壓力模糊PID控制系統(tǒng)設(shè)計

1、第一章 工程設(shè)計概述1.1 論文設(shè)計的背景1.1.1 國內(nèi)外工廠主蒸汽壓力控制的簡介及現(xiàn)狀隨著工廠鍋爐機(jī)組越來越向著高參數(shù)、大容量的方向發(fā)展，對熱工自動控制系統(tǒng)的控制品質(zhì)的要求也越來越高。從30年代起，鍋爐控制中就采用了PID控制器。目前，國內(nèi)的鍋爐燃燒控制仍然大多采用常規(guī)PID控制器，或者為了改善控制效果，加一些前饋控制。控制方法遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于國外的控制技術(shù)，尤其是北歐國家和德國。鍋爐是經(jīng)濟(jì)發(fā)展時代不可缺少的商品，未來將如何發(fā)展，是非常值得研究的。而這一切都離不開對壓力控制系統(tǒng)的研究。而國外一些發(fā)達(dá)國家在控制系統(tǒng)這方面的研究更是非常的重視，而且在高科技技術(shù)的背景下，更是取得了相當(dāng)大的成果。在國內(nèi)

2、無論是燃燒過程自動控制系統(tǒng)、汽包水位自動控制系統(tǒng)，還是主蒸汽壓力自動控制系統(tǒng)等，主要都是采用各種類型的常規(guī)PID控制策略，也就是說PID控制在化工廠的大大小小的控制系統(tǒng)中仍占著主導(dǎo)地位。多年來，雖然PID控制在化工廠熱工過程控制中發(fā)揮了很大作用，在一些機(jī)組的某些控制系統(tǒng)上也有令人滿意的控制效果，但是，由于PID算法本身的限制，在某些復(fù)雜對象上應(yīng)用時，控制效果很不理想，甚至無法實現(xiàn)自動控制。究其原因，主要是因為PID控制實施有效的前提是要有準(zhǔn)確的被控對象模型。當(dāng)實際被控對象模型發(fā)生變化時，按照原被控對象模型進(jìn)行參數(shù)整定的PID控制器的控制效果就很難保證了。而且在實際的工程應(yīng)用中，被控對象的模型往

3、往是不精確的、時變的，有時甚至根本無法獲得，這時采用常規(guī)的 PID控制就很難達(dá)到理想的控制效果。也就是說面對越來越復(fù)雜的被控對象，常規(guī)PID控制己束手無策，要想獲得好的控制效果，必須采用其它的控制策略。英國科學(xué)家馬丹尼E.H Mamdani首先應(yīng)用模糊控制方法來控制用于試驗的鍋爐和汽輪機(jī)；美國德克薩斯州的某化工廠工業(yè)鍋爐及所有蒸汽回路都采用了EXACT，蒸汽消費量減少了15%；在燃油鍋爐上應(yīng)用最優(yōu)控制，自適應(yīng)控制等現(xiàn)代控制技術(shù)的例子也有多次報道1。1.1.2工業(yè)反應(yīng)爐壓力控制的重要性工廠反應(yīng)爐壓力，主要是鍋爐主蒸汽壓力，是指從汽包出來的飽和蒸汽經(jīng)過布置在鍋爐煙道中的各種形式的過熱器與高溫?zé)煔膺M(jìn)

4、行熱交換后，最后在過熱器出口所得到的蒸汽的壓力。它是工廠生產(chǎn)過程中的一個非常重要的監(jiān)測和控制參數(shù)，過高或過低都會影響到生產(chǎn)的安全性和經(jīng)濟(jì)性。主蒸汽壓力過高，可能使過熱器管道和汽輪機(jī)高壓缸等設(shè)備產(chǎn)生變形而被損壞；主蒸汽壓力過低，會導(dǎo)致機(jī)組效率降低。因此，一般要求主蒸汽壓力基本上維持在額定值(即給定值)附近。壓力是鍋爐控制系統(tǒng)的一個重要的參數(shù)，因為熱工廠是靠蒸汽推動汽輪機(jī)轉(zhuǎn)動，汽輪機(jī)是將蒸汽的能量轉(zhuǎn)化為機(jī)械功的旋轉(zhuǎn)式動力機(jī)械，又稱蒸汽透平。蒸汽的壓力會影響后面的整個工序，如果蒸汽的壓力不夠的話將是汽輪機(jī)無法正常工作。勢必會影響到蒸汽機(jī)的壽命和廠子的效益。壓力過高將可能導(dǎo)致鍋爐超壓運行。動力鍋爐主要

5、為煉油裝置提供生產(chǎn)用蒸汽，若裝置因緊急情況而突然減少或切斷進(jìn)汽，鍋爐便會出現(xiàn)瞬時超壓情況。在鍋爐生產(chǎn)過程中，過熱蒸汽溫度是整個汽水通道中最高的溫度。過熱器溫度過高將導(dǎo)致過熱器損壞，同時還會危及汽輪機(jī)的安全進(jìn)行，甚至出現(xiàn)爆炸等極端的事故。1.2工廠生產(chǎn)工藝介紹1.2.1化工反應(yīng)爐簡介反應(yīng)爐即通常所說的鍋爐裝備，由鍋和爐兩部分組成鍋（汽水系統(tǒng)）：由省煤器、汽包（汽水分離器）、下降管、聯(lián)箱、水冷壁，過熱器和再熱器等設(shè)備及其連接管道和閥門組成。爐（燃燒系統(tǒng)）：由爐膛、燃燒器、點火裝置、空氣預(yù)熱器、煙風(fēng)道及爐墻，構(gòu)架等組成.鍋爐是工業(yè)生產(chǎn)過程中必不可少的重要動力設(shè)備。它通過煤、油、天然氣的燃燒釋放出的化

6、學(xué)能，通過傳熱過程把能量傳遞給水，使水變成水蒸氣。這種高壓蒸汽即可以作為蒸餾、化學(xué)反應(yīng)、干燥和蒸發(fā)過程的能源，又可以作為風(fēng)機(jī)、壓縮機(jī)、大型泵類的驅(qū)動透平的動力源。隨著石油化學(xué)工業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，生產(chǎn)過程不斷強化，生產(chǎn)設(shè)備的不斷更新，作為全廠動力和熱源的鍋爐，亦向著高效率，大容量發(fā)展。為確保安全，穩(wěn)定生產(chǎn)，對鍋爐設(shè)備的自動控制就顯得十分重要由于主蒸汽壓力被控對象總是存在著一定的遲延，而且隨著機(jī)組容量的增加和參數(shù)的提高，鍋爐過熱器管路長度和受熱面面積增加，主蒸汽壓力的遲延也會增大，而被控對象遲延越大，控制難度也越大，所以主蒸汽壓力的控制已成為工廠各個控制系統(tǒng)中的一個控制難點。在機(jī)組運行工況波動

7、比較大時，許多工廠只好由運行人員手動進(jìn)行主蒸汽壓力的控制6。通過對一些大型工廠主蒸汽壓力控制情況的調(diào)研了解到：目前工廠的主蒸汽壓力控制普遍采用串級PID控制策略(個別小型工廠的主蒸汽壓力控制因遲延現(xiàn)象不是很嚴(yán)重仍采用單回路PID控制)。 主蒸汽壓力串級PID控制系統(tǒng)包括主回路和副回路兩個回路。副回路包括副調(diào)節(jié)器、執(zhí)行機(jī)構(gòu)、主蒸汽壓力被控對象的導(dǎo)前區(qū)和測量導(dǎo)前壓力的壓力變送器。副調(diào)節(jié)器一般采用比例調(diào)節(jié)器，它的任務(wù)是根據(jù)導(dǎo)前壓力的變化調(diào)節(jié)減溫水的流量，其作用是在擾動引起主蒸汽壓力變化之前先進(jìn)行調(diào)節(jié)，可以抑制擾動對主蒸汽壓力的部分影響。主回路包括主調(diào)節(jié)器、副回路、主蒸汽壓力被控對象的惰性區(qū)和測量主蒸

8、汽壓力的壓力變送器。主調(diào)節(jié)器采用PI或PID調(diào)節(jié)器，它的任務(wù)是消除主蒸汽壓力與給定值之間的偏差。 由于影響主蒸汽壓力的因素很多，如：負(fù)荷的變化、煙氣溫度和壓力的波動、主蒸汽溫度的變化、給水流量和溫度的波動、吹灰器投入、磨煤機(jī)的切換等，在主蒸汽壓力串級PID控制系統(tǒng)中，有時會將負(fù)荷信號、燃料量信號、主蒸汽壓力信號、給水流量信號以前饋形式引入到串級系統(tǒng)的副調(diào)節(jié)器中，以實現(xiàn)“超前”調(diào)節(jié)。盡管主蒸汽壓力串級PID調(diào)節(jié)系統(tǒng)已采用導(dǎo)前汽溫信號和前饋信號來參與調(diào)節(jié)，獲得了部分超前調(diào)節(jié)的效果，但以調(diào)節(jié)參數(shù)固定不變的PID控制器來控制主蒸汽壓力這種時變的復(fù)雜對象時，控制效果仍會很不理想。1.2.2工藝流程簡介目

9、前，大部分工廠是利用煤和天然氣作為燃料發(fā)電，產(chǎn)汽的，這也是目前世界上主要的能量生產(chǎn)方式。給水經(jīng)給水泵、給水控制閥、省煤器進(jìn)入鍋爐的汽包，燃料和熱空氣按一定的比例送入燃燒室內(nèi)燃燒，生成的熱量傳遞給蒸汽發(fā)生系統(tǒng)，產(chǎn)生飽和蒸汽。然后經(jīng)過熱器，形成一定氣溫的過熱蒸汽，匯集至蒸汽母管。壓力為一定值的過熱蒸汽，經(jīng)負(fù)載設(shè)備控制供給負(fù)荷設(shè)備用。與此同時，燃燒過程中產(chǎn)生的煙氣，除將飽和蒸汽變成過熱蒸汽外，還經(jīng)省煤器預(yù)熱鍋爐給水和空氣預(yù)熱器預(yù)熱空氣，最后經(jīng)引風(fēng)機(jī)送往煙囪，排到大氣。圖1.1給出了一個工業(yè)燃煤鍋爐工藝流程圖。圖1-1工業(yè)燃煤鍋爐生產(chǎn)工業(yè)流程圖1.2.3控制要求分析鍋爐是全廠重要的動力設(shè)備，要求是供給

10、合格的蒸汽，使鍋爐發(fā)熱量適應(yīng)負(fù)荷的需要。為此，生產(chǎn)過程的各個主要工藝參數(shù)必須嚴(yán)格控制。鍋爐設(shè)備的主要控制要求如下。（1）供給蒸汽量適應(yīng)負(fù)荷變化需求或保持給定負(fù)荷。（2）鍋爐供給用汽設(shè)備的蒸汽壓力應(yīng)保持在一定范圍內(nèi)。（3）過熱蒸汽溫度應(yīng)保持在一定范圍內(nèi)。（4）汽包水位保持在一定范圍內(nèi)。（5）保持鍋爐燃燒的經(jīng)濟(jì)性和安全運行。（6）爐膛負(fù)壓保持在一定范圍內(nèi)。鍋爐設(shè)備是一個復(fù)雜的控制對象，主要輸入變量是鍋爐給水量、燃料量、減溫水量、送風(fēng)量和引風(fēng)量等；主要輸出變量是汽包水位、蒸汽壓力、過熱蒸汽溫度、爐膛負(fù)壓、過?？諝猓ㄑ鯕夂康龋Ｓ捎诿總€系統(tǒng)的輸入輸出之間都有一定的系統(tǒng)延遲，即當(dāng)輸入變化的時候系統(tǒng)輸出

11、不能夠馬上反應(yīng)其變化從而使系統(tǒng)的控制不及時。下面就系統(tǒng)的燃料變化，蒸汽壓力之間，從系統(tǒng)的燃料變化后會引起系統(tǒng)的溫度變化進(jìn)而引起蒸汽壓力變化期間存在時間延遲1。下面只對出現(xiàn)介于干擾的情況做析 圖1-2 燃料量階躍變化時，蒸汽壓力反應(yīng)曲線 圖1-3 蒸汽流量階躍變化時，蒸汽壓力反應(yīng)曲線可見，在燃料量擾動下，汽壓被控對象有一定延遲時間，隨著鍋爐蒸發(fā)量增加，主蒸汽壓力 P 逐漸增加，由于汽輪機(jī)調(diào)節(jié)閥開度不變，而使汽輪機(jī)進(jìn)汽量逐漸增加，于是自發(fā)地限制了汽壓的進(jìn)一步升高。最后當(dāng)汽輪機(jī)進(jìn)汽量與鍋爐蒸發(fā)量相平衡時，汽壓維持在一個新的平衡值。故汽壓被控對象是一個有自平衡能力的對象。鍋爐燃料量(M)發(fā)生M的階躍擾

12、動時，輸出主蒸汽壓力是帶滯后的一階慣性環(huán)節(jié)為： 1.3模糊控制理論介紹1.3.1 模糊控制的產(chǎn)生自20世紀(jì)70年代以來，現(xiàn)代控制理論己經(jīng)在工業(yè)生產(chǎn)過程、軍事科學(xué)以及航空航天等許多方面取得了成功的應(yīng)用。但是他們都有一個基本的要求，要建立被控對象的精確數(shù)學(xué)模型。隨著科學(xué)技術(shù)的迅猛發(fā)展，各個領(lǐng)域?qū)ψ詣涌刂葡到y(tǒng)控制精度、響應(yīng)速度、系統(tǒng)穩(wěn)定性與適應(yīng)能力的要求越來越高，所研究的系統(tǒng)也日益復(fù)雜多變。然而由于一系列原因，諸如被控對象或過程的非線性、時變性、多參數(shù)間的強烈耦合、較大的隨機(jī)干擾、過程機(jī)理錯綜復(fù)雜、各種不確定性以及現(xiàn)場檢測手段不完善等，難以建立被控對象的精確模型。雖然常規(guī)PID控制技術(shù)可以解決一些問

13、題，但范圍是有限的。對于那些難以建立數(shù)學(xué)模型的復(fù)雜被控對象，采用傳統(tǒng)的控制方法，包括基于現(xiàn)代控制理論的控制方法，往往不如一個有實踐經(jīng)驗的操作人員所進(jìn)行的手動控制效果好。美國控制專家L.A.Zadehl965年創(chuàng)立了模糊集合論，其核心是對復(fù)雜的系統(tǒng)或過程建立一種語言分析的數(shù)學(xué)模式，使自然語言能直接轉(zhuǎn)化為計算機(jī)所能接受的算法語言。模糊集合理論的誕生，為處理客觀世界中存在的一類模糊性問題，提供了有力的工具。同時，作為模糊數(shù)學(xué)一個重要應(yīng)用分支的模糊控制理論便應(yīng)運而生了。1974年英國科學(xué)家E.H Mamdani等人研制成功第一臺模糊控制器，并把它應(yīng)用于鍋爐蒸汽機(jī)的控制，得到了良好的控制效果，他們這一開

14、拓性試驗標(biāo)志著模糊控制的誕生。模糊控制模仿人腦的模糊概念和控制策略，把部分自然語言作為算法語言，并把他引入控制程序來調(diào)動機(jī)器去完成控制任務(wù)。因此模糊控制不需要知道被控對象的數(shù)學(xué)模型，他是一種語言控制，具有人工智能控制的特點。模糊控制是一種與經(jīng)典和現(xiàn)代控制理論完全不同的控制方式，他為自動控制開辟了一條新途徑。1.3.2 模糊控制的發(fā)展概況模糊控制的發(fā)展經(jīng)歷了三個重要的階段，第一階段為基本模糊控制，第二階段為自適應(yīng)模糊控制，第三階段為智能模糊控制。第一階段：基本模糊控制的理論和應(yīng)用研究自從1974年Mamdani首先把模糊控制應(yīng)用于鍋爐蒸汽機(jī)控制以來，人們已取得了大量的在這方面的研究成果并付諸于實

15、踐，模糊控制的簡單易行和良好性能引起人們的高度重視掀起一陣“模糊熱”，特別是1987年在日本，基于模糊控制的仙臺地鐵開通以后，各種家電的模糊產(chǎn)品相繼研制出成功并進(jìn)入市場，如洗衣機(jī)、照相機(jī)、攝像機(jī)、復(fù)印機(jī)、吸塵器、電冰箱、微波爐、電飯鍋、空調(diào)器、電視機(jī)、淋浴器等。同時，各種各樣的模糊控制系統(tǒng)也被研制成功5。例如，各種熔爐、電氣爐、水泥生成爐的控制系統(tǒng)、核能發(fā)電供水系統(tǒng)、汽車控制系統(tǒng)、電梯升降機(jī)控制系統(tǒng)、機(jī)器人控制系統(tǒng)，以及活躍于航空、宇宙、通信領(lǐng)域里的專家系統(tǒng)。這些模糊控制系統(tǒng)的應(yīng)用取得了明顯的效益，并且受到了人們普遍的重視。第二階段：自適應(yīng)模糊控制器研究及應(yīng)用根據(jù)模糊控制原理可知，要使模糊控制

16、有效，關(guān)鍵在于條件語句的正確完整和模糊算法的正確選擇，但在復(fù)雜的過程中有時很難總結(jié)出完整的經(jīng)驗，即控制規(guī)則很粗糙，不完善，這樣勢必影響效果。另一方面，即使控制規(guī)則較完善，但是由于過程是不斷變化的，總是按照原來的控制規(guī)則進(jìn)行運算，所得的結(jié)果可能與實際過程相差甚遠(yuǎn)，因而就使人們?nèi)パ芯窟@樣的控制器，它能在運行中自動修改完善和調(diào)整模糊控制規(guī)則，使系統(tǒng)的性能不斷完善直至達(dá)到預(yù)定的效果。 第三階段：智能模糊控制 盡管自適應(yīng)模糊控制能較好地解決一些問題，但是畢竟是有限的，因為在自適應(yīng)控制中，還是依照人的意志，事先作了適當(dāng)?shù)膭澐?，在允許范圍內(nèi)進(jìn)行調(diào)整而已，為了使復(fù)雜工業(yè)生產(chǎn)過程能進(jìn)行自動控制，就必須不斷了解過

17、程的機(jī)理，同時結(jié)合操作經(jīng)驗，利用模糊語義和模糊條件語句構(gòu)成原始的具有人工智能的專家系統(tǒng)。利用生產(chǎn)式學(xué)習(xí)系統(tǒng)軟件來決定處理問題的過程，并對原有知識進(jìn)行反饋修正，如此不斷進(jìn)行就是智能控制。在我國模糊控制的研究正處在基本模糊控制器的應(yīng)用和自適應(yīng)模糊控制的研究和應(yīng)用階段。智能模糊控制的研究成果很少。1.4 模糊控制在工廠鍋爐主蒸汽壓力控制系統(tǒng)中的應(yīng)用 目前，已有專家或技術(shù)人員對模糊控制技術(shù)在化工廠主蒸汽壓力控制中的應(yīng)用進(jìn)行了研究，取得了一定的研究成果。文獻(xiàn)3提出了一種基于模糊規(guī)則的PID?？刂破鞯脑O(shè)計方法，即用模糊規(guī)則的方式根據(jù)當(dāng)前偏差和偏差變化值設(shè)定合適的PID控制器的參數(shù)，相當(dāng)于一種變PID參數(shù)的

18、控制方式。顯然這種控制方法比固定參數(shù)的PID控制的控制效果要好。文獻(xiàn)2采用模糊規(guī)則的方式，分別根據(jù)機(jī)組當(dāng)前負(fù)荷值和當(dāng)前的偏差、偏差變化值粗調(diào)和細(xì)調(diào)PID參數(shù)值，也是一種變PID參數(shù)的控制方式。文獻(xiàn)4采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，不斷修正模糊控制器的隸屬度函數(shù)，實現(xiàn)模糊規(guī)則的自動更新。 當(dāng)主汽壓偏差較大時，利用模糊控制的仿人智能特性迅速給出適當(dāng)?shù)淖饔昧恳砸种聘蓴_，保證系統(tǒng)響應(yīng)的快速性；當(dāng)主汽壓偏差較小時，采用專家自整定PID自動根據(jù)偏差噪聲范圍的變化在線整定PID參數(shù)，以保證較好控制效果7。 近年來模糊控制在化工廠鍋爐控制方面的運用已經(jīng)有了較大的發(fā)展，許多公司都已在自己的控制系統(tǒng)組態(tài)軟件模塊加入了模糊控制模

19、塊。相信在不久的將來，模糊控制將能更廣泛的應(yīng)用到化工廠熱工控制領(lǐng)域8。1.5本論文主要設(shè)計內(nèi)容 本文著重對鍋爐主蒸汽壓力控制系統(tǒng)進(jìn)行研究。針對工廠主蒸汽壓力系統(tǒng)的大滯后、大慣性、非線性等特點，采用PID控制器與模糊控制相結(jié)合的控制手段對其進(jìn)行控制；對鍋爐主汽壓力的模糊PID控制算法進(jìn)行MATLAB仿真研究，與傳統(tǒng)PID控制方法進(jìn)行比較，仿真結(jié)果表明，模糊PID控制系統(tǒng)具有較強的穩(wěn)定性及良好的控制品質(zhì)，提高了系統(tǒng)的動、靜態(tài)性能指標(biāo)。第二章 模糊控制技術(shù)基本理論 模糊理論是在美國柏克萊加州大學(xué)電氣工程系L.A.Zadeh教授于1965年創(chuàng)立的模糊集合理論的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，主要包括模糊集合論（Fu

20、zzy Set）、模糊邏輯、模糊推理和模糊控制等方面的內(nèi)容。2.1 模糊集合論2.1.1 模糊集合及其表示 在現(xiàn)實世界中，有很多事物的分類邊界是不分明的，或者說是難以明確劃分的。比如，將一群人劃分為“高”和“不高”兩類，就不好硬性規(guī)定一個劃分標(biāo)準(zhǔn)。如果硬性規(guī)定，1.80m以上的人算“高個子”，否則不算，則有可能會出現(xiàn)兩個本來身高“基本一樣”的人卻被認(rèn)為一個“高”，一個“不高”，這就有悖于常理，因為這兩個人在任何人看來都是“差不多高”。這種概念外延的不確定性稱它為模糊性。 由此可見，普通集合在表達(dá)概念方面有它的局限性。普通集合只能表達(dá)“非此即彼”的概念，而不能表達(dá)“亦此亦彼”的現(xiàn)象。為此，196

21、5年美國加州大學(xué)控制專家L.A.Zadeh教授創(chuàng)立了模糊集合論，提出用模糊集合來刻畫模糊概念。 定義 論域U中的模糊子集A，是以隸屬函數(shù)A表征的集合。即由映射 A：U0,1 （2-1） uA(u)確定論域U的一個模糊子集A。A稱為模糊子集A的隸屬函數(shù)，A(u)稱為u對A的隸屬度，它表示論域中的元素u屬于其模糊子集A的程度。它在0，1閉區(qū)間內(nèi)可連續(xù)取值。 A(u)=1，表示u完全屬于A；A(u)=0，表示u完全不屬于A； 0A(u)1，表示u隸屬于A的程度。 對于論域U上的模糊集合A，通常的表示方法有查德記號表示法、向量表示法、單點表示法、序偶表示法、隸屬函數(shù)的解析式表示法等。2.1.2 模糊集

22、合的基本運算及其法則 定義 論域U中模糊子集的全體，稱為U中的模糊冪集，記作F（U），即 F（U）= AA ：U0，1對于任一uU，若A=0，則稱A為空集；若A=1，則稱A=U為全集，通常全集記為E。 定義 設(shè)A、B是論域U上的兩個模糊集合，即A，BF（U），對任一uU，都有B(u)A(u) ，則稱B包含于A，或稱A包含B；若對任一uU ,都有B(u)=A(u) ，則稱B等于A。 設(shè)A、B是論域U上的兩個模糊集合，隸屬函數(shù)分別為A和B，常用的運算有： 1）“并”運算AB AB（U）=maxA(u)，B(u)= A(u) B(u) 2）“交”運算AB AB（U）=minA(u)，B(u)= A(

23、u) B(u) 3）“補”運算 (u)=1-A(u)這里，符號“”、“”稱為Zadeh算子，為模糊邏輯中的運算符號，在有限元素之間，表示max和min，即取最大值和最小值。 2.1.3 確定隸屬度函數(shù)的方法 隸屬度函數(shù)的確定在模糊數(shù)學(xué)中占有重要的地位，這是因為模糊集合是由隸屬度函數(shù)刻畫的，模糊集合的各種運算都是利用隸屬度函數(shù)來進(jìn)行的，因此，在模糊集合的各種應(yīng)用場合，首先要解決的問題就是確定隸屬度函數(shù)。確定隸屬度函數(shù)總是力圖盡量符合客觀實際，但不同的人對于同一個模糊概念的認(rèn)識又是有差異的，因此隸屬度函數(shù)的確定又帶有主觀性。如何評價隸屬度函數(shù)是否符合客觀實際，到目前為止還沒有一個標(biāo)準(zhǔn)。常常用初步確

24、定的一個粗略的隸屬度函數(shù)，然后通過在實踐運用中“學(xué)習(xí)”和檢驗，逐步修改和完善。確定隸屬函數(shù)可以通過“主觀”途徑和“客觀”途徑進(jìn)行，當(dāng)隸屬度無法通過主觀途徑給出時，往往需要在實驗基礎(chǔ)上獲得。 （1）模糊統(tǒng)計法 模糊統(tǒng)計法是對模糊性事物的可能性程度進(jìn)行統(tǒng)計，其統(tǒng)計結(jié)果即為隸屬度。其基本思想是：對論域U上的一個確定元素u0，考慮n個有模糊集合A屬性的普通集合A*以及元素u0對A*的歸屬次數(shù)。u0對A*的歸屬次數(shù)和n的比值就是元素u0對模糊集合A的隸屬度：A(u0)=lim （2）專家經(jīng)驗法 專家經(jīng)驗法是根據(jù)某領(lǐng)域?qū)＜业膶嶋H經(jīng)驗對模糊信息進(jìn)行處理從而確定隸屬度函數(shù)的一種方法。 例如，醫(yī)生治病的過程首先

25、需要對病人的各種癥狀進(jìn)行詢問或儀器檢查，最后判斷患者是否有這種疾病，假設(shè)病人論域U中一患者x，這種疾病患者全體為模糊集合A，各種癥狀是清晰的，用普通集合A1表示。有A(x)=0或者1，就是說分為患者x不具備這種癥狀A(yù)1和具備這種癥狀A(yù)1，最后，由醫(yī)生對每一種癥狀是否屬于某種疾病賦予一定的權(quán)數(shù),則患者x屬于某種疾病A的隸屬度為A(x)= 此外，確定隸屬度函數(shù)還有二元對比排序法、相對選擇法、可變模型法等等。2.1.4 兩種常用的隸屬度函數(shù) （一）正態(tài)型 曲線如圖2-1所示，這是一種最常見的模糊分布，其表達(dá)式為：A(x)= b>0其參數(shù)b值大，曲線變寬，反之，b值小，曲線變窄。的值決定了曲線的

26、中心點。 （二）三角型曲線如圖2-2所示。 圖2-1 正態(tài)型曲線 圖2-2 三角型曲線2.1.5 模糊關(guān)系和模糊關(guān)系矩陣 1.模糊關(guān)系。 以集合A和B的直積A×B=（x，y）xA，yB為論域的一個模糊子集R，叫做集合A和B的模糊關(guān)系，也稱為二元模糊關(guān)系。如果（x，y）A×B，則隸屬函數(shù)R表明元素x和y屬于模糊關(guān)系R的程度。當(dāng)論域為n個集合的直積A1×A2×···×An，則稱為R為n元模糊關(guān)系。 2.模糊關(guān)系矩陣。 （1）定義：當(dāng)論域A×B為有限集，模糊關(guān)系R可以用矩陣來表示，并把這個矩陣稱為模糊關(guān)系矩陣或

27、模糊矩陣，用黑體R表示。 （2）模糊向量：模糊向量是一種特殊的模糊矩陣，它在模糊控制中十分有用。將元素Ci0，1，i=1，2，···n寫成向量C=C1，C2，···Cn，稱C為模糊行向量。簡稱模糊向量，記為CH。C的轉(zhuǎn)置CL稱為模糊列向量。定義運算C×D=CL·D為模糊向量的笛卡爾積。2.2 模糊語言變量 模糊語言變量在模糊控制中是一個很重要的概念。所謂的語言變量就是一個取值為模糊數(shù)的由語言詞來定義的變量，而不是以數(shù)值作為變量。它以模糊集合作為取值，另外它還有語法規(guī)則和詞義規(guī)則。L.A.Zadeh在1974年給出了

28、模糊語言變量的五維數(shù)組定義X，T（X），U，G，M。其中U是論域；X是語言變量名，如壓力誤差、年齡等；T（X）是語言變量真值的名稱的集合，每一個真值都是一個模糊變量，可以用x表示，其值的范圍在由基本變量y組成的論域U上；G是語法規(guī)則，用以生成X的值x的名稱；M是詞義規(guī)則，詞義用M（x）表示，M（x）是U上的一個模糊子集,可以記為B。詞義規(guī)定了U中的元素y對B的隸屬度。 例如：設(shè)某一簡單壓力控制系統(tǒng)，壓力誤差為模糊語言變量X，論域U=（-6PA，+6PA），壓力正、負(fù)誤差語言變量由G按照語法規(guī)則構(gòu)成的語言值名稱有：負(fù)大，負(fù)中，負(fù)小，負(fù)零，正零，正小，正中，正大,即NB，NM，NS，NO，PO，P

29、S，PM，PB 詞義規(guī)則M是指模糊子集的隸屬函數(shù)。2.3 模糊推理2.3.1 似然推理 推理是根據(jù)已有的命題按照一定的法則，去推斷出一個新的命題的思維方式。形式邏輯對于人類社會的發(fā)展起了很大的作用，但對于模糊性問題，形式邏輯和數(shù)理邏輯都沒有辦法解決。解決推理性問題需要用模糊推理方法。模糊推理是以模糊條件為基礎(chǔ)的，它是模糊決策的前提條件，更是模糊控制規(guī)則生成的根據(jù)。模糊推理在模糊控制和綜合評判等方面極為重要。 假言推理規(guī)則可以寫成： 這里，“如今A”是一個確切的給定條件，而且和大前提中“若A則C”中的A相同，于是得到了C的結(jié)論。如果小前提中給定的是A而不是A，那么結(jié)論又該是什么樣呢？解決這個問題

30、采用L.A.Zadeh提出的似然推理中的假言推理法。其推理規(guī)則為 其中，C=A·R表示一種近似推理合成規(guī)則，這是解決所有模糊推理的基礎(chǔ)?！?#183;”代表合成運算。R是集合A、C的模糊關(guān)系。近似推理規(guī)則說明，對于處于模糊概念的推理過程不必像形式邏輯中的那樣的判斷推理過程，而可以看成是模糊集合的變量和隸屬函數(shù)的演算過程。即輸入一個模糊子集A，經(jīng)過模糊變換器R變換，得到一個新的模糊輸出結(jié)果C=A·R2.3.2 Mamdani推理 這種方法在模糊控制中應(yīng)用最廣泛。它也是基于似然推理的合成推理法則，只是將模糊蘊涵關(guān)系A(chǔ)C用A、C的直積A×C表示，即R=AC=A×

31、;C=AL·C，因此有推理式C=A·R=A·（AL·C）2.3.3 基于模糊關(guān)系R的Mamdani推理法 這里只介紹本設(shè)計所要用到的“若a且b則c”型。設(shè)A、B、C分別是論域U、V、W上的模糊集合。若是一個雙輸入的模糊系統(tǒng)，在這種條件下，模糊條件語句“若a且b則c”決定一個三元模糊關(guān)系R=（AB）C，根據(jù)Mamdani推理法則有：R=（A×B）×C=AL·BL·C當(dāng)輸入為A、B時的輸出根據(jù)推理合成規(guī)則以及行向量的定義符有C=A×BH·R=AL·BH·R2.4 本章小結(jié)本章在模

32、糊集合理論的基礎(chǔ)上，介紹了模糊邏輯和模糊推理。模糊理論是在模糊集合理論的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，主要包括模糊集合理論、模糊邏輯、模糊推理和模糊控制等第三章 模糊PID控制器的設(shè)計3.1 工廠主蒸汽壓力被控對象的數(shù)學(xué)模型特性的分析文獻(xiàn)8中有結(jié)論：在同樣的減溫水?dāng)_動情況下，主蒸汽壓力在不同工況下的響應(yīng)曲線有較大的差別。這說明了主蒸汽壓力的動態(tài)特性是隨工況的變化而變化的，也就是說主蒸汽壓力的模型參數(shù)在不同工況下是完全不同的。 這里先分析一下主蒸汽壓力動態(tài)特性機(jī)理。有某工況下主蒸汽壓力與減溫水?dāng)_動的傳遞函數(shù)10為： （3-1）式中： （3-2） （3-3） （3-4） （3-5） （3-6） 其中：T主蒸汽

33、壓力； D、DSP主蒸汽流量和減溫水流量； I1、ISP噴水處的蒸汽焓和減溫水焓； CP、CP2環(huán)節(jié)中工質(zhì)的平均定壓比熱和環(huán)節(jié)出口工質(zhì)的定壓比熱； 0工質(zhì)流過整個受熱管的平均時間； D動態(tài)參數(shù)； Tm金屬蓄熱時間常數(shù)； V、環(huán)節(jié)容積和環(huán)節(jié)內(nèi)工質(zhì)的平均密度； A環(huán)節(jié)內(nèi)表面積； Mj、Cj管壁金屬的質(zhì)量和比熱； 2對流放熱系數(shù)； 、流體熱導(dǎo)率和動力粘度； B常數(shù)。從上述傳遞函數(shù)表達(dá)式中可以看出，主蒸汽壓力數(shù)學(xué)模型中的參數(shù)均可以看作是工況參數(shù)的函數(shù)2，而主蒸汽壓力的工況主要由主蒸汽流量(D)和主蒸汽溫度(T)決定的，也就是說引起主蒸汽壓力數(shù)學(xué)模型發(fā)生變化主要是D和T二個工況參數(shù)。而二個工況參數(shù)， D

34、和T中，主蒸汽溫度T的變化對模型參數(shù)的影響最??；而主蒸汽流量D的變化對模型參數(shù)的影響最大。常規(guī)PID控制，具有結(jié)構(gòu)簡單易于實現(xiàn)、魯棒性強等優(yōu)點，因此目前廣泛應(yīng)用于電廠主汽壓力的調(diào)節(jié)。但常規(guī)PID控制器構(gòu)成的調(diào)節(jié)系數(shù)存在其固有的缺點：參數(shù)是根據(jù)被控對象的數(shù)學(xué)模型來整定的，而汽溫調(diào)節(jié)對象的時變性、不確定性和非線性，使其難以建立精確的數(shù)學(xué)模型，僅僅依靠PID控制，無論PID參數(shù)如何匹配，也很難使蒸汽壓力適應(yīng)各種擾動的變化。而且，一旦運行工況發(fā)生較大變化，過熱汽溫對象的動態(tài)特性和模型參數(shù)會受到較大影響。所以，采用常規(guī)PID控制方法很難獲得令人滿意的控制性能。因此考慮將PID控制算法的實用性與模糊控制算

35、法的智能性相結(jié)合，實現(xiàn)優(yōu)勢互補，研究一種模糊PID控制器對鍋爐主汽壓力系統(tǒng)進(jìn)行控制。使鍋爐達(dá)到減小系統(tǒng)的振蕩性、超調(diào)量和調(diào)節(jié)時間，提高系統(tǒng)總體控制效果的性能指標(biāo)22。3.1.1 控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu) 模糊PID控制系統(tǒng)能在控制過程中對不確定的條件、參數(shù)、延遲和干擾等因素進(jìn)行檢測分析，采用模糊推理的方法實現(xiàn)PID三個參數(shù)Kp、Ki和Kd的在線自整定12。模糊PID控制不僅保持了常規(guī)PID控制系統(tǒng)的原理簡單、使用方便等特點，而且具有更大的靈活性、適應(yīng)性、精確性等特性。典型的模糊PID控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)如圖3-2所示。圖3-1 模糊PID控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖 系統(tǒng)包括一個常規(guī)PID控制器和一個模糊推理的參數(shù)校正部分。

36、偏差e和偏差的變化率ec作為模糊系統(tǒng)的輸入，三個PID參數(shù)Kp、Ki和Kd作為輸出，根據(jù)事先確定好的模糊控制規(guī)則作出模糊推理的參數(shù)校正，在線改變PID參數(shù)的值，從而實現(xiàn)壓力的控制。模糊PID控制使被控對象有良好的動、靜態(tài)性能，而且計算量小13。3.1.2 PID控制的要求 從系統(tǒng)的穩(wěn)定性、響應(yīng)速度、超調(diào)量和穩(wěn)態(tài)精度等各方面來考慮，Kp、Ki、Kd的作用如下： （1）比例系數(shù)Kp的作用是加快系統(tǒng)的響應(yīng)速度，提高系統(tǒng)的調(diào)節(jié)精度。Kp越大，系統(tǒng)的響應(yīng)速度就越快，系統(tǒng)的調(diào)節(jié)精度越高，但易產(chǎn)生超調(diào)，甚至?xí)?dǎo)致系統(tǒng)不穩(wěn)定。Kp取值過小，則會降低調(diào)節(jié)精度，使響應(yīng)速度緩慢，從而延長調(diào)節(jié)時間，使靜態(tài)、動態(tài)特性變

37、壞。 （2）積分系數(shù)Ki的作用是消除系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差。Ki越大，系統(tǒng)的靜態(tài)誤差消除越快，但Ki過大，在響應(yīng)過程的初期會產(chǎn)生積分飽和現(xiàn)象，從而引起響應(yīng)過程的較大超調(diào)。若Ki過小，將使系統(tǒng)靜態(tài)誤差難以消除，影響系統(tǒng)的調(diào)節(jié)精度。（3）微分系數(shù)Kd的作用是改善系統(tǒng)的動態(tài)特性，其作用主要是在響應(yīng)過程中抑制偏差向任何方向的變化，對偏差變化進(jìn)行提前預(yù)報。但Kd過大，會使響應(yīng)過程提前滯動，從而延長調(diào)節(jié)時間，而且會降低系統(tǒng)的抗干擾性16。3.2 模糊PID控制器的設(shè)計3.2.1 語言變量的模糊化本文所選的是單元機(jī)組為某工廠410t循環(huán)流化床鍋爐的主汽壓力，這一具體對象的傳遞函數(shù)是9： （3-7） 考慮到實際現(xiàn)場的

38、情況，在生產(chǎn)控制現(xiàn)場對于壓力控制，在時間剛剛開始的時候，也就是說在偏差很大的時候，可以根據(jù)PID控制的自身特點加以控制，此時不需要模糊控制器起作用，輸出值會自動的向給定值接近。當(dāng)偏差逐漸變小，直到某一程度時，加入模糊控制作用，也就是說把模糊的作用利用在微觀的調(diào)控上。根據(jù)實驗設(shè)備的情況以及壓力控制的特點，應(yīng)客觀的選取模糊控制器的作用范圍，這里將系統(tǒng)誤差e的基本模糊范圍定義為（-6，+6），就是說當(dāng)誤差到了這個范圍之后，模糊控制器開始發(fā)揮作用。這里將誤差e和誤差變化率ec變化范圍定義為模糊集上的論域：e，ec=-6，-5，-4，-3,-2，-1，0，+1，+2，+3，+4，+5，+6其模糊子集為e

39、,ec=NB，NM，NS，O，PS，PM，PB，為使輸入?yún)?shù)映射到論域內(nèi)，根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)規(guī)定確定模糊化因子為ke=kec=6/6=1,設(shè)它們都服從三角形曲線。則輸入變量e,ec的模糊變量制值表如表3-1，表3-2表3-1 誤差e中各元素的隸屬度表3-2 誤差變化ec中各元素的隸屬度 將PID的三個系數(shù)Kp、Ki、Kd的在 模糊集合上的論域定義為Kp、Ki、Kd=-6，-5，-4，-3,-2，-1，0，+1，+2，+3，+4，+5，+6它們的模糊子集為Kp、Ki、Kd=NB，NM，NS，Z，PS，PM，PB，為使輸出參數(shù)映射到論域內(nèi)，根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)規(guī)定確定解模糊因子為kp=0.5，ki=kd=0.0

40、1，設(shè)它們都服從三角形曲線分布?？梢灾滥：刂破鞯妮敵龅哪：蛹碾`屬度與上表誤差，誤差變化隸屬度相同，3.2.2 模糊控制規(guī)則表模糊控制設(shè)計的核心是總結(jié)工程設(shè)計人員的技術(shù)知識和實際操作經(jīng)驗，建立合適的模糊控制規(guī)則表，根據(jù)Kp、Ki、Kd對相同輸出特性的影響情況，可以歸納出系統(tǒng)在控制過程中對于不同的e，ec對Kp、Ki、Kd的整定原則：（1）當(dāng)e較大，為了加快系統(tǒng)的響應(yīng)速度，并防止開始時e的瞬間變大可能引起的微分過飽和而使控制作用超出許可范圍，而應(yīng)取較大的kp和較小的kd。另外防止積分飽和，避免系統(tǒng)響應(yīng)較大的超調(diào)，ki值要小。（2）當(dāng)e和ec為中等大小時，為了使系統(tǒng)響應(yīng)的超調(diào)量減小和保證一定

41、的響應(yīng)速度，kp應(yīng)取小些。在這種情況下kd的取值對系統(tǒng)影響很大，應(yīng)取小一些，ki的取值要適當(dāng)。（3）當(dāng)ec變化較小時，為了使系統(tǒng)具有較好的穩(wěn)態(tài)性能，應(yīng)加大kp，ki的值，同時為避免輸出響應(yīng)在設(shè)定值附近振蕩，以及考慮系統(tǒng)的抗干擾能力，應(yīng)適當(dāng)選取kd。原則是：當(dāng)ec較小時，kd取大一些，當(dāng)ec較大時，kd取值較小。參考以上自整定原則，直接工程設(shè)計人員的技術(shù)知識和實際操作經(jīng)驗，建立針對Kp、Ki、Kd三個參數(shù)分別整定的模糊控制表。設(shè)e,ec.分別是A,B集合上的模糊集合，Kp，Ki，Kd是C集合上的模糊集合，各參數(shù)控制規(guī)則如表3-3，表3-4，表3-5所示。該設(shè)計是采用的兩個輸入，所以采用的控制規(guī)則

42、為：1.If （e is A） and (ec is B) then （Kp is C1）（ki is C2）（kd is C3）2.If （e is A） and (ec is B) then (Kp is C1) (ki is C2) ( kd is C3 )49.if (e is A) and (ec is B) then (kp is C1) （ki is C2） (kd is PB)表3-3 Kp的模糊規(guī)則表ekpecPBPMPSONSNMNBPBNBNBNMNMNMOOPMNBNMNMNMPSOPSPSNMNMNSNSOPSPSONMNMNSOPSPMPMNSNSNSOPSPMPM

43、PMNMNSOPSPSPMPBPBNBOOPSPMPMPBPB表3-4 Ki的模糊規(guī)則表ekiecPBPMPSONSNMNBPBPBPBPMPMPSOOPMPBPBPMPSPSOOPSPBPMPSPSONSNMOPMPMPSONSNMNMNSPSPSONSNSNMNBNMOONSNSNMNBNBNBOONSNMNMNBNB表3-5 Kd的模糊規(guī)則表ekdecPBPMPSONSNMNBPBPBPSPSPMPMPMPBPMPBPSPSPSPSOPBPSOOOOOOOOONSNSNSNSNSONSONSNSNMNMNSONMONSNMNMNBNSPSNBPSNMNBNBNBNSPS模糊控制器采用二維

44、的Mamdani控制器，模糊控制決策采用Max-Min，給定e和ec經(jīng)過量化后，分別代入隸屬函數(shù)中，并求出關(guān)于所建立7個模糊子集的隸屬度，依照模糊控制規(guī)則表，查得并統(tǒng)計輸出對應(yīng)的模糊子集。 3.2.3模糊關(guān)系和模糊推理（1）模糊關(guān)系運用mamdani推理和MAX-MIN合成原則推理出輸出控制量模糊集合，每條推理規(guī)則，對應(yīng)一種模糊關(guān)系Ri，整個系統(tǒng)對應(yīng)的總控制規(guī)則對應(yīng)的模糊關(guān)系為R=R1R2R3Rn。例如，在設(shè)計算法中的條件語句：if e is A and ec is B then is c1 and is c2 and is c3if E is A and Ec is B then is c1

45、，模糊關(guān)系為：if isA and isB then is，模糊關(guān)系為：if isA and isB then is，模糊關(guān)系為：運用此法求得、的模糊關(guān)系、之后再進(jìn)行進(jìn)行模糊推理。（2）模糊推理在求得所設(shè)計模糊控制器的模糊關(guān)系、以后,可以由合成推理方法求解輸出控制量的模糊值矢量。例如：以e=NB和ec=NB為例介紹在模糊關(guān)系中的某輸出矢量的求解。E=NB時的隸屬度函數(shù)為Ec=NB時的隸屬度函數(shù)為則3.2.4解模糊此時輸出量為模糊子集，并不能為做為控制量為系統(tǒng)識別，因此需要將輸出模糊子集清晰化，即解模糊?？汕蟮胟p，ki，kd控制表如表3-6，表3-7，表3-8所示 。解模糊利用加權(quán)平均法，公式

46、： 表3-6 Kp的模糊控制查詢表E EC-6-5-4-3-2-10123456-62.722.221.711.561.411.371.330.810.290.150.00-0.59-1.18-52.722.221.711.491.261.221.180.670.150.01-0.13-0.70-1.26-42.722.221.711.411.111.071.030.520.00-0.13-0.26-0.8-1.34-32.582.081.561.341.121.081.030.520.00-0.13-0.26-0.79-1.34-22.441.931.411.271.121.081.030.

47、520.00-0.13-0.26-0.78-1.34-12.401.701.000.780.60.540.52-0.01-0.56-0.68-0.80-1.32-1.8502.361.470.580.290.000.000.00-0.56-1.11-1.22-1.33-1.85-2.3611.850.940.03-0.25-0.52-0.52-0.52-1.03-1.53-1.45-1.37-1.88-2.421.340.41-0.53-0.78-1.03-1.03-1.03-1.49-1.94-1.68-1.41-1.91-2.4431.340.41-0.53-0.78-1.03-1.03-

48、1.03-1.49-1.57-1.57-1.56-2.07-2.5841.340.41-0.53-0.78-1.03-1.03-1.03-1.49-1.19-1.45-1.71-2.22-2.7251.320.32-0.69-0.91-1.4-1.4-1.4-1.42-1.32-1.51-1.69-2.23-2.7561.290.23-0.84-1.04-1.24-1.24-1.24-1.35-1.45-1.56-1.67-2.23-2.78表3-7 Ki的模糊控制查詢表E EC-6-5-4-3-2-10123456-6-2.78-2.75-2.72-2.58-2.44-2.65-2.86-2

49、.1-1.34-1.26-1.18-0.590.00-5-2.78-2.75-2.72-2.58-2.44-2.65-2.86-2.1-1.34-1.26-1.18-0.590.00-4-2.78-2.75-2.72-2.58-2.44-2.65-2.86-2.1-1.34-1.26-1.18-0.590.00-3-1.98-2.352.72-2.25-1.78-1.90-2.03-1.35-0.67-0.57-0.460.110.67-2-1.17-1.95-2.72-1.92-1.12-1.16-1.19-0.600.000.130.260.801.34-1-1.21-1.87-2.54-

50、1.81-1.08-0.84-0.60-0.040.520.660.801.321.850-1.24-1.8-2.36-1.70-1.03-0.520.000.521.031.181.331.852.361-1.24-1.8-2.36-1.70-1.03-0.520.000.541.081.301.522.032.542-1.24-1.8-2.36-1.70-1.03-0.520.000.561.121.421.712.222.723-1.08-1.66-2.34-1.53-0.82-0.270.280.771.271.491.712.222.724-0.91-1.51-2.11-1.36-0.61-0.030.560.991.411.561.712.222.7250.14-0.46-1.06-0.350.371.081.711.821.932.072.222.472.7261.180.590.000.671.342.102.862.652.442.582.722.722.72表3-8 Kd的模糊控制查詢表E -6-5-4-3-2-10123456-60.29-0.58-1.45-1.48-1.50-1.5-1.50-1.31-1.11-1.11-1