中央空调温度模糊控制器的设计

目录

1、摘要

2、模糊控制器理论和基本结构

2.1模糊化

2.2知识库

2.3模糊推理机

2.4解模糊

3、中央空调系统控制方法

3.1控制目标和被控对象建模

3.2系统控制方案的设计

4、中央空调模糊控制器的设计

5、系统硬件设计

5.1单片机系统设计

5.2直流电机控制电路

6、系统软件设计

6.1PC软件设计

6.2控制规则自调整模糊控制器的设计

6.3PC机与单片机串口通信设计

6.4抗干扰设计

6.5误差分析

7、仿真实验

1摘要

在现代化的楼房大厦中,大多数采用了中央空调统一供热、制冷的方法。在每一个房间内都安装了热交换器和循环风机,通过设定风机的转速来改变换热量的大小,调节房间的温度。一般的控制器可以设定“高/中/低/关”四种模式。但这种控制方法的缺点是房间温度需要手动调节,各种环境因素的变化常常会使人们感到不适。

由于被控对象具有较大的惯性和迟延,受各种因素变化影响,因而对象的传递函数具有非线性和时变特性;对于各个空调控制器,由于房间情况和安装情况不同导致对象特性不同,采用常规PID控制难以取得较好的控制效果。而模糊控制是基于模糊规则的控制,可以引入设计者的经验,对非线性对象、大惯性大迟延对象以及数学模型不太清楚的对象都可以取得较好的控制效果,具有较好的鲁棒性。

法国ST公司生产的ST62系列单片机,具有优良的噪声免疫能力,可以直接与电力线连接,能为一般民用

电器的设计提供一种可靠性高、成本低的解决方法。基于ST62系列单片机,本文提出了具有实用价值的房间温度模糊控制器的设计方案。

2模糊控制器理论及基本结构

本节将介绍模糊控制(fuzzy control)的基本原理、结构分析、稳定性理论

和设计方法。模糊控制器的基本结构如图1所示。

图1模糊控制器的基本结构

图1中，t u 是SISO 被控对象的输入，t y 是被控对象的输出，t s 是参考输入，t t t y s e -=是误差。图中虚线框内的就是模糊控制器(FC)，它根据误差信号t e 产生合适的控制作用t u ，输出给被控对象。模糊控制器主要由模糊化接口、知识库、模糊推理机、解模糊接口四部分组成，各部分的作用概述如下。

2.1模糊化

模糊化接口接受的输入只有误差信号t e ，由t e 再生成误差变化率t e 或误差的差分t e ∆，模糊化接口主要完成以下两项功能。

⑴论域变换：t e 和t e

都是非模糊的普通变量，它们的论域（即变化范围）是实数域上的一个连续闭区间，称为真实论域，分别用X 和Y 来代表。在模糊控制器中，真实论域要变换到内部论域X '和Y '。如果内部论域是离散的（有限个

元素），模糊控制器称为“离散论域的模糊控制器”(D －FC)，如果内部论域是连续的（无穷多个元素），模糊控制器称为“连续论域的模糊控制器”(C －FC)。对于D －FC ，X '，Y '＝{0±整数}；对于C —FC ，X '，Y '＝[－l ，1]。无论是D

－FC 还是C －FC ，论域变换后t e ，t e

变成*t e ，*t e ，相当乘了一个比例因子（还可能有偏移）。

⑵模糊化：论域变换后*t e 和*t e

仍是非模糊的普通变量，对它们分别定义若干个模糊集合，如：“负大”(NL)、“负中”(NM)、“负小”(NS)、“零”(Z)、“正

小”(PS)、“正中” (PM)、“正大”(PL)，…，并在其内部论域上规定各个模糊

集合的隶属函数。在t 时刻输入信号的值t e ，t e

经论域变换后得到*t e ，*t e ，再根据隶属函数的定义可以分别求出*t e ，*t e

对各模糊集合的隶属度，如)(*t NL e μ、)(*t NM e μ、…，这样就把普通变量的值变成了模糊变量（即语言变量）的值，完

成了模糊化的工作。注意在这里*t e ，*t e

既代表普通变量又代表模糊变量，作为普通变量时其值在论域X '，Y '中，是普通数值；作为模糊变量时其值在论域[0，

1]中，是隶属度。

2.2 知识库

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。知识库又分为两部分，分别介绍如下。 ⑴数据库（data base ）

它虽然叫作数据库，但并不是计算机软件中数据库的概念。它存贮着有关模糊化、模糊推理、解模糊的一切知识，如前面已经介绍的模糊化中的论域变换方法、输入变量各模糊集合的隶属函数定义等，以及将在下面介绍的模糊推理算法，解模糊算法，输出变量各模糊集合的隶属函数定义等。 ⑵规则库（rule base ）

其中包含一组模糊控制规则，即以“IF …，THEN …”形式表示的模糊条件语句，如

其中，*e 和*e

就是前面所说的语言变量*t e 和*t e ，A l ，A 2，…，A n 是*e 的模糊集合，B 1，B 2，…，B n 是*e

的模糊集合，C l ，C 2，…，C n 是*u 的模糊集合。 在12.4节中已经讲过，每条控制规则是一个在积空间Z Y X '⨯'⨯'中的模糊

关系，X e '∈*，Y e

'∈ ，Z u '∈*，如果Z Y X ''',,皆为离散论域，还可以写出模糊关系矩阵R i ，i ＝1，2，…，n 。规则库中的n 条规则是并列的，它们之间是“或”的逻辑关系，因此整个规则集的模糊关系为

n

i i R R 1

==

2.3模糊推理机

由介绍的模糊推理方法我们知道，模糊控制应用的是广义前向推理。在t 时

刻若输入量为*e 和*e

，X e '∈*，Y e '∈* ，若论域Z Y X ''',,都是离散的，*e 在X '上对应矢量A '，*e

在Y '上对应矢量B '，则推理结果是Z '上的矢量C '， R B A C )('⨯'='

2.4解模糊

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ul 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。 ⑴解模糊：对t u 也要由真实论域Z 变换到内部论域Z '，对Z u t '∈*定义若干

个模糊集合，并规定各模糊集合的隶属函数。模糊推理是在内部论域上进行的，因此得到的推理结果C '是Z '上的模糊矢量，其元素为对*u 的某个模糊集合的隶

属度。对于某组输入*e ，*e

，一般会同时满足多条规则(称为激活)，因此会有多个推理结果i C '，i 为不同的模糊集合。求 i C '，并用某种解模糊算法(如最大隶属度法)，即可求得此时的内部控制量*t u 。

⑵论域反变换：得到的Z u t '∈*，进行论域反变换即得到真正的输出Z u t '∈，它仍然是非模糊的普通变量。

以上已经大致介绍了模糊控制器的工作原理，其具体工作过程比较复杂，而且内部论域有离散和连续两种情况，工作过程又有很大差别，因此下面将以实例对D —FC 和C —FC 分别介绍其详细的工作原理和处理过程。