人工智能实验报告

人工智能实验报告 实验名称：模糊方法实现电热箱的闭环控制实验 模糊逻辑控制(Fuzzy Logic Control)简称模糊控制(Fuzzy Control)，是以模糊集合论、模 糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制技术。1965 年，美国的 L.A.Zadeh 创立了模糊集合论；1973 年他给出了模糊逻辑控制的定义和相关的定理。1974 年，英国的 E.H.Mamdani 首先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 实验室获得成功。这一开拓性的工作标志着模糊控制论的诞生。 模糊控制实质上是一种非线性控制， 从属于智能控制的范畴。 模糊控制的一大特点是既 具有系统化的理论， 又有着大量实际应用背景。 模糊控制的发展最初在西方遇到了较大的阻 力；然而在东方尤其是在日本，却得到了迅速而广泛的推广应用。近 20 多年来，模糊控制 不论从理论上还是技术上都有了长足的进步， 成为自动控制领域中一个非常活跃而又硕果累 累的分支。 其典型应用的例子涉及生产和生活的许多方面， 例如在家用电器设备中有模糊洗 衣机、空调、微波炉、吸尘器、照相机和摄录机等；在工业控制领域中有水净化处理、发酵 过程、化学反应釜、水泥窑炉等的模糊控制；在专用系统和其它方面有地铁靠站停车、汽车 驾驶、电梯、自动扶梯、蒸汽引擎以及机器人的模糊控制等。 模糊控制是以模糊集合论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的微机数字控制。它 能模拟人的思维,构成一种非线性控制,以满足复杂的、不确定的过程控制的需要,是一种典型 的智能控制。 模糊控制系统类似于常规的微机控制系统,如下图所示: 图 1 模糊控制系统的构成图 一、实验目的 1. 学习由已知对象建立一个双入单出模糊控制器; 2. 掌握利用模糊控制器实现温度控制的方法。 二、实验原理及内容 模糊控制器最常用的都是二维的,其输入变量有两个(X1,X2),输出变量只有一个(Y)。在 实际控制系统中,X1一般取为误差信号,X2一般取误差的变化,由于同时考虑到误差和误差变 化的影响,所以才能保证系统稳定,不致于产生振荡。模糊控制系统的方框图如下图所示: 图 2 模糊控制系统结构框图 图中,E 为实际误差,EC 为实际误差变化,U 为控制量。下面就以电热箱为控制对象,介绍 双入单出模糊控制器的设计。 1. 模糊控制器设计 (1) 模糊化 误差 E∈[-30℃,230℃],且 L＝7,误差的比例因子 α=7/230,这样就有 E=α·E 。采用就近取整 原则,得 E 的论域为:X={-1,0,+1,+2,+3,+4,+5}。 而误差的语言变量在论域 X 中有 7 个语言值,即: 含义: 正大大大 正大大 正大 正中 正小 零 负小 符号: PBBB PBB PB PM PS ZO NS 误差变化 EC∈[0℃,9℃],且 L＝6,误差的比例因子 β=6/9,这样就有 EC=β·EC 。同样得到 EC 的论域为:EC={0,+1,+2,+3,+4,+5}。 符号: ZO PS PM PB PB PBBB 输出量 U 的基本论域为:U={7fH,66H,4dH,34H,19H,00H}。 符号: ZO PS PM PB PB PBBB (2) 模糊控制表 表 1 模糊控制系统结构框图 为便于控制,使系统在微机实时控制中在线运行,可事先对各种误差和误差变化用微机离 线计算好一个控制表,如上表所示。按测量输入的误差(E)和误差变化(EC),查模糊控制表就可 输出控制量(U),完成控制温度的任务。模糊控制器里的模糊控制规则表是基于手动操作经验 来建立的,而另一个与模糊控制表有关的还有模糊化接口和清晰化接口,也即误差(E)、 误差变 化(EC)、控制量(U)三个变量的论域的设定。这些都需要通过不断的做实验,从实验中找到反 馈值和控制量之间的关系和规律,才能找到比较合适的论域。 2. 模糊控制器实验线路图设计 参照图 2 的模糊控制系统框图,设计如下图所示的实验线路图: 图 3 模糊控制器实验线路图 以 8088 控制机中的 8255 PB0 口输出的 PWM 脉冲信号为控制量,经驱动电路驱动固态继 电器的吸合使电烤箱加热。 温度测量使用了 10K 热敏电阻,经 A/D 转换构成反馈量,在参数给 定的情况下,经双入单出模糊控制器,由误差(E)、误差变化(EC)查找模糊控制规则表得到相应 的控制量,使烤箱温度稳定在给定值。其中 OPKLK 为 1.1625MHz 时钟信号,经 8253 的 2 号 通道分频输出 10ms 的方波,一方面作为 A/D 的定时启动信号,一方面接入 8259 产生 IRQ6 中 断,作为系统采样时钟。 3. 模糊控制器的实现 下图是模糊控制器实现的参考程序流程图: 图 4 参考程序流程图 主程序主要完成系统初始化、查表并输出控制量等功能;IRQ7 中断子程序是为了处理 A/D 转换完后产生的中断;IRQ6 中断子程序是为了给采样周期计时,并且每一次中断产生一 次 PWM 脉冲。 三、实验设备 1. 电热箱一台; 2. PC 机一台,TD-ACC 系列教学实验系统一套。 四、实验步骤 1. 参考流程图编写程序,汇编、链接、装载; 2. 按照图 3 接线,检查接线无误后,运行程序; 3. 用系统提供的专用图形显示窗口观察响应曲线,记录超调和过渡时间。 五．实验图表 六、实验分析 模糊控制器的设计内容 1.选择模糊控制器的设计内容与原则 一般选取误差信号 E（或 e）和误差变化信号 EC(或 ec)作为模糊控制器的输入变量，而把受 控变量的变化 y 作为输出变量。 2.选取模糊控制的规则 （1）选择描述控制器输入和输出变量的语义词汇。 （2）规定模糊集。 （3）确定模糊控制状态表。 3.确定模糊化的解模糊策略，制定控制表。 在求得误差和误差变化的模糊集 E 和 EC 之后，控制量的模糊集 U 可由模糊推理综合算法 获得： U=E×EC°R 式中：R 为模糊关系矩阵。控制量的模糊集 U 可被变换为精确值。 4.确定模糊控制器的参数 模糊控制的基本思想是利用计算机来实现人的控制经验， 而这些经验多是用语言表达的 具有相当模糊性的控制规则。 模糊控制器(Fuzzy Controller，即 FC)获得巨大成功的主要原因 在于它具有如下一些突出特点： 模糊控制是一种基于规则的控制。它直接采用语言型控制规则，出发点是现场操作人员 的控制经验或相关专家的知识， 在设计中不需要建立被控对象的精确数学模型， 因而使得控 制机理和策略易于接受与理解，设计简单，便于应用。 由工业过程的定性认识出发，比较容易建立语言控制规则，因而模糊控制对那些数学模 型难以获取、动态特性不易掌握或变化非常显著的对象非常适用。 基于模型的控制算法及系统设计方法，由于出发点和性能指标的不同，容易导致较大差 异；但一个系统的语言控制规则却具有相对的独立性，利用这些控制规律间的模糊连接，容 易找到折中的选择，使控制效果优于常规控制器。 模糊控制算法是基于启发性的知识及语言决策规则设计的，这有利于模拟人工控制的过 程和方法，增强控制系统的适应能力，使之具有一定的智能水平。 模糊控制系统的鲁