Vol.16 No.1 杨杨等：自寻优Fu四y控制在肢体外循环系统中的应用 .75· 同时，也由于液体的特殊要求不能产生超调，因此造成了控制上的难度，通过对系统的物 理量分析及系统模型辩识，系统具有慢时变非线性及参数之间互相耦合的特点·图1是 对液体加温及降温过程中的开环实验曲线，用具有遗忘因子的最小二乘法对应各曲线的数 据进行离线结构辩识，采样时间为lmi.计算所得结果表明，受控对象是具有2阶以上，延 迟在4~7min的变结构模型，因此对此系统采用传统算法进行控制很难达到要求. (a) (c)I (b) 36 12.2 10 20 (d) ()50 455 37.5 10 10 1520 15”101520 /h 图1液体升温、降温过程的开环实验曲线 Fig.1 Open loop experiment curve of liqid warning-up and cooling down 2 参数自寻优控制的设计 考虑到系统的特殊性，我们采用模糊控制，并通过大量的开环实验结果，利用控制经 验，构造出基本控制规则.模糊控制器的框图结构如图2 受控对象 E U 计算机误差变化率 离散化和模糊化模糊控制规则 模糊决策凸 图2模糊控制器框围 Fig.2 Block diagram of fuzzy controller 图中的关键是如何根据实验中测量到的系统误差及误差变化率设计控制规则，达到优化 决策的目的，在实际运行中，为了能更充分利用系统中预估的信息及便于计算，参考 文献[1小[2小、[4]，我们采用了下面的控制规则形式： U=%E+%C,2∈[0,1]且互相独立 (1) 上式中U、E、C为模糊域变量·、？为寻优参数，实时检测的误差与误差变化量经过心 杨杨等 自寻优 石 控制在 肢体外循环系 统 中的应用 同时 ， 也 由于 液体 的特殊要 求不能 产生 超 调 ， 因 此 造 成 了 控 制 上 的 难 度 通 过 对 系 统 的物 理 量 分 析及 系 统模 型 辩 识 ， 系 统具 有 慢 时 变 非 线 性 及 参 数之 间 互 相 藕 合 的 特 点 图 是 对液体加 温及 降温过程 中的开环 实验 曲线 ， 用 具 有 遗 忘 因 子 的 最 小 二 乘 法 对 应 各 曲线 的数 据进行离线结构辩识 ， 采样 时 间为 计算所得结果表 明 ， 受控 对象是 具 有 阶 以 上 ， 延 迟在 一 五 的变结构模 型 因此 对此 系 统采 用传 统算法 进行 控 制很难达到 要 求 一 山 盆 一 一 ， 。一下饰一下一飞产 竺卜 竺卜 从一 ‘ ，’ 。 卜 过卜 …匕 丁 一 了 一 而 万 一 加一 图 液体升温 、 降温过程 的开环 实验 曲线 瑰 日 如甲 拼垃拢‘ 。 口， 地 ” 嗯一 回 。 到角吨 面栩 参数 自寻优控制 的设计 考 虑到 系统 的特殊 性 ， 我们采 用 模 糊 控 制 ， 并 通 过 大 量 的 开 环 实 验 结 果 ， 利 用 控 制 经 验 ， 构造 出基 本控制规则 模 糊控 制 器 的框 图结构 如 图 计算机误差 变化率 模糊控制规则 图 模糊控制器框图 触 日 生 曲卿团 仪曰加月肠 图中的关键是 如何 根 据 实验 中测 量 到 的系 统误差 及 误差 变 化率设计 控制规则 ， 达到优化 决 策 的 目的 在 实 际运 行 中 ， 为 了 能 更 充 分 利 用 系 统 中 预 估 的 信 息 及 便 于 计 算 ， 参 考 文献 【 、 【 、 【 ， 我们采 用 了下 面 的控 制规则形 式 下 ， 任 【 ， 且互相 独 立 上式 中 、 、 为模 糊 域 变量 下 、 下 为寻优参数 ， 实时检 测 的误差 与误差 变化量 经过