基于模糊自适应PID的温度控制系统

图 1 模糊自适应 PID 温度控制系统结构示意图
ji ( e , ec ) Kji
Kj = l
ji ( e , ec )
( 1)
l
式中, K j 分别代表 Kp 、 Ki 、 K d .
模糊控制器的输出 K p 、 Ki 、 K d 分别经过
修正系数修正后, 和常规 PID 控制器的 Kp 、K i 、Kd
本文设计的模糊自适应温度控制器应用在锅炉 温度控制系统中后, 结果如图 3 所示.
常规 PID 控制
模糊自适应 PID 控制
图 3 锅炉温度实时曲线
由于锅炉温度为非线性变化, 由图 3 可见, 采用
单一 PID 控制器控制时效果较差, 与常规 PID 控制 相比, 模糊自适应 PID 控制波动度小、超调量小、稳 定性好、过渡时间短, 有较强的鲁棒性, 其性能明显 优于常规 PID 控制.
PM、PS、ZO、NS、NM、NB} , 其对应的论域为, { 3、2、1、
0、- 1、- 2、- 3} .
输出 变 量 Kp 、 K i、 Kd 的 模 糊 子 集 为,
{PB、PMB、PM、PMS、PS、ZO、NS、NMS、NM、NMB、NB} , 其 对 应 的 模 糊 论 域 为, { 1、0 8、0 6、0 4、0 2、0、
ec
Ki
PB PM PS
ZO
NS
NM
NB
PB 1. 0 0. 9 0. 7 0. 5 0. 3
0
0
PM 0. 8 0. 7 0. 5 0. 3 0. 1
0 - 0. 1
PS 0. 6 0. 5 0. 3 0. 1
0 - 0. 1 - 0. 3
e ZO 0. 4 0. 3 0. 1
0 - 0. 1 - 0. 3 - 0. 5
些, 以保证系统响应具有良好的稳态性.
同时, 依据 PID 参数的作用, 在不同的偏差和偏
差变化 率 时, 对 PID 参 数的 要 求, 可 制 定相 应的
Kp 、 K i 、 Kd 模糊控制规则.
1 3 论域和隶属度函数 本控制系统利用采样得到的温度信号和给定值
相比较, 得系统的误差和误差变化率, 再通过量化,
数字 PID 控制算法为,
u( k) = Kpe( k) + Ki e( i) + Kd [ e( k) -
l
e( k - 1) ]
( 3)
收稿日期: 2011 - 07 - 28. 作者简介: 王晓员( 1966 ) , 女, 硕士, 高级工程师, 从事电气控制技术研究.
362
成都大学学报( 自然科学版)
3结 语
在 PID 控制与模糊控制技术的基础上, 设计了基 于模糊自适应 PID 的温度控制系统, 系统具有很好的 控制品质与较好的鲁棒性. 实际应用表明, 此温度控 制系统方法简单、经济, 具有一定的推广应用价值.
参考文献:
[ 1] 谭伟, 徐玲. 智能温室温湿度控制系 统设计及其 仿真[ J] . 东北林业大学学报, 2008, 36( 8) : 88- 89. [ 2] 谢书明, 柴天佑. 一种参数自 适应模糊 PID 控制 器[ J] . 信
If e is A i 、and ec is Bi then Kj i s Ci
其中, A i 、Bi 、Ci 分别是 e、ec 和输出量 Kj ( j = p 、
i 、d ) 的模糊子集, 其合成关系是,
Ri = Ai Bi Ci
( 4)
对于特定的输入量
A
* i
、B
* i
,
通过式( 4)
可以计
算得到对应的输出量
1 模糊自适应 PID 控制器设计
1 1 模糊自适应 PID 控制系统结构 模糊自适应 PID 温度控制系统结构如图 1 所示. 由图 1 可见, 控制系统由模糊控制器与 PID 控制
器 2 部分组成. 模糊控制器是由 SFC1、SFC2、SFC3 子 模糊控制器构成的复合模糊控制器. 模糊推理系统利 用系统的误差和误差变化率作为输入, 依据设计好的 模糊推理规则来进行模糊推理运算, 分别控制 PID 控 制器的参数, Kp 、Ki 、Kd , 使系统达到较好的动态、静 态性能. 本控制系统的子模糊控制器的输出为:
实现了基于 PLC 的自适应模糊 PID 温度控制系 统, 该控制系统 具有模糊 控制的简 单、有 效的非 线性控 制作用,
稳定性好, 有较强的鲁棒性.
关键词: 可编程控制器; 模糊控制; 自适应; 比例 积分 微分控制器
中图分类号: TP273
文献标识码 :A
0引言
在电气系统控制的发展中, PID 控制在电气系 统控制中占据重要的地位. 但传统 PID 控制参数一 经确定后, 无法随着对象的变化而调整, 而在实际电 气控制中, 会出现时变的、非线性、易受到随机干扰 的情况, 为了使系统具有很好的动态性能, 希望参数 能依据当前系统的状况来做出相应的调整. 模糊控 制是以模糊语言集、模糊变量和模糊推理为基础的 新型智能控制算法, 其特点是无需知道被控系统的 数学模型, 控制性能鲁棒性强[ 1, 2] . 目前, PLC 的功能 指令越来越强大, 依据模拟量的输入输出模块就能 够实现许多 复杂的控 制算法. 将模 糊控制 理论与 PLC 相结合, 对无法建立精确数学模型的、复杂的非 线性控制系统, 有较好的控制效果[3- 5] . 本文将模糊 控制理论与 PID 控制算法相结合, 设计了一种基于 PLC 的模糊自适应 PID 温度控制系统, 在实际应用 测试中, 取得了良好的控制效果.
( 5) PLC 依据采集到的误差与误差变化率输入 信号, 通过限幅量化处理, 所对应的模糊论域中的 值, 查询模糊控制表, 求出 Kp 、 K i 、 Kd 的值并 加以修正, 和 K p 、Ki 、K d 相加, 得到 PID 调节器的 控制参数 Kp 、Ki 、Kd , 依据 PID 控制算法计算输出控 制量. 2 3 结果与分析
分别相加, 相加之和作为 PID 控制器的实际参数.
Kp = Kp + Kp qp
Ki = K i + K i qi
( 2)
Kd = K d + K d qd 式中, qp 、qi 、qd 分别为 Kp 、 K i 和 K d 的修正系 数. K p 、K i 、K d 是 PID 控制器的实际控制参数. 1 2 PID 参数调整规则
NS 0. 2 0. 1 0 - 0. 1 - 0. 3 - 0. 5 - 0. 7
NM 0 0 - 0. 1 - 0. 3 - 0. 5 - 0. 7 - 0. 9
NP 0 0 - 0. 3 - 0. 5 - 0. 7 - 0. 9 - 1. 0
2 模糊自适应 PID 温度控制系统
2 1 温度控制系统组成 本文设计的模糊自适应 PID 温度控制系 统由
图 2 温度控制系统结构图
2 2 系统控制过程 系统控制过程的具体步骤为: ( 1) 系统的各项操作指令通过触摸屏及通讯电
缆传送到 PLC. PLC 依据操作指令与预先设计好的 程序进行相应的动作控制.
( 2) PLD 控制器的参数在触摸屏上设定. 通过触 摸屏来读取 PLC 相应存储器的数值, 显示被控系统 的数值与变化情况.
文章编号: 1004- 5422( 2011) 04- 0361- 03
基于模糊自适应 PID 的温度控制系统
王晓员
( 合肥学院 基础实验与实践教学中 心, 安徽 合肥 230022)
摘 要: 将传统 PID 控制技术与有着广泛应用的模糊控制技 术相结合, 设计了 一种模糊自 适应 PID 控制器, 并
( 2) 当 | e | 、| ec | 的值处于中间时, 为防止系 统产生过大的 超调量, 可取 较小的 K i 值, 适中的
K p 、K i , 以保证系统的响应速度.
( 3) 当 | e | 较小时, 适当选取 Kd 值. 如果 | ec |
较小, K d 可取大些; 如果 | ec | 较大时, Kd 可取小
第 30 卷
通常, 模糊规则的建立依赖于操作者的经验与
技术专家的技术知识. 依据 Kp 、Ki 、Kd 对系统输出
的影响, 得出 Kp 、Ki 、Kd 的调整规则如下:
( 1) 当 | e | 较大时, 可加快系统的响应速度, 取
较大的 K p , 较小的 K d, 为防止积分饱和, 去掉积分,
取 K i = 0.
Abstract: Combining the traditional PID control technology with fuzzy control technology, a sel-f adapting fuzzy- PID controller was designed, which achieved PID temperature control system based on sel-f adapting fuzzy- PLC and applied to temperature control system. The system has simple fuzzy control and effective nonlinear control funct ions, which has good stability, strong robustness. Key words: PLC; fuzzy control; adapting; PID Controller
- 0 2、- 0 4、- 0 6、- 0 8、- 1} .
1 4 建立模糊控制表
由于模糊推理过程必须进行复杂的矩阵运算, 计算量很大, 在线实施推理很难满足控制系统实时
性的要求, 据此本文采用查表法来进行模糊推理运
算, 依据制定的模糊控制规则也就是推理语句, 求出
控制量, 并以此来制定模糊控制表. 根据图 1, 控制系统的推理语句形式可表示为,
得到系统的输入变量 e 和 ec, 输出变量 K p 、 Ki 、
Kd . 隶属函数是论域元素对于变量从属程度的描
述, 根据控制对象的具体情况, 本文选用三角型隶属
函数, 输入变量 e 和 ec, 输出 Kp 、 K i 、 Kd 均采
用三角型隶属函数. 误差 e 和误差变化率 ec 的模糊子集为, { PB、
( 3) 通过 EM235 模块对模拟量的输入与输出转
第 4期
王晓员: 基于模糊自适应 PID 的温度控制系统
363
换. 系统的温度经温度传感器检测并经过 EM235 模 块转换后, 利用电流传输, 来减少干扰信号的影响.
( 4) 触摸屏和 PLC 间采用 RS- 485 通讯方式, 数 据类型是 8 位数据位, 1 位停止位.
EMENS, 2004. [ 6] 诸静. 模糊控制原理与 应用[ M] . 北京: 机械 工业出版 社,
2003.
Temperature Control System Based on Fuzzy Self- adapting PID
WANG Xiaoyuan
( Center of Basal Experiment and Practical Teaching, Hef ei University, Hefei 230022, China)
C
* i
.
将求得的模糊控制输出
量
C
* i
求并, 可得到模糊输出 C* ,
C*
=
C k *
i= l i
( 5)Biblioteka 模糊控制输出 C* 是模糊量, 运用反模糊加权
平均法 求得 输出 控 制 量 Kj 的 精 确 值, 并 且 经
Matlab 仿真加以修正, 最后获得如表 1 所示模糊控
制表.
表 1 模糊控制表
PLC、输入 输出模块、EM235 模块、接触器等组成. PLC 采用西门子 S7-200 系列 CPU224. 依据不同的输 入指令, PLC 进行各数字量的逻辑控制、模拟量的处 理、数据运算, 通过变频器控制电机控制泵的速度, 从而使系统温度稳定在设定值范围中. 温度控制系 统结构如图 2 所示.
息与控制, 1998, 27( 4) : 255- 259. [ 3] 李祖欣. Matlab 在模糊控制系统设计和仿真的 应用[ J] . 系
统仿真学报, 2003, 15( 1) : 132- 134. [ 4] 刘金琨. 先进 PID 控制 Matlab 仿真[ M] . 北京: 电子工业出
版社, 2004. [ 5] SIEMENS. SIMATIC S7-200 可编程控制器系统手册[ G ] . SI-