模糊控制集中供热控制器的MATLAB仿真

徐彤 崔高健 曲永利

1长春经开供热集团有限公司

2长春工业大学机电工程学院

0 引言

由于集中供热系统的非线性、时变性、随机干扰及对象模型参数的不确定因素，使得传统控制难以精确地完成控制任务，从而存在对能源的极大浪费，而模糊控制以其强大的函数映射能力，它能够通过输入输出数据对过程进行有效的学习，进而可以很好地解决这一问题，能够在很大程度上节省资源[1]。

论文以供水流量和室外温度作为输入，以回水温度作为输出，设计出了二维的集中供热的模糊控制器。利用MATLAB中的模糊推理工具箱，对设计出的模糊控制器进行了仿真。

1 模糊控制器的结构

对长春某热力公司提供的供热数据进行归纳总结，得出供水流量x∈[17283，23213]和室外温度y∈[-20,5]。模糊控制器则根据x和y的数据，选定回水温度t∈[43，61]。因为只考虑回水温度，可以用双输入-单输出模糊控制器完成任务[2]。

2 集中供热控制器的MATLAB建模

2.1 模糊推理系统编辑器

由于本集中供热控制器是采用供水流量、室外温度为输入，回水温度为输出的双输入-单输出结构，清晰化方法选用面积中心法，所以设置完成后的模糊逻辑编辑器如图1所示[3]。

图1 集中供热模糊控制器模糊推理编辑器

2.2 隶属函数编辑器

本集中供热模糊控制器的两个输入供水流量、室外温度和一个输出回水温度的隶属函数的确立，这里作者选择合适的模糊论域和比例因子、量化因子后[4]，将结果按步骤输入到MATLAB中，得到的供水流量隶属函数编辑器、室外温度隶属函数编辑器、回水温度隶属函数编辑器分别如图2～4所示。

图2 集中供热模糊控制器供水流量隶属函数编辑器

图3 集中供热模糊控制器室外温度隶属函数编辑器

图4 集中供热控制器回水温度隶属函数编辑器

2.3 模糊规则编辑器

模糊规则就是输入量和输出量间的模糊蕴涵关系，只是用模糊条件命题对他们进行了表述。作者将模糊系统的结构、模糊推理的类型和输入变量的模糊化进行编辑，并且制定了模糊规则表，从表中可以得出如下九条模糊规则（设供水温度为x，室外温度为y，回水温度为 t）：

①If x issand y isl then t isnb

②If x issand y ism then t ism

③If x issand y ish then t isps

④If x ism and y isl then t isns

⑤If x ism and y ism then t ism

⑥If x ism and y ish then t isps

⑦If x isb and y isl then t ism

⑧If x isb and y ism then t isps

⑨If x isb and y ish then t ispb

将上述九条模糊规则输入MATLAB模糊工具箱中，得到如图5所示的模糊规则编辑器。

图5 集中供热控制器模糊规则编辑器

2.4 模糊规则观测窗

不同于前三个界面，模糊规则观测窗是只读性的，没有编辑功能，只在用户进行观测时使用。在模糊规则观测窗中，用户可以清楚地观测到模糊规则和模糊推理作用于系统的过程，前面三个窗体编辑完毕后，此窗体就可以被调出。由于前面几个编辑器都已经确定，所以本模糊系统控制器可调出，如图6所示。

图6 集中供热控制器模糊规则观测窗

图6中，左下方的Input中，可分别输入模糊控制器两个输入的具体数值，由于确定了清晰化的方法，MATLAB模糊工具箱就可根据输入的数值和清晰化方法，计算出输出的数值，从而解决了人工计算量大和计算繁琐的问题。

2.5 模糊推理系统输出量曲面观测窗

模糊规则观测窗中，人们只能看到平面的结果，看到的只有对应于每组输入量的输出值。而曲面观测窗则是立体性的，用一个空间曲面把整个论域上输出量与输入量间的函数关系都显示出来。曲面观测窗跟模糊规则观测窗一样，也是只读性的。本集中供热系统模糊控制器的输出量曲面观测窗，如图7所示。

图7 集中供热控制器输出量曲面观测窗

图7中两个横轴分别为输入量供水流量和室外温度，纵轴表示输出量回水温度，即输出量跟输入量的关系曲面。空间曲面是光滑的，表面输出是近乎连续的，这正是模糊控制的突出特点之一。

3 集中供热模糊控制器的MATLAB仿真

3.1 仿真过程

将建立的模糊控制器，输送到MATLAB的Simulink工作空间中，将所有元件放入Simulink仿真空间后进行连线，建立如图8的仿真框图[5，6]。

图8 集中供热模糊控制器Simulink仿真框图

图9 集中供热模糊控制器仿真系统输入曲线与输出曲线

图8中左边下方的装置是信号发生器，对整个系统由信号发生器发出一个方波信号，按下仿真按钮，经过作者建立的模糊控制器处理后得到的原始信号和输出信号曲线如图9所示。

从图9中，可以看出作为输出曲线的紫色曲线和作为输入的方波信号接近程度是很高的，两曲线之间的间隙处于0.5～1之间，这便可以证明此模糊控制器在对被控系统的控制上，可以达到令人满意的效果。

3.2 仿真分析

由于本控制器应用于集中供热控制系统中，就相当于输入两个数字信号，经过模糊控制器，再输出一个数字信号的最简单的仿真过程。利用作者实地考察所得的数据，经过上一节利用MATLAB软件对模糊控制器的分析，将考察所得的供水流量和室外温度作为输入量，经过模糊控制器后，通过MATLAB的清晰化算法得到输出数据回水温度的数值。最后将得出的输出数据与考察所得的真实的回水温度进行对比，得到的计算数据与真实数据的对比曲线如图10所示。

图10 计算数据与实际数据对比曲线

从图10中可以看出，两条数据曲线拟合程度很好，效果比较理想。计算数据与实际数据的绝对误差最大值不超过0.57℃，最大相对误差小于1.7%。这些误差均在换热站中的允许误差之内，完全可以满足集中供热系统进行快速、精确调节的需要。

4 结束语

本文首先介绍了MATLAB工具箱，对其功能特点和工作流程作了阐述，其次重点分析和叙述了作者设计的模糊控制器在MATLAB中的建模过程和仿真过程，最后对仿真结果进行了分析，效果令人满意。可见，模糊控制在集中供热系统中的应用前景应是非常广阔的。

[1] 张曾科.模糊数学在自动化技术中国的应用[M].北京:清华大学出版社,1997

[2] 李国勇.智能控制及其MATLAB实现[M].北京:电子工业出版社,2005

[3] 闻新,周露.MATLAB模糊逻辑工具箱的分析与应用[M].北京:电子工业出版社,2002

[4] 张德丰.MATLAB模糊系统设计[M].北京:国防工业出版社,2009

[5] 石辛民,郝整清.模糊控制及其MATLAB仿真[M].北京:清华大学出版社,2008

[6] 姚俊,马松辉.Simulink建模与仿真[M].西安:西安电子科技大学出版社,2002