基于VB的复合液位控制系统设计

基于VB的复合液位控制系统设计
王鹏;兀伟;敬伟
【摘要】液位是工业生产中的重要参数之一,对液位的测量和控制效果直接影响到产品的质量.着重介绍一种基于VB语言的复合液位控制实验系统,本系统采用PID
控制、模糊控制和前馈控制来解决液位控制中存在的非线性、时变、大滞后的缺点,使系统达到稳定、鲁棒性强、超调小、抗干扰、快速响应、精确、运行可靠、节能的理想控制效果.
【期刊名称】《现代电子技术》
【年(卷),期】2008(031)024
【总页数】3页(P189-191)
【关键词】液位控制;模糊控制;PID 控制;前馈控制
【作者】王鹏;兀伟;敬伟
【作者单位】西安工业大学,电子信息工程学院,陕西,西安,710032;西安工业大学,电子信息工程学院,陕西,西安,710032;西安工业大学,电子信息工程学院,陕西,西
安,710032
【正文语种】中文
【中图分类】TP273+.4
液位是工业中四大热工参数之一，涉及石油、石油化工、化工、轻工、制药、电力、冶金、炉窑、楼宇、智能大厦等各个领域。

液位控制是工业生产当中研究的重要课
题之一。

针对液位控制过程中存在非线性、时变、大滞后的特点，对一个确定的复杂的液位控制系统而言，其数学模型是很难精确建立的，为弥补传统液位控制方法的不足之处，在传统PID反馈控制的基础上，根据液位装置操作的特点，引入前
馈控制和模糊控制方法。

反馈控制是按被控参数与给定值的偏差进行控制的，其特点是在被控参数出现偏差后，调节器发出控制命令以补偿扰动对被控参数的影响，最后消除(或基本消除)偏差。

若扰动已经发生，而被控参数尚未变化，则调节器将不产生校正作用。

所以，反馈控制总是滞后于扰动，会造成调节过程的动态偏差。

前馈控制是当扰动一出现，调节器即根据扰动的性质和大小进行控制，以补偿扰动的影响，使被控参数不变或基本保持不变。

相对于反馈控制来说，前馈控制是及时的，理论上可达到完全补偿。

因此，对于时间常数或时延大、扰动大而频繁的过程有显著效果。

模糊控制是以模糊集合理论为基础的一种新兴的控制手段，是一种不精确的控制方法，但应用一般的控制理论很难实现控制目的，而由人来控制却往往容易做到。

模糊控制相对于PID控制来说，更智能一些，它会根据使用环境的变化，自已修正参数使输出值无限接近设定值。

本系统采用多种方法集成的控制策略，以期达到系统稳定、鲁棒性强、超调小、抗干扰、快速响应、精确、运行可靠、节能的理想控制效果。

1 液位控制系统组成及原理
本液位控制系统是基于过程控制平台实现的，是一个DDC控制系统。

系统由水箱、液位传感器、电动调节阀、单相格兰富水泵、电磁流量计、A/D和D/A转换模块、工业控制计算机、打印机、彩色显示器等组成。

控制系统结构框图见图1。

液位传感器采用扩散硅压力液位变送器，当液体(水)的压力作用于传感器时，传感器将压力信号转换成电信号，经信号处理电路后转换成与液体的液位压力称对应关系的4～20 mA标准电流输出信号。

通过负载电阻250/50 Ω转换成电压信号送A/D
转换模块。

电磁流量计(简称EMF)是利用法拉第电磁感应定律制成的一种测量导电液体体积流量的仪表。

本系统使用的电磁流量计输出信号为4～20 mA，测量范围为0～1.0 m3/h。

A/D转换模块选用LM-7017八通道电压电流模拟量远程输入模块，共有8 路差分输入，16 位分辨率，高达115.2 kb/s的通讯速率。

LM-7017采用RS 485将分散的现场数据点的模拟量经A/D转换传输到主控计算机。

图1 系统结构框图
D/A转换模块选用LM-7024四通道电压电流模拟量远程输出模块，4路输出，12位DA分辨率，具有高达115.2 kb/s的通讯速率。

LM-7024采用RS 485将主控计算机的数字量经D/A转换后传输到分散在现场的控制设备。

该系统把水箱作为被控对象，水箱水位为被控量，利用液位传感器和电磁流量计采集液位信号及流量信号经A/D转换后送入计算机进行相应的控制运算，之后把运算结果送出，经D/A转换输出来控制电动调节阀的开度大小，从而间接实现了液位的控制。

本系统用面向对象的VB语言实现普通PID控制、前馈控制和模糊控制算法(复合控制框图如图2所示)，通过界面显示数据图形，并结合Access数据库实现系统数据的存储、查询等功能。

液位控制系统的结构如图2所示。

图2 复合控制框图
2 模糊PID控制器设计
模糊控制器是整个系统设计的重点，设计过程详述如图3所示。

(1) 结构设计。

如图3所示，本系统模糊控制器采用双输入、单输出的结构，一个输入量选用实际水位L偏离给定水位L0的大小即误差e=L-L0，同时为了提高系统控制的稳定性，并减小超调量及振荡现象，同时把误差的变化ec作为另一个输入量。

因此，模糊控制器选用水位的误差e=L-L0及其误差变化ec作为输入语言变量，把电动调节阀的控制量u作为输出语言变量。

图3 模糊控制器框图
(2) 模糊化设计。

根据以往水位控制实验的观察结果，考虑到稳定性和响应性，水箱水位的误差e基本论域定为[-0.06，+0.06]，超过这个范围的都把它当作边界值来处理。

同样得转速误差变化ec的基本论域定为[-0.03，+0.03]，电动调节阀的
控制量u基本论域定为[-10，+10]。

描述输入量e,ec 和输出控制量u的语言值模糊子集均选为{负大(NB)，负中(NM)，负小(NS)，零(ZO)，正小(PS)，正中(PM)，正大(PB)}，量化论域均取为{-3，-2，-1，0，1，2，3}，量化因子分别为
K1=3/0.06=50，K2 =3/0.03= 100，K3 =3/10=0.3。

(3) 模糊控制规则设计。

模糊控制规则的设计原则是，当误差较大时，控制量应当尽可能快地减小误差；当误差较小时，除消除误差外，应尽量使系统趋于稳定，避免不必要的超调和震荡。

表1为总结出各种情况时的模糊控制规则状态表。

表1 模糊控制规则状态表ENUNECNNBNMNSZOPSPMPBNBPBPBPBPMPMZOZONMPBPBPBPMPMZ OZONSPMPMPMPMZONSNSZOPMPSPSZONSNSNSPSPSZOZONMNMNM NMPMZOZOZONMNMNBNBPBZOZOZONMNMNBNB
根据误差和误差变化的模糊集EN,ECN，控制量的模糊输出UN可由UN=ENECN R(其中R为模糊关系)获得。

(4) 精确化设计。

由模糊数学理论，首先将R矩阵算出，然后算出各种输入状态下的模糊控制输出，最后用最大隶属度法，将模糊控制输出转化为精确的实际输出(电动调节阀的控制电流4～20 mA)。

经过计算的模糊控制查询表如表2所示。

在实际的实时控制中，先将模糊控制查询表存入计算机的Access数据库中，测得
EN和ECN，通过查询Access数据库中的控制表，即可得到相应的控制量UN去控制电动调节阀的开度，从而达到控制水位的目的。

表2 模糊控制查询表ENUNECN-3-2-10123-33222100-22221100-
12111000010000-1-11100-1-1-1-12000-1-1-2-230-1-1-2-2-2-3
3 系统软件设计简要介绍
系统软件利用VB软件和Access数据库来实现。

Visual Basic(VB)是一种由微软公司开发的包含协助开发环境的事件驱动编程语言，一种基于Basic语言的可视化程序设计环境。

VB拥有图形用户界面(GUI)和快速应用程序开发(RAD)系统，可以轻易的使用DAO，RDO，ADO连接数据库，能够
轻松地创建ActiveX控件。

程序员可以轻松地使用VB提供的组件快速建立一个应用程序。

VB引入了一种被称为面向对象程序设计(Object Oriented Programming，OPP)的方法，这种方法使计算机程序设计更贴近人类思维活动的习惯，体现了程序设计技术的发展趋势。

Access 是微软公司推出的基于Windows的桌面关系数据库管理系统(RDBMS)，是Office系列应用软件之一。

它提供了表、查询、窗体、报表、页、宏、模块7
种用来建立数据库系统的对象；提供了多种向导、生成器、模板，把数据存储、数据查询、界面设计、报表生成等操作规范化；为建立功能完善的数据库管理系统提供了方便，也使得普通用户不必编写代码，就可以完成大部分数据管理的任务。

VB软件通过计算机接口读取传感器的精确值和输出控制量控制电动调节阀，模糊控制器也由VB实现，模糊化、模糊推理、反模糊化的过程是通过查表的方式来实现的，模糊控制查询表存储在Access数据中，这可以节省大量运算资源，因此，在以数据库中可置入多个模糊查询表，在运行工况有所改变时，采用不同的数据表格，这样可以更灵活、更有效地控制电动调节阀的运行。

4 结语
在模糊控制中，一般采用误差和误差变化作为输入变量，与传统的PID控制相比，相当于少了积分环节，对消除误差效果不好、稳态误差大、精度不高、过渡时间长，但动态特性好、鲁棒性好、抗干扰能力强。

因此，为改善模糊控制器的稳态性能，
在模糊控制器中引入PID控制策略，构成模糊PID复合控制，这种复合控制策略是在大偏差范围内采用模糊控制，小偏差范围内转换成PID控制，二者的转换由微机根据事先设定的偏差范围自动实现。

再在系统中引入前馈控制，进一步加强了系统抗干扰的能力，增强了系统的稳定性能。

参考文献
[1] 林永,张乐强.Visual Basic 6.0用户编程手册[M].2版.北京:人民邮电出版
社,2003.
[2] 四维科技,赵斯思.Visual Basic 6.0数据库编程技术与实例[M].北京：人民邮电出版社，2004.
[3] 蔡自兴.智能控制[M].2版.北京:电子工业出版社,2004.
[4] 诸静.模糊控制理论与系统原理[M].北京：机械工业出版社，2005.
[5] 李士勇.模糊控制·神经控制和智能控制论[M].哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社，2004.
[6] Tay J H,Zhang X Y.A Fast Predicting Neural Fuzzy Model for High-rate Anaerobic Wastewater Treatment Systems[J].Wat .Res.,2000,34 (11):2 849-2 860.
[7] 杨金川,孙进生.曝气池混合液浓度的模糊控制[J].河北理工学院学
报,2002,24(2):144-147.
[8] 戎月莉.计算机模糊控制原理及应用[M].北京：北京航空航天大学出版社,2005.。