基于模糊PID的温度控制系统设计分析*

新疆石河子职业技术学院 新疆 石河子 832000

随着工业化进程的发展，温度控制系统在工业生产中的应用越来越广泛。其结构也随着功能需求的增加，越来越复杂。常见的工业温度控制系统普遍存在非线性、慢时变和纯滞后等显著特征[1]。常见PID控制的参数往往具有可变性、整定性差、关联性、不确定性、对运行环境适应性差，导致温度控制器效果不佳。具有参数自整定优势的模糊控制PID算法对这一点具有显著的提升效果。本设计主要利用模糊逻辑算法，将温度作为首要的调控对象，借助MATLAB中的仿真工具箱对常规PID和模糊PID曲线进行对比分析，结合结果，针对常见问题提出改进方案，对温度控制系统进行改进设计。

1 PlD控制算法概述

1.1 常规PID控制原理

PID控制器较为简单，其工作原理是一种线性控制方式，根据系数变动而发生变化。通过控制器发生比例作用（P）、微分作用（I）、积分作用（D），将3项结果相加，就可得到控制器输出参数。3个参数各司其职，比例部分可以消除微差，微分部分可帮助减少静态误差，积分部分可帮助缩短调节时间[2]。这3个变量如能完美搭配，可呈现出极好的控制效果，使温度控制系统运行快捷、功能稳定，准确地将对象的温度调整到理想状态，实现温度控制目标。

1.2 常规PID控制器缺陷

然而常规的PID控制器具有的滞后性、时变性使得参数不稳定，无法在规定时间内获取一个稳定的值，相应的各项参数误差过大，无法达到目标控制效果，严重地甚至会引发设备故障，影响产品质量和项目进度，造成生产损失。基于此，模糊控制算法应运而生。

1.3 模糊PID

（1）模糊控制的原理。模糊控制的原理是结合基于模糊控制算法的PID参数整定与模糊理论，利用PID的3个参数对其加以整定，进而构建一个功能完善、参数变化相对稳定的PID控制器。模糊控制算法是将模糊化的控制规则存储在系统的控制设备中，这些控制规则主要是熟练技术人员的实践操作经验和一些专家提出的设计理念，可视为一种规则库。当使用模糊控制器时，系统会将传感器回传的监测信号进行模糊化分析，并在规则库中进行实时对比分析，匹配后得出最终的输出信号。这一控制器主要由模糊集理论、模糊语言的变量和模糊控制算法的识别与逻辑推理3个模块构成。

（2）模糊自适应原理。一般来说，模糊自适应PID是通过模糊推理误差和误差变化率，并将推理结果与模糊规则库中的数据和规则进行对比分析，进而进行参数的整定。这一环节主要是根据传感器信号经过不断的修正过程，最终确定3个修正后的参数数值，使得输出的信号更精准，最后达到的控制效果才能满足预期。

2 模糊PlD在温度控制器中的具体应用

温度控制系统是应用PID控制器为控制核心最常见的一种设备。对温度的控制实际是将温度数值作为调控目标。目前，常见的应用是模糊自整定参数调整。

常见的温度控制系统由温度采样结构、反馈电路、半导体制冷器、驱动电路以及保护电路组合而成[3]，多采用单闭环形式。工作流程如下：

2.1 温度采集与调控过程

首先，设定一个初始值，启动设备后，温度采样设备会通过反馈电路向控制器传输一个信号值。其次，反馈的设置和初始设定值基于PID运算后会获得一个温度输出控制值，这一数值经过驱动电路会获得一个控制电压，也称控制信号，其会直接被传送至半导体制冷器。最后，被用于控制该设备的工作状态和功率值，进而精确调控温度系统的输出值，数值波动较小，误差相对常规PID控制器要小得多，达到的温度值更为理想。

2.2 水温控制系统应用PID控制器的调控原理

以本设计提出的水温控制器为例。分两种情况进行解析：第一，当水温控制设备开始运行，传感器（温度采样结构）信号会先传输到模糊PID控制器中，当前温度如果低于设定值，反馈电路会通过固态继电器打开加热开关，对水进行加热，然后将水输送至水箱，水流经内置的温度传感器，会传递一个温度信号给模糊控制器。并且这一温度信号稳定，可使实际温度与目标温度长时间一致，极大地方便了生产和生活。第二，当水温高于设定值，信号会分为两组，第一组会通过仿真信号模拟控制器作用于角度控制器，使制冷模块的输出功率得以控制，第二组温度信号会进入可编程逻辑控制器，基于PLC综合判断结果来决定输出方式。一般可分为单路和双路输出。双路输出的制冷效果会比单路输出的效果更好，具体要根据设定的目标温度数值确定。在线PID的参数自整定可满足控制温度快、数值精准、调节时间短等要求。

3 结束语

本文提出的基于模糊PID的温度控制系统，实际也是一种基于继电器反馈的参数自整定PID控制系统，其能实现在线自适应调整输出参数，用于工业温度控制系统的控温效果显著。随着科技发展，逐渐出现了基于人工智能、遗传理论的更深层次的复合模糊控制算法，这些技术必将为PID的长远发展添加助力。