模糊算法在PLC程序的實(shí)現(xiàn)

劉銘

摘? 要：模糊控制（Fuzzy Control）是基于模糊語言變量、模糊邏輯理論等理論以及實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)逐步發(fā)展而形成的，使得現(xiàn)代控制技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)能夠有效融合，是一種現(xiàn)代智能控制技術(shù)。該控制方法的優(yōu)點(diǎn)為，對建模精度要求相對較低;基于工作人員的經(jīng)驗(yàn)可實(shí)現(xiàn)對系統(tǒng)的有效控制。也正是因?yàn)檫@些優(yōu)勢，在大時(shí)滯、非穩(wěn)定等情況下，模糊控制的抗擾動(dòng)能力較為突出。因此，該文主要就模糊算法在PLC程序的實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了簡要的闡述。

關(guān)鍵詞：模糊算法? 模糊控制? PLC程序

中圖分類號(hào)：TP273 ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-3791（2019）12（a）-0014-02

1? 模糊控制系統(tǒng)簡介

模糊控制系統(tǒng)的主要部分如圖1所示，其主要構(gòu)成包括執(zhí)行器、傳感器等。對比分析模糊控制系統(tǒng)與PID控制器能夠發(fā)現(xiàn)，兩種方法在很多方面存在差異，包括各自的算法原理、輸入維數(shù)等都有所差異。

2? 模糊控制器的設(shè)計(jì)

圖2為模糊控制器的原理框架圖。

模糊控制器的設(shè)計(jì)流程如下。

（1）明確模糊控制器的構(gòu)成。

輸入維數(shù)的大小在很大程度上會(huì)對控制結(jié)果產(chǎn)生影響，因此，為了使得控制結(jié)果盡可能精確，要求選擇盡量多的輸入維數(shù)，而輸入維數(shù)過多必然會(huì)導(dǎo)致規(guī)則庫所需的數(shù)據(jù)量過多，這就加大了指定難度。筆者參考操作人員的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，最終在模糊控制器的設(shè)計(jì)中確定了雙輸入單輸出的控制結(jié)構(gòu)，采取這種結(jié)構(gòu)更為合理，得到的結(jié)果也比較理想。

（2）確定模糊語言值。

該系統(tǒng)中e、ec為輸入值，E與EC即為對前者進(jìn)行了模糊處理之后獲得的，最終的輸出值為U。模糊語言值的選擇為{負(fù)大（NB）、負(fù)中（NM）、負(fù)小（NS）、零（ZO）、正小（PS）、正中（PM）、正大（PB）}，相應(yīng)的量化等級(jí)為{-3，-2，-1，0，1，2，3}。

（3）選擇隸屬函數(shù)。

在選擇隸屬度函數(shù)時(shí)通常會(huì)以專家以及工作人員的經(jīng)驗(yàn)為依據(jù)，在設(shè)計(jì)本系統(tǒng)時(shí)，考慮到項(xiàng)目實(shí)際情況與工作人員的經(jīng)驗(yàn)，最終確定三角形隸屬度函數(shù)為控制函數(shù)。

（4）輸入值的模糊化。

將得到的e與ec與各自相對應(yīng)的量化因子Ke和Kec相乘，即可計(jì)算得出E與EC，這一操作過程就是輸入的模糊化。例如e的變化范圍為[a，b]，則相應(yīng)論域E的取值范圍要求為[-n，n]，如下所示為對應(yīng)的變化方程式：

（1）

（2）

（5）建立模糊規(guī)則庫。

模糊規(guī)則庫是依據(jù)操作人員的工作經(jīng)驗(yàn)，以及現(xiàn)場的實(shí)際情況，綜合三角形隸屬度函數(shù)以及模糊的運(yùn)算法則而得到的，具體如圖1所示。

（6）模糊推理。

結(jié)合表1，運(yùn)用Mamdani推理方法，由if、and、or、then等模糊語句及其運(yùn)算關(guān)系可得下式所示的模糊關(guān)系R。

R=E×EC×U ? ? ? ?（3）

可得模糊推理為：

R1：if e is NB and ec is NB then U is PB

R2：if e is NB and ec is NM then U is PB

R3：if e is NB and ec is NS then U is PM

R4：if e is NB and ec is ZO then U is PM

R5：if e is NB and ec is PS then U is ZO

R6：if e is NB and ec is PM then U is ZB

R7：if e is NB and ec is PB then U is NB

（7）調(diào)節(jié)量的清晰化。

完成上述程序操作之后可得模糊控制量U，將其與量化因子Ku相乘即可獲得實(shí)際控制量u，即實(shí)現(xiàn)了調(diào)節(jié)量的清晰化。

3? 模糊算法在PLC程序的實(shí)現(xiàn)

前述對模糊控制器的設(shè)計(jì)流程進(jìn)行了簡要闡述與分析，在此基礎(chǔ)上能夠得到模糊算法的程序圖（見圖3）。

（1）偏差e與偏差變化率ec的求取程序。

利用SUB_R指令能夠完成對系統(tǒng)偏差e值的有效編程，ec為基于兩次采樣數(shù)據(jù)獲得的插值，為了有效提升系統(tǒng)精度，保證采樣時(shí)間的恒定性，還可調(diào)用循環(huán)中斷組織塊0B35，計(jì)算并ec。

（2）偏差e與偏差變化率ec的模糊化程序。

該系統(tǒng)中溶解氧的變化范圍為0～10，e的變化范圍設(shè)定為[0，12]。考慮到能耗問題，為了最大程度地降低能耗，使系統(tǒng)控制精度得以提升，該文共采用了49個(gè)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，論域E對應(yīng)的變化范圍為[-3，3]，按照前述公式可將偏差e線性轉(zhuǎn)換得到論域E：

（4）

可得對應(yīng)的比例因子為0.5。文章篇幅限制，該文并未對e、ec的模糊化程序進(jìn)行詳細(xì)闡述。

（3）模糊規(guī)則庫的存儲(chǔ)數(shù)據(jù)程序。

該系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)共計(jì)49個(gè)，考慮到數(shù)據(jù)存儲(chǔ)以及尋址等問題，筆者將所有數(shù)據(jù)保存在DB數(shù)據(jù)塊中。

（4）模糊尋址求取調(diào)節(jié)量程序。

該程序需要完成的首要工作就是實(shí)現(xiàn)對模糊論域元素{-3，-2，-1，0，1，2，3}的轉(zhuǎn)換，經(jīng)過轉(zhuǎn)換后得到{0，1，2，3，4，5，6}，隨后通過固定地址加指針動(dòng)態(tài)尋址將U寫入至固定的DB塊中。

（5）調(diào)節(jié)量去模糊化求取準(zhǔn)確值程序。

通過前述操作程序，調(diào)節(jié)量的值已被傳送至固定地址，隨后需要進(jìn)行的就是使其與比例因子相乘實(shí)現(xiàn)清晰化，整個(gè)程序完成。

參考文獻(xiàn)

[1] 吳順麗，王孟平，李昊楠，等.污水處理中溶解氧的單神經(jīng)元PID控制算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].河南科學(xué)，2018，36（10）：1516-1520.

[2] 王雨萌.基于智能控制策略的污水處理控制系統(tǒng)[D].浙江大學(xué)，2018.

[3] 王德望，趙敏.污水處理系統(tǒng)溶解氧的BP-PID控制算法[J].軟件導(dǎo)刊，2018，17（2）：68-70，73.