华南理工材控毕业设计.docx
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华南理工材控毕业设计
本科毕业设计（论文）说明书
AS自动代码生成温度模糊控制仿真与实验研究
学院机械与汽车工程学院
专业材料成型及控制工程
学生姓名张培毅
指导教师文生平
提交日期2009年6月6日
华南理工大学
毕业设计（论文）任务书
兹发给05材控（4）班学生张培毅毕业设计（论文）任务书，内容如下：
1.毕业设计（论文）题目：
AS自动代码生成温度模糊控制仿真与实验研究
2.应完成的项目：
（1）被控对象的数学模型的建立
（2）基于Z-N整定法和人工整定的PID控制的仿真分析
（3）PID-SMITH算法的方针分析
（4）模糊控制与PID结合的主要方法及其MATLAB仿真
（5）基于AS的代码自动生成
（6）基于贝加莱PCC实验和PID参数整定
3.参考资料以及说明：
（1）李国勇，智能控制及其MATLAB实现，北京，电子工业出版社，2005年5月，1-377
（2）刘金琨，先进PID控制及其MATLAB仿真，北京，电子工业出版社，2003年1月，1-300
（3）欧阳黎明，MATLAB控制系统设计，北京，国防工业出版社，2001年1月，1-323
（4）KarlJ.Astrom,BjornWittenmark,AdaptiveControl，SecondEdition，
UpperSaddleRiver,NewJersey,USA,PearsonEducationInc.,1995
（5）黄忠霖，控制系统MATLAB计算及仿真，北京，国防工业出版社，2004年9月，1-454
4.本毕业设计（论文）任务书于年月日发出，应于年月日前完成，然后提交毕业考试委员会进行答辩。
专业教研组（系）、研究所负责人审核年月日
指导教师签发年月日
毕业设计（论文）评语：
（应包括平时表现、论文质量、答辩表现等内容）
论文“AS自动代码生成温度模糊控制仿真与实验研究”针对聚合物成型加工过程温度控制展开研究，选题具有一定的理论意义与现实意义。
该生毕业设计前期准备工作充分，查阅了大量的相关研究文献。
在设计过程中，深入研究了模糊控制与PID的结合算法，并在基于MATLAB的平台上获得了较好的仿真效果。
通过试验运行，取得了较好的控制效果，具有一定的应用价值。
论文书写规范，表述清楚，文章结构合理，结论正确。
表明作者较好地掌握了相关的基础理论知识，具有一定的从事科学研究工作的能力。
答辩过程中，作者表述清晰，思维较敏捷，回答问题正确。
综上所述，论文达到了本科毕业设计（论文）水平要求。
毕业设计（论文）总评成绩：
毕业设计（论文）答辩负责人签字：
年月日
摘要
温度控制在工业生产中有重要的意义。
由于温度系统惯性大、滞后严重以及难以建立精确数学模型等，给温度控制带来很多难题。
本文针对温度控制的特点，讨论了五种控制算法，并且通过MATLAB进行仿真，讨论了各个算法的优缺点，最后以贝加莱AS软件为平台，通过自动生成代码下载到控制器中，进行试验观察。
首先研究的算法是PID控制，PID控制算法是工业生产中应用最广泛的一种算法，PID控制最重要的就是参数的整定，本文讨论了Z-N法PID参数整定和人工参数整定，获得了较好的仿真效果。
针对温度控制的大滞后的特点，本文讨论了PID的改进算法，即加入SMITH预估器的PID控制，通过仿真表明，温度控制系统的预测性和鲁棒性都有所提高。
模糊控制是智能控制的一个重要研究领域，它的优点是模仿人的思维和生产经验，用人工语言描述控制过程，并且用规则去调整控制算法和参数，但由于模糊理论还不是很完善，而且其自身也存在一些不足，所以单纯的模糊控制效果不是很好，有一定的稳态误差无法消除。
本文讨论了模糊控制与PID结合的两种主要方式，以及模糊规则的整定方法。
通过MATLAB的模糊逻辑工具箱的实验仿真，得到了较好的控制品质。
关键词：
模糊控制，PID控制，温度控制，贝加莱PCC
Abstract
Temperaturecontrolinindustrialproductionhasanimportantsignificance.Asthetemperatureofthesysteminertia,andlagsbehindtheseriousanddifficulttoestablishaccuratemathematicalmodelandsoon,tothemanyproblemsbroughtaboutbytemperaturecontrol.Inthispaper,thecharacteristicsoftemperaturecontrol,fivecontrolalgorithmsarediscussed,andthroughtheMATLABsimulation,discussedtheadvantagesanddisadvantagesofeachalgorithm,andfinallytoB&RASsoftwareasaplatform,throughtheautomaticgenerationofcodedownloadedtothecontroller,apilotobservation.
Firstofall,thestudyisthePIDcontrolalgorithm,PIDcontrolalgorithminindustrialproductionisthemostwidelyusedanalgorithm,PIDcontrolisthemostimportanttuningparameters,thisarticlediscussedtheZNmethodPIDparametertuningandmanualparametertuningtoobtainabetterSimulationresults.Temperaturecontrolforthecharacteristicsofthelargetimedelay,thisarticlediscussestheimprovementofPIDalgorithm,thatis,addingSMITHpredictorofPIDcontrol,thesimulationshowsthatthetemperaturecontrolsystemofthepredictabilityandrobustnessareimproved.
IntelligentControlFuzzycontrolisanimportantareaofresearch,itisbasedonthemeritsofpeople'sthinkingandproductionexperience,withtheartificiallanguagetodescribethecontrolprocess,anduserulestoadjustthecontrolalgorithmandparameters,butthefuzzytheoryisnotperfect,butofitsowntherearesomeinadequacies,sotheeffectofasimplefuzzycontrolisnotverygood,theremustnotbeabletoeliminatethesteady-stateerror.ThispaperdiscussesthecombinationoffuzzyPIDcontrolandthetwomainways,aswellasthefuzzyrulesofthetuningmethod.ThroughtheMATLABfuzzylogictoolboxofexperimentalsimulation,havebeenbetterqualitycontrol.
Keywords:
Fuzzycotrol,PIDcontrol,Temperaturecontrol,B&Rcontrol
第一章绪论
1.1温度控制现状
温度控制系统的研究具有比较普遍的实际应用意义，温度控制精度，系统响应速度及稳定度是衡量温控系统性能指标的关键因素。
温度的概念与热力学和统计热力学紧密地联系在一起，它的变化是一个非常复杂的物理过程，不仅与物质的体积，压强，能量等的变化有关，还与物质当前温度有关。
在实际的实验或生产环境下，系统内部与外界的热交换是难以控制的，其他热源的干扰也是无法精确计算的，温度量的变化往往受到不可预测的外界环境的扰动的影响，因此工业中的温度控制对象具有非线性，大惯性，纯滞后等特点，容易引起系统超调和持续的振荡，另外温度控制对象的参数一般会发生较大的变化，所有这些变化都会改变对象模型的参数，这无疑增加了温度控制的难度。
所以，高精度的温度控制的难度比较大，而且不同的应用环境也需要不同的控制策略。
1.2实验设备贝加莱PCC介绍
1.2.1PCC简介
贝加莱PCC最大的优势就是它的分时操作系统。
基于这样的运行平台,PCC的应用程序可分为多个独立的任务模块,这样给项目应用软件的开发带来了极大的便利,因为这样可以方便地根据控制项目中各子系统的不同功能要求,如数据采集、报警、PID调节运算、通信控制等,开发相应的控制程序模块,在分别编制和调试之后,可一同下载至PCC的用户程序存储器中,在多任务操作系统的调度管理下,并行协同运行,因为这些模块既相互独立运行,而数据间又保持一定的相互关联,由他们共同实现项目的控制要求。
在这多个任务中,根据不同任务对实时性能的不同需求,设计人员可以指定不同的优先等级即确定的循环周期,从而实现确定的分时多任务控制。
即便某个任务处于等待状态,别的任务也可继续执行。
PCC继承了PLC与微机技术,采用32位CISC和RISC的CPU,多处理器结构。
除CPU外,I/O处理器主要负责独立于CPU的数据传输工作。
DPR-Controller即双向口控制器主要负责网络及系统的管理。
一个模块上的3个处理器,既相互独立,又相互关联（通过DPR）,从而使主CPU的资源得到了合理使用,同时又最大限度地提高了整个系统的速度。
就软件操作平台,在传统的PLC控制系统中我们大多采用传统的编程方式,例如,梯形图（LAD）、指令表（STL）、功能块图（FBD）等。
1.2.2硬件设备介绍
本实验所用的设备是贝加莱的温度控制平台，主要由以下的几个部分组成。
◆一块用于支承的铝衬底；
◆一块带有继电器的控制加热器的电路板
◆一块用于固定其余部分的底板
◆一块用于固定铝散热器和迟延部件的支承板。
◆四个内部装有加热器的铝散热器（其中三个各附有一个散热风扇）
◆装有温度传感器的迟延部件。
迟延部件被安装在散热器支承板的背面（正面用于安装散热器），目的是使温度测量较为迟缓，用来模拟在实际生产中的温度控制的迟延现象。
而温度传感器则被装在迟延部件上。
迟延部件上钻有多个孔，用于安装温度传感器。
根据温度传感器安装位置的不同，可以产生不同的迟延时间。
◆贝加莱硬件（PP220，X20I/O，24VDC电源）
1.2.3贝加莱的软件系统介绍
贝加莱PCC编程平台采用B&RATUOMATION软件,编程语言遵守IEC11313国际标准规定的5种编程语言,支持梯形图（LAD）、指令表（STL）、高级语言（类Pascal）、功能块,支持面向对象的程序设计。
在编程平台中可视化硬件模块,并在硬件上直观的定义输入输出等I/O点。
PCC可以提供的语言编程可以在同一系统中混合使用不同的编程语言,例如,在一个控制系统中会有不同的控制块,那么为了方便我们就可以使用不同的编程语言用最简单地方式来完成我们的控制要求。
而且贝加莱的AS软件有很好的扩展性，可与MATLAB结合使用，在MATLAB中进行建模仿真后,可以用AS软件自动生成PCC所认识的代码，然后下载到PCC进行计算机控制。
首先要在MATLAB的SIMULINK仿真系统中加入贝加莱的模块，加入后在SIMULINK仿真系统会出现相应的贝加莱的标识。
然后再将所建的系统的输入输出换成贝加莱的接口，如下图所示，就可以与AS进行通信了。
1.3基于matlab的仿真和分析
1.3.1matlab简介
MATLAB（MATrixLABoratory矩阵实验室）是MathWorks公司的产品，它的首创者CleveMoler博士在数值分析，特别是在数值线性代数领域中很有影响。
MATLAB是以复数矩阵作为基本编程单元的一种程序设计语言，它提供各种矩阵的运算和操作，并有很强的绘图功能。
目前，MATLAB已经成为国际上最流行的控制系统计算机辅助设计的软件工具。
由于MATLAB提供强大的矩阵处理和绘图功能，很多控制界的知名学者在自己擅长的领域编写了特殊的MATLAB工具箱。
1.3.2simulink仿真和模糊逻辑工具箱
MATLAB提供的SIMULINK是一个用来对动态系统进行建模、仿真和分析的软件包。
它使用简单，功能强大，并且支持连续、离散以及里那个着混合的线性和非线性系统simulink包含多个子模型库，每个子模型库中又包含多个功能模块。
利用鼠标壳直观地画出系统模型，然后直接进行仿真。
仿真可选择各种数值算法、仿真步长等重要参数，并且可以用模拟示波器将仿真结果予以显示，直观且高效。
如图1.1是simulink仿真界面。
图1.1simulink仿真界面
模糊逻辑工具箱是MATLAB中用于设计模糊控制器的工具箱。
模糊逻辑工具箱必须在MATLAB环境下运行，它所创建的模糊控制器可以为其它工具箱所用，也可以用Simulink环境对它进行仿真。
在MATLAB的工作界面输入FUZZY即可进入模糊逻辑工具箱的工作界面。
如图所示。
图1.2模糊逻辑工具箱界面
模糊逻辑工具箱支持两种模糊模型的建立，一种是Mamdani型，另一种是Sugen。
型。
这两种模型的唯一不同之处在于Sugen型的输出变量的隶属函数是常数或是线性的，而Mamdani型的输出变量可以采用三角形、钟形、高斯形等各种各样的隶属函数。
但Sugen型的模糊模型对输出变量的隶属函数进行了这种简化后，却获得了一些Mamdani模型所不具备的特性。
Mamdani方法的优势在于:
（1）过程直观。
（2）发展时间长，被设计者广为接受。
（3）很适用于用人类语言表达的输入。
Sugen方法的优势在于:
（1）计算效率高。
（2）能与线性控制技术相结合取得很好的控制效果（如PID控制）。
（3）可以很好地与优化和自适应技术相结合。
（4）可以保证输出平面的连续性。
（5）适于进行数学分析。
模糊逻辑工具箱中你可以进行隶属函数的编辑，模糊规则的设计以及观察其模糊规则的输出界面等等操作。
具体的用法将在第四章模糊控制的仿真中介绍。
图1.3隶属函数编辑界面图1.4模糊规则编辑界面
1.4智能控制发展现状以及与PID控制算法的结合
1.4.1传统的控制及其所面临的问题
传统的控制理论是建立在精确的数学模型之上的，而实际的系统由于存在非线性，时变性和不确定性，因此精确的数学模型无法建立。
而且在实际的工业控制过程中，为了适应随机的扰动和环境的改变而造成的参数变化，常规的控制器的设计越来越复杂，这样就增加了投资的成本，而且维修也越来越复杂。
1.4.2智能控制的主要方法
智能控制是高级自动化系统的重要控制方式，它有以下两个特点:
一是智能控制系统以知识为基础进行推理，用启发式来引导求解过程;二是对实际环境或过程进行决策和规划，采用符号信息处理，启发式程序设计，知识表示和自动推理与决策等相关技术，实现广义的问题求解。
它主要用来解决那些传统方法难以解决的复杂系统的控制问题，主要研究对象具备以下几个特点:
不确定性、高度的非线性、复杂的任务要求。
常见的智能控制方法有:
专家控制、模糊控制、神经网络控制等【1】。
1.4.3PID控制的局限和PID与智能控制的结合
按照偏差的比例（P,Proportional）积分（I,Integral）和微（D,Derivative）线性组合进行控制的方式，这就是工业上最流行的PID控制。
PID控制作为一种最基本最常用的控制方式经久不衰，当前在工业过程控制中，PID类型的控制技术仍然占有主导的地位。
但随着工业的发展，对象的复杂程度不断加深，尤其对于大滞后、时变的、非线性的复杂系统，其中有的参数未知或缓慢变化;有的带有延时或随机干扰;有的无法获得较精确的数学模型或模型非常粗糙。
加之，人们对控制品质的要求日益提高，常规PID控制的缺陷逐渐暴露出来。
对于时变对象和非线性系统，传统的PID控制己是显得无能为力，因此常规PID控制的应用受到很大限制和挑战。
人们在对PID应用的同时，也对其进行了各种改进。
主要体现在两个方面:
一方面是对常规PID本身结构的改进，即变结构PID控制;另一方面由于人工智能技术的发展，它们与常规PID控制相结合，扬长避短，发挥各自的优势，成所谓智能PID控制。
这种新型控制器已引起人们的普遍关注和极大的兴趣，并已经得到较为广泛的应用。
它具有不依赖系统精确数学模型的特点，对系统参数变化具有较好的鲁棒性。
主要方法有:
基于规则的智能PID自学习控制算法、加辨识信号的智能自整定PID控制算法、专家式智能自整定PID控制算法、模糊PID控制算法、基于神经网络的PID控制算法、自适应PID
预测智能控制算法和单神经元自适应PID智能控制等多种控制算法等【5】。
1.5论文的主要研究工作
本论文主要探讨典型的一阶纯滞后模型的温度控制，利用MATLAB对各种算法进行仿真，如典型的PID控制，以及PID的改进算法PID—SMITH控制，还有智能控制算法在温度控制中的应用，主要研究了模糊控制，以及模糊控制与PID的结合，通过仿真得出了各种算法的优缺点。
最后优选一种控制方法，利用贝加莱的AS软件，将MATLAB与AS进行通信，在AS上自动生成贝加莱PCC所需代码，然后下载到PCC上进行实时控制，得出实验结论。
1.6论文安排
第一章为绪论，主要介绍了温度控制的现状，贝加莱PCC的硬件系统和软件系统，以及实验的仿真平台MATLAB和它的simulink、模糊逻辑工具箱，还简单介绍了一下传统PID控制的不足，以及智能控制的现状和智能控制与PID的结合的意义。
第二章为被控对象模型的建立。
第三章介绍了传统PID参数整定的方法，以及手动调整参数后的PID控制器。
还有PID的改进算法，并且将它们在MATLAB中进行仿真。
第四章介绍了模糊控制以及模糊控制与PID结合的几种方法，并且将各种算法在MATLAB中进行仿真。
第五章进行了实验结果分析。
第六章全文总结。
第二章被控对象模型的建立
2.1模型的建立
控制质量的优劣是过程控制中最重要的问题，它主要取决于自动控制系统的结构及其各个环节的特性。
其中，被控对象的特性是由生产工艺过程和工艺设备决定的，在控制系统的设计中是无法改变的。
因此必须了解被控对象的特性，才能设计出合适的控制方案，取得良好的控制。
所谓被控对象的特性，就是当被控对象的输入变量发生变化时，其输出变量虽时间的变化规律。
而我们如果要用计算机来解决或是仿真实际的被控对象时，我们就要建立相应的数学模型来逼近实际被控对象的特性。
本文所要控制的对象的特性是一阶自恒的，是一种常见的一阶滞后的温度模型，可按一阶惯性环节加纯滞后来处理，其数学模型是：
其中，k表示过程增益，T表示一阶系统的时间常数，L表示迟延时间。
接下来我们确定k，T，L的值，首先我们要求出被控对象在阶跃信号相应下的曲线，我们输入一个80°C的温度信号，通过贝加莱的AS软件，我们可以收集到系统从开始相应到到达稳态值的所有数据，我们设置采样时间是0.1秒。
我们把所得到的数据输入EXCEL表格中，在EXCEL中可以生成图像。
但其生成的比较慢，而且图像不好后处理，如显示坐标之类的，因此我们将数据导入MATLAB软件，通过plot函数来拟合图像，使之成为连续的平滑曲线。
拟合后的图2.1像如下所示。
图2.1实际温度的响应曲线
单位：
横坐标0.1秒纵坐标0.1°
过程增益k可以由稳态值减去初值的差再除以阶跃幅值直接求得
K=（126-26.2）/80=1.125
现在来求T和L。
首先延时时间L可通过曲线观察得到，或是分析得到的数据可得到，系统开始加热。
L的实际意义可以理解为，当系统输入阶跃信号后，系统开始相应，温度开始升高时的时间，因此我们可以找到，这个时间大约是在80S时，所以L=80.我们再来求T，我们可以用切线法的一个推论：
在响应曲线上寻找这样的一个点P，其坐标值恰恰是0.63y（s），其中y（s）是系统响应的稳态值，由于本文所做的被控对象的加热是从室温开始，从所采集数据可以看到，系统从T
（1）=26.2°C开始加热。
因此，在此试验中，我们所求P点的位置是P=[y（s）-T
（1）]*0.63+T
（1）=93°C在P点对应的时间是t（3）=1120秒,所以一阶系统的时间常数为
T=t（3）-L=1120-80=1040
这次可得到系统的数学模型为：
2.2模型的SIMULINK仿真
为了测试这个模型的准确性，我们用Simulink给G（s）一个幅值为800的阶跃输入，描绘它的响应曲线，并于原始数据进行比较。
用simulink所建立的模型如图2.2所示。
图2.2系统仿真的simulink模型
运行后，可通过示波器观察所得的图形如图2.3所示，或在matlab工作区中输入plot（tout,yout），可观察其figure图。
图2.3数学模型的SIMULINK响应
通过比较图2.1和图2.3可以看出，所得到的数学模型基本与实际的系统响应相吻合，不过坐标对应上，还存在一定的误差，可见，精确的数学模型的建立十分困难。
2.3本章小结
精确的数学模型对实验的参数的调节有很重要的意义，而本论文，在求数学模型没找到有效的方法，用的是切线法，有较大的误差。
在相同参数的情况下，我们用模糊PID控制来观察一下，不同的延时时间L和时间常数T，系统响应的变化。
我们调整的参数是按我们所获得的模型，即L=80，T=1040所调整的。
图2.4不同延时时的输出响应
图2.5不同时间常数下的输出响应
可见在无法获得准确数学模型的基础下，在MATLAB中调整所获得的参数并无实际意义，这就是为什么时间曲线与仿真曲线相差很远的根本原因。
第三章PID算法及其改进算法的matlab仿真分析
3.1PID控制的基本原理
PID控制器是一种比例、积分、微分并联控制器。
它是最广泛应用的一种控
制器。
PID控制器的数学模型可以用下式表示
其中:
u（t）一控制器的输出
e（t）一控制器输入，它是给定值和被控对象输
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