基于模糊PID控制的电锅炉控制系统的设计.doc

辽宁科技大学本科生毕业设计 论文 第I页 基于模糊 PID 控制的电锅炉控制系统的设计 摘 要 温度系统惯性大 滞后现象严重 难以建立精确的数学模型 因此 温度控制在 工业控制中一直是富有新意的课题 本设计以电锅炉为研究对象 研究一种最佳的控 制方案 以达到系统稳定 调节时间短且超调量小的性能指标 PID控制其算法简单 鲁棒性好 可靠性高 被广泛应用于工业过程控制 但常规PID控制器参数往往整定不 良 性能欠佳 对运行工况的适应性差 本设计首先研究的方案是模糊控制 研究了 模糊控制的基本理论 确定了电锅炉模糊控制器的结构 通过对电锅炉温升特点的分 析 建立了模糊控制规则表 借助matlab中的Simulink和Fuzzy工具箱 对电锅炉PID控 制系统和模糊控制系统进行仿真 结果表明当采用PID算法时 系统的超调量与调节时 间 不能满足技术要求 当采用模糊控制时 超调量与调节时间虽然同时满足技术要 求 但系统出现了稳定误差 因此本设计将模糊控制的智能性与PID控制的通用性 可 靠性相互结合 设计了一种参数自整定模糊PID控制器 采用模糊推理的方法实现PID 参数的在线整定 经仿真研究 参数自整定模糊PID控制效果达到了电锅炉温度控制系 统的性能指标 是一种较为理想的智能性控制方案 关键词 温度控制 模糊 PID 控制 参数调整 辽宁科技大学本科生毕业设计 论文 第II页 The Application of Fuzzy PID in Temperature Control for Electric Boiler Abstract The temperature system has the big inertial and the serious delay phenomenon It is difficult to establish precise mathematical model Therefore the temperature control in the industrial control has always been the innovative subject The Electric Boiler is as the study subject in this paper The optimal control scheme which can achieve system stability short regulation time and small overshoot performance was proposed PID control has the simple algorithm good robustness and high reliability which is widely applied to industrial processes control But general PID controller parameters tuning is often poor the poor performance and the poor adaptability on the operating conditions Firstly fuzzy control was studied in the design The fuzzy control theory was studied and the fuzzy controller structure of the electric boiler was determined The fuzzy control rule tables were established through analyzing the temperature characteristic of the electric boiler In this design the PID control system and the fuzzy control system were simulated by using simulink and fuzzy logic tools in MATLAB Experimental results illustrate that the regulating time and the overshoot always can not achieve the technical requirements when PID control is used in the system The regulating time and the overshoot always can achieve the technical requirements but the system cause steady state error when fuzzy control is used So it comes to a parameter self tuning fuzzy PID controller by combining the intelligence of fuzzy control and the versatility and the reliability of PID control together The parameters of PID were adjusted by fuzzy inference Experimental results illustrate that the parameter self tuning fuzzy PID controller achieved the performance index of the system Fuzzy PID control is an ideal scheme Keywords temperature control fuzzy PID control parameters tuning 辽宁科技大学本科生毕业设计 论文 第III页 目 录 摘 要 I ABSTRACT II 1 绪 论 1 1 1 选题背景及其意义 1 1 2 温度工业控制的发展概况 1 1 3 模糊控制方法的现状 2 1 4 本设计的主要内容 3 2 电锅炉及其控制策略的基本理论 5 2 1 电锅炉数学模型的建立 5 2 2 原有控制方案与策略研究 6 2 3 PID 控制理论 7 2 3 1 PID 控制的发展 7 2 3 2 PID 控制基本理论 7 2 3 3 PID 控制算法 9 3 模糊控制的基本理论 11 3 1 模糊控制的基本原理 11 3 2 模糊控制系统的组成 11 3 3 模糊控制器的结构 15 3 4 模糊控制算法的实现 16 3 5 模糊控制方法的发展 17 4 基于模糊 PID 控制的电锅炉温度控制系统设计 21 4 1 电锅炉温度控制的工艺要求 21 4 2 模糊控制系统的仿真工具 21 4 2 1 MATLAB 概况 22 4 2 2 Simulink模糊逻辑工具箱 22 4 3 模糊推理方法 25 4 4 电锅炉 PID 系统仿真 25 4 4 1 PID 控制器设计 25 4 4 2 PID 参数的整定 26 4 5 温控系统的模糊控制器设计 27 4 6 模糊 PID 控制器设计 29 4 6 1 参数自整定模糊 PID 控制系统结构 29 4 6 2 控制系统参数自整定模糊 PID 控制 30 结 论 35 致 谢 36 参考文献 37 辽宁科技大学本科生毕业设计 论文 第1页 1 绪 论 1 1 选题背景及其意义 在工业生产过程中 控制对象各种各样 温度是生产过程和科学实验中普遍而且 重要的物理参数之一 在生产过程中 为了高效地进行生产 必须对它的主要参数 如温度 压力 流量等进行有效的控制 温度控制在生产过程中占有相当大的比例 其关键在于测温和控温两方面 温度测量是温度控制的基础 技术已经比较成熟 由 于控制对象越来越复杂 在温度控制方面 还存在着许多问题 如何更好地提高控制 性能 满足不同系统的控制要求 是目前科学研究领域的一个重要课题 温度控制一 般指对某一特定空间的温度进行控制调节 使其达到工艺过程的要求 本文主要研究 电锅炉温度控制的方法 电锅炉是将电能转换为热能的能量转换装置 具有结构简单 无污染 自动化程 度高等特点 与传统的以煤和石化产品为燃料的锅炉相比还具有基本投资少 占地面 积小 操作方便 热效率高 能量转化率高等优点 近年来 电锅炉已成为供热采暖 的主要设备 锅炉控制作为过程控制的一个典型 动态特性具有大惯性大延迟的特点 而且伴 有非线性 目前国内电热锅炉控制大都采用的是开关式控制 甚至是人工控制方法 采用这些控制方法的系统稳定性不好 超调量大 同时对外界环境变化响应慢 实时 性差 另外 频繁的开关切换对电网产生很大的冲击 降低了系统的经济效益 减少 了锅炉的使用年限 因此 研究一种最佳的电锅炉控制方法 对提高系统的经济性 稳定性具有重要的意义 1 2 温度工业控制的发展概况 温度工业控制的形成和发展在理论上经历了三个阶段 50 年代末起到 70 年代为第 一阶段 即经典控制理论阶段 这期间既是经典控制理论应用发展的鼎盛时期 又是 现代控制理论应用和发展时期 70 年代至 90 年代为第二阶段 即现代控制理论阶段 辽宁科技大学本科生毕业设计 论文 第2页 90 年代至今为第三阶段 即智能控制理论阶段 第一阶段 初级阶段 它以经典控制理论为主要控制方案 采用常规气动 液动 和电动仪表 对生产过程中的温度 流量 压力和液位进行控制 在诸多控制系统中 以单回路结构 PID 策略为主 同时针对不同的对象与要求 设计了一些专门的控制 算法如达林顿算法 Smith 预估器 根轨迹法等 这阶段的主要任务是稳定系统 实 现定值控制 第二阶段 发展阶段 以现代控制理论为基础 以微型计算机和高档仪器为工具 对复杂现象进行控制 这阶段的建模理论 在线辨识和实时控制已突破前期的形式 继而涌现了大量的先进控制系统和高级控制策略 如克服对象时变和环境干扰等不确 定影响的自适应控制 消除因模型失配而产生不良影响的预测控制等 这阶段的主要 任务是克服干扰和模型变化 以满足复杂的工艺要求 提高控制质量 第三阶段 高级阶段 不论从历史和现状 还是从发展的必要性和可能性来看 控制方法主要朝着综合化 智能化方向发展 尤其近些年来人工智能理论的迅速崛起 为控制的智能化提供了一个腾飞的工具 智能控制理论中 专家系统 神经网络 模 糊控制系统是最有潜力的三种方法 专家系统在工业生产过程 故障诊断和监督控制 以及检测仪表有效性检测等方面获得成功应用 神经网络则可为复杂非线性过程的建 模提供有效的方法 进而可用于过程软测量和控制系统的设计上 模糊系统不仅有行 之有效的模糊控制理论为基础 而且能够表达确定性和不确定性两类经验 并提炼成 为知识进而改善已有控制 应用经典控制理论的前提是 必须有一个高阶微分方程式 来描述系统的运 动状态的数学模型 是建立在频率法的基础上的 而现代控制理论主要用来解决多输 入多输出和时变系统的问题 它的数学模型是用一个一阶微分方程组即状态方程 或 差分方程组来描述 是一种时域表示方法 这两种方法在精确数学模型的自动控制系 统中发挥了巨大的作用 并取得了令人满意的控制效果 1 3 模糊控制方法的现状 无论是经典控制理论还是现代控制理论 都是建立在系统的精确数学模型基础之 上的 但在实际系统中被控对象一般都具有大惯性 大滞后 时变性 关联性 不确 定性和非线性的特点 这里的关联性不仅包含过程对象中各物理参数之间的耦合交错 辽宁科技大学本科生毕业设计 论文 第3页 而且包含被控量 操作量和干扰量之间的联系 不确定性不单指结构上的不确定性 而且还指参数的不确定性 非线性既有非本质的非线性 又有本质非线性 由于被控 对象的这种复杂性 决定了控制的艰难性 传统控制方法绝大多数是基于被控对象的数学模型 即按照建模控制优化进行 建模的精确程度决定着控制质量的高低 尽管目前的建模理论和方法已有长足的长进 但仍有许多过程和对象的机理不清楚 动态特性难以掌握 使我们不得不对被控对象 进行简化或近似 将一个理论上极为先进的控制策略应用在这样的模型上 控制效果 自然会大打折扣 因此 用传统的控制手段进一步提高控制对象的质量遇到了极大的 困难 传统控制方法面临着严峻的挑战 1974 年 英国伦敦大学玛丽皇后学院教授 E Mamdani 博士把模糊控制器用于小型 蒸汽机的控制 从而开创了模糊控制的历史 模糊控制从 1974 年到现在 有三十多年 的历史 在这段时间中模糊控制已经历了二个阶段 即简单模糊控制阶段和自我完善 模糊控制阶段 第一个阶段约从 1974 年到 1979 年 也称为简单模糊控制阶段 这个阶段是以 Mamdani 开创模糊控制为起点 这个阶段的模糊控制器主要采用 CRI 合成 推理法 在推理中采用 Mamdani 提出的蕴含关系公式 对控制器的算法都采用脱机处理的方法 在计算机系统上把控制器上的推理过程处理成控制表 在实际中则用控制表去控制 这个阶段的模糊控制器的结构不灵活 自适应能力和鲁棒性有限 控制精度也不高 第二阶段中是从 1979 年到现在 也称自完善模糊控制阶段 在这个阶段中 对模 糊控制方法 控制理论都进行了大量的探讨 模糊控制的水平不断地完善和提高 这 个 阶段是以 T J Procky 和 E H Mamdani 在 1979 年提出了语言自组织过程控制器为开始 标志的 此后 不断产生了各种参数自调整 自组织 自学习的模糊控制器 使模糊 控制系统的性能得到了很大的提高 在这个阶段还出现了硬件化的模糊集成电路组成 的模糊控制器 神经网络自学习的模糊控制器等新型结构 1 4 本设计的主要内容 结合电锅炉水温上升过程的特点 本设计对被控对象进行理论分析 建立了被控 系统的数学模型 提出了适合于电锅炉水温过程控制的纯 PID 控制 模糊控制和参数 辽宁科技大学本科生毕业设计 论文 第4页 自整定模糊 PID 控制方法 并对控制算法的实现 控制器的设计和参数调整进行深入 研究 运用 MATLAB 软件的 Simulink 开发环境和模糊逻辑工具箱对上述几种方法进 行建模仿真 并对控制性能指标进行分析 确定出符合控制系统输出响应速度快 超 调量小和稳定误差小的控制算法 辽宁科技大学本科生毕业设计 论文 第5页 2 电锅炉及其控制策略的基本理论 2 1 电锅炉数学模型的建立 电锅炉是将电能直接转化为热能的一种能量转换装置 其工作原理与传统意义上 的锅炉有相似之处 从结构上看也有 锅 和 炉 两大部分 锅 是指盛放热介质 一般是 水 的容器 而 炉 这里指加热水的电热转换元件 目前国内外生产的电锅炉有很多种 型式 从整体结构上分有立式 卧式 多单元式等 从传热介质上分有热水锅炉 蒸 汽锅炉和有机载体锅炉 从电加热原理上可分为电热管式 电热棒式 电热板式 电 极式和感应式等 从供热方式上有直热式和蓄热式等 1 本文研究对象为直热式热水锅 炉 采用电阻式加热 工作压力为 0 4Mpa 锅炉内最高水温 95 图 2 1 电锅炉安装图 当电锅炉工作在 0 4Mpa 时 水的饱和温度为 144 最高水温 95 使锅炉远离 了工作压力下的饱和温度及加热元件表面的过度沸腾难以控制的现象 同时 95 的 水温基本上不产生蒸汽 产品安装示意图如图 2 1 所示 从电锅炉的安装示意图可以看出 电锅炉的热水经供暖出水口送至散热片 通过 散热片向供热区释放热量 可见供热区的温度是控制参数 操作量是电锅炉内的热水 通过调节阀的开度 保证供热区的等温特性 通过水位的判别调节补水阀的起 停 辽宁科技大学本科生毕业设计 论文 第6页 因此本文的研究目的是结合电锅炉水温上升的特点 对它的温度进行控制 达到调节 时间短 超调量小且稳定误差小的技术要求 在生产过程 控制对象各种各样 理论分析和试验结果表明 电加热装置是一个 具有自平衡能力的对象 可用二阶系统纯滞后环节来描述 而二阶系统 通过参数辨 识可以降为一阶模型 因而一般可用一阶惯性滞后环节来描述温控对象的数学模型 采用飞升曲线测量方法 可以得到电锅炉温度系统的传递函数为 1 TS eK sG s 2 1 式中 对象的静态增益 K 对象的时间常数 T 对象的纯滞后时间 对象中的特性参数对其输出的影响 1 放大系数 放大系数也就是传递系数 它与被控量的变化过程无关 其值KK 表示输入对输出稳态值的影响程度 值越大 表示被控对象的自平衡力小 值小 KK 对象自平衡能力大 2 时间常数 时间常数的大小反映了对象受到阶跃干扰后 被控量达到新的稳TT 定值的快慢程度 即时间常数 T 是表示对象惯性大小的物理量 2 2 原有控制方案与策略研究 目前国内电热锅炉控制大都采用的是开关式控制 甚至是人工控制方法 1 开关式控制方法 以预控制的温度为标称值 据此设定一个控制上限 一控制下 限 当温度不在此范围内时 电热锅加热 否则停止加热 2 人工控制方法 人工控制方法是通过工作人员的操作经验 简单的对锅炉进行操 作 因此 很难提高系统的控制精度和实现低成本运行 针对市面上电锅炉的粗犷式控制方法 要提高系统控制精度和实现低成本运行 必须寻找一种新的解决方案 通过对电锅炉的结构和系统研究确定出可采用的研究方案 首先可采用的控制方 案是 PID 控制 它是经典控制理论中最典型的控制方法 对工业生产过程的线性定常 辽宁科技大学本科生毕业设计 论文 第7页 系统 大多采用经典控制方法 它结构简单 可靠性强 容易实现 并且可以消除稳 定误差 在大多数情况下能够满足性能要求 第二个可采用方案是模糊控制 由于它 是以先验知识和专家经验为控制规则的智能控制技术 可以模拟人的推理和决策过程 因此无须知道被控对象的数学模型就可以实现较好的控制 且响应时间短 可以保持 较小的超调量 2 3 PID 控制理论 2 3 1 PID 控制的发展 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 自 ziegler 和 Nichols 提出 PID 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 根据发展阶段的划分 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一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 PID 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藕合的多变量过程的多变量 PID 参数整定方法 尽可能减少所需先验信息量 使其易于在线整定 3 智能 PID 控制技术有待进一步研究 将自适应和自整定有机结合 使其具有自 动诊断功能 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 模糊控制等智能控制和 PID 控制相 结合 进一步提高控制系统性能 这些都是智能 PID 控制发展的极有前途的方向 辽宁科技大学本科生毕业设计 论文 第8页 2 3 2 PID 控制基本理论 PID 控制在生产过程中是一种被普遍采用的控制方法 是一种比例 积分 微分 并联控制器 常规 PID 控制系统原理框图如图 2 2 所示 比例 微分 积分被控对象 r t e t u t c t 图 2 2 基本 PID 控制系统原理图 理想的 PID 控制器根据给定值 r t 与实际输出值 c t 构成的控制偏差 e t 2 2 tctrte 将偏差的比例 积分和微分通过线性组合构成控制量 对被控对象进行控制 2 3 dt tde Tdtte T teKtu d i p 1 式中 控制器的输出 ut 控制器的输入 给定值与被控对象输出值的差 即偏差信号 te 比例控制项 为比例系数 teKp p K 积分控制项 为积分时间常数 dtte Ti 1 i T 微分控制项 为微分时间常数 dt tde Td d T 在图 2 2 的基础上分析一下 PID 控制器各校正环节的作用 1 比例环节 比例环节的引入是为了及时成比例地反映控制系统的偏差信号 以最 te 快的速度产生控制作用 使偏差向最小的方向变化 随着比例系数 K 的增大 稳 p 定误差逐渐减小 但同时动态性能变差 振荡比较严重 超调量增大 辽宁科技大学本科生毕业设计 论文 第9页 2 积分环节 积分环节的引入主要用于消除静差 即当闭环系统处于稳定状态时 则 此时控制输出量和控制偏差量都将保持在某一个常值上 积分作用的强弱取决于积 分时间常数 T 时间常数越大积分作用越弱 反之越强 随着积分时间常数 T 的 i 减小 静差在减小 但过小的积分常数会加剧系统振荡 甚至使系统失去稳定 3 微分环节 微分环节的引入是为了改善系统的稳定性和动态响应速度 它可以预测 将来 能反映偏差信号的变化趋势 并能在偏差信号值变太大之前 在系统引入一 个有效的早期修正信号 从而加速系统的动态速度 减小调节时间 2 3 3 PID 控制算法 在计算机直接数字控制系统中 PID 控制器是通过计算机 PID 控制算法程序实现的 进入计算机的连续时间信号 必须经过采样和量化后 变成数字量 才能进入计算机 的存储器和寄存器 而在数字计算机中的计算和处理 不论是积分还是微分 只能用 数值计算去逼近 PID 控制规律在计算机中的实现 也是用数值逼近的方法 当采样周期 T 足够短时 用求和代替积分 用差商代替微商 使 PID 算法离散化 即可作如下近似变换 k 0 1 2 ktt k j k j t jeTjTeTdtte 00 0 2 4 T kete T TkekTe td tde 1 1 式中 T 采样周期 将描述连续 PID 算法的微分方程 变为描述离散时间 PID 算法的差分方程 为书 写方便 将简化表示成 即为数字 PID 位置型控制算法 如式 2 5 所示 kTe ke 2 5 1 0 kekeKjeKteKku d k j ip 式中 k 采样序号 k 0 1 2 第 k 次采样时刻的计算机输出值 ku 第 k 次采样时刻输入的偏差值 ke 第 k 1 次采样时刻输入的偏差值 1 ke 辽宁科技大学本科生毕业设计 论文 第10页 积分系数 i K ipi TTKK 微分系数 d KTTKK Dpd 由 2 5 式可得 ku 1 kuku 2 6 1 pid Ke kK e kKe ke k 式中 即为增量式 PID 控制算法 由第次采样计算得到 ke 1 ke kuk 的控制量输出增量 可以看出 由于一般计算机控制系统采用恒定的采样周期 一T 旦确定了 只要使用前 3 次的测量值偏差 即可求出控制量的增量 p K i K d K 辽宁科技大学本科生毕业设计 论文 第11页 3 模糊控制的基本理论 3 1 模糊控制的基本原理 模糊控制是模糊集合理论中的一个重要方面 是以模糊集合化 模糊语言变量和 模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制 从线性控制到非线性控制的角度分类 模糊控制是一种非线性控制 从控制器的智能性看 模糊控制属于智能控制的范畴 模糊控制是建立在人类思维模糊性基础上的一种控制方式 模糊逻辑控制技术模 仿人的思考方式接受不精确不完全信息来进行逻辑推理 用直觉经验和启发式思维进行 工作 是能涵盖基于模型系统的技术 它不需用精确的公式来表示传递函数或状态方程 而是利用具有模糊性的语言控制规则来描述控制过程 控制规则通常是根据专家的经 验得出的 所以模糊控制的基本思想就是利用计算机实现人的控制经验 2 3 2 模糊控制系统的组成 摸糊控制系统是采用计算机控制技术构成的一种具有反馈通道的闭环结构的数字 模糊控制系统 智能性的模糊控制器是模糊控制系统的核心 一个模糊控制系统性能 的优劣 主要取决于模糊控制器的结构 所采用的模糊控制规则 合成推理算法以及 模糊决策的方法等因素 模糊控制系统组成原理框图如图 3 1 所示 输入 接口 模糊控 制器 输出 接口 被控 对象 执行 机构 检测装置 s t y t 图 3 1 模糊控制系统组成原理框图 模糊控制系统是由被控对象 执行机构 过程输入输出通道 检测装置 模糊控 制器等几部分组成 辽宁科技大学本科生毕业设计 论文 第12页 1 模糊控制器 它是各类模糊控制系统的核心部分 由于被控对象的不同 以及对 系统静态 动态特性的要求和所应用的控制规则各异 可以构成各种类型的控制器 在模糊控制理论中 则采用基于模糊控制的知识表示和规则推理的语言型 模糊控制器 这也是模糊控制系统区别于其他控制系统的特点所在 模糊控制器的主要功能有三 个 模糊量化处理 模糊推理 决策 非模糊化处理 精确化处理 2 输入 输出接口 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转换 转变为模拟信号 然后送给被控对 象 在 I O 接口装置中 除了 A D D A 转换外 还包括必要的电平转换 3 执行结构 包括各种交 直流电动机 伺服电动机 步进电动机等 4 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 生物的或其他的各种的对象过程 这些被控对象可以是确定性的或是 不确定的 单变量的或多变量的 有滞后或是无滞后的 也可以是线性或非线性的 定常或时变的以及具有强耦合的和干扰的等多种情况 对于那些难以监理精确数学模 型的复杂对象 更适宜采用模糊控制 5 检测装置 即传感器 传感器是将被控对象或各种过程的被控量转化为电信号 模拟或数字 的一类装置 被控量往往是非电量 如速度 加速度 温度 压力等 传感器在模糊控制系统中占有十分重要的地位 它的精度往往直接影响整个模糊控制 系统的精度 因此 在选择传感器时 应十分注意选择精度高且稳定性好的传感器 在实际应用中 模糊控制器有两种组成方式 一种是由模糊逻辑芯片组成的硬件 专用模糊控制器 它是用硬件芯片来直接实现模糊控制算法 这种模糊控制器的特点 是推理速度快 控制精度高 但价格昂贵 输入和输出以及模糊规则都有限 且灵活 性较差 在实际中较少使用 另一种组成方式是采用与数字控制器相同的硬件结构 目前多用单片微机来组成硬件系统 而在软件上用模糊控制算法取代原来数字控制器 的数字控制算法 这样就把原来的数字控制器改成了模糊控制器 组成了一个单片机 的模糊控制系统 本文所应用的电锅炉控制系统采用的就是后一种组成方式 3 模糊控制器 FC Fuzzy Controller 又称为模糊逻辑控制器 FLC Fuzzy Logic Controller 它的模糊控制规则用模糊条件语句来描述 是一种语言型控制器 因此有时 又被称为模糊语言控制器 模糊控制器的机构框图如图 3 2 所示 辽宁科技大学本科生毕业设计 论文 第13页 模糊化 接口 模糊推 理机 解模糊 接口 被控 对象 知识库 ty ts FC u 图 3 2 模糊控制器结构框图 图 3 2 中 是被控对象的输入 是被控对象的输出 是参考输入 为ut ty tse 误差 图中虚线框内就是模糊控制器 它根据误差信号产生合适的控制作用 输出给 被控对象 模糊控制器主要由模糊化接口 知识库 模糊推理机 解模糊解口四部分 组成 各部分作用如下 1 模糊化 模糊化接口接受的输入只有误差信号 e 由 e 再生成误差变化率 e 或 误差的积分 模糊化接口完成两项功能 1 论域变换 和 都是非模糊的普通变量 它们的论域 即变化范围 是实际ee 域上的一个真实论域 分别用 X 和 Y 来代表 在模糊控制器中 真实论域要变换到内 部论域 X 和 Y 无论是对于 D FC 离散论域的模糊控制器 还是 C FC 连续论域的模 糊控制器 论域变换后 e 和 变成 E 和 EC 相当于乘了一个比例因子 还可能有偏e 移 2 模糊化 论域变换后 E 和 EC 仍是非模糊的普通变量 这里把它们分成若干个 模糊集合 如 负大 NL 负中 NM 负小 NS 零 Z 正小 PS 正中 PM 正大 PL 并在其内部论域上规定各个模糊集合的隶属度函数 在 时刻输入t 信号的值 和 经论域变换后得到 E 和 EC 再根据隶属函数的定义可以分别求出 Eee 和 EC 对各模糊集合的隶属度 如 E EC 这样就把普通变量的值 NL NM 变成了模糊变量 即语言变量 的值 完成了模糊化的工作 这里 E EC 既代表普通变 量又代表了模糊变量 作为普通变量时其值在论域 X 和 Y 中 是普通数值 作为模糊 变量是其值在论域 0 1 中 是隶属度 2 知识库 顾名思义 知识库中存储着有关模糊控制器的一切知识 它们决定着模 糊控制器的性能 是模糊控制器的核心 知识库又分为两部分 分别介绍如下 辽宁科技大学本科生毕业设计 论文 第14页 1 数据库 它与计算机软件中的数据库不同 它存储着有关模糊化 模糊推理 解 模糊的一切知识 如模糊化中的论域变换方法 输入变量各模糊集合的隶属函数定 义 模糊推理算法 解模糊算法 输出变量各模糊集合的隶属函数定义等 2 规则库 其中包含一组模糊控制规则 即以 if then 形式表示的模糊条 件语句如 R1 if E is A1 and EC is B1 then U is C1 R1 if E is A2 and EC is B2 then U is C2 Rn if E is An and EC is Bn then U is Cn 其中 E 和 EC 就是前面的语言变量 A1 A2 An是 E 的模糊集合 B1 B2 Bn是 EC 的模糊集合 C1 C1 C1是 U 的模糊集合 每条规则是在一 个积分空间 X Y Z 中的模糊关系 EC Y U Z 如果 X Y Z 皆为 XE 离散论域 还可以写成模糊关系矩阵 1 2 n 规则库中的 n 条规则是并列的 i Ri 它们之间是 或 的逻辑关系 因此整个规则集的模糊关系为 3 1 1 n i i RR U 3 模糊推理机 推理机有每个采样时刻的输入 依据模糊控制规则推导出控制作用 而模糊控制规则这一组模糊条件语句可以导出一个输入输出空间上的模糊关系 推理 机按着模糊推理的合成规则进行运算从 而求得控制作用 推理机制为在 时刻若输入 t 量为 E 和 EC E X EC Y 若论域 X Y Z 皆为离散的 E 在 X 上对应矢量 A EC 在对应矢量 B 则推理结果是 Z 上的矢量 C CABR o 4 解模糊 解模糊可以看作模糊化的反过程 它要由模糊推理结果产生的数值 ut 作为模糊控制器的输出 解模糊接口主要完成以下两项工作 1 解模糊 对也要有真实论域 Z 变换到内部论域 Z 对 U Z 定义若干个模ut 糊集合 并规定各模糊集合的隶属度函数 模糊推理是在内部论域上进行的 因此得 到的推理结果 C 是 Z 上的模糊矢量 其元素为对 U 的某个模糊集合的隶属度 对于 某组输入 E 和 EC 一般会同时满足多条规则 因此会有多个推理结果 为不同的 i Ci 模糊集合 用公式 3 2 求 C 辽宁科技大学本科生毕业设计 论文 第15页 i i CC U 3 2 并用解模糊算法 如最大隶属度法 重心法 中位法等 即可求得此时的内部控 制量 t u 2 论域反变换 得到的 U Z 进行论域反变换即可得到真正的输出 它Zu 仍是非模糊的普通变量 3 3 模糊控制器的结构 模糊控制具有快速性 鲁棒性好的特点 可以考虑用它对系统进行控制 在确定 性控制系统中 根据输入变量和输出变量的个数 可分为单变量控制系统和多变量控 制系统 1 单变量模糊控制器 将其输入变量的个数定义为模糊控制器的维数 其结构图如 下图所示 一维模糊控制器如图 3 3 a 所示 一维模糊控制器的输入变量往往选择为受控量和 输入给定的误差 E 由于仅仅采用偏差值 很难反映受控过程的动态性品质 因此得 不到满意的系统动态性能效果 这种一维模糊控制器通常用于简单的被控对象 图 3 3 单变量模糊控制器 辽宁科技大学本科生毕业设计 论文 第16页 二维模糊控制器如图 3 3 b 所示 二维模糊控制器的两个输入变量为被控量与给定 值的误差量 E 和误差变化量 EC 由于它们能够严格的反映受控过程中输出变量的动 态特性 在控制效果上要比一维模糊控制器好的多 它是目前被广泛采用的一种模糊 控制器 三维模糊控制器如图 3 3 c 所示 三维模糊控制器的三个输入变量为系统误差量 E 误差变化量 EC 和偏差变化率 ECC 也可以是 E EC 和 EC 的积分 EI 由于这类 模糊控制器结构比较复杂 推理运算时间长 因此除非对动态特性要求特别高的场合 一般较少选择三维模糊控制器 2 多变量模糊控制器 如图 3 4 所示 模糊控制器是由多个独立的输入变量和一 个或多个输出变量 多变量模糊控制器的变量个数多 且各个变量之间存在着较强的 耦合 因此要直接设计多变量模糊控制器相当困难 好在可以利用模糊控制器本身的 解耦性质 通过模糊关系方程分解 在控制器结构上实现解耦 便可以将一个多输入 多输出 MIMO 模糊控制器 分解成若干个多输入单输出 MISO 模糊控制器 这样 就实现了模糊控制器的降维处理 图 3 4 多变量模糊控制器 3 4 模糊控制算法的实现 模糊控制算法的实现方法目前有三种 即查表法 硬件专用模糊控制器和软件模 糊推理等 其最主要的区别在于模糊推理的实现方法不同 1 查表法 适用于输入 输出论域为离散有限论域的情况 查表法是输入论域上的 点到输出论域的对应关系 它已经是经过了模糊化 模糊推理和解模糊的过程 它可 辽宁科技大学本科生毕业设计 论文 第17页 以离线计算得到 模糊控制器在线运行时 进行查表就可以了 因而可以大大加快在 线运行的速度 这一过程可以用图 3 5 表示 本论文模糊控制器的设计采用的正是此法 图 3 5 查表法 2 硬件模糊控制器 采用具有模糊推理功能的模糊芯片 它推理速度快 控制精度 高 处理速度至少比软件提高一个数量级 目前已经采用的硬件实现模糊控制器产品 有日本立石公司的模糊控制器 FZ 1000 2000 5000 6000 等 日本奥井点电机公 司的 FOC2001A 日新电机的模糊控制器等等 限制硬件模糊控制器普及的主要因素 是价格问题 目前模糊芯片的价格还是比较昂贵的 3 软件模糊推理法 采用软件模糊推理法指用软件实现输入模糊化 模糊推理算法 以及输出解模糊等模糊过程 尤其是模糊推理过程 它不同于查表法 可以把模糊推 理过程离线完成 而是在线运行时每一个采样周期都要进行模糊推理 因此这种方法 灵活性强 应用范围广 比查表法有更高的精度 但由于其推理要花费一定的时间 因而要求计算机有较高的运行速度 目前有用软件实现的通用模糊控制器产品 也有 在它们生产的产品中配置有模糊控制软件模块 3 5 模糊控制方法的发展 1 Fuzzy PID 复合控制 Fuzzy PID 复合控制指的是模糊控制技术与常规 PID 控制 辽宁科技大学本科生毕业设计 论文 第18页 算法相结合的控制方法 常用的是模糊控制器与 PI 调节器相结合的 Fuzzy PI 双模控制 形式 4 这种控制形式的出发点主要是因为模糊控制器本身消除稳定误差的性能较差 加 入 PI 调解器可以消除稳定误差的作用 控制策略上为 在大偏差范围内 即偏差 e 在 某个阀值之外采用模糊控制 以获得良好效果的瞬态性能 在小偏差范围内 即 e 落 在阀值之内时转换成 PID 或 PI 控制 以获得良好的稳态性能 二者之间的转换阀值由 微机程序根据事先给定的偏差范围自动实现 2 参数自整定模糊控制 关系式 213 eckekfku 3 3 为非线性函数 显然 FLC 的控制作用与比例因子 和量化因子 k3有关系 它fu 1 k 2 k 们的变化引起了控制系统的动态性能和稳态性能的变化 在线整定比例因子 1 k 2 k 和量化因子 k 使他们保持合适的数值 在随机的环境中能对控制器进行自动校正 3 使得在被动对象特性变化或扰动情况下 控制系统保持较好的性能 5 对于经典的单变量二维 FLC 由式 3 3 可以看出比例因子 k k 分别相当于模糊 12 控制的比例作用和微分作用的系数 量化因 k 则相当于总的放大倍数 具体比例因子 3 k k 和量化因子 k 与系统性能的如下关系 一般 k 越大 系统调节惰性越小 上升 1231 速率越快 但 k 过大 将使体统产生较大的超调 使调节时间增长 严重时会产生振 1 荡乃至系统不稳定 但 k1过小 系统上升速率变小 调节惰性变大 使稳态精度降低 k 越大 对系统状态变化的抑制能力增大 使超调量减小 增加系统稳定性 但 2 k 过大 会使系统输出上升速率过小 使系统的过渡过程时间变长 k 过小 系统输 22 出上升速率增大 导致系统产生过大的超调和振荡 k 增大 相当于系统总的放大倍数增大 系统相应速度加快 在上升阶段 k3 越 3 大 上升越快 但也容易产生超调 k 过小 则系统反应缓慢 使调节时间加长 3 3 自适应模糊控制 自适应模糊控制又称为自组织模糊控制 它在控制过程中自动 地对模糊控制规则进行修改 改进和完善 具有自适应自学习的能力 它比一般的模糊控制器增加了三个环节 性能量测 控制量校正和控制规则修正 性能量测环节用于测量实际输出特性与希望特性的偏差 以确定输出响应的校正量 辽宁科技大学本科生毕业设计 论文 第19页 控制量校正环节将输出响应的校正量转换为控制量的校正量 控制规则修正环节修改 模糊控制器的控制规则 这样就实现了对控制量的校正 自适应模糊控制原理框图如 图 3 6 所示 图 3 6 自适应模糊控制系统 4 专家模糊控制 专家模糊控制是专家系统技术和模糊控制相结合的产物 把专家 系统技术引入模糊控制中 目的是进一步提高模糊控制器的智能水平 常规模糊控制 器的魅力在于它能在一般的数学分析方法无能为力时提供一种基于规则的控制方法 而且简单易行 但常规的模糊控制方法的局限性在于控制器的结构过于简单 规则库 一般只允许一种格式的规则 规则语言还不足以控制复杂过程所需要的启发式知识 专家系统方法重视知识的多层次及分类的需要 以及用这些知识进行推理的计算机组 织 专家模糊控制保持了基于规则的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进来 5 神经模糊控制 神经模糊控制是指基于神经网络的模糊控制方法 神经网络是人 工 神经网络的简称 它是由 许多神经元作为节点以一定的方式连接在一起的网络 它具有分层的结构 神经网络 的基本工作原理是先要提供它足够的典型的学习样本 这些样本必须能相当完善地描 述所希望达到的系统的性能 神经模糊控制方法是指用一个神经网络实现常规模糊控 制器的功能 就目前的资料应用方法 可以大致分为两类 一类是神经网络实现模糊 控制规则及模糊推理 另一种则由神经网络实现全部模糊逻辑控制功能 神经网络技 术与模糊逻辑控制相结合的神经模糊控制方法目前还没有达到成熟 完善和系统的地 辽宁科技大学本科生毕业设计 论文 第20页 步 6 本文结合电锅炉温升特点及系统控制精度要求 模糊控制器选用单变量结构的二 维模糊控制器 即输入量为偏差 E 及偏差的变化 EC 输出控制量为 U 温控系统的模 糊控制器采用单变量设计 温度是生产过程和科学实验中普遍而且重要的物理参数 本文在分析电锅炉温度 控制系统特点的基础上 提出用一阶惯性滞后环节来描述温控系统的数学模型 本章 在分析了电锅炉温度控制系统原有控制方案的基础 提出新的控制策略 即 PID 控制 和模糊控制 分析了两种控制方法的基本理论及控制特点 介绍了两种控制器的设计 及控制算法的实现 辽宁科技大学本科生毕业设计 论文 第21页 4 基于模糊 PID 控制的电锅炉温度控制系统设计 仿真是对实际过程的模拟 系统仿真就是在数学模型的基础上 以计算机为工具 对系统进行实验研究的一种方法 系统仿真根据真实系统的数学模型建立仿真模型 对系统环境加以模拟 在计算机上进行分析 计算 研究获得真实的定量关系 本章 通过对系统采用不同的控制策略 得出它们各自的仿真结果 然后进行分析比较 从 中找出一个合乎要求的解决方案 4 1 电锅炉温度控制的工艺要求 电锅炉的温度控制过程包括两个阶段 1 自由升温段 要求锅炉水温快速升至温度设定值 2 保温段 水温升至设定值后要求温度维持设定值基本不变 水温的检测元件采 用数字式传感器 电锅炉的温度控制系统是常见的确定性系统 采用飞升曲线测量方法 测出锅炉 温控制系统的飞升曲线 即可得到控制对象的数学模型 这里要说明的是 在测试飞升曲线时 一般阶跃信号不从零开始 否则会使系统 造成很大的非线性 影响被测对象的正常工作 一般作法是给调节对象输入到使被控 对象开环稳定运行于实际工况附近 并以此输出值作为纵坐标的原点 0 值 然后在 加一阶跃输入信号 使被控对象输出随之发生变化 最后稳定在一个值 由此方法可以得到电锅炉温度系统的传递函数为 4 1 sG 1120 25 1 122 s e s 4 2 模糊控制系统的仿真工具 仿真是控制系统进行科学研究的重要方法 通过仿真来分析各种控制策略和方案 对控制系统的性能 优化相关参数 以获得最佳控制效果 为了进行模糊系统的仿真设计 国内外的学者都开发了一些工具 其中一个就是 辽宁科技大学本科生毕业设计 论文 第22页 MATLAB 的模糊控制工具箱 Fuzzy Logic Toolbox 模糊控制工具箱是数字计算机环境下的函数集成体 是一个不针对具体硬件平台 的控制设计工具 它可以用完全图形界面的工作方式设计整个模糊控制器 如定义它 的输入 输出变量的数目 各输入 输出变量的隶属度函数的形状和数目 模糊控制 规则的数目 模糊推理的方法 反模糊化的方法等等 在设好这样一个模糊控制器之 后 可以利用 MATLAB 本身的 Simulink 仿真平台来构建整个模糊控制系统并进行仿 真研究 它的优势在于可以利用 MATLAB 软件本身的丰富资源 方便的将模糊工具箱 与其它一些工具箱集合使用 来构建不同结构的模糊系统 比如神经网络模糊系统 遗传算法模糊系统 模糊 PID 系统等 并对这样的系统进行仿真 分析 4 2 1 MATLAB 概况 MATLAB MATrix LABoratory 即矩阵实验室 是 Cleve Moler 博士在 NewMexico 大学讲授线性代数时 发现用高级语言编程极为不便而