基于雙模糊控制的智能窗簾電機(jī)速控鎖光算法①

張 雨,胡笑釧,徐如夢(mèng),范子祎,趙 亮,惠 洋

(長(zhǎng)安大學(xué) 電子與控制工程學(xué)院,西安 710064)

在智能技術(shù)不斷發(fā)展創(chuàng)新的今天,智能家居受到了廣泛關(guān)注和使用,智能窗簾作為智能家居中必不可少的部分,極大影響著室內(nèi)生活環(huán)境和居家生活品質(zhì)[1-3].除解放雙手、感應(yīng)開合外,各種各樣的拓展功能如防盜報(bào)警、遠(yuǎn)程控制等,在很大程度滿足了人們對(duì)極致生活的追求,成為了居家生活不可或缺的好幫手.

目前市場(chǎng)上生產(chǎn)的智能窗簾在使用中仍存在較大弊端,其反應(yīng)、調(diào)節(jié)、控制的時(shí)間跨度較大,整體的控制效果受天氣等自然因素影響,窗簾系統(tǒng)的抗干擾能力和穩(wěn)定性也較差[4-8].因此,找到一種更加智能化、自動(dòng)化、靈敏化,同時(shí)具有較強(qiáng)魯棒性的方式來(lái)控制家用窗簾已經(jīng)成為大勢(shì)所趨.

基于此,本文提出一種能夠?qū)崟r(shí)檢測(cè)室內(nèi)光照強(qiáng)度,并依據(jù)人體最適宜的環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)自動(dòng)調(diào)節(jié)被控窗簾開合程度的新型智能鎖光窗簾控制算法,將模糊控制算法與模糊自適應(yīng)控制算法相結(jié)合并應(yīng)用到鎖光系統(tǒng)中[9-13],使其具有可實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)窗簾位置、保證室內(nèi)采光充足、調(diào)節(jié)速率快、自動(dòng)控制等優(yōu)點(diǎn),極具市場(chǎng)價(jià)值.

1 整體控制方案

本文設(shè)計(jì)的智能鎖光窗簾控制系統(tǒng)使用的主控芯片為STC32F1,外接有電機(jī)運(yùn)動(dòng)控制、電機(jī)驅(qū)動(dòng)、智能檢測(cè)、液晶顯示4 個(gè)主要模塊,其整體功能框圖如圖1所示.

圖1中,電機(jī)運(yùn)控模塊共有3 種基礎(chǔ)控制方式,分別為定時(shí)控制,鎖光控制和遠(yuǎn)程控制.其中,定時(shí)控制可根據(jù)定時(shí)打開或關(guān)閉窗簾,鎖光控制可自動(dòng)將室內(nèi)光強(qiáng)鎖定在最優(yōu)狀態(tài),遠(yuǎn)程控制可利用手機(jī)軟件遠(yuǎn)程控制窗簾開閉.本文將對(duì)基于雙模糊控制的鎖光控制方式的優(yōu)化算法進(jìn)行詳細(xì)闡述.

2 光控系統(tǒng)模型構(gòu)建

假定室內(nèi)宜居光照強(qiáng)度為 φ0,陽(yáng)光通過窗戶無(wú)遮擋射入室內(nèi)的面積為S(S可表征窗簾的開合程度),光照傳感器在采集頻率f下得到t時(shí) 刻室內(nèi)光強(qiáng)為φ (t),光照強(qiáng)度的必要調(diào)整值為eφ(t),光照強(qiáng)度必要調(diào)整值的變化率為ecφ(t),直流電機(jī)在t時(shí) 刻的輸入電壓為u(t),對(duì)應(yīng)的轉(zhuǎn)速為n(t) .容易得到eφ(t)和ecφ(t)的表達(dá)式如式(1)所示.

改變直流電機(jī)的輸入電壓,電機(jī)轉(zhuǎn)速會(huì)隨之產(chǎn)生規(guī)律性變化,故選擇調(diào)節(jié)u(t)的方式來(lái)控制系統(tǒng).以eφ(t)和ecφ(t)為 輸入、u(t)為輸出建立雙輸入單輸出的模糊控制器FC,最終得到的輸出曲線即為u(t)的變化方式.不同的輸入電壓可使直流電機(jī)產(chǎn)生不同的轉(zhuǎn)速,并通過加入PID 控制的方式,使電機(jī)轉(zhuǎn)速迅速達(dá)到預(yù)想轉(zhuǎn)速.

而當(dāng)u(t)具有時(shí)變性、不確定性和非線性特性時(shí),若要求n(t) 迅速到達(dá)當(dāng)前電壓u(tx) 對(duì)應(yīng)的轉(zhuǎn)速n(tx),普通的PID 控制往往難以調(diào)節(jié)的十分精準(zhǔn),故將其替換為模糊自適應(yīng)PID 控制器F,從而在最短時(shí)間內(nèi)令n(t)=n(tx).

圖2為光控系統(tǒng)模型的執(zhí)行機(jī)構(gòu).可以看出,通過改變u(t) 智能調(diào)節(jié)n(t),進(jìn)而改變S的大??；通過改變S對(duì)φ (t)進(jìn) 行必要的調(diào)整,同時(shí)使eφ(t) 趨零.當(dāng)eφ(t)=0時(shí)(即 φ(t)=φ0時(shí)),S=Sbest,u(t)=0,n(t)=0,室內(nèi)光強(qiáng)達(dá)人體最宜居狀態(tài).

圖2 模型的執(zhí)行機(jī)構(gòu)

3 設(shè)計(jì)模糊控制器

圖3所示為模糊控制系統(tǒng)的工作機(jī)理.在模糊控制系統(tǒng)中,傳感器將采集到的物理量轉(zhuǎn)換為連續(xù)的電信號(hào),由 A/D 轉(zhuǎn)換器將這種電信號(hào)變?yōu)榫_的數(shù)字量,同時(shí)與給定值進(jìn)行比較,得到偏差e輸入到模糊控制器中.偏差e經(jīng)模糊化處理為模糊集合E,根據(jù)既定規(guī)則對(duì)集合E進(jìn)行模糊推理可得模糊控制量U,解模糊后得精確輸出u.用D/A 轉(zhuǎn)換器將輸出u轉(zhuǎn)換為模擬量,并通過相應(yīng)的執(zhí)行機(jī)構(gòu)作用于被控對(duì)象,使其準(zhǔn)確快速地達(dá)到期望狀態(tài).

圖3 模糊控制流程

3.1 模糊控制器FC

設(shè)定室內(nèi)最宜居光強(qiáng)為 2 00 lx,室內(nèi)可達(dá)到的最大光強(qiáng)值為4 00 lx,最小值為0,如式(2)所示.

將式(2)代入式(1),則有：

將eφ(t) 模糊化為Ex,取論域?yàn)閇-200,200]；將ecφ(t)模糊化為Ecx,取論域?yàn)閇-400,400].兩個(gè)輸入均設(shè)定3 個(gè)語(yǔ)言值P、O、N.

直流電機(jī)的電樞電壓計(jì)算公式為：

式中,△Us為 電刷壓降,Ia為電樞電流,Ra為電樞繞組電阻,Ce為 電機(jī)常數(shù),φ為電機(jī)氣隙磁通.由式(4)可知,u(t) 與n(t)呈線性關(guān)系.若電機(jī)正轉(zhuǎn)可打開窗簾,則當(dāng)eφ(t)＞0 時(shí),可令u(t)＞0,趨使n(t)＞0,達(dá)到電機(jī)正轉(zhuǎn)、S增大的目的；同理,當(dāng)eφ(t)＜0 時(shí),可令u(t)＜0,趨使n(t)＜0,電機(jī)反轉(zhuǎn).

將u(t) 模糊化為U作為控制器的輸出,論域?yàn)閇-15,15],設(shè)定3 個(gè)語(yǔ)言值P、O、N.模糊控制器FC 的輸入輸出關(guān)系設(shè)置如圖4,解模糊的算法采用Mamdani 推理法[14,15].

圖4 控制器FC 輸入輸出關(guān)系

3.2 模糊PID 控制器F

將n(t) 對(duì)應(yīng)的反饋電壓uα(t) 與輸入電壓u(t)的差值e及差值變化率ec模糊化為E、EC作為控制器的輸入.論域?yàn)閇-20,20]和[-40,40],模糊化后的子集E、EC={NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB},圖5為E、EC的隸屬函數(shù)曲線.

圖5 E、EC 隸屬函數(shù)曲線

輸出為PID 控制器3 個(gè)參量Kp、Ki、Kd必要變化量的模糊量Kp、Ki、Kd,且Kp、Ki、Kd={NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB},設(shè)置論域?yàn)閇-3,3]、[-1,1]、[-0.05,0.05].其隸屬函數(shù)選擇為三角函數(shù).

在建立模糊規(guī)則時(shí)需要考慮到,E變大時(shí)向減小E的方向調(diào)節(jié),E變小時(shí)保持系統(tǒng)穩(wěn)定.如在系統(tǒng)調(diào)節(jié)初期,當(dāng)實(shí)際值比標(biāo)定值小很多且仍在不停的以遠(yuǎn)離標(biāo)定值的方式變小的情況下,為將實(shí)際值拉回,必須大幅增加Kp以加快調(diào)節(jié),大幅減小Ki以使系統(tǒng)獲得較快的動(dòng)態(tài)響應(yīng),同時(shí)適當(dāng)增大Kd減少不必要的超調(diào)量.上述描述可用模糊條件語(yǔ)句表示為 ifE=NB andEC=NB thenKp=PB andKi=NB andKd=PS.表1～表3為控制器F 具體的49 條模糊規(guī)則.

表1 Kp 模糊控制規(guī)則表

表2 Ki 模糊控制規(guī)則表

表3 Kd 模糊控制規(guī)則表

4 搭建算法框架

模糊控制器FC、F 設(shè)計(jì)完成后,將其與軟件算法結(jié)合,得到鎖光控制方式的優(yōu)化算法.系統(tǒng)在接收到用戶的設(shè)置信號(hào)或到達(dá)智能調(diào)整時(shí)間時(shí),將自動(dòng)運(yùn)行模糊算法進(jìn)行控制系統(tǒng)中參數(shù)的自調(diào)整,實(shí)現(xiàn)對(duì)室內(nèi)光照強(qiáng)度的調(diào)節(jié).

如圖6,將模糊規(guī)則表、輸入輸出論域與隸屬函數(shù)寫入STM32 核心控制芯片的存儲(chǔ)器中,保證控制器在參數(shù)整定時(shí)可直接對(duì)模糊規(guī)則表進(jìn)行尋址確定輸出.

圖6 壓控階段算法

按照設(shè)定的采樣頻率f,傳感器將定時(shí)對(duì)其控制區(qū)域的光強(qiáng)進(jìn)行采樣,經(jīng)IIC 總線傳輸至單片機(jī)得到當(dāng)前光強(qiáng)值 φ(t),單片機(jī)計(jì)算φ (t)與 標(biāo)定值 φ0的差值并將其作為控制器FC 的輸入,進(jìn)而得到電壓值u(t)的必要變化.

系統(tǒng)采集uα(t) 與u(t)對(duì)比產(chǎn)生差值并作為控制器F 的輸入,進(jìn)而確定PID 控制3 個(gè)參量的必要變化量△Kp、△Ki、△Kd,并對(duì)單片機(jī)輸出的PWM 脈沖信號(hào)即時(shí)調(diào)整,直到uα(t)=u(t),完成窗簾的自適應(yīng)鎖光調(diào)整,如圖7所示.

5 Simulink 仿真分析

直流電機(jī)的電壓平衡方程為：

式中,E=Cen為電動(dòng)機(jī)在額定勵(lì)磁下產(chǎn)生的反電動(dòng)勢(shì).在零初始條件下,對(duì)式(5)進(jìn)行拉普拉斯變換,可得如下表達(dá)式：

直流電機(jī)的轉(zhuǎn)矩平衡方程為：

式中,Te為 額定勵(lì)磁下的電磁轉(zhuǎn)矩,TL是包括電機(jī)空載轉(zhuǎn)矩在內(nèi)的負(fù)載轉(zhuǎn)矩,IL為 負(fù)載電流,GD2為飛輪慣量,Cm=30/πCe.整理式(7)并求其零狀態(tài)下的拉氏變換,可得到：

圖7 速控階段算法

選定直流電機(jī)的參數(shù)如表4所示[16-21].表4中UN為額定電壓,IN為額定電流,nN為額定轉(zhuǎn)速,Ce為反電動(dòng)勢(shì)系數(shù),Ra為電樞回路總電阻,Tl為電樞電路電磁時(shí)間常數(shù),Tm為電力拖動(dòng)系統(tǒng)時(shí)間常數(shù),α為轉(zhuǎn)速反饋系數(shù)根據(jù)式(6)、式(8)及表4各項(xiàng)參數(shù)可建立直流電機(jī)的Simulink 模型如圖8所示.在該模型的基礎(chǔ)上搭建整個(gè)光控系統(tǒng)的模型并進(jìn)行雙模糊控制算法的仿真測(cè)試.

表4 直流電機(jī)參數(shù)

圖8 直流電機(jī)仿真模型

圖9為使用Simulink 中的Signal Builder 模擬傳感器采集到的數(shù)據(jù).預(yù)設(shè)光強(qiáng)標(biāo)定值φ0=20 lx,傳感器實(shí)時(shí)采集當(dāng)前光強(qiáng)φ (t)的變化情況如圖9所示,計(jì)算出eφ(t)和ecφ(t)并模糊化作為模糊控制器FC 的輸入,輸出曲線如圖10所示.

圖9 傳感器數(shù)據(jù)曲線

圖10 u(t)變化曲線

以圖10所示曲線控制電機(jī)變速,分別使用PID 控制器與模糊PID 控制器F 控制圖8中的電機(jī)模型,得到n(t)的變化情況為圖11、圖12.

圖11 n(t)變化曲線(空載)

圖12 n(t)變化曲線(帶載)

可以看到,用普通PID 的方式調(diào)節(jié)n(t)會(huì)產(chǎn)生明顯的偏差,使eφ(t)趨零的調(diào)整時(shí)間過長(zhǎng),而使用模糊PID控制器則更加快速、準(zhǔn)確.

6 結(jié)論

本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種應(yīng)用于智能窗簾鎖光控制的雙模糊控制算法,該算法能在當(dāng)前光照強(qiáng)度及其偏差值不斷變化的情況下,實(shí)時(shí)對(duì)鎖光系統(tǒng)的參數(shù)進(jìn)行調(diào)整,并得到準(zhǔn)確的系統(tǒng)反饋值,及時(shí)修正調(diào)整過程中的偏差,保證了控制過程的快速與準(zhǔn)確,具有很好的應(yīng)用前景和市場(chǎng)價(jià)值.