基于自整定PID的烘干炉温度控制软件设计与仿真

程瑞鹏

（陕西国防工业职业技术学院机械工程学院，陕西西安，710300）

基于自整定PID的烘干炉温度控制软件设计与仿真

程瑞鹏

（陕西国防工业职业技术学院机械工程学院，陕西西安，710300）

传统的烘干炉温度控制系统在烘干过程中，烘干炉温度保持恒温，并不利于产品整体的烘干，而为了达到更好的效果，其温度应由低到高逐渐升高，以利于溶剂的充分挥发。本文分析了PID控制和模糊控制的优缺点，将PID控制和模糊控制的优点结合起来，采用模糊规则在线整定PID的PK、IK、DK三个参数的模糊自整定PID控制方法。基于模糊自整定PID控制算法的控制系统有相当好的灵活性，能进行数据实时采集、利用模糊PID算法进行处理及控制结果显示等功能，可以获得较高的控制精度。

PID；烘干炉；温度控制系统

0 前言

在烘干炉控制系统中, 由于电热丝的功率、 通风管气流之间存在非线性和不确定的关系, 再加上外界干扰,很容易使系统失去精确控制。在当控制对象参数发生变化时,传统的PID控制必须对参数重新整定,才能重新实现对烘干炉精确稳定的控制，而这正是它的最大缺点[1]。

在实际烘干过程中，由于被加热金属的导热率、装入量以及加热温度和控制元件延时等因素的不同，因此烘干炉本身具有非常大的不确定性。传统控制方法是基于被控对象精确模型的控制方式，缺乏灵活性和应变能力，适于解决线性、时不变等相对简单的控制问题，而实际系统由于存在复杂性、非线性、时变性、不确定性等，无法获得精确的数学模型。在某些复杂的和包含不确定性的控制过程无法用传统的数学模型来描述，即无法解决建模问题。传统的控制任务要求低，对复杂的控制任务难以适应。

所以，对于此类复杂性比较大的控制系统，需要采用智能控制系统来进行控制。

1 模糊自整定PID控制程序设计

1.1 模糊自整定PID控制程序方案

由于在控制过程中各种信号量以及评价指标不易定量表示，模糊理论是解决这一问题的有效途径，所以人们运用模糊数学的基本理论方法，把规则的条件、操作用模糊集表示，并把这些模糊控制规则以及有关信息（如评价指标、初始PID参数等）作为知识存入计算机知识库中，然后计算机根据控制系统的实际响应情况，运用模糊推理，即可自动实现对PID参数的最佳调整，这就是模糊自整定PID控制[2]。

模糊自整定PID结构框图如图1所示。

图1 模糊自整定PID结构框图

模糊控制由常规PID控制部分和模糊推理两部分组成，模糊推理部分是一个模糊控制器，只不过它的输入是偏差e和偏差变化率ec，输出是ΔKp，ΔKi，ΔKd。PID参数模糊自整定是找出PID三个参数和偏差e和偏差变化率ec之间的模糊关系，在运行中通过不断检测e和ec，根据模糊控制原理来对3个参数进行在线修改，以满足不同e和ec时对控制参数的不同要求，从而使被控对象具有良好的动、静态性能。

1.2 程序设计的三个步骤

（1）确定系统的输入输出变量

PID参数的校正部分实质是一个模糊控制器。系统的输入量是设定的温度值，所以这里选择模糊控制器的输入量为温度的偏差e和偏差变化率ec，输出量为PID参数的修正量ΔKp，ΔKi，ΔKd。[3]

（2）确定PID参数模糊调整规则

找出在不同时刻PID三个参数与e和ec之间的模糊关系，在运行中不断检测e和ec，根据模糊控制表来对三个参数进行在线修改，用来修改PID参数。

（3）解模糊化

使模糊控制输出的模糊值转换为明确的控制讯号，用于系统的输入。模糊推理是不确定性推理方法的一种，其基础是模糊逻辑，推理方法Mamdani方法和Sugeno方法等，采用Mamdani方法推理方法进行推理（极大极小值法)。

2 控制系统的仿真

2.1 PID控制系统的仿真

（1）PID控制器的模型

在对PID控制系统进行仿真，输出Kp，Ki，Kd控制量对被控对象进行控制，并进行反馈修正。

图2 PID控制模型

（2）PID控制的响应曲线

2.2 模糊自整定PID控制系统的仿真

自整定PID控制器以误差e以及误差变化率ec作为输入，可以满足不同时刻的e和ec对PID参数自整定的需求。利用模糊控制规则对PID参数进修改，可以得到自整定模糊控制器。

图3 PID控制曲线

3 结论

PID控制器和模糊自整定PID控制器响应曲线对比图，如图5所示。

图5 控制器响应曲线对比图

经过对PID控制和模糊自整定PID控制两种控制方案的仿真以及比较，结果表明，采用自整定模糊PID控制，系统的相应速度加快，调节精度提高，超调量小。所以，本系统选择模糊自适应PID控制器作为烘干炉单片机温度控制系统的控制器。

[1]张持健等.高精度模糊 PID 控制器及其在温度控制中的应用[J].自动化仪表，2002, 25～28.

图4 模糊PID控制器模型

[2] K.J.Hunt,D.Sbarbaro,R.Zbikowski,P.J.Gawthrop[J].Neural Networks for Control Systems-A Survey.Automatica， 1992，28(6):1083～1112.

Design and Simulation of temperature control software for drying oven based on self-tuning PID

Cheng Ruipeng
（Shaanxi Vocational College of National Defense Industry, School of Mechanical Engineering,Xi’an Shaanxi,710300）

The traditional drying furnace temperature control system keeps constant temperature in the drying process, which is not conducive to the overall product, to achieve better results; the temperature should be gradually increased highly full of volatile solvents This paper analyzes the advantages and disadvantages of PID control and fuzzy control, which combine the advantages of fuzzy control, the fuzzy tuning rules of PID online PK, IK, DK three parameters fuzzy self-tuning PID control method The fuzzy self-tuning PID control algorithm of the control system based on flexible enough can carry out real-time data collection, using fuzzy PID algorithm for processing the results showed that the function and control,can obtain higher control precision

PID; Drying furnace; temperature control system

程瑞鹏（1990.07-），男，汉族，陕西咸阳人，助教，研究方向：机械设计与制造、高等职业教育。