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    路永坤（1976－）
男，碩士，講師，（天津科技大學電子信息與自動化學院，天津  300222），主要從事電子技術的有關教學工作、以及控制理論與應用、電子技術應用、信息管理系統(tǒng)等方面的研究工作。

摘要：給出參數(shù)自調(diào)整模糊控制器的原理。利用MATLAB，分析了一種參數(shù)自調(diào)整模糊控制器的控制效果。分析了各種模糊控制器的實現(xiàn)方案。同時給出目前FPGA的發(fā)展狀況，并且分析了相應工業(yè)控制應用情況。最后，給出了基于FPGA的參數(shù)自調(diào)整模糊控制器的實現(xiàn)結構。

關鍵詞：參數(shù)自調(diào)整；模糊控制器；MATLAB；實現(xiàn)方案；FPGA；實現(xiàn)結構

Abstract: In this paper, the principle of parametric self-tuning fuzzy controller is given. Its control effect is analyzed by using MATLAB. Implementation schemes are analyzed with various fuzzy controllers. Meanwhile the development situation of FPGA is given, and its application in industrial control is analyzed. Finally, the Implementation structure of parametric self-tuning fuzzy controller is given based on FPGA.

Key words: parametric self-tuning fuzzy controller；MATLAB；Implementation scheme；FPGA；Implementation structure

1 引言

    由于模糊控制不依賴系統(tǒng)的精確模型，具有一定適應能力、魯棒性好等特點，所以模糊控制器在工業(yè)控制系統(tǒng)中有著廣泛的應用場合。傳統(tǒng)模糊控制器對特定專家的經(jīng)驗依賴大，所以有關模糊控制器的性能優(yōu)化是人們一直以來關注的問題。其中，參數(shù)自調(diào)整模糊控制器就是一種基于對模糊控制器的輸入和輸出的量化因子進行自動調(diào)節(jié)的改進模糊控制器。

    有關模糊控制器的成功實現(xiàn)方案很多，例如基于PC機或單片機等。近年隨著電子集成制造工藝以及計算機輔助設計技術的發(fā)展，出現(xiàn)了基于EDA工程[1] 的FPGA開發(fā)技術。利用FPGA豐富的硬件資源，以及方便的輔助開發(fā)工具，可以開發(fā)一些新型的自動化控制器。

    本文給出一種具有一定適應能力的參數(shù)自調(diào)整模糊控制器，并且給出有關基于FPGA的實現(xiàn)設計方案。

2 參數(shù)自調(diào)整模糊控制器原理與設計

    2.1 模糊控制器原理

    普通的模糊控制器包括模糊量化、模糊規(guī)則、模糊決策、模糊判決等五個大部分。其中，模糊量化完成對輸入精確量轉換為輸入模糊量。模糊規(guī)則是一系列控制規(guī)則，通常是一組IF-THEN結構的規(guī)則。模糊決策是根據(jù)輸入模糊量以及模糊控制規(guī)則，獲得有關模糊決策值。模糊判決是指從決策值模糊集中，判決出一個確切的清晰量。然后把有關控制量作用到被控制對象上。通常在模糊量化的過程中，對輸入量要乘以一個比例因子，進而量化到模糊區(qū)間上。相類似，在模糊判決輸出的決策模糊量也要乘以一個比例因子，進而量化到控制量的精確區(qū)間上。

    圖1是普通模糊系統(tǒng)的原理示意圖。圖中，r、y、e和ec分別是系統(tǒng)的輸入信號、輸出信號、系統(tǒng)的誤差信號、系統(tǒng)輸入誤差微分信號。E和EC分別是，系統(tǒng)輸入誤差信號以及相應誤差微分信號，量化到模糊區(qū)間上的對應量化值。U是模糊判決控制的決策模糊量，u是控制量化值轉換到控制精確區(qū)間的對應輸出控制量。G1、G2、G3分別為輸入量化以及控制量化的比例因子。

    比例因子G1、G2和G3對系統(tǒng)響應的影響很大。若G1變化時候，則控制決策表相應的水平覆蓋域發(fā)生變化，使同一數(shù)量值的e所處的水平區(qū)域發(fā)生變化，相應的輸出控制量便可能發(fā)生變化。實踐證明：在系統(tǒng)響應曲線的上升段，G1的變化將影響系統(tǒng)響應速度，G1越小，死區(qū)越小，響應越快，但超調(diào)量也越大；在穩(wěn)定段，也就是E和EC都處在相應零位置的時候，系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差與量化因子G1大小成反比。若G2變化，同理也會影響ec所處的水平區(qū)域發(fā)生變化，相應的輸出控制量便可能發(fā)生變化。實踐證明：對G2的變化，在設定點附近尤其敏感，當G2變小時，控制靈敏度增加，但也增加了收斂的困難，失去了一部分控制規(guī)則；而當G2變大時，控制器反應遲鈍，容易造成振蕩。G3直接影響模糊控制器的輸出。在初始段，控制器若以絕對量輸出時，G3對控制沒什么影響；但當控制器以增量形式輸出時，若工作在正值區(qū)，G3的增大使輸出量也相應增大，上升變快，死區(qū)變小；但在收斂段，控制器工作在負值區(qū)，G3增大將導致輸出量大幅度減少，使得系統(tǒng)緩慢逼近設定值，特別在穩(wěn)定段，G3大會引起振蕩[2]。

    由G1、G2、G3對系統(tǒng)響應的影響，可知在不同階段對有關比例因子分段取值，顯然可以提高模糊控制的控制效果。所以，在本改進的模糊控制器中，采用了對有關比例因子進行調(diào)整的策略，也就是所謂的參數(shù)自調(diào)整模糊控制器。

    2.2 自調(diào)整模糊控制器

    文獻[3] 所提出的自調(diào)整模糊控制器，就是采用了在控制中根據(jù)輸入量誤差的大小不同，對有關比例因子進行動態(tài)改變。從而提高了有關控制效果。

    圖2為有關自調(diào)整模糊控制系統(tǒng)的系統(tǒng)仿真模型框圖。圖2中，subsystem部分為封裝的參數(shù)調(diào)整模塊，由S函數(shù)實現(xiàn)。其實，這種控制器的設計結構具有一定普遍意義，對模型參數(shù)在一定范圍內(nèi)的變化也有適應性。圖3是利用MATLAB[4]對有關自調(diào)整模糊控制系統(tǒng)進行仿真的對比結果。A曲線是在被控對象模型為時，采用普通模糊控制器，固定比例因子的仿真曲線。B曲線是在被控對象模型為時，采用參數(shù)自調(diào)整模糊控制器的仿真曲線。C曲線是在被控對象模型參數(shù)變?yōu)?IMG style="border:1px solid #000" src="/uploads/images/cases/2008/3/1204463854.jpg" align=middle >時，采用參數(shù)自調(diào)整模糊控制器的仿真曲線。由圖3說明，對于同一個控制對象，采用參數(shù)自調(diào)整控制器效果要明顯優(yōu)于普通模糊控制器。并且，當對象模型參數(shù)發(fā)生變化時，系統(tǒng)仍然具有適應性。

圖3   系統(tǒng)仿真響應曲線圖

3 基于FPGA的參數(shù)自調(diào)整模糊控制器設計

    在模糊控制理論被實際應用后，模糊控制器的硬件化實現(xiàn)已經(jīng)取得了很大的成果。一般是用單片機、PC機或者DSP芯片以及相應控制電路來實現(xiàn)。但功能日益完善的FPGA相對于單片機與DSP有很大的優(yōu)勢。

    用戶可對FPGA內(nèi)部的邏輯模塊和I/O模塊重新配置，以實現(xiàn)用戶的邏輯。它還具有靜態(tài)可重復編程和動態(tài)在系統(tǒng)重構的特性，使得硬件的功能可以像軟件一樣通過編程來修改。工程師可以通過傳統(tǒng)的原理圖輸入法，或是硬件描述語言自行設計一個基于FPGA的數(shù)字系統(tǒng)。通過軟件仿真，我們可以事先驗證設計的正確性。在PCB完成以后，還可以利用FPGA的在線修改能力，隨時修改設計而不必改動硬件電路。使用FPGA來開發(fā)數(shù)字電路，可以大大縮短設計時間，減少PCB面積，提高系統(tǒng)的可靠性。

    不過早期限于開發(fā)工具與工藝的限制，很多模糊控制系統(tǒng)的芯片化實現(xiàn)是由微電子或者相近專業(yè)的研究人員來完成的[5]。但限于專業(yè)的差異，很多具體領域的基于FPGA為基礎的模糊控制芯片開發(fā)不多。不過近幾年，隨著計算機輔助工具的發(fā)展，出現(xiàn)了EDA工程[1]。有關FPGA的設計開發(fā)工具也被普遍推廣，所以在自動化領域，越來越多的基于FPGA的控制器[6]涌現(xiàn)出來。

    但是在僅僅以FPGA為基礎的方案實現(xiàn)里，很多有關數(shù)據(jù)運算過程的實現(xiàn)過程復雜。不過，由于FPGA所固有的并行處理結構，因此在進行復雜計算時性能遠遠超過傳統(tǒng)DSP處理器。所以如果設計合理，一般用FPGA開發(fā)的專用模塊的計算速度快于一些傳統(tǒng)DSP以及其他微處理器[7]。

    如果選用具有已經(jīng)內(nèi)置DSP硬件資源的FPGA，那么在設計結構上會更合理一些。但一般來說，對于開發(fā)有DSP資源的FPGA，不管從芯片還是開發(fā)工具上，成本都很昂貴。不過，目前出現(xiàn)一些低成本的內(nèi)置DSP的FPGA。對于FPGA的兩大主要生產(chǎn)商Xilinx公司與Altera公司，它們提供低成本的DSP與FPGA優(yōu)勢互補的芯片，目前分別為Spartan-3與Cyclone III。這些芯片目前在通訊領域應用比較多，但對于工業(yè)自動化系統(tǒng)的實現(xiàn)來說應用不多。所以，參數(shù)自調(diào)整模糊控制器的實現(xiàn)，可以采用這種低成本具有DSP的FPGA芯片為硬件基礎。

    其中，A/D控制器部分，實現(xiàn)對A/D轉換控制器的有關控制。模糊量化因子調(diào)整模塊部分，實現(xiàn)根據(jù)系統(tǒng)誤差大小，合理選擇量化調(diào)節(jié)的比例因子的作用。模糊決策模塊根據(jù)模糊規(guī)則與輸入模糊量進行模糊推理，得到模糊化的控制量化值。模糊判決模塊把有關模糊決策的控制量化值轉換為具體控制量，當然其中包括模糊輸出的量化因子部分。其中，主控制模塊的作用為協(xié)調(diào)各個模塊之間的工作，具體為向每個模塊提供時鐘信號、復位信號、以及各個模塊的起/停信號。

4  結束語

    參數(shù)自調(diào)整模糊控制器，通過動態(tài)調(diào)節(jié)模糊量化過程中的比例因子，來達到提高模糊控制器性能的效果。有關控制思路清晰、便于系統(tǒng)實現(xiàn)。并且所分析的參數(shù)自調(diào)整模糊控制器對不同環(huán)境的控制系統(tǒng)有一定適應性。最后給出了有關該模糊控制器的實現(xiàn)方案。對類似控制系統(tǒng)的實現(xiàn)有一定借鑒意義。

參考文獻

    [1] 黃繼業(yè),潘松.EDA技術實用教程(第2版)[M].北京:科學出版社,2005.

    [2] 韓啟綱.模糊控制原理、設計及應用 第7講高級模糊控制器的設計[J].冶金自動化,1996, No.1 : 51-52.

    [3] 李祖欣. MATLAB在模糊控制系統(tǒng)設計和仿真的應用[J] .系統(tǒng)仿真學報, 2003, Vol.15 No.1: 132-134.

    [4] 吳曉莉,林哲輝.MATLAB輔助模糊系統(tǒng)設計[M] . 西安:西安電子科技大學出版社,2002.

    [5] 袁欣,干萌,藍鴻翔等.模糊控制器專用集成電路的設計與實現(xiàn)[J] . 微電子學, 1996, Vol.26,No.1: .24-28.

    [6] 林平. 變頻控制系統(tǒng)集成模塊及其控制芯片技術的研究[D] . 浙江: 浙江大學, 2003.

    [7] 賀今朝. 一種基于FPGA的模糊控制器的研究[D] . 大連: 大連理工大學, 2002.