1 前言
閘閥開啟度的精確市場定位是智能化閥門定位器的首要功效之一，系統(tǒng)對的安全可靠和經(jīng)濟形勢有著關鍵危害。傳統(tǒng)式的閘閥精準定位自動控制系統(tǒng)大部分選用基本的PID控制對策，但因為閘閥具備大慣性力，大延遲，時變和不確定性等特點，選用基本的PID控制對策難以得到令人滿意的調節(jié)質量。傳統(tǒng)式的閥門定位器系統(tǒng)軟件常選用的此外一種方法便是控制器設計對策，盡管控制器設計對策對基本相同實際實體模型的操作系統(tǒng)有優(yōu)良的調節(jié)實際效果，可是閥門定位器的操縱常常是細微量的更改，而模糊控制器不可以清除自動控制系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差，非常容易在均衡點周邊造成小幅度震蕩，危害了過程控制的實際效果。因而需要探討一種新的控制方法。
灰色預測是以已產生的行為表現(xiàn)特點量中找尋系統(tǒng)軟件發(fā)展趨勢規(guī)律性，以系統(tǒng)軟件實體模型替代傳統(tǒng)的的數(shù)學分析模型，用于預測分析系統(tǒng)軟件將來的個人行為，并依據(jù)以后的方式發(fā)展趨勢，明確對應的操控管理決策，促使估計值和真實值中間的偏差變小。這類控制方法是著眼于將來的超前的操縱，構造簡易，有很強的應用性。
根據(jù)改進版灰色預測的優(yōu)勢，融合基本PID和控制器設計的優(yōu)點，大家對智能化閥門定位器選用根據(jù)灰色預測的模糊不清—PID控制。
2 灰色預測操縱
灰色系統(tǒng)基礎理論是一種科學研究少數(shù)據(jù)信息，貧信息內容可變性問題的新方式 。其主要是借助對“一部分”已經(jīng)知道數(shù)據(jù)的形成，開發(fā)設計，獲取有價值的信息內容，完成系統(tǒng)對運作個人行為，演變周期性的恰當表述和有效性監(jiān)管。在灰色系統(tǒng)基礎理論中，GM（1，1）實體模型即單自變量一階灰色預測模型是依據(jù)關聯(lián)系數(shù)，形成數(shù)的灰導函數(shù)及其灰全微分等見解創(chuàng)建起來的線性微分方程?；疑A測操縱便是創(chuàng)建在GM（1，1）實體模型的基本上，因此它無需創(chuàng)建被測目標的實體模型，并且具備很強的自適應性，必須的原始記錄少，測算量小，應用簡易且速度更快，適用比較復雜的信息全過程，可以達到系統(tǒng)對的同步控制。
對單鍵入單導出（SISO）系統(tǒng)軟件，設能測得其輸出時間序列分析如下所示：
在其中n為灰色預測必須的原始記錄量。
根據(jù)光潔離散變量數(shù)據(jù)信息列增長指數(shù)值規(guī)律性的觀念，形成的等差數(shù)列比初始等差數(shù)列的指數(shù)值增長周期性要好，而且減弱了初始等差數(shù)列的偶然性。因而，對初始等差數(shù)列作一次累積（1-AGO），形成新等差數(shù)列如下所示：

運用一次累積形成數(shù)據(jù)信息列（3）和（4）可創(chuàng)建GM（1，1）深灰色線性微分方程：
在其中
從而可獲得式（5）的白化方程式：
主要參數(shù)可以用最小二乘法開展可能：
在其中：

依據(jù)白化表達式（6），獲得y（t）在時時刻刻的解為：
依據(jù)（8）式開展（k M）時時刻刻的預測分析，隨后對累積后的信息開展復原獲得原始記錄對（k M）時時刻刻的預估為：
3 控制器設計
模糊控制器選用現(xiàn)階段普遍采用的二維模糊控制器，就是以誤差u和偏差彈性系數(shù)Δu做為控制器設計輸出量，這類方法不但能確保控制系統(tǒng)的可靠性，還可降低閘閥開啟度的控制量和震蕩狀況，以壓電式閥的啟用時長為控制器設計輸出量。而模糊控制實際效果的優(yōu)劣在于u和Δu值的精確性，而選用深灰色估計值的結論做為u和Δu，便是具備可預測性的結論，促使操縱作用更強。
最先明確的模糊不清定量分析：u為閘閥開啟度誤差；Δu為閘閥開啟度誤差彈性系數(shù)；c為壓電式閥的啟用時長。取閘閥開啟度的誤差值u，閘閥開啟度的誤差值的彈性系數(shù)Δu做為模糊控制器的鍵入標準。模糊的具體方法是：先把觀察到的誤差或偏差的彈性系數(shù)的范疇列入一定區(qū)域內的持續(xù)量，隨后再將這種持續(xù)的準確量離散化，將要其分成幾檔，若觀察到的具體誤差范疇為[a，b]，則可按式（10）將[a，b]間轉變的自變量x轉換為[-6,6]中間的自變量y。
該體系的具體誤差范疇為[0，100]，因而由式（10）獲知，對鍵入自變量u的模糊集取名為：{-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6}，其模糊不清結合記作：T（u）={NB，NS，O，PS，PB}，式中NB=“負大”，NS=“負小”，O=“零”，PS=“正小”，PB=“正大”。其鍵入自變量的隸屬度如下圖1所顯示。

一樣，假如觀察到的具體誤差彈性系數(shù)范疇為[a，b]，可按式（11）將[a，b]，間轉變的自變量x轉換為[－4,4]中間的自變量y。
從而，針對鍵入自變量的模糊集取名為：{-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4}，其模糊不清結合記作：T（c）={NB，NS，O，PS，PB}。其隸屬度如下圖2所顯示。

一樣，把操縱輸出量c的模糊集取名為：{-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4}，其模糊不清結合記作：T（c）={NB，NS，O，PS，PB}。其隸屬度如下圖3所顯示。

控制器設計是構建在一系列控制器設計標準基本上的，這種標準是人對控制目標實現(xiàn)操縱時的經(jīng)驗交流。在這里選用二維模糊不清句子，依據(jù)氣體壓力的主要參數(shù)特性和當場操作過程工作經(jīng)驗，匯總出控制器設計標準表，如表1所顯示。

擁有表1所顯示的控制器設計標準，再依據(jù)Mamdani蘊含界定，可算出一個三元模糊關系R為：
那樣針對已知的A*，B* 的值，根據(jù)模糊不清生成計算可獲得模糊不清輸出量C*＝（A* × B*）•R。在求出了導出操控量C*之后，以較大隸屬度法開展清晰測算，可以算出C*相匹配模糊集中的隸屬度較大的原素，這一原素便是導出操縱的清楚值。
4 總體操縱計劃方案
基本PID控制是一種運用最普遍的調節(jié)方法，它的最大的特點取決于優(yōu)化算法簡易，穩(wěn)定性高，缺陷是無法操縱最優(yōu)控制，時變和原理繁雜的全過程；而純粹控制器設計雖然能對無法模型的繁雜全過程做好有效的操縱，但卻無法清除自動控制系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差，非常容易在均衡點周邊造成小幅度震蕩，危害了過程控制的實際效果。根據(jù)各控制方法的利弊與融合本系統(tǒng)軟件智能化閥門定位器的特性，可以選用Fuzzy-PID復合型控制方法：此體系中的被測量i（4-20mA），操縱量為Δυ=YP-r，當誤差過大時即超過額定值的7%時，選用Fuzzy操縱方法；當誤差縮減到較小范疇時即低于額定值的7%時，選用PID控制方法。二種操縱方式并行處理能導致系統(tǒng)軟件響應速度減少，與此同時顯著地清除穩(wěn)態(tài)誤差。為防止在控制方法轉換時發(fā)生值振蕩擾動，當Fuzzy控制方法向PID控制對策轉換時，控制器的傷害將維持Fuzzy控制方法下的輸入輸出值if，直到PID控制器導出|ip|≤|if|；當PID控制對策向Fuzzy控制方法變換時，控制器的傷害將維持PID控制對策下的輸入輸出值ip，直到Fuzzy控制板導出|ip|≥|if|。
總體控制方法選用根據(jù)灰色預測的模糊不清－PID控制，如下圖4所顯示，便是在以上的控制方法的反應控制回路中提升一個灰色預測模型。該預測模型是以灰色預測基礎理論為根據(jù)，以系統(tǒng)軟件個人行為替代系統(tǒng)軟件的數(shù)學分析模型，其功效是以已產生的行為表現(xiàn)特點量中找尋系統(tǒng)軟件發(fā)展趨勢規(guī)律性，預測分析系統(tǒng)軟件將來的方式發(fā)展趨勢，明確對應的操控管理決策?？傮w控制方法的運行環(huán)節(jié)為：根據(jù)智能化閘閥智能變送器送過來的真實值鍵入到智能化閥門定位器中，最先通過灰色預測模型的解決，即運用現(xiàn)階段時時刻刻k以前的n個持續(xù)取樣數(shù)據(jù)信息，由深灰色預測算法求取k M時時刻刻的估計值，用預測分析偏差替代現(xiàn)階段數(shù)據(jù)誤差e（k）=r（k）－y（k），獲得預測分析偏差。智能化閥門定位器再借助測算得到預測分析偏差與7%的額定值的尺寸關聯(lián)，決策將其開展控制器設計或者基本PID控制，以實現(xiàn)較好的調節(jié)實際效果，促使智能化閥門定位器精確精準定位。由于本計劃方案運用了偏差的估計值來實現(xiàn)操縱，因此這類預測分析控制方法可以看成是一種事前調整。

5 模擬仿真結論
為表明文中明確提出控制方法的實效性，與此同時對基本PID控制，模糊不清-PID控制和選用改進版灰色預測的模糊不清-PID控制開展了比照模擬仿真科學研究。在開展灰色預測操縱時，僅有選擇合理的預測分析微信步數(shù)M及模型維數(shù)n才可以較為精確地預測分析系統(tǒng)軟件個人行為的未來發(fā)展轉變，使灰色預測具有超前的的功效，進而提升操縱的精確性和處理速度。一般來說，系統(tǒng)軟件的落后或慣性力越大，預測分析微信步數(shù)M也越大，對于智能化調壓閥的開環(huán)傳遞函數(shù)為：
M的值取為5，模型維數(shù)n=5。其模擬結論如下圖5所顯示。圖6為在目標在50S時添加企業(yè)階躍的影響的模擬結論。在其中，Grey，F(xiàn)uzzy-PID為選用灰色預測的模糊不清-PID控制回應曲線圖，F(xiàn)uzzy-PID為選用模糊不清-PID控制回應曲線圖，PID為基本PID控制回應曲線圖。3種控制方法的參數(shù)均同樣。從兩圖上可以看得出，選用改進版灰色預測模糊不清-PID控制對策的閥位自動控制系統(tǒng)的信息質量顯著好于選用基本PID控制對策的系統(tǒng)軟件，與此同時，其增益值和調整時長也比傳統(tǒng)PID控制對策要短一些，且?guī)缀醪]有開環(huán)增益。

6 總結
灰色預測操縱具備少數(shù)據(jù)信息，貧信息內容且算法復雜度小的優(yōu)勢；基本PID控制器優(yōu)化算法簡易，穩(wěn)定性高；模糊控制器對無法模型的繁雜全過程可以實現(xiàn)合理有效的操縱。融合灰色預測，基本PID和控制器設計的優(yōu)勢，明確提出選用灰色預測的模糊不清-PID控制對策，并將其運用到具備大慣性力，不確定性等特點的智能控制系統(tǒng)閥門定位器自動控制系統(tǒng)中。根據(jù)對種控制方法的模擬仿真比照，可以得到：文中提到的控制方法其調節(jié)實際效果好于其他，種方式 ，具備很強的可擴展性。