（完整版）冰箱温度控制器的设计与研究毕业设计

摘 要

电冰箱作为应用较为普及的家用电器，近年来，随着微电子技术、

传感器技术以及控制理论的发展，电冰箱具有温度模糊控制、智能化霜、故障自诊功能，同时还具有控制精度高、性能可靠、省电等优点，并能达到高质量食品保鲜的目的，是电冰箱发展的主要方向。

电冰箱控制的主要任务就是保持箱内食品最佳温度，达到食品保鲜的目的。由于冰箱内温度受多种不确定因素影响，如放入冰箱中物品的温度、热容量以及物品的充满率、开门的频繁程度等，冰箱内的温度场的数学模型很难建立，因此无法用传统的控制方法实现精确控制。 本文采用模糊控制技术可以方便地提高控制精度，配以电子温度检测，对压缩机的工作状态进行调节，达到精确控温和节能的目的。通过变频控制可以使冷冻室的温度控制更加合理。当冷冻室需要制冷量比较大的时候，可以通过变频调控，使电机高速转动，就加强压缩机制冷；同理，当冷冻室制冷量比较小时，则使电机转速慢一些。就降低压缩机制冷。通过半导体制冷使冷藏室的温度控制更加精确。在冷藏室需要制冷的时候可以启动半导体制冷，而不用启动压缩机，这样一方面避免了压缩机的频繁开启，另一方面也节约了能量，同时也保证了冷藏室的温度更加准确。

为了提高冰箱的性能，软件上还采取了自学习功能、故障运行自恢复功能、维护自检功能和容错技术等抗干扰设计。该系统具有控制精度高、性能可靠、省电等特点。

关键词：模糊控制论；冰箱；单片处理机；自学习

Abstract

In recent years, refrigerator as a widespread family electronics, they orientation of developing refrigerators.

The control of the refrigerator aims to keep the food furthest temperature. But there are many factors effect the refrigerator temperature, such as food temperature, thermal capacity, full or not and frequency of opening door. So it's difficult of building the model of the refrigerator. So it can't realize precision control using traditional control method.

The Paper improves the control precision utilizing fuzzy control technology. And the frequency conversion designed in order to avoid starting up compressor frequently which makes the electrical machinery work according to requirement. So the refrigeration of compressor will be more effective. Safe adopts the semiconductor and compressor to refrigerate at the same time. In the normal situation the safe refrigerates with refrigeration of the freezer when the freezer needs refrigeration, the system starts the mechanism of compressing. The safe can reach the

refrigeration result at the same time. When the freezer does not need refrigeration, the semiconductor will be used alone-The result controlled like this can make the safe achieve the goal of controlling alone basically. For the performance of refrigerator ,the self-learning, self-repairing, self-checking and fault tolerant technique ale used in software designing, This system reliable performance and saving electric energy.

Keywords：Fuzzy control theory; Refrigerator; Single chip compute; Self-learning

目 录

1 绪论 ·········································································································· 1

1.1课题背景及意义 ················································································ 1 1.2智能冰箱系统概述 ············································································ 1 1.3 方案论证 ························································································· 2 2 系统介绍 ··································································································· 3

2.1概述 ································································································· 3

2.1.1电冰箱的热负荷 ······································································ 3 2.1.2 电冰箱的系统结构 ·································································· 4 2.2 系统设计与功能简介 ········································································ 4 3 系统数学模型与控制理论 ··········································································· 7

3.1概述 ································································································· 7 3.2模糊智能控制理论 ············································································ 7

3.2.1 模糊智能控制的发展 ······························································ 7 3.2.2 智能模糊控制的基本原理 ························································ 8 3.2.3 模糊控制算法 ········································································ 11

3.2.4模糊智能控制在电冰箱系统中的实现 ······································ 18 3.2.5 模糊控制应用于冰箱上的必要性、可行性 ······························ 19 4.1智能冰箱的功能 ··············································································· 20 4.2冷冻室制冷的实现方法 ···································································· 21 4.3冷藏室制冷的实现方法 ···································································· 22 4.4模糊化霜的实现 ··············································································· 24 5 硬件系统 ·································································································· 25

5.1系统概述 ························································································· 25 5.2系统电路设计 ·················································································· 28

5.2.1按键输入的实现 ····································································· 28 5.2.2蜂鸣的实现 ············································································ 28 5.2.3温度采集的实现 ····································································· 29 5.2.4 显示电路的实现 ···································································· 30 5.2.5变频调速的实现 ····································································· 31

6系统软件 ··································································································· 34

6.1系统软件概述 ·················································································· 35 6.2 件总体结构 ····················································································· 35 7 结 论 ······································································································· 36 致 谢 ·········································································································· 37 参考文献 ····································································································· 38

1 绪论

1.1课题背景及意义

众所周知，电冰箱是现代家庭中必不可少的家用电器。而目前市售冰箱大多采用传统的机械式温控，控制精度差，功能单一，控制方式简单难以满足现代冰箱发展的要求。

随着经济的发展和人民生活水平的进一步提高，人们对多功能化的发展要求越来越高。单片机技术和电子技术的高速发展，使得箱内温度控制可随冷藏室和冷冻室的不同而分别设定，定时自动除霜、白动制冰、省电等诸多功能和要求得以实现。特别是模糊控制技术在家用电器中的应用日趋成熟，为电冰箱向智能化方向发展提供了有利技术支持[1]。

在电冰箱的控制中，温度是主要的控制对象，控制的好就有显著的节能效果。但冰箱内要受诸如环境温度的高低、冰箱本身的容积、冰箱中食物的多少、以及食物的种类和性质、存放物品的初始温度、散热特性及其热容量、物品的充满率及开门的频繁程度等控制。冰箱内的温度场分布极不均匀，要想建立电冰箱温度变化的精确数学模型是很困难的，因此采用模糊控制技术才能达到最佳的控制效果[2]。

1.2智能冰箱系统概述

智能控制技术的发展，正在改变着人们的生活方式，更加舒适、更加可靠的家用电器可日益提高人们的生活水平。单片机是智能家电的核心单元，因为单片机是嵌入在家用电器中，没有自己独立的外壳，通常称为嵌入式系统，如今嵌

入式系统无处不在，正推动着二十一世纪一场新的产业革命。为了适应智能控制

技术的发展，单片机在它诞生以来的二十多年内，发生了迅猛的变化，从

四位机

发展到六十四位机，架构也在发生变化。

电冰箱是白色家电中最有代表性的，在中国，电冰箱在家庭中的普及率很高，而且，制造技术也非常成熟，关键技术处于国际先进水平，部分技术还领先于国际同行。家用电冰箱的模糊控制技术、多段变温技术、自动制冰技术、瞄准冷却技术、自动开门技术、变频技术、信息化网络化技术等都不同程度的折射出智能控制技术在家用电器中的广泛应用前景[2]。

1.3 方案论证

经典控制理论，对于解决线性定常系统的控制问题是很有效的。然而，经典控制理论对于非线性的时变系统难以奏效。无论采用经典控制理论还是现代控制理论设计一个控制系统，都需要事先知道被控对象精确的数学模型，然后根据数学模型以及给定的性能指标，选择适当的控制规律，进行控制系统设计。然而，许爹隋况下被控对象的精确数学模型很难建立。

模糊控制是一种以模糊集台论、模糊语言变量以及模糊逻辑推理为数学基础的新型计算机控制方法。从线性控制与非线性控制角度分类，模糊控制是一种非线性控制。

模糊控制的方法模仿人的思维方式和人的检测经验，用电脑来代替人脑实施有效的控制。模糊控制则是依赖于被控系统的物理特性。特理特性的提取要靠人的直觉和经验，这些物理特性在人脑中是用自然语言来抽象成一系列概念和规则的。用这种方法可以把人的经验形式化并引入控制过程，再运用比较严密的数学处理过程，实现模期推理，进行判断决策，以达到令人满意的控制效果。

单片机是一种十分特别的集成电路，它不但内部含有控制器、运算器、存储器，还含有大量的接口部件。这种特点使得它成了一个十分有用的控制器件。单片机用于执行模糊控制有以下几点：

(1)可以接受数字量、模拟量和开关量； (2)可以输出数字量、模拟量和开关量； (3)模糊化方便； (4)反模糊化方便；

(5)模糊推理的执行较容易。

在控制芯片的选择上，市场上有许许多多的嵌入式控制芯片，本设计采用的是8051单片机，它是市面上常见的嵌入式芯片单它是一种8位的单芯片微控制器，属于MCS-51单芯片的一种，由英特尔公司于1981年制造[4]。

相比市面上其他单片机，8051市场份额占有率大，产品成熟可靠，在单一的封装中提供很多功能（包括CPU,RAM,ROM,输入输出，中断，时钟等）有非常多的周边硬件和软件资源，为我们的硬件结构架设和软件设计提供了非常多的参考，有利于我完成这次设计，所以我选择它作为核心控制器。

综上所述，我选择80C51单片机作为核心控制器，采用模糊控制方法完成系统的设计。

2 系统介绍

2.1概述

2.1.1电冰箱的热负荷

家用电冰箱的制冷系统有压缩机、冷凝器、干燥器、节流毛细管、蒸发器等构成，如下图2.1所示

图2.1制冷系统流程简图

压缩机排气经冰箱冷暖气(在冰箱背面或侧面)冷凝后进入干燥过滤器，去除水分和杂质，在通过毛细管节流。节流后的气液混合物先流入冷冻室和冷藏室，农蒸发器中吸收热量蒸发，使冷冻室和冷藏室的温度达到设定要求从蒸发器流出的制冷剂流入压缩机[5]。

2.1.2 电冰箱的系统结构

本文的研究对象是大容积、多功能无氟电冰箱，这种电冰箱一般是多门分体结构、一套制冷装置，多通道风冷式。箱体结构如图2.2所示。控制温度的手段主要是压缩机的开停，循环风扇的转速、通风道门的开启程度等。

图2.2电冰箱的结构图

2.2 系统设计与功能简介

传感器组主要由冷冻室、冷藏室、冰温室及环境温度等传感器组成，通过温度及风门状态检测和信号处理、根据模糊推理决策，控制压缩机及相应风门、风扇、电机、制冰机等运转模式。

冷冻室温度d/dt模糊推论1乘法器食品温度门状态检测室内温度检测模糊推论2d/dt模糊推论3压缩机开停时间修正

图2.3 冷冻室温度控制模糊推理框图

冷冻室温度控制模糊推理框图2.3所示。风冷式电冰箱的制冷系统设置在冷冻室，由压缩机出来的高温、高压液态制冷剂，经冷凝器冷却后，被送到设置在冷冻室四周的蒸发器中蒸发为气态，同时吸收外界的热量，达到制冷的目的。压缩机的开停决定制冷的程度。

冷冻室温度d/dt模糊推论1乘法器食品温度门状态检测室内温度检测模糊推论2d/dt模糊推论3风机转速风机开启度 图2.4 冷藏室温度控制模糊推理框图

图2.4是冷藏室温度控制模糊推理图

在冷藏室和蔬菜室中不设蒸发器，而且将冷冻室的冷气经过公用风道，由风机传送给各温区，用各区的风门控制该区的温度变化。冷冻室和其它温区的温度控制匹配问题用模糊控制器协调[6]。

冷冻室和冷藏室的温度控制方案基本是相同的，只是控制对象不同。前者控制压缩机开停，后者调节风机风门。现在以冷冻室为例，说明温度控制系统模糊控制器的设计问题。模糊控制电冰箱不仅要考虑到冷冻室温度的恒温调节，同时也要考虑到冷冻室温度与食品温度未必相同这一因素。最终应使食品温度保持在某一范围内，从而达到保险的目的，这是它与传统PID恒温调节系统追求的控制目标间的差别。

食品放进冷冻室即开始降温，经过一段时间，冷冻室的温度可能已降到给定值，但这时食品温度温度还没达到保鲜温度的要求，因此，这时压缩机关断以后，冷冻室的温度开始回升，当回升到给定值时，理应将压缩机再次投入运行。但实际上，这时食品的温度由于热惯性并不能与冷冻室空间温度一直，从节能的观点出发，应延时启动压缩机，延时多长，也与

放入食品的热容量有关。

以上分析说明，最后一次投入的食品的热容量（初始温度和重量）在以后的压缩机控制决策的调整中起着重要最用。但投入视屏的热容量是无法检测，不能指望用户输入，而必须利用模糊推理和传感技术[7]。

投入的食品热容量的检测是在食品放入冷冻室并关门后5min内进行的。一般情况下，冷冻室的温度都在-18℃左右，当食品存入以后冷冻室的温度急骤上升，上升的绝对值和变化率，决定于放入食品的温度和热容量，温度的变化曲线如图2.5所示。

从图2.5（b）可以看出，在食品重量相等的情况下，食品温度愈高（）温度升高的变化率愈大，制冷压缩机应愈早投入运行。图2.5（a）说明，放在食品温度相同的情况下，食品质量越大（），其温度上升变化率愈大，制冷压缩机启动后温度的下降愈缓。通过实验摸索了这一规律，并且建立了文中所述的模糊推理关系。同时应该指出，存放食品时，动作的缓慢，门开启时间的长短，以及室温的高低，对冷冻室的温度也有相当大的影响，在判断食品温度时应该予以考虑[8]。

图2.5存入食品后冷冻室温度的变化

根据以上分析，设计了冷冻室温度模糊控制推理框图。初投食品后，根据冷冻室温度及其变化率，应用模糊推理1判断食品的温度及热容量。根据该次投放食品时开门次数和持续时间及当时室温，应用模糊推理2确

定修正系数，前两者通过乘法器得到该次投放食品的热容量。这种判断是一次性的，只对该次投入食品以后的温度控制有效。判定的食品热容量，作为确定压缩机控制决策的模糊推理3的输入。它的另一个输入是冷冻室给定温度与实际温度的差值，差值为零是压缩机开停的理论界面，必须根据投入食品的热容量，应用模糊推理3确定开停时间的修正值。必须指出，这种控制过程是一次性的，以每次投入食品为周期，但控制策略是一贯的，推理法则是一致的。对于原来存放在冷冻室的食品，纳入箱体热惯性考虑，不参与控制过程，引起的误差在工程上是允许的。

3 系统数学模型与控制理论

3.1概述

电冰箱的主要任务是保证所储存的食品在经过冷冻、冷藏之后，仍然色、味不变，其主要手段是通过保持箱体内的最佳温度达到食品保鲜的目的。传统的PID控制方法是一种线性的控制方法，对于电冰箱这个非线性系统来说，它已经不能很好地满足系统控制的要求。随着现代控制理论的发展，以及智能控制理论在各

行各业中的应用，电冰箱控制系统可以采用智能控制方法进行控制。模糊控制理论发展于20世纪60、70年代，它也是一种智能控制方法。将电冰箱控制系统与模糊控制理论有机的结合起来，必能实现理想的控制效果[9]。

3.2模糊智能控制理论

3.2.1 模糊智能控制的发展

模糊理论是在美国帕克莱加州大学电气工程系Zadeh教授于1965年创立的模糊集合理论的数学基础上发展起来的，主要包括模糊集合理论、模糊逻辑、模糊推理和模糊控制等方面的内容。对于模糊理论这样一个新生事物，学术界一直有两种不同的观点，其中持否定态度的观点在一段时间

内仍然占据上风。正确的观点是模糊控制不应该依赖于被控对象的精确数学模型，当然也不应该拒绝有效的数学模型。模糊控制理论在特定条件下可以达到经典控制理论难以达到的“满意控制”，而不是最佳控制。模糊控制理论的确还有许多不完善之处，比如模糊规则的获取和确定，隶属函数的选择以及比较敏感的稳定性问题至今仍未得到完善的解决。尽管如此，也不应该否定模糊理论的科学性和有效性，它已经成为智能控制的一个重要分支[10]。

3.2.2 智能模糊控制的基本原理

在自动控制技术出现之前，人们在生产、生活过程中只能采用于动控制方式来达到控制某一对象运动状态的目的。比如，在日常生活中．当我们拧开水龙头往一空捅接水时，常常会有这样的生活经验： (1)桶里水很少时，应开大阀门。 (2)桶里的水比较多时，应拧小阀门。 (3)捅中的水快满时，应把阀门拧很小。 (4)桶中的水已满时，要迅速关死阀门。

在以上的手动控制过程中，首先是由人通过眼睛的观察(检测作用)来检测水桶(被控对象)的输出(水位)，大脑要经过一系列的推算从而做出正确的决策(控制量)，最后由手动来调节阀门的开度大小，使桶里的水(被控对象的输出信号)达到预期的目标，即用最短的时间接满一桶水而又不溢出一滴水。人们就是这样不断地通过检测、判断、调整等一系列动作来完成对生产过程(或生活过程)的手动控制。在这里，眼睛相当于传感器，大脑就是控制器，手则做为执行机构，在最短的时间内接满一桶水且水不溢出则是控制目标。按照控制理论的思想来看待上述过程，上述的接水过程是一个典型液位控制系统[11]，如图3.2所示。

图3.2 液位的手动控制方法

在上述手动液位控制中，人的控制过程是用语言来加以描述的，表现为一系列条件语句，也就是所谓的语言控制规则。在描述以上控制规则的条件语句中存在一些词，如“很少”、“较多”、“决满”、“大”、“小”等概念均具有一定的模糊性，这些概念没有明显的外延。模糊控制方法模仿人的思维方式和人的控制经验，

用电脑代替人脑来实施有效的控制措施。传统的控制理论依赖于被控系统的数学模型，而模糊控制则是依赖于被控系统的物理特性[12]。物理持性的提取要靠人的直觉和经验，这些物理特性在人脑中是用自然语言来抽象成一系列的概念和规则的，自然语言的重要特点是具有模糊性。人可以根据不精确信息来进行推理而得到有意义的结果。那么我们怎么用机器来模仿这样的过程呢?用于描述的数学工具就是Zadeh提出的模糊集合论，或者说模糊集合论在控制上的应用。这是一种解决复杂系统控制决策的技巧和方法。用这种方法可以把人的经验形式化并引入控制过程，再运用比较严密的数学处理过程，实现模糊推理，进行判断决策，以达到令人满意的控制效果[13]。在工程实现上，则使用模糊逻辑语言分析方法，且这种语言可以转换为计算机能够接受的算法语言。这种方法有三个特点：第一，它不用数值变量而是用语言变量来描述系统；第二，它是利用附带条件的命题来描述变量之间的关系；第三，它是使用模糊运算法则进行推理[14]。 目前，模糊控制主要还是建立在人的直觉和经验的基础上，这就是说，操作人员对被控系统的了解不是通过精确的数学表达式，而是通过操作人员丰富的实践经验和直观感觉。这种方法可以看成是一组探索式决策规则

[15]

。由于人的决策过程本质上就具有模糊性，因此，控制动作并非稳定一

致，且有一定的主观性。但是，有经验的模糊控制设计工程师可以通过对操作人员控制动作的观察和与操作人员的交谈讨论，用语言把操作人员的

控制策略描述出来，以构成一组用语言表达的定性的决策规则。如果把那些熟练技术工人或者技术人员的实践经验进行总结和形式化描述，用语言表达成一组定性的条件语句和不精确的决策规则，然后利用模糊集合作为工具使其定量化。设计一个控制器，用形式化的人的经验法则模仿人的控制策略，再驱动设备对复杂的工业过程进行控制，这就是模糊控制器。 模糊控制算法是一种新型的计算机数字控制算法，因此，模糊控制系统具有数字控制系统的一般结构形式[16]，其系统组成如图3．3所示。

图3.3 模糊控制系统方框图

模糊控制系统一般可以分为四个组成部分[17]： (1)模糊控制器

模糊控制器是控制系统的核心，从硬件上，它可以选用工业控制计算机、单片机或可编程控制器。其主要完成输入量的模糊化、模糊关系的运算、模糊决策结果的反模糊化处理等过程。一个模糊控制系统的性能指标在很大程度上取决于模糊控制器的设计水平。 (2)输入输出接口电路

该接口电路主要包括前向通道中的AD转换电路以及后向通道中的DA转换电路等两个信号转换电路。AD转换把传感器检铡到的反映被控对象输出量大小的模拟量(～般为电压信号1—5V或电流信号4-20mA)转换成微机可以接受的数字量(0或1的组合)送到模湖控制器进行运算；DA转换把模糊控制器输出的数字量转换成与之成比例的模拟量(一般为电流信号4-20mA)，控制执行机构的动作。转换精度、转换时间以及性能价格等因素是选择AD或DA转换器是应考虑的。 (3)广义对象

广义对象包括执行机构和被控制对象。常见的执行机构包括电磁阀、

伺服电机继电器等。被控对象可以是线性的，也可以是非线性的，可以是定常的，也可以是时变的。还须指出，被控对象缺乏精确数学模型的情况适宜选择模糊控制，但也不排斥有较精确的数学模型的被控对象，也可以采用模糊控制方案。 (4)传感器

传感器时将被控对象或各种过程的被控量转换为电信号(模拟的或数字的)的一类装置。被控制量往往是非电量，如温度、压力、流量、浓度、湿度等。传感器在模糊控制系统中占有十分重要的地位，它的精度往往直接影响整个控制系统的精度。因此，在选择传感器时，应注意选择精度高且稳定性好的传感器。 3.2.3 模糊控制算法

模糊控制的核心部分为模糊控制器，如图3．4所示。

图3.4 模糊控制器

模糊控制器的控制规律由计算机程序实现。通常将模糊控制输入变量的个数称为模糊控制的维数。一般情况下，一维模糊控制器用于一阶被控对象，由于这种控制器输入变量只选误差一个，它的动态控制性能不佳。所以，目前被广泛采用的均为二维模糊控制器，这种控制器以误差和误差的变化为输入变量，以控制量的变化为输出变量。二维模糊控制器如图3.5所示。

其中E为偏差，EC为偏差变化率，U为控制量。

图3.5 二维模糊控制器

从理论上讲，模糊控制器的维数越高，控制越精细。但维数过高，模糊控制规则变得过于复杂，控制算法的实现相当困难。这或许是目前广泛设计和应用二维模糊控制器的原因所在。本章以二维模糊控制器为例。要

实现语言控制的模糊逻辑控制器，须解决精确量的模糊化，模糊规则形成和推理及模猢输出量的反模糊判决三个基本问题[18]。 (1)精确量的模糊化

把精确的输入量转换成模糊集合的隶属函数称为精确量的模糊化。模糊控制器的输入变量(常取偏差、偏差变化率)和输出变量(常取控制量)均用自然语言形成给出，它不是以数值形式给出，因此它不是数值变量，而是语言变量。在应用中常取语言变量的词集为如下7个模糊子集组成的集合：

{负大，负中，负小，零，正小，正中，正大} (3.1) 或

{NB

，

NM

，

NS

，

Z

，

PS

，

PM

，

PB}

(3.2)

把模糊控制器的输入变量偏差，偏差变化率的实际范围及输出变量的实际变化范围称为这些变量的基本论域。

若偏差E(e)的基本论域为[-，]，其内的量是精确量，偏差的量化论域为：X=(-n（3.3）

正整数n为将O～范围内连续变化的偏差离散化(或量化)后分成的级数。由于通常≠n。因此，偏差的量化因子定义为：

=n （3.4） [-n,n]称为模糊集合论域。

量化因子选定后（即n选定后），系统的任何偏差总可以由式子3.4量化为论域2-3上某一元素。

（1）t≤＜t+ (t

、 n+l、...、n-1，n}

（3）≤-n -n

量化为

（4）≥n 量化为-n 例如取n=6，观测量偏差e的范围可量化为：

{-6，-5，-4，-3，-2，-l，0，1，2，3，4，5，6} (3.5)

若偏差取E(e)的基本论域为[a，b]，模糊集论域为[-n,n]则量化公式为：

把∈[a、b]量化为x∈[-n，n]，此公式也称为离散化公式。

输入语言变量偏差的语言值常取式子2.1，每一个语言值变成为量化域2-3上的模糊子集。如取n=6，量化域上的模糊子集可作如下选取： E1负大(NB) ，取-6附近； E2负中(NM) ，取-4附近； E3负小(NS) ，取-2附近； E4 零 (Z) ，取0附近； E5正小(PS) ，取+2附近； E6正中(PM) ，取+4附近； E7 大(PB) ，取+6附近；

每个模糊子集的赋值可根据统计资料建立，也可以分析定义。在分析定义中，常用三角形函数或正态形函数作为隶属函数，图3.6是以三角形函数作为隶属函数时的图，表3.1为取三角形函数时输入语言变量E(e)的赋值表。

图3.6 输入函数隶属度 表3.1 输入语言变量E（e）的赋值表

X e u NB NM NS ZO PS PM PB

-6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 1 0.5 0.5 1 0.5 0.5 1 0.5 0.5 1 0.5 0.5 1 0.5 0.5 1 0.5 0.5 1 同理，对于偏差变化率，设其基本论域为[-，]偏差变化率的量化论域为： Y={-m；-m+1，...m-1，m) (3.7) 因此，偏差的量化因子可定义为：

=m (3.8) 系统输出控制量U(u)的基本论域设为[-Yu，Y-u]，控制量所取的量化论域为：

Z={-s，-s+l,......s-1，s}

(3.9)

输出控制量的比例因子由下式确定

K=S (3.10)

对于输入变量偏差变化率及输出控制量，均可类似于输入变量偏

差那样进行基本论域的量化处理，建立量化论域上的隶属函数等。 (2)糊规则形成和推理

根据有经验的操作者或者领域专家的经验制定出模糊控制规则，并进行模糊逻辑推理，以得到一个模糊输出集合即一个新的模糊隶属函数，这一步称为模糊规则形成和推理。其目的是用模糊输入值适配控制规则，为每个控制规则确定其适配的程度，并且通过加权计算合并那些规则的输出。

用自然语言描述的控制规则进行形式化数学处理后可以表示为如下形式：

●“如果A，那么B” (If A Then B)

●“如果A，那么B，否则C”(If A Then B Else C) ●“如果A且B，那么C”(If A AND B Then C)

再模仿人的模糊逻辑推理过程，确定推理方法，这样计算机就可用模糊化的输入量，根据判定的模糊控制规则和事先确定好的推理方法进行模糊推理，并得到模糊输出，即模糊输出隶属函数。

根据模糊集合和模糊关系理论，对于不同类型的模糊规则可用不同的模糊推理方法。

（a）对于“If A Then B”类型的模糊规则。可采用如下推理方法 若己知输入为A，则输出为巳若现在己知输入为，则输出可用下式合成规则 求得：

（3.11）

其中模糊关系，这是一个二维的模糊集合，定义为：

?R(x,y)?min[?A(x),?B(y)] （3.12）

（b）对于“If A Then B Else C”类型的模糊规则，可采用如下推理方法

若己知输入为A，则输出为B，否则输出为C，若现在己知输入为，则输出 或者，可用下式求得：

（3.13） （3.14）

其中模糊关系，被定义为：

?'R(x,y)?min[?A(x),?B(y)] （3.15）

?''R(x,y)?min[?A(x),?B(y)] （3.16） 其推理系数为

（c）对于“If A AND B，THEN C”类型的推理规则，可采用如下推理方法在这类规则中，A一般用来表示被控量的测量值与期望值的偏差的隶属函数，一般表示偏差变化率的隶属函数。和可分别定义为若干个不同等级的隶属函数，若作标准化处理，可以分为负小、负大、零、正小、 正大等隶属函数。

如果一个模糊控制规则写成如下形式： 如果E1且EC1，那么U1； 如果E2且EC2，那么U2； 如果E3且EC3，那么U3； ......

表3.2 E,EC→U的模糊控制规则表

EC u e

NB NM NS NO PO PS PM PB

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