基于模糊PID 的单片机温度控制仿真研究

陈玉强，王青林，刘凤举，姜卫星，陈昌文

（1.汕尾职业技术学院 海洋学院，广东 汕尾；2 牡丹江师范学院，黑龙江 牡丹江）

近年来，我国工业呈现了突飞猛进的发展势态。在这一势态之下，很多设备均实现了自动化操作，而要想保证设备的自动化操作的可靠性及安全性，便需要做好温度的控制工作。鉴于常规的PID 控制效果不理想的缺点，本文设计了一种模糊PID 温度控制系统，利用模糊逻辑控制对温度进行在线调整，满足控制要求。

1 国内外研究状况

1.1 国外研究状况

自1965 年，美国著名控制理论专家扎德教授创始模糊数学以来，模糊控制理论及其应用得到了迅速发展。模糊控制应用始于1973 年，以日本为例，在20世纪80 年代进入了模糊控制实用化时期，1987 年，在模糊控制成功用于仙台地铁之后，各种采用模糊控制技术的电子产品，如电视机、摄像机、洗衣机、电冰箱、电饭锅等相继研制成功并投放市场[1]。

近年来，模糊控制理论在各个方面应用很广。多数情况下，模糊控制器用软件实现。但是在时间要求非常高的情况下，软件实现已经不能满足要求，所以几个模糊逻辑公司开发了一些模糊通用芯片，如美国NS 公司推出的神经网络模糊逻辑编译器-NeuFuz4，美国Neural Logic 公司的NLX 系列模糊控制通用微处理器投放市场，NLX 是VLSI 模糊逻辑芯片，主要用于模糊识别领域，德国Siemens 公司和Inform 公司联合研制了Fuzzy-166 微处理器[2-3]。

1.2 国内研究状况

自1979 年以来，我国许多科研单位和学者在模糊控制的理论、仿真实验及其应用方面做了大量的研究工作，这些工作主要集中在对模糊控制系统结构、模糊推理算法、自学习或自组织模糊控制器、模糊控制稳定性问题、神经网络在模糊控制中的应用、遗传算法在模糊控制中的应用，以及模糊控制芯片等方面的研究，而其成果应用主要集中于工业炉窑方面，石化方面，机电行业，家电行业，飞行控制等方面[4-6]。

今后模糊智能控制技术中要的研究方向是以模糊控制为核心辅以其他方法而构成大系统智能控制体系。

2 仿真系统设计

本文涉及的电阻炉温度控制系统是对电阻炉的温度进行实时测量和控制，使电阻炉的温度保持在允许的范围内。电阻炉的温度控制系统主要有串口通信、主控系统、温度测量和温度控制等四个模块组成，电阻炉为一阶惯性系统。

电阻炉温度控制系统上电后，引导主控器STC89C52 启动并进入控制主程序。主程序首先对各个模块进行初始化，包括端口初始化、变量初始化、定时器初始化和模糊查询表等。初始化完成后，电阻炉温度控制系统将调用温度采集程序, 并在显示屏上实时显示电阻炉的温度值，之后等待键盘的输入，当输入一个目标值时系统进入后续的程序流程。整个程序始终处于while 循环中，主程序负责把各个功能模块联接起来。

本设计的采用Keil C 语言程序实现，Protues 运行结果如图1 所示。

图1 系统运行结果

3 模糊PID 控制器结构

PID 控制是目前工程中应用最广且适用性最强的控制算法，其将系统的期望目标与实际输出之间的偏差经过比例、积分、微分运算构成控制量。模糊PID 利用模糊控制器，根据输入信号偏差e 的大小、方向和变化趋势等特征，通过模糊化、模糊推理和模糊决策，在线整定PID 的比例、积分和微分参数。其结构如图2所示。

图2 模糊PID 控制器结构

图2 中，kp、ki 和kd 为模糊输出，分别为PID 控制器的比例系数、积分时间常数、微分时间常数，Ke、Kc为模糊比例系数。

模糊PID 计算是电阻炉温度控制系统的核心部分，其中偏差e 的基本论域为-100～+100，偏差变化率的基本论域为-10～+10。输出比例系数修正量ΔKp 的基本论域选为-0.24～0.24，积分系数修正量ΔKi 的基本论域为-0.06～0.06，微分系数修正量ΔKd 的基本论域为-0.03～0.03。

4 系统仿真分析

4.1 传统PID 控制系统的仿真

打开Matlab 仿真集成环镜Simulink 工作界面，建立系统的阶跃环闭环控制框图，如图3 所示。

图3 系统PID 闭环框图

通过计算，可得Kp=7,Ki=2,Kd=1,其仿真结果如图4(a)所示，由图可看出系统响应时间长且系统存在振荡现象，而且超调量较大，不满足要求，为了使控制效果得到提升，微调参数后，得到图4(b)。调整参数后Kp=2,Ki=0.3,Kd=1。

图4 系统响应曲线

4.2 模糊自整定PID 控制仿真

模型参数确定通过Matlab 软件模糊推理系统编辑器进行。考虑系统对论域的覆盖程度、稳定性、灵敏性和鲁棒性则，同时为了简化计算，各个输入和输出变量选择三角形隶属函数。结合误差e 及其误差变化率ec，采用三角形隶属度函数，得到模糊控制规则如下：

If e=NB and ec=NM Then Kp=PB,Ki=NB,Kd=PS

If e=NB and ec=NM Then Kp=PB,Ki=NB,Kd=PS

...

根据以上控制规则, 设计出电阻炉温度控制回路参数Kp,Ki,Kd 的模糊控制规则表，表1 为Kp,Ki,Kd模糊控制规则。

表1 Kp,Ki,Kd 模糊控制规则

模糊控制利用人工控制所取得的经验，不需要建立精确数学模型，可通过类似于人脑判断的手段，经过模糊规则推理得出控制结论。由于模糊控制不是按照精准数学模型对被控对象进行控制，因此对具有大惯性、时滞长特性的被控对象有较好的把握能力。模糊PID控制工作框图如图5 所示。

图5 模糊PID 仿真框图

经过仿真计算得到图6，调整后的参数为Kp=15,Ki=0.3,Kd=25。

图6 模糊PID 控制与传统PID 控制

由图6 比较数据可得出表2。

表2 系统用常规PID 控制和模糊PID 控制性能比较

由表2 可知，与传统PID 控制相比，模糊PID控制算法稳定性好、精度高、响应快；模糊PID控制的稳态误差小、超调量控制小、稳态响应时间短。由此可见，基于模糊控制的PID 控制器，在电阻炉温度控制效果上好于传统PID 控制。

5 结论

在电阻炉温度控制中，与常规PID 控制算法相比，使用基于模糊自整定PID 锅炉温度控制算法，既具有常规PID 的优点，也有模糊控制的自适应性和灵活性，说明该方法用于电阻炉温度控制系统在系统鲁棒性、超调控制、响应时间等方面具有明显的优势。