堆垛機模糊反饋校正控制系統(tǒng)的設計

張祖鷹

ZHANG Zu-ying

（南京化工職業(yè)技術學院，南京 210048）

0 引言

堆垛機調(diào)速的要求很高，它是不停運動的，它的運行速度是準確定位、運行過程平穩(wěn)的關鍵。本文根據(jù)堆垛機運行工況，在位置速度控制上，采用了反饋校正模糊控制算法，綜合利用模糊控制的快速性、魯棒性好的優(yōu)點和反饋校正控制的穩(wěn)態(tài)性好的優(yōu)點，設計反饋校正模糊控制器，使堆垛機能夠在負載變化時，將穩(wěn)定運行速度保持在一定的范圍內(nèi)，同時解決了由于速度擾動的影響而產(chǎn)生的堆垛機的蠕動、抖動和定位錯誤等問題,也避免了因嚴重的積分飽和現(xiàn)象而造成的很大的超調(diào)和長時間的振蕩現(xiàn)象，從而提高堆垛機的定位精度和系統(tǒng)運行的穩(wěn)定性、可靠性，具有很高的實用價值。

1 模糊反饋校正控制系統(tǒng)

控制系統(tǒng)需要數(shù)學模型，很多時候被控對象精確的數(shù)學模型很難建立，也就難于用自動控制技術進行滿意的控制，這時，如果用手動控制方式來操作，人的手動控制決策可以用語言加以描述，總結成一系列條件語句，即控制規(guī)則，讓微機模擬人的思維模式，運用程序來實現(xiàn)這些控制規(guī)則，這樣就可以利用微機取代人進行對被控對象的自動控制，這是模糊控制的基本思想。

模糊控制系統(tǒng)一般由四個部分組成：模糊控制器、輸入/輸入接口裝置、被控對象執(zhí)行機構、傳感器。其基本原理如圖1所示。

2 模糊控制器的設計

模糊控制器是模糊控制系統(tǒng)中的關鍵一環(huán)，它的設計包括以下幾項內(nèi)容：

2.1 確定模糊控制器的輸入變量與輸出變量

模糊控制器的輸入變量可以有三個：即誤差、誤差的變化、及誤差變化的變化，輸出變量一般選擇控制量的變化。通常將模糊控制器的輸入變量的個數(shù)稱為模糊控制器的維數(shù)，目前廣泛被采用的均為二維模糊控制器，如圖2所示。

圖2 常規(guī)二維模糊控制器

2.2 隸屬度函數(shù)的確定

隸屬度函數(shù)是模糊數(shù)學最基本和最重要的概念。在模糊理論中，對模糊性的描述就是通過隸屬函數(shù)才能進行。

2.3 模糊控制規(guī)則的設計

控制規(guī)則的設計是模糊控制器的關鍵，一般包括三部分內(nèi)容：

1）選擇描述輸入和輸出變量的詞集

一般為七個詞匯，即：{負大，負中，負小，零，正小，正，中，正大}。

2）定義模糊變量的模糊子集

定義一個模糊子集，實際上就是要確定模糊子集隸屬函數(shù)曲線的形狀。將確定的隸屬函數(shù)曲線離散化，就得到了有限個點上的隸屬度，便構成了相應的模糊變量的模糊子集。

3）建立模糊控制器的控制規(guī)則

模糊控制規(guī)則是對系統(tǒng)控制經(jīng)驗的總結，這些經(jīng)驗用模糊條件語句來表示。模糊控制規(guī)則的生成有四種方法：

（1）根據(jù)專家經(jīng)驗或過程控制知識生成控制規(guī)則。

（2）根據(jù)過程的模糊模型生成控制規(guī)則。

（3）令根據(jù)對手動控制操作的系統(tǒng)觀察和測量生成控制規(guī)則。

（4）根據(jù)學習算法生成控制規(guī)則。

2.4 確立模糊化(量化因子)。

如果精確量x的實際變化范圍為[a,b]，將[a,b]區(qū)間的精度變量轉化為[-n,n]區(qū)間的離散量。

2.5 模糊推理及其模糊量的非模糊化方法

把模糊量轉換為精確量的過程稱為清晰化，又稱反模糊化的模糊判決。

2.6 論域、量化因子、比例因子的選擇

量化因子大小對控制系統(tǒng)的動態(tài)性能影響很大。選的較大時，系統(tǒng)的超調(diào)也較大，過渡過程較長；反之，超調(diào)量減少，但系統(tǒng)的響應速度變慢。

3 堆垛機控制系統(tǒng)的模糊預測控制模型

堆垛機定位精度與機構執(zhí)行速度(即效率)是一對矛盾體。如果為了提高堆垛機的快速性而增加各段速度或者將減速點后移，必然會增加定位的超調(diào)量，降低定位精度；反之，如果為了滿足定位精度而降低速度或將減速點前移，則必然會影響定位的快速行，增加作業(yè)時間，堆垛機的效率將降低。要解決以上的問題，經(jīng)典的控制理論已經(jīng)顯得無能為力，所以要選擇先進的控制策略和新的控制算法來控制堆垛機的調(diào)速與定位。

結合模糊控制與反饋校正的預測控制可以建立堆垛機控制系統(tǒng)的模糊預測控制模型。如圖3所示，預測控制原理框圖。

圖3 預測控制原理框圖

滾動優(yōu)化：模型預測控制是一種優(yōu)化算法，它是通過某一性能指標的最優(yōu)來確定未來的控制作用的。

預測控制：是一種閉環(huán)校正控制算法。由于實際系統(tǒng)存在非線性、時變性等因素的影響，在預測控制算法中的預測模型存在失配問題，從而會引起預測模型的預測輸出與對象實際輸出之間存在著一定的偏差，稱之為預測誤差，為克服這個誤差一般用反饋校正方法。

預測模糊控制是在預測控制和模糊控制的基礎上，加上通過對被控對象動態(tài)特性的模擬而建立的系統(tǒng)模型，系統(tǒng)通過對輸入狀態(tài)值和模糊控制規(guī)則的一系列設定的候補值進行功能模擬，再用其結果來預測控制性能，最后根據(jù)多項性能指標的預測結果進行模糊推理決策以得到最適當?shù)目刂浦噶睢Ｆ淇刂七^程可用圖4來表示：

圖4 預測模糊控制方式

堆垛機的運行特性受載荷、行走距離、安全性要求等多種因素影響的，模糊控制器不斷地根據(jù)控制規(guī)則推出有可能執(zhí)行的控制指令，通過對這些控制指令所引起的性能指標變化進行預測，選擇出相對最好的控制指令進行控制。

4 預測模糊控制器的設計

熟練操作工經(jīng)驗的描述和獲取熟練操作工在對系統(tǒng)的操作中，要不斷根據(jù)目標和系統(tǒng)的狀態(tài)變化情況決策，以選擇出認為合適的相對最好的控制指令；同時還要有如果遇到突發(fā)事件如何進行處理的思想準備。這就需要對可能實現(xiàn)的控制指令及其控制結果進行語言描述，并作為定性的經(jīng)驗法則記錄下來。

1）對經(jīng)驗法則中描述程度的詞進行模糊定量，用語言描述的經(jīng)驗法則中，控制目標和系統(tǒng)狀態(tài)需要一些模糊用語來描述，并把它們用模糊集合進行模糊化處理。

2）建立被控對象的部分模型

選擇有代表性的可能實現(xiàn)的控制指令，根據(jù)被控系統(tǒng)的特性行為預測系統(tǒng)性能指標的變化，據(jù)此建立系統(tǒng)的部分模型，這種模型可以是數(shù)學模型，也可以是定性的模糊模型。

3）把經(jīng)驗法則轉化為模糊控制規(guī)則

把用一般語言描述的經(jīng)驗法則規(guī)格化，設法將它們寫為所采用的計算機語言能表達的符號化的模糊控制規(guī)則。

4）對模糊控制規(guī)則和狀態(tài)的調(diào)整

根據(jù)系統(tǒng)的實際情況，經(jīng)過實驗或調(diào)試，對原有模糊控制規(guī)則以及分檔的模糊狀態(tài)(即模糊集合的隸屬函數(shù))進行修改、調(diào)整和補充。

5 堆垛機位置預測模糊控制仿真

堆垛機位置預測模糊控制仿真運行，是使用MATLAB仿真軟件對預測模糊控制系統(tǒng)進行仿真研究。以MATLAB為基礎開發(fā)的實用工具箱極大的豐富了MATLAB的內(nèi)容。這里主要應用SIMULINK工具箱、FUZZY工具箱。SIMULINK是基于模型化圖形組態(tài)的控制系統(tǒng)仿真軟件，它具有SIMU(仿真)與LINK(連接)兩大功能，它使一個復雜的控制系統(tǒng)的建模與數(shù)字仿真變得十分直觀和相當容易。它可以使系統(tǒng)仿真人員不必詳細了解相應算法的一些具體內(nèi)容，使得原本復雜艱巨的二次模型化任務變得容易了，從而提高了工作效率，保證了仿真結果的正確性。并與Z—N整定法PID控制的數(shù)字仿真結果進行對比，驗證分析的結果。

位置控制系統(tǒng)為二階慣性，其傳遞函數(shù)為：

設被控過程模型參數(shù)為：K=0.33，τ=0.8，T=0.33。無過程參數(shù)時變時，仿真時間30秒，仿真步長t =0.05

從圖5和圖6中可以看出：PID控制有幾次超調(diào)，隨著輸入頻率的增大，超調(diào)量也增大，且過渡時間較長，導致指令在稍有變化后，響應不能及時跟蹤指令的變化，控制精度低。模糊控制響應快，但穩(wěn)態(tài)精度低。只有預測模糊控制既超調(diào)很小，又達到很高的穩(wěn)態(tài)精度，控制效果好。從仿真結果可以看出，本文所提的預測模糊控制方法較其它常規(guī)控制方法，如：PID控制、Fuzzy控制具有更好的動態(tài)響應特性和魯棒性。

圖5 傳統(tǒng)PID控制的系統(tǒng)響應曲線圖

圖6 預測模糊控制的系統(tǒng)響應曲線

6 結論

利用模糊預測控制的基本算法，包括模糊控制和預測控制的基本理論，結合模糊控制與反饋校正的預測控制建立的堆垛機控制系統(tǒng)的模糊預測控制模型，使用MATLAB仿真軟件對該預測模糊控制系統(tǒng)進行仿真研究，獲得了優(yōu)良的控制效果。

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