模糊控制工程应用若干问题研究
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摘要
模糊控制是以模糊集合理论为基础的一种新兴的控制手段,它是模糊集合理论和模糊技术与自动控制技术相结合的产物。自从这门学科诞生以来,它产生了许多探索性甚至是突破性的研究与应用成果,同时,这一方法也逐步成为了人们思考问题的重要方法论。
模糊控制虽然在工程应用中获得了广泛的应用,但是还有很多实际的问题并没有解决,包括模糊控制的规则获取和参数设置、模糊控制对各种多变量耦合系统的控制问题以及提高模糊控制的稳态精度等,这些问题不解决将限制模糊控制的进一步推广。
本论文是关于模糊控制技术和模糊控制应用实践的一个总结,其主要内容是关于模糊控制理论及其工程实际应用中上述几个关键问题的研究,目标是研究针对这些问题的解决方法,扩大模糊控制的应用范围,并用这些新的模糊控制方法去解决实际工程控制中遇到的问题。
本文针对模糊控制工程应用及实际应用中几个关键问题作了下面几个方面的研究:
(1)介绍了模糊控制应用以及当前的研究现状,总结了模糊控制应用中的几个关键问题,并介绍了目前这几个问题的研究情况。
(2)针对模糊控制的规则获取及参数优化问题,提出了一种改进的遗传算法——模糊自适应模拟退火遗传算法,来对模糊控制参数进行优化,并分析了改进遗传算法的收敛性、收敛速度和对标准遗传算法“早熟”现象的预防。
(3)针对模糊控制解决多变量耦合系统的问题,提出了模糊补偿解耦方法,并对该方法的解耦能力进行了分析和研究,模糊补偿解耦的规则和参数可以通过遗传算法进行优化。
(4)针对模糊控制稳态精度不高的缺点进行了一些研究。针对周期性运动对象,结合模糊控制和迭代学习控制方法,提出了模糊-迭代学习混合控制方法;针对伺服控制对象,结合模糊控制和灰色预测控制的特点,提出了一种灰色预测模糊补偿控制方法,并对上述两个方法进行了实验研究。
(5)将模糊自适应模拟退火遗传算法优化模糊控制器和模糊补偿解耦思想应用到人工气候箱温湿度控制中。给出了人工气候箱温湿度控制对象模型,该对象具有强耦合,多变量、非线性的特点,在此基础上提出了一种模糊补偿和解耦控制方法,并通过前面提出的模糊自适应模拟退火遗传算法对该模糊控制的参数和模糊推理规则进行优化,实验研究和实际控制效果证明了该方法的有效性。最后给出了采用该算法的人工气候箱温湿度控制器设计方案和实物。
(6)模糊控制在注塑系统控制中的应用研究。将模糊-迭代学习混合控制方法应用到注塑机的注塑位置控制系统中。将模糊控制和模糊补偿解耦思想应用到注塑机料桶温度控制中。注塑机料桶温度对象是一个非线性、强耦合、不确定性的对象,而精密注塑要求加热速度快、各段温度控制精度高、超调小等,所以其控制非常困难。基于上文中提出的模糊补偿解耦控制方法,利用模糊控制对注塑机料桶各段温度控制对象进行解耦和补偿,提高了温度控制的精度和稳定性。最后也给出了注塑机控制器的设计方案和实际产品。将上述灰色预测模糊补偿控制方法应用到注塑机械手的位置伺服系统的控制中。
本文的研究希望能够给模糊控制理论及其应用的研究提供一些有益的参考。
Fuzzy control is a new control method based on fuzzy sets theory and it is formed by the combined fuzzy sets theory, fuzzy technology and automatic control technology. From birth of fuzzy control lots of explorative and creative research and application achievements have been obtained. Now fuzzy control idea has been a widely used method for thinking problems.
Although fuzzy control in engineering applications has been widely used, there are still many practical problems have not been resolved, including the rules of fuzzy control access and parameter settings, fuzzy control of the various multivariable coupling system, as well as exaltation of fuzzy control steady-state accuracy, and so on. If these problems are not resolved it will limite further promotion of fuzzy control.
This paper is a summary of my fuzzy control technology and application of the fuzzy control. Its main contents are about the research of the fuzzy control theory and its practical applications. The objective is improving the performance of traditional fuzzy control, expanding the scope of application of fuzzy control, and using new fuzzy control methods to solve the practice project control problems.
Aimed at engineering applications of fuzzy control and above several key issues in applications, the following aspects of fuzzy control have been done:
(1) The development and current status of fuzzy control research is presented and several problems of fuzzy control application are summarized.
(2) Aimed at access of fuzzy control rules and parameter optimization problem, combining with fuzzy control, simulated annealing and genetic algorithms, a new genetic algorithm, fuzzy adaptive simulated annealing genetic algorithm, is presented. It is used for fuzzy controller parameters optimization and its convergence, convergence speed and the prevention of "premature" phenomenon of the standard genetic algorithm are analyzed.
(3) Aimed at fuzzy control solutions for multivariable coupling system, a fuzzy method of decoupling compensation is presented, and its decoupling ability is studied. Rules and parameters of fuzzy decoupling compensation controller can be optimized through genetic algorithm.
(4) Aimed at shortcomings of fuzzy control that steady-state accuracy is not high, some work has been done. For cyclical movement objects fuzzy-iterative learning hybrid control method is presented with fuzzy control method and iterative learning control method. For servo objects grey prediction fuzzy compensation control method is presented with fuzzy control method and grey prediction control method. Some simulation research work of above two methods has been done.
(5) Fuzzy controller based on fuzzy adaptive simulated annealing genetic algorithm optimazation and fuzzy compensation decoupling are used in temperature and humidity control of artificial climate chest. A temperature and humidity control model of artificial climate chest is given. This object has the characteristics of strong coupling, multi-variable, non-linear. A fuzzy compensation decoupling method is presented and its rules and parameters are optimized using above fuzzy adaptive simulated annealing genetic algorithm. The experimental study and practical control results proved the effectiveness of this method. Finally, design and product of temperature and humidity controller for artificial climate chest based on this method are given.
(6) Some research work of fuzzy control application in the control of the injection molding machine system had been done. Fuzzy - iterative learning control method is used to control injection position servo control system of injection molding machine. Fuzzy control and fuzzy compensation decoupling methods are used in barrels temperature control of injection molding machine. Mathematical Model of Injection Molding Machine barrels temperature object is a non-linear, strong coupling and uncertainty object. High speed, high accuracy, small overshoot of barrels temperature control in precision injection process are required, so barrels temperature control is very difficult. Based on fuzzy compensation decoupling control method, fuzzy control is used to decouple and compensate temperature control objects of the injection molding machine barrels, accuracy and stability of the temperature control of the injection molding machine barrels was improved. Lastly, design and the actual product of injection molding machine controller was given. Above gray prediction fuzzy compensation control method is applied in position servo control system of the injection molding machine manipulator.
This study is hoped to provide some useful information for fuzzy control theory and its applications research.
模糊控制虽然在工程应用中获得了广泛的应用,但是还有很多实际的问题并没有解决,包括模糊控制的规则获取和参数设置、模糊控制对各种多变量耦合系统的控制问题以及提高模糊控制的稳态精度等,这些问题不解决将限制模糊控制的进一步推广。
本论文是关于模糊控制技术和模糊控制应用实践的一个总结,其主要内容是关于模糊控制理论及其工程实际应用中上述几个关键问题的研究,目标是研究针对这些问题的解决方法,扩大模糊控制的应用范围,并用这些新的模糊控制方法去解决实际工程控制中遇到的问题。
本文针对模糊控制工程应用及实际应用中几个关键问题作了下面几个方面的研究:
(1)介绍了模糊控制应用以及当前的研究现状,总结了模糊控制应用中的几个关键问题,并介绍了目前这几个问题的研究情况。
(2)针对模糊控制的规则获取及参数优化问题,提出了一种改进的遗传算法——模糊自适应模拟退火遗传算法,来对模糊控制参数进行优化,并分析了改进遗传算法的收敛性、收敛速度和对标准遗传算法“早熟”现象的预防。
(3)针对模糊控制解决多变量耦合系统的问题,提出了模糊补偿解耦方法,并对该方法的解耦能力进行了分析和研究,模糊补偿解耦的规则和参数可以通过遗传算法进行优化。
(4)针对模糊控制稳态精度不高的缺点进行了一些研究。针对周期性运动对象,结合模糊控制和迭代学习控制方法,提出了模糊-迭代学习混合控制方法;针对伺服控制对象,结合模糊控制和灰色预测控制的特点,提出了一种灰色预测模糊补偿控制方法,并对上述两个方法进行了实验研究。
(5)将模糊自适应模拟退火遗传算法优化模糊控制器和模糊补偿解耦思想应用到人工气候箱温湿度控制中。给出了人工气候箱温湿度控制对象模型,该对象具有强耦合,多变量、非线性的特点,在此基础上提出了一种模糊补偿和解耦控制方法,并通过前面提出的模糊自适应模拟退火遗传算法对该模糊控制的参数和模糊推理规则进行优化,实验研究和实际控制效果证明了该方法的有效性。最后给出了采用该算法的人工气候箱温湿度控制器设计方案和实物。
(6)模糊控制在注塑系统控制中的应用研究。将模糊-迭代学习混合控制方法应用到注塑机的注塑位置控制系统中。将模糊控制和模糊补偿解耦思想应用到注塑机料桶温度控制中。注塑机料桶温度对象是一个非线性、强耦合、不确定性的对象,而精密注塑要求加热速度快、各段温度控制精度高、超调小等,所以其控制非常困难。基于上文中提出的模糊补偿解耦控制方法,利用模糊控制对注塑机料桶各段温度控制对象进行解耦和补偿,提高了温度控制的精度和稳定性。最后也给出了注塑机控制器的设计方案和实际产品。将上述灰色预测模糊补偿控制方法应用到注塑机械手的位置伺服系统的控制中。
本文的研究希望能够给模糊控制理论及其应用的研究提供一些有益的参考。
Fuzzy control is a new control method based on fuzzy sets theory and it is formed by the combined fuzzy sets theory, fuzzy technology and automatic control technology. From birth of fuzzy control lots of explorative and creative research and application achievements have been obtained. Now fuzzy control idea has been a widely used method for thinking problems.
Although fuzzy control in engineering applications has been widely used, there are still many practical problems have not been resolved, including the rules of fuzzy control access and parameter settings, fuzzy control of the various multivariable coupling system, as well as exaltation of fuzzy control steady-state accuracy, and so on. If these problems are not resolved it will limite further promotion of fuzzy control.
This paper is a summary of my fuzzy control technology and application of the fuzzy control. Its main contents are about the research of the fuzzy control theory and its practical applications. The objective is improving the performance of traditional fuzzy control, expanding the scope of application of fuzzy control, and using new fuzzy control methods to solve the practice project control problems.
Aimed at engineering applications of fuzzy control and above several key issues in applications, the following aspects of fuzzy control have been done:
(1) The development and current status of fuzzy control research is presented and several problems of fuzzy control application are summarized.
(2) Aimed at access of fuzzy control rules and parameter optimization problem, combining with fuzzy control, simulated annealing and genetic algorithms, a new genetic algorithm, fuzzy adaptive simulated annealing genetic algorithm, is presented. It is used for fuzzy controller parameters optimization and its convergence, convergence speed and the prevention of "premature" phenomenon of the standard genetic algorithm are analyzed.
(3) Aimed at fuzzy control solutions for multivariable coupling system, a fuzzy method of decoupling compensation is presented, and its decoupling ability is studied. Rules and parameters of fuzzy decoupling compensation controller can be optimized through genetic algorithm.
(4) Aimed at shortcomings of fuzzy control that steady-state accuracy is not high, some work has been done. For cyclical movement objects fuzzy-iterative learning hybrid control method is presented with fuzzy control method and iterative learning control method. For servo objects grey prediction fuzzy compensation control method is presented with fuzzy control method and grey prediction control method. Some simulation research work of above two methods has been done.
(5) Fuzzy controller based on fuzzy adaptive simulated annealing genetic algorithm optimazation and fuzzy compensation decoupling are used in temperature and humidity control of artificial climate chest. A temperature and humidity control model of artificial climate chest is given. This object has the characteristics of strong coupling, multi-variable, non-linear. A fuzzy compensation decoupling method is presented and its rules and parameters are optimized using above fuzzy adaptive simulated annealing genetic algorithm. The experimental study and practical control results proved the effectiveness of this method. Finally, design and product of temperature and humidity controller for artificial climate chest based on this method are given.
(6) Some research work of fuzzy control application in the control of the injection molding machine system had been done. Fuzzy - iterative learning control method is used to control injection position servo control system of injection molding machine. Fuzzy control and fuzzy compensation decoupling methods are used in barrels temperature control of injection molding machine. Mathematical Model of Injection Molding Machine barrels temperature object is a non-linear, strong coupling and uncertainty object. High speed, high accuracy, small overshoot of barrels temperature control in precision injection process are required, so barrels temperature control is very difficult. Based on fuzzy compensation decoupling control method, fuzzy control is used to decouple and compensate temperature control objects of the injection molding machine barrels, accuracy and stability of the temperature control of the injection molding machine barrels was improved. Lastly, design and the actual product of injection molding machine controller was given. Above gray prediction fuzzy compensation control method is applied in position servo control system of the injection molding machine manipulator.
This study is hoped to provide some useful information for fuzzy control theory and its applications research.
引文
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