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1、 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 (2010 052110202Application of Self 2adaptive Fuzzy PID in T emperature Control SystemCAO Ji
2、anhua(Shunde Polytechnic College ,Shunde ,528300,China Abstract :Astemperature system has the characteristics of non 2linearity ,large inertia and time variability ,normal PID and normal fuzzy control can not meet the requirement of precise molding system. A self 2adaptive f uzzy control in large ar
3、ea and PID precision output in small area ,which adjusts PID parameters based on deviation and the deviation change. The structure and principle of self 2adaptive f uzzy PID controller are analysed ,and Matlab/Simulink and f uzzy logic toolbox are simulated ,the results of simulation show that the s
4、elf 2adaptive f uzzy controller posses the flexible and adaptability advantages of f uzzy control and the precise character of PID control. It improves the control effect on temperature system.K eywords :self2adaptive f uzzy ; PID ;Matlab ;Simulink0引言G (s =e -ts1+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
5、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
6、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12,3 。图1自适应模糊PID 原理图2PID 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110K P 、积分增益K I 和微分增益K D 与误差e 和误差变化
7、ijR =A i B i C ij(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PL C 来实现。根据参数K P , K I 和K D 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K P , K I 和K D 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 ,P D , 饱和现象, , 取K I =0。(2 当
8、|e |和|ec |为中等大小时, 为使系统响应的超调减小, K P , K I 和K D 对都不能取大, 应该取较小的K I 值, K P 和K D 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K P 和K I 值, 同时为避免出现振荡, 应适当地选取K D 值。具体原则是:当|ec |较大时, K D 应选择较小, 当|ec |较小时, K D 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
9、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K P , K I , K D 三个参数分别整定的模糊控制表。K P , K I , K D 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K P , K I , K D 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
10、糊矩阵表, 查出修正参数代入式(2 计算:K P =K P +e i , ec i PK I =K I +e i , ec i IK D =K D +e i , ec i D(2图4 仿真结果图5K P 的自适应调整模糊控制规则可以用如下语句表示:If e is A i and ec is B j t hen U is C ij其中:A i 为偏差的语言变量, B j 为偏差变化率的语言变量, C ij 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PL
11、 C 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m 很接近烤箱温度a , 在稳定状态下, m 和a 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 控制J.,2007,24(2 :623, . J.工矿自(3 , . 智能控制算法对加热炉温度控制J.热
12、能动力工程,2009,24(3 :3372341.5李春华, 李欣, 罗绮. 不确定非线性系统的直接自适应神经网络控制J.计算机工程与应用,2008,44(2 :1242128.6张敏, 胡寿松. 不确定多时滞系统动态自适应神经网络控制J.系统工程与电子技术,2009,31(2 :4352438.7颜园园, 张宏群. 基于LabV IEW 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.
13、8于乃功, 李明, 李建更. 机械手轨迹规划的神经网络逆模控制J.控制工程,2008,15(3 :2252228.9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
14、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、
15、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1席爱民. 模糊控制技术M .西安:西安电子科技大学出版出版社,2005.5金以慧. 过程控制M .北京:清华大学出版社,1993. 6冯冬青, 谢宋和. 模糊智能控制M .北京:化学工业出版社,1998.7洪乃刚. 自动控制系统的Matlab 仿真M .北京:机械工业出版社,2006.8赵娜, 彭继慎, 吕铁亮. 异步电动机自适应矢量控制系统J.电机技术,2007(5 :31234.9侯利民. 基于Simulink 的电力拖动控制系统仿真J.电机技术,2006(2 :23225.10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
