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低阶大惯性大滞后系统的智能控制毕业论文

 2021-11-05 19:21:58  

摘 要

控制系统是热水器的核心部分。一方面,水的加热温度存在非线性、大惯性和大滞后的问题,对水温系统的受控部分的模型建立存在困难,使用传统的自动控制系统存在自动控制的程度低,另一方面,传统系统使用简单的开关量控制,使得系统出现超调,从而出现系统温度上下波动不稳定的问题。现行的电器往往使用智能控制系统来进一步提高稳定性的问题。智能控制的方法主流上分为模糊控制、神经网络、专家系统三种方法,结合本次设计需求和三种方法的特点,本文选用模糊控制的方法来设计智能控制系统。本文是从模糊控制的基础理论出发,对模糊控制器进行理论设计,对模拟系统进行设计仿真,在此基础上设计基于单片机89C51的电路设计及仿真。文章设计了对水温系统控制的模糊控制器,在Simulink中设计模拟仿真系统并完成仿真,并完成模糊控制查询法的单片机硬件电路和软件设计。

关键词:智能控制;模糊理论;单片机

Abstract

The control system is the core part of the water heater. On the one hand, due to the characteristics of non-linearity, time-varying parameters, large inertia, and hysteresis of the water temperature system, the modeling of system objects is complicated, and the use of traditional automatic control systems has low automatic control. The use of simple on-off control causes the system to overshoot, resulting in the problem of unstable temperature fluctuations. Leading appliances often use intelligent control systems to further improve stability. There are three main types of intelligent control: fuzzy theory, neural network, and expert system. Considering the characteristics of the three systems, this paper uses fuzzy theory to design the intelligent control system. This paper starts from the basic theory of fuzzy control, carries on the theoretical design to the fuzzy controller, carries on the design simulation to the simulation system, on this basis designs the circuit design and the simulation based on the MCU 89C51. This paper designs a fuzzy controller for water temperature system control, designs a simulation system in Simulink and completes the simulation, and completes the hardware circuit and software design of the single chip of fuzzy control query method.

Keywords:intelligent control; fuzzy theory; single chip

目 录

目 录 1

第 1 章 绪论 1

1.1 研究背景及意义 1

1.2 国内外发展现状 1

1.3 本文的结构 2

第 2 章 模糊控制的基础理论 3

2.1 模糊数学的基本原理 3

2.1.1 模糊集合 3

2.1.2 模糊集合的运算 4

2.1.3 模糊关系 4

2.2 模糊控制系统 5

2.2.1 模糊化 7

2.2.2 模糊推理 8

2.2.3 去模糊化 9

2.3 本章小结 9

第 3 章 水温系统的设计 10

3.1 水温控制系统的介绍 10

3.1.1 系统的结构介绍 10

3.1.2 控制的方案设计 11

3.1.3 模糊控制的算法设计 11

3.2 水温控制系统的模拟仿真 14

3.2.1 模糊控制器实现 14

3.2.2 Simulink中控制系统仿真 15

3.3 本章小结 16

第 4 章 单片机模糊控制系统 17

4.1 模糊控制的实现方法 17

4.1.1 离线式查表法 17

4.1.2 特定硬件推理器 18

4.1.3 全过程软件推理法 18

4.2 基于单片机的模糊控制系统的设计 19

4.2.1 模糊控制系统的硬件电路设计 19

4.2.2 模糊控制系统的程序设计 24

第 5 章 总结与展望 27

5.1 总结 27

5.2 展望 27

参考文献 28

附录 29

致谢 35

绪论

研究背景及意义

随着自动控制的发展,它的应用领域十分广泛,包括控制与决策、先进制造技术等方面,其中需要许多的基础学科。在现实中接触到的受控对象往往是具有非线性、大惯性和大滞后等特点,对于传统的控制方法来说,建立一个精确的控制系统存在着许多难题。但现在工业上的控制系统的规模越来越大,传统的控制系统存在的问题限制了工业的控制系统的继续发展,难以达到更高的自动控制能力和自动控制的规模。对于控制系统出现的瓶颈问题,科学家们研究发现一个新的技术可以弥补自动控制的缺点,就是利用了人工智能技术与自动控制技术进行相互融合,此时智能控制就诞生了。智能控制是一门综合性很强并且具有多学科的高度中华的新兴学科。智能控制中的智能是指具有像人一样的思考能力,可以在变化的环境中通过取得信息、信息推理和实施动作的途径来达到某种目的的行为能力。

热水器是人们日常生活中比较常用的家电之一,它的核心部分之一就是温度控制,温度控制系统离不开自动控制理论。对于自动控制的实现,首先需要的是对被控制的部分进行抽象和模拟。日常生活中的温度系统往往是非常复杂的,具有非线性、时变性、大惯性、滞后性等特点,建立数学模型是十分困难甚至是不可能的。使用传统的经典控制或现代控制理论难以实现对这种温度系统对象的控制,或是达不到满意的要求。而在面对这些难以控制的系统对象时,经验丰富的操作者可以根据自己以往的经验来实现较良好的控制效果。模糊控制的思想[1]就是利用人的操作经验来实现对操控的对象的控制,这就可以避免上述控制方法出现的问题。模糊控制具有精确数学模型依赖性弱、鲁棒性强、有较强的容错能力等的特点[2]。因此,对于水加热的温度系统存在的非线性、大惯性和滞后性的问题,可以利用模糊控制的特点来实现自动控制。

国内外发展现状

在上个世纪六十年代,科学家们对智能控制的研究非常的踊跃。在1965年,美国的著名教授傅京孙第一次将控制系统中加入AI的推理规则。在此之后,诞生自动控制系统和人工智能相融合的新领域,智能控制掀起了一片热潮。同年,美国研究自动控制系统的著名科学家发表了一篇十分有影响力的论文《Fuzzy Sets》,开启了通过语言模糊表达来进行模糊逻辑推理的新数学领域,名叫模糊数学。模糊数学不是使数学变得模模糊糊,而是让数学进入了模糊现象这个客观存在的世界,用数学的方式去描述模糊现象,揭示模糊现象的本质和规律[3]。模糊数学在经典数学和充满模糊性的现实世界之间架起了一座桥梁[4]。上个世纪七十年代,日本著名的东京大学组织并开创了“模糊系统研究会”,促进了自动控制领域的科学家对模糊理论的研究。随后英国的一位科学家实现了将模糊数学中的模糊逻辑和模糊关系应用在了工业中的自动控制系统,想出了一种创新的机器模仿人的控制规则来推理的模糊控制方法。二十世纪八十年代,美国著名组织IEEE举办了第一届的智能控制会议,参会的人员广泛的探讨和交流了智能控制系统的功能结构。随后,智能控制的理论和方法得到了快速的扩展,智能控制也随之向着各个领域广泛的发展。模糊数学得到了长足的发展,在理论和应用中取得了令人刮目的成果[5]。模糊控制被广泛地应用于工业生产、医疗、经济、军事等部门。日本、美国、德国等许多著名的公司都积极从事这方面的研究[6],推出了许多商业化的模糊产品。模糊控制是现阶段我国诸多涉及领域采用的一种模式论理,在汽车工业制造、航天航空制造、机械加工制造等领域广泛发展[7]。

智能控制已经完全融入到了日常生活中,包括智能电饭锅,智能冰箱,智能洗衣机等等。相比以前的家电,智能家电工作更加智能化,更加符合高质量的日常生活,并且具有巨大的发展空间。国外的公司如霍尼韦尔等公司已经推出了许多智能家电产品,各种各样的特点吸引了许多的消费者。国内的公司如小米等也推出了各种智能家电,也收到国内外消费者的青睐。智能家电能实现在各种不同的环境下做出较优的反应,能够更加贴近消费者的所想,它的发展潜力是毋庸置疑的。

本文的结构

通常低阶、大滞后、大惯性系统在使用传统的反馈系统控制会出现过调控制和不稳定的现象。本文主要研究了模糊控制对低阶、大滞后、大惯性系统的智能控制,避免出现系统的过调控制和不稳定的现象,主要结构如下:

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