CN103163906A - 一种水箱水位的神经模糊控制方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种水箱水位的神经模糊控制方法，该方法首先针对水位控制对象及其环境、目标和任务的不确定性和复杂性而提出一种神经网络模糊控制器，该控制器采用一种智能控制方式，无需建立系统的数学模型，并具有很强的自学习能力，很好的实现了水位的自动化控制。

Description

一种水箱水位的神经模糊控制方法
技术领域
本发明涉及一种水箱水位的神经模糊控制方法。
背景技术
在现代工业生产及日常生活中，有很多方面都会涉及到水位控制这个问题。而在绝大多数情况下，很难或是不可能得到被控对象的精确数学模型的，因此采用数学工具或计算机仿真技术的传统控制理论已经无法解决此类系统的控制问题。智能控制的概念主要是针对控制对象及其环境、目标和任务的不确定性和复杂性而提出来的，而神经网络模糊逻辑控制则作为一种新颖的智能控制方式越来越受到人们的重视。神经网络模糊逻辑控制是智能控制领域的重要发展方向，模糊神经控制技术被称为“21世纪的核心技术”。
本发明针对水位控制对象及其环境、目标和任务的不确定性和复杂性而提出一种神经网络模糊控制器，该控制器采用一种智能控制方式，无需建立系统的数学模型，并具有很强的自学习能力，很好的实现了水位的自动化控制。
发明内容
本发明提供了一种水箱水位的神经模糊控制方法，该方法首先针对水位控制对象及其环境、目标和任务的不确定性和复杂性而提出一种神经网络模糊控制器，该控制器采用一种智能控制方式，无需建立系统的数学模型，并具有很强的自学习能力，很好的实现了水位的自动化控制。
本发明提出的技术方案具体步骤包括：神经网络的结构如图1所示，它是一个三层FNN网络，它的输入层、中间层及输出层分别具有模糊化，规则推理和去模糊的功能，模糊控制器采用常规的二维模糊控制器，把水流理偏差                                                
Figure 443324DEST_PATH_IMAGE001
和
Figure 438962DEST_PATH_IMAGE002
作为模糊控制器的两个输入变量，利用模糊机理进行模糊推理得到控制量的模糊表达式，再经过PID调整因子，得到控制量的精确值，水位的主要动态特性包括:非线性、非最小相位特性、不稳定性、时滞和负荷干扰等。
采用了模糊神经控制方法依据操作人员的现场经验制成模糊控制表，通过判断水位的偏差及偏差变化率来控制输出，在大范围内利用模糊推理的方法调整系统的控制量U，而在小偏差范围内转换成PID控制，两者的转换根据事先给定的偏差范围自动实现，既保证动态响应效果，又能改善稳态控制精度。
模糊PID控制器的系统方框图如图2所示。
选取水位误差e的基本论域为[-1cm，1cm]，选取误差变化率ec的基本论域为[-1，1]，选取控制量u的基本论域为[0，1]。e、ec、u的语言变量值分别为：e={NB，NM，NS，ZE，PS，PM，PB}，ec={NB，NM，NS，ZE，PS，PM，PB}，u={NB，NM，NS，ZE，PS，PM，PB}。
建立单容水箱水位模糊控制系统的模糊控制规则如图3所示。
本发明的技术效果：本发明提出的上述水箱水位的神经模糊控制技术方案，采用一种智能控制方式，无需建立系统的数学模型，并具有很强的自学习能力，很好的实现了水位的自动化控制。
附图说明
图1为神经网络模型。
图2为模糊PID控制器的系统方框图。
图3为水箱水位模糊控制系统的模糊控制规则。
图4为采用模糊神经-PID控制的水位趋势曲线图。
图5为组态监控界面中观察水箱水位的实时趋势曲线系统；(a) 控制信号； (b) 误差信号； (c) ds规则；(d) du规则。
具体实施方式
实施例：
利用上述算法，经过不断的观察、调试后，模糊-PID复合控制器获得了满意的控制效果。组态监控界面中观察水箱水位的实时趋势曲线图分别如图4、图5所示。
从如图4、图5可以看出，系统的最大动态误差较小；水位能够稳定在给定值附近，即此系统的稳态误差较小。
综上所述，从以上控制算法和实际的水位曲线来看，该控制器采用一种智能控制方式,无需建立系统的数学模型，并具有很强的自学习能力，很好的实现了水位的自动化控制。

Claims (3)

1.一种水箱水位的神经模糊控制方法，其特征在于：针对水位控制对象及其环境、目标和任务的不确定性和复杂性而提出一种神经网络模糊控制器，该控制器采用一种智能控制方式，无需建立系统的数学模型，并具有很强的自学习能力，很好的实现了水位的自动化控制。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，神经网络的结构是一个三层FNN网络；它的输入层、中间层及输出层分别具有模糊化，规则推理和去模糊的功能；模糊控制器采用常规的二维模糊控制器，把水流理偏差                                                
Figure 435675DEST_PATH_IMAGE001
和
Figure 960198DEST_PATH_IMAGE002
作为模糊控制器的两个输入变量，利用模糊机理进行模糊推理得到控制量的模糊表达式，再经过PID调整因子，得到控制量的精确值。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，水位的主要动态特性包括：非线性、非最小相位特性、不稳定性、时滞和负荷干扰等；采用了模糊神经控制方法依据操作人员的现场经验制成模糊控制表，通过判断水位的偏差及偏差变化率来控制输出，在大范围内利用模糊推理的方法调整系统的控制量U，而在小偏差范围内转换成PID控制，两者的转换根据事先给定的偏差范围自动实现，既保证动态响应效果，又能改善稳态控制精度。
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