自适应模糊PID在温度控制中的应用概要.docx

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自适应模糊PID在温度控制中的应用概要

自适应模糊PID在温度控制中的应用

操建华

（顺德职业技术学院　广东顺德　528300

摘　要:

温度控制具有非线性、大惯性、时变性等特点,常规PID果。

设计一种自适应模糊PID控制器,PID参数,小偏差范围内采用PID精确控制。

和模糊逻辑工具箱对其进行仿真,,、适应性强的特点,又具有PID控制精度高的特点关键词:

;PID;Simulink

中图分类号:

　　　　　文献标识码:

A　　　　　文章编号:

10042373X（2010052110202

ApplicationofSelf2adaptiveFuzzyPIDinTemperatureControlSystem

CAOJianhua

（ShundePolytechnicCollege,Shunde,528300,China

Abstract:

Astemperaturesystemhasthecharacteristicsofnon2linearity,largeinertiaandtimevariability,normalPIDandnormalfuzzycontrolcannotmeettherequirementofprecisemoldingsystem.Aself2adaptivefuzzycontrolinlargeareaandPIDprecisionoutputinsmallarea,whichadjustsPIDparametersbasedondeviationandthedeviationchange.Thestructureandprincipleofself2adaptivefuzzyPIDcontrollerareanalysed,andMatlab/Simulinkandfuzzylogictoolboxaresimulated,theresultsofsimulationshowthattheself2adaptivefuzzycontrollerpossestheflexibleandadaptabilityadvantagesoffuzzycontrolandtheprecisecharacterofPIDcontrol.Itimprovesthecontroleffectontemperaturesystem.

Keywords:

self2adaptivefuzzy;PID;Matlab;Simulink

0　引　言

G（s=

e-ts

1+Ts

（1

传统PID控制原理简单,使用方便,适应性强,可以广泛地应用于各种工业过程,但是,传统PID控制也有缺点,如:

参数调节需要一定的过程,最优参数的选取比较困难,对于时变、非线性的被控系统,其精确的数学模型难以建立,使用传统的PID控制不能得到理想的控制效果。

采用基于模糊算法的自适应控制系统进行控制,不但可以使控制系统更加可靠,而且能得到很好的控制效果[1]。

在工业生产过程中,温度是重要的控制参数之一,对温度的有效控制对于保证生产质量具有重大的现实意义和理论价值。

温度控制系统具有非线性、滞后性和时变性等特点,本文针对温度控制的特点,采用模糊控制和自适应相结合的方法,开发了自适应模糊PID温度控制系统。

一般的温度控制系统可以近似用一阶惯性滞后环节来表示,其传递函数是:

收稿日期:

2009209209

式中:

K为对象的静态增益;T为对象的时间常数;t为对象的纯滞后时间。

1　自适应模糊控制器的结构

自适应模糊PID控制器以误差e和误差变化率ec作为输入,可以满足不同时刻误差e和误差变化率ec对PID参数整定的要求。

利用模糊控制规则对PID参数进行整定,便构成了自适应模糊PID控制器。

自适应模糊PID控制器的原理图见图1[2,3]

。

图1　自适应模糊PID原理图

2　PID参数自整定的原理

PID参数自整定的实现方法是先找出比例增益

110

KP、积分增益KI和微分增益KD与误差e和误差变化

ij

R=∪Ai×Bi×Cij

（3

率ec之间的模糊关系。

在运行中不断检测误差e和误差变化率ec,再根据模糊控制原理在线对三个参数进行修改,以满足不同的e和ec对控制器参数的要求,从而达到较理想的静态和动态性能[3]。

由于计算量不大,既可以用单片机也可以用PLC来实现。

根据参数KP,KI和KD对系统性能的影响情况,可归纳出一般情况下,在不同的|e|和|ec|时,被控过程对KP,KI和KD的自整定要求:

（1当|e|较大时,,式（3中R为模糊关系矩阵

。

2避免因开始时误差e,

PD,饱和现象,,取KI=0。

（2当|e|和|ec|为中等大小时,为使系统响应的超调减小,KP,KI和KD对都不能取大,应该取较小的KI值,KP和KD的取值大小要适中,以保证系统的响应速度。

（3当|e|较小时,为了使系统获得良好的稳态性能,应增大KP和KI值,同时为避免出现振荡,应适当地选取KD值。

具体原则是:

当|ec|较大时,KD应选择较小,当|ec|较小时,KD要取较大值。

3　模糊控制规则的设计

对自适应模糊PID控制器进

行仿真

　　仿真结构图如图3所示[729

]

图3　仿真结构图

仿真结果如图4～图6所示

。

自适应模糊PID控制器设计的核心是总结工程设计人员的技术知识和实际操作经验,建立合适的模糊规则表,得到针对KP,KI,KD三个参数分别整定的模糊控制表。

KP,KI,KD三个参数分别整定的模糊控制表建立好后,可根据如下方法进行KP,KI,KD三个参数的自适应校正。

在模糊控制中取误差绝对值|e|和误差变化率绝对值|ec|为输入语言变量,以构成一个二维模糊控制器,每个语言变量取负大（NB、负中（NM、负小（NS、零（Z、正小（PS、正中（PM、正大（PB七个语言值[4]。

其隶属函数图见图2。

根据各模糊子集的隶属度赋值表和各参数模糊控制模型,应用模糊合成推理设计PID参数的模糊矩阵表,查出修正参数代入式（2计算:

KP=K′P+{ei,eci}P

　　KI=K′I+{ei,eci}I

KD=K′D+{ei,eci}D

（2

图4　

仿真结果

图5　KP

的自适应调整

　　模糊控制规则可以用如下语句表示:

IfeisAiandecisBjthenUisCij

其中:

Ai为偏差的语言变量,Bj为偏差变化率的语言变量,Cij为对应的控制量的语言变量,模糊关系为式（3[1,5,6]:

图6　常规PID输出仿真结果

（下转第114页　

111

仿真结果显示,使用神经元网络能很好地控制烤箱的温度。

参　考　文　献

[1]周韵玲.基于PLC的神经网络PID控制器设计[J].控制系

由图4可看出,烤箱相当于一个时间常数接近1500s的

一阶过程。

在瞬间测量温度θm很接近烤箱温度θa,在稳定状态下,θm和θa是相等的。

（2考虑烤箱温度非线性变化因素。

在实际的烤箱中,工作区域没有线性化。

为得到一个在任何工作点都能适用的神经元模型,给这个过程施加一个带有伪随机二进制序列的斜坡信号。

重新搭建仿真模型,仿真结果如图5所示

。

统,2007,23（7:

972100.

[2]董秀瑾,那文波.基于线性预测模型的神经网络模糊PID控

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4352438.

[7]颜园园,张宏群.基于LabVIEW的温湿度测量系统[J].现

图5　烤箱神经控制仿真图

从图5可以看出,采用神经网络控制烤箱温度,即

使是考虑烤箱的非线性因素,通过神经网络的反复在线优化,控制信号r和输出信号y的误差被控制在很小范围内。

3　结　语

代电子技术,2009,32（1:

1202123.

[8]于乃功,李明,李建更.机械手轨迹规划的神经网络逆模控

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[9]闫大朋,闫世杰,李爱平,等.微型燃气轮机的新型神经网络

控制的研究[J].控制工程,2008,15（5:

5412545.

[10]田毅韬,周晓慧.基于预测控制的神经网络在热分散温

针对烤箱温度在工作区域内的变化具有非线性的特点,运用神经网络逆控制方法对整个系统进行控制。

度控制中的应用[J].陕西科技大学学报,2007,25（3:

93295.

作者简介　许秀玲　女,1976年出生,山东菏泽人,讲师,工学硕士。

主要研究领域为自动控制技术、故障诊断、信息处理等。

（上接第111页

　　从仿真结果可以看出,自适应模糊控制器与常规PID比较,系统的输出具有更快的响应速度和更小的超调量,得到了较好的静态、动态性能。

5　结　语

[2]蔡自兴.智能控制———基础与应用[M].北京:

国防工业出

版社,2004.

[3]程燕庆.工程智能控制[M].西安:

西北工业大学出版

社,2003.

[4]刘金锟.先进PID控制及Matlab仿真[M].北京:

机械工业

针对温度控制系统,设计了一种自适应模糊PID控制器,该控制器在大偏差范围内采用模糊控制,根据偏差和偏差变化的需要实时调整PID参数,小偏差范围内采用PID精确控制。

通过仿真结果表明,这种控制器是一种实现方便、性能优良的智能控制器,并具有动态性能好、稳态精度高等特点,适合非线性、大滞后、强耦合等复杂特性的控制系统。

参　考　文　献

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[10]郑阿奇.Matlab实用教程[M].北京:

电子工业出版

社,2005.

社,2001.

作者简介　操建华　男,1970年出生,讲师,硕士。

研究方向为工业过程监控、智能控制。

114