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【摘 要】在工业自动化控制中，用温度进行控制是主要的操作方式，在整个控制行业中，温度控制都占有十分重要的地位，而通过模糊控制算法对温度进行计算，运用到温度控制系统中，就可以直接缓解温度控制系统的滞后现象，以此来起到提高控制效果和控制精度的作用，从而辅助工业企业进行控温工作。
【关键词】模糊控制算法；温度；控制系统
一、模糊控制系統的基本原理
模糊控制系统用到的模拟机制主要是模拟人的思维，在安排控制工作时，除了模糊集合论这个基本的元素之外，还添加了语言变量和逻辑推理这两个因素，可以完成以这几个因素为基础的控制工作，同时控制工作是非线性的，因此可以不限制难易程度和复杂程度，就算环境不确定也可以进行控制，模糊控制系统属于智能控制系统。
模糊控制系统在结构并没有特殊，与普遍的微机控制系统没什么两样，在结构的构成上，主要由以下四部分构成：
（一）测量元件传感器
测量元件的测量数据会作为控制的主要标准，被控制对象会发出信号，这个信号最终转变为电信号，因此测量元件时测量出来的标准值会直接影响整个系统发出的信号，精度十分重要，在进行测量元件的选择时，一定要注意挑选稳定且符合精度要求的测量元件。
（二） 输入输出接口装置
输入输出接口装置主要在工作中起到接收、转换的作用，在控制系统中，它负责进行信号的采集，电平的转换等工作。
（三）广义对象
广义对象主要包括执行机构，需要控制的对象是一些比较复杂的工业过程，这样的工业过程往往比较难上手，没有严格地分为线性或是非线性，在控制过程中，存在控制障碍，没有明确的控制机制，也未能明确数学模糊的过程。
它包括被控对象与执行机构，被控对象为复杂的工业过程，可是线性的或非线性的，也可能存在各种干扰，是模糊的、不确定的、没有精确数学模糊的过程。
（四）模糊控制器
模糊控制器是一个总的控制平台，这个控制平台会将模糊推理工作完整地进行，在进行推理的过程中，主要利用的数据是输入量，通过模糊运算的方式进行总的控制工作。
在温度控制系统中，这几个部件都各自有各自的作用，负责不同的工作，负责感受控制对象的温度的部件是传感器，感受温度之后分析温度产生的线性变化，根据线性变化分析出变化关系，送给变送器进行处理。变送器收到这些数据以后将这个数据的变化转化成标准的电信号或者是可供识别的电压，这些转化后的数据主要运送给输入输出接口，接口便进行运送至系统前的最后转换工作，将这些数据进行模数转换。
输入输出接口装置中有无数的接口，这些接口都满足了控制系统的所需工作，比如接入了可以控制温度的键盘，从而实现控温工作；接入了可以显示实时温度的数码管，从而掌握实时温度情况；接入了可以用来报警的LED，从而实现简便报警的作用。人机接口越多，可以完成工作的类型也就越多，这样整个产品的功能就能得到提升，产品的亲合力也能随之增长。
控制对象没有明确的划分，执行器会跟着控制对象的改变而改变，但是可以选择的范围都比较广，如果控制对象是电炉，执行器便是晶闸管，执行器也能自动匹配到静态和固态的继电器；而如果控制对象变为了油炉，执行器也可以选择调节阀，主要用来控制油炉进油量的大小。
温度控制系统是以模糊算法为基础算法的系统，在完成控制温度的工作过程中，也可以用来进行处理器的控温工作，满足各类处理器的基本处理工作需求，用内部运行的模糊算法程序，进行简单的控制工作。
二、控温系统具体实现过程
（一）预处理
在进行处理之前，必须通过测量设备测量得到的一个具体数据，这个数据被称作预数据，预处理是指在所有数据进入控制器之前，就提前进行处理，处理就是根据这些数据的种类和定义进行分类，预处理的这个过程也算是量化过程，在离散空间中的数据分为了好几个部分，称量化器量化的比例为量化因子。量化的过程相当于是个削减数据量的过程，但是量化工作也必须很认真地进行，如果完成的效果太过于粗糙，那么控制器就不适合进行下一步操作，控制器会产生振荡反应，甚至失去平衡。
（二）模糊化
在进行模糊化之前，一定要确定一个隶属度函数，这个函数中主要包括了模糊集论域中语言变量各值以及所对应的模糊子集。一般是操作者根据自己的经验在进行模糊化之前确定的，在这个数据进行使用之后，还可以不断进行修正和优化，从而达到更好的控制效果。隶属度函数的形状根据数据的不同选择，会呈现不同的形状，但是影响模糊控制器性能的关键不完全是运用的数据，影响的关键因素是各模糊集覆盖论域的情况，在达到控制要求方面，隶属函数的形状并没有什么差别，为了计算上的方便，一般选择函数形状时，都会选择三角形、梯形的函数。并且在实际工作中，三个三个隶属函数不应该同时进行使用并且呈现相交的状态，模糊控制算法最大的优点应该是不必完全地了解一整个系统的数学模型，就可以直接完成控制工作。
数学模型中，一些难以确定的系统可以直接进行模糊算法的计算，在计算上面来说有明显的优势，但是模糊控制算法中并不存在积分项，所以在控制结果的产生上，容易产生静差。因此，为了避免产生静差，可以将模糊控制算法与PID算法结合在一起，进行创新得到模糊PID算法。可以先设定PID控制器的初始数值，然后在模拟模糊规则，将计算得出的调节值输在系统中，然后相加，就能得到最终的PID参数。
Kp = Kp’ + Qp * △Kp （Kp’ ： 初值 Qp： 比例系数 △Kp ： 模糊规则得到的Kp调节值）
Ki = Ki’ + Qi * △Ki
Kd = Kd’ + Qd * △Kd
三、结束语
虽然温度控制系统在很多领域已经开始投入使用，并且在很多领域都获得了好的发展，不少企业对控制系统的能力已经认可了，但是在整个控制系统中还存在一些缺点，比如没能正确地选择控制器的规格，大多数控制系统选择的控制器是速度较慢的单片机，但是更好的选择应该是速度更快的工控机，这就在一定程度上限制了采样工作的完成效率。但是如果能采用更先进的模糊算法，就能增加模糊系统的控制精度，如果能够在发展过程中，将压力等因素也加进整个控制系统中，控制系统除了可以控制温度，也可以控制压力，控制范围与之前相比加大了不少，也将有不小的应用前景。
参考文献：
[1]蔡红梅，张光利.基于模糊PID控制算法的回转窑温度控制系统的研究[J].现代电子技术，2015，（23）：167-170.
[2]鲁可，张晓东，俞盛恺.基于模糊控制算法的温度控制系统设计[J].机电产品开发与创新，2013，（03）：133-135.
[3]江静，张雪松，陈龙.模糊控制算法在温度控制系统中的研究[J].华北科技学院学报，2016，（02）：59-63.
【关键词】模糊控制算法；温度；控制系统
一、模糊控制系統的基本原理
模糊控制系统用到的模拟机制主要是模拟人的思维，在安排控制工作时，除了模糊集合论这个基本的元素之外，还添加了语言变量和逻辑推理这两个因素，可以完成以这几个因素为基础的控制工作，同时控制工作是非线性的，因此可以不限制难易程度和复杂程度，就算环境不确定也可以进行控制，模糊控制系统属于智能控制系统。
模糊控制系统在结构并没有特殊，与普遍的微机控制系统没什么两样，在结构的构成上，主要由以下四部分构成：
（一）测量元件传感器
测量元件的测量数据会作为控制的主要标准，被控制对象会发出信号，这个信号最终转变为电信号，因此测量元件时测量出来的标准值会直接影响整个系统发出的信号，精度十分重要，在进行测量元件的选择时，一定要注意挑选稳定且符合精度要求的测量元件。
（二） 输入输出接口装置
输入输出接口装置主要在工作中起到接收、转换的作用，在控制系统中，它负责进行信号的采集，电平的转换等工作。
（三）广义对象
广义对象主要包括执行机构，需要控制的对象是一些比较复杂的工业过程，这样的工业过程往往比较难上手，没有严格地分为线性或是非线性，在控制过程中，存在控制障碍，没有明确的控制机制，也未能明确数学模糊的过程。
它包括被控对象与执行机构，被控对象为复杂的工业过程，可是线性的或非线性的，也可能存在各种干扰，是模糊的、不确定的、没有精确数学模糊的过程。
（四）模糊控制器
模糊控制器是一个总的控制平台，这个控制平台会将模糊推理工作完整地进行，在进行推理的过程中，主要利用的数据是输入量，通过模糊运算的方式进行总的控制工作。
在温度控制系统中，这几个部件都各自有各自的作用，负责不同的工作，负责感受控制对象的温度的部件是传感器，感受温度之后分析温度产生的线性变化，根据线性变化分析出变化关系，送给变送器进行处理。变送器收到这些数据以后将这个数据的变化转化成标准的电信号或者是可供识别的电压，这些转化后的数据主要运送给输入输出接口，接口便进行运送至系统前的最后转换工作，将这些数据进行模数转换。
输入输出接口装置中有无数的接口，这些接口都满足了控制系统的所需工作，比如接入了可以控制温度的键盘，从而实现控温工作；接入了可以显示实时温度的数码管，从而掌握实时温度情况；接入了可以用来报警的LED，从而实现简便报警的作用。人机接口越多，可以完成工作的类型也就越多，这样整个产品的功能就能得到提升，产品的亲合力也能随之增长。
控制对象没有明确的划分，执行器会跟着控制对象的改变而改变，但是可以选择的范围都比较广，如果控制对象是电炉，执行器便是晶闸管，执行器也能自动匹配到静态和固态的继电器；而如果控制对象变为了油炉，执行器也可以选择调节阀，主要用来控制油炉进油量的大小。
温度控制系统是以模糊算法为基础算法的系统，在完成控制温度的工作过程中，也可以用来进行处理器的控温工作，满足各类处理器的基本处理工作需求，用内部运行的模糊算法程序，进行简单的控制工作。
二、控温系统具体实现过程
（一）预处理
在进行处理之前，必须通过测量设备测量得到的一个具体数据，这个数据被称作预数据，预处理是指在所有数据进入控制器之前，就提前进行处理，处理就是根据这些数据的种类和定义进行分类，预处理的这个过程也算是量化过程，在离散空间中的数据分为了好几个部分，称量化器量化的比例为量化因子。量化的过程相当于是个削减数据量的过程，但是量化工作也必须很认真地进行，如果完成的效果太过于粗糙，那么控制器就不适合进行下一步操作，控制器会产生振荡反应，甚至失去平衡。
（二）模糊化
在进行模糊化之前，一定要确定一个隶属度函数，这个函数中主要包括了模糊集论域中语言变量各值以及所对应的模糊子集。一般是操作者根据自己的经验在进行模糊化之前确定的，在这个数据进行使用之后，还可以不断进行修正和优化，从而达到更好的控制效果。隶属度函数的形状根据数据的不同选择，会呈现不同的形状，但是影响模糊控制器性能的关键不完全是运用的数据，影响的关键因素是各模糊集覆盖论域的情况，在达到控制要求方面，隶属函数的形状并没有什么差别，为了计算上的方便，一般选择函数形状时，都会选择三角形、梯形的函数。并且在实际工作中，三个三个隶属函数不应该同时进行使用并且呈现相交的状态，模糊控制算法最大的优点应该是不必完全地了解一整个系统的数学模型，就可以直接完成控制工作。
数学模型中，一些难以确定的系统可以直接进行模糊算法的计算，在计算上面来说有明显的优势，但是模糊控制算法中并不存在积分项，所以在控制结果的产生上，容易产生静差。因此，为了避免产生静差，可以将模糊控制算法与PID算法结合在一起，进行创新得到模糊PID算法。可以先设定PID控制器的初始数值，然后在模拟模糊规则，将计算得出的调节值输在系统中，然后相加，就能得到最终的PID参数。
Kp = Kp’ + Qp * △Kp （Kp’ ： 初值 Qp： 比例系数 △Kp ： 模糊规则得到的Kp调节值）
Ki = Ki’ + Qi * △Ki
Kd = Kd’ + Qd * △Kd
三、结束语
虽然温度控制系统在很多领域已经开始投入使用，并且在很多领域都获得了好的发展，不少企业对控制系统的能力已经认可了，但是在整个控制系统中还存在一些缺点，比如没能正确地选择控制器的规格，大多数控制系统选择的控制器是速度较慢的单片机，但是更好的选择应该是速度更快的工控机，这就在一定程度上限制了采样工作的完成效率。但是如果能采用更先进的模糊算法，就能增加模糊系统的控制精度，如果能够在发展过程中，将压力等因素也加进整个控制系统中，控制系统除了可以控制温度，也可以控制压力，控制范围与之前相比加大了不少，也将有不小的应用前景。
参考文献：
[1]蔡红梅，张光利.基于模糊PID控制算法的回转窑温度控制系统的研究[J].现代电子技术，2015，（23）：167-170.
[2]鲁可，张晓东，俞盛恺.基于模糊控制算法的温度控制系统设计[J].机电产品开发与创新，2013，（03）：133-135.
[3]江静，张雪松，陈龙.模糊控制算法在温度控制系统中的研究[J].华北科技学院学报，2016，（02）：59-63.