基于模糊推理的遠程電子控制系統設計

張亞婉

(廣東工業大學華立學院 機電與信息工程學部，廣東 增城　511325)

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基于模糊推理的遠程電子控制系統設計

張亞婉

(廣東工業大學華立學院 機電與信息工程學部，廣東 增城511325)

構建遠程電子控制系統，實現遠程多模塊化多功能智能控制，將在智能家居控制和自動化工業控制等領域具有較好的應用價值。傳統的遠程電子控制系統的主控模塊采用專家系統控制方法，當專家系統缺乏先驗知識時控制效能不好。提出一種基于模糊推理神經網絡控制的遠程電子控制系統設計方法。構建遠程電子控制系統的總體結構模型，設計模糊推理算法進行控制算法改進，最后進行遠程電子控制系統的模塊化電路設計，采用ADUM1201和PCA82C250作為處理芯片，選擇了ADI公司的高速A/D芯片AD9225進行主控電路設計，系統設計主要包括主控模塊單元、RFID識別單元、微機控制處理器單元、人機通信模塊、數據采集模塊和電源模塊。通過系統設計和仿真實驗，得出采用該遠程電子控制系統進行智能控制的信號調理性能較好，控制品質較高。

模糊推理；遠程電子控制；系統設計

隨著自動控制系統的快速發展，采用遠程自動控制方法實現智能作業和人工智能成為未來電子工業發展的一個主要趨勢，遠程電子控制系統是建立在智能控制技術和計算機網絡通信技術基礎上的自動化控制系統，遠程電子控制系統可以實現遠程家居智能控制、機器人自動控制和工業自動控制以及電力控制等，研究遠程電子控制系統設計方法，對改善工業控制中的智能化水平具有重要意義，隨著無線傳感網絡和物聯網技術的興起，采用傳感器網絡進行數據信息采集，然后采用智能控制算法實現遠程控制將在未來的人工智能設計等領域具有較好的應用前景，因此，研究遠程電子控制系統具有重要意義，相關的系統設計方法受到人們的關注[1]。

傳統方法中，遠程電子控制系統的主控模塊采用專家系統控制方法，當專家系統缺乏先驗知識時控制效能不好[2-6]。對此，本文采用一種模糊推理方法進行遠程電子系統的智能控制，在現代控制技術日益完善的前提下，采用模糊推理控制設計專家數據庫，進行遠程電子控制，模糊推理控制是通過建立模糊化接口采用模糊控制算法，實現遠程電子控制和系統控制，模糊推理算法在遠程電子控制系統設計中具有重要的應用價值[7-8]。本文首先構建遠程電子控制系統的總體結構模型，設計模糊推理算法進行控制算法改進，最后進行遠程電子控制系統的模塊化電路設計，仿真實驗進行了性能驗證，展示了本文設計的遠程電子控制系統在提高遠程控制性能，改善遠程控制精度方面的優越性，得出有效性結論。

1　問題描述和遠程電子控制系統總體設計

遠程電子控制系統是采用ZigBee技術對模型化平臺進行遠程控制，結合ZigBee和GPRS通信技術對遠程控制對象的智能控制和控制指令傳遞，遠程電子控制系統在智能家居控制等領域具有較好的應用價值。本文采用模糊推理技術進行遠程電子控制，模糊接口的作用是通過遠程電子控制將推理機輸出的機器語言轉換成實際控制系統可以執行的控制指令。本文設計的遠程電子控制系統具有高性能、高可靠性，選擇了ADI公司的ADSP-BF537作為遠程電子控制系統的主控核心，將一個32位RISC型指令作為系統的通信串口，系統設計主要包括主控模塊單元、RFID識別單元、微機控制處理器單元、人機通信模塊、數據采集模塊和電源模塊以及人機交互模塊組成，本文設計的遠程電子控制系統的總體結構設計框圖如圖1所示。

圖1　遠程電子控制系統的總體結構設計框圖

圖1中，遠程電子控制系統的控制核心模塊采用的是可編程DSP芯片進行控制算法讀寫，遠程電子控制采用人工神經網絡系統以三層前饋神經網絡為主要形式，對自適應前饋神經網絡系統的研究主要集中在控制精度和預測控制器的設計上。本文設計的遠程電子控制系統直接方法的非線性系統預見控制器，成了一套獨有的指令集體系，通過線性反饋部分作為形式輸入，使得神經網絡控制系統滿足一定的可鎮定和可檢測條件。系統的傳感器數據采集模塊實現對遠程控制對象的數據采集，電源模塊實現對電子控制系統的供電，提供40位移位器和8位視頻ALU電源，控制系統的指令存儲器存儲包括64SRAM緩存數據，本文設計的遠程電子控制系統的峰值運算能力1 200MACs。根據是上述分析，得到本文設計的遠程電子控制系統的設計指標性能為：

(1)16位定點DSP內核，40位移位器，采樣頻率不低于25MHz；

(2)16kBSRAM組成4路組聯合Cache，輸入范圍為4Vpp；

(3)4kBL1暫存數據SRAM，8個32位定時器/計數器，支持全雙工多通道數據讀寫和智能控制；

(4)具有SPI兼容端口，和8個立體聲I2S通道。

基于上述總體結構設計描述，得到本文設計的遠程電子控制系統的ADSP-BF537控制信息處理流程如圖2所示。

圖2　遠程電子控制系統ADSP-BF537控制信息處理流程

2　模糊推理控制算法描述

在上述系統總體結構設計的基礎上，進行控制算設計，傳統方法采用PID神經網絡控制方法案進行遠程電子控制系統的控制設計，隨著雙路16位電流的干擾的增強，出現溫度偏移和失真，本文采用模糊推理控制算法，構建模糊推理機，如圖3所示。采用模糊推理控制設計專家數據庫，進行遠程電子控制。

圖3　模糊推理機遠程電子控制

結合圖3進行遠程電子控制系統的控制算法描述，電子控制系統相當于一個模糊推理的多輸出狀態矢量，輸入狀態為：

(1)

式中u(t)——一個輸入n輸出的多變量被控對象；Kp——模糊推理機的比例增益；e(t)——模糊推理機控制誤差；TI——比例積分；TD——積分元。

采用模糊推理學習方法進行遠程電子控制，模糊推理機控制系統的雅可比矩陣定義為：

(2)

根據上述狀態分析，得到模糊推理進行遠程電子控制算法過程可歸結為：

(1)首先設置初始控制時間t=0；

(2)在數據庫中存放推理規則，輸模糊控制向量：

x(t)=(x0(t)，x1(t)，…，xk-1(t))T

(3)

(3) 對于x(t)，根據搜索策略計算遠程電子控制系統的加權向量ωj的歐式距離，表示為：

(4)

其中，ωj=(ω0j，ω1j，…，ωk-1，j)T，根據模糊推理規則判斷的邏輯規則與自動獲取規則

(5) 系統自動將領域專家輸入控制信息到推理機的比例神經元節點Nj*進行自適應加權控制，得到Nj*的幾何鄰域NEj*(t)的訓練樣本輸出為：

ωij(t+1)=ωij(t)+α(t)(xi(t)-ωij(t))

(5)

其中，Nj∈Ej*(t)，0≤i≤k-1，0≤α(t)≤1為遠程電子控制系統對控制對象的采集樣本訓練速度，為一個可變量；

(6) 繼續輸入樣本，進入步驟(2)中。

(6)

其中j=0，1，…，N-1，ωj=(ω0j，ω1j，…，ωk-1，j)T，r表示為一個常數，大于0，通過上述算法改進設計，實現了遠程電子控制。

3　遠程電子控制系統硬件設計與實現

在上述進行了模糊推理控制算法設計的基礎上，進行控制模塊的硬件電路設計，采用ADUM1201和PCA82C250作為處理芯片，采用RFID射頻識別技術進行控制指令閱讀，用了ADI公司的AD7656-1 AD轉換芯片控制系統的AD采樣，在程序加載電路中，每一個處理器的VDD_DRAM 電源，程序加載電路采用AT25HP512作為從機。控制系統的電路設計主要包括了主控電路設計、復位電路設計、控制中斷電路設計。分別描述如下：選擇了ADI公司的高速A/D芯片AD9225進行主控電路設計，主控電路采用單5 V的16位電流輸出供電，輸入范圍為4 Vpp，當供電電壓超過3.135 V，電源VCC上電，采用分立元件構成控制電路系統的主控模塊單元，當VCC不足3.3 V時，主控電路的供電模塊為一個微分電路，結合ADM706的3.3 V的微處理器，在1.6 s內看門狗輸入端進行信息采樣，接收遠程電子控制系統的控制指令，在DIP-8和SO-8端口進行串行通信，結合手動復位輸入，實現脈沖頻率的特征采樣，得到遠程電子控制系統的主控電路如圖4所示。

圖4　遠程電子控制系統的主控電路

上電復位電路采用手動復位和自動復位兩種方式，確保復位電平能實現控制指令的自適應傳遞和通信，選用MAX706觸發主復位，產生復位輸出，看門狗輸出引腳WDO，實現遠程電子控制系統的TMS320VC5509A外部存儲空間分配，C55x的外部存儲器接口采用只讀存儲器(ROM)和閃存兩種方法實現片選信號中斷和AD數據采樣，通過同步動態存儲器使得遠程電子控制系統的內部存儲器達到32位寬﹑16位寬和8位帶寬，實現了雙工通信，本文設計的遠程電子控制系統的復位電路如圖5所示。

圖5　復位電路設計

為了實現控制信號的有效傳輸，需要進行上電加載程序設計，引導裝載(Bootloader)在控制系統中實現IO中斷操作，程序和數據段的地址范圍為FF0000h-FFFFFFh，使用HEX55工具轉換成數字信號，實現遠程控制指令的引導加載。綜上分析，得到本文設計的遠程電子控制系統的硬件核心電路如圖6所示。

圖6　電路集成設計

4　控制性能測試仿真

為了測試本文設計的遠程電子控制系統在實現遠程電子控制中的性能，進行仿真實驗，實驗中，采用AD7655高速、低功耗4通道的信號處理器進行程序加載，采用Matlab仿真軟件進行控制算法設計，確定算法的可行性和可靠性。硬件調試中，通過AD轉換完成進行數據采樣，通過控制CPLD上的IO引腳實現遠程控制，得到本文設計的遠程電子控制系統的輸出控制結果如圖7所示。

圖7　遠程電子控制信號調理輸出結果

從圖7可見，采用本文控制系統進行遠程電子控制，具有較好的信號調理性能，控制輸出的穩定性較好，為了對比本文設計的模糊推理控制算法性能，以控制收斂效率為測試指標，采用本文算法和傳統算法進行遠程電子控制，得到仿真結果如圖8所示。從圖8可見，采用本文控制系統的控制效率較高，精度較好，提高了控制性能。

圖9　性能對比

5　結語

通過構建遠程電子控制系統，實現遠程多模塊化多功能智能控制，將在智能家居控制和自動化工業控制等領域具有較好的應用價值。傳統的遠程電子控制系統的主控模塊采用專家系統控制方法，當專家系統缺乏先驗知識時控制效能不好。提出一種基于模糊推理神經網絡控制的遠程電子控制系統設計方法。本文首先構建遠程電子控制系統的總體結構模型，設計模糊推理算法進行控制算法改進，最后進行遠程電子控制系統的模塊化電路設計，仿真實驗進行了性能驗證，展示了本文設計的遠程電子控制系統在提高遠程控制性能，改善遠程控制精度方面的優越性，實驗結果表明，采用本文控制方法的效能較好，精度較高。

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(本文編輯：嚴加)

Design of Remote Electronic Control System Based on Fuzzy Reasoning

ZHANG Ya-wan

(DepartmentofMechanicalandElectricalandInformationEngineering,HualiCollegeofGuangdongUniversityofTechnology,Zengcheng511325,China)

Theconstructionofremoteelectroniccontrolsystem,therealizationoftheremotemulti-functionalintelligentcontrol,willbehasgoodapplicationvalueinthefieldofintelligenthomecontrolandautomationindustrialcontrol.Themaincontrolmoduleofthetraditionalremoteelectroniccontrolsystemadoptsexpertsystemcontrolmethod,andthecontrolperformanceisnotgoodwhentheexpertsystemlackspriorknowledge.Adesignmethodofremoteelectroniccontrolsystembasedonfuzzyinferenceneuralnetworkcontrolisproposed.Theoverallstructuremodeloftheremoteelectroniccontrolsystemisconstructed,andthefuzzyinferencealgorithmisdesigned.Finally,themodularcircuitdesignoftheremoteelectroniccontrolsystemisdesigned.A/DandAD9225areusedastheprocessingchip.Themaincontrolcircuitisdesigned.Thesystemdesignincludesthemaincontrolmodule,RFIDrecognitionunit,PCA82C250controlunit,man-machinecommunicationmodule,dataacquisitionmoduleandpowersupplymodule.Throughthesystemdesignandsimulationexperiment,itisconcludedthattheintelligentcontrolsystemoftheremoteelectroniccontrolsystemisbetter,andthecontrolqualityishigher.

fuzzyinference;remoteelectroniccontrol;systemdesign

10.11973/dlyny201604004

張亞婉(1980)，女，工程碩士，講師，高級技師，主要研究領域為電子電路和電氣控制。

TP182

A

2095-1256(2016)04-0427-05

2016-05-23