Fuzzy PID算法在炉温控制中的应用.doc

Fuzzy PID算法在炉温控制中的应用* 基金项目：运城学院院级科研项目（2008118） 作者简介：张慧鹏（1980-），男，山西运城人，运城学院助教，硕士，研究方向为机械设计理论及自动控制，（E-mail）：钮王杰（运城学院 机电工程系，山西 运城 044000）摘要：在工业电炉的控制过程中, 由于被控参数具有时变、 非线性、 不确定等因素, 常规 PID 控制算法难以满足控制要求。采用模糊 PID 算法实现对工业电炉的控制, 利用模糊推理在线整定 PID 控制器的 3 个参数 K P , K I, K D 。仿真结果表明,该控制器具有较好的快速性和稳定性。关键词：模糊控制; 参数整定; PID;算法中图分类号: T P312 文献标识码: B 文章编号: 1004 373X( 2006) 18 154 03Fuzzy PID Algorithm s Application in the Stove Temperature ControlNIU Wang jie ( Yuncheng U niver sity , Yuncheng, 044000, China) Abstract: In industry electric stove control process, because controlled the parameter has time changes, the non -linearity ,not firmly and other factors, the conventional PID control algorithm is satisfied with the control request with difficult y. In this paper, it uses the fuzzy PID algorithm to control the industry electric stove, and uses fuzzily infer s on line adjusting PID the controller 3 parameter s K P , K I , K D . The simulation result indicates this controller has a better rapidity and the stability .Keywords: fuzzy contr ol; parameter adjusting; PID; algo rithm:1 引言对于工业控制过程, PID 控制器具有原理简单、 使用方便、 稳定可靠、 无静差等优点, 因此在控制理论和技术飞跃发展的今天, 他在工业控制领域仍具有强大的生命力。但在工业炉控制中, 由于电热管功率、 通风管气流温度和热风之间存在非线性和不确定的关系, 再加之外界干扰,尤其是当控制对象参数发生变化时,传统的 PID 控制必须对参数重新整定, 才能实现对工业电炉精确稳定的控制。对此, 本文设计了一种F uzzy PID控制器, 根据电炉的实际响应, 通过模糊规则进行推理和决策, 在线整定 PID 控制器的3个参数, 以实现对电炉的优化控制。仿真结果表明这种设计方法完全有效。2 工业电炉Fuzzy PID控制器的结构和原理Fuzzy PID控制器结构如图 1 所示 1 , 2, 首先根据模糊数学的理论和方法, 将操作人员的调整经验和技术知识总结成为IF (条件) TH EN(结果)形式的模糊规则,并把这些模糊规则及相关信息( 如初始的PID参数)存入计算机中。根据电炉的响应情况, 计算出采样时刻的偏差 e 及偏差的变化率 e c , 输入控制器, 运用模糊推理, 进行模糊运算, 即可得到该时刻的K P , K I, K D , 实现对 PID参数的最佳调整。Fuzzy PID控制器主要由模糊化、 模糊推理、 去模糊化3 部分组成。3工业电炉Fuzzy PID控制器的设计常规PID控制器作用可用以下的位置算式描述: Fuzzy PID 控制器是在 PID 参数预整定的基础上,利用模糊规则实时在线整定 PID 控制器的 3 个修正参数KP , K I , K D , 实现对炉温的优化控制。文中采用 Zie gler Nichols 法求解 K P , K I , K D , 实现参数的预定。Fuzzy PID控制器的设计可以分为以下3 部分完成:3.1输入量偏差e 及偏差变化率ec的模糊化模糊控制器的输入、 输出变量都是精确量, 模糊推理是针对模糊量进行的, 因此控制器首先要对输入量进行模糊化处理。在所设计的 Fuzzy PID控制器中, 输入、 输出变量的语言值均分为 7 个语言值: NB, NM, NS, O, PS,PM, PB , 隶属度函数采用灵敏性强的三角函数。为增强系统的鲁棒性, 提高隶属变函数的分辨率, 在 0值附近的函数形状取得更陡,形式如图 2所示:e的基本论域为: - 100 ! , 100 ! ;ec的基本论域为: - 5, 5 ;K P 的基本论域为: - 1, 1 ;K I 的基本论域为: - 0 002, 0 002 ;K D 的基本论域为: 1, 1 ;以上各变量的模糊量分别为 E, EC , K P , K I , K D ;其论域均为- 6, - 5, - 4, - 3, - 2, - 1, 0, 1, 2, 3, 4, 5,6 ; 输入量 e及e c 的量化因子为k e = 0 06, kec = 1 ,2。3.2参数整定规则的确定及模糊推理参数的整定规则是控制器的核心, 表格编制如下: 比例环节作用是成比例的反映控制系统的偏差信号 e, 偏差一旦产生, 控制器立即产生控制作用, 以减少偏; 如果 K P取值过大, 会引起系统振荡, 破坏系统动态性能。 因此, 当偏差e较大时, 为提高响应速度, K P 取大值; 在偏差较小时, 防止超调过大产生振荡, KP 减小; 当偏差很小时, 为使系统尽快稳定, 则K P 应继续减小。 同时也要考虑ec 的因素,当 ec 和e 同号时, 输出向偏离稳定值的方向变化, 适当增大K P ; 反之, 适当减小K P。 K P 的控制规则表见1。积分环节主要用于消除静差,提高系统的无差度。他对误差进行积分, 对系统控制有一定的滞后作用, 积分作用过强, 会造成系统超调增大, 甚至引起振荡。在常规PID控制中, 为防止积分饱和, 常将积分环节分离出来, 当偏差减小至一定范围时, 才加入积分环节。因此, 当偏差| e | 大或较小时, 为避免系统超调, K i取零值; 当| e | 较小时, 积分环节有效, 随| e | 的减小而增大, 以消除系统的稳态误差, 提高控制精度。 K I 的控制规则表见表 2。微分环节能反偏差信号的变化趋势, 并能在偏差信号值变得太大之前加入一个修正信号, 加快系统的响应速度, 减少超调时间, 增强系统的稳定性, 但他对干扰信号同样敏感, 会使系统抑制干扰的能力下降。因此, 在控制过程初期, 当偏差| e | 较大时, 为避免偏差瞬间变大, 造成微分溢出, KD 取小些; 在偏差较小时, 综合考虑系统的抗扰动能力和系统响应速度, K D 应适当取值。KD控制规则表见表3。对输入的偏差e 和偏差变化 ec , 在取得相应的语言值后, 根据整定规则表, 经过公式法模糊决策, 分别得出 3个修正参数 K P , K I , K D 的模糊量。3. 3 输出量的去模糊化经过上述模糊推理后, Fuzzy PID 控制器整定的3个修正参数要进行去模糊化, 取得精确量以计算出控制量, 既单位时间电炉通断电百分比。各修正参数比例因子为: ku( K P ) = 1/ 6; ku ( K I ) = 1/ 300; ku ( K D )= 1/ 6。3. 4 仿真比较计算机仿真是在 Matlab环境下进行的 4,工业电炉的仿真模型可以用纯滞后环节和一阶惯性环节表示。针对作者研制的弹力纱机电炉温度控制系统, 经实验确定其模型:G( s) = Ke s/ ( T S / 1)式中: K 为增益系数, K = 4 9 ! /百分点; T 为时间常数,T = 8 s; 为滞后时间, = 2 s。在单位阶跃输入下,对电炉分别使用常规 PID控制和zzy PID 控制, 得到图3及图 4所示的仿真结果。对比两图可以看出: 参数自整定PID控制比常规 PID传统PID更高的快速性和稳定性。4 结语模糊PID控制具有较小的超调量和较短的调节时间,具有较好的动态响应特性和稳态特性, 他优于常规的 PID控制, 且有较好的抗干扰性能。当工况发生变化时, 与传统PID 算法相比, 模糊PID参数控制有更好的鲁棒性。显然, 模糊PID控制器是一种设计简单、 实现方便、 控制规则优化, 以及性能优良的智能控制器, 具有动态性能好、 稳态精度高、 抗干扰性能好及鲁棒性较强等特点, 适用于非线性、 时变、 强干扰的不确定复杂系统。参考文献1 陶永华, 尹怡欣, 葛卢生, 新型 PID 控制及其应用 M . 北京:机械工业出版社, 1998.2 宋安国,曹捷, 张国琦, 用模糊 PI