在实际过程控制中,常会出现一些较难预测的变化,如参数漂移或畸变,以及某些被控对象自身的非线性、大滞后,这些因素的出现使得常规PID调节器顾此失彼,降低了系统的鲁棒性;此外,相当一部分被控对象的数学模型不够精确甚至很难建立,模糊控制的出现,为解决此类问题提供了新的途径。模糊控制可克服被控对象如3500T大型液压机的非线性、大滞后、参数漂移等因素,从而提高系统的鲁棒性,但其控制性能有待进一步改善。自适应模糊推理系统是提高系统控制性能的有效方法,该方法基于输入输出数据集建模,具有自学习功能,可有效克服模糊建模的主观性和准确度,提高了模糊建模的精度。本文首先研究了三种自适应模糊推理方法,并对常用的自适应神经网络模糊推理系统(ANFIS)进行了MATLAB仿真研究,仿真表明,采用减法聚类初始化模糊控制系统,可显著提高自适应神经网络模糊推理系统的建模精度。 但自适应神经网络模糊推理系统的实现过于复杂,不适合基于点数有限的MCGS组态软件实现3500T液压机模糊温控系统,因此,本文首先研究了自适应模糊推理系统的MATLAB仿真方法,在此基础上,需研究一种新的模糊温度控制方法,以降低系统复杂度,并确保一定的控制精度。 提高论域模糊量化等级可以提高系统的稳态精度,但模糊量化等级数过多会大大增加运算与推理过程的工作量。 针对3500T液压成型机数学模型难以确定和大滞后特性,以及MCGS点数有限的情况下,本文研发了一种新型模糊控制系统,该系统去除了量化等级,采用直接在线推理,提高了系统的温度控制精度;以实测温度变化方向为判断条件,采用优化后的SISO Sugeno推理原型,大大节约了MCGS点数,经济实用性强。 针对3500T自动化程度低及故障率高的特点,本文开发了3500T自动监控系统,该系统基于MCGS组态平台,主要由工控机监控子系统,3500T液压成型机,PLC控制子系统,温度控制子系统,操作平台和超声波电极长度实时测控子系统六大部分组成,并创新性地实现了事件型统计报表功能,实时存贮电极生产的各项参数,并生成自动报表方便技术人员进行质量分析与管理,实现了无纸化办公。 生产运行表明,模糊温度控制系统具有简洁实用、实时性好、精度高、超调小的优点;整个3500T自动监控系统以人机界面取代了原机械操作台,可靠性更高,维护更方便。