摘要：罐車清洗過程中，由于工作方式和環(huán)境條件的影響，堿性清洗液中pH具有非線性和時變性等特性。針對pH的過程特性，提出了專家模糊控制算法。此方法具有一定的預判斷性，并能夠簡化部分計算過程，減少計算量，在滿足一定控制精度的前提下，提高控制速度。且解決了完整精確數(shù)學模型難建立的問題，結(jié)合操作工人的實際生產(chǎn)經(jīng)驗及專家規(guī)則，實現(xiàn)了對清洗液pH值的閉環(huán)控制。并用MATLAB進行了仿真，驗證了該方法的可行性和有效性。

關鍵詞：模糊控制，專家系統(tǒng)，MATLAB，仿真

1引言

     在鐵路罐車的生產(chǎn)及維修過程中，對罐體的清洗和檢漏是工序要求中是必不可少的一環(huán)。在傳統(tǒng)工藝中，通常選用管道自來水作為檢測液，由于自來水廠對自來水的凈化處理導致液體中負離子的含量很高，清洗過程中極易發(fā)生氧化反應，造成罐體生銹，對下一步生產(chǎn)環(huán)節(jié)產(chǎn)生影響，增加了除銹工作，工序過程復雜化，從而造成工作時間延長，工作效率降低。因此介于罐體材料的金屬特性，為了避免清洗時潮濕環(huán)境中易發(fā)生的罐體金屬材料氧化對下一步生產(chǎn)環(huán)節(jié)的影響，檢測液的PH值需要嚴格控制在一定要求范圍內(nèi)，因此設置相應的水溶液pH值控制環(huán)節(jié)是非常有必要的?；谏a(chǎn)要求及工作條件，設計專家模糊控制系統(tǒng)并進行仿真驗證。

2模糊控制與專家系統(tǒng)的特點

      模糊控制是近代控制理論中建立在模糊集合論基礎上的一種基于語言規(guī)則與模糊推理的控制理論，它是智能控制的重要分支之一。它通過模擬人的思維方法面吧人類社會的技術(shù)和非技術(shù)的生產(chǎn)經(jīng)驗，編寫歸納成若干系統(tǒng)化的規(guī)則來代替數(shù)學模型的計算，由計算機處理，實現(xiàn)對實際系統(tǒng)的智能性控制。尤其在于一些復雜可變的，具有非線性、時變性的難以建立精確數(shù)學模型的被控系統(tǒng)的控制中表現(xiàn)出了很強的優(yōu)勢。模糊控制基本框圖如圖2.1所示：

圖2.1 模糊控制系統(tǒng)框圖

     專家系統(tǒng)是根據(jù)人們在某一領域內(nèi)的知識、經(jīng)驗和技術(shù)而建立的解決問題和做出決策的計算機軟件系統(tǒng)，可以對一些復雜問題給出專家水平的結(jié)果。通常由知識庫、推理機、綜合數(shù)據(jù)庫、知識獲取機制、解釋機制和人機接口等相對獨立的基本部分組成。專家系統(tǒng)基本框圖如圖2.2所示：

圖2.2 專家系統(tǒng)基本框圖

3 模糊控制方法與專家系統(tǒng)的結(jié)合

     模糊控制的量化因子K_e、K_ec、和比例因子K_u是決定模糊控制器品質(zhì)的重要手段，因此為了增強隸屬度函數(shù)重合區(qū)域的灰度響應，避免產(chǎn)生震蕩，引入專家系統(tǒng)對這三個重要參數(shù)進行調(diào)整，使系統(tǒng)同時提高動態(tài)響應和穩(wěn)態(tài)精度，從而對被控對象進行有效的控制。專家模糊系統(tǒng)如下圖所示：

圖3.1  專家模糊系統(tǒng)框圖

4 pH值過程控制的專家模糊控制器的設計

4.1模糊控制器的設計

     被控對象具有非線性大滯后的特點。因此可以用一階純延時模型式4-1作為基本模型，來分析控制過程及其特點。

（1）模糊控制器的結(jié)構(gòu)

     本系統(tǒng)采用二維模糊控制器結(jié)構(gòu)，以pH值給定值與測量值的誤差e和誤差ec的變化作為輸入量，以作為控制量u的閥門的開度值作為輸出量，其對應的模糊子集分別設為E、EC、U。誤差e的基本論域為[-150，150]，誤差ec變化的基本論域為[-60，60]，控制量u的基本論域為[-45，45]，各量對應的論域為：

E = {-6，-5，-4，-3，-2，-1,0，1，2，3，4，5，6}

EC = {-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6}

U = {-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6}

     再根據(jù)人們習慣的語言性表述，將各個量的論域轉(zhuǎn)化為對應的以語言變量表述的模糊集合，E模糊集語言變量均取為{負大，負中，負小，負零，正零，正小，正中，正大}，即{NB，NM，NS，NZ，PZ，PS，PM，PB}，EC及U的模糊集語言變量均取為{負大，負中，負小，零，正小，正中，正大}，即{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}。誤差將Z元素分為兩個正零（PZ）和負零（NZ），增加元素量可以提高系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)精度。

     （2）建立模糊控制規(guī)則

     根據(jù)鐵路罐車維護車間以往生產(chǎn)實踐的數(shù)據(jù)總結(jié)以及工人歷年實際操作的經(jīng)驗，系統(tǒng)對檢測液pH值的調(diào)節(jié)主要是依據(jù)測量值與給定值的誤差E，及誤差的變化EC來調(diào)整執(zhí)行機構(gòu)控制閥門的開度來調(diào)節(jié)的。用模糊條件語句描述相應的控制規(guī)則如下：

     IF E = NB AND EC = NB THEN U = PB；

     IF E = NB AND EC = NM THEN U = PB；

     IF E = NB AND EC = NS THEN U = PM；

     ……

     IF E = PB AND EC = PM THEN U = NB；

     IF E = PB AND EC =PB THEN U = NB。

共56條控制規(guī)則，可對應寫成如表4.1系統(tǒng)的模糊控制規(guī)則表

表4.1 系統(tǒng)模糊控制規(guī)則表 

      一般正常生產(chǎn)條件下，此規(guī)則足以指導生產(chǎn)過程的順利進行。但若遇到條件突變的情況時，則可以由具有透明性和靈活性的專家系統(tǒng)，可以對控制規(guī)則進行完善和改進，使其更加完善，更好地指導控制過程。

     （3）繪制模糊集合的隸屬函數(shù)曲線

     模糊集合的隸屬函數(shù)隸屬曲線一般有三角形，梯形，正態(tài)曲線等。曲線樣式對控制系統(tǒng)的影響并不大，對控制效果有較大的影響是隸屬函數(shù)曲線的形狀分布，若曲線形狀較窄，對模糊集合有較高的分辨率，控制靈敏度較高，若曲線形狀較寬，則控制特性較為平緩，系統(tǒng)穩(wěn)定性能較好。

     針對不同形狀分布的隸屬度函數(shù)，本文以式4-1所表示的一階純延時模型為被控對象進行仿真，從以下角度入手比較仿真結(jié)果：

      ①隸屬函數(shù)分布間隙對控制性能的影響。選區(qū)兩個結(jié)構(gòu)相同的模糊控制器，模糊化、模糊規(guī)則、去模糊化方法設置一致，只改變函數(shù)寬度，進行仿真。函數(shù)曲線如圖4.1所示。

圖4.1 有無間隙的隸屬函數(shù)曲線

仿真結(jié)果如圖4.2所示：

圖4.2 W不同隸屬函數(shù)仿真結(jié)果

     由圖4.2所示仿真結(jié)果可知，有間隙的隸屬度函數(shù)所屬控制器的系統(tǒng)響應曲線為鋸齒狀，無法達到期望值；而無間隙的隸屬度函數(shù)所屬控制器的系統(tǒng)響應曲線較為光滑，并不斷接近且穩(wěn)定在期望值。

     ②隸屬函數(shù)重疊率對控制性能的影響。同樣采用情況①所用的系統(tǒng)進行仿真，只對隸屬函數(shù)的重疊率進行不同的設置。仿真所采用隸屬函數(shù)曲線如圖4.3所示。

圖4.3 重疊率不同的隸屬函數(shù)曲線

仿真結(jié)果如圖4.4所示。

圖4.4 重疊率不同隸屬函數(shù)仿真結(jié)果

     由圖4.4仿真曲線可以看出，寬度過小則系統(tǒng)易產(chǎn)生震蕩從而無法達到期望值，寬度過大則易導致系統(tǒng)響應速度過慢。

     ③隸屬函數(shù)非線性分布對控制性能的影響。仍然采用情況①所用的系統(tǒng)進行仿真，只對隸屬函數(shù)的分布是否為線性進行不同的設置。仿真所采用隸屬函數(shù)曲線如圖4.5所示。

圖4.5分布不同的隸屬函數(shù)曲線

仿真結(jié)果如圖4.6所示。

圖4.6分布不同的隸屬函數(shù)仿真結(jié)果

     由圖4.6的仿真結(jié)果可以看出，線性隸屬度函數(shù)所屬控制器的響應時間較非線性隸屬度函數(shù)所屬控制器較長，不夠靈敏，曲線上升較慢。

     綜上分析，本系統(tǒng)采用形狀簡單的三角形函數(shù)作為模糊集合的隸屬度曲線，在滿足控制要求的同時既能減少計算量，還提高系統(tǒng)控制的靈敏度，隸屬函數(shù)如式4-2：

     在誤差E較大時，即測量值與給定值差值較大時可采用讓形狀較寬的隸屬函數(shù)曲線即[α,c]較寬，加快系統(tǒng)的響應速度。當誤差E較小時，即接近平衡點時，應選擇形狀較窄的隸屬函數(shù)曲線即[α,c]較窄，提高系統(tǒng)分辨率，避免出現(xiàn)過大的超調(diào)量。

     由專家經(jīng)驗和實際操作習慣確定隸屬度最大模糊子集元素為：

    再由三角隸屬函數(shù)式4-2分別計算出誤差E、誤差變化EC以及控制量U模糊子集各個元素所對應的隸屬度值，做出賦值表如表4.2、4.3、4.4。

表4.2誤差E的賦值表

表4.3誤差變化EC的賦值表

表4.4 控制量U的賦值表

     根據(jù)各個模糊變量的隸屬度及模糊關系計算出控制量的變化u_ij出查詢表如表4.5所示。

 表4.5 二維模糊控制變量U查詢表

     將此表作為控制系統(tǒng)計算機離線查詢依據(jù)，進行模糊控制規(guī)則的判定選擇，從而由在線得到的檢測量得到所需的控制量，從而指導pH調(diào)節(jié)過程。

    （4）選擇量化因子和比例因子

通過生產(chǎn)過程實際的數(shù)據(jù)積累和現(xiàn)場實際情況，根據(jù)誤差e、誤差變化ec及控制閥開度u的變化范圍即各個量的基本論域，由式4-3、4-4、4-5計算得量化因子K_e、K_ec，比例因子K_u。

     從而實現(xiàn)精確量從其基本論域到其模糊集合的模糊化過程。以誤差e為例，其量化因子確定之后，系統(tǒng)的測量精確值即可模糊化到其對應的模糊論域內(nèi)，設所得誤差為e_i，則可能的情況有：

     當結(jié)果為②、③時，精確量e_i被分別模糊量化為。當結(jié)果為①時，若，時，則精確量被模糊量化為e_i；若時，則精確量e_i被模糊量化為。

     由計算過程可知，量化因子和比例因子的值都與所對應各個量的基本論域，及模糊論域有關，并不唯一，需要由專家系統(tǒng)來為不同控制階段選擇不同的量化因子，從而達到最優(yōu)的控制效果。

4.2專家知識庫和規(guī)則庫的設計

     專家系統(tǒng)與模糊控制結(jié)合構(gòu)成的專家模糊控制器EFC（Expert Fuzzy Controller）,不僅可以克服模糊控制在穩(wěn)定點處易發(fā)生的周期性波動，提高系統(tǒng)的抗干擾性，還增強了系統(tǒng)的靈活性，可以增加系統(tǒng)相關的專家控制知識，使系統(tǒng)適應性提高，并能對系統(tǒng)進行改進和提高。

     本系統(tǒng)采用專家技術(shù)，在模糊規(guī)則內(nèi)加入專家知識庫和推理機構(gòu)，以軟件形式實現(xiàn)，從而增強系統(tǒng)的判斷和推理能力。

    （1）知識庫的建立。知識庫同樣采用IF（condition）THEN（action）條件語句結(jié)構(gòu)，并在人機交互平臺設置相關模塊，便于專家及相關操作人員對知識的補充、修改和更新，充分發(fā)揮其相對獨立結(jié)構(gòu)的適應性和靈活性。

    （2）控制規(guī)則集。根據(jù)專家經(jīng)驗編寫指導系統(tǒng)量化因子及比例因子的選擇確定的相關控制規(guī)則，從而改善系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)性能及抗干擾性。本系統(tǒng)的6條相關規(guī)則按其優(yōu)先級總結(jié)如下：

其中，e、ec 為誤差和誤差的變化

       δ₁、δ₁為允許誤差和誤差變化的范圍

       a,b,α,β 為經(jīng)驗常數(shù)

       R為給定值

     K₁,K₂,K₃為由式4-3、4-4、4-5計算所得的量化因子K_e、K_ec，比例因子K_u的初始值。

     （3）推理方法。推理方法采用向前推理的方法，按照規(guī)則優(yōu)先級即序號的順序進行逐次判別。判斷過程如圖4.7所示。

圖4.7 規(guī)則推理判斷方法

     由規(guī)則Ⅰ開始依次判定，若滿足規(guī)則,則執(zhí)行相應結(jié)論，選擇對應的量化因子和比例因子，若不滿足則繼續(xù)判定，直到滿足為止。因此規(guī)則的編寫一定要考慮到條件的完備性。否則會導致程序陷入死機狀態(tài)，控制系統(tǒng)控制作用失效。

5仿真結(jié)果及分析

     未加專家系統(tǒng)時，常規(guī)模糊控制仿真結(jié)果如圖5.1所示，達到穩(wěn)態(tài)后仍有小幅振動，超調(diào)量也較大。

圖5.1 模糊控制的仿真響應曲線

圖5.2 專家模糊控制的仿真響應曲線

     加入專家系統(tǒng)后，構(gòu)成EFC系統(tǒng)后的仿真結(jié)果如圖5.2所示，達到穩(wěn)態(tài)后系統(tǒng)周期性波動消失，超調(diào)量相對減少，大大提高了系統(tǒng)對罐車清洗液PH值控制的精度和效率。

6結(jié)論

     本系統(tǒng)綜合了模糊控制和專家系統(tǒng)二者的優(yōu)點，即具備靈活的推理機構(gòu)又具有良好的自整定的功效。在罐車清洗生產(chǎn)線中，節(jié)省了人工勞力，增強了系統(tǒng)控制的穩(wěn)定性。滿足生產(chǎn)過程優(yōu)化控制的要求，實現(xiàn)工藝過程的智能化及自動化，具有很大的推廣價值。