目录摘要 (1)1.模糊控制简介 (3)1.1模糊控制的历史背景 (3)1.2模糊控制的基本原理 (4)1.3模糊算法的四个步骤 (4)2.基于单片机的液位模糊控制器的设计 (5)2.1设计的基本原理 (5)2.2设计的基本步骤 (5)2.3.设计的基本内容 (6)2.3.1模糊控制器的结构设计 (6)2.3.2模糊控制规则的设计 (7)2.3.3模糊推理及其模糊量的非模糊化方法 (9)2.4模糊控制器的程序实现 (10)2.5程序编写中的几点说明 (11)3.程序流程图 (12)4.液位控制部分 (13)5.设计小结 (13)参考文献 (14)摘要随着科技的不断进步，工业生产过程已经向大型化、精细化、现代化以及复杂性发展，一般的常规控制方法已经不能满足实际生产的需求。
智能型控制算法应运而生，在众多的算法中，模糊控制算法利用计算机来实现人的控制经验，是模糊理论与计算机技术、自动化技术相结合的产物，由于其良好的控制特性而得到了广泛应用。
本报告对模糊控制基于单片机对液位的控制理论及其智能优化控制策略和方法上作出详尽的研究，建立了一种控制系统。
在系统的构建中，应用单片机89C51做为核心控制部分，采用模糊控制算法进行控制。
控制系统根据设定值将得到的实际位置和偏差变化率进行模糊化，建立模糊控制规则表，将优化后的参数变化量，在模糊控制器的控制下实现转动控制。
通过对常规控制器、纯模糊控制器和具有自整定功能的模糊控制器进行仿真对比。
关键词：模糊控制、自动化技术、优化控制。
AbstractThe abstract along with the technical unceasing progress, the industrial production process already to the large scale, the fine refinement, the modernization as well as the complex development, the general convention control method already could not satisfy the actual production the demand.The intelligence control algorithm arises at the historic moment, in the multitudinous algorithms, controls the algorithm to realize human's control experience fuzzily using the computer, is product which the fuzzy theory and the computer technology, the automated technology unify, obtained the widespread application as a result of its good control characteristic.This report makes the exhaustive research to the fuzzy control based on the monolithic integrated circuit to the fluid position control theory and in the intelligent optimization control strategy and the method, has established one kind of control system.In the system construction, does using monolithic integrated circuit 89C51 for the core control section, uses the fuzzy control algorithm to carry on the control.The control system the physical location and the deviation rate of change which obtains according to the setting value carries on the fuzzy, establishes the fuzzy control rule table, will optimize after the parameter change quantity, will realize the rotation control in under the fuzzy controller control.Through to the conventional controller, the pure fuzzy controller and has the self regulating to decide the function the fuzzy controller to carry on the simulation contrast.Key word: Fuzzy control, automated technology, optimized control.1.模糊控制简介1.1模糊控制的历史背景1965年美国自动控制理论专家L A Zadeh首次提出了模糊集合，1974年英国E H Mamdani首先将模糊控制应用于锅炉和蒸汽机的自动控制。
目前，模糊控制作为20 世纪90年代的高新技术，得到非常广泛的应用，被公认为简单而有效的控制技术。
模糊控制技术是近代控制理论中的一种高级策略和新颖技术。
模糊控制技术基于模糊数学理论，通过模拟人的近似推理和综合决策过程，使控制算法的可控性、适应性和合理性提高，成为智能控制技术的一个重要分支。
在传统的控制领域里，控制系统动态模式的精确与否是影响控制优劣的最主要关键，系统动态的信息越详细，则越能达到精确控制的目的。
然而，对于复杂的系统，由于变量太多，往往难以正确的描述系统的动态，于是工程师便利用各种方法来简化系统动态，以达成控制的目的，但却不尽理想。
换言之，传统的控制理论对于明确系统有强而有力的控制能力，但对于过于复杂或难以精确描述的系统，则显得无能为力了。
因此便尝试着以模糊数学来处理这些控制问题。
模糊控制是一种以模糊数学为基础的计算机数字控制。
模糊控制系统的组成内同于一般的数字控制系统。
在现实世界中，随着工业过程H益走向大型化、连续化、复杂化，很多系统极其复杂，具有高度的非线性、强耦合性、不确定性、信息不完全性和大时滞等特性，并存在苛刻的约束条件，使常规控制无法得到满意的控制效果。
由此，先进的工业控制技术也就应运而生。
先进控制的目标就是为了解决那些采用常规控制效果不佳甚至无法对付的复杂工业过程控制问题。
先进控制的实现通常需要足够的计算能力作为支持，其主要技术内容有：过程辨识技术；过程变量的采集、处理和软测量技术；先进控制算法，如传统的串级、比值、前馈控制等和发展中的鲁棒控制、神经网络控制、模糊控制等以及过程的故障检测、预报、诊断和处理。
1.2模糊控制的基本原理模糊控制属于智能控制的范畴，它是以模糊数学和模糊逻辑唯理论基础、模仿人的思维方式而统筹考虑的一种控制方式。
它是以模糊集合论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种计算机数学控制。
模糊控制模仿人的思维方式。
计算控制量时并不需要参数的精确量，而是以参数的模糊信息的模糊形式，然后再经过饭模糊化处理输出具体的控制量。
器控制方框图如下：1.3模糊算法的四个步骤1.根据本次采样得到的系统输出值，计算所选择的系统的输入变量；2.价格输入变量的精确值变为模糊量；3.根据输入变量（模糊量）及模糊控制规则，按模糊推理合成规则计算控制量（模糊）；4.有上述所得到的控制量（模糊量）计算精确的控制量。
传感器 被控对象 执行机构A/DD/A计算变量模糊化模糊推理反模糊化图1 模糊控制原理图2.基于单片机的液位模糊控制器的设计2.1设计的基本原理液面控制由于其应用及其普遍，种类繁多，其中不乏一些大型的复杂系统，譬如在石油化工等工业生产中。
它主要有以下几个特点：1.时滞性很大。
在大型、复杂的液位控制系统中当改变进出容器的液体流量来控制液位时，控制效果在较长的时间后才可以体现，这会使得最后的稳态误差较大，液位在期望值附近波动。
2.时变性。
液位控制一般是控制液体的流入量的大小来控制液位的，流出量是根据后续工艺生产的需求而调节的，这种需求的数量和速度是不断变化的。
3.非线性。
容器内液体流出量不仅随后续工艺生产需求变化，即使在控制阀门保持不变的情况下，实际的流出量也随着液位高度的变化而发生一种非线性的变化。
这几个特点需要将智能控制方法引入到液位的控制系统中来。
2.2设计的基本步骤第一步：在采样时刻，采样系统的输出值，然后根据所选择的系统的输入变量来进行计算，得到输入变量的具体值。
一般系统通常选择误差及误差的变化情况作为输入变量。
第二步：将输入变量的精确值变为模糊量。
当然，在这之前需要先确定模糊变量的基本论域、模糊子集论域、模糊词集及隶属函数，系统中输入变量的实际变化范围称为变量的基本论域，对于模糊控制输入所要求的变化范围称为它们的模糊子集论域。
模糊子集论域的确定和下一步的模糊推理中需要的模糊值有关。
模糊值可用模糊词集来表示，人们对数值的模糊表示一般可用大、中、小加以区别,再加上正负模糊词集就可表示为：{负大，负中，负小，零，正小，正中，正大}一般系统的输入变量的模糊子集论域所含的元素个数应为词集总数的两倍以上,这样才能确保模糊词集能较好地覆盖模糊子集论域，避免出现失控现象。
针对上面选用的模糊词集，模糊子集论域可选择为：公式 1 隶属函数 {-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6 }对于一个模糊控制系统，它的控制器输入变量的实际范围一般不会正好和模糊子集论域一致，这时就需要进行转化.假如基本论域为[a ，b]，模糊子集论域为[m ，n]，则将一个精确输入量x 转化到模糊子集论域中的变量y 是通过以下公式来实现的：y=(n-m)*[x-(b-a)/2]/(b-a) (1)模糊子集论域和模糊词集之间是通过隶属函数来联系的。
模糊变量的隶属函数就和普通变量的特征函数一样，但它的取值范围并不是单纯的0或1，而是在[0，1]之间连续变化。
隶属函数的形状常采用梯形、三角形、钟形、高斯形等。