1 引言
模糊控制(Fuzzy Control)是目前自動控制研究中活躍而富有成果的領域之一，模糊理論是當前能用來對信息進行軟處理的最新技術，可以將人的定性思維和判斷方法定量化 為適合計算機處理的過程，使計算機能判斷像「大概」、「輕」這樣的模糊信息。採用傳統控制理論，不管是用經典控制理論還是用現代控制理論來設計一個控制系 統，都需要事先知道被控對象的精確數學模型。然而，在許多情況下被控對象(或生產過程)的精確數學模型很難建立；像建材工業生產中的水泥窯、玻璃窯，化學 生產中的化學反應過程，食品生產中的發酵過程，還有眾多爐類的熱處理過程。諸如此類過程具有變量多，各種參數存在不同程度的時變性；且過程具有非線性，強 耦合，較大的隨機幹擾、過程機理錯終複雜、存在各種不確定性以及現場測量手段不完善等特點。這些特點使得建立這一類過程的精確數學模型的難度很大，或甚至 根本辦不到。
模糊控制是基於規則的智能控制方式，它不依賴於被控對象的精確數學模型，特別適合對具有多輸入一多輸出的強耦合性、參數的時變性、嚴 重非線性與不確定性的複雜系統或過程的控制，且控制方法簡單，魯棒性好[1][2]。將模糊控制技術應用於一般的電子產品在國外已是很普遍的現象，單片機 常用的控制器件，把二者結合起來，可使控制器的性能指標達到最優的目的。本文就是通過利用單片機作為平臺，圍繞模糊控制規則，以模糊推理算法作為控制系統 核心，開發出具有自校正能力的通用的模糊控制器。最後以一個溫度監控系統為實例介紹了系統的軟硬體設計。
2 模糊控制系統的組成及原理
2.1模糊控制系統的基本組成與原理
圖1 模糊控制器原理圖
如圖1所示，模糊控制器是模糊控制系統的核心部分，也是和其它控制器最大區別環節。模糊控制器有四個基本部分組成：
(1)模糊化。把輸入信號映射到相應域上的一個點後，將其轉化為該論域上的一個模糊子集，即把輸入的精確量轉化為模糊量。
(2)知識庫。知識庫包含了具體應用領域中的知識和要求的目標，通常由資料庫和模糊規則庫兩部分組成。資料庫主要包含各語言變量的隸屬函數，尺度變換因子和模糊空間的分級數等;規則庫包含了用模糊語言變量表示的一系列控制規則，他們反映了控制專家的知識和經驗。
(3)模糊推理。模糊推理是模糊控制的核心，它具有模擬人的模糊推理的能力。該推理過程是基於模糊邏輯中的蘊含關係及推理規則來進行的。
(4)清晰化。清晰化又稱為解模糊化，作用是將模糊推理得到的控制量(模糊量)變換為實際的可用於被控對象的精確量。它包括兩部分的內容：一是將模糊的控制量經解模糊化變換變成表示在論域範圍的精確量；二是將表示在論域範圍的精確量轉換成實際的控制量。
2.2 模糊控制系統的基本工作原理
模糊控制系統通常由計算機實現(包括PC機、單片機、單板機以及DSP等)，一般設計思想是：
1.以誤差e和誤差變化率ec作為模糊控制器輸入量，u為輸出控制量。定義誤差e和誤差變化率ec及輸出變量u的模糊集及論域。
例如:
e和ec的模糊集為{NB，NM，NS，O，PS，PM，PB}
u的模糊集為{NB，NM，NS，NO，O，PO，PS，PM，PB}
e的論域{-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6}
ec的論域{-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6}
u的論域{-7，-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6，7}
其中：NB，NM，NS，NO，O，PO，PS，PM，PB分別代表負大，負中，負小，負零，零，正零，正小，正中， 正大這樣的模糊語言變量。
2.確定模糊規則R(模糊關係)。
例如:
if e=NB or NM and △e=NB or NM，then u=PB
or
if e=NB or NM and △e=NS or O， then u=PB
3.模糊語言變量確定隸屬函數，即對模糊變量進行賦值。
4.計算機經過採樣和A/D轉換獲得被控量的精確值，然後將此量與給定值比較得到誤差信號e和ec。把e和ec模糊量化，得到e和ec的模糊子集(實際是模糊向量e和ec)。
5.根據模糊向量e、ec和模糊控制規則R，按推理合成規則進行模
糊決策，得到控制量(模糊向量u)。
3 基於單片機的溫控系統
3.1 系統原理
本系統有溫度傳感器DS18B20 , ATmega8單片機、執行機構，外圍電路包括鍵盤，LED顯示以及保護電路構成的閉環控制迴路，控制對象為水溫。系統的原理框圖如圖1所示。
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