静电除尘器模糊控制方式的简介

　　静电除尘器的模糊控制系统结构主要分为三部分∶模糊控制器、被控对象及反馈通道。模糊控制主要作用过程阐述如下：

　　先将反馈的实际值与给定值之间的误差进行模糊化处理，经过模糊推理模块，由预先设定好的模糊规则得到输出模糊量，然后对其进行反模糊化处理，得到输出实际值u。模糊控制较大的特点就是将整个控制系统看做一个黑箱，不需要被控系统正确的数学模型，这对于一些无法确定具体数学模型的被控系统来说，是相当有益的。根据经验以及实际测到的黑箱输入与输出关系的数据分析，得到模糊控制规则，然后用模糊条件语句逐条地将模糊控制规则表达出来，根据这些模糊条件语句表达的模糊控制规则即可制定各个输入输出变量的模糊子集及隶属度函数，由此便设计好了一个模糊控制器。

　　根据静电除尘器输入变量的个数，可以将模糊控制器分为不同的维数。倘若输入变量只有实际值与给定值的误差，称之为一维模糊控制器，其优点是结构较为简单，但是只能片面地反应被控系统状态，控制效果比较差强人意。与之相比，二维模糊控制器的输入变量除了误差值以外，多了一个误差的变化率。误差以及误差的变化率综合起来就可以较好地反应被控系统的动态特性，控制效果较好。三维模糊控制器是在二维控制器的基础上，又增加了一个输入变量，即误差的二阶导数。虽然说三维模糊控制器控制起来越正确，控制规则也越准，但是与此同时带来的后果就是模糊规则数目大量增加，增加了模糊控制的计算量，造成推理时间增长，在对实时性要求较高的场合并不适用。

　　综合考虑不同维数控制器对静电除尘器的利弊，本机选取二维模糊控制器。

　　在控制器输入与输出的控制上，主要就是输入变量的模糊化与得到的控制量的反模糊化两个过程，下面分别进行说明。

　　对于输入量，应先确定一个量化关系，即量化因子，用以将输入量从实际取值范围变换到模糊论域中，然后再根据已制定好的模糊规则进行模糊推理。若一个输入变量X的实际取值论域为-x，x（x>0），模糊论域为-X，X】（X>0），则确定量化因子为k=X/x。

　　与模糊化过程相反，对于模糊推理后得到的输出变量，需要进行反模糊化处理，使其从模糊论域变换到实际物理论域中，才能进一步进行利用。与模糊化过程类似，需要先确定一个系数，将控制量从模糊论域变换到实际物理论域中，此系数称之为比例因子。若一个输出变量Y的模糊论域为-Y，Y】（Y>0），实际物理论域为-y，yl（y>0），则确定比例因子为u=y/Y。

　　综合考虑高压静电除尘器的性能，选用模糊控制作为高压静电除尘电源系统的电压变量控制方式。