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    基于模糊策略的PID控制器在恒溫控制中的應(yīng)用

    2015-12-15 10:47:48鄭向軍徐鋒應(yīng)一鎮(zhèn)楊彥青
    電氣自動(dòng)化 2015年5期
    關(guān)鍵詞:規(guī)則系統(tǒng)

    鄭向軍,徐鋒,應(yīng)一鎮(zhèn),楊彥青

    (臺(tái)州職業(yè)技術(shù)學(xué)院自動(dòng)化研究所,浙江 臺(tái)州 318000)

    0 引言

    PID控制由于算法簡(jiǎn)單、穩(wěn)定性好、可靠性高等優(yōu)點(diǎn),廣泛應(yīng)用于溫控系統(tǒng)。實(shí)際應(yīng)用中,PID參數(shù)主要憑經(jīng)驗(yàn)選定,且一旦選定不再更改。由于溫控系統(tǒng)的大慣性、時(shí)變性的特點(diǎn),加之控制過(guò)程中某些參數(shù)會(huì)隨時(shí)間發(fā)生變化[1],這種定值PID控制往往無(wú)法取得滿意的結(jié)果。

    模糊控制不依賴被控對(duì)象的精確模型,控制規(guī)則基于操作者的經(jīng)驗(yàn),具有較強(qiáng)的魯棒性和容錯(cuò)性[2]58,能有效地減小干擾和參數(shù)變化對(duì)控制效果的影響,適合非線性、時(shí)變及滯后系統(tǒng)的控制。

    將模糊控制策略應(yīng)用于PID參數(shù)的在線整定,根據(jù)實(shí)時(shí)狀態(tài)對(duì)PID參數(shù)進(jìn)行在線優(yōu)化,可以提升溫控系統(tǒng)的品質(zhì)。通過(guò)仿真和對(duì)RX3-4的實(shí)驗(yàn)測(cè)試,表明這種控制方法較傳統(tǒng)的PID控制更具優(yōu)勢(shì)。

    1 控制系統(tǒng)原理與結(jié)構(gòu)

    1.1 溫控系統(tǒng)的特性

    傳統(tǒng)的PID控制器參數(shù)的確定主要取決數(shù)學(xué)模型。溫度控制系統(tǒng)是一個(gè)具有蓄勢(shì)能力的裝置,其數(shù)學(xué)模型均可表示為以下形式:

    式中G0為傳遞函數(shù);n為系統(tǒng)的階次;Ki(t)為時(shí)變比例系數(shù);τi(t)為時(shí)變滯后時(shí)間常數(shù),Ti(t)為時(shí)變時(shí)間常數(shù)[2]87。

    溫控系統(tǒng)具有非線性、大慣性、大滯后和時(shí)變性特點(diǎn),且受外界干擾因素較多,參數(shù)變化無(wú)常。(1)式中的 Ki(t)、Ti(t)和τi(t)很難用數(shù)學(xué)函數(shù)精確表達(dá)[2]67。其模型具有不確定性且無(wú)規(guī)律可循。

    由于上述特點(diǎn),采用傳統(tǒng)的定值PID控制時(shí),在參數(shù)KP、KI、KD的選擇上存在較大的困難,參數(shù)無(wú)法始終適應(yīng)系統(tǒng)的時(shí)變性要求,從而影響控制效果。

    1.2 系統(tǒng)原理與結(jié)構(gòu)

    結(jié)合模糊控制和PID控制的優(yōu)點(diǎn),構(gòu)成Fuzzy-PID控制器,模糊控制器根據(jù)不同的輸入情況和控制要求,實(shí)時(shí)修訂PID控制器的參數(shù),實(shí)現(xiàn)KP、KI、KD參數(shù)的在線優(yōu)化。圖1為RX3-4-8恒溫爐控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)圖。

    圖1 RX3-4-8恒溫爐控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)圖。

    控制系統(tǒng)以STC89C51單片機(jī)為控制器核心,STC89C51具有溫度采集、串行通信、A/D和D/A轉(zhuǎn)換、模擬量輸出等多種功能,其CPU具有超強(qiáng)的抗干擾能力,能較好地滿足控制要求[3]21。采用檢測(cè)精度高、穩(wěn)定性高、防水性好、測(cè)溫范圍寬的高精度鉑熱PT1000電阻為溫度傳感器。為減小非線性誤差,溫度采集電路采用恒流源式[4]。

    系統(tǒng)將采集到的溫度信號(hào)經(jīng)運(yùn)算放大和A/D轉(zhuǎn)換等處理,送入單片機(jī)進(jìn)行Fuzzy-PID運(yùn)算以及D/A轉(zhuǎn)換后輸出控制量,再由移相觸發(fā)模塊EJK220和隨機(jī)型電壓調(diào)節(jié)模塊SSR實(shí)現(xiàn)電壓的調(diào)節(jié)[3]22。

    2 控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)

    2.1 數(shù)字PID算法設(shè)計(jì)

    STC89C51單片機(jī)構(gòu)成的數(shù)字PID控制器由于具有編程靈活性和強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理、存儲(chǔ)功能,因此能方便地設(shè)計(jì)出靈活多樣和滿足控制要求的多種PID算法[5]9。標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)字PID算法如下式所示:

    上式的Kp為確比例系數(shù),KI為積分系數(shù),KD為微分系數(shù),u(k)為kT采樣時(shí)刻的輸出。

    由于(2)式的積分項(xiàng)∑e(j)保留了所有kT時(shí)刻之前的偏差值,易造成累計(jì)誤差,又占用很多內(nèi)在空間,使用起來(lái)不方便。因此本系統(tǒng)采用增量型PID控制算法[5]10,即PID控制器的輸出只是控制量的增量Δu(k):

    增量型PID控制算法在k采樣時(shí)刻的實(shí)際輸出量為:

    在采樣周期T不變情況下,當(dāng)KP、TI、TD參數(shù)確定后,只要使用前后三次測(cè)量的偏差值即可由(3)式或(4)式計(jì)算出控制量。

    2.2 模糊控制器設(shè)計(jì)

    Fuzzy-PID控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)的核心工作是模糊控制器的設(shè)計(jì),包括輸入/輸出語(yǔ)言變量的確定,量化因子和比例因子的確定、隸屬度函數(shù)的選取、模糊規(guī)則制訂、選擇模糊推理和反模糊化方法等。

    2.2.1 模糊控制器結(jié)構(gòu)

    本例的模糊控制器采用二維結(jié)構(gòu),目標(biāo)函數(shù)為恒溫爐的溫度,輸入為偏差e(被調(diào)量與設(shè)定值差)和偏差變化率△e/△t,輸出量為 PID 控制器參數(shù)修正值△KP、△KI、△KD[6]。

    模糊控制器結(jié)構(gòu)如圖2所示。

    圖2 模糊控制器結(jié)構(gòu)示意圖

    圖 2 中,ke和 kce為模糊控制器量化因子,kp、ki、kd分別為模糊控制器輸出的比例因子。

    2.2.2 模糊化處理

    模糊控制器輸入偏差和偏差變化率的語(yǔ)言變量分別選為E、EC,輸出語(yǔ)言變量分別選為ΔKp、ΔKi、ΔKd。將輸入和輸出語(yǔ)言變量均分割為7個(gè)模糊子集,并用正大(PB)、正中(PM)、正小(PS)、零(ZO)、負(fù)小(NS)、負(fù)中(NM)、負(fù)大(NB)描述[7],即:

    本例中溫度偏差的基本論域定為[-1,+1],為提高控制系統(tǒng)的靈敏度,實(shí)際應(yīng)用時(shí)將溫度偏差的基本論域提高20倍,即偏差基本論域即擴(kuò)大到[-20,+20],選定偏差語(yǔ)言變量E的論域?yàn)閧-6,-5,-4,… -0,+0,… +5,+6}共14 個(gè)等級(jí),偏差變化率語(yǔ)言變量EC的論域?yàn)閧-6,-5,-4,…0,… +5,+6}共13個(gè)等級(jí),輸出語(yǔ)言變量的論域?yàn)閧-7,-6,-5,…0,… +5,+6,+7}共15個(gè)等級(jí)。

    根據(jù)溫控制系統(tǒng)的特點(diǎn)和控制要求,并考慮到計(jì)算的方便,本例中輸入輸出變量隸屬函數(shù)采用圖3所示常見(jiàn)的三角形,由此可以計(jì)算出語(yǔ)言變量各檔的隸屬度值。

    圖3 輸入/輸出變量的隸屬度函數(shù)曲線

    2.2.3 模糊規(guī)則

    理論分析可知,PID控制器的KP、KI、KD參數(shù)與偏差e和偏差變化率Δe/Δt之間存在一種非線性關(guān)系,這種關(guān)系雖然無(wú)法用清晰的數(shù)學(xué)語(yǔ)言描述,卻可以用模糊語(yǔ)言描述。

    圖4為典型溫控系統(tǒng)PID控制輸出響應(yīng)曲線和偏差e、偏差變化率 de/dt曲線[8]。

    根據(jù)圖4曲線可以總結(jié)出了輸出y和輸入e、de/dt之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系,可歸納總結(jié)出PID參數(shù)與偏差e和偏差變化率de/dt之間的模糊關(guān)系。

    圖4 典型PID曲線與e,de/dt之間的關(guān)系

    (1)當(dāng)|e|較大時(shí),為了加速響應(yīng)過(guò)程,應(yīng)取較大的KP值,這樣可以使系統(tǒng)的時(shí)間常數(shù)和阻尼系數(shù)減小;為了避免系統(tǒng)開(kāi)始時(shí)可能引起的超范圍控制作用,取較小的KD值以便加快系統(tǒng)的響應(yīng)速度;為了避免出現(xiàn)較大的超調(diào),可去掉積分作用,即 KI取零[9]。

    (2)當(dāng)|e|和|de/dt|中等大小時(shí),取較小的KP值,以便使系統(tǒng)的超調(diào)降低;為保證系統(tǒng)的響應(yīng)速度,KD和KI值要恰當(dāng)。

    (3)當(dāng)|e|較小時(shí),為了使系統(tǒng)有良好的穩(wěn)定性,取較大的KP和KI值。當(dāng)|de/dt|較小時(shí),KD值可取中等大小,當(dāng)|de/dt|較大時(shí),KD值可取較小。

    基于以上總結(jié)出的輸入變量 e、de/dt與參數(shù) KP、KI、KD之間的關(guān)系,結(jié)合工程技術(shù)人員的實(shí)際操作經(jīng)驗(yàn)并通過(guò)實(shí)驗(yàn)調(diào)整,最終得出模糊推理規(guī)則。

    表1為本例的模糊推理規(guī)則表。

    表1 模糊推理規(guī)則

    2.2.4 模糊推理

    模糊推理是一種近似推理,目前常用的方法主要有Zadeh(扎德)、Mamdani(馬丹尼)和 Tsukamoto(楚卡莫托)法等多種。本例的合成推理采用Mamdani法。

    模糊控制器規(guī)則庫(kù)中的規(guī)則分三組,每組49條控制規(guī)則,對(duì)于單變量二維結(jié)構(gòu)的模糊控制器,常采用if Aiand Bithe Ci形式[7],具體到各組的每條模糊規(guī)則的表述如下:

    (1)if E is NB and EC is PB the ΔKpis PM,ΔKiis ZO,ΔKdis PS;

    ……………………

    (49)if E is PB and EC is NB the ΔKpis PM,ΔKiis ZO,ΔKdis PS;

    ……………………

    上述if Aiand Bithe Ci形式的模糊條件語(yǔ)句的模糊蘊(yùn)涵關(guān)系Ri,根據(jù) Mamdani法,當(dāng) Ai∈U,Bi∈V,Ci∈W 時(shí),其三元模糊關(guān)系為:

    Ri=Ai× Bi× Ci,或 Ri(u,v,w)=Ai(u)∧Bi(v)∧Ci(w)把上述每條規(guī)則的蘊(yùn)涵關(guān)系Ri作并運(yùn)算即可得到系統(tǒng)各組總的模糊蘊(yùn)涵關(guān)系R:

    當(dāng)控制器采樣得到的變量經(jīng)量化和模糊化處理映射成模糊E和EC后,按近似推理合成法則得到輸出模糊量。例如,系統(tǒng)當(dāng)前狀態(tài)是Ei和ECj,則模糊控制器的輸出△Kij為:

    2.2.5 清晰化處理

    經(jīng)過(guò)模糊推理后,輸出的是一個(gè)模糊集合,是由一個(gè)有多條模糊控制規(guī)則所得出的綜合,因此需要將其等效為一個(gè)清晰值,即映射到輸出基本論域中某個(gè)精確的值上。本例采用加權(quán)平均法,其控制量的精確值可由輸出的隸屬度函數(shù)加權(quán)平均判決得到[10],即:

    式中△K為模糊控制器輸出的修正值(△KP、△KI、△KD)。Ui是輸出模糊集合中第i條規(guī)則隸屬度函數(shù)的中心值;μ(i)是輸出模糊集合的隸屬度。

    數(shù)字PID控制器比例-積分-微分系數(shù)的精確值的計(jì)算公式如下:

    (5)~(7)式中,ΔKP、ΔKI、ΔKD是模糊控制器的輸出;KP0、KI0、KD0是PID參數(shù)的初始值。

    3 系統(tǒng)仿真與實(shí)驗(yàn)

    3.1 模糊-PID控制器仿真

    控制系統(tǒng)仿真采用MATLAB/Simulink工具軟件,構(gòu)建如圖5所示的仿真模型[11]。

    圖5 模糊-PID控制器仿真模型

    當(dāng)給定溫度t=500℃時(shí),溫度控制系統(tǒng)的響應(yīng)曲線如圖6(a)所示,可以看出,采用Fuzzy-PID控制時(shí),系統(tǒng)的調(diào)節(jié)時(shí)間約90秒左右,超調(diào)量小于0.3%,穩(wěn)態(tài)誤差為零。

    6(b)中還給出了常規(guī)PID控制器的溫度仿真曲線。其中KP=2.88,Kd=42.8 和 Ki=0.05 由 Ziegler-Nichols法整定得到;可見(jiàn)調(diào)節(jié)時(shí)間接近300秒,且超調(diào)量很大,穩(wěn)態(tài)誤差為零。

    圖6 溫度控制系統(tǒng)仿真曲線

    可以看出Fuzzy-PID控制系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)指標(biāo)要優(yōu)于常規(guī)PID控制器。

    3.2 模糊-PID控制器實(shí)驗(yàn)

    為了驗(yàn)證模糊-PID控制器的控制效果,在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下對(duì)RX3-4-8恒溫爐進(jìn)行多次恒溫控制空載重復(fù)實(shí)驗(yàn)。該恒溫爐的容積為260 mm×260 mm×105 mm,采用直接加熱方式,加熱器件功率4.0 kW。恒溫爐的主要技術(shù)指標(biāo)是溫度在30℃ ~600℃之間可調(diào),要求穩(wěn)態(tài)誤差范圍不大于 ±2℃,超調(diào)量不大于0.5%。實(shí)驗(yàn)的間隔為2小時(shí)。

    RX3-4-8恒溫爐調(diào)壓電路如圖7所示。

    圖7 箱式干燥機(jī)驅(qū)動(dòng)電路

    控制器運(yùn)算后輸出的數(shù)字信號(hào)經(jīng)D/A轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的模擬信號(hào)施加到移相觸發(fā)模塊(EJK220),再由隨機(jī)型電壓調(diào)節(jié)器SSR實(shí)現(xiàn)發(fā)熱元件電壓調(diào)節(jié)。

    實(shí)驗(yàn)時(shí),電源的額定電壓為AC220 V,頻率f=50 Hz,設(shè)定溫度為500℃,實(shí)驗(yàn)測(cè)量得到三次的數(shù)據(jù)如表2所示。

    表2 重復(fù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)記錄

    可以看出,實(shí)際調(diào)節(jié)時(shí)間均小于100 s,最后穩(wěn)定誤差均在1℃以內(nèi),實(shí)驗(yàn)與仿真的結(jié)果說(shuō)明,模糊PID控制效果比較理想。

    4 結(jié)束語(yǔ)

    提出的方法克服了常規(guī)定值PID控制器參數(shù)難以適應(yīng)系統(tǒng)參數(shù)變化的缺點(diǎn)[12],實(shí)現(xiàn)了PID參數(shù)的最優(yōu)匹配。該方法能較好適應(yīng)模型不確定、非線性、大滯后的時(shí)變系統(tǒng)。通過(guò)仿真比對(duì)和實(shí)驗(yàn)表明,各項(xiàng)指標(biāo)均優(yōu)于給定的技術(shù)要求,效果明顯優(yōu)于PID控制。該系統(tǒng)的成功應(yīng)用,為同類溫控制系統(tǒng)的研制提供了經(jīng)驗(yàn)和設(shè)計(jì)參考。

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