4．1 模糊控制算法流程
 
（1）将输入偏差量化因子Ke、偏差变化率量化因子Kec和输出量化因子Ku置入HR10～HR12中。

（2）采样计算e和ec，并置入DM0000和DM0001中。
 
（3）判断e和ec是否越限，如越限令其为上限或下限值。否则将输入量分别量化为输入变量模糊论域中对应的元素E和Ec并置入DM0002和DM0003中。

（4）查模糊控制量表，求得U。

（5）将U乘以量化因子Ku，得实际控制量u。

（6）输出控制量u。

（7）结束。

4．2 查表梯形图程序设计
 
在模糊控制算法中，模糊控制量表的查询是程序设计的关键。为了简化程序设计，将输入模糊论域的元素［－6，－5，－4，－3，－2，－1，0，＋1，＋2，＋3，＋4，＋5，＋6］转化为［0，1，2，3，4，5，6，7，8，9，10，11，12］，将模糊控制量表中U的控制结果按由上到下，由左到右的顺序依次置入DM0100～DM0268中。控制量的基址为100，其偏移地址为Ec×13＋E，所以由E和Ec可得控制量的地址为100＋Ec×13＋E。梯形图程序如图4—1所示。其中DM0002和DM0003分别为E和Ec在模糊论域中所对应的元素，MOV＊DM0031DM1000是间接寻址指令。它将DM0031的内容（即控制量地址100＋Ec×13＋E）作为被传递单元的地址，将这个地址指定单元的内容（即控制量U），传递给中间单元DM1000再通过解模糊运算得u，然后由模拟输出通道传送给D／A转换器。

5 结 论  
 
将模糊控制与PLC相结合，利用PLC实现模糊控制，既保留了PLC控制系统可靠、灵活、适应能力强等特点，又提高了控制系统的智能化程度。结果表明，对于那些大滞后、非线性、数学模型难以建立且控制精度和快速性要求不很高的控制系统，基于PLC的模糊控制方法不失为一种较理想的方案。只要选择适当的采样周期和量化因子，可使系统获得较好的性能指标，从而满足控制性能要求。

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