pid控制器汇编.docx

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pid控制器汇编

PID控制器

基于PID算法的智能水温控制器

智能水温控制器以AT89S52单片机为控制核心,主要由温度检测、信号处理、键盘输入、显示出、超温保护、和缺水保护等几个部分构成,如图1所示。

图1􀀁智能水温控制器结构框图

温度检测部分采样水温信息后送入信号处理电路,将温度信号变换为模拟电压信号放大后,送入A/D转换电路,得到数字信号后送入单片机处理。

单片机将检测到的温度信息与设定值进行比较得到误差值,单片机根据误差值的大小配合PID控制算法计算控制量,进而控制执行单元改变温度值。

如果检测值高于设定值,则停止加热（必要时可考虑启动制冷系统）。

如果检测值低于设定值,则启动加热系统,提高温度,

达到控制温度的目的。

根据系统结构框图各组成部分的工作原理,可以

设计出其电路原理图,如图2所示。

图2􀀁智能水温控制器电路原理图

图2中的几个关键技术:

a.温度检测部分:

温度的检测直接影响整个系统的控制效果,许多文献采用温度采样.电压（或电流）放大.A/D转换的方法来获得实际温度的数字信息,这种方法在增加电路的复杂程度的同时,使得可靠性、准确性受到限制。

因此,本电路采用DALLAS公司的集成温度传感器DS18B20来实现温度的检测,测量温度范围为:

–55~+125,内部带有12位A/D

转换电路,测量精度为0.0625。

而且,它具有!

单总线∀结构,易实现多点温度检测;b.温度控制部分:

单片机将水温的实际值与期望值（设定值）比较,获得误差信号,再经PID算法计算控制量,根据控制量的大小来驱动执行机构加热时间长短来改变水的温度,以便得到期望的温度值。

执行机构采用直流输入-交流输出型固态继电器（SSR,SolidStateRelays）,它是一种无触点电子开关,控制端加入TTL高低电平（由单片机发出）就可以改变SSR的输出状态;c.系统保护电路:

%低水位保护电路:

当水位低于加热管2cm时,水位检测传感器检测到高电平信号送给单片机,单片机发出相应控制信号（停止加热）,同时报警提示用户检查水位。

&超温保护电路:

当水温超出最高设定温度55分钟时,系统会无条件切断加热电路,并发了报警信号;d.键盘输入及显示电路:

键盘输入电路,采用S1、S2、S3、S4四个独立按键,外接上拉电阻,分别作为功能

键（F）、增加键（+）、减少键（-）、确定键（OK）使用。

显示器采用1602液晶显示器,具体电路原理如图2

所示。

数字PID控制算法

PID控制本质上是一个二阶线性控制器,通过调整比例（P）、积分（I）和微分（D）三个参数,使得大多数工业控制系统获得良好的闭环控制性能。

其技术成熟、易熟悉和掌握、不需要建立数学模型、控制效果好、鲁棒性好等优点使其得到广泛应用。

PID控制器的理想计算公式为:

（1）式中:

u（t）为控制器的输出,e（t）为控制器的输入（常常是设定值与被控量之差,即e（t）=r（t）-c（t））;Kp、Ti、Td分别为控制器的比例放大系数、积分时间常数、微分时间常数。

设u（k）为第k次采样时刻控制器的输出值（采样周期为T）,可得离散的PID计算公式:

（2）式

（2）为位置式PID控制算法,其当前采样时刻的输出与过去的状态有关,计算时要对e（k）进行累加,运算量大,因此实际应用中一般采用增量PID控制算法。

由式

（2）可得:

（3）

式（3）,（4）是增量PID算法的计算公式,系统的

采样周期T选定后,一旦确定了Kp、Ti、Td,只要使用前

后3次测量的温度偏差值即可由式（3）、（4）求出控

制量。

水温控制器的控制原理如图3所示:

图3􀀁智能水温控制器PID控制原理图

自适应模糊PID控制器

模糊控制原理

模糊控制的基本原理框图如图4所示。

它的核心部分为模糊控制器，如图中点画线框中部分所示，模糊控制器的控制规律由计算机的程序实现。

实现一步模糊控制算法的过程描述如下：

微机经中断采样获取被控制量的精确值，然后将此量与给定值比较得到误差信号E，一般选误差信号作为模糊控制器的一个输入量。

把误差信号E的精确量进行模糊化变成模糊量。

误差E的模糊量可用相应的模糊语言表示，得到误差E的模糊语言集合的一个子集e（e是一个模糊矢量），再由e和模糊关系R根据推理的合成规则进行模糊决策，得到模糊控制量u，即

图4模糊控制原理框图

由图4可知，模糊控制系统与通常的计算机数字控制系统的主要差别是采用了模糊控制器。

模糊控制器是模糊控制系统的核心，一个模糊控制系统的性能优劣，主要取决于模糊控制器的结构、所采用的模糊规则、合成推理算法及模糊决策的方法等因素。

模糊控制器的组成框图如图5所示

图5模糊控制器的组成框图

模糊PID控制系统结构及原理

参数自适应模糊PID控制器的系统结构主要由参数可调PID和模糊控制系统两部分构成，其结构如图6所示。

6自适应模糊PID控制器结构

模糊PID控制器的控制原理：

PID控制器实现对系统的控制，模糊推理系统以误差e和误差变化率ec作为输入，采用模糊推理方法对PID参数、、进行在线整定，以满足在不同的误差e和误差变化率ec的情况下对控制器参数的不同要求，而使被控对象具有良好的动态、静态性能。

PID控制器参数自整定原则

通常，PID控制器的控制算式为：

式中，和，分别为其输入变量偏差与偏差变化，、及分别为表征其比例，积分及微分作用的参数[7]。

从系统的稳定性、响应速度、超调量和稳态精度等各方面来考虑，、、的作用如下：

比例系数的作用是加快系统的响应速度，消除误差，提高系统的调节精度。

越大，系统的响应速度越快，系统的调节精度越高，但易产生超调，甚至会导致系统不稳定。

取值过小，则会降低调节精度，使响应速度缓慢，从而延长调节时间，使系统静态、动态特性变坏。

积分作用系数的作用是消除系统的稳态误差。

越大，系统的静态误差消除越快，但过大，在响应过程的初期会产生积分饱和现象，从而引起响应过程的较大超调。

若过小，将使系统静态误差难以消除，从而影响系统的调节精度。

微分作用系数的作用是改善系统的动态特性，其作用主要是在响应过程中抑制偏差向任何方向的变化，对偏差变化进行提前预报。

但过大，会使响应过程提前制动，从而延长调节时间，而且会降低系统的抗干扰性能。

所以PID参数的整定必须考虑到在不同时刻三个参数的作用以及相互之间的互联关系。

PID参数的整定必须考虑在不同时刻3个参数的作用及相互之间的互相联系。

根据参数、、对系统输出特性的影响情况，可以归纳出系统在被控过程中对于不同的偏差和偏差变化率，参数、、的自整定原则：

（1）当偏差较大的时侯，为了加快系统的响应速度，并防止因开始时偏差的瞬间变大可能引起的微分过饱和而使控制作用超出许可范围，应取较大的和较小的。

另外为防止积分饱和，避免系统响应出现较大的超调，值要小，通常取=0[7]；

（2）当偏差和变化率为中等大小的时候，为了使系统响应的超调量减小和保证一定的响应速度，应取小一些。

在这种情况下的取值对系统的影响很大，所以应取小一些，而的取值要适当；

（3）当偏差较小的时候，为了使系统具有较好的稳态性能，应增大、的值，同时为了避免输出响应在设定值附近振荡，以及考虑系统的抗干扰能力，应适当的选取，选取的原则是：

当偏差变化率较小时，应取大一些；当偏差变化率较大时，应取较小的值，通常应为中等大小。

图7模糊PID工作流程图

利用MATLAB对模糊PID控制系统进行仿真

在MATLAB的Simulink环境下根据图4-3所示自适应模糊PID控制器结构设计模糊PID控制系统的仿真框图，如图5-4所示。

其中，模糊控制器及其封装仿真模型如图5-1所示。

PID控制器及其封装仿真模型如图5-2所示，其中、、为其初始值[11]。

把模糊控制器和PID控制器封装在一起，组成Fuzzy-PID控制器，如图5-3所示。

类似的在MATLAB的Simulink环境下根据常规PID控制器结构设计常规PID控制系统的仿真框图，如图8

图8常规PID控制系统仿真框图

仿真结果分析

在现代的工业过程中，许多工业过程的对象特性可用二阶惯性环节加纯滞后环节来表示，在本文当中，仿真对象的数学模型的传递函数取为，其中，，模糊PID控制系统中PID初始值。

而在常规PID控制系统中，PID参数的设置情况直接影响系统的调节结果，最简单实用的方法就是使用“邻界比例法”来确定PID的参数。

具体方法是：

将系统接成闭环，关掉I、D（即将参数积分时间I和微分时间D均设置为0），多次调节比例带P值的大小，使系统刚刚产生振荡，记录此时的比例带参数（X1）及振荡周期时间（T），则正确的PID参数可以从表1中计算出来：

最终控制方式

比例带

积分时间

微分时间

纯比例控制

2*X1

P、I控制

2.2*X1

0.8*T

P、I、D控制

1.67*X1

0.5*T

0.12*T

表1邻5界比例法参数整定表

根据比例带X1和振荡周期T，查表5-1后计算出合适的比例带、积分时间、微分时间三个参数的具体数值，然后键入PID参数并稍作微调即得[1][3][5]。

（1）在设计好仿真框图后直接运行，可得模糊PID控制曲线图和常规PID控制曲线图，如图10所示和图11所示。

对比模糊PID控制曲线图和常规PID控制曲线图，易得模糊PID控制较常规的PID控制，具有较高的控制精度，超调量小，调节时间短，控制效果好等。

图10模糊PID控制曲线图

图5-7常规PID控制曲线图

（2）在仿真的过程中的某个采样时间控制器输出端加入干扰，选用Sources模块库中的Pulsegenerator（脉冲发生器）作为干扰，在连续系统中要产生脉冲，对话框内Pulsetype要选择Time-based类型。

本文所选用的脉冲高度设为0.2，脉冲周期大小为20s，脉冲宽度为1s，脉冲产生前的延迟时间为5s，加扰动的模糊PID控制系统仿真框图和常规PID控制系统仿真框图分别如图12和13所示。

图12加扰动模糊PID控制系统仿真框图

图13加扰动PID控制系统仿真框图

对它们分别进行仿真，则模糊PID控制曲线图和常规PID控制曲线图如图14和图15所示。

对比模糊PID控制曲线图和常规PID控制曲线图，易得在加入干扰后，模糊PID控制系统较常规的PID控制系统，调节时间短，具有较快的恢复稳定的能力。

综上所述，由仿真结果可知，模糊PID控制与常规的PID控制相比较，具有较高的控制精度，超调量小，调节时间短，抗扰性好，控制效果好等优点。

由此可知，模糊PID控制克服了常规PID控制器的缺点，将模糊控制与PID控制器结合起来，扬长避短，不仅保持了常规PID控制系统原理简单、使用方便、鲁棒性较强等优点，而且具有更大的灵活性、整定性、控制精度更好。

图14加入干扰后的模糊PID控制曲线图

图15加入干扰后的常规PID控制曲线图

仿真结果表明，本文所设计的自适应模糊PID控制器在控制过程中，系统的响应速度加快，调节精度提高，稳态性能变好，这是单纯的PID控制器难以实现的。

它的一个显著特点就是在同样精度要求下，系统的过度时间短，这在实际的过程控制中将有重大的意义。

并且实践表明，模糊逻辑工具箱（FuzzyLogicToolbox）可以方便的通过编辑FIS文件来设计模糊控制器，可以灵活的设定和修改控制器参量，而SIMULINK可以非常直观的构造控制系统并观察其结果。