張亞婉

(廣東工業(yè)大學(xué)華立學(xué)院 機(jī)電與信息工程學(xué)部，廣東 增城　511325)

?

基于模糊推理的遠(yuǎn)程電子控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)

張亞婉

(廣東工業(yè)大學(xué)華立學(xué)院 機(jī)電與信息工程學(xué)部，廣東 增城511325)

構(gòu)建遠(yuǎn)程電子控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程多模塊化多功能智能控制，將在智能家居控制和自動(dòng)化工業(yè)控制等領(lǐng)域具有較好的應(yīng)用價(jià)值。傳統(tǒng)的遠(yuǎn)程電子控制系統(tǒng)的主控模塊采用專家系統(tǒng)控制方法，當(dāng)專家系統(tǒng)缺乏先驗(yàn)知識(shí)時(shí)控制效能不好。提出一種基于模糊推理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的遠(yuǎn)程電子控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法。構(gòu)建遠(yuǎn)程電子控制系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)模型，設(shè)計(jì)模糊推理算法進(jìn)行控制算法改進(jìn)，最后進(jìn)行遠(yuǎn)程電子控制系統(tǒng)的模塊化電路設(shè)計(jì)，采用ADUM1201和PCA82C250作為處理芯片，選擇了ADI公司的高速A/D芯片AD9225進(jìn)行主控電路設(shè)計(jì)，系統(tǒng)設(shè)計(jì)主要包括主控模塊單元、RFID識(shí)別單元、微機(jī)控制處理器單元、人機(jī)通信模塊、數(shù)據(jù)采集模塊和電源模塊。通過(guò)系統(tǒng)設(shè)計(jì)和仿真實(shí)驗(yàn)，得出采用該遠(yuǎn)程電子控制系統(tǒng)進(jìn)行智能控制的信號(hào)調(diào)理性能較好，控制品質(zhì)較高。

模糊推理；遠(yuǎn)程電子控制；系統(tǒng)設(shè)計(jì)

隨著自動(dòng)控制系統(tǒng)的快速發(fā)展，采用遠(yuǎn)程自動(dòng)控制方法實(shí)現(xiàn)智能作業(yè)和人工智能成為未來(lái)電子工業(yè)發(fā)展的一個(gè)主要趨勢(shì)，遠(yuǎn)程電子控制系統(tǒng)是建立在智能控制技術(shù)和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)基礎(chǔ)上的自動(dòng)化控制系統(tǒng)，遠(yuǎn)程電子控制系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程家居智能控制、機(jī)器人自動(dòng)控制和工業(yè)自動(dòng)控制以及電力控制等，研究遠(yuǎn)程電子控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法，對(duì)改善工業(yè)控制中的智能化水平具有重要意義，隨著無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的興起，采用傳感器網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)信息采集，然后采用智能控制算法實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程控制將在未來(lái)的人工智能設(shè)計(jì)等領(lǐng)域具有較好的應(yīng)用前景，因此，研究遠(yuǎn)程電子控制系統(tǒng)具有重要意義，相關(guān)的系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法受到人們的關(guān)注[1]。

傳統(tǒng)方法中，遠(yuǎn)程電子控制系統(tǒng)的主控模塊采用專家系統(tǒng)控制方法，當(dāng)專家系統(tǒng)缺乏先驗(yàn)知識(shí)時(shí)控制效能不好[2-6]。對(duì)此，本文采用一種模糊推理方法進(jìn)行遠(yuǎn)程電子系統(tǒng)的智能控制，在現(xiàn)代控制技術(shù)日益完善的前提下，采用模糊推理控制設(shè)計(jì)專家數(shù)據(jù)庫(kù)，進(jìn)行遠(yuǎn)程電子控制，模糊推理控制是通過(guò)建立模糊化接口采用模糊控制算法，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程電子控制和系統(tǒng)控制，模糊推理算法在遠(yuǎn)程電子控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)中具有重要的應(yīng)用價(jià)值[7-8]。本文首先構(gòu)建遠(yuǎn)程電子控制系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)模型，設(shè)計(jì)模糊推理算法進(jìn)行控制算法改進(jìn)，最后進(jìn)行遠(yuǎn)程電子控制系統(tǒng)的模塊化電路設(shè)計(jì)，仿真實(shí)驗(yàn)進(jìn)行了性能驗(yàn)證，展示了本文設(shè)計(jì)的遠(yuǎn)程電子控制系統(tǒng)在提高遠(yuǎn)程控制性能，改善遠(yuǎn)程控制精度方面的優(yōu)越性，得出有效性結(jié)論。

1　問(wèn)題描述和遠(yuǎn)程電子控制系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

遠(yuǎn)程電子控制系統(tǒng)是采用ZigBee技術(shù)對(duì)模型化平臺(tái)進(jìn)行遠(yuǎn)程控制，結(jié)合ZigBee和GPRS通信技術(shù)對(duì)遠(yuǎn)程控制對(duì)象的智能控制和控制指令傳遞，遠(yuǎn)程電子控制系統(tǒng)在智能家居控制等領(lǐng)域具有較好的應(yīng)用價(jià)值。本文采用模糊推理技術(shù)進(jìn)行遠(yuǎn)程電子控制，模糊接口的作用是通過(guò)遠(yuǎn)程電子控制將推理機(jī)輸出的機(jī)器語(yǔ)言轉(zhuǎn)換成實(shí)際控制系統(tǒng)可以執(zhí)行的控制指令。本文設(shè)計(jì)的遠(yuǎn)程電子控制系統(tǒng)具有高性能、高可靠性，選擇了ADI公司的ADSP-BF537作為遠(yuǎn)程電子控制系統(tǒng)的主控核心，將一個(gè)32位RISC型指令作為系統(tǒng)的通信串口，系統(tǒng)設(shè)計(jì)主要包括主控模塊單元、RFID識(shí)別單元、微機(jī)控制處理器單元、人機(jī)通信模塊、數(shù)據(jù)采集模塊和電源模塊以及人機(jī)交互模塊組成，本文設(shè)計(jì)的遠(yuǎn)程電子控制系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)框圖如圖1所示。

圖1　遠(yuǎn)程電子控制系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)框圖

圖1中，遠(yuǎn)程電子控制系統(tǒng)的控制核心模塊采用的是可編程DSP芯片進(jìn)行控制算法讀寫(xiě)，遠(yuǎn)程電子控制采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)以三層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為主要形式，對(duì)自適應(yīng)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的研究主要集中在控制精度和預(yù)測(cè)控制器的設(shè)計(jì)上。本文設(shè)計(jì)的遠(yuǎn)程電子控制系統(tǒng)直接方法的非線性系統(tǒng)預(yù)見(jiàn)控制器，成了一套獨(dú)有的指令集體系，通過(guò)線性反饋部分作為形式輸入，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)滿足一定的可鎮(zhèn)定和可檢測(cè)條件。系統(tǒng)的傳感器數(shù)據(jù)采集模塊實(shí)現(xiàn)對(duì)遠(yuǎn)程控制對(duì)象的數(shù)據(jù)采集，電源模塊實(shí)現(xiàn)對(duì)電子控制系統(tǒng)的供電，提供40位移位器和8位視頻ALU電源，控制系統(tǒng)的指令存儲(chǔ)器存儲(chǔ)包括64SRAM緩存數(shù)據(jù)，本文設(shè)計(jì)的遠(yuǎn)程電子控制系統(tǒng)的峰值運(yùn)算能力1 200MACs。根據(jù)是上述分析，得到本文設(shè)計(jì)的遠(yuǎn)程電子控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)指標(biāo)性能為：

(1)16位定點(diǎn)DSP內(nèi)核，40位移位器，采樣頻率不低于25MHz；

(2)16kBSRAM組成4路組聯(lián)合Cache，輸入范圍為4Vpp；

(3)4kBL1暫存數(shù)據(jù)SRAM，8個(gè)32位定時(shí)器/計(jì)數(shù)器，支持全雙工多通道數(shù)據(jù)讀寫(xiě)和智能控制；

(4)具有SPI兼容端口，和8個(gè)立體聲I2S通道。

基于上述總體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)描述，得到本文設(shè)計(jì)的遠(yuǎn)程電子控制系統(tǒng)的ADSP-BF537控制信息處理流程如圖2所示。

圖2　遠(yuǎn)程電子控制系統(tǒng)ADSP-BF537控制信息處理流程

2　模糊推理控制算法描述

在上述系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上，進(jìn)行控制算設(shè)計(jì)，傳統(tǒng)方法采用PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法案進(jìn)行遠(yuǎn)程電子控制系統(tǒng)的控制設(shè)計(jì)，隨著雙路16位電流的干擾的增強(qiáng)，出現(xiàn)溫度偏移和失真，本文采用模糊推理控制算法，構(gòu)建模糊推理機(jī)，如圖3所示。采用模糊推理控制設(shè)計(jì)專家數(shù)據(jù)庫(kù)，進(jìn)行遠(yuǎn)程電子控制。

圖3　模糊推理機(jī)遠(yuǎn)程電子控制

結(jié)合圖3進(jìn)行遠(yuǎn)程電子控制系統(tǒng)的控制算法描述，電子控制系統(tǒng)相當(dāng)于一個(gè)模糊推理的多輸出狀態(tài)矢量，輸入狀態(tài)為：

(1)

式中u(t)——一個(gè)輸入n輸出的多變量被控對(duì)象；Kp——模糊推理機(jī)的比例增益；e(t)——模糊推理機(jī)控制誤差；TI——比例積分；TD——積分元。

采用模糊推理學(xué)習(xí)方法進(jìn)行遠(yuǎn)程電子控制，模糊推理機(jī)控制系統(tǒng)的雅可比矩陣定義為：

(2)

根據(jù)上述狀態(tài)分析，得到模糊推理進(jìn)行遠(yuǎn)程電子控制算法過(guò)程可歸結(jié)為：

(1)首先設(shè)置初始控制時(shí)間t=0；

(2)在數(shù)據(jù)庫(kù)中存放推理規(guī)則，輸模糊控制向量：

x(t)=(x0(t)，x1(t)，…，xk-1(t))T

(3)

(3) 對(duì)于x(t)，根據(jù)搜索策略計(jì)算遠(yuǎn)程電子控制系統(tǒng)的加權(quán)向量ωj的歐式距離，表示為：

(4)

其中，ωj=(ω0j，ω1j，…，ωk-1，j)T，根據(jù)模糊推理規(guī)則判斷的邏輯規(guī)則與自動(dòng)獲取規(guī)則

(5) 系統(tǒng)自動(dòng)將領(lǐng)域?qū)＜逸斎肟刂菩畔⒌酵评頇C(jī)的比例神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)Nj*進(jìn)行自適應(yīng)加權(quán)控制，得到Nj*的幾何鄰域NEj*(t)的訓(xùn)練樣本輸出為：

ωij(t+1)=ωij(t)+α(t)(xi(t)-ωij(t))

(5)

其中，Nj∈Ej*(t)，0≤i≤k-1，0≤α(t)≤1為遠(yuǎn)程電子控制系統(tǒng)對(duì)控制對(duì)象的采集樣本訓(xùn)練速度，為一個(gè)可變量；

(6) 繼續(xù)輸入樣本，進(jìn)入步驟(2)中。

(6)

其中j=0，1，…，N-1，ωj=(ω0j，ω1j，…，ωk-1，j)T，r表示為一個(gè)常數(shù)，大于0，通過(guò)上述算法改進(jìn)設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)了遠(yuǎn)程電子控制。

3　遠(yuǎn)程電子控制系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

在上述進(jìn)行了模糊推理控制算法設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上，進(jìn)行控制模塊的硬件電路設(shè)計(jì)，采用ADUM1201和PCA82C250作為處理芯片，采用RFID射頻識(shí)別技術(shù)進(jìn)行控制指令閱讀，用了ADI公司的AD7656-1 AD轉(zhuǎn)換芯片控制系統(tǒng)的AD采樣，在程序加載電路中，每一個(gè)處理器的VDD_DRAM 電源，程序加載電路采用AT25HP512作為從機(jī)?？刂葡到y(tǒng)的電路設(shè)計(jì)主要包括了主控電路設(shè)計(jì)、復(fù)位電路設(shè)計(jì)、控制中斷電路設(shè)計(jì)。分別描述如下：選擇了ADI公司的高速A/D芯片AD9225進(jìn)行主控電路設(shè)計(jì)，主控電路采用單5 V的16位電流輸出供電，輸入范圍為4 Vpp，當(dāng)供電電壓超過(guò)3.135 V，電源VCC上電，采用分立元件構(gòu)成控制電路系統(tǒng)的主控模塊單元，當(dāng)VCC不足3.3 V時(shí)，主控電路的供電模塊為一個(gè)微分電路，結(jié)合ADM706的3.3 V的微處理器，在1.6 s內(nèi)看門狗輸入端進(jìn)行信息采樣，接收遠(yuǎn)程電子控制系統(tǒng)的控制指令，在DIP-8和SO-8端口進(jìn)行串行通信，結(jié)合手動(dòng)復(fù)位輸入，實(shí)現(xiàn)脈沖頻率的特征采樣，得到遠(yuǎn)程電子控制系統(tǒng)的主控電路如圖4所示。

圖4　遠(yuǎn)程電子控制系統(tǒng)的主控電路

上電復(fù)位電路采用手動(dòng)復(fù)位和自動(dòng)復(fù)位兩種方式，確保復(fù)位電平能實(shí)現(xiàn)控制指令的自適應(yīng)傳遞和通信，選用MAX706觸發(fā)主復(fù)位，產(chǎn)生復(fù)位輸出，看門狗輸出引腳WDO，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程電子控制系統(tǒng)的TMS320VC5509A外部存儲(chǔ)空間分配，C55x的外部存儲(chǔ)器接口采用只讀存儲(chǔ)器(ROM)和閃存兩種方法實(shí)現(xiàn)片選信號(hào)中斷和AD數(shù)據(jù)采樣，通過(guò)同步動(dòng)態(tài)存儲(chǔ)器使得遠(yuǎn)程電子控制系統(tǒng)的內(nèi)部存儲(chǔ)器達(dá)到32位寬﹑16位寬和8位帶寬，實(shí)現(xiàn)了雙工通信，本文設(shè)計(jì)的遠(yuǎn)程電子控制系統(tǒng)的復(fù)位電路如圖5所示。

圖5　復(fù)位電路設(shè)計(jì)

為了實(shí)現(xiàn)控制信號(hào)的有效傳輸，需要進(jìn)行上電加載程序設(shè)計(jì)，引導(dǎo)裝載(Bootloader)在控制系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)IO中斷操作，程序和數(shù)據(jù)段的地址范圍為FF0000h-FFFFFFh，使用HEX55工具轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程控制指令的引導(dǎo)加載。綜上分析，得到本文設(shè)計(jì)的遠(yuǎn)程電子控制系統(tǒng)的硬件核心電路如圖6所示。

圖6　電路集成設(shè)計(jì)

4　控制性能測(cè)試仿真

為了測(cè)試本文設(shè)計(jì)的遠(yuǎn)程電子控制系統(tǒng)在實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程電子控制中的性能，進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)中，采用AD7655高速、低功耗4通道的信號(hào)處理器進(jìn)行程序加載，采用Matlab仿真軟件進(jìn)行控制算法設(shè)計(jì)，確定算法的可行性和可靠性。硬件調(diào)試中，通過(guò)AD轉(zhuǎn)換完成進(jìn)行數(shù)據(jù)采樣，通過(guò)控制CPLD上的IO引腳實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程控制，得到本文設(shè)計(jì)的遠(yuǎn)程電子控制系統(tǒng)的輸出控制結(jié)果如圖7所示。

圖7　遠(yuǎn)程電子控制信號(hào)調(diào)理輸出結(jié)果

從圖7可見(jiàn)，采用本文控制系統(tǒng)進(jìn)行遠(yuǎn)程電子控制，具有較好的信號(hào)調(diào)理性能，控制輸出的穩(wěn)定性較好，為了對(duì)比本文設(shè)計(jì)的模糊推理控制算法性能，以控制收斂效率為測(cè)試指標(biāo)，采用本文算法和傳統(tǒng)算法進(jìn)行遠(yuǎn)程電子控制，得到仿真結(jié)果如圖8所示。從圖8可見(jiàn)，采用本文控制系統(tǒng)的控制效率較高，精度較好，提高了控制性能。

圖9　性能對(duì)比

5　結(jié)語(yǔ)

通過(guò)構(gòu)建遠(yuǎn)程電子控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程多模塊化多功能智能控制，將在智能家居控制和自動(dòng)化工業(yè)控制等領(lǐng)域具有較好的應(yīng)用價(jià)值。傳統(tǒng)的遠(yuǎn)程電子控制系統(tǒng)的主控模塊采用專家系統(tǒng)控制方法，當(dāng)專家系統(tǒng)缺乏先驗(yàn)知識(shí)時(shí)控制效能不好。提出一種基于模糊推理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的遠(yuǎn)程電子控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法。本文首先構(gòu)建遠(yuǎn)程電子控制系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)模型，設(shè)計(jì)模糊推理算法進(jìn)行控制算法改進(jìn)，最后進(jìn)行遠(yuǎn)程電子控制系統(tǒng)的模塊化電路設(shè)計(jì)，仿真實(shí)驗(yàn)進(jìn)行了性能驗(yàn)證，展示了本文設(shè)計(jì)的遠(yuǎn)程電子控制系統(tǒng)在提高遠(yuǎn)程控制性能，改善遠(yuǎn)程控制精度方面的優(yōu)越性，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，采用本文控制方法的效能較好，精度較高。

[1]李莉, 孫玉坤. 基于Type-2模糊系統(tǒng)的青霉素發(fā)酵過(guò)程控制[J]. 江蘇大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版), 2009, 30(1): 66-69.

LI Li, SUN Yu-kun. Control of penicillin fermentation by type-2 fuzzy logic system[J]. Journal of Jiangsu University:Natural Science Edition,2009,30(1): 66-69.

[2]王夢(mèng)靈, 李檸, 李少遠(yuǎn). 帶有測(cè)量噪聲的II型T-S模糊建模[J]. 系統(tǒng)工程與電子技術(shù), 2012, 30(10):1957-1961.

WANG Meng-ling, LI Ning, LI Shao-yuan. Type-2 T-S fuzzy modeling for the dynamic systems with measurement noise[J]．Systems Engineering and Electronics，20：1957-1961．

[3]張化光. 模糊雙曲正切模型: 建模,控制,應(yīng)用[M]. 北京: 科學(xué)出版社, 2009.

[4]李醫(yī)民, 歐陽(yáng)仁蓉. Lotka-Volterra系統(tǒng)II型模糊自適應(yīng)控制方法[J]. 江蘇大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版), 2009, 29(4): 365-368.

LI Yi-min, OUYANG Ren-rong. Type-2 fuzzy adaptive control method of Lotka-Volterra system[J]. Journal of Jiangsu University:Natural Science Edition,2008,29(4): 365-368.

[5]張偉斌, 胡懷中, 劉文江. 路口群落交通流的區(qū)間二型模糊預(yù)測(cè)與多級(jí)模糊控制[J]. 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐, 2008, 28(7): 111-118.

ZHANG Wei-bin, HU Huai-zhong, LIU Wen-jiang. Traffic forecast of type-2 fuzzy logic and multilayer fuzzy control for intersections community[J]. Systems Engineering-Theory & Practice, 2008,28(7):111-118.

[6]肖建, 白裔峰, 于龍. 模糊系統(tǒng)結(jié)構(gòu)辨識(shí)綜述[J]. 西南交通大學(xué)學(xué)報(bào), 2009, 41(2): 135 -142.

XIAO Jian, BAI Yi-feng, YU Long. Overview of fuzzy system structure identification[J]. Journal of Southwest Jiaotong University, 2006,41(2):135-142.

[7]孟銳.處理器中非阻塞cache技術(shù)的研究[J].電子設(shè)計(jì)工程,2015,(19):85-88.

MENG Rui. Research of the non-blocking cache technology in processor[J]．Electronic Design Engineering，2015，(19)：85-88．

[8]孫超, 楊春曦, 范莎,等. 能量高效的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)分布式分簇一致性濾波算法[J]. 信息與控制, 2015,44(3): 379-384.

SUN Chao, YANG Chun-xi, FAN Sha, et al. Energy efficient distributed clustering consensus filtering algorithm for wireless sensor networks[J]. Information and Control,2015,44(3):379-384.

(本文編輯：嚴(yán)加)

Design of Remote Electronic Control System Based on Fuzzy Reasoning

ZHANG Ya-wan

(DepartmentofMechanicalandElectricalandInformationEngineering,HualiCollegeofGuangdongUniversityofTechnology,Zengcheng511325,China)

Theconstructionofremoteelectroniccontrolsystem,therealizationoftheremotemulti-functionalintelligentcontrol,willbehasgoodapplicationvalueinthefieldofintelligenthomecontrolandautomationindustrialcontrol.Themaincontrolmoduleofthetraditionalremoteelectroniccontrolsystemadoptsexpertsystemcontrolmethod,andthecontrolperformanceisnotgoodwhentheexpertsystemlackspriorknowledge.Adesignmethodofremoteelectroniccontrolsystembasedonfuzzyinferenceneuralnetworkcontrolisproposed.Theoverallstructuremodeloftheremoteelectroniccontrolsystemisconstructed,andthefuzzyinferencealgorithmisdesigned.Finally,themodularcircuitdesignoftheremoteelectroniccontrolsystemisdesigned.A/DandAD9225areusedastheprocessingchip.Themaincontrolcircuitisdesigned.Thesystemdesignincludesthemaincontrolmodule,RFIDrecognitionunit,PCA82C250controlunit,man-machinecommunicationmodule,dataacquisitionmoduleandpowersupplymodule.Throughthesystemdesignandsimulationexperiment,itisconcludedthattheintelligentcontrolsystemoftheremoteelectroniccontrolsystemisbetter,andthecontrolqualityishigher.

fuzzyinference;remoteelectroniccontrol;systemdesign

10.11973/dlyny201604004

張亞婉(1980)，女，工程碩士，講師，高級(jí)技師，主要研究領(lǐng)域?yàn)殡娮与娐泛碗姎饪刂啤?/p>

TP182

A

2095-1256(2016)04-0427-05

2016-05-23