模糊算法在PLC程序的实现

模糊算法在PLC程序的实现

朱良浩,颜久富,沈玉,江梦达,蒲楠

重庆水利电力职业技术学院   402160 

摘要：模糊控制（FuzzyControl）是源于对语言变量、逻辑理论的深入研究，并结合了丰富的实际应用，从而将传统的控制方法与最新的信息处理技术相结合，构建出一种全新的、高度可靠的智能化控制系统。通过采用本文提到的控制技术，我们能够发现它具备许多显著的优势，包括对建模的要求比传统的技术更加严格；依靠专业操作者的技术，可以更加准确的控制系统。此外，模糊控制还具备良好的抗干扰性，特别适用于长期变化的环境。本文旨在深入探讨PLC程序中应用的模糊算法，并对其有效性和可靠性做出详细的描述。

关键词：模糊算法；PLC程序；程序设计

引言

模糊控制（FuzzyControl）是一种以人类经验为基础的复杂控制方式，它以模糊的方式表达输出和输入之间的关系，而不是像传统控制那样精确的描述。在实际工程中，许多系统和过程的复杂性超出了数学模型的范畴，因此，为了更好地控制这些系统和过程，需要采用模糊控制的方法，这种方法不仅可以避免传统数学语言的局限性，而且可以更加准确地反映出控制规则，从而达到更好的控制效果。

一、模糊控制系统简介

通过对比分析，可以发现模糊控制系统和PID控制器在许多方面存在显著的不同，例如它们的算法原理、输入维数等，而这些不同又可以通过模糊控制系统来更好地体现出来。

二、模糊控制器的设计

（一）明确模糊控制器的构成

改变输入维数的方式将直接关系到控制的准确性，因此，应该尽可能地增加输入维数，以减少规则库中的数据，从而提高设置的复杂性。根据操作人员的丰富经验，能够将双输入和双输出的控制结构应用于模糊控制器的设计，以获得更优质的性能和效率。

（二）确定模糊语言值

在这个系统里，e和ec是由模糊语言值模糊处理而来的，它们的结果是U。模糊语言值的取值范围包括｛负大（NB)、负中（NM)、负小（NS)、零（ZO)、正小(PS)、正中（PM)、正大（PB)}，它们的取值范围分别是｛-3、-2、-1、0、1、2、3}。

（三）选择隶属函数

根据专业知识和工程师的丰富经历，可以选择三角形隶属度函数来进行系统的设计。这种函数既能够反映出项目的特点，又能够满足我们的需求。

（四）输入值的模糊化

通过把e、ec以及它们所属的量化因子Ke、Kec进行相互转换，我们便能够获得E、EC的结果，而此时的转换过程正好符合了输入的模糊化的需求。比如，当e的变化范围被限定在[a,b]时，它的取值范围也必须被限定在[-n,n]。

（五）建立模糊规则库

根据操作者的丰富经验和现场环境，我们综合运用三角形隶属度函数和模糊运算法则，构建出一个完整的模糊规则库。

（六）模糊推理

通过应用Mamdani推理技术，我们可以通过分析模糊语句if、and、or和then的运算关系，来构建出一个模糊关系R。

三、模糊算法在PLC程序的实现

经过详细的分析和讨论，我们可以得出一个完整的模糊控制器的程序图，从而使得模糊控制器的应用更加有效。

（一）偏差e与偏差变化率ec的求取程序

通过使用SUB_R指令，我们可以实现对系统误差e的有效控制。ec是通过两次采集的数据来实现的，为了更好的控制误差，我们需要确保采集的时间是稳定的。此外，我们也可以使用0B35来进行循环中断，以确保ec的准确。

（二）偏差e与偏差变化率ec的模糊化程序

在本研究中，我们假设溶解氧的变化范围在0~10之间，而e的变化则被限定在一个特殊的阈值。由于能源消耗的影响，本研究通过实验数据，确定出E的变化范围[0,12][-3,3]，并根据上述公式，通过线性转换的方法，获取偏差E的值，从而有效地改善系统的控制准确性：

E=e−3

根据本文的内容，我们可以确定e和ec的比例因子为0.5。由于篇幅的限制，我们没有对这两个概念的模糊化过程进行详细描述。

（三）模糊规则库的存储数据程序

经过精心挑选，本系统的实验数据总量达到49个，为了更好地存储和传输，我们将这些数据存储在DB数据块中。

（四）模糊寻址求取调节量程序

这个程序的主要任务是处理模糊论域元素｛-3,-2,-1,0,1,2,3｝之间的关系，并使用静态和动态的方法来更新这些元素的位置。最终，它会把这些元素的值存储在一个特殊的数据库（DB）块内。

（五）调节量去模糊化求取准确值程序

经过上述步骤，调节量的值已经被传输到指定的位置，接下来，我们将其与比例因子进行乘法运算，以达到清晰的结果，从而完成整个程序。

四、模糊控制原理

PLC模糊监控是一个采用模糊集合理论的控制系统，它将监控方法从传统的机械系统中抽取出来，并将这些监控策略转换成可用于监控的计算机软件，从而实现监控一些不可用于机械系统的物体。

通过闭环控制，可以有效控制调节量，并将控制结果从准确的数值变化到更加复杂的数值，从而实现模糊控制。这种控制方式依赖于大前提，即根据特定的技术和专业知识，建立起相应的模糊控制原理。通过模糊推理，我们可以将小前提和相互之间的复杂性综合起来，从而推论出一种可以被控制的方式。然而，由于该方式的推导过程中存在着一定的变数，因此，我们必须将其转化成一种更加准确地解（称之为解模糊）。

从本质上讲，模糊控制旨在利用系统的误差及其随时间的变化，以及相关的参数，对操作进行调整。在实际操作中，需要采取一种更加精确的方法，即利用一组自然语言的条件语句，结合模糊集合理念，构建一套有效的模糊控制规律，以实现对操作的有效管理。

采用模糊控制的优势在于，它不受外界因素的影响，只要按照操纵者的熟悉技能，即使在最困难的环境中，也能够轻松地完成任务。 PLC也能够根据这种优势，编写出高效的模糊控制程序，从而满足各种不同的应用场景。由于模糊控制的基本原理，它的计算方式、输入的参数变化、输出的参数变化，以及参数变化与实际控制的变化之间的变化，均具有较高的灵活度。因此，在衡量它的性能与可靠性时，很少可靠的参数变化，因此，我们必须结合具体的应用场景，来综合考虑它的可靠性与可行性。

五、解模糊算法

“静差”是一种常见的控制方式，它可以通过将当前的控制输入转换成3种不同的形式，其中包括：比例输入、积分输入以及它们的结合。其中，比例输入可以通过计算模糊的值来实现对当前的控制，具有较高的反馈速度，而且可以避免“静差”的问题。“无静差”的控制方式虽然有效，但反应速度较慢，并有可能出现过度波动。

不同的方法可以帮助我们更好地理解复杂的问题，例如使用最小系数法和加权平均法。使用最小系数法可以更容易地找到目标系数，并将它们的结果相互关联，从而获得更准确的结果。 PLC在处理大量计算机控制的情况下，能够很容易地解决复杂的数学问题。

总结：

本文旨在探究如何在PLC程序中有效的应用模糊算法，模糊控制方式不仅打破了传统设计方法的输入与输出关系的精确性，而且还采用了更加符合人类思维的方式，并且利用模糊控制原理，在许多复杂的系统中，取得了令人满意的控制结果。

参考文献：

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