Mamdani模糊控制系统的结构分析理论研究及其在暖通空调中的应用

【摘要】： 随着科学技术的高度发展，在控制工程中被控对象越来越复杂，控制过程往往具有非线性、多环路、大滞后等特点，各种参数也往往存在时变性，这类系统没有明确的物理或化学规律可遵循，要进行传统的定量分析十分困难，致使复杂过程的数学模型难以建立，传统经典控制方法和现代控制理论无法对其实现有效的控制，因此现代工业工程的迅猛发展迫切需要寻求更加有效的控制策略来完成实际过程的非线性系统控制。 自从1974年英国工程师Mamdani首次将模糊控制成功应用于蒸汽机控制以来，随着计算机及其相关技术的发展，模糊控制已成为智能控制的重要组成部分，模糊控制技术近年来在复杂工业过程控制方面发挥着日益重要的作用。模糊控制作为一种非线性系统控制策略，最大的特点是无需建立系统的精确数学模型，可以将操作者的经验知识直接转化为模糊规则，通过模糊推理过程对系统实施控制，克服了线性化方法的运算复杂性，同时充分利用了现场操作人员的成功经验，而且模糊控制系统具有良好的鲁棒性，可以克服由于系统本身的时变性、不确定性和外部扰动等带来的影响，有效的提高过程控制质量，为复杂工业过程和非线性系统的控制研究开辟了新的途径。 虽然模糊控制已经在工业控制，家用电器自动化等很多行业中解决了传统控制方法难以解决的很多控制问题，引起了越来越多的控制理论和相关领域广大工程技术人员的极大兴趣。另一方面，从整体模糊控制研究体系来看，模糊控制系统是处于发展中的一种控制方法，模糊控制系统还没有形成完整的研究体系，模糊控制系统理论和应用的发展仍然存在一些需要解决的问题。为了更好的扩展模糊控制理论的应用，本文首先研究了模糊控制器结构的解析分析，然后吸收PID控制、模型预测模糊等相关领域的研究成果，提出两种复杂非线性过程的模糊控制器设计新方法，并且将设计的新型模糊控制器应用于暖通空调系统的温度控制中，仿真和实验结果表明所提出模糊控制策略的良好控制效果。总结全文，论文的主要内容可具体概括如下： (1)首先对模糊控制系统的研究进行了全面综述，回顾模糊控制系统的研究背景，产生与发展状况，控制器特点和基本类型，主要研究方向及发展现状，介绍模糊控制系统理论的主要研究内容，模糊控制与PID控制，预测控制等其它控制方法的渗透和结合研究，以及模糊控制的应用发展状况，指出目前模糊控制系统研究中存在的一些问题，提出论文的主要研究内容和结构安排。 (2)研究了模糊控制系统的基本原理，基本结构，设计方法等。通过引入一种新型模糊蕴含运算，从数学分析的角度研究了max-min型Mamdani模糊控制器的解析结构，详细推导了输入、输出隶属函数均采用等腰模糊数的一类具有线性规则的双输入单输出模糊控制器的结构表达式，证明了这类模糊控制器相当于一个全局二维多值继电器与局部非线性PD控制器的和，在此基础上研究了它的极限结构特性，对其稳定性进行了分析。然后与其它模糊推理方法进行比较，分别推证了采用sum-product，sum-min，max-product等不同模糊推理方法的典型模糊控制器具有相似的结构特性，并对模糊控制器的结构进行了进一步讨论。 (3)提出一种利用常规PID控制器比例，积分，微分增益因子进行模糊控制器设计的新型方法，该方法充分利用了常规PID控制器的成熟经验改进模糊控制器的设计。首先通过比较和分析选择适合实际工业应用的模糊控制器结构，然后通过模糊控制器的结构分析结果给出模糊控制器与PID控制器线性增益系数K_P，K_I，K_D之间的解析关系，表明模糊控制器本质上是一种时变非线性的PID控制器，根据这一解析关系，利用常规PID控制器增益系数间接设计模糊控制器的正规化因子，建立一种新型模糊控制器的设计方法。 (4)研究了模糊变论域思想的改进算法，由于改变模糊控制器变量的论域本质上等价于改变变量的正规化因子，因此如果保持模糊控制器的基本论域不变，那么通过增加模糊控制器输入变量的正规化因子的取值同样可以达到缩小论域的目的，而且改变正规化因子相对于论域变化更加容易操作。然后将这一改进算法应用到模糊控制器设计参数的在线调节和优化中，进一步提高了模糊控制系统的控制精度。 (5)针对非线性系统建模困难及难以控制的特点，提出一种基于sum-min推理的Mamdani型模糊模型预测控制策略。该方法首先通过对模糊模型进行解析分析，建立非线性系统的Mamdani型模糊预测模型，获得系统在k+1采样时刻的一步线性化预测模型和P步线性预测模型，然后基于模糊线性化预测模型进行常规预测控制器设计，从而给出了实现该非线性系统模糊模型预测控制方法的具体步骤。仿真实验结果表明了该算法是一种鲁棒性强的有效控制方法，与常规的动态矩阵控制相比，该方法具有超调量小，调整时间短等优良的动态性能。 (6)对本文提出的新型模糊控制器设计方法在暖通空调中的应用进行了研究。首先对暖通空调系统的节能与控制进行简单描述，研究了暖通空调系统的基本结构和主要控制回路，然后对空调处理机组的控制系统进行物理建模，在此基础上，将提出的模糊控制器新型设计方法应用到暖通空调系统中，采用冷冻水的流速(?)_(chw)控制回风机的干球温度T_(ao)，获得了良好的控制效果。该方法最突出的优点是可以充分利用针对暖通空调系统设计比较成熟的PID控制器，而且鲁棒性强，容易设计，便于现场操作人员学习和掌握，改变了模糊控制在实际工业过程中难以实现的现状。 最后总结了全文的主要工作，并对模糊控制下一步的研究方向进行了展望。 【关键词】：模糊控制 结构分析 PID控制 可变论域 模型预测控制 暖通空调系统
【学位授予单位】：山东大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2007
【分类号】：TP273.4
【目录】：

• 目录5-13
• 摘要13-16
• ABSTRACT16-21
• 第一章 绪论21-55
• 1.1 模糊控制研究的背景22-27
• 1.1.1 自动控制理论研究的需求22-24
• 1.1.2 工业过程控制系统发展的需要24-26
• 1.1.3 人工智能控制发展的必然要求26-27
• 1.2 模糊控制的概况27-34
• 1.2.1 模糊控制的产生和发展28-30
• 1.2.2 模糊控制的特点30-32
• 1.2.3 模糊控制的基本类型32-34
• 1.3 模糊控制的研究现状34-49
• 1.3.1 模糊控制系统理论的研究35-40
• 1.3.2 模糊控制和其它控制方法的渗透和结合40-49
• 1.3.3 模糊控制的应用研究现状49
• 1.4 本文的主要工作及章节安排49-55
• 1.4.1 模糊控制系统研究中存在的一些问题49-51
• 1.4.2 本文研究内容和主要贡献51-52
• 1.4.3 结构安排52-55
• 第二章 模糊控制器的基本结构与解析分析55-83
• 2.1 引言55-57
• 2.2 模糊控制基本原理57-64
• 2.2.1 模糊控制系统的基本结构57-58
• 2.2.2 模糊控制器的基本组成58-63
• 2.2.3 模糊控制器的基本设计63-64
• 2.3 Mamdani 型模糊控制器的解析结构分析64-77
• 2.3.1 一种新型模糊蕴涵运算64-68
• 2.3.2 二维 Mamdani 模糊控制器基本设计参数68-70
• 2.3.3 max-min 模糊控制器结构解析分析过程70-74
• 2.3.4 max-min 模糊控制器的分析结果74-75
• 2.3.5 max-min 模糊控制器的稳定性分析75-77
• 2.4 不同推理方法模糊控制器结构分析比较77-82
• 2.4.1 不同模糊推理方法的选择77-78
• 2.4.2 不同推理方法的结构分析结果78
• 2.4.3 不同推理方法模糊控制器结构分析结果的比较78-81
• 2.4.4 典型 Mamdani 模糊控制器结构分析的几点讨论81-82
• 2.5 结语82-83
• 第三章 基于 PID 控制参数的模糊控制器新型设计83-111
• 3.1 引言83-84
• 3.2 模糊控制器与常规 PID 控制器的解析关系84-98
• 3.2.1 模糊控制器的结构选择85-90
• 3.2.2 模糊控制器的参数设计90-94
• 3.2.3 通用模糊控制器的结构分析94-95
• 3.2.4 模糊控制器与常规 PID 控制参数的解析关系95-98
• 3.3 基于 PID 控制参数设计模糊控制器98-106
• 3.3.1 常规 PID 控制器的设计98-100
• 3.3.2 基于常规 PID 控制器参数设计模糊控制器100-102
• 3.3.3 基于改进的变论域思想的模糊控制器参数优化102-105
• 3.3.4 模糊控制器设计算法105-106
• 3.4 仿真结果106-110
• 3.5 结语110-111
• 第四章 基于 Mamdani 模糊线性化模型的非线性预测控制111-137
• 4.1 引言111-113
• 4.2 模型预测控制113-121
• 4.2.1 模型预测控制的产生和发展113-114
• 4.2.2 预测控制的基本原理114-116
• 4.2.3 预测控制常用的几种类型116-119
• 4.2.4 预测模型的建立119-121
• 4.3 Mamdani 模糊控制系统的通用逼近性121-126
• 4.3.1 Mamdani 模糊系统的结构设计121-123
• 4.3.2 Mamdani 模糊系统的通用逼近性123-126
• 4.4 模糊线性化预测控制器的新型设计126-132
• 4.4.1 模糊线性化预测模型的建立126-129
• 4.4.2 滚动优化129-131
• 4.4.3 反馈校正131-132
• 4.4.4 模糊线性化预测控制的算法132
• 4.5 仿真研究132-135
• 4.6 结语135-137
• 第五章 模糊控制在暖通空调中的应用研究137-159
• 5.1 引言137-138
• 5.2 暖通空调系统的节能和控制138-145
• 5.2.1 暖通空调系统控制的研究目的138-140
• 5.2.2 暖通空调系统节能控制的实现140-141
• 5.2.3 暖通空调系统控制的主要特点141-142
• 5.2.4 暖通空调系统控制的研究现状142-145
• 5.3 暖通空调系统的建模145-153
• 5.3.1 暖通空调系统的结构145-147
• 5.3.2 暖通空调系统的基本控制回路147-149
• 5.3.3 暖通空调中空气处理机组的工作原理149-150
• 5.3.4 暖通空调空气处理机组的物理模型150-153
• 5.4 暖通空调系统模糊控制结果153-158
• 5.4.1 模糊控制器设计153-154
• 5.4.2 仿真结果154-156
• 5.4.3 实验结果156-158
• 5.5 结语158-159
• 第六章 总结与展望159-163
• 6.1 工作总结与主要创新点159-161
• 6.2 工作展望161-163
• 参考文献163-183
• 致谢183-185
• 攻读博士学位期间发表论文情况185-186
• 攻读博士学位期间参加科研项目情况186-187
• 附录一187-195
• 附录二195-205
• 学位论文评阅及答辩情祝表205

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