陳玉強,王青林,劉鳳舉,姜衛(wèi)星,陳昌文
(1.汕尾職業(yè)技術(shù)學(xué)院 海洋學(xué)院,廣東 汕尾;2 牡丹江師范學(xué)院,黑龍江 牡丹江)
近年來,我國工業(yè)呈現(xiàn)了突飛猛進的發(fā)展勢態(tài)。在這一勢態(tài)之下,很多設(shè)備均實現(xiàn)了自動化操作,而要想保證設(shè)備的自動化操作的可靠性及安全性,便需要做好溫度的控制工作。鑒于常規(guī)的PID 控制效果不理想的缺點,本文設(shè)計了一種模糊PID 溫度控制系統(tǒng),利用模糊邏輯控制對溫度進行在線調(diào)整,滿足控制要求。
自1965 年,美國著名控制理論專家扎德教授創(chuàng)始模糊數(shù)學(xué)以來,模糊控制理論及其應(yīng)用得到了迅速發(fā)展。模糊控制應(yīng)用始于1973 年,以日本為例,在20世紀80 年代進入了模糊控制實用化時期,1987 年,在模糊控制成功用于仙臺地鐵之后,各種采用模糊控制技術(shù)的電子產(chǎn)品,如電視機、攝像機、洗衣機、電冰箱、電飯鍋等相繼研制成功并投放市場[1]。
近年來,模糊控制理論在各個方面應(yīng)用很廣。多數(shù)情況下,模糊控制器用軟件實現(xiàn)。但是在時間要求非常高的情況下,軟件實現(xiàn)已經(jīng)不能滿足要求,所以幾個模糊邏輯公司開發(fā)了一些模糊通用芯片,如美國NS 公司推出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊邏輯編譯器-NeuFuz4,美國Neural Logic 公司的NLX 系列模糊控制通用微處理器投放市場,NLX 是VLSI 模糊邏輯芯片,主要用于模糊識別領(lǐng)域,德國Siemens 公司和Inform 公司聯(lián)合研制了Fuzzy-166 微處理器[2-3]。
自1979 年以來,我國許多科研單位和學(xué)者在模糊控制的理論、仿真實驗及其應(yīng)用方面做了大量的研究工作,這些工作主要集中在對模糊控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、模糊推理算法、自學(xué)習(xí)或自組織模糊控制器、模糊控制穩(wěn)定性問題、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模糊控制中的應(yīng)用、遺傳算法在模糊控制中的應(yīng)用,以及模糊控制芯片等方面的研究,而其成果應(yīng)用主要集中于工業(yè)爐窯方面,石化方面,機電行業(yè),家電行業(yè),飛行控制等方面[4-6]。
今后模糊智能控制技術(shù)中要的研究方向是以模糊控制為核心輔以其他方法而構(gòu)成大系統(tǒng)智能控制體系。
本文涉及的電阻爐溫度控制系統(tǒng)是對電阻爐的溫度進行實時測量和控制,使電阻爐的溫度保持在允許的范圍內(nèi)。電阻爐的溫度控制系統(tǒng)主要有串口通信、主控系統(tǒng)、溫度測量和溫度控制等四個模塊組成,電阻爐為一階慣性系統(tǒng)。
電阻爐溫度控制系統(tǒng)上電后,引導(dǎo)主控器STC89C52 啟動并進入控制主程序。主程序首先對各個模塊進行初始化,包括端口初始化、變量初始化、定時器初始化和模糊查詢表等。初始化完成后,電阻爐溫度控制系統(tǒng)將調(diào)用溫度采集程序, 并在顯示屏上實時顯示電阻爐的溫度值,之后等待鍵盤的輸入,當(dāng)輸入一個目標(biāo)值時系統(tǒng)進入后續(xù)的程序流程。整個程序始終處于while 循環(huán)中,主程序負責(zé)把各個功能模塊聯(lián)接起來。
本設(shè)計的采用Keil C 語言程序?qū)崿F(xiàn),Protues 運行結(jié)果如圖1 所示。
圖1 系統(tǒng)運行結(jié)果
PID 控制是目前工程中應(yīng)用最廣且適用性最強的控制算法,其將系統(tǒng)的期望目標(biāo)與實際輸出之間的偏差經(jīng)過比例、積分、微分運算構(gòu)成控制量。模糊PID 利用模糊控制器,根據(jù)輸入信號偏差e 的大小、方向和變化趨勢等特征,通過模糊化、模糊推理和模糊決策,在線整定PID 的比例、積分和微分參數(shù)。其結(jié)構(gòu)如圖2所示。
圖2 模糊PID 控制器結(jié)構(gòu)
圖2 中,kp、ki 和kd 為模糊輸出,分別為PID 控制器的比例系數(shù)、積分時間常數(shù)、微分時間常數(shù),Ke、Kc為模糊比例系數(shù)。
模糊PID 計算是電阻爐溫度控制系統(tǒng)的核心部分,其中偏差e 的基本論域為-100~+100,偏差變化率的基本論域為-10~+10。輸出比例系數(shù)修正量ΔKp 的基本論域選為-0.24~0.24,積分系數(shù)修正量ΔKi 的基本論域為-0.06~0.06,微分系數(shù)修正量ΔKd 的基本論域為-0.03~0.03。
打開Matlab 仿真集成環(huán)鏡Simulink 工作界面,建立系統(tǒng)的階躍環(huán)閉環(huán)控制框圖,如圖3 所示。
圖3 系統(tǒng)PID 閉環(huán)框圖
通過計算,可得Kp=7,Ki=2,Kd=1,其仿真結(jié)果如圖4(a)所示,由圖可看出系統(tǒng)響應(yīng)時間長且系統(tǒng)存在振蕩現(xiàn)象,而且超調(diào)量較大,不滿足要求,為了使控制效果得到提升,微調(diào)參數(shù)后,得到圖4(b)。調(diào)整參數(shù)后Kp=2,Ki=0.3,Kd=1。
圖4 系統(tǒng)響應(yīng)曲線
模型參數(shù)確定通過Matlab 軟件模糊推理系統(tǒng)編輯器進行??紤]系統(tǒng)對論域的覆蓋程度、穩(wěn)定性、靈敏性和魯棒性則,同時為了簡化計算,各個輸入和輸出變量選擇三角形隸屬函數(shù)。結(jié)合誤差e 及其誤差變化率ec,采用三角形隸屬度函數(shù),得到模糊控制規(guī)則如下:
If e=NB and ec=NM Then Kp=PB,Ki=NB,Kd=PS
If e=NB and ec=NM Then Kp=PB,Ki=NB,Kd=PS
...
根據(jù)以上控制規(guī)則, 設(shè)計出電阻爐溫度控制回路參數(shù)Kp,Ki,Kd 的模糊控制規(guī)則表,表1 為Kp,Ki,Kd模糊控制規(guī)則。
表1 Kp,Ki,Kd 模糊控制規(guī)則
模糊控制利用人工控制所取得的經(jīng)驗,不需要建立精確數(shù)學(xué)模型,可通過類似于人腦判斷的手段,經(jīng)過模糊規(guī)則推理得出控制結(jié)論。由于模糊控制不是按照精準數(shù)學(xué)模型對被控對象進行控制,因此對具有大慣性、時滯長特性的被控對象有較好的把握能力。模糊PID控制工作框圖如圖5 所示。
圖5 模糊PID 仿真框圖
經(jīng)過仿真計算得到圖6,調(diào)整后的參數(shù)為Kp=15,Ki=0.3,Kd=25。
圖6 模糊PID 控制與傳統(tǒng)PID 控制
由圖6 比較數(shù)據(jù)可得出表2。
表2 系統(tǒng)用常規(guī)PID 控制和模糊PID 控制性能比較
由表2 可知,與傳統(tǒng)PID 控制相比,模糊PID控制算法穩(wěn)定性好、精度高、響應(yīng)快;模糊PID控制的穩(wěn)態(tài)誤差小、超調(diào)量控制小、穩(wěn)態(tài)響應(yīng)時間短。由此可見,基于模糊控制的PID 控制器,在電阻爐溫度控制效果上好于傳統(tǒng)PID 控制。
在電阻爐溫度控制中,與常規(guī)PID 控制算法相比,使用基于模糊自整定PID 鍋爐溫度控制算法,既具有常規(guī)PID 的優(yōu)點,也有模糊控制的自適應(yīng)性和靈活性,說明該方法用于電阻爐溫度控制系統(tǒng)在系統(tǒng)魯棒性、超調(diào)控制、響應(yīng)時間等方面具有明顯的優(yōu)勢。