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最优控制与智能控制论文
1课题背景及意义
温度是生产过程和科学实验中非常普遍而又十分重要的物理参数。
在工业生产过程中，为了高效地进行生产，必须对生产工艺过程中的主要参数，如温度、压力、流量、速度等进行有效的控制，其中温度控制在生产过程中占有相当大的比例。
准确地测量和有效地控制温度是优质、高产、低耗和安全生产的重要条件。
而且在我们的日常生活中也使用微波炉、电阻炉、电热水器、空调等家用电器，温度与我们息息相关。
可见温度控制电路广泛应用于社会生活的各个领域，所以对温度进行控制是非常有必要和有意义的。
[1]传统的经典控制渐渐不能满足控制要求的情况下,通过应用模糊控制技术来完成对系统的控制要求,引进模糊PID温度控制，它将模糊控制和PID控制器两者结合起来，扬长避短，既具有模糊控制灵活而适应性强，调节速度快的优点，又具有PID控制无静差、稳定性好、精度高的特点，对复杂控制系统和高精度伺服系统具有良好的控制效果。
[2]
由于温度自身的一些特点，如惯性大、滞后现象严重、难以建立精确的数学模型等使控制系统性能不佳。
在关于温度控制的绝大部分文献资料中，控制结果都是有超调的而且很多时候超调量较大，本论文是基于这一特点，研究一种控制方案使其调节时间快，稳态误差也非常小的理想效果。
[1]
电锅炉是以电力为能源，通过电磁加热来实现加热锅炉。
锅炉有断流、超温、超压、短路、漏电、缺相、过流等保护功能，锅炉运行更加稳定、安全，具有效率高、体积小、无污染、运行安全可靠、供热稳定、自动化程程度高、安装检修方便等特点。
电锅炉是一种机电一体化的高新技术产品,可以将电能直接转化成热能,是理想节能环保型的供暖设备。
本文设计的智能温度控制器用于电锅炉的控制,可根据用户的要求,将室温自动控制在某一范围;可根据系统负载自动调节,保持供热稳定;采用全自动化的程序控制又使得安全检修方便。
[8]
2电锅炉温度控制的研究现状
近年来，温度的检测在理论上发展比较成熟，但在实际测量和控制中，如何保证快速实时地对温度进行采样，确保数据的正确传输，并能对所测温度场进行较精确的控制，仍然是目前需要解决的问题。
温度测控技术包括温度测量技术和温度控制技术两个方面。
在温度的测量技术中，接触式测温发展较早，这种测量方法的优点是：
简单、可靠、低廉、测量精度较高，一般能够测得真实温度；但由于检测元件热惯性的影响，响应时间较长，对热容量小的物体难以实现精确的测量，并且该方法不适宜于对腐蚀性介质测温，不能用于超高温测量，难于测量运动物体的温度。
另外的非接触式测温方法是通过对辐射能量的检测来实现温度测量的方法，其优点是：
不破坏被测温场，可以测量热容量小的物体，适于测量运动物体的温度，还可以测量区域的温度分布，响应速度较快。
但也存在测量误差较大，仪表指示值一般仅代表物体表观温度，测温装置结构复杂，价格昂贵等缺点。
因此，在实际的温度测量中，要根据具体的测量对象选择合适的测量方法，在满足测量精度要求的前提下尽量减少投入。
温度控制技术按照控制目标的不同可分为两类：
动态温度跟踪与恒值温度控制。
动态温度跟踪实现的控制目标是使被控对象的温度值按预先设定好的曲线进行变化。
在工业生产中很多场合需要实现这一控制目标，如在发酵过程控制，化工生产中的化学反应温度控制，冶金工厂中燃烧炉中的温度控制等;恒值温度控制的目的是使被控对象的温度恒定在某一给定数值上，且要求其波动幅度（即稳态误差）不能超过某允许值。
本文所讨论的基于单片机的温度控制系统就是要实现对温控箱的恒值温度控制要求，故以下仅对恒值温度控制进行讨论。
从工业控制器的发展过程来看，温度控制技术大致可分以下两种：
1：
PID线性控温法
这种控温方法是基于经典控制理论中的PID调节器控制原理，PID控制是最早发展起来的控制策略之一，由于其算法简单、鲁棒性好、可靠性高等优点被广泛应用工业过程控制中，尤其适用于可建立精确数学模型的确定性控制系统。
由于PID调节器模型中考虑了系统的误差、误差变化及误差积累三个因素，因此，其控制性能大大地优越于定值开关控温。
其具体控制电路可以采用模拟电路或计算机软件方法来实现PID调节功能。
前者称为模拟PID控制器，后者称为数字PID控制器。
其中数字PID控制器的参数可以在现场实现在线整定，因此具有较大的灵活性，可以得到较好的控制效果。
采用这种方法实现的温度控制器，其控制品质的好坏主要取决于三个PID参数（比例值、积分值、微分值）。
只要PID参数选取的正确，对于一个确定的受控系统来说，其控制精度是比较令人满意的。
但是，它的不足也恰恰在于此，当对象特性一旦发生改变，三个控制参数也必须相应地跟着改变，否则其控制品质就难以得到保证。
2：
智能温度控制法
为了克服PID线性控温法的弱点，人们相继提出了一系列自动调整PID参数的方法，如PID参数的自学习，自整定等等。
并通过将智能控制与PID控制相结合，从而实现温度的智能控制。
智能控温法以神经网络和模糊数学为理论基础，并适当加以专家系统来实现智能化。
其中应用较多的有模糊控制、神经网络控制以及专家系统等。
尤其是模糊控温法在实际工程技术中得到了极为广泛的应用。
目前已出现一种高精度模糊控制器，可以很好的模拟人的操作经验来改善控制性能，从理论上讲，可以完全消除稳态误差。
所谓第三代智能温控仪表，就是指基于智能控温技术而研制的具有自适应PID算法的温度控制仪表。
目前国内温控仪表的发展，相对国外而言在性能方面还存在一定的差距，它们之间最大的差别主要还是在控制算法方面，具体表现为国内温控仪在全量程范围内温度控制精度比较低，自适应性较差。
这种不足的原因是多方面造成的，如针对不同的被控对象，由于控制算法的不足而导致控制精度不稳定。
[11]
模糊PID的温度控制系统具有真正的智能化和灵活性，越来越多的温度控制系统都基于模糊PID算法而设计。
随着控制对象变得复杂，应用常规PID温度控制精度和鲁棒性降低。
当控制对象很复杂的情况下，常规PID温度控制器已经不再适用了，为了提高对复杂系统的控制性能，要使用模糊PID温度控制器。
一种将PID控制与模糊控制的简便性、灵活性、以及鲁棒性融为一体，构造了一个模糊PID温度控制器。
PID控制策略是最早发展起来的控制策略之一，现金使用的PID控制器产生并发展于1915-1940年期间尽管自1940年以来，许多先进的控制方法不断的推出，但由于PID控制具有结构简单、鲁棒性好、可靠性高、参数易于整定，P、I、D控制规律各自成独立环节，可根据工业过程进行组合，而且其应用时期较长，控制工程师们已经积累大量的PID控制器参数的调节经验。
因此，PID控制器在工业控制中仍然得到广泛的应用，许多工业控制器仍然采用PID控制器。
2.1国内电锅炉温度控制的研究现状
温度控制系统在国内各行各业的应用虽然已经十分广泛，但从国内生产的温度控制器来讲，总体发展水平仍然不高，同国外的日本、美国、德国等先进国家相比，仍然有着较大的差距。
目前，我国在这方面总体技术水平处于20世纪80年代中后期水平，成熟产品主要以“点位”控制及常规的PID控制器为主，它只能适应一般温度系统控制，难于控制滞后、复杂、时变温度系统控制。
而适应于较高控制场合的智能化、自适应控制仪表，国内技术还不十分成熟，形成商品化并广泛应用的控制仪表较少。
目前，我国在温度等控制仪表业与国外的差距主要表现在如下几个方面：
1）行业内企业规模小，且较为分散，造成技术力量不集中，导致研发能力不强，制约技术发展。
2）商品化产品以PID控制器为主，智能化仪表少，这方面同国外差距较大。
目前，国内企业复杂的及精度要求高的温度控制系统大多采用进口温度控制仪表。
3）仪表控制用关键技术、相关算法及控制软件方面的研究较国外滞后。
例如：
在仪表控制参数的自整定方面，国外已有较多的成熟产品，但由于国外技术保密及我国开发工作的滞后，还没有开发出性能可靠的自整定软件。
控制参数大多靠人工经验及现场调试来确定。
这些差距，是我们必须努力克服的。
随着我国经济的发展及加入WTO，我国政府及企业对此都非常重视，对相关企业资源进行了重组，相继建立了一些国家、企业的研发中心，并通过合资、技术合作等方式，组建了一批合资、合作及独资企业，使我国温度等仪表工业得到迅速的发展。
2.2国外电锅炉温度控制的研究现状
由于工业过程控制的需要，特别是在微电子技术和计算机技术的迅猛发展以及自动控制理论和设计方法发展的推动下，国外温度控制系统发展迅速，并在智能化、自适应、参数自整定等方面取得成果，在这方面，以日本、美国、德国、瑞典等国技术领先，都生产出了一批商品化的、性能优异的温度控制器及仪器仪表，并在各行业广泛应用。
它们主要具有如下的特点：
1）适应于大惯性、大滞后等复杂温度控制系统的控制。
2）能够适应于受控系统数学模型难以建立的温度控制系统的控制。
3）能够适应于受控系统过程复杂、参数时变的温度控制系统的控制。
4）这些温度控制系统普遍采用自适应控制、自校正控制、模糊控制、人工智能等理论及计算机技术，运用先进的算法，适应的范围广泛。
5）普遍温控器具有参数自整定功能。
借助计算机软件技术，温控器具有对控制对象控制参数及特性进行自动整定的功能。
有的还具有自学习功能，它能够根据历史经验及控制对象的变化情况，自动调整相关控制参数，以保证控制效果的最优化。
6）温度控制系统具有控制精度高、抗干扰力强、鲁棒性好的特点。
目前，国外温度控制系统及仪表正朝着高精度、智能化、小型化等方面快速发展。
[15]
3模糊控制在电锅炉温度控制中的应用
3.1电锅炉温度控制系统设计
3.1.1整定离散PID表达式
由于计算机控制是一种采样控制系统，它只能根据采样时刻的偏差值计算控制量。
离散的PID表达式：
3.1.2模糊PID算法应用
将系统误差和误差变化率变化范围定义为模糊集上的论域：
E，Ec-[-5,5]，其模糊子集为：
E，Ec-｛NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB｝。
子集中元素分别代表负大、负中、负小、零、正小、正中、正大。
设E，Ec隶属函数取“三角形”隶属函数。
E、Ec隶属函数
、
、
的论域为[0,1]，均服从正态分布，隶属函数如图所示。
、
、
隶属函数
Fuzzy-PID是在PID算法的基础上，通过计算当前系统误差E和误差变化率EC，利用模糊规则进行模糊推理，查询模糊矩阵表进行参数调整。
建立
、
、
的模糊控制规则表分别如表3-1、3-2、3-3所示。
表3-1
的模糊规则表
表3-2
的模糊规则表
表3-3
的模糊规则表
、
、
经去模糊处理后，
、
、
最终通过以下公式得到：
式中：
为比例控制下等幅振荡时的比例增益；
为比例控制下等幅振荡时振荡周期。
3.2温度控制系统的仿真
3.2.1控制对象模型
本文选择的仿真对象传递函数模型：
K：
对象的静态增益；T：
对象的时间常数；τ：
对象的纯之后时间。
通过计算K=0.92，T=144s，τ=30s
仿真对象传递函数：
3.2.2MATLAB仿真
模糊控制器
编辑输入、输出变量的隶属函数,如下图所示。
隶属函数图
编辑模糊控制规则，将其保存在一个后缀名为FIS的文件中，以备仿真时调用。
模糊规则编辑表
（4）如下图所示相应的模糊自整定PID控制器的仿真模型，其中Fuzzylogic子模块即为模糊自调整机构。
simulink中构建的系统图
3.3仿真结果与分析
采用模糊PID控制仿真图
由于模糊控制器能够根据系统误差e和误差变化率ec对PID的三个参数进行在线修正，所以得到的系统动态响应曲线较好，响应时间短、超调量小，稳态精度高、系统遇到干扰时能很快恢复稳态，动静态性能好。
而且这种方法抗干扰能力也很强，同时对一阶惯性滞后环节的适应能力很强，由于一般温控对象的数学模型可用一阶惯性滞后环节来描述，因而这一控制方法对温控场合的适用性很强。
由于一般温控对象的数学模型可用一阶惯性滞后环节来描述，因而这一控制方法对温控场合的适用性很强。
实测表明：
采用模糊PID温度控制系统的算法系统响应快而且稳定。
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