1 引言
模糊控制" title="模糊控制">模糊控制(Fuzzy Control)是目前自動控制研究中活躍而富有成果的領域之一，模糊理論是當前能用來對信息進行軟處理的最新技術，可以將人的定性思維和判斷方法定量化 為適合計算機處理的過程，使計算機能判斷像“大概”、“輕”這樣的模糊信息。采用傳統控制理論，不管是用經典控制理論還是用現代控制理論來設計一個控制系 統，都需要事先知道被控對象的精確數學模型。然而，在許多情況下被控對象(或生產過程)的精確數學模型很難建立；像建材工業生產中的水泥窯、玻璃窯，化學 生產中的化學反應過程，食品生產中的發酵過程，還有眾多爐類的熱處理過程。諸如此類過程具有變量多，各種參數存在不同程度的時變性；且過程具有非線性，強 耦合，較大的隨機干擾、過程機理錯終復雜、存在各種不確定性以及現場測量手段不完善等特點。這些特點使得建立這一類過程的精確數學模型的難度很大，或甚至 根本辦不到。
模糊控制是基于規則的智能控制方式，它不依賴于被控對象的精確數學模型，特別適合對具有多輸入一多輸出的強耦合性、參數的時變性、嚴 重非線性與不確定性的復雜系統或過程的控制，且控制方法簡單，魯棒性好[1][2]。將模糊控制技術應用于一般的電子產品在國外已是很普遍的現象，單片機 常用的控制器件，把二者結合起來，可使控制器的性能指標達到最優的目的。本文就是通過利用單片機作為平臺，圍繞模糊控制規則，以模糊推理" title="模糊推理">模糊推理算法作為控制系統" title="控制系統">控制系統 核心，開發出具有自校正能力的通用的模糊控制器" title="模糊控制器">模糊控制器。最后以一個溫度監控系統為實例介紹了系統的軟硬件設計。
2 模糊控制系統的組成及原理
2.1模糊控制系統的基本組成與原理
圖1 模糊控制器原理圖
如圖1所示，模糊控制器是模糊控制系統的核心部分，也是和其它控制器最大區別環節。模糊控制器有四個基本部分組成：
(1)模糊化。把輸入信號映射到相應域上的一個點后，將其轉化為該論域上的一個模糊子集，即把輸入的精確量轉化為模糊量。
(2)知識庫。知識庫包含了具體應用領域中的知識和要求的目標，通常由數據庫和模糊規則" title="模糊規則">模糊規則庫兩部分組成。數據庫主要包含各語言變量的隸屬函數，尺度變換因子和模糊空間的分級數等;規則庫包含了用模糊語言變量表示的一系列控制規則，他們反映了控制專家的知識和經驗。
(3)模糊推理。模糊推理是模糊控制的核心，它具有模擬人的模糊推理的能力。該推理過程是基于模糊邏輯中的蘊含關系及推理規則來進行的。
(4)清晰化。清晰化又稱為解模糊化，作用是將模糊推理得到的控制量(模糊量)變換為實際的可用于被控對象的精確量。它包括兩部分的內容：一是將模糊的控制量經解模糊化變換變成表示在論域范圍的精確量；二是將表示在論域范圍的精確量轉換成實際的控制量。
2.2 模糊控制系統的基本工作原理
模糊控制系統通常由計算機實現(包括PC機、單片機、單板機以及DSP等)，一般設計思想是：
1.以誤差e和誤差變化率ec作為模糊控制器輸入量，u為輸出控制量。定義誤差e和誤差變化率ec及輸出變量u的模糊集及論域。
例如:
e和ec的模糊集為{NB，NM，NS，O，PS，PM，PB}
u的模糊集為{NB，NM，NS，NO，O，PO，PS，PM，PB}
e的論域{-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6}
ec的論域{-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6}
u的論域{-7，-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6，7}
其中：NB，NM，NS，NO，O，PO，PS，PM，PB分別代表負大，負中，負小，負零，零，正零，正小，正中， 正大這樣的模糊語言變量。
2.確定模糊規則R(模糊關系)。
例如:
if e=NB or NM and △e=NB or NM，then u=PB
or
if e=NB or NM and △e=NS or O， then u=PB
3.模糊語言變量確定隸屬函數，即對模糊變量進行賦值。
4.計算機經過采樣和A/D" title="A/D">A/D轉換獲得被控量的精確值，然后將此量與給定值比較得到誤差信號e和ec。把e和ec模糊量化，得到e和ec的模糊子集(實際是模糊向量e和ec)。
5.根據模糊向量e、ec和模糊控制規則R，按推理合成規則進行模
糊決策，得到控制量(模糊向量u)。
3 基于單片機的溫控系統
3.1 系統原理
本系統有溫度傳感器DS18B20 , ATmega8單片機、執行機構，外圍電路包括鍵盤，LED顯示以及保護電路構成的閉環控制回路，控制對象為水溫。系統的原理框圖如圖1所示。
3.2 硬件設計
1、ATmega8是采用低功耗CMOS工藝生產的基于AVR RISC結構的8位單片機。工作電壓4. 5-5.5 V，芯片內部集成A/D轉換功能。通過編寫程序，可將芯片的PC0至PC6口從普通的I/O口功能用作8位或10位A/D轉換，從而省去外圍的A/D轉換 電路。ATmega8內部有3個定時器T0，T1和T2，本系統使用2個，分別用作Ss的溫度數據采集和5 NS的LED刷新顯示。
2、 DS18B20支持“一線總線”接口，從而提高了系統的抗干擾性。溫度測量范圍從-55℃～+ 125℃，在-10℃～+85℃時測量精度為0. 5℃。DS18B20采用3腳TO－92封裝。分別為GND電源地，DQ數據輸人/輸出端(單線總線)，VDD外接供電電源輸人端(3.0～5. 5 V) 。DS18B20內部主要由寄生電源、溫度傳感器、64位激光ROM單線接口和配置寄存器等組成。在本系統中，將DQ接ATmega8的PC4口，VDD 與單片機Vcc同接+5V電源，并在DQ和VDD之間接一個4. 7 kΩ的上拉電阻，即可完成溫度的采集部分的硬件電路。
DS18 B20規定了自己的通信協議，在每一次的溫度采集轉換時必須要經過以下的步驟:每一次讀寫之前都要進行復位;復位后發送一條ROM指令；發送RAM指令。 復位要求ATmega8將數據線下拉500μs，然后抬至高電平，DS18B20收到信號后等待16～60μs后發出60～240μs的低脈 沖，ATmega8收到此信號后表示復位成功。
3、鍵盤用作上位機對下位機的通信控制。顯示電路采用10位共陰極LED，通過3片Max595芯片與單片機相連，同時顯示當前溫度值和設定值。外圍電路同時有4個按鍵，可進行溫度逐次加減、功能切換以及保存等功能。
3.3 軟件設計
整個系統的硬件電路設計相對簡單。在本系統中采用增量型PID控制算法，即：
△u(k)=u(k)-u(k-1)=KP[e(k)一e(k-1)]+Ki(k)+Kd[e(k)一2e(k-1) +e(k-2)]
式中，△u(k)為控制增量；KP為比例參數；Ki為積分參數；Kd為微分參數；e(k)為系統偏差。先根據KP、 Ki 、Kd的值，計算出輸出U的初值，再根據操作人員的給定值得到偏差e和偏差變化率ec，然后通過模糊規則表推導出KP'、 Ki' 、Kd'的值，再計算出△u。
由于增量型的算法不需要累加量，控制增量△u僅僅與最近的采樣次數有關，所以誤動作時的影響小，而且比較容易通過加權處理獲得比較好的控制效果。這也是本系統采用增量型的PID控制算法作為Fuzzy PID控制器中的PID調節器部分算法的原因。
模糊控制器的關鍵是總結操作人員和技術人員的實際操作經驗和技術知識，并建立合適的模糊規則表，并將模糊規則表通過程序編寫人單片機ATmega8中的EEPROM中去，在線時通過查詢得到合適的PID參數。
控 制器的控制范圍為整個測量系統的測量范圍，各個隸屬函數的論域范圍既要滿足覆蓋的原則，又不要使規則過多。根據多次實驗，在本系統中，偏差e和偏差變化率 ec的變化范圍為{-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6}。其模糊子集為e、ec= {NB，NM，NS，O，PS，PM，PB}，分別代表負大，負中，負小，零，正小，正中，正大。在本系統中，所設定的偏差e和偏差變化率ec以及KP、 Ki 、Kd的各個子集均采用正態分布。
圖3 程序設計流程圖
應用模糊合成推理使在線運行的過程中完成對PID參數的自行調整，具體步驟為：(1)采樣獲取當前溫度數據。(2)獲 取偏差和偏差變化率：e(k)=R(k)-Y(k)；ec(k)=e(k)-e(k-1)。(3) e(k)和ec ( k)模糊化。(4)計算當前KP、 Ki 、Kd。(5)PID控制器輸出。
在編寫程序時，考慮到由于溫度系統變化化緩慢，所以采樣周期用軟件和硬件相結合的方法，即用ATmega8的T1和軟件計時相結合的方法。
在等待采樣周期到達的期間內不斷進行掃描和顯示過程，通過LED顯示給定溫度和采樣的溫度，通過ATmega8的T0進行5 ms的定時刷新LED。
模型控制子程序是根據采樣值和給定值求得溫度的偏差和偏差變化率，將KP、 Ki 、Kd三個參數的模糊規則表寫人單片機的EEPROM中，通過在線查表獲得控制。具體流程圖如上圖3所示。
4 結論
本文首先介紹了模糊控制理論的基本原理，在此基礎上將模糊控制理論與常規PID控制相結合，在以單片機ATmega8為系統核心部件對溫度進行控制。相較單 一的PID控制來說，模糊PID控制的效果具有動態效果好，上升時間快，超調小的優越性，在本系統中也取得了很好的控制效果。另外可以發現，傳統控制與模 糊控制是可以協同工作、相互補充的。
本文作者創新點為：將模糊控制系統應用于水溫的監控中，打破了傳統的控制思路。另外將單片機應用于控制系統中，使控制系統更加簡潔，更容易控制，為工業控制系統提供了另外一條更好的思路。