摘? 要: 介紹了如何把模糊控制算法與CAN總線結合起來應用于控制系統;并設計了一種智能型模糊控制算法，給出了系統的整體結構和現場模糊控制單元的硬件實現電路及其軟件設計思路。系統的仿真結果表明，該系統實時性好、控制精度較高。
關鍵詞: 模糊控制? 現場總線? 數據采集? 控制系統? CAN總線
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L.A.扎德教授于1965年創立的模糊集合理論(Fuzzy Sets)及模糊數學(Fuzzy Mathematics)為模糊邏輯控制的形成提供了理論基礎。近年來，隨著各企業生產規模的不斷擴大，生產過程控制系統也變得越來越復雜。由于整個系統的非線性增強、時滯增大，而且不是系統中的每個環節都需要建立精確的數學模型，使得模糊邏輯控制在生產過程中的應用成為可能。隨著模糊控制的迅速發展，不需要對控制對象建立精確數學模型的模糊控制方法已進入實用化的階段，它主要是把對被控系統的熟練的操作經驗轉換成模糊規則。現場總線的出現，為復雜現場采用模糊控制技術進行直接控制提供了很好的途徑，也使模糊控制算法可以利用現場總線的強大網絡功能實現集中化管理，而對各個現場部分實現分散控制。下面介紹一種基于CAN總線的運用模糊控制技術的數據采集與控制系統。
1 CAN總線的特點???
CAN總線最早由德國的BOSCH公司提出，它具有以下性能:
(1) 多主方式工作，非破壞性的基于優先權的總線仲裁技術;
(2) 采用短幀結構，受干擾概率低，每幀信息都有CRC校驗及其它檢錯措施;
(3) 對嚴重錯誤具有自動關閉總線功能，使總線其它操作不受影響;
(4) 靈活的傳輸介質，多樣、快速和遠距離的信息傳送方式。
基于CAN總線的以上特點，我們設計了一種采用CAN總線技術和模糊控制技術的控制系統，其結構框圖如圖1所示。
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2 模糊控制器的設計
模糊控制器的設計主要是設定各輸入與輸出變量模糊子集的隸屬函數?模糊變量的量化論域、模糊控制規則、輸入輸出變量的比例變換因子等參數。常規模糊控制器的輸入是將連續信息經量化因子量化成幾個等級后的數據，但因不能把輸入論域無限細分，只能劃分為有限的幾個等級，且由于系統沒有積分環節，所以在系統的平衡點附近容易產生振蕩或出現極限環。針對常規模糊控制器不能消除穩態誤差的情況，我們設計了一種智能型模糊控制器，其結構圖如圖2所示。
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該模糊控制器與常規模糊控制器的不同之處就是在控制規則庫上并聯了一積分環節以減少或消除系統的穩態誤差。其控制規則可根據系統的控制響應曲線來獲得，為了使系統輸出盡快跟蹤輸入且使系統誤差在允許的精度范圍內，采用了分段引入積分環節。在系統響應曲線偏離平衡點即系統誤差趨勢增大時，引入積分作用;而在系統響應曲線從偏離點趨向平衡點即系統誤差趨勢變小時，取消積分作用。并且K值的大小要適中，過大會使系統振蕩，過小體現不了積分作用。此設計思想可寫成如下表達式形式:
其中，f(e，ec)為模糊控制規則部分的輸出，K∫Edt為積分環節的輸出。
由圖2可知，該模糊控制器的輸入為系統的偏差e和偏差變化率ec，輸出為控制量的增量Δu;ke、kc為量化因子，ku為比例因子;E、EC、ΔU分別為e、ec和Δu的模糊語言變量。輸入、輸出變量被劃分為正大(PL)、正中(PM)、正小(PS)、零(ZO)、負小(NS)、負中(NM)、負大(NL)7個模糊狀態，其相應論域為{-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6}13個等級。在充分考慮到控制系統的非線性?大時滯等情況下，根據專家先驗知識和現場熟練操作者總結出來的操作經驗，我們得出如下的控制規則，如表1所示。
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表1的模糊控制規則可用if—then語句形式表示為:if Ei and ECj then Uij，根據Mamdani推理法則，此控制規則可用模糊關系表達式表示為:
若某時刻的偏差為
，偏差變化率為
，則得到相應的控制量為:
當式(2)遍歷所有的控制規則后可得到總的模糊控制規則表，如表2所示。
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系統輸入變量的隸屬函數采用三角形隸屬度函數，模糊判決采用最大隸屬度原則，積分環節的加入與否由式(1)決定，若加入積分環節則合并該分量得到相應的控制增量Δu。
3 模糊控制算法實現
3.1 硬件實現
考慮到大規模過程控制系統的分散性和信息的多樣性，采用了現場總線中的CAN總線把各個子系統有機地聯系起來，實現了集中管理和對各現場設備實時?有效的控制。其硬件電路圖如圖3所示。
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現場控制單元以AT89C51芯片為核心，主要負責對現場設備狀態的顯示與報警、對采集來的數據進行處理和對SJA1000進行操作、控制。其中SJA1000為CAN總線微控制器，主要把從AT89C51來的信息以CAN總線協議的格式發送到CAN總線上以供其它部分使用，并從CAN總線上接收有用信息提供給AT89C51作進一步的處理。本系統的A/D和D/A轉換電路分開設計主要是因為一個大系統下的各個子系統之間是有聯系的，某一子系統采集到的數據可能正是另一子系統作進一步處理的依據，而不是自身的需要。這樣，就使各智能單元之間數據通信更為方便、快速，也便于上位機管理。該硬件電路中采用了DC-DC轉換電路和多種光電隔離器件，采用了看門狗(Watchdog)復位技術，其目的主要是為了防止現場干擾信號過大而破壞核心電路以及保證系統在環境比較惡劣的情況下也能正常運行。
3.2?軟件實現
系統軟件所實現的功能為:采樣n時刻A/D轉換輸出值，與系統設定值和上次采樣值e(n-1)比較得n時刻偏差e(n)和偏差變化率ec(n);選擇合適的量化因子ke和kc，由相應的模糊化規則得到模糊值E(n)和EC(n);分析E(n)和EC(n)的變化趨勢以確定是否加入積分環節。然后，根據E(n)和EC(n)的值直接查程序存儲器內的模糊控制總表或進行積分運算得到模糊控制增量。最后，對加入或不加入的模糊控制增量采用最大隸屬度原則進行模糊判決，選擇適當的比例因子ku得到控制增量Δu，計算Δu+u(n-1)的值，即可得n時刻的控制量。該值可通過CAN總線傳送給其它智能單元，進行D/A轉換后即可控制現場設備或上位機做進一步的處理以協調整個系統各控制單元的正常、有效的運行。智能控制單元在處理以上任務的同時還要完成與CAN總線數據通信和對現場設備的狀態顯示與報警。由離線方式計算出的模糊控制總表可以直接以矩陣的形式寫入芯片內部程序存儲器，其軟件設計流程如圖4所示。
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4 仿真實驗
針對以上描述的模糊控制算法和控制系統設計思想，我們選擇某一被控系統做了仿真實驗。該被控系統的傳遞函數為:
。從系統的傳遞函數可以看出，該系統非線性較強、純滯后大(T=1s);對純PID控制算法和本論文討論的模糊控制算法的階躍響應曲線如圖5所示。
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其中，曲線1是在kp=1、kc=0.2和kd=1.25參數下純PID控制的系統響應曲線，曲線2是在ke=48、kc=80和ku=7情況下采用模糊控制算法的系統響應曲線。從系統控制響應曲線2來看，由于該模糊控制器采用了純模糊控制算法和加入積分環節相結合的方案，在系統響應偏離平衡點較遠時，只有模糊控制的作用，響應速度很快，曲線斜率大;而當響應接近平衡點且有偏離趨勢時，由于加入積分環節，曲線變化速率變慢，幾次作用后，系統響應最后在平衡點附近穩定或到達平衡點。與純PID控制器算法相比，它具有算法簡潔、響應速度快等特點。同時要使系統達到快速響應且無超調，在參數選擇上是矛盾的，只憑固定的參數ke、kc和ku很難達到要求。因此，ke、kc和ku參數的選擇可以根據E和EC的變化而調整以達到提高系統的穩態精度的目的，這樣整個控制系統既能達到控制的快速性，同時還能實現減少或消除系統穩態誤差的效果。
模糊控制和現場總線是近些年控制領域向智能化、全面化、快速化方向發展而建立起來的兩門新技術;把智能控制與現場總線結合起來是以后工程控制中的主要應用方向。從整個控制系統的設計過程和仿真結果來看，系統的硬件結構相對比較簡單，軟件實現方便，系統控制效果理想，實時性好。
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參考文獻
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