前言
“软件即是仪器”，是于1986年美国NI公司推出LabVIEW软件后提出的，LabVIEW是一种基于图形开发、调试和运行的仪器开发系统，首次提出虚拟仪器(VirtualInstruments)的概念，彻底打破传统仪器只能由生产厂家定义，用户被动使用的局面。虚拟仪器的发展同步于计算机的发展，由于它充分利用计算机的丰富资源，因此具有极高的灵活性和强大的生命力，随着计算机技术的发展，虚拟仪器的应用前景是十分广阔的。
基于计算机的全数字化测量分析及控制是未来仪器的发展模式，其应用程度反映出一个国家的生产力发展和现代化水平。自动进行测量、数据处理、传输，并以适当方式显示或输出测试结果的系统称为自动测试系统(简称ATS)。温度是许多工业过程对象中一个主要的被控参数，在生化研究及化工生产实际中，温度对反应过程的稳定性和产物的质量有着重要的影响，现代工业控制过程对温度的变化的控制精度要求愈来愈高，如啤酒及青霉素发酵过程中要求温度控制有很高精度，现代化学合成也要求精确的温度控制下按照工程师们设计好的方案进行。张爱莲用虚拟仪器应用在多相催化反应过程中，提高实验效率。
模糊逻辑理论在控制领域的应用称为模糊控制(FuzzyControl)。模糊控制是一种正在兴起的能够提高工业自动化能力的控制技术。模糊控制系统是智能控制的一个十分活跃的研究领域。凡是无法建立数学模型或难以建立数学模型的场合都可以采用模糊控制技术。模糊控制特点：(1)模糊控制提供一种实现基于自然语言描述的控制规律的新机制;(2)模糊控制器提供一种改进非线性控制器的替代方法，这些非线性控制器一般用于控制含有不确定性和难以用传统非线性理论来处理的装置。1965年;美国著名控制论专家Zadeh创立模糊集合论，为解决复杂系统问题提供强有力的数学基础，1966年Mendel在研究空间飞行器的学习控制系统中应用人工智能技术，并提出“人工智能控制”概念。70年代初开始，傅京孙等人从控制论角度进一步总结人工智能技术与自适应、自组织、自学习控制的关系，正式提出智能控制就是人工智能技术与控制理论的交叉，并创立分级递阶智能控制的系统结构。对模糊控制的发展，起到十分重要的推进作用。
1实验仪器及装置
仪器：P4计算机、485总线数据采集装置(RM417、RM426、RM410)、恒温装置(自制)、信号调理及控制装置(自制)、PT-100铂电阻、蠕动泵。实验装置原理图(见图1)。
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虚拟仪器控制技术的通用智能化学反应装置是一种在普通化学合成实验装置基础上发展起来的。它集化工、机械、自动控制、计算机、软件编程等多种学科技术于一体，充分利用计算机在数字信息处理方面的先进技术，对化学反应过程中的各种参数进行全程实时监控，可以对化学反应的温度、加料、搅拌速度等参数进行量化显示及精确控制。可广泛应用于科研院所、高校教育及化工，医药，化妆品，高分子材料和精细化工行业的实验和新产品开发。附加其它传感器后可对其他的系统参数进行精确测量及控制，具有控制精度高，可重复性好，可降低劳动强度，避免人为操作失误。实验技术人员把所要控制的参数如流量、温度、搅拌强度等条件在计算机中填表形成后传送给虚拟仪器系统，该系统将按设定要求自动完成一切实验工作，并可对实验数据进行后期的处理、打印等。
2结果与讨论
在模糊控制中模糊控制规则库是由一系列“IF-THEN”型的模糊条件句所构成。条件句的前件为输入和状态，后件为控制变量。这里选取输入语言变量为温度偏差e和偏差变化率e'，选取输出语言变量为q(输出控制量的增量)。e=Y-YS，Y为实际值，YS为设定值e'=ei-ei-1/T，T为采样周期。即选取实际采样值与预定温度的差值作为温度偏差e，取相邻两次采样值的差作为偏差变化率e'。在实际选取各语言变量的基本论域时，模糊控制理论认为论域分级越细，控制精度就越高，但同时也使控制变得复杂，制定起来越困难，控制器的运算量会增加。综合考虑到化学实验中温度控制的特点是变化比较缓慢，并且有较大的时滞性。所以设其各语言变量的基本论域为7级。根据人对事物的判断思维有正态分布的特点，确定在x上用正态函数U(x)=exp(x-a/b)2作为描述模糊子集的隶属函数得到误差e、误差变化率e'以及输出q的隶属度赋值表。
根据一般的人工操作的经验，可用以下的控制表(见表1)。
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控制规则的模糊关系由Ri=(Ai×Bi)×Ci计算并结合实际控制经验得出控制器的赋值表，在计算机控制过程中，将其存入内存，可实时查找并控制。A是ei的模糊化集合，B是e'的模糊化集合C是qi的模糊化集合（见表2）。图2是控制的逻辑关系图。
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上述控制规则为应用在当温差当e大于1度时，系统采用比例控制器进行温度控制，而当温差e小于1℃时，同时计算e'并进行量化，通过查q赋值表，得到控制量，再将控制量清晰化，输出电压控制加热和制冷的功率，从而达到控制温度的目的。图3~4为恒温的控制过程。
从图3中可以看出，如果将模糊控制的起控温差e定为0.5℃以内，则会出现达到恒温温度时温度超调的现象，但当超调后再进入模糊控制器的控制后恒温控制的精度可以达到0.1℃以里。从图4中可以看出，当模糊控制的起控温差e定为1℃，没有出现温度到达控制温度点的温度超调现象，并且恒温精度同样可以达到0.1℃。可见适当选择合适的模糊温度控制起控点可以显著改善温度控制效果，避免出现温度超调的现象。从图4中可以看出，该控
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制方法能较好的减小超调量，并能保证稳定时温度波动在0.1℃范围内，可以满足化学反应实验过程对温度的要求。
在动态温度的控制过程中，以往的理论和实践都证明在一个连续控制系统中，当被控系统为一阶时，PID算法都能对其进行很好的控制。以简单PID算法为基础算法在工业控制系统中得到广泛的应用，系统的可靠性也比较高。但在非一阶系统中(如多参数温度控制系统)或有时滞较大的系统中，由于恒定的PID参数有时不能很好的适应系统的要求，会出现积分饱和现象，产生超调量使温度等控制指标产生震荡，影响系统的控制性能。另外带有不确定性化学反应过程的控制问题一直是困扰控制化学反应过程的难题，特别是有时滞、大惯性工业过程的控制则更加困难。所以通常通过增大PID算式中的微分项来抑制由积分而带来的饱和现象，但同样可能会导致系统被控参数发生震荡。对不同的被控对象和不同的系统，通过对简单PID调节器合理地安排其三种控制规律，仔细地整定三个参数，在一定的范围内可提高系统的整体性能。获得较好的稳态精度，但往往动态特性不能兼顾，二者常常发生互相矛盾的现象。在化学反应器温度控制方面，由于每次反应温度的过程是不同的，即一个反应过程可能有几个不同的温升速度，包括零温升的恒温阶段，另外在化学反应中系统既可能是一吸热反应也可能是放热反应，同时还存在系统在不同温度下与外界有不同的的热交换速率等因素，可见整个化学反应系统温度变化过程是非线性的。很显然，使用固定的Kc、Ti、Td的PID控制规律很难适应整个反应过程，而会出现某个升温段控制的较好，但其他某个升温段出现较大的震荡现象，影响控制精度。所以在选择PID为基本算法的基础上，通过引入模糊控制器在动态温度控制过程中来不断修正PID控制器中的Kc、Ti、Td来改善控制效果。PID与模糊算法思想的结合使得系统被控指标超调小、静差小、对被控对象的参数变化不敏感，得到很好的效果。组成自适应模糊PID控制器原理图（见图5）。
剩下的内容见：基于虚拟仪器模糊控制器对化学反应过程温度控制研究(二)
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