【《电加热炉自动控制及智能控制设计案例》4800字】

电加热炉自动控制及智能控制设计案例第一节自动控制系统当今社会自动化控制系统的发展可以说是非常成熟的，这特别意味着在运行期间不需要人工输入，只需要事先设定程序，结果自动符合人们的意愿，自动化生产的主要标志是自动控制系统的引入。自动控制系统的分类方法有很多种。我将根据给定的信号和调节系统列出分类，首先根据给定值信号的特性给出分类，一般分为三种类型，即：（1）定值调节系统：这显然意味着保证定值。对于记录，此值已首先确定，并且在任何时候都不会更改。（2）程序调节系统：其原理是根据特定的程序调节系统。官方的表述是，这个值被认为是一个已知的函数，时间是一个自变量，然后，根据人工的干预，它会随着时间而变化；（3）随机调整系统：从字面意思可以看出它具有高度的不确定性，官方的观点可以表达出来：给定值的变化是不可预测的。因此它也会导致给定值的修正量不断变化，而且没有规律可言。根据调节系统的结构特性，它可以分为三种类型：1）反馈调节型系统，其操作系统的原理是比较向响应系统和信号的传递，然后系统会把它作为一个规则基础，改变对应关系，以保证系统的稳定性和它的目的，但是有一个相关的劣势，该系统具有一定的滞后性，它是不能改变的。2）前馈型调节系统：这种类型的系统是完全不同的，它只能调整到给定的值。本系统的原理是当外界因素产生干扰信号时，系统进行预先设置好的调节处理，以补偿外界干扰的作用，使系统回到想象中，但其调节过程充满了不确定性，不能保证最后信号的精确度：3）复合调节系统：这个系统是一个综合系统，是综合前两个系统的优点并达到较为理想状态的一个复合系统，它有效的的避免了前两个系统一些缺点，它将前馈系统和反馈系统相结合，也可以加速调节进度。并使这一过程更快更准确[2]。由于技术洪流的不断冲击，世界也进入了一个技术大爆发的一个时代，我们实际生产的技术水平也需要不断提高，这样我们才不会偏离世界主流，不同的技术有了质的飞跃，同时生产过程也越来越复杂，综合控制系统应运而生，但这也使调节过程变得越来越复杂和困难。在这种背景下，出现了第三代控制理论，俗称智能控制理论，通过人工智能技术和自动控制技术的结合，迫使时代的技术不断往前发展，如今，它也成为了自动化控制技术新的发展方向之一，随着现代化工厂的不断出现，越来越多的市场逐渐被占领，生产过程对自动化控制系统的要求也越来越高，如操作速度、精度等方面也越来越严格。第二节智能控制具有着人工智能和人性化的特点的智能控制，智能控制对象的基本特点包含着多样性和不确定性，对数学模型和数据处理的要求更高。专家控制系统，模糊控制等智能控制在现代工业中得到了广泛的应用【5】，但我的毕业设计主要是基于模糊控制的，所以我把重点放在了相关的控制知识上。下面由我详细介绍。模糊理论是研究和处理模糊现象的一种数学理论和方法，它在1965年以后逐渐发展到一定的阶段，也形成了模糊控制。其基础为集合论，语言变量和逻辑推理等。结合控制理论，模糊控制理论由此而来。虽然这通常不是一门特殊的科学，但这种方法在实践中非常实用。人们习惯于用不太科学的术语来描述这些控制实验，例如：几乎、更多、更少等等，所以模糊控制实际上可以看作是一种使用语言型控制规则的控制方法[6]。图3-1模糊控制结构图模糊控制系统与一般的数字控制系统具有相同的控制结构。如上图3-1所示，s是人工输入的固定值，y是处理后系统的最终输出值，e和C是通过比较器处理的输出信号和该比较器和微分环节处理的差分信号，它们也是，用作控制器的输入信号。U是经过模糊控制算法和模糊决策处理后的最终输出控制信号，如果是，则E，C和U是经过模糊系统处理后对应的模糊量，且与e、c和u相对应。模糊控制处理器处理分为以下步骤：（1）首先，模糊化处理已输入的信号；2）在第二部分中，进行模糊推理，这一步根据预设好的模糊规则来进行；3）最后一步是对输出信号做出不明确的决定。在决定之后，由于信号是不清楚的，需要进行去模糊化。完成之后，它可以被其他组件处理[4]。第三节PID控制PID控制一般适用于P、I、D三部分，其中P代表比例环节，I代表积分环节，D代表微分环节，当然，PID并不意味着只有比例、积分和微分环节要一起使用。比例环节是必不可少的，其他环节可以有选择地使用，但会导致较大的误差；PID的基础为比例环节，但此环节会产生偏差因此，引入积分环节消除稳态误差，但又增加超驰；因此，增加了微分环节，加速了惯性系统的反应速度，同时削弱了过渡趋势[5]。PID在理想情况的算式为：U（3-1）为了达到实时监控的目的，选择微分法将（3-1）型直接转化为差分方程，验证后的PID控制器差分方程如下：∆u=K（3-2）如图（3-2）所示，每一个字母代表的意思是：在系统的采样过程中，k为产生一个序列号。T0是系统的采样周期。K=KPT/T，是一个嵌入式控制系统的积分系数；kptd/t是该系统的微分，其中二阶微分是Δ2，PID结构和流程图如图3-2所示：图3-2PID智能控制算法结构第四节模糊PID控制模糊PID控制是模糊控制理论与PID技术相结合的一种控制方法。也可以说，模糊控制在新兴的智能控制中是在传统PID控制算法的基础上引入的，为了增加PID参数的自确定性以及系统的便捷性，该过程大致可以描述为：经过预处理后，将信号转换为微分信号和差分信号，然后插入模糊控制单元。利用控制参数E的误差和EC的误差变化作为控制的输入，实现控制参数的自适应调整[6]。模糊PID控制算法采用模糊集理论的方法，基本上建立起联系了参数KP、KI、KD和EC误差变化之间的隶属函数关系:K（3-3）KP、KI、KD参数表示自整定，E、EC值用固定时间间隔检测，然后根据不同控制程度的要求在线调整控制参数。为了满足控制不同时段温度的要求，使温度控制系统具有良好的动、静态特性，将模糊控制理论与PID控制相结合得到的参数自整定原理如图3-3所示【6】。图3-3PID参数模糊自整定控制原理在下一章仿真阶段我们会用到模糊规则表，下面三个图是我本次毕业设计所使用的双输入，三输出的七级模糊规则。表3-1KP模糊规则表EcENBNMNSZOPSPMPBNBPBPBPMPMPSZOZONMPBPBPMPSPSZONSNSPMPMPMPSZONSNSZOPMPMPSZONSNMNMPSPSPSZONSNSNMNMPMPSZONSNMNMNMNBPBZOZONMNMNMNBNB表3-2KI模糊规则表ECENBNMNSZOPSPMPBNBNBNBNMNMNSZOZONMNBNBNMNSNSZOZONSNBNMNSNSZOPSPSZONMNMNSZOPSPMPMPSNMNSZOPSPSPMPBPMZOZOPSPSPMPBPBPBZOZOPSPMPMPBPB表3-3表KD模糊规则表ECENBNMNSZOPSPMPBNBPSNSNBNBNBNMPSNMPSNSNBNMNMNSZONSZONSNMNMNSNSZOZOZONSNSNSNSNSZOPSZOZOZOZOZOZOZOPMPBNSPSPSPSPSPBPBPBPMPMPMPSPSPB第四章模糊PID控制的仿真第一节仿真软件MATLABMatlab是MathWorks发明的一种数学软件，主要用于算法开发、数据分析和仿真处理。Matlab是世界三大数学软件之一，是一种高价值的软件。该软件包含两个模块：软件主要包括MATLAB主体和Simulink两个模块，其中MATLAB主要用于数学处理、数值计算等功能，Simulink主要用于仿真，为在线仿真提供了一个非常强大的平台。MALAB作为研究开发软件有其独特的特点：（1）首先是数值计算，其数值计算模块非常完备，可以执行各种复杂的运算；2）在图像处理功能上有一个适合各类图像的模块，可以说这个模块是完全完备的。3）系统的仿真模块中，有不同类型的原始模型，为仿真提供了非常广阔的空间，适合各类科学家参与的实现；4）其操作非常简单，具有多种学习录像和丰富的功能[8]。本次我选用了MATLABr2017a的版本，下面我将详细介绍我的仿真步骤及办法。第二节模糊控制仿真本次模糊PID仿真实验需要用到MATLAB软件中的模糊控制工具箱，可以在MatLAB中找到程序一列，然后在工具箱中找到模糊逻辑工具箱。点击两次按钮打开它，你也可以进入一个模糊FIS编辑器。刚进入的界面是包含输入和输出的原始用户界面，这个完成项目需要两个输入和三个输出，所以首先点击左上角的选项，选择一个添加项，然后有选择地添加，然后通过添加需求输入名称。我习惯于调用输入E和EC，因为模糊偏差称为E，微分称为EC，输出称为KP、Ki和KDPID以匹配输入，以便更好地进行比较，下面的图4-1是fuzzy的原始界面。图4-1fuzzy初始界面然后单击每个输入和输出，就可以配置论域了。在这里面论域定义了它的输入和输出的范围，以及它的成员函数的范围。然后单击编辑，这一次是编辑分区级别。首先单击“removeallMFS”，然后删除显示的三个级别，然后选择"addMFs”。进入界面后，选择Trimf作为类型，选择7作为级别。双输入和三输出是同一步，这样我们定义了每个函数的隶属函数和函数类型[7]，设置后的结果如图4-2所示图4-2第二阶段界面如上图4-2所示，在大多数步骤结束时，我们必须为每个点命名。左边是负数，右边是正数，Zo代表0，从左到右代表负大，负中，负小，零，正小，正中，正大，完成后，将上一章所展示的模糊规则进行录入。选择最后一个编辑行中的规则，将出现如图4-3所示的输入字段。根据上面第三章和第四节的表格，你可以在编辑器中输入它们，包括49条模糊规则，这些规则必须是正确的，因为这是最后结论和评估的基础[1]，当所有输入完成后，如图4-3所示：图4-3规则的输入录入完毕后，单击〖关闭〗或直接勾选，完成上述步骤后，即完成模糊编辑。然后你可以检查模糊规则。在检查之前，我们必须先保存文件。单击“文件”工具栏，然后选择保存到导出中。文件格式必须为“.fis“。编辑完成后，可以选择视图规则菜单栏或使用Ctrl+5组合键，如图4-4所示，同时也可以生成曲面观测图，如图4-5所示。单击“视图”菜单栏中的曲面或使用Ctrl+6组合键【1】。图4-4规则显示，查证图4-5规则的曲面显示第三节模糊PID构建及仿真一构建PID系统本环节主要使用MATLAB的Simulink部分。首先，SimuleLink在MATLAB的主界面上找到零件，然后在打开界面上找到空白库。单击鼠标左键打开创建库。鼠标左键按文件按钮新建一页；创立一个新的空白仿真模型。创建新页面后，构建仿真模型。在主页上找到相同的图标并双击它。如果找不到组件，可以直接搜索图4-6中的名称。选择组件，按住左键直接将其拉出。连接时，可以按住左键直接连接要连接的点。当你删除一个错误时，你可以点击右键将其删除，设计完成后，会出现如图4-6所示的仿真模型，对于这个控制设计，我构造了被控对象的传递函数，如式4-1所示：（4-1）然后根据被控对象设计PID参数，本次毕业设计的PID参数为：KP=6，Ki=3；KD=2；为了便于区别，我设计了模糊、常规和阶跃三种成像方式，看得更直观，更方便判断哪一种更好，传统PID控制器的相应PID参数应定义为KP=6；KI=3；kd=2；以上步骤完成后对模糊逻辑控制器进行命名，以便于赋值，我这次命名为“gw”。然后返回主页并输入：gw=realfis（“dd”），dd是逻辑模糊集的FIS文件名[9]。或者在编写模糊规则时，将编写好的模糊FIS存入matlab中的workspace，此时控制器的文件名要与编辑器保持一致。此步骤主要用于将先前编辑的模糊规则带入仿真电路运行，与阶跃和常规进行比较。图4-6传统PID与模糊PID仿真模型二仿真运行及结果建立仿真模型后，单击“运行”。操作时间可以在左上角投影。运行后，双击Scope，显示模拟图标，如图4-7所示。图4-7仿真波形在4-7中，响应时间为0.5，输入信号的阶跃为黄色，红色代表PID控制的响应。模糊PID控制的响应结果为蓝色。由此我们可以发现模糊PID控制比常规PID的响应速度更快；超调量低。但实验是是具有偶然性的，我们必须多做几次实验，确保结论的可靠。输入为0.5时。相应的图像显示在4-8图像。输入为正弦信号时，结果显示在4-9。图4-8输入为0.5时响应结果图4-9输入