天津工业大学毕业设计：模糊pid温度控制系统的设计

天津工业大学毕业设计：模糊pid温度控制系统的设计内容摘要：

采用 这种方法实 现的温度控制器 , 其控 制品质的好坏主要取决于三个 PID 参数 ( 比例 值 、 积分值 、 微分值 )。 只要 PID 参数选取的正确 , 对于一个确定的受控系统来说 , 其控制精度是比较令人满意的。 但是 , 它的不足也恰恰在于此 , 当对象特性一 旦发生改变 , 三个控制参 数也必须 相应地跟着改变 , 否则其控制品质就难以得到保证。 智能温度控制法 为了克服 PID 线性控温法的弱点 , 人们相继提出了一系列自动调整 PID 参 数的方法 , 如 PID 参数的自学习 , 自整定等等。 并通过将智能控制与 PID 控制 2 天津工业大 学 2020 届 本科毕业 设计论文 相结合 , 从而实现温度的智能控制。 智能控温法以神经网络和模糊数学为理论基 础 , 并适当加以专家系统来实现智能化。 其中 应用较多的有模糊控制 、 神经网络 控制以及专家系统等。 尤其是模糊控温法在实际工程技术中得到了极为广泛的应 用。 目前已出现一种高精度模糊控制器 , 可以很好的模拟人的操作经验来改善控 制性能 , 从 理论上讲 , 可以完全消除稳态误差。 所谓第三代智能温控仪表 , 就 是 指基于智能控温技术而研制的具有自适应 PID 算法的温度控制仪表。 目前国内 温控仪表的发展 , 相对国外而言在性能方面还存在一定的差距 , 它们之间最大的 差别主要还是在控制算法方面 , 具体表现为国内温控仪在全量程范围内温度控制 精度比较低 , 自适应性较差。 这种不足的原因 是多方面造成的 , 如针对不同的被 控对象 , 由于控制算法的不足而导致控制精度不稳定。 3 天津工业大 学 2020 届 本科毕业 设计论文 第二章 模糊 PID 控制理论 控制器 控制的 发展 PID 控制策略是最早发展起来的控制策略之一 , 现金使用的 PID 控制器产生 并发展于 19151940 年期间尽管自 1940 年以 来 , 许多先进的控制方法不断的推 出 , 但由于 PID 控制具有结构简单 、 鲁棒性好 、 可靠性高 、 参数易于整定 ,P 、 I 、 D 控制规律各自成独立环节 , 可根据工业 过程进行组合 , 而且其应用时期较 长 , 控制工程师们已经积累大量的 PID 控制器参数的调节经验。 因此 ,PID 控制 器在工业控制中仍然得到广泛的应用 , 许 多工业控制器仍然采用 PID 控制器。 PID 控 制 器 的 发 展 经 历 了 液 动 式 、 气 动 式 、 电 动 式 几 个 阶 段 , 目 前 正 由 [3] 模 拟 控 制 器 向 着 数 字 化 、 智 能 化 控 制 器 的 方 向 发 展。 控制理论 PID 控制器是一种线性控制器 , 它根据给定值 rt 与实际输 出值 yt 构成控制偏差 et : e tr ty t 式 (21 ) 将偏差 et 的比例 Proportional 、 积分 Integral 和微分 Derivative 通过线性组合构 成控制量 , 对被控对象进行控制 , 因此称为 PID 控制 ,PID 控制系统原理如图 21 所示 : 图 21 PID 控制 系统原理 图 其控制规律为 4 天津工业大 学 2020 届 本科毕业 设计论文 t 1 d e t 式 (22 ) u tK [ e te t d tT ] P DT d t 0 或者写成传递函数形式为 1 式 (23 ) G sK 1? T P D S T I S 式 23 中 K : 比例系数。 K : 积分时间常数。 K : 微 分时间常数。 P I D PID 控制器各校正环节的作用如下 : (1 ) 比例环节即时成比例地反映控制系 统的偏差信号 e t , 偏差一旦产生 , 控制器立即产生控制作用 , 以减少偏差。 (2 ) 积分环节主要用于消除静差 , 提高系统的无差度。 (3 ) 微分 环 节能 够 反映 偏 差信 号 的变 化 趋势 变 化 速 率 , 并 且 能在 偏 差 信 号值变得太大之前 , 在系统中引入一个有效的早期修正信号 , 从而加快系统的动 [5] 作速度 , 减少调节时间。 控制算法 由于计算机控制是一种采样控制系统 , 它只能根据采样时刻的偏差值计算控 制量。 因此 , 式 23 中的积分和微分项不能直 接使用 , 需要进行离散化处理现令 T 为采样周期 , 以一系列的采样时刻点 K T 代 表连续时间 t , 以累加求和近似代 [2] 替积分以一阶后向差分近似代替微分做如下的近似变换 : tKT 式 (24 ) k k te tT e j TT e j 式 (25 )? 0 j ?0 j ?0 de t e K T e[ k ?1 T ] e ke k ?1 式 (26 ) dt T T 其中 ,T 为采样周期 , e k 为系统第 k 次采样时 刻的偏差值 , e kl 为系统第 kl 次采样时刻的偏差值 , k 为采样序号 , k0 ,1 ,2 ,„。 将上面的式 24 和式 25 代入 式 26 则可以得 到离散的 PID 表达式 : k T T D u kK e ke j[ e ke k ?1]式 (27 ) PT T j ?0 I 如果采样周期了足够小 , 该算式可以很好的逼近模拟 PID 算式 , 因而使被 控过程与连续控制过程十分接近。 通常把式 27 称为 PID 的位置式控制算法。 若在式 27 中 , 令 : 5 天津工业大 学 2020 届 本科毕业 设计论文 K T P K( 称为积分系数 ) I T I K T P D K 称为微分系数 ) D T 则 ku kK e kK e jK [ e ke k ?1]式 (28 ) I ID j ?0 28 式即为离散化的位置式 PID 控制算法的 编程表达式。 可以看出 , 每次 输出与过去的 所有状态都有关 , 要想计算 u k , 不仅涉及 e k 和 e kl , 且须将历 次 e j 相加 , 计算复杂 , 浪费内存。 下面 , 推导 计算较为简单的递推算式。 为此 , 对 28 式作如下的变动 : 考虑到第 ( k1 ) 次采样时有 : k ?1 T T D u k ?1K e k ?1e j[ e k ?1e k2] P 式 (29 ) T T j ?0 I 使 (28 ) 两边对应减去 (29 ) 式得 T T D u ku k ?1K e ke k ?1e k[ e k2 e k ?1e k2] P T T I 整理后得 u ku k ?1a e ka e k ?1a e k2 式 (210 ) 0 1 2 T T 2 T T D D D 其中 :。 aK 1。 aKaK 1? 0 P 1 P 2 P T T T T I 式 (210 ) 就是 PID 位置式的递推形式 如果令 u ku ku k ?1 , 则 : u ka e ka e k ?1a e k2 式 (211 ) 0 1 2 式中 a 、 a 、 a 同式 (210 ) 中一样。 0 1 2 因 为 在计 算 机控 制中 式中 a 、 a 、 a 都 可以 事 先求 出 , 所 以 , 实 际控 制 时 0 1 2 只须获得 e k 、 e k ?1 、 e k2 三个有限的偏差值就可以求出控制增量。 由于 其控制输 出对应执行机构的位置的增量 , 故 211 式通常被称为 PID 控制的增量 [3] 式算式。 增量式 PID 控制算法与位置式控制算法比较 , 有如下的一些优点 : (1 ) 位置式算法每 次输出与整个 过去状态有 关 , 算式中要用到过 去偏 差的 累 加 值 e j , 容 易 产 生较 大 的 累计 误 差。 而 增量 式中 只 须 计 算增 量 , 控 制 增 6 天津工业大 学 2020 届 本科毕业 设计论文 量的确定仅与最近几次偏差采样值有关 , 当存在计算误差或者精度不足时 , 对控 制量的影响较小 , 且较容易通过加权处理获得比较好的控制效果。 (2 ) 由于计算机只 输出控。