Fuzzy－PID算法在爐溫控制中的應(yīng)用

1、FuzzyPID算法在爐溫控制中的應(yīng)用               FuzzyPID算法在爐溫控制中的應(yīng)用張會敏何永義（上海大學(xué)機械電子與自動化學(xué)院，200072） 摘要：在工業(yè)電爐的控制過程中，由于被控參數(shù)具有時變、非線性、不確定等因素，常規(guī)PID控制算法難以滿足控制要求。本文采用模糊PID算法實現(xiàn)對工業(yè)電爐的控制，利用模糊推理在線整定PID控制器的三個參數(shù)Kp、Ki、Kd。實際運行結(jié)果表明，該控制器取得了較好的快速性和穩(wěn)定性。   

2、 關(guān)鍵詞：模糊控制參數(shù)整定PID0引言在彈力紗機機床中，其中的工業(yè)電爐是其關(guān)鍵的部件，爐溫的控制精度及其工作的穩(wěn)定性已成為產(chǎn)品質(zhì)量的決定性因素。對于工業(yè)控制過程，PID控制器具有原理簡單、使用方便、穩(wěn)定可靠、無靜差等優(yōu)點，因此在控制理論和技術(shù)飛躍發(fā)展的今天，它在工業(yè)控制領(lǐng)域仍具有強大的生命力。但在工業(yè)爐工作中，電熱管功率、通風(fēng)管氣流溫度和熱風(fēng)之間存在非線性和不確定的關(guān)系，再加之外界干擾，尤其是當(dāng)控制對象參數(shù)發(fā)生變化時，傳統(tǒng)的PID控制必須對參數(shù)重新整定，才能實現(xiàn)對工業(yè)電爐精確的、穩(wěn)定的控制。本文針對這一問題，設(shè)計一種FuzzyPID控制器，根據(jù)電爐的實際響應(yīng)，通過模糊規(guī)則進行推理和決策，在線整

3、定PID控制器的三個參數(shù)，以實現(xiàn)對電爐的優(yōu)化控制。運行結(jié)果表明這種設(shè)計方法完全有效。1工業(yè)電爐FuzzyPID控制器的結(jié)構(gòu)和原理FuzzyPID控制器結(jié)構(gòu)如圖1所示，首先根據(jù)模糊數(shù)學(xué)的理論和方法，將操作人員的調(diào)整經(jīng)驗和技術(shù)知識總結(jié)成為IF（條件）THEN（結(jié)果）形式的模糊規(guī)則，并把這些模糊規(guī)則及相關(guān)信息（如：初始的PID參數(shù)）存入計算機中。根據(jù)電爐的響應(yīng)情況，計算出采樣時刻的偏差e及偏差的變化ec，輸入控制器，運用模糊推理，進行模糊運算，即可得到該時刻的Kp、Ki、Kd，實現(xiàn)對PID參數(shù)的最佳調(diào)整。FuzzyPID控制器主要由模糊化、模糊推理、去模糊化三部分組成。2工業(yè)電爐FuzzyPID控制

4、器的設(shè)計    常規(guī)PID控制器作用可用以下的位置算式（1）描述：FuzzyPID控制器是在PID參數(shù)預(yù)整定的基礎(chǔ)上，利用模糊規(guī)則實時在線整定PID控制器的三個修正參數(shù)：Kp、Ki、Kd實現(xiàn)對爐溫的優(yōu)化控制。文中采用ZieglerNichols方法實現(xiàn)參數(shù)的預(yù)整定。FuzzyPID控制器的設(shè)計可以分為以下三部分完成：21輸入量偏差e、偏差變化ec的模糊化模糊控制器的輸入、輸出變量都是精確量，模糊推理是針對模糊量進行的，因此，控制器首先要對輸入量進行模糊化處理。在本課題所設(shè)計的FuzzyPID控制器中，輸入、輸出變量的語言值均分為七個語言值：NB、NM、NS、O、P

5、S、PM、PB，隸屬度函數(shù)采用靈敏性強的三角函數(shù)。為增強系統(tǒng)的魯棒性，提高隸屬度函數(shù)的分辨率，在0值附近的函數(shù)形狀取的更陡，形式如圖2所示。    e的基本論域為：100，100    ec的基本論域為：5，5    Kp的基本論域為：1，1    Ki的基本論域為：0002，0002    Kd的基本論域為：1，1以上各變量的模糊量分別為：E、EC、KP、KI、KD其論域均為6，5，4，3，2，1，0，1，2，3，4，5，6 

6、0;  輸入量e、ec的量化因子為： ke006，kec1222參數(shù)整定規(guī)則的確定及模糊推理    參數(shù)的整定規(guī)則是控制器的核心，它是操作人員和專家的經(jīng)驗知識的總結(jié)，列出表格如下。比例環(huán)節(jié)作用是成比例的反映控制系統(tǒng)的偏差信號e，偏差一旦產(chǎn)生，控制器立即產(chǎn)生控制作用，以減少偏差。但如果Kp取值過大，會引起系統(tǒng)振蕩，破壞系統(tǒng)動態(tài)性能。因此，當(dāng)偏差e較大時，為提高響應(yīng)速度，Kp取大值；在偏差較小時，防止超調(diào)過大產(chǎn)生振蕩，Kp減??；當(dāng)偏差很小時，為使系統(tǒng)盡快穩(wěn)定，則Kp應(yīng)繼續(xù)減小。同時考慮ec的因素，當(dāng)ec和e同號時，輸出偏離穩(wěn)定值方向變化，Kp適當(dāng)增大；反之，

7、Kp適當(dāng)減小。Kp的控制規(guī)則表如表1所示。積分環(huán)節(jié)主要用于消除靜差，提高系統(tǒng)的無差度。它對誤差進行積分，對系統(tǒng)控制有一定的滯后作用。積分作用過強，會造成系統(tǒng)超調(diào)增大，甚至引起振蕩。在常規(guī)PID控制中，為防止積分飽和，常將積分環(huán)節(jié)分離出來，當(dāng)偏差減小至一定范圍時，才加入積分環(huán)節(jié)。因此，當(dāng)偏差e大或較大時，為避免系統(tǒng)超調(diào)，Ki取零值；當(dāng)e較小時，積分環(huán)節(jié)有效，隨e的減小而增大，以消除系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差，提高控制精度。Ki的控制規(guī)則表如表2所示。微分環(huán)節(jié)能反映偏差信號的變化趨勢，并能在偏差信號值變得太大之前加入一個修正信號，加快系統(tǒng)的響應(yīng)速度，減少超調(diào)時間，增強系統(tǒng)的穩(wěn)定性，但它對干擾信號同樣敏感，會使

8、系統(tǒng)抑制干擾的能力下降。因此，在控制過程初期，當(dāng)偏差e較大時，為提高避免偏差瞬間變大，造成微分溢出，Kd取小些；在偏差較小時，綜合考慮系統(tǒng)的抗振動能力和系統(tǒng)響應(yīng)速度，應(yīng)使Kd適當(dāng)取值。Kd控制規(guī)則表如表3所示。對輸入的偏差e和偏差變化ec，在取得相應(yīng)的語言值后，根據(jù)整定規(guī)則表，經(jīng)過公式法模糊決策，分別得出三個修正參數(shù)Kp、Ki、Kd的模糊量。23輸出量的去模糊化經(jīng)過22的模糊推理后，F(xiàn)uzzyPID控制器整定的三個修正參數(shù)要進行去模糊化取得精確量以計算輸出控制量，既單位時間電爐通斷電百分比。去模糊化有幾種方法，例如：最大隸屬度法、重心法等，對本控制器，采用重心法求取輸出量的精確值，得出模糊判決

9、后的清晰量c(k)。c（k）×ku（ku為輸出量的比例因子）即為自整定之后的修正參數(shù)，各修正參數(shù)比例因子為： 輸入到PID控制器的參數(shù)由下列算式（2）計算得出：24仿真比較計算機仿真是在MATLAB環(huán)境下進行的，工業(yè)電爐的仿真模型可以用純滯后環(huán)節(jié)和一階慣性環(huán)節(jié)表示。針對作者研制的彈力紗機電爐溫度控制系統(tǒng)，經(jīng)實驗確定，其模型如下：其中：K為增益系數(shù)，K492百分點；      T為時間常數(shù)，T8575s；      為滯后時間，175s。在單位階躍輸入下，對電爐分別使用常規(guī)PID控制和FuzzyPID控制，可得圖3、圖4所示的仿真結(jié)果。對比兩圖可以看出，參數(shù)自整定PID控制比常規(guī)PID控制的超調(diào)量減小19，調(diào)節(jié)時間縮短了43，取得了比傳統(tǒng)PID更高的快速性和穩(wěn)定性。 25FuzzyPID控制算法在一個周期內(nèi)的流程圖溫控系統(tǒng)的FuzzyPID算法采用子程序的形式編寫，在一個周期內(nèi)的流程圖如圖5所示。3實際運行結(jié)果采樣周期為20s，彈力紗機溫控系統(tǒng)的運行曲線如圖6所示。電爐的目標(biāo)溫度為80，系統(tǒng)的上升時間為1500s，超調(diào)量為15。在系統(tǒng)穩(wěn)定后，輸入階躍信號4分鐘斷電，系統(tǒng)經(jīng)過500s后重新穩(wěn)定輸出，顯示出較強的魯棒性。參考文獻1陶永華