针对电加热炉这种具有较大的滞后性、非线性、时变性的控制对象,采用Fuzzy-PID复合控制方式克服了单纯采用PID控制或Fuzzy控制导致系统性能变差甚至不稳定的缺点,取得了较好的控制效果

曾玮

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2006年 12 月December 2006第 24 卷 第 6 期Vol.24 No.6龙岩学院学报Journal of Longyan UniversityFuzzy-PID 复合控制在电加热炉温度控制中的应用曾 玮 1, 2( 1、厦门大学自动化系 福建厦门 361005; 2、龙岩学院物理与机电工程学院 福建龙岩 364000)摘要: 针对电加热炉这种具有较大的滞后性、非线性、时变性的控制对象 , 采用 Fuzzy- PID 复合控制方式克服了单纯采用 PID 控制或 Fuzzy 控制导致系统性能变差甚至不稳定的缺点 , 取得了较好的控制效果。关键词 : Fuzzy- PID 复合控制 ; PID 控制; Fuzzy 控制; Matlab 仿真中图分类号 : TP273+.3 文献标识码 : A 文章编号: 1673- 4629(2006)06- 0038- 02收稿日期 : 2006—06—16作者简介 : 曾玮(1979— ), 男 , 福建龙岩人 , 龙岩学院助教 , 厦门大学在职硕士研究生 , 主要研究方向 : 工业自动控制、嵌入式仪器仪表。1 引言电加热炉是一个较为复杂的被控对象 , 它的主要任务是将被加热对象加热到工艺要求 的 温 度 水 平 和 加 热 质 量 。虽然可以用下面的数学模型定性地描述它 : G( s) = ke- !ds!s+1( 式中 : k 为放大倍数 ; ! 为惯性时间常数 ; !d 为纯滞后时间 ) , 但在实际热力过程中 , 由于被加热金属的热导率、装入量以及加热温度等因素的不同 , 直接影响着 k, !, !d 等参数的变化。电加热炉燃烧过程是受随机因素干扰的 , 具有大惯性、纯滞后的非线性分布参量的随机过程 , 很难全面考虑各种因素的影响 , 准确控制燃烧过程 , 使温度容易 偏 高 或 偏 低 , 因 此电加热炉具有很大的不确定度。对这样一个大惯性、纯滞后、参数时变的非线性对象的控制 , 目前应用最多的是 PID控制和 Fuzzy( 模糊) 控制 , 也最具代表性。在 PID 控制算法中存在比例 ( P) , 积分 ( I) 和 微 分 ( D) 三 种 控 制 作 用 , 根 据 被控对象的不同 , 适当调整 PID 参数可以获得较为理想的控制效果。但由于 PID 算法只有在系统模型为非时变的情况下才能获得较理想的效果 , 当一个调整好参数的 PID 控制器被应用到模型参数时变系统 , 如电加热炉系统时 , 系统性能会变差 , 甚至不稳定。而 Fuzzy 控制虽然对被控对象的时滞性、非线性和时变性具有一定的适应能力 , 同时对噪声也具有较强的抑制能力 , 但消除系统稳态误差的能力较弱 , 难以达到较高的控制精度。因此单纯采用 PID 控制或 Fuzzy 控制都不会取得较好的控制效果。本文提出采用 Fuzzy- PID 复合控制方式来控制电加热炉 , 克服了上述两种方法的缺点 ,既 具 有 PID 控 制 器 的 动 态 跟 踪 品 质 和 稳 态 精 度 , 又 具 有Fuzzy 控制器动态响应好 , 上升时间快 , 超调小的优点 , 取得了较好的控制效果。2 PID 控制和 Fuzzy- PID 复合控制算法的区别① PID 算法在 PID 控制中 , 将系统的设定值 R 与系统的输出值 Y比较 , 得出控制偏差 e=R﹣Y, 并依据偏差情况 , 给出控制量u。对于连续时间系统来说, 模拟 PID 控制算法的一般形式为u=Kp(e+1T1t0!edt+Td dedt )写成拉氏变换形式为 U(s)=Kp(1+1T1s+Tds)E(s)数字式 PID 控制作用的离散形式为u(k)= Kpe(k)+KInj = 0"e(j)+KD[e(k)- e(k- 1)]式中 Kp, KI, KD 分别为 PID 控制作用的比例、积分和微分系数。② Fuzzy- PID 复合控制算法Fuzzy- PID 控制器是一种在常规 PID 控制器 u (k)= KpE(k)+KI$E(k)+KDEC(k)的 基 础 上 , 应 用 Fuzzy 集 合 理 论 建 立 参数 Kp, KI,KD 与偏差绝对值|E|和偏差变化绝对值|EC|间的二元连续函数关系为 :Kp=f1( |E|, |EC|)KI=f2( |E|, |EC|)KD=f3( |E|, |EC|)并 根 据 不 同 的 |E|和 |Ec|在 线 自 整 定 参 数 Kp, KI,KD 的 控制器。3 电加热炉 Fuzzy- PID 控制器的结构及工作原理该控制器结构如图 1 所示:R e(t) y(t)(1- e- !s)/su(t)d/dr模糊参数调节器PID 控制器 电加热炉+图 1 Fuzzy- PID 控制器结构图38电加热炉控制对象为输入 u(t)和 输 出 y(t), 控 制 目 标 为使对象输出 y(t)达到指定的 R。该系统由一个标准 PID 控制器和一个模糊参数调节器组成。PID 控制器根据闭环误差 e(t)=R﹣y(t)产生控制信号 u(t), 模糊参数调节器调节 PID 控制器的参数 , 即:u(t)= Kpe(t)+KDde(t)dt+KI!e(t)dt当设定所需达到的温度 R 后 , 通过上述控制器实现对电加热炉温度 y(t)的控制。4 PID 控制和 Fuzzy- PID 复合控制仿真实验及比较为了检验 Fuzzy- PID 复合控制方式的有效性和实用性 ,将其与 PID 控制方式的性能进行比较。根据电加热炉的数学模型 , 用 PID 控制和 Fuzzy- PID 复合控制方法进行仿真实验 , 实验采用 Matlab 软件工具( Matlab 7.1 版本) 。电加热炉的数学模型 G ( s) = ke- !ds!s+1中各参数的取值为 : k=4, !=1320s,!d=150s。仿真结果如下 :( 1) 采用两种控制算法的输出响应曲线采用 PID 算法 , 系统的阶跃响应曲线如图 2 所示。电加热炉工作温度设定值为 1073K, PID 参数设定为 Kp=0.8, KI=558, KD=139, 在稳态误差为 2%的情况下 , 其超调量为 !=21%, 调节时间为 ts=610s。若 调 节 PID 参 数 ( KP=0.6, KI=278, KD=69) , 使 超 调 量 降低至 !=4.3%以内时 , ts=1120s, 如图 2 所示。采用 Fuzzy- PID 复合控制算法 , 系统的阶跃响应曲线如图 3 所 示 。 在 稳 态 误 差 为 2%的 情 况 下 , 其 超 调 量 为 !=2.4%, 调节时间为 ts=560s。图 2 PID 炉温控制阶跃响应仿真曲线图 3 Fuzzy- PID 炉温控制阶跃响应仿真曲线从以上的仿真结果可以看出 , PID 控制算法存在过渡过程时间与超调量之间的矛盾。若要超调量小 , 则过渡过程时间变长 ; 若要过渡过程时间短 , 则必然出 现 较 大 的 超 调 量 。无论怎样调节 PID 的三个参数都无法克服这一矛盾。Fuzzy-PID 复合控制算法很好地解决了这个矛盾 , 过渡过程的快慢几乎与超调量无关。因此可以方便灵活地选择参数 , 以快速无超调( 或较小的超调) 进入稳态。( 2) 两种控制算法的抗干扰特性电加热炉工作温度仍然设定为 1073K, 当系统进入稳态工作点后 , 给系统加入一定量的扰动信号 , PID 控制算法的最大偏差为 32K, 过渡过程时间为 400s, 其响应曲线如图 4所示。而 Fuzzy- PID 复合控制算法的最大偏差为 9K, 过渡过程时间为 210s, 其响应曲线如图 5 所示。通过 比 较 发 现 ,Fuzzy- PID 复合控制算法能 够 有 效 抑 制 随 机 干 扰 , 并 以 比PID 控制更小的偏差和更快的速度重新进入设定的稳态工所点 , 它的抗干扰能力比 PID 控制强。图 4 PID 控制器抗干扰特性曲线 图 5 Fuzzy- PID 控制器抗干扰特性曲线( 3) 两种控制方式的控制效果当两种控制方式都进入稳定状态后 , 保持控制方式的参数不变 , 改变被控过程的参数 , 比较二者的控制效果。①保持 k, !d 不变 , ! 由 1320s 变为 1500s。采用 PID 控制时 , 电加热炉温度呈单调上升过程 , 没 有 超 调 , 但 升 温 速度慢 ; 采用 Fuzzy- PID 复合控制时 , 温度有超调 , 但升温速度较快 , 比 PID 控制的升温速度快了近一倍。二者的温度控制曲线如图 6 和图 7 所示。②保持 k, ! 不变 , !d 由 150s 变为 200s。采用 PID 控制时其控制曲线的超调量较大 , 同时出现了振荡 , 如图 8 所示; 采用 Fuzzy- PID 复合控制时其控制曲线虽然也有超调 ,但系统较快地进入了稳定状态, 振荡现象不明显, 如图 9 所示。图 6 PID 控制改变对象 ! 值的温度曲线 图 7Fuzzy- PID 控制改变对象 ! 值的温度曲线图 8 PID 控制改变对象 !d 值的温度曲线 图 9 Fuzzy- PID 控制改变对象 !d 值的温度曲线5 结束语仿真比较实验表明 , 应用 Fuzzy- PID 复合控制方式来控制电加热炉的温度是可行的 , 比 PID 控制具有更好的控制( 下转第 52 页)39效果。它的参数在线自调整能力对抑制干扰 , 提高控制品质和精度是有效的。这种控制方式有以下特点 :① 使电加热炉具有较好的动态特性 , 升温速度快 , 超调量小。② 抗干扰能力强。③ 稳态性能出色 , 基本消除了振荡现象 , 控制精度高。参考文献 :[1]廉 小 亲 . 模 糊 控 制 技 术[M]. 北 京 :中 国 电 力 出 版 社 ,2003.[2]诸静. 模糊控制原理与应用[M]. 北京:机械工业出版社,2001.[3]陈 永 春 . 从 Matlab/Simulink 模 型 到 代 码 实 现[M]. 北京: 清华大学出版社,2002.DA=Ssin!sin("+!)XP2=XA+DAcos"APYP2=YA+DAsin"APHP2=HA+DAtan#A+iA然后取平均值XP=XP1+XP22YP=XP1+XP22HP=XP1+XP22此项功能为这次障碍物测量起到了重要作用。3 注意事项( 1) 布设 GPS 控制网的同时 , 要注意网的强度和精度 。考虑到城市的发展需要 , 应与地方坐标系统一。( 2) 全站仪代替 水 准 测 量 , 要 注 意 前 后 距 离 大 致 相 等 ,这样可以减小竖盘指标差对高差的影响。前、后视线离地面应有一定的高度 , 以减小大气折射的影响。( 3) 熟悉《民用机场飞行区技术标准》中对测量的要求 ,特别是各种障碍物限制面的计算 , 应做到一人计算 , 一人检核。做到计算 100%正确。( 4) 悬高测量时 , 要 及 时 计 算 出 障 碍 物 的 高 程 , 以 判 断周围其它障碍物是否取舍 , 并要注意棱镜摆放的位置。4 结束语在大范围的机场障碍物测量时 , 静态 GPS 作为平面定位无疑是很好的方法 , 精度很高 , 但高程方面的精度还有待于进一步研究 , 所以笔者本次采用全站仪水准法进行高程控制测量 , 其精度可达到四等水准测量的要求。全站仪特殊悬高测量方便灵活 , 不须测量员到达障碍 物 , 操 作 安 全 , 并且测量速度快 , 作业效益高 , 有推广应用价值。参考文献 :[1]中国民用航空总局 MH5001- 2000. 民用机场飞行区技术标准[S].[2]李天文. GPS 原理及应用[M]. 北京: 科学出版社,2004.[3]徐绍铨 , 张华海 , 等. GPS 测量原理及应用[M]. 武汉 :武汉大学出版社,2001.[4]国家质量技术监督局 GB/T18314- 2001. 全球定位系统(GPS)测量规范[S].[5]李青岳 , 陈永奇. 工程测量学[M]. 北京 : 测绘出版社 ,1997.!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!( 上接第 39 页)52

Fuzzy-PID复合控制在电加热炉温度控制中的应用

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