基于模糊控制的农产品冷冻库网络控制系统研究

冯双林,程丽红

(广西工业职业技术学院,南宁 530003)

0 引言

网络控制系统主要包括后台控制器、检测传感器、被控对象、执行器和网络传输通路等。网络控制系统的工作原理是利用检测传感器模块对控制对象进行采集,再通过无线网络将数据送回给后台控制器,经过一定的控制算法求出控制量,最后通过无线网络驱动控制执行器。由于引入了网络传输,会带来一些新的问题,如信息传输延时、数据丢包及调度协同控制等问题。为了解决这些问题,引入了模糊控制算法,在不需要获取准确的数学模型的基础上,可确保系统时延在最大允许范围内,且还能大幅度提高系统的稳定性和抗干扰性。网络控制系统的整体框架如图1所示。

图1 网络控制系统的整体框架图Fig.1 The overall frame diagram of network control system

1 农产品冷冻库网络控制系统的特点

网络控制的传输信息可分为实时和非实时两种信息,而实时信息又可分为硬实时信息和软实时信息。一般而言,实时信息数据量较小,发送较快,数据不会重新发送,通常是控制一类的信息。实时信息对时延要求严格,需要在规定的时间到达节点,不允许丢失,否则会造成严重后果,如农产品冷冻库温度超温报警信息。

了解了实时信息的特点后,便需要对调度任务时间参数进行分析。网络传输任务时间节点参数如图2所示。

图2 网络传输任务时间节点参数Fig.2 The task time node parameters of network transmission

图2中,ai、si、fi和di分别表示数据包加入传输队列、开始传输、传输完成和信息传输允许的最大时延。网络信息传输过程中的时间参数关系如下:

1)阻塞时间bi=si-ai,表示数据信息在传输队列等待传输的时间;

2)阻塞时间ci=fi-si,表示数据信息从开始传输到完成传输花费的时间,主要与数据的长度和网络速度有关;

3)传输时延τi=bi+ci,表示数据信息从加入到传输队列并传输出去所花费的时间;

4)空闲时间γi=di-fi,表示数据发送完成到信息传输允许的最大时延的时间。

结合以上网络控制中调度时延参数问题,便可以对农产品冷冻库数据信息传输网络进行规划和研究。

2 模糊控制器的设计

2.1 模糊控制器的工作原理

模糊控制的模糊集理论可以对不确定的系统进行富有作用的控制,包括模糊化、专家经验知识库、模糊推理和清晰化等4个部分,其工作原理如图3所示。

图3 模糊控制器工作原理Fig.3 The working principle of fuzzy controller

模糊控制器在工作中,将控制误差e及其变化率ec作为系统输入变量,根据专家经验知识库制定输入和输出之间的模糊推理规则表;然后,根据实际的控制误差e及其变化率ec查询规则表,计算出系统控制输出量U;最后,进行模糊化转换后输出控制量u作用于被控对象,实现对控制对象的精准控制。

2.2 基于模糊自适应整定PID控制器的设计

模糊自适应整定PID控制器的工作原理如图4所示。由其架构可知:该控制器是在常规PID控制器上添加了一个模糊控制环节模块,且可以根据模糊控制规则对PID控制参数进行自适应调整。

图4 模糊自适应整定PID控制器工作原理Fig.4 The working principle of fuzzy adaptive tuning PID controller

该控制器目的是为了计算出e和ec与控制器P、I和D参数之间的关系,从而在系统工作过程中动态断根据e和ec的实际值,修改P、I、D参数,从而使得被控对象性能达到最优。

PID参数模糊自适应整定的重点是根据技术人员日复一日积累的知识和经验,创建符合被控对象的模糊控制表,从而得到kp、ki和kd各自自适应控制表,分别如表1～表3所示。

表1 kp的模糊规则表Table 1 The fuzzy rule table of kp

表2 ki的模糊规则表Table 2 The fuzzy rule table of ki

表3 kd的模糊规则表Table 3 The fuzzy rule table of kd

确定好kp、ki和kd参数的模糊规则表后,便可以对其进行自适应校正,然后对被控对象进行准确控制。

根据控制系统特点,制定e和ec的论域模糊集,即

e,ec={-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5}

(1)

根据模糊规则表,结合e和ec的论域模糊集,确定其模糊子集,即

(2)

再根据5个参数的隶属度、控制模型和规则表,可以确定自适应校正参数为

(3)

在对农产品冷冻库网络控制系统的应用中,通过对逻辑规则的处理、查表和计算,便可以实现对模糊PID参数的自适应整定,其具体的计算流程如图5所示。

图5 模糊PID参数的自适应整定流程图Fig.5 The flow chart of adaptive tuning of fuzzy PID parameters

3 仿真实验的分析

为了对农产品冷冻库网络控制系统进行模拟仿真,基于MatLab/Simulink的仿真工具箱TrueTime对其进行仿真分析,该工具箱可以实现对网络控制系统的实时调度仿真。基于TrueTime的农产品冷冻库网络控制系统结构如图6所示。

1)假设时延、数据丢包和网络杂讯干扰都是0,也就是除数据传输外,其他额外模块占用网络带宽BW=0,仿真结果如图7所示。

图6 基于TrueTime的农产品冷冻库网络控制系统结构图Fig.6 The ttructure diagram of network control system of agricultural products freezer based on TrueTime

图7 其他额外模块占用网络带宽BW=0的仿真结果Fig.7 The simulation results of other additional modules with occupying network BW=0

2)假设时延为(0.01s)、数据丢包(10%)和网络杂讯干扰等三者额外模块占用30%的网络带宽,即BW=0.3,仿真结果如图8所示。

3)假设时延为(0.1s)、数据丢包(30%)和网络杂讯干扰等三者额外模块占用70%的网络带宽,即BW=0.7,仿真结果如图9所示。

图8 其他额外模块占用网络带宽BW=0.3的仿真结果Fig.8 The simulation results of other additional modules with occupying network BW=0.3

图9 其他额外模块占用网络带宽BW=0.7的仿真结果Fig.9 The simulation results of other additional modules with occupying network BW=0.7

由以上3幅仿真图可以看出:随着时延、数据丢包和网络杂讯干扰占用网络带宽的增加,系统的稳定性也在变差。根据响应曲线可得出以下结论:①在其他额外模块占用网络带宽为0的情况下,基于模糊自适应整定的系统具有响应速度快、超调量小和稳定性强等特点;②在其他额外模块占用网络带宽为0.3的情况下,基于模糊自适应整定的系统具有响应速度快、超调量较小和稳定性强等特点;③在其他额外模块占用网络带宽为0.7的情况下,相比常规PID控制的系统,本文设计的系统虽然调节时间相对增大,超调量较大,但稳定性还较好。

4 结论

针对农产品冷冻库网络控制系统时延大、数据容易丢失和网络干扰大等问题,采用了基于模糊自适应整定PID控制器对其进行控制。通过TrueTime仿真工具箱搭建仿真模型,将设计的模型和常规PID进行对比分析。实验结果表明:设计的农产品冷冻库网络控制系统具有响应速度快、稳定性强和抗干扰能力强等特点。