模糊控制：基于模糊集合理论的智能控制方法

模糊控制是一种人工智能控制，它以模糊集合理论为基础，模拟人的知识表达、知识推理方法来实现智能控制。模糊控制算法简单、性能优良，有较强的鲁棒性，特别适用于难于用数学模型精确描述、延迟时间长的系统，对于循环流化床锅炉的控制问题提供了很好的解决方案，引起了很多学者的兴趣。

在国外，Karppanen等人使用分层递阶的模糊控制器在循环流化床锅炉上进行应用研究，效果良好；在国内，模糊控制的研究主要集中在主蒸汽压力控制和床温控制这两方面。

针对燃烧系统工况变化频繁，参数变化较大的情况，王慧等人采用在线自校正的模糊控制器，以燃料量为调节量对主蒸汽压力进行控制，张缠保则采用将自校正分为粗调细调的方法进行了类似研究，仿真效果良好；梅晓妍等人在实际DCS系统上使用模糊控制实现了主蒸汽压力的实际应用，效果较好；王晓丹则针对主蒸汽压力控制系统模型多变的问题，采用滑模、模糊相结合的方法对其进行了研究，在根据实际情况多次改进规则后，控制效果变好。(www.xing528.com)

学者们对模糊控制在床温控制上的应用更感兴趣。俞海斌建立基于遗传算法（Genetic Algorithm，GA）的床温模糊控制器，根据现场运行人员的手操经验，建立135条模糊规则，利用遗传算法在控制规则集合中进行搜索寻优，试图建立最佳控制规则组合；马宝萍针对遗传算法搜索收敛速度慢的缺点，定义了染色体中的优良模式，以此来控制遗传操作的方式和速度，加快搜索和收敛的过程，提高了模糊控制器的效率；针对常规模糊控制器结构简单、模糊控制规则一旦确定就不能在线修改的缺点，胡益民等人引入模糊控制规则自调整和负荷自适应算法，提高模糊控制器的鲁棒性，之后又引入了设定值连续型前馈补偿进行进一步改进；易非等人针对模糊规则不能改变的问题，将自调整加权因子α引入床温模糊控制器；于希宁等人采用模糊粗调、模糊自适应微调相结合的方法设计了床温模糊控制器，仿真效果良好；董泽等人则采用模糊方法对床温系统进行了辨识建模的研究，设计了实用的非线性模糊辨识建模方法，效果良好；郭文颂在75t/h循环流化床锅炉的DCS系统上实现了床温的模糊控制，满足了生产需要；牛培峰设计了模糊控制器与传统PID 控制器的两层控制器，进而针对燃烧系统的多参数耦合特性，采用BP神经网络进行解耦，设计了燃烧系统的自适应模糊控制器，对床温和主蒸汽压力的控制进行了仿真研究；另外还有很多其他学者也设计了自己的模糊控制器，进行了相关研究。