息转换成数字信号通过数据采集模块发送给控制子系统。

控制子系统是整个智能家居灯光与温度控制系统的核心部分。

它由模糊控制器和模糊规则库组成。

模糊控制器使用模糊推理机制，根据输入信号和模糊规则库对家居灯光亮度和温度进行控制策略的生成。

模糊规则库是基于专家经验设计的，其中包含了一系列的模糊规则，用于将模糊输入映射为模糊输出。

执行子系统负责根据控制子系统的输出信号控制家居的灯光亮度和温度。

它包括调光器、空调等执行器。

调光器通过控制灯泡的亮度来实现对灯光的调节，空调通过调节制冷或制热来实现对温度的调节。

三、智能家居灯光与温度控制系统的实现方法智能家居灯光与温度控制系统的实现主要包括硬件设计和软件设计两个方面。

基于模糊控制的温湿度控制技术研究

基于模糊控制的温湿度控制技术研究随着人们对生活空间舒适度的要求日益提高，温湿度控制技术也越来越成为人们关注的话题。

而基于模糊控制的温湿度控制技术则成为一种注重控制效果并取得良好应用的方法。

1. 温湿度控制系统的发展早期的温湿度控制系统多采用经典控制方法，控制效果较差，无法满足人们对空间环境品质的要求。

随着控制技术的不断发展，基于模糊控制的温湿度控制技术应运而生。

该技术可以有效地处理不确定性、模糊性和复杂性等问题，提高了控制的准确性和灵活性。

2. 模糊控制原理模糊控制是一种基于模糊数学理论的控制方法，其核心是模糊推理。

在该方法中，将输入量和输出量分别表示为模糊集合，通过设计合适的模糊规则来实现控制。

该方法可以处理不确定性和模糊性等问题，适用于温湿度控制等多种应用场景。

3. 基于模糊控制的温湿度控制技术基于模糊控制的温湿度控制技术具有精度高、控制效果好、鲁棒性强等优点，已经在实际应用中得到广泛应用。

在该技术中，通过建立模糊控制系统，将温湿度控制过程抽象成模糊规则，通过模糊推理得到最终的控制结果。

同时，还可以采用自适应算法进行参数优化，提高控制性能。

4. 温湿度控制技术的应用基于模糊控制的温湿度控制技术已经广泛地应用于室内空气温湿度控制、温室温度控制等领域。

在实际应用中，根据具体的应用场景和要求，还可以对温湿度控制系统进行多种改进和优化，如增加噪声抑制算法、引入预测算法等。

综上所述，基于模糊控制的温湿度控制技术在当前的应用中具有广泛的优势和发展前景。

在未来的研究中，需要进一步加强该技术的可行性分析、系统设计和实验研究，为实际应用提供更高效、更可靠的控制方法。

基于模糊pid控制技术的仪表智能控温方法

基于模糊pid控制技术的仪表智能控温方法随着科技的不断发展，智能化已经成为了各个领域的发展趋势。

在制造业中，智能控制技术的应用也越来越广泛，其中，智能控温技术是一个重要的应用领域。

在这个领域中，基于模糊PID控制技术的仪表智能控温方法是一种非常有效的技术方案。

所谓PID控制技术，是将比例、积分、微分三个环节相结合，使用控制算法对被控对象进行控制的一种通用控制方法。

而在实际应用中，PID控制技术常常受到噪声、环境变化等因素的干扰，从而导致控制效果不佳。

为了解决这个问题，模糊控制技术被引入到PID控制中，以增强其控制性能和适应性。

基于模糊PID控制技术的仪表智能控温方法，是一种利用模糊控制策略对PID控制器进行参数优化的方法。

具体来说，该方法首先利用模糊控制技术对被控对象进行建模，然后将模型参数输入到PID控制器中进行优化。

这种方法可以有效地降低温度控制系统的误差，提高控制精度。

除了控制精度之外，基于模糊PID控制技术的仪表智能控温方法还具有快速响应、稳定性好等特点。

这是因为在模糊控制策略中，模糊控制器能够根据系统的实时运行状态进行实时调整。

这样就可以使温度控制系统的响应速度更快，同时保证系统的稳定性。

总之，基于模糊PID控制技术的仪表智能控温方法已经在控制系统的实际应用中发挥了重要作用。

这种方法不仅可以提高温度控制系统的精度和稳定性，还可以满足不同工况下的控制要求。

随着科技的
不断发展，相信这种方法在未来的应用领域中会越来越广泛。

模糊控制在智能温度控制中的应用

论文题目：模糊控制在智能温度控制系统中的应用摘要温度系统惯性大、滞后现象严重，难以建立准确的数学模型，给控制过程带来很大难题。

本文以电锅炉为研究对象，研究一种最正确的控制方案，以到达系统稳定、调节时间短且超调量小的性能指标。

将模糊控制的智能性与PID 控制的通用性、可靠性相互结合，设计了一种参数自整定模糊PID控制器，采用模糊推理的方法实现PID参数的在线整定。

经仿真研究，参数自整定模糊PID控制效果到达了电锅炉温度控制系统的性能指标，是一种较为理想的智能性控制方案。

在分析电锅炉供暖系统对控制器要求的根底上，研制了单片机为核心部件的温度智能控制器，实现了温度的采集与控制、超限报警等各种功能。

在进展硬件电路设计的同时，也进展了相应软件设计，并将本文所提出的模糊PID算法引入到软件设计中，给出了主程序流程图、模糊PID算法工作流程图和温度采集流程图等。

关键词：电锅炉温度控制模糊PID控制控制算法仿真Fuzzy Control in Intelligent Temperature Control SystemABSTRACTFor the inertia and serious lag, it is difficult to establish accurate mathematical model and control the process of temperature system. This paper selects electric boiler as the research object in order to find an optimal controlscheme to achieve system stability, short settling time and small overshoot performance. Integrate the intelligence of fuzzy control with the versatility and reliability of PID control on the basis of which I design a parameter self-tuning fuzzy PID controller using fuzzy reasoning method to acplish online tuning PID parameters.Experimental results illustrate that the fuzzyPID parameters controller achieved the system performance index. The method offuzzy PID control is a ideal method.In this thesis, basing on the request of the electric boiler heating system to the controller, a temperature controller of the electric boiler is designed, in which the8051isused.Itsperformance include: temperature gathering, algorithmrealization,warning, etc. The hardware circuit is designed and the corresponding procedure flow chart is also designed, such as main program flow chart, fuzzy PID working flow chart and temperature collection flowchart.Keywords: ElectricBoiler T emperatureControl Fuzzy PIDControl Simulation目录1 绪论11.1选题的目的及意义11.2国内外温度控制研究现状12 系统模型及硬件电路设计22.1被控对象分析22.2电锅炉温度控制系统的模型32.3硬件设计32.3.1 硬件设计概述32.3.2 单片机的选择42.3.3 温度传感器DS18B2062.3.4 功率放大模块72.3.5 数据采集模块82.3.6 控制输出模块112.3.7 键盘输入模块112.3.8 报警显示模块122.3.9 可控硅控制模块133 算法的实现143.1PID控制研究错误!未定义书签。

基于模糊pid控制技术的仪表智能控温方法

基于模糊pid控制技术的仪表智能控温方法仪表智能控温是指通过各种传感器采集温度数据，并通过控制器进行处理和分析，从而实现对温度进行控制与调节。

其中，模糊PID控制技术是一种高级的控制方法，能够有效提高控制精度和稳定性，下面便来一步步地介绍基于模糊PID控制技术的仪表智能控温方法。

第一步，温度传感器的选取。

温度传感器的精度和灵敏度直接影响到整个控制系统的准确性和稳定性，因此需要选择适合的温度传感器。

目前常用的温度传感器有热电偶、热敏电阻和红外线传感器等，不同的传感器对应不同的控制器。

第二步，建立数学模型。

在建立数学模型时，需要研究被控被测对象的物理特性，将其构建为数学模型，以实现对温度的精确控制和调节。

在数学模型的构建过程中，可以采用系统辨识等方法来获取温度对控制参数的响应曲线等信息。

第三步，准备控制器。

一般情况下，控制器主要包括微处理器、数字信号处理器和专用集成电路等，其核心同样是PID控制算法。

而模糊PID控制技术则是在传统PID算法基础上引入模糊数学理论，利用模糊逻辑推理方法来调整控制算法的系数，以云控制精度和控制稳定性。

第四步，控制器参数的设置。

根据模糊PID控制技术的优点，需要在控制器中进行相应的参数设置。

控制器的参数设置包括模糊控制器的输出比例系数、比例阈值、微分时间常数、积分时间常数等。

第五步，温度控制的实现。

通过以上几个步骤，就可以开始实现温度控制。

在控制过程中，要注意掌握控制器和被控被测对象之间的响应特性，运用模糊PID控制技术及时调整控制器的参数，以实现更加精准的温度控制。

综上所述，基于模糊PID控制技术的仪表智能控温方法需要依次进行温度传感器的选取、数学模型的建立、控制器的准备及参数设置等步骤，在实现温度控制的过程中，要充分发挥模糊PID算法的优势，不断优化控制器的参数，以实现更加稳定、可靠的温度控制，满足不同工业生产及实验室环境下对温度控制的需求。