李俠　朱道春

摘要：溫度控制的精度和穩(wěn)定性是孵化機(jī)系統(tǒng)急需解決的關(guān)鍵技術(shù)，系統(tǒng)中的被控對象不能建立精確的數(shù)學(xué)模型。為了提高溫度控制精度和穩(wěn)定性，采用模糊控制方法設(shè)計(jì)模糊控制器并通過Matlab進(jìn)行仿真。對模糊規(guī)則的仿真說明規(guī)則較合理，對系統(tǒng)的仿真表明模糊控制器超調(diào)量較小，調(diào)節(jié)時間大約為20秒，系統(tǒng)穩(wěn)定。

關(guān)鍵詞：孵化機(jī)；溫度；模糊控制；隸屬函數(shù)；仿真

中圖分類號：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-3044（2014）13-3156-04

Design and Simulation of Hatcher Temperature Fuzzy Controller

LI Xia1，ZHU Dao-chun2

（1.Institute of Computer Software， Anhui Vocational College of Electronical Information Technology， Bengbu 233000， China；2. Bengbu Dajiang Electronics Co.， Ltd.， Bengbu 233000， China）

Abstract： It is the key technology to solve urgently that temperature control precision and stability in the hatching machine system. The mathematical model of the controlled object in the system cant be set up accurately. In order to improve temperature control accuracy and stability， fuzzy control method is used to design fuzzy controller and it is take simulation by Matlab. Fuzzy rules are reasonable through rules simulation. It is showed that the overshoot is small， the response time is about 20 seconds， the system is stability by the system simulation.

Key words： hatcher；temperature； fuzzy control； membership function； simulation

家禽種蛋孵化機(jī)（簡稱孵化機(jī)）是根據(jù)家禽孵化的生物學(xué)原理用于孵化出雛的人工控制生態(tài)環(huán)境的仿生設(shè)備。隨著孵化器容量的增加及對胚胎發(fā)育生理的不斷研究，對孵化控制器控制精度的要求越來越高。生產(chǎn)實(shí)踐研究表明溫度不當(dāng)會導(dǎo)致胚胎發(fā)育增快或遲緩、氣室大、胚胎死亡率增加、初生雛雞質(zhì)量下降等結(jié)果[1]。因此，溫度控制是孵化過程中急需解決的關(guān)鍵技術(shù)之一。模糊控制利用模糊集合理論把人的控制策略轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)能夠接受的算法語言所描述的控制算法，模擬人的思維方式對一些無法構(gòu)造數(shù)學(xué)模型的被控對象進(jìn)行控制。采用傳統(tǒng)控制理論設(shè)計(jì)一個控制系統(tǒng)需要知道被控對象的精確數(shù)學(xué)模型，然而，在許多情況下被控對象的精確數(shù)學(xué)模型很難甚至根本建立不了，采用模糊控制可以解決這類難題。自從20世紀(jì)60年代模糊數(shù)學(xué)建立以來，模糊控制技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用到生產(chǎn)、管理、家電、軍事等領(lǐng)域。孵化機(jī)中的溫度系統(tǒng)是一種非線性的、滯后的、時變系統(tǒng)，很難建立精確的數(shù)學(xué)模型[2]，因此對本孵化機(jī)溫度控制系統(tǒng)采用模糊控制是非常適合的。該文將主要介紹孵化機(jī)中溫度模糊控制器設(shè)計(jì)并通過Matlab進(jìn)行仿真，仿真表明模糊控制器超調(diào)量較小，調(diào)節(jié)時間大約為20秒，系統(tǒng)穩(wěn)定。

1 溫度模糊控制器設(shè)計(jì)

1.1 溫度模糊控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)

模糊邏輯控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與普通控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)類似，只是控制器不一樣，模糊邏輯控制系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)如圖1所示。系統(tǒng)輸入值為給定值與輸出值之間的差值，然后模糊控制器對被控對象進(jìn)行控制。模糊控制器主要完成三個功能：①模糊化：把系統(tǒng)的偏差從精確量轉(zhuǎn)化為模糊量；②推理決策：根據(jù)推理規(guī)則對模糊量進(jìn)行模糊推理；③精確化：把推理結(jié)果的模糊輸出量轉(zhuǎn)化為實(shí)際系統(tǒng)能夠接受的精確數(shù)字量或模擬量。

圖1 模糊邏輯控制系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu)

溫度模糊控制系統(tǒng)的控制目標(biāo)是溫度，對給定值溫度與從被控制對象獲得的反饋溫度值進(jìn)行比較得到偏差，然后把偏差輸入給模糊控制器由控制器決定如何進(jìn)一步控制被控制對象的溫度。在環(huán)境溫度為24℃-25℃的前提下立體孵化箱的孵化溫度范圍應(yīng)該在36.5℃-40℃，其中最適宜的孵化溫度是37.8℃。本系統(tǒng)的設(shè)計(jì)目標(biāo)是把溫度控制為37.8℃，誤差范圍為[-1℃，+1℃]。控制器輸入量有兩個，分別是溫度偏差te和溫度偏差變化tc。溫度偏差te表示孵化箱內(nèi)的溫度與設(shè)定溫度之間的差，溫度偏差變化tc表示溫度變高或變低的速率。

1.2 模糊控制器設(shè)計(jì)

模糊控制器設(shè)計(jì)的主要內(nèi)容包括對控制器的輸入和輸出進(jìn)行模糊化、模糊規(guī)則建立、模糊邏輯推理和精確化。

模糊控制系統(tǒng)的輸入是精確量。采用模糊控制時就需要把它們轉(zhuǎn)換成模糊集合中的隸屬函數(shù)的值。在模糊控制算法中，溫度偏差的實(shí)際變化范圍稱為輸入變量的基本論域，本系統(tǒng)中溫度偏差的基本論域?yàn)閇-1℃，+1℃]，把基本論域進(jìn)行量化得到對應(yīng)的模糊集論域，通常表示為[-n，-n+l，…，O，…，n-1，n]。n值過大會使控制規(guī)則變得復(fù)雜，太小又會使模糊處理結(jié)果粗糙而影響控制精度。根據(jù)孵化機(jī)實(shí)際控制情況，選擇溫度模糊集的論域n為4，即[-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4]共9個等級。要實(shí)現(xiàn)模糊化處理還必須把模糊集論域的元素和模糊語言值對應(yīng)起來。根據(jù)模糊集論域的劃分原則，輸入語言變量值分別為：NL（負(fù)大），NM（負(fù)中），NS（負(fù)?。?，ZE（0），PS（正小），PM（正中），PL（正大）共7個檔次。輸出控制量tu用于控制加熱，其基本論域?yàn)閇0，1，2，3，4]，對應(yīng)的模糊論域?yàn)閇0，1，2，3，4]，分別表示加熱電阻絲的5種工作狀態(tài)：ZE（不加熱），PS（較小加熱），PM（中等加熱），PL（較大加熱），PF（完全加熱）?？紤]到孵化箱內(nèi)溫度的分布特點(diǎn)溫度偏差的隸屬函數(shù)采用三角形函數(shù)的形式[2]。溫度偏差變化與溫度偏差的模糊集論域、語言值集合與隸屬函數(shù)一樣。輸入和輸出量的隸屬函數(shù)如圖2所示。控制器采用三角形的隸屬函數(shù)，即能保證精度又可減少模糊化時的計(jì)算工作量，且系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)時程序較簡單。

（a） 溫度偏差te與溫度偏差變化tc的隸屬函數(shù)

（b） 輸出量tu的隸屬函數(shù)

圖2 控制器的隸屬函數(shù)

控制規(guī)則是模糊控制器的核心[3]。模糊控制規(guī)則建立可以通過有經(jīng)驗(yàn)的操作者或?qū)＜业目刂浦R和經(jīng)驗(yàn)制定，通常寫成控制規(guī)則表?？刂埔?guī)則的實(shí)質(zhì)是通過語言條件語句來模擬人類的控制行為。確定模糊控制規(guī)則的原則是使系統(tǒng)輸出響應(yīng)的動態(tài)以及靜態(tài)特性達(dá)到最佳。當(dāng)誤差大或較大時，選擇控制量以盡快消除誤差為主；而當(dāng)誤差較小時，選擇控制量要注意防止超調(diào)，以系統(tǒng)的穩(wěn)定性為主?？偨Y(jié)行業(yè)經(jīng)驗(yàn)可以得到孵化箱溫濕度的模糊控制規(guī)則，如表1所示。

控制器根據(jù)控制規(guī)則進(jìn)行推理，推理結(jié)果是一個模糊集合。但在控制中必須要有精確的值才能對被控對象進(jìn)行驅(qū)動。精確化就是把模糊結(jié)果轉(zhuǎn)換成精確值，轉(zhuǎn)換方法有最大隸屬度函數(shù)法、重心法、加權(quán)平均法等。

2 溫度模糊控制器仿真及分析

2.1 Matlab模糊控制器工作過程

Matlab中的模糊工具箱（Fuzzy Toolbox）為仿真模糊控制系統(tǒng)提供了很大的方便。Matlab軟件提供了一個模糊推理系統(tǒng)編輯器。模糊推理系統(tǒng)編輯器用于設(shè)計(jì)和顯示模糊推理系統(tǒng)的一些基本信息，如推理系統(tǒng)的名稱、輸入、輸出變量的個數(shù)與名稱，模糊推理系統(tǒng)的類型、精確化等。其中模糊推理系統(tǒng)可以采用Mandani或Sugeuo兩種類型，精確化方法支持最大隸屬度法、重心法、加權(quán)平均等。模糊工具箱提供的模糊控制器工作過程如圖3所示?？刂七^程從左下角的輸入開始，由于輸入值是精確值，需要轉(zhuǎn)換成對應(yīng)的隸屬函數(shù)值，然后作為每條規(guī)則的判斷條件，如圖中步驟1所示；當(dāng)?shù)玫剿幸?guī)則的推理結(jié)果后執(zhí)行步驟4所示的聚合功能，到此完成整個推理過程；最后進(jìn)行步驟5表示的精確化操作得到本次輸入經(jīng)過模糊推理得到的精確數(shù)值。

圖3 模糊控制器工作過程

2.2 溫度模糊控制器規(guī)則仿真

模糊規(guī)則瀏覽器用于顯示各條模糊控制規(guī)則對應(yīng)的輸入量和輸出量的隸屬度函數(shù)。通過指定輸入量，可以直接的顯示所采用的控制規(guī)則，以及通過模糊推理得到相應(yīng)輸出量的全過程，以便對模糊規(guī)則進(jìn)行修改和優(yōu)化。通過規(guī)則瀏覽器查看本系統(tǒng)控制器結(jié)果如圖4所示。從規(guī)則瀏覽器的結(jié)果數(shù)值可以觀察到當(dāng)溫度誤差-0.147，溫度變化為-3.45時，控制量為3.26。這說明當(dāng)溫度誤差小，溫度快速下降時，系統(tǒng)會加快加熱電阻絲輸出。

圖4 模糊規(guī)則瀏覽器結(jié)果

通過推理規(guī)則的三維視圖能夠看到更多規(guī)則信息，如圖5所示。從圖中可以看到當(dāng)偏差te為PS、PM、PL，偏差變化tc為PM、PL時，圖形左下方控制量tu值為0，說明當(dāng)系統(tǒng)超調(diào)嚴(yán)重時系統(tǒng)將使加熱輸出0，這時系統(tǒng)需要配合其它降溫措施重新使溫度達(dá)到要求。

圖5 模糊規(guī)則三維視圖

2.3 溫度模糊控制系統(tǒng)仿真

盡管孵化機(jī)精確的數(shù)學(xué)模型很難建立，為了仿真需要可以建立一個比較粗略的模型[4]用于輔助模糊控制器設(shè)計(jì)，溫度模糊控制系統(tǒng)仿真圖如圖6所示，圖中模擬控制器模塊實(shí)現(xiàn)了以上介紹的控制器功能。仿真結(jié)果如圖7所示。從圖中可以看到，系統(tǒng)加熱時最高溫度上沖到38.5左右，20s后溫度基本維持在37.5℃左右。這說明溫度控制器響應(yīng)超調(diào)小，調(diào)節(jié)時間小，能很進(jìn)入穩(wěn)定狀態(tài)，且控制精確較高，運(yùn)行穩(wěn)定。由于采用的孵化機(jī)被控對象模型較粗略，雖然仿真效果理想，但還需要在實(shí)際環(huán)境中進(jìn)行調(diào)試改進(jìn)。

圖6 溫度模糊控制系統(tǒng)仿真圖

圖7 模糊溫度控制曲線

3 結(jié)論

通過對溫度控制器規(guī)則和孵化機(jī)溫度控制系統(tǒng)的仿真，說明模糊溫度控制器可以較好地對溫度進(jìn)行控制，溫度控制器超調(diào)小，響應(yīng)快，精確度較高，運(yùn)行較穩(wěn)定。系統(tǒng)仿真為后續(xù)的實(shí)現(xiàn)提供了技術(shù)保證，并為其它孵化機(jī)系統(tǒng)設(shè)計(jì)者提供應(yīng)用參考。

參考文獻(xiàn)：

[1] 張麗娟，趙玉才，郭吉友，等.孵化室溫度對孵化率的影響[J].畜牧獸醫(yī)科技信息，2004（11）：39-42.

[2] 蘭海軍.基于單片機(jī)的多孵化箱溫濕度控制系統(tǒng)的研究[D].武漢：華中農(nóng)業(yè)大學(xué)，2008.

[3] 楊帆，陳茂林，馬新文，等.基于模糊PID算法的凈化空調(diào)監(jiān)控系統(tǒng).2014，42（1）：120-123.

[4] 劉濤，平慶杰，賀彪，等.專家-模糊PID算法在孵化機(jī)溫控系統(tǒng)的應(yīng)用[J].安徽理工大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2010，30（2）：21-24.

（a） 溫度偏差te與溫度偏差變化tc的隸屬函數(shù)

（b） 輸出量tu的隸屬函數(shù)

圖2 控制器的隸屬函數(shù)

控制規(guī)則是模糊控制器的核心[3]。模糊控制規(guī)則建立可以通過有經(jīng)驗(yàn)的操作者或?qū)＜业目刂浦R和經(jīng)驗(yàn)制定，通常寫成控制規(guī)則表?？刂埔?guī)則的實(shí)質(zhì)是通過語言條件語句來模擬人類的控制行為。確定模糊控制規(guī)則的原則是使系統(tǒng)輸出響應(yīng)的動態(tài)以及靜態(tài)特性達(dá)到最佳。當(dāng)誤差大或較大時，選擇控制量以盡快消除誤差為主；而當(dāng)誤差較小時，選擇控制量要注意防止超調(diào)，以系統(tǒng)的穩(wěn)定性為主?？偨Y(jié)行業(yè)經(jīng)驗(yàn)可以得到孵化箱溫濕度的模糊控制規(guī)則，如表1所示。

控制器根據(jù)控制規(guī)則進(jìn)行推理，推理結(jié)果是一個模糊集合。但在控制中必須要有精確的值才能對被控對象進(jìn)行驅(qū)動。精確化就是把模糊結(jié)果轉(zhuǎn)換成精確值，轉(zhuǎn)換方法有最大隸屬度函數(shù)法、重心法、加權(quán)平均法等。

2 溫度模糊控制器仿真及分析

2.1 Matlab模糊控制器工作過程

Matlab中的模糊工具箱（Fuzzy Toolbox）為仿真模糊控制系統(tǒng)提供了很大的方便。Matlab軟件提供了一個模糊推理系統(tǒng)編輯器。模糊推理系統(tǒng)編輯器用于設(shè)計(jì)和顯示模糊推理系統(tǒng)的一些基本信息，如推理系統(tǒng)的名稱、輸入、輸出變量的個數(shù)與名稱，模糊推理系統(tǒng)的類型、精確化等。其中模糊推理系統(tǒng)可以采用Mandani或Sugeuo兩種類型，精確化方法支持最大隸屬度法、重心法、加權(quán)平均等。模糊工具箱提供的模糊控制器工作過程如圖3所示?？刂七^程從左下角的輸入開始，由于輸入值是精確值，需要轉(zhuǎn)換成對應(yīng)的隸屬函數(shù)值，然后作為每條規(guī)則的判斷條件，如圖中步驟1所示；當(dāng)?shù)玫剿幸?guī)則的推理結(jié)果后執(zhí)行步驟4所示的聚合功能，到此完成整個推理過程；最后進(jìn)行步驟5表示的精確化操作得到本次輸入經(jīng)過模糊推理得到的精確數(shù)值。

圖3 模糊控制器工作過程

2.2 溫度模糊控制器規(guī)則仿真

模糊規(guī)則瀏覽器用于顯示各條模糊控制規(guī)則對應(yīng)的輸入量和輸出量的隸屬度函數(shù)。通過指定輸入量，可以直接的顯示所采用的控制規(guī)則，以及通過模糊推理得到相應(yīng)輸出量的全過程，以便對模糊規(guī)則進(jìn)行修改和優(yōu)化。通過規(guī)則瀏覽器查看本系統(tǒng)控制器結(jié)果如圖4所示。從規(guī)則瀏覽器的結(jié)果數(shù)值可以觀察到當(dāng)溫度誤差-0.147，溫度變化為-3.45時，控制量為3.26。這說明當(dāng)溫度誤差小，溫度快速下降時，系統(tǒng)會加快加熱電阻絲輸出。

圖4 模糊規(guī)則瀏覽器結(jié)果

通過推理規(guī)則的三維視圖能夠看到更多規(guī)則信息，如圖5所示。從圖中可以看到當(dāng)偏差te為PS、PM、PL，偏差變化tc為PM、PL時，圖形左下方控制量tu值為0，說明當(dāng)系統(tǒng)超調(diào)嚴(yán)重時系統(tǒng)將使加熱輸出0，這時系統(tǒng)需要配合其它降溫措施重新使溫度達(dá)到要求。

圖5 模糊規(guī)則三維視圖

2.3 溫度模糊控制系統(tǒng)仿真

盡管孵化機(jī)精確的數(shù)學(xué)模型很難建立，為了仿真需要可以建立一個比較粗略的模型[4]用于輔助模糊控制器設(shè)計(jì)，溫度模糊控制系統(tǒng)仿真圖如圖6所示，圖中模擬控制器模塊實(shí)現(xiàn)了以上介紹的控制器功能。仿真結(jié)果如圖7所示。從圖中可以看到，系統(tǒng)加熱時最高溫度上沖到38.5左右，20s后溫度基本維持在37.5℃左右。這說明溫度控制器響應(yīng)超調(diào)小，調(diào)節(jié)時間小，能很進(jìn)入穩(wěn)定狀態(tài)，且控制精確較高，運(yùn)行穩(wěn)定。由于采用的孵化機(jī)被控對象模型較粗略，雖然仿真效果理想，但還需要在實(shí)際環(huán)境中進(jìn)行調(diào)試改進(jìn)。

圖6 溫度模糊控制系統(tǒng)仿真圖

圖7 模糊溫度控制曲線

3 結(jié)論

通過對溫度控制器規(guī)則和孵化機(jī)溫度控制系統(tǒng)的仿真，說明模糊溫度控制器可以較好地對溫度進(jìn)行控制，溫度控制器超調(diào)小，響應(yīng)快，精確度較高，運(yùn)行較穩(wěn)定。系統(tǒng)仿真為后續(xù)的實(shí)現(xiàn)提供了技術(shù)保證，并為其它孵化機(jī)系統(tǒng)設(shè)計(jì)者提供應(yīng)用參考。

參考文獻(xiàn)：

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[2] 蘭海軍.基于單片機(jī)的多孵化箱溫濕度控制系統(tǒng)的研究[D].武漢：華中農(nóng)業(yè)大學(xué)，2008.

[3] 楊帆，陳茂林，馬新文，等.基于模糊PID算法的凈化空調(diào)監(jiān)控系統(tǒng).2014，42（1）：120-123.

[4] 劉濤，平慶杰，賀彪，等.專家-模糊PID算法在孵化機(jī)溫控系統(tǒng)的應(yīng)用[J].安徽理工大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2010，30（2）：21-24.

（a） 溫度偏差te與溫度偏差變化tc的隸屬函數(shù)

（b） 輸出量tu的隸屬函數(shù)

圖2 控制器的隸屬函數(shù)

控制規(guī)則是模糊控制器的核心[3]。模糊控制規(guī)則建立可以通過有經(jīng)驗(yàn)的操作者或?qū)＜业目刂浦R和經(jīng)驗(yàn)制定，通常寫成控制規(guī)則表?？刂埔?guī)則的實(shí)質(zhì)是通過語言條件語句來模擬人類的控制行為。確定模糊控制規(guī)則的原則是使系統(tǒng)輸出響應(yīng)的動態(tài)以及靜態(tài)特性達(dá)到最佳。當(dāng)誤差大或較大時，選擇控制量以盡快消除誤差為主；而當(dāng)誤差較小時，選擇控制量要注意防止超調(diào)，以系統(tǒng)的穩(wěn)定性為主?？偨Y(jié)行業(yè)經(jīng)驗(yàn)可以得到孵化箱溫濕度的模糊控制規(guī)則，如表1所示。

控制器根據(jù)控制規(guī)則進(jìn)行推理，推理結(jié)果是一個模糊集合。但在控制中必須要有精確的值才能對被控對象進(jìn)行驅(qū)動。精確化就是把模糊結(jié)果轉(zhuǎn)換成精確值，轉(zhuǎn)換方法有最大隸屬度函數(shù)法、重心法、加權(quán)平均法等。

2 溫度模糊控制器仿真及分析

2.1 Matlab模糊控制器工作過程

Matlab中的模糊工具箱（Fuzzy Toolbox）為仿真模糊控制系統(tǒng)提供了很大的方便。Matlab軟件提供了一個模糊推理系統(tǒng)編輯器。模糊推理系統(tǒng)編輯器用于設(shè)計(jì)和顯示模糊推理系統(tǒng)的一些基本信息，如推理系統(tǒng)的名稱、輸入、輸出變量的個數(shù)與名稱，模糊推理系統(tǒng)的類型、精確化等。其中模糊推理系統(tǒng)可以采用Mandani或Sugeuo兩種類型，精確化方法支持最大隸屬度法、重心法、加權(quán)平均等。模糊工具箱提供的模糊控制器工作過程如圖3所示?？刂七^程從左下角的輸入開始，由于輸入值是精確值，需要轉(zhuǎn)換成對應(yīng)的隸屬函數(shù)值，然后作為每條規(guī)則的判斷條件，如圖中步驟1所示；當(dāng)?shù)玫剿幸?guī)則的推理結(jié)果后執(zhí)行步驟4所示的聚合功能，到此完成整個推理過程；最后進(jìn)行步驟5表示的精確化操作得到本次輸入經(jīng)過模糊推理得到的精確數(shù)值。

圖3 模糊控制器工作過程

2.2 溫度模糊控制器規(guī)則仿真

模糊規(guī)則瀏覽器用于顯示各條模糊控制規(guī)則對應(yīng)的輸入量和輸出量的隸屬度函數(shù)。通過指定輸入量，可以直接的顯示所采用的控制規(guī)則，以及通過模糊推理得到相應(yīng)輸出量的全過程，以便對模糊規(guī)則進(jìn)行修改和優(yōu)化。通過規(guī)則瀏覽器查看本系統(tǒng)控制器結(jié)果如圖4所示。從規(guī)則瀏覽器的結(jié)果數(shù)值可以觀察到當(dāng)溫度誤差-0.147，溫度變化為-3.45時，控制量為3.26。這說明當(dāng)溫度誤差小，溫度快速下降時，系統(tǒng)會加快加熱電阻絲輸出。

圖4 模糊規(guī)則瀏覽器結(jié)果

通過推理規(guī)則的三維視圖能夠看到更多規(guī)則信息，如圖5所示。從圖中可以看到當(dāng)偏差te為PS、PM、PL，偏差變化tc為PM、PL時，圖形左下方控制量tu值為0，說明當(dāng)系統(tǒng)超調(diào)嚴(yán)重時系統(tǒng)將使加熱輸出0，這時系統(tǒng)需要配合其它降溫措施重新使溫度達(dá)到要求。

圖5 模糊規(guī)則三維視圖

2.3 溫度模糊控制系統(tǒng)仿真

盡管孵化機(jī)精確的數(shù)學(xué)模型很難建立，為了仿真需要可以建立一個比較粗略的模型[4]用于輔助模糊控制器設(shè)計(jì)，溫度模糊控制系統(tǒng)仿真圖如圖6所示，圖中模擬控制器模塊實(shí)現(xiàn)了以上介紹的控制器功能。仿真結(jié)果如圖7所示。從圖中可以看到，系統(tǒng)加熱時最高溫度上沖到38.5左右，20s后溫度基本維持在37.5℃左右。這說明溫度控制器響應(yīng)超調(diào)小，調(diào)節(jié)時間小，能很進(jìn)入穩(wěn)定狀態(tài)，且控制精確較高，運(yùn)行穩(wěn)定。由于采用的孵化機(jī)被控對象模型較粗略，雖然仿真效果理想，但還需要在實(shí)際環(huán)境中進(jìn)行調(diào)試改進(jìn)。

圖6 溫度模糊控制系統(tǒng)仿真圖

圖7 模糊溫度控制曲線

3 結(jié)論

通過對溫度控制器規(guī)則和孵化機(jī)溫度控制系統(tǒng)的仿真，說明模糊溫度控制器可以較好地對溫度進(jìn)行控制，溫度控制器超調(diào)小，響應(yīng)快，精確度較高，運(yùn)行較穩(wěn)定。系統(tǒng)仿真為后續(xù)的實(shí)現(xiàn)提供了技術(shù)保證，并為其它孵化機(jī)系統(tǒng)設(shè)計(jì)者提供應(yīng)用參考。

參考文獻(xiàn)：

[1] 張麗娟，趙玉才，郭吉友，等.孵化室溫度對孵化率的影響[J].畜牧獸醫(yī)科技信息，2004（11）：39-42.

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