[发明专利]模糊控制器、模糊控制方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及模糊控制领域，特别涉及一种模糊控制器、模糊控制方法及系统。

背景技术

模糊逻辑控制(Fuzzy Logic Control)简称模糊控制，是以模糊集合论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制技术，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。

模糊控制在常见系统控制中具有广泛的应用基础，具有不依赖具体对象模型，适用范围广的优势。但实际应用中发现，离散化后的模糊控制器的静态特性并不理想，特别是在偏差零值附近，较易出现输出反复振荡调节的问题，且输出与设定值往往存在一定的静差。

一般来讲，比较常见的改进方法是在使用模糊控制粗调到稳态区域附近后，再切换到传统的PID进行稳态特性的改善，但这类方法依赖于稳态振荡幅度的大小，且需要对PID参数进行反复整定，通用性不强，并且实际调试周期较长。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例的目的之一在于提出一种模糊控制器、模糊控制方法及系统，能够简化对模糊控制的调节，并提高其通用性。

进一步来讲，该模糊控制方法包括：

获取检测到的控制对象的实际输出值Y_k；

根据控制对象的标准值Y_set和实际输出值Y_k，计算所述控制对象的误差E和误差变化率EC；

设定模糊控制器的量化论域，计算误差E的量化因子K_e和误差变化率EC的量化因子K_ec；

制定模糊控制规则表Fuzzytable，根据当前的误差E及其量化因子K_e、误差变化率EC及其量化因子K_ec，计算输出调节增量ΔU；

更新当前周期的输出控制量U_k，其中，U_k＝U_{k_1}+ΔU，U_{k_1}为上一周期的输出控制量；

将所述输出控制量U_k输出给执行机构，对所述控制对象进行模糊控制。

可选的是，在一些实施例中，所述计算输出调节增量ΔU的步骤之前，还包括：

判断所述当前的误差E是否在模糊控制的粗调范围内，并在判定所述误差E在模糊控制的粗调范围内时，通过以下步骤计算所述输出调节增量ΔU：

计算输出调节增量参考值ΔU_ref；

依据当前误差E及量化因子K_e、误差变化率EC及其量化因子K_ec，查找所述模糊控制规则表FuzzyTable，获取当前模糊控制变量FuzzyU；

根据ΔU＝FuzzyU*k*ΔU_ref，计算得到所述输出调节增量ΔU的值；其中，k为大于1的加速调节比例因子。

可选的是，在一些实施例中，所述计算输出调节增量ΔU的步骤之前，还包括：

判断所述当前的误差E是否在模糊控制的微调范围内，并在判定所述误差E在模糊控制的微调范围时，通过以下步骤计算所述输出调节增量ΔU：

计算输出调节增量参考值ΔU_ref；

依据当前误差E及量化因子K_e、误差变化率EC及其量化因子K_ec查找所述模糊控制规则表FuzzyTable，获取当前模糊控制变量FuzzyU；

根据ΔU＝FuzzyU*ΔU_ref，计算得到所述输出调节增量ΔU的值。

可选的是，在一些实施例中，所述计算输出调节增量参考值ΔU_ref包括：

查找模糊控制规则表FuzzyTable，获取输出最大量化值FuzzyU_max；

测定系统调节时间T_c和系统延迟时间T_d；

测定系统允许偏差E_max及其对应的最小输出调节增量值ΔU_min；

根据ΔU_ref≤ΔU_min/FuzzyU_max*T_c/T_d，计算得到输出调节增量参考值ΔU_ref。

可选的是，在一些实施例中，上述模糊控制方法还包括：

通过修改或预先设定以下参数中的至少一个，对所述控制对象的模糊控制进行调整；