（机械电子工程专业论文）模糊pid控制器在氟气加气站压力控制系统中的应用.pdf

两华大学硕士学位论文 模糊p i d 控制器在氟气加气站压力控制系统中的应用 机械电子工程专业 研究生韦兴平指导老师胡丹 常规p i d 控制器由于算法简单、稳定性好、可靠性高等优点，被广泛应用 于工业控制领域中，一般都得到比较满意的控制效果。但在氟气加气站压力控 制系统中，由于每次加气时，充气瓶的个数不恒定，而且在加气过程中，充气 瓶中各个时刻的压力也不相等，以及温度的变化等一些因素的影响，都会使系 统的参数产生变化，传统p i d 控制器的参数往往是针对一种情况进行整定，因此 很难保持压力的恒定。而氟气加气站高压罐的出口压力对系统的安全性和其它 参数影响很大，因此，针对常规p i d 控制器的上述不足，我们提出用模糊控制 器实现p i d 参数的在线调整，使其能够适应被控对象的变化，从而实现系统的 恒压控制。 本文较为详细地阐述了模糊控制原理、模糊p i d 控制器的设计及其在氟气加 气站压力控制系统中的应用。模糊控制系统主要由模糊控制器和一些外围器件 构成，其核心是模糊控制器。其次重点介绍了参数自调整模糊p i d 控制器的设计 过程，通过把模糊控制应用于p i d 控制器参数的调整，能适应一些对控制要求 较高的系统。氟气加气站主要由p l c ( 可编程逻辑控制器) 、d i ( 数字量输入模 块) 、d o ( 数字量输出模块) 、a o ( 模拟量输出模块) 、安全式隔离栅、触摸屏等 硬件部分和软件系统构成。本文同时对参数自调整模糊p i d 控制器进行了 m a t l a b 仿真实验。运用m a t l a b 自带的模糊工具箱和仿真环境，以一个二阶 系统为例进行了仿真。通过与常规p i d 控制器的仿真结果对比，参数自调整模 糊p i d 控制器具有较好的响应特性，且稳态精度高，调节时间有明显改善，提高 了系统的抗干扰能力，全面的改善了系统的动态性能。现场的实际应用也表明， 该控制器比常规p i d 控制器具有更好的控制特性。 关键词：压力控制，p l c ，模糊控制，参数自调整模糊p i d 控制器 f u z z y p i dco n t r o l l e ra p p l i e di n s y s t e mo f t h ef l u o r i d eg p r e s s u r ec o n t r o l a ss t a t i o n m e c h a n i c a le l e c t r o n i ce n g i n e e r i n g m e c a n d i d a t ew e ix i n g p i n gs u p e r v i s o r h ud a n p i dc o n t r o l l e rw h o s ea l g o r i t h mi ss i m p l e ，r o b u s ta n dr e l i a b l ei sw i d e l yu s e dm t h ea r e ao fi n d u s t 巧c o n t r o l ，a n dt h ec o n t r o le f f e c ti s s a t i s f i e d b u tf o rt h es y s t e mo f f l u o r i d eg a ss t a t i o n s ，b e c a u s et h en u m b e ro f i n f l a t a b l eb o t t l e si sn o tc o n s t a n tm e a c h f i l l i n g a n di nt h ep r o c e s so ff i l l i n g ，t h ep r e s s u r ei sn o t a l w a y st h es a m em d l t t e r e l l t t i m e a l s ot h ec h a n g eo ft e m p e r a t u r ea n ds oo n ，b r i n g sa b o u tt h ec h a n g e s o ft h e c o r r e s p o n d i n gp a r a m e t e r s o ft h es y s t e m t h ep a r a m e t e r o fc o n v e n t i o n a lp i d c o n t r o u e ri so f t e ne x a c t l yd e s i g n e dt oo n e k i n do fs i t u a t i o n ，s ot h ec o n v e n t i o n a lp i d c o n t r o l l e ri sv e r yd i f f i c u l t t ok e e pp r e s s u r ec o n s t a n t t h ee x p o r t sp r e s s u r e o t h i g h - p r e s s u r et a n k i sg r e a t l ya f f e c t e do nt h es y s t e mo fs e c u r i t ya n do t h e rp a r a m e t e r 8 ， a st h ed e f i c i e n c yo fc o n v e n t i o n a lp i dc o n t r o l l e rd e s c r i b e da b o v e ，w ep r o p o s e t ou s e i m e l l i g e n tp i dc o n t r o lm e t h o d ，u s i n g f u z z yp i dc o n t r o l l e rt oa d a p tt ot h ep r o c e s so f t a r g e ta n dc h a n g e si no r d e r t oa c h i e v ec o n s t a n tp r e s s u r ec o n t r o l i nt h i sp a p e r 。f u z z yc o n t r o lt h e o r y ，t h ed e s i g ns t e po fp a r a m e t e r ss e l f - a d j u s t i n g 如z z vc o n t r o l l e ra n dt h ef u z z yc o n t r o l l e ra p p l i e di nt h ep r e s s u r ec o n t r o ls y s t e mo f t h ef 1 u o r i d eg a ss t a t i o na r ei n t r o d u c e di nd e t a i l f u z z yc o n t r o ls y s t e ml sm a i n l y c o m p o s e do ff u z z yc o n t r o l l e ra n ds o m ep e r i p h e r a ld e v i c e ，a n dt h e c o r eo fw h i c h1 s f u z z y c o n t r o l l e r t h i sp a p e ri sf o c u so nf u z z yp a r a m e t e r ss e l f - a d j u s t i n g p i d c o n t r o n e rd e s i g np r o c e s s b ya d j u s t i n gt h ef u z z yp i dc o n t r o l l e rp a r a m e t e r s ，i tc a n m e e ts o m eo ft h em o r ed e m a n d i n gc o n t r o ls y s t e m t h ea u t o m a t i o nd e s i g no f f 1 u o r i d eg a ss t a t i o n ss y s t e mi sm a i n l yc o m p o s e do fp l c ( p r o g r a m m a b l el o g i c a l c o n t r o l l e r ) ，d i ( d i g i t a li n p u tm o d u l e s ) ，d o ( d i g i t a lo u t p u tm o d u l e s ) ，a o ( a n a l o g o u t p u tm o d u l e s ) s e c u r i t yf e n c e ，t o u c h s c r e e n a n ds oo n ，w h i c hl s 1 n c l u d e 西华大学硕士学位论文 h a r d w a r es y s t e ma n ds o f t w a r es y s t e m a tt h es a m et i m et h em a t l a bs i m u l a t i o ni s c a r r i e do u t m a t l a bt o o l b o xa n df u z z ys i m u l a t i o ne n v i r o n m e n ta r eu s e da n d s i m u l a t i n gas e c o n d o r d e rs y s t e m i st a k e nf o ra n e x a m p l e f u z z yp a r a m e t e r s e l f - a d j u s t i n g p i dc o n t r o l l e rh a s g o o dr e s p o n s ec h a r a c t e r i s t i c s ，a n ds t r o n g a n t i - j a m m i n gc a p a b i l i t yc o m p a r e d w i t hc o n v e n t i o n a lp i dc o n t r o l l e r f u z z y p a r a m e t e rs e l f - a d j u s t i n gp i dc o n t r o l l e rs y s t e mi se a s yt oo p e r a t e ，q u i c kt of o l l o w , s t e a d y s t a t eh i g hp r e c i s i o n ，a n d c a ns a t i s f yw i t ht h ep e r f o r m a n c ei n d e x t h e p r a c t i c a la p p l i c a t i o n sa l s os h o wt h a tt h ef u z z yc o n t r o l l e rp a r a m e t e r ss e l f - a d j u s t i n g c o n t r o l l e ro ft h eo v e r a l lp e r f o r m a n c ei sb e t t e rt h a nc o n v e n t i o n a lp i dc o n t r o l l e r k e yw o r d s ：p r e s s u r ec o n t r o l ，p l c ，f u z z yc o n t r o l ，p a r a m e t e rs e l f - a d j u s t i n gf u z z y p i dc o n t r o l 西华大学硕士学位论文 声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的 研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经 发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得西华大学或其他教育机构的学位或 证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论 文中作了明确的说明并表示谢意。 本学位论文成果是本人在西华大学读书期间在导师指导下取得的，论文成 果归西华大学所有，特此声明。 作者签名：易数半上噼歹月弓0 日 导师签名：7 鹚4 d 降r 月多a 日 西华大学硕士学位论文 1 绪论 1 1p i d 控制器参数调整方法简介 在自动控制的发展历程中，p i d 调节是应用最为广泛，历史最悠久，控制 性能最强的基本调节方式。p i d 调节又口q p i d 控制，是比例( p r o p o r t i o n a l ) 、积 分( i n t e g r a l ) 、微分( d i f f e r e n t i a l ) 调节的简称。p i d 调节原理简单，易于调整， 使用方便；按照p i d 调节功能工作的各类调节器广泛应用于国民经济所有工业 生产部门，适用性特强；p i d 的调节性能指标对于受控对象特性的稍许变化不 很敏感，这就极大地保证了调节的有效性；p i d 调节可用于补偿系统使之达到 大多数品质指标的要求。在科学技术尤其是计算机迅速发展的今天，虽然涌现 出许多新的控制方法，但p i d 仍因其自身的特点而得到了最广泛的应用，在工 业过程控9 5 以上的控制回路都具有p i d 结构，而且许多高级控制都是以p i d 控 制为基础的。p i d 控制规律仍是最普遍的控制规律。p i d 控制器是最简单而且是 许多时候最好用的控制器2 、【4 】【6 1 。 p i d 控制器参数调整就是设置和调整控制器的参数，使控制系统的过渡过 程达到满意的品质。p i d 的最佳调整参数一般包括k 。、k ，、k d 三个常用的控 制参数，准确有效的选定p i d 的最佳调整参数是关于p i d 控制器是否有效的关键 部分，p i d 的发展工程就是参数调整的发展工程【3 1 。如何在实际生产中找到这 些合适的参数呢? 目前为止，国内外对于p i d 参数调整方法的研究也有几十年 的历史，提出了多种参数调整方法，主要有以下几类：基于被控过程对象参数 辨识的调整方法，这种方法首先要辨识出对象的参数模型，再利用极点配置调 整法，相消原理法等理论计算调整法调整 5 1 ；基于抽取对象输出响应特征参数 调整法，如z n 参数调整法( 也称临界比例度法) ；基于模式识别的专家系统法 以及基于控制器自身控制行为的控制器参数在线调整方法【l3 1 。下面介绍几种常 用的调整方法。 1 1 1 经验加观察调整法 3 6 】【3 7 】、【3 8 】“3 9 】 1 凑试法( 现场经验调整法) 所谓凑试法是先将调节器的参数根据经验设定在某一数值上，然后在闭环 系统中加扰动，观察过渡过程的曲线形状，若曲线不够理想，则以p i d 控制器 西华大学硕士学位论文 中k 。、k ，、k d 这三个参数对系统过渡过程的影响为依据，按照先比例，后积 分，最后微分的顺序，将控制器参数逐个进行反复凑试，直到获得满意的控制 质量。 2 z i e g l e r - n i c h o l s 经验公式调整法 早在1 9 4 2 年，z i e g l e r 与n i c h o l s 提出一种实用的p i d 控制经验公式。这个经 验公式是基于被控广义对象为一阶加纯滞后模型提出的，这样的对象模型可以 表示为： g “) ：垒一e - 厶 ( 1 1 ) 7 j + 1 其中l 为延时时间、k 为放大系数、t 为时间常数，再由以下经验公式求出控制 器参数，如表1 一l 所示。 表1 1z i e g l e r - n i c h o l s 调整经验公式 控制器类型 比例系数k 。积分时间正微分时间乃 p t ， 0 ( 碰) p 1 0 9 t ， 3 0 - 0 幽 p i d 1 2 r 2 2 l0 5 l ( 碰) 3 临界比例度法( 稳态边界法) 特点是直接在闭合的系统中进行调整，而不需要进行过程特性的试验。在 闭合的控制系统里，将调节器置于纯比例作用下，从大到小逐渐改变调节器的 比例度，得到等幅振荡的过渡过程，此时的比例度称为临界比例度，用坑表示， 相邻两个波峰间的时间间隔，称为临界振荡周期，用瓦表示，通过计算即可求 出调节器的调整参数。 表1 2 临界振荡调整计算公式 控制器类型 比例系数k 。积分时间z微分时间乃 p2 瓯 0 2 西华大学硕士学位论文 p i2 2 反0 8 5 瓦0 p i d 1 6 坑 0 5 疋0 1 2 5 瓦 4 衰减曲线法( 阻尼振荡法) 衰减曲线法是在总结临界比例度法的基础上，经过反复实验提出来的。其 具体的调整步骤如下( 以4 ：1 衰减过程为例，1 0 ：1 衰减过程类似) ：先把过程控制 系统中调节器参数置成纯比例作用( z = ，乃= 0 ) 使系统投入闭环运行，把 比例系数k 。取较大值，反复做给定值扰动试验，并逐渐调小比例度，直到出现 所要求的4 ：1 衰减过程曲线。此时的比例度为4 ：1 ；衰减比例度万，两个相邻波 峰间的间隔称为4 ：1 衰减振荡周期z 。再根据万。和z 利用表1 - 3 所示公式，即可 计算出调节器的各调整参数值。 表1 - 3 衰减振荡调整计算公式 控制器类型 比例系数k ， 积分时间z 微分时间乃 p 哦 0 p i1 2 坑 0 5z 0 p i d0 8 蘸 0 3 正 0 1c 1 1 2 专家智能型自适应调整法 前面经验加观察的调整方法大多数都需要采用隐式或显式方式定义过程的 数学模型，然后通过代数调整规则给出适当的p i d 调整值，而专家智能型自调 整调节器超越了模型化设计方法，在观察闭环操作性能的基础上直接处理调整 参数的模型识别法。识别过程中无需加激励信号，而是利用了任何闭环回路中 总存在一定的干扰，通过对干扰响应的观察，然后与智能工程基础的最优响应 模型进行比较判断，从而实现过程的识别。 专家智能型自调整p i d 控制器其优点是采用闭环设定值响应和扰动响应的 模式识别方法辨识被控过程的动态特性，降低了对被控过程数学模型的要求， 适用于各种工业过程，鲁棒性强，但该方法需有优秀的专家经验知识库，该类 控制器投运初期，可能由于p i d 参数值偏离目标值太远引起较大超调，恢复时 3 西华大学硕士学位论文 间长，需经几个回合的振荡调整后才能达到目标值。 1 模糊推理的自调整p i d 控制器 近年来随着智能控制理论的迅速发展，使传统的工业控制技术不断革新成 为可能。涂象初等人在1 9 8 5 年提出了自寻优f u z z yp i d 调节器，具有模糊推理的 自调整p i d 控制器也出现了，模糊推理功能的p i d 参数白调整控制器正逐步商品 化，如日本三菱电机公司在1 9 8 8 年开发了m a c t u s 2 1 0 系列的模糊p i d 自校正调 节器，这类控制器用模糊控制规则和推理，去优化p i d 控制器的参数，有较强 的适应性。 2 基于神经元的p i d 学习控制器 9 0 年代初随着人们对神经元网络研究的深入，1 9 9 3 年胡建元等人提出了基 于神经元的p i d 学习控制器，日本山武、霍尼韦尔公司在1 9 9 5 年开发出了商品 化的s d c 3 0 系列智能型数字调节器，由人工神经元和模糊控制调整p i d 控制器。 夏红等人在1 9 9 6 年也提出了一种基于a s t r o m 继电振荡法和神经网络结构的p i d 调节器。 每类自调整p i d 的设计都需要考虑到被控过程的特征、控制目标以及p i d 参 数调整规则的复杂性。在过去的十多年时间，国内外p i d 白调整技术不断取得 新进展，基于f u z z y 控制器为智能自调整自适应控制提供了一个有潜力的发展方 向。目前自调整技术已经成为衡量自动化控制仪表先进控制策略程度的一种尺 度和标准。 1 2 模糊控制技术的现状及发展趋势 随着控制技术的发展，控制理论与方法也得到发展。除了对p i d 控制器在 应用前景方面的广泛研究以外，状态空间方法，随机方法，优化控制，滤波方 法以及状态估计法的理论研究及应用也取得了明显的成功。 经典的控制技术有一个明显的特征，即模型的结构非常精确。它是根据控 制系统的物理、化学以及力学等特征，导出一些常常是复杂的模型方程，求解 这些方程需要比较复杂的算法。目前研究的控制系统更多涉及到多变量、非线 性、时变的大系统，系统的复杂性与控制技术的精确性形成了尖锐的矛盾。正 如l a z a d e h 所指出的，当系统日益复杂，人们对它的精密而有意义的描述的能 力将相应地降低，以至达到精密与有意义成为两个几乎相互排斥的特征的地步。 4 西华大学硕士学位论文 要想精密确切地描述复杂现象和系统的任何现实的物理状态，事实上是办不到 的。这样就迫使人们在控制系统的精确性与有意义之间寻求某种平衡和折衷。 1 9 6 5 年美国加利福尼亚大学的自动控制教授l a z a d e h 首次提出了“模糊集合” 的概念，借助于“模糊集合”可以描述诸如“太高”、“很快”、“稍低”、“大幅度” 等语言变量值，并且对这些语言变量值进行某种复合运算，这样就使得有人的 经验参预的控制过程成为实际可能。1 9 7 3 年，l a z a d e h 又进一步研究了模糊语 言处理，给出了模糊推理的理论基础。1 9 7 4 年，e hm a m d a n i 提出了模糊控制， 1 9 8 0 年开始模糊控制的应用研究。1 9 8 4 年，国际模糊系统学会成立，1 9 8 5 年， 召开了第一届国际模糊系统学会的学术交流会。各个国家相继成立了模糊系统 工程研究所，世界上一些大公司开始了模糊产品的开发。1 9 8 5 年开始模糊推理 集成块的开发，1 9 8 6 年在日本模糊控制器已成为商品之后，各种各样的模糊控 制产品及系统应运而生。特别是于1 9 8 7 年在日本，基于模糊控制的仙台地铁开 通以后，各种家电的模糊产品相继研制成功并进入市场，如洗衣机、照相机、 摄像机、复印机、吸尘器、电冰箱、微波炉、电饭锅、空调器、电视机、淋浴 器等。这些家电产品在节约资源、方便使用以及使用效果方面更富有“人情味”， 更符合人的实际生活。同时，各种各样的模糊控制系统也被研制成功。比如， 各种熔炉、电气炉以及水泥生成炉的控制系统，核能发电供水系统，金属板成 形控制系统，汽车的控制系统，电梯升降机的控制系统，机器人的控制系统， 以及活跃于航空、通讯领域里的专家系统。这些模糊控制系统的应用取得了明 显的效益，并且在日本、美国、西欧、东南亚和中国引起了普遍重视。 1 9 8 9 年，l a z a d e h 在接受本国授奖仪式上发表讲话指出，模糊理论是对“彻 底排除不明确事物只以明确事物为对象”的科学界传统所作的挑战。这种理论对 于如何处理与对待不明确事物，所依据的思路与过去的科学实质上完全不同。 他认为，模糊理论今后将在两个领域取得较大进展。一是熟练技术者替代系统。 二是替代专家的专家系统。为使专家头脑中所进行的思考与决策能实现自动化， 模糊理论将起重要的作用。当然，模糊理论并不能解决所有可能问题，但是只 要不回避现实中的不确定事物并加以认真对待，就有可能大大提高在不确定( 模 糊) 环境中进行智慧思考与决策的人及机器的能力。 现在日本国际模糊工程研究所仍在继续研究模糊新的前景。该研究所有三 个研究室，第一研究室研究模糊控制，第二研究室研究模糊智能信息处理，第 5 西华大学硕士学位论文 三研究室研究模糊计算机。模糊控制系统已经取得了丰富成果，方兴未艾。模 糊信息处理系统包括决策支持系统，特别是仿真人类处理复杂的智能信息，从 语义角度研究模式识别与图象处理，追求目标为从天然遗传因子抽取人的图像。 模糊计算机的研制包括模糊计算机的体系结构的硬件，操作系统与语言理解等 项目。总之，立足于高度智能化的模糊集理论与应用的研究将是今后一段时间 的中心课题。 我们也必须指出，模糊控制在应用方面的成功的同时，模糊集理论也面临 着严峻的考验。1 9 9 3 年7 月在美国华盛顿召开的美国第十一届人工智能年会上， a l l ) h 大学圣地亚哥分校的c e l k a n 博士题为“模糊逻辑似是而非的成功”中指出 “模糊逻辑方法在许多实际世界应用领域中得到了成功的运用，但是模糊逻辑的 基础仍然受到攻击。”1 9 9 4 年8 月在( ( i e e e 专家智能系统及其应用上发表了以 c e l k a n 为首的1 5 篇文章进行了反驳。这件事本身就说明了模糊集理论的意义以 及它必须深入研究的必要性。模糊集理论打开了研究“不确定性”的大门，使定 量的方法不仅只描述客观存在的现象，而且把人的主观认识包含在定量的研究 方法之中，这正是模糊集理论受重视的原因。同时，它对人的主观认识描述的 不够有力与不够深入，是使得模糊集理论一直被怀疑的原因。学术界有力的争 论将进一步推动以模糊集为代表的“不确定性定量方法”的研究与发展。 1 3 项目背景及主要研究内容 1 - 3 1 项目背景 受张家港盈德气体有限公司的委托，我们为其氟气加气站进行自动化改造， 要求系统的超调量小于5 ，也就是说在当设定值为2 0 m p a 时，超调量要小于 1 m p a ；响应的时间要求小于1 2 0 s ：稳态精度要求小于2 ，也就是说在当设定 值为2 0 m p a 时，稳态精度要小于0 4 m p a 。因高压罐的出口压力对系统的安全性 和其它参数影响很大，所以最关键的控制就是对高压罐的出气口压力进行恒压 控制。由于高压罐进气口的进气流量是恒定的，而每次加气时，充气瓶的个数 ( 一个至四个) 是不确定的，且在加气过程中，充气瓶中各个时刻的压力也不 相等，以及温度的变化等一些因素的影响，都会使系统的参数产生变化。这样 给系统设计带来一定的难度。 在一般的控制系统中，用常规p i d 控制就可达到控制要求。p i d 控制算法简 6 西华大学硕十学位论文 单、鲁棒性好及可靠性高，被广泛应用于过程控制和运动控制中，尤其适用于 可建立精确数学模型的确定性系统。然而对于具有非线性、时变不确定性、难 以建立精确数学模型的生产过程，像本项目中的气体压力控制过程，应用常规 p i d 控制器不能达到理想的控制效果，而且在实际生产现场中，由于受到参数 调整方法繁杂的原因，常规p i d 控制器参数往往调整不良、性能欠佳，对运行 工况的适应性较差。 1 3 2 项目解决方案 针对常规p i d 控制器的上述不足，我们提出用智能p i d 控制方法，根据出气 口压力，用模糊控制器实现p i d 参数的在线调整。智能控制方法是实现上述问 题的有效途径之一，因此我们将目光投向智能控制领域，模糊控制就是其重要 的一个分支。模糊控制可以将人的经验、智能总结提炼成模糊规则，模仿人的 控制经验进行直接推理，具有一般控制方法所无法比拟的优点，它是一种处理 不确定性、非线性和其它确定问题的有力工具，它比较适合于表达那些模糊或 非定性的知识，其推理方式比较类似于人的思维模式，不需要被控对象的精确 数学模型，而是基于专家的知识和操作者的经验建立模糊控制规则，通过模糊 逻辑推理完成控制决策过程，最后实现对被控对象的调节控制。利用模糊逻辑 推理对p i d 控制器的参数进行在线自调整，从而达到较好的控制效果。 1 3 3 主要研冤内容 传统的气体压力控制主要采用常规的p i d 控制器，常规p i d 控制算法简单， 具有可以改善系统的动态特性和稳态特性的优点，但常规p i d 控制器不具有在 线参数调整功能，对系统模型的精确性依赖较强，对于本项目气体压力控制系 统这种典型的非线性、时变且受随机干扰的系统，一般难以获得很好的控制性 能。本文将思路拓展到智能控制领域，在深入的学习了模糊控制的思想及原理 后，设计出一种参数自调整模糊p i d 控制器，在实际氟气加气站的压力控制中， 根据系统的实时变化，利用模糊推理对p i d 控制器的参数进行实时调整，以期 达到良好的控制效果。 具体实现上，我们以高压罐出气口的压力作为判断依据，以实际运行中出 气口的压力与其期望值之间的偏差及其偏差变化率作为输入量，p i d 控制器的 7 西华大学硕士学位论文 三个参数k ，、k ，、k d 的调整量a k ，、f i j r ，和a k d 作为输出量，建立一个模糊 控制器，然后将其用于p i d 控制器参数的自调整中，设计一种适用于氟气加气 站压力控制的模糊参数自调整p i d 控制器。通过与传统的p i d 控制技术仿真对 比，来探讨模糊控制在天然气压力控制系统中的应用。为此，本文所做的主要 工作如下： 1 就该项目实际状况，提出应用模糊控制的技术方案。 2 控制系统模糊p i d 控制器的总体方案设计。主要包括输入量的模糊化， 模糊控制规则的形成，输出信息的模糊化以及解模糊化。并利用 m a t l a b s i m u l i n k 对系统进行仿真，分析模糊控制较常规p i d 控制的优越性。 3 根据要求，完成了氟气加气站自动化改造的硬件系统和软件系统的设 计。主要包括p l c ( 可编程逻辑控制器) 、d i ( 数字量输入) 、d o ( 数字量输 出) 、a o ( 模拟量输出) 、安全式隔离栅、触摸屏等硬件部分和软件系统的设 计。 4 基于p l c 的参数自调整模糊p i d 控制器的实现及其在氟气加气站压力控 制系统中的应用。 8 西华大学硕士学位论文 2 模糊控制原理 2 1 模糊控制基本理论 2 1 1 模糊控制理论的产生及发展简介2 】、【3 】、【5 、【7 】、【8 】 在自然界中存在着大量的模糊概念和模糊现象，人们语言中最常用的词汇 更是很模糊的概念。即使是一些本来有严格定义的特征，为了从宏观上把握事 物的主要特征和便于处理，有时也更多地用模糊概念来描述。比如按年龄将人 分为“年轻人、中年人、老年人”，按身高分为“高个子、中个子、矮个子”。 可见模糊概念在自然界和人类社会中是普遍存在的。由于经典的数学无法真实 地描述和处理这类没有明确边界的模糊概念和现象，模糊数学便应运而生。模 糊数学诞生于1 9 6 5 年，其创始人是美国加州大学自动控制专家l a z a d e h ( 扎德) 教授。他首次提出用隶属函数( m e m b e r s h i pf u n c t i o n ，简称m f ) 来描述模糊概念， 并创立了模糊集合论，为模糊控制奠定了基础。模糊控制理论的发展大致可以 分为以下几个阶段： 第一阶段：1 9 6 5 1 9 7 4 年，即模糊数学发展与成形的阶段。在这个阶段，扎 德教授做了许多原创性工作，例如，1 9 6 8 年扎德首次公开发表了“模糊算法”； 1 9 7 3 年又发表了语言与模糊逻辑相结合的系统建立方法。除此之外，1 9 7 4 年伦 敦大学m a m d a n i 博士首次尝试利用模糊逻辑，成功地开发了世界上第一台模糊 控制的蒸汽引擎。 第二阶段：1 9 7 4 1 9 7 9 年，这是产生简单模糊控制器的阶段。在这期间，美 国加州一公司率先生产了第一只模糊逻辑芯片；1 9 8 0 年丹麦的斯密斯公司首次 应用芯片在水泥烘干机中成功地实现了模糊控制，但其自适应能力和鲁棒性很 有限，稳定性也不够理想。 第三阶段：1 9 7 9 年一现在，这是发展高性能模糊控制器的阶段。1 9 7 9 年 t j p r o e k y 和e h m a m d a n i 共同提出了自学习概念，使系统性能大为改善；1 9 8 3 年日本富士电机开创了日本第一项应用项目水净化处理；1 9 8 7 年日本仙台 地铁线采用了模糊控制器。8 0 年代中后期，日本系列模糊家电产品所取得的巨 大的经济效益更引起了国际控制界学者的广泛关注。今天，模糊控制技术己经 应用到相当广泛的领域中，家用电器设备已成为主攻市场，诸如智能洗衣机、 微波沪、吸尘器、空调机、照相机和摄影机；在工业闭环控制系统中则有水净 9 西华大学硕士学位论文 化处理、发酵控制、水泥窑炉等等；在专用系统和其他方面的应用有地铁控制、 电梯、自动扶梯、蒸汽引擎、声控直升机、纸币识别装置以及机器人控制等等。 因而，模糊控制理论的研究与应用在9 0 年代初中期达到了兴盛时期。 模糊系统理论于7 0 年代才引入我国，1 9 7 9 年，中国的研究人员也对模糊控 制器进行了研究，并在模糊控制器的定义、性能、算法、鲁棒性、电路实现方 法、稳定性、规则自调整等方面取得了大量的成果。我国在模糊系统理论方面 的研究成果令世人瞩目，已引起国际模糊界的特别关注。 1 9 8 8 年，北京师范大学汪培庄的博士生张洪敏和张志明研制成功国际上第 二台快速模糊控制器( 取名为f u z z yi n f e r e n c em a c h i n e ) ，与日本山川列的机器 相比，体积仅是它的十分之一，而运行速度提高了5 0 。1 9 9 4 年国家经贸委作为 国家技术开发项目专项投资上亿元资金开发模糊技术产品，国家技术监督局也 专门成立了模糊技术标准化工作组，制定各种模糊产品国家标准。 2 1 2 模糊控制系统的组成1 1 模糊控制属于计算机数字控制的一种形式。因此，模糊控制系统的组成类 同于一般的数字控制系统，其方框图如图2 - 1 所示： 给定值 被控制量 f i g 2 - 1f u z z yc o n t r o ls y s t e ms t r u c t u r ed i a g r a m 图2 1 模糊控制系统组成框图 模糊控制系统通常由模糊控制器、输入输出接口、执行机构、被控对象和测量 与反馈装置等五部分组成。 ( 1 ) 模糊控制器：实际上是一台微计算机，根据控制系统的需要，既可选 用工控机，又可选用单板机、单片机或p l c 等控制器。 ( 2 ) 输入输出接口装置：模糊控制器通过输入输出接口从被控对象获取 数字信号量，并将模糊控制器决策的输出数字信号经过数模变换，将其转变为 模拟信号，送给执行机构去控制被控对象。在u o 接口装置中，除a d 、d a 转 1 0 两华大学硕士学位论文 换外，还包括必要的电平转换线路。 ( 3 ) 被控对象：它可以是一种设备或装置以及它们的群体，也可以是一个 生产的、自然的、社会的、生物的或其他各种形式的状态转移过程。这些被控 对象可以是线性的或是非线性的、定常的或是时变的、确定的或不确定的以及 具有强耦合和随机干扰等多种情况。还须指出，被控对象缺乏精确数学模型的 情况适宜选择模糊控制，但也不排斥有较精确的数学模型的被控对象，也可以 采用模糊控制方案。 ( 4 ) 执行机构：除了电气的如各类交流、直流电动机、伺服电动机、步进 电动机等以外，还有气动的和液压的，如各类气动调节阀和液压马达、液压阀 等。 ( 5 ) 测量和反馈装置：它是将被控对象的各种非电量，如流量、温度、压 力、速度和浓度等变换成电信号的一类装置，通常由各类数字的或模拟的测量 仪器、检测元件或传感器等组成。它在模糊控制系统中占有十分重要的地位， 其精度往往直接影响整个系统的性能指标，因此要求其精度高，可靠并稳定性 好。 2 1 3 模糊控制的基本原理 模糊控制的基本原理可由图2 - 2 所示，它的核心部分为模糊控制器，如图中 实线框中部分所示。模糊控制器的控制规律由计算机的程序实现，实现模糊控 制算法的过程是这样的：微机经中断采样获取被控制量的精确值，然后将此量 与给定值比较得到误差信号e ( 在此取单位回馈) 。一般选误差信号e 作为模糊 控制器的一个输入量。把误差信号e 的精确量进行模糊量化变成模糊量，误差e 的模糊量可用相应的模糊语言表示。至此，得到了误差e 的模糊语言集合的一个 子集e ( e 实际上是一个模糊向量) 。再由e 和模糊控制规则r ( 模糊关系) 根据 推理的合成规则进行模糊决策，得到模糊控制量u 为 。 u = e or ( 2 1 ) 式中u 为一个模糊量。 西华大学硕士学位论文 f i g 2 - 2f u z z yc o n t r o lp r i n c i p l ed i a g r a m 图2 - 2 模糊控制原理图 为了对被控对象施加精确的控制，还需要将模糊量u 转换为精确量，这一步 骤在图中称为非模糊化处理( 亦称清晰化) 。得到了精确的数字控制量后，经 数模转换变为精确的模拟量送给执行机构，对被控对象进行一步控制。然后， 中断等待第二次采样，进行第二步控制。这样循环下去，就实现了被控对象的 模糊控制。 综上所述，模糊控制算法可概括为下述四个步骤： ( 1 ) 根据本次采样得出系统的输出值，计算模糊控制器输入变量的值； ( 2 ) 将输入变量的精确值变为模糊量； ( 3 ) 根据输入变量( 模糊量) 及模糊控制规则，按模糊推理合成规则计算 控制量( 模糊量) ； ( 4 ) 由上述得到的控制量( 模糊量) 计算出精确的控制量。 2 2 模糊控制器设计的基本方法 模糊逻辑控制器( f u z z yl o g i cc o n t r o l l e r ) 简称为模糊控制器( f u z z y c o n t r o l l e r ) ，因为模糊控制器的控制规则是基于模糊条件语句描述的语言控制 规则，所以模糊控制器又称为模糊语言控制器。模糊控制器在模糊自动控制系 统中具举足轻重的作用，因此在模糊控制系统中，设计和调整模糊控制器的工 作是很重要的。 模糊控制器的设计包括以下几项内容： ( 1 ) 确定模糊控制器的输入变量和输出变量( 即控制量) ； ( 2 ) 设计模糊控制器的控制规则； 1 2 西华大学硕士学位论文 ( 3 ) 确定模糊化和非模糊化( 又称清晰化) 的方法； ( 4 ) 选择模糊控制器的输入变量及输出变量的论域并确定模糊控制器的参 数( 如量化因子、比例因子) ； ( 5 ) 合理选择模糊控制算法的采样时间。 ( 6 ) 编制模糊控制算法的程序； 2 2 1 模糊控制器的结构设计 模糊控制器的结构设计是指确定模糊控制器的输入变量和输出变量。究竟 选择哪些变量作为模糊控制器的信息量，还必须深入研究在手动控制过程中， 人如何获取、输出信息，因为模糊控制器的控制规则归根到底还是要模拟人脑 的思维决策方式。 人对于误差、误差的变化以及误差变化的速率的敏感度是有差异的。一般 说来，人对误差是最敏感，其次是误差的变化，再次是误差变化的速率。 由于模糊控制器的控制规则是根据人的手动控制规则提出的，所以模糊控 制器的输入变量也可以有三个，即误差、误差的变化及误差变化的变化，输出 量一般选择控制器的变化。 通常将模糊控制器输入变量的个数称为模糊控制的维数。一般情况下，一 维模糊控制器用于一阶被控对象，由于这种控制器输入变量只选误差一个，它 的动态控制性能不佳。所以，目前被广泛采用的均为二维模糊控制器，这种控 制器以误差和误差的变化为输入量，以控制量的变化为输出变量。 从理论上讲，模糊控制器的维数越高，控制越精细。但是维数过高，模糊 控制规则变得过于复杂，控制算法的实现相当困难。这就是本系统的设计采用 二维模糊控制器的原因所在。 2 2 2 模糊控制规则的设计 控制规则的设计是设计模糊控制器的关键，一般包括三部分设计内容：选 择描述输入输出变量的词集，定义各模糊变量的模糊子集及建立模糊控制器的 控制规则。 ( 1 ) 选择描述输入和输出变量的词集 模糊控制器的控制规则表现为一组模糊条件语句，在条件语句中描述输入 1 3 西华大学硕士学位论文 输出变量状态的一些词汇( 如“正大、“负小 等) 的集合，称为这些变量 的词集( 亦可以称为变量的模糊状态) 。由于人的行为在正、负两个方向的判 断基本上是对称的，将大、中、小再加上正、负两个方向并考虑变量的零状态， 共有七个词汇，即 负大，负中，负小，零，正小，正中，正大) 一般用英文字头缩写为 n b ，n m ，n s ，z 0 ，p s ，p m ，p b 选择较多的词汇描述输入、输出变量，可以使控制越越精细，但是控制规 则相应变得复杂。选择词汇过少，使得描述变量变得粗糙，导致控制器的性能 变坏。一般情况下，都选择上述七个词汇，但也可以根据实际系统需要选择三 个或五个语言变量。 描述输入、输出变量的词汇都具有模糊特性，可用模糊集合来表示。因此， 模糊概念的确定问题就直接转化为求取模糊集合隶属函数的问题。 ( 2 ) 定义各模糊变量的模糊子集 定义一个模糊子集，实际上就是要确定模糊子集隶属函数曲线的形状。将 确定的隶属函数曲线离散化，就得到了有限个点上的隶属度，便构成了一个相 应的模糊变量的模糊子集。实验研究结果表明，用正态型模糊变量来描述人进 行控制活动时的模糊概念是适宜的。 ( 3 ) 建立模糊控制器的控制规则 模糊控制器的控制规则是基于手动控制策略，而手动控制策略又是人们通 过学习、试验以及长期经验积累而逐渐形成的，存贮在操作者头脑中的一种技 术知识集合。手动控制过程一般是通过对被控对象( 过程) 的一些观测，操作 者再根据已有的经验和技术知识，进行综合分析并做出控制决策，调整加到被 控对象的控制量，从而使系统达到预期的目标。 手动控制的作用同自动控制系统中的控制器的作用是基本相同的，所不同 的是手动控制决策是基于操作者经验和技术知识，而控制器的控制决策是基于 某种控制算法的数值运算。利用模糊集合理论和语言变量的概念，可以把利用 语言归纳的手动控制策略上升为数值运算，于是可以采用微控制器完成这个任 务以代替人的手动控制，实现所谓的模糊自动控制。 利用语言归纳手动控制策略的过程，实际上就是建立模糊控制器的控制规 1 4 西华大学硕士学位论文 则的过程。手动控制策略一般都可以用条件语句加以描述。 常见的模糊条件语句及其对应的模糊关系r 概括如下： ( a ) “若a 贝i j b ”( 且口i fat h e