染色机自组织模糊控制系统研制

 纺织产业是我国的传统优势产业，染色机是该类企业必不可少的大型设备。织物染色要求严格按照其温度工艺曲线执行，温度控制的可靠性及精确性已成为决定织物质量的关键。在染色工艺控制中，应尽量减小温度的超调量、扰动、响应时间和误差，以保证产品的质量及产量。成功设计模糊控制器的关键是选择合适的模糊控制规则，提高其自学习、自组织能力。常规模糊控制器的规则多采用试凑修正因子的方法进行预先制定，且在控制过程中固定不变。多数情况下，制定规则时隐含了过程不会超出经验范围的限定，使模糊控制器局限于操作者的经验下运行，不具备适应过程持续变化的能力，不能保证控制效果优异。针对以上问题，本文对自组织模糊控制算法进行了研究，设计了高效、可靠的优化算法，并对染色机温度控制系统进行仿真研究和实验操作。本文主要工作和研究成果如下：（1）综述了国内外染整设备和模糊控制研究的背景及发展现状。阐述了染色机的染色工艺过程，详细分析了染色机的温度特性，并建立了理想的温度对象模型。（2）针对染色机温控对象具有非线性、大时滞、模型结构不确定等特点，以及常规模糊控制规则不能自调整，难以及时适应对象特性变化等问题，提出了一种基于知识关联的自组织模糊控制方法。通过对系统特性的分析，基于**经验制定原始规则，依据性能评判环节建立校正规则；研究了校正规则和原始规则的相关性，构建了知识关联度函数，得到了新规则的调整模型，实现了对规则的实时更新。仿真结果表明该算法的有效性。（3）将改进的人工鱼群算法应用于模糊控制中，提出了基于改进的人工鱼群算法的自组织模糊控制方法。该方法将全局**优人工鱼的信息添加到当前人工鱼的位置更新模式中，对鱼群的行为进行改进，提高了算法的运算速度。将改进的人工鱼群算法用于优化模糊控制器，包括隶属度函数的关联因子、模糊规则的调整因子以及量化因子、比例因子，并将控制器的综合性能指标作为适应度函数，实现了模糊控制器的自组织调整。仿真结果表明，该优化方法具有良好的动、静态性能。（4）完成了基于单片机STM32F107的智能温度控制系统的硬件设计、软件编程，将提出的算法应用于染色机染液温度控制中。应用结果表明，本文设计的系统有效可靠，且温度实时跟踪性能好，具有较高的控制精度和推广价值。