算法結(jié)構(gòu)

為了解決生化培養(yǎng)過程中，溫度和濕度相 互制約，相互影響的問題，需要對系統(tǒng)溫、濕 度變化進(jìn)行解耦，然而生化培養(yǎng)過程的數(shù)學(xué)模 型難以直接獲取，導(dǎo)致常規(guī)的解耦方法無法使 用。

針對具有雙輸入雙輸出的生化培養(yǎng)箱，本文提出了一種基于神經(jīng)元解耦的變參數(shù)模糊制方法，。

整個(gè)控制系統(tǒng)由基于改進(jìn)模糊算法的溫、 濕度獨(dú)立控制，以及基于神經(jīng)元的解耦補(bǔ)償兩 部分組成。

基于改進(jìn)模糊算法，首先利用模糊控制器 根據(jù)溫、濕度設(shè)定值和系統(tǒng)檢測反饋值，實(shí)現(xiàn) 對溫、濕度獨(dú)立閉環(huán)控制，同時(shí)為了解決傳感 器漂移和固定參數(shù)模糊算法環(huán)境適應(yīng)性差的問 題，采用粒子群算法算法對模糊隸屬度進(jìn)行在 線優(yōu)化。

神經(jīng)元解耦補(bǔ)償器，位于模糊控制器與控 制對象之間，利用神經(jīng)元的自學(xué)習(xí)特性，實(shí)現(xiàn) 對溫度和濕度控制量耦合關(guān)系的學(xué)習(xí)，利用解 耦結(jié)果對控制量進(jìn)行補(bǔ)償。從而保證改進(jìn)模糊 算法計(jì)算的控制量相互獨(dú)立，無需關(guān)心耦合關(guān) 系。

模糊控制器的設(shè)計(jì)

溫度模糊控制器采用雙輸入，單輸出結(jié) 構(gòu)。輸入 e1 為生化培養(yǎng)過程溫度與設(shè)定值 偏 差， 模 糊 變 量 為 {NL， NM， NS， O， PS， PM， PL}，論域 E1 ＝ {-7,-6,-5, -4, -3,  -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5,6,7}。輸入 e2 為溫度偏 差變化率，模糊變量為 {NL， NS， O, PS， PL}，論域 E2 = { -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4}。 輸出u為溫度調(diào)節(jié)量，U的模糊變量為：{NL， NM， NS， O， PS， PM， PL}， 論 域 U ＝ { -6，-5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5，6}。

濕度模糊控制器，輸入 e1 為濕度與設(shè)定 值偏差，模糊變量為 {NL， NM， NS， O， PS， PM， PL}， 論 域 E1 ＝ {-5, -4, -3, -2,  -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5} ；輸入 e2 為濕度偏差變化 率，模糊變量為 {NL， NS， O, PS， PL}， 論域?yàn)?E2 = { -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4} ；輸 出 u 為濕度調(diào)節(jié)量， U 的模糊變量為 ：{NL， NM， NS， O， PS， PM， PL}， 論 域 U ＝ { -6，-5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5，6}。 為了更好的抑制環(huán)境參數(shù)變化對生化培養(yǎng)過程 控制系統(tǒng)的影響，方便參數(shù)調(diào)節(jié)，本文采用梯 形函數(shù)。

根據(jù)生化培養(yǎng)過程工藝的專家經(jīng)驗(yàn)，溫、 濕度模糊控制的規(guī)則，均按照偏差較大時(shí)快速 調(diào)節(jié)，偏差較小時(shí)精細(xì)調(diào)節(jié)的原則，總結(jié)出模 糊控制規(guī)則，如表 1 所示。 根據(jù)所本文所設(shè)計(jì)的隸屬度及模糊推理規(guī) 則，同時(shí)利用 Mamdani 模糊推理方法進(jìn)行解模糊，得到模糊控制查詢表。通過清晰化接口和查詢表，分別得熱電偶電流和鼓風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速的調(diào)節(jié)量。