本科毕业论文PID温控系统的设计及仿真

CENTRAL SOUTH UNIVERSITY 本科生毕业论文
题目PID温控系统的设计及仿真
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学院信息科学与工程学院
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完成时间年月
摘要
温度是工业控制的主要被控参数之一。

可是由于温度自身的一些特点，如惯性大，滞后现象严重，难以建立精确的数学模型等，给控制过程带来了难题。

要对温度进行控制，有很多方案可选。

PID 控制简单且容易实现，在大多数情况下能满足性能要求。

模糊控制的鲁棒性好，无需知道被控对象的数学模型，且在快速性方面有着自己的优势。

研究分析了PID 控制和模糊控制的优缺点，把两者相互结合，采用了用模糊规则整定P K 、I K 两个参数的模糊自整定PID 控制方法。

本研究以电烤箱为控制对象，用MATLAB 软件对PID 控制、模糊控制和参数模糊自整定PID 控制的控制性能分别进行了仿真研究。

仿真结果表明PID 对于对象模型复杂和模型难以确定的控制系统具有很大的局限性，不能满足调节时间短、超调小的技术要求。

由于模糊控制的理论（如量化因子和比例因子的确定问题）并不完善，其可能获得的控制性能无法把握，而且模糊控制易受模糊规则有限等级的限制而引起稳态误差。

参数模糊自整定PID 控制吸收前两种方法的长处，满足了调节时间短、超调量为零且稳态误差较小的控制要求。

因此本论文最终确定采用参数模糊自整定PID 控制方案。

本系统硬件采用了以 AT89C52 单片机为核心的温度控制器，选用 k 型热电偶为温度传感器结合MAX6675芯片构成前向通道，同时双向晶闸管和SSR 构成后向通道，由按键、LED 数码显示器及报警单元等组成人机联系电路。

关键词：单片机，PID ，模糊控制，仿真
ABSTRACT
Temperature is one of the main parameters in the industrial process control.Yetthere are difficultiesto have a good control oftemperature becauseof the characteristics of the temperature itself:the temperature inertia is great, its time-lag is serious and it is hardto establish an accurate mathematical model.
There are many methods to be selected in order to control a system. The PID controlis simple,easily realized andin most casesit meetsthe control demand. Fuzzy control has the advantage of quickness,itsrobustness is good and there is no needto know the
object ’smathematical model.This paper analyses the advantages and disadvantages of both PID control and fuzzycontrol and es to the method of bining them together,fuzzy self-tuningPID control. In this method,P K and I K of the PID controller are adjusted by fuzzy control rules ．In the paper simulations of PID control, fuzzy control and fuzzy
self-tuning PID control are done by MATLAB to control a electric oven.Conclusions are that for those control objects of which models are plicated or hard to establish,the PID method has limitation and doesn ’t meet the control demand. As the fuzzy control method theory is not perfect, a good control performance cannot be expected. And it could easily cause the steady-state error for it is restricted by limited grades of the fuzzy rules.Finally the fuzzy self-tuning PID control method is selected, since it meets the control demands.
In this paper AT89C52 is used as controller, toward access is posed of K which is used as the temperature sensor and MAX6675.Backward access is posed of bidirectional thyristor and SSR. Man-machine circuit is posed of keyboard, LED and warning unit, etc.
Key words ：Micro Controller, PID Control, Fuzzy Control, Simulation
目 录
摘要I
ABSTRACTII
第一章绪论1
1.1 课题的提出及意义1
1.2 控制系统背景介绍1
1.3 当代温控系统及智能算法2
第二章温控系统的设计5
2.1 温控系统的总体设计5
2.1.1 温控系统设计的基本原则5
2.1.2 温控系统的结构及设计6
2.2 温控系统的硬件设计7
2.2.1 前向通道设计7
2.2.2 后向通道设计10
2.2.3 人机通道设计11
小结15
第三章系统控制方案16
3.1 PID 控制16
3.1.1 PID的概述16
3.1.2 PID 控制的基本理论及特点16
3.2 模糊控制18
3.2.1 模糊控制的概述18
3.2.2 模糊控制的基本原理及特点18
3.3 模糊PID 控制19
小结21
第四章仿真研究22
4.1 MATLAB及其模糊逻辑工具箱和仿真环境simulink22
4.2 仿真和优选23
4.2.1 控制对象模型23
4.2.2 仿真和方案选择25
小结32
第五章总结与展望33
5.1 主要工作容33
5.2 工作小结33
5.3 存在的问题及未来的方向34
结束语35
参考文献36
第一章绪论
1.1 课题的提出及意义
温度是生产过程和科学实验中非常普遍而又十分重要的物理参数。

在工业生产过程中，为了高效地进行生产，必须对生产工艺过程中的主要参数，如温度、压力、流量、速度等进行有效的控制，其中温度控制在生产过程中占有相当大的比例。

准确地测量和有效地控制温度是优质、高产、低耗和安全生产的重要条件。

而且在我们的日常生活中也使用微波炉、电烤箱、电热水器、空调等家用电器，温度与我们息息相关。

另外在各高等院校的实验室中，无不将温度作为被控参数，构成微机测控系统，供学生作综合实验或课程设计。

可见温度控制电路广泛应用于社会生活的各个领域，所以对温度进行控制是非常有必要和有意义的。

可是由于温度自身的一些特点,如惯性大、滞后现象严重、难以建立精确的数学模型等,使控制系统性能不佳。

在关于温度控制的绝大部分文献资料中，控制结果都是有超调的，而且很多时候超调量较大，本论文是基于这一特点，研究一种控制方案，将其用于大部分温控场合，都能达到零超调，且调节时间快，稳态误差也非常小的理想效果。

另一方面也是基于控制实验室建设的需求，将其用于对实验电烤箱温度进行控制，达到调节时间短、超调量为零且稳态误差较小的技术要求。

1.2控制系统背景介绍
随着计算机科学和自动化水平的不断提高，在各种应用领域都大量采用计算机控制系统。

计算机控制系统的应用使得科学研究、工农业生产、工艺实践的效率大大提高，同时也大幅度提高了产品和成果的质量。

计算机控制系统从结构上讲都是类同的，它包括计算机组成的控制器和被控对象，并且对象的输出通过反馈回路反馈给控制器，形成一个闭环的控制系统。

也有部分计算机控制系统是开环系统，如线切割机等。

从采用的部件角度讲，计算机控制系统所用的计算机往往有较大区别：在大型管理控制系统中，采用大中型机；在一般控制系统中，采用微型机；而功能较专的控制系统采用单片机。

由于大量的控制系统的任务较专业化，并且执行的是直接数字控制任务，故基本采用单片机。

单片机是目前控制系统采用最多的器件和芯片，它在军事、航空、航天、交通、工业、农业等领域都有大量的应用[1]。

1.3当代温控系统及智能算法
智能控制算法广泛应用于各种温度控制器的设计之中，这里就最近几年快速发展的几种智能控制算法做一个综述[2]。

1．神经网络控制
人工神经网络是当前主要的、也是重要的一种人工智能技术，它采用数学模型的方法模拟生物神经细胞结构及对信息的记忆和处理而构成的信息处理方法。

它用大量简单的处理单元广泛连接形成各种复杂网络，拓扑结构算法各异，其中误差反向传播算法(即BP算法)应用最为广泛。

温度控制系统由于负载的变化以及外界干扰因素复杂，而传统的PID控制对于外界环境的变化只能做近似的估算，因此系统控制精度不高。

人工神经网络以其高度的非线性映射、自组织、自学习和联想记忆等功能，可对复杂的非线性系统建模。

该方法抗干扰能力强，且易于用软件实现。

训练方法实际是网络的自学习过程，即根据事先定义好的学习规则，按照提供的学习实例，调节网络系统各节点之间相互连接的权值大小，从而达到记忆、联想、归纳等目的。

在温控系统中，将对温度影响的因素如气温、外加电压、被加热物体性质以及被加热物体温度等作为网络的输入，将其输出作为PID控制器的参数，以实验数据作为样本，在微机上反复迭代，自我完善与修正，直至系统收敛，得到网络权值，达到自整定PID控制器参数的目的。

MNN(Memory neuron network)在每个网络节点增加了记忆神经元，在学习动态非线性系统时，不需知道实际系统太多的结构知识，当系统滞后比较大时也不会造成网络庞大难以训练。

2．模糊控制
模糊控制是基于模糊逻辑描述的一个过程控制算法，主要嵌入操作人员的经验和直觉知识。

它适用于控制不易取得精确数学模型和数学模型不确定或经常变化的对象。

温度控制系统的模型通常是不完善的，即使模型已知，也存在参数变化的问题。

PID控制虽然简单、方便，但难以解决非线性和参数变化等问题。

模糊控制不需要对象的精确模型，仅依赖于操作人员的经验和直观判断，非常容易应用。

模糊控制对温度控制的实现一般分如下几步：(1)将温控对象的偏差和偏差变化率以及输出量划分为不同的模糊值，建立规则，例如，IF温度太高OR温度正在上升，THEN减少控制量．将这些模糊规则写成模糊条件语句，形成模糊模型。

(2)根据控制查询表，形成模糊算法。

(3)对温度误差采样的精确量模糊化，经过数学处理输入计算机中，计算机根据模糊规则推理做出模糊决策，求出相应的控制量，变成精确量去驱动执
行机构，达到调节温度，使之稳定的目的。

同传统的PID控制比较，模糊控制响应快、超调量小、对参数变化不敏感。

3．模糊控制与PID结合(Fuzzy PID)
模糊模型使用模糊语言和规则描述一个系统的动态特性及性能指标。

其特点是不需知道被控对象的精确模型，易于控制不确定对象和非线性对象，对被控对象参数变化有强鲁棒性，对控制系统干扰有较强抑制能力。

然而，模糊控制的局限性在于模糊规则库的建立缺乏完整性，没有明确的控制结构，存在较大稳态误差等。

PID 控制器结构简单、明确，能满足大量工业过程的控制要求。

但PID本质是线性控制，而模糊控制具有智能性，属于非线性领域，因此，将模糊控制与PID结合将具备两者的优点。

即用过程的运行状态(温度偏差及温度变化率)确定PID控制器参数，用PID控制算法确定控制作用。

主要的问题是合理地获得PID参数的模糊校正规则，其实质是一种以模糊规则调节PID参数的自适应控制，即在一般PID控制系统基础上，加上一个模糊控制规则环节。

文献[3]给出了不同实时状态下对PID参数的推理结果，当温差较大时采用Fuzzy控制，响应速度快，动态性能好：当温差较小时采用PID控制，使其静态性能好，满足系统精度要求。

因此Fuzzy PID复合控制，比单一的模糊控制或PID调节器有更好的控制性能。

文献[4]采用模糊自适应PID设计方法，根据人们要求的温度曲线，由计算机系统进行监控，根据模糊推理判断，实现对任何一种模型参数的系统都能自动调节其PID参数，使系统的实际温度与要求的温度曲线趋于一致，实现快速响应特性与超调量小的统一。

4．模糊控制与神经网络结合
温控系统由于被控过程常常具有严重的非线性时变性以及种类繁多的干扰，使得基于精确数学模型的传统控制方案很难获得满意的动静态控制效果。

近些年来模糊逻辑控制取得了巨大成功，但是，模糊控制所基于的专家经验不易获得，一成不变的控制规则也很难适应被控制系统的非线性、时变性等问题，严重影响控制效果，因此应使模糊控制向着自适应方向发展，使模糊控制规则隶属函数模糊量化在控制过程自动地调整和完善。

自适应模糊控制提供了一种新的有效途径，利用神经网络的学习能力来修正偏差和偏差变化的比例系数，达到优化模糊控制器作用，从而进一步改进实时控制效果，以便应用于温度过程控制中，其优点动态响应快，能达到高精度的快速控制，具有极强的鲁棒性和适应能力。

文献[5]提出三层前向模糊BP神经网络，选择温度采样误差值、误差积分和变化值作为网络输入，用模糊控制理论赋予隐层含义，确定神经元个数，用高斯核函数作为节点激励函数，忽略远离中心的神经元输出，计算隐层输出，通过在线学习，以调整网络权值，使目标函数最小。

5．遗传算法
遗传算法(Genetic Algorithms简称GA)是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的全局优化搜索算法。

它将生物进化过程中适者生存规则与群体部染色体的随机信息交换机制相结合，通过正确的编码机制和适应度函数的选择来操作称为染色体的二进制串l或0。

引入了如繁殖交叉和变异等方法在所求解的问题空间上进行全局的并行的随机的搜索优化，朝全局最优方向收敛。

基于遗传算法温控系统的设计就是将传感器得到的温度信号放大，数字化后送入计算机，计算机将其与给定温度进行比较，用遗传算法来优化3个PID参数，然后将控制量输出。

具体实现：将3个PID参数串接在一起构成一个完整的染色体，从而构成遗传空间中的个体，通过繁殖交叉和变异遗传操作生成新一代群体，经过多次搜索获得最大适应度值的个体即所求。

在硬件上可采用单片机控制，具有调试方便，温控精度高，抗干扰性强等优点；在软件上可采用遗传算法对PID参数进行优化控制，具有很高的稳定度，温控精度高。

6．模糊控制、神经网络、遗传算法三者结合
文献[6]提出基于神经网络的方法，将模式辨识、预测最优控制与神经网络结合，由神经元网络模型预估器辨识系统模型，并实时为控制器提供参考输入，由最优控制器对数据进行处理、决策，选定最优的控制量，达到温度最佳控制的目的。

神经网络应用广泛的BP网络，由于其收敛慢和存在局部最小点，因此将遗传算法和BP 算法结合得到的遗传BP(GA BP)算法作为网络预估器的学习算法。

该系统能使温度随外界干扰条件的变化，实时的调节网络和控制规律，具有良好的温度跟踪性能和抗干扰能力。

近些年来，硬件电路设计的软件化也应用于温控系统中，文献[7]引入YHDL 语言采用自顶向下的设计方法对系统逐步细化，优点是可提高系统的效率，达到资源共享。

由于其屏蔽了具体工艺及器件差异，不会因工艺及器件变化而变化。

综上所述，无论是神经网络、模糊控制还是遗传算法，都属于人工智能领域同PID结合以调节PID参数，适应温控系统非线性、干扰多、大时延、时变和热分布不均匀的特点。

神经网络采用自适应的方法，具有很强的鲁棒性，动态响应快，缺点是容易陷入局部最优，采用遗传算法来训练神经网络可以实现结构与参数的快速全局寻优。

模糊控制适应大惯性和纯延滞后系统，不需要知道系统的精确信息，神经网络结合，能向自适应的方向发展。

总之，实现温控系统的参数自调整，将线控制与非线性相结合，使温度能满足用户的需要是温控系统的最终目的。

在实际应用中，应该根据具体的应用场合、不同的加热对象和所要求的控制曲线和控制精度，选择不同的系统方法。

第二章温控系统的设计
2.1温控系统的总体设计
单片机自20世纪70年代问世以来，已对人类社会产生了巨大的影响。

尤其是美国Intel 公司生产的MCS-51 系列单片机，由于其具有集成度高、处理功能强、可靠性高、系统结构简单、价格低廉、易于使用等特点，在工业控制、智能仪器仪表、办公室自动化、家用电器等诸多领域得到广泛的应用。

20世纪80年代中期以后，Intel公司已把精力集中在CPU 芯片的开发、研制上，并逐渐放弃了单片机芯片的生产，但是以MCS-51 核技术为主导的单片机已经成为许多厂家及公司竞相选用的对象。

因此，Intel 公司以专利转让或技术交换的形式把MCS-51 的核技术转让给了许多国际上著名的半导体芯片生产厂家，如ATMEL、PHILIPS、Cygnal等公司。

这些厂家生产的与MCS-51 系列单片机兼容的各种增强型、扩展型单片机，已成为世界上8位单片机市场的主流产品。

估计在今后若干年，它们仍是我国8位单片机应用领域的主流机型。

在本设计中，温度控制器以AT89C52 单片机为核心。

在进行系统设计之前，必须对要解决的问题进行调查研究、分析论证。

如产品的应用场合、面向的客户类型等。

在此基础上，根据实际应用中的问题提出具体的要求，确定系统所要完成的数据采集任务和技术指标，确定调试系统和开发软件的手段等。

另外，还要对系统设计过程中可能遇到的技术难点做到心中有数，初步定出系统设计的技术路线。

2.1.1 温控系统设计的基本原则
在系统总体设计阶段，一般来说，多采用硬件，可以简化软件设计工作，并使系统的速度性能得到改善，但成本会增加，同时，也因接点数增加而增加不可靠因素。

若用软件代替硬件功能，可以增加系统的灵活性，降低成本，但系统的工作速度也降低。

要根据系统的技术要求，在确定系统总体方案时进行合理的功能分配。

1．硬件设计的基本原则
(1) 良好的性价比。

系统硬件设计中，一定要注意在满足性能指标的前提下，尽可能地降低价格，以便得到高的性能价格比，这是硬件设计中优先考虑的一个主要
因素。

因为系统在设计完成后，主要的成本便集中在硬件方面，当然也成为产品争取市场关键因素之一。

(2) 安全性和可靠性。

选购设备要考虑环境的温度、湿度、压力、振动、粉尘等要求，以保证在规定的工作环境下，系统性能稳定、工作可靠。

要有超量程和过载保护，保证输人、输出通道正常工作。

要注意对交流市电以及电火花等的隔离。

(3) 较强抗干扰能力。

有完善的抗干扰措施，是保证系统精度、工作正常和不产生错误的必要条件。

例如强电与弱电之间的隔离措施，对电磁干扰的屏蔽，正确接地、高输人阻抗下的防止漏电等。

2．软件设计的基本原则
(1) 结构合理。

程序应该采用结构模块化设计。

这不仅有利于程序的进一步扩充或完善，而且也有利于程序的后期修改和维护。

(2) 操作性能好，使用方便，具备良好的人机界面。

(3) 具有一定的保护措施和容错功能。

系统应设计一定的检测程序，例如状态检测和诊断程序，以便系统发生故障时，便于查找故障部位。

对于重要的参数要定时存储，以防止因掉电而丢失数据。

(4) 提高程序的执行速度，尽量减小占用系统的存。

(5) 给出必要的程序说明，便于后期程序维护。

2.1.2 温控系统的结构及设计
整个系统的硬件组成相对简单，但较小的硬件需要相对复杂的软件进行补偿。

本系统的软件采用结构化模块程序设计，应用程序主要由主程序、中断服务程序和各子程序组成。

主程序中包括设置堆栈、进行初始化，并设置有关标志及各子程序的调用。

温度信号的采集、数字滤波、标度变换、温度给定、温度显示、越限报警及参数模糊自整定PID控制算法等功能的实现均由各子程序完成。

数字滤波可采用均值法、中间值法和一阶惯性法等方法，目的是滤除干扰信号的影响。

图2.1 电烤箱温度控制系统硬件结构框图
2.2 温控系统的硬件设计
2.2.1前向通道设计
前向通道是系统获取信息数据的组成部分，它的性能好坏直接决定了整个系统的精度，而且一旦产生较大误差，将无法消除。

因此前向通道必须高精确度。

1．常用形式
采用性能较好的热电偶测温装置，采用查表法处理热电偶电势与温度值间的非线性。

辅加冷端温度补偿器，滤波的测量放大器、A/D转换通道等组成。

2．热电偶检测电路
几种常见的热电偶有：
(1)铂铑10 -铂热电偶属贵金属热电偶，直径通常0.5毫米，它长期使用的最高温度可达1300℃，短期可达1600℃。

(2)铂铑30-铂铑6热电偶它也属贵金属热电偶，长期使用的最高温度可达1600℃，短期使用可达1800℃。

(3)镍铬-镍硅热电偶它是廉价金属，使用温度在-200～1300℃。

基于本设计的要求，采用镍铬-镍硅热电偶来测量温度。

3．冷端补偿电路
在实际应用中，热电偶的冷端通常靠近被测对象，且受到周围环境温度的影响，其温度不是恒定不变的。

从热电效应的原理可知，热电偶产生的热电动势与两端温度有关。

只有将冷端的温度恒定，热电动势才是热端温度的单位函数。

为此，必须采取一些相应的措施进行补偿或修正，常用的方法有一下几种：
(1)冷端恒温法
(2)导线补偿法
(3)电桥补偿法
(4)计算修正法
(5)显示仪表零位调整法
在本设计中采用导线补偿法和电桥补偿法相结合的方式。

4．前置放大电路
热电偶出来的毫伏级电压，无法直接进行A/D转换，必须进行放大处理。

此电路是前向通道的主要部分之一，因为如果在放大级引入的干扰，被放大后进入到后级的A/D，转换出来的数值必定相差很远。

为使系统具有极高的可靠性，所以前置放大电路一般都采用具有性能优异体积小、电路结构简单、成本低等优点的AD公司生产的高性能仪表专用运放AD521。

而本设计中采用的芯片MAX6675具有热补偿，噪声补偿等，转换出来的数值提高了测量精度。

5．A/D转换电路
前置放大器输出的信号是连续变化的模拟量，必须将此信号转换成数字量后才能输入单片机进行数据处理。

实现模拟量转换成数字量的器件称为模数转换器(ADC)。

根据A/D转换器实现A/D转换的原理不同，可以分为双积分型、逐次逼近型、电压-频率型等。

双积分型A/D转换器具有转换速度慢但抗干扰能力强的特点；逐次逼近型A/D转换器的特点正好相反，转换速度快，但抗干扰能力弱；电压频率型的缺点是精度不高。

因为温度的变化比较大，滞后性大，设计中采用双积分型A/D转换器。

综合以上条件，本设计采用集成芯片MAX6675作为前向通道进行测温，并且保证了较好的精度。

6．集成形式
以往的热电偶测温电路比较复杂、成本高、精度低,而且容易遭受干扰。

MAXIM 公司新近开发出一种K型热电偶信号转换器(IC)MAX6675,该转换器集信号放大、冷端补偿、A/D转换于一体,直接输出温度的数字信号,使温度测量的前端电路变得十分简单。

用K型热电偶对温度进行采集，经MAX6675送单片机AT89C52。

(1) MAX6675的部电路构成、性能与时序
MAX6675的部由精密运算放大器、基准电源、冷端补偿二极管、模拟开关、数字控制器及ADC电路构成,完成热电偶微弱信号的放大、冷端补偿和A/D转换功能。

图2.3是MAX6675引脚排列图,采用8脚SO形式封装,T+接K型热电偶的正极(镍铬合金),T-接K型热电偶的负极(镍硅合金或镍铝合金)，片选信号端CS为高电平时启动。