自調(diào)整模糊pid控制啤酒發(fā)酵

自調(diào)整模糊pid控制啤酒發(fā)酵

1不同控制器對魯棒性對象的控制現(xiàn)在，主要的模糊控制方法用于控制啤酒發(fā)酵。該方法作為一種非模型的控制手段,在強(qiáng)非線性對象的控制問題中有著獨特的優(yōu)勢,但是常規(guī)模糊控制器本質(zhì)上是PD或PI型控制器,使系統(tǒng)的魯棒性受到影響。本文從提高模糊控制性能的角度出發(fā),將直接控制型模糊控制器、增益調(diào)整型模糊控制器和傳統(tǒng)的PID控制器相結(jié)合,組成了自調(diào)整模糊PID控制器。2混合參數(shù)的自適應(yīng)管理制度的設(shè)計2.1fc1pi、fc2模糊控制器混合參數(shù)自調(diào)整模糊PID控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。PI控制器用以產(chǎn)生控制分量u1;FC1表示直接控制型模糊控制器,用以產(chǎn)生控制分量u2;FC2表示增益型模糊控制器,其作用是在控制過程中根據(jù)系統(tǒng)的狀態(tài)在線改變控制器的參數(shù)Kp、Ki、Ku,以加強(qiáng)整個系統(tǒng)的自適應(yīng)能力,提高系統(tǒng)的性能。FC1本質(zhì)上等效于非線性PI控制器,而FC2等效于非線性PD控制器。由于PI型控制器不含微分作用,暫態(tài)性能比較差,響應(yīng)時間較長;而PD型控制器缺乏積分作用,對不含積分對象進(jìn)行控制時必然會產(chǎn)生穩(wěn)態(tài)偏差。因此,將兩者進(jìn)行組合構(gòu)成并行模糊控制器,可以克服彼此的缺陷,得到理想的控制效果。2.2模糊集的論城化FC1的輸入變量采用選擇偏差e和偏差變化率ec,而輸出為總控制量u的分量u1。為了使控制器的設(shè)計更具一般性,采用標(biāo)準(zhǔn)化處理,把e、ec和u1的模糊集論城化歸為[-3,+3]。將e、ec及u1模糊化為5個模糊子集{(NB負(fù)大),NS(小),ZO(零),PS(正小),PB(正大)}。相應(yīng)的隸屬度函數(shù)選用三角型和梯形函數(shù),函數(shù)曲線如圖2所示。結(jié)合現(xiàn)場操作人員的經(jīng)驗和專家的知識,制定了如表1所示的模糊控制規(guī)則。2.3fc2對kp、ki、ku的調(diào)整FC2的輸入變量采用選擇偏差絕對值|e|和偏差變化率絕對值|ec|,而輸出為參數(shù)Kp、Ki、Ku,通過對輸出參數(shù)的在線調(diào)整,以提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度和穩(wěn)定性。與FC1設(shè)計相仿,把|e|、|ec|的模糊集論域化歸為[0,+3],參數(shù)Kp、Ki、Ku的模糊集論域化歸為[0,+1]。|e|、|ec|的隸屬度函數(shù)選用三角型和梯形函數(shù),而Kp、Ki、Ku的隸屬度函數(shù)選用高斯型函數(shù)。FC2對Kp、Ki的調(diào)整原則如下:|e|較大時,為加快系統(tǒng)響應(yīng),應(yīng)取較大的Ku;|e|中等大小時,為防止超調(diào),Kp、Ki應(yīng)取適中;|e|較小時,為減小余差,應(yīng)適當(dāng)增大Ki。FC2對Ku的調(diào)整原則如下:|e|和|ec|較大時,為加快系統(tǒng)響應(yīng),應(yīng)取較大的u,所以,為防止震蕩應(yīng)取Ki=0;|e|和|ec|較小時,應(yīng)減小u達(dá)到穩(wěn)態(tài)偏差的要求,Ku應(yīng)較小;|e|和|ec|中等大小時,Ku也取中等大小的值。經(jīng)以上分析,我們可分別制作Kp、Ki、Ku的調(diào)整規(guī)則表。另外,在FC1、FC2設(shè)計中,選用最大最小模糊算子,即“And”采用“Min”運算,“OR”采用“Max”運算;解模糊化方法采用常用的面積中心法(COA)。2.4模糊控制器2控制多元表達(dá)綜合各部分的控制機(jī)理,可以得到整個控制系統(tǒng)的作用步驟如下:(1)在某一采樣時刻,得到被控對象y,與給定值r比較得到偏差e,并計算得到ec、|e|、|ec|。(2)由直接控制量型模糊控制器FC1推理得到控制分量u1。(3)由增益調(diào)整型模糊控制器FC2推理得到參數(shù)Kp、Ki、Ku。(4)偏差e驅(qū)動PI控制器得到控制分量u2,與控制分量u1相加得到總控制量u。(5)將控制變量u作用于被控對象,返回步驟(1)進(jìn)行下一周期的計算。3模糊pid控制器動態(tài)特性仿真為了驗證混合參數(shù)自調(diào)整模糊PID控制的控制品質(zhì)和控制魯棒性,針對啤酒發(fā)酵溫度控制的4組模型進(jìn)行了仿真分析。已知對象的數(shù)學(xué)模型為:啤酒發(fā)酵溫度控制過程的時變性特點,其對象模型參數(shù)隨著工況和環(huán)境的變化而變化。因此針對表2中的4組模型進(jìn)行仿真,分別應(yīng)用混合參數(shù)自調(diào)整模糊PID控制器和常規(guī)模糊控制器進(jìn)行對比仿真(注意:不同模型的控制參數(shù)不作任何調(diào)整)。圖3～圖6分別是模型1～4的單位階躍響應(yīng)曲線,其中虛線為常規(guī)模糊控制器(即混合參數(shù)自調(diào)整模糊PID控制器的FC1)控制曲線;實線為混合參數(shù)自調(diào)整模糊PID控制器的控制曲線。仿真結(jié)果說明,兩類模糊控制器在大時滯時變系統(tǒng)中的應(yīng)用均非常適宜。當(dāng)模型參數(shù)在一定范圍內(nèi)變化時,它都具有較優(yōu)的控制品質(zhì),過渡過程快速平穩(wěn),以上4組模型階躍響應(yīng)都未出現(xiàn)振蕩。但是,由圖中可見,由于增加了在線調(diào)整參數(shù)的模糊PID控制器,混合參數(shù)自調(diào)整模糊PID控制器的控制性能比常規(guī)模糊控制器更加優(yōu)秀,提高了系統(tǒng)的響應(yīng)速度和穩(wěn)定性,同時減小了超調(diào)量,對模型的變化更加具有魯棒性。4啤酒發(fā)酵過程控制本文從提高模糊控制性能的角度出發(fā),