模糊PID串级控制（共11篇）
模糊PID串级控制 篇1
1 引 言
20 世纪40年代以来, 有机硅因其独特的结构而具有许多优异的性能, 如良好的热稳定性、耐候性、表面疏水性、生理惰性、介电性以及较低的表面张力、玻璃化温度等, 在诸多领域有着广泛的应用, 被视为21世纪最有发展前途的新型“绿色材料”[1]。有机硅微乳液是由八甲基环四硅氧烷通过乳液聚合反应, 再加入不同的改性基团, 控制相关反应条件而生成的羟基硅油微乳液, 其外观呈透明至半透明, 介于乳液与溶液之间的一种液体状态, 即简称为硅微乳。目前美国、日本、德国等发达国家已有多种牌号的有机硅微乳液产品问世, 并且取得较好的收益。它能解决一般有机硅破乳、漂油以及贮存稳定性差等特点[2]。对于微乳液来说, 聚合速度一般比较快, 且温度控制较难, 尤其是在乳化剂添加时的温度控制波动要小才能够得到细小的微乳液粒径。
微乳液010间歇式搅拌釜是用于微乳液聚合生产的间歇式搅拌生产装置, 该装置主要用于为微乳液生产提供一个可以在恒定温度下混合及反应的环境。反应过程八甲基环四硅氧烷开环时需要70 ℃的温度并维持该温度在6 h内稳定, 釜内温度对于反应产物的聚合效果起着关键作用, 要求精确控制在±1℃以内。搅拌釜温度控制是微乳液生产过程的重点和难点, 影响控制效果的因素有以下几个方面:夹套介质的温度, 反应过程中产生 (放出) 的热量, 物料的比热, 搅拌桨的功率, 釜体本身的散热, 且不同产品的吸 (放) 热的特性不同。这几个量之间相互耦合, 互相影响, 控制特性比较复杂, 搅拌釜体积大, 温度变化缓慢, 调节效果要在几分钟后才有所体现, 所以有纯滞后的特点。其输入变量为夹套蒸汽与冷水的开度, 反应过程中产生的热量, 搅拌釜体本身的散热;输出为搅拌釜的温度, 是强耦合、多输入、单输出。由于多变量的耦合, 无法在输入、输出变量之间找到一个准确的数学关系进行描述, 反应过程呈现出很强的非线性。而近年来关于此类间歇式反应釜温度控制过程, 一般有常规的PID调节、预测控制[3]、解耦控制[4]、模糊免疫PID算法控制[5]、Lazy Learning PID[6]方法等等。但上述的几种先进控制方法的应用报道很少, 目前仅有手操控制和基于PID调节的常规单回路控制。
鉴于模糊逻辑能够利用专家经验, 对难以建立数学模型的复杂控制对象具有良好的控制效果[7], 并且广泛应用与工业过程, 例如:Sung-Kwun Oh等将模糊串级控制运用到一个用于控制机械手的旋转钟摆系统[8], Saravuth Pothiya等将基于模糊逻辑PID控制器用于一个包括超导磁能存储的负载变频系统[9], Chul-Hwan Jung等将基于模糊规则的自调节水位控制器运用到一个核工厂内的蒸汽发生器系统[10]。由此引发了可以考虑采用专家系统和模糊控制的思路。现场的操作人员总结出了许多有效的经验, 通过控制手动阀门, 可以减少控制阀的开闭, 同时发现对控制效果有所改进。
通过交流, 这些经验没有很精确的量化数据, 而考虑到模糊控制更适合于总结客观现象和模糊量的控制, 如阀门开度就是典型的模糊决策性控制, 所以决定采用模糊逻辑。但现场生产的可靠性又很重要, 而PID最大的优点就是, 在过程控制中, 能以更为平顺的方式提供相同甚至更好的性能, 而且相关成本更低, 所以底层控制回路仍然采用PID。综合以上考虑, 本文拟采用基于模糊逻辑的串级PID控制器来控制搅拌釜的温度。
2 问题描述
2.1 微乳液搅拌釜及工艺描述
微乳液010反应釜 (如图1所示) 主要作为聚合反应釜。该反应釜容积为11 t, 材质为316L不锈钢, 因为在第一阶段环状硅氧硅开环反应物料呈酸性, 内表面为搪玻璃以起到防腐蚀, 另外为了保证搪玻璃不会因为温差过多而热胀冷缩导致内表面有裂纹, 反应釜的夹套仅用水来换热。夹套水温由蒸汽和冷却水或冷冻水来调节。反应釜为夹套换热设计, 其中与温度相关的传感器有两个, 一个集成在釜的底阀上用于测量反馈釜内物料温度, 另一个位于夹套, 用于测量及反馈夹套内的热水的温度, 而执行机构由蒸汽和冷却水/冷冻水的气动控制阀门和自动调节阀门组成。
所有的反应均在釜内进行, 不需要外部的机械设备进行辅助剪切作用。反应物被直接从入孔或管道加入通过温度控制及搅拌转速控制使产品完成乳化。反应过程八甲基环四硅氧烷开环时需要70 ℃的温度 (T1) 并维持该温度在6 h内稳定, 其中第一个小时是有物料持续加入反应釜, 物料温度为室温, 对反应釜内温度波动有一定影响, 后5 h为开环阶段, 开环完成后, 降温至20 ℃ (T2) 进入聚合阶段, 其温度工艺控制曲线如图2所示。
由于反应釜存在复杂的吸 (放) 热反应过程, 呈现系统特性不断变化和非线性特性, 单纯传统的PID控制会很容易产生振荡或控制作用缓慢的现象。该生产工艺的核心设备是乳液聚合反应釜, 而对于温度的精确控制 (<±1 ℃) 和反应产物的聚合效果起着关键作用, 因此需要易于实现的优良控制效果。在微乳液聚合过程中, 温度的控制精度直接影响产品的透明度。小试表明, 第一阶段温度 (T1) 波动的大小, 温度控制稳定与产品的透明度有直接关系, 然而通过现场观测, 搅拌釜现有温度控制方法的现场实测温控范围为69.30～71.37 ℃, 已经超过了产品温控的要求。由于系统存在很明显的非线性, 总结当前情况, 反应釜温度控制系统存在着这样一个缺点:在操作中需要人工的即时监管和丰富经验, 不能完全摆脱人工干预而完全实现自动控制。此外, 对于当前批量生产的反应釜过程, 每次生产工况都会有所不同, 其具体反应机理都会产生变化, 模型难以建立, 比较难控制。
2.2 现有的搅拌釜控制方法
010搅拌釜现有的温度控制方法为串级PID控制。控制系统采用两套检测变送器和两个调节器, 从而温度副回路起迅速的“粗调”作用, 温度主回路起进一步的“细调”作用。前一个调节器的输出作为后一个调节器的设定, 后一个调节器的输出送往调节阀来控制夹套的温度从而达到控制搅拌釜温度。采用温度副回路, 可以使冷、热载体阀前压力和温度等振动都能更快地克服“细调”作用。其中逻辑判断的作用是当反应釜温度有接近限制值的时候, 采取应急措施, 通过在极短的时间内切换冷热载体以抑制温度超调。
注:r——为釜温设定值 ; u——冷却水/蒸汽流量 ; y——釜温
2.3 存在的问题
在温度控制时由现场观测发现, 该方法控制温度时为保证搪玻璃反应釜内的温度在±1 ℃范围内不出现超调现象, 会频繁切换蒸汽与冷却水阀门, 这样长期频繁开关会增加阀门的关键部分磨损, 导致维修成本上升。另外, 由于维持釜内在T1±1 ℃过程中, 夹套温度应该在70 ℃左右, 经过观测发现, 夹套内的温度在50～95 ℃范围内波动, 而当出现超调时, 由蒸汽切换为冷却水 (15 ℃) 时, 夹套内的温度已经远远高于冷却水回水的正常温度, 如果热水经冷却水回水管路直接流入冷却塔 (该厂的冷却塔为高温型冷却塔) , 最高进水温度为61 ℃, 这时由夹套进入冷却水加水的温度会超过61 ℃的上限, 大大降低了冷却塔的使用寿命;另一方面, 热水进入冷却水系统, 也会导致冷却水系统的短时间失衡, 对其它生产工艺装置造成影响, 而如果对夹套水温进行直接排放又会导致能源的浪费。010搅拌釜目前采用温度控制方法为传统的串级PID控制, 勉强能维持在±1 ℃以内, 控制曲线持续振荡, 且偶尔会有超过±1 ℃的现象。这是由于控制过程比较复杂, 在工况稳定的时候PID串级控制可以起到一定的作用, 在工况不稳定时, PID串级大多处于手动调节状态, 其对于当前批量生产的反应釜过程, 每次生产工况都会有所不同, 其具体反应机理都会产生变化, 模型难以建立, 反应过程存在吸热和放热过程, 具有较强烈的非线特性, 使得PID调节受到极大限制。改变目前的温度控制方法势在必行。因此, 本文提出下面基于模糊逻辑的串级PID控制方法。
3 基于模糊逻辑的串级PID控制
3.1 控制策略
在实际工业生产过程中, 因为该010搅拌釜为11 t的搅拌釜, 如果釜内盛满物料, 热容量是比较大的, 根据现场操作人员的经验, 如果准确地掌控好夹套、釜温、釜温设定值及釜温自然冷却四者之间的关系和温度变化的规律, 可以实现仅调节蒸汽阀门的开度来将釜温控制在70±0.5 ℃, 由此引发了建立模糊规则来介入PID整定, 动态调整PID参数使其满足不同工况要求, 进而克服吸 (放) 热化学反应产生的非线性特性, 从而达到满意的温控效果。
基于模糊逻辑的串级PID控制如图4所示, 在原有的串级控制器主PID回路加入了Fuzzy 调节器, 用来在线调整PID控制器中的比例系数kP。 Fuzzy调节器的输入是根据现场手动控制温度的经验得出搅拌釜温与设定值温差ΔT1和夹套与釜内物料的温差ΔT2, 这样的设计是根据现场手动控制温度的经验得来。图中内环PID的控制周期为0.2 s, 主回路控制器的设定值为1.5 s, 模糊调节器的控制周期为10 s。 下面对模糊调节器的设计进行详细的说明。
注:ΔT1——搅拌釜温与设定值温差; ΔT2——夹套与釜内物料的温差
3.2 模糊调节器的设计
模糊调节器的输入为ΔT1和ΔT2, 输出为比例系数kP, 根据公用工程的工况, 通常冷却水温, 夹套的最高允许温度, 为了保证设备温度控制的通用性, 将模糊调节器输入ΔT1, ΔT2范围均定为 (-100～100 ℃) , 根据手动调节经验将kP的范围设定为 (2, 4) 。
(1) 输入隶属度函数。
输入为ΔT1的隶属度函数如图5所示, 输入为ΔT2的隶属度函数如图6所示。
(2) 输出隶属度函数。
输出隶属度函数如图7所示。
(3) 规则表。
规则表如表1所示。
(4) 解模糊化方法。
模糊调节器采用了通用的中心法[11]进行解模糊化, 如式 (1) 所示。
式中:kj——加权系数;ω——隶属度函数。
(5) 推理结果曲面。
如果把所有输入的情形都考虑进来, 输入到模糊调节器, 得到下面图8中的模糊推理结果曲面。在应用时可以直接通过查表得到输出结果。
4 控制算法的仿真效果
为了对本文提出的智能控制算法的各种性能进行验证, 根据实际试验参数, 加热水后夹套温度变化传递函数
由图9、图10可以看出, 采用带有模糊调节器的PID控制器的控制效果明显好于单独使用PID控制器的, 并且能够相对较快地抑制干扰。
5 实施及应用效果
5.1 实施过程
如图11所示, 现场控制系统由:SCADA (Supervisory Control&Data Acquisition System) 数据采集和控制系统、一台工控机 (操作系统:WIN2003, 软件:Intelltion的iFix组件) 、PLC (AB公司的PLC-5) 、温度传感器、变送器和执行机构 (阀门) 组成。工控机与PLC间通信采用Ethernet协议。PLC及配套1771系列接口模板IO模块和现场变送器相连, 获取数据及发送指令。
实施步骤:
第1步 在PLC内部分配存储P的地址;
第2步 在IFIX内建的PDB (过程数据库) 建好I/O (输入输出) 标签和用户接口, 在SCADA内分配用于与PLC内同步的kP的地址;
第3步 采用MATLAB语言编写模糊调节器程序, 并编译成动态链接库DLL供IFIX调用;
第4步 用IFIX自带的VBA编程环境实现控制算法 (每个控制周期调用第3步的动态链接库, 得到比例系数kP的设定值, 并下载到与PLC同步的kP的地址中) ;
第5步 检查反应釜的温度反馈, PLC-5和计算机已相连且评估是否可正常工作。
5.2 实验效果
为了验证其效果, 首先用工艺水做代替乳液做实验, 分别加入室温下的工艺水来模拟吸热反应 (其效果如图12) 和加入热水模拟放热反应 (其效果如图13) 。由实验结果曲线中可以看出, 该控制方法能比较好地抑制过程反应吸收和放出的热量所产生的干扰。
5.3 应用效果
图14、图16为某化工厂采用原有的PID串级控制的8 h的釜温和蒸汽阀门开度历史趋势, 而图15、图17是增加模糊调节器算法后的8 h内历史趋势图, 初始PID为[10 0.06 0]。可以看出, 引入的搅拌釜加入模糊调节器的串级PID控制系统和原有的PID串级控制系统相比性能有明显改善, 控制精度达到了较高的生产要求, 加强了该搅拌釜温度控制的稳定性, 减少了稳态误差, 解决了由于温度偏差过大而对微乳液透明度的影响。
6 结束语
本文针对微乳液搅拌釜在反应第一阶段破环时的温度控制的要求, 引入了基于模糊调节器的串级PID控制对釜温进行控制, 改进了原有逻辑判断加传统PID串级控制方法。解决了现场温度控制不稳定的问题, 在原有的串级控制系统中加入了模糊调节器, 对蒸汽调节阀进行调节。现场实践表明:该控制方法能够很好地将温度控制在设定值, 而且温度波动很小, 解决了产品透明度由于温度原因不稳定的问题, 减少了原方法存在的阀门频繁开关的现象, 减少了蒸汽及冷却水的用量, 进而提高产品质量。
摘要：为了提高某精细化工厂微乳液搅拌釜温度在不同工况下的控制精度, 克服反应过程的非线性特性, 满足多种产品的不同需求, 开发一种基于模糊逻辑的串级PID控制器。该方法在原有典型PID串级控制器上增加了一个模糊调节器, 根据釜温与设定值差、夹套温度与釜温差, 及专家经验调节主回路PID参数。试验结果验证了该方法是有效的, 能够提高系统控制精度。
关键词：搅拌釜,串级PID,模糊逻辑,温度控制
参考文献
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模糊PID串级控制 篇2
一种发电机励磁的模糊PID控制器的设计
本文建立了单机无穷大系统的小信号数学模型,将PID和线性多变量控制器的优点结合起来,利用模糊控制器进行协调控制,以增强系统的抗干扰性,增加系统的鲁棒稳定性.仿真结果表明所设计的.控制器具有良好的控制效果.
作 者：包宗贤 作者单位：四川建筑职业技术学院,四川・德阳,618000刊 名：科协论坛(下半月)英文刊名：SCIENCE & TECHNOLOGY ASSOCIATION FORUM年，卷(期)：“”(10)分类号：Q153关键词：发电机励磁 模糊控制 线性多变量控制 协调控制
模糊PID串级控制 篇3
摘要：随着先进控制技术的发展，模糊控制理论和模糊控制技术成为最广泛最有前景的应用分支之一。模糊控制器是一种专家型控制系统，它的优点是不需要知道被控对象的精确数学模型，而是只利用专家己有的知识和经验，更重要的是当系统为非线性系统时，模糊控制器还可以产生非线性控制作用。但经过深入研究，发现常规模糊控制存在着其控制品质粗糙和精度不高等弊病，因此，可将模糊控制和PID控制两者结合起来，扬长避短，既具有模糊控制灵活、适应性，又具有PID控制精度高的特点。
关键词：PID控制；模糊控制器；模糊—PID控制器
1PID控制器
PID（比例-积分-微分）控制器作为最早实用化的控制器已有50多年历史，现在仍然是应用最广泛的工业控制器。传统的PID控制器以其结构简单、工作稳定、适应性好、精度高等优点成为过程控制中应用最广泛最基本的一种控制器。
1.1PID的组成
控制器由比例单元（P）、积分单元（I）和微分单元（D）组成。它由于用途广泛、使用灵活，已有系列化产品，使用中只需设定三个参数（Kp，Ki和Kd）即可。在很多情况下，并不一定需要全部三个单元，可以取其中的一到两个单元，但比例控制单元是必不可少的。
1.2PID的特点
虽然很多工业过程是非线性或时变的，但通过对其简化可以变成基本线性和动态特性不随时间变化的系统，这样PID就可控制了。另外，PID参数Kp，Ki和Kd可以根据过程的动态特性及时整定，如果过程的动态特性变化，例如可能由负载的变化引起系统动态特性变化，PID参数就可以重新整定。
2模糊控制器
模糊控制器是一种专家型控制系统，它的优点是不需要知道被控对象的精确数学模型，而是只利用专家己有的知识和经验，更重要的是当系统为非线性系统时，模糊控制器还可以产生非线性控制作用。它运用语言知识模型进行控制算法的设计，可用来对不能精确建模或难以建模系统进行控制，使生产过程平稳、高效、安全地运行。
模糊控制器是模糊控制系统的核心部分，也是和其它控制系统区别最大的环节，它由模糊化、知识库、模糊推理、解模糊化四个基本部分组成。
模糊控制器通常由计算机（或单片机）实现，计算机通过传感器经过采样和A/D转换获得被控量的精确值，然后将定量与设定值比较得到偏差信号，一般选偏差信号与偏差变化率作为模糊控制器的输入量，由模糊控制器的输入接口将该精确量转化为相应的模糊量，偏差的模糊量可用相应的模糊语言子集E来表示，偏差变化率的模糊量可用相应的模糊语言子集来表示。根据推理合成规则进行模糊决策，得到模糊控制量，将模糊控制量转化为精确量，由模糊控制器的输出接口作去模糊化处理，得到精确的数字控制量后再经过D/A转换变为精确的模拟量送给执行机构，对被控对象进行控制。
3模糊控制和PID控制结合
从模糊控制技术应用于控制领域开始，就有许多模糊和PID相结合的控制器相继出现。模糊控制与经典控制理论有机地结合起来，可构造一类新型的控制系统，即模糊-PID复合控制系统。因此在模糊—PID复合控制系统中模糊控制并不是代替常规PID控制，而是对常规PID控制的拓展。常规PID控制器与模糊控制器的结合有两种结构形式：串联结构和并联结构。
3.1串联结构模糊—PID控制器
当系统的偏差信号大于某一设定值时，在控制过程中，开关接通，模糊控制器发挥控制作用，PID控制器的输入信号，即，对PID控制器产生较强的控制信号，系统的动态响应较快；而当偏差信号小于某一设定值时，模糊控制器通过开关断开，模糊控制器不发挥控制作用，这时，只有偏差信号进入PID控制器，由于此时系统的输出和给定值己经很接近，所以能很快地趋于给定值，消除稳态误差。这种结构的模糊控制器产生阶梯状的非线性控制信号作用于PID控制器，依靠调节PID输入信号的突然变化来提高动态响应速度，往往易造成PID控制作用的误调节。
3.2并联结构模糊—PID控制器
并联结构如图所示。它是将模糊控制器和PID控制器并联起来对系统进行控制，即有模糊和PID两种模态，其中模糊控制器采用常规模糊控制器，输入变量为偏差和偏差变化率，输出为，模糊控制规则采用形式，推理合成采用算法，去模糊化则采用系数加权平均法。这种模糊控制器本质上是PD型控制器，由于缺乏积分环节，系统有稳态误差，为此在偏差大于或等于某一设定值时，控制器切换为模糊控制器；当偏差小于某一设定值时，控制器切换至常规PID控制器，从而使得这种双模控制器具有响应快，稳态精度高的特点，应用性好。
由上述可知，在智能控制系统运行过程中，当进行生产和加工时，由于偏差和它的变化率均较大，因此起主要作用的是模糊控制器；只有当对产品进行精加工时，由于工件的偏差和它的变化率均很小，常规PID控制器起主要作用。模糊—PID控制器在生产和加工阶段保留了模糊控制器的快速性和稳定性的优点，同时在精加工阶段保留了常规PID控制器具有高精度的特性。由此，实现了从一种控制方式到另一种控制方式的平稳过渡，避免了一般控制器按某一设定值进行切换的弱点。又由于模糊—PID控制器算法简单、高效控制效果较好，各种动态性能指标参数能进行自行调整，可使智能控制系统达到更理想的控制效果。
参考文献：
［1］黄友锐，曲立国主编.PID控制器参数整定与实现［M］.北京：科学出版社，2003.
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模糊PID串级控制 篇4
在工业串级控制中, PID控制是工业串级控制中最常用的方法。但是, 它具有一定的局限性:当控制对象不同时, 控制器的参数难以自动调整以适应外界环境的变化。为了使控制器具有较好的自适应性, 实现控制器参数的自动调整, 可以采用模糊控制理论的方法。
在工业过程控制领域, 随着过程控制的应用领域越来越宽泛化、被控对象的越来越复杂化, 相应的过程控制技术必然会变得越来越精巧化, 但是以PID控制技术为原理而搭建的各种控制器将是过程控制领域中不可或缺的基本控制单元, PID原理的控制技术仍然会在相当长一段时间内占有主导地位。本文将模糊控制和PID控制结合起来, 应用模糊推理的方法实现对PID参数进行在线自整定, 实现PID参数的最佳调整, 设计出自适应模糊PID控制器, 并进行了Matlab/Simulink仿真。
1 基于自适应模糊PID控制的串级控制系统主回路的设计
1.1 串级控制系统简介
串级控制系统是在简单控制系统的基础上发展起来的。当被控对象的滞后或惯性较大, 干扰比较剧烈时, 往往采用简单控制系统后得到的系统控制质量会比较差, 满足不了工艺上的要求, 此时, 可考虑采用相对更优的串级控
1.2 自适应模糊PID控制器结构和工作原理
对于复杂的非线性系统, 只采用常规PID控制或普通模糊控制都难以达到满意的效果。但是自适应模糊PID控制器却能有机地将两者的优点结合起来, 当系统误差小于某一特定阈值时, 采用PID控制, 以提高系统的控制精度;当系统误差大于某一特定阈值时, 采用模糊控制, 以提高系统响应速度, 加快响应过程, 抑制超调。简而言之, 这种复合控制策略就是在大偏差范围内采用模糊控制, 而在小偏差范围内采用成PID控制, 二者的转换由微机程序根据事先人为给定的偏差范围自动实现。自适应模糊PID控制器的出发点主要是因为模糊控制器本身消除其稳态误差的能力比较差, 难以提高其自身的控制精度。
1.3 自适应模糊PID控制器参数自整定原则
考虑参数Kp、Ki、Kd对系统输出特性的影响, 根据系统在受控过程中对应不同的|e|和|ec|, 大致可以总结出参数Kp、Ki、Kd的自整定原则:
(1) 当偏差|e|较大时, 取较大的Kp与较小的Kd, 使系统具有较好的跟踪性能, 同时避免系统出现较大的超调, 应对积分环节加以限制, 故Ki值要小, 一般取Ki=0;
(2) 当偏差|e|和误差变化率|ec|为中等大小时, 为使系统响应超调较小同时保证一定的跟踪性能, Kp值应取小些。该情况下Kd的取值对系统的影响很大, 故应取小一些, 而Ki的取值要适当。
2 MATLAB仿真研究
为了比较主回路基于PID控制的串级控制系统和主回路基于自适应模糊PID控制的串级控制系统的控制效果, 以某实际被控对象的传递函数5/ (10s+1) 为串级控制系统主回路的被控对象, 以某实际被控对象的传递函数5/ (5s+1) 为串级控制系统副回路的被控对象来进行MATLAB仿真。在MATLAB的SIMULINK环境下构建串级控制仿真模型, 其中主回路和副回路控制器都为常规PID控制器, 当输入信号为单位阶跃信号, 经过PID整定方法仿真后得到主回路PID参数值分别为Kp=12、Ki=0.5、Kd=0.5, 副回路PID参数值分别为Kp=20、Ki=0.9、Kd=0.05。
但是, 在工业生产过程中, 许多被控对象受负荷变化或干扰因素影响, 其对象特性参数或结构易发生改变。如果以上串级控制系统主回路的被控对象发生变化, 即主回路的传递函数改变, 串级控制系统在运行过程中的动态特性可能会变差, 不再稳定, 影响控制效果。而如果主回路是基于自适应模糊PID控制器设计地, 被控对象发生变化, 系统仍能获得较好的动态特性, 具有较强的鲁棒性。在仿真环境中, 将主回路的传递函数由5/ (10s+1) 改为5/ (25s+1) 来仿真在被控对象受负荷变化或干扰因素影响下的变化, 在MATLAB的SIMULINK环境下分别构建主回路基于PID控制的串级控制系统和主回路基于自适应模糊PID控制的串级控制系统仿真模型, 其中两者副回路调节器都为PID控制器不变, 其中, Adaptive and Fuzzy PID Controller封装仿真模型, 在此期间, 我们需要设置PID控制参数的初始值即Kp=12、Ki=0.5、Kd=0.5, 同时还要调整好控制器的量化因子和比例因子的值。是当被控对象模型参数变化后, 三种控制算法的阶跃响应比较实验结果。为了更好的形成对比, 将基于PID控制的控制系统主回路传递函数发生变化前后和主回路基于自适应模糊PID控制的控制系统在同一示波器中显示仿真效果。
其中线1代表串级PID控制系统主回路传递函数为5/ (10s+1) 时的系统输出曲线;线2代表主回路传递函数变为5/ (25s+1) 时基于PID控制的串级控制系统的输出曲线, 由此可见, 当主回路被控对象发生变化后, 系统超调量变大, 调节时间变长, 动态特性变差;线3代表主回路传递函数变为5/ (25s+1) 时基于自适应模糊PID控制的串级控制系统的输出曲线, 由此可见, 当主回路被控对象发生变化后, 虽然动态特性变差, 但是和PID控制作比较, 发现系统的动态特性得到较大的改善。
3 结束语
由仿真结果可知, 这种基于自适应模糊PID控制的串级控制系统能发挥串级PID控制和模糊控制二者的优点, 对被控系统的适应性强, 调节时间短, 超调小, 动态性能好及鲁棒性较强等特点即在串级控制系统主回路控制对象参数发生变化时, 同样可以获得令人满意的控制效果, 能很好地适应串级控制系统现实生产中的控制要求, 能实现串级控制系统的最优控制。
摘要：传统PID控制在串级控制系统中当被控对象发生变化时, 主控制器的参数难以自动调整。针对串级控制系统被控对象大惯性、不确定特点, 提出将模糊控制与PID控制结合, 在串级控制系统中将主控制器采用自适应模糊PID控制技术, 使主控制器具有较好的自适应性。使用MATLAB对系统进行仿真, 结果表明在串级控制系统的主控制器中用自适应模糊控制PID控制器来取代传统常规PID控制器后, 整个串级控制系统具有良好的动态性能。当被控对象模型结构发生变化时, 控制系统的抗干扰性及鲁棒性得到较大的提升。
关键词：串级控制系统,主控制器,自适应模糊PID控制
参考文献
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模糊PID串级控制 篇5
摘 要：对发动机瞬态工况空燃比进行控制时，由于单缸汽油机本身固有的非线性和时滞环节，传统PID控制很难取得满意的效果，本文构造了一种带动态补偿的模糊PID控制器.首先搭建了单缸机仿真模型，并将模糊PID控制算法应用于空燃比控制中，以适应系统的非线性；然后针对单缸机系统中固有的时滞环节提出一种动态时滞补偿器，以降低时滞环节对系统的影响；再将该时滞补偿器耦合于模糊PID控制器中，应用于单缸机瞬态工况下的空燃比控制.仿真结果表明，改进的模糊PID控制器不仅能补偿系统中时滞环节带来的非最小相位影响，而且能很好地适应发动机系统的非线性特征，从而使控制系统的稳定性、准确性、快速性均得到了很大的改善.
关键词：空燃比控制；时滞补偿器；非最小相位特性；模糊控制
中图分类号：TK464 文献标识码：A
节能减排是目前的世界性难题，大量研究表明，对于汽油发动机，当空燃比处于理论空燃比（λ=14.7）附近时，三效催化剂的转化效率达到最高，排放性最好，且此时发动机具有较好的燃油经济性＼[1-5＼].为了使空燃比保持在理论空燃比附近波动，汽车发动机均已采用电喷系统进行空燃比闭环控制，而摩托车用单缸汽油机目前仍多采用化油器式发动机，相比于电喷发动机，其燃油经济性和排放性均较差.然而随着摩托车保有量的增加，其对环境和能源造成的压力越来越大，对摩托车发动机采用电喷系统，从而实现空燃比闭环控制也显得越来越重要.空燃比闭环控制系统设计的主要难点＼[6＼]在于：1）发动机系统是一种复杂的非线性系统，而经典PID控制为比例、积分、微分三个环节的线性组合，使得使用经典PID控制时，很难对复杂的非线性系统取得良好的控制效果；2）发动机燃烧过程中存在废气传输和氧传感器反应等延时，这相当于在空燃比闭环控制系统中引入一个时滞环节，使系统表现出非最小相位特性，降低系统的相角裕度，使系统趋向于不稳定的状态.
针对系统中的非线性与时滞问题，国内外已经有很多学者进行过相关方面的研究.文献[7， 8]采用了基于模型的设计方法，该方法的控制效果严重依赖于发动机模型精度，适应性较差.文献[9-12]针对系统的时变时滞环节，提出了一种动态滤波补偿器，但其仍使用传统PID进行控制，不能很好地适应发动机系统的非线性.本文以某款125cc化油器式单缸发动机为研究对象，建立平均值模型，对发动机瞬态工况下的空燃比控制策略进行研究.针对传统PID控制方法不能很好适应发动机系统时滞环节和非线性等缺点，提出一种带动态时滞补偿器的模糊PID控制策略，使控制器不仅能够对系统的时滞进行补偿，而且能够很好地适应发动机的非线性特性.
1 发动机模型的建立
为了便于仿真和控制器设计，需要对发动机建立仿真模型.目前应用最广泛的两类发动机模型为计算流体力学模型和平均值模型.计算流体力学模型能详尽地描述发动机流体力学特性，模型精度较高，但是建模过程很复杂，且计算量很大，很难满足控制系统的实时性的要求.而发动机平均值模型忽略了不同曲轴转角所对应的发动机状态，对发动机的单个工作循环进行研究，它对发动机的稳态和瞬态工况均能很好地描述，且模型精度能够满足控制要求.由于平均值模型具有表达形式简单，计算量小，实时性好的优点，被广泛应用于实时性要求较高的控制系统开发中.
本文以某款125cc单缸机为研究对象，依据试验数据建立了发动机仿真模型如图1所示，包括充气效率模型、燃油喷射模型、动力输出模型等，并根据单缸发动机的特点对进气波动、油膜蒸发等进行了改进.该模型与实验数据进行了对比，验证了其可靠性，可以用于下一步控制及仿真.
1 发动机模型的建立
为了便于仿真和控制器设计，需要对发动机建立仿真模型.目前应用最广泛的两类发动机模型为计算流体力学模型和平均值模型.计算流体力学模型能详尽地描述发动机流体力学特性，模型精度较高，但是建模过程很复杂，且计算量很大，很难满足控制系统的实时性的要求.而发动机平均值模型忽略了不同曲轴转角所对应的发动机状态，对发动机的单个工作循环进行研究，它对发动机的稳态和瞬态工况均能很好地描述，且模型精度能够满足控制要求.由于平均值模型具有表达形式简单，计算量小，实时性好的优点，被广泛应用于实时性要求较高的控制系统开发中.
本文以某款125cc单缸机为研究对象，依据试验数据建立了发动机仿真模型如图1所示，包括充气效率模型、燃油喷射模型、动力输出模型等，并根据单缸发动机的特点对进气波动、油膜蒸发等进行了改进.该模型与实验数据进行了对比，验证了其可靠性，可以用于下一步控制及仿真.
2 发动机空燃比模糊PID控制
发动机系统是一个非线性系统，且运行过程中模型参数表现出不确定性，对于单缸机而言，其循环波动比多缸机更大，这就对控制系统提出了更高的要求.在这里，本文采用模糊PID控制，其控制框图如图2所示.控制系统通过开环和闭环相结合的控制方法共同调节喷油量，从而达到调节空燃比的目的.其中，开环控制通过发动机进气压力和转速计算出基本喷油量，提高系统响应速度；闭环控制通过空燃比误差对喷油量进行反馈调节，提高空燃比调节的精度.实现空燃比闭环控制的关键是针对发动机非线性和时滞的特征设计出合理有效的闭环控制器，快速、准确地调节喷油量，从而达到精确控制空燃比的目的.
模糊控制器设计的主要任务是确定输入、输出隶属度函数和模糊控制规则表，即确定PID控制器的3个参数kp，ki，kd与系统偏差e（t）及偏差变化率（t）之间的模糊关系，在运行过程中不断检测（t）与e（t），利用模糊推理对PID控制器的3个参数进行在线智能整定，以满足系统运行过程中模型参数变化及不确定性对控制器参数变化的要求.本文经过大量实验，最后确定Δkp的模糊控制规则如表1所示，采用类似的方法，可确定Δki，Δkd的模糊控制规则表.
3 带时滞补偿的模糊PID控制
3.1 时滞模型分析
发动机燃烧过程中存在废气传输和氧传感器反应等延时，这相当于在空燃比闭环控制系统中引入一个时滞环节.由控制理论可知，当在闭环系统中引入了时滞环节，会减小开环系统的相角裕度，使系统表现出非最小相位特性，降低系统的稳定裕度，给控制系统的稳定性设计带来麻烦；另外，时滞环节还会减小闭环系统的带宽，而系统带宽越大系统反应越快，所以时滞环节会导致系统调节时间延长＼[6＼].总之，时滞环节的引入会给系统稳定性和快速性均带来不利影响.
发动机运行过程中对空燃比精确控制影响较大的时滞环节主要包括[9]：发动机循环延时τc，废气传输延时τg.对于四冲程发动机，发动机循环延时表示混合气在缸内滞留的时间，大小为τc=120/N，其中N为发动机转速.废气传输延时是指废气从排气门传输到氧传感器的时间，用τg表示，该值一般通过试验的方法获取，这里取经验值0.1 s.另外，氧传感器的响应时间一般被简化为具有固定时间常数的一阶线性系统，其传递函数可表示为：
Gs=1τss+1. （1）
其中，τs表示传感器的时间常数.
考虑氧传感器动态效应和时滞效应的AFR控制系统可以表示为下式：
τs（t）+y（t）=u（t-τ）. （2）
其中，y（t）表示实际的缸内空燃比，u（t） 表示传感器测得的空燃比.τ表示由发动机循环延时τc和废气传输延时τg组成的总的时间延时.
将式（2）写成传递函数的形式为：
Gs=11+τsse-τs. （3）
根据帕德近似，纯时间延时可以近似为下式：
e-τs∑ji=0-1i2j-i！j-i！i！τsi∑ji=02j-i！j-i！i！τsi. （4）
为了计算方便，这里使用一阶帕德近似.因此，时滞环节的传递函数可以近似表达为下式：
e-τs1-τ2s1+τ2s. （5）
结合式（3）和式（5）可得发动机系统中总的时滞环节传递函数模型：
Gs1-τ2s1+τ2s1+τss. （6）
3.2 时滞补偿器的建立
为了减小时滞环节对系统的影响，本文引入一个动态补偿器对时滞环节进行补偿，然后将该补偿器耦合于模糊PID控制系统中，构造一个新型的模糊PID控制器.
对时滞环节的补偿一直是控制理论研究的重要内容.Smith[8]于1957年提出经典的Smith预估控制方法，通过反馈的方式对时滞环节进行补偿，使被延迟了的被控量超前反映到控制器中，可以在理论上完全消除时滞对系统的影响.但在实际应用中，当控制对象模型与实际对象有偏差时，Smith预估器的效果会严重恶化，甚至会导致发散，特别是针对发动机这种具有非线性且模型不确定性的控制对象，Smith预估补偿器效果更差.对发动机系统中的时滞环节的补偿，已经有很多学者提出了比较可靠的时滞补偿器[8，10].针对如式（5）所示的时滞环节，文献＼[10＼]提到了如式（7）所示的动态滤波补偿器，并证明了该补偿器的可靠性与有效性.
（dndtn+cndn-1dtn-1+∑n-1j=0aj-n11ρcjdn-1dtn-1）e_（t）=-a12（ρ）∑n-1i=0∑ij=0aj-i-111ρcjdidtie（t）. （7）
其中，e（t），（t）分别为空燃比的实际误差和基于动态补偿时的滤波器误差，ρ=τ-1，a11（ρ）=2ρ，a12ρ=-τs，cj为延时环节的特征值.这里针对单缸机系统的特点将上述补偿器参数进行重新调试，由式（4）可得时滞环节特征值有两个，分别为：c0=-τ2，c1=-τs.将其代入式（7）计算可得如下时滞补偿器：
·t-τ2+2τst=-2ττsτ2+τ2st-τsτ2et. （8）
这里，τ和τs取文献[10-11]中的经验值，分别为：τ=0.5 s，τs=0.4 s.
3.3 带动态补偿器的模糊PID控制器
将上述时滞补偿器耦合于模糊PID控制器中，建立如图3所示的带动态补偿器的模糊PID控制器模型.
图3 带时滞补偿器的模糊PID控制系统框图
Fig.3 Control diagram fuzzyPID with
dynamic compensator
模糊PID控制器的模糊控制规则和主要参数仍然通过多次仿真试验来确定，以控制系统动态响应和超调量同时达到最佳为目标.经仿真试验，将经过改进的模糊PID控制的输入输出论域分别选取为：e（t）和（t）的基本论域为-5～5，-3～3；Δkp，Δki，Δkd 的论域分别取为-10～10，-0.5～0.5，-5～5，每个输入输出变量的隶属度函数取Gauss函数.其中kd对应的模型控制曲面如图4所示.图中E为误差，EC为误差变化率.kp和ki可根据类似的方法获取.
图4 模糊控制器的输入输出
Fig.4 Input and output of fuzzy controller
4 仿真结果与分析
为了验证改进模糊PID控制器的优越性，在发动机运行过程中突然改变节气门开度，对比使用不同控制策略时空燃比的动态响应特性曲线.算例1将节气门开度由40%减小到20%，如图5所示.仿真得到如图6所示过量空气系数变化曲线，使用PID和模糊PID控制器时，实际空燃比分别在节气门突变后2.9 s和2.3 s恢复到期望值.而采用时滞补偿模糊PID控制器时，实际空燃比在节气门开度突变后1.1 s即恢复到期望值.而且，采用时滞补偿模糊PID控制器后，过量空气系数最小值由0.908变为0.935，减小了空燃比的波动范围.
t/s
图5 模糊PID控制方法下的
节气门开度突然减小时的控制
Fig.5 Throttle control under the fuzzy PID method
when its opening suddenly reduced
t/s
图6 不同控制方法下的过量空气系数
Fig.6 Excess air coefficient under
different control methods
为了进一步验证控制系统在不同工况下的适应性，算例2考察了节气门开度增加的情况，如图7所示在运行第4 s突然增大节气门开度，并在0.5 s内从20%开度增加到40%.
t/s
图7 模糊PID控制方法下的
节气门开度突然增大时的控制
Fig.7 Throttle control under the fuzzy PID method
when its opening suddenly increased
图8表示了分别使用时滞补偿模糊PID控制和传统模糊PID控制器时的控制效果.当使用模糊PID控制器时，过量空气系数最大值为1.18，且需要在节气门变化后2.5 s左右才能恢复到初始值，而在使用改进后的模糊PID控制器时，过量空气系数最大值为1.1，且空燃比经过1.5 s即能恢复到初始值.
t/s
图8 无干扰情况下的仿真结果
Fig.8 The simulation results without the inteference
为了验证控制系统的抗干扰性能，在基本喷油量基础上叠加一个随机扰动量，得到空燃比变化曲线如图9所示.在随机喷油干扰下，使用改进后的模糊PID控制器时空燃比波动幅值更小，由此证明新的控制器具有更好的抗干扰能力.
t/s
图9 随机喷油干扰下的仿真结果
Fig.9 The simulation results with random inteference
5 结 论
本文将时滞环节的动态时滞补偿器耦合于传统的模糊PID控制器中，提出一种新的控制器，将改进后的模糊PID控制策略应用于某款125cc单缸发动机的瞬态工况空燃比控制中.当节气门开度突然减小时，实际空燃比1.1 s后即恢复到期望值.而且，采用时滞补偿模糊PID控制器后，过量空气系数最小值由0.908变为0.935.当节气门开度突然增大时，系统调整时间从2.5 s缩短到1.5 s，且超调量由0.18减小到0.1.仿真结果证明，该时滞动态补偿器能够很好地耦合于模糊PID控制器中，经过改进的模糊PID控制器不仅能很好地适应发动机模型的非线性特征，而且能够补偿系统的非最小相位特性，从而提高系统的稳定裕度，增大系统带宽.另外，当引入一个随机的喷油干扰量时，使用新的控制器能够有效减小空燃比波动幅值，可见本文提出的时滞补偿模糊PID控制策略也具有很好的抗干扰能力.
参考文献
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模糊PID串级控制 篇6
在某数字交流伺服系统设计中,采用永磁同步电机(PMSM)作为伺服执行元件。由于永磁同步电机具有多变量、强耦合等复杂特性。为实现对伺服电机的高性能控制,应使变量之间的解耦及电机控制简单精确化。为满足对伺服系统的位置跟随,转速输出,转矩输出等性能指标要求。在采用串级PID控制作为三闭环伺服系统的控制结构中,考虑到连接电流环和位置环的速度环:通过对电流环的影响,进而影响系统转矩输出;通过对位置环的影响,进而影响系统的位置跟踪性能;其自身性能影响到系统的转速输出。在设计三环时,通过研究速度环相对电流环和位置环的配置对系统的影响,寻求到使系统各方面性能指标达到兼顾的三环设计规律。
2 伺服系统动态数学模型
在确立电机数学模型过程中,作如下的假定:忽略磁路中铁芯的饱和;不计铁芯的涡流损耗与磁滞损耗;定子电枢绕组的空载电势是正弦波;转子上无阻尼绕组;永磁材料的电导率为零[1]。
首先,采用转子磁链定向矢量控制策略,使转子磁链Ψr与q轴电流iq相互解耦[2,3,4]。在控制好电流id和转子磁链Ψr恒定的情况下,转矩仅受电流iq影响。这种控制策略简单灵活,使永磁同步交流电机获得与直流电机相同的伺服性能。其次,在电机运行过程中,使id恒为零,以此简化电机模型。可得永磁同步电机在dq同步旋转坐标系下的简化模型如下。
电压方程为
转矩方程为
机械运动方程为
Te-TL=Jpωn+Bωn (3)
式中:Ud,Uq分别为dq坐标系下等效定子电压分量;id,iq分别为dq坐标系下等效定子电流分量;Ld,Lq分别为dq坐标系下等效电枢电感;ωr为dq坐标系下的旋转角频率;p为微分算子;pn为磁极对数;Te为电机的输出转矩;TL为负载转矩;ωn为电机机械角频率,ωn=ωr/pn;J为折算到转子轴上的转动惯量;B为粘滞摩擦系数(取B=0)。
对电压方程、转矩方程、机械运动方程分别进行Laplace变换,得到dq坐标系下电机的解耦传递函数模型。加入三环控制器后,进而可得伺服系统解耦动态数学模型图如图1所示。
3 伺服系统控制器设计
3.1 电流环控制器设计
电流环中,由于逆变环节对系统具有一定的延时影响[5],在建模时将其处理为一阶惯性环节,传递函数为kb/(Tbs+1)。其中,kb为逆变环节放大系数;Tb为逆变环节时间常数。由于电磁时间常数远小于机电时间常数,电流的调节过程比转速的调节过程快得多,故反电势对于电流环视为缓慢变化的扰动,在电流控制器的快速调节过程中,视电势变换为零。因此设计电流环控制器时,将电势反馈断开,不考虑反电势的动态作用。简化后,电流环含控制器的动态结构图见图2。
加控制器前电流环开环传递函数为
Gio(s)=βkb/[Rs(Tbs+1)(Tss+1)]
式中:β为电流反馈系数;Rs为定子电阻;Ts为电气时间常数,Ts=Ls/Rs, Ls为电枢电感。
依据控制系统工程设计方法,将电流环设计成一个典型Ⅰ型系统。串级的电流环控制器采用PI控制器,其传递函数为
WACR(s)=kic(τis+1)/τis
式中:kic为控制器的增益;τi为控制器积分常数。
取τi=Ts(Ts>Tb)抵消传递函数中的大惯性环节对系统的延迟影响,则加控制器后电流环的开环传递函数为
Gic(s)=ki/(Tics2+s)
式中:ki为加控制器后电流环的开环增益,ki=(βkbkic)/(Rsτi);Tic=Tb。
依据使典型Ⅰ型系统具备最佳性能原则,取kiTic=0.5,则可得ki和控制器的增益kic。
3.2 速度环控制器设计
对于速度环,电流环是其内一个环节,将电流环近似为一阶惯性环节。电流环加控制器后的闭环传递函数为
Gi(s)≈1/[β(Tis+1)]
式中:Ti为电流环等效惯性常数,Ti=1/ki。
电流环简化为一阶惯性环节后,速度环含控制器的动态结构图如图3所示。
加控制器前速度环的开环传递函数为
Gno(s)=Gi(s)×[(αkL)/(Js)]
式中:α为速度环反馈系数;J为转动惯量;kL为转矩系数。
为保证速度环具有较好的抗干扰性及实现速度无静差,将速度环设计成一个典型Ⅱ型系统。串级的速度控制器采用PI控制器,其传递函数为
式中:knc为控制器的增益;τn为控制器的积分常数。
加控制器后速度环的开环传递函数为
式中:kn为加控制器后速度环的开环增益,kn=(αkLknc)/(βJτn)。
依据控制系统工程设计方法,取中频宽h=5,依据kn=(h+1)/(2h2T2i)可得控制器增益knc和控制器的积分常数τn=hTi。
3.3 位置环控制器设计
速度环加控制器后的闭环传递函数为
位置环含位置控制器的动态结构图见图4。
加控制器前位置环的开环传递函数为
Gpo(s)=Gn(s)×(1/s)
为确保伺服系统具有对位置输入信号的准确跟踪性能,将位置环设计成一个典型Ⅱ型系统。串级的位置环控制器采用PI控制器,控制器的传递函数为
式中:kpc为控制器的增益;τp为控制器的积分常数。
加控制器后位置环的开环传递函数为
Gpc(s)=Gpo(s)×WAPR(s)
根据对系统的单位阶跃响应指标要求的过渡过程时间ts,依据高阶系统的过渡过程时间与系统开环期望穿越角频率之间的近似关系,取系统开环期望穿越角频率ωc=(6～10)/ts。将控制器的转折角频率设置在ωτp=1/τp≤ωc/5处。为了使系统有足够的带宽,加入控制器后的系统的开环幅频曲线应以-20 dB/dec的斜率穿越零分贝线。根据在系统开环期望穿越角频率ωc处,加入控制器前后的系统的开环幅值的变化可得kpc。
4 结果及分析
文中选用的永磁同步电机的参数为:额定转速nn=2 300 r/min,额定转矩Tn=10 N·m,转动惯量J=0.001 416 9 kg·m2,电枢电感Ld=Lq=Ls=0.003 34 H,定子电阻Rs=0.457 8 Ω,磁极对数pn=4,电流环反馈系数β=1,速度环反馈系数α=1,逆变环节时间常数Tb=0.000 5,逆变环节放大系数kb=4.43,转子磁场磁链Ψr=0.171 Wb,电机的负载转矩TL=8 N·m。
按照上述电流环控制器设计方法得到的电流环的动态性能:超调量为4%;调整时间为0.002 36 s;稳态性能为Ⅰ阶无静差。电流环具备较高的快速性和良好的跟踪性。按照上述速度环控制器设计方法得到的速度环,其开环穿越频率ωnc为电流环等效的一阶惯性环节的转折频率ωTi的1/1.8倍;控制器的转折频率ωτn为速度环开环穿越频率ωnc的1/2.8倍。在此基础上,按照上述方法设计位置环控制器。对伺服控制系统整体综合以后得到系统在位置单位阶跃输入时,位置变化曲线、速度变化曲线、转矩变化曲线见图5中曲线1。
速度环作为连接最内环和最外环的环节,对整个串级控制系统性能的影响非常显著。由于速度控制器为PI控制器。故控制器的转折频率ωτn和电流环等效的一阶惯性环节的转折频率ωTi相对于速度环开环穿越频率ωnc的位置影响整个系统的性能。在已设计的电流环基础上,ωTi为定值。本文先假定ωτn为ωnc的1/5倍,分别取ωnc为ωTi的1/2.5倍,1/5倍,1/10倍,得到系统在位置单位阶跃输入时位置变化曲线、速度变化曲线、转矩变化曲线(见图5中2,3,4)。再假定ωnc为ωTi的1/5倍,分别取ωτn为ωnc的1/2.5倍,1/5倍,1/10倍,得到系统在位置单位阶跃输入时位置变化曲线、速度变化曲线、转矩变化曲线(见图6中2,3,4)。对于伺服系统,除了要保证系统的位置输出具有良好的指令跟踪性和满足实际要求的动态特性,还要使伺服系统的速度输出的平顺性好,其幅值变化的幅度尽可能的小;输出转矩的短时冲击较小,变化平缓,无振荡。对应于图5b和图5c中,在ωτn为ωnc的1/5倍条件下,当ωnc为ωTi的1/1.8倍和1/2.5倍时转速的幅值变化过于剧烈,平顺性差,转矩的短时冲击大。当ωnc为ωTi的1/5倍和1/10倍时转速输出的平顺性较好,转矩的短时冲击较小,且两者区别不大。对应于图5a中,4种情况下的位置跟随性相近。故在设计速度环时应使ωnc为ωTi的1/5倍以下,以保证整个系统的良好性能。
对应于图6b和图6c中,在ωnc为ωTi的1/5倍条件下,当ωτn为ωnc的1/2.5倍时,转速输出,转矩输出都出现剧烈的振荡,这在实际应用中不可取;当ωτn为ωnc的1/2.8倍时,转速输出幅值变化过于剧烈,转矩输出短时冲击较大;当ωτn为ωnc的1/5倍和1/10倍时,转速输出的平顺性较好,转矩的短时冲击很小,且两者区别非常小。对应于图6a中,当ωτn为ωnc的1/2.5倍时,位置跟随出现振荡;当ωτn为ωnc的1/2.8倍、1/5倍和1/10倍时,位置跟随性能相近。故在设计速度环时应使ωτn为ωnc的1/5倍以下,以保证整个系统无振荡,转矩和速度输出性能优良。
5 结论
采用转子磁链定向矢量控制,电机的磁链和电流得到解耦,电机的转矩在解耦状态下仅受电流的控制。对于三环控制系统,速度环作为连接电流内环与位置外环的重要环节,其相对于电流环和位置环的配置对伺服系统的位置跟随、转矩输出、转速输出性能有显著的影响。在控制系统工程设计方法基础上,对于实际应用中对位置、转速、转矩三者兼作较高要求的伺服系统,参考速度环相对于电流环和位置环的配置对系统的影响,采用合理设计速度环节可以使伺服系统满足实际应用要求。
参考文献
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模糊PID串级控制 篇7
大功率电流源在半导体激光技术、发光二极管照明技术及国防科技领域等有着广泛的应用，同时对电流源的输出特性提出了较高的要求，而目前国内研制的大功率电流源输出电流精确度及稳定度差，功率较小，频率幅值调节性差，脉冲电流上升时间长，脉宽可调范围小，效率低等缺
本文所提出的基于串级PID控制算法的压控大功率电流源，具有输出功率大，可输出多路不同波形电流，且幅值频率可调范围大，脉冲电流上升时间短，脉宽可调范围大等优点，具有较好的通用性，可满足绝大多数技术领域的要求。用户可自由选择或设置期望的电流波形，由控制单元中信号发生模块调用波形数据库中的期望波形数据，经外围电路中的信号调理电路及自动增益控制电路进行调理、放大，由大功率电流发生电路对期望波形进行功率放大后输出。
总体方案设计
本系统由用户输入层、控制单元硬件层、控制单元软件层、外围电路层、电流输出层、上位机构成，可输出四路不大于20A的脉冲电流、方波电流、正弦波电流、任意波电流，如图1所示。用户可由用户输入层选择或设置期望的波形，由控制单元软件层中信号发生模块调用波形数据库中的期望波形数据，经外围电路层中的信号调理电路及自动增益控制电路进行调理、放大，由大功率电流发生电路对期望波形进行功率放大后输入至电流输出层。用户也可在用户输入层进行设置，对期望波形的频率和幅值进行设置，满足不同用户的需求。本系统拟设计USB/RS232等串口通信模块，方便用户将输出的电流数据及波形输入上位机;用户也可使用外部存储设备(如U盘等)通过USB/RS232接口将波形数据输入至控制单元，这样就可获得任意波形的电流。在外围电路层中采用PID控制电路，并且采用串级PID控制算法，精确控制电流输出，快速调节输出波形的幅值频率，缩短脉冲及方波电流的上升时间。
电流源控制模型的建立
串级PID控制系统[2]是改善控制质量的有效方法之一, 在过程控制中得到了广泛的应用。所谓串级控制，就是采用两个PID控制器串联工作，外环PID控制器的输出作为内环PID控制器的设定值，由内环PID控制器的输出去控制执行元件，从而对外环被控量具有更好的控制效果。为了获得高精度、高稳定度的电流输出，设计基于串级PID控制算法的大功率电流源，控制模型如图2所示。
控制模型中有两个PID控制器，PID2为内环控制器，包围PID2的环路称为内环PID控制回路，外环控制器PID1的输出控制量u1作为PID2的外给定值，而PID1处于内给定状态，包围PID1的环路称为外环PID控制回路。
串级PID控制系统的控制顺序是先外环PID控制回路(PID1)，后内环PID控制回路(PID2)。控制方式有两种：一种是异步采样控制，即外环PID控制回路的采样控制周期T1是内环PID控制回路采样控制周期T2的整数倍，因为是一般串级控制系统中外环控制对象的响应速度慢、内环控制对象的响应速度快。另一种是同频采样控制，即内外PID控制回路的采样控制周期相同。这时，由于内环回路的受控对象的响应速度较快，应根据内环回路选择采样周期。
技术路线及部分电路原理
技术路线
根据电流源的控制模型，设计本系统的技术路线，如图3所示，由控制单元控制输出四路信号，用户输入波形参数可调节波形频率，其中两路分别是脉冲波与方波信号，经过整形电路去除高频杂波，根据用户输入的波形参数由控制单元控制自动增益电路，调节波形的幅值，得到稳定精确的脉冲波形及方波波形信号。由控制单元产生的一路方波信号经过D/A转换电路得到正弦波波形信号，经过有源低通滤波(LPF)电路滤除因D/A转换后产生的高次谐波，然后控制自动增益电路，调节波形的幅值，得到稳定精确的正弦波及任意波波形信号。由控制单元输出的四路信号经过调理放大后输入至大电流发生电路，大电流发生电路由大功率驱动管、反馈电路组成，将四路信号提升为大电流并由输出接口输出，大电流发生电路采用模拟PID控制技术，并且采用串级PID控制算法，自动调节电流输出值，提高精确度与稳定度。本电流源拟设计USB/RS232等串口通信模块，方便用户将输出的电流数据及波形输入上位机;用户也可使用外部存储设备(如U盘等)通过USB/RS232接口将波形数据输入至控制单元，然后经过信号调理放大电路、大功率电流发生电路，就可获得任意波形的电流。本电流源中设计自检自校准模块，让用户在使用之前了解系统是否正常，同时，对系统进行自动校准，提高电流的输出精确度。本系统采用显示模块将输出的电流波形及数据显示出来，建立友好的人机交互界面。
基于内环PID控制的电路原理
将内环PID控制器的基本原理应用到本电流源设计中，得出基于模拟PID控制的单大功率MOS管恒流源电路如图4所示。
其中图4中：
VR为控制电压;
Vo为反馈电压;
VCC为供电电压;
Io为输出的恒定电流;
U 1A、U 1B为高速运算放大器;
R为采样电阻。
具体的电路分析如下：
基准电压VR连接到运放U1A的同相端，运放U1B控制跨导放大器的导通程度，并由此获得相应的输出电流，输出电流在采样电阻R上产生采样电压，该采样电压经过U1B放大器后作为反馈电压反馈回电压放大器U 1A的反相输入端，并与同相输入端的电压相比较，对输出电压进行调整，进而对跨导放大器的输出电流进行调整，使整个闭环反馈系统处于动态的平衡中，以达到稳定输出电流的目的。利用虚短、虚断的定义及相关公式，可推到出VR与Io的关系：
从而:
自检自校准模块电路原理
自检的主要任务是检测系统中一些关键设备是否存在错误和能否正常工作。系统参数初始化完毕后进入自检流程，控制单元给网络通信模块发送数据，通过检测反馈数据与发送数据是否一致来判断通信模块是否正常。采集各路传感器的电信号，判断传感器是否存在及能否正常工作等。若发现故障，显示屏上给出相应故障提示信息。
本电流源采用自校准技术提高测量精确度及可靠性。自校准技术包括外部校准和内部校准两部分。在本电流源中，外部校准主要是指应用零点漂移自动校准。零点漂移是造成零位误差的主要原因之一，即当输入信号为零时，输出信号不为零，且零点漂移值会随着温度的变化而变化。本电流源采用低温漂、稳定性好的测试传感器及调理电路模块器件，极大减少温度变化对本装置测试带来的影响。假设零点漂移电压为Vos，校准零点漂移电压为Vos，校准电路原理如图5。
外部校准分为以下三个步骤：
(1)切断开关S1，闭合开关S2，即在控制单元的控制下将模拟量输入通道与地接通，得到这种情况下的A/D转换的输出值N0;则有
其中，K为总的放大系数。
(2)控制单元的控制下切断S2，闭合S1，将被测信号Vi和漂移电压Vos一同送入模拟量通道;此时，得到的一个A/D转换的输出值为：
通过控制单元对上面两次测量数据进行计算：
计算后输出值为N，是消去了零点漂移电压Vos的影响，真正代表了输出电压Vi的输出值。
内部校准技术是指利用更高精度的传感器进行校准，本电流源使用同型号更高精度的传感器对相同电流所产生一组校准值，作为校准表预先存储在外部存储器中。将测量数据在相对应的校准表中做插值处理，得出经过误差修正后的正确值，显著提高了测量精度。
显示屏驱动电路原理
本电流源拟采用LCD液晶屏作为显示模块，将输出的脉冲电流值以波形及数据的形式显示在LCD屏上，实现人机交互，让用户一目了然。而一般控制芯片的驱动能力比较弱，驱动电压较低，而LCD显示屏[3]的激励要求电流较大，因此，需要电平匹配电路及驱动电路，提高控制芯片的驱动能力。图6为LCD显示屏驱动电路原理图。
系统软件设计
如图7所示，其为系统软件流程图。系统上电开始工作，控制芯片复位后，进入系统初始化，完毕后进行系统自检，此时若检测系统不正常，则通过显示模块进行故障提示;否则进入波形设置界面，用户可根据需要选择并设置期望波形，系统会自动根据用户设置的参数从波形数据库中加载波形数据，然后通过
系统自动检测实际输出的电流值，与用户设置的电流值进行比较判断，若设置值与实测值的差值在一定范围±C内，则认为是准确值，通过显示模块将实测值的波形和数据显示出来，否则系统会根据用户输入的参数，自动调节电流的频率或幅值，以满足用户的要求。
结语
本文方案设计的基于串级PID控制的大功率压控电流源，具有输出功率大，可输出多路不同波形电流，且幅值频率可调范围大，脉冲电流上升时间短，脉宽可调范围大等优点，具有较好的通用性，可满足绝大多数技术领域的要求。
参考文献
[1]韩静霖, 李国峰, 张勇等.一种电压控制电流源的设计与应用[J].电子技术应用, 2008, (10) :64-65
[2]邓莉.基于MATLAB的串级PID控制系统[C].重庆市电机工程学会2006年学术会议论文, 2006
模糊PID串级控制 篇8
关键词：生物质气化炉,炉温,神经网络,PID控制
0 引言
随着世界石油能源的逐渐枯竭,可再生能源受到全世界的关注。生物质能作为可再生能源的一个重要组成部分,其高效利用和开发也显得尤为重要。生物质气化经济性高,是生物质清洁利用的一种主要形式,也是可再生能源技术发展的重要方向。与传统的煤球炉相比,生物质气化炉外形上的特殊之处就是多了一根长长的管子,其原理是利用农业生产和自然生长的可再生资源与农业有机废弃物(如茅草、秸秆、树叶、废菌棒等)作原料,通过在缺氧或高温条件下热裂解生成可燃性混合气体,产生热量,直接为农业生产与农民生活供应能源。使用生物质气化炉,既可变废物为资源,又可改善农民的生活环境,尤其是可改善农村炊事条件,降低环境污染[1]。
生物质气化过程是一个具有非线性、非最小相位特征、不稳定性、大时滞和负荷干扰特点的动态过程,包含大量不确定性因素,因此很难用精确的数学模型表达,采用单一控制算法设计的一般控制系统难以达到预期的效果[2]。热解气化技术最早出现于18世纪晚期,1839年第1台气化炉(上吸式气化炉)问世,但较大规模应用生物质热解气化技术则始于20世纪三四十年代。第二次世界大战期间,为解决石油燃料的短缺,用于内燃机的小型气化装置得到广泛使用。从20世纪70年代初开始,受石油危机影响,这一技术有了新的发展。随后,瑞典、美国、意大利、德国以及我国部分科研院校先后开展了相关研究[3]。国内有关生物质气化炉智能控制的研究才刚刚起步,绝大多数只能依靠手工调节,这样必然会导致生物质气化炉内温度波动大或者气化产物成分不稳定,难以获得满意的控制效果,这就迫切需要采用一种先进的控制算法提高气化炉温度及气化产物成分含氧量的稳定控制。
本文立足于某生物质气化过程的生产现状,提出一种神经网络PID-P的控制算法,并对其进行仿真分析,验证该方法的有效性。
1 工艺分析及控制结构
生物质气化的过程是以生物质为原料,以氧气(空气、富氧或纯氧)、水蒸汽或氢气等作为气化剂,在高温条件下通过热化学反应转化为燃气的过程。生物质气化产生的燃气主要成分有CO,H2和CH4等。燃气经过净化以后,可用来集中供热、供气和发电等。一般的气化过程可以分成燃料的氧化、还原、裂解(热解)和干燥等4个阶段,其主要的反应式为
1)氧化阶段。
C+O2=CO2+408.4kJ
2C+O2=2CO2+246.44kJ
2)还原阶段。
C+CO2=2CO-162.41kJ
H2O+C=CO+H2-118.82kJ
2H2O+C=CO+2H2-75.24kJ
H2O+CO=CO2+H2-43.58kJ
气化装置运行稳定时,当一定粒度的生物质原料进入气化装置后首先被干燥,随着料层的下落,伴随温度的升高,析出挥发分,并在高温下裂解(热解);裂解后的气体和炭在氧化区与供入的气化介质(空气、氧气、水蒸汽等)发生氧化反应并燃烧,燃烧放出的热量用于维持干燥、热解和还原反应;氧化后的气体含有一些不可燃气体(如:CO2,H2O等),经还原反应减少其含量,最终生成了含有一定量的CO,H2,CH4及部分不饱和烃的混合气体,净化后即可燃烧使用。从整个反应过程来看,生物质的气化是一个吸热的反应,需要提供热量来保证反应的进行。
通过分析可知,影响生物质气化炉温度变化的主要因素:一是生物质热值的变化;二是生物质给料量的变化;三是一次风量的变化。由于生物质热值的变化不易测量,且在实际运行过程中,生物质热值的波动变化不大,因此可忽略不计。由此建立的生物质气化炉炉温控制原理图如图1所示。由图1可知,气化炉炉温串级控制中,由于副调节器起随动控制作用,且副控参数的调节也是为了保证主控参数的控制质量,可以有一定的余差,因此副调节器采用P调节器;主调节器起定值控制作用,且主控参数(炉温)允许波动范围很小,一般要求无余差,因此采用需要高精度的基于历史数据的改进模糊控制器。
在生物质气化炉中,对气化产物含氧量的控制主要通过调节一次风进气量来实现,见图2所示。对于气体含氧量的串级控制,副调节器采用P控制器,主控制器要实 现精确控制需采用神经网络PID控制器。
2 神经网络PID控制器
由于生物质气化过程是一个具有非线性、非最小相位特征、不稳定性、大时滞和负荷干扰特点的动态过程,并带有很多不确定因素,因此本文提出对气化炉的炉温和含氧量的外环控制均采用基于历史数据的改进模糊控制器,内环采用P控制器。本节主要介绍基于历史数据的改进模糊控制器的设计方法。
由于生物质气化炉的炉温存在惯性、非线性、时变、工作环境和干扰的不确定性,难以得到其精确数学模型,因此应用传统的PID控制器不能达到理想的控制效果。为了在满足稳定性的前提下,使系统具有快速响应及鲁棒性好的控制性能,必须采用合适的控制策略。由于神经网络具有任意非线性逼近能力、自学习能力以及概括推广能力,使系统具有自适应性,可自动调节控制参数,提高控制性能和可靠性,所以本文将结合了BP神经网络[4,5,6,7,8,9]的PID控制算法[10,11,12,13,14,15]应用于生物质气化炉的炉温和含氧量控制中。本节重点介绍基于BP神将网络的PID控制算法的实现。
基于BP神经网络的PID控制系统由两部分组成的,传统的PID控制器和BP神经网络学习算法[3,4,5,6]。神经网络是根据炉温的实际运行情况来调节PID控制器的参数,以期达到性能指标的最优化,使输出层神经元对应PID控制器的3个可调整参数KP(比例)、KI(积分)和KD(微分),通过网络的自学习和权系数调整,使神经网络对应某种最优控制规律下的PID控制器参数[4]。经典增量式PID的控制算法为
u(k)=u(k-1)+Δu(k) (1)
Δu(k)=KP[e(k)-e(k-1)]+KIe(k)+
KD(e(k)-2e(k-1)+e(k-2)) (2)
考虑系统本身复杂度以及算法代价,本文采用3层的BP神经网络,其结构如图3所示。
网络输入层的输入为
Qundefined=x(j) (j=1,2,...,M) (3)
式(3)中,输入神经元个数M取决于被控对象的复杂程度。这里M选为3,输入的3个量分别为设定值、实际值以及设定值与实际值之间的误差。
网络隐含层的输入输出为
undefined (4)
Qundefined=f[netundefined(k)] (j=1,2,...,Q) (5)
式(4)中,ωundefined为隐含层的加权系数,隐含层的节点数Q取4,隐含层神经元的活化函数取正负Sigmoid函数。
undefined (6)
网络输出层的输入输出为
undefined (7)
Qundefined=f[netundefined(k)] (j=1,2,3) (8)
Qundefined=KP, Qundefined=KI, Qundefined=KD (9)
输出层输出节点分别对应3个可调参数Kp,KI和KD,输出层神经元活化函数取非负的Sigmoid函数。
undefined (10)
至此,确定出了神经网络结构为3-4-3。取性能指标函数为
undefined (11)
按梯度下降法修正网络的权系数,即按E(k)对加权系数的负梯度方向搜索调整,并附加一个使搜索快速收敛全局极小的惯性项,由此带来计算不精确的影响可通过调整梯度下降法中的学习速度来补偿。
由以上分析可得网络输出层权的学习算法为
Δωundefined=αωundefined(k-1)+ηδundefined·Qundefined(k) (12)
undefined
式(12)中,η为学习速率;α为惯性系数。同理,可得出隐含层加权系数的学习算法。
3 仿真
本文以生物质气化炉炉温控制系统为例,对其进行仿真实验。为了说明本文提出方法的有效性,将PID控制方法和本文提出的方法进行仿真比较。图4为两种方法的系统单位阶跃响应曲线。其中,图4(a)代表采用PID控制效果图,图4(b)代表采用本方法的控制效果图。
图4(a)中,控制系统的调节时间为15min,远远大于图4(b)控制系统的调节时间(6min),且图4(b)中控制系统无超调量。由此可以看出,主控制器采用了神经网络PID控制器后,系统具有较好的快速响应性以及精确性,较好地保证了温度稳定在给定值的范围内。
4 应用情况与结论
在生物质气化炉中,硬件选用美国公司的SLCS/OS作为现场操作及控制设备,软件采用ROCKWELL公司的组态软件进行程序设计及上位机人机画面设计。该软件借助DDE,ActiveX和ODBC兼容技术,保证了用户与现场数据能够容易同其他应用软件实现集成。此处基于混合粒子群算法的数据历史模糊控制算法采用VC++编制,并通过OPC通信与下位机相连,实现了数据采集、处理、表示和操作控制。将该算法应用生物质气化炉中,气化炉温度基本稳定在设定值的±5℃,整个生物质气化炉在自动调节过程中保证了氧化反应的正常进行,实现了稳定控制,确保了产品质量稳定。
模糊PID串级控制 篇9
关键词：换热站,控制网络,二次管网供水温度,智能型控制器,监控系统
1 引言
我国冬季北方地区采暖的供热方式早期主要是采用分散的、独立的燃煤锅炉供热方式,该方式能源浪费严重,燃煤污染和噪音污染对城市居民造成严重影响,自动化控制和管理水平普遍不高,总体效率低下。因此,在有条件的地区,传统的燃煤锅炉房供暖方式逐渐被城市集中供热系统取代[1]。目前,如何合理调节城市集中供热系统的各项运行参数,利用先进通讯手段对系统的重要热能参数进行实时监控和调度,提升自动化控制品质和管理水平,提高供热管网的供热效率,最大限度地节约能源,给用户提供优质的热能服务成为集中供热领域越来越关注的焦点问题[2]。
某小区居民供热原来采用独立的燃煤锅炉系统,随着城市集中供热系统的整体发展计划的推进,原来的燃煤锅炉房需要改建成为集中供热系统中的一个下级换热站[3-4]。在该换热站监控系统的设计中,搭建了基于Profibus现场总线的本地监控站,就地完成换热站系统所有热能参数的监视、归档和分析以及各种热能工艺环节的自动控制。为便于集中供热系统中对换热站的运行状态进行监控,合理对热能资源进行优化调度和提升自动化管理水平,在远程集中供热中心设立远程监控中心站,鉴于本地监控站距远程监控中心站较远,采用有线通讯方式在城市内部难以施工且成本过高,在保证数据可靠性和实时性的前提下,两站之间采用GPRS无线通讯技术。在换热站二次管网供水温度设定值的获取和跟踪的控制策略上,构造了由模糊控制器和模糊参数自整定PID控制器串联组成的串级模糊控制器来实现。该串级模糊控制器使系统获取换热站二次管网供水温度设定值的实时性和准确度大为提高,使系统对二次管网供水温度设定值跟踪的动态品质更加优良,完善和提高了系统的控制性能,具有较高的工程应用价值[5,6]。
2 系统工艺及控制策略
该换热站控制系统工艺图如图1所示。
集中供热系统一般是指集中式热源厂或热电厂将生产的高温蒸汽在换热站的汽-水换热器中形成高温热水,然后再将高温热水送入下级分散换热站水-水热交换器的一次管网,再通过水-水热交换器二次管网的循环泵系统将热水送至热能用户。二次管网系统的水量流失,由二次管网补水系统的补水泵在循环泵入口处进行补水。
以往换热站二次管网供水温度设定值的获取方法主要采取温度调节法和温度补偿曲线法。温度调节法是指在稳定条件下,首先将换热站二次管网的热能用户等效为散热器,并根据供热系统的供热量、散热系统的散热量以及热能用户的耗热量三者之间函数关系,从而获得换热站二次管网供水温度与室外、室内温度的函数关系。然后在该函数关系中假定室内温度不变(一般为18℃左右,用户适宜的温度)及二次管网供水温度近似为设定值,再根据热网所处地区规律性的气象变化条件以及实际的供热参数,对函数关系进一步的修正和拟合,最终确定出适合具体工况条件下的二次管网供水温度设定值和室外温度的关系曲线。该方法的缺点是,虽然有较严密的理论基础,但是在对曲线拟合和修正的过程中往往会产生较大误差;其次,不能将极度变化的气象条件等不确定性因素对温度设定值的扰动影响考虑进去,控制效果不好。温度补偿曲线法是直接根据本地的气象条件和供热对象的特性参数,预先由设计人员设定和修正出换热站二次管网供水温度设定值和室外温度的函数关系曲线。控制时根据实际测量的室外温度,对应固定的关系曲线找到二次管网供水温度设定值。该方法的不足是,只表示单一的二次管网供水温度设定值和室外温度的一般经验对应关系,没有反映出室外温度变化对温度设定值的影响,控制效果也不理想。以上两种获取方法的共同缺点是没有充分考虑到换热站二次管网供水温度设定值本质上是一个不确定的、随机的模糊变量,用常规的数学模型或函数关系很难精确表达。
以往换热站在二次管网供水温度设定值的动态跟踪方法,采取传统的PID控制器。将二次管网供水温度设定值与实际测量的温度反馈值进行比较,PID控制器的输出量用来调节一次管网供水阀开度,通过调节一次管网的流量(改变系统的供热量)来跟踪二次管网供水温度的设定值。该方法的主要缺点是没有考虑到被控对象的时变性和随机性较强,很难建立精确的数学模型,常规的控制算法动态跟踪控制效果不佳。
本设计对集中供热系统中的下级换热站二次管网供水温度设定值的获取方法和动态跟踪方法进行了改进。鉴于模糊控制对不确定的、非线性的模糊变量控制方面的优良特性,构造了由模糊控制器和模糊参数自整定PID控制器串联组成的串级模糊控制器。前级模糊控制器的两个输入值分别为室外温度和室外温度在一定时间内的变化值,其输出为换热站二次管网供水温度设定值。由前级模糊控制器获得的换热站二次管网供水温度设定值和实际采集的二次管网供水温度实际值,两者之差e和差值的变化率ec作为后级模糊参数自整定PID控制器的两个输入,其输出值为换热站一次管网供水阀开度的调节量,通过调节一次管网的流量,改变上级系统的供热量来动态跟踪二次管网供水温度的设定值。
集中供热系统是一个综合复杂的系统工程,涉及和关联的问题较多,本设计控制策略主要对换热站二次管网供水温度设定值的获取方法和闭环动态跟踪方法进行了改进,属于集中供热系统的核心技术问题。换热站内与之相关联的另外两个重要工艺环节是循环系统和补水系统。二次管网循环系统的作用就是能及时地将换热站交换到二次管网的热量通过循环泵传递给热能用户。通过串级模糊控制器的调节作用已经使二次管网的供水温度稳定在设定值温度,若二次管网供、回水温差增大表示热能用户对热量消耗较大,需要循环泵系统多投入功率及时地将更多的热量输送给用户;反之,说明二次管网系统中的热量散失较少,需要循环泵系统减小功率投入以避免不必要的能源浪费。设定一个合理的二次管网系统供、回水温差,既可以保证热能用户得到满意的温度,又可以达到节能降耗的目的[7]。所以二次管网循环系统采用二次管网供、回水恒温差变频PID控制策略;二次管网补水系统采用目前较先进和成熟的恒压变频PID控制策略[8]。
3 系统控制网络结构和配置
该换热站二次管网供水温度串级模糊控制器以及循环、补水PID工艺环节控制功能的实现是以控制网络为载体的。在对目前工控市场各种主流控制网络系统从可靠性、实时性、安全性、开发性、互联互操作性等方面进行综合评价后,最终系统控制网络核心选择了基于西门子PLC的Profibus现场总线体系。整个系统主要包括本地监控系统、GPRS无线通信网络和无线远程监控中心,系统控制网络结构图如图2所示。
1)本地监控系统。本地监控系统由主站和从站组成,主站通过Profibus-DP总线与从站通信。1类主站采用西门子S7-300系列PLC的CPU315-2DP ,2类主站的PC机上安装西门子编程软件STEP7V5.4 + Win CC组态软件 以及CP5611通信板卡。主站完成整个系统的数据实时组态、功能设定、数据归档、打印报表、内容查询、故障判断和报警等功能。本地监控系统从站包括4类。第1类从站是 由S7-200CPU226 +EM235+EM227模块组成,为提高控制的实时性,二次管网供水温度设定值串级模糊控制器在S7-200CPU226中直接构造。在S7-200CPU226PLC上安装GPRS无线通讯 模块SINAUTMD 720-3(西门子用于S7-200PLC的专用无线GPRS模块),MD720-3模块通过PPI电缆(订货号:6ES7901-3CB30-0XA099)与S7-200CPU226进行数据的发送和接收。PLC扩展的EM235模拟量I/O模块直接输出串级模糊控制器的一次管网供水阀开度指令;采集循环泵出口压力和入口压力(求平均值作为变频恒压补水PID控制器的反 馈值)[9]。S7-200CPU226PLC通过Profibus-DP从站EM227模块接入Profibus现场总线。第2类从站是由带Profibus-DP接口的温度采集模块DDMF5-8ADK组成,采集和预处理二次管网的供水温度、回水温度和室外温度,其中,二次管网的供水温度和室外温度用于串级模糊控制器的计算,二次管网的供水温度和回水温度的差值作为二次管网循环泵变频系统恒温差PID控制器的反馈量。第3类从站由配置Profibus-DP通讯板卡的西门子M440变频器组成,用于二次管网循环泵变频系统和补水泵变频系统电气驱动装置的控制。第4类从站由远程I/O站ET200M+IM153-1组成,主要面对现场连接不带Profibus-DP接口的设备和控制信号。
2)GPRS无线通信网络。当前工控领域,用于PLC远程无线通信的主要方法有数传电台、GPRS和无线以太网。数传电台方式通信采用专用的超短波数据信道,属于专用数据网络,数据传输安全性高、组网灵活、构建成本较低,但主要缺点是信号容易受到地形和高层建筑物的影响,不宜在城市内部采用,网络信号覆盖范围较小。无线以太网方法的好处是数据通信的网速快、实时性好、准确率高,但致命的缺点是网络信号覆盖范围较小,一般小于1 km。GPRS方式采用全球移动通讯系统的数据通信技术,充分利用公网资源,可为网络信号覆盖范围内的用户提供广泛的数据服务,具有信号覆盖范围广、持久性强、性价比高、技术支持成熟等优点,不足之处是在安全性和实时性要求较高的无线通讯场合不宜采用。由于本远程监控中心站主要对下级分散换热站的工艺参数进行监视、归档和调度工作,对数据通信实时性的要求不高。经综合对比,本系统采用GPRS无线通讯方式。为增强数据经过公网的安全性,远程监控中心站PC机通过集中供热中心内 部局域网 的防火墙 设备再连 接到Internet公网。
3)无线远程监控中心。在集中供热中心内部局域网内的PC机上安装Win CC7.0组态软件和SINAUT MICRO SC(OPC路由软件),PC机通过内部局域网的防火墙连接到Internet公网,SINAUT MICRO SC路由软件实现数据在GPRS网络与Internet公网之间的路由功能。西门子Win CC7.0监控组态软件作为OPC客户端,直接可以访问路由集成到Internet公网的系统工艺数据,通过对外部变量进行画面连接组态,在远程监控中心PC机中可以实现对换热站工艺参数的实时监控和调度管理等任务。
4 系统工艺环节功能的实现
鉴于模糊控制在对时变的、不确定的、非线性的模糊变量控制方面的优良品质,在二次管网供水温度设定值的获取方法和动态跟踪方法上引入了模糊控制策略,采用模糊控制器与模糊PID控制器相结合的方法,构造了串级模糊控制器。前级控制器是模糊控制器,由温度采集模块采集室外温度和一段时间内室外温度的变化作为前级模糊控制器的输入,输出是二次管网供水温度的设定值,此设定值作为后级控制器的输入,通过构造模糊控制器来获取二次管网的温度给定值较温度调节法和温度补偿曲线法,干扰和气象参数急剧变化对控制效果的影响将会被大大减弱,具有更好的实时性和动态特性;后级控制器是模糊PID控制器,模糊PID控制器用来控制一次管网供水阀的开度,通过调节一次管网的流量使得二次供水温度稳定在温度设定值上。模糊PID控制器由常规PID和模糊推理参数校正两部分组成,由前级模糊控制器获得的二次供水温度的设定值和由温度采集模块采集的二次供水温度实际值,两者之差e和差值变化率ec作为模糊PID控制器的输入,利用模糊推理对PID的3个参数KP,KI和KD进行实时校正,PID的实时输出量通过调节一次管网供水阀的开度,动态地跟踪二次供水温度的设定值,最终实现通过调节一次管网供水流量使得平板式换热器二次管网的温度稳定在设定值上。换热站二次管网供水温度设定值串级模糊控制器原理框图如图3所示。
4.1 串级模糊控制器构造
串级模糊控制器中的前级模糊控制器构造步骤如下:1)模糊化输入、输出变量。以当地多年的气象资料为基础,设定室外温度e的基本论域范围为[-20,20],室外温度变化ec的基本论域范围[-12,12],换热站二次管网供水温度设定值u的基本论域范围为[20,70],e,ec,u各变量均选取7个模糊子集{NB NM NS ZO PS PM PB},选取三角形为隶属度函数曲线。2)模糊控制规则的获取。模糊规则是模糊控制器的灵魂,它包含模糊的、丰富的人的经验判断,决定控制性能的优劣,通过长期观测再结合人工操作经验,最终给出的模糊控制规则如表1所示。3)输出变量的清晰化。模糊控制器的输出,需要经过反模糊化的处理后才能输出。去模糊化的方法包括重心法、最大隶属度法、中位数法等。本设计中模糊控制器的清晰化方法采用重心法。
后级模糊PID控制器的构造步骤与前级模糊控制器的方法相似,在此不再作具体的论述。
4.2 串级模糊控制器的PLC实现
为提高控制的实时性和可靠性,在串级模糊控制器的具体实现方法上,直接利用Profibus-DP控制网络上的PLC(S7-200CPU226)来实现控制器的功能。为了解决PLC计算能力偏弱的问题,减轻PLC用于串级模糊控制算法的编程量,加强系统控制的实时性,先借助于Matlab软件直接获取前、后级模糊控制查询表(模糊控制的输出结果),事先将该表存于S7-200CPU226 PLC的变量寄存器V中[10]。控制中PLC根据各自模糊控制器的实时输入值,直接查表获得两级模糊控制器的输出值。以后级模糊PID控制器为例,S7-200CPU226将实时的二次管网温度设定值(前级模糊控制器查表结果)与实际温度测量值的差值e和差值变化ec,输入到后级模糊PID控制器,S7-200CPU226再通过查表子程序在模糊控制查询表中获得KP,KI,KD3个实时动态调节所需参数,通过PID(PID控制器采用S7-200CPU226内的软件PID模块)控制去调节阀门的开度。查询表通过Matlab软件的实现过程如下:首先在Fuzzy Logic Toolbox中的FIS编辑器界面下选择模糊逻辑推理类型为Mamdani,选择聚类输出类型Aggregation为Sum、模糊与策略类型And为Min模糊算子、蕴涵类型Implication项为Plod,反模糊化类型Defuzzification设置为重心法Centroid;然后在隶属度函数编辑器界面下确定每个模糊变量的论域和隶属度函数;最后在Rule Editor界面中输入相应的模糊控制规则。到此在曲面观测器中可以得到模糊推理结果为一个输出曲面,该输出曲面虽然是模糊控制输出结果,由于是图形不能被PLC直接读取,必须通过Evalfis函数转换工具将其转换为模糊控制查询表。
4.3 二次管网循环、补水系统的PLC实现
1)为增强系统的可靠性和实时性,二次管网供、回水恒 温差变频PID控制器采 用从站S7-200CPU226 PLC内的软件PID模块实现,二次管网供、回水目标给定温差可以在PID模块内直接设定,二次管网供、回水反馈温差由温度采集模块DDMF5-8ADK采集二次管网的供水温度、回水温度在S7-200CPU226 PLC内做差求得,PID控制器输出作为循环变频泵的变频运行调节信号,并通过S7-200CPU226 PLC完成3台循环泵的逻辑控制,为防止长时间不启动的泵发生锈死现象,平衡3台循环泵的使用概率,逻辑控制采用先启先停的大循环控制策略和定时换泵的方法。
2)二次管网补水系统采用的恒压变频PID控制器通过S7-200CPU226 PLC内的PID模块实现,补水泵有2台,一备一用。补水泵与二次管网的接入点(补水点)选择在循环泵的入口处。由于循环泵启动后泵的吸力作用,在整个二次管网系统中循环泵组出口处压力最高、入口处压力最低,所以在3台循环泵入口处补水可以降低补水泵的实际投入功率,节能效果明显。正常工作时,由于3循环泵处在台数投切和转速变频动态调节过程中,造成3台循环泵出口和入口的压力也在变化中,压力反馈信号采集一点的信号不能代表二次管网系统的平均压力,所以采用由PLC扩展的EM235模拟量I/O模块分别采集循环泵组系统出口压力和入口压力,在PLC内求平均值(近似为二次管网系统平均反馈压力)作为变频恒压补水PID控制器的反馈值,压力目标给定值(二次管网系统平均给定压力)在PID模块内通过软件直接设定,PID模块的输出作为补水泵的变频运行给定信号。
4.4 仿真实验及实际运行效果
通过仿真实验验证串级模糊控制器控制的有效性。以后级模糊参数自整定PID控制器为例 ,借助于Matlab仿真软件 中的Fuzzy LogiToolbox与Simulink软件对传统PID控制器和模糊参数自整定PID控制器进行对比仿真实验。在建立被控对象相同数学模型的基础上,传统PID控制器的KP,KI,KD参数及模糊参数自整定PID控制器的KP,KI,KD的初始值采用经典的稳定边界法进行整定。在阶跃信号的作用下,得出传统PID控制器的仿真波形如图4a所示,模糊参数自整定PID控制器仿真波形如图4b所示。
图4a和图4b对比仿真实验结果表明,模糊参数自整定PID控制器比较传统PID控制器,系统的超调量显著减少,动态调节速度加快,明显优于传统PID控制器。
换热站二次管网温度串级模糊控制器及相关联的循环泵恒温差变频PID控制器和补水泵恒压变频PID控制器的投入使用,使系统的运行效果较改造前有了较大的改善。
用户室温是评价系统运行效果的首要指标。当地采暖期是从当年的10月15日到来年的4月15日(按182天计算),本系统要求用户室温控制指标在18~22℃。由于采用二次管网温度串级模糊控制器,实测的用户室温在一个采暖期的达标天数从改造前的平均126 d提高到178 d。
系统改造前、后,3台×75 k W循环泵和2台×7.5 k W补水泵的功率配置不变。改造前循环泵和补水泵均采用人工判断投切、工频开环运行,电能浪费严重。改造后循环和补水系统由于采用变频PID控制策略,据统计每个采暖期较改造前平均节电98 500 k W·h,节电率15.6%,节能降耗效果明显。统计数据表明,采暖区居民对采暖综合满意度由改造前的平均63.7%上升到改造后的92.6%。
5 结论
模糊PID串级控制 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：
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[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）
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[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串级控制 篇11
1 模糊PID控制器设计
模糊PID控制是通过计算系统误差e和误差变化ec, 进行模糊推理, 查询模糊矩阵, 对PID三参数进行在线修改, 从而使被控对象具有良好的动、静态性能, 控制器结构如图1所示。
此模糊控制器为2输入, 3输出系统, 定义误差e、误差变化ec和Kp, Ki, Kd的模糊子集均为{NB, NM, NS, ZO, PS, PM, PB}, 物理意义为:{负大, 负中, 负小, 零, 正小, 正中, 正大}。误差e的基本论域定为[-6, 6]、误差变化ec的基本论域为[-3, 3], 取量化因子Ke=0.5, Kec=1, Kp, Ki, Kd三个参数的比例因子分别为:Kup=1, Kui=0.001, Kud=1, 采用最大隶属度法。
根据模糊控制器在线修正Kp, Ki, Kd, 修正公式为:
其中K*p, K*i, K*d为PID初始参数值, , 为模糊控制器对PID的在线修正值。根据控制规律, 设计出三个参数在线整定的模糊规则。
2 神经元PID控制器设计
单神经元控制具有结构简单、易于计算、自组织、自学习等特点, 适合实时控制。为此在增量式PID控制器基础上设计了神经元自适应PID控制器。
增量式PID控制器算法:
Ki为积分系数, Kp为比例增益, Kd为微分系数, △2为差分的平方, △2=1-2z-1+z-2。控制器结构如图2所示。
图中:rin (k) 为设定值, yout (k) 为输出值, x1, x2, x3是经转换器转换成为神经元的输入量, w1, w2, w3为对应于x1, x2, x3输入的加权系数, 为神经元的比例系数:
则单神经元自适应PID的控制算法为:
权系数学习规则采用有监督Hebb学习规则, 它与神经元的输入、输出和输出偏差三者函数关系如下:
式中:ri (k) 为递进信号, ri (k) 随过程进行逐渐衰减, 权系数wi (k) 正比于递进信号ri (k) ;z (k) 为输出误差信号, c为智能控制比例因子, η为学习速率, η>0。对以上学习算法进行规范化处理如下:
使用Matlab编程语言进行神经元控制程序设计, 对其中比例系数K和学习速率ηI, ηP, ηD分别采用试探方法进行离线调整, 经过综合比较, 最终确定K=0.12和学习速率ηI=0.40, ηP=0.35, ηD。=0.40
3 仿真分析
本文采用一阶大滞后惯性环节作为仿真对象, 将传递函数写为传统形式
使用Matlab语言分别对传统PID控制、模糊PID控制和单神经元PID控制器编程仿真, 并调整被控对象参数, 对比以上方法的控制品质。
3.1选择传递函数为。图3至5为三种控制系统的阶跃响应变化曲线, 可以看出:基本PID控制系统响应存在振荡, 无超调;模糊自适应PID控制响应较慢, 无超调;神经元PID控制无超调, 响应快。
3.2增加系统增益、惯性和延迟时间, 被控对象调整参数为。
仿真结果显示:PID控制系统不稳定, 系统发散;模糊PID控制超调量较大, 神经元PID控制响应时间有所增加, 两种智能控制系统均能够稳定工作, 体现了其在被控对象参数发生变化时的自适应性、自调整特点。
4 结论
根据系统仿真结果显示:模糊PID控制和神经元PID控制方法在被控对象参数发生变化时具有较好的自适应能力和较强的鲁棒性, 控制系统能够稳定工作。
模糊PID控制系统响应较慢, 这与模糊规则设置、论域划分有关。当调整模糊控制规则后, 系统性能应将有所提高, 但如果规则设定过多, 则模糊推理时间增长, 不适宜复杂系统的实时控制。
神经元PID控制算法简单, 系统阶跃响应曲线在三种PID控制中最好。被控对象参数变化时, 具有良好的鲁棒性, 响应时间较快, 具有较好的工业应用前景。
参考文献
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