基于PLC的模糊控制设计

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1 概述

1。1 研究背景及意义

随着时代的不断发展,PLC在现代工业的地位上越来越重要。在工业应用中其具备许多优点，如：编程方便，现场可修改程序；维修方便,采用模块化结构；可靠性高于继电器控制装置；体积小于继电器控制装置；数据可直接送入计算机；成本可与继电器控制装置竞争；可直接用115V交流输入；输出为115v，2A以上，能直接驱动；电磁阀、 接触器等;通用性强，要能扩展；用户程序存储器容量可扩展到4KB[1].

PLC，即可编程序控制器，可编程逻辑控制器实质是一种专用于工业控制的计算机，可编程逻辑控制器其硬件结构基本上与微型计算机相同.其结构包括：电源，处理单元(CPU) ,存储器 ,输入输出接口电路,功能模块，通信模块。最早出现于上世纪60年代，是一种专门为在工业环境下应用而设计的数字运作的电子装置

[2］

.它采用可以编制程序的存储器，用来在其内部存储执行逻辑、顺序运算，计时、

计数和算术运算等操作指令，并能通过数字式或模拟式输入输出，控制各种类型的机械或生产过程。

具备着这些独特优点，PLC在工业中广泛适用。例如对水箱液位控制.水箱液位是流程工业中极为常见的参数，水箱液位控制技术是工业生产领域中常用的技术。在工业生产过程中，液位变量是最常见、最广泛的过程参数之一.在石油工业、化工生产、电力工程、机械制造和食品加工等诸多领域中，人们都需要对各类流体的液位高度进行监测和控制.液位是过程控制中重要的控制形式之一，它对生产的影响不容忽视。为了保证安全生产以及产品的质量和数量,对液位进行及时有效的控制是非常必要的。各种控制方式在液位控制系统中也层出不穷,如较常用的浮子式、磁电式和接近开关式。液位控制系统的检测及计算机控制已成为工业生产自动化的一个重要方面。由于其具有工况复杂、参数多变、运行惯性大、控制滞后等特点,它对控制器要求较高[3]。水箱液位控制是是液位控制中的一个主要问题，它在工业过程中普遍存在，具有代表性，而且非常典型、实用。

目前工业自动化水平已成为衡量各行业现代化水平的一个重要标志.同时，控制理论的发展也经历了古典控制理论、现代控制理论和智能控制理论三个阶段。随

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着人们物质生活水平的提高以及市场竞争的日益激烈，产品的质量和功能也向更高的档次发展，制造产品的工艺过程变得越来越复杂，为满足优质、高产、低消耗，以及安全生产、保护环境等要求，做为工业自动化重要分支的过程控制的任务也愈来愈繁重。几十年来，工业过程控制取得了惊人的发展,无论是在大规模的结构复杂的工业生产过程中,还是在传统工业过程改造中，过程控制技术对于提高产品质量以及节省能源等均起着十分重要的作用。目前，过程控制正朝高级阶段发展，不论是从过程控制的历史和现状看，还是从过程控制发展的必要性、可能性来看,过程控制是朝综合化、智能化方向发展，即计算机集成制造系统(CIMS)：以智能控制理论为基础，以计算机及网络为主要手段，对企业的经营、计划、调度、管理和控制全面综合,实现从原料进库到产品出厂的自动化、整个生产系统信息管理的最优化

［4］

。

1.2 国内外发展与现状 1。2.1 PLC的发展与现状

PLC诞生于美国1969年，其后，日、德、法相继研制出。20世纪70年代初出现了微处理器。人们很快将其引入可编程逻辑控制器，使可编程逻辑控制器增加了运算、数据传送及处理等功能，完成了真正具有计算机特征的工业控制装置

[5］

。此

时的可编程逻辑控制器为微机技术和继电器常规控制概念相结合的产物。20世纪70年代中末期，可编程逻辑控制器进入实用化发展阶段，计算机技术已全面引入可编程控制器中,使其功能发生了飞跃［6]。更高的运算速度、超小型体积、更可靠的工业抗干扰设计、模拟量运算、PID功能及极高的性价比奠定了它在现代工业中的地位。20世纪80年代初，可编程逻辑控制器在先进工业国家中已获得广泛应用。世界上生产可编程控制器的国家日益增多，产量日益上升。这标志着可编程控制器已步入成熟阶段。20世纪80年代至90年代中期，是可编程逻辑控制器发展最快的时期，年增长率一直保持为30~40%。在这时期，PLC在处理模拟量能力、数字运算能力、人机接口能力和网络能力得到大幅度提高，可编程逻辑控制器逐渐进入过程控制领域，在某些应用上取代了在过程控制领域处于统治地位的DCS系统。20世纪末期至今，可编程逻辑控制器的发展特点是更加适应于现代工业的需要.这个时期发展了大型机和超小型机、诞生了各种各样的特殊功能单元、生产了各种人机界面单元、通信单元,使应用可编程逻辑控制器的工业控制设备的配套更加容易。

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可编程控制器简称PLC(Programmable logic Controller),是以计算机技术为基础的新型工业控制装置。1987年国际电工委员会(International Electrical Committee）颁布的PLC标准草案中对PLC做了如下定义：“PLC是一种专门为在工业环境下应用而设计的数字运算操作的电子装置.它采用可编程的存储器，用来在其内部存储执行逻辑运算、顺序运算、计时、计算和算术运算等操作指令,并能通过数字式或模拟式的输入和输出，控制各种类型的机械和生产过程”.PLC及有关的外围设备的设计都应易于与工业控制系统形成一个整体，易于扩展其功能。 1。2。2 PLC的特点

PLC具有面向工业控制的鲜明特点。 （一）可靠性高，抗干扰能力强

可靠性高是电气控制设备的关键性能。PLC由于采用现代大规模集成电路技术，采用严格的生产工艺制造，内部电路采取了先进的抗干扰技术,具有很高的可靠性。从PLC机外电路来说,使用PLC构成控制系统，和同等规模的继电接触器系统相比,电气接线及开关接点已减少到数百甚至数千分之一,故障也就大大降低。此外，PLC带有硬件故障自我检测功能 ，出现故障时可及时发出警报信息。在应用软件中，应用者还可以编入外围器件的故障自诊断程序. （二）配套齐全，功能完善,适用性强

PLC发展到今天，已经形成了大、中、小各种规模的系列化产品。可以用于各种规模的工业控制场合。除了逻辑处理功能外，现代PLC大多具有完善的数据运算能力,可用于各种数字控制领域。近年来PLC功能单元大量涌现，使PLC渗透到了位置控制、温度控制、CNC等各种工业控制中。加上PLC通信能力的增强及人机交互技术的发展,使用PLC组成的各种控制系统变得非常容易。 （三)系统的设计、建造工作量小，维护方便，易于改造。

PLC用存储逻辑代替接线逻辑，大大减少了控制设别外部恩德接线，是控制系统设计及建造的周期大为缩短，同时维护也变得更为容易。更重要的是使用同一设备经过改变程序改变生产过程成为可能。这很适合多品种、小批量生产。 (四）体积小，重量轻，能耗低

以超小型PLC为例，三菱的fxos14（8个24vdc输入,6个继电器输出），起尺寸仅为58mm*mm，仅大于信用卡几毫米，而功能却有锁增强,使PLC的应用领域

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扩大到远距离工业控制的其他行业，如快餐厅、医院手术室、旋转门和车辆等，甚至引入家庭住宅、娱乐场所和商业部门.随着PLC性能价格比的不断提高，其应用范围不断扩大，大致可归纳为如下几类。 1。开关量的逻辑控制

这是PLC最基本、最广泛的应用领域，它取代传统的继电器电路，实现逻辑控制、顺序控制,既可用于单台设备的控制，也可用于多机群控及自动化流水线。 模拟量控制在工业生产过程当中,有许多连续变化的量,如温度、压力、流量、液位和速度等都是模拟量.为了使可编程控制器处理模拟量，必须实现模拟量（Analog）和数字量(Digital）之间的A/D转换及D/A转换.PLC厂家都生产配套的A/D和D/A转换模块,使可编程控制器用于模拟量控制。 2.运动控制

PLC可以用于圆周运动或直线运动的控制。从控制机构配置来说，早期直接用于开关量I/O模块连接位置传感器和执行机构,现在一般使用专用的运动控制模块。如可驱动步进电机或伺服电机的单轴或多轴位置控制模块.世界上各主要PLC厂家的产品几乎都有运动控制功能，广泛用于各种机械、机床、机器人、电梯等场合。 3。过程控制

过程控制是指对温度、压力、流量等模拟量的闭环控制。作为工业控制计算机，PLC能编制各种各样的控制算法程序，完成闭环控制。PID调节是一般闭环控制系统中用得较多的调节方法。大中型PLC都有PID模块，目前许多小型PLC也具有此功能模块.PID处理一般是运行专用的PID子程序.过程控制在冶金、化工、热处理、锅炉控制等场合有非常广泛的应用。 4。数据处理

现代PLC具有数算（含矩阵运算、函数运算、逻辑运算）、数据传送、数据转换、排序、查表、位操作等功能,可以完成数据的采集、分析及处理。这些数据可以与存储在存储器中的参考值比较，完成一定的控制操作，也可以利用通信功能传送到别的智能装置,或将它们打印制表.数据处理一般用于大型控制系统,如无人控制的柔性制造系统；也可用于过程控制系统，如造纸、冶金、食品工业中的一些大型控制系统。

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5.通信及联网

PLC通信含PLC间的通信及PLC与其它智能设备间的通信。随着计算机控制的发展，工厂自动化网络发展得很快，各PLC厂商都十分重视PLC的通信功能,纷纷推出各自的网络系统。新近生产的PLC都具有通信接口，通信非常方便[4］. 1.2.3 PLC技术发展动向

(1)产品规模向大、小两方面发展.大：I/O点数达14336点、32位微处理器、多CPU并行工作、大容量存储器、扫描速度高速化。小：由整体结构向小型模块化结构发展，增强了配置的灵活性,降低了成本。

(2）PLC在闭环过程中应用日益广泛。 （3）不断加强通讯功能.

(4）新器件和模块不断推出。高档的PLC除了主要采用CPU以提高处理速度外，还带有处理器的EPROM或RAM的智能I/O模块、高速计数模块、远程I/O模块等专用化模块。

（5）编程工具丰富多样，功能不断提高，编程语言趋向标准化.有各种简单或复杂的编程器及编程软件,采用梯形图、功能图、语句表等编程语言，亦有高档的PLC指令系统.

（6）发展容错技术:采用热备用或并行工作、多数表决的工作方式。 （7)追求软硬件的标准化。 1。2.4 可编程控制器的硬件组成

整体式和模块式两种可编程控制器具有不同的结构形式。

图1。1 整体式PLC的结构组成 图1。2 模块式PLC的结构组成

1。2。5 模糊控制系统

模糊控制系统是一种基于规则的智能控制，它是以模糊集合论、模糊语言及模糊逻辑推理为基础的一种计算机智能控制[7］。从1956年美国学者L.A.Zadeh发表开创性论文，到1986年世界上第一块基于模糊逻辑的人工智能芯片在贝尔实验室研制成功再到日本第一台模糊控制洗衣机的投入适用［8］，已成为将人的控制经验以及推理过程纳入自动控制策略之中提供一条简捷的途径。随着科学技术的迅猛发展，各个领域对自动控制系统控制精确度、响应速度、系统稳定性与适应能力的要

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求越来越高.诸多如被控对象活或过程对象的非线性、时变性、多参数间的强烈耦合、较大的随机干扰、过程机理错综复杂、各种不确定性以及现场测量手段不完善等，难以建立被控对象的精确模型[8].对于那些难以建立数学模型进行自动控制的复杂被控对象，有经验的操作人员进行手动控制，却可以收到令人满意的效果。

模糊控制系统一般可分为5个组成部分：（1)模糊控制器：模糊控制系统的核心部分，采用模糊数学知识表示和进行规则推理的语言型控制器，实际上是一台PC机或单片机及其相应软件［9］.（2）输入/输出接口：模糊控制器通过输入接口从被控对象获得数字信号量，并将模糊控制器决策的数字信号经输出接口转变为模拟信号去控制被控对象。（3）执行机构：主要包括电动和气动调节装置，如伺服电动机、气动调节阀等［10］。(4）被控对象：它可以是一种设备或装置以及它们的群体，也可以是一个生产的、自然的、社会的、生物的或其它各种状态转移过程[11]。这些被控对象可以是确定的或模糊的、单变量或多变量、有滞后或无滞后、也可以是线性或非线性、定常或时变，以及具有干扰和耦合等多种情况.对于那些难以建立精.确数学模型的复杂对象,更适宜采用模糊控制.(5）变送器:由传感器和信号调理电路组成,传感器是将被控对象或过程的被控制量转换为电信号的装置，其精度直接影响整个模糊控制系统的精度[12]。

A/D 模糊控制D/A 执行机构 对象 变送器

图1 模糊控制系统

1。2.6 课题研究的主要内容

一、本文以双容水箱为研究对象，水箱的液位为被控制量.为了改善调节过程的动态特性,采用串级控制.进行基于PLC的模糊PID水箱液位控制系统的设计。

二、论述了PID控制器和模糊控制器的设计和仿真，针对液位控制系统的特点，设计出较好的控制规则和隶属度函数,推理出模糊控制查询表.

三、将设计好的模糊控制算法通过MATLAB进行仿真。

四、设计好的控制系统,采用SIMATIC S7-300PLC组成硬件,采用STEP7编

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程实现模糊控制.

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2 水箱液位控制模型分析

2。1 水箱液位串级控制系统设计

串级控制系统是采用两个控制器串联工作,包括两个控制回路,主回路和副回路。副回路由副变量检测变送、副调节器、调节阀和副过程构成；主回路由主变量检测变送、主调节器、副调节器、调节阀、副过程和主过程构成。主调节器检测和控制的变量称主变量（主被控参数）,即工艺控制指标；副调节器检测和控制的变量称副变量(副被控参数)，是为了稳定主变量而引入的辅助变量。主控制器的输出作为副控制器的的设定值,由副控制器的输出操纵调节阀，从而对主控变量具有更好的控制效果.串级控制系统的方框图如下图2。1所示.

图2。1 串级控制系统方框图

串级控制由于增加了副回路，提高了系统的控制性能,改善了被控过程的动态特性，增强了系统的抗干扰能力，提高了工作频率，对干扰具有一定的自适应能力。

串级控制系统投运顺序是先副环,后主环,要求必须保证无扰动切换，而且应该是无平衡无扰动切换。串级控制系统常用的控制器参数整定方法有两种。 2.2 水箱液位控制系统组成及工作原理

双容水箱数学模型主体由上、下两个水箱,蓄水池，连接阀和水泵组成。电动调节阀用于调节水箱进水量，液位变送器用于检测水箱液位。控制器的输出量用于控制调节阀的开度。蓄水池中水由水泵抽出，经电动调节阀注入上水箱，再由手动调节阀1流到下水箱，最后经手动调节阀2流回蓄水池.

以下水箱液位为主调节量，上水箱液位为副调节量,以装水的水箱为被控对象，构成串级液位控制系统，其结构如图2。2所示。低位水箱的液位传感器检测到的液位信号与给定液位值进行比较，然后将结果送人主调节器，主调节器经模糊PID运算后，建立合适的模糊控制器，如果下水箱液位值小于给定值则加大上水箱出水流量,如果液位值大于等于给定值,则减少上水箱出水流量。其输出的结果作为副调节器的给定值，再与高位水箱的液位传感器检测到的液位信号进行比较并将其结果送人副调节器，经PID运算后．选择合适的PID参数，其输出控制电动调节阀的开度，如果液位传感器检测到的值小于给定值,则电动调节阀开大,如果其值等于或大于给定值则关小电动调节阀，进而控制进水流量的大小，控制水箱的液位口。

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图2。2 水箱模型串级控制系统图

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2。3 水箱数学模型建立与分析

系统建模基本方法有机理法建模和测试法建模两种，机理法建模主要用于生产过程的机理已经被人们充分掌握,并且可以比较确切的加以数学描述的情况；测试法建模是根据工业过程的实际情况对其输入输出进行某些数学处理得到，测试法建模比机理法建模简单，但对于本设计而言，由于双容水箱的数学模型已知,故采用机理法建模。机理法建模就是根据生产过程中实际发生的变化机理，写出各种相关的平衡方程，如物质平衡方程、能量平衡方程、动量平衡方程、相平衡方程［13］，以及反映流体流动、传热、化学反应等基本规律的运动方程、物体参数方程和某些设备的特性方程，从中获得所需的被控过程的数学模型。

图2.3 水箱模型简图

设流入上水箱的水流量为Q1,流入下水箱的水流量为Q2，流出进入蓄水池的水流量为Q3，上水箱的液位高度为h1，下水箱的液位高度为h2.两容器的流出阀均为手动阀门，流量Q1只与容器1的液位h1有关,与容器2的液位h2无关,容器2的液位也不会被容器1影响,.在稳态下Qi=Qo，液位h2保持不变。

两个水箱的物料平衡方程有：

ΔQ1=k1*Δx

整理可得：

T1=A1＊R1

消去Δh1得到一个二阶微分方程： 得传递函数：

因为输入量经过控制阀以速度v进入水箱，所以系统有纯滞后て，则传递函数为:

式中：A1、A2分别为上、下水箱横截面积；Δh1、Δh2分别为上、下水箱液位微变量；T1、T2分别为上、下水箱时间常数；K为静态增益。图2。4为双容过程的阶跃响应曲线。由图可见,双容过程的阶跃响应曲线从一开始就变化缓慢。这是因为在两个存储罐之间存在液体流通阻力，延缓了输出量的变化［14］.

图2.4 双容过程的阶跃响应曲线

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3 PID控制和模糊控制

3.1 PID控制 3.1.1 PID简述

在工程实际中，应用最为广泛的调节器控制规律为比例、积分、微分控制，简称PID控制，又称PID调节。当我们不完全了解一个系统和被控对象﹐或不能通过有效的测量手段来获得系统参数时，最适合用PID控制技术。PID控制，实际中也有PI和PD控制。PID控制器就是根据系统的误差,利用比例、积分、微分计算出控制量进行控制的。直到现在为止，PID控制得到极其广泛的应用，概括起来，该算法具有如下优点：原理简单，使用方便。PID控制是由P、I、D三个环节组合而成，其基本组成原理比较简单，很容易理解它，参数的物理意义也比较明确。适应性强。可以广泛的应用于化工、热工、冶金、炼油、造纸、建材等各种生产场合.按PID控制进行工作的自动调节器早已商品化，在具体实现上经历了机械式、液动式、气动式、电子式等发展阶段，但始终没有脱离PID控制的范畴。即使目前最先进的过程控制系统，其基本控制算法也仍然是PID控制.

鲁棒性强，即其控制品质对被控对象特性的变化不大敏感。大型现代化生产装置的控制回路可能多达一二百路甚至更多，其中绝大多数都采用PID控制[15］。

比例控制Kp,比例控制是一种最简单的控制方式.其控制器的输出与输入误差信号成比例关系。比例控制是为了及时成比例地反应控制系统的偏差信号,以最快速度产生控制作用，使偏差向减小的趋势变化。当系统误差一旦产生，控制器立即就有控制作用,使被PID控制的对象朝着减小误差的方向变化。比例系数Kp的作用在于加快系统的响应速度，提高系统的调节精度。Kp越大,系统的响应速度越快,但过大将产生超调和振荡甚至导致系统不稳定；如果Kp取值过小，则会降低调节精度，使响应速度缓慢，从而延长调节时间，使系统动、静态特性变坏。因此，比例调节常与无差的积分调节或增加阻尼的微分调节共同作用。

在积分控制中，控制器的输出与输入误差信号的积分成正比关系.能对误差进行记忆并积分，有利于消除系统静差。KI为了保证被控量在稳态时设定值的无静差跟踪.只要存在偏差，则它的控制作用就会不断增加。只有在偏差e(t）=0时，积分值变成常数，控制输出才是一个常数。因而，积分部分的作用可以消除系统的

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偏差。积分时间常数对积分部分的作用影响极大.当Ti较大时，则积分作用较弱，这时,系统的过渡过程不易产生振荡，但是消除偏差所需要的时间较长；当Ti较小时，则积分作用较强，这时系统过渡过程中油可能会产生振荡,但消除偏差所需要的时间较短。对一个自动控制系统，比例+积分（PI)控制器,可以使系统在进入稳态后无稳态误差[16]。

微分控制Kd,在微分控制中，控制器的输出与输入误差信号的微分（即误差的变化率）成正比关系。 微分控制是为了改善闭环系统的稳定性和动态响应的速度。通过对误差尽心微分，能感觉出误差的变化趋势.反映偏差信号的变化趋势（变化规律），并能在偏差信号变太大之前，在系统中引入一个有效的早期信号，从而加快系统的动作速度，减少调节时间.微分部分的作用强弱由微分时间常数Td决定。Td越大，则它的抑制e（t）变化的作用越强；Td越小,则它的反抗e(t）变化的作用越弱。比例+微分(PD)控制器能改善系统在调节过程中的动态特性。

它是根据被控过程的特性确定PID控制器的比例系数、积分时间和微分时间的大小。PID控制器参数的工程整定方法，主要有临界比例法、反应曲线法和衰减法。三种方法各有其特点，其共同点都是通过试验，然后按照工程经验公式对控制器参数进行整定。但无论采用哪一种方法所得到的控制器参数，都需要在实际运行中进行最后调整与完善。现在一般采用的是临界比例法。利用该方法进行PID控制器的参数整定步骤如下:

（1）首先预选择一个足够短的采样周期让系统工作；

（2)仅加入比例控制环节，直到系统对输入的阶跃响应出现临界振荡，记下这时的比例放大系数和临界振荡周期；

（3）在一定的控制度下通过公式计算得到PID控制器的参数。 3。1.2 PID控制算法

随着计算机技术的迅猛发展,由计算机实现的数字PID控制器正在逐步取代模拟PID控制器。

（1）数字PID位置型控制算法是为了用数字形式的差分方程代替连续系统的微分方程，便于计算机实现，为此将积分式和微分式近似用求和及增量式表示：

（3—2）

（3—3）

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得到数字的PID表达式

（3-4）

式中,=T为采样周期,必须使T足够小,才能保证系统有一定的精度;E（k）为第k次采样时的偏差值；E（k—1）为第k—1次采样时的偏差值；k为采样序号,k=0，1,2，…；P(k）为第k次采样时调节器的输出。由于式（3-4）的输出值与阀门开度的位置一一对应，因此，通常把式（3-4）称为位置型PID算式。

由式(3—4）可以看出,要先计算P（k），不仅需要本次与上次的偏差信号E（k）和E（k-1），而且还要在积分项中把历次的偏差信号E（j)进行相加。这样，不仅计算繁琐,而且为了保存E（j）还要占用很多内存。因此用式(3—4）直接进行控制很不方便.为此,做如下改动［16]。

根据递推原理,可写出第k—1次的PID输出表达式

用（3—4）减去（3—5）可得

(3-6）

式中,为积分系数；为微分系数。

由（3-6）可知,要计算第k次输出值P(k）,只需要知道P（k—1），E（k)，E(k—1），E（k-2）即可，比用式（3-4）计算要简单的多。

（2）在很多控制系统中,由于执行机构是采用步进电机或多圈电位器尽心控制的，所以，只要给一个增量信号即可。因此,由式（3—4)和（3—5）相减得到 P(k)=P(k）—P（k—1）=KpE(k）—E(k-1)]+KIE（k）+KD[E（k）—2E(k—1）+E（k—2)］（3—7） 3。2 模糊控制

所谓模糊控制,就是在控制方法上应用模糊集理论、模糊语言变量及模糊逻辑推理的知识来模拟人的模糊思维方法，用计算机实现与操作者相同的控制。该理论以模糊集合、模糊语言变量和模糊逻辑为基础，用比较简单的数学形式直接将人的判断、思维过程表达出来,从而逐渐得到了广泛应用。应用领域包括图像识别、自动机理论、语言研究、控制论以及信号处理等方面。在自动控制领域，以模糊集理论为基础发展起来的模糊控制为将人的控制经验及推理过程纳入自动控制提供了一条便捷途径。

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（3-5）

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模糊控制的特点是：

（1）模糊控制不需要被控对象的数学模型.模糊控制是以人对被控对象的控制经验为依据而设计的控制器，故无需知道被控对象的数学模型。

（2）模糊控制是一种反映人类智慧的智能控制方法。模糊控制采用人类思维中的模糊量,如“高\"、“中”、“低”、“大”、“小”等,控制量由模糊推理导出.这些模糊量和模糊推理是人类智能活动的体现。

(3）模糊控制易于被人们接受.模糊控制的核心是控制规则,模糊规则是用语言来表示的。

(4）构造容易。模糊控制规则易于软件实现。

（5）鲁棒性和适应性好。通过专家经验设计的模糊规则可以对复杂的对象进行有效地控制

［17]

。

3。2。1 模糊控制器的基本结构

如图3。2所示，模糊控制器的基本结构包括知识库、模糊推理、输入量模糊化、输出量精确化四部分。

图3.1 模糊控制器的基本组成框图

(1）知识库

知识库通常由数据库和模糊控制规则库组成、包含了具体应用领域的知识和要求。其中，数据库主要包含输入输出变量的尺度变换因子、输入输出空间的模糊分割数以及各模糊变量的模糊取值及相应的隶属函数选择和形状等方面的内容。规则库包括了用模糊语言表示的一系列控制规则，他们反映了控制专家的经验和知识

[18］

。

表3-1 模糊控制规则表

U EC NB NM NS ZO PB PM PM PS PB PM ZO PM ZO NS ZO NS NM 第 14 页 共 37 页

E NB NM NS ZO PS PM PB

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PS PM PB PS ZO ZO NM NM NB NM NB 其中PB（正大）、PM（正中）、PS(正小）、ZO(零）、NS（负小）、NM(负中）、NB(负大)。 （2）模糊化

人的感受可以是模糊的，但是，在计算机控制系统中,通过传感器得到的检测信号都是精确量,否则计算机无法识别,也无法输入到计算机中去.但是,模糊控制规则需要的输入量却是模糊量，所以，为了实现模糊控制，必须对精确地输入量进行模糊化处理。将精确量转化为模糊量的过程就称为模糊化或模糊量化。模糊控制器有设计和应用阶段，模糊化模块在不同阶段有不同作用。首先在设计阶段需要进行以下工作[19］。

确定符合模糊控制器要求的输入量和输出量。对输入输出变量进行尺度变换，使之落入各自的论域范围内。对已经论域变换的输入量进行模糊化处理，包括模糊分割和隶属函数的确定.设计好的模糊控制器投入应用后，由于相应的输入变量、模糊分割和各个模糊集合隶属函数均已确定，于是，模糊化模块所起的作用就是根据具体情况将某一个确认值转化为一个模糊量，用于确定该模糊量对于某一个或几个模糊集合的匹配程度,为以后的推理做准备。常用的模糊化方法有模糊单点、三角形、钟形模糊集合等三种，对于计算能力有限或控制精度要求不高的场合,往往采用离散的输入论域和相应的隶属度分布［20］。 （3)精确化

推理得到的模糊子集要转换为精确值，以得到最终控制量输出y。目前常用两种精确化方法：

（1）最大隶属度法.在推理得到的模糊子集中，选取隶属度最大的标准论域元素的平均值作为精确化结果。

（2）重心法。将推理得到的模糊子集的隶属函数与横坐标所围面积的重心所对应的标准论域元素作为精确化结果。

在得到推理结果精确值之后,还应按对应关系，得到最终控制量输出y。 3。2.2 模糊集合

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利用经典集合理论，论域内源睡在特定集合中只有“属于”或“不属于\"两种情况,只能描述非此即彼、界限明确的事物。而模糊集合论域中的元素的定义是渐变的，是用来描述“亦此亦彼\"的概念或集合边界不清的事物的有效工具，模糊集合论用从0到1之间连续变化的函数描述不确定和模糊的事物。模糊集合常用、等符号表示［21].

设U是变量u的论域，u也代表论域U上的一个元素。变量u可以是连续的，也可以是离散的。

所谓给定了论域U上的一个模糊集是指：对任何uU，都指定了一个数与之对应，它叫做u对的隶属度。这意味着构造了一个映射： 这个映射称为的隶属度函数。

特别的，当只有两个取值0或者1时，模糊集就蜕化成一个经典集合，因此模糊集合可以看作是经典集合的扩展。在论域u中得模糊集合可以表示为元素与元素隶属度的一个有序元素组。 模糊集合的常用表示方法有2种： （1）扎德表示法

在论域U中，当模糊集合有一个有限的支撑集｛x1,x2，…，xn｝时,可表示为 注：式中的“+”不表示“求和”，而是表示模糊集合中各个元素的聚集。式中的“-”不表示“求商”，而是表示U中元素xi与其隶属度A（xi）之间的对应关系，称为单点。当模糊集合包含无限多个元素时,可表示为

注“式中不表示积分或求和,而代表无限多个元素与其相应隶属度对应关示为向量形式

由于向量中各分量的序号与论域U中元素的序号相对应,因此，隶属度为0的项必须用0代替而不能舍弃[22]。 （2）隶属度函数的表示法

隶属度函数也可以利用数学解析表达式来表示. 模糊集合的基本运算常用的有如下几种：

空集

模糊集合A的空集为普通集，它的隶属度为0，即

全集

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模糊集合A的全集E为普通集,它的隶属度为1，即

等集

两个模糊集A和B,若对所有元素u，它们的隶属函数相等，则A和B也相等，即

补集

若为A的补集，则

子集

若B为A的子集,则

并集

若C为A和B的并集，则 一般地,有

交集

若C为A和B的交集，则 一般地，有

3。2。3隶属度函数及其确定 （1）隶属度函数

模糊集合通过隶属度函数将其中的元素映射到［0,1]，隶属度函数取值范围从{0，1}集合扩大到［0，1]区间，与连续值逻辑相对应。隶属度函数的概念可以很好地描述客观事物差异的中间渐变过渡的模糊性。隶属度函数的曲线的一般形式如图3。3所示。

图3。2 隶属度函数的一般形式

隶属函数有如下两个特点.

(1）隶属函数的值域为［0,1]，它将普通集合只能取0、1两个值，推广到［0,1］闭区间上连续取值，隶属函数的值越接近1，表示元素x属于模糊集合A的程度越大。反之，越接近于0，表示元素x属于模糊集合A的程度越小。

（2）隶属函数完全刻画了模糊集合，隶属函数是模糊数学的基本概念，不同的隶属函数所描述的迷糊集合也不同[23]。 隶属度函数选择基本准则

对于一个特定的模糊集，隶属度函数体现了其模糊性.因此，如何确定隶属度函数是一个关键问题.由于模糊集理论研究的对象具有“模糊性\"和经验性，因此找

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到一种统一的隶属度计算方法是不现实的。尽管确定隶属度函数的方法带有主观因素，但隶属度函数的选择也必须遵循一些基本规则。

表示隶属度函数的模糊集合必须是凸模糊集合。凸模糊集是这样的集合:随着元素值的增加，隶属度函数的值也随之严格增加；随着元素值的减少，隶属度函数的值也随之严格减少。

变量所取隶属度函数通常是对称的、平衡的。模糊变量的标志值一般选择在3~9个为宜,并且通常为奇数个.隶属度函数要符合人们的语义顺序,避免不恰当的重叠。

论域中每个点至少属于一个隶属度函数的区域，并应属于不超过两个隶属度函数的区域。当两个隶属度函数重叠时，重叠部分对两个隶属度函数的最大隶属度不应有交叉

［26]

。当两个隶属度函数重叠时，重叠部分的任何点的隶属度函数的和应

该小于或等于1。 (2)隶属度函数的确定

目前尚无确定模糊集合隶属度函数的一般性方法，需要靠经验确定，并通过实验进行修正。目前应用较多的方法如下。

模糊统计法，根据所提出的模糊概念对许多人进行调查统计，提出与之对应的模糊集合A，通过统计试验，确定不同元素隶属度属于某个模糊集合的程度。假如进行过N次统计性试验，认为属于F集合A的次数为n，则把n与N的比值视为对A的隶属度，记为A（），即：

A（）=

二元对比排序法

在论域里的多个元素中,人们通过把他们两两对比，确定其在某种特性下的顺序，据此决定出他们对该特性的隶属度函数大体形状，再将其纳入与该图形近似的常用数学函数。

专家经验法

根据专家和操作人员的实际经验和主观感知,通过分析、演绎和推理，直接给出元素属于某个F集合的隶属度。

神经网络法

利用神经网络的学习功能，把大量测试数据输入某个神经网络器，自动生成一

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个隶属度函数，然后再通过网络的学习、检验，自动调整隶属度函数的某些参数，最后确定下来[27］。 3.2。4 模糊推理

在模糊控制中，最常用的表达知识的语句形式是模糊语句。模糊语句包括模糊直言语句和模糊条件语句，即判断句和推理句.最基本的模糊推理形式为:

前提1 IF A THEN B 前提2 IF A′ 结论 THEN B′

其中,A、A′为论域U上的模糊子集，B、B′为论域V上的模糊子集.前提1称为模糊蕴涵关系，记为A→B。

模糊推理的最终目标是为不精确的推理提供理论基础。人们根据“如果X小，则Y就大”这样的精确推理的前提，欲解决“如果X很小,则Y将怎样\"的问题，自然利用”如果X很小，则Y就很大”.这种推理方法就被称为模糊似然推理，是一种近似推理方法.近似推理理论是经典推理理论的推广[28]。 3.2。5 液位模糊控制器的设计

综合前面对模糊控制器工作原理的分析，模糊控制器的工作原理可以概括如下：首先将模糊控制器的输入量转化为模糊量供模糊决策系统使用，模糊决策系统根据控制规则确定的模糊关系，应用推理算法得出控制器的模糊输出控制量。最后经过模糊化计算得到精确的控制值来控制被控对象。建立双容水箱的模糊控制器模型如图3。3所示.

图3。 3 双容水箱的模糊PID控制器模型

其中，SP是液位设定值，H1是液位测量值,e=SP—H1是液位变化，为液位变化率，u为控制量,Ke为偏差量化因子，Kec为偏差变化率量化因子，Ku为清晰化因子。模糊控制器的输入为误差e和误差变化率ec，误差为e=Sp—H1,误差变化率，其中H1和Sp分别为液位的给定值和测量值.把误差和误差变化率的精确值进行模糊化变成模糊量E和EC，从而得到误差E和误差变化率EC的模糊语言集合,然后由E和EC模糊语言的子集和模糊控制规则R，根据合成推理规则进行模糊决策，这样就可以得到模糊控制向量U，最后再把模糊转换为精确量u,再经D/A转换为模拟量去控制执行机构动作［29］.

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1）确定输入输出变量和模糊分割

选择误差e和液位变化率ec作为模糊控制器的输入量,控制量u作为输出变量，它们的论域分别为E、C、U,表示如下：

E={—6，-5，-4，-3，-2，-1，0,+1,+2，+3，+4,+5,+6} C=｛—6，—5，-4，—3，—2,-1,0，+1,+2,+3，+4,+5，+6｝ U=｛-6，—5，—4，—3，—2，—1,0,+1，+2，+3，+4，+5，+6} 各论域上的模糊子集是

F（E）={NB,NM,NS，ZO,PS,PM,PB｝ F(C）={NB,NM,NS，ZO,PS,PM，PB} F（U）={NB,NM，NS,ZO,PS，PM,PB｝ 2）隶属度函数的确定及模糊化

液位偏差、调节阀开度的模糊语言变量均为｛NB,NM,NS,Z0，PS,PM，PB｝，NB表示负大，NS表示负小，ZO表示0，PS表示正小，PB表示正大。选择隶属度函数要求对控制器的控制性能影响越小越好，所以，采用容易处理的三角函数作为隶属度函数.三角函数形状简单，计算工作量小，当输入值变化时，其具有更大的灵敏度。当存在较小的偏差时，就能迅速的产生相应的控制信号。三角形隶属度函数的一般形式如图3.4所示。

图3。4三角形隶属度函数

根据三角隶属函数确定误差E、误差的变化Ec以及控制量U的各模糊子集赋值表如下表3—2所示。

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表3—2 数值法描述的隶属度

隶属度 —6 模NB 糊NM 集合 NS ZE PS PM PB 1 0 0 0 0 0 0 0。75 0。5 0.25 0 0 0 0 0.5 0。25 1 0。5 0 0 0 0 0.75 0.75 0 0 0 0 0 0.5 1 0.25 0 0 0 0 0。25 0。75 0.75 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 —5 —4 —3 -2 e 、ec 、u的论域 —1 0 1 2 3 4 5 6 0.5 0。25 1 0。75 0。25 1 0.5 0 0。25 0。5 0。75 0 0 0 0 0.25 0 0。75 0。5 0。25 0 0.75 0.25 1 0.5 0.5 0.5 0 1 3）建立模糊控制规则库

基于IF—THEN的产生式规则结构简单，易于修改，易于掌握,是目前控制规则主要的表示方法。其中，“IF\"为控制量的要求，“THEN”为控制执行量。模糊控制规则应遵循原则：当误差大或较大时，模糊控制量的选择以消除误差为主;当误差较小，而误差变化率较大时，模糊控制量的选择以系统的稳定为主，防止系统超调。根据专家经验和实际操作经验得出PID三个参数的模糊控制查询表如下

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表3—3 参数的模糊控制规则表

Kp NB NM NS ZO PS PM PB NB PB PB PM PM PS PS ZO NM PB PB PM PM PS ZO ZO NS PM PM PM PS ZO NS NM ZO PM PS PS ZO NS NM NM PS PS PS ZO NS NS NM NM PM ZO ZO NS NM NM NM NB PB ZO NS NS NM NM NB NB 表3-4参数的模糊控制规则表

Ti NB NB NM NS ZO PS PM PB NB NB NB NM NM ZO ZO NB NB NM NM NS ZO ZO NM NM NS NS ZO PS PS NM NS NS ZO PS PS PM NS NS ZO PS PS PM PM ZO ZO PS PM PM PB PB ZO NS PS PM PB PB PB NM NS ZO PS PM PB 第 22 页 共 37 页

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表3—5 参数的模糊控制规则表

Td NB NM NS ZO PS PM PB NB NM NS ZO PS PM PB PS PS ZO ZO ZO PB PB NS NS NS NS ZO NS PM NB NB NM NS ZO PS PM NB NM NM NS ZO PS PM NB NM NS NS ZO PS PS NM NS NS NS ZO PS PS PS ZO ZO ZO ZO PB PB 4)建立模糊控制表

模糊控制规则包括49条条件语句，既有49个模糊关系与之想对应，他们彼此是或的关系。模糊关系计算如下：

R1=(NB）E×(NB)EC×（PB）U R2=(NB）E×(NM)EC×（PB)U R3=(NB)E×(NS)EC×（PB）U R4=（NB）E×（ZO）EC×（PB)U R5=（NB）E×(PS）EC×(PB）U R6=（NB)E×（PM）EC×（PB)U R7=(NB）E×（PM)EC×(PB）U

…

这样可得到49个模糊关系R1～R49，通过49个模糊关系的并运算,可以得到控制液位的总的模糊关系R。

…

表3-6 模糊控制总表

e u 第 23 页 共 37 页

—6 -5 —4 -3 —2 —1 0

+1 +2 +3 +4 +5 +6

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c -6 —5 —4 —3 —2 -1 -0 +0 +1 +2 +3 +4 +5 +6 7 6 7 6 4 4 4 4 2 1 1 0 0 0 6 6 6 6 4 4 4 4 2 1 1 0 0 0 7 6 7 6 4 4 4 4 2 1 1 0 0 0 6 6 6 6 5 5 2 2 2 1 0 —2 -2 —2 7 6 7 6 4 4 1 1 0 0 -2 —4 —4 —4 7 6 7 6 4 4 1 1 0 -1 -3 -4 -4 —4 7 6 7 6 4 1 0 0 1 -4 -6 —7 —6 -7 4 4 4 3 1 0 -1 —1 -4 —4 -6 -7 -6 —7 4 4 4 2 0 0 -1 —1 -4 —4 —6 —7 —6 -7 2 2 2 0 -1 -2 -2 —2 —5 -5 —6 -6 —6 -6 0 0 0 -1 -1 -2 -4 -4 —4 —4 —6 —7 —6 —7 0 0 0 —1 —1 —2 —4 -4 —4 —4 -6 —6 —6 -6 0 0 0 -1 -1 -2 -4 —4 —4 -4 -6 —7 -6 —7 第 24 页 共 37 页

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4 模糊PID的MATLAB仿真

4.1 用MATLAB模糊逻辑工具箱设计模糊控制器 (1） 隶属度函数的建立

在MATLAB软件中键入“FUZZY ”命令，进入模糊逻辑编辑窗口“FIS Editor”.建立一个两输入三输出的模糊控制器，其中输入为E 、EC，输出为Kp、Ki、Kd。输入输出的的三角形隶属度函数如图4。1所示。

图4。1 三角形隶属度函数

(2)模糊控制规则及决策方法

控制规则是对专家理论知识和实践经验的总结，如果取E、EC、Kp、Ti、Td的模糊子集均为{NB,······,PB｝，则其模糊控制规则共有49条。在MATLAB软件的“Rules Editor”窗口中输入其49条规则，如图所示。根据以上规则和方法,设计出模糊控制器的输出与输入的关系图，如图4。2所示。

图4。2 模糊控制规则表 图4.3 模糊规则观察器

4.2 SIMULINK仿真

模拟控制系统采用的被控对象为双容水箱，设其数学模型为

图4。4 模糊PID控制系统仿真模型 图4.5 模糊PID控制系统输出图形

模糊PID控制具有超调量小、响应时间短、抗干扰能力强等优点。

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5 系统硬件设计

5。1 西门子S7-300PLC

S7—300是模块式的中小型PLC,主要由机架、CPU模块、信号模块、功能模块、接口模块、通信处理器、电源模块和编程设备组成。S7-300的CPU模块都有一个编程用的RS485接口，使用西门子的多点接口（MPI）通信协议，可以建立一个多点接口网络或DP网络。CPU采用智能化的诊断系统连续监控系统的功能是否正常并记录错误和特殊系统事件.S7-300中还有看门狗中断、过程报警、日期时间中断和定时中断等功能.S7—300PLC采用模块化结构，但是各模块间的连接总线提供，连接总线直接布置于各模块底部，因此可以直接在标准导轨上安装。其具体构成如图5。1所示

[31］

.

图5。1 S7—300 系统组成框图

其中各模块功能如下： 导轨：是S7-300的机架

电源（PS）：将电网电压变换为S7—300工作所需的直流电压 处理单元（CPU）：执行用户程序 接口模块(IM):连接两个机架的总线

信号模块（SM）:将不同的过程信号与S7—300相匹配 功能模块（FM)：完成定位、闭环控制等功能 通信处理器（CP）：连接可编程控制器［20] 5。2 液位控制系统组成

图5。2 控制系统硬件连接图

作为系统的核心操作，负责编程软件和组态监控软件的使用。

本系统采用西门子S7—300 PLC.选择带有DP端口的CPU314-2DP，配置一块数字量输入模块32DI、一块数字量输出模块32DO、一块数字量输入/输出混合模块8DI/8DO。

表5—1 PLC输入输出地址分配

输入 地址 输出 地址 第 26 页 共 37 页

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手动控制按钮 测试按钮 消除按钮 液位信号 I 0.0 I 0.1 I0。2 PIW 752 上限报警灯 下限报警灯 报警电铃 正常工作灯 电磁阀控制信号 Q 1。0 Q 1。1 Q 1.2 Q 1.3 QW 752 液位变送器

电缆式静压投入式液位计0～10米 液位变送器（液位计）压力敏感核心采用了高性能的硅压阻式压力充油芯体，内部的专用集成电路将传感器毫伏信号转换成标准远距离的传输电流信号，可以直接与计算机接口卡、控制仪表、智能仪表或PLC等方便相连.该系列产品广泛应用于工业过程控制、石油、化工、冶金等行业。 1、主要技术参数

（1)工作温度：0℃～70℃；

变送器的准确度等级分为： 0。1级，基本误差为±0。1； 0.3级，基本误差为±0.3； 0.5级，基本误差为±0。5（基本误差以量程的百分数表示)。

热零点漂移在环境温度偏离参比工作条件温度时,变送器的零点漂移应不大于0.03％FS/℃。

热灵敏度漂移在环境温度偏离参比工作条件温度时，变送器的满量程漂移应不大于0。03％FS/℃.

绝缘电阻在参比工作条件下，变送器各端子对地之间的绝缘电阻不得低于20MΩ/250V。 (2）电动调节阀

QSVP系列智能电动单座调节阀是QS智能电动调节阀系列产品之一,它由PsL智能型电动执行器与优质的国产阀门相组合构成，是—种高性能的调节阀，适用于各种不同压力和温度的流体和对泄漏要求高的场合。可广泛应用于电力、冶金、石油、化工、医药、锅炉、轻工等行业的自动控制系统中。电动执行机构接受4～20mA控制信号,改变阀门的开度，同时将阀门开度的隔离信号反馈给控制系统，实现对压力、温度、流量、液位等参数的调节［33］。 （3）主要特点

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配用PsL智能型直行程电动执行器，体积小、规格全、重量轻、推力大、操作方便，无调整电位器,可靠性高、噪声小。

PSL电动执行器采用一体化结构设计,具有自诊断功能，使用和调校十分方便。 有数字显示窗口，可看到控制信号值、阀位值。

PSL智能型电动执行机构功能：带断控制信号故障判断、报警及保护功能。即断信号时可使执行机构或开,或关，或保持,或在0～100％之间予置的任意位置。

阀门流体通道成S型，压降损失小，流量大，流量特性精度高,可调范围广.

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6 PLC编程实现

6。1 西门子S7—300编程基础

S7系列PLC的CPU中运行着两种程序：操作系统程序和用户程序.操作系统用来实现与特定的控制任务无关的功能，包括处理PLC的启动、刷新输入，输出过程映像表、调用用户程序、处理中断和错误、管理存储区和处理通信等。用户程序由用户在STEP7中生成，然后将它下载到CPU。用户程序包含处理用户特定的自动化任务所需要的所有功能，一般包括CPU启动时的初始化工作、处理过程数据、对中断的响应和对异常和错误的处理等。STEP7采用结构化编程方法,它将用户编写的程序和程序所需的数据放置在“块”中，使单个的程序部件标准化。通过在块内或块之间类似子程序的调用，使用户程序结构化，这样可以简化程序组织，使程序易于修改、查错和调试.块结构显著地增加了PLC程序的组织透明性、可理解性和易维护性,STEP7中主要有以下几种类型的块： ①组织块(OB）

在CPU中，用户程序由启动程序、主程序和各种中断响应程序等不同的程序模块组成，这些模块在STEP7中的实现形式就是OB。OB是直接被操作系统调用的用户程序块，OB与不同的CPU类型是相关的，某一型号的CPU支持哪些OB是确定的。例如，OB35和OB40可在CPU 315．2DP中使用，而OB36和OB41则不行。因此，用户只能编写目标CPU支持的OB。OBl是对应于循环执行的主程序的程序块,它是STEP7程序的主干。其他大多数OB则对应于不同的中断处理程序(另外还有启动程序和背景程序等非中断类的OB）。与每一个OB紧密相连的是它对应的类型和优先级。OB的类型指出了它的功能，例如延时中断、循环中断等：OB的优先级则用于表明一个OB是否可以被另外一个OB中断,优先级较低的OB总是可以被优先级较高的OB中断。

②功能(FC)和功能块（FB)

FC和FB都是由用户自己编写的程序模块，可以被其他程序块（OB、FC和FB)调用。与其他编程语言中的“函数”相似,FC／FB也带有参数，以名称的方式给出的参数称作形式参数（形参），在调用时给形式参数赋的具体值就是实际参数(实参)，也即形参是实参在逻辑块中的名称.FC与FB的根本区别在于：FC不具备自己

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的存储区，而FB拥有自己的存储区—-背景DB，在调用任何一个FB时，都必须指定一个背景DB.

③系统功能（SFC)和系统功能块（SFB)

SFC和SFB是预先编好的可供用户程序调用的FC与FB，它们已经固化在S7的CPU中,用户不可以修改它们。它们作为操作系统的一部分,不占用程序空间。通常SFC和SFB提供一些系统级的功能调用，例如通讯功能等。虽然SFB已经固化在CPU中,但是CPU中并不包含背景DB,因此，SFB和FB一样，在调用之前需要由用户生成相关的背景DB. ④背景DB和共享DB

DB分为背景DB和共享DB两种类型.背景DB是和FB相关联的，因此在创建背景DB时，必须指定它所属的FB，而且FB必须已经存在.在调用一个FB的时候，也必须指明一个与之对应的背景DB。背景DB与共享DB没有本质的区别，它们的数据都可以被任何一个OB、FC或FB读写.两者之间的主要区别在于使用的目的：背景DB的用途或者目的是为某一个FB提供数据，因此其数据格式必须与该FB的变量声明一致；共享DB的主要目的是为用户程序提供一个可保存的数据区，它的数据结构并不依赖于特定的程序块。STEP 7 各种功能块如图6。1所示.

图6。1 STEP 7 各种功能块

6。2 STEP 7编程

STEP 7 编程软件用于对S7-300/400等系统的编程和开发。STEP 7是通过项目的方式来管理自动化系统，其功能包括硬件组态、参数设置、网络组态、通信连接、创建符号、编程、组态消息和操作员监控变量、启动和运行维护、监视、诊断、文档创建和归档等。STEP 7 标准软件包的功能和组成如图6.2所示。

图6。2 STEP 7 标准软件包

SIMATIC管理器可以浏览SIMATIC S7、M7、C7的所有工具软件和数据.符号编辑器管理所有的全局变量，用于定义符号名称、数据类型和全局变量的注释。

通信组态包括组态的连接和显示、定义MPI或PROFIBUS DP设备之间由时间或事件驱动的数据传输、定义事件驱动的数据、用编程语言对所选通信块进行参数设置.

硬件组态用于对硬件设备进行配置和参数设置。包括系统组态、CPU参数设置

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和模块参数设置.编程语言可以是梯形图语言、功能模块语言和语句表达语言,这里选用梯形图语言[34］。

硬件诊断工具为用户提供自动化系统的状态，可快速浏览CPU的数据以及用户程序运行中的故障原因，也可用图形方式显示硬件配置。

STEP7标准软件包支持三种编程语言：梯形图(LAD)、语句表（STL)和功能块图（FBD)。其中，LAD和FBD都是图形化的编程语言,特点是易理解、易使用，但是灵活性相对较差；STL是更接近程序员的语言，能够实现指针等非常灵活的控制，STEP7还支持将符合一定语法规则的STL文本原程序直接导入,但是STL不够直观，需要记忆大量编程指令，而且要求对CPU内部的寄存器等结构了解比较深刻。为了充分发挥不同编程语言的优势，STEP7支持这三种语言的混合编程以及相互之间的转换

［35］

。SETP7中编辑梯形图的界面如图6。3所示.

图6。3 STEP 7 梯形图编程界面

6.3 控制算法的实现

S7-300 PLC的CPU的操作系统连续循环的执行OB1,OB1是执行程序循环扫描的组织块.PLC上电，启动模块结束后，操作系统调用OB1,当OB1运行结束后操作系统再次启动OB1.在OB1中编制逻辑程序或调用其他功能块，下载后CPU就扫描执行用户程序.扫描周期开始，操作系统先读取过程输入值并记录在过程输入映像表中，接受各种全局数据，CPU在处理过程中将使用这些值。程序计算的输出值存放在过程输出映像中，扫描结束，操作系统读取输出值传送到过程输出口中，并发送全局数据。如此循环执行[36］。 6。3.1 程序流程图

图6.4 总系统显示流程图 图6.5 系统显示流程图

6。3。2 梯形图程序

主回路采用模糊控制，副回路采用比例控制.

图6.6 主程序梯形 图6.7 液位值采样程序梯形图 图6.8 输出转化为实际水位程序梯形图

a。调用采样值

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b.量化误差 c.判断采样值

d。查模糊控制规则表相应修改PID参数

e。PID控制器调用

图6.9 模糊控制器程序梯形图

［23］

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结 束 语

通过半个学期我的毕业设计结束。毕业设计是对大学四年学习的一次总结，它是教学计划中大学生必修的最后一个教学环节，是教学、科研、工程实践结合的重要结合点。它的主要目的是培养学生综合运用所学知识和技能去分析和解决本专业范围内的一般工程技术问题，建立正确的设计思想，掌握工程设计的一般程序和方法.通过毕业设计，进行工程知识和工程技能的综合训练，使学生一走上工作岗位，就具有较强的应用生产现场正在使用和近期可能推广使用的技术去解决工程实际问题的能力。

在毕业设计中，我是采用PLC来实现水箱液位控制系统模糊控制,这次毕业设计我根据设计要求考虑许多工程实际问题，并根据设计要求选择PLC型号、以及其它元件、设计程序等让我把以前学过的知识真正的应用了水箱液位控制系统的水位调节.

经过这次设计得到了如下几点感想:

1）由于本次设计采用的是西门子PLC，对其有了一定的了解后才明白为何国内这么多企业为何要不约而同的选择西门子PLC。采用功能强、安全系数高的德国SIEMENS SIMATIC S7-300可编程控制器完全企业的设备所需的控制要求。还有西门子最大的优点就是稳定性好、安全系数高，常常可以无故障工作好几年，而且就算是哪里坏了也只要换其中的一个模块，既方便又经济。

2)实践结果证明， PLC 水箱液位控制系统是一种切实可行、运行可靠的控制系统，具有广阔的应用前景.

通过设计,我学到不少东西，基本上使我以前所学的相关专业知识结合起来,让我对大学四年以来的学业有了一个完整的综合，但还需做进一步的研究.另外，我的知识领域得到进一步扩展，专业技能得到进一步提高，同时增强了分析和解决工程实际的综合能力。

致 谢

经过了几个多月踉踉跄跄的忙碌,我的毕业论文终于完成了.感谢在我论文完成过程中导师张文华老师的耐心指导和悉心帮助.张老师严谨踏实的治学态度和勤奋刻苦的研究精神深深的影响了我。我的每一步成长，每一点收获都凝结着老师辛勤

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的汗水.感谢您一次次的帮我改正论文中的错误,并帮助我解决遇到的每一个问题。还有和我一起努力,一起学习，一起讨论的同学们，谢谢你们陪我一路走来，为我的毕业设计过程增添了乐趣和动力.

大学四年转瞬即逝，我会好好珍惜余下的短暂的大学时光,努力学习，为我的大学生活交上一份满意的答卷。

再次感谢一路陪伴我，鼓励我的老师和同学,谢谢你们!

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参考文献

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中北大学2013届毕业设计说明书

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[27］Duane Hanselman Bruse Littlefield。精通MATLAB综合辅导与指南[M].西安：西安交通大学,1998. 170

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[34] 吴作明.工控组态软件与PLC应用技术［M]。北京：北京航空航天大学出版社，2007。1，325-334

[35] 石新民，郝正清.模糊控制及其MATLAB仿真［M].北京：清华大学出版社，2008,2。149—182

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