B I YE SHE JI（20届）温度模糊控制系统的设计所在学院专业班级自动化学生姓名学号指导教师职称完成日期年月摘要对于温度的模糊控制系统具有真正的智能化和灵活性，越来越多的温度控制系统都基于模糊控制算法而设计。
随着科学的发展，被控制对象变得越来越复杂，应用常规温度控制方法，控制精度和鲁棒性都达不到控制要求。
当控制对象很复杂的情况下，常规温度控制器已经不再适用了，为了提高对复杂系统的控制性能，要使用模糊控制器。
这种方法主要是将PID控制与模糊控制的简便性、灵活性、以及鲁棒性融为一体，构造了一个模糊PID温度控制器。
本文设计了一种基于模糊PID的温度控制系统，以AT89C51单片机为核心，主要做了如下几方面的工作：首先介绍了模糊PID控制理论基础，其次进行系统的硬件设计以及硬件选择，最后进行系统的软件设计以及仿真。
关键词：模糊控制理论；模糊PID；温度控制；仿真IAbstractFuzzy temperature control system with real intelligence and flexibility, more and more temperature control systems are designed based on fuzzy PID control system .With the control object becomes complicated, using conventional temperature control accuracy and the lower robustness .When the control object is a complex situation, conventional controller is no longer applied, in order to improve the control performance of complex systems,we have to use the fuzzy PID temperature controller.A way to PID control and fuzzy control of simplicity, flexibility, and robustness of the integration, we constructed a fuzzy PID temperature controller.This design presents a fuzzy-based PID temperature control system to AT89C51 SCM,made the following main areas of work:first introduce the theory of fuzzy PID control,second for the hardware design and hardware design,and finally to the system software design and simulation.Key words:Fuzzy PID;Fuzzy control theory;Temperature control;SimulationII目录摘要 (Ⅰ)ABSTRACT (Ⅱ)目录 (III)第一章引言 (1)1.1课题的背景和意义 (1)1.2模糊控制的发展与现状 (3)1.3温度测控技术概论 (3)第二章模糊控制理论 (5)2.1模糊控制理论的数学基础 (5)2.1.1模糊集合 (5)2.1.2隶属函数 (6)2.1.3 模糊关系、模糊矩阵及模糊变换 (8)2.1.4 模糊命题与模糊逻辑 (9)2.2模糊控制理论 (10)2.2.1 模糊控制系统以及工作原理 (10)2.2.2 一般模糊控制器的基本结构原理 (11)2.2.3 模糊控制器的基本类型 (13)第三章温度的模糊控制器的设计 (19)3.1模糊控制系统的设计概论 (19)3.1.1 概论 (19)3.1.2模糊控制器的设计步骤及应注意的事项 (19)3.2模糊控制系统的基本硬件组成 (24)3.3模糊控制系统的软件设计 (25)3.3.1 系统的主程序框图 (25)第四章系统的仿真 (26)III4.1仿真工具 (26)4.2MATLAB以及它的模糊逻辑工具箱及其仿真环境 (26)4.2.1 MATLAB的简介 (26)4.2.2 模糊逻辑工具箱 (26)4.3模糊控制系统的仿真 (28)4.3.1 控制对象模型 (28)4.3.2 MATLAB仿真 (29)4.4仿真结果与分析 (31)结论 (33)参考文献 (34)致谢 (35)IV第一章引言1.1课题的背景和意义温度在我们的工业生产过程和科学实验中扮演者非常普遍而又十分重要的角色，在日常生活中，我们也无时无刻不在与温度密切的打着交道。
为了高效地进行工农业生产，必须对生产过程中的主要参数——温度等进行有效的控制。
在工业和农业生产过程中，对温度的准确的测量和有效的控制是优质、高产、低耗和安全生产的重要条件。
随着对工农业生产要求的提高，传统的经典模式已经渐渐不能满足要求，所以我们引入模糊控制技术来完成，模糊控制具有控制灵活、适应性强、调节速度快等优点。
传统控制理论经历过经典控制理论和现代控制理论两个具有里程碑意的重要阶段，它们的共同点都是基于被控对象的清晰数学模型。
而模糊控制则可以解决那些非清晰的数学模型，为工农业的发展提供了相当重要的知识背景。
随着社会的发展，研究的对象和实际系统越来越具有时变性、非线性、不完全性、不确定性以及大滞后等特性，因而我们无法建立起表述它们运动规律和特性的数学模型，这些实际系统和那些固定的数学模型之间的巨大差距，使我们很难对系统实现传统的有效的自动控制，于是便出现了某些模糊控制、神经控制等系统，产生和发展了智能控制。
模糊控制是一种隶属于智能控制的控制形式,是目前在自动化技术领域中已成为一个非常活跃的领域。
模糊集合和模糊控制理论的概念是被美国加利福尼亚大学著名教授在他的著作中首先提出的。
模糊集合与模糊控制理论的提出，使我们能用比较简单的数学模型形式来表达人类的思维过程。
所以，当我们面临比较复杂的系统的时候，能够做出合理的处理，为模糊控制的广泛普及做下了充分的铺垫。
- 1 -图1-1 控制科学的发展过程随着工业的飞速发展,为了保证高产、高效的生产，我们对控制系统的控制要求也越来越高,所以仅仅依靠传统的经典控制模式是很难满足生产的需要。
随着被控对象的非线性和是变形越来越严重，并且还有许多干扰,仅仅靠利用精确书写数学模型的传统常规的控制方式是无法获得我们所需要的动态控制结果或静态控制结果的。
在非线形系统辨识和控制中应用模糊推理,已经成为控制界讨论和研究的热点问题。
与传统的控制方法相比较，模糊控制方式具有许多明显的优点，主要用以下几点：（1）模糊控制方式的控制对象系统一般不容易得到比较精确的数学模型，是传统的控制方法所无法控制的；（2）模糊控制的控制规则的表达形式是通过语言变量来实现的，这样来形成控制对象的模糊模型；（3）由于模糊控制系统的鲁棒性较强,所以它非常适用于对那些时变的非线性带滞后系统的控制。
- 2 -1.2 模糊控制的发展与现状模糊控制能反应人类的智慧，它是属于智能控制的一种控制方法，由于它的适应面广和易于普及，所以目前它成为了控制领域最活跃，最重要和最实用的分支之一。
尤其是它作为对传统控制的补充和改进的方法，常与传统控制相结合被应用于各种复杂的自动化中。
目前已经在工业控制及其他领域，诸如炼钢、化工以及医学心理系统中，特别是家用电器自动化领域和其他很多行业中解决了传统控制方法无法或难以解决的实际问题，取得了举世瞩目的成就。
模糊控制理论作为控制界一次深刻的变革，目前已被广泛普及，这标志着自动控制进入了一个崭新的阶层。
尤其是那些没有办法获得清晰精确的数学模型的是变形的、非线性的复杂系统，只能利用模糊控制器这样的智能性的控制方式，才可以得到比较有效的控制效果。
因此，模糊控制既有广泛的使用价值，又有很大的发展潜力。
1.3 温度测控技术概论目前，对于温度的检测在理论上发展较成熟，但在实际测量和控制中，如何保证快速实时地对温度进行采样，并能够正确的传输出系统的数据参数确，另外还能够较精确的对温度场进行控制，这是当务之急要面对的问题。
温度测控技术主要包括两个方面的内容：温度测量技术和温度控制技术。
温度测量技术有接触式测量和非接触式测量两种测量形式组成，发展比较早的便是接触式测量方法，它具有很多优点：操作简单，测量结果可靠，成本价格低廉，并且它的测量精度很高。
在一般情况下都能测得所测对象的实际温度；但是由于检测元件的热惯性的影响，响应时间会比较长，对热容量小的物体难以实现精确的测量，另外，腐蚀性介质的温度测量、超高温的温度测量以及运动物体的温度测量是不适于用这种方法的。
非接触式测温主要是通过检测辐射能量来测量温度的，它具有响应速度快、可以测量热容量小的物体以及运动着的物体的温度等优点，但是它也具有测量误差大、价格昂贵等缺点。
因此，在实际的温度测量中，要根据具体的测量对象考录多方面的因素来选择合适的测量方法。
- 3 -温度控制技术主要有动态温度跟踪与恒值温度控制。
前者所实现的控制是使被控对象的温度按照预先设定好的温度曲线变化。
这在工业生产中使用是非常普遍的；恒值温度控制，顾名思义是把被控对象的温度恒定在某一定值上，且要求其稳态误差不能超过某个允许的范围。
- 4 -第二章模糊控制理论第二章模糊控制理论2.1 模糊控制理论的数学基础2.1.1 模糊集合模糊集合论是一门用清晰的数学方法去描述、研究模糊事物的数学理论。
把经典集合的概念加以推广使其边界模糊化，使某一个元素既属于这集合，又属于另一个集合，于是，元素与元素之间的关系则由经典集合论中的“绝对属于与否”，变成了现在的“相对属于”。
描述论域中某个元素属于F集合的程度的量叫做隶属度。
每当提起一个集合F时则需要给出论域中每一个元素属于该集合的程度，即隶属度。
模糊集合一般情况下用隶属函数来表示，主要的方法有以下几种：（1）序对法当F集合的论域U中的元素个数有限时，F集合A表示为：A=｛,A()｜｝=｛(,A()),(,A()),…,(,A （）)｝（2-1）（2）扎德法当论域U中的元素的个数有限时，F集合A可以表示为：A == + + … + （2-2）如果论域U中的元素的个数是无限不可数时，则可表示为：A=（2-3）（3）向量法若论域中有有限个元素并且元素是有序时，那么集合就可以表示为将元- 5 -素的隶属度类比为向量中的分量排列起来而成的集合，那么集合就相当于是个向量，各个元素的隶属度取值就是它的各分量，所以也称集合为向量，即写成如下的形式：（2-4）当用向量的方法来表示模糊集合时，相同论域上的各F集合中的元素，其隶属度必须按照相同的排列顺序排列，而且不能省略那些隶属度等于零的项，；例如当A ()=0时,则写成（2-5）（4）函数法当论域U 中的元素个数是无限不可数时，根据定义，隶属函数完全可以来表征模糊集合，因为所有元素x对A 的隶属度都是通过隶属函数来表示的。