1 引言
炉温控制广泛用于各种工业生产过程中，如冶金、化工、建材等行业都离不开炉温的控制。一般说来，该控制系统的一般的模型如图1所示。
其控制过程一般是:根据传感器检测到的温度与给定温度的偏差，通过传统的pid控制规律，控制或调节给煤量、电压、燃气等的输出，从而控制温度的输出。
从上述控制过程来看，它是一个典型的反馈控制系统，此控制系统是一个非线性控制系统，具有控制变量多、各种参数又存在不同程度的时变性，被控制量的延迟性，并且存在诸如燃气质量、空气成分、电压波动等诸多不确定因素的干扰。因此炉温控制系统是一个复杂系统，用传统的控制规律控制效果是不能令人满意的，本 文就有关问题结合工程实践作些讨论。
2 炉温控制系统中的混沌现象与模糊控制
在自动控制技术产生之前，人们在生产过程中只能采用手动控制方式。其控制过程首先是通过观测被控对象的输出，其次是根据观测结果做出决策，然后手动调节输入，操作人员就是这样不断的观测→决策→调整，实现对生产过程的手动控制。后来，随着科学和技术的进步，人们逐渐采用各种测量装置代替人的眼，完成对被控制量的观测任务;利用各种控制器部分地取代人脑的作用，实现比较、综合被控制量与给定量之间的偏差，控制器所给出的输出信号相当于手动控制过程中人脑的决策;使用各种执行机构对被控对象施加某种控制作用，这就起到了手动控制中手的调整作用。这便是图1中所示的控制系统的方框图。
考查上述的控制过程，可以发现，它实质上是从人们的手动控制方式中抽象出来的一个较为理想化的模型，它是模拟人们的手动控制方式来实现控制目的的。
综合考虑二者的控制过程，可以发现:操作人员(控制器)在进行各种手动(控制装置)控制炉温的过程时，总是根据人眼(检测装置)观察(检测)到的温度与给定温度的误差来进行控制，操作人员(检测装置)发现这一误差便进行手动(操纵控制装置)控制，使温度回到目标值。在此控制过程中，人(检测装置)所能获取 的信息量基本上为3个:
(1) 误差;
(2) 误差的变化;
(3) 误差变化的变化，即误差变化的速率;
此外，控制动作 的输出量(控制量)也是控制系统中的一个信息量。
从上述的炉温控制系统的控制方式和过程来看，在人工操作过程中，对于一个有经验的操作人 员来讲，他会根据观察到的信息量误差、误差的变化、误差变化的变化的比较和综合来控制炉温。譬如，如果炉温过高，且有增大的趋势，并且还有误差变化的变化较快，他就会较大幅度的减小给煤量、电压、燃气等的输出量，从而较好的使炉温达到给定值。
但是，在人工操作过程中，对于一个没有经验的操作人员来讲，一般情况下很难使炉温控制在给定值。究其原因:是由于炉温控制系统的复杂性，以及操作经验的缺 乏，难以有效地根据此控制过程中的三个信息量来调节给煤量、电压、燃气等的输出量。譬如:同样在炉温过高，但是一个有增大的趋势，另一个有减小的趋势，二 者的控制动作便不一样;二者的控制结果也会因为炉温控制系统的非线性、复杂性、不确定性等因素，经过逐级的放大，最终导致输出的炉温有较大的差异。因此，在炉温控制系统中，其控制结果，也就是炉温的值必然是一个在一定区域内振荡的复杂的轨迹，也就是混沌运动[1]。
同样，在传统的pid控制算法中，由于通常把模型的理想化(如图1)而只根据检测到的温度与给定温度比较所得的误差来控制，常常会导致超调或振荡，使得控制结果难以达到期望的精度，也有可能产生混沌现象。
基于上述事实，如果模拟有经验的操作人员的思维方式及其控制过程，进行控制决策，就可以让机器取代人进行控制，抑制或消除炉温控制系统中可能存在的混沌现象，而仿人的模糊控制方式可以有效的实现这一目的。
3 模糊控制器
3.1 模糊控制系统组成
模糊控制属于计算机数字控制的一种形式，模糊控制系统的组成类同于一般的数字控制系统，方框图如图2所示。
由图2看出，模糊控制系统一般可分为4个组成部分。
(1) 模糊控制器:实际上是一台微计算机，根据控制系统的需要，既可以选用系统机，又可以选用单片机或单板机;
(2) 输入/输出接口装置:模糊控制器通过输入/输出接口从被控对象获取数字信号量，并将模糊控制器决策的输出数字信号经过数模变换，将其转变为模拟信号，送给执行机构去控制被控对象;在i/o接口装置中，除a/d、d/a转换器外，还包括必要的电平转换线路;
(3) 广义对象:包括被控对象及执行机构，被控对象可以是线性或非线性的、定常或时变的，也可以是单变量或多变量的、有延迟或无延迟的以及有强干扰的多种情况; 还须指出，被控对象缺乏精确数学模型的情况适宜选择模糊控制，但也不排除有较精确的数学模型的被控对象，也可以采用模糊控制方案;
(4) 传感器:传感器是将被控对象或各种过程的被控量转换为电信号(模拟的或数字的)的一类装置。被控量往往是非电量，如温度、压力、流量等。传感器在模糊控制系统中占有十分重要的地位，它的精确度往往直接影响到整个控制系统的精确度。
3.2 模糊控制器的基本原理
(1) 一步模糊控制算法
模糊控制的基本原理如图3所示。
由图3可知，它的核心部分为模糊控制器(图中虚线框内所示)，模糊控制器的控制规律由计算机的程序实现，实现一步控制算法的过程是这样的:微机经过中断采 样获取被控制量的精确值，然后将此量与给定值比较得到误差信号e。一般选误差信号e作为模糊控制器的一个输入量。把误差信号e的精确量进行模糊化变成模糊量，误
转换为精确量，这一步在图3中称为非模糊化处理。得到了精确的数字控制量后，经数模转换变为精确的模拟量送给执行机构，对被 控对象进行一步控制。然后，中断等待第二次采样，进行第二步控制……。如此循环下去，就实现了被控对象的模糊控制。
综上所述，模糊控制算法可以概 括为下述四步:
a) 根据本次采样得到的系统的输出量，计算所选择的系统的输入变量;
b) 将输入变量的精确值变为模糊量;
c) 根据输入变量(模糊量)及模糊控制规则，按模糊推理合成规则计算控制量(模糊量);
d) 由上述得到的控制量(模糊量)计算精确的控制量。
(2) 模糊控制器设计的内容
模糊逻辑控制器简称为模糊控制器，模糊控制器在模糊自动控制系统中具有极其重要的地位，因此，在模糊控制系统中，模糊控制 器的设计工作十分重要。其设计包括以下几项内容:
a) 确定模糊控制器的输入变量和输出变量(即控制变量);
b) 设计模糊控制器的控制规则;
c) 确立模糊化和非模糊化(即清晰化)的方法;
d) 选择模糊控制器的输入变量及输出变量的论域并确定模糊控制器的参数(如量化因子、比例因子);
e) 编制模糊控制算法的应用程序;
f) 合理选择模糊控制算法的采样时间。
上述内容详细细节可参见文献[2]，这里不再多述。
4 炉温模糊控制器的设计
4.1 确定模糊控制器的结构
仿照人控制炉温的经验，及其算法的实现，选择输入变量为误差e和误差的变化ec，输出变量为控制量u，它是一个二维模糊控制器，其结构方框图如图4所示。
4.2 确定输入、输出变量的基本论域、论域和模糊集
把模糊控制器的输入变量的误差、误差变化的实际范围称为这些变量的基本论域。由于各个具体的炉温控制系统对控制精度的要求不同，故本文对误差e和误差的变 化ec基本论域作假设如下:
设误差e的基本论域[-xe，xe]为:
{-60, 60}
误差变化ec的基本论域[-xc，xc] 为:
{-24, 24}
对误差e，误差变化ec及控制量u的模糊集及其论域定义如下:
ec和u的模糊集均为:
{nb，nm，ns，o，ps，pm，pb}
e 的模糊集为:
{nb，nm，ns，no，po，ps，pm，pb}
e和ec的论域均为:
{-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6}
u 的论域为:
{-7，-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6，7}
4.3 建立模糊控制规则
由附表所描述的控制规则，是一类根据系统输出的误差及误差的变化趋势来消除误差的模糊控制规则。
此控制规则可以用下述21条模糊条件语句来描述:
a. if e=nb or nm and ec=nb or nm then u=pb or
b. if e=nb or nm and ec=ns or o then u=pb or
c. if e=nb or nm and ec= ps then u=pm or
d. if e=nb or nm and ec=pm or pb then u=o or
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