温度控制的准确性和稳定性是解决孵化器系统关键技术的迫切需要，因为系统中的受控对象无法建立精确的数学模型。了提高温度控制的精度和稳定性，采用模糊控制方法设计模糊控制器，并用Matlab进行仿真。糊规则的仿真规则是合理的：系统仿真表明模糊控制器有一个轻微的超调，设置时间约为20秒，系统稳定。化器;温度;模糊控制;会员职能;模拟图分类号：TP391文献代码：A文章编号：1009-3044（2014）和13-3156-04Conception模糊控制器温度HatcherLI霞的仿真，朱道chun2Abstract：这是解决的关键技术迫切需要孵化机系统中温度控制的准确性和稳定性。统中受控对象的数学模型不能精确配置。了提高精度和稳定性温度控制，控制方法被用来设计一个模糊控制器，并通过模拟Matlab.Les模糊规则是合理simulation.Il表明过量的小，响应时间为约20秒，系统通过模拟稳定。键词：孵化，温度，模糊控制，隶属函数，孵化禽蛋模拟器（缩写培养箱）是生态环境的基于孵化的生物学原理的人工仿生控制装置家禽随着孵化器容量的增加和胚胎发育生理学的进一步研究，对孵化控制器的控制精度的要求越来越高。生产实践的研究表明，温度不足会导致胚胎发育加速或缓慢，大气室，胚胎死亡率增加，新生雏鸡质量下降[1]。此，温度控制是孵化过程中迫切需要解决的关键技术之一。糊控制采用模糊集理论的算法语言由不能建立数学模型模拟人类的思维控制的某些管制的物项的computer.The方法接受描述的控制算法来改变人类的控制策略。了使用传统控制理论设计控制系统，有必要知道受控对象的精确数学模型，但在许多情况下，控制对象的精确数学模型很难或不可能，建立。糊控制可以解决这些问题。
20世纪60年代模糊数学建立以来，模糊控制技术已应用于生产，管理，家电，军事等领域。孵化器系统中的温度是一个非线性系统具有偏移，随时间变化是难以建立一个精确的数学模型[2]，所以它是非常合适的是使用模糊控制系统温度控制培养箱。文件主要模糊温度控制器的设计在培养箱中，并通过Matlab的，其示出了模糊控制器有轻微的过冲时，设置时间是20秒左右，并且系统是模拟稳定。糊温度控制器设计模糊温度控制系统结构模糊逻辑控制系统的结构与普通控制系统的结构相似，区别在于控制器的不同。
糊逻辑控制如图1所示。统的输入值是设定值和输出值之间的差值，然后模糊控制器控制受控对象。糊控制器具备3个主要功能：模糊化：精确量的偏转系统的改造到模糊量，推理决定：根据推理规则模糊推理的模糊量，精度：模糊结果的变换推断导致现实系统可以接受的数字或模拟的确切数量。1模糊逻辑控制系统的基本结构模糊温度控制系统的点火控制目标是温度。受控对象获得的给定温度和返回温度值之间的差异是得到了，然后差距进入控制器模糊。何进一步控制受控对象的温度。体计算机的培养箱温度范围应在36.5°C至40°C之间，环境温度为24°C至25°C。
佳培养温度为37.8°C。系统的目的是将温度控制在37.8°C，误差范围为[-1°C， 1°C]。两个控制器输入，即温差t和温度变化tc。差告诉您培养箱中的温度与设定温度之间的差异，温差tc的变化表示温度变高或变低的速率。
糊控制器设计模糊控制器设计的主要内容包括模糊控制器输入输出，模糊规则制定，模糊逻辑推理和精度。糊控制系统中的条目是确切的数量。用模糊控件时，必须将它们转换为模糊游戏的隶属函数值。模糊控制算法中，温度差的实际变化范围称为输入变量基准范围，该系统温差的基本范围为[-1°C ， 1°C]，并且基域被量化以获得模糊集理论的域通常由[-n，-n 1，…，O，…，n-表示1，n]。果n的值太大，则控制规则变得复杂：太小会使处理结果变得粗糙并影响控制的准确性。据孵化器的实际控制情况，模糊温度集的域n选择为4，即[-4，-3，-2，-1，0， 1，2，3，4]有9个等级。了进行模糊化过程，模糊集理论领域的要素也必须与模糊语言的价值相关联。分割模糊集理论领域的原理，语言输入变量值是：NL（负大），NM（负中），NS（负小），ZE（0），PS （小阳性），PM（中位数），PL（正大）共有7个等级。使用输出的控制量来控制加热和其核心结构域为[0，1，2，3，4]和相应的灰色区域为[0，1，2，3，4]，它代表分别是加热电阻丝。5种运行状态：ZE（无加热），PS（较小加热），PM（中等加热），PL（更强大的加热），PF（全加热）。于培养箱中温度的分布，温度差的隶属函数是三角函数的形式[2]。度差和温度变化的整体模糊域和语言值集合与隶属函数相同。入和输出的隶属函数如图2所示。制器采用三角隶属函数，可以确保精确度，减少模糊化过程中的计算工作量，实现系统时程序更简单。温度差速功能和你温度从TC远改变tuFig.2的输出隶属函数的量控制器隶属函数控制规则是模糊控制器的心脏[ 3]。糊控制规则的建立可以根据操作员或有经验的控制专家的知识和经验建立，通常以控制规则表的形式。制规则的本质是使用条件语言语句模拟人类控制行为。定模糊控制规则的原则是优化系统输出响应的动态和静态特性。误差是大还是小，控制的量进行选择以尽快且当误差小，控制的量必须被选择以避免超支，主要是基于系统的稳定性消除。结孵化器模糊温湿度控制规则的行业经验，恒温阀芯如表1所示。制器根据控制规则和结果确定推理结果。理是一个模糊集。是，控制中必须有一个精确的值来驱动受控对象。确度是将模糊结果转换为精确值。换方法包括最大隶属函数的方法，重心法和加权平均法。糊温度控制器仿真分析模糊Matlab控制器工作流程Matlab模糊工具箱（Fuzzy Toolbox）为仿真模糊控制系统提供了极大的便利。Matlab软件提供了模糊推理系统编辑器。糊推理系统编辑器用于设计和显示有关模糊推理系统的基本信息，如推理系统的名称，数量和输入和输出变量的名称，模糊推理系统的类型和细化。糊推理系统可以采用两种类型的Mamdani或Sugeuo进行，精确的方法的支持最大隶属程度，重心的方法中，加权平均等的方法模糊工具箱提供的模糊控制器的工作流程如图3所示。制过程从左下角入口开始。于输入值是精确值，因此必须将其转换为相应的隶属函数的值，然后作为每个规则的评估条件，如图中的步骤1所示;当获得所有规则的推理结果时。行步骤4中所示的聚合功能，并完成完整的推理过程。
后，获得步骤5中指示的精确操作，以获得通过输入的模糊推理获得的精确值。3模糊控制器工作过程温度模糊控制器规则模拟模糊规则浏览器显示与每个模糊控制规则对应的输入和输出的隶属函数。过指定输入量，可以直接显示所使用的控制规则，并且可以通过模糊推理获得相应输出的整个过程，以修改和优化模糊规则。过规则浏览器显示系统控制器的结果如图4所示。规则浏览器的结果值可以看出，当温度误差为-0.147并且变化时温度为-3.45，控制量为3.26。表明当温度误差低并且温度迅速下降时，系统加速电热丝的输出。4模糊规则浏览器结果可以通过推理规则的3D视图显示有关规则的更多信息，如图5所示。图显示当差异为PS，PM，PL时而且在TC间隙PM的变化，PL，控制值你在图的左下角为0，这表示系统将使加热输出为0的加热系统的过度过冲。统必须与其他冷却措施配合以重新激活温度。5模糊规则三维模糊控制系统模拟虽然很难建立孵化器的精确数学模型，但可以建立一个较粗糙的模型用于模拟目的[4]来帮助模糊控制器设计，温度模糊控制系统仿真图如图6所示，该图的模拟控制器模块实现上述控制器功能。拟结果如图7所示。图显示系统的最高温度约为38.5°C，20秒后保持在约37.5°C。表明温度控制器响应溢出小，调整时间小，可以进入稳定状态。制精确稳定，操作稳定。于孵化机控制的物体模型相对粗糙，虽然模拟效果理想，但在实际环境中也必须进行调试和改进。
6模糊温度控制系统仿真图图7模糊温度控制曲线结论通过模拟温度控制器规则和孵化器温度控制系统，模糊温度控制器可以更好地控制温度，温度控制器略超过极限。案很快，准确度高，操作稳定。统仿真为后续实施提供技术保证，并为其他孵化器系统设计人员提供应用基准。
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