基于模糊PID控制的電鍋爐溫度控制系統(tǒng)的研究

1、基于模糊PID控制的電鍋爐溫度控制系統(tǒng)的研究摘要溫度控制在工業(yè)控制中一直是富有新意的課題，對于不同的控制對象有著不同的控制方式和模式。溫度系統(tǒng)慣性大、滯后現(xiàn)象嚴(yán)重，難以建立精確的數(shù)學(xué)模型，給控制過程帶來很大難題。本文以電鍋爐為研究對象，研究一種最佳的控制方案，以達(dá)到系統(tǒng)穩(wěn)定、調(diào)節(jié)時間短且超調(diào)量小的性能指標(biāo)。本文對電鍋爐可采用的控制方案進(jìn)行了深入研究，首選的研究方案是PID控制。溫度PID控制器的原理，是將溫度偏差的比例、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。PID控制的重點是參數(shù)的調(diào)節(jié)，本文利用了Ziegler-Nichols. Chien-Hrones和人工整定方法對其參數(shù)進(jìn)

2、行整定。第二個研究方案是模糊控制，研究了模糊控制的機(jī)理，確定了電鍋爐模糊控制器的結(jié)構(gòu)。通過對電鍋爐溫升特點的分析，建立了模糊控制規(guī)則表。借助matlab中的Simulink和Fuzzy工具箱，對電鍋爐PID控制系統(tǒng)和模糊控制系統(tǒng)進(jìn)行仿真分析。結(jié)果表明當(dāng)采用PID算法時，系統(tǒng)的超調(diào)量與調(diào)節(jié)時間，不能同時滿足技術(shù)要求。當(dāng)采用模糊控制時，超調(diào)量與調(diào)節(jié)時間雖然同時滿足技術(shù)要求，但系統(tǒng)出現(xiàn)了穩(wěn)定誤差。因此本文將模糊控制的智能性與PID控制的通用性、可靠性相互結(jié)合，設(shè)計了一種參數(shù)自整定模糊PID控制器，采用模糊推理的方法實現(xiàn)PID參數(shù)稱、凡和凡的在線整定。經(jīng)仿真研究，參數(shù)自整定模糊PID控制效果達(dá)到了電鍋

3、爐溫度控制系統(tǒng)的性能指標(biāo)，是一種較為理想的智能性控制方案。在分析電鍋爐供暖系統(tǒng)對控制器要求的基礎(chǔ)上，研制了以PIC16F877A單片機(jī)為核心部件的溫度智能控制器，實現(xiàn)了溫度的采集與控制、超限報警等各種功能。在進(jìn)行硬件電路設(shè)計的同時，也進(jìn)行了相應(yīng)軟件設(shè)計，并將本文所提出的模糊PID算法引入到軟件設(shè)計中，給出了主程序流程圖、模糊PID算法工作流程圖和溫度采集流程圖等。Research on Fuzzy PID Control System ofTe m pe raturef orE lectricB oilerAbstractTem p er aturec ontroli sa t opicf u

4、llo fn ew meaningsi n industry,to diferentcontrol object, there are diferent methods and modes. But it is dificult to controlwell because of characteristics of the temperature itself, such as its great inertia,serioust ime-laga ndt hed ifficulty toe stablisha na ccuratem athematicalm odelo fth eobje

5、ct. A duty in this thesis is to study a kind of appropriate control method to thetemperatureo fth ee lectricb oiler.It ste chnologyr equirementsa er:re gulatingt imemustb es hort,o vershootm ustb es malla ndt hec ontrolsy stem mustb es table.Th em e thodo ft hee lectricb oilerc ontrolis s tudiedd ee

6、ply byt het hesis.T hefirstis P IDc ontrol.P rincipleo fte mperatureP IDc ontrolleris t oc ontrolth eo bjectbythe linear combination of temperature deviations proportional, integral andderivative.Th ec ontrolke yi sth ep arametera djustment.T hep arameteris a djustedb ymethods of Ziegler-Nichols, Ch

7、ien-Hrones and artifical tuning in this thesis. Thesecondm ethodi sfu zzyc ontrol.T hef uzzyc ontrolth eoryi sst udieda ndt hee lectricboiler fuzzy controller structure is determined. The fuzzy control rule table isestablished through analysing the characteristic of the electric boiler temperature i

8、nthe thesis.In t hi st h esis,th eP ID controls ystem andf uzzyc ontrolsy stem ares imulatedb yusing Simulink and fuzzy logic tools in MATLAB. Experimental results illustratethat the PID control is used in the system, regulating time and overshoot always cannot achieve the specification .When fuzzy

9、control is used, regulating time andovershoota lwaysc ana chievest hes pecification,b uts ystem causes teady-statee ror.So it comes to a new method of combining them together. The patameters of耳，Kand Kd are adjust by fuzzy inference. Experimental results illustrate that the fuzzyPID parameters contr

10、oller achieved the system performance index. The method offuzzy PID control is a ideal method.In t hi sth esis,ba singo nt her equesto fth ee lectricb oilerh eatings ystemt ot hecontroller, a temperature controller of the electric boiler is designed, in which the目錄 TOC o 1-3 h z u HYPERLINK l _Toc26

11、3294836 第1章緒論 PAGEREF _Toc263294836 h 3 HYPERLINK l _Toc263294837 1.1課題的提出與意義 PAGEREF _Toc263294837 h 3 HYPERLINK l _Toc263294838 1.2工業(yè)控制的發(fā)展概況 PAGEREF _Toc263294838 h 3 HYPERLINK l _Toc263294839 1.3傳統(tǒng)控制方法的缺陷 PAGEREF _Toc263294839 h 4 HYPERLINK l _Toc263294840 1.4智能控制方法概述 PAGEREF _Toc263294840 h 4 HY

12、PERLINK l _Toc263294841 1.4.1智能控制方法的起源、發(fā)展和分類 PAGEREF _Toc263294841 h 5 HYPERLINK l _Toc263294842 1.4.2智能控制方法的特點 PAGEREF _Toc263294842 h 6 HYPERLINK l _Toc263294843 1.5論文的主要研究內(nèi)容 PAGEREF _Toc263294843 h 6 HYPERLINK l _Toc263294844 第2章被控對象及控制策略研究 PAGEREF _Toc263294844 h 7 HYPERLINK l _Toc263294845 2.1被

13、控對象及其原有控制方案 PAGEREF _Toc263294845 h 7 HYPERLINK l _Toc263294846 2.1.1被控對象分析 PAGEREF _Toc263294846 h 7 HYPERLINK l _Toc263294847 2.1.2原有控制方案 PAGEREF _Toc263294847 h 8 HYPERLINK l _Toc263294848 2.2控制策略研究 PAGEREF _Toc263294848 h 8 HYPERLINK l _Toc263294849 2.2.IPID控制基本理論 PAGEREF _Toc263294849 h 9 HYPER

14、LINK l _Toc263294850 2.2.2設(shè)計PID控制器時注意事項 PAGEREF _Toc263294850 h 11 HYPERLINK l _Toc263294851 2.3模糊控制理論 PAGEREF _Toc263294851 h 12 HYPERLINK l _Toc263294852 2.3.1模糊控制的基本思想 PAGEREF _Toc263294852 h 12 HYPERLINK l _Toc263294853 2.3.2模糊控制系統(tǒng)的組成及結(jié)構(gòu)分析 PAGEREF _Toc263294853 h 12 HYPERLINK l _Toc263294854 2.3

15、.3模糊控制算法的實現(xiàn) PAGEREF _Toc263294854 h 14 HYPERLINK l _Toc263294855 2.3.4模糊控制方法的進(jìn)展 PAGEREF _Toc263294855 h 15 HYPERLINK l _Toc263294856 2.4本章小結(jié) PAGEREF _Toc263294856 h 17 HYPERLINK l _Toc263294857 第3章控制系統(tǒng)特性及仿真研究 PAGEREF _Toc263294857 h 17 HYPERLINK l _Toc263294858 3.1電鍋爐溫度控制系統(tǒng)特性 PAGEREF _Toc263294858 h

16、 17 HYPERLINK l _Toc263294859 3.2仿真工具 PAGEREF _Toc263294859 h 18 HYPERLINK l _Toc263294860 3.2.1 MATLAB簡介 PAGEREF _Toc263294860 h 19 HYPERLINK l _Toc263294861 3.2.2 Simulink開發(fā)環(huán)境和模糊邏輯工具箱 PAGEREF _Toc263294861 h 19 HYPERLINK l _Toc263294862 3.3控制系統(tǒng)仿真研究 PAGEREF _Toc263294862 h 21 HYPERLINK l _Toc263294

17、863 3.3.1 PID控制器設(shè)計 PAGEREF _Toc263294863 h 21 HYPERLINK l _Toc263294864 3.32 PID參數(shù)的整定 PAGEREF _Toc263294864 h 22 HYPERLINK l _Toc263294865 3.4模糊控制器設(shè)計及模糊推理方法 PAGEREF _Toc263294865 h 26 HYPERLINK l _Toc263294866 3.4.1模糊控制器的結(jié)構(gòu) PAGEREF _Toc263294866 h 26 HYPERLINK l _Toc263294867 3.4.2溫控系統(tǒng)的模糊控制器設(shè)計 PAGER

18、EF _Toc263294867 h 27 HYPERLINK l _Toc263294868 3.5.2控制系統(tǒng)參數(shù)自整定模糊PID控制 PAGEREF _Toc263294868 h 31 HYPERLINK l _Toc263294869 3.6控制系統(tǒng)方案選擇 PAGEREF _Toc263294869 h 35 HYPERLINK l _Toc263294870 3.7本章小結(jié) PAGEREF _Toc263294870 h 35 HYPERLINK l _Toc263294871 結(jié)論 PAGEREF _Toc263294871 h 35 HYPERLINK l _Toc26329

19、4872 參考文獻(xiàn) PAGEREF _Toc263294872 h 36 HYPERLINK l _Toc263294873 致謝 PAGEREF _Toc263294873 h 38第1章緒論1.1課題的提出與意義在工業(yè)生產(chǎn)過程中，控制對象各種各樣，溫度是生產(chǎn)過程和科學(xué)實驗普遍而且重要的物理參數(shù)之一。在生產(chǎn)過程中，為了高效地進(jìn)行生產(chǎn)，必須對它的主要參數(shù)，如溫度、壓力、流量等進(jìn)行有效的控制。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)己經(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。如何更好地提高控制性能，滿足不同系統(tǒng)的

20、控制要求，是目前科學(xué)研究領(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。本文主要研究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)換裝置川。具有結(jié)構(gòu)簡單、無污染自動化程度高等特點.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。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，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，同時對外界環(huán)境變化響應(yīng)慢，實時性

21、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，研究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。1.2工業(yè)控制的發(fā)展概況工業(yè)控制的形成和發(fā)展在理論上經(jīng)歷了三個階段:s0年代末起到70年為第一階段，即經(jīng)典控制理論階段，這期間既是經(jīng)典控制理論應(yīng)用發(fā)展的鼎盛時期，又是現(xiàn)代控制理論應(yīng)用和發(fā)展時期;70年代至90年代為第二階段，即現(xiàn)代控制理論階段;90年代至今為第三階段，即智能控制理論階段21第一階段 :初級階段。它以經(jīng)典控制理論為主要控制方案，采用常規(guī)氣動、液動和電動儀表，對生產(chǎn)過程中的溫度、流量、壓力和液位進(jìn)行控制。在諸多哈爾濱

22、理工大學(xué)T學(xué)碩上學(xué)位論文?？刂葡到y(tǒng)中，以單回路結(jié)構(gòu)、PID策略為主，同時針對不同的對象與要求，設(shè)計了一些專門的控制算法如達(dá)林頓算法、5而th預(yù)估器、根軌跡法等。這階段的主要任務(wù)是穩(wěn)定系統(tǒng)、實現(xiàn)定值控制。第二階段 :發(fā)展階段。以現(xiàn)代控制理論為基礎(chǔ)，以微型計算機(jī)和高檔儀器為工具，對復(fù)雜現(xiàn)象進(jìn)行控制。這階段的建模理論、在線辨識和實時控制已突破前期的形式，繼而涌現(xiàn)了大量的先進(jìn)控制系統(tǒng)和高級控制策略，如克服對象時變和環(huán)境干擾等不確定影響的自適應(yīng)控制，消除因模型失配而產(chǎn)生不良影響的預(yù)測控制等。這階段的主要任務(wù)是克服干擾和模型變化，以滿足復(fù)雜的工藝要求，提高控制質(zhì)量。第三階段:高級階段。不論從歷史和現(xiàn)狀，還

23、是從發(fā)展的必要性和可能性來看，控制方法主要朝著綜合化、智能化方向發(fā)展。尤其近些年來人工智能理論的迅速崛起為控制的智能化提供了一個騰飛的工具。智能控制理論中，專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊控制系統(tǒng)是最有潛力的三種方法。專家系統(tǒng)在工業(yè)生產(chǎn)過程、故障診斷和監(jiān)督控制以及檢測儀表有效性檢測等方面獲得成功應(yīng)用;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則可為復(fù)雜非線性過程的建模提供有效的方法，進(jìn)而可用于過程軟測量和控制系統(tǒng)的設(shè)計上;模糊系統(tǒng)不僅有行之有效的模糊控制理論為基礎(chǔ)，而且能夠表達(dá)確定性和不確定性兩類經(jīng)驗，并提煉成為知識進(jìn)而改善己有控制。應(yīng)用經(jīng)典控制理論的前提是:必須有一個高階微分方程式來描述系統(tǒng)運動狀態(tài)的數(shù)學(xué)模型，是建立在頻率法的基礎(chǔ)上

24、的。而現(xiàn)代控制理論主要用來解決多輸入多輸出和時變系統(tǒng)的問題，它的數(shù)學(xué)模型是用一個一階微分方程組(即狀態(tài)方程)或差分方程組來描述，是一種時域表示方法。這兩種方法在精確數(shù)學(xué)模型的自動控制系統(tǒng)中發(fā)揮了巨大的作用，并取得了令人滿意的控制效果。1.3傳統(tǒng)控制方法的缺陷無論是經(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)型基礎(chǔ)之上的。但在實際系統(tǒng)中被控對象一般都具有大慣性、大滯后、時變性、關(guān)聯(lián)性、不確定性和非線性的特點，這里的關(guān)聯(lián)性不僅包含過程對象中各物理參數(shù)之間的禍合交錯，而且包含被控量、操作量和干擾量之間的聯(lián)系;不確定性不單指結(jié)構(gòu)上的不確定性，而且還指參數(shù)的不確定性;非線性既有非本質(zhì)的非線性，

25、又有本質(zhì)非線性。由于被控對象的這種復(fù)雜性，決定了控制的艱難性。傳統(tǒng)控制方法絕大多數(shù)是基于被控對象的數(shù)學(xué)模型，即按照建?？刂苹M(jìn)行，建模的精確程度決定著控制質(zhì)量的高低，盡管目前的建模理論和方法已哈爾濱理工大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文有長足的長進(jìn)，但仍有許多過程和對象的機(jī)理不清楚，動態(tài)特性難以掌握，使我們不得不對被控對象進(jìn)行簡化或近似，將一理論上極為先進(jìn)的控制策略應(yīng)用在這樣的模型上，控制效果自然會大打折扣，因用傳統(tǒng)的控制手段進(jìn)一步提高控制對象的質(zhì)量遇到了極大的困難，傳統(tǒng)控制方法面臨著嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。1.4智能控制方法概述1.4.1智能控制方法的起源、發(fā)展和分類工業(yè)控制中存在著工業(yè)過程復(fù)雜、數(shù)學(xué)模型難以確定的系

26、統(tǒng)，智能控理論的產(chǎn)生正是針對被控對象、環(huán)境、控制目標(biāo)或任務(wù)的復(fù)雜性提出的。1987年智能控制正式成為一門獨立的學(xué)科，它是人工智能、運籌學(xué)和自動控制理論等多學(xué)科相結(jié)合的交叉學(xué)科。它與傳統(tǒng)控制的主要區(qū)別在于可以解決非線性模型化系統(tǒng)的控制問題。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。專家控制是基于知識的智能控制，由關(guān)于控制領(lǐng)域的知識庫和體現(xiàn)該識決策的推理機(jī)構(gòu)構(gòu)成主體框架，通過對控制領(lǐng)域知識(先驗經(jīng)驗、動態(tài)信息、目標(biāo)等)的獲取與組織，按照某種策略及時地選用恰當(dāng)?shù)囊?guī)則進(jìn)行推理輸出，進(jìn)而對控制隊象實施控制

27、，或修改補(bǔ)充知識條目。其主要優(yōu)點是層次結(jié)構(gòu)、控制方法和知識表達(dá)上的靈活性較強(qiáng)，既可以符號推理，又允許模糊描述演繹。但靈活性同時帶來了設(shè)計上的隨意性和不規(guī)范性，而且控制知識的獲取、表達(dá)和學(xué)習(xí)，以及推理的有效性也是難點。分層遞階智能控制模擬人腦的分層結(jié)構(gòu)，由執(zhí)行級、協(xié)調(diào)級和組織級構(gòu)成。它不需要精確的模型，但需要具備學(xué)習(xí)功能，并能接受上一級的模糊指令和符號語言。其特點是自下而上智能遞增而精度遞減，即執(zhí)行級用于高精度局部控制，協(xié)調(diào)級用于知識和實際輸出調(diào)整執(zhí)行級中的控制參數(shù)，而組織級進(jìn)行推理決策和自主學(xué)習(xí)。該控制方法主要用于那些存在不確定性的系統(tǒng)，如機(jī)器人控制等，但應(yīng)用范圍有限。智能控制的發(fā)展主要得益于

28、模糊邏輯控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制理論的不斷成熟。90年代后，智能控制的集成技術(shù)研究取得很大重大進(jìn)展，如模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊專家系統(tǒng)、傳統(tǒng)PID控制與智能控制的結(jié)合等。這些都為智能控制技術(shù)的應(yīng)用提供了廣闊的前景。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Manldani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)展曰61。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，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。模糊控制在實踐應(yīng)用中，具有許多傳統(tǒng)控制無法比擬的

29、優(yōu)點:1.使用語言規(guī)則，不需要掌握過程的精確數(shù)學(xué)模型。因為對于復(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，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PDI 控制，并對過程參數(shù)的變化具有很強(qiáng)的適應(yīng)性。神經(jīng)元的數(shù)學(xué)模型是由McClulcoh和Piet 兩位科學(xué)家在1934 年首先提出來的川。它本身是一種控制策略的工具支持，各神經(jīng)元并沒有顯在的物理意義。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要特點是具有學(xué)習(xí)能力、并行計算能力和

30、非線性映射能力。充分利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的這些能力來解決眾多非線性、強(qiáng)禍合和不確定性系統(tǒng)的建模、辨識和控制問題是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的主要課題。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模以其獨特的非傳統(tǒng)表達(dá)方式和固定的學(xué)習(xí)能力實現(xiàn)系統(tǒng)輸入輸出的映射，并在短時間內(nèi)得到迅速發(fā)展。尤其在傳統(tǒng)建模方法難以對非線性系統(tǒng)的建模有所突破的形勢下，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更表現(xiàn)出其巨大的潛力。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為智能控制器主要采用直接自校正控制、間接自校正控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參考自適應(yīng)控制等幾種方法。1.4.2智能控制方法的特點智能控制是一類無需人的干預(yù)就能夠針對控制對象的狀態(tài)自動地調(diào)節(jié)控制規(guī)律以實現(xiàn)控制目標(biāo)的控制策略。它避開了建立精確的數(shù)學(xué)模型和用常規(guī)控制理論

31、進(jìn)行定量計算與分析的困難性。它實質(zhì)上是一種無模型控制方案，即在不需要知道被控對象精確數(shù)學(xué)模型的情況下，通過自身的調(diào)節(jié)作用，使實際響應(yīng)曲線逼近理想響應(yīng)曲線。一般來講 ，智能控制具有以下一些特點:1. 學(xué)習(xí)能力智能控制可以對一個過程或其環(huán)境的未知特性所固有的信息進(jìn)行學(xué)習(xí)，并將得到的經(jīng)驗用于進(jìn)一步估計、分類、決策或控制，這有利于對未知對象進(jìn)行認(rèn)知和辨識并進(jìn)一步改善控制系統(tǒng)的控制性能。2，組織綜合能力對復(fù)雜的任務(wù)和分散的傳感器信息，具有處理、組織、協(xié)調(diào)和綜合決策能力，并在進(jìn)行過程中表現(xiàn)出類似于人的主動性和靈活性。3.適應(yīng)能力由于智能控制不依賴于對象模型，智能行為表現(xiàn)為從系統(tǒng)輸入到輸出的映射關(guān)系，即使輸

32、入時系統(tǒng)從未有過的例子，系統(tǒng)通過插補(bǔ)、歸類等方法，也能給出適當(dāng)?shù)妮敵?。如果系統(tǒng)中某部分出現(xiàn)故障，仍能正常工作，并給出警告信號，甚至自行修復(fù)。4. 優(yōu)化能力智能控制具有在線特征辨識、特征記憶和擬人等特點，故在整個控制過程中，計算機(jī)能夠在線獲得信息、實時處理并給出控制決策，通過不斷優(yōu)化參數(shù)和尋找控制器最佳結(jié)構(gòu)形式，來獲得整體的最優(yōu)控制性能1510因此就目前而言，智能控制是解決傳統(tǒng)過程控制局限性問題和提高控制質(zhì)量的一個重要途徑。在各種儀表高速發(fā)展的今天，控制裝置己經(jīng)不是主要問題，影響被控對象性能指標(biāo)的主要因素取決于控制器本身，控制器本身的智能化設(shè)計將直接影響產(chǎn)品的質(zhì)量和生產(chǎn)率。1.5論文的主要研究內(nèi)

33、容本課題的具體研究內(nèi)容如下:1.結(jié)合電鍋爐水溫上升過程的特點，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、加入Smith預(yù)估器的PID控制、模糊控制、參數(shù)自整定模糊PID控制方法。并對控制算法的實現(xiàn)、控制器的設(shè)計和參數(shù)調(diào)整進(jìn)行深入研究。2 運用 MAfLAB軟件的ismilukn 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)定誤差小的控制算法。3.結(jié)合電鍋爐供暖系統(tǒng)對控制器的要求，設(shè)計一個智能溫度控制器，包括:總體方案設(shè)計、硬件電路設(shè)計和部分軟件設(shè)計。實現(xiàn)溫度的采集與控

34、制、超限報警等功能。第2章被控對象及控制策略研究2.1被控對象及其原有控制方案2.1.1被控對象分析 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。目前國內(nèi)外生產(chǎn)的電鍋爐有很多種型式，從整體結(jié)構(gòu)上分有立式、臥式、多單元式等:從傳熱介質(zhì)上分有熱水鍋爐、蒸汽鍋爐和有機(jī)載體鍋爐;從電加熱原理上可分為電熱管式、電熱棒式、電熱板式、電極式和感應(yīng)式等;從供熱方式上有直熱式和蓄熱式等91。本文研究對象為直熱式熱水鍋爐，采用電阻式加熱，工作壓力為0.4 M

35、 pa，鍋爐內(nèi)最高水溫95 0C。 膨脹水箱 （必須與大氣相通） 電鍋爐供暖出水口 排氣閥 安全閥 泄水閥 排污口供暖回水口 散熱片圖 2-1 電 鍋 爐 安 裝 圖當(dāng)電鍋爐工作在0.4Mpa時，水的飽和溫度為144C ，最高水溫95使鍋爐遠(yuǎn)離了工作壓力下的飽和溫度及加熱元件表面的過度沸騰難以控制的現(xiàn)象，同時，95 的水溫基本上不產(chǎn)生蒸汽。產(chǎn)品安裝示意圖如圖2-1所示。從電鍋爐的安裝示意圖可以看出，電鍋爐的熱水經(jīng)供暖出水口送至散熱片，通過散熱片向供熱區(qū)釋放熱量?？梢姽釁^(qū)的溫度是控制參數(shù)，操作量是電鍋爐內(nèi)的熱水。通過調(diào)節(jié)閥的開度，保證供熱區(qū)的等溫特性;通過水位的判別，調(diào)節(jié)補(bǔ)水閥的起、停。因此本

36、文的研究目的是結(jié)合電鍋爐水溫上升的特點，對它的溫度進(jìn)行控制，達(dá)到調(diào)節(jié)時間短、超調(diào)量小且穩(wěn)定誤差小的技術(shù)要求。在 生 產(chǎn) 過程，控制對象各種各樣，理論分析和試驗結(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。其傳遞函數(shù)可由式(2一1)表示:式(2一1)中 K-對象的靜態(tài)增益;T- 對 象 的 時 間 常 數(shù) ; 對 象 的 純 滯 后時間。對 象 中 的特性參數(shù)對其輸出的影響:1.放 大 系 數(shù)K放大系數(shù)K也就是傳遞系數(shù)，它與被控量的變化過程無關(guān)，其值表示輸入對輸出穩(wěn)態(tài)值

37、的影響程度。K 值越大，表示被控對象的自平衡力小;K值小，對象自平衡能力大。2.時 間 常 數(shù)T時間常數(shù)T的大小反映了對象受到階躍干擾后，被控量達(dá)到新的穩(wěn)定值的快慢程度，即時間常數(shù)T是表示對象慣性大小的物理量。2.1.2原有控制方案目前國內(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。1.開關(guān)式控制方法以預(yù)控制的溫度為標(biāo)稱值，據(jù)此設(shè)定一個控制上限，一個控制下限。當(dāng)溫度不在此范圍內(nèi)時，電熱鍋加熱，否則停止加熱。這種方法主要存在以下幾個問題: 在實際工程中達(dá)不到理想的控制效果，系統(tǒng)的穩(wěn)定性不好. 由于系統(tǒng)只是采用簡單的開關(guān)量啟動或關(guān)閉，使系統(tǒng)出現(xiàn)反復(fù)振蕩，且對電網(wǎng)產(chǎn)生很大沖擊，運行成本很

38、高。2.人工控制方法人工控制方法是通過工作人員的操作經(jīng)驗，簡單的對鍋爐進(jìn)行操作.因此，很難提高系統(tǒng)的控制精度和實現(xiàn)低成本運行。針對市面上電鍋爐的粗獷式控制方法，要提高系統(tǒng)控制精度和實現(xiàn)低成本運行，必須尋找一種新的解決方案。2.2控制策略研究通過對電鍋爐的結(jié)構(gòu)和系統(tǒng)研究確定出可采用的研究方案，首先可采的控制方案是PID控制，它是經(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。第二個可采用方案是模糊控制，由于它是以先驗知識和專家經(jīng)驗為控規(guī)則的智能控制技術(shù)，可以模擬人的推理和決策

39、過程，因此無須知道被控對象的數(shù)學(xué)模型就可以實現(xiàn)較好的控制，且響應(yīng)時間短，可以保持較小的超調(diào)量2.2.IPID控制基本理論P(yáng)ID控制在生產(chǎn)過程中是一種被普遍采用的控制方法，是一種比例、積分、微分并聯(lián)控制器。 常規(guī)PID控制系統(tǒng)原理框圖如圖2一2所示。比例積分r(t) e(t)+u(t)被控對象+c(t)+ + -微分圖 2一2 基 本 IP D控制系統(tǒng)原理圖理想的PID控制器根據(jù)給定值r(t)與實際輸出值c(t)構(gòu)成的控制偏差e(t)e(t )= r (t) 一c (t ) ( 2一2 )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。 (2一3)式中 u(t)一一控制器的輸

40、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；Kpe（t） 比例控制項，Kp為比例系數(shù); 積分控制項，為積分時間常數(shù); 微分控制項，為微分時間常數(shù)。在圖2一2的基礎(chǔ)上分析一下PID控制器各校正環(huán)節(jié)的作用: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(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)凡的增大，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)不，時

41、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)不的減小，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，PDI 控制器是通過計算機(jī)IPD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

42、機(jī)中的實現(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，即可作如下近似變換: (2-4) 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，如式(2-5)所示?；蚴街?k一采樣序號，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)一第 (k-1)次采樣時刻輸入的偏差值;Kj一積分系數(shù)，Kj=KpTTj;一微分系數(shù)，Kd=KpTdT；由 (2 -6) 式可得u(k )

43、= u( k) -u(k-1)=Kpe(k)-e (k-1 )+ Kje(k)-Kde(k)-2e(k-1)+e(k-2) (2-7)=Kpe(k)+ Kje(k)+ Kde(k)一e(k一1)式 (2 -7) 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?？梢钥闯?，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。2.2.2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)

44、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)行削弱積分項的運算，而停止增大積分項的運算。 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。 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)實際輸出Y的偏差值e。在進(jìn)入正常調(diào)節(jié)過程后，由

45、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。 四點中心差分法的思想是:不直接采用誤差e(k )，而是用過去和現(xiàn)在四個采樣時刻的誤差平均值(k)作為基準(zhǔn)(k )= e(k) +e(k -1 )+e(k-2)+e(k-3)/4通

46、過加權(quán)求和，構(gòu)成近似微分T整理得：2.3模糊控制理論2.3.1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)

47、驗得出的，所以模糊控制的基本思想就是利用計算機(jī)實現(xiàn)人的控制經(jīng)驗o2.3.2模糊控制系統(tǒng)的組成及結(jié)構(gòu)分析 摸糊控制系統(tǒng)是采用計算機(jī)控制技術(shù)構(gòu)成的一種具有反饋通道的閉環(huán)結(jié)構(gòu)的數(shù)字模糊控制系統(tǒng)。智能性的模糊控制器是模糊控制系統(tǒng)的核心，一個模糊控制系統(tǒng)性能的優(yōu)劣，主要取決于模糊控制器的結(jié)構(gòu)，所采用的模糊控制規(guī)則、合成推理算法以及模糊決策的方法等因素。模糊控制系統(tǒng)組成原理框圖如圖2一3所示。圖 2一 模糊控制系統(tǒng)組成原理框圖y(t)s(t)輸入接口模糊控制器輸出接口執(zhí)行機(jī)構(gòu)被控對象檢測裝置圖 2一 模糊控制系統(tǒng)組成原理框圖Fig.2一Thesche扣aticoflhe6jz砂cOntrolsy咖m 模糊

48、控制系統(tǒng)是由被控對象、執(zhí)行機(jī)構(gòu)、過程輸入輸出通道、檢測裝置、模糊控制器等幾部分組成。被控對象的數(shù)學(xué)模型可以是己知的、精確的，也可以是未知的、模糊的。過程輸入輸出通道一般指模/數(shù)(A/D)、數(shù)/模(D/A)轉(zhuǎn)換單元和接口部件，電平轉(zhuǎn)換裝置及多路開關(guān)等。作為控制系統(tǒng)核心部件的模糊控制器不依賴于被控對象的精確數(shù)學(xué)模型，易于對不確定性系統(tǒng)進(jìn)行控制。模糊控制器抗干擾能力強(qiáng)，響應(yīng)速度快，并對系統(tǒng)參數(shù)的變化有較強(qiáng)的魯棒性。 在實際應(yīng)用中，模糊控制器有兩種組成方式，一種是由模糊邏輯芯片組成的硬件專用模糊控制器，它是用硬件芯片來直接實現(xiàn)模糊控制算法，這種模糊控制器的特點是推理速度快，控制精度高，但價格昂貴，輸入

49、和輸出以及模糊規(guī)則都有限，且靈活性較差，在實際中較少使用;另一種組成方式是采用與數(shù)字控制器相同的硬件結(jié)構(gòu)， 目前多用單片微機(jī)來組成硬件系統(tǒng)。而在軟件上用模糊控制算法取代原來數(shù)字控制器的數(shù)字控制算法，這樣就把原來的數(shù)字控制器改成了模糊控制器，組成了一個單片機(jī)的模糊控制系統(tǒng)。本文所研制的電鍋爐控制系統(tǒng)采用的就是后一種組成方式。 模糊控制器(FC-Fuzzy controlle)又稱為模糊邏輯控制器(FLC一Fuzzy Logic contro ner)，它的模糊控制規(guī)則用模糊條件語句來描述，是一種語言型控制器，因此有時又被稱為模糊語言控制器。模糊控制器的機(jī)構(gòu)框圖如圖2一所示。 模糊化 接 口 模糊

50、推 理 機(jī) 模糊 接口 被控 對 象知 識 庫FCS(t)+_Y(t)u圖 2-4 模 糊 控 制 器 結(jié) 構(gòu) 框圖Fig .2 -4 T h e s ch em a tic o f th e f uz zy c on rto lle r 圖 2-4 中是被控對象的輸入，y(t)是被控對象的輸出，s(t)是參考輸入，e為誤差。圖中虛線框內(nèi)就是模糊控制器，它根據(jù)誤差信號產(chǎn)生合適的控制作用，輸出給被控對象。模糊控制器主要由模糊化接口、知識庫、模糊推理機(jī)、解模糊解口四部分組成，各部分作用如下: 1.模糊化模糊化接口接受的輸入只有誤差信號e，由e再生成誤差變化率e或誤差的積分，模糊化接口完成兩項功能:

51、 論域變換:e和e都是非模糊的普通變量，它們的論域(即變化范圍)是實際域上的一個真實論域，分別用X和Y來代表。在模糊控制器中，真實論域要變換到內(nèi)部論域和，無論是對于D-FC(離散論域的模糊控制器)，還是D-FC(連續(xù)論域的模糊控制器)，論域變換后e和e變成E和EC，相當(dāng)于乘了一個比例因子(還可能有偏移)。 模糊化:論域變換后E和EC仍是非模糊的普通變量，這里把它們分成若干個模糊集合，如:“負(fù)大”(NL),“負(fù)中”,(N M),“負(fù)小”(NS),“零”(Z),“正小”(PS),“正中”(PM),“正大”(PL),，并在其內(nèi)部論域上規(guī)定各個模糊集合的隸屬度函數(shù)。在t時刻輸入信號的值e和e經(jīng)論域變換

52、后得到E和EC，再根據(jù)隸屬函數(shù)的定義可以分別求出E和EC對各模糊集合的隸屬度，如,，這樣就把普通變量的值變成了模糊變量(即語言變量)的值，完成了模糊化的工作。這里E, EC既代表普通變量又代表了模糊變量，作為普通變量時其值在論域和中，是普通數(shù)值;作為模糊變量是其值在論域0, 1中，是隸屬度。 2.知識庫顧名思義，知識庫中存儲著有關(guān)模糊控制器的一切知識，它們決定著模糊控制器的性能。是模糊控制器的核心。知識庫又分為兩部分，分別介紹如下: 數(shù)據(jù)庫:它與計算機(jī)軟件中的數(shù)據(jù)庫不同，它存儲著有關(guān)模糊化、模糊推理、解模糊的一切知識，如模糊化中的論域變換方法、輸入變量各模糊集合的隸屬函數(shù)定義、模糊推理算法、解

53、模糊算法、輸出變量各模糊集合的隸屬函數(shù)定義等。 規(guī)則庫:其中包含一組模糊控制規(guī)則，即以“if,t hen”形式表示的模糊條件語句 如 R1: if E is A1 and EC is B1,then U is C1 , R2: if E is A2 and EC is B2,then U is C2; Rn : if E is An and EC is Bn,thenU is Cn。其中， E和EC就是前面的語言變量，A1, A2,，An是E的模糊集合，B1,B2,，Bn。Bn是EC的模糊集合，C1,C2，Cn是U的模糊集合。每條規(guī)則是在一個積分空間XxYx中的模糊關(guān)系，EriX, EC cz

54、Y, UeZ。如果X.Y. Z皆為離散論域，還可以寫成模糊關(guān)系矩陣R, i=1,2,n。規(guī)則庫中的n條規(guī)則是并列的，它們之間是“或”的邏輯關(guān)系，因此整個規(guī)則集的模糊關(guān)系為 3.模糊推理機(jī)推理機(jī)有每個采樣時刻的輸入，依據(jù)模糊控制規(guī)則推導(dǎo)出控制作用，而模糊控制規(guī)則這一組模糊條件語句可以導(dǎo)出一個輸入輸出空間上的模糊關(guān)系，推理機(jī)按著模糊推理的合成規(guī)則進(jìn)行運算從，而求得控制作用，推理機(jī)制為在t時刻若輸入量為E和EC,E eX，ECEY ，若論域X. Y . Z 皆為離散的，E在X上對應(yīng)矢量A，EC在對應(yīng)矢量B，則推理結(jié)果是Z上的矢量cC =( A xB ) o R ( 2 -1 4) 4.解模糊解模糊可

55、以看作模糊化的反過程，它要由模糊推理結(jié)果產(chǎn)生u，的數(shù)值，作為模糊控制器的輸出。解模糊接口主要完成以下兩項工作:解模糊:對u，也要有真實論域Z變換到內(nèi)部論域Z，對Uc -Z 定義若千個模糊集合，并規(guī)定各模糊集合的隸屬度函數(shù)。模糊推理是在內(nèi)部論域上進(jìn)行的，因此得到的推理結(jié)果C是Z上的模糊矢量，其元素為對U的某個模糊集合的隸屬度。對于某組輸入E和EC，一般會同時滿足多條規(guī)則，因此會有多個推理結(jié)果C i為不同的模糊集合，用公式(2-15)求CeC=UC, (2-15)并用解模糊算法(如最大隸屬度法、重心法、中位法等)，即可求得此時的內(nèi)部控制量u:。 論域反變換:得到的Ue z ,，進(jìn)行論域反變換即可得

56、到真正的輸出uez,它仍是非模糊的普通變量。2.3.3模糊控制算法的實現(xiàn) 模糊控制算法的實現(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。其最主要的區(qū)別在于模糊推理的實現(xiàn)方法不同。 1. 查表法 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(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，模糊控制器在線運行時，進(jìn)行查表就可以了，因而可以大大加快在線運行的速度。這一過程可以用圖2-5表示。本論文模糊控制器的設(shè)計采用的正是此法。規(guī) 則 集模 糊 化合成算法解模糊K1K2量化量化 查詢表K3eec離線在線u圖 2-5

57、查 表 法Fig.2-2.硬 件 模 糊控制器采用具有模糊推理功能的模糊芯片，它推理速度快，控制精度高，處理速度至少比軟件提高一個數(shù)量級。目前已經(jīng)采用的硬件實現(xiàn)模糊控制器產(chǎn)品有日本立石公司的模糊控制器FZ-1000, 2000, 5000, 6000等，日本奧井點電機(jī)公司的FOC200lA， 日新電機(jī)的模糊控制器等等。限制硬件模糊控制器普及的主要因素是價格問題，目前模糊芯片的價格還是比較昂貴的。 3.軟件模糊推理法采用軟件模糊推理法指用軟件實現(xiàn)輸入模糊化、模糊推理算法以及輸出解模糊等模糊過程，尤其是模糊推理過程，它不同于查表法，可以把模糊推理過程離線完成，而是在線運行時每一個采樣周期都要進(jìn)行模

58、糊推理。因此這種方法靈活性強(qiáng)，應(yīng)用范圍廣，比查表法有更高的精度，但由于其推理要花費一定的時間，因而要求計算機(jī)有較高的運行速度。目前有用軟件實現(xiàn)的通用模糊控制器產(chǎn)品，也有在它們生產(chǎn)的產(chǎn)品中配置有模糊控制軟件模塊。2.3.4模糊控制方法的進(jìn)展 1.Fuzzy-PID 一Fuzzy PID復(fù)合控制指的是模糊控制技術(shù)與常規(guī)PID 控制算法相結(jié)合的控制方法。常用的是模糊控制器與Pl 調(diào)節(jié)器相結(jié)合的Fuzzy PI雙模控制形式。 這種控制形式的出發(fā)點主要是因為模糊控制器本身消除穩(wěn)定誤差的性能較差，加入Pl 調(diào)解器可以消除穩(wěn)定誤差的作用。控制策略上為，在大偏差范圍內(nèi)，即偏差e在某個閥值之外采用模糊控制，以獲

59、得良好效果的瞬態(tài)性能;在小偏差范圍內(nèi)，即e落在閥值之內(nèi)時轉(zhuǎn)換成PID(或Pl)控制，以獲得良好的穩(wěn)態(tài)性能。二者之間的轉(zhuǎn)換閥值由微機(jī)程序根據(jù)事先給定的偏差范圍自動實現(xiàn)。 2.參 數(shù) 自 整定模糊控制關(guān)系式(2一16)u= 凡 f( kle ，k Zec ) (2一 16 )f為非線性函數(shù)，顯然FLC的控制作用u與比例因子杭、氣和量化因子棍有關(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。在線整定比例因子氣、k:和量化因子棍，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。 對于經(jīng)典的單變量二維FLC，由式(2一16

60、)可以看出比例因子氣、k:分別相當(dāng)于模糊控制的比例作用和微分作用的系數(shù)，量化因子氣則相當(dāng)于總的放大倍數(shù)。具體比例因子k.、kZ和量化因子k3與系統(tǒng)性能的如下關(guān)系。一般k 越大，系統(tǒng)調(diào)節(jié)惰性越小，上升速率越快。但k。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k，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。 K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K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。K過小，系統(tǒng)輸出上升速率增大，導(dǎo)致系統(tǒng)產(chǎn)生過大的超調(diào)和振蕩。 k3增大K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