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模糊控制理论与应用 第二版 作者 诸静 机械工业出版社
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目录
前言
第1章 绪论
1.1 自动控制理论发展简史
1.2 模糊控制理论
1.3 模糊控制应用领域与现状
1.4 模糊理论研究的新动向
1.5 模糊控制研究目前存在的主要问题
第2章 模糊控制数学基础
2.1 模糊集合
2.2 模糊关系
2.3 模糊图与模糊网络
附录2-a 几个运算性质的证明
附录2-b f集合基本原理的证明与推广
附录2-c ii型模糊集
附录2-d t算则与s算则
第3章 模糊控制基础理论
3.1 模糊逻辑系统
3.2 模糊控制中的知识表示
3.3 隶属度函数
3.4 模糊推理
3.5 解模糊化方法
附录3-a 几种函数分布例
附录3-b 模糊条件语句的几种真域模型
附录3-c 多重模糊条皮手件语句的几种表示
附录3-d 一些常用的模糊蕴涵算子
第4章 模糊控制器
4.1 模糊控制器的组成
4.2 模糊控制器结构及其分类
4.3 模糊控锋握州制器设计
4.4 模糊控制器性能分析
4.5 模糊控制器的特点
附录4-a 模糊控银蔽制器多值继电特性
附录4-b 有关控制规则干涉性的几个定理证明
第5章 模糊建模与模糊辨识
5.1 系统建模
5.2 基于模糊模型的建模与辨识
5.3 基于t-s模型的模糊建模与辨识
5.4 基于模糊数据相关分析法的建模与辨识
5.5 基于神经网络模糊模型的辨识与建模
5.6 复杂系统的模糊模型参考建模
附录5-a difnn网络参数的优化
附录5-b fcmnn的学习算法
附录5-c 定理5-3和定理5-5的证明
第6章 模糊控制系统、集成与应用
6.1 模糊控制系统
6.2 模糊集成控制系统
6.3 模糊控制系统的应用
㈡ plc毕业设计开题报告
plc毕业设计开题报告
我们眼下的社会，报告使用的次数愈发增长，报告中提到的所有信息应该是准确无误的。你所见过的报告是什么样的呢？下面是我整理的plc毕业设计开题报告，仅供参考，欢迎大家阅读。
1、选题意义和背景。
可编程序逻辑控制器(Programmable Logic Controller, PLC)具有可靠性高、抗干扰能力强、功能丰富等强大技术优势，已经成为目前自动化领域的主流控制系统。然而，从目前的应用情况来看，PLC还大都只是承担最基本的控制功能，如顺序控制、数据采集和PID反馈控制。各个PLC厂家也在其产品中设计了PID模块。虽然PID算法控制有很高的稳定性，但对于一些复杂控制系统，PID控制很难满足控制要求，这也使PLC的发展面临着一种挑战。随着越来越多的PLC产品与IEC1131-3标准兼容，PLC控制系统越来越开放，将先进控制算法嵌入PLC常规控制系统成为可能。本课题从工业控制实际应用角度出发，对PLC的控制功能进行深入的研究和探讨，以提高和扩展PLC控制器的应用水平和应用范围。本课题：PLC先进控制策略的研究与应用，其目的是通过研究使一些先进控制算法在PLC及组态系统上得以实现，并开发相应的应用程序，经过验证后最终应用到工业过程控制中去。
在PLC组态系统中实现先进控制算法，包括预测控制算法和模糊逻辑控制算法，形成具有人工智能的控制模块及网络系统，能大大提高系统的控制水平，改善控制质量。从经济角度来看，目前PLC生产商的一些产品具备先进控制模块，如模糊模块。但它们的价格十分昂贵，且封闭性较强，不适合我国中小型企业的工业改造。因此开发较为通用的先进算法实现技术，对于我国中小型企业的工业改造具有很大的意义，既可降低生产成本，又可提高经济效益。
模糊控制与预测控制是智能控制陵态罩中技术较为成熟的分支，因此，研制和开发出适合工业环境的实时先进控制开发工具，实现模糊控制、预测控制嵌入PLC,与常规控制集成运行，让先进控制从教授、专家手中走出来，实现先进闭氏控制的工程化、实用化、转化为社会生产力，对缩短控制系统开发周期，加快先进控制技术的广泛应用，提高我国的工业自动化水平有着重大的意义。
2、论文综述/研究基础。
在过程工业界，从40年代开始，采用PID控制规律的单输入单输出简单反馈控制回路己成为过程控制的核心系统。目前，PID控制仍广泛应用，即便是在大量采用DCS控制的最现代的工业生产过程中，这类回路仍占总回路80%-90%.这是因为PID控制算法是对人的简单而有效操作的总结和模仿，足以维护一般过程的平稳操作与运行，而且这类算法简单且应用历史悠久，工业界比较熟悉且容易接受。
然而，单回路PID控制并不能适用于所有的过程和不同的要求[4}0 50年代开始，逐渐发展了串级、比值、前馈、均匀和Smith预估控制等复杂控制系统，即当时的先进控制系统，在很大程度上满足了单变量控制系统的一些特殊的控制要求。在工业生产过程中，仍有10%-20%的控制问题采用上述控制策略无法奏效，所涉及的被控过程往往具有强藕合性、不确定性、非线性、信息不完全性和大纯滞后等特性，并存在着苛刻的约束条件，更重要的是它们大多数是生产过程的核心部分，直接关系到产品的质量、生产率和成本等有关指标。随着过程工业日益走向大型化、连续化，对工业生产过程控制的品质提出了更高的要求，控制与经济效益的矛盾日趋尖锐，迫切需要一类合适的先进控制策略。自50年代末发展起来的以状态空间方法为主体的现代控制理论，为过程控制带来了状态反馈、输出反馈、解疆控制、自适应控制等一系列多变量控制系统设计方法}s}.上述多变量控制策略有其自身的不足之处，工业过程的复杂性使得建立其正确的数学模型比较困难。同时，计算机技术的持续发展使得尺闹计算机控制在工业生产过程中得到了广泛的应用，强大的计算能力可以用来求解过去认为是无法求解的问题，这一切都孕育着过程控制领域的新突破。
整个80年代，出现了许多约束模型预测控制的工程化软件包。通过在模型识别、优化算法、控制结构分析、参数整定和有关稳定性和鲁棒性研究等一系列工作，基于模型控制的理论体系己基本形成，并成为目前过程控制应用最成功，也最有前途的先进控制策略。近年来，人工智能技术有了长足的长进并在许多科学与工程领域中取得了较广泛的应用。就过程控制而言，专家系统、神经网络、模糊系统是最有潜力的三种工具。专家系统可望在过程故障诊断、监督控制、检测仪表和控制回路有效性检验中获得成功应用。神经网络则可以为复杂的非线性过程的建模提供有效的方法，进而可用于过程软测量和控制系统的设计上。模糊系统不仅是行之有效的模糊控制理论基础，而且有望成为表达确定性和不确定性两类混合并提炼这些经验使之成为知识进而改进以后的控制，也将是先进控制的重要内容。
由于先进控制受控制算法的复杂性和计算机硬件两方面因素的影响，早期的先进控制算法通常是在PC机和UNIX机上实施的。随着DCS功能的不断增强，更多的先进控制策略可以与基本控制回路一起在DCS控制站上实现。国外发达国家几乎所有企业都采用了DCS系统或其它智能化设备来实现对生产过程的控制，并在此基础上通过实施先进控制与优化较大的提升了系统的性能。可以说，高性能控制系统，尤其是DCS系统的普及为先进控制的应用提供了强有力的硬件和软件平台。国外从70年代末就开始了先进控制技术商品化软件的开发及应用，并在DCS的基础上实现先进控制和优化。如爱默生公司的DeltaV和Honeywell公司的TDC3000,其先进控制软件RMPGT和RPID等在现场的实际应用都集中在自己的DCS系统上。传统的PLC由于不支持浮点运算以及先进控制所必须的精确的时间，因此，除了模糊逻辑控制外，其他的先进控制并没有在PLG平台上实现。然而，在过程工业中大多系统使用先进灵活的PLC控制系统，因此1996年Barnes提出了一种基于PC-PLC通讯的混合方式，通过控制网络实现计算机与PLG的通讯，从而实现先进控制。
3、参考文献。
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4、论文提纲。
第三章PLC模糊控制器的研究与实现
3.1模糊控制算法与系统
3.1.1模糊控制理论
3.1.2模糊控制系统
3.1.2.1模糊控制器的组成
3.1.2.2模糊控制算法
3.1.2.3模糊控制器的结构
3.2 PLC模糊控制器设计
3.2.1 PLC模糊控制器结构
3.2.2模糊控制器离线部分设计
3.2.2.1模糊控制器离线部分算法设计内容
3.2.2.2基于MATLAB模糊逻辑工具箱的设计
3.2.3 STEP7实现模糊控制器设计
3.2.3.1模糊算法流程图
3.2.3.2模糊算法的功能块
3.2.4 PLC模糊控制器的仿真验证
3.2.4.1仿真系统的建立
3.2.4.2仿真结果验证
第四章PLC预测控制器的研究与实现
4.1广义预测控制算法
4.1.1单值广义预测控制
4.1.2单值广义预测控制律计算
4.2 PLC单值广义预测控制器的设计与实现
4.2.1单值广义预测算法的实现步骤
4.2.2单值广义预测控制器的设计
4.3单值广义预测控制器的仿真验证
4.3.1仿真模型的建立
4.3.2仿真结果分析比较
第五章基于PLC的空调性能检测实验室计算机控制系统
5.1工艺流程与控制方案
5.1.1工艺过程简述
5.1.2控制要求
5.1.3控制方案设计
5.2控制系统结构及配置
5.3监控系统组态设计
5.4 57-300 PLC控制系统设计
5.4.1硬件系统组态
5.4.2 PLC控制程序设计
5、论文的理论依据、研究方法、研究内容。
目前，PLC的应用十分广泛，涉及到过程控制的方方面面。但在控制策略上，它依然沿用传统的PID控制。许多PLC开发商把PID算法做成模块，固化在PLC中。
但从长远角度看，对于一些复杂的控制系统，PID很难满足控制要求，这就需要把先进的控制算法嵌入到PLC的设计中。本课题以此为主要研究内容。
工业过程的复杂性以及对于控制日益提高的要求，各种先进控制算法越来越多地深入到控制领域，但由于PLC的编程目前还限于低级语言(如梯形图)，所以，给在PLC上实现先进控制算法带来了困难。SIEMENS在PLC的编程系统STEP7中提供了比较丰富的功能模块，因此，本课题首先是通过对控制算法的研究与改进和对STEP?功能的开发，使先进控制策略在S7-300 PLC上得以较好的实现。本论文重点研究基于PLC的模糊控制器的实现，这一领域目前研究的比较多，因此在总结前人研究方法的基础上，设计出一个基于PLC的通用的模糊控制器，并使其固化在STEP7软件中。此外，对于PLC预测控制虽已有一些研究，但都仅限于理论方面，尚未给出PLC上实现的实例。本课题也想在此方面有所创新，开发出基于PLC的预测控制实现技术。
本论文第一章简要介绍了课题的来源背景、主要内容、目的意义以及国外相关工作的研究状况等。
第二章介绍了SIMATIC S7-300 PLC的主要特点，系统组成及控制系统的配置与实现，同时介绍了STEP?软件的功能及结构，组态环境，以及一些基本算法的实现方法。
第三章重点阐述了模糊控制的基本理论、模糊控制算法、模糊控制器的结构及设计方法。提出了基于PLC的模糊控制器的实现方法，即采用MATLAB离线设计，PLC在线查询的方式。给出了STEP?实现模糊算法的流程图及部分程序。
最后建立一个过程仿真系统，对PLC模糊控制器进行仿真验证。
第四章介绍了预测控制的基本理论，重点阐述了广义预测控制算法，并结合PLC的特点，提出了基于PLC的.单值广义预测控制器的设计方法，给出了STEP7实现单值广义预测算法的步骤与流程图。最后建立一个二阶大滞后的对象模型，构成仿真控制系统，与PID控制进行比较分析，验证PLC预测控制器的有效性。
第五章是作者在研究生期间参加的某空调性能检测实验室基于PLC实现的计算机控制系统，从系统控制方案的设计、系统配置和硬件构成、监控系统的设计等几个方面分别进行了详细的论述。
第六章结论与体会，总结自己在课题研究和项目研究的过程中的一些体会和心得，分析了工作中的不足，提出了以后工作的注意事项，改进方法。
6、研究条件和可能存在的问题。
I.尽快建立样板工程，把己经取得的研究成果应用到工程实际过程中，通过实践检验，发现问题以便不断改进和提高。
2. PLC预测控制器目前只应用了简单的单值广义预测算法，有其自身的局限性，如控制精度不高。目前，应用较为成熟的是MPC算法，因此可以把PLC-MPC控制器作为今后研究的一个重点。
3.对于PLC模糊控制器的改进，主要是在算法上，为了提高控制效果，单纯的模糊算法是不足的，改进型模糊算法如模糊PID可以改善控制器性能，因此可以开发PLC模糊PID控制器。
4.进一步挖掘STEP?软件的功能，开发过程对象仿真模块，给出基于PLC建立仿真系统的方法和步骤，为工业实阮应用缩短调试时间，保证系统的可靠性。
7、预期的结果。
1.通过对先进控制各种算法的分析比较，对先进控制理论有了进一步认识，从中学到了不少解决问题的方法，理解了传统控制方法与先进控制方法的区别。
2.基于PLC实现先进控制与基于PC实现先进控制相比较，最重要的一个优势在于PLC实现先进控制不需要通讯协议，而基于PC实现先进控制，在系统设计和运行之前必须正确的配置PC与PLC之间的通讯协议，因此可以降低系统得开发时间。其次，在系统运行时，在下位机上完成先进控制算法比在上位机完成更具有实时性。在可靠性方面，由于基于PC实现先进控制，现场的数据和信号要经过通讯传给上位机，这难免会出现数据的丢失和信号的误差，从而使系统的控制精度下降，而基于PLC实现先进控制避免了这类现象的发生。
3.西门子57-300 PLC功能强、处理速度快、模块化结构易于扩展，被广泛的应用于自动化控制系统中;其相应开发软件STEP7采用模块化编程方法，提供多种编程语言，丰富的功能模块，能实现较为复杂的功能和算法。因此二者结合 起来，为先进控制的设计与开发提供了很好的软硬件平台。
4. PLC模糊控制器采用MTALAB离线设计和PLC在线查表的方法，把复杂的模糊推理过程交给计算机离线完成，得到模糊控制量查询表供PLC在线调用。此方法将复杂琐碎的模糊控制系统的开发工作变得简单明了，大大缩短了开发周期，同时也提高的PLC控制的实时性，是目前被广泛采用且效果良好的PLC模糊控制器的设计方法。
5. PLC单值广义预测控制器采用简单实用的单值广义预测控制算法，它需要调整参数少、在线计算时间短，可适用于PLC类控制采样周期较短的快速动态过程系统。仿真结果表明：PLC单值广义预测控制器保持了预测控制的性能，控制效果较PID控制有很大改善，同时具有计算量小，响应迅速的优点。
8、论文写作进度安排。
20xx.05-20xx.06 开论文会议
20xx.06-20xx.07 确定论文题目
20xx.07-20xx.02 提交开题报告初稿
20xx.02-20xx.06 提交论文初稿
20xx.07-20xx.08 确定论文终稿
20xx.08-20xx.09 论文答辩
㈢ 模糊控制理论_模糊控制理论的探索与研究
模糊控制模仿人的决策能力和推理功能，是又一类智能控制的形式。本文研究模糊控制理论及其实现。模糊控制的基本思想就是利用计算机来实现人的控制经验，而人的控制经验一般是由语言来表达的，这些语言表达的控制规则又带有相当的模糊性。因此要了解被控对象数学模型的结构、阶次、参数等，然后在此基础上合理选择控制策略。
模糊逻辑控制（Fuzzy Logical 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。在传统的控制领域里，控制系统动态模式的精确与否是影响控制优劣的关键所在，系统动态的信息越详细，则越能达到精确控制的目的。然而，对于复杂的系统，由于变量太多，往往难以正确描述系统的动态，于是工程师便利用各种方法来简化系统动态，以达成控制的目的，但却不理想。换言之，传统的控制理论对于明确系统有强而有力的控制能力，但对于过于复杂或难以精确描述的系统，则显得无能为力。因此尝试以模糊数学来处理这些控制问题。
如人工控制反应釜的釜内温度经验可以表达为：若釜内温度过高，则开大冷水阀；若温度和要求的温度相差不太大，则把水阀关小；若温度快接近要求的温度，则把阀门关得很小。这些经验规则中，“较小”“不太大”“接近”“开大”“关小”“关得很小”等表示温度状态和控制阀门动作的概念都带有模糊性。这些规则的形式正是模糊条件语句的形式，可以用模糊数学的方法来描述过程变量和控制作用的这些模糊概念及它们之间的关系，又可以根据这种模糊关系及某时刻过程变量的检测值（需化成模糊语言值）用模糊逻辑推理的方法得出此刻的控制量。这正是模糊控制的基本思路。
模糊控制理论发展至今，模糊逻辑推理的方法大致可分为3种，第一种依据模糊关系的合成法则；第二种依据模糊逻辑的推论法简化而成；第三种和第一种相类似，只是其后件部分改由一般的线性式组成。
由于模糊控制器的模型不是由数学公式表达的数学模型，而是由一组模糊条件语句构成的语言形式，因此从这个角度上讲，模糊控制器又称模糊语言控制器。模糊控制器的模型是由带有模糊性的有关控制人员和专家的控制经验与知识组成的知识模型，是基于知识的控制，因此，模糊控制属于智能控制的范畴。
可以说，模糊控制是以人的控制经验作为控制的知识模型，以模糊集合、模糊语言变量以及模糊逻辑推理作为控制算法的数学工具，用计算机来实现的一种智能控制。
1 模糊控制系统的组成
模糊控制系统的基本原理图如图1所示。其中的核心部分为模糊控制器，由于模糊控制器的控制规则是根据操作人员的控制经验取得的，所以它的作用就是模仿人工控制。模糊控制器的控制规律由计算机的程序实现。其功能的实现是要先把计算机观测控制过程得到的精确量转化为模糊输入信息，按照总结人的控制经验及策略取得的语言控制规则进行模糊推理和模糊决策，再经去模糊化处理得到输出控制的精确量，求得输出控制量的模糊集作用于清逗神被控对象。因此，控制器的结构通常是由它的输入和输出变量的模糊化、模糊推理算法、模糊合成和模糊答亏判决等部分组成。
2 模糊控制器的设计原理
模糊控制器结构如图2所示。模糊控制器主要由模糊化、模糊推理和模糊决策（反模糊化）3部分组成。模糊控制器的输入是实际量，经模糊化后转换成模糊输入。根据输入条件满足的程度和控制规则进行模指运糊推理得到模糊输出。该模糊输出经过模糊判决（反模糊化）转化成非模糊量用于过程的控制。
模糊控制器3部分的共同基础是知识库，它包含模糊化所用的隶属函数、模糊推理的控制规则及反模糊化所用的公式。和常规控制方法比较，模糊控制有其明显的优越性。由于模糊控制实质上是用计算机去执行操作人员的控制策略，因而可以避开复杂的数学模型。对于非线性、时变的大滞后及带有随机干扰的系统，由于数学模 型难以建立，因而常规控制方法也就失效；而对这样的系统，设计一个模糊控制器却没有多大困难。
3 小结
模糊控制的精度受到量化等级的制约。另外，对于普通的模糊控制而言，它类似于比例微分的控制方式，还有一个非零的稳态误差，属于有差调节。如果将PID控制技术和它结合起来，取长补短，发挥两者的优势，就能取得更好的控制效果。
㈣ 求关于模糊控制基本原理的相关知识，以及对PID的控制
常规PID控制理论
PID控制经过半个多世纪的发展，已经成为工业过程控制中生命力最顽强、应用最广泛的基本控制策略。由于规律简单、鲁棒性好、运行可靠、易于实现等特点，在微处理技术迅速发展的今天，仍是目前工业生产过程控制系统中应用最广泛的一类控制器[20]。PID调节器实际是一个放大系数可自动调节的放大器，动态时，放大系数较低，可以防止系统出现超调与振荡；静态时，放大系数较高，可以蒱捉到小误差信号，提高控制精度。
PID控制器是把比例、积分和微分作用结合起来，以利用其各自的优点，通过线性组合作为控制器的输出量，作用于被控对象
PID控制器内各环节作用如下所述：
（1）比例环节实时地按照一定比例反映系统的偏差量 ，即一旦偏差出现，控制器立即产生控制作用，以减小偏差。比例系数KP越大，系统的调整时间就越短，稳态误差也越小，但KP过大，会造成超调量过大，引起系统不稳定。
（2）积分环节消除系统的稳态误差，提高系统的无差度。积分信败系数KI越大，积分作用越强，稳态误差越小，调整时间越短，但KI大，会造成稳定性变差。
（3）微分环节能及时地反映偏差量的变化趋势和变化率，有效改善系统的动态性能。通常，微分系数KD大，系统超调量减小，但KD大，也会造成系统稳定性下降。
5.1.2 模糊控制理论
模糊逻辑控制（Fuzzy Logic Control）简称模糊控制（Fuzzy Control），是以模糊集清早合论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种智能控制方法。它的诞生是以美国的L.A.Zadeh1965年提出的模糊集合论为标记的；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首先利用模糊数学理论进行蒸汽机和锅炉控制方面的研究，并且获得成功，从此模糊控制的研究和应用一直十分活跃。
与传统控制器依赖于系统行为参数的控制器设计方法不同的是模糊控制器的设计是依赖于操作者的经验，因此模糊控制器实现了人的某些智能，是智能控制的一个重要分支，对于非线性控制应用广泛。
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。
模糊控制主要具有以下几个显着的特点：
（1） 模糊控制是一种基于规则的控制；
（2） 适应性强；
（3） 系统的鲁棒性较强滑正颤，对参数变化不灵敏；
（4） 系统的规则和参数整定方便；
（5） 结构简单[21][22]。
模糊控制器主要包含三个功能环节：用于输入信号处理的模糊量化和模糊化环节，模糊控制算法功能单元，以及用于输出解模糊化的模糊判决环节。
模糊控制具有良好控制效果的关键是要有一个完善的控制规则。但由于模糊规则是人们对过程或对象模糊信息的归纳，对高阶、非线性、大时滞、时变参数以及随机干扰严重的复杂控制过程，人们的认识往往比较贫乏或难以总结完整的经验，这就使得单纯的模糊控制在某些情况下很粗糙，难以适应不同的运行状态，影响了控制效果。