發布時間：2020-04-22所屬分類：科技論文瀏覽：1次
摘 要： 摘要:溫度控制系統是智能家居體系的重要子系統，直接關系到住戶的舒適度.傳統的溫度控制系統主要采用反饋控制，即使我們嘗試實施常規的PID控制也無法獲得理想的控制效果.因此，在智能家居環境下的溫度控制系統中，嘗試采用基于模糊PID控制的方法，經過仿真分
摘要:溫度控制系統是智能家居體系的重要子系統，直接關系到住戶的舒適度.傳統的溫度控制系統主要采用反饋控制，即使我們嘗試實施常規的PID控制也無法獲得理想的控制效果.因此，在智能家居環境下的溫度控制系統中，嘗試采用基于模糊PID控制的方法，經過仿真分析，系統的穩定性和動態性能都得到了顯著提升.
關鍵詞:溫度控制;設計;仿真
伴隨著科技的進步，人們的生活水平不斷提高.近年來，人工智能和物聯網技術迅猛發展，直接帶動了智能家居產業蓬勃興起.智能家居是以住宅為平臺，基于多種關聯技術構成的個性化家居系統，經過對各種數據的收集和科學分析，為用戶提供符合個性需求的服務.智能家居廣泛融合了信息技術、網絡通信、智能控制等多門學科.有效提升智能家居產品智能化程度，進一步改善用戶體驗感受，降低用戶使用門檻是目前進行相關研究的重要方向.將各種技術應用到智能家居控制系統中，較大程度地提高產品的智能化程度和用戶體驗，項目的研究具有較大的理論和實用價值，意義重大[1].
溫度控制系統作為智能家居體系中的一個重要子系統，對住戶的舒適度產生直接影響.傳統的溫度控制系統主要采用反饋控制方法，即通過對輸出溫度信號進行實時采集，并且通過反饋通道送到系統輸入端，與用戶設置信號進行負反饋運算，從而實現自動控制.此種系統的性能往往不能令人滿意.在日常生活中，室內的溫度會受到很多方面因素的影響，例如室外自然溫度、室內照明裝置散發的熱量、電氣設備工作散熱、用戶活動因素等等，而這些都屬于不規則的隨機干擾量，即使我們嘗試實施常規的PID控制，也無法獲取理想的控制效果.
在二十世紀六七十年代，國外控制理論專家提出了模糊集合的概念，實現了模糊性和集合論的統一，標志著模糊數學的產生[2].模糊性與隨機性不同，主要是用來處理模糊現象.傳統的自動控制可以通過建立系統數學模型加以研究，但隨著控制系統的復雜程度越來越高，多因素耦合程度提升，加上非線性因素，數學模型的獲取將十分困難.因此，智能家居環境下的溫度控制系統，可以嘗試采用基于模糊控制的方法.
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1基本控制思路
溫度模糊控制系統的的基本框圖如圖1所示.
在整個溫度控制系統中，模糊控制器是最核心的環節，主要由以下幾部分構成:
(1)模糊化接口:即模糊量化處理模塊.主要是用來接收溫度給定值與被控對象最終輸出間的偏差量(由模/數轉換器傳送).模糊控制器需要將信號由確切量轉化為模糊量.在某些特殊情況下，如果控制器是雙輸入通道，應考慮根據偏差量計算出偏差變化率，然后再進行模糊量化處理.
(2)模糊控制算法模塊:當偏差(或者偏差變化率)的模糊量輸入到該模塊時，根據知識庫(通常是依據控制經驗，提前儲存起來的專家知識，可以模擬人類模糊推理能力)，完成模糊控制器的輸出模糊量的推理過程.
(3)確切化接口:即去模糊化處理模塊.經過模糊控制算法模塊輸出的是模糊控制量，而在進行實際溫度控制時，必須是確切的值，因此在本環節主要是將模糊運算得到的模糊輸出轉換成確切的控制量，以便能夠被實際系統所接受，然后再通過數/模轉換器變換成模擬量，傳遞到執行機構[3].
2溫度模糊控制器的設計
對于在智能家居中應用的溫度控制系統而言，對于模糊控制器的設計很關鍵.在傳統的溫度自動控制系統中，廣泛地采用常規PID控制方式，如圖2所示.
系統中，PID控制器接收的是溫度偏差信號e(t)，分別進行比例、積分和微分運算.采用模糊控制器進行設計，可以獲得更快的響應速度和更高的可靠性，并且可以大大簡化參數設置過程，對于參數變化也擁有更強的適用性.
1)按照廣泛采用的二維模糊控制器結構進行設計，如圖3所示，該種結構可以克服一維模糊控制器動態性能不佳的缺點，同時避免維數過高、模糊控制規則復雜的問題.本系統中的二維模糊控制器是以室內溫度的誤差信號和誤差的變化量信號作為輸入
2)為了有效提高模糊控制的精度，在系統設計的模糊控制器中，選取負大(NB)、負中(NM)、負小(NS)、負零(NO)、正零(PO)、正小(PS)、正中(PM)、正大(PB)以及平均值(AZ)等模糊狀態[4].對于溫度誤差變量，可以選擇如下模糊集合:{NB，NM，NS，NO，PO，PS，PM，PB}對于室內溫度變化量信號而言，可以劃分7個模糊狀態(除了NS和NM).無論對于哪種信號，都可以根據實際情況來選取相應的隸屬函數.在現代化的智能家居系統中，根據我們的實際經驗來進行語義規則的推導，獲得模糊控制的狀態表，模糊控制器將以此作為推理的根據.
(3)獲得控制變量、溫度誤差和溫度誤差變化量的模糊集后，可以借助MATLAB中專用的模糊邏輯工具箱，依照實際情況選擇相應的算法，進行相應的仿真分析.
綜合以上分析，本系統最終采用基于自適應模糊控制的PID控制技術，總體采用二維模糊控制器結構，將誤差變化率ec和誤差e作為控制器輸入量，依照兩個變量的變化，在模糊控制規則表制訂的規則之下，對于PID控制器kp、ki和kd三個關鍵參數進行適當地調節，經過模糊化模塊、近似推理模塊以及模糊數據清晰化處理，得到相應的輸出量，加到設計的PID控制器中，在線調整PID參數.控制器結構如圖4表示.
3仿真分析
系統設計完成后，可以借助MATLAB軟件對溫度模糊控制系統進行仿真分析，在仿真過程中，可以綜合應用SIMULINK工具箱和模糊邏輯工具箱(FuzzyLogicToolbox).其中，SIMULINK是MATLAB最早開發的仿真環境，特色鮮明.我們可以使用它進行電路或系統的組織或者繪制，在進行仿真參數的設置后，可以啟動仿真工作.溫度模糊控制系統的運行狀態和相關結果可以通過示波器工具(Scope)對仿真曲線和仿真波形進行觀測.模糊邏輯工具箱可以通過對函數命令的調用或者應用圖形用戶界面(GUI)來實現模糊推理系統的生成以及編輯[5].
如果進行模糊控制，則需要進行模糊控制器的設計，在此過程中，需要通過一定的模糊邏輯算法，遵循特定的模糊控制規則，對傳統的PID控制器中的比例(P)、積分(I)、微分(D)環節的參數實時進行必要的優化，從而獲得更加理想的控制過程.控制規則的制訂一般是基于人們的長期經驗積累，是通過長期學習、實踐后形成的，它是技術知識的一種集合，操作者經過對被控對象或被控過程的觀測，在已有經驗和知識的基礎上，進行綜合的分析，通過對控制作用的調整，完成預期控制目標.控制裝置依據預先設置的輸入信號以及負反饋信號，通過計算獲得實際溫度與理想溫度的偏差e，同時獲得當前偏差變化量de，由模糊規則開啟模糊推理過程，之后對模糊化參數進行去模糊化處理(也稱解模糊化)，最終輸出基于模糊控制的控制器的各項系數[6].應用MATLAB軟件，進行控制器模型的建立，如圖6所示.
進行仿真后，可以得到在兩種控制模式下的仿真曲線，如圖7所示.可以對圖中的兩條仿真曲線進行對比，不難歸納出，如果溫度控制系統采用模糊PID控制后，仿真曲線的最大超調量更小(穩定性更好)，調節時間變短(快速性增強).此外，模糊PID控制器的結構簡單，無論是硬件設計方面，還是后期軟件實現都比較容易.而采用常規的PID控制器進行溫度控制，算法上會比較簡單，魯棒性能得到基本的保證，控制效果也比較好.但這種裝置不具備自適應能力，一旦室內情況發生變化，無法實時地在線自整定參數.特別的，如果參數變化超出了一定的范圍，整個控制系統的性能將明顯受到影響.因此，對于常規的PID控制器來說，更多是應用在線性時不變系統中，如果是在非線性時變的系統中應用，控制效果不是十分理想.
4結語
溫度控制系統是智能家居系統中的重要部分，在智能家居溫度控制系統中應用模糊PID控制器，魯棒性更好，控制精度更高，對于環境的適應性也會更強.相應的控制方法也可以廣泛地應用到智能家居的其他子系統中去.
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