畢業(yè)設(shè)計模糊控制器算法設(shè)計與仿真

1、海 南 大 學(xué)畢 業(yè) 論 文（設(shè)計）題 目：模糊控制器算法設(shè)計與仿真 學(xué) 號：20070714059 姓 名：蘇 新 慧 年 級：2007級 學(xué) 院：信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院 系 別：電子信息工程系 專 業(yè)：電子信息工程 指導(dǎo)教師：沈 荻 帆 老師 完成日期：2011年 4 月 30 日 摘 要目前的大部分控制系統(tǒng)的分析和設(shè)計方法都是被控對象的數(shù)學(xué)模型是已知的，或者通過實(shí)驗(yàn)等辨識方法能夠獲取的，但是現(xiàn)代工業(yè)的發(fā)展，人們在工程實(shí)踐中發(fā)現(xiàn)，有些復(fù)雜的系統(tǒng)，要想獲取它的精確的模型幾乎沒有可能，這時候，無法用傳統(tǒng)控制方法進(jìn)行控制。但是可以憑借多年的工作經(jīng)驗(yàn)，把控制的方法總結(jié)成帶有模糊性質(zhì)的、用自然語言表達(dá)的操

2、作規(guī)則，來實(shí)現(xiàn)對這些系統(tǒng)的有效控制。模糊控制即模擬人類如何憑經(jīng)驗(yàn)和常識利用模糊規(guī)則進(jìn)行推理，并用系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)現(xiàn)的控制過程。模糊控制過程不依賴于被控對象的精確的數(shù)學(xué)模型，而是以人的實(shí)際操作經(jīng)驗(yàn)作為基礎(chǔ)，是把人的智能和控制系統(tǒng)結(jié)合到了一起，因此模糊控制屬于智能控制領(lǐng)域。目前，它已經(jīng)稱為智能控制領(lǐng)域的一個重要分支。在Matlab的Simulink仿真模塊庫中，設(shè)有專門的模糊邏輯工具箱，專門用于構(gòu)成模糊控制系統(tǒng)仿真模型圖。關(guān)鍵詞： 模糊控制、 被控對象、 智能領(lǐng)域、 模糊系統(tǒng)AbstractAt present the most of the control system analysis and de

3、sign method is the mathematical model of the controlled object is known, or through experiment and identification method can get, but the development of modern industry, people found in engineering practice, some complex system, to make its precise model is almost impossible, at that time, can not u

4、se traditional control method to control them. But can with years of work experience, the control method with fuzzy qualitative, summarized into using natural language express operating rules, to achieve the effective control of these systems.Simulation of fuzzy control that is how humans use their

5、experience and common sense reasoning by fuzzy rules, and use the system of the control process. Fuzzy control process does not depend on the charged precise mathematical model of the object, but to the people's practical experience as a foundation, is to human intelligence and control systems c

6、ombined to together, so the field of fuzzy control is intelligent control. Currently, it has been called the field of intelligent control an important branch.Matlab's Simulink simulation module in the library, a specialized fuzzy logic toolbox, designed to constitute a fuzzy control system simul

7、ation model diagram.朗讀顯示對應(yīng)的拉丁字符的拼音Key words: fuzzy control, the plant, intelligent fields, fuzzy systems目 錄1.引言 62.基本PID控制器設(shè)計 72.1基本PID控制器原理 72.2常規(guī)PID參數(shù)的整定 92.3SMITH預(yù)估器 92.4設(shè)計PID控制器時注意事項 103.模糊控制器設(shè)計 103.1模糊控制器的基本思想 103.2參數(shù)自整定模糊控制 113.3模糊控制算法的實(shí)現(xiàn) 113.4模糊控制器的具體設(shè)計 124.被控對象電鍋爐溫度控制器的設(shè)計144.1被控對象的介紹 144.2設(shè)計

8、方案 144.3方案比較 165.電鍋爐溫度控制系統(tǒng)的MATLAB建模165.1MATLAB7.0及模糊邏輯工具箱介紹 165.2電鍋爐溫度控制系統(tǒng)模型的簡歷及其功能 17常規(guī)PID控制 17加SMITH預(yù)估器PID控制 17電鍋爐溫控系統(tǒng)的參數(shù)自整定模糊PID控制 18干擾信號下電鍋爐溫度控制系統(tǒng)的建模 216.電鍋爐溫度控制器的仿真246.1常規(guī)PID控制的仿真 246.2加SMITH預(yù)估器的PID控制仿真 246.3參數(shù)自整定模糊PID控制仿真 277.電鍋爐溫度控制器的功能及指標(biāo)參數(shù) 297.1電鍋爐溫度控制器實(shí)現(xiàn)的功能 337.2電鍋爐溫度控制器功能及指標(biāo)參數(shù)分析 338結(jié)論 359

9、總結(jié)及體會 3510謝辭3611參考文獻(xiàn)36附錄1 ：各種控制系統(tǒng)仿真結(jié)構(gòu)圖37 1引言目前，根據(jù)智能控制發(fā)展的不同歷史階段和不同的理論基礎(chǔ)可以將它分為四大類：基于專家系統(tǒng)的智能控制、分層遞階智能控制、模糊邏輯控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制。模糊控制是智能控制的一種典型和較早的形式，作為智能控制的一個重要分支，自從1974年英國的Mamdani第一次將模糊邏輯和模糊推理用于鍋爐和蒸汽機(jī)的控制，特別是近幾年得到了飛速的發(fā)展。模糊控制是模糊數(shù)學(xué)和控制理論相結(jié)合的產(chǎn)物，它采用了人的思維具有模糊性的特點(diǎn)，通過使用模糊數(shù)學(xué)中的隸屬度函數(shù)、模糊關(guān)系、模糊推理等工具，得到的控制表格進(jìn)行控制。模糊控制在實(shí)踐應(yīng)用中，具有許

10、多傳統(tǒng)控制無法比擬的優(yōu)點(diǎn)：1.使用語言規(guī)則，不需要掌握過程的精確數(shù)學(xué)模型。因?yàn)閷τ趶?fù)雜的生產(chǎn)過程很難得到過程的精確數(shù)學(xué)模型，而語言方法卻是一種很方便的近似。2.對于具有一定操作經(jīng)驗(yàn)，但非控制專業(yè)的工作者，模糊控制方法易于掌握。3.操作人員易于通過人的自然語言進(jìn)行人機(jī)界面聯(lián)系，這些模糊條件語言很容易加入到過程的控制環(huán)節(jié)。4.采用模糊控制，過程的動態(tài)響應(yīng)品質(zhì)優(yōu)于常規(guī)的PID控制，并對過程參數(shù)的變化具有很強(qiáng)的適應(yīng)性。在生產(chǎn)過程中，溫度控制在生產(chǎn)過程中占有相當(dāng)大的比例，其關(guān)鍵在于測溫和控溫兩方面。溫度測量是溫度控制的基礎(chǔ)，技術(shù)已經(jīng)比較成熟。由于控制對象越來越復(fù)雜，在溫度控制方面，還存在著許多問題。如何

11、更好地提高控制性能，滿足不同系統(tǒng)的控制要求，是目前科學(xué)了解領(lǐng)域的一個重要課題。溫度控制一般指對某一特定空間的溫度進(jìn)行控制調(diào)節(jié)，使其達(dá)到工藝過程的要求。本文主要電鍋爐溫度控制的方法。電鍋爐是將電能轉(zhuǎn)換為熱能的能量轉(zhuǎn)換裝置,具有結(jié)構(gòu)簡單、無污染、自動化程度高等特點(diǎn)。與傳統(tǒng)的以煤和石化產(chǎn)品為燃料的鍋爐相比還具有基本投資少、占地面積小、操作方便、熱效率高、能量轉(zhuǎn)化率高等優(yōu)點(diǎn)。近年來，電鍋爐已成為供熱采暖的主要設(shè)備。鍋爐控制作為過程控制的一個典型，動態(tài)特性具有大慣性大延遲的特點(diǎn)，而且伴有非線性。目前國內(nèi)電熱鍋爐控制大都采用的是開關(guān)式控制，甚至是人工控制方法。采用這些控制方法的系統(tǒng)穩(wěn)定性不好，超調(diào)量大，同

12、時對外界環(huán)境變化響應(yīng)慢，實(shí)時性差。另外，頻繁的開關(guān)切換對電網(wǎng)產(chǎn)生很大的沖擊，降低了系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)效益，減少了鍋爐的使用年限。因此，了解一種最佳的電鍋爐控制方法，對提高系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性，穩(wěn)定性具有重要的意義。本設(shè)計的具體了解內(nèi)容如下：1.結(jié)合電鍋爐水溫上升過程的特點(diǎn)，對被控對象進(jìn)行理論分析，建立被控系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，提出適合于鍋爐水溫過程控制的純PID控制、參數(shù)自整定模糊PID控制方法。并對控制算法的實(shí)現(xiàn)、控制器的設(shè)計和參數(shù)調(diào)整進(jìn)行深入了解。2.運(yùn)用MATLAB軟件的Simulink開發(fā)環(huán)境和模糊邏輯工具箱對上述幾種方法進(jìn)行建模仿真，并對控制性能指標(biāo)進(jìn)行分析，確定出符合控制系統(tǒng)輸出響應(yīng)速度快、超調(diào)量小和穩(wěn)

13、定誤差小的控制算法。2基本PID控制器的設(shè)計2.1基本PID控制器原理 基本PID控制器的原理圖如下 比例 積分 微分被控對象圖3-1基本PID控制器的原理圖理想的PID控制器根據(jù)給定值r(t)與實(shí)際輸出值c(t)構(gòu)成的控制偏差e(t) （3-1） 將偏差的比例、積分和微分通過線性組合構(gòu)成控制量，對被控對象進(jìn)行控制。 （3-2）式中u(t)控制器的輸出： e(t)控制器的輸入，給定值與被控對象輸出值的差，即偏差信號；比例控制項，K為比例系數(shù)；積分控制項，為積分時間常數(shù)；微分控制項，dt為微分時間常數(shù)。分析一下PID控制器各校正環(huán)節(jié)的作用10：1.比例環(huán)節(jié)比例環(huán)節(jié)的引入是為了及時成比例地反映控制

14、系統(tǒng)的偏差信號e(t)，以最快的速度產(chǎn)生控制作用，使偏差向最小的方向變化。隨著比例系數(shù)Kp的增大，穩(wěn)定誤差逐漸減小，但同時動態(tài)性能變差，振蕩比較嚴(yán)重，超調(diào)量增大。2.積分環(huán)節(jié)積分環(huán)節(jié)的引入主要用于消除靜差，即當(dāng)閉環(huán)系統(tǒng)處于穩(wěn)定狀態(tài)時，則此時控制輸出量和控制偏差量都將保持在某一個常值上。積分作用的強(qiáng)弱取決于積分時間常數(shù)，時間常數(shù)越大積分作用越弱，反之越強(qiáng)。隨著積分時間常數(shù)減小，靜差在減小；但過小的積分常數(shù)會加劇系統(tǒng)振蕩，甚至使系統(tǒng)失去穩(wěn)定。3.微分環(huán)節(jié)微分環(huán)節(jié)的引入是為了改善系統(tǒng)的穩(wěn)定性和動態(tài)響應(yīng)速度，它可以預(yù)測將來，能反映偏差信號的變化趨勢，并能在偏差信號值變太大之前，在系統(tǒng)引入一個有效的早期

15、修正信號，從而加速系統(tǒng)的動態(tài)速度，減小調(diào)節(jié)時間。在計算機(jī)直接數(shù)字控制系統(tǒng)中，PID控制器是通過計算機(jī)PID控制算法程序?qū)崿F(xiàn)的。進(jìn)入計算機(jī)的連續(xù)時間信號，必須經(jīng)過采樣和量化后，變成數(shù)字量，才能進(jìn)入計算機(jī)的存儲器和寄存器，而在數(shù)字計算機(jī)中的計算和處理，不論是積分還是微分，只能用數(shù)值計算去逼近。PID控制規(guī)律在計算機(jī)中的實(shí)現(xiàn)，也是用數(shù)值逼近的方法。當(dāng)采樣周期T足夠短時，用求和代替積分，用差商代替微商，使PID算法離散化，即可作如下 (3-3)式中T采樣周期。將描述連續(xù)PID算法的微分方程，變?yōu)槊枋鲭x散時間PID算法的差分方程，為書寫方便，將e(kT)簡化表示成e(k),即為數(shù)字PID位置型控制算法，

16、如式(3-4)所示。 （3-4) 或 (3-5) 式中k采樣序號，k=0,1,2,；u(k)第k次采樣時刻的計算機(jī)輸出值；e(k)第k次采樣時刻輸入的偏差值；e(k-1)第(k-1)次采樣時刻輸入的偏差值；是積分系數(shù)， 微分系數(shù)，由(3-5)式可得 (3-6) 式(3-6)中e(k)=e(k)-e(k-1)，u(k)即為增量式PID控制算法，由第k次采樣計算得到的控制量輸出增量。可以看出，由于一般計算機(jī)控制系統(tǒng)采用恒定的采樣周期T一旦確定了Kp、Ki、Kd，只要使用前3次的測量值偏差，即可求出控制量的增量。2.2常規(guī)PID參數(shù)的整定 Chien-Hrones(CHR)參數(shù)整定Chien-Hro

17、nes參數(shù)整定對設(shè)定問題的關(guān)注主要有兩種情況，一種是帶有20%超調(diào)量的快速響應(yīng)，另一種是沒有超調(diào)量的快速響應(yīng)，對于本系統(tǒng)最關(guān)注的是沒有超調(diào)量的最快速響應(yīng)，表3-2是Chien-Hrones(CHR)參數(shù)整定法則：控制類型Kp Ti TdPID0.6T/KT0.5得Ti=122秒，Td=0.5=61秒。根據(jù)Chien-Hrones參數(shù)調(diào)整法則得PID三個參數(shù)為：2.3 Smith預(yù)估器 在工業(yè)生產(chǎn)過程中，當(dāng)PID調(diào)節(jié)難以駕馭控制系統(tǒng)時，常常根據(jù)系統(tǒng)的動態(tài)特性，設(shè)計出一個補(bǔ)償器，調(diào)節(jié)器將把難控對象和補(bǔ)償器看作一個新的對象進(jìn)行控制9。經(jīng)過改造后的對象將會把被調(diào)量超前反饋到調(diào)節(jié)器，使調(diào)節(jié)器提前動作，從

18、而減小超調(diào)量和加速調(diào)節(jié)過程，克服了大延遲環(huán)節(jié)的影響，提高了控制系統(tǒng)的品質(zhì)。Smith補(bǔ)償?shù)脑硎牵号cPID控制器并接一個補(bǔ)償環(huán)節(jié)，這個補(bǔ)償環(huán)節(jié)就是Smith預(yù)估器，其傳遞函數(shù)為(為滯后時間)，即加入Smith預(yù)估器的電鍋爐溫度控制系統(tǒng)傳遞函數(shù)為： （3-7）分解得： （3-8） 2.4 設(shè)計PID控制器時注意事項1.積分飽和現(xiàn)象及其抑制采用標(biāo)準(zhǔn)PID位置式算法，在實(shí)現(xiàn)控制的過程中，只要系統(tǒng)的偏差沒有消除，積分作用就會繼續(xù)增加或減小，最后使控制量達(dá)到上限或者下限，系統(tǒng)進(jìn)入飽和范圍。而對時間常數(shù)較大的被控對象，在階躍響應(yīng)作用下，偏差通常不會在幾個采樣周期內(nèi)消除掉，積分項的作用就可能使輸出值超過正常

19、范圍，造成較大的超調(diào)。為了克服這種現(xiàn)象，可以采用過限消弱積分法和積分分離法。過限消弱積分法就是在控制變量進(jìn)入飽和區(qū)后，程序只執(zhí)行削弱積分項的運(yùn)算，而停止增大積分項的運(yùn)算。積分分離法的基本思想是：當(dāng)誤差大于某個規(guī)定的門限值時，刪去積分作用，從而使積分項不至于過大，只有當(dāng)誤差較小時，才引入積分作用，以消除穩(wěn)態(tài)誤差。 由于本次設(shè)計被控對象是大滯后、大慣性系統(tǒng)一開始積分系數(shù)不應(yīng)過大。2.干擾的抑制數(shù)字PID控制器的輸入量是系統(tǒng)的給定值r和系統(tǒng)實(shí)際輸出y的偏差值e。在進(jìn)入正常調(diào)節(jié)過程后，由于e值不大，此時相對而言，干擾對控制器的影響也就很大。為了消除干擾的影響，除了在硬件采取相應(yīng)的措施以外，在控制算法上

20、也要采取一定的措施。對于作用時間較短的快速變化的干擾，如A/D轉(zhuǎn)換偶然出錯，可以用連續(xù)多次采樣并求平均值的方法予以濾除。在PID控制算法中，差分項對數(shù)據(jù)誤差和干擾特別敏感。因此一旦出現(xiàn)干擾，由它算出的結(jié)果可能出現(xiàn)很大的非希望值。此時可以使用四點(diǎn)中心差分法等方法對差分項進(jìn)行改進(jìn)，以提高系統(tǒng)抗干擾能力。3模糊控制器設(shè)計3.1 模糊控制的基本思想模糊控制是模糊集合理論中的一個重要方面，是以模糊集合化、模糊語言變量和模糊邏輯推理為基礎(chǔ)的一種計算機(jī)數(shù)字控制，從線性控制到非線性控制的角度分類，模糊控制是一種非線性控制；從控制器的智能性看，模糊控制屬于智能控制的范疇。模糊控制是建立在人類思維模糊性基礎(chǔ)上的一

21、種控制方式，模糊邏輯控制技術(shù)模仿人的思考方式接受不精確不完全信息來進(jìn)行邏輯推理,用直覺經(jīng)驗(yàn)和啟發(fā)式思維進(jìn)行工作,是能涵蓋基于模型系統(tǒng)的技術(shù)。它不需用精確的公式來表示傳遞函數(shù)或狀態(tài)方程，而是利用具有模糊性的語言控制規(guī)則來描述控制過程?？刂埔?guī)則通常是根據(jù)專家的經(jīng)驗(yàn)得出的，所以模糊控制的基本思想就是利用計算機(jī)實(shí)現(xiàn)人的控制經(jīng)驗(yàn)。3.2 參數(shù)自整定模糊控制 （3-9）f為非線性函數(shù),顯然FLC的控制作用u與比例因子k1、k2和量化因子k3有關(guān)系，它們的變化引起了控制系統(tǒng)的動態(tài)性能和穩(wěn)態(tài)性能的變化。在線整定比例因子k1、k2和量化因子k3，使他們保持合適的數(shù)值，在隨機(jī)的環(huán)境中能對控制器進(jìn)行自動校正，使得在

22、被動對象特性變化或擾動情況下，控制系統(tǒng)保持較好的性能9。對于經(jīng)典的單變量二維FLC，由式(3-9)可以看出比例因子k1、k2分別相當(dāng)于模糊控制的比例作用和微分作用的系數(shù)，量化因子k3則相當(dāng)于總的放大倍數(shù)。具體因子k1、k2和量化因子k3與系統(tǒng)性能的如下關(guān)系。一般k1越大，系統(tǒng)調(diào)節(jié)惰性越小，上升速率越快。但k1過大，將使體統(tǒng)產(chǎn)生較大的超調(diào)，使調(diào)節(jié)時間增長，嚴(yán)重時會產(chǎn)生振蕩乃至系統(tǒng)不穩(wěn)定。但k1過小，系統(tǒng)上升速率變小，調(diào)節(jié)惰性變大，使穩(wěn)態(tài)精度降低。k2越大，對系統(tǒng)狀態(tài)變化的抑制能力增大，使超調(diào)量減小，增加系統(tǒng)穩(wěn)定性。但k2過大，會使系統(tǒng)輸出上升速率過小，使系統(tǒng)的過渡過程時間變長。k2過小，系統(tǒng)輸出

23、上升速率增大，導(dǎo)致系統(tǒng)產(chǎn)生過大的超調(diào)和振蕩。k3增大，相當(dāng)于系統(tǒng)總的放大倍數(shù)增大，系統(tǒng)相應(yīng)速度加快。在上升階段k3越大，上升越快，但也容易產(chǎn)生超調(diào)。k3過小，則系統(tǒng)反應(yīng)緩慢，使調(diào)節(jié)時間加長。3.3 模糊控制算法的實(shí)現(xiàn) 模糊控制算法的實(shí)現(xiàn)方法目前有三種，即查表法、硬件專用模糊控制器和軟件模糊推理等11。1. 查表法適用于輸入、輸出論域?yàn)殡x散有限論域的情況。查表法是輸入論域上的點(diǎn)到輸出論域的對應(yīng)關(guān)系，它已經(jīng)是經(jīng)過了模糊化、模糊推理和解模糊的過程，它可以離線計算得到，模糊控制器在線運(yùn)行時，進(jìn)行查表就可以了，因而可以大大加快在線運(yùn)行的速度。這一過程可以用圖3-2表示。本次模糊控制器的設(shè)計采用的正是此法

24、。規(guī)則集 離線模糊化解模糊合成算法在線k1查詢表量化K3k2量化圖3-2 查表法3.4 模糊控制器具體設(shè)計在MATLAB中設(shè)計模糊控制器需確定以下內(nèi)容12：1.模糊控制器的結(jié)構(gòu)，即根據(jù)具體的系統(tǒng)確定其輸入、輸出變量。2.輸入變量的模糊化，也就是把輸入的精確量轉(zhuǎn)化為對應(yīng)語言變量的模糊集合。模糊化設(shè)計包含兩部分內(nèi)容，一個是模糊劃分設(shè)計，解決的是語言變量論域中取模糊量個數(shù)的問題。一個是模糊量隸屬函數(shù)設(shè)計，解決的是模糊量的隸屬函數(shù)形狀問題。3.模糊推理算法的設(shè)計，即根據(jù)模糊控制規(guī)則進(jìn)行模糊推理，包括對多個輸入用模糊算子進(jìn)行處理的過程。4.模糊合成算法的設(shè)計，就是對所有模糊規(guī)則輸出的模糊集合進(jìn)行綜合的過

25、程。MATLAB提供三種合成方法：最大值法max、概率法probor、求和法sum。一般采用最大值法。5.反模糊化方法的設(shè)計，它的輸入是模糊集合，輸出是一個數(shù)值。由于經(jīng)過模糊推理后得到的是輸出變量的一個范圍上的隸屬度函數(shù)，因此必須進(jìn)行反模糊化處理。目前常用的方法有最大隸屬度函數(shù)法、重心法、加權(quán)平均法。最大隸屬度函數(shù)法設(shè)模糊控制器的推理輸出是模糊量C，則其隸屬度最大的元素ci就是精確化所得的對應(yīng)精確值，即。并且有 （3-10）其中，Z是控制量u的論域，u是精確控制量。 如果在輸出論域中Z中，其最大隸屬度函數(shù)對應(yīng)的輸出值多于一個時，簡單的方法是取所有具有最大隸屬度輸出的平均，即 （3-11） （3

26、-12）其中，p為具有相同最大隸屬度輸出的總數(shù)。最大隸屬度函數(shù)法不考慮輸出隸屬度函數(shù)的形狀，只關(guān)心其最大隸屬度值處的輸出值，因此，難免會丟失許多信息，但它的突出優(yōu)點(diǎn)是計算簡單，所以在一些控制要求不高的場合，采用最大隸屬度函數(shù)法是非常方便的。重心法取輸出模糊集的隸屬度函數(shù)曲線與橫坐標(biāo)軸圍成區(qū)域的中心或重心對應(yīng)的論域元素值作為輸出。若輸出是離散模糊集，則模糊控制器的輸出量為 （3-13）式中n輸出的量化級數(shù)；論域中的元素；論域元素的隸屬度。若輸出是連續(xù)模糊集，則模糊控制器的輸出為 （3-14）模糊控制器的結(jié)構(gòu)模糊控制具有快速性、魯棒性好的特點(diǎn)，可以考慮用它對系統(tǒng)進(jìn)行控制。在確定性控制系統(tǒng)中，根據(jù)輸

27、入變量和輸出變量的個數(shù)，可分為單變量控制系統(tǒng)和多變量控制系統(tǒng)12。 二 維FLCEU d dt EC圖3-3模糊控制器結(jié)構(gòu)圖本次設(shè)計用二變量控制系統(tǒng)，二維模糊控制器如圖3-3 二維模糊控制器的兩個輸入變量為被控量與給定值的誤差量E和誤差變化量EC，由于它們能夠嚴(yán)格的反映受控過程中輸出變量的動態(tài)特性，在控制效果上要比一維模糊控制器好的多，它是目前被廣泛采用的一種模糊控制器。模糊推理方法常見的模糊推理系統(tǒng)有三類：純模糊推理系統(tǒng)、高木-關(guān)野(Takagi-Sugemo)型和具有模糊產(chǎn)生器和模糊消除器的模糊邏輯系統(tǒng)(Mamdani)型。本設(shè)計也主要采用Mamdani型。Mamdani型是在純模糊邏輯系

28、統(tǒng)的輸入和輸出部分添加了模糊產(chǎn)生器和模糊消除器，得到的模糊邏輯系統(tǒng)的輸入和輸出均為精確量，因而可以直接在實(shí)際工程中加以應(yīng)用，且應(yīng)用廣泛。因此本文所設(shè)計的模糊控制器均采用的是Mamdani型模糊推理方法。4被控對象電鍋爐溫度控制器的設(shè)計 4.1 被控對象的介紹電鍋爐是將電能直接轉(zhuǎn)化為熱能的一種能量轉(zhuǎn)換裝置。其工作原理與傳統(tǒng)意義上的鍋爐有相似之處，從結(jié)構(gòu)上看也有“鍋”和“爐”兩大部分?！板仭笔侵甘⒎艧峤橘|(zhì)(一般是水)的容器，而“爐”這里指加熱水的電熱轉(zhuǎn)換元件。在生產(chǎn)過程，控制對象各種各樣，理論分析和試驗(yàn)結(jié)果表明：電加熱裝置是一個具有自平衡能力的對象，可用二階系統(tǒng)純滯后環(huán)節(jié)來描述，而二階系統(tǒng)，通過參

29、數(shù)辨識可以降為一階模型。因而一般可用一階慣性滯后環(huán)節(jié)來描述溫控對象的數(shù)學(xué)模型。鍋爐控制作為過程控制的一個典型，動態(tài)特性具有大慣性大延遲的特點(diǎn)，而且伴有非線性。被控對象傳遞函數(shù)如下： （2-1） 4.2 設(shè)計方案 1號方案：PID控制是經(jīng)典控制理論中最典型的控制方法，對工業(yè)生產(chǎn)過程的線性定常系統(tǒng)，大多采用經(jīng)典控制方法，它結(jié)構(gòu)簡單，可靠性強(qiáng)，容易實(shí)現(xiàn)，并且可以消除穩(wěn)定誤差，在大多數(shù)情況下能夠滿足性能要求。 比例 積分 微分被控對象圖2-1基本PID控制系統(tǒng)框圖2號方案：模型參考自適應(yīng)控制系統(tǒng)是參考模型與控制系統(tǒng)并聯(lián)運(yùn)行，接受相同信號r，二者輸出信號的差值e(t)=ym(t)-y(t) ,由自適應(yīng)機(jī)

30、構(gòu)根據(jù) e(t)調(diào)整控制器的控制規(guī)律和參數(shù)，使控制系統(tǒng)性能接近或等于參考模型規(guī)定的性能 78。圖2-2模型參考自適應(yīng)控制系統(tǒng)框圖3號方案：自整定模糊控制是以先驗(yàn)知識和專家經(jīng)驗(yàn)為控制規(guī)則的智能控制技術(shù)，可以模擬人的推理和決策過程，因此無須知道被控對象的數(shù)學(xué)模型就可以實(shí)現(xiàn)較好的控制，且響應(yīng)時間短，可以保持較小的超調(diào)量9。PID調(diào)節(jié)器被控對象模糊推理de/dt圖2-3自整定模糊PID控制器框圖4.3 方案比較1號方案是經(jīng)典控制理論中最典型的控制方法，經(jīng)典控制理論還是現(xiàn)代控制理論，都是建立在系統(tǒng)的精確數(shù)學(xué)模型基礎(chǔ)之上的。對工業(yè)生產(chǎn)過程的線性定常系統(tǒng)，大多采用經(jīng)典控制方法，它結(jié)構(gòu)簡單，可靠性強(qiáng)，容易實(shí)現(xiàn)

31、，并且可以消除穩(wěn)定誤差，在大多數(shù)情況下能夠滿足性能要求，而且采用PID的單回路系統(tǒng)仍占到總控制回路數(shù)的80%90%。2號方案模型參考自適應(yīng)控制系統(tǒng)主要了解的問題使怎樣設(shè)計一個穩(wěn)定的、具有較高性能的自適應(yīng)機(jī)構(gòu)（有效算法），對電鍋爐溫度控制系統(tǒng)不是很合適。3號方案是以先驗(yàn)知識和專家經(jīng)驗(yàn)為控制規(guī)則的智能控制技術(shù)，可以模擬人的推理和決策過程，因此無須知道被控對象的數(shù)學(xué)模型就可以實(shí)現(xiàn)較好的控制，且響應(yīng)時間短，可以保持較小的超調(diào)量9。因此可采用的控制方案是1號方案和3號方案。由此我們還可以比較自整定模糊PID控制和基本PID控制的優(yōu)缺點(diǎn)及其實(shí)用場合。5電鍋爐溫度控制系統(tǒng)的MATLAB建模5.1 MATLA

32、B 7.0及模糊邏輯工具箱介紹MATLAB(MATrix LABoratory，即矩陣實(shí)驗(yàn)室)是Cleve Moler博士在NewMexico大學(xué)講授線性代數(shù)時，發(fā)現(xiàn)用高級語言編程極為不便而構(gòu)思開發(fā)的。它是集命令翻譯、科學(xué)計算于一身的一套交互式軟件系統(tǒng)。系統(tǒng)經(jīng)過幾年的試用之后，Moler博士等一批數(shù)學(xué)家與軟件專家組建了一個名為MathWorks的軟件開發(fā)公司，專門擴(kuò)展并改進(jìn)MATLAB，推出了該軟件的正式版本。除原有的數(shù)值計算能力外，還增加了圖形處理功能。MathWorks公司于1993年推出了基于Windows平臺的MATLAB 4.0。MATLAB 4.x版在繼承和發(fā)展其原有數(shù)值計算和圖形

33、處理能力的同時，還推出了符號計算工具包、Notebook和一個交互式操作的動態(tài)系統(tǒng)建模、仿真、分析集成環(huán)境Simulink。Simulink是一個用來對動態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行建模、仿真和分析的軟件包。它除了包括輸入模塊、輸出模塊、連續(xù)模塊、離散模塊、函數(shù)和表模塊、數(shù)學(xué)模塊、非線性模塊、信號模塊以及子系統(tǒng)模塊外，還包括各個工具箱特有的模塊，如模糊邏輯工具箱的模糊邏輯控制器模塊。用戶可以利用這些模塊搭建自己的系統(tǒng)并進(jìn)行仿真，通過更改這些模塊的參數(shù)提高系統(tǒng)的性能，最終得到合乎自己設(shè)計要求的系統(tǒng)13。仿真是控制系統(tǒng)進(jìn)行科學(xué)了解的重要方法，通過仿真來分析各種控制策略和方案對控制系統(tǒng)的性能，優(yōu)化相關(guān)參數(shù)，以獲得最佳

34、控制效果。為了進(jìn)行模糊系統(tǒng)的仿真設(shè)計，國內(nèi)外的學(xué)者都開發(fā)了一些工具，其中一個就是MATLAB的模糊控制工具箱(Fuzzy Logic Toolbox)。模糊控制工具箱是數(shù)字計算機(jī)環(huán)境下的函數(shù)集成體，是一個不針對具體硬件平臺的控制設(shè)計工具，它可以用完全圖形界面的工作方式設(shè)計整個模糊控制器。如定義它的輸入、輸出變量的數(shù)目，各輸入、輸出變量的隸屬度函數(shù)的形狀和數(shù)目，模糊控制規(guī)則的數(shù)目，模糊推理的方法，反模糊化的方法等等。在設(shè)好這樣一個模糊控制器之后，可以利用MATLAB本身的Simulink仿真平臺來構(gòu)建整個模糊控制系統(tǒng)并進(jìn)行仿真了解。它的優(yōu)勢在于可以利用MATLAB軟件本身的豐富資源，方便的將模糊

35、工具箱與其它一些工具箱集合使用，來構(gòu)建不同結(jié)構(gòu)的模糊系統(tǒng)，比如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊系統(tǒng)，遺傳算法模糊系統(tǒng)，模糊PID系統(tǒng)等，并對這樣的系統(tǒng)進(jìn)行仿真、分析12。模糊邏輯工具箱必須在MATLAB環(huán)境下運(yùn)行，它所創(chuàng)建的模糊控制器可以為其它工具箱所用，也可以用Simulink環(huán)境對它進(jìn)行仿真。最后還可以C語言的形式輸出一個獨(dú)立的模糊控制器，嵌入到用戶自己的應(yīng)用程序代碼中去。5.2電鍋爐溫度控制系統(tǒng)模型的建立及其功能5.2.1 常規(guī)PID控制 在Simulink中創(chuàng)建用PID算法控制電鍋爐溫度的結(jié)構(gòu)圖如圖4-1所示：圖4-1 電鍋爐PID控制系統(tǒng)仿真結(jié)構(gòu)圖5.2.2 加smith預(yù)估器PID控制在Simulin

36、k中建立的帶Smith預(yù)估器的PID結(jié)構(gòu)圖如圖4-2所示： 與常規(guī)PID相比它在PID控制器上并聯(lián)了一個傳遞函數(shù)。圖4-2帶有Smith預(yù)估器的PID控制系統(tǒng)仿真結(jié)構(gòu)圖5.2.3 電鍋爐溫控系統(tǒng)的參數(shù)自整定模糊PID控制首先，在MATLAB的Fuzzy Logic Toolbox中構(gòu)建如下Mamdani型模糊控制器，利用模糊邏輯工具箱建立一個FIS型文件，命名為mohu.fis，如圖4-3所示：圖4-3 電鍋爐模糊PID控制器可見模糊控制器的輸入變量為E和EC，輸出為控制變量U。模糊控制器在Matlab環(huán)境下的系統(tǒng)參數(shù)如下：name:'mohukongzhi'type:'

37、;mamdani'andMethod:'min'orMethod:'max'defuzzMethod:'centroid'impMethod:'min'aggMethod:'max'input:1x2 structoutput:1x1 structrule:1x49 struct圖4-4、4-5是模糊控制器的各個變量的隸屬函數(shù)圖：圖4-4 輸入變量E、EC的隸屬函數(shù)曲線圖4-5 輸出變量KP、KI、KD的隸屬函數(shù)曲線可見輸入變量E、EC和KP、KI、KD的模糊子集均為NB,NM,NS,Z0,PS,PM,PB

38、,E和EC的論域?yàn)?6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6，U的論域?yàn)?3,-2,-1,0,1,2,3。E、EC以及KP、KI、KD的模糊隸屬度函數(shù)均選擇三角形隸屬度函數(shù)?？刂埔?guī)則的輸入是在Rule Editor窗口輸入的，以if-then的形式表達(dá)。溫度控制規(guī)則共49條如表4-1所示：表4-1KP、KI、KD模糊控制規(guī)則表Rule Editor窗口中的操作如圖4-6所示： 圖4-6 規(guī)則表的輸入在Simulink中建立的帶模糊PID結(jié)構(gòu)圖如圖4-7所示：與Smith預(yù)估PID控制相比，它增加了模糊邏輯控制器及其相關(guān)的元件使其有參數(shù)自整定的能力。 圖 4-7 模糊PID控

39、制系統(tǒng)仿真結(jié)構(gòu)圖Subsystem的結(jié)構(gòu)圖如圖4-8所示： 圖4-8 Subsystem仿真結(jié)構(gòu)圖5.2.4 干擾信號下電鍋爐溫度控制系統(tǒng)的建模 電鍋爐溫度控制系統(tǒng)在系統(tǒng)未穩(wěn)定之前存在兩種干擾信號,一種是階躍信號的干擾,還有傳遞函數(shù)的延遲時間可能會發(fā)生變化,在穩(wěn)定過程中可能會發(fā)生變化。干擾信號及其仿真結(jié)構(gòu)圖依次如下圖所示。 以上的階躍干擾信號都是加在傳遞函數(shù)之后，幅值為20，而延遲時間則是在1000s時由122s變?yōu)?50s。圖4-9幅值為20的階躍信號圖4-10階躍信號干擾下常規(guī)PID控制系統(tǒng)仿真結(jié)構(gòu)圖圖4-11 延時時間干擾下常規(guī)PID控制系統(tǒng)仿真結(jié)構(gòu)圖圖4-12階躍信號干擾下smith預(yù)

40、估PID控制系統(tǒng)仿真結(jié)構(gòu)圖圖4-13 延時時間干擾下smith PID控制系統(tǒng)仿真結(jié)構(gòu)圖圖4-14階躍信號干擾下模糊PID控制系統(tǒng)仿真結(jié)構(gòu)圖圖4-15 延時時間干擾下模糊PID控制系統(tǒng)仿真結(jié)構(gòu)圖帶干擾信號自整定模糊PID控制方式下的subsystem與無干擾信號的一樣。6電鍋爐溫度控制器的仿真6.1 常規(guī)PID控制的仿真PID控制器的三個參數(shù)Kp、Ki、Kd前面已經(jīng)算出，kp=0.472 、 ki=0.004 、 kd=28.792因此就用matlab中的simulink仿真，仿真的系統(tǒng)參數(shù)設(shè)置如圖5-1所示：給定值為60時，在該參數(shù)下的仿真響應(yīng)曲線圖如圖5-1所示：圖5-1仿真參數(shù)的設(shè)置圖5

41、-2 Chien-Hrones參數(shù)整定純PID控制響應(yīng)曲線圖由圖5-2可見，Chien-Hrones參數(shù)整定純PID控制系統(tǒng)性能指標(biāo)為：調(diào)節(jié)時間tss=963秒，超調(diào)量%=9.5%，穩(wěn)態(tài)誤差ess=0。PID的kp，ki，kd三個參數(shù)是用的整定值。當(dāng)原系統(tǒng)加入幅值為20的階躍擾動時,在模型運(yùn)行1000s后延遲時間變?yōu)?50s仿真曲線變化情況如圖5-3、圖5-4所示:圖5-3 加階躍干擾信號的Chien-Hrones參數(shù)純PID控制響應(yīng)曲線圖由圖5-3可見, 加干擾信號的Chien-Hrones參數(shù)純PID控制系統(tǒng)性能指標(biāo)為：調(diào)節(jié)時間tss=991秒，超調(diào)量%=12.5%，穩(wěn)態(tài)誤差ess=0?？?/p>

42、見加了幅值為20的干擾信號后超調(diào)量變大了，調(diào)節(jié)時間也相應(yīng)變長了?？梢姵Ｒ?guī)PID控制抗干擾能力有限。圖5-4 加延遲干擾信號的Chien-Hrones參數(shù)純PID控制響應(yīng)曲線圖由圖5-4可見, 加延遲干擾信號的Chien-Hrones參數(shù)純PID控制系統(tǒng)性能指標(biāo)為：調(diào)節(jié)時間tss=1010秒，超調(diào)量%=9.5%，穩(wěn)態(tài)誤差ess=0。可見加延遲信號干擾時調(diào)節(jié)時間略微增加了，其他的指標(biāo)的基本無差異。6.2 加smith預(yù)估器的PID控制的仿真 前面已經(jīng)提到實(shí)際上加smith預(yù)估器的PID控制就是在純PID控制器上并接一個補(bǔ)償環(huán)節(jié)，其傳遞函數(shù)為 (為滯后時間)。仿真的系統(tǒng)參數(shù)設(shè)置如圖5-1所示：給定值

43、為60時，在該參數(shù)下的仿真響應(yīng)曲線圖如圖5-5所示：圖5-5 Chien-Hrones參數(shù)整定帶有Smith預(yù)估器的PID控制響應(yīng)曲線圖由圖5-5可見，Chien-Hrones參數(shù)整定帶有Smith預(yù)估器的PID控制系統(tǒng)性能指標(biāo)為：調(diào)節(jié)時間tss=784秒，超調(diào)量%=0%，穩(wěn)態(tài)誤差ess=0。相比常規(guī)PID控制加了smith預(yù)估器調(diào)節(jié)時間和超調(diào)量都下降了，可見加了smith預(yù)估器系統(tǒng)性能提高了。當(dāng)原系統(tǒng)加入幅值為20的階躍擾動時,在模型運(yùn)行1000s后延遲時間變?yōu)?50s仿真曲線變化情況如圖5-6、圖5-7所示:圖5-6 加階躍干擾信號帶有Smith預(yù)估器的PID控制響應(yīng)曲線圖由圖5-6可見，

44、Chien-Hrones參數(shù)整定帶有Smith預(yù)估器的PID控制系統(tǒng)性能指標(biāo)為：調(diào)節(jié)時間tss=830秒，超調(diào)量%=0%，穩(wěn)態(tài)誤差ess=0。和常規(guī)PID一樣但系統(tǒng)加入階躍信號干擾時調(diào)節(jié)時間也稍微變長了，但是可以看出它的抗干擾能力比常規(guī)PID要好一些。圖5-7 加延遲時間干擾信號帶有Smith預(yù)估器的PID控制響應(yīng)曲線圖由圖5-7可見，Chien-Hrones參數(shù)整定加延遲時間干擾的帶有Smith預(yù)估器的PID控制系統(tǒng)性能指標(biāo)為：調(diào)節(jié)時間tss=784秒，超調(diào)量%=0%，穩(wěn)態(tài)誤差ess=0?？梢娂由鲜龈蓴_對系統(tǒng)性能影響很小甚至沒有影響。6.3 參數(shù)自整定模糊PID控制仿真參數(shù)自整定模糊PID控

45、制的調(diào)試規(guī)律如下：y t圖5-8系統(tǒng)輸出響應(yīng)曲線 PID參數(shù)的整定必須考慮到在不同時刻三個參數(shù)的作用以及互聯(lián)關(guān)系。模糊控制設(shè)計的核心是總結(jié)工程設(shè)計人員的技術(shù)知識和實(shí)際操作經(jīng)驗(yàn)，建立合適的模糊規(guī)則表10。下面根據(jù)參數(shù)Kp、Ki和Kd對系統(tǒng)輸出特性的影響情況，結(jié)系統(tǒng)輸出響應(yīng)曲線圖來介紹，在不同的e和ec時，被控過程對參數(shù)Kp、Ki、Kd的自整定要求為： 1.當(dāng)|e|較大時，即系統(tǒng)響應(yīng)處于圖5-8輸出響應(yīng)曲線的第段時，為了加快系統(tǒng)的響應(yīng)速度，避免因開始時偏差e的瞬間變大可能引起微分過飽和，而使控制作用超出許可范圍，因此應(yīng)取較大的Kp和較小的Kd，同時為了防止積分飽和，避免系統(tǒng)響應(yīng)出現(xiàn)較大的超調(diào)，此時

46、應(yīng)該去掉積分作用，取Ki=0。2.當(dāng)|e|和|ec|為中等大小，即系統(tǒng)響應(yīng)處于圖4-9曲線的第II段時，為使系統(tǒng)響應(yīng)的超調(diào)減少，Kp、Ki和Kd都不能取大，取較小的Kp值，Ki和Kd值的大小要適中，以保證系統(tǒng)的響應(yīng)速度。3.當(dāng)|e|較小，即系統(tǒng)響應(yīng)處于圖5-8曲線的第III段中時，為使系統(tǒng)具有良好的穩(wěn)定性能，應(yīng)增大Kp和Ki值，同時為避免系統(tǒng)在設(shè)定值附近出現(xiàn)振蕩，并考慮系統(tǒng)的抗干擾性能，應(yīng)適當(dāng)?shù)剡x取Kd值，其原則是：當(dāng)ec較小時，Kd可取大些，通常取為中等大?。划?dāng)ec較大時，Kd應(yīng)取小些。另外根據(jù)專家的控制經(jīng)驗(yàn)知道，不確定系統(tǒng)在常規(guī)控制作用下，誤差e和誤差變化率ec越大，系統(tǒng)中不確定量就越大。

47、相反，誤差e和誤差變化率ec越小，系統(tǒng)中不確定量就越小，利用這種e和ec對系統(tǒng)不確定量的估計，就可實(shí)現(xiàn)對PID三參數(shù)Kp、Ki和Kd的調(diào)整估計。其基本算法如下：由E，EC及Kp、Ki和Kd的Fuzzy子集的隸屬度，再根據(jù)各Fuzzy子集的隸屬度賦值表和各參數(shù)的Fuzzy調(diào)整規(guī)則模型，運(yùn)用Fuzzy合成推理設(shè)計出的PID參數(shù)Fuzzy調(diào)整矩陣表，這是整定系統(tǒng)Fuzzy控制算法的核心，我們將其存入程序存儲器中供查詢10。定義Kp、Ki、Kd調(diào)整算式如下： (5-1)式中，Kp、Ki、Kd是PID控制器的參數(shù)，Kp，K'i，K'd是Kp、Ki、Kd的初始參數(shù)，它們通過常規(guī)方法得到。在

48、線運(yùn)行過程中，通過微機(jī)測控系統(tǒng)不斷檢測系統(tǒng)的輸出響應(yīng)值，并實(shí)時的計算出偏差和偏差變化率，然后將它們模糊化得到E和EC，通過查詢Fuzzy調(diào)整矩陣即可得到Kp、Ki、Kd三個參數(shù)的調(diào)整量，完成對控制器參數(shù)的調(diào)整1415。 模糊PID控制的仿真，仿真的系統(tǒng)參數(shù)設(shè)置如圖5-1所示：值為60時，在該參數(shù)下的仿真響應(yīng)曲線圖如圖5-9所示：圖5-9模糊PID控制系統(tǒng)響應(yīng)曲線圖由圖5-9可見，Chien-Hrones參數(shù)整定模糊的PID控制系統(tǒng)性能指標(biāo)為：調(diào)節(jié)時間tss=525秒，超調(diào)量%=4%，穩(wěn)態(tài)誤差ess=0。經(jīng)過我的調(diào)試，主要是調(diào)節(jié)積分比例因子，在多次的調(diào)試過后得到了系統(tǒng)性能比較好一組參數(shù)，kp=0

49、.001、ki=0.0009、kd=0.01，調(diào)節(jié)時間較短，而且超調(diào)量較小。當(dāng)原系統(tǒng)加入幅值為20的階躍擾動時,在模型運(yùn)行1000s后延遲時間變?yōu)?50s仿真曲線變化情況如圖5-10、圖5-11所示:圖5-10 加階躍干擾信號的模糊PID控制響應(yīng)曲線圖由圖5-10可見，Chien-Hrones參數(shù)整定模糊的PID控制系統(tǒng)性能指標(biāo)為：調(diào)節(jié)時間tss=650秒，超調(diào)量%=8%，穩(wěn)態(tài)誤差ess=0。加了階躍信號干擾調(diào)節(jié)時間變長了但是依然在可以接受的范圍之內(nèi)。圖5-11 加延遲時間干擾信號模糊PID控制響應(yīng)曲線圖由圖5-11可見，加延遲時間干擾信號模糊PID控制響應(yīng)調(diào)節(jié)時間tss=525秒，超調(diào)量%=

50、4%，穩(wěn)態(tài)誤差ess=0。加延遲時間干擾對系統(tǒng)性能基本沒有影響。由以上的圖來看把常規(guī)PID控制、加smith預(yù)估器的PID控制、模糊PID控制的系統(tǒng)抗干擾能力比較強(qiáng)。因此只需做對比常規(guī)PID控制、加smith預(yù)估器的PID控制、模糊PID控制的系統(tǒng)響應(yīng)曲線如圖5-11所示：如圖5-12 常規(guī)PID控制、加smith預(yù)估器的PID控制、模糊PID控制的系統(tǒng)響應(yīng)曲線 由圖5-12可以看出，當(dāng)電鍋爐溫度控制系統(tǒng)采用模糊PID控制時，系統(tǒng)的穩(wěn)定性增強(qiáng)了，且調(diào)節(jié)時間短達(dá)到技術(shù)要求。而且抗干擾性能最好的也是模糊PID控制。從圖5-12中也可以看出，常規(guī)PID控制使用范圍雖然很廣，但是仍有局限性。7電鍋爐溫

51、度控制器的功能及指標(biāo)參數(shù)7.1 電鍋爐溫度控制器實(shí)現(xiàn)的功能1、本次設(shè)計用模塊方式對電鍋爐溫度控制系統(tǒng)的模糊自整定PID控制過程進(jìn)行設(shè)計，包括輸入變量確定、輸出變量和隸屬函數(shù)確定、模糊控制規(guī)律運(yùn)用、自適應(yīng)校正等全過程。2、建立了電鍋爐溫度控制系統(tǒng)PID控制器仿真模型，并使用smith預(yù)估器對參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，繪出了原理圖、仿真模型圖和仿真結(jié)果圖；并和普通PID控制進(jìn)行比較，得出結(jié)論。7.2 電鍋爐溫度控制器功能及指標(biāo)參數(shù)分析 經(jīng)過以上對PID控制、模糊控制和參數(shù)自整定模糊PID控制三種方案的理論了解和仿真分析，可以看出，PID控制系統(tǒng)響應(yīng)易產(chǎn)生振蕩，超調(diào)量；模糊控制雖可以減少系統(tǒng)的振蕩，但出現(xiàn)了穩(wěn)態(tài)

52、誤差，且穩(wěn)態(tài)誤差較大；模糊PID控制克服了純PID控制和模糊控制的缺點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)調(diào)節(jié)時間短、超調(diào)量小，穩(wěn)態(tài)誤差小的理想性能指標(biāo)。因此選用參數(shù)自整定模糊PID控制為電鍋爐溫度控制系統(tǒng)的控制方案。給定信號為60，設(shè)定常規(guī)PID參數(shù) Kp=0.472、Ki=0.004、Kd=28.792。取誤差E的量化因子Ke = 0.1誤差變化率EC的量化因子Kec = 1, Kp、Ki和Kd 的比例因子Kp = 0.001,Ki = 0.0009, Kd =0.01。在以上的參數(shù)情況下，仿真的結(jié)果計較理想。其仿真結(jié)果如圖6-1所示： 圖6-1常規(guī)PID控制、加smith預(yù)估器的PID控制、模糊PID控制的系統(tǒng)響應(yīng)曲線在傳遞函數(shù)之后加上幅值為20的階躍信號為干擾信號其他參數(shù)與上圖相同。其仿真結(jié)果如圖6-2所示：圖6-2 加幅值為20的階躍信號時各種控制方式下的系統(tǒng)響應(yīng)曲線8結(jié)論溫度是生產(chǎn)過程和科學(xué)實(shí)驗(yàn)中普遍而且重要的物理參數(shù)之一，準(zhǔn)確地測量和有效地控制溫度是優(yōu)質(zhì)、高產(chǎn)、