模糊PID控制在環(huán)境溫控中的應(yīng)用

于　靜，方　強

（1．天津科技大學(xué)電子信息與自動化學(xué)院，天津　300222；2．天津市體育局基建工程管理中心，天津300051；3．天津職業(yè)技術(shù)師范大學(xué)電子工程學(xué)院，天津　300222）

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模糊PID控制在環(huán)境溫控中的應(yīng)用

于靜1，2，方強3

（1．天津科技大學(xué)電子信息與自動化學(xué)院，天津300222；2．天津市體育局基建工程管理中心，天津300051；3．天津職業(yè)技術(shù)師范大學(xué)電子工程學(xué)院，天津300222）

摘要：目前溫室大棚和植物生長柜的溫度受外界環(huán)境影響波動比較大，常規(guī)的控制方法難以很好地控制環(huán)境溫度。本文結(jié)合溫度控制特性，針對常規(guī)PID控制自適應(yīng)控制能力不強、控制效果欠佳等現(xiàn)象，提出一種模糊PID控制，并使用MATLAB進行驗證。仿真結(jié)果表明：該控制策略具有良好的魯棒性和穩(wěn)定性，控制精度更高。

關(guān)鍵詞：溫度控制；模糊控制；控制算法；MATLAB仿真

PID控制是在工業(yè)控制中被廣泛采用的較為簡單、穩(wěn)定、易實現(xiàn)的一種控制方式，即使在各種先進控制技術(shù)快速發(fā)展的現(xiàn)今，PID控制技術(shù)仍是最先考慮的方法且在應(yīng)用中占據(jù)著最重要的位置。PID的控制性能與比例（P）、積分（I）、微分（D），這3個參數(shù)的整定直接相關(guān)。只有整定合適的參數(shù)，PID控制器才能夠?qū)崿F(xiàn)最優(yōu)的控制，滿足控制速度和精度[1-2]。本文分析了常規(guī)PID控制系統(tǒng)和模糊PID控制的特點，結(jié)合兩者特點，探究模糊自整定PID控制算法，使其實現(xiàn)優(yōu)勢互補。最后，在MATLAB溫控仿真實驗中驗證該算法的特點和優(yōu)勢。

1　PID控制理論

常規(guī)的PID控制系統(tǒng)原理框圖如圖1所示。其中，PID控制器中r（t）、c（t）和e（t）這3個量之間的關(guān)系為：

控制量u（t）是由比例環(huán)節(jié)、積分環(huán)節(jié)以及微分環(huán)節(jié)3者線性組合而成。而在此線性組合之前e（t）經(jīng)由3者作用，從而對被控制對象進行控制，其連續(xù)形式為：

式中：KP為比例系數(shù)；TI為積分時間常數(shù)；TD為微分時間常數(shù)[3]。

PID控制器各環(huán)節(jié)的具體控制作用包括比例調(diào)節(jié)作用、積分調(diào)節(jié)作用和微分調(diào)節(jié)作用。

積分調(diào)節(jié)作用：該調(diào)解由TI的大小決定，TI越大，積分作用就越弱，超調(diào)量相應(yīng)也會減?。环粗e分作用越強，靜差會呈減小趨勢，但是超調(diào)量會增大。因此，兩者間要注意把握平衡。

微分調(diào)節(jié)作用：此環(huán)節(jié)反應(yīng)系統(tǒng)偏差的瞬時變化趨勢，進行超前控制，可有效改善系統(tǒng)的動態(tài)性能。微分調(diào)節(jié)作用的強弱由TD數(shù)值大小決定，TD值越大，抑制誤差變化的作用越強；反之，抑制誤差變化的作用越弱。但是，微分調(diào)節(jié)會放大噪音干擾，故而當(dāng)微分控制作用過強時，會降低系統(tǒng)的抗干擾能力[4-6]。

圖1　常規(guī)的PID控制系統(tǒng)原理圖

2　模糊PID控制

2.1模糊控制的基本原理

模糊控制這種算法其原理是基于模糊邏輯的，模糊控制算法原理為：被控對象的狀態(tài)在控制的過程中被模糊化，經(jīng)過模糊化后，就成為可用人類自己的語言所描述的模糊量，然后根據(jù)語言控制規(guī)則，再經(jīng)過模糊化推理，得到輸出控制量的模糊值，而執(zhí)行器所執(zhí)行的精確控制量，就是將這種控制量的模糊值在解模糊化模塊中被轉(zhuǎn)換而來，由此即可在控制中發(fā)揮作用[7-9]。其系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2　模糊控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

由圖2可知，模糊控制器由4部分組成。

（1）模糊化模塊。模糊化模塊的作用就是將與控制相關(guān)的精確的輸入和輸出值經(jīng)過一定的規(guī)則轉(zhuǎn)換成模糊的語言值，其設(shè)計步驟就是在論域上定義語言變量的過程。

（2）知識庫。知識庫由數(shù)據(jù)庫和規(guī)則庫組成。其中數(shù)據(jù)庫主要是由模糊變量的取值以及隸屬度函數(shù)的定義組成。規(guī)則庫是由模糊語言制定的控制規(guī)則組成，這種規(guī)則是在控制中總結(jié)的實踐經(jīng)驗。

終身成長詞典的詞條《154：心流》中提到，心流，是一種將個人的精神力，完全投注在某種活動上的感覺。心流產(chǎn)生時，會有高度的興奮及充實感，會感到內(nèi)心的純凈，對手頭任務(wù)充滿自信。同時很難感覺到時間的流逝，等到結(jié)束時發(fā)現(xiàn)幾個小時已經(jīng)過去了。當(dāng)一個人處在心流的狀態(tài)下，大腦活動的方式，會體現(xiàn)出高效率和準確性，耗費的能量也較少。然而，激發(fā)心流的重要條件之一，就是要做到專注。如果注意力被負面情緒分走了一大半，就不可能產(chǎn)生這種體驗。當(dāng)然，這里說的情緒主要指的是負面情緒。可見，戒掉負面情緒，你就成功了一半。

（3）模糊推理模塊。所謂模糊推理，其本質(zhì)就是在模糊輸入下，結(jié)合相關(guān)數(shù)據(jù)以及合適的控制規(guī)則推導(dǎo)出輸出模糊值的過程。

（4）解模糊化模塊。解模糊化過程就是將在模糊推理后得到的模糊值轉(zhuǎn)變成為執(zhí)行器能夠執(zhí)行的精確的控制量，以滿足精準控制的效果。常用的方法為加權(quán)平均法和最大隸屬度法。

2.2模糊自整定PID控制

由于模糊控制的提出以及使用是在人們?nèi)粘Ｉ钪懈鶕?jù)實踐經(jīng)驗所建立的，所以模糊控制不需要精確的模型對象。另外，模糊控制具有穩(wěn)定性較強、響應(yīng)速度快、超調(diào)量小等優(yōu)點，所以比較適用于控制具有滯后性的系統(tǒng)。但其控制規(guī)則比較難以總結(jié)而且不能夠?qū)崿F(xiàn)在線更改。除此之外，模糊控制器缺失積分環(huán)節(jié)，所以其穩(wěn)態(tài)精度低。因此，為實現(xiàn)快速以及精確地完成控制任務(wù)的目的，本文使用了模糊自整定PID參數(shù)的方法進行優(yōu)勢互補從而達到控制目的，該系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖3所示。根據(jù)輸入量e和ec進行模糊推理后，模糊控制器便會輸出KP、KI和KD等精確的PID控制參數(shù)，再由PID控制器對溫室進行控制。

圖3　模糊自整定PID控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

3　模糊自整定PID控制算法

本設(shè)計中，模糊化模塊的設(shè)計步驟如下。

（1）確定輸入輸出變量。在現(xiàn)場調(diào)節(jié)控制量時，主要是依據(jù)實際的輸出和輸出變化率進行控制，因此模糊化模塊的輸入量為誤差e和誤差變化率ec。模糊控制器的輸出控制量有3個，分別為△KP、△KI和△KD。系統(tǒng)中，設(shè)定溫度為T，則e = T設(shè)定值- T當(dāng)前值，ec = d （e當(dāng)前值- e上一刻）/dt。結(jié)合現(xiàn)場控制的實際情況，系統(tǒng)設(shè)計中誤差e的正負方向取值范圍不能取對稱，否則超調(diào)量會過大。因此，輸入量e的取值范圍為[-4,12]、ec的取值范圍為[-1，1]，輸出量△KP的取值范圍為[-900，900]、△KI的取值范圍為[-12，12]、△KD的取值范圍為[-6 000，6 000]。

（2）設(shè)計語言變量論域。在e和ec的論域上分別定義語言變量誤差E和誤差變化EC，在△KP、△KI和△KD的論域上分別定義語言變量控制量△KP、控制量△KI和控制量△KD。

式中：<>代表取整運算。

（3）定義變量的語言值。E的模糊子集是{NS（負?。?，ZO（零），PS（正小），PM（正中），PB（正大）}，EC和△KP、△KI、△KD的模糊子集是{ NB（負大），NM（負中），NS（負?。?，ZO（零），PS（正小），PM（正中），PB（正大）}。

（4）確定隸屬函數(shù)。模糊控制器的2個輸入，誤差E的輸入范圍適中，EC的輸入范圍偏小，因此兩者適合采用分辨率較高的三角形隸屬函數(shù)。由于3個輸出量的值放大了1 000倍，考慮到實際對溫度的影響需要快速靈敏，因此同樣采用三角形隸屬函數(shù)。由于三角形函數(shù)的輸入引起的輸出變化比較大，所以這種函數(shù)具有較高的控制靈敏度特點，其具有較尖的形狀，而且具有較高的分辨率。

（5）建立模糊控制規(guī)則。PID參數(shù)的整定需要考慮KP、KI、KD各自的作用和產(chǎn)生的效果。依靠實際的控制經(jīng)驗是模糊PID自整定控制的關(guān)鍵之處。所以，需要通過在實踐中不斷測試、修改和總結(jié)來建立一個滿足控制要求的控制規(guī)則。

△KP的控制規(guī)則。△KP的值不僅關(guān)系到控制器在系統(tǒng)中的響應(yīng)速度的快慢程度，還會使系統(tǒng)的偏差變小。在調(diào)節(jié)前期，為了加快系統(tǒng)的響應(yīng)，應(yīng)該將△KP值調(diào)大。而在調(diào)節(jié)中期，將△KP的值調(diào)到合適大小，以保證實現(xiàn)防止過大的超調(diào)量和響應(yīng)速度；對于調(diào)節(jié)后期，應(yīng)該適當(dāng)調(diào)節(jié)△KP的值，以達到系統(tǒng)穩(wěn)定以及防止過大超調(diào)量的產(chǎn)生。

△KI的控制規(guī)則?！鱇I可以很好地調(diào)控系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差。通常情況下△KI的取值較小以防止積分飽和而產(chǎn)生較大超調(diào)量；調(diào)節(jié)中期，應(yīng)適當(dāng)將△KI的取值增大以發(fā)揮積分作用；調(diào)節(jié)后期，△KI的取值較大，可以有效減小系統(tǒng)的靜態(tài)誤差。

△KD的控制規(guī)則。△KD主要是調(diào)解系統(tǒng)的動態(tài)運行特性。調(diào)節(jié)前期，為了增大微分作用，可以調(diào)節(jié)△KD取較大的值，從而減小最終的超調(diào)量；調(diào)節(jié)中期，由于△KD的變化對動態(tài)特性影響比較大，適當(dāng)減小△KD取值；調(diào)節(jié)后期，為有效減小擾動的影響，△KD的取值較小。

（6）解模糊化。模糊輸出值可以經(jīng)過查詢模糊控制規(guī)則表得到，再通過解模糊化，轉(zhuǎn)換成精確的控制量，從而實現(xiàn)對執(zhí)行器的控制。模糊語言變量是通過對控制規(guī)則表的查詢得到，對模糊語言變量的隸屬度的確定，可得到準確的輸出控制量。此系統(tǒng)采用最大隸屬度法進行解模糊過程。

4　模糊PID控制在溫控中的效果

該仿真試驗分別采取常規(guī)PID控制和模糊自整定PID控制2種方法，并依次記錄最終的控制效果。統(tǒng)計溫度計顯示的數(shù)據(jù)，每30 s記錄1次，并根據(jù)這一數(shù)據(jù)繪制控制效果圖。

設(shè)定執(zhí)行器輸出溫度為30℃時常規(guī)PID和模糊自整定PID控制的溫控效果圖如圖4和圖5所示。通過分析發(fā)現(xiàn)，模糊自整定PID控制可以有效改善常規(guī)PID控制的超調(diào)過大問題，最終趨于穩(wěn)定的時間也有所縮短，并且最終結(jié)果滿足誤差在±2℃范圍以內(nèi)的要求。

圖4　設(shè)定溫度30℃時常規(guī)PID控制效果圖

圖5　設(shè)定溫度30℃時模糊PID控制效果圖

設(shè)定執(zhí)行器輸出溫度為40℃時的PID和模糊自整定PID控制的溫控效果圖如圖6和圖7所示。通過比較圖6和7可以看出，后者比常規(guī)PID控制的曲線顯得圓滑，超調(diào)量比PID控制要小，動態(tài)特性也相對較好。同時由于絕緣油與室溫的溫差較大，散熱效果較好，降溫所需時間明顯減少。

圖6　設(shè)定溫度40℃時常規(guī)PID控制效果圖

圖7　設(shè)定溫度40℃時模糊PID控制效果圖

設(shè)定執(zhí)行器輸出溫度為50℃時的PID和模糊自整定PID控制的溫控效果圖如圖8和圖9所示。通過比較圖8和圖9可以看出，對于實現(xiàn)適當(dāng)減小超調(diào)以及改善動態(tài)特性方面，模糊自整定PID控制相對于常規(guī)PID具有優(yōu)勢。

圖8　設(shè)定溫度50℃時PID控制效果圖

圖9　設(shè)定溫度50℃時模糊PID控制效果圖

5　結(jié)束語

對該算法在MATLAB平臺上的仿真分析可知，利用模糊自整定PID控制方法對溫度進行控制比常規(guī)PID控制具有更好的魯棒性和可靠性，能夠有效地實現(xiàn)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、生物發(fā)酵過程中對溫度的精準控制，具有較高的實際應(yīng)用價值。

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Application of fuzzy PID control temperature in the environment

YU Jing1，2，F(xiàn)ANG Qiang3
（1.School of Electronic Information and Automation，Tianjin University of Science and Technology，Tianjin 300222，China；2.Tianjin Sports Bureau Infrastructure Project Management Center，Tianjin 300051，China；3.School of Electronic Engineering，Tianjin University of Technology and Education，Tianjin 300222，China）

Abstract：Currently the greenhouse，plant growth cabinet's temperature fluctuations in the external environment is relatively large，so it is really difficult for the conventional control method to well control the ambient temperature.Combining with some characteristics of the temperature control，as to the problems such as poor adaptive control capability for conventional PID，and the ineffective control，a fuzzy PID control is proposed，and it is verified by using MATLAB.Simulation results show that the control strategy has good robustness and stability，control more accurate.

Key words：temperature control; fuzzy control; control algorithm; MATLAB simulation

作者簡介：于靜（1981—），女，工程師，研究方向為控制工程.

收稿日期：2016-01-19

中圖分類號：TP273.4

文獻標(biāo)識碼：A

文章編號：2095－0926（2016）01－0045－04