复合模糊PID控制器

复合模糊PID控制器（共11篇）

复合模糊PID控制器 篇1

0 引言

间歇生产具有小批量、多品种、高附加值、合成步骤复杂、产品更新换代迅速等特点,具有灵活多变的特性,满足小批量、多品种、多规格、快速、高质量生产的需要,可以用同一套多用途、多功能的设备生产多种类型的产品。间歇过程已广泛应用于精细化学品、食品、药品、微电子材料、聚合物、染料和涂料等产品和功能材料的生产。由于间歇过程具有时变、非线性等特性,过程难以建模和模型不准确等特点,国内的大多数间歇生产过程自动化水平普遍较低。为确保生产安全、环保,保证产品质量,提高市场竞争力,节约生产成本,在间歇生产过程中研究和推广应用先进控制策略十分必要和迫切[1,2]。

1 间歇过程的特点

间歇过程是将有限量的物料按规定的加工顺序在一个或多个设备中加工以获得有限量的产品的加工过程。典型间歇过程的工艺流程如图1所示。

间歇过程操作控制的主要特点包括:1)时变性,在间歇生产过程中,进行着化学或物理变化,从初始状态转变为一个完全不同的终止状态。2)非线性,间歇生产过程的非线性来源于多个方面,如反应速率与温度和浓度之间的非线性关系,反应器夹套传热量与流经夹套的加热/冷却介质的流量之间的非线性关系。3)模型的不准确性,建立一个可靠的工业过程模型费时费力,而间歇工艺过程开发的主要目的是要缩短产品上市时间,在一些特种化学品、生物制品和聚合物的间歇生产中,甚至连有影响的反应的数量都不太确定,更不用提及其化学计量学或动力学模型。4)存在约束条件,过程或装置存在的约束条件使得间歇过程的操作更加复杂,过程和操作约束条件决定了间歇工艺过程的操作,由此导致获取的最优或次优操作点常常在约束边界条件上。5)过程干扰,操作错误和设备问题是间歇过程运行中难以排除的主要过程干扰,也有其他的由上游过程特性变化如原料组成变化等导致的不可测干扰。6)过程不可逆,在具有与历史操作相关特性的产品如聚合物或结晶产品的间歇生产过程中,一旦生产出了不合格产品,一般不可能采取补救措施,该批产品往往只能作为废品处理。这与连续过程不同,连续过程在一次操作波动后,则往往能采取适当的控制作用使其回到希望的稳定状态。

上述的间歇过程特性,往往使得间歇过程的最优操作和控制难以实现[3]。而以下的间歇过程的两项特点,则对间歇过程的最优操作和控制有帮助。重复性,由于间歇过程特有的重复运行特性,每次运行的结果都对下一次的优化运行提供了有用的信息,因此而出现了与实际间歇生产相关的批次优化的研究。慢速过程,大多数化学和生物转化过程要么非常快要么相对较慢。对特别快速的转化过程,对过程运行没有有效的优化控制措施。对较慢速的转化过程,过程的主要时间常数相对较大,因此有足够的时间去在线处理过程信息,如进行较复杂的计算,实现间歇过程的优化控制[4,5]。

2 间歇过程的复合模糊PID控制

以一典型的间歇生产过程啤酒发酵为例说明复合模糊PID控制过程。啤酒发酵是一个复杂的生物化学反应过程,发酵温度的控制是保证啤酒质量的主要因素,其典型工艺控制曲线如图2所示,不同品种、不同工艺所要求的温度控制曲线会有所不同。发酵过程是在大型啤酒发酵罐中进行,周期为12 18天的发酵过程中,根据酵母的活力,生长繁殖的速度,对发酵液提出不同的温度要求,难以用严格的数学模型表达式描述。常规PID控制以其简单可靠、容易实现、静态性能好等优点广泛应用于实际工业过程中。但对于具有非线性、时变性、大时滞性、结构参数不确定性的啤酒发酵过程,由于常规PID控制不能在线自动修改控制器参数,难以适应过程状态的变化,因而温度控制过渡时间长,超调量大,难以满足及时、准确地跟踪工艺曲线的要求。近年来提出了诸多智能控制方案,如专家系统、模糊控制、神经网络等[6,7],这些方法在鲁棒性、抗干扰能力方面有很大的优势,而经典的PID控制算法具有结构简单、可靠性高和实用性强等优点。因此将经典的PID控制算法和模糊控制算法相结合,采用复合模糊PID控制算法来解决啤酒生产过程综合自动化控制啤酒发酵温度控制难点问题。

2.1 复合模糊PID控制器设计

控制器结构如图3所示。该控制器能够减少稳态误差,增强抗干扰能力。其原因是:在过渡过程中,因系统的误差和误差变化率较大,选择器切换到模糊控制,以提高系统响应速度,加快响应过程;但模糊控制必然存在稳态误差,为消除稳态误差,在平衡点附近选择器切换为PI控制。

其中,PI控制器设计不再重复,模糊控制器按如下顺序设计。

1)模糊控制器输入输出变量

考虑到模糊控制器的复杂性和控制精度的要求,选用二维模糊控制器[8]。这样既避免了使用一维控制器的动态性能不佳,也避免了采用三维模糊控制器的过于复杂、难以设计和占用计算机时间过长、实时性差等弊端。

模糊控制器中,采用温度误差e和温度误差的变化率ec作为输入变量,控制量输出u为输出变量。模糊控制过程中,同时考虑温度偏差和偏差变化率,不仅能保证系统控制的稳定性,而且还可以减少超调量和振荡现象。

词集、论域、隶属函数确定如下:

把温度误差。的论域量化为14档,即

且温度差的模糊子集选取如下词集

把温度误差变化率e c的论域量化为13档,即

且其模糊子集选取如下词集

把控制量u的论域量化为15档,即

且其模糊子集选取如下词集

另外,列出温度误差e、温度误差变化率ec和控制量输出u的隶属函数赋值表有:温度误差的模糊变量赋值表;温度误差变化率的模糊变量赋值表;控制变量的模糊变量赋值表。

2)模糊控制规则建立

模糊控制器的规则一般基于专家知识或手动操作熟练人员长期积累的经验,是按人的直觉推理的一种语言表示形式。模糊规则通常由一系列关系词连接而成,比如if-then、else、alse、and、or:等。对于啤酒发酵罐温度控制而言,当温度误差e>0时,应该增大调节阀开度,增加冷媒的流量,使发酵罐温度误差降低,反之则减小调节阀开度;当温度误差变化率△e>0时,应增大调节阀开度,温度误差变化率逐渐减小。将e与△e的模糊子集两两组合,可以形成56条模糊规则,如表1所示。

模糊控制规则表中所包含的每一条模糊条件语句都决定一个模糊关系,控制规则的总模糊关系为:

其中:

3)模糊控制响应表获取

计算出模糊关系后,基于推理合成规则,由温度误差e的论域{e}={-6,-5,…,-l,-0,+0,+l,…,+5,+6}和温度误差变化率e c的论域{e c}={-6,-5,…,-l,0,+l,…,+5,+6},根据语音变量温度误差E和变化率EC的模糊赋值表,针对论域{e}、{e c}全部元素的所有组合,求取相应的语言变量控制量输出U的模糊集合,并应用最大隶属度法对此模糊集合进行模糊判决,取得以论域{u}={-7,-6,-5,…,-l,0,+l,…,+5,+6,+7}的元素表示的控制变化值u。在上述离线计算基础上,便可建立查询表。

在每一个控制周期中,将采集到的实测温度误差et和温度误差变化率et-et-1,分别乘以量化因子ke和kec,并进行量化变换后取得所需的e和e c值后,通过查找表中相应行和列,立即可输出所需的控制量变化u,再乘以比例因子ku便是加到被控过程的时间控制量变化值。

2.2 控制系统仿真

根据温度给定曲线,在MATLAB软件的SIMULINK环境下,进行仿真设计和分析。所采用的发酵罐温度复合模糊PID控制策略已经应用于某啤酒厂中的发酵罐温控中,在一个完整发酵周期内的实际控制情况,拥有发酵罐上温、中上温、中温以及下温4条历史曲线和发酵工艺设定曲线,发酵温度能很好的跟踪工艺曲线的设定温度值。可见,采用复合模糊PID控制策略,具有较高的控制精度,其中主温度点(下温)控制偏差在士0.3℃以内。

3 结论

过程控制的任务是在了解、掌握工艺流程和生产过程的静态特性和动态特性的基础上,根据安全性、经济性和稳定性的要求,应用自动控制的理论对控制系统进行分析和综合,最后采用适宜的手段加以实现。

间歇生产设备和间歇生产过程的非稳态属性及其产品品种和工艺条件频繁变化的柔性操作特性,为适应当前生产对控制的要求愈来愈高的趋势,必须充分注意现代控制技术在过程控制中的应用。

对于具有非线性、时变性、大时滞性、结构参数不确定性的啤酒发酵过程,常规PID控制难以满足及时、准确地跟踪工艺曲线的要求。将复合模糊PID控制策略应用于啤酒发酵温度控制,主温度点的控制精度小于士0.3℃,取得了令人满意的效果。

摘要：间歇过程灵活多变,可满足小批量、多品种、快速、高质量生产的需要。但间歇过程具有复杂性和时变性、非线性等特性,过程难以建模和模型不准确,许多过程特性参数难以测量,具有多种操作约束条件,存在较多干扰,过程不可逆转和难以采取补救措施等特点。本文利用智能控制方案在鲁棒性、抗干扰能力方面的优势与经典的PID控制算法具有结构简单、可靠性高和实用性强的优点,将经典的PID控制算法和模糊控制算法相结合,采用复合模糊PID控制算法来解决间歇生产过程的控制难点问题。

关键词：间歇生产,先进控制,模糊控制,复合控制,PID控制

参考文献

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[4]陈治纲,许超,邵惠鹤.间歇过程优化与先进控制综述[J].化工自动化及仪表,2003,30(3):1-6.

[5]温盛军,王东云.间歇过程智能控制的发展与展望[J].中原工学院学报,2005,16(6):29-34.

[6]孙优贤,邵惠鹤.工业过程控制技术一应用篇[M].北京:化学工业出版社,2006.

[7]邹志云.面向21世纪的化工过程控制技术[J].石油化工自动化,1999,(5):2-8.

[8]王树青,金晓明.先进控制技术应用实例[M].北京:化学工业出版社,2005.

复合模糊PID控制器 篇2

FIMU温度的模糊自适应PID.Smith控制

进行温度控制是提高基于光纤陀螺的惯性测量单元(FIMU)测量精度的重要手段.温控对象具有大惯性和大延迟等特性,难以取得满意的控制效果.在分析了常用温度控制方法的基础上,本文将模糊自适应整定PID控制与Smith预估控制方法相结合,在FIMU中采用模糊自适应整定PID-Smith的温度控制策略.该方法加快了系统的响应速度,很好的解决了控制系统的`滞后问题.对高精度FIMU温度控制系统的仿真研究表明:该方法的控制品质良好,具有较强的鲁棒性,能适应环境参数的变化.本文研究也可用于其它大滞后高精度控制系统设计.

作 者：李晓峰 房建成 张延顺 Li Xiaofeng Fang Jiancheng Zhang Yanshun  作者单位：北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院,北京,100083 刊 名：电子测量与仪器学报  ISTIC英文刊名：JOURNAL OF ELECTRONIC MEASUREMENT AND INSTRUMENT 年，卷(期)：2008 22(z2) 分类号：V24 关键词：FIMU   温度控制   Smith预估控制   模糊自适应整定PID控制  

复合模糊PID控制器 篇3

关键词:常规PID控制器 恒温箱

中图分类号:TP273文献标识码:Ａ文章编号:1674-098X(2011)02(b)-0121-02

1 模糊自适应PID控制原理及结构

模糊自适应PID控制基本原理:以误差e和误差变化作为输入,运行中不断检测e和,并利用模糊规则进行模糊推理,查询模糊矩阵表调整参数,满足不同时刻的e和对PID参数自整定的要求,利用模糊规则在线修改PID参数,以使被控对象具有良好的静态、动态性能。模糊自适应PID控制系统结构如图1所示。常规PID控制器作为一种线性控制器,其离散的控制规律为:

对于系统被控过程中不同的|e|和||,PID参数、、的自整定原则如下:(1)误差|e|较大时,为加快系统的响应速度,使系统具有快速跟踪性能,应取较大和较小。同时,为了防止积分饱和。避免系统超调过大,应限制或使其为零。(2)误差|e|和||中等时,为使系统超调较小,应取较小,适当和,特别是的取值对系统响应影响较大(一般取值较小)。(3)误差|e|较小时,为使系统具有较好稳态性能,应取较大和。同时,为避免系统在平衡点附近出现振荡,应取合适的值。||较大时,取较小;||较小时,取较大。

考虑到上述原则,在该设计中,模糊控制器采用2输入,3输出的结构。以误差e和误差变化作为输入,经量化和模糊化处理后,查询模糊控制规则表,得到模糊输出量、、,再经解模糊和量化因子输出精确量,并将该输出量与传统PID相结合输出系统的控制量。输人语言变量e和以及输出语言变量、、的模糊集论域均设为{-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6},取相应论域上的语言值为{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}。考虑到对论域的覆盖程度及灵敏度,鲁棒性和稳定性等原则,各模糊子集隶属度函数均采用三角形隶属函数。

模糊规则采用“if e is A andis B thenis C andis D andis E”的方式,控制器参数模糊推理过程采取Mam-dani直接推理法,“与”运算采用极小运算,“或”运算采用极大运算,模糊蕴含运算采用极小运算,模糊规则综合采用极大运算,去模糊化采用重心法且其计算公式为:

(2)

根据PID参数调整原则,输出量、、一轮决策将最多涉及147条推理规则。

2 恒温箱温度控制系统硬件电路设计

温度控制目前大多采用以单片机或CPU为核心的控制系统,这些以软件控制和运算的系统相比于硬件系统速度要慢、实时性差且可靠性低。FPGA作为一种新型的数字逻辑器件,具有集成度高、可重复编程、逻辑实现能力强、设计灵活等特点,使用其内部逻辑模块单元实现所需功能,各个模块并行运行,与传统的基于CPU并行计算不同,FPGA内部结构真正实现并行计算,而不是宏观上并行微观上分时运算,这使得系统运算速度快、实时性强。

该设计采用Altera公司的Cyclone系列FPGA器件EP1C12为核心控制器来测量与控制恒温箱内温度。通过键盘向FPGA输入设定温度,现场温度参数由热电偶传感器转换成电动势信号,经A／D转换和滤波后,将实时的数字测量值送入FPGA。FPGA将比较温度的设定值与测量值,经模糊自适应PID控制算法运算处理后,输出相应控制信号,确保恒温箱内温度变化范围始终保持在设定值的误差范围内。系统的液晶显示用于实时显示控制系统的当前温度值、温度变化曲线、参数配制等信息;键盘用于设定控制系统的初始定值及初始参数信息;Flash,SDRAM,C等用于实现存储空间的扩展。图2为系统整体硬件结构框图。

此外,在FPGA中还集成有Altera公司提供的NIOS II软核处理器,FPGA一方面通过内部的双口RAM与其内部的硬件逻辑控制模块进行通讯,获取控制模块的状态信息并配置其参数;另一方面监控显示模块和键盘模块。FPGA内部逻辑示意图如图3所示。模糊自适应PID控制模块是整个控制系统的核心,可实现模糊参数自整定PID控制算法。为便于实现计算机的实时控制,采用离线计算,在线查表方式。如有需要,只需重新修改控制算法模块,并重新配置FPGA,就可实现控制算法升级。

3 嵌入式软件设计

基于NIOS软核CPU的嵌入式软件设计采用C语言编写完成,该嵌入式软件设计主要实现人机交互和模糊自适应PID控制模块监控两部分功能。温度控制系统上电启动后,首先初始化系统,然后模糊自适应PID控制模块读双口RAM1获得控制器的初始参数信息,并进行控制运算,根据运算所得结果在显示屏上显示当前温度控制系统的参量及温度变化曲线等当前状态信息,同时将这些实时控制参数及状态信息写入双口RAM2保存,NIOS软核处理器再由RAM2中读取数据,获得模糊自适应PID控制模块的当前状态信息。若由键盘重新输入新的温度设定值,则当系统读取到该值时,自动查询模糊控制规则表修改双口RAM1中的配置参数值,重新代入模糊自适应PID控制模块进行运算,并将新的参数值及系统实时状态信息写入双口RAM2保存且反馈给NIOS软核;若无键盘输入,则系统状态保持不变。

4 实际运行结果及存在问题

对于具有大惯性、大滞后等特点的温度控制系统,基于FPGA的温度模糊自适应PID控制器可取得良好的控制效果且自适应能力强。但在控制器的应用过程中仍存在一些问题,如模糊规则和隶属函数的优化、系统抗干扰性能的增强等。因此,仍需进一步完善和修改该控制系统。

5 结语

该设计基于高密度的可编程逻辑器件FPGA,在传统PID控制器的基础上利用模糊控制的优点控制恒温箱的温度。结果表明,该控制系统具有良好的动、静态性能和鲁棒性能,对参数时变具有很好的适应能力,实时计算量小,调校方便,且具有良好的升级性能和灵活性。市場应用前景较好。

复合模糊PID控制器 篇4

我国农业贡献已体现到我国各行各业中,但我国农业的发展方式主要是传统的农业生产方式,通过增加人力、物力等单位投入以获得更大的产出[1]; 而不恰当地使用化肥和农药,出现了土地退化、土壤的生产力下降等现象,也生产出许多在质量上不符合“绿色”标准的农产品。因此,研究如何实现农业现代化,并使其绿色、健康、高效发展显得日益突出[2]。智能控制是有效提高精准农业施肥施药的有效途径,本次研究选用自适应模糊PID与变参数PI算法复合实现对变量施肥的精确控制,从而有助于实现农业生产的可持续发展。

目前,国内外将智能控制应用于精准农业的方法越来越多。于合龙、陈桂芬等采用拉格朗日乘子方法,计算以化肥量和土壤养分含量为输入量、生产量为输出量的BP神经网络的精准施肥模型[3],能有效得到施肥效量,比传统计算更有效。袁媛、李淼等用GP( The Genetic Programming,GP) 构造施肥模型,并通过GA( Genetic Algo - rithm,GA) 优化初始施肥模型参数,通过该模型可以比较好地预测化肥使用量[4]。李勇、赵军等利用精准农业GIS和地统计学建立施肥决策处方图及施肥模型,并在Super Map Object平台上研发施肥决策系统[5],指导用户使用化肥量。这些方法有效地解决了农田需要的化肥量,但根据农田需要的化肥量如何精确、准确地将该化肥量撒播到田间呢? 这是本文要解决的问题。本次研究首先对采用常规PID控制,其次采用自适应模糊PID与PI的复合控制对施肥系统进行设计,然后根据处方图、施肥车的速度和机具宽幅的要求,来精准控制田间颗粒肥施肥量,最后对其进行数学建模,并经过Mat Lab仿真得出精确施肥的结果。

1 设计思想

施肥系统在相应地格上要完成准确施肥和均匀施肥的任务,施肥系统原理图如图1所示。施肥系统具有大滞后、强时变和非线性的特点,既要具有理想的动态品质,又要有准确的稳态精度。传统的控制方法很难解决这样的矛盾,单纯采用一种PI( 比例积分)控制方案或PID( 比例积分微分) 控制难以取得理想的控制效果,而采用PI和自适应模糊PID的复合控制方式不失为一种理想的控制方法[6]。它既具有模糊控制鲁棒性且适应性强的优点,又具有PI控制精度高响应速度快的特点。给定施肥量与实际施肥量之差为误差e,将误差分为3段: 误差很大( 即| e |≥e1,e1为很大的一个误差值) ,误差较大( 即e1≥| e |≥e2,e2为较小的一个误差值) ,误差较小( 即| e |≤e2) 。给定施肥量与实际施肥量为大误差时( 即| e |≥e1) ,选择开关将PI控制器( P主导作用) 与PWM驱动电路接通;此时的PI控制器中P参数权重很大,I参数权重很小,PI控制器类似于Bang - Bang控制,目的是使系统具有最佳的快速性。给定施肥量与实际施肥量为较大误差时( 即e1≥| e |≥e2) ,选择开关将模糊PID控制器与PWM驱动电路接通,此时的系统不但要考虑快速性还要考虑稳定性。模糊PID控制器正好可以满足此时系统的动态特性,模糊PID控制器的PID参数Kp、Ki、Kd由Fuzzy控制通过在线修改,实时动态自整定,使模糊PID控制器参数达到自整定,从而进一步改善控制效果。给定施肥量与实际施肥量为小误差时( 即| e |≤e2) ,选择开关将PI控制器( I主导作用)与PWM驱动电路接通,此时的PI控制器中P参数权重很小,I参数权重很大,这是PI控制器积分器的主导应用,控制器的目的是消除误差、提高系统稳定性。通过这样设计控制器,使施肥系统既具有快速性又具有稳定性。也就是说,施肥系统起始阶段主要考虑快速性,系统中段快速性稳定性同时考虑,系统末段主要考虑稳定性。该控制器有效地解决了快速性与稳定性之间的矛盾[6]。

2 模型的建立

2. 1 电动执行器模型

电动执行器的主要部件是直流伺服电机,当其正常工作时,复论域方程为[7]

其中,U( S) 为复论域电枢电压; R为复论域电枢电阻; I( S) 为复论域电枢电流; E( S) 为复论域反电动势; T( S) 为复论域输出转矩; ω ( S) 为复论域角速度;L为复论域电枢电感; Ke为复论域反电动势系数; KT为复论域力矩系数; Ja为复论域电枢的转动惯量; JL—复论域负载的转动惯量。

根据式( 1) ~ 式( 4) 可得出直流伺服电机的动态结构图,如图2所示。

2. 2 PWM 脉宽调制环节的传递函数

按照PWM变换器的原理,当脉冲频率或占空比变化后,原PWM变换器的频率或占空比延迟1个采样周期PWM才随之改变。因此,PWM变换器可看成1个延时环节,其延时最大不超过1个开关周期[8],故电机驱动模块的传递函数可以表示为

其中,KPWM为PWM变换器的增益; US为电机驱动电路的电源电压; Umax为控制芯片( 如单片机等) 输出控制电压的最大值。

2. 3 模糊 PID 控制器的设计

2. 3. 1 模糊控制器的隶属函数设计

根据实际情况和仿真要求,给定施肥量与实际施肥量之差为误差e及其误差变化率ec的选取范围为e∈[0,0. 9],ec∈[- 4. 67,0]。将e和ec经模糊化后分别得到语言变量E和EC,它们的糊集合均为{ NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB} ( NB为负大,NM为负中,NS为负小,ZO为零,PS为正小,PM为正中,PB为正大,下同) ,论域均为{ - 6,- 4,- 2,0,2,4,6} 。两者的隶属函数均选择三角形型隶属函数,如图3所示。

以控制量u作为输出,其中u∈[- 1. 127,0. 853]。输出放言变量U特性与输入语言变量相同,如图3所示。

模糊控制器采用的模糊规则语句形式为“if E isαand EC isβ,then U isγ. ”。其中,α、β、γ均表示各参数对应的模糊集。根据专家的经验和认知处理后,得到49条控制规则[9],如表1所示。

2. 3. 2 模糊 PID 控制器的设计

模糊PID控制器结构图如图4所示。

其中,PID参数设计为: 通过计算给定施肥量与实际施肥量的误差e和误差变化率ec,e和ec通过模糊化、模糊推理及反模糊化得到PID参数的增量ΔKP、ΔKi、ΔKd( ΔKp为比例增益增量; ΔKi为积分系数增量;ΔKd为微分系数增量,下同)[6]; 再与当前PID初值相加,得到下一时刻的PID控制量,Kp= Kp 0+ ΔKP,Ki=Ki 0+ ΔKi,Kd= Kd 0+ ΔKd( 其中Kp 0、Ki 0、Kd 0为PID初值,Kp、Ki、Kd为PID下一时刻的值) ,实现PID参数Kp、Ki和Kd的在线自整定。利用模糊求出PID参数的增量ΔKP、ΔKi、ΔKd,本控制器在专家长期实践积累的经验知识的基础上建立合适的模糊规则表[10,11,12]。△Kp、△Ki、△Kd这3个参数的模糊控制规则表如表2~ 表4所示。

e 为当前系统误差; ec 为当前系统误差的变化率,下同。

PID控制器实时根据模糊控制器的输出及PID初值自适应得出输出的控制量,可控制可控硅PWM模块; 由可控硅PWM输出占空比来控制电机的转速,通过电机从而精确控制施肥系统的实际施肥量。

3 变量施肥系统仿真

根据电机模型、PWM模型、模糊控制器、PI控制器和选择开关在Simulink环境下建立施肥系统仿真模型,如图5所示。其中,PID控制器初值的参数为: Kp 0= 1 . 931、Ki 0= 0 . 064、Kd 0= 4 . 508 ; 电机参数为KT= 0. 042、R = 0. 002 09、L = 3. 78、Ja+ JL= 0. 000 198、Ke= 0. 00 525; PWM的参数为KPWM= 4. 8、TPWM= 0.017。仿真结果如图6所示。

从仿真曲线可以看出: 自适应模糊PID与PI复合控制的动态、静态性能较好,即超调量较小,稳态误差趋近于0,最大超调量不超过2. 21% ,响应时间为0. 23s。PID控制的稳态误差为±0. 16% ,最大超调量约为32. 4% ,响应时间为0. 94s。变量施肥系统的自适应模糊PID与PI复合控制的性能优于PID控制。

4 结论

根据变量施肥系统的特点,设计了PWM驱动的控制系统,建立了变量施肥系统中驱动模块、电机模块的传递函数模型; 为变量施肥系统设计了自适应模糊PID与PI的复合控制器,在Simulink系统中对变量施肥系统进行了自适应模糊PID与PI的复合控制系统组建,并仿真调试。

复合模糊PID控制器 篇5

【关键词】热工控制系统；改进型模糊自适应；粒子群算法

1、引言

大型火力发电单元机组的生产流程可以分为锅炉的燃烧系统和汽水系统。锅炉的燃烧系统是提供热量维持主汽负荷、保证燃烧经济性、安全性的重要控制系统。主汽压力是衡量蒸汽量与外界负荷两者是否相适应的重要标志。由于大型单元机组容量大，燃料品种多变，投入的磨煤机给煤机台数不同，导致常规的PID控制器难以满足实时控制的要求。

模糊控制器是一种控制结构简单的非线性控制器，具有很好的鲁棒性、适应性和容错性，一些学者已经将其应用于火电厂热工控制系统，但由于模糊控制本质上一种非线性的PD控制，无法消除系统静差。

2、改进型模糊控制器基本原理

改进型模糊控制策略的核心思想是，在保持模糊论域上模糊分割不变的情况下，根据输入量误差e和误差改变量ec的值对模糊论域和隶属函数进行伸缩调整。设输入变量xi和输出变量ui的论模糊域分别为（-Ei，Ei）和（-Ui，Ui），（i=1，2，...n），变论域模糊控制器的论域及隶属度函数随输入量变化而发生变化，其简略表达形式为：

3、改进型模糊自適应PID控制原理

3.1模糊自适应PID控制原理

模糊自适应PID控制器一种模糊控制与PID控制的复合控制器，该控制器改变传统PID控制器的参数Kp，Ki，Kd固定，无法跟随误差实时调整的缺点，提出了利用模糊控制器跟踪误差信号在线改变PID控制器参数的方法，提高了模糊控制的效果。

3.2粒子群算法寻优原理

粒子群优化算法（PSO）是一种仿生优化算法，本文采用PSO对伸缩因子进行搜索优化，进而提高改进型PID控制器的控制效果，具体的优化过程如下：待优化的参数有αe，αec，βp，βi他们构成了搜索空间的四个维度，随机产生一组Xi，作为第一代初始种群，将Xi带入目标函数Q，计算适应值。设粒子i在当前寻优中的最优位置记为Xbesti=（xib1，xib2，xib3，xib4），相应的适应值记为Qbesti，则粒子i的当前最好位置可以表示：

重复上述步骤，直至得到最优解。

3.3改进型模糊PID控制器

模糊自适应PID控制器虽然可以修正原有PID控制器的控制参数，但是控制精度有限。本文采用标准粒子群算法在线优化模糊自适应PID控制器的调节因子，结合了两种控制器的优点，可根据系统误差大小实时调整模糊控制器的论域和系统输出，提高系统控制精度。

4、仿真实验

在某电厂300MW机组燃烧系统过程画面做实验，在装入不同初始条件时采样，采样周期为5秒，采样总时间为20分钟。将得到的数据处理后，利用辨识算法在Matlab中得到不同负荷下该燃料控制系统的数学模型。

4.1改进型模糊PID控制器的实现

本文选择采用采用改进的PSO算法对上述模糊自适应PID控制器的输入与输出环节的调节因子寻优，设置模糊控制器的模糊词集为{PB，PM，PS，Z，NS，NM，NB}，采用三角形隶属函数，输入变量e，ec的基本论域分别设为[-12，12]，[-6，6]，输出变量的基本论域要根据PID控制器的参数设定。通过PID控制器参数整定方法，得到PID控制器的参数为δ=0.48，Ti=289，Td=0.0001。

因此模糊控制器的输出 的基本论域应该在比例、积分系数的一定范围内选择，为了计算方便设为[-0.6，0.6]，[-0.012，0.012]，而输入输出对应的模糊变量的模糊论域均为[-6，6]，采用最大隶属度法去模糊化。根据公式（10）可以得到输入变量的量化因子ke，kec分别为0.5，1；输出变量的比例因子kp，ki分别为0.1，0.001。

4.2仿真结果

选取该电厂机组负荷为90%时，机组给煤量与主汽压之间的数学模型如下：

为了验证控制效果，与常规PID控制器，模糊自适应PID控制器进行仿真对比定值跃扰动下，有三种控制方式的系统输出。对比三条曲线可以看出，改进型模糊PID控制器在动态性能和稳态性能上都较明显优于另外两种控制器，它的控制精度更高，曲线更平稳。

4.3鲁棒性验证

在燃料控制系统中，分别选取机组负荷在80%、100%时的模型参数，保持模糊自适应PID控制器和改进型控制器的PID初值、控制规则、粒子群算法初值等不变的情况下，加入幅值为1的定值扰动，观察两种控制器的鲁棒性。改进后的控制器的鲁棒性明显优于模糊自适应PID控制器的鲁棒特性。

5、结束语

本文结合变论域控制思想，融入粒子群算法，设计出了改进型模糊PID控制器。采用标准粒子群算法在线优化模糊控制器的调节因子，改变控制器输出的大小，从而减弱控制系统对模糊控制规则和控制系统模型的依赖，优化了控制效果。

参考文献

[1]王俊伟，汪定伟.一种带有梯度加速度粒子群算法[J].控制与决策，2004，（11）.

复合模糊PID控制器 篇6

大型焦化厂一般建有数座焦炉,基于环保目的,焦炉系统在加煤时给碳化室用氨水。而现在大多数焦化厂的焦炉系统不论是否在加煤,高压氨水泵始终保持高速运转,这样不仅加大了能耗,而且加速了设备的损耗,带来了阀门易损坏、水泵磨损、盘根泄漏、管路泄漏、氨水损耗等问题,使设备维护周期短、维护费用增高[1]。由于实际生产过程中一些不确定因素的出现,妨碍了需要待求解问题详尽描述的传统方法的应用。针对上述情况,本文将模糊推理系统和传统PID算法融合起来,提出了一种高压氨水模糊/PID复合控制算法,自动判断何时加煤作业开始,何时加煤作业结束,并实现了加煤时控制高压氨水泵高速运转,不加煤时控制高压氨水泵低速运转,降低了系统能耗,大大提高了高压氨水系统的维护周期,节省了大量的运行费用。

2 高压氨水系统控制工艺简介

大型焦化厂一般有数座焦炉,本文以两座焦炉为例(如图1所示)。每座焦炉分别有四十多个碳化室和四十多个加热室,两座焦炉共有九十多个碳化室,并共用一套高压氨水系统。加煤作业时,首先将加煤车开到需加煤的碳化室,三个加煤嘴对准该碳化室顶部的三个加煤孔。然后打开该碳化室桥管上的高压氨水阀Vi,再打开加煤嘴挡板,开始加煤,加煤结束后,盖上加煤孔的盖子,关闭该高压氨水阀,这个加煤过程大约3 min。加煤时加高压氨水的目的是实现无烟加煤,高速喷出的氨水造成碳化室内部微负压,保证了加煤时不会有大量黑烟排向大气,减少了环境污染[2]。

通常每个碳化室的结焦时间为二十多个小时,这样大约每20 min出一次炉,即大约每20 min加一次高压氨水,每次加高压氨水大约3 min(即加煤时间)。高压氨水泵每天24 h不停地高速运转,高压氨水系统管道内始终保持较高压力。而每20 min才用3 min的高压氨水,高压氨水系统85%的时间是在做无用功,并加速了设备的损耗。因此提出一个合理的高压氨水控制算法以降低系统能耗具有重要意义[3]。但是焦炉高压氨水系统在现实生产过程中受许多不确定因素影响,如高压阀门打开的个数(操作人员可能在某个碳化室加煤结束后忘关阀门,在另一个碳化室加煤时再打开一个阀门)、阀门的泄漏(高压氨水阀经常出现如关不紧、泄漏等问题)、管道的泄漏、电网电压的波动等,它是一个非线性、时变的复杂控制对象[4],单一的传统控制算法无法解决高压氨水控制问题。

3 焦炉高压氨水模糊/PID复合控制算法

通过与焦炉工程技术人员商讨及现场调研发现,在没有干扰的情况下,高压氨水阀门的开和关及开启的个数在电机高速和低速运转状态下,对高压氨水压力及其变化量和电机电流的作用有明显规律。因此采用电机电流I、高压氨水压力P两个参数作为判断加煤的依据,提出了串级控制方案(如图2所示),控制器采集电机电流I、高压氨水压力P及其变化量ΔP这三个参数的数据,向变频器输出一个信号,控制高压氨水泵的转速。实现加煤时高压氨水泵高速运转RH;不加煤时控制高压氨水泵在低速转动RL,使其处于备用状态,提高高压氨水系统的维护周期,节省运行费用。

控制器由一个模糊推理系统、修正机制和PID控制器组成(如图3所示),结点O的结点函数是执行模糊“或”的T协范式算子[5]。控制器工作机制如下:①当高压氨水泵持续高速运转超过5 min时,修正机制强制使高压氨水泵转速减小;②当高压氨水压力与期望压力值误差较大时,模糊推理系统工作;③当高压氨水压力与期望压力值误差较小时,PID控制器工作。

4 模糊推理系统

模糊推理系统结构如图4所示,有三个输入(P、ΔI和ΔP),对每个输入指定三个隶属函数[6]。

输入模糊化:每个输入有三个模糊集合,每个模糊集合的隶属度函数如下:

OAk=sig(P,ai,ci) (k=1,2;i=1,2) (1)

OA3=bell(P,a3,b1,c3) (2)

OBk=sig(ΔI,ai,ci) (k=1,2;i=4,5) (3)

OB3=bell(ΔI,a6,b2,c6) (4)

OCk=sig(ΔP,ai,ci) (k=1,2;i=7,8) (5)

OC3=bell(ΔP,a9,b3,c9) (6)

式中:$sig(x‚a‚c)=\frac{1}{1+\exp [-a(x-c)]}{}^{[7]}$;$bell(x‚a‚b‚c)=\frac{1}{1+|\frac{x-c}{a}|{}^{2b}}$。

模糊规则运算:规则运算模块接收输入模糊集合的隶属度,输出归一化值d,运算规则为mamdani规则[8]。

输出反归一化:当d>θ时,y=RH;

当d<-θ时,y=RL (0<θ<1)。

通过对高压氨水压力系统工艺的分析,总结出10条规则构成知识库(如表1)。

注:GR——高压;SM——低压;NG——减小;PS——增大;keep——保持不变;RL——低速运转;RH——高速运转。

5 模糊/PID复合控制算法仿真研究

为验证高压氨水模糊/PID复合控制算法的可行性和有效性,对该算法进行仿真。同时为验证该控制系统的抗干扰性能,在高压氨水泵转速R、电机电流I、高压氨水压力P三个输入上加上了噪声干扰。d为模糊推理系统归一化输出。

仿真结果表明,在氨水压力为低压,且压力向下跳变,电机电流向上跳变时,说明氨水阀门打开,氨水泵应高速运转,模糊推理系统归一化输出为1(如图5所示)。在氨水压力为高压,且压力向上跳变,电机电流向下跳变,说明氨水阀门关闭,氨水泵应低速运转,模糊推理系统归一化输出为1(如图6所示)。在氨水压力为高压,且压力向下跳变,电机电流向下跳变,模糊推理系统归一化输出为0(如图7所示),氨水泵转速不变。同时在输入加载噪声干扰的情况下,该系统工作良好,说明其具有较强的抗干扰能力。通过仿真证明了采用模糊推理系统识别焦炉加煤与否是可行和有效的。

6 结 论

针对焦炉氨水系统工作环境复杂、不确定因素较多及其非线性、时变性,提出了基于mamdani规则的模糊/PID复合控制算法。模糊推理系统的引入能成功地识别焦炉加煤动作,PID调节算法使氨水压力稳定在期望值上,实现了焦炉氨水系统自动调节氨水压力,在加煤时氨水泵高速运转,保持较高氨水压力;加煤结束,氨水泵低速运转,保持较低氨水压力。在系统出现较大变化(如更换泄漏阀门,更换新泵及泵进出口阀开度变化)时,仍可正常运行。仿真研究表明焦炉氨水模糊/PID复合控制算法是可行和有效的,能大大提高设备维护周期,降低设备故障率。

参考文献

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[7]HAMF M,KOSTANIC I.神经计算原理[M].北京:机械工业出版社,2007.

复合模糊PID控制器 篇7

我国城市车速90 %以上均低于40 km/h,而怠速排放和油耗直接影响着低于40 km/h运行的所有工况[1]。对于怠速而言,转速越高则燃油消耗量越大,通常情况下怠速应尽可能地低以降低油耗。但是,在发动机低速运行时,CO和HC等排放物将明显增加,考虑对排放环保的严格要求,则怠速不能过低。在怠速使用条件下,冷却水温的变化、电器负荷、空调开启、自动变速器、动力转向伺服机构的接入均会引起怠速变化,使发动机运转不稳定甚至出现熄火现象。

为了在怠速工况下使发动机在低排放下以最低的稳定转速(目标怠速)运行,提高发动机的排放性能和燃油经济性,本文将模糊控制与传统PID控制相结合,设计了一种新型的复合模糊-PID发动机怠速控制系统,从而提高了发动机怠速工况的稳定性。

1 汽油机怠速控制算法的研究

从控制理论上而言,由于怠速工况具有明显的非线性、时变性和不确定性的特点,因此较难建立起精确的数学模型。对于传统的PID控制,人们往往根据经验进行在线调节。如果在PID控制的基础上加上前馈自适应控制,根据工作环境和工作状况的变化,对PID 控制的各个控制参数进行调整,就可以改善怠速控制效果。该方法在理论上是可行的,但是需要通过大量试验后得到精确的数学模型。

参数自适应模糊-PID控制算法采用模糊推理的方法实现PID参数的在线自调整,不仅保持了PID控制原理简单、使用方便、控制精度高等特点,而且具有模糊控制算法灵活且适应性强等优点。由于模糊控制要计算模糊规则,存在着响应速度慢、动作欠细腻和稳态精度差的特征,所以本文采用了复合模糊-PID控制系统。汽油机怠速复合模糊-PID控制系统结构框图如图1所示。其中,大虚线框图为复合模糊-PID控制系统,包括经典PID控制模块、参数自适应模糊-PID控制模块(小虚线框图),以及智能开关模块。

2 复合模糊-PID控制器的设计

2.1 传统PID模块的设计

传统PID控制方法具有原理简单、使用方便、稳定性好等特点。具体的控制算法为:

u=kpe+ki∫edt+kdde/dt (1)

式中,u为节气门开度;e为转速误差;kp、ki、kd分别为比例、积分、微分系数,由具体发动机的工况来决定,一般情况下均采用经验值。

2.2 参数自适应模糊-PID的设计

2.2.1 自适应PID模块设计

参数自适应模糊-PID控制系统的结构原理如图1所示(小虚线框图)。根据系统响应情况,以怠速转速偏差E和偏差变化率EC作为输入,利用模糊控制规则进行模糊推理和模糊决策,在线对PID参数进行修改。自适应PID模块在Simulink中的结构如图2所示。

运行中模糊模块不断检测偏差E和偏差变化率EC,根据模糊控制原理对PID参数进行在线修改。具体计算公式为:

kp=kp0+Δkpg1 (2)

ki=ki0+Δkig2 (3)

kd=kd0+Δkdg3 (4)

式中,kp0、ki0、kd0分别为不同状态下使用常规PID参数整定法得到的初值;Δkp、Δki、Δkd为模糊控制器的3个输出,可根据被控对象的状态自动调整kp、ki、kd的值;g1、g2、g3为Δkp、Δki、Δkd输出的比例因子,从而实现PID控制参数的自适应调整。

2.2.2 语言变量及隶属度函数的确定

采用两输入三输出的形式,转速偏差E和转速偏差的变化率EC作为模糊输入量;对应的模糊输出量比例、积分、微分作用对应的变化量Δkp、Δki、Δkd作为输出语言变量。将输入变量和输出变量的模糊语言集全部定义为:{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}。其中,PB代表正大;PM代表正中;PS代表正小;ZO代表零;NS代表负小;NM代表负中;NB代表负大。输入变量、输出变量的模糊子集论域为:{-6,-4,-2,0,2,4,6}。

隶属度函数中间采用分辨率极强的三角型函数,边缘采用高斯型函数,如图3和图4所示。

2.2.3 模糊控制规则表的建立

PID参数的调整必须考虑3个参数的作用以及相互关系。一般情况下,在不同的偏差E和偏差变化率EC下,被控过程对kp、ki、kd的要求可以总结为如下规律[2]:

(1) 当E与EC同号时,被控量是朝偏离既定值方向变化,kp值取大值;在E比较大时,EC与E异号时,kp值取小值,以加快控制的动态过程。

(2) EC的大小表明E变化的速率,EC越大,kp取值越小,ki取值越大,反之亦然。同时,要结合E值的大小来考虑。

(3) 微分作用可改善系统的动态特性,阻止E的变化,有助于减小超调量,消除振荡,缩短调节时间,允许加大kd,以减小系统稳态误差,提高控制精度,达到满意的控制效果。所以,在E比较大时,kd取零,实际为PI控制;在E比较小时,kd取正值,实行PID控制。

相应的模糊规则表见表1。

2.2.4 模糊推理和去模糊化

模糊推理由条件聚合、推断和累加三部分组成。模糊推理首先计算控制率中每条规则条件的满足程度,然后依据条件的满足程度推断单一规则输出的大小,最后将所有规则的输出累加,得到总的模糊输出。本文选用了Mamdani型推理方法[3],是目前最常用且比较简便的一种推理方法。模糊推理完成后,采用重心法求取精确控制值。

输出的精确控制值u可以表示为:

undefined

式中,μi为第i个模糊输出量的隶属度;yi为第i个模糊输出量的单点位置;k为模糊输出个数。

2.3 智能开关设计

当怠速系统转速偏差较大时,采用模糊-PID控制在线调整时间较长,稳态精度降低。因此,在系统运行启动时刻以及在运行中,当|E|≥∂*r时,智能开关接通传统PID模块,以减少运算时间,提高精度;当|E|≤∂*r时,智能开关接通参数自适应模糊-PID控制,以提高系统的鲁棒性。其中,r为智能开关系统设定值;∂(0<∂<1)的选取应保证模糊自适应PID具有较广泛的控制空间。在试验验证中,控制系统以亿恒C164CI单片机作为控制器,智能开关采用触发中断编程控制方法。由于C164CI的晶振频率达到25 MHz,并且中断响应时间为240～400 ns,因此开关智能切换时对发动机性能的影响基本可以忽略[4]。

3 仿真与试验验证

根据复合模糊-PID控制方法,本文利用Matlab/Simulink仿真平台,建立了汽油机怠速复合模糊-PID控制框图,如图5所示。仿真过程中,目标怠速设置为900 r/min,转速偏差E的变化范围为r/min,则模糊量化因子k1为6/120;转速偏差的变化率EC的变化范围取为r/min;同理k2为6/24[5]。PID控制模块比例、积分、微分系数分别为经验值0.6、0.5、0.15。自适应PID模块的kp0、ki0 、kd0初值分别设为0.2、0.2、0.01。其中,比例因子g1、g2、g3分别为0.2/6、0.2/6、0.01/6[6]。智能开关模块∂、r的参数在线寻优得出为0.2、50。发动机样机模块是汽油机在怠速工况下的传递函数[7]。

图6为系统在无干扰输入时的系统响应。由图6可见:复合模糊-PID与传统PID控制系统在5 s时同时达到目标怠速值,响应快;而模糊-PID控制系统的响应速度慢,在12 s左右才达到目标值。

为了观察系统的抗干扰能力,在运行20 s时,加入1个设置为50 r/min的干扰信号,使转速突然升高,观察控制器的响应能力,仿真结果如图7所示。由图7可见:传统PID控制系统的响应在加入干扰信号时,有明显的超调现象;而模糊-PID和复合模糊-PID的响应曲线,有微小的抖动,无明显突变,系统转速仍稳定在目标值,系统有很强的鲁棒性。

发动机怠速复合模糊-PID控制器调试完成后,将其用在发动机台架试验上。试验测取了发动机怠速稳定性曲线,并与传统PID和模糊-PID控制系统的怠速曲线进行了对比,结果如图8和图9所示。3个控制系统下的怠速试验结果表明:水温为45 ℃时,正常怠速工况下,复合模糊-PID怠速与目标转速(900 r/min)的最大偏差为±6 r/min,且无超调现象;而传统PID与模糊-PID转速最大偏差分别达到±22 r/min和±12 r/min。在怠速稳定20 s后开启空调,由于空调负载影响转速波动加大,传统PID和模糊-PID怠速与目标怠速(980 r/min)最大偏差分别达到±32 r/min和±21 r/min,采用复合模糊-PID控制后,转速偏差仍控制在±15 r/min以内,无超调量,且复合模糊-PID与传统PID在3 s内达到目标怠速值,响应速度快;而模糊-PID在10 s左右才达到目标怠速值。

4 结论

(1) 所设计的发动机怠速工况复合模糊-PID控制器结合了PID控制器和模糊控制器的优点,使得控制系统既有PID控制系统响应快、精度高,又有模糊控制系统抗干扰能力强的特点,具有鲁棒性。

(2) 发动机怠速工况复合模糊-PID控制系统无论在正常怠速或加载空调负载时,其瞬态最大波动幅值均低于±15 r/min,有效降低了发动机怠速的波动,提高了发动机怠速的稳定性。

参考文献

[1]何崇恒.怠速排放量控制及怠速调整对行驶工况排放量影响的研究[J].内燃机学报,1993,14(11):313-319.He C H.Idle speed emission control and effect of idle speed ad-justment on the travel condition emissions[J].Transactions ofCSICE,1993,14(11):313-319.

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[6]包生重.四缸汽油发动机电控系统设计及其仿真系统研究[D].长沙:中南大学,2007.

模糊PID控制器的仿真研究 篇8

电炉是热处理生产中应用最广的加热设备, 其控制系统是时变、非线性、大时滞的复杂系统, 数学模型很难精确建立。若采用常规的PID控制器, 则存在系统抗干扰能力差, 控制参数选择困难, 超调量大, 稳定时间较长等问题, 控制系统很难达到理想的控制效果。若选择单独的模糊控制, 虽然可以避免常规PID算法的一些不足, 如不依赖于控制对象精确的数学模型, 动态性能好, 受系统参数变换影响小, 但依旧存在静态误差, 无法克服大纯滞后的影响, 控制效果也不甚理想。本文将结合PID控制与模糊控制的优点, 在具有在线自调整功能模糊PID控制器基础上设计一个炉温控制系统, 有效控制炉温。

1、模糊控制器

模糊控制器是应用模糊数学知识, 模拟人的思维方法, 把人用自然语言描述的控制策略改造成模糊控制规则, 由模糊控制规则构造出模糊关系, 而把模糊关系作为模拟变换器, 把输入、输出的模糊向量按模糊推理方法处理, 进而确定控制量。模糊控制的实质是将基于专家知识的控制策略转换为自动控制的策略, 根据人们的实践经验总结出若干条模糊控制规则, 并以此为依据由计算机实现控制。模糊控制器的设计主要是设定各输入输出变量的模糊子集的隶属函数, 模糊变量的量化论域, 模糊控制规则, 输入输出变量等参数。

在一般的模糊控制系统中, 考虑到模糊控制器实现的简易性和快速性, 通常采用二维模糊控制器结构形式。这类控制器都是以系统误差E和误差变化率EC作为输入语句变量, 基本模糊控制器构成原理图如图1所示。

说明:EK、CEK、UK是量化因子;E、EC、U是误差e、误差变化率ec及控制量u的模糊语言变量;其中E=EK×e, EC=CEK×ec, U=UK×u。

3、模糊PID控制器

3.1 模糊PID控制器原理

考虑到模糊控制具有对被控对象模型参数变化不敏感的优点, 再考虑到PID控制器的参数应该对系统的参数变化具有自适应能力, 采用增量式PID, 并用模糊控制器取代原系统的控制器, 便构成了模糊自PID控制系统, 如图2所示。

该系统在参数Kp、Ki、Kd与偏差和偏差变化之间建立了在线自调整算法, 满足了系统在不同的偏差和偏差变化下对控制参数的不同要求。模糊PID控制器分两步整定PID参数。第一步, 初始PID参数的整定:先测定被控对象参数的粗略值, 应用初值整定规则确定PID的初始值;第二步, PID参数的在线整定:监测控制系的响应过程, 将其模糊化, 综合用户期望、控制目标类型、对象参数等, 运用模糊推理自动进行PID参数的在线整定。

模糊PID控制是在一般PID控制系统的基础上, 加上一个模糊控制规则环节, 利用模糊控制规则在线对PID参数进行修改的一种自适应控制系统。它以误差e和误差变化ec作为输入, 可以满足不同时刻的e和ec对参数自整定的要求。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控制无静态误差、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。

3.2 史密斯模糊PID控制器的设计

在现代工业过程中, 有不少的过程特性具有较大的纯滞后时间, 其特点是当控制作用产生后, 在纯滞后时间范围内, 被控参数完全没有响应, 被控参数不能及时地反映系统所承受的扰动, 从而产生明显的超调, 使得控制系统的稳定性变差, 调节时间延长从而达不到预期的控制效果。史密斯 (Smith) 预估控制的特点是预先估计过程在基本扰动下的动态特性, 再由预估器进行补偿的过程控制技术。其基本思想是预先估计出过程在基本扰动下的动态特性, 然后由预估器补偿, 力图使被延迟了f的被调量超前反映到调节器, 使得补偿后的等效对象传递函数不再包含纯滞后, 使得调节器提前动作, 从而减少超调量和加速调节过程。

因此针对本文研究的电炉炉温系统, 在模糊PID控制的研究的基础上加一个史密斯 (Smith) 预估控制以解决PID控制难以彻底消除纯滞后时间常数的影响。

在本系统中, PID控制器是根据模糊控制器的输出, 不断的修改Kp, Ki, Kd的值, 因此必须设计一个常规的位置型PID控制器, 给定PID参数初始值, 然后将PID控制器与模糊控制器结合起来, 再考虑到加入史密斯预估器环节, 便构成了史密斯-模糊PID控制器系统如图3所示。

4、控制器的仿真研究

电炉控制系统可以利用一阶惯性环节加纯滞后模型近似。为了更好的研究电炉系统, 本文对纯模糊控制、未加史密斯预估环节的模糊PID控制及史密斯-模糊PID控制等三种控制方法进行了MATLAB环境下的Simulink仿真, 仿真图如下。

从以上的MATLAB仿真结果可得出如表1所示的各性能指标的对照表。

从表中的数据可知, 单纯的模糊控制稳定时间及上升时间长, 系统处理速度慢;未加史密斯预估环节的模糊PID控制虽然上升时间改善很多, 稳定时间也有一定的减少, 但超调量大;而史密斯-模糊PID控制器因其稳定时间较短、上升时间快、无超调、无静差, 对炉温这类工业过程控制中具有非线性、大纯滞后、时变性的对象可以实现有效的控制。

参考文献

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[4]周锐.基于模糊控制的PID参数整定[J].计算机与数字工程, 2006, 34 (8) :166-168.

模糊PID控制的设计 篇9

(1) PID的理论可行性。常规的PID控制系统原理框图如图1所示。

由图1 可推出PID控制器中的r (t) , c (t) 和e (t) 三个量之间的关系式

e (t) 分别通过比例环节、积分环节和微分环节作用后, 再将三者进行线性组合, 就可构成控制量u (t) , 从而对被控制对象进行控制, 其连续形式为:

其中KP为比例系数、TI为积分时间常数、TD为微分时间常数。

通常情况下, 一个完整的PID控制器是由比例环节、积分环节和微分环节三个环节构成。比例调节实时地对系统中的实际值与给定值之间的偏差e (t) 作出反应, 可有针对性减小偏差;积分调节主要用于消除静态误差;微分调节用于反应系统偏差的瞬时变化趋势, 可以有效改善系统的动态性能。

2 模糊PID控制

(1) 模糊控制的基本原理。模糊控制是一种基于模糊逻辑的算法, 其原理是, 在控制过程中, 对被控对象的状态进行模糊化, 变为用人类语言描述的模糊量, 之后根据实际控制经验制定的语言控制规则, 再通过模糊推理, 得到输出控制量的模糊值, 最后在解模糊化模块中将控制量的模糊值转换为执行器能够执行的精确控制量, 在控制中发挥作用。

模糊控制器由模糊化模块、知识库、模糊推理模块、解模糊化模块4 个部分组成。

(2) 模糊自整定PID控制。模糊控制具有2 个极明显的优点:首先模糊控制可以依靠人们在生产实践中的控制经验, 这种情况下完成控制任务就不用去建立被控对象的精确模型;其次, 模糊控制的稳定性强, 响应速度快、超调量小, 适用于控制具有滞后性的系统。其缺点也是显而易见的, 总结模糊控制规则比较困难, 一旦规则建立不能在线更改, 另外由于模糊控制器没有积分环节, 因此稳态精度不高。

因此, 采用模糊控制和传统的PID控制相结合, 运用模糊自整定PID参数的方法进行优势互补, 从而快速、精确地完成控制任务。模糊控制器根据输入量e和ec进行模糊推理, 输出精确的PID控制参数KP、KI和KD, 再由PID控制器对温室温度进行控制。

3 模糊PID控制在温控中的效果

试验中分别采取常规PID控制和模糊自整定PID控制两种方法, 并分别记录下了最终的控制效果。统计温度计显示的数据, 每30 秒记录一次, 并根据这一数据绘制出了控制效果图。

图2 的 (a) 和 (b) 分别是设定温度为30℃时的常规PID和模糊自整定PID控制的温控效果图, 通过分析发现, 模糊自整定PID控制可以有效改善了常规PID控制的超调过大的问题, 最终趋于稳定的时间也有所缩短, 并且最终结果满足误差在 ±2℃范围以内的要求。

图3 的 (a) 和 (b) 分别是设定温度为80℃时的PID和模糊自整定PID控制的温控效果图。通过比较图 (a) 和 (b) 可以看出, 后者比常规PID控制的曲线显得圆滑, 不那么突兀, 超调量比PID控制要小, 动态特性也相对较好。同时由于绝缘油与室温的温差较大, 散热效果较好, 降温所需时间明显减少。

4 结论

通过仿真分析, 利用模糊自整定的PID控制进行温度控制与常规的PID控制相比, 具有更好的鲁棒性和可靠性。它可以有效地实现在农业生产、生物发酵过程中对温度的精准控制, 具有非常重要作用。

参考文献

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复合模糊PID控制器 篇10

关键词：PID控制；调速系统；模糊-PID混合控制；直流电机

中图分类号：TP273文献标识码：A文章编号：1007-9599 (2012) 03-0000-02

Fuzzy-PID Hybrid Control Technique for DC Motor Speed Control System

Zhang Yufei

(Inner Mongolia Technical College of Mechanics and Electrics,Hohhot 010070,China)

Abstract: In order to improve the system performance of DC motor speed control by fuzzy PID control and MATLAB software tool-aided design of the DC motor speed control system.

Keywords: PID control; Speed control system; Fuzzy-PID hybrid control; DC motor

直流电机调速系统的应用于数控机床；工业生产；纺织、造纸、医疗、通讯等方面的加工生产设备；是工业化快速发展设备更新提速的关键环节之一。模糊PID控制能够随着直流电机的运行变化控制电动机的速度。比较常规的PID控制的参数不随控制对象的变化自行调整这一方面因素，具有更好的控制效果。

一、PID控制

PID的解释是比例-积分-微分，也就是说自动控制技术的三个方面，测量、比较、执行，通过误差纠正的方式调节控制系统使其做出正确的反映。

比例控制（P）：

比例控制是对控制器输入与输出的误差建立比例关系，找到稳态误差。

积分控制（I）：

积分控制是对控制器输入与输出的误差信号积分建立比例关系，并建立积分项，随着时间的增加，积分项越来越大，误差也就越来越大，这样就随着误差的增加进行控制器的调整达到稳态误差。

微分控制（D）：

微分控制是对控制器的输入与输出的误差变化规律建立比例关系，通过微分的控制可以提前预测误差的变化趋势，从而对误差进行预防控制。

通过比例控制、积分控制、微分控制（PID）对系统的调节方面可以起到动态处理的效果。

二、直流电动机的动态数学模型

电动机动态特征框架如图：

直流电动机动态方程式：

u=e+iaRa+La

e=Ce =Kt

Tem=TL+R+J

Tem=CT ia=Ktia

速度函数：

（s）=G1(s)·U(s)+G2(s)·TL(s)

G1(s)=

G2(s)=

La=绕线电感；Ra=绕组电阻；J=转子转动惯量；R =阻力系数；Kt=转矩系数；TL=负载转矩；Tem电磁转矩； e=电气时间常数；e=La/Ra； m=机械时间常数；m=J/R ； em为机电时间常数。

三、模糊PID控制系统

（一）模糊控制系统原理

模糊控制系统原理是针对传统PID调速系统的无法根据控制对象参数的变化而变化的问题而产生的。本文以二维模糊PID控制直流电动机调速系统，电流环采用PI控制，当直流电动机调速系统速度误差较大时，通过二维模糊PID控制器可以得到高稳态的精度，当误差较小时，采用PI控制可以减少结构的复杂程度，同样具有稳定的优点。

二维模糊PID控制框架图

Kp=比例系数；Ki=积分系数；Kd=微分系数；e=误差；△e=误差变化；u=系统控制值（输出量）。

（二）模糊控制设计

模糊PID控制可以提高直流电机调速系统的抗干扰能力，采用二维模糊控制器，对输入的变量（即给定速度值与反馈速度值的误差变化）进行模糊处理得到输出量，再将输出量作为电流环的给定值，进行控制。

模糊控制设计方法：

1.设语言变量与输入、输出变量模糊子集对应为：负大→NB，负中→NM，负小→MS，零→ZO，正小→PS，正中→PM，正大→PB，论域均为：-6至+6。

2.隶属函数选择正态型隶属函数，如图:

3.模糊决策利用Mamdani型推理算法，逆模糊采用中心平均法，模糊控制规则如表：

NBNMNSZOPSPMPB

NBNBNBNBNBNMZOZO

NMNBNBNBNBNMZOZO

NSNMNMNMNSZOPSPS

ZONMNMNSZOPSPMPM

PSNSNSZOPSPMPMPM

PMZOZOPMPBPBPBPB

PBZOZOPMPBPBPBPB

四、仿真结果

直流电机调速系统仿真是通过使用MATLAB软件的控制工具SIMULINK工具箱进行操作的。为转速环设置有限幅度，再为电流环设置有限幅度，这样对积分输出发散有这控制和防止的作用。对模糊-PID控制器封装、再对电流环PID控制器封装、最后为直流电机模型进行封装，它们组织电机调速系统。这三个封装系统分别作为电机调速系统的子系统，其结构如图：

模糊PID控制器封装子系统FUZZY PID controller、电流环PID控制器封装子系统ACR、直流电机的模型封装子系统BLDCM模块

电机参数：

UN=220V；IN=136A； N=1460r/min；Ce=0.132Vr min-1；电枢回路总电阻R=0.5 ；电枢电感L=0.015H；电流反馈系数 =0.05 ；转速反馈系数 =0.007

仿真结果:

5s加负载转速响应

电流曲线

当直流电机设备无工作条件下进行空载运行，在t=5s时加入负载，在t=8s时加入电网扰动，从而得到上图曲线，为仿真曲线。

通过上图分析，当直流电机调速系统加入负载和加入电网扰动后，直流电机调速系统设备可以正常的工作，实现平稳运行，无静差控制。所以模糊-PID混合控制技术在直流电机调速系统中的应用可以得到较好的仿真效果。

五、结束语

通过模糊-PID混合控制技术在直流电机调速系统的应用可以看出，模糊-PID混合控制技术对于直流电机调速的控制可以减小系统的误差，从而提高直流电机的工作性能，对于直流电机系统中的不确定因素，如：电机工作中的自感、阻尼、惯量等的变化，使用模糊控制与PID控制混合在一起进行高精度的控制，达到直流电机调速的准确性。

参考文献：

[1]韩盼盼.模糊自整定PID控制器的研究与设计[J].河北工业大学,2010

[2]戚鹏等.基于模糊PID控制的永磁无刷直流电动机调速系统研究[J].黑龙江科技信息,2008（32）

[3]葛薇等.模糊PID控制及其进展[J].安徽职业技术学院学报,2007（4）

[4]陈德地等.自适应模糊PID控制在BLDCM调速系统中的应用[J].桂林电子科技大学学报,2008（5）

[5]董子文等.模糊PID控制在双闭环直流调速系统中的应用研究[J].电气自动化,2010（32）

模糊PID控制原理及其仿真 篇11

关键词：模糊控制,控制器,规则

操作人员根据对象的当前状态和以往的控制经验，用手动控制的方法给出适当的控制量，对被控对象进行控制。用计算机模拟操作人员手动控制的经验，对被控对象进行控制。

1 模糊控制的基本思想

首先根据操作人员手动控制的经验，总结出一套完整的控制规则，再根据系统当前的运行状态，经过模糊推理、模糊判决等运算，求出控制量，实现对被控对象的控制。

模糊控制的发展经历了基本模糊控制、自组织模糊控制、智能模糊控制三个阶段。基本模糊控制阶段针对特定对象设计，控制效果好。控制过程中规则不变，不具有通用性，设计工作量大。自组织模糊控制阶段某些规则和参数可修改，可对一类对象进行控制。智能模糊控制阶段具有人工智能的特点，能对原始规则进行修正、完善和扩展，通用性强。

2 模糊PID控制器

在本研究设计中确定模糊控制系统结构图如图1所示。

常规PID控制器对于具有强非线性或不确定性的系统, 控制效果并不理想。为了提高控制精度和灵敏度，采用模糊方法根据偏差和偏差的变化率, 对常规PID控制器进行修正，通过模糊推理来调整PID参数, 构成模糊PID控制，增量式PID数学模型为：

烟叶烘烤过程中，温度控制主要体现为恒温控制和均匀升温控制。自适应模糊控制由模糊推理和常规PID控制两部分组成，模糊推理环节实质上是模糊控制器，模糊控制器的输入为偏差e和偏差变化率ec，输出为ΔKp，ΔKi和ΔKd。确定PID的三个参数和偏差e与偏差变化率ec之间的模糊关系也就是PID参数模糊自整定的过程。在运行过程中根据e与ec的变化，依据模糊控制原理对三个参数进行在线修改，从而使被控对象具有良好的动态、静态性能。

模糊参数调节器的输入量炕房温度或湿度的偏差e和偏差变化率ec，输出量PID参数的修整量ΔKp，ΔKi和ΔKd的语言变量、基本论域、模糊子集、模糊论域和量化因子，将各变量的隶属度函数选择为均匀三角函数, 做出各变量隶属度函数如图2。

根根据据输输入入输输出变量的隶属度函数求得各语言变量的赋值，在根据语言变量的赋值，经模糊推理理理得得得到到到控控控制制制集集集，，，各控制参数的数值是通过对此模糊控制集的解模糊化而得到的。

3 模糊控制规则

PID参数整定必须考虑不同时刻3个参数的作用和相互间的关系, 根据专家经验得出在不同的―e―和―ec―状态时, 三个参数的自整定要求：

(1) 当偏差―e―较大时, 取较大的Kp以提高响应速度, 取较小的Kd以避免由于偏差―e―的瞬间变大可能出现的微分过饱从而使控制作用超出许可范围, 取Ki=0防止系统响应出现较大超调, 产生积分饱和。

(2) 当―e―和―ec―中等大小时，取较小的Kp以使系统响应有较小的超调，Ki取适当的值，Kd对系统影响比较大, 取值要适中以保证系统的响应速度。

(3) 当―e―较小时即接近设定值时, 加大Kp和Ki的取值, 以使系统有较好的稳态性能。为使系统有较好的抗干扰性能, 当―ec―较小时, Kd取较大的值;当―ec―较大时，Kd取较小的值。

(4) 当―ec―较大时，Kp取较小的值, Ki取较大的值。

4 模糊推理与解模糊化

不确定性推理方法之一是模糊逻辑, 本设计的推理方法是采用Mamdani方法即极大极小值法推理。

规则:如果Ai且Bi, 那么，Ci的模糊关系为[μAi∧μBi]∧μCi

否则的意义是“or”, 在推理计算中以并集形式表示。