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1、摘 要 自从 1965年提出模糊数学以来，此后的几十年来，模糊控制不断发展并在许 多领域中得到成功应用。本文通过对火电厂实际的被控过程（如汽温控制过程）的 响应曲线和系统干扰的分析，提出了一种新的控制策略，将一种并联的 FUZZY-模糊 PID模糊控制应用于模型参考自适应预估控制中，用模糊自整定 PID替代了普通的 自校正 PID;根据测量输出信号趋势分析的并联模糊补偿算法，用于非正常工况下 非连续出现的大幅度干扰的抑制，对 FUZZY控制方法与 MRAPC方法的结合进行 了研究。文中详细介绍了本控制策略的原理、系统组成、控制流程以及其仿真实现， 取得的良好控制效果，验证了该控制方案的正确性与
2、可行性。 关键词：模糊控制， Fuzzy-PID复合控制，模型参考自适应预估控制 ABSTRACT Since fuzzy mathematics was firstly presented in 1965, in the latter decades, fuzzy control was widely used in many fields successfully. Based on the analysis of the actual curves for power plant controlled processes(such as steam temperature control
3、 process) and interference of controlled systems, a parallel Fuzzy/PID MRAPC method is provided, which is one of linkage for MRAPC and Fuzzy control methods. For this case, this paper introduces a new control strategy, which is the compound of fuzzy control and model reference adaptive predictive co
4、ntrol， using fuzzy self-adjusting PID instead of self-tuning PID; Based on the analysis of the output signals trend by measurement, applied in the suppression of greatly disturbance in abnormal discontinuous working condition.This paper introduces the principle, the composing, control flow and the s
5、imulation of this control strategy in details. And the base control rule is according to the results of the optimization with genetic algorithms. The implement of the control strategy in MRAPC achieves good results and proves its correctness and feasibility. Ma Weimin(control theory and engineering)
6、 Directed by prof. Tian Tao KEY WORDS: fuzzy controls Fuzzy-PID control, model reference adaptive predictive control 目录 中文摘要 英文摘要 第一章绪论 . . 1 1.1模型参考自适应预估控制基础理论 . 1 1.1.1自适应控制理论的发展历史及其应用 . . 1 1.1. 2模型参考自适应控制系统 . 2 1. . 1. 3模型参考自适应预估技术及其在火电厂的应用 . . 3 1.2模糊控制的简介 . 3 1.2.1模糊控制的产生 . 3 1.2. 2模糊控制理论的发展过程
7、 . . 5 1.2.3模糊控制理论的特点 . 6 1.2. . 4模糊控制在国内电厂中的应用 . . . . 7 1.3论文工作与内容安排 . . . 8 1.3.1论文主要工作 . 8 1.3.2论文内容安排 . 8 第二章模糊逻辑控制理论概述 . 9 2. 1模糊控制理论基于模糊数学的理论 . 9 2.1.1从二值逻辑到模糊逻辑 . 9 2.1.2模糊逻辑数学计算 . 9 2. . 2模糊控制器的工作过程及其结构分析 . . . 10 2. 2.1模糊控制器的工作过程 . 10 2.2.2模糊控制器的结构分析 . 11 2.2.2.1模糊化运算 . 11 2. 2. 2. 2 知识库 .
8、 12 2. 2. 2. 3 模糊推理 . . . . 14 2. 2. 2. 4反模糊化运算 . 15 2.3模糊控制器的设计 . 16 2. 3. 1模糊控制器的分类 . 16 2.3.2模糊控制器的设计步骤 . .16 2. 3. 2. 1确定模糊控制器的输入输出变量 . 16 2. 3. 2. 2模糊控制规则的设计 . 16 2. 3. 2. 3模糊化和清晰化的方法 . . 19 2. 3. 2. 4论域的选择及量化、比例因子参数的确定 . . . 19 2.4本章小结 . 21 第三章模糊控制在 MRAPC中应用的设计及仿真 . . 22 3. 1模型参考自适应预估控制原理 . 22
9、 3. 1.1模型参考自适应预估算法的基本设计思想 . 22 3. 1.2模型参考自适应预估基本算法 . 23 3. 1. 3模型参考自适应预估控制方法的特点 . 24 3. 2模糊控制 MATLAB的设计方法 . 24 3. 2. 1模糊控制模糊逻辑工具箱 . 25 3. 2. 2 仿真环境 SIMULINK . 25 3. 3 FUZZY-模糊 PID复合控制器的设计 . 26 3.3.1基本原理 . 26 3.3.2Fuzzy控制器的设计 . 27 3.3.3模糊卩 10设计 . . 30 3. 4控制系统的仿真 . .35 3. 5本章小结 . 36 第四章结论与展望 . 38 #教
10、_ . 40 SC M . . 43 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 . 44 m 第一章绪论 1.1模型参考自适应预估控制基础理论 1.1.1自适应控制理论的发展历史及其应用 50年代末期，美国麻省理工学院的 Whither教授首先提出了参考模型自适应控 制方法，并且企图用它来解决飞行器的自动驾驶的问题。限于当时的计算机技术和 控制理论的发展水平，飞行试验没有成功，这些新的控制思想因而没有得到应有的 普及和推广 2 。 60年代初 ，一 些控制理论的重要结果对发展自适应控制起了重要作 用，特别是系统辨识方法的不断完善，为自适应控制的研究和应用奠定了基础。 70 年代是自适应控制方法研究
11、最富成果的时期，不仅出现了针对随机过程的自校正控 制，而且基于 稳定性理论的模型参考自适应控制系统设计方法也取得了重要突破。 70年代末至 80年代是白适应控制理论不断完善和发展的时期，一些学者对自适应控 制系统的稳定性给出严格的证明，尽管这些证明还有些限制性很强的假设，然而对 控制系统的鲁棒性以及对于这些假设的必要性的关注已吸引了相当数量科学工作 者的研究投入 6。进入 90年代，随着基于非模型的智能控制算法的提出与发展，使 得科技工作者对于智能控制与自适应控制在方法上相互渗透、在功能上互为补充等 方面产生了极大的兴趣，从而使自适应控制的研究进入了一个新的发展阶段。另一 方面，计算机技术的飞
12、速发展，微型计算机和微处理器的广泛普及，使自适应控制 在工程应用上大幅度的降低了成本，不仅在工程应用方面取得了较大的进步，出现 了一批成功应用的实例，而且在非工程领域，如社会、经济、管理、生物、医学等 方面也进行了一些新的探索。 自适应控制的研究对象是具有一定程度不确定性的系统，自适应控制器应能修 正自己的特性以适应对象和扰动的动态特性的变化 7。如何设计适当的控制作用， 使得某一指定的性能指标达到并保持最优或近似最优，这就是自适应控制所要研究 和解决的问题 8。 自从 50年代末期 由美国麻省理工学院提出第一个自适应控制系统以来，先后出 现过许多不同形式的自适应控制系统。发展到现阶段，无论是
13、从理论研究还是从实 际应用的角度来看，比较成熟的自适应控制系统有下述两大类 1。模型参考自适应 控制系统 （ Model Reference Adaptive System， 简 称 MRAS) 和自校正调节器 (Self-tuning Regulator, 简称 STR)。 本节主要介绍一下与本文相关的模型参考自 适应控制系统。 1. 1.2模型参考自适应控制系统 模型参考自适应控制系统 (Model Reference Adaptive System， 简称 MRAS)由以下 几部分组成 11,即参考模型、被控对象、反馈控制器和调整控制器参数的自适应机 构等部分，如图 M所示。 从图 1-
14、1可以看出，这类控制系统包含两个环路：内环和外环。内环是由被控对 象和控制器组成的普通反馈回路，而控制器的参数则由外环调整。参考模型的输出 y,直接表示了对象输出应当怎样理想地响应参考输入信号 r。 这种用模型输出来直 接表达对系统动态性能的要求的作法，对于一些运动控制系统往往是直观和方便的 图 1-1模型参考自适应控制 控制器参数的自适应调整过程是这样的 :当参考输入 r(t)同时加到系统和参考模 型的入口时，由于对象的初始参数未知，控制器的初始参数不可能调整得很好。因 此，一开始运行系统的输出响应 y(t)与模型的输出响应 ym(t)是不可能完全一致的 ， 结果产生偏差信号e(t),由 e
15、(t)驱动自适应机构，产生适当的调节作用，直接改变控 制器的参数，从而使系统的输出 y(t)逐步地与模型输出 ym(t)接近，直到 y(t)=ym(t)， e(t)=0后，自适应参数调整过程也就自动中止。 当对象特性在运行中发生了变化时，控制器参数的自适应调整过程与上述过程 完全一样。 设计这类自适应控制系统的核心问题是如何综合自适应调整律 (以下简称自适 应律 )， 即自适应机构所应遵循的算法。关于自适应律的设计目前存在两类不同的方 法。其中一种称为局部参数最优化的方法，即利用梯度或其他参数优化的递推算法， 求 得 一 组 控 制 器 的 参 数 ， 使 得 某 个 预 定 的 性 能 指
16、标 ， 如 沿 ， 达到最小。 最早的 MIT自适应律就是利用这种方法求得的 5。这种方法的缺点是不能保证参数 调整过程中，系统总是稳定的。自适应律的另一种设计方法是基于稳定性理论的方 法，其基本思想是保证控制器参数自适应调节过程是稳定的，然后再尽量使这个过 程收敛快一些。由于自适应控制系统是本质非线性的，因此，这种自适应律的设计 自然要采用适用于非线性系统的稳定理论。 Lyapunov稳定性理论和 Lyapunov的超稳 定性理论都是设计自适应律的有效工具。由于保证系统稳定是任何闭环控制系统的 基本要求，所以基于稳定性理论的设计方法引起了更广泛的关注。 1.1.3模型参考自适应预估技术及其在
17、火电厂的应用 从火电厂热工过程普遍存在着的大时滞、特性时变、非线性、强祸合及多干扰 情况出发，杨志远教授等 (1989年 )首次提出了一种模型参考自适应预估控制算法 (MRAPC),并于九二年在国际上首次成功应用于大型火电厂的主汽温控制系统中， 进而成功推广到天津一热、漳泽电厂、朝阳电厂等电厂多个主汽温、再热汽温、燃 烧控制回路中。一般认为 Smith预估方案是克服时滞影响的一种有效方法，但是其 对过程模型精度和参数时不变的要求，限制了它的实际应用 5。在此基础上，将 Smi th预估方案与模型参考自适应技术结合在一起，杨志远教授等提出了模型参考自适 应预估控制方案。当广义被控对象与参考模型相
18、匹配时，输出反馈基于预估的特性， 此时闭环系统的控制品质将等同于无滞后过程的控制。在这里模型的作 用是双重 的，一方面作为 Smith预估器的预估模型，另一方面作为模型参考自适应控制算法 的参考模型。 MRAPC算法与典型的模型参考自适应方法不同，在一般模型参考自 适应方法中参考模型是自适应控制闭环后的参考轨迹，而 MRAPC中参考模型是自 适应控制的开环被控对象之一。由于该自适应预估控制系统具有算法简便，效果明 显，工程实用性强等特点，在火电厂热工控制系统中得到了较为广泛的应用。 该项技术的主要特点为： (1) 利用模型降阶和模型参考自适应技术实现系统的在线模型跟踪； (2) 对时滞进行在线
19、估计和补偿，消除其对控制品质的影 响； (3) 将有色噪声分解为静态和零均值噪声，实现对过程噪声的在线估计和抑 制； (4) 自适应预估控制系统具有良好的收敛性。 1.2模糊控制的简介 1.2.1模糊控制的产生 80年代以来，自动控制系统中被控对象的复杂化，不仅表现在控制系统具有多 输入一多输出的强耦合性，参数时变性和严重的非线性特性，更突出的是从系统对 象所能获得的知识信息量相对地减少，与此相反地对控制性能的要求却日益高度 化。然而，要想精确地描述复杂对象与系统的任何物理现象和运动状态，实际上不 可能的。关键是如何使准确和简明之间取得平衡 24。解决问题的一条重要途径就是 采用模糊控制理论。
20、 1965年，美国控制论专家 L.A.Zaden提出了一种完全不同于传统数学与控制理 论的 FUZZY集合理论 22。其核心是对复杂的系统或过程建立一种语言分析的数学 模式，使人们日常生活中的自然语言能直接转化为计算机所能接受的算法语言。这 标志着 FUZZY集合理论的诞生 :1973年 L.A.Zaden又给出了模糊逻辑控制器的定义 和定理 .为模糊控制奠定了基础。 1974年，英国的 E.H.Mamdan:首先利用模糊控制语 句组成模糊控制器，并把它应用于锅炉和蒸汽机的控制，在实验室中获得成功。这 一开拓性的工作标志着模糊控制论的诞生 9。 1975年英国的 P.J.King和 E.H.M
21、alndani 将模糊控制系统应用于工业反映过程的温度控制中 ;1976年荷兰学者 W.J.M.KICkert 和 H.R.VanNauta将模糊控制器应用于热水装置中 ;1977年丹麦学者 J.J.OStergaad利 用模糊控制器对 2输入 -2输出的热交换过程进行控制 ;同时，英国学者 R.M.Tong于 1976年用模糊控制对压力容器内部的压力和液面进行控制 ，以及他随后发表的多篇 文章 .对模糊控制应用和发展起到了积极的推作用。他们的研究成果解决了过程控制 中非线性、强耦合、时变和滞后等难题，达到了最佳 11控制效果 ;1977年英国的 C.P.PaPpis和 E.H.Maodani
22、对十字路口的交通枢纽指挥采用模糊控制，试验结果使 车辆平均等待时间减少 7%。 1979年英国的 I.J.Procyk和 E.H.Malndani研究了一种 自组织的模糊控制器，它在控制过程中不断修改和调整控制规则，使控制系统的性 能不断完善。自组织模糊控制器问世，标志着模糊控制器 智能化 程度 进一步向 高级阶段发展。 1980年，丹麦 F.L.SMIDTH公司研制的模糊逻辑计算机协调控制系 统最早被应用于水泥窑生产过程控制，并且和 1982年研制成功的 NO分析器配套使 用，使模糊控制程度大、熟练操作人员的专家知识和参与起重要作用的水泥生产过 程自动化，在釆用模糊控制后获得了满意的控制性能
23、和强鲁棒性，这是采用经典控 制和现代控制理论所难以达到的。我国模糊控制理论及其应用方面的研究工作是从 1979年开始，至今已有十五年时间，大多数是在著名的高等院校和研究所中进行理 论研究，如对模糊控制系统的结构、模糊推 理算法、自学习或自组织模糊控制器， 以及模糊控制稳定性问题等的研究，而其成果应用主要集中于工业窑炉方面，如退 火炉、电弧冶炼炉、水泥窑以及造纸机的控制等。目前，模糊控制己广泛应用于化 工、机械、冶金、工业窑炉、水处理、食品生产等多个领域。模糊控制充分显示了 在大规模系统，多目标系统、非线性系统以及无适当传感器可检测的系统中的良好 应用效果 1()。 自世纪年代以来，现代控制理论
24、己经在工业生产过程、军事科学以及航空航天 等许多方面取得了成功的应用。但是他们都有一个基本的要求，要建立被控对象的 精确数学模型。 随着科学技术的迅猛发展，各个领域对自动控制系统控制精度、响 应速度、系统稳定性与适应能力的要求越来越高，所研究的系统也日益复杂多变。 然而由于一系列原因，诸如被控对象或过程的非线性、时变性、多参数间的强烈耦 合、较大的随机干扰、过程机理错综复杂、各种不确定性以及现场检测手段不完善 等，难以建立被控对象的精确模型。虽然常规自适应控制技术可以解决一些问题， 但范围是有限的。对于那些难以建立数学模型的复杂被控对象，釆用传统的控制方 法，包括基于现代控制理论的控制方法，往
25、往不如一个有实践经验的操作人员所进 行的手动控制效果好。因为人脑的重要特点之一就是有能力对模糊事物进行识别与 判决，看起来似乎不确切的模糊手段常常可以达到精确的目的，操作人员是通过不 断学习、积累操作经验来实现对被控对象进行控制的，这些经验包括对被控对象特 征的了解、在各种情况下相应的控制策略以及性能指标判据。这些信息通常是以自 然语言的形式表达的，其特点是定性的描述，所以具有模糊性。由于这种特性使得 人们无法用现有的定量控制理论对这些信息进行处理，于是需探索新的理论与 方 法。 美国控制专家创立了模糊集合论，其核心是对复杂的系统或过程建立一种语言 分析的数学模式，使自然语言能直接转化为计算机
26、所能接受的算法语言。模糊集合 理论的诞生，为处理客观世界中存在的一类模糊性问题，提供了有力的工具。同时， 也适应了自适应科学发展的迫切需要。在此，作为模糊数学一个重要应用分支的模 糊控制理论便应运而生了。年英国科学家 Ea. He Mamdani等人研制成功第一台模糊 控制器，并把它应用于锅炉蒸汽机的控制，得到了良好的控制效果，他们这一开拓 性试验标志着模糊控制的诞生。模糊控制模仿人脑的 模糊概念和控制策略，把部分 自然语言作为算法语言，并把他引入控制程序来调动机器去完成控制任务。因此模 糊控制不需要知道被控对象的数学模型，他是一种语言控制，具有人工智能控制的 特点。模糊控制是一种与经典和现代
27、控制理论完全不同的控制方式，他为自动控制 开辟了一条新途径。 1.2. 2模糊控制理论的发展过程 模糊控制的发展经历了三个重要的阶段，第一阶段为基本模糊控制，第二阶段 为自适应模糊控制，第三阶段为智能模糊控制 7】 。 第一阶段基本模糊控制的理论和应用研究自从年首先把模糊控制应用于锅炉 蒸汽机控制以来，人们已取得了大量的在这方面的研究成果并付诸于实践，模糊控 制的简单易行和良好性能引起人们的高度重视掀起一阵 模糊热 ，你走进商场会 看到各种标有 “Fuzzy Control 的电器。在应用方面走在最前面的是日本。 第二阶段自适应模糊控制器研究及应用 根据模糊控制原理可知，要使模糊控制有效，关键
28、在于条件语句的正确完整和 模糊算法的正确选择，但在复杂的过程中有时很难总结出完整的经验，即控制规则 很粗糙，不完善，这样势必影响效果。另一方面，即使控制规则较完善，但是由于 过程是不断变化的，总是按照原来的控制规则进行运算，所得的结果可能与实际过 程相差甚远，因而就使人们去研究这样的控制器，它能在运行中自动修改完善和调 整模糊控制规则，使系统的性能不断完善直至达到预定的效果。 目前采用的适应方法主要有以下几种 (1) 修改控制规则方法； (2) 修正查询表法； (3) 修正比例因子方法； 第三阶段智能模糊控制 尽管自适应模糊控制能较好地解决一些问题，但是毕竟是有限的，因为在自适 应控制中，还是
29、依照人的意志，事先作了适当的划分，在允许范围内进行调整而已， 为了使复杂工业生产过程能进行自动控制，就必须不断了解过程的机理，同时结合 操作经验，利用模糊语义和模糊条件语句构成原始的具有人工智能的专家系统。利 用生产式学习系统软件来决定处理问题的过程，并对原有知识进行反馈修正，如此 不断进行就是智能控制。在我国模糊控制的研究正处在基本模糊控制器的应用和自 适应模糊控制的研究和应用阶段。智能模糊控制的研究成果较少。 1.2.3模糊控制理论的特点 1965年美国加利福尼亚大学教授扎德在经过仔细研究后，将经典数学进行了 推广，提出了用 隶属度函数 这个概念来描述现象差异的中 间过渡，从而突破了 经典
30、集合论中属于或不属于的绝对关系，标志着模糊数学的诞生。模糊集合是一种 特别定义的集合，对于普通集合来说，任何一个元素要么属于该集合，要么不属于， 非此即彼，界限分明；而对于模糊集合来说，一个元素可以是既属于又不属于该集 合，亦此亦彼，界限模糊。模糊性是人们在社会交往和生产实践中经常使用的，它 提供了定性和定量、主观与客观、模糊与清晰之间的一个人为的折衷 21。它既不属 于确定性，也区别于偶然性和随机性。模糊控制语言是一种表示人类思维活动以及 复杂事物的有效的手段，因此，对于那些利用 传统控制方法难以实现或奏效的控制 问题，采用模糊控制技术往往能迎刃而解。与传统的控制技术相比较，模糊控制具 有如
31、下的特点 14: (1) 不需要被控对象的精确数学模型 模糊控制是利用直接对被控过程参数现状及其发展趋势观测和判断所产生的 定性感觉来构成控制算法，因此，模糊控制器的基本出发点便是对现场操作人员或 者有关专家的经验、知识以及操作数据加以总结和归纳，形成一定的规则参与控制 过程。 (2) 适应性强 大量的实验及研究表明，对于确定的过程对象，用模糊控制与用 PID控制效 果相当，但是对于非线性和时变等一类不确定系统，模糊控制却有比较好的控制效 果，同时对于非线性、噪声和纯滞后有较强的抑制能力，在这方面传统控制往往显 得力不从心。 (3) 系统的鲁棒性较强 由于模糊控制采用的不是二值逻辑，而是一种连
32、续多值逻辑，所以当系统参数 变化时，能比较容易实现稳定的控制，尤其是适合于非线性、时变、滞后系统的控 制。 (4) 系统的规则和参数整定方便 只要通过对现场的工业过程进行定性的分析，就能比较好的建立语言变量的控 制规则和系统的控制参数，有时仅修改量化、比例因子就可以适用于不同的控制对 象。 (5) 结构简 单 系统的软硬件实现都比较方便。硬件结构一般无特殊要求，在软件方面其算法 也比较简捷。由于基本模糊控制器在实际运行时只需进行简单的査表运算，其它的 过程可以离线进行。因此这种控制方法很容易被现场工程技术人员和操作者所掌 握。 1.2. 4模糊控制在国内电厂中的应用 自七十年代以来，国外出现了
33、许多经典模糊控制在实际生产过程中成功应用的 实例。但是，模糊控制在电厂实际应用的报道却很少 我国对模糊控制理论及其应用方面的研究是从 1979年开始的。 1988年，哈尔 滨工业大学鲁东辰老师在一个酒精厂 10t/h工业燃煤链条炉上实现了鼓风量 -蒸汽压 力 FUZYY-PI双模控制。使蒸汽压力稳定在规定值，满足了生产工艺的要求。 1990年，张化光将模糊控制应用于电厂过热汽温回路的自动控制其效果优于串 级 ID控制的各相指标。 这些年来，模糊控制在电厂中的应用又得到了快速发展。 1994年，浙江省电力 试验研究所石兆三工程师将模糊控制成功的应用于镇海发电厂 20OMW机组的主蒸 汽压力及温度自动控制系统中，取得了预期效果 6。华北电力大学王东风、李遵基 教授在 98年发表的中间仓储式制粉全过程控制系统设计与应用一文中提出了 分级预测模糊控制的观念。该方案应用于 200MW机组的 4套制粉系统上，投入率 达 100%。 当今火力发电厂在我国电力生产中占主导地位，随着现代科学技术的发展和人 民生活水平的提高，现代发电机组容量不断增大，并要求具备电网调峰能力。对于