智能液位控制系统仿真研究.doc

内蒙古科技大学毕业设计说明书（毕业论文） 题 目：智能液位控制系统仿真研究55智能液位控制系统仿真研究摘要随着工业的发展,液位控制在各种过程控制中的应用越来越广泛,为保证生产过程的安全,效益等对液位控制的精确要求,传统pid控制和模糊控制在液位控制中都有应用。根据不同情况下对液位控制的要求,选择最适合的控制方法,本文以单容、双容水箱的液位控制模型为研究对象,将传统的pid控制和模糊控制进行比较,观察到传统pid控制措施简便,但超调量大,趋于稳定状态所需时间长;模糊控制超调量小,趋于稳定状态所需时间短,但设置模糊控制规则所需时间长,模糊控制鲁棒性强。 本文介绍了pi控制和模糊控制在单容水箱、双容水箱液位控制系统中的应用。首先介绍了p,i,d控制、模糊控制以及模糊控制的基本原理,建立了双容水箱液位控制系统数学模型,然后利用matlab/simulink工具对控制对象进行了跟踪设定值、适应对象参数变化和抗扰动特性方面的仿真研究。仿真结果表明模糊控制算法与常规算法相比具有鲁棒性强和动态性能好等特点,该控制方法对于双容水箱系统控制是有效的。关键词：单容水箱系统；双容水箱系统；p,i,d控制；模糊控制；仿真。intelligent control system of level simulation studyabstractwith industrial development,level control in a variety of process applications control more and more widely.in order to ensure the safety of the production process, effectiveness of the precision of liquid level control requirements,traditional pid control and fuzzy control in the liquid level control applications in both.cases according to different requirements of level control,choosing the most appropriate control method,in this paper,a one-tanker、two-tanker water tank level control model is study,traditional pid control and fuzzy control to compare observed that the tradition of simple pid control measures is simple,however,overshoot is large, the time required for stabilizing the state is long; fuzzy control of amount of overshoot is small,the time required for stabilizing the state is short,however,fuzzy control rule require for a long time, fuzzy control robustness is strong.this essay introduces the application on fuzzy control and pi control in one-tank and two-tank water level system.firstly,p,i,d control,fuzzy control and the basic principles of fuzzy control and pid control are introduced and the mathmetic model of two-tank water level control system is setup.and then the control system is setup based on matlab/simulink.after that,capabilities of following set-point,restraining disturbs and fitting changes on process model are studied by simulation in order to show their characteristic and applicability.the results of simulation show that the fuzzy pid controller has improved dynamic and static performance of control system and has obtained good control quality. that is to say,this control method is effeetiveon systems such as two-tank water system.keywords:one-tank water；two-tank water；pid control；fuzzy control；simulation。目录摘要iabstractii第一章 引言11.1问题的提出及研究意义11.1.1 pid控制器的应用与发展11.1.2 模糊控制产生的背景与意义21.1.3 水箱控制系统研究的意义31.2控制算法研究的意义和现状41.3本文的主要工作5第二章 液位控制方法概述62.1水箱控制系统简介62.2单容液位控制系统72.3过程建模方法82.3.1机理演绎法82.3.2实验辨识法92.3.3混合法92.4单容液位控制系统传递函数建模92.5双容液位控制系统102.6双容液位控制系统传递函数建模11第三章 控制算法理论基础143.1 pid控制算法概述143.1.1 pid控制原理143.1.2 pid运算电路方框图153.1.3 pid控制器的特点163.2模糊控制算法163.2.1 模糊控制的产生及发展173.2.2 模糊控制的特点193.2.3模糊控制在应用中的基本思想203.2.4模糊控制的基本原理213.2.5模糊控制系统的组成213.3模糊控制器的设计223.3.1 模糊控制器的设计方法223.3.2 模糊控制器的结构设计233.3.3模糊控制规则设计243.3.4 精确量的模糊化263.3.5 模糊推理283.3.6 模糊量去模糊化283.3.7 模糊查询表的建立30第四章液位控制系统仿真研究334.1仿真环境的介绍334.2 系统仿真354.2.1单容液位比例控制系统仿真354.2.2单容液位比例积分控制系统仿真354.2.3双容液位比例控制系统仿真374.2.4双容液位比例积分控制系统仿真384.2.5双容模糊控制39第五章 液位控制系统仿真结果分析445.1过程控制系统的性能指标445.2单容液位控制系统仿真结果分析465.3调节规律的选择495.4调节器参数的整定495.4.1工程整定法495.4.2 经验法50参考文献51致 谢53第一章 引言1.1问题的提出及研究意义 自动控制理论的形成和发展经历了经典控制理论、现代控制理论和智能控制理论三个阶段。其中,经典控制理论和现代控制理论是建立在精确的数学模型的基础之上的,而智能控制理论适合用来解决系统模型和环境本身均不确定的问题。1987年智能控制正式成为一门独立的学科,它是人工智能、运筹学和自动控制理论等多学科相结合的交叉学科。模糊控制是模仿人的控制过程,其中包含了人的控制经验和知识。因而从这个意义上说,模糊控制也是一种智能控制。模糊控制方法既可以用于简单的控制对象,也可以用于复杂的过程。1.1.1 pid控制器的应用与发展在过去的几十年里,控制器在工业控制中得到了广泛应用。在控制理论和技术飞速发展的今天,工业过程控制中95%以上的控制回路都具有pid结构,并且许多高级控制都是以pid控制为基础的。我们今天所熟知的控制器产生并发展于1915-1940年期间。尽管自1940年以来,许多先进控制方法不断推出,但pid控制器以其结构简单,对模型误差具有鲁棒性及易于操作等优点,仍被广泛应用于冶金、化工、电力、轻工和机械等工业过程控制中。pid控制器作为最早实用化的控制器已有70多年历史,它的算法简单易懂、使用中参数容易整定,也正是由于这些优点,pid控制器现在仍然是应用最广泛的工业控制器。pid的发展过程,很大程度上是它的参数整定方法和参数自适应方法的研究过程。最早的参数工程整定方法是在1942年由ziegler和niehols提出的简称为z-n的整定公式,尽管时间已经过去半个世纪了,但至今还在工业控制中普遍应用。1953年cohen和coon继承和发展了z-n公式,同时也提出了一种考虑被控过程时滞大小的cohen-coon整定公式。自ziegler和nichols提出参数整定方法起,有许多技术已经被用于pid控制器的手动和自动整定。按照发展阶段划分,可分为常规pid参数整定方法及智能pid参数整定方法：按照被控对象个数来划分,可分为单变量pid参数整定方法及多变量pid参数整定方法,前者包括现有大多数整定方法,后者是最近研究的热点及难点：按控制量的组合形式来划分,可分为线性pid参数整定方法及非线性pid参数整定方法,前者用于经典pid调节器,后者用于由非线性跟踪-微分器和非线性组合方式生成的非线性pid控制器。从目前pid参数整定方法的研究和应用现状来看,以下几个方面将是今后一段时间内研究和实践的重点：(1) 对于单入单出被控对象,需要研究针对不稳定对象或被控过程存在较大干扰情况下的参数整定方法,使其在初始化、抗干扰和鲁棒性能方面进一步增强,使用最少量的过程信息及较简单的操作就能较好地完成整定。(2) 对于多入多出被控对象,需要研究针对具有显著耦合的多变量过程的多变量pid参数整定方法,进一步完善分散继电反馈方法,尽可能减少所需先验信息量,使其易于在线整定。(3) 智能控制技术有待进一步研究,将自适应、自整定和增益计划设定有机结合,使其具有自诊断功能：结合专家经验知识、直觉推理逻辑等专家系统思想和方法对原有pid控制器设计思想及整定方法进行改进:将预测控制、模糊控制和pid控制相结合,进一步提高控制系统性能。这些都是智能控制发展的极有前途的方向。1.1.2 模糊控制产生的背景与意义随着现代科学技术的迅速发展,生产系统的规模越来越大,形成了复杂的大系统,导致了控制对象、控制器以及控制任务和目的的日益复杂化。另一方面,人类对自动化的要求也更加广泛,传统的自动控制理论和方法显得已不能适应复杂系统的控制。在许多系统中,复杂性不仅仅表现在很高的维数上,更多表现在：（1） 被控对象模型的不确定性；（2） 系统信息的模糊性；（3） 高度非线性；（4） 多层次，多目标的控制要求。因此,建立一种更有力的控制理论和方法来解决上述提出的问题,就显得十分重要。模糊控制是智能控制的一种典型和较早的形式,作为智能控制的一个分支,1974年英国的mandani成功将其应用于锅炉和蒸汽机的控制,近几年来得到了飞速的发展。模糊控制是模糊数学和控制理论相结合的产物,它利用了人的思维具有模糊性的特点,通过使用模糊数学中的隶属度函数、模糊关系、模糊推理等工具得到控制表格进行控制,它具有许多特点：(1) 不需要建立被控对象的数学模型；(2) 系统鲁棒性强；(3) 模糊控制方法易于掌握。因此,它特别适用于那些难以获得过程的精确数学模型及具有时变、时滞、非线性、大滞后的复杂工业控制系统,具有较强的鲁棒性和抗干扰能力。现在模糊控制被越来越多地应用于工业过程、家用电器等复杂场合。模糊控制系统的核心是模糊控制器,而模糊控制规则是设计模糊控制器的核心,它实际上决定了控制系统的性能及控制效果。模糊控制也有缺陷：(1) 以前,模糊控制规则完全是凭操作者的经验或专家知识获取的,这并不能保证规则的最优或次最优,达到最佳控制的目的；(2) 规则的获取没有系统的步骤可以遵循；(3) 在控制过程中,外界突加干扰,参数大幅度变化,原来总结的经验和规则不够等因素,都会严重影响控制质量。为适应现代工业控制的要求,模糊控制器在应用中正朝着自适应、自组织、自学习方向发展,使模糊控制真正达到智能控制的目的。研究智能模糊控制器,可以克服模糊控制器设计过程中缺乏完整的系统性的不足,使这种控制过程更加符合人们在控制决策过程中的思维特点,充分发挥其描述不精确控制行为和不受数学模型限制的特点：可以改变模糊控制理论相对落后于应用的局面,提高过程控制中状态发生大幅变化时的鲁棒性,扩大其应用范围,从而使模糊控制对复杂系统进行更为有效的控制。应用智能模糊控制器,可以提高产品的质量和产量、降低能耗,经济效益显著,从而实现生产过程及产品智能化的目标。1.1.3 水箱控制系统研究的意义随着工业生产的飞速发展,人们对生产过程的自动化控制水平、工业产品和服务产品质量的要求也越来越高。每一个先进、实用控制算法和监测算法的出现都对工业生产具有积极有效的推动作用。然而,当前的学术研究成果与实际生产应用技术水平并不是同步的,通常情况下实际生产中大规模应用的算法要比理论方面的研究滞后几年,甚至有的时候这种滞后相差几十年。这是目前控制领域所面临的最大问题,究其根源主要在于理论研究尚缺乏实际背景的支持,一旦应用于现场就会遇到各种各样的实际问题,制约了其应用。因而,在目前尚不具有在实验室中实现真实工业过程条件的今天,开发经济实用且具有典型对象特性的实验装置无疑是一条探索将理论成果快速转换为实际应用技术的捷径。多容器流程系统是具有纯滞后的非线性耦合系统,是过程控制中的一种典型的控制对象，在实际生产中有着非常广泛的应用背景。用经典控制方法和常规仪表控制这类过程时,常因系统的多输入多输出关系以及系统的内部关联系而使系统构成十分复杂,会明显地降低控制系统的调节品质,在耦合严重的情况时会使各个系统均无法投入运行。水箱液位控制系统是模拟多容器流程系统的多输入多输出、大迟延、非线性、藕合系统,它的液位控制算法的研究对实际的工程应用有着非常重要的意义。工业生产过程控制中的被控对象往往是多输入多输出系统,回路之间存在着耦合的现象。即系统的某一个输入影响到系统的多个输出,或者系统的某一个输出受到多个系统输入的影响。有时对该多变量系统进行解藕能够获得满意的控制效果。1.2控制算法研究的意义和现状液位控制就是对某一容器内的液体的进入量或流出量进行控制，从而使液体的高度保持在所希一望的数值上。液位控制在钢铁、石油化工、食品灌装等行业中应用极为普及，对此进行研究有很高的实用价值。目前在实际生产中应用的液位控制系统，主要以传统的pid控制算法为主。pid控制是以对象的数学模型为基础的一种控制方式。对于简单的线性、时不变系统，数学模型容易建立，采用pid控制能够取得满意的控制效果。但对于复杂的大型系统，其数学模型往往难以获得，通过简化、近似等手段获得数学模型不能正确地反映实际系统的特性。对于此类问题，传统的pid控制方式显得无能为力。液位控制由于其应用极其普遍，种类繁多，其中不乏一些大型的复杂系统。它主要有以下几个特点:(l)时滞性很大;(2)时变性;(3)非线性。这几个特点都严重影响pid控制的效果，当实际生产对控制有较高的性能指标要求时，就需要寻找一种新的控制方式。随着控制理论的迅速发展，在工业过程控制中先后出现了许多先进的控制算法。模糊控制是智能控制研究中最为活跃而又富有成果的领域，涌现出众多新的模糊控制技术和方法并得以广泛应用。由于在存在“不相容原理”的情况下，模糊逻辑对于问题的描述能在准确和简明之间取得平衡，使其具有实际意义，因此模糊控制理论的研究和应用在现代自动控制领域中有着重要的地位和意义。模糊控制不需要精确的数学模型，因而是解决不确定性系统控制的一种有效途径。此外，模糊逻辑是柔性的，对于给定的系统很容易处理以及直接增加新的功能，易于与传统的控制技术相结合。但是，单纯的模糊控制也存在精度不高、易产生极限环振荡等问题。从上述模糊控制和pid控制各自的优势和局限性可以看出，如果把传统线性pid和模糊控制结合起来，取长补短，可使系统的控制性能得到提高，是一种很实用的控制方法。因此，在模糊控制的研究中，模糊pid控制技术扮演了十分重要的角色，并且仍将成为未来研究与应用的重点技术之一。模糊控制与pid控制的结合得到了广泛的关注和应用。人们己经研究了基本mamdani模糊控制器的各种扩展设计及其结构分析，证明了模糊pid、模糊p+id、模糊pd+i、串行模糊pi+pd和并行模糊pi+pd等控制器等都是非线性pid控制器，并推导出其非线性增益的明晰表达式。模糊控制器与线性pid控制器相联系的解析结构一方面揭示了模糊控制器在非线性、时变和纯滞后等系统的应用中比线性pid控制器优越的原因在于其非线性能力，同时也提供了根据它们之间的增益关系来解析设计模糊控制系统并确保其稳定性的一种方法。研究表明，目前的多数模糊控制器是模糊pid型的，模糊控制理论与传统pid控制的融合取得了良好的效果。如:采用模糊推理，对pid控制器参数进行自整定，是克服系统不确定性、提高控制器性能、增强系统鲁棒性的重要手段;模糊pd、常规pi的并行结构可以解决模糊控制精度不高的缺点，达到完全消除余差的目的;模糊p控制+常规id控制的结构形式能保证，用此模糊pid控制器取代常规pid控制器的系统，其稳定性不变而鲁棒性优于常规pid。本文在实验的基础上，总结传统p,i,d三个参数的调节规律，并制定模糊控制规则，将所设计的模糊控制器应用于双容水箱过程控制系统中，实验表明该模糊控制器在实际控制中取得了良好的控制效果。1.3本文的主要工作（1）在实验的基础上推导单容、双容水箱的数学模型。并在simulink上进行仿真。（2）设计p,i,d控制器对单容，双容水箱在simulink上进行仿真。（3）引入模糊控制技术,设计出模糊控制器, 在simulink上进行仿真。（4）比较两种控制方式的优劣。第二章 液位控制方法概述2.1水箱控制系统简介单容水箱控制系统实验装置是基于工业过程的物理模拟对象，它是集自动化仪表技术、计算机技术、通讯技术、自动控制技术为一体的多功能实验装置。根据自动化及其它相关专业教学的特点，吸收了国内外同类实验装置的特点和长处后，经过精心设计，多次实验和反复论证，推出了这一套全新的实验装置。该系统包括流量、液位、压力等参数，可实现系统参数辨识、单回路控制、串级控制、前馈一反馈控制、比值控制、解偶控制等多种控制形式。参见图2.1可以看到，单容水箱系统的水箱主体由蓄水容器和检测元件两大部分构成。图2.1液位控制系统图2.1的液位控制系统的执行器采用气开阀，在一旦停止供气时，阀门自动关闭，以免物料全部溜走，故执行器是“正”方向。当控制阀开度增加时，液位是下降的，所以对象的作用方向是“反”的。这时控制器的作用方向必须为“正”，才能使当液位升高，输出增加，从而打开出口阀，使液位降下来。控制系统的方框图如图2.2图2.2液位控制系统方框图图2.2是液位控制系统的方框图从图可知，简单控制系统由四个基本环节组成，即被控对象（简称对象），测量变送装置，控制器和执行器。对于不同对象的简单控制系统，尽管其具体装置与变量不相同，但都可以用相同的方框图来表示，这就便于对他们的共性进行研究。还可以看出，在该系统中有着一条从系统的输出端引向输入端的反馈路线，也就是说该系统中的控制器是根据被控变量的测量值与给定值的偏差来进行的，这是反馈控制系统的又一特点。2.2单容液位控制系统图2.3单容液位系统组成图2.3中,入口处的阀门由一个调节器控制,以保持水位不变,出口处的阀门由外部操纵,可将其看成一个扰动量。-水箱流入量；-水箱流出量；-水箱截面积；-进水阀开度；-出水阀开度；-水箱液位高度；-水箱初始液位高度；-阀体流量比例系数；假设不变，系统初始态为稳态，=20cm，=10，=。 则： （2-1） （2-2）= （2-3）对三式在处进行线性化，得： （2-4）对（2.1），（2.2），（2.3）进行拉普拉斯变换得：经分析p参数不宜设置过大,否则系统会出现不稳定情况。当i参数设置较大,即积分作用较强时,振荡过程动态性能不如非周期过程理想;液位控制没有延迟，本系统采用pi调节作用,对抗干扰性能的要求也能很好地满足。也可以采用p调节。2.3过程建模方法建立被控过程数学模型的方法主要有三种：一是机理演绎法；二是实验辨识法；三是机理演绎与实验辨识相接合的混合法，下面分别加以说明。2.3.1机理演绎法机理演绎法又称解析法。它是根据被控过程的内部机理，运用已知的静态或动态平衡关系，如物料平衡关系、能量平衡关系、动量平衡关系、相-相平衡关系以及某些物性方程、设备特性方程、物理化学定律等，用数学解析的方法求取被控过程的数学模型。用机理演绎法获得的过程模型又称为解析模型。所谓静态平衡关系是指在单位时间内进入被控过程的物料或能量应等于单位时间内从被控过程流出的物料或能量；所谓动态平衡关系是指单位时间内进入被控过程的物料或能量与单位时间内流出被控过程的物料或能量之差应等于被控过程内物料或能量储存量的变化率。机理建模的最大优点是在过程控制系统尚未设计之前即可推导其数学模型，这对过程控制系统的方案论证与设计工作是比较有利的。但是，许多工业过程的内在机理十分复杂，加上人们对过程的变化机理又很难完全了解，单凭机理演绎法则难以求出合适的数学模型。在这种情况下，可以借助实验辨识法求取过程的数学模型。2.3.2实验辨识法实验辨识法又称系统辨识与参数估计法。该方法的主要思路是：先给被控过程人为地施加一个输入作用，然后记录过程的输出变化量，得到一系列实验数据或曲线，最后再根据输入输出试验数据确定其模型的结构（包括模型形式、阶次与纯滞后时间等）与模型的参数。这种运用过程的输入输出实验数据确定其模型结构与参数的方法，通常称为实验辨识法。该方法的主要特点是：将被研究的过程视为“黑箱”而完全由外部的输入输出特性构建数学模型。这对于一些内部机理比较复杂的过程而言，该方法要比机理建模相对容易。2.3.3混合法 混合法是将机理演绎法与实验辨识法相互交替使用的一种方法。通常采用两种方法：一是对被控过程中已经比较了解且经过实践检验相对成熟的部分先采用机理演绎法推导其数学模型，而对那些不十分清楚或不确定的部分再采用实验辨识法求其数学模型。该方法能够大大减少实验辨识法的难度和工作量，适用于多级被控过程；另一种方法是先通过机理分析确定模型的结构形式，再根据实验数据确定模型中的各个参数。这种方法实际上是机理建模与参数估计两者的结合。2.4单容液位控制系统传递函数建模如图2.4单容水箱液位开环控制结构图。要对该对象进行较好的计算机控制，有必要建立被控对象的数学模型。单容水箱是一个自衡系统。根据它的这一特性，我们可以用混合法进行建模。因为开环时，单容水箱液位达到稳定所需时间很长，大约需要40分钟，而数据采样速率为每一秒钟作一次数据记录，所得数据量很庞大。在此，我们以每分钟取一个的方式从中选取数据如图2.5所示。图2.4单容水箱液位开环控制结构图单容液位的传递函数为式中，为被控过程的时间常数，；为被控过程的放大系数，；为被控过程的容量系数，或称过程容量，这里。阀门2的液阻。为储罐的截面积。图2.5系统实际响应曲线由图2.5所得到的数据，我们可以通过阶跃响应法求出单容水箱模型为。2.5双容液位控制系统图 2.6 双容液位过程设为过程输入量，第二个液位槽的液位的为过程输出量。若不计第一个与第二个液位槽之间液体输送管道所形成的时间延迟。试求与之间的数学关系。根据动态平衡关系，可列出以下增量方程，即： （2-5） （2-6） (2-7） （2-8）式中，、分别为流过阀1、阀2、阀3的流量；、分别为槽1、槽2的液位；、分别为槽1、槽2的容量系数；、分别为阀2、阀3的液阻。2.6双容液位控制系统传递函数建模该试验所用设备为上水箱、中水箱。上、中水箱尺寸均为:，；上、中水箱可以组合成二阶液位单回路控制实验和双闭环、三闭环液位串级控制等实验。为突出主要问题,双容水箱可简化成两个一阶惯性模型相串联。对象的被控量是双容水箱的下水箱液位。他们之间的阀门开度不同,因此液位不同,水首先经过上水箱然后再通过阀门v2进入下水箱。图2.7双容水箱的对象特性结构图结构如图2.7所示,根据物料平衡的方程: 上水箱： （2-9）下水箱： （2-10）基于，分别为阀门和的液阻。则式（2-9），（2-10）两式可写为： （2-11）， （2-12）上式经转化可得双容水箱的传递函数为: （2-13）k=r3,t1=r2c1,t2=r3c2实验过程中采用下水箱为控制对象。通过对双容水箱进行测试,所得特性曲线为图2.8双容水箱的特性曲线图中横坐标为在控制过程中所需要的时间,单位为，纵坐标为液位的高度,单位为，在30处平行于横坐标的直线代表设定的液位值, 曲线代表液位在控制过程中的实时变化情况, 即在1分钟的时间内液位才接近稳定,但仍在30附近存在震荡, 并且有3的超调量。求得系统地传递函数为。 (2-14)第三章 控制算法理论基础3.1 pid控制算法概述pid(proportional integral derivative)调节是连续控制系统中应用最多的一种控制调节规律。其本身根据控制对象的动态特性,按需要可以分解成p、pi、pd调节模块,而且多数复杂控制(如串级调节,比值控制)中均采用了pid控制规律。生产实际证明,pid控制能满足绝大多数工业过程被控对象的控制要求(90%),至今仍然是一种最基本的控制方法。比例控制：就是对偏差进行控制，偏差一旦产生，控制器立即就发生作用即调节控制输出，使被控量朝着减小偏差的方向变化，偏差减小的速度取决于比例系数kp， kp越大偏差减小的越快，但是很容易引起振荡，尤其是在迟滞环节比较大的情况下，kp减小，发生振荡的可能性减小但是调节速度变慢。比例调节的优点是调节及时，反应灵敏，当偏差一旦出现，就能及时产生与之成比例的调节作用，偏差越大，调节作用越强，但单纯的比例控制存在静差不能消除的缺点。这里就需要积分控制。积分控制：实质上就是对偏差累积进行控制，直至偏差为零。积分控制作用始终施加指向给定值的作用力，有利于消除静差，其效果不仅与偏差大小有关，而且还与偏差持续的时间有关。简单来说就是把偏差积累起来，一起算总帐。 微分控制：它能敏感出误差的变化趋势,可在误差信号出现之前就起到修正误差的作用,有利于提高输出响应的快速性,减小被控量的超调和增加系统的稳定性。但微分作用很容易放大高频噪声,降低系统的信噪比,从而使系统抑制干扰的能力下降。因此，在实际应用中，应慎用微分控制。3.1.1 pid控制原理pid控制规律为：) （3-1）式中控制器输出信号，一般为给予受控对象的控制信号；式中为控制器输入信号，为控制器放大系数；为控制器积分时间常数；为控制器微分时间常数在智能仪表中, pid控制器是由智能仪表控制软件实现的,所能直接处理的是数字信号。将式(3.1)离散化,令t=nt,t为采样周期,且用t代替微分增量用误差的增量代替，为书写方便,在不致引起混淆的场合,省略中的，则 （3-2） （3-3）式中为采样序列；为第次采样偏差值，=。于是式可写成（3-4）上式中的第1项起比例控制作用，成为比例项（p）；第2项起积分控制作用，成为积分项（i）；第3项起微分控制作用，称为微分项(d)。是偏差为零时的初值。这3作用可单独使用（微分作用一般不单独使用）或合并使用，常用的组合有：p控制,pi控制,pid控制3.1.2 pid运算电路方框图3.1 pid运算模块方块图 这种电路的特点是，由于三个运算模块并联连接，避免了级间误差累积放大，对保证整机精度有利。同时，并联结构可消除、变化对控制器实际整定变量的影响。3.1.3 pid控制器的特点pid控制器由于用途广泛,使用灵活,己有系列化产品,使用中只需设定()三个参数,即可。控制器具有以下特点pid调节的主要优点体现在以下几个方面：(1) pid调节模拟了人脑的部分思维，原理简单、容易理解与实现，使用方便。(2) 应用范围广。他能广泛应用于化工、冶金、炼油以及造纸、建材等各种控制过程。按照pid控制方式工作的自动调节器产品早已标准化和系列化，即使在过程计算机控制中，其基本控制方式也依然采用的是pid调节或新型pid调节。(3) 鲁棒性弱。由pid调节规律构成的控制系统当被控过程的特性发生改变时，只要重新整定调节器的有关参数，即可使系统的控制性能不会产生明显的变化。传统的pid控制也存在许多不足，最突出的一点就是有关pid参数的问题。首先，传统pid无自适应能力。这主要表现在两个方面:第一，pid控制器的参数整定必须相对于某一模型已知、系统参数已知的系统;第二，pid控制器参数一旦整定完毕，便只能固定地适用于一种工况。但事实上大多数的生产过程都具有非线性，且其特性随时间的变化而变化，显然固定的一组参数是不能满足这种变化的。其次，传统的pid控制器的参数只能整定为满足生产过程控制目标某一个方面的要求。在设计控制系统的过程中人们主要关心的问题是“设定值跟踪特性”和“干扰抑制特性”，而传统的pid控制器只能通过整定一组pid参数来满足一个方面的要求。因此常常采用折中的办法整定控制器参数，这样得到的控制效果显然不是最佳的。pid三个参数选择的好坏，直接影响到控制效果的好坏，合理的参数会使控制效果优良，不合理的选择会使系统的动静态性能变差，有时甚至使系统闭环不稳定。所以，探求一种精确的整定方法有着重要的理论意义和工程应用意义。在实际生产过程中，由于受到参数整定方法繁杂的困扰，常规pid控制器参数往往整定不良、性能欠佳，对运行环境的适应性较差。针对上述问题，长期以来，人们一直在寻求pid控制器参数的自整定技术，以适应复杂的工况和高性能指标的控制要求。3.2模糊控制算法随着科学技术不断发展，人们所面临的控制问题越来越复杂，对于控制质量的要求也越来越严格，要对那些复杂的工业过程和具有强烈的非线性、不确定性甚至根本无法建立精确数学模型的系统进行有效而精确的控制就非常困难。为了解决这个问题，传统控制理论提出了许多对策，如最优控制、自适应控制等。然而这些控制方式的共同特点是必须建立在被控对象的数学模型上。模糊控制技术可以解决这些困难，这是因为它不依赖于被控对象的数学模型，而只要求掌握现场操作人员和有关专家的经验，知识或者操作数据。模糊控制在一定程度上模仿了人的控制，它不需要有准确的控制对象模型。因此，把模糊控制技术应用到工业控制现场将具有很好的前景，同时有着明显的实际应用意义以及巨大的经济效益。模糊控制技术在自动控制领域和智能控制领域占有相当重要的地位。3.2.1 模糊控制的产生及发展模糊控制是一种新的控制方法，它的数学基础、理论基础、实现方法都和传统的控制方法有很大的区别。把模糊数学理论用于自动控制领域而产生的控制方法称为模糊控制。模糊控制的诞生与社会科学技术的发展和需要是分不开的。以往各种传统控制方法均是建立在被控对象的精确数学模型之上的，随着系统复杂程度的提高，将难以建立系统的精确数学模型和满足实时控制的要求。人们期望探索出一种简便灵活的描述手段和处理方法，并为此进行了种种尝试。结果发现一个复杂的传统控制理论似乎难以实现的控制系统，却可由一个操作人员凭着丰富的实践经验得到满意的控制结果。正如一个汽车司机，不懂汽车的数学模型而能很好的驾驶汽车一样。这是因为操作人员对系统的控制是建立在直观的经验上的，凭借在实际中取得的经验采取相应的决策就可以很好地完成控制工作。人的经验是一系列含有语言变量值的条件语句和规则，而模糊集合理论又能十分恰当地表达具有模糊性的语言变量和条件语句。因此，模糊集合理论用于描述人的经验就有着独特的优势。可以把人的经验用模糊条件语句表示，然后用模糊集合理论对语言变量进行量化，再用模糊推理对系统的实时输入状态进行处理，产生相应的控制决策。这也就是模糊控制器的工作过程。模糊数学和模糊控制的概念是由加利福尼亚大学著名教授查德(l.a.zandeh)于1965年在他的(fuzzysets)中首先提出的。1974年英国教授丹尼(e.h.mamdani)首先将模糊集合理论应用到锅炉和蒸汽机的控制中去，并带来了模糊控制理论及早期应用的兴盛。模糊系统技术尤其是模糊控制更是在工业界得到了广泛的认可，不仅成功地应用到化工、机械、冶金、水处理等领域中，而且均取得了良好的效果。其中比较典型的有:热交换过程的控制，暖水工厂的控制，污水处理过程控制，交通路口控制，水泥窑控制，飞船飞行控制，机器人控制，模型小车的停靠和转弯控制，汽车速度控制，水质净化控制，电梯控制，电流和核反应堆的控制，并且生产出了专用的模糊芯片和模糊计算机。以下是模糊控制的发展历程。1965年美国加利福尼亚大学的l.a.zadeh教授创建模糊集理论来描述模糊事物。1974年英国的e.h.mandaul首先利用模糊控制语句组成模糊控制器。并成功地将模糊控制应用于锅炉和蒸汽机控制，这一开拓性的工作，标志着模糊控制理论的诞生。1975年，英国的fing及mandani利用模糊控制器控制一个反应炉搅拌池的温度，并获得成功。1976年，荷兰kichert等研究了热水站的模糊控制，使这个用传统方法难以进行控制的多变量非线性对象实现了稳定可靠的运行。丹麦storgard利用模糊控制器对双输入双输出的热交换过程进行了模糊控制，英国学者tong对压力容器内部的压力和液位进行了模糊控制，也得到了传统控制方法难以达到的控制效果。1979年，英国的pappis利用模糊控制对十字路口的交通管理进行试验，取得了成功。1985年，世界上第一块模糊逻辑芯片在美国著名的贝尔实验室问世，这是模糊技术走向实用化的又一里程碑。1990年来以来，模糊控制的应用得到了进一步的推广，模糊家电开始出现在我们的日常生活中。虽然模糊理论的提出只有短短30多年的时间，但其发展速度却十分的惊人。大量对模糊理论进行研究的文献论文不断发表，并且数量呈几何趋势增长。这充分体现了模糊理论的发展速度，而且显示了模糊控制理论巨大的发展潜力。随着科学技术的不断进步，自动控制系统被控对象也朝着复杂化的方向发展，主要表现在多输入一多输出的强祸合性、参数时变性和严重的非线性等特点上。然而就在这样复杂的多变量、非线性、时变的系统中，对控制质量的要求却越来越高。正是由于模糊控制具有突出的优点，并且在解决控制系统中的复杂问题上有着特别的优势，所以对模糊控制理论的深入研究对控制理论的发展来说是十分重要的，并且很有实际意义。模糊控制系统的控制性能受诸多因素的影响，包括语言变量模糊子集的选择、隶属度函数的形状和参数、模糊控制规则、推理机理和解模糊方法等等。随着现代社会的不断向前发展，智能模糊控制器正越来越得到人们的广泛研究和成功应用。国内外有一大批专家、学者从事智能模糊控制器的研究，用各种方法优化模糊控制规则、隶属度函数参数及过程参数等。如第一章中所说，模糊控制存在着一些缺点。为了弥补模糊控制的缺陷，人们将其它控制理论与模糊控制理论相结合，从而产生了各种组合控制理论。这样一方面可以发挥模糊控制算法简单、快速的优点，另一方面又可以弥补模糊控制的精度低、缺乏完整的系统稳定性理论证明的缺点。因此到目前为止，出现了许多组合控制理论。例如:(1) 模糊pid复合控制:它一方面利用了模糊控制算法简单、快速、鲁棒性强的特点，另一方面又利用了pid控制算法稳态控制精度高、有完整的理论基础的特点。(2) 自适应模糊控制:自适应控制器是同时执行系统辨识和控制任务的，而自适应模糊控制器的本质是通过对控制器性能的观察，做出控制决策，并用语言形式描述策略。zadeh的模糊集理论是设计自适应模糊控制器的重要工具，它将描述外部世界的不精确的语言与控制器内部的精确数学表示联系起来。用语言表示的策略要比用精确的数学表示的策略简单、方便而且灵活。(3) 专家模糊控制:专家模糊控制是专家系统技术和模糊控制技术相结合的产物，把专家系统技术引入模糊控制之中，目的是进一步提高模糊控制器的智能水平。它一方面保持了基于规则方法的价值和用模糊集处理带来的灵活性，同时把专家系统技术的表达、利用知识的长处结合起来。(4) 模糊神经网络控制:模糊神经网络控制是神经网络技术与模糊逻辑控制技术相结合的产物，是指基于神经网络的模糊控制方法。智能模糊控制的研究、发展和应用，将开拓模糊控制理论的新阶段。最近几年，模糊集成控制、模糊自适应控制、专家模糊控制与多变量模糊控制的研究，特别是针对复杂系统的自学习与参数(或规则)自调整模糊系统方面的研究，尤其受到各国学者的重视。随着模糊控制技术的发展，实现机器智能化及生产过程中模糊控制系统的智能化将成为其发展的必然趋势。这就要揭示模糊控制器工作实质和机理，加强优化问题的研究，从理论上揭示其鲁棒性强的特点。同时，将模糊控制与其它理论研究方法相结合，实现规则的自学习和自动获取，达到全面实现智能化的目的。3.2.2 模糊控制的特点模糊控制之所以能获得迅速的发展，与其自身具备的特点不无关系，模糊控制的突出特点在于:(1)模糊控制器是建立在对专家、操作人员的经验和现场操作数据的模仿总结基础之上，这种控制器的设计不要求知道被控对象的精确数学模型，而只需要提供现场操作人员的经验知识及操作数据。(2)控制系统的鲁棒性强，对于非线性时变滞后系统，因为其对参数变化不敏感，所以其动态特性和静态特性均优于常规控制手段。(3)以语言变量代替常规的数学变量，易于构造形成专家的“知识”。(4)控制推理采用“不精确推理” (approximatereasoning)。由于推理过程模仿人的思维过程，介入了人类的经验，因而能够处理复杂甚至“病态”系统。模糊控制理论之所以能广泛发展并在现实中得以成功应用，其根源在于模糊逻辑本身提供了由专家构造语言信息并将其转化为控制策略的一种系统的推理方法。从广义上讲，模糊控制是基于模糊推理，模仿人的思维方式，对难以建立精确数学模型的对象实施的一种控制。它是模糊数学同控制理论相结合的产物。另外，因为模糊控制是由过程定性出发的，从而比较容易确立语言变量控制规则，并且模糊控制还可以与经典控制相结合，具有较强的灵活性和多变的形式，便于实际应用。3.2.3模糊控制在应用中的基本思想在控制系统传统设计中，都需要了解被控制对象的数学模型。但是对于一些生产过程，要获得既有足够的精确性，又便于系统分析的数学模型是相当困难的。这就使得现代控制理论的应用受到了限制。然而，一个熟练的操作人员却能够对系统中的各种参量，如温度、压力，以致颜色、气味等，做出响应和判断，最终获得最好的人工控制效果。这种控制方式并不依赖于数学模型，仅依赖于人的经验积累、感觉和逻辑判断。由此得到启发，将由脑中的经验加以总结，把凭经验所采取的相应措施总结成一条条控制规则，进而构筑一个控制器去代替人对复杂的生产过程进行控制，这种控制就是模糊控制。扎德提出的模糊思想及向控制领域的渗透，在理论上和实践上为控制理论开辟了新的发展方向，提供了新的系统设计方法，即模糊控制方法。在生产或生活的实践中人们可以采用手动控制方式来达到控制某一对象运动状态的目的。例如电厂在控制除氧器时，操作人员通过仪表观察到除氧器的温度、压力和水位发生变化，根据他们所积累的知识和操作经验，做出决策，并采取相应的控制动作，适当调整除氧器的温度、压力和水位，若除氧器的温度、压力或水位“偏高”、“偏低”，就要调整系统中蒸汽流量，使除氧器的温度、压力和水位始终控制在规定的范围内，这里操作人员对除氧器的控制采用的就是模糊控制的方法，这其中包含了人的智能行为，依靠的是定性或模糊的知识，这里显然并不是按照某种控制算法加以精确的计算，而且人也不可能有这样的记忆和计算能力在极短的时间内完成较为复杂的计算，这种控制包含有人的经验和知识，把这种经验和知识用语言描述出来，以构成一组用语言表达的定性决策规则，然后利用模糊集合作为工具使其量化，通过这种量化的物理过程设计出一种控制器，用形式化的人的经验法则模仿人的控制策略，在这个过程中zadeh提出了模糊集合论这种数学工具，用这种方法可以把人的经验形式化并引入