基于ARM电冰箱模糊控制系统仿真设计

1 引 言

模糊控制理论的提出，为我们提供了一种新的控制方法。这种方法以微处理器构成的模糊控制器为核心，以模拟人脑的思维方式为基本出发点，不需要我们对控制对象准确建模，就能很好的解决非线性、大滞后环节、变参数对象的控制问题［1］。依靠操作人员的经验来建立合理的模糊控制算法，就能使难控制的系统达到比较好的控制效果。

在电冰箱的控制中，温度是主要的控制对象，控制的好就有显著的节能效果。影响温度变化的因素很多，如环境温度的高低，冰箱本身的容积，开冰箱门的次数，每次开门的时间，冰箱中食物的多少，以及食物的种类和性质等等。所以要想建立电冰箱温度变化的精确数学模型是很困难的。因此可采用模糊控制解决。

在本设计中，模糊控制器输入量为系统的误差E和误差变化率DE、输出为系统的控制量U，因此模糊控制器的工作过程可以描述为：首先将模糊控制器的输入量转化为模糊量供模糊逻辑决策系统用，模糊逻辑决策器根据规则决定的模糊关系R，应用模糊逻辑推理算法得出控制器的模糊输出量。最后经精确化计算得到的控制值去控制被控对象。

2 模糊控制系统的设计

2.1输入输出

将传感器测得的精确温度在各自的变化区间上分为几个档次，使每档对应一个模糊集。我们设定电冰箱温度升降范围-15℃~+15℃之间变化，而输入变化范围为-15℃~+15℃，输入变化率变化范围为-6~6之间。将它分为6档，并和模糊变量负大，负小，负零，正零，正小，正大一一对应，所以K1=6/15=0.24，K2=6/6＝1，K3=15/6=2.5。

在MATLAB环境下，键入Fuzzy命令，进入模糊逻辑上具箱［2］，在屏幕上出现带有单输入、单输出、模糊规则的模块系统，用户双击输入、输出模块，可进行输入、输出变量的论域范围、各个语台变量的隶属函数形状等参数的编辑。并保存为wen.fis本例中3个变量的隶属函数，它们的语言量值分别为:

E ={NB NS ZR PS PB}、DE={NB NS ZR PS PB}、U ={NB NS ZR PS PB}
输入偏差E论域：“正大”（PB）多数取在+6℃附近、“正小”（PS）多数取在+2℃附近、“正零”（ZR）多数取在零左右一点附近、“负小”（BS）多数取在-2℃附近、“负大”（NB）多数取在-6℃附近。输入变化率DE语言变量值和输出U的语言变量值同输入变量E;输入隶属度函数如图2.1所示 ，输出隶属度函数如图2.2所示

图2.4仿真框图