基于模糊pid控制电阻炉的温度系统设计与仿真毕业论文(编辑修改稿)

基于模糊pid控制电阻炉的温度系统设计与仿真毕业论文(编辑修改稿)内容摘要：

糊化、模糊推理、反模糊化、知识库组成。 (1)模糊化 所谓模糊化就是先将某个输入量的测量值作标准化处理，把该输入量的变化范围映射到相应论域中，再将论域中的各输入数据以相应的模糊语言值的形式表示，并构成模糊集合。 这样就把输入的测量值转换为用隶属度函数表示的某一模糊语言变量。 (2)模糊推理 根 据事先己定制好的一组模糊条件语句构成模糊规则库，运用模糊数学理论对模糊控制规则进行推理计算，从而根据模糊控制规则对输入的一系列条件进行综合评估，以得到一个定性的用语言表示的量，即模糊输出量。 完成这部分功能的过程就是模糊逻辑推理过程。 (3)反模糊化 反模糊化 (Defuzzification)有时又叫模糊判决。 就是将模糊输出量转化为能够直接控制执行部件的精确输出量的过程。 (4)知识库 由数据库和规则库两部分组成。 数据库用来存放所有输入 /输出变量的全部模糊子集和隶属函数。 规则库用来存放全部模糊控制规则。 模糊控制系统优缺点 优点是 :(l)模糊控制器是易于控制、易于掌握的非线性控制器，是一种语言控制器。 (2)模糊糊控制器不依赖被控对象的精确数学模型，可以用于控制那些系统模型无法确定的系统。 (3)控制器抗干扰能力强，响应速度快，并对系统参数的变化有较强的鲁棒性。 缺点是模糊控制存在稳态误差和模糊规则不易确定。 基于模糊 PID 的电阻炉温度自动控制系统 12 模糊 PID 控制 常规的二维模糊控制器是以偏差和偏差变化作为输入变量，因此，一般认为这种控制器具有 Fuzzy 比例和微分控制作用，而缺少 Fuzzy 积分控制作用，众所周知，在线性控制理论中， 积分控制作用能消除稳态误差，但动态响应慢；比例控制作用动态响应快；而比例积分控制作用既能获得较高的稳态精度，又能具有较快的动态响应。 故把 PI(PID)控制策略引入模糊控制器，构成 FuzzyPI(或 PID)复合控制，使动静态性能都得到很好的改善，即达到动态响应快，超调小、稳态误差小。 模糊控制和 PID 控制结合的形式有多种 ]6[ : (1)模糊 PID 复合控制 控制策略是 :在大偏差范围内，即偏差 e在某个闭值之外时采用模糊控制，以获得良好的瞬态性能 :在小偏差范围内，即 e落到阐 值之内时转换成 PID(或 PI)控制，以获得良好的稳态性能。 二者的转换阐值由微机程序根据事先给定的偏差范围自动实现。 常用的是模糊控制和 PI 控制两种控制模式相结合的控制方法称之为 FuzzyPI双模控制。 (2)比例 模糊 PI控制 当偏差 e大于某个阈值时，用比例控制，以提高系统响应速度，加快响应过程；当偏差 e减小到闭值以下时，切换转入模糊控制，以提高系统的阻尼性能，减小响应过程中的超调。 在该方法中，模糊控制的论域仅是整个论域的一部分，这就相当于模糊控制论域被压缩，等效于语言变量的语言值即分档数增加，提高了灵敏 度和控制精度。 但是模糊控制没有积分环节，必然存在稳态误差，即可能在平衡点附近出现小振幅的振荡现象。 故在接近稳态点时切换成 PI 控制，一般都选在偏差语言变量的语言值为零时， (这时绝对误差实际上并不一定为零 )切换至 PI 控制。 (3)模糊 积分混合控制 是将常规积分控制器和模糊控制器并联构成的。 (4)自适应模糊 PID 控制 PID 控制的关键是确定 PID 参数，该方法是用模糊控制来确定 PID 参数的，也就是根据系统偏差 e和偏差变化率 ec，用模糊控制规则在线对 PID 参数进行修改。 其实现思想是先找出 PID 各个参数与偏差 e 和偏 差变化率 ec 之间的模糊 基于模糊 PID 的电阻炉温度自动控制系统 13 关系，在运行中通过不断检测 e 和 ec，在根据模糊控制原理来对各个参数进行在线修改，以满足在不同 e 和 ec 对控制参数的不同要求，使控制对象具有良好的动、静态性能 ]7[。 其原理框图如图所示 图 自适应模糊 PID 控制的原理图 较常用的是模糊 PID 复合控制和自适应模糊 PID 控制两种方法。 自适应模糊 PID控制基本特性 模糊控制引入了逻辑推理，有较强的自适应能力，对非线性、大延迟等复杂系有良好的控制效果。 由此可见，将模糊控制与 PID 控制相结合，可以很好地克服传 PID 控制的不足，实现精确控制 ]8[。 并且使系统具有较强的适应性和鲁棒性，可以更效地实现人的控制策略和经验。 自适应模糊 PID 控制的目的就是根据实际工况实时调整比例、积分微分系数，以达到控制作用在任何时候均为最优。 自适应调整过程是模仿人的思维过推理实现的，由于人固有的特性，这一过程又一定是模糊的，如“如果当前偏差很大而偏差变化的速度仍很慢，则加大调节作用，以提高系统响应速度”，“如果前偏差已很 小而偏差变化的速度仍很大，则减小调节作用，以便减小系统超调”等为简化运算，使问题求解难度降低，以满足实时性的要求，在不降低其它性能标的前提下，本文将模糊推理器设计成二输入三输出的推理器，即输入是偏差 e 和差变化率 ec，输出是△ Kp，△ Ki，△ Kd，用来分别调节 PK ， IK ， DK 的值。 控制器参数 (比例系数、积分系和微分系数 )的初值，由用户根据经验输入，这样以使用户仍可对控制参数进行宏的调节。 并在很大程度上弥补了模糊推理中对变量进行模糊化所造成的误差，提高控制器主动适应系统或环境的能力。 控制器参数的每一次调节都是在具体情况下的时修正，因而可达到调节作用的时间最优。 模糊化 模糊 推理 常规 PID 调节器 被控 对象 d/dt 基于模糊 PID 的电阻炉温度自动控制系统 14 自适应模糊 PID控制工作流程 自适应模糊 PID 是在 PID 算法的基础上，通过计算当前系统误差 e 和误差变化 ec，根据各模糊子集的隶属度赋值表和各参数模糊控制模型，应用模糊合成推理设 PID 修正参数的模糊矩阵表 (在程序中执行 )，在线查出修正参数后带入下式计算 : d}ec,e{KdKdi}ec,e{KiKip}ec,e{KpKp39。 39。 39。  在线运行过程中， 控制系统通过对模糊逻辑规则的结果处理、查表和运算，完成 PID 参数的在线自适应。 其工作流程如图所示。 图 在线模糊自适应 PID 工作流程图 开始 取当前采样值 e(k)=r(k)y(k) ec(k)=e(k)e(k1) e(k1)=e(k) e(k),ec(k)模糊化 模糊整定 Kp,Ki,Kd PID 控制器输出 返回 基于模糊 PID 的电阻炉温度自动控制系统 15 3 电阻炉温度控制系统的设计 电阻炉系统数学模型的建立 电阻炉的实物图如图 31 所示： 调 温 旋 钮炉 门 把 手温 度 仪 表 图 31 电阻炉实物图 通常电阻炉的温度控制可用以下模型定性描述  20dXT X K V tdt    （ ） 式中： X电阻炉内温升 (指炉内温度与室温温差 )； K放大系数； 0 纯滞后时间； t加热时间； T时间系数； V控制电压 理论分析和实验结果表明 :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 ]9[。 然而，对于二阶不振荡系统，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。 所以，电阻炉温度模型的传递函数为 () 1sKeGS TS   （ ） 其中， K， T，  分别为对象模型的静态增益、纯滞后时间常数和惯性时间常数， s为复变量。 基于模糊 PID 的电阻炉温度自动控制系统 16 l)静态增益 K 放大系数 K 又称为放大系数，是被控对象重新达到平衡状态时的输出变化量和输入变化量之比，它是不随时间变化的量。 在相同的输入变化作用下，被控对象的 K越大，输出变化量就越大，即输入对输出的影响越大，被控对象的 自身稳定性越差。 反之， K越小，被控对象的稳定性就越好。 2)滞后时间 T 在过程控制中，很多被控对象在受到输入变量的作用以后，其被控量并不立即发生改变，而是经过一定时间才发生变化，这就是滞后现象，滞后时间下是描述这种现象的动态参数。 3)时间常数  时间常数  反映了被控对象受到输入作用以后，输出变量达到新稳态值的快慢，它决定了整个动态过程的长短，是被控对象的动态特性参数。 被控对象模型确立 目前工程上常用的方 法是对过程对象施加阶跃输入信号，测取过程对象的阶跃应，然后由阶跃响应曲线确定过程的近似传递函数。 具体用科恩 库恩公式确定近似传递函数。 给定输入阶跃信号 250℃，用热电偶测量电阻炉的温度，每分钟采一次点。 表 每分钟温度采样值表 时间 t（分） 0 1 2 3 4 5 6 7 温度 T（度） 20 50 105 150 180 210 240 250 实验数据如表 : 根据 CohnCoon 公式如下 : 0 .6 3 2 0 .2 80 .2 8 0 .6 3 21 .5 ( )11 .5 ( )3CkMaT t ttt 式中： Δ M 为系统阶跃输入；Δ C 为系统的输出响 应 是对象飞升曲线为 C 时的时间（分） 基于模糊 PID 的电阻炉温度自动控制系统 17 从而求得 K=,T=144s,τ =30s, 所以电阻炉模型为 () 144 1seGs s   电阻炉模糊控制器的建立 模糊控制有快速、鲁棒性好的特点。 可以考虑用它对系统进行控制，希望能取得好的性能。 如前所述，比较常用的有 Mamdani 型。 模糊逻辑工具箱中模糊推理系统有五个过程：输入变量的模糊化、模糊关系运算、模糊合成运算、不同规则结果的综合、去模糊化 ]14[。 对多输入，就需要运用模糊合成运算对这些多输入进行综合考虑和分析。 任何完善合理的模糊合成方法都可用“与（ and）”和“或（ or）”来实现。 MATLAB工具箱内置两种 and 操作方法，即最小法（ min）和乘积法 (prod)。 同样， or 操作的方法也有两种，即最大法（ max）和概率法（ probor）。 模糊蕴涵（ implication）是各条模糊规则的表示问题，在 MATLAB 中蕴涵有两种方法：最大值法 max、概率法 probor、求和法 sum。 反模糊方法有多种，常用的是重心法 centroid。 电阻炉模糊控制器的建立方法 ： (1)确定模糊控制器的输入、输出变量，模糊控制器采用 3 个模糊变量 : ① E 为温度误差；② EC 为温度误差的变化率；③ U 为控制加热的供电电压 其中 E、 EC 为输入模糊变量，而 U 为输出模糊变量 (2)确定各输入 : 取 3 个语言变量的量化等级都为 7 级，即 x， y， z={3， 2， 1,0,1,2,3}。 误差 e的论域为 {30,30}。 误差变化 de 的论域为 {90,90}。 控制输出 u的论域为 {16,16}。 则各比例因子为： Kp=4/50=2/25, Ki=4/150=2/75, Kd=64/4=16。 (3)在 各输入和输出语言变量的量化域内定义模糊子集 ]15[。 e,ec 和 u的模子集均为 {NB,NS,0,PS,PB}，模糊量的隶属函数的形状在理论上是钟型的，但是考虑到实现的复杂度，在实际控制过程中往往简化为简单又能反映模糊推理结果的隶属函数，从而大大简化模糊推理的计算过程。 实验证明，三角形隶属函数对钟型隶属函数的简化是合理可行的。 各语言变量模糊子集通过隶属度函数来定义，为了提高稳态点控制的精度， 基于模糊 PID 的电阻炉温度自动控制系统 18 量化方式采用非线性量化： 表 32 模糊集的隶属度函数 误差 e 30 15 5 0 5 15 30 误差。