基于LabVIEW 的模糊控制系统仿真平台开发

基于LabVIEW 的模糊控制系统仿真平台开发 冉冉  北京林业大学  自动化 指导教师  林剑辉 摘要 随着科技的发展，现场被控对象和控制条件变得复杂，考虑因素增多，而对于控制性能要求却逐渐提高。通常复杂的系统很难对控制量设计精确的算法，想要绝对精确变得不可能，需要在精确和复杂间找到平衡。模糊控制就是一种平衡的控制手段，在非线性复杂系统中发展很快。本文绍了一种以美国NI公司推出的虚拟仪器开发软件LabVIEW为平台的过程控制系统的仿真方法。本设计就是以LabVIEW编程软件为基础 ,介绍了其中控制模块中模糊逻辑工具包(Fuzzy Logic Toolkit)中的子程序(VI) , 并应用其中模糊逻辑控制器设计 VI构建模糊控制器的方法。设置隶属度函数 , 建立模糊控制规则 , 创建模糊推理关系, 实现对模糊控制器设计的具体步骤, 并结合电液伺服模糊控制系统实例 , 利用模糊逻辑(Fuzzy logic)模块及LabVIEW建立系统仿真框图。通过仿真曲线, 模糊控制器控制效果及其影响因素 , 从而大大缩短模糊控制器的设计周期 , 具有较大的工程实用价值。本文主要介绍了LabVIEW模糊控制器的开发背景、国内外发展现状以及本系统设计的内容、方法、步骤等，对仿真结果进行了分析对比。 关键字：LabVIEW; 发展； 模糊控制器; 伺服电机; 设计； 仿真 Simulation platform development of Fuzzy Logic control system Based on LabVIEW Automation07-2  071044230  Ran Ran Supervisor    Lin  Jian-hui Abstract With the development of technology, on-site of the Controlled object and control conditions became more complex, more consideration, and for Control requirements are gradually increased. Complex system is usually difficult to precisely control the amount of the design algorithm, want absolute precision impossible, you need to find a balance between precision and complexity. Fuzzy Control is a balanced means of control, the rapid development of nonlinear complex systems. This easy introduced one kind of simulation method of process Control system by the platform of LabVIEW which pro-motes by NI Corporation of America.This design with SubVIs in the fuzzy logic toolkit of control module are introduced based on LabVIEW. Based on fuzzy logic Controller design VI , an effective method of design fuzzy logic controller is introduced. The steps of setting membership function , fuzzy rules and fuzzy inter reference are introduced in details of design fuzzy Controller. An application example of electric -hydraulic servo fuzzy control system is presented , when the fuzzy logic module and simulation module to build the simulation block of the system is used. As the response curve shown, the control effects of the fuzzy controller are analyzed. From above analysis , the period of design the fuzzy controller is reduced. I t has practical value for engineering. This paper mainly introduces the development background of the LabVIEW fuzzy controller, the domestic and foreign development status and this system of content, method and procedure, etc. Also analyzes and compares the simulation results. Key words : LabVIEW ; development ; fuzzy controller ; Servo motor ; Design ; simulation 目录 摘要 II Abstract III 1 绪论    1 1.1 课题开发背景及意义    1 1.1.1 背景介绍    1 1.1.2、LabVIEW模糊控制课题开发意义    1 1.2  LabVIEW模糊控制国内外发展现状及发展趋势    2 1.2.1 国内外发展现况    2 1.2.2 LabVIEW 模糊控制技术发展趋势    3 1.3  模糊控制技术的应用    4 1.4  本课题主要研究工作    4 2 电液位置伺服系统    5 2.1 伺服系统介绍    5 2.2 伺服系统工作原理    5 3 LabVIEW模糊控制模块    7 3.1  模糊逻辑控制器设计VI（Fuzzy Logic Controller Design VI）    7 3.2  加载模糊控制器VI（Load Fuzzy controller）    7 3.3  模糊控制器VI（Fuzzy controller）    8 3.4  测试模糊控制器VI（Test Fuzzy Control）    8 4 电液伺服系统模糊控制器设计    9 4.1 模糊控制技术    9 4.2 模糊控制的特点    9 4.3 模糊控制器的设计    9 4.3.1 模糊集合    9 4.3.2 隶属度函数    10 4.3.3  If…then规则    11 4.3.4 模糊控制器总体设计    11 4.4 电液伺服系统模糊控制器设计    12 4.4.1  输入、输出变量的确定    13 4.4.2  隶属度函数的确立    14 4.4.3  模糊规则的确立    17 5 电液伺服模糊控制系统设计与仿真    19 5.1 LabVIEW编程简介    19 5.2 电液伺服模糊控制系统工作原理    19 5.2.1 控制系统工作原理    19 5.2.2 伺服模糊控制系统工作流程图    19 5.3 控制系统程序框图设计    20 5.3.1 LabVIEW编程界面介绍    20 5.3.2 基本硬件控件的功能选择    23 5.3.3 前面板硬件设计    30 5.3.4 后面板程序编程    31 5.4  仿真分析    32 5.4.1 仿真结果    32 5.4.2 仿真结果对比分析    35 6 结论与展望    36 6.1 结论    36 6.2 展望    36 致谢    37 参考文献    38 1 绪论 1.1 课题开发背景及意义 1.1.1 背景介绍 模糊理论是在美国加州大学伯克利分校电气工程系的L.A.zadeh教授于1965年创立的模糊集合理论的数学基础上发展起来的,主要包括模糊集合理论、模糊逻辑、模糊推理和模糊控制等方面的内容。自创立模糊集合理论以来,模糊控制技术在复杂大滞后、难以建立精确数学模型的非线性控制过程中表现出了优越的性能。近10年来 ,因其不依赖于控制对象的数学模型、鲁棒性好、简单实用等优点 ,模糊控制器已在自动化领域内被广泛研究和应用[1]。模糊控制作为智能控制的一种 ,实质是对人脑的一种模拟。因此 ,模糊控制器的设计在很大程度上依赖于设计者的实践经验。基于这些经验编制大量的程序进行分析和调试费时又费力 ,而预先采用计算机仿真 ,可尽快了解模糊控制器的特性和参数设置 ,从而缩短设计周期[3]。 LabVIEW是美国国家仪器有限公司（全名：National Instruments Co.Ld. 简称：NI）最核心的软件产品。它是一种以数据流驱动的图形化编程语言代替文本编程语言创建应用程序的开发工具，主要用于测量、过程控制和数据分析的应用程序开发[4]。LabVIEW是一种编程语言，与其他常见的编程语言相比，最大的特点就在于它是一种图形化编程语言。它广泛地被工业界、学术界和研究实验室所接受，视为一个标准的数据采集和仪器控制软件。LabVIEW集成了与满足GPIB、VXI、RS-232和RS-485协议的硬件及数据采集卡通讯的全部功能。它还内置了便于应用TCP/IP、ActiveX等软件标准的库函数[3]。这是一个功能强大且灵活的软件。利用它可以方便地建立自己的虚拟仪器，其图形化的界面使得编程及使用过程都生动有趣。在工程界、学术界和大学实验室中，LabVIEW被广泛用于仪器控制、数据采集与分析，其应用遍及电子、通信、生物医学、机械等众多学科领域。 1.1.2、LabVIEW模糊控制课题开发意义 LABVIEW是一种基于图形编程的可视化开发环境，并有较为完善的硬件配套设备，可以很方便地完成各种控制功能。基于LABVIEW的模糊控制系统仿真平台可以更有效地展示模糊控制的运行机理，并结合硬件完成输入输出演示，克服MATLAB对硬件控制的不足[5]。LabVIEW模糊控制是人工智能控制的一个重要分支，它是运用模糊数学的基本理论和方法，把规则的条件、操作用模糊集表示，并把这些模糊控制规则及有关信息作为知识存入计算机知识库中，然后计算机根据控制系统的实际响应情况，运用模糊推理决定系统控制量的大小。将模糊理论与控制策略相结合，可实现对参数在线自适应调整，使系统既具有模糊控制的灵活、适应性强的优点，又具有控制精度高的特点。模糊控制器是当前控制领域的研发热点之一，其研发的方法不尽相同[6]。LabVIEW模糊控制器对干扰具有很好的鲁棒性,可以通过调整比例因子及量化等级使控制品质得到优化 , 同时也说明了模糊控制与 PID 控制的相似之处。可利用模糊逻辑控制器设计VI的输入输出性能测试功能和测试模糊控制器VI，直观地观察不同偏差和偏差变化率所得到的输出是否达到所需要求，验证控制规则是否正确可靠，进而对模糊控制器进行修改和完善。测试完毕后将数据保存后缀名为fS格式的数据文件中[9]。而且基于LabVIEW 提供的系统辨识工具包、控制设计工具包、LabVIEW 仿真模块、LabVIEW实时模块, 并且LabVIEW 这种编程语言采用流程图的形式开发应用程序, 很容易实现各个模块之间传递数据, 能够尽快获得模型及控制器信息, 更好地配置控制器参数达到最优。 1.2  LabVIEW模糊控制国内外发展现状及发展趋势 1.2.1 国内外发展现况 国外情况：模糊理论自它诞生之日起便显示了强大的生命力。1974年英国的马丹尼（E.H.MAMDANI）首次将模糊理论应用于热电厂的蒸汽机控制;1976年英国的汤哥写出第一篇理论性模糊控制方面的论文。之后,美国 、日本、英国等先后将模糊控制理论应用于机器人 、航天 、生产过程等领域[7]。80年代模糊控制技术进入应用深入化、硬件专门化的时期,模糊控制取得了丰硕的成果：日本三菱电气公司生产的AJ-2100电梯群控系统采用了模糊控制,减少了15%-20%的平均等待时间和30%-40%的长等待时间;日本松下电器公司于1990年推出了“爱妻”模糊全自动洗衣机(NA-F50Y5)耗电380w,效果很好;日本三洋公司还把模糊控制应用到了电视摄像机、空调机、压力电子炉、电饭锅、机器人控制系统中,均取得了满意的效果[7]。 国内情况：自1979以来 我国许多学者在模糊控制领域开展了大量的理论以及仿真试验研究,对我国工业应用模糊控制起到了推动作用 。近年来,在工业中应用模糊控制已取得了许多成果。1979-1980年,李宝缓等人设计了一类缺乏数学模型的控制器并做了数字仿真，汪培庄、楼世博等人在模糊控制理论方面作了大量的研究工作,为模糊控制技术在工业控制领域的应用打下了基础[8]。之后,田方成、李有善等人把模糊控制应用到冶金、化工等工业过程的控制领域,并取得了可喜的成果。目前,我国模糊控制主要以软件实现为主 ,在硬件开发环境方面和国外还有一定的差距 ,模糊控制的产业化和推广有待进一步加强。 近些年来，LabVIEW模糊控制得到了很快的发展，这主要是由于模糊控制器可以应用专家的控制经验，对难以建立精确数学模型的被控过程实现自动控制。在日本，模糊控制得到了广泛的应用。许多公司成立了模糊系统研究机构专门从事模糊系统的研究,并取得了很好的进展,表现在模糊控制洗衣机、 吸尘器、冶金、制造等自动控制行业中的应用。除此之外，模糊逻辑芯片和模糊计算机的研制也取得了进展。模糊集合理论是模糊控制器的基础，模拟人的知识表达,知识推理方法是模糊理论的表达方法，其基本内容包括：模糊化、模糊控制规则、模糊推理和精确化。模糊控制是一种人工智能控制，可以实现非线性控制，可以得到比常规控制更优良的控制效果，能实现对复杂过程的控制。然而，模糊控制要有较好的发展，必须具有较完善的控制规则。对于某些复杂的工业过程，有时难以出较完整的经验，并且当对象动态特性发生变化,或者受到随机干扰的影响时模糊控制的效果还有待提高,所以还需促进模糊控制的深入发展。 1.2.2 LabVIEW 模糊控制技术发展趋势 模糊逻辑与神经网络协作系统的研究一直是人们关注的领域，因为世界上的任何过程与系统均可以通过激励与相应的映射来表征， 而所有的智能系统包括我们人类自身亦可用一适应模型无关函数估计特征来概括。我们知道，神经网络系统已被广泛应用于各种领域，而模糊系统作为一种结构型数字估计器还是近几年的事。Wang 利用 Stone Weies  rass 定理证明了具有积推理、中心反模糊化、高斯型隶属函数的模糊系统也能以任意的精度逼近任意闭子集上的实连续函数[9]。既然模糊系统与神经网络系统均具有一般自适应模型无关估计器的作用，那么它们之间必然存在着许多共性，另外，亦能利用等价的模糊系统来初始化神经网络结构，从而使得模糊控制器规则的在线调整精度和神经网络的学习速度均能得到较大的提高。 近来，在构造模糊神经网络方面， 美国的Werbos 提出了一种融模糊逻辑与 NN一体的弹性模糊逻辑技术；Lin等给出了一种基于神经网络的模糊逻辑控制和决策系统 ；Keller 等人提出了一种视线模糊逻辑推理的神经网络结构，并给出了三种网络的变形[7]。另外，在传统的神经网络学习算法中引入模糊控制技术节能动态的调整网络的学习过程，使传统的静态学习算法动态化。 模糊控制虽然处于发展初期，但它提供了常规控制策略不能替代的高效控制方法。目前，在模糊控制理论方面应加强研究的主要课题为[10]：（1）寻找适合于解决工程普遍问题的稳定性分析方法,稳定性的方法和可控性的评价方法。（2）模糊控制规则设计方法的研究，包括模糊集合隶属函数的评定方法，关于量化水平，采样周期的最优选择，最小实现以及规则和隶属函数参数的自动生成等问题。（3） 模糊控制器参数的最优调整理论的确定及修正推力规则学习方式。（4） 模糊动态模型的辨识方法。（5） 模糊预测系统的设计方法和提高计算速度的方法。 1.3 模糊控制技术的应用 模糊逻辑的研究迅速发展,其应用范围从照相机、便携式摄像机、洗衣机、微波炉等日用消费品，直到工业控制、医疗器械、决策支持系统和人力资源管理等领域。尤其在家用电器领域，无论对专家还是对普通消费者，模糊逻辑都给人以深刻的印象[11]。模糊数学是一种解决模糊问题的数学工具。模糊数学是用隶属函数恰当地描述事物的模糊性，从而把具有模糊现象用模糊概念的事物处理成精确的东西，从而得到明确清晰的结果。 1.4  本课题主要研究工作 所谓模糊控制,就是对难以用已有规律描述的复杂系统，采用自然语言（如大、中、小）加以叙述，借助定性的、不精确的及模糊的条件语句来表达，它就是一种基于语言的一种智能控制[28]。传统的自动控制器的综合设计都要建立在被控对象准确的数学模型(即传递函数模型或状态空间模型)的基础上，但是在实际中，很多系统的影响因素很多(油气混合过程、缸内燃烧过程等)，很难找出精确的数学模型。这种情况下，模糊控制的诞生就显得意义重大。因为模糊控制不用建立数学模型不需要预先知道过程精确的数学模型。本次研究课题就是以LabVIEW为平台，结合电液伺服模糊控制系统实例,利用模糊逻辑(Fuzzy logic)模块及LabVIEW建立系统仿真框图。通过仿真曲线,分析模糊控制器控制效果及其影响因素 ,从而大大缩短模糊控制器的设计周期,具有较大的工程实用价值。 本课题主要研究的内容包括： （1）阅读大量国内外文献，研究目前模糊控制系统的发展现状和趋势。 （2）伺服电机的工作原理研究分析。 （3）模糊控制器的设计，包括输入、输出变量的确定，隶属函数的确立即模糊子集的确定和模糊规则的确立。 （4）伺服电机模糊控制系统的方案设计，包括系统的工作原理，相关器件的选取等。 （5）以LabVIEW为平台，完成前面板、后面板的程序编程。 （6）系统调试，仿真分析。 2 电液位置伺服系统 2.1 伺服系统介绍 电液伺服系统主要由液压缸、负载、反馈电位器、指令电位器、放大器、电液伺服阀等组成的系统。 电液位置伺服系统是最基本和最常用的一种液压伺服系统，如机床工作台的位置、板带轧机的板厚、带材跑偏控制、飞机和船舶的舵机控制、雷达和火炮控制系统以及震动试验台等[16]。 电液位置伺服系统主要是用于解决位置跟随的控制问题，其根本任务就是通过执行机构实现被控量对给定量的及时和准确跟踪，并且具有足够的控制精度。电液伺服系统的动态特性是衡量一套电液伺服系统设计及调试水平的重要指标。它由电信号处理装置和若干液压元件组成，元件的动态性能相互影响，相互制约及系统本身包含非线性特性，致使其动态性能复杂。因此，电液伺服控制系统的设计及仿真受到越来越多的重视。 2.2 伺服系统工作原理 伺服电机的工作原理图如下图2.1所示： 图2.1 电液位置伺服系统 Fig. 2.1 Electro-hydraulic position servo system 这是典型的电液位置伺服控制系统。图中反馈电位器与指令电位器接成桥式电路。反馈电位器滑臂与控制对象相连，其作用是把控制对象位置的变化转换成电压的变化。反馈电位器与指令电位器滑臂间的电位差（反映控制对象位置与指令位置的偏差）经放大器放大后，加于电液伺服阀转换为液压信号，以推动液压缸活塞，驱动控制对象向消除偏差方向运动。当偏差为零时，停止驱动，因而使控制对象的位置总是按指令电位器给定的规律变化[20]。图2.2为该系统的工作原理方块图，如下所示: 图2.2 电液位置伺服系统的工作原理方块图 Fig .2.2 Electro-hydraulic position servo system block diagram of the working principle 电液伺服系统中常用的位置检测元件有自整角机、旋转变压器、感应同步器和差动变压器等。伺服放大器为伺服阀提供所需要的驱动电流。电液伺服阀的作用是将小功率的电信号转换为阀的运动，以控制流向液压动力机构的流量和压力。因此，电液伺服阀既是电液转换元件又是功率放大元件，它的性能对系统的特性影响很大，是电液伺服系统中的关键元件[25]。液压动力机构由液压控制元件、执行机构和控制对象组成。液压控制元件常采用液压控制阀或伺服变量泵。常用的液压执行机构有液压缸和液压马达。液压动力机构的动态特性在很大程度上决定了电液伺服系统的性能。 为改善系统性能，电液伺服系统常采用串联滞后校正来提高低频增益，降低系统的稳态误差。此外，采用加速度或压力负反馈校正则是提高阻尼性能而又不降低效率的有效办法。 3 LabVIEW模糊控制模块 LabVIEW是美国国家仪器公司（NI）开发的专为数据采集、仪器控制、数据分析与数据表达设计的图形化编程环境，面向测试工程师和非专业程序员，编程非常方便，人机交互界面直观友好，具有强大的数据可视化分析和仪器控制能力等特点。LabVIEW的模糊逻辑工具箱（Fuzzy Logic for G Toolkit）用于设计基于规则的模糊控制器，主要应用领域为工业过程控制及专家系统。它由4个VI组成[13]。三个子VI截图如图3.1所示： 图3.1 模糊子VI模块图 Fig.3.1 Block Diagram of Fuzzy sub-VI 3.1 模糊逻辑控制器设计VI（Fuzzy Logic controller Design VI） 它是在LabVIEW 环境下独立运行的 VI ,由模糊集合编辑器、模糊规则库编辑器和输入输出性能测试三部分组成。该VI 提供了友好的人机图形交互界面,用户可以直观方便地定义和修改模糊控制器的隶属函数、控制规则、解模糊方法、推理算法及其他相关参数 ,并对模糊控制器的输入输出性能进行初步检验和测试。系统提供的隶属函数有三角型、梯形、Z型、S型等,也可由用户自行定义[30];推理方法为 max2mi 合成法;解模糊方法有取中位数法、 最大隶属度法和加权平均法三种。用户可以直观方便地设计各种满足不同要求的模糊逻辑控制器[17]。通过该VI设计好的模糊控制器，保存于后缀名为fs格式的数据文件中，用以被控制系统调用。 3.2  加载模糊控制器VI（Load Fuzzy Controller） 该VI作为一个图形功能模块应用于框图程序中，并同模糊控制器VI连接。在程序开始运行时，它将存于后缀名为fc的数据文件中的控制参数加载到模糊控制器VI中。 3.3  模糊控制器VI（Fuzzy controller） 该VI是模糊控制器在LabVIEW中的实现者。它应用于LabVIEW的框图程序中，读取模糊控制器参数后，输出相应的结果。每个控制器输入量最多为四个，输出量为一个。 3.4  测试模糊控制器VI（Test Fuzzy Control） 该VI实际是提供了一个如何建立和测试模糊控制器的例子, 也作为一个通用模糊控制器直接应用于欲控制的系统并可用来测试所设计的模糊控制器的基本控制性能。 4 电液伺服系统模糊控制器设计 4.1 模糊控制技术 在实际工作中，操作者能够对那些难以建立数学模型的被控对象进行有效的控制。操作者对被控对象进行的控制主要是通过不断学习，积累操作经验来实现的。这些经验包括操作者对被控对象特性的了解，在各种情况下的控制策略以及性能指标判据。作为经验，这些信息通常是以自然语言的形式表达出来、它们的特点是定性的描述，所以具有不确定性和不精确性。这种特性使得人们无法用现有的定量控制理论对这些信息进行处理，但是人们却能根据这些信息建立一组行之有效的规则，对被控刘象进行控制[18]。这种规则用语言信息表达的具有模糊性的控制规则。需要一种能处理具有模糊性的语言信息的控制技术，这种技术能根据语言信息构成一个能给出有效控制方法的控制器。模糊集合理论是一种具有处理语言信息能力的控制理论。根据模糊集合理论设计的模糊控制器，能够模仿操作人员手动控制作用，它不要求已知受控对象的数学模型。需要强调指出：模糊控制器不要求受控对象的数学模型，并不等于在对受控对象先验知识一无所知的情况下可设计一个具有良好控制效果的模糊控制器[17]。恰好相反，它仍然要求对受控对象的特性有充分的了解，只不过它们是以知识模型(由人们对受控过程认识的模糊信息的归纳和操作经验的总结而形成的模型)而不是以数学模型的形式表达出来的。 4.2 模糊控制的特点 随着科技的发展，现场被控对象和控制条件变得复杂，考虑因素增多，而对于控制性能要求却逐渐提高。通常复杂的系统很难对控制量设计精确的算法，想要绝对精确变得不可能，需要在精确和复杂间找到平衡[15]。模糊控制就是一种平衡的控制手段，在非线性复杂系统中发展很快。模糊控制有如下特点： （1）适用于不易获得精确数学模型的被控对象。 （2）是一种语言变量控制器。 （3）从属于智能控制的范畴。该系统尤其适于非线性，时变，滞后系统的控制。 （4）抗干扰能力强，响应速度快，并对系统参数的变化有较强的鲁棒性。 4.3 模糊控制器的设计 4.3.1 模糊集合 模糊系统是建立在自然语言的基础上，而自然语言中常采用一些模糊的概念，如。“温度偏高”、“压力偏大”等。如何描述这些模糊的概念，并对它们进行分析、推理，这正是模糊集合与模糊逻辑所要解决的问题[12]。 模糊集是一种边界不分明的集合，模糊集与普通集合既有区别又有联系。对于普通集合而言，任何一个元素要么属于该集合，要么不属于集合，非此即彼，具有精确明了的控制边界；而对于模糊集合，一个元素可以是既属于该集合又不属于该集合，亦此亦彼，边界不分明或界限模糊。建立在模糊集基础上的模糊逻辑，任何陈述或命题的真实性只是一定程度的真实性，与建立在普通集合基础上的布尔逻辑相比，模糊逻辑是一种广义化的逻辑。在布尔逻辑中，任何陈述或命题只有两种取值，即逻辑真相逻辑假．常用“l”表示逻辑真，“0”表示逻辑假。而在模糊逻辑中，陈述或命题的取值除真和假(“l”和“0”)外，可取“0”与“l”之间的任何值，如0.75，即命题或陈述在多大程度上为真或假，例如“老人”这一概念，在普通集合中需要定义一个明确的边界，如60岁以上是老人，而在模糊集合中，老人的定义集合没有一个明确的边界，60岁以上是老人，58岁也属于老人，40岁在一定程度上也属于老人，只是他们属于老人这一集合的程度不同而已。模糊性反映了事件的不确定性，但这种不确定性不同于随机性。随机性反映的是客观上的自然的不确定性，或事件发生的偶然性，而模糊性则反映人们主观理解上的不确定性，即人们对有关事件定义或概念描述在语言意义理解上的不确定性。 4.3.2 隶属度函数 模糊集使得某元素可以以一定程度属于某集合，某元素属于某集合的程度由“0”与“1”之间的一个数值——隶属度来刻画或描述。把一个具体的元素映射到一个合适的隶属度是由隶属度函数来实现的。隶属度函数可以是任意形状的曲线，取什么形状取决于是否让我们使用起来感到简单、方便、快速、有效，惟一的约束条件是隶属度函数的值域为[0，l]。 实际上根据模糊统计方法得到的隶属函数通常都是钟形的，所以三角形隶属函数并不是最佳函数，只是一种近似。经过计算机模拟实验发现，实际上隶属函数的形状会很微妙地影响着整个模糊系统的过程，例如会影响单片机实现模糊化、解模糊化的时间和对查询表存储空间的要求。现在普通采用三角形和梯形和形状，是因为实践证明它们能满足一般要求，又可简化计算，故被广泛采用。 心理物理学已经证明，人的各种感觉所反应的测量量与外界刺激的物理量之间确实保持着相当严格的关系。不少学者做过大量的统计工作。证明模糊概念的确是客观事物本质属性在人头脑中的反映[14]。关键还在于实践是检验隶属函数正确性的唯一标准，效果是调整隶属函数的依据。所以都是先根据经验确定一个近似的隶属函数，然后再根据实践效果加以调整，逐步逼近比较理想的情况。另外还有一种易于被广大科技工作者理解和接受的确定隶属函数的方法是模糊统计法。其思想是通过对足够多人的调查统计，对要确定的模糊概念在讨论的论域中进行逐一写出定量范围，再进行统计处理，以确定能被大多数人认可的隶属函数。不管是用哪一种确立模糊集合隶属度函数方法，但在模糊系统中必须遵循以下原则： （1） 表示隶属函数的模糊集合必须是凸模糊集合。 （2） 变量所取隶属函数通常是对称和平衡的。 （3） )隶属函数要服从语意顺序和避免不恰当的重叠。 4.3.3  If…then规则 最简单的if…then规则的形式是:“如果x是A，则y是B。”if部分是前提或前件，then部分是结论或后件。解释if…then规则包括以下三个过程： (1)输入模糊化：确定出if…then规则前提中每个命题或断言为真的程度(即隶属度)。 (2)应用模糊算子：如果规则的前提有几部分，则利用模糊算子可以确定出整个前提为真的程度(即整个前提的隶属度)。 (3)应用蕴合算子：由前提的隶属度和蕴含算子，可以确定出结论为真的程度(即结论的隶属度)。 4.3.4 模糊控制器总体设计方案 模糊控制器的核心是控制规则与模糊推理。控制规则是表达人的控制动作或经验的形式语言，而模糊推理则是利用控制规则，由被控对象当前的状态来决策下一步控制器动作的过程。模糊控制器的组成一般包括控制规则的建立，隶属函数的确立，模糊化、模糊推理选择及量化因子、比例因子的确定等。模糊控制器的输入输出量之间是通过模糊控制规则表联系在一起的，而模糊推理规则的选取是以误差及误差变化率的大小为依据。当误差较大时，选取控制量以尽快消除误差为主；当误差较小时，选取控制量以系统稳态为出发点，且要注意防止超调[2]。控制规则的数量与内容是决定一个模糊控制系统性能的关键因素，它们的选取应根据每一个调速、伺服系统的具体情况来决定。基本的模糊控制系统框图如下图4.1所示： 图4.1 模糊控制系统框图 Fig. 4.1  Fuzzy control System Block Diagram Figure 4-1 故模糊控制器的设计主要包括以下几个内容： （1） 输入、输出变量的确定，本次设计采用二输入一输出的模式设计。 （2）模糊化，即模糊子集隶属度函数的设定，包括隶属度函数的个数、形状、位置分布、相互重叠程度等。 （3） 模糊控制规则的制定以及输出变量的比例因子的确定等。 4.4 电液伺服系统模糊控制器设计 一般的电液位置伺服系统由伺服放大器、 液压源、 伺服阀、 油缸及相应的传动机构和反馈装置几大部分组成，系统框图如图2.1所示。模糊控制系统工作流程图如图4.2所示。 图4.2 模糊控制器设计流程图 Fig. 4.2 Flowchart of fuzzy Controller design 电液伺服模糊控制器的设计主要包括各输入、输出变量的确定，模糊子集的隶属度函数选择， 模糊控制规则的制定及输入输出变量的比例因子的确定等。为了提高电液伺服系统的鲁棒性，在设计控制器时使系统的响应能够按大偏差和小偏差分别处理。大偏差时首先照顾响应时间， 小偏差时则以精度为主要指标。 4.4.1  输入、输出变量的确定 理论上讲，模糊控制器的维数越高，控制越精细[19]。但是维数过高，模糊控制规则变得过于复杂，尤其是对于要求快速的传动系统更是如此，因此本次设计采用二维模糊控制器即二输入一输出的模式，对电液位置伺服电机工作原理的分析，为此选取活塞的行程偏差作为模糊控制器的一个输入语言E，由于负载与活塞运行速度的关系，所以取速度（即偏差变化率）作为另一个输入语言变量EC，选取控制伺服阀开度的控制量为其输出语言变量U。 4.4.2  隶属度函数的确立 隶属函数的功能是明确模糊控制器中每一个模糊量与控制系统中精确量之间的关系。在伺服 机的控制中，如果转速或位置偏离给定值有较大偏差时，应使电机输出最大加速(或减速)转矩以 尽快减少偏差。只有在小偏差时，控制器才给定不同的转矩力，对系统进行精细的调整[21]。 选择偏差 E和偏差变化率 EC作为控制器的输入, 控制量 U 为输出。取E , EC的模糊子集为{NB ,NM,NS ,ZO ,PS ,PM,PL} ,它们的论域为{ -6 , -4 , -2 ,0 ,2 ,4 ,6}和 U 的模糊子集为{NB ,NM,NS ,ZO ,PS ,PM,PL} , 论域为{ -3,-2 ,-1 ,0 ,1 ,2 ,3}。按不同的函数可得各FUZZY子集的隶属度函数。在LabVIEW的菜单 Tools 中选择 control Design & simulation中的Fuzzy System Designer项 , Fuzzy System Designer VI立即运行。在其中的菜单栏中选择File项中的 new就可以进入隶属函数编辑界面 , 如图4.3所示： 图4.3 模糊控制VI界面 Fig .4.3 Fuzzy Control VI interface 在此点击添加按钮即可添加输入、输出变量，并且进行隶属函数的编辑。输出变量U的隶属函数的设置与输入变量E ,EC 的设置与此类似,并可以在其中相应的设置隶属度、语言变量和名称。输入变量E、EC的编辑界面分别如图4.4、4.5所示。 图4.4  输入变量E的隶属函数编辑界面 Fig .4.4 Input variable editing interface of E membership function 图4.5  输入变量EC的隶属函数编辑界面 Fig .4.5 Input variable editing interface of EC membership function 输出变量U的隶属函数编辑界面如图4.6所示： 图4.6  输出变量U的隶属函数编辑界面 Fig .4.6 Output variable editing interface of U membership function 输入变量E、EC和输出变量U的隶属函数编程完善界面如图4.7所示： 图4.7 隶属函数编辑界面 Fig .4.7 Membership Function Editor Interface 4.4.3  模糊规则的确立 单击Rules 就会出现图4.8所示的规则编辑界面。按不同的函数可得各模糊子集的隶属度函数，并由此构成各语言变量的赋值表。模糊决策一般都采用“选择从属度大”的规则，在电液位置调节过程中,当系统偏差较大时,系统的快速性为主要矛盾,系统的稳定性控制精度却是次要的,这时应使系统快速减小偏差;而当系统偏差较小时,则要求以保证系统的稳定性及控制精度为主。因而模糊控制规律应遵循：活塞行程偏差越大，活塞运行速度越快,则控制伺服阀向相反开度越大。因此采用的模糊控制器的模糊控制规则具有以下的形式:if {E=NM and EC=NS } then U=PM，其中NM，NS以及PM分别为E、EC和U的模糊子集。控制规则的多少可视输入输出物理量数目及所需的控制精度而定。由于模糊控制器采用两个输入量E和EC,每个输入分为7级共有49条规则。根据模糊控制专家经验及模糊控制器设计思想，可建立如下模糊控制规则表如表4.1所示。可以把经验总结的规则表,逐条输入。  图4.8 模糊规则编辑界面 Fig. 4.8  fuzzy rule editing interface 表4.1  模糊语言控制规则表 Table 4.1 fuzzy linguistic control rule table EC E NB NM NS ZO PS PM PB NB PB PB PB PM PM ZO ZO NM PB PB PM PM PS ZO ZO NS PB PM PS PS ZO NS NM ZO PM PM PS ZO NS NM NM PS PM PS ZO NS NS NM NB PM ZO ZO NS NM NM NB NB PB ZO ZO NM NM NB NB NB                 本设计中, 控制器采用Mamdani 推理算法 , 最大隶属度法为解模糊策略。编辑好之后存盘, 生成一个扩展名为fuzzy.fs 文件。 5 电液伺服模糊控制系统设计与仿真 5.1 LabVIEW编程简介 LabVIEW 作为虚拟仪器开发的核心部分，是目前应用最广、发展最快、功能最强的图形化软件开发集成环境。它为用户提供简单、直观、易学的图形编程法，把复杂、烦琐、费时的语言编程简化成用菜单或图标提示的方法选择功能，再用线条把各种功能连接起来完成相应设计。LabVIEW 的应用程序，由前面板、流程图以及图标连结器三部分构成。LabVIEW 软件平台采用数据流模型，自动多线程运行程序，可充分利用处理器特别是多核处理器的处理能力，且内建的编译器在用户编写程序的同时就在后台自动完成了编译；同时，LabVIEW 具有大量的驱动程序，能实现与各类数据采集卡、GP-IB、RS-232等协议的硬件通信。因此，利用 LabVIEW 可以便捷、高效地构建界面美观、功能丰富的虚拟仪器，实现数据采集、信号分析等功能[22]。 5.2 电液伺服模糊控制系统工作原理 5.2.1 控制系统工作原理 首先给定初始信号，即设定初始值以供系统运行。其次就是量化因子、比例因子的设定。再接着就是将提前设计好的模糊控制器加载进控制系统中去，把经模糊控制器输出传递给比例因子KU，再次，也是本次设计最主要的就是将整个模糊控制传递给控制对象（此中控制对象为伺服电机），即完成了伺服模糊系统的控制，最后设定仿真参数（包括仿真起始时间，仿真公差，最小、最大步长等），即可进行控制系统的仿真分析。 5.2.2 伺服模糊控制系统工作流程图 伺服模糊控制系统工作流程图如下图5.1所示： 图5.1伺服模糊控制系统工作流程图 Fig.5.1 Servo flowchart of fuzzy control system 5.3 控制系统程序框图设计 5.3.1 LabVIEW编程界面介绍 以LabVIEW为平台，LabVIEW软件界面如图5.2所示。 图5.2 LabVIEW软件界面图 Fig .5.2 LabVIEW software interface diagram 选择New VI即可进入前面板的设计，前面板设计界面如图5.3所示，只要单击右键，就会出现控件选择面板，需要什么控制点击拖拽出来即可。 图5.3  LabVIEW 前面板图 Fig .5.3 LabVIEW front panel diagram 如果需要显示后面板或是设计后面板，只需在菜单栏Windows菜单下选择Show Block Diagram即可显示后面板，也可以使用快捷键Ctrl+E。后面板设计如图5.4所示。如需在后面板设计，同样的方法单击右键，就会出现相应的控件选择，需要什么控件只需拖拽出来即可。 图5.4 LabVIEW后面板图 Fig .5.4 LabVIEW back panel diagram 将设计好的模糊控制器通过加载模糊控制器VI和模糊控制器VI应用于LabVIEW的框图程序中，并根据系统需要实现的功能设计相应的仪表控制前面板和后台框图程序。 5.3.2 基本硬件控件的功能选择 要进行仿真分析，首先就得选择仿真框图，其余的程序都在仿真框图中编写，选择界面如图5.5所示，仿真框图选择途径为：Control Design & Simulation/simulation/ control Design & Simulation Loop,拖拽出来即可使用，界面如图5.6所示。 图5.5 仿真框图界面 Fig .5.5 Simulation interface diagram 图5.6 仿真框图选择界面 Fig .5.6  Simulation Select interface block diagram 双击仿真环即可出现仿真参数设置对话框，可以设置仿真起始时间、步长等，如下图所示： 要编写的程序即可在仿真框图中编写。根据模糊控制系统框图4-1编写图形化程序，首先给定初始信号，选择control Design & Simulation/simulation/Signal Generation/Step Signal,如图5.7所示： 图5.7 初始信号 Fig. 5.7 The initial signal 接下来就是放大器，比例因子、量化因子输入控件等的选择，同样的步骤选择Control Design & Simulation/simulation/Signal Arithmetic/Gain和Summation,如图下图所示。 而量化因子的输入控件即通过前面板选择，方法：右键control/Modern/Numeric Control/Dial,如下图所示： 其次就是控制对象的选择，选control Design & Simulation/simulation/Continuous Linnear Systems/Transfer Function,如下图5.8所示： 图5.8 控制对象的选择 Fig. 5.8 Select the Control object 电液伺服系统对象传递函数为44/(10*s*s+s)，故得做相关的修改，双击刚拖拽出来的函数控件，就会出现编辑对话框，如图5.9所示： 图5.9 控制对象编辑对话框 Fig. 5.9 Control Object Editor dialog box 将b0修改为44，a0修改为0，a1修改为1，a2修改为10，单击OK按钮即可完成所需的传递函数。 再次就是仿真结果显示设备，示波器的选择，选择时域波形滤波器，如图5.10所示。选择control Design & Simulation/simulation/Graph Utilities/SimTime Waveform,即可出现所述器件，拖拽出来即可使用。 图5.10 时域波形滤波器的选择 Fig .5.10 Select the filter time-domain waveform 接下来就是示波器的的选择，与时域波形配套使用的即是Waveform Chart,右键选择Classic/Classic Graph/Waveform Chart,如图5.11所示。 图5.11 示波器控件选择 Fig. 5.11 Select the oscilloscope Controls 在前面板拖拽出来如图5.12所示： 图5.12 示波器图 Fig .5.12 Waveform Chart 最后是仿真结束控制按钮的选择，由真假按钮来控制仿真结束命令，真假常数命令按钮选择路径为：右键选择controls/Express/Buttons/Stop Button,拖拽出来即可使用。选择界面如下图所示： 仿真控制命令按钮选择界面如下图5.13所示，选择途径为：右键Control Design & Simulation/simulation/Utilities/Halt Simulation,使用时拖拽出来即可。 图5.13 仿真控制命令按钮 Fig. 5.13 Simulation control command button 5.3.3 前面板硬件设计 LabVIEW是一种图形化的程序编程软件，直观易懂，解决了硬件和软件分开控制的不足之处。通过对前面板控制变量的改变，后面板在后台运行，即可在前面板观察到运行结果，简单、直观易懂、易控制。本次设计的电液伺服模糊控制系统只要将前后面板设计完成后，改变量化因子Ke、Kec和比例因子Ku等观察仿真结果，分析变化对控制的影响程度，故前面板设计结果图如图5.14所示。 图5.14 前面板硬件结构图 Fig. 5.14 Front panel hardware structure 5.3.4 后面板程序编程    在LabVIEW 环境下，按照结构图构建系统仿真程序框图，所选控件及功能前面已详细介绍，根据整个控制系统的程序流程图依次编程设计，后面板图形化程序框图如图5.15所示。 图5.15 后面板系统仿真框图 Fig. 5.15 Simulation diagram of the rear panel 5.4  仿真分析 在 “Simulation Parameters”框中设置仿真参数项(由设置参数函数将仿真参数传给仿环)[14] , 在其中可以设计仿真开始、终止时间、仿真最大最小步长和仿真算法等参数。图中的 Ke,Ke分别为输入变量E,EC的量化因子,Ku为输出变量的比例因子。 5.4.1 仿真结果 检查后面板的连线等是否有误，待检测前后面板都设计好之后，在LabVIEW 环境下,运行开始调用上述编辑过的.fs文件。电液伺服系统对象传递函数为44/(10*s*s+s),采用前述隶属度函数及控制规则 ,并取Ke,Kec,Ku等于1时运行程序，得到响应曲线1，如图5.16所示。 图5.16系统单位阶跃响应曲线1 Fig. 5.16 Step response curve 1 记录下以上运行结果，即仿真曲线。暂停仿真。其他条件不变 , 引入外干扰传递函数变为(0.9s + 44)/(10*s*s+ s)，只需改动H(S)传递函数即可，再次运行控制系统得到响应曲线2,如图5.17所示。 图5.17系统单位阶跃响应曲线2 Fig. 5.17 Step response curve 2 再次记录以上运行结果，此时增大量化因子 Ke = 2.5，观察运行仿真曲线，得到响应曲线3,如图5.18所示。记录相应仿真结果。 图5.18系统单位阶跃响应曲线3 Fig. 5.18 Step response curve 3 最后暂停运行程序，重新设置输入变量的论域，将论域缩小到[ -3 , 3 ]，与输出变量论域一致时，观察仿真结果，得到响应曲线4,如图5.19所示。并且记录相应结果。 图5.19系统单位阶跃响应曲线4 Fig. 5.19 Step response curve 4 5.4.2 仿真结果对比分析 从响应曲线1和响应曲线2可以看出 ,模糊控制器对模型参数的改变不敏感 ,鲁棒性非常强。从比例因子Ke增大时系统响应曲线3与曲线1比较可见, Ke变化对电液伺服系统活塞位置影响最为严重 ,与 PID控制的参数Kp的作用相似,能加快系统响应速度。改变量化等级,理论分析表明控制规则发生变化,从响应曲4也可以看出控制效果变化明显,由此可以考虑通过改变量化等级来改善控制器的控制品质。同时，当系统结构参数改变时，系统具有较好的跟踪性能。当加入常值干扰后，系统仍具有良好的跟踪性能，这说明所设计的控制器具有很好的鲁棒性。 最后总结分析，对于Ke:在输入量化等级确定之后,算法中改变误差输入论域大小即改变了Ke的值,Ke增大,相当于缩小误差的基本论域,起增大误差变量的控制作用。若Ke选择较大,则上升时间变短,但会使系统产生较大超调,从而过渡过程变长;Ke很小,则系统上升较慢,快速性差。同时它还直接影响模糊控制系统的稳态品质。对于Kec:Kec选择较大时,超调量减小,但系统的响应速度变慢,Kec对超调的抑制作用十分明显。但在Ke,Kec和Ku中,系统对Kec的变化最不敏感,一般Kec可调整范围较宽,其鲁棒性较好,给实际调试带来很大方便。对于Ku:比例因子Ku实质上是模糊控制器总的增益,它的大小对系统输出的影响较大。Ku增大,系统超调量随之增大,动态过程加快;反之,Ku减小,系统超调量减小,动态过程变慢;Ku选择过大将会导致系统震荡。由于Ku的敏感性,故可调范围较小。模糊控制器可调参数Ke,Kec和Ku对系统性能的影响各不相同,改变这3个参数可使控制器适用于不同系统的性能要求。 6 结论与展望 6.1 结论 LabVIEW开发的仿真系统用户控制界面友好，相对于传统仪器对结果的分析及对比更加直观；可以方便地扩展，应用于不同的控制对象，并进行多种控制算法的研究，大大节省了硬件设备的资金投入，实际试用表明，效果良好。本文给出了利用LabVIEW 构建模糊控制器的方法,并通过仿真模块进行了系统仿真，设计完成的系统具有友好的人机界面[24]，完成模糊控制系统仿真开发。结果表明,模糊控制器对干扰具有很好的鲁棒性 ,可以通过调整比例因子及量化等级使控制品质得到优化,同时也说明了模糊控制与 PID 控制的相似之处。而且基于 LabVIEW 提供的系统辨识工具包、控制设计工具包、LabVIEW仿真模块、LabVIEW实时模块 ,很容易实现各个模块之间数据传递, 能够尽快获得模型及控制器信息 , 更好地配置控制器参数达到最优,大大缩短设计周期。LabVIEW为电液伺服模糊控制系统为计算机仿真提供了有效的途径 , 具有较大的工程实用价值。 6.2 展望 模糊控制系统具有众多的优点，应用成功的实例已不胜枚举。在本世纪末到下世纪初，我国在模糊控制研究开发领域将有更大的发展，主要模糊控制理论的研究和模糊逻辑控制产品的开发。高性能模糊控制器的研究和应用将倍受重视，并渗透到更多领域[29]。国外专家预言：模糊（FUZZY）、神经网络（NEURAL NET）、混沌（CHAOS）作为仍人工智能的三大支柱，将是下一代工厂自动化的基础。我们相信，随着模糊控制技术的不断发展，模糊控制技术将是最大限度地发挥其优势，为过程控制、运动控制和其他领域的控制开辟新的前景。 致谢 本设计是在林剑辉老师的悉心指导下完成的，林老师在整个设计过程中给予严谨务实、科学有效的指导和帮助。为了指导我们的毕业论文，他放弃了自己的休息时间，从论文的选题、文献的采集、框架的设计、结构的布局到最终的论文定稿，甚至软件的安装指导，从内容到格式，从标题到标点，他都费尽心血，没有老师的辛勤栽培、孜孜教诲，就没有我毕设的顺利完成。林老师科学严谨的治学态度、悉心有效的育人模式、踏实诚恳的处事方式给予了不仅仅是毕业设计的完稿，而是一生受用的精神财富。在此，对林老师表示衷心的感谢！ 同时，本设计涉及到在本科阶段学到的很多专业课程。 在此，感谢各位授课老师，感谢各位老师以渊博的学识、严谨的治学、开放的思维、务实的态度、宽阔的胸怀把我带入到自动化领域，是您们带领我走进知识殿堂，教会了我专业知识，教会了我如何学习，教会我如何做人。正是由于各位老师我才能在各方面取得显著的进步，让我享受到学习的乐趣，在此由衷感谢各位老师四年来对我学习、生活上的帮助，并祝所有的老师身体健康，事事顺心，桃李满天下！ 毕业设计暂告收尾，这也意味着我在北京林业大学的思念的学习生活即将结束。回首既往，自己一生最宝贵的时光能于这样的校园之中，能在众多学富五年、才华横溢的老师同学们的熏陶下渡过，实在是荣幸之极，所以我还要感谢和我一起奋斗了四年的同学们，感谢真诚热心的学长们、朋友们，感谢各位给予我学习上、生活上的帮助。在这四年里我在学习上和思想上都受益匪浅，这除了自身的努力外，与你们是分不开的。 最后，感谢本设计所参考的文献的作者。 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