畢業(yè)設計模糊控制器算法設計與仿真

1、海南大學畢業(yè)論文（設計）題 目：模糊控制器算法設計與仿真學 號：學070714059姓 名：蘇新慧年 級：2007級學 院：信息科學技術學院系 別：電子信息工程系專 業(yè)：電子信息工程指導教師：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的分析和設計方法都是被控對象的數學模型是已知的， 或者通過實驗等辨識方法能夠獲取的，但是現代工業(yè)的發(fā)展，人們在工程實踐中發(fā)現，有些復雜的系統，要想獲取它的精確的模型幾乎沒有可能，這時候，無法用傳統控制方法進行控制。但是可以憑借多年的工作經驗，把控制的方法總結成帶有模糊性質的、用自然語言表達的操作規(guī)則，來實現對這些系統的有效控制。模糊控制即

2、模擬人類如何憑經驗和常識利用模糊規(guī)則進行推理，并用系統進行實現的控制過程。模糊控制過程不依賴于被控對象的精確的數學模型，而是以人的實際操作經驗作為基礎，是把人的智能和控制系統結合到了一起，因此模糊控制屬于智能控制領域。目前，它已經稱為智能控制領域的一個重要分支。在 Matlab 的 Simulink 仿真模塊庫中，設有專門的模糊邏輯工具箱，專門用于構成模糊控制系統仿真模型圖。關鍵詞：模糊控制、被控對象、智能領域、模糊系統- # -AbstractAt present the most of the control system analysis and design method is the

3、 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 use traditional con

4、trol 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 experience and com

5、mon 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 combined to togethe

6、r, 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 simulation model diagra

7、m.Key words: fuzzy control, the plant, intelligent fields, fuzzy systems-5 -1 .引言 62 .基本PID控制器設計 72.1 基本PID控制器原理 72.2 常規(guī)PID參數的整定 92.35 MITH 預估器 92.36 計PID控制器時注意事項 103 .模糊控制器設計 103.1 模糊控制器的基本思想 103.2 參數自整定模糊控制 113.3 模糊控制算法的實現 113.4 模糊控制器的具體設計 124 .被控對象電鍋爐溫度控制器的設計 144.1 被控對象的介紹144.2 設計方案 144.3 方案比較 16

8、5 .電鍋爐溫度控制系統的 MATLA碇模 165.1 MATLAB7.0及模糊邏輯工具箱介紹 165.2 電鍋爐溫度控制系統模型的簡歷及其功能 175.2.1 常規(guī)PID控制 175.2.2 加 SMITH®估器 PID控制 175.2.3 電鍋爐溫控系統的參數自整定模糊 PID控制 185.2.4 干擾信號下電鍋爐溫度控制系統的建模 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®估器的PID控制仿真246.3 參數自整定模糊PID控制仿真 277 .電鍋爐溫度控制器的功能及指標參數 297.1 電鍋爐溫度控制器實現的功能

9、337.2 電鍋爐溫度控制器功能及指標參數分析 338結論 359總結及體會 3510謝辭 3611參考文獻 36附錄1 :各種控制系統仿真結構圖 371 引言目前， 根據智能控制發(fā)展的不同歷史階段和不同的理論基礎可以將它分為四大類：基于專家系統的智能控制、分層遞階智能控制、模糊邏輯控制、神經網絡控制。 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。模糊控制是模糊數學和控制理論相結合的產物，它采用了人的思維具有模糊性的特點，通過使用模糊數學中的隸屬度函數、模

10、糊關系、模糊推理等工具，得到的控制表格進行控制。模糊控制在實踐應用中，具有許多傳統控制無法比擬的優(yōu)點：1. 使用語言規(guī)則，不需要掌握過程的精確數學模型。因為對于復雜的生產過程很難得到過程的精確數學模型，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驗，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行人機界面聯系，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)響應品質優(yōu)于常規(guī)的 PID控制，并對過程參數 的變化具有很強的適應性。在生產過程中，溫度控制在生產過程中占有相當大的比例，其關鍵在于測溫和控溫兩方面。溫度測量是溫度控制

11、的基礎，技術已經比較成熟。由于控制對象越來越復雜，在溫度控制方面，還存在著許多問題。如何更好地提高控制性能，滿足不同系統的控制要求，是目前科學了解領域的一個重要課題。溫度控制一般指對某一特定空間的溫度進行控制調節(jié)，使其達到工藝過程的要求。本文主要電鍋爐溫度控制的方法。電鍋爐是將電能轉換為熱能的能量轉換裝置, 具有結構簡單、 無污染、 自動化程度高等特點。與傳統的以煤和石化產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、能量轉化率高等優(yōu)點。近年來， 電鍋爐已成為供熱采暖的主要設備。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，而且伴有非線性。目前國內電熱鍋

12、爐控制大都采用的是開關式控制，甚至是人工控制方法。采用這些控制方法的系統穩(wěn)定性不好，超調量大，同時對外界環(huán)境變化響應慢，實時性差。另外，頻繁的開關切換對電網產生很大的沖擊，降低了系統的經濟效益，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，對提高系統的經濟性，穩(wěn)定性具有重要的意義。本設計的具體了解內容如下：1 . 結合電鍋爐水溫上升過程的特點，對被控對象進行理論分析，建立被控系統的數學模型，提出適合于鍋爐水溫過程控制的純PID 控制、參數自整定模糊PID控制方法。并對控制算法的實現、控制器的設計和參數調整進行深入了解。2 .運用MATLABC件的Simulink開發(fā)環(huán)境和模糊邏輯

13、工具箱對上述幾種方法 進行建模仿真，并對控制性能指標進行分析，確定出符合控制系統輸出響應速度 快、超調量小和穩(wěn)定誤差小的控制算法。2基本PID控制器的設計2.1 基本PID控制器原理基本PID控制器的原理圖如下圖3-1基本PID控制器的原理圖理想的PID控制器根據給定值r(t)與實際輸出值c(t)構成的控制偏差e(t)e(t) r(t) c(t)(3-1)將偏差的比例、積分和微分通過線性組合構成控制量，對被控對象進行控制。1t _ du(t) Kpe(t) 0e(t)dt Td e(t)(3-2)Ti 0dt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

14、；KP&t)比例才$制項，K為比例系數；1 te(t)dt積分控制項，Ti為積分時間常數；I 0 ' 'Td -e(t) 微分控制項，dt為微分時間常數。 dt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系統的偏差信號e(t),以最快的速度產生控制作用，使偏差向最小的方向變化。隨著比例系數 Kp的增大，穩(wěn)定誤差逐漸減小，但同時動態(tài)性能變差，振蕩比較嚴重，超調量 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， 即當閉環(huán)系統處于穩(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。積分作用的強弱取決于積分

15、時間常數I,時間常數越大積分作用越弱，反之越強。隨著積分時間 常數Ti減小，靜差在減??；但過小的積分常數會加劇系統振蕩，甚至使系統失去穩(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的穩(wěn)定性和動態(tài)響應速度， 它可 以預測將來，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 統引入一個有效的早期修正信號，從而加速系統的動態(tài)速度，減小調節(jié)時間。在計算機直接數字控制系統中，PID控制器是通過計算機PID控制算法程序 實現的。進入計算機的連續(xù)時間信號，必須經過采樣和量化后，變成數字量，才 能進入計算機的存儲器和寄存器，而在數字計算機中的計算和處理，不論是積分 還是微分，只能用數值計算去逼近

16、。PID控制規(guī)律在計算機中的實現，也是用數值逼近的方法。當采樣周期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t kt(k 0,1,2 )t0e(t)dtkT e(jT)j 0kT e(j)j 0(3-3)-7 -e(t) e(k 1)Tde(t) e(kT) e(k 1)T dtT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),即為數字PID位置型控制算法，如式(3-4) 所示。T k Tu(k) Kpe(t) T e(j) TDe(k) e(k 1)4Ti i 0T或ku(

17、k) Kpe(t) Ki e(j) Kde(k) e(k 1)(3-5)i 0式中k采樣序號，k=0,1,2,；u(k)第k次采樣時刻的計算機輸出值；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；Ki 是積分系數，Ki KpT/TiKd 微分系數， Kd KpTD /Ti由 (3-5) 式可得U u(k) u(k 1)Kp e(k) Kie(k) KD e(k) e(k 1)(3-6)式(3-6)中A e(k)=e(k)-e(k-1), A 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?？梢钥闯?，由于一般計算機控制系統采用恒定

18、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 參數的整定Chien-Hrones(CHR)參數整定Chien-Hrones參數整定對設定問題的關注主要有兩種情況，一種是帶有20%超調量的快速響應，另一種是沒有超調量的快速響應，對于本系統最關注的是沒有超調量的最快速響應，表3-2 是Chien-Hrones(CHR)參數整定法則：控制類型KpT iT dPID0.6T/K 弋T0.5 r得 Ti=122 秒，Td=0.5p=61 秒。根據 Chien-Hrones 參數調整法則得PID 三個參數為：KP 0.6T / K 0.

19、6 120/1.25 122 0.472Ki KP /Ti 0.472/120 0.004KdKP Td 0.472 61 28.7922.3 Smith 預估器在工業(yè)生產過程中，當PID調節(jié)難以駕馭控制系統時，常常根據系統的動態(tài)特性， 設計出一個補償器，調節(jié)器將把難控對象和補償器看作一個新的對象進行控制 9 。 經過改造后的對象將會把被調量超前反饋到調節(jié)器，使調節(jié)器提前動作，從而減小超調量和加速調節(jié)過程，克服了大延遲環(huán)節(jié)的影響，提高了控制系統的品質。Smith 補償的原理是：與PID 控制器并接一個補償環(huán)節(jié)，這個補償環(huán)節(jié)就是Smith預估器，其傳遞函數為(1 e s)G(S)( 為滯后時間)

20、,即加入Smith預估- 9 -器的電鍋爐溫度控制系統傳遞函數為:分解得:G(S) (1G(S)122s、1.25e )120s 1(3-7)1.251.25122se120s 1 120s 1(3-8)- ii -2.4 設計PID控制器時注意事項1 .積分飽和現象及其抑制采用標準 PID位置式算法，在實現控制的過程中， 只要系統的偏差沒有消除，積分作用就會繼續(xù)增加或減小，最后使控制量達到上 限或者下限，系統進入飽和范圍。而對時間常數較大的被控對象，在階躍響應作 用下，偏差通常不會在幾個采樣周期內消除掉， 積分項的作用就可能使輸出值超 過正常范圍，造成較大的超調。為了克服這種現象，可以采用過

21、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入飽和區(qū)后，程序只執(zhí)行削弱積 分項的運算，而停止增大積分項的運算。積分分離法的基本思想是：當誤差大于某個規(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。由于本次設計被控對象是大滯后、大慣性系統一開始積分系數不應過大。2.干擾的抑制數字PID控制器的輸入量是系統的給定值r和系統實際輸出y 的偏差值e。在進入正常調節(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的措施以外， 在控制算法上也要采取一定的措施。對于作用時間較短的快

22、速變化的干擾，如 A/D轉換偶然出錯，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，差分項對數據誤差和干擾特別敏感。 因此一旦出現干擾，由它算出的 結果可能出現很大的非希望值。此時可以使用四點中心差分法等方法對差分項進 行改進，以提高系統抗干擾能力。3模糊控制器設計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的一種計算機數字控制，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上的一種控制方式，模糊邏輯

23、控制技術模 仿人的思考方式接受不精確不完全信息來進行邏輯推理，用直覺經驗和啟發(fā)式思 維進行工作，是能涵蓋基于模型系統的技術。它不需用精確的公式來表示傳遞函 數或狀態(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。控制規(guī)則通常是根據專家的經驗得出的，所以模糊控制的基本思想就是利用計算機實現人的控制經驗。3.2 參數自整定模糊控制u k3 f ( k1e, k2ec)( 3-9 )f為非線性函數，顯然FLC的控制作用u與比例因子ki、k2和量化因子k3有關系，它們的變化引起了控制系統的動態(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值，在隨機的環(huán)境

24、中能對控制器進行自動校正，使得在被動對象特性變化或擾動情況下，控制系統保持較好的性能9 。對于經典的單變量二維FLC,由式(3-9)可以看出比例因子ki、k2分別相當于模糊控制的比例作用和微分作用的系數，量化因子k3 則相當于總的放大倍數。具體因子ki、k2和量化因子k3與系統性能的如下關系。一般 k1 越大，系統調節(jié)惰性越小，上升速率越快。但k1 過大，將使體統產生較大的超調，使調節(jié)時間增長，嚴重時會產生振蕩乃至系統不穩(wěn)定。但ki 過小，系統上升速率變小，調節(jié)惰性變大，使穩(wěn)態(tài)精度降低。k2越大，對系統狀態(tài)變化的抑制能力增大，使超調量減小，增加系統穩(wěn)定性。但k2過大，會使系統輸出上升速率過小，

25、使系統的過渡過程時間變長。k2過小，系統輸出上升速率增大，導致系統產生過大的超調和振蕩。k3 增大，相當于系統總的放大倍數增大，系統相應速度加快。在上升階段k3 越大，上升越快，但也容易產生超調。k3 過小，則系統反應緩慢，使調節(jié)時間加長。3.3 模糊控制算法的實現模糊控制算法的實現方法目前有三種，即查表法、硬件專用模糊控制器和軟件模糊推理等ii 。1. 查表法適用于輸入、輸出論域為離散有限論域的情況。查表法是輸入論域上的點到輸出論域的對應關系，它已經是經過了模糊化、模糊推理和解模糊的過程，它可以離線計算得到，模糊控制器在線運行時，進行查表就可以了，因而可以大大加快在線運行的速度。這一過程可以

26、用圖3-2 表示。本次模糊控制器的設計采用的正是此法。規(guī)則集模糊化量化 .量化圖3-2查表法合成算法查詢表解模糊在線* K33.4 模糊控制器具體設計在MATLA呻設計模糊控制器需確定以下內容12 :1 .模糊控制器的結構，即根據具體的系統確定其輸入、輸出變量。2 .輸入變量的模糊化，也就是把輸入的精確量轉化為對應語言變量的模糊集 合。模糊化設計包含兩部分內容，一個是模糊劃分設計，解決的是語言變量論域 中取模糊量個數的問題。一個是模糊量隸屬函數設計，解決的是模糊量的隸屬函 數形狀問題。3 .模糊推理算法的設計，即根據模糊控制規(guī)則進行模糊推理， 包括對多個輸 入用模糊算子進行處理的過程。4 .模

27、糊合成算法的設計，就是對所有模糊規(guī)則輸出的模糊集合進行綜合的過 程。MATLABI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 .反模糊化方法的設計，它的輸入是模糊集合，輸出是一個數值。由于經過 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，因此必須進行反模糊化處理。目前常用的方法有最大隸屬度函數法、重心法、加權平均法。最大隸屬 度函數法設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精確值，即C(k) q。并且有Uc(G)%(Cj)Ci z(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

28、中，其最大隸屬度函數對應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C(k)(3-11 )ci max( uC(c)(3-12)其中，p為具有相同最大隸屬度輸出的總數。最大隸屬度函數法不考慮輸出隸屬 度函數的形狀，只關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 函數法是非常方便的。重心法取輸出模糊集的隸屬度函數曲線與橫坐標軸圍成區(qū)域的中心或重心 對應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nUc(G)CC(k) (3-13)Uc(Ci) i 1式中n輸出的量化級數

29、；G 論域中的元素；Uc(Ci)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uC(c)cdu C(k) (3-14)Uc (c)du模糊控制器的結構模糊控制具有快速性、魯棒性好的特點，可以考慮用它對 系統進行控制。在確定性控制系統中，根據輸入變量和輸出變量的個數，可分為 單變量控制系統和多變量控制系統120圖3-3模糊控制器結構圖本次設計用二變量控制系統，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 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。

30、模糊推理方法常見的模糊推理系統有三類：純模糊推理系統、高木 -關野（Takagi-Sugemo）型和具有模糊產生器和模糊消除器的模糊邏輯系統（Mamdani）型。本設計也主要采用Mamdani型。Mamdani型是在純模糊邏輯系統的輸入和輸 出部分添加了模糊產生器和模糊消除器，得到的模糊邏輯系統的輸入和輸出均為 精確量，因而可以直接在實際工程中加以應用，且應用廣泛。因此本文所設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計4.1 被控對象的介紹電鍋爐是將電能直接轉化為熱能的一種能量轉換裝置。其工作原理與傳統意 義上的鍋爐有相似之處，從結構上看也有“鍋”和

31、“爐”兩大部分?！板仭笔侵甘⒎艧峤橘|（一般是水）的容器，而“爐”這里指加熱水的電熱轉換元件。在生產 過程，控制對象各種各樣，理論分析和試驗結果表明：電加熱裝置是一個具有自 平衡能力的對象，可用二階系統純滯后環(huán)節(jié)來描述， 而二階系統，通過參數辨識 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學模 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，而 且伴有非線性。被控對象傳遞函數如下：G(s)1.25e122s120s 1(2-1)-15 -4.2 設計方案1號方案：PID控制是經典控制理論中最典型的控制方法，對工業(yè)生產過程的線性定常 系統，大多采用經典控制

32、方法，它結構簡單，可靠性強，容易實現，并且可以消 除穩(wěn)定誤差，在大多數情況下能夠滿足性能要求。r(t)圖2-1基本PID控制系統框圖2號方案：模型參考自適應控制系統是參考模型與控制系統并聯運行，接受相同信號r,二者輸出信號的差值e(t尸y m(t)-y(t), 由自適應機構根據e調整控制器的控制規(guī)律和參數，使控制系統性能接近或等于參考模型規(guī)定的性能7網參考模型 Ht) +(加自適應機構 6?)圖2-2模型參考自適應控制系統框圖3號方案：自整定模糊控制是以先驗知識和專家經驗為控制規(guī)則的智能控制技術，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學模型就可以實現較好的 控制，且響應時間短，可

33、以保持較小的超調量9o圖2-3自整定模糊PID控制器框圖4.3 方案比較1 號方案是經典控制理論中最典型的控制方法，經典控制理論還是現代控制理論， 都是建立在系統的精確數學模型基礎之上的。對工業(yè)生產過程的線性定常系統，大多采用經典控制方法，它結構簡單，可靠性強，容易實現，并且可以消除穩(wěn)定誤差，在大多數情況下能夠滿足性能要求，而且采用PID的單回路系統仍 占到總控制回路數的80%- 90%2 號方案模型參考自適應控制系統主要了解的問題使怎樣設計一個穩(wěn)定的、具有較高性能的自適應機構（有效算法），對電鍋爐溫度控制系統不是很合適。3 號方案是以先驗知識和專家經驗為控制規(guī)則的智能控制技術，可以模擬人的推

34、理和決策過程，因此無須知道被控對象的數學模型就可以實現較好的控制，且響應時間短，可以保持較小的超調量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)缺點及其實用場合。5電鍋爐溫度控制系統的 MATLAEB1模5.1 MATLAB 7.0 及模糊邏輯工具箱介紹MATLAB（MATrix LABoratory ， 即 矩 陣 實 驗 室 ） 是 Cleve Moler 博 士 在 NewMexico大學講授線性代數時，發(fā)現用高級語言編程極為不便而構思開發(fā)的。 它是集命令翻譯、科學計算于一身的一套交互式軟件系統。系統經過幾年的試用之后，

35、Moler博士等一批數學家與軟件專家組建了一個名為MathWorks的軟件開發(fā)公司，專門擴展并改進 MATLAB推出了該軟件的正式版本。除原有的數 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)展其原有數值計算和圖 形處理能力的同時，還推出了符號計算工具包、Notebook 和一個交互式操作的動態(tài)系統建模、仿真、分析集成環(huán)境Simulink 。Simulink 是一個用來對動態(tài)系統進行建模、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、函數和表模塊、數學模塊、非

36、 線性模塊、信號模塊以及子系統模塊外，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并進行仿真， 通過更改這些模塊的參數提高系統的性能，最終得到合乎自己設計要求的系統 13 。仿真是控制系統進行科學了解的重要方法，通過仿真來分析各種控制策略 和方案對控制系統的性能，優(yōu)化相關參數，以獲得最佳控制效果。為了進行模糊系統的仿真設計，國內外的學者都開發(fā)了一些工具，其中一個就是MATLAB勺模 糊控制工具箱(Fuzzy Logic Toolbox)模糊控制工具箱是數字計算機環(huán)境下的函數集成體，是一個不針對具體硬 件平臺的控制設計工具，它可以用完全圖形

37、界面的工作方式設計整個模糊控制 器。如定義它的輸入、輸出變量的數目，各輸入、輸出變量的隸屬度函數的形狀 和數目，模糊控制規(guī)則的數目，模糊推理的方法，反模糊化的方法等等。在設好 這樣一個模糊控制器之后，可以利用MATLA冰身的Simulink仿真平臺來構建整 個模糊控制系統并進行仿真了解。它的優(yōu)勢在于可以利用MATLA歆件本身的豐富資源，方便的將模糊工具箱與其它一些工具箱集合使用，來構建不同結構的模 糊系統，比如神經網絡模糊系統，遺傳算法模糊系統，模糊PID系統等，并對這樣的系統進行仿真、分析12 o模糊邏輯工具箱必須在MATLAM境下運行，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

38、Simulink環(huán)境對它進行仿真。最后還可以 C語言的 形式輸出一個獨立的模糊控制器，嵌入到用戶自己的應用程序代碼中去。5.2 電鍋爐溫度控制系統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構圖如圖 4-1所示：To WokspaceStep PID CorrtrolleeTunsfei Fcn1rianfpcrd圖4-1電鍋爐PID控制系統仿真結構圖5.2.2 加smith預估器PID控制在Simulink中建立的帶Smith預估器的PID結構圖如圖4-2所示: 與常規(guī)PID相比它在PID控制器上并聯了一個傳遞函數。5.2.3 電鍋爐溫控

39、系統的參數自整定模糊PID控制首先，在MATLAB勺Fuzzy Logic Toolbox 中構建如下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,輸出為才$制變量U。模糊控制器在Matlab環(huán)境下的系統參數如下: name:'mohukongzhi' type:'mamdani' andMethod:'min' orMethod:'max' defuzzMethod:'centroid

40、9;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圖:-&-4-20346圖4-4輸入變量E、EC的隸屬函數曲線IiifrriE NM NS m PS PM P3-3-2-1123圖4-5輸出變量KR KI、KD的隸屬函數曲線可見輸入變量 E、EC和 KP、KI、KD的模糊子集均為NB,NM,NS,Z0,PS,PM,PB,E 和 EC 的 論 域 為 -6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2

41、,3,4,5,6, U 的論域為-3,-2,-1,0,1,2,3。E、EC以及KP、KI、KD的模糊隸屬度函數均選擇三角形隸屬度函數。控制規(guī)則的輸入是在 Rule Editor窗口輸入的，以if-then 的形式表達。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E入目卜支vs£CZEPSBi他理工£尸SEg ys NS小空'飛PS XB20 ZQZO .2Q F5咫匯5 F3FE CVS X5n mr .vsFS 0 NUps ns anZO ZO V5MS '"ZCJ'/ZO、3總/工3為電 vs vvKS

42、NS紂加YSA-5 坪 ¥5Y5. ” 玄)ZE心f初Rf 01NS產5 N5 NS20.ZO <5yy ps nsRi Rf X；.U!ZOFSPS W ZOZOZO ZO 20ys ps.zaK$ P33XXI Bf ZOMf -PS ZOPS ZO PBy.5NS PS PS£*JfF5 PSN5R PS咫 PS樂 PB國ZQ ZO 即zo -w2W由1Tf.VWPSYS 耳 PS.VB PS 理Rule Editor窗口中的操作如圖4-6所示:雄 Rule Editor: >o7iuEdit Vi白y Option;39. If (E is PM) an

43、d (EC is ZO) ik>en (KP is NM>Kl is PSXKD is PS) (1) 4CI. If (E is PM) (EC te PSJthen (KP is NS)(KI is PM)(KD is PS) (1) 41 . If (E 博 PM) and (EC / PM) then (KP is M技KI 除 田心。is PS) (1) 42. If (E 沾 PM) ard (EC k (KP is 喝做KI 但 PBXKD 及 P囪43. If (E is PB5 and (EC is NB)then (KP is ZO)(KI is ZO)(KD

44、is F由(1) 44. If (Eis P的的d (EC is Nh1)then i空 IsZOXkl is ZO)(K» is PM)45 If IE s PB：i and (EC is NSthen KP is NM) KI is PS)(MD is PM) (1) 46. If (E is PEand (ECis ZO)then KP is 廝XKI i#PM)KD is PM) (1) 47. If (E is PB) and (EC is 吟 then (KP is b*1)(kl is PM)(KD is PS) (1)Els"notTheriKP IsWei

45、ght1INENME o SMr-lNzp F C-CorinectioO©r ® andDelete ruleAdri ruleChange ruleFI5 Name： mohuCJose48. If CEis PEand (ECis Plvlthen(KP is曄冠is PBfJfKD is 陷5 49 If (E is PB and (ECis PE) then (KP is NB 扁 I is PB/K口 皂 PB) 0 )圖4-6規(guī)則表的輸入在Simulink中建立的帶模糊PID結構圖如圖4-7所示：與Smith預估PID控制相比，它增加了模糊邏輯控制器及其相關的

46、元件使其 有參數自整定的能力。Subsystem的結構圖如圖4-8所示:KF*CD圖4-8 Subsystem仿真結構圖IK&5.2.4干擾信號下電鍋爐溫度控制系統的建模電鍋爐溫度控制系統在系統未穩(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構圖依次如下圖所示。以上的階躍干擾信號都是加在傳遞函數之后，幅值為20,而延遲時間則是-35 -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控制系統仿真結構圖圖4-11延時時間干擾下常規(guī)PID控制系統仿真

47、結構圖圖4-13延時時間干擾下 smith PID 控制系統仿真結構圖圖4-14階躍信號干擾下模糊PID控制系統仿真結構圖zuLLSCLBL-ep 1L-1 du ot > =CD宙明圖4-15延時時間干擾下模糊 PID控制系統仿真結構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 Kp、Ki、Kd前面已經算出，kp=0.472、ki=0.004 、 kd=28.792因此就用matlab中的simulink仿真，仿真的系統參數設置如圖 5-1 所示：給定值為60c時，在該參數下的仿

48、真響應曲線圖如圖5-1所示：圖5-1仿真參數的設置0500100015002000250030003500400045005000圖 5-2 Chien-Hrones參數整定純PID控制響應曲線圖由圖5-2可見，Chien-Hrones參數整定純PID控制系統性能指標為：調節(jié) 時間tss=963秒，超調量6 %=9.5%穩(wěn)態(tài)誤差ess=0o PID的kp, ki , kd三個參 數是用的整定值。當原系統加入幅值為20的階躍擾動時，在模型運行1000s后延遲時間變?yōu)?150s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參數純PID控制響應曲線圖由圖

49、5-3可見，加干擾信號的Chien-Hrones參數純PID控制系統性能指標 為：調節(jié)時間tss=991秒，超調量6 %=12.5%穩(wěn)態(tài)誤差ess=0?？梢娂恿朔禐?20的干擾信號后超調量變大了，調節(jié)時間也相應變長了?？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參數純PID控制響應曲線圖由圖5-4可見，加延遲干擾信號的Chien-Hrones參數純PID控制系統性能 指標為：調節(jié)時間tss=1010秒，超調量6 %=9.5%穩(wěn)態(tài)誤差ess=0o可見加延遲 信號干擾時調節(jié)時間略微增加了，其他的指標的基本無差異。6.2 加smith預估器的PID控制的

50、仿真前面已經提到實際上加smith預估器的PID控制就是在純PID控制器上并接一個補償環(huán)節(jié)，其傳遞函數為（1 e s）G （s） （ p為滯后時間）。仿真的系統參數設置如圖5-1所示：給定值為60c時，在該參數下的仿真響應曲線圖如圖5-5所示：圖5-5 Chien-Hrones 參數整定帶有 Smith預估器的PID控制響應曲線圖由圖5-5可見，Chien-Hrones參數整定帶有Smith預估器的PID控制系統性 能指標為：調節(jié)時間tss=784秒，超調量6 %=0%穩(wěn)態(tài)誤差ess=0o相比常規(guī)PID 控制加了 smith預估器調節(jié)時間和超調量都下降了，可見加了 smith預估器系統 性能提

51、高了。當原系統加入幅值為20的階躍擾動時，在模型運行1000s后延遲時間變?yōu)?150s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預估器的PID控制響應曲線圖由圖5-6可見，Chien-Hrones參數整定帶有Smith預估器的PID控制系統性 能指標為：調節(jié)時間tss=830秒，超調量6 %=0%穩(wěn)態(tài)誤差ess=0。和常規(guī)PID 一樣但系統加入階躍信號干擾時調節(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預估器的PID控制響應曲線圖由圖5-7可見，Chien-Hrones參數整定加延遲時間干擾的

52、帶有 Smith預估 器的PID控制系統性能指標為：調節(jié)時間tss=784秒，超調量6 %=0%穩(wěn)態(tài)誤差 ess=0?？梢娂由鲜龈蓴_對系統性能影響很小甚至沒有影響。6.3 參數自整定模糊PID控制仿真參數自整定模糊PID控制的調試規(guī)律如下:PID參數的整定必須考慮到在不同時刻三個參數的作用以及互聯關系。模糊控制設計的核心是總結工程設計人員的技術知識和實際操作經驗，建立合適的模糊規(guī)則表10。下面根據參數Kp、Ki和Kd對系統輸出特性的影響情況，結系統輸 出響應曲線圖來介紹，在不同的 e和ec時，被控過程對參數Kp> Ki、Kd的自整 定要求為：1 .當©較大時，即系統響應處于圖5

53、-8輸出響應曲線的第I段時，為了加快 系統的響應速度，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，因此應取較大的Kp和較小的Kd,同時為了防止積分飽和， 避免系統響應出現較大的超調，此時應該去掉積分作用，取Ki=0o2 .當©和|ec|為中等大小，即系統響應處于圖4-9曲線的第II段時，為使系統 響應的超調減少，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，以保證系統的響應速度。3.當©較小，即系統響應處于圖5-8曲線的第III段中時，為使系統具有 良好的穩(wěn)定性能，應增大 Kp和Ki值，同時為避免系統在設定值

54、附近出現振蕩， 并考慮系統的抗干擾性能，應適當地選取Kd值，其原則是：當ec較小時，Kd可取大些，通常取為中等大小；當 ec較大時，Kd應取小些。另外根據專家的控制經驗知道，不確定系統在常規(guī)控制作用下，誤差e和誤 差變化率ec越大，系統中不確定量就越大。相反，誤差e和誤差變化率ec越小， 系統中不確定量就越小，利用這種 e和ec對系統不確定量的估計，就可實現對PID三參數Kp> Ki和Kd的調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 各Fuzzy子集的隸屬度賦值表和各參數的 Fuzzy調整規(guī)則模型，運用Fuzzy合成 推理設計出的PID參數Fuzzy調整矩陣表，這是整定系統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調整算式如下：KpKp'E, ECKpKp'KpKi Ki' E,EC Ki Ki' Ki(5-1)KdKd'E, ECKdKd'Kd式中，Kp> Ki、Kd 是 PID 控制器