基于MATLAB的结晶器液位模糊控制器的设计与仿真
结晶器液位模糊控制系统的优化设计与仿真
结晶器液位模糊控制系统的优化设计 与仿真
李 明伟 。 等
结 晶器液位模 糊控制系统 的优化 设计与仿 真
Ｏｐ ｉ ｕ Ｄｅ ｉ ｎ ａ ｄ Ｓｉ ｕａ ｉｎ ｏ ｕ ｚ ｏ ｄ Ｌ ｖ ｌ ｔｍ ｍ ｓｇ ｎ ｍ ｌｔ ｆ Ｆ ｚ ｙ Ｍ ｌ ｅ ｅ ｏ Ｃｏｎ ｒ ｌ ｙ ｔ ｍ ｔｏ ｓ ｅ Ｓ
程， 最后利用 Ｍ Ｔ Ａ Ａ Ｌ Ｂ软件进行 了仿真实验 。结果表 明 ， 优化模 糊控制的 引入有效 地克服 了系统的扰 动 ， 提高 了系统 的控 制性 能 。
关键词调整
仿真
中图分 类号 ：ＴＥ ３ Ｉ７
文献 标志 码 ：Ａ
Ａｂ ｔａ ｔ Ｔ ｅ ｐ ｏ ｅ ｓｏ ｌ ｅ ｅ ｏ ｔｏ ｅ ｏ ｓ ｖ ｒ ｏ ｌ ａｅ ｅ ａ ｓ ｆｔ ｅ ｎ ｎ ｉｅ ｒｃ ａａ ｔｒｓｉｓｏ ｉ ａ ｉｇａ ｄ ｌｇ Ｔｏ ａ ｓｒ ｃ ： ｈ ｒｃ ｓ ｆｍｏｄ ｌｖ ｌｃ ｎｒｌｂ ｃ ｍｅ ｅｙ ｃ ｍｐｉ ｔｄ ｂ ｃ ｕ ｅ ｏ ｈ ｏ ｌｎ ａ ｈ ｒ ｃｅｉｔ ｆｔ ｃ ｃ ｍｅ ｖ ｒ ｎ ｎ ａ ． — ｙ ｇ ｉｓ ｈ ｒ ｂｅ ｘｓｉｇ ｉ ｅｃ ｎ ｅ ｔｏ ａ Ｄ ｏ ｔ ｌａ ｄ ｆｚｙｃ ｎｒ ｌ ｎ ｏ ｔ ｍ ｕ ｚ ｏ ｔｏ ｃ ｅ ｓｐ ｅ ｅ ｔｄ ｔ ｍｐ ｖ ｈ ｏ ａｎ ｔｔｅｐ ｏ ｌｍｓｅ ｉｔ ｎ ｔ ｏ ｖ ｎ ｉｎ ｌＰＩ ｃ ｎｒ ｎ ｕ ｚ ｏ ｔｏ ，ａ ｐｉ ｎ ｈ ｏ ｍｕ ｆｚｙｃ ｎｒ ｌ ｈ ｍｅｉ ｒ ｓ ｎｅ ｏ ｉ ｒ ｅｔ ｅｃ ｎ— ｓ ｏ
液位 传 感器
是实现连铸设 备 自动化 的关键环 节 ， 它对 保证 连铸机
的安全 、 可靠运行 ， 善铸坯 的质 量 ， 改 提高 铸机 的生产 率以及改善操作条件等都是一个很重要 的环节 。
基于Matlab的模糊控制系统的设计与仿真
编辑该系统得到仿真框如图 A 所示。对图 A 进行仿真， 需 要用鼠标双击其中的 $4VVK7W9;)?7F98*395563 模块， 打开它， 写 然后选择 &)L45)8M中的 &*@3* ， 启 入事先已建好的 $%& 的名字， 动仿真过程， 就可通过 &?9X6 观察系统的仿真输出结果。结果 如图 E 所示。
!" 引言
模 糊 理 论 是 在 美 国 伯 克 莱 加 州 大 学 电 气 工 程 系 #$ % $&
的 任 意 一 个 对 BO= 的 修 改 将 影 响 任 何 其 它 已 打 开 的 NGO 中 的 显示结果。
’()*+ 教 授 于 !,-. 年 创 立 的 模 糊 集 合 理 论 的 数 学 基 础 上 发 展
E2,曲面观察器
规则观察器以非常详细的方式在任意时刻显示 计 算 过 程 ， 从这个意义上看， 它给出了模糊推理系统一种微观的 视 角 。 如 果想看系统的整个输出曲面观察器， 即基于整个输入 集 的 输 出 级的变化范围， 需要打开曲面观察器。 看 曲 面 观 察 器 可 以 从 C)6D, 菜 单 选 择 &43.@?6 1 1 1来 打 开 它 ， 到表示从 FGH 模糊控制系统映射的三维曲面观察器窗口如图 由这一个双输入、 单输出情况， 可以在图 " 中看到整个 " 所示， 映射。在图的下半部曲面观察器配备了初始菜单， 可以选择用 于绘图的两个输入量 ’ 、 ’F 和一个输出量 I 。弹出式菜单正下 方是两个文本输入域，可以确定在 J 轴和 K 轴包含多少网格 线。这为复杂的问题提供了合理的计算时间。 图 E77系统的仿真输出结果 图 A77系统的仿真框
・ E- ・
基于MATLAB模糊控制器设计和仿真
模块库中的模块到结构图编辑器中，再将它们适当 连接便构成自己的控制系统结构图，然后即可用
ｓｉｍｕｌｉｎｋ进行仿真，并可通过示波器模块（ｓｃｏｐｅ） 观察仿真曲线。
为比较被控对象变化时模糊控制器的控制性
能，本文设计的模糊控制系统由三个模糊控制器组
成，被控对象是两个参数不同的二阶对象和一个一 阶对象。这三个模糊控制器的控制规则和比例因子 ｋｅ、ｋｅｃ、ｋｕ完全相同，并接入了相同的积分环节 以克服静差。
２ 基于ＭＡＴＬＡＢ的模糊控制器
的设计和仿真
①采用ＭＡｌｌＬＡＢ的模糊逻辑工具箱的ＧｕＩ （Ｇｒａｐｈ ｕ鸵ｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）工具设计模糊控制器
工具简介 主要使用模糊逻辑工具箱的五个
ＧｕＩ工具：ＦＩｓ（Ｆｉｚｚｙ Ｉｎｆｅｒｅｎｃｅ ｓｙｓｔｅｍ）编辑器、隶 属函数编辑器、规则编辑器、规则观测器和曲面观 测器，它们之间是动态连接的。
．２２．
基于ｍｒⅡ，ＡＢ模糊控制器设计和仿真
基于ＭＡＴＬＡＢ模糊控制器设计和仿真
李秀娟 天津大学 于 力 天津住宅集团房地产销售有限公司
摘要文中详细介绍用ＭＡＴＬＡＢ６．１设计和仿真模糊控制器的方法，并给出仿真实例。 关键词 模糊控制 仿真ＭＡＴＬＡＢ
Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｆ Ｆ眦ｚｙ Ｃｏｎｔｒ０Ｕｅｒ ＤＩｅｓｉ舯ａｎｄ Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ Ｂ嬲ｅｄ ｏｎ ＭＡ，Ⅱ。ＡＢ
第一部分：介绍国内和国外不稳定体控制的背景，将不稳定体的现有控制方法作以概括和描述，分析其优缺点，并引出自己的动态模糊控制方法。 第二部分：详细介绍模糊控制原理，包括模糊数学基础，模糊控制系统的结构设计，根据传统静态模糊控制器来构造出新的动态模糊控制器，并给 出动态模糊控制器的具体结构以及实现方法。 第三部分：建立“跷跷板”不稳定体系统数学模型，得出描述系统的微分方程。虽然在模糊控制的方法下是不需要知道被控对象的数学模型，但是 为了在计算机上的仿真需要，还是要推导出一个模型来执行仿真过程。对于“跷跷板”这个单输入、多输出的系统，我们选择用状态方程来描述它。 第四部分：详细介绍如何运用Simulink工具实现模糊控制的仿真。在仿真过程中针对传统的静态模糊控制器提出动态模糊控制器这一优化方法，并 用动态模糊控制器来完成“跷跷板”的仿真演示。通过比较两种方法的仿真结果，发现动态模糊控制器的控制效果明显优于传统模糊控制器。
基于MATLAB的模糊控制器的设计及其实现
目录1.毕业实践任务书--------------------------------------------------------------02.外文翻译-----------------------------------------------------------------------13.毕业实践调研报告-----------------------------------------------------------84.毕业设计说明-----------------------------------------------------------------105.毕业实践总结-----------------------------------------------------------------436.参考文献--------------------------------------------------------44毕业实践任务书课题需要完成的任务：课题基于MATLAB进行设计，要求给出simulink仿真结果。
主要设计要求如下：（1）控制对象：二阶系统；（2）系统超调小于10%；（3）稳态误差小于3%；（4）设计相应simulink模块并仿真。
课题计划：2.13-2.19 熟悉课题背景知识，查阅参考资料；2.20-3.4 选择设计方案；3.5 -3.25 应用MATLAB设计相应的simulink模块；3.26-4.1 进行仿真并调试；4.2 -4.8 编写毕业设计论文；准备毕业答辩。
计划答辩时间：年月日日机电技术学院自控系（部、分院）年月日原文：A proportional–integral–derivative controller (PID controller) is a generic .control loop feedback mechanism widely used in industrial control systems. A PID controller attempts to correct the error between a measured process variable and a desired setpoint by calculating and then outputting a corrective action that can adjust the process accordingly.The PID controller calculation (algorithm) involves three separate parameters; the Proportional, the Integral and Derivative values. The Proportional value determines the reaction to the current error, the Integral determines the reaction based on the sum of recent errors and the Derivative determines the reaction to the rate at which the error has been changing. The weightedsum of these three actions is used to adjust the process via a control element such as the position of a control valve or the power supply of a heating element.By "tuning" the three constants in the PID controller algorithm the PID can provide control action designed for specific process requirements. The response of the controller can be described in terms of the responsiveness of the controller to an error, the degree to which the controller overshoots the setpoint and the degree of system oscillation. Note that the use of the PID algorithm for control does not guarantee optimal control of the system or system stability.Some applications may require using only one or two modes to provide the appropriate system control. This is achieved by setting the gain of undesired control outputs to zero. A PID controller will be called a PI, PD, P or I controller in the absence of the respective control actions. PI controllers are particularly common, since derivative action is very sensitive to measurement noise, and the absence of an integral value may prevent the system from reaching its target value due to the control action.Note: Due to the diversity of the field of control theory and application, many naming conventions for the relevant variables are in common use.1.Control loop basicsA familiar example of a control loop is the action taken to keep one's shower water at the ideal temperature, which typically involves the mixing of two process streams, cold and hot water. The person feels the water to estimate its temperature. Based on thismeasurement they perform a control action: use the cold water tap to adjust the process. The person would repeat this input-output control loop, adjusting the hot water flow until the process temperature stabilized at the desired value.Feeling the water temperature is taking a measurement of the process value or process variable (PV). The desired temperature is called the setpoint (SP). The output from the controller and input to the process (the tap position) is called the manipulated variable (MV). The difference between the measurement and the setpoint is the error (e), too hot or too cold and by how much.As a controller, one decides roughly how much to change the tap position (MV) after one determines the temperature (PV), and therefore the error. This first estimate is the equivalent of the proportional action of a PID controller. The integral action of a PID controller can be thought of as gradually adjusting the temperature when it is almost right. Derivative action can be thought of as noticing the water temperature is getting hotter or colder, and how fast, and taking that into account when deciding how to adjust the tap.Making a change that is too large when the error is small is equivalent to a high gain controller and will lead to overshoot. If the controller were to repeatedly make changes that were too large and repeatedly overshoot the target, this control loop would be termed unstable and the output would oscillate around the setpoint in either a constant, growing, or decaying sinusoid. A human would not do this because we are adaptive controllers, learning from the process history, but PID controllers do not have the ability to learn and must be set up correctly. Selecting the correct gains for effective control is known as tuning the controller.If a controller starts from a stable state at zero error (PV = SP), then further changes by the controller will be in response to changes in other measured or unmeasured inputs to the process that impact on the process, and hence on the PV. Variables that impact on the process other than the MV are known as disturbances and generally controllers are used to reject disturbances and/or implement setpoint changes. Changes in feed water temperature constitute a disturbance to the shower process.In theory, a controller can be used to control any process which has a measurable output (PV), a known ideal value for that output (SP) and an input to the process (MV) that will affect the relevant PV. Controllers are used in industry to regulate temperature,pressure, flow rate, chemical composition, speed and practically every other variable for which a measurement exists. Automobile cruise control is an example of a process which utilizes automated control.Due to their long history, simplicity, well grounded theory and simple setup and maintenance requirements, PID controllers are the controllers of choice for many of these applications.While PID controllers are applicable to many control problems, they can perform poorly in some applications.PID controllers, when used alone, can give poor performance when the PID loop gains must be reduced so that the control system does not overshoot, oscillate or "hunt" about the control setpoint value. The control system performance can be improved by combining the feedback (or closed-loop) control of a PID controller with feed-forward (or open-loop) control. Knowledge about the system (such as the desired acceleration and inertia) can be "fed forward" and combined with the PID output to improve the overall system performance. The feed-forward value alone can often provide the major portion of the controller output. The PID controller can then be used primarily to respond to whatever difference or "error" remains between the setpoint (SP) and the actual value of the process variable (PV). Since the feed-forward output is not affected by the process feedback, it can never cause the control system to oscillate, thus improving the system response and stability.For example, in most motion control systems, in order to accelerate a mechanical load under control, more force or torque is required from the prime mover, motor, or actuator. If a velocity loop PID controller is being used to control the speed of the load and command the force or torque being applied by the prime mover, then it is beneficial to take the instantaneous acceleration desired for the load, scale that value appropriately and add it to the output of the PID velocity loop controller. This means that whenever the load is being accelerated or decelerated, a proportional amount of force is commanded from the prime mover regardless of the feedback value. The PID loop in this situation uses the feedback information to effect any increase or decrease of the combined output in order to reduce the remaining difference between the process setpoint and the feedback value. Working together, the combined open-loop feed-forward controller and closed-loop PIDcontroller can provide a more responsive, stable and reliable control system.Another problem faced with PID controllers is that they are linear. Thus, performance of PID controllers in non-linear systems (such as HVAC systems) is variable.Along with the development of Fuzzy Mathematics, control engineers gradually pay much attention to the idea of Fuzzy Control, thus promoting the invention of fuzzy controllers. However, simple fuzzy controller has its own defect, where control effect is quite coarse and the control precision can not reach the expected level. Therefore, the Fuzzy Adaptive PID Controller is created by taking advantage of the superiority of PID Controller and Fuzzy Controller. Taken this controller in use, the corresponding error and its differential error of the control system can be feed backed to the Fuzzy Logic Controller. Moreover, the three parameters of PID Controller is determined online through fuzzification, fuzzy reasoning and defuzzification of the fuzzy system to maintain better working condition than the traditional PID controller.Meanwhile，the design method and general steps are introduced of the Parameter self-setting Fuzzy PID Controller. Eventually, the Fuzzy Inference Systems Toolbox and SIMULINK toolbox are used to simulate Control System. The results of the simulation show that Self-organizing Fuzzy Control System can get a better effect than the Classical PID controlled evidently.Keywords:Classic PID control; Fuzzy Control; Parameters tuning; the Fuzzy Adaptive PID Controller; MA TLAB simulation译文:比例积分微分控制器（PID调节器）是一个控制环，广泛地应用于工业控制系统里的反馈机制。
连铸机结晶器液位控制系统数学模型及其仿真
连铸机结晶器液位控制系统数学模型及其仿真连铸机结晶器液位控制系统是一个复杂的系统，它的性能直接影响到连铸机的生产效率，因此，对连铸机结晶器液位控制系统的研究是非常重要的。
本文首先简要介绍了连铸机结晶器液位控制系统的结构及工作原理，然后探讨了基于结构参数分析的数学模型，最后对模型进行仿真，得出了连铸机结晶器液位控制系统的数学模型及其仿真的结论。
1．连铸机结晶器液位控制系统简介连铸机结晶器液位控制系统是一种多参数控制系统，它是由连铸机结晶器、液位传感器、控制器、调节阀和电动蝶阀组成的（图1）。
图1铸机结晶器液位控制系统连铸机结晶器是一种机械设备，它将液体转化为固体，由于结晶过程的特点，液位变化会影响结晶质量，因此，需要对结晶器的液位进行控制。
液位传感器检测结晶器液位信号，控制器根据液位检测信号进行控制，调节阀和电动蝶阀调节结晶器的液位，从而实现对液位的控制。
2．数学模型为了研究连铸机结晶器液位控制系统，首先分析控制系统结构，建立系统数学模型，根据结构参数推导出如下数学模型：ttttt Vm = Kp*(|S|-S0)tttt（1）其中Kp为控制器参数，S0为液位参考值，|S|为液位测量值，Vm为控制器输出值。
3．仿真针对连铸机结晶器液位控制系统，结合数学模型，使用Matlab/Simulink环境建立了仿真模型，根据实际情况，设置参数如下：Kp=0.5，S0=2，液位变化范围为0～4。
图2铸机结晶器液位控制系统仿真模型根据仿真模型，控制器输出值Vm与液位|S|的变化曲线如图3所示：图3位及控制器输出值的变化曲线从上图可以看到，随着液位|S|的变化，控制器输出值Vm也随之变化，并且同步变化，Vm和|S|的变化幅度接近，这表明，控制器对液位的控制是有效的。
4．结论本文针对连铸机结晶器液位控制系统，根据结构参数推导出了数学模型，并且基于 Matlab/Simulink环境建立了仿真模型，仿真结果显示，控制器输出值Vm能有效地控制液位|S|，表明数学模型具有较强的可靠性和实际应用价值。
基于matlab的模糊控制器的设计与仿真
基于MATLAB的模糊控制器的设计与仿真摘要：本文对模糊控制器进行了主要介绍。
提出了一种模糊控制器的设计与仿真的实现方法，该方法利用MA TLB模糊控制工具箱中模糊控制器的控制规则和隶属度函数，建立模型，并进行模糊控制器设计与仿真。
关键词：模糊控制，隶属度函数，仿真，MA TLAB1 引言模糊控制是一种特别适用于模拟专家对数学模型未知的较复杂系统的控制，是一种对模型要求不高但又有良好控制效果的控制新策略。
与经典控制和现代控制相比，模糊控制器的主要优点是它不需要建立精确的数学模型。
因此，对一些无法建立数学模型或难以建立精确数学模型的被控对象，采用模糊控制方法，往往能获得较满意的控制效果。
模糊控制器的设计比一般的经典控制器如PID控制器要复杂，但如果借助MATLAB则系统动态特性良好并有较高的稳态控制精度，可提高模糊控制器的设计效率。
本文在MATLAB环境下针对某个控制环节对模糊控制系统进行了设计与仿真。
2 模糊控制器简介模糊控制器是一种以模糊集合论，模糊语言变量以及模糊推理为数学基础的新型计算机控制方法。
显然，模糊控制的基础是模糊数学，模糊控制的实现手段是计算机。
本章着重介绍模糊控制的基本思想，模糊控制的基本原理，模糊控制器的基本设计原理和模糊控制系统的性能分析。
随着科学技术的飞速发展，在那些复杂的，多因素影响的严重非线性、不确定性、多变性的大系统中，传统的控制理论和控制方法越来越显示出局限性。
长期以来，人们期望以人类思维的控制方案为基础，创造出一种能反映人类经验的控制过程知识，并可以达到控制目的，能够利用某种形式表现出来。
而且这种形式既能够取代那种精密、反复、有错误倾向的模型建造过程，又能避免精密的估计模型方程中各种方程的过程。
同时还很容易被实现的，简单而灵活的控制方式。
于是模糊控制理论极其技术应运而生。
3 模糊控制的特点模糊控制是以模仿人类人工控制特点而提出的，虽然带有一定的模糊性和主观性，但往往是简单易行，而且是行之有效的。
模糊控制器的设计与MATLAB仿真
模糊控制器的设计与MATLAB仿真模糊控制器的设计与MATLAB仿真王桥( 安庆师范学院物理与电气工程学院安徽安庆246011)指导教师：吴文进摘要:随着现代科学技术的迅速发展,生产系统的规模越来越大,形成了复杂的大系统,导致了控制对象与控制器以及控制任务和目的的日益复杂化。
系统的复杂性主要表现在，被控对象模型的不确定性、系统信息的模糊性、高度非线性、输入信息多样化、多层次和多目标的控制要求、计算复杂性和庞大的数据处理以及严格的性能指标。
该设计分析了模糊控制理论原理，给出了常规模糊控制器的设计方法，并在MATLAB中进行仿真实验，实验结果验证了控制器的有效性。
关键词:模糊控制，PID控制，MATLAB仿真1引言智能控制是当前国内外人工智能，自动化，计算机技术领域中的热门话题，受到学术界、工程界和企业界的广泛关注。
正在积极进行有关智能控制的理论方法和应用技术的研究与开发工作，取得了许多新进展和新成果。
智能控制系统的发展，为智能自动化提供了理论基础，必将推动自动化向前发展。
智能控制主要包括以下几个方面，基于知识系统的专家控制、基于模糊系统的智能控制、基于学习及适应性的智能控制、基于神经网络的智能控制系统。
模糊控制指的是应用模糊集合理论统筹考虑控制的一种控制方式。
模糊控制的基本思想是把人类专家对特定的被控对象或过程的控制策略总结成一系列以：“IF(条件)…THEN（作用）”形式表示的控制规则，通过模糊推理得到控制作用集，作用于被控对象或过程。
控制作用集为一组条件语句，状态条件和控制作用均为一组被量化了的模糊语言集，如”正大”、”负大”、”高”等。
它们共同构成控制过程的模糊算法,定义模糊子集与建立模糊控制规则、由基本论域转变为模糊集合论域、模糊关系矩阵运算、模糊推理合成与求出控制输出模糊子集、进行清晰化运算，得到精确控制量。
本论文主要是对基于模糊系统的智能控制器中的常规模糊控制器和模糊自整定PID控制器进行设计。
智能控制及MATLAB实现—水箱液位模糊控制仿真设计
智能控制及MATLAB实现—水箱液位模糊控制仿真设计智能控制是一种利用先进的智能技术和算法来实现自动控制的方法。
在智能控制中，模糊控制是一种常见且有效的方法之一、模糊控制通过将模糊逻辑应用于控制系统中的输入和输出，根据模糊规则来进行决策和控制。
水箱液位控制是一个典型的控制问题，常常用于工业和民用领域中的自动化系统。
在许多控制应用中，水箱液位的控制是一个关键的问题，因为它需要根据系统的液位情况来实现稳定的控制。
在模糊控制中，首先需要建立一套模糊规则系统，该系统包括模糊化、模糊推理和解模糊化这三个步骤。
模糊化是将实际输入转换为模糊集合的过程。
在水箱液位控制中，可以将液位分为低、中和高三个模糊集合。
通过将实际液位值映射到这些模糊集合中的一个，来表示液位状态。
模糊推理是根据一组模糊规则，将模糊输入转换为模糊输出的过程。
通过将输入和规则进行匹配，确定输出的模糊集合。
在水箱液位控制中，可以使用如下规则：如果液位低且液位变化小，则控制信号为增大水流量；如果液位高且液位变化大，则控制信号为减小水流量；如果液位中等且液位变化适中，则控制信号为不变。
解模糊化是将模糊输出转换为实际的控制信号的过程。
在水箱液位控制中，可以使用模糊加权平均值的方法来进行解模糊化。
通过将模糊集合和其对应的权重进行加权平均计算，得到最终的控制信号。
在MATLAB中，可以使用Fuzzy Logic Toolbox来实现水箱液位模糊控制仿真设计。
首先需要建立输入和输出的模糊化和解模糊化函数，然后根据实际的模糊规则，构建模糊系统。
最后通过设定输入的模糊值，使用模糊系统进行推理和解模糊，得到最终的控制信号。
总结起来，智能控制及MATLAB实现水箱液位模糊控制仿真设计包括建立模糊规则系统，进行模糊化、模糊推理和解模糊化三个步骤，通过Fuzzy Logic Toolbox来实现模糊控制系统的构建和仿真。
通过利用模糊控制的方法，可以实现水箱液位的自动稳定控制，并提高了控制系统的鲁棒性和适应性。
基于Matlab的模糊PID控制系统设计及仿真
ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｓ ．
Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ｆ ｕ ｚ ｚ ｙ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ；Ｐ Ｉ Ｄ； Ｍ ａ ｔ ｌ ａ ｂ ｓ ｉ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ； ｂ ｏ ｉ ｌ ｅ ｒ ｌ ｅ ｖ ｅ ｌ
Ｐ Ｉ Ｄ 控 制作 为 经典 控 制 至 今 仍 被 广 泛 应 用 ， 面对
关键词 模 糊 控 制 ；Ｐ Ｉ Ｄ控 制 ；Ｍ ａ ｔ ｌ ａ ｂ仿 真 ；锅 炉液 位
中图分类号
Ｔ Ｐ ２ ７ ３ ． ４
文献标识码
Ａ
文章编 号
１ ０ ０ ７— ７ ８ ２ ０ （ ２ ０ １ ５ ） ０ ２一ｌ １ ９— ０ ４
Ｄｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ａ ｎ ｄ Ｓ ｉ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ Ｆ ｕ ｚ ｚ ｙ Ｐ Ｉ Ｄ Ｃｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ Ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ
２ 模糊 Ｐ Ｉ Ｄ控 制 器 设 计
自适 应模 糊 Ｐ Ｉ Ｄ控 制器 结 构 如 图 １所示 ， 其 以常 规Ｐ Ｉ Ｄ控 制为基 础 ， 采用 模糊 推理 的思 想 ， 将 被 控量 的
然而模糊控制的精度受到控制规则 的限制还始终存在 静差 。模糊 Ｐ Ｉ Ｄ控 制利 用整 定 Ｐ Ｉ Ｄ参 数 的经验 来设 计模 糊 控 制 器 自动 整 定 Ｐ Ｉ Ｄ控制 器 的参 数 ， 从 而 使 Ｐ Ｉ Ｄ控制 器 以变应 变 ＿ ３ Ｊ 。本 文采 用 基于 Ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ的模糊
ｔ ｒ ｏ ｌ ｔ ｈ ｅ ｂ ｏ ｉ ｌ ｅ ｒ ｌ ｅ ｖ ｅ １ ． Ｔｈ ｅ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｓ ｂ ｙ Ｐ Ｉ Ｄ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｌ ｅ ｒ ，ｆ ｕ ｚ ｚ ｙ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｌ ｅ ｒ ａ ｎ ｄ ｆ ｕ ｚ ｚ ｙ ＰＩ Ｄ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｌ ｅ ｒ ｒｅ ａ ｃ ｏ ｍｐ ｒｅ ａ ｄ ｂ ｙ ｓ ｉ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｅ ｘ ｐ ｅ ｉｍｅ ｒ ｎ ｔ ．Ｔ ｈ ｅ ｅ ｘ ｐ ｅ ｉｍｅ ｒ ｎ ｔ ｌ ａ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｆ ｕ ｚ ｚ ｙ Ｐ Ｉ Ｄ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｌ ｅ ｒ ｉ ｓ ｓ ｉ ｇ ｎ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｎ ｔ ｌ ｙ ｂ ｅ ｔ ｔ ｅ ｒ ｔ ｈ ａ ｎ ｏ ｔ ｈ ｅ ｒ
智能控制及MATLAB实现—水箱液位模糊控制仿真设计
水箱水位模糊控制系统设计一．在MATLAB命令窗口中输入sltank,便可打开如图所示的模型窗口。
图1 sltank仿真图（1）打开MATLAB,输入指令fuzzy,打开模糊逻辑工具箱的图形用户界面窗口,新建一个Mamdani模糊推理系统。
（2）增加一个输入变量,将输入变量命名为水位误差、误差变化,将输出变量命名为阀门开关速度。
这样就建立了一个两输入单输出的模糊推理系统,保存为shuiwei1。
图2 增加一个输入变量（3）设计模糊化模块;设水位误差level的论域为[2、95 3、05],误差变化率rate的论域为[-0、2 0、2];两个输入量的模糊集为level设为为7个,rate设为5个:其中水位误差level定为NB、NM、NS、ZE、PS、PM、PB;参数分别为[0、01 2、95]、[0、01 2、97],[0、01 2、99]、[0、01 3]、[0、01 3、01]、[0、01 3、03]、[0、01 3、05],隶属度均为高斯函数;图3 输入量level的参数设定误差变化率rate分别为负大,负小,不变,正小,正大。
参数分别为,[0、03 -0、2]、[0、03 -0、1]、[0、03 0]、[0、03 0、1]、[0、03 -0、2],隶属度函数均为高斯函数。
图4 误差变化率rate的参数设定阀门的开关速度设为七个等级:快关,中关,慢关,不动,慢开,中开,快开,其论域为[2、95 3、05]。
参数分别为;[2、94 2、95 2、96]、[2、965 2、97 2、975]、[2、99 2、99 2、995]、[2、999 3 3、001]、[3、005 3、01 3、015]、[3、02 3、03 3、035]、[3、04 3、05 3、06],隶属函数为三角形函数。
图5 输出量valve的参数设定（4）设计模糊规则打开Ruel Editor窗口,通过选择添加模糊规则;1）If (level is NB) and (rate is 负大) then (valve is 快关) (1)2）If (level is NB) and (rate is 负小) then (valve is 快关) (1) 3）If (level is NB) and (rate is 不变) then (valve is 快关) (1) 4）If (level is NB) and (rate is 正小) then (valve is 中关) (1)5）If (level is NB) and (rate is 正大) then (valve is 不动) (1) 6）If (level is NM) and (rate is 负大) then (valve is 快关) (1) 7）If (level is NM) and (rate is 负小) then (valve is 快关) (1) 8）If (level is NM) and (rate is 不变) then (valve is 快关) (1) 9）If (level is NM) and (rate is 正小) then (valve is 中关) (1)10）If (level is NM) and (rate is 正大) then (valve is 不动) (1) 11）If (level is NS) and (rate is 负大) then (valve is 中关) (1) 12）If (level is NS) and (rate is 负小) then (valve is 中关) (1) 13）If (level is NS) and (rate is 不变) then (valve is 中关) (1) 14）If (level is NS) and (rate is 正小) then (valve is 不动) (1) 15）If (level is NS) and (rate is 正大) then (valve is 慢开) (1) 16）If (level is ZE) and (rate is 负大) then (valve is 中关) (1) 17）If (level is ZE) and (rate is 负小) then (valve is 慢关) (1) 18）If (level is ZE) and (rate is 不变) then (valve is 不动) (1)19）If (level is ZE) and (rate is 正小) then (valve is 慢开) (1) 20）If (level is ZE) and (rate is 正大) then (valve is 中开) (1) 21）If (level is PS) and (rate is 负大) then (valve is 慢关) (1) 22）If (level is PS) and (rate is 负小) then (valve is 不动) (1) 23）If (level is PS) and (rate is 不变) then (valve is 中开) (1) 24）If (level is PS) and (rate is 正小) then (valve is 中开) (1) 25）If (level is PS) and (rate is 正大) then (valve is 中开) (1) 26）If (level is PM) and (rate is 负大) then (valve is 不动) (1) 27）If (level is PM) and (rate is 负小) then (valve is 中开) (1) 28）If (level is PM) and (rate is 不变) then (valve is 快开) (1) 29）If (level is PM) and (rate is 正小) then (valve is 快开) (1) 30）If (level is PM) and (rate is 正大) then (valve is 快开) (1) 31）If (level is PB) and (rate is 负大) then (valve is 不动) (1) 32）If (level is PB) and (rate is 负小) then (valve is 中开) (1) 33）If (level is PB) and (rate is 不变) then (valve is 快开) (1) 34）If (level is PB) and (rate is 正小) then (valve is 快开) (1) 35）If (level is PB) and (rate is 正大) then (valve is 快开) (1) 这35条模糊控制规则的权重都为1、图6 模糊控制规则的设定(5)利用编辑器的 to Workspace, 将当前的模糊推理系统,以shuiwei1保存到工作空间中。
基于MATLAB的模糊控制系统设计
实验一基于MATLAB的模糊控制系统设计1。
1实验内容（1）基于MATLAB图形模糊推理系统设计，小费模糊推理系统；（2）飞机下降速度模糊推理系统设计；(3）水箱液位模糊控制系统设计及仿真运行.1.2实验步骤1小费模糊推理系统设计（1）在MATLAB的命令窗口输入fuzzy命令，打开模糊逻辑工具箱的图形用户界面窗口,新建一个Madmdani模糊推理系统。
（2）增加一个输入变量,将输入变量命名为service、food，输出变量为tip,这样建立了一个两输入单输出模糊推理系统框架。
(3）设计模糊化模块：双击变量图标打开Membership Fgunction Editor窗口，分别将两个输入变量的论域均设为［0，10]，输出论域为[0，30］。
通过增加隶属度函数来进行模糊空间划分.输入变量service划分为三个模糊集：poor、good和excellent,隶属度函数均为高斯函数，参数分别为［1.5 0］、[1,5 5]和［1。
5 10］；输入变量food划分为两个模糊集：rancid和delicious，隶属度函数均为梯形函数，参数分别为[0 0 1 3]和[7 9 10 10］;输出变量tip划分为三个模糊集：cheap、average和generous,隶属度函数均为三角形函数，参数分别为[0 5 10]、[10 15 20］和［20 25 30］.（4)设置模糊规则：打开Rule Editor窗口，通过选择添加三条模糊规则：①if （service is poor）or （food is rancid) then （tip is cheap)②if (service is good) then （tip is average）③if (service is excellent) or (food is delicious）then （tip is generous）三条规则的权重均为1.（5）模糊推理参数均使用默认值,通过曲面观察器（Surface Viewer）查看小费模糊推理的输入输出关系曲面。
基于Matlab的模糊控制器设计及仿真_殷云华
本文利用 Matlab 的模糊逻辑工具箱( Fuzzy Logic) 设计模糊控制器, 并用 Matlab 提供的 Simulink 进
表 1 模糊控制规则表 Table 1 Fuzzy control rule table
( 1. Nat ional Key Laboratory for Electronic Measurement Technolongy, North University of China, Taiyuan 030051, China; 2. China North Aut omatic Control Technology Institute, Taiyuan 030051, China;
对于一阶线性时滞系统来说有时就达不到快速性的要求教授创立了模糊集合理论1974年英国的e1h1m2amdani研制出第一个模糊控制器需要了解对象的精确数学模型根据专家知识进行控制用模糊控制器来实现对一阶线性时滞系统的控制大大改进了原系统的控制效果在一定程度上满足了系统快速性的要求清楚地显示出改进的控制效果
# 490 # 统的仿真结构, 如图 5 所示。
控制工程
第 14 卷
图 5 模糊控制系统仿真框图
Fig15 Simulation block diagram of fuzzy control system
如果仿真的控制效果不满意, 一般首先调整比 [ - 6, 6] , 其作用是把控制系统的误差和误差变化由
静态特性, 使系统获得了良好的控制性能, 具有较好的应用价值。
关 键 词: Matlab; 模糊控制器 ; Simulink
中图分类号: TP 273
基于MATLAB的模糊控制器的设计和仿真概要
基于MATLAB的PID模糊控制器的设计与仿真一、模糊控制器的设计步骤(l进行系统分析,确定模糊控制器的输人变量、输出变量及控制器的结构;(2定义输入、输出变量的论域和隶属函数、建立控制规则、确定运算子、选择反模糊化方法;(3模拟试验,可以离线进行仿真试验,也可以在线进行实时测量。
二、MATLAB中的具体操作进入MATLAI3编辑环境后,键人fuzzy即可进人FIS编辑器。
根据题目要求,控制器有两个输入e,de和一个输出u。
在fis编辑器里添加两个输入和一个输出edit-add variable-input/output根据系统实际情况,选择e,de和u的论域e range : [-1 1]de range: [-0.1 0.1]u range: [0 2]e,de和u语言变量的选取e 8个:NB,NM,NS,NZ,PZ,PS,PM,PBde 7个:NB,NM,NS,Z,PS,PM,PBU 7个:NB,NM,NS,Z,PS,PM,PB对de和u按照要求设计成与e相同的样子,根据规则表将55条规则输入到控制器中,点击add rule添加规则。
制定完之后,会形成一个模糊控制规则矩阵,然后根据模糊输入量按照相应的模糊推理算法完成计算,并决策出模糊输出量。
对输出模糊量的解模糊:模糊控制器的输出量是一个模糊集合,通过反模糊化方法判决出一个确切的精确量,凡模糊化方法很多,我们这里选取重心法。
然后Export to disk/workspace,即可得到一个.fis文件,命名为fuzzy这就是你所设计的模糊控制器。
三、仿真验证控制器的设计刚才我们已经完成了对控制的设计,并将它命名为fuzzy,在MATLAB中在用这个控制器之前,需要用readfis指令将fuzzy.fis加载到matlab的工作空间,比如我们用这样的指令:myFLC=readfis(‘fuzzy.fis’;就创建了一个叫myFLC的结构体到工作空间,并在fuzzy logic controller中参数设为:myFLC。
【精品】基于MATLAB的液位与流量串级控制系统设计与仿真毕业论文设计
北方民族大学学士学位论文论文题目:基于MATLAB的液位与流量串级控制系统设计与仿真院(部)名称: 电气信息工程学院专业: 电气工程及其自动化论文提交时间: 2011年5月20日论文答辩时间: 2011年5月28日学位授予时间:北方民族大学教务处制毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。
对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。
作者签名：日期：指导教师签名：日期：使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。
作者签名：日期：学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。
除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。
对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。
本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。
作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。
本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。
涉密论文按学校规定处理。
作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日摘要随着科学技术的不断进步，在现代各种复杂控制系统中，串级控制系统占有较大比重；串级控制系统是过程控制中的一种多回路控制系统，是为了提高单回路控制系统的控制效果而提出来的一种控制方案。
Matlab模糊控制器的设计以及simulink下对模糊控制器系统的仿真(word文档良心出品)
Matlab模糊控制器的设计以及simulink下对模糊控制器系统的仿真首先，在Matlab的命令窗口（command window）中输入fuzzy，回车就会出来这样一个窗口:接下来在上述窗口中进行模糊控制器的设计：1.双输入，单输出：点击Edit----Add Variable---input2.为E添加隶属度函数，E的论域为{-6，-5，-4，-3，-2，-1,0,1，2,3,4,5,6}，E的模糊集合为{NB,NM,NS,NZ,PZ,PS,PM,PB},Edit—Membership Function edit,如下图所示：3.为EB添加隶属度函数，EB的论域为{-6，-5，-4，-3，-2，-1,0,1，2,3,4,5,6}，EB的模糊集合为{NB,NM,NS,ZE,PS,PM,PB},Edit—Membership Function edit,如下图所示：4.为U添加隶属度函数，U的论域为{-6，-5，-4，-3，-2，-1,0,1，2,3,4,5,6}，U的模糊集合为{NB,NM,NS,ZE,PS,PM,PB},Edit—Membership Function edit,如下图所示：其中E,EB,U均为模糊量。
5.为模糊控制器设计模糊规则，由于E的语言变量有8个，EB的语言变量有7个，所以模糊控制器的模糊规则总共有8*7=56条，接下来为模糊控制器添加规则：双击untitled，则有下面的表格：制定完成后，会形成模糊规则矩阵，系统会根据模糊输入量E,EB，经过模糊控制规则[56条]，进而确定输出量U。
6.对输入量模糊化以及对输出量清晰化，我们采取最小最大重心法。
7.点击export—to file. ***#$.fis文件就是所设计的控制器。
8.下面对我们设计的模糊控制器进行检验，所构建的系统如下：系统分析：模糊控制器：双输入单输出，输入为误差以及误差的变化率的模糊量，输出为控制量的模糊量，模糊控制器中有56条规则。
基于MATLAB的结晶器液位模糊控制器的设计与仿真_刘建新
长沙通信职业技术学院学报第9卷【摘要】分析了结晶器液位控制原理，论述了二维自寻优模糊控制器的设计方法；然后在MATLAB 软件下对系统进行了仿真，仿真结果表明，该系统具有超调小、稳态性能好等特点，能满足结晶器液位的工艺要求。
【关键词】连铸；模糊控制；自寻优控制器；仿真【doi ：10.3969/j.issn.1671-9581.2010.02.021】【中图分类号】TF345【文献标识码】A【文章编号】1671-9581(2010)02-0084-03基于MATLAB 的结晶器液位模糊控制器的设计与仿真刘建新，谌海霞（长沙理工大学电气与信息工程学院，湖南长沙410004）［收稿日期］2010-03-11［作者简介］刘建新（1971-），男，湖南南县人，长沙理工大学教师，硕士，研究方向：自动控制。
在连铸的生产过程中，结晶器内钢水液位高度控制是最重要的工艺操作之一，它对提高钢胚质量和稳定生产过程起着关键的作用。
在液位控制方面，由于在长时间的连续铸钢过程中，塞棒头部受钢水的冲刷与腐蚀，使得塞棒头部变形较大，导致塞棒位置与钢水流量的特性发生较大的变化，另外，如果铝量较高的钢流浇注时，水口部分粘结，从而对钢流起阻塞作用，这些变化无法用确定的数学关系式来描述，用常规的PID 液位控制器不能对此变化进行有效调节，由于模糊控制比较传统PID 控制具有对过程参数不灵敏、鲁棒性好，而得到了越来越广泛的应用。
而二维自寻优算法能根据被控对象的特点及控制指标来调整修正因子，可以根据给定环境和条件经常变化的实际生产来调整修正因子，给生产实际带来许多方便[1-3]。
1结晶器液位控制原理在连铸工艺中，结晶器钢水液位控制原理为：结晶器液位通过塞棒上下移动来控制中间包水口，调节中间包流向结晶器的流量来控制钢水液位。
塞棒位置信号来自于液位传感器，液位传感器通过液位测量系统测量到的液位信号，该信号为控制器输入，控制器输出信号提供给伺服电机，然后伺服电机作用于塞棒，从而控制钢水液位[4]。
模糊液位控制器的设计与仿真
东北石油大学华瑞学院毕业设计（论文）任务书题目模糊液位控制器的设计与仿真专业自动化学号姓名主要内容、基本要求、主要参考资料等：主要内容：1、研究模糊控制理论和PID基本理论，并把两者进行结合，得到模糊自整定PID 控制器，并将其以用于洗衣机的模糊液位水位控制中。
2、应用MATLAB仿真软件对洗衣机的液位、进水量、出水量等进行了细致的仿真，得出一系列关于采用模糊液位控制器的全自动洗衣机的仿真数据与图文。
基本要求：1、充分调研，充分利用网络资源查阅文献。
2、完成方案设计。
3、完成功能设计。
4、完成软件系统设计。
5、完成硬件系统设计。
6、按学校有关毕业设计规范完成毕业论文工作。
主要参考资料：1、闻新，周露，李东江.MATLAB模糊逻辑工具箱的分析与应用［M］．北京科学出版社，2002：141—207．2、易继锴，侯媛彬．智能控制技术［M］．北京工业大学出版社，2003．4．3、诸静．模糊控制原理与应用［M］．北京：机械工业出版社，2002．4、YKang，JD Lavers．Transient analysis of electric power system refomulation andtheoretical basis[J]．JEEE Tram on Power Systems．2003,11(2)：754～760．5、J Mahseredjian，F Alvarado．Creating an electromagnetic transients program inMATLAB[J]．IEEE Tram on Power Delivery．2004(12)：380～388．完成期限：指导教师签章：专业负责人签章：年月日。
基于MATLAB的液位模糊控制系统设计
传统控制方法均是建立在被控对象的精确数 学模型 之上的 , 随着系统复 杂程度的提高 , 将 难以建立系统的精确数学模型和满足实时控制的 要求。在实际工业生产中, 很多系统的影响因素 很多, 十分复杂。大多数实际系统都是非线性的, 建立精确的数学模型特别困难。双容对象受到扰 动后, 被控参数 ( 液面高度 ) 的变化速度并不是一 开始就最大 , 而是要经过一段时间之后才能达到 最大值。双容对象的数学模型是非线性的, 由于 建立的液位对象模型不够精确 , 采用此模型整定
中图分类号 : TP 273 . 4
Design of Level Fuzzy Control System Based on MATLAB
D ING Z ha o hon g
( School ofM echanica l and Autom ation Eng ineer ing, Shangha i Institute of Techno logy , Shangha i 200235 , China)
图 1 水箱模糊控制系统示意图
图 4 输出量 p 的隶属度函数
中位水箱系统的模糊控制器设计为两个输入 一个输出, 一个输入为水箱的液位给定值与实际液 位 H 的误差 e, 另一个输入为误差 e 的变化率 de。 模糊控制器的输出是阀门开度 p, 阀门开度间接控 制容器的水位高度, 从而达到调节水箱的液位高 度。图 2所示为液位模糊控制系统框图。
论本文通过对中位水箱系统液位偏差和液位偏差的变化率进行模糊化处理利用控制经验知识建立了两位液位模糊控制规则再通过反模糊化输出改变调节阀的开度来改变水箱的液位高度达到用两维模糊控制器的方法来控制水箱系统的液位高度同时将模糊控制器和pid控制器比较仿真运行结果表明了水箱模糊控制系统获得更好的控制性能指标
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对 象 的特 点及控制 指标来调 整修正 因子 ，可 以根 据
给定环境和条件经常变化的实际生产来调整修正因 子 ，给生产 实际带来 许多方 便 ［ｌ １。 － ３
ｌ 结 晶 器液 位 控 制原 理
ｓ ｖ ｒ ｄ ａ ｔｇ ｓｓ ｃ ｗ ｏ ｅ ￣ ｔ ｈ ｇ ｔｂｌｔ ｐ ｒ ｒ ｎ ｅ ｅｅ ａ ｄ ｔｅ ｒｑ ｉ ｍｅ ｔ ｆｔｅ ｍｏｄ ｌ ｖ ｌｃ ｎ ｒ ｌ ｒｉ ｒａ ｈ ｄ ｅ ｅａ ａ ｖ ｎ ａ ｅ ｕ ｈ ａ ｌ ｖ ｍｈ ， ｉｈ ｓ ｉ ｙ ｅ ｆ ｍａ ｃ ｔ． ｎ ｈ ｅ ｕ ｒ ｎ ｌ ｅ ｅ ｏ ｔ ｌ ｃ ｅ ． ｌ ｓ ｏ ａ ｉ ｏ ｅ ｏ ｈ ｏ ｅ ｓｅ
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长 沙通 信职 业 技术 学 院学 报
第 ９卷第 ２期
２１ ０ ０年 ６月
Ｊ ｕｎ ｌｏ ｈ ｎ ｓ ａ Ｔ ｌｃ ｍｍｕ ｉａｉｎ ｏ ｒａ ｆＣ ａ ｇ ｈ ｅｅｏ ｎｃ ｔ ｓ ｏ
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【 图分 类 ￣］ Ｆ ４ 中 －Ｔ ３ ５ 【 献 标识 码】 文 Ａ 【 章 编＂ １７— ５ １ ０００ —０ ４ ０ 文 ￣１６ １９ ８（ １）２ ０ ８— ３ ２
Ｄｑ ｉ ｎ ａ ｓｍ ｕ ａ ｉ ｎ ｏ ｏ ｄ ｌｖ ｌｆ ｚ ｙ ｃ ｎ ｒ ｌｅ ａ ｅ ｅ ＂ ｎ ｉ ｄ ｔｏ ｆ ｍ ｌ ｅ ｅ ｕ ｚ ｏ ｔ ｏｌ ｒ ｂａ ｄ ｓｇ ｄ ＂ Ｕ Ｒ ｌ［ ￣ ｂ ｓ
机 作 用 于 塞 棒 ， 从 而控 制 钢 水液 位 １。如 图 １所 ４ １
示。
图 ｌ结 晶器 液位 控 制系 统
Ｆ ｇ １ Ｍｏｄ Ｌ ｖ ｌｃ ｎ ｒｌ ｓ ｓｅ ｉ． ｌ ｅ ｅ ｏ ｔ ｙ ｔ ｍ ｏ
Ｋ ｅ ｗＯｒ ：ｏ ｊ ｏ ｓｃ ｓｉ ｇ ｆ ｚ ｙ ｃ ｎｔ ｌ ｕｔ－ ｐｔ ａｅ ；ｓｍｕａ ｉｎ ｙ ｄｓｃ ｎ【 ｎｕ ｕ ａ ｔｎ ； ｕ ｚ ｏ ｒ ；ａ ｏ ｏ ｉ ｚ ｒ ｉ ｌｔｏ ｏ ｍ
在连铸 的生产 过程 中，结 晶器 内钢水液位 高度 控 制是最 重要 的工艺操作之 一 ，它对 提高钢胚 质量 和 稳 定 生产 过 程 起着 关 键 的作 用 。在 液 位控 制 方
结 晶器 液位 通 过塞棒 上 下移 动来 控 制 中问包 水 口，
调 节 中问包 流 向结 晶器的流 量来控 制钢水 液位 。塞
棒 位置信 号来 自于液位 传感器 ，液位 传感 器通过 液
位 测量系统测 量到 的液位信 号，该信 号为 控制器 输
入 ，控 制器输 出信 号提供 给伺服 电机 ，然 后伺服 电
仿真， 仿真 结果表明， 该系统具有超调小、 稳态性能好等特点， 能满足结晶器液位 的工艺要求 。
【 关键 词 】 铸 ；模 糊控 制 ；自寻优 控 制 器 ：仿真 连
［ｏ：０ ９ ９ ．ｓ． ７ — ５ １ ００ ２ ２１ ｄ ｉ１． ６６ｉ ｎ１ １９ ８ ． １． ． １ ３ ｓ ６ ２ ００
在连 铸 工艺 中 ，结 晶器钢 水液 位控 制 原 理 为 ：
塞 棒 位 置与 钢 水 流 量 的特 性 发 生较 大 的变 化 ，另 外 ，如 果铝 量较 高 的钢 流浇注 时 ，水 口部 分粘 结 ，
从 而对钢流 起阻塞 作用 ，这 些变化无 法用确 定的数 学 关系式来 描述 ，用常规 的 ＰＤ液 位控制器 不能对 Ｉ 此 变化进 行有 效调节 ， 由于 模糊控 制 比较传统 ＰＤ Ｉ 控制 具有对 过程参数 不灵敏 、鲁棒性好 ，而得 到 了 越来越 广泛 的应用 。而二维 自寻优算法 能根据 被控
Ｖ０． ． １ Ｎｏ２ ９
Ｊ ｎ２ １ ｕ． ０ ０
基于 ＭＡＴ Ａ Ｌ Ｂ的结晶
刘建新 ，谌海霞
（ 长沙理工大学电气与信息工程 学院，湖南长沙 ４００） １０４
【 摘 要】 分析 了结晶器液位控制原理， 论述 Ｔ－ 维 自寻优模糊控制器的设计方法： － 然后在 Ｍ Ｔ Ａ Ａ Ｌ Ｂ软件 下对系统进行 了
Ｃ ａ ｇｈ Ｈｕｎ ｎ， ｈｎ ０ ４１ ｈ ｎ ｓ ａ， ＇ａ Ｃ ｉａ ４ ０ １ ０
Ａｂ ｔａ ｔＴ ｅ ｐ ｉｃ ｐｅ ｏ ｅ ｍｏｄ ｌｖ ｌ ｏ ｔ ｌ ｙ ｔｍ ｎ ｙ ｅ ． ｅ ， ｈ ｅ ｉｎｎ ｒｃ ｓ ｆｔ ｅ ｔ ｏ ｄ ｍｅ ｓｏ ｕ ｚ ｏ ｉ ｓｒ ｃ ： ｈ ｒ ｉｌ ｆ ｈ ｌ ｅ ｅ ｎｒ ｓｅ ｉ ａ ａ ｚ ｄ Ｔｈ ｎ ｔｅ ｄ ｓｇ ｉｇ ｐｏ ｅ ｓｏ ｗ － ｉ ｎ ｉ ｎ ｆ ｚｙ ｌｇ ｃ ｎ ｔ ｃ ｏｓ ｓ ｌ ｈ
ａ ｔ—ｐｉａｅ ｉ ｐｅｅ ｔ ． ｉａｙ ｔ ｉ ｌｅ ｘｅｉ ｎ ｅｅｇ ｅ ａｅ ｎＭＡ Ｌ Ｂ Ｔ ｅｒｓｌ ｈｗ ｔ ｔ ｈ ｙｔ ａ ｕ ｏ ｔ ｚｒ ｓ ｒｓｎｅ Ｆ ｌ ，ｈ ｓ ａ ｄｅｐｒ ｏ ｍ ｄ ｎ ｌ ｅ ｍｕ ｔ ｍｅｔ ｗ ｒ ｉ ｎｂｓｄｏ Ｔ Ａ ． ｈ ｅｕｓｓｏ ａ ｔｅｓｓ ｍ ｈ ｓ ｖ ｔ ｈ ｅ ｓ