摘 要:文章介绍了以单片机为核心,以加热炉为控制对象的模糊PID温度控制系统。当使用模糊控制时,虽然系统技术要求即调节时间与超调量已经满足,但产生了系统的稳态误差。PID控制算法被使用后,系统的技术要求即超调量与调节时间不能同时满足。因此将具有智能性的模糊控制与具有可靠性的PID控制相互结合起来,设计了一种控制器,该控制器具有参数自整定和模糊PID的功能,在线整定了PID参数Kp、Ki和Kd。经过实验证明,理想的控制方案就是采用参数自整定模糊PID控制。
关键词:单片机;加热炉;模糊PID控制;温度控制
加热炉系统具有惯性大、延迟时间长、非线性的特点,因此采用传统的PID控制,达到的效果肯定不令人满意。将具有智能性的模糊控制与具有可靠性的PID控制相互结合起来,设计了一种控制器,该控制器具有参数自整定和模糊PID的功能,能达到较好的效果。
1 加热炉温度控制系统的设计
加热炉的温度控制系统[2]为闭环工作状态。本系统中智能控制器的重要部件是嵌入式控制器,控制面板和CPU处理器等部件组成了整个系统。加热炉内的水温、炉内水位高度的采集、数据的滤波等都是通过CPU处理器实现的,系统的一些按键操作和指示灯等都是通过控制面板实现的。
2 参数自整定的模糊PID控制器的设计
2.1 参数自整定模糊PID控制系统结构[3]
延迟、参数、干扰等因素的测量分析是通过智能控制器实现的,智能控制器即参数自整定模糊PID控制器,PID三个参数Kp、Ki和 Kd的整定是通过模糊推理方法在线整定的。
该系统是由常规PID控制器和具有模糊推理的参数校正部分组成。模糊系统的输入分别是偏差的变化率EC与偏差E,模糊系统的输出是三个PID参数的变化值,PID参数的自整定通过参数校正和在线不断变化PID参数值来实现的。
2.2 加热炉控制系统[5]参数自整定模糊PID控制
实现PID参数自整定首先确立模糊关系,即偏差e、三个参数、偏差变化率ec之间,程序运行中不断的测量e和ec,3个参数的在线整定是通过模糊控制原理实现的,从而来满足智能控制器参数的要求。
图1 为加热炉系统输出响应曲线。
实现PID参数的自整定一定考虑到不同的时间三个参数的相互作用与关系。通过总结专业人员的技术知识来实现模糊控制的设计,从而才能形成模糊规则表。下面根据参数Kp、Ki和Kd对系统输出特性的影响特性,在不同的e和ec时,被控过程对参数Kp、Ki和Kd的自整定要求为:
(1)当e较大时,即系统[6]响应处于图1的输出响应曲线第I段时,为了提高系统的响应速度,避免因开始时偏差e的突然变大可能引起微分过饱和,因此应取较大的Kp和较小的Kd,同时为了防止积分饱和这时应该去掉积分作用,即取Ki=0。
(2)当e和ec为中等大小时,即系统的响应处于图1曲线第II段时,为让系统响应的超调量减少,则Kp、Ki和Kd都不能取大,为保证系统的响应速度,就要取适中的Kp,Ki和Kd值。
(3)当e较小,即系统响应处于图1曲线的第III段中时,为让系统达到良好的稳定性能,应该增大Kp和Ki值,同时为防止系统在设定值左右出现振荡,应适当地选取Kd值,即:当ec较小时,Kd可取中等大小;当ec较大时,Kd应取小些。
基本的算法如下:由E,EC及Kp,Ki和Kd的Fuzzy子集的隶属度,再根据各Fuzzy子集的隶属度赋值表和各参数的Fuzzy调整规则模型,运用Fuzzy合成推理设计出的PID参数Fuzzy调整矩阵表,我们将其存入程序存储器中供查询。
定义Kp,Ki和Kd调整算式如下:
式中,Kp,Ki和Kd是PID控制器的参数,K'p,K'i和K'd是Kp,Ki和Kd的初始参数。控制器参数的调整是通过程序运行来计算出偏差与偏差变化率,对其进行模糊化操作得到E和EC,三个参数调整是通过Fuzzy的调整矩阵实现的。
2.3 仿真结果
智能控制器通过运用二维的Mamdani控制器,运用Max-Min的模糊控制决策,运用重心法来达到去模糊的目的,运用49条的模糊控制规则,进行仿真,得到结果如下图
图2 模糊PID控制系统响应曲线图
从图上看到系统达到的指标:调节时间tss=1000秒,超调量δ%=0,稳态误差ess=0。
由仿真曲线图可以看到,当加热炉温度控制系统采用模糊PID控制时,与原来系统相比,现在的系统具有较短的调节时间,具有较强的稳定性,满足了比较理想的技术要求。
3 结束语
本系统重点将具有智能性的模糊控制与具有可靠性的PID控制相互结合起来,设计了一种控制器,该控制器具有参数自整定和模糊PID的功能。智能控制器的控制规则是通过输出响应确定的,模糊控制规则是通过Fuzzy逻辑箱进行多次的仿真实验确定的,实验证明该系统能够实现比较理想的控制效果。
参考文献
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[6]李丹,谢植,程杰.模糊控制在温度控制中的应用与发展.黄金学报,2002,2(4):294~269.
作者简介:胡新新(1989,5-),女,学历:硕士,所属单位:青岛科技大学,研究方向:智能理论及应用。