基于模糊PID的箱式电加热炉控制系统

主要介绍了基于模糊控制的电加热炉控制系统。有模糊pi控制,模糊pid控制,单片机模糊控制等。

大连理工大学

硕士学位论文

基于模糊PID的箱式电加热炉控制系统

姓名：王明军

申请学位级别：硕士

专业：控制理论与控制工程

指导教师：王金城

20091201

主要介绍了基于模糊控制的电加热炉控制系统。有模糊pi控制,模糊pid控制,单片机模糊控制等。

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摘要

近年来随着工业的发展，电加热炉在工业控制中的应用越来越广泛。温度是电加热炉控制系统的一个主要参数，对温度的控制要求也越来越高。传统控制算法一般要建立在一定的数学模型之上，模型的精确度对控制效果有直接的影响。然而电加热炉是一种具有非线性、纯滞后、大惯性、时变性和升温单向性的控制对象，很难用数学方法建立精确模型。

模糊控制不依赖于模型，但由于它的理论并不完善，算法复杂，控制过程会存在稳态误差。传统ＰＩＤ控制理论成熟，容易实现，虽然大多数情况下可以满足性能要求，但其性能取决于参数的整定情况，且它的快速性和超调量之间的矛盾关系，使它不能同时满足快速升温和超调量小的要求。鉴于此，本文将模糊算法和常规ＰＩＤ算法结合起来，在手动经验的基础上建立模糊规则，在线自整定ＰＩＤ的参数，提高控制效果。

本文提出了基于模糊ＰＩＤ的箱式电加热炉控制系统的设计方法。首先介绍了模糊ＰＩＤ控制器的设计方法，并用Ｍａｔｌａｂ仿真比较了常规ＰＩＤ控制算法和模糊ＰＩＤ控制算法的性能，分析了模糊ＰＩＤ在电加热炉温度控制中的可行性。最后在二次开发设计的基于组态软件ＫｉｎｇＶｉｅｗ开发的系统中，对模糊ＰＩＤ算法和常规ＰＩＤ算法进行了实时调试，并对实验结果进行了分析。实验证明模糊ＰＩＤ算法在电加热炉温度控制中有着明显的优势。关键词：温度控制；箱式电加热炉；模糊ＰＩＤ；组态软件

主要介绍了基于模糊控制的电加热炉控制系统。有模糊pi控制,模糊pid控制,单片机模糊控制等。

基于髓嘲ＰＩＤ的箱式电加热炉控制系统

ＴｈｅＥｌｅｃｔｒｉｃＢｏｘ－ｔｙｐｅＨｅａｔｉｎｇＦｕｒｎａｃｅＣｏｎｔｒｏｌＳｙｓｔｅｍ

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ＣｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎＳｏｆｔｗａｒｅ

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学位论文题目：．墨主撞．糊堕旦幻筠丢毫虫旦烂控壁．ｊ采经。作者签名：王朗娶导师签名：——扛斗日期：上半年上月止日期：—边年—区月ｊ翌日

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作者郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下进行研究工作所取得的成果。尽我所知，除文中已经注明引用内容和致谢的地方外，本论文不包含其他个人或集体已经发表的研究成果，也不包含其他已申请学位或其他用途使用过的成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。

若有不实之处，本人愿意承担相关法律责任。

作者签名：—上耳Ｌ眦等年韭月监日学位论文题目：蕴丑塑蠲幽豳籀氩电塑煎．烃握麴孟盥

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１绪论

引言

电加热炉是热处理生产中应用最广的加热设备，通过布置在炉内的电阻丝将电能转１．１

化为热能，借助辐射与对流的传热方式加热工件。通常可用以下模型定性描述【ｌ】＝

ｒｄＸ，。＋Ｘ：Ｋｙ２（ｆ一％）（１．１）

式中：Ｘ——电加热炉内温升（指炉内温度与室温温差）

Ｋ——放大系数

％——纯滞后时间

，——加热时间

丁——时间系数

矿——控制电压

在实际热处理中，Ｋ、丁、矗等参数随被加热材料的导热率、装入量以及加热温度等因素变化。

在控制领域中，温度控制广泛应用于社会生活的各个领域。根据不同的目的，将材料及其制什加热到适宜的温度并保温，随后用不同的方法冷却，改变其内部组织，以获得所要求的性能。这不仅需要准确控制工件的加热温度，有时还需要控制不同加热温度下的持续时间。加热过程的设定必须满足不同的被加热材料、不同的装炉量、不同的放置方式以及４ｉ同的加热功率等条件。

电加热炉温度控制具有升温单向性、大惯性、大滞后的特点。其升温单向性是由于

电加热炉的升温保温是依靠电阻丝加热，降温则是依靠环境自然冷却。当其温度’一旦超调，就无法单纯用控制手段使其降温。这种很大的不确定性∞１使得电加热炉在加热过程中很难全面考虑各种囚素的影响，准确控制加热过程。传统的继电器调温电路简单实用，但由十继电器动作频繁，可能会因触点不良Ｉ而影响正常工作。近年来提出改进的电路，采用辛回路无触点控制，克服继电器接触４ｉ良的缺点，且维修方便，缺点是温度控制范围小，精度不高。因此，设计功能和精度适应生产的电加热炉温控系统非常有实际需要。

１．２温度控制系统的发展概况

多年来，研究人员一直不断地把各种新方法和新技术应用于电加热炉的炉温测量和控制中，并获得了许多经验和一定的成果。计算机、智能控制理论的飞速发展使得温度

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基于模糊ＰＩＤ的箱式电加热炉控制系统

控制进入了数字化、智能化的新时代。最近几年快速发展的ＰＩＤ控制、遗传算法、神经网络、以及模糊控制和智能ＰｌＤ控制在温度控制中都有所应用［４１。

（１）ＰＩＤ控制

ＰＩＤ控制即比例、积分、微分控制。由于其结构简单、容易实现、控制效果好、鲁棒性强等特点，凶而，自１９世纪４０年代以来，ＰＩＤ控制在工业过程控制中至今仍得到广泛应用【５ｌ。温度控制系统将热电阻实时采集的温度值与设定值比较，所得差值作为ＰＩＤ控制模块的输入。经ＰＩＤ算法计算出输出控制量，利用修改被控变量误差的方法实现闭环控制。该方法需现场整定ＰＩＤ参数，ｌ酊确定被控对象模型具有一定的难度。另外，该方法抗十扰能力较差。

（２）遗传算法

遗传算法是一种基于自然选择和基因遗传学原理的～种优化搜索算法，具有全局搜索的能力。它将“优胜劣汰，适者生存”的生物进化理论引入待优化参数形成的编码串（１或Ｏ）群体中，选用正确的适配值函数对个体进行筛选，保留满足条件的个体。经过如繁殖交叉和变异等过程，进行搜索优化，直至达到全局最优。

基于遗传算法的温度控制系统就是把采集到的温度信号经遗传算法处理来优化ＰＩＤ的３个参数，然后输出控制量。将ＰＩＤ的３个参数串接在一起构成一个染色体，即遗传空间中的个体，通过繁殖交叉和变异遗传等操作，多次搜索获得适配值最大的个体即为所求。基于遗传算法的ＰＩＤ参数优化控制，具有很高的稳定性和控制精度。

（３）神经网络控制

神经网络具有很强的自适应性和学习能力、非线线映射能力、容错能力和鲁棒性，可对复杂的非线性系统建模。电加热温度控制系统由于负载以及外界干扰等不确定因素的存在，很难准确的整定其参数。传统的ＰＩＤ控制对外界环境的变化只能做近似的估算，难以适应控制要求。基于神经网络的温控系统虽然可以适应电加热炉的复杂特性，实施精确的控制，但其训练和学习时问很长，收敛速度较慢，在实际的热处理过程中，很难达到快速升温的要求。

（４）模糊控制

模糊逻辑在控制领域的应用称为模糊控制。模糊控制主要将操作者的经验和专家的控制经验和知识表示成语言变是描述的控制规则，然后根据控制规则实施控制。它适用于不易取得精确数学模型和数学模型未知或经常变化的对象。

基于模糊算法的温度控制系统的实现，首先根据控制经验形成模糊规则输入计算机巾。然后将采样所得温度误差和误差变化率的精确量模糊化，计算机根据模糊规则推理

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做出模糊决策，求出相应的控制量。将控制量精确化后去驱动执行机构，调整输入达到调节温度目的。

（５）智能ＰＩＤ控制

在现代工业控制中，９５％以一卜的回路具有ＰＩＤ结构。因此，随着工业现代化和其他各种先进控制技术的发展，ＰＩＤ控制技术仍然不过时，并且还占着主导地位。但是由于工业过程对象的精确模型难以建立，系统参数义常发生变化，因而在用ＰＩＤ控制器进行调节时，往往难以得到最佳的控制效果。在过去的５０年，调节ＰＩＤ控制器参数的方法获得了极大的发展。随着计算机技术的推进，人们利ｈ＇－Ｊ人工智能的方法将操作人员的调整经验存入计算机中，根据现场实际情况，计算机自动调整ＰＩＤ参数。这就产生了智能ＰＩＤ控制。该方法能实现自动调整，且整定时间短，操作简便，大大改善了响应特性，同时也推动了自整定ＰＩＤ控制技术的发展。

在现有的电加热炉温度控制方案巾，ＰＩＤ控制和模糊控制应用最多，也最具代表性。因此，在温控系统中，设法将模糊控制与ＰＩＤ结合起来，以温度的影响因素如气温、外加电压、被加热物体性质以及被加热物体温度等作为输入，ＰＩＤ控制器的参数作为输出，达到自整定ＰＩＤ控制器参数的目的。与传统ＰＩＤ相比较，该方法对模型依赖性小，响应速度快，抗干扰能力强，超调量小。

１．３模糊控制在电加热炉温度控制中的应用

电加热炉通过电阻丝加热，其温度控制具有非线性、大滞后、大惯性、多变量、时变性、升温单向性等特点【６】。鉴于此，在实际应用和研究中，电加热炉温度控制存在两人难题：第一，精确的数学模型很难建立；第二，非线性、火滞后等问题不好解决。经典控制理论和现代控制论要求以精确数学模型为基础，它们在解决温度控制问题时遇到了极大的凼难，而以语言规则模型为基础的模糊控制理论却是解决上述问题的有效途径和方法【７１。模糊控制适用于非线性、数学模型不确定的控制对象，对被控对象的时滞非线性和时变性具有一定的适应能力，同时对噪声也有较强的抑制作用，鲁棒性较好。

模糊控制的概念足由美国著名教授Ｌ．Ａ．Ｚａｄｅｈ首先提ｍ的，经过２０多年的发展，模糊控制取得了瞩目的成就…ｏ】。自模糊控制思想诞生以来，关于它的研究开发和实际应用一直备受人们的关注。最早取得应用成果的是英国伦敦大学的教授Ｅ．Ｈ．Ｍａｍｄａｎｉ，１９７４年他首先将模糊控制理论应用于蒸汽机及锅炉的摔制中。随后，日本Ｏｍｒｏｎ公司、美国的ＴｏｇａｉＩｎｆｒａｌｏｇ公司、Ｓｉｍｅｎｓ和Ｉｎｆｏｒｍ公司相继研制成第一、二、三代模糊微处理器。我国对模糊控制理论的研究和应用起步较晚，但发展较快。ＡＳＩＣ芯片Ｆ１００模糊控制器、模糊处理板ＨＹ．８１４０不１模糊系统丌发工具ＦＳＤＴ—１．Ｏ）ｒｌ继研制成功【ｌＩ】。

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基于模糊ＰＩＤ的箱式电加热炉控制系统

与此同时，模糊控制以其良好的性能在电加热炉的温度控制中也得到了很快的发

展。

刘兴池等人采用日本生产的ＳＲ７０智能模糊控制器对电加热炉进行控制，稳态精度达到±０．５摄氏度左右，控制效果十分理想【１２】。

张建民等人采用一种新的自适应模糊控制系统对电加热炉进行控制。实时控制表明，该自适应模糊控制系统的超调基本为零，调节时间短，系统很快进入稳态，控制精度在±ｌ摄氏度【６】。

高梅娟在炉温摔系统中应用双模预测模糊控制。系统运行结果表明，双模预测控制优于常规模糊控制【１３】。

易继楷等人应用模糊神经网络自学习控制器对电加热炉进行物理模拟实验。系统试验表明，通过神经网络的自学≥Ｊ，实现输入变量隶属函数的在线自调整，对电加热炉这种具有非线性、大滞后的系统具有较好的模糊预测及控制功能【１４】。

由此可见，模糊控制在电加热炉的实际应用中的作用越来越重要。但是单纯的模糊控制器消除系统稳态误差的性能比较差，难以达到较高的控制精度。ＰＩＤ控制正好能弥补其不足，近年来已有很多研究将模糊技术与传统技术结合起来设计模糊逻辑控制器。在文献［１５，１６，１７，１８，１９］中介绍了多种能提高ＰＩＤ控制精度的模糊ＰＩＤ混合控制方案。

（１）Ｆｕｚｚｙ．ＰＩＤ混合控制

这种控制器的思想是：偏差很大时使用模糊控制，偏差较小时使用ＰＩＤ控制。两者的转换由微机程序根据事先给定的偏差范围自动实现。由于两种控制作用均包含有积分作用，故稳态精度相同，但Ｆｕｚｚ广ＰＩＤ控制比ＰＩＤ控制动态响应快，超凋小，比模糊控制稳态精度制２０１。

（２）引入积分因子的模糊ＰＩＤ控制器

这种控制器将积分环节加在误差输入量的模糊化之前和模糊控制器输出量的解模糊之后，在一定程度上可减少系统余差，但消除系统极限环振荡的能力较弱，尤其模糊量化因子取的较人时，系统可能出现不稳定，或是对误差的模糊值进行积分，消除了系统余差，但只有使舡。；。缩小才能消除零点附近的极限环振荡，而要达到这一要求，必须增加控制规则数，也就增加了模糊控制器的设计复杂性，凶此这种结构没计目前应用较少【２ｌ】。

（３）模糊自适戍ＰＩＤ控制

模糊自适应ＰＩＤ控制器有多种控制形式，但Ｔ作原理基本一致【２２．２３１。模糊自整定ＰＩＤ控制足在ＰＩＤ算法的基础卜，通过计算当前系统误差Ｐ和误差变化牢以，利用模糊规则进行模糊推理，查询模糊矩阵表进行参数调整。

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在工业生产过程中，电加热炉的特性或结构随着负荷变化或干扰因素的影响而发生改变。电加热炉温控的这种升温单向性、大时滞和时变性，使其用传统的控制方法难以得到很好的控制效果。对于ＰＩＤ控制，若条件稍有变化，其控制参数需重新调整。自适应控制通过在线辨识对象特征参数，实时改变其控制策略，使控制系统指标保持在最佳范围内。但操作者经验不易精确描述，模糊理论正好可以解决这一问题。运用模糊数学的基本理论和方法，把规则的条件操作用模糊集表示；把这些模糊控制规则作为知识存入计算机知识库中，然后计算机根据控制系统的实际响应情况运用模糊推理，实现对ＰＩＤ参数的自动调整。

从以上的分析可知：模糊自整定Ｐ１Ｄ控制应用在电加热炉这类具有明显的纯滞后、

非线性、参数时变特点的控制对象中可以获得很好的控制性能。大量的理论研究和实践也充分证明了用模糊自整定ＰＩＤ控制电加热炉的温度是一个非常好的解决方法。它不仅能发挥模糊控制的鲁棒性好、动念响应好、上升时间快和超调小的特点，义具有ＰＩＤ控制器的动态跟踪品质和稳态精度。因此在温度控制器设计中，采用ＰＩＤ参数模糊自整定复合控制，实现ＰＩＤ参数的在线自调整功能，可以进一步完善ＰＩＤ控制的自适应性能，在实际应用中也取得了较好的效果。

１．４本文的控制要求

本文所研究的控制对象是一种实验窜箱式电加热炉，它除具有一般电加热炉的不确定性外，其工艺的简易性使其保温性较差，且极易受环境影响。基．Ｊ：精确数学模犁的常规控制难以达到控制要求。据此，本设计丰要技术指标如下：

（１）系统控温采用智能控制算法，控制精度在±２摄氏度以下；

（２）热电阻信号直接进入下位机进｛ｊ：处理；

（３）上位机在ＷｉｎｄｏｗｓＸＰ环境下开发应用程序，系统操作简单，人机界面友好；

（４）系统具有良好的可扩展性；

（５）系统具有良好的抗Ｔ扰能力，提高：【：作可靠性。

１．５本文的主要内容和方案

１．５．１主要内容

本文以实验室箱式电加热炉为研究对象，以组态卡ＫｉｎＶｉｅｗ为开发平台，多次实验建立针对该特定控制对象的合适模糊规则库，设计了模糊ＰＩＤ摔制器；采用一定的抗干扰措施，使得该系统具有良好的抗＿ｒ．扰能力：并比较分析模糊ＰＩＤ在电加热炉温度控

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制系统中的应用，改善了电加热炉温度控制的品质，提高了控制效果。为此，本文做了以下工作：

（１）论述比较了多种常用电加热炉温度控制方法，简要介绍了电加热炉的温度控

制特点：

（２）在飞升曲线建立模型的基础上，应用一种较简单的改进方法，提高所建模型

准确度，从而优化ＰＩＤ参数的整定，提高模糊ＰＩＤ与常规ＰＩＤ性能比较的可靠性；

（３）本文蕈点研究了常规ＰＩＤ控制和模糊ＰＩＤ控制在电加热炉温度控制中的应用，

并用Ｍａｔｌａｂ进行仿真，对其控制性能进行了比较；

（４）实现上下位机的通讯，现场调试运行，多次实验比较常规ＰＩＤ控制和模糊

ＰＩＤ控制在电加热炉温度控制中的性能。

１．５．２实验方案

（１）电加热炉空载时，应用常规ＰＩＤ控制和模糊ＰＩＤ控制的温度控制曲线的测定；

（２）电加热炉加载时，应用常规ＰＩＤ控制和模糊Ｐ１Ｄ控制的温度控制曲线的测定；

（３）分别在不同控温区，应用常规ＰＩＤ控制和模糊ＰＩＤ控制的温度控制曲线的测

定；

１．５．３系统的主要控制功能

（１）数据采集：

（２）过程监控包括参数显示数据打印事故报警等；

（３）根据实际温度与理想温度的偏差，进行模糊ＰＩＤ控制算法，对电加热炉进行

实时控制，使系统始终处于最佳运行状态；

（４）系统实现了对尖脉冲扰动的有效处理，使系统能更半稳的运行；（５）实现了上下位机的通信。

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２模糊自整定ＰＩＤ控制器的设计

２．１引言

电加热炉是一个较为复杂的被控对象，可以用以下模型定量捕述它：

Ｇ６）：—Ｋｅ－—７０：一７Ｘ＋ｌ（２．１）

式中：Ｋ是为放大倍数；７’为时间常数：“为纯滞后时间。

在实际热力过程中，Ｋ、Ｔ、矗等参数随着被加热工件的热导率、装入量以及加热温度等因素的不同而变化，使得电加热炉具有很大的不确定性。要控制好这样一个大惯性、纯滞后、参数时变的非线性对象，至今仍是一个热点和难点。电加热炉温度控制技术的发展迅速。从模拟ＰＩＤ、数字ＰＩＤ至ＩＪ最优控制、自适应控制，再到智能控制，每一步都改善了使控制性能。其中常规ＰＩＤ控制和模糊控制最具代表性。

２．２常规ＰＩＤ控制简介

２．２．１ＰＩＤ控制器的结构和原理

ＰＩＤ控制器是一种基于对偏差“过去、现在和未来”信息估计的有效而简单的控制算法。常规连续型ＰＩＤ控制器的控制规律为：

∞）＝ＫｒＭｆ）＋砉∽＋乃警】

其中：ｅ（ｔ）＝ｒ（ｔ）一ｙ（ｔ）为系统的给定值与输出值的偏差；（２．２）

Ｋ。一比例系数；Ｚ一积分时问常数；Ｔ‘，一微分时间常数。

其控制系统原理如图２．１：

图２．１常规ＰＩＤ系统控制原理图

Ｆｉｇ．２．ＩＴｈｅｃｏｎｔｒｏｌｓｃｈｅｍａｔｉｃｄｉａｇｒａｍｏｆＧｅｎｅｒａｌＰＩＤ

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２．２．２控制器参数对控制性能的影响

（１）比例环节对控制性能的影响

比例增益Ｋ。能及时地反映控制系统的偏差信号，系统一旦｝Ｈ现了偏差，比例环节

立即产生调节作用，使系统偏差快速向减小的趋势变化。当比例增益Ｋ。越大，ＰＩＤ控制器调节速度越快。但Ｘ。不能太大，过大的比例增益会加大调节过程的超调量，从而降低系统的稳定性，甚至可能造成系统的不稳定。

（２）积分环节对控制性能的影响

积分环节可以消除系统稳态误差，提高系统的无差度，以保证实现对设定值的无静差跟踪。假设系统已经达到闭环稳定状态，此时系统的输出和误差量为常值“和鼠，则由式２．２可知，当且仅当ｅ（ｆ）＝０时，控制器的输出才为常数。由此可见，只要被控系统存在动态误差，积分环节就产生作用。直到系统无差时，积分环节的输出为一个常值，积分作用停止。积分作用的强弱取决于积分时问常数Ｚ的人小，Ｚ越小，积分作用越强，反之则积分作用弱。积分作用的引入会使系统稳定性下降，动态响应变慢。在实际过程中，尤其对大滞后、慢时变埘象，积分作用对超调量的贡献是很重要的。

（３）微分环节对控制性能的影响

微分环节的引入，主要是为了改善控制系统的响应速度和稳定性。微分作用反映的是系统偏差的变化律，它可以预见偏差变化的趋势，具有超Ｉｊｉ『的控制作朋。换言之，微分作用能在偏差还没有形成之前，就将其消除。因此，微分作用可以改善系统的动态性能。微分作用反映的是变化率，当偏差没有变化时，微分环节的输出为零。微分作用的强弱取决丁微分时间ｒＪ的大小，ｒＪ越大，微分作用越强，反之则越弱。在微分作用合适的情况下，系统的超调量和调节时间可以被有效的减小。微分作用对噪声干扰有放大作用，所以我们不能过强地增加微分调节，否则会对控制系统抗干扰产生不利的影响。２．２．３数字ＰＩＤ控制器

计算机控制实际上是一种采样控制，它根据采样时刻的偏差值计算控制量。因此，

存使用计算机实现ＰＩＤ控制时需将其数字化。将式２．１中的连续时间ｆ用一系列采样时刻点趸互代替，用求和形式代替积分，同时，以’阶后向差分近似代替微分，可得离散化后的ＰＩＤ控制方程为：

上

ｕ（ｋ）＝ＫＰＰ（七）＋Ｋ，∑Ｐ（／）＋尺０【Ｐ（七）一Ｐ（七一１）】（２．３）

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其中：积分系数Ｋ，＝Ｋ，争；微分系数％＝Ｋ，警

ｌＩｌ

ｓ

为消除积分环节中Ｐ（七）计算量过大造成的负担，以及减小对误差的累积作用，冈此将上式表示为控制量ｕ（ｋ）的增量形式。增量式数字ＰＩＤ控制方程为：

Ａｕ（ｋ）＝耳№（七）一ｅ（ｋ—１）】＋墨Ｐ（七）＋Ｋ０ｋ（七）一２ｅ（ｋ—１）＋２ｅ（ｋ－２）】（２．４）

由上式可以看出比例、积分、微分三个环节在控制器中的明确物理意义。根据Ｔ程指标，可以很容易地掌握ＰＩＤ参数整定方法，获得较好的控制效果。但是常规ＰＩＤ控制过于依赖被控埘象的数学模型，三个环节的参数随模型改变而不同。而在实际生产中，参数一旦确定便无法实时地改变。对于电加热炉这样的控制对象，一旦装炉量发生变化，其数学模型就改变，此时需重新确定ＰＩＤ的三个参数。显然在电加热炉的温度控制中，仅仅依靠常规ＰＩＤ控制器是无法满足控制要求的。

２．３基本模糊控制器

２．３．１引言

在实际生产过程中，有经验的操作人员，虽然不懂被控对象，但却能凭借经验采取相应的决策，进行准确的控制。模糊控制器就是据此避开数学模型，在手动控制策略基础上建立起来的一种控制器。它通过电子计算机，接收由精确量转化来的模糊输入信息，按照语言摔制胤则进行模糊推理，给出模糊输出，再将其转化为精确节，反馈送到被控对象实施控制作用。可见，模糊控制器体现了模糊集合理论、语言变量及模糊推理在不具有数学模型，而控制策略只有以语言形式定性描述的复杂被控过程中的有效应用【２４１。

没计一个模糊控制器，必须解决以下称为模糊控制器结构的．ｉ方而问题：

（１）精确量的模糊化，把输入量的确定值转换为相应论域上的模糊变量值；

（２）模糊推理，通过一组模糊条件语句构成模糊控制规则，并计算模糊控制规则

决定的模糊关系；

（３）输ｍ信息的清晰化，将模糊鼍转化为精确量。如图２．２所示为模糊控制器的系统方框图。

主要介绍了基于模糊控制的电加热炉控制系统。有模糊pi控制,模糊pid控制,单片机模糊控制等。

基于模糊ＰＩＤ的箱式电加热炉控制系统

尺●－●

土（ＡＦｕｚｚｙ

摩

７、＜ｙｒＦｖｚｚｚｙ虽。Ｆｕｚｚｙ“被控

—Ｊ‘化控制ＵＬ

’。厂一ＰＥｃ算法判决过程

ｄ／ｄｔ’

图２．２含模糊控制器的系统方框图

Ｆｉｇ．２．２ＴｈｅｓｙｓｔｅｍｂｌｏｃｋｄｉａｇｒａｍｗｉｔｈＦｕｚｚｙｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ

其中，Ｒ为系统设定值（精确量）；ｅ，毒分别为系统误差与误差变化率（精确量）：Ｅ，嬲分别为反映系统误差与误差变化的语言变量的模糊集合（模糊量）；Ｕ为模糊控制器的输出的控制作用（精确量）：Ｙ为系统输出（精确量）。

２．３．２精确量的模糊化

在模糊控制系统运行中，控制器的输入值、输出值是确定数值的清晰量，而实际控制中是通过模糊语言变量进行的，故在控制前，需要将清晰量转化为模糊量。

设误差ｅ的实际变化范围为【叩，ｅ】，误差ｅ的模糊集合的论域为Ｘ＝｛一刀，－ｎ＋ｌ，…，

０，…，，一ｌ，刀），其中ｅ是误差大小的精确量，即是在范围内联系变化的误差离散化后分成的档数。通过量化因子即可将系统的任何误差ｅ．量化为论域上的某一个元素。其中量化因子丸的定义是

忌。。竺旦屯＝二二（２．５）

Ｐ

假设已知实测误差为ｅ；，则它可能存在于以下３种情况之一：

（１），≤ｋ，ｅｊ≤，＋ｌ，，＜”

（２）ｋ．ｅｌ＜一刀

（３）ｋ，ｅｆ＞＂

对于情况（２）和（３）分别将Ｐ，量化为一刀与刀。对于隋况（１），若，≤ｋ，ｅ，≤，＋去，二

则将乞量化为，；若，＋去≤屯Ｐ，≤，＋ｌ，则将Ｐ，量化为，＋ｌ，，为某。。整数。二

同理，也可以将误差变化牢吾的实际范围【－ｂ，胡晕化为论域Ｙ＝｛一”，一玎＋ｌ，…，０，…，”一ｌ，拧，。

主要介绍了基于模糊控制的电加热炉控制系统。有模糊pi控制,模糊pid控制,单片机模糊控制等。

大连理工大学硕士学位论文

实际中，常用“大”、“中”、“小”３个等级的模糊概念米描述误差及其变化率以及摔制量的变化，又因为变量具有正负性，故用“正大”（ＰＢ）、“正中”（ＰＭ）、“正小”（ＰＳ）、“零”（Ｚ）、“负小”（ＮＳ）、“负中”（ＮＭ）和“负大”（ＮＢ）这七个语言变量来描述。论域里各值隶属于某个语言变景的程度用隶属度函数来表示，隶属度函数∥（ｘ）可以通过总结操作者的操作经验或采用模糊统计方法来确定。通常采用正态分布函数或三角形分布函数。亦可建立各语言值从属于各自论域程度的表格，称为语言变量的赋值表。

表２．１、表２．２以及表２．３给出一组典型的语言变量Ｅ，ＥＣ，Ｕ的赋值表。

表２．１语言变量Ｅ赋值表

Ｔａｂ．２．１

一６

ＮＢ

ＮＭ

ＮＳ

ＮＯ

Ｐ０

ＰＳ

ＰＭ

ＰＢｌ０．２—５０．８０．７—４０．４ｌＯ．１—３０．１Ｏ．７０．５Ｏ．２１Ｏ．１Ｏ．８Ｏ．６０．３ｌ１０．３０．６０．８０．１ｌＯ．２Ｏ．５０．７０．１０．１１０．４０．２０．８ｌＬｉｎｇｕｉｓｔｉｃｖａｒｉａｂｌｅｓ—２一ｌ一０＋０Ｅａｓｓｉｇｎｍｅｎｔｔａｂｌｅ＋１＋２＋３＋４＋５＋６

表２．２语言变耸嬲赋值农

Ｔａｂ．２．２

一６

ＮＢ

ＮＭ

ＮＳ

Ｏ

ＰＳ

ＰＭ

ＰＢｌ０．２—５０．８０．７—４Ｏ．４ｌ０．２—３Ｏ．１Ｏ．７０．７０．２１０．９０．５０．１Ｏ．５０．９１Ｏ．２Ｏ．７０．７Ｏ．１０．１ｌＯ．４Ｏ．７０．８０．２１ＬｉｎｇｕｉｓｔｉｃｖａｒｉａｂｌｅｓＯＥＣａｓｓｉｇｎｍｅｎｔｔａｂｌｅ＋ｌ＋２＋３＋４＋５＋６—２—１

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表２．３语言变量Ｕ赋值表

Ｔａｂ．２．３

一６

１

０．Ｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃｖａｒｉａｂｌｅｓ—２一ｌ０Ｕａｓｓｉｇｎｍｅｎｔｔａｂｌｅ＋１＋２＋３＋４＋５＋６—５Ｏ８７

ＯＯ—４４．１．—３００ｌ７２ＯＯ．１２０

０４５ｌ０

Ｏ５４ｌ

０．２０．８Ｏ．７

Ｏ．１０．４１０．４０．１０．７Ｏ．８０．２１Ｏｌ４Ｏ８№眦憋０略蹦阻

根据％＝屯 ｅ。可求取确定数ｅ，在基本论域卜ｅ，ｅ】上的量化等级惕，接下来通过查找语言变量Ｅ的赋值表，即可找出在元素巩上与最大隶属度对应的语言值所决定的模糊集合。该模糊集合便代表确定数ｅ，的模糊化。

２．３．３模糊推理

模糊推理，就足通过总结操作者在控制过程中的实践经验，生成一条条模糊条件语句的集合，它是模糊控制器的核心。常见的模糊控制器有Ｉ＂Ｙｄ几种：

（１）单输入单输出模糊控制器

Ｆｕｚｚｙ控制器

Ｒ

图２．３模糊控制器方框图

Ｆｉｇ．２．３ＢｌｏｃｋｄｉａｇｒａｍｏｆｆｕｚｚｙＰＩＤｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ

图２．３所示为甲．输入单输出模糊控制器的方框图，其中模糊集合ｊ为属于论域Ｘ的输入，模糊集合否为属于论域Ｊ，的输出。这类输入和输出均为一维的模糊控制器，其控制规则通常由模糊条件语句

谤ＡｔｈｅｎＢ

ＢｅｌｓｅＣ讨Ａｔｈｅｎ

米描述，其中模糊集合具有相同论域Ｊ，。这种控制规则反映非线性比例（Ｐ）控制规律。

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（２）双输入单输出模糊控制器

Ｆｕｚｚｙ控制器

尺

图２．４模糊控制器方框图

Ｆｉｇ．２．４ＢｌｏｃｋｄｉａｇｒａｍｏｆｆｕｚｚｙＰＩＤｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ

图２．４所示为双输入单输出模糊控制器的方框图。其中，属于论域ｘ的模糊集合雷

取自系统误差ｅ的模糊化，属于论域】，的模糊集合ＥＣ取自系统的误差变化率吾的模糊化，二者构成模糊控制器的二维输入；属于论域ｚ的模糊集合Ｄ是反映控制量的模糊控制器的一维输出。这类模糊控制器的控制规则通常有模糊条件语句

＿√’。－一＿

矿ＥａｎｄＥＣｔｈｅｎＵ

来表达，是模糊控制中最常用的一种控制规则，它反映非线性比例加微分（ＰＤ）控制规律。

（３）多输入单输出模糊控制器

彳

＿

ＢＦｕｚｚｙ控制器

～

Ｎ尺

图２．５模糊控制器办框图

Ｆｉｇ．２．５ＢｌｏｃｋｄｉａｇｒａｍｏｆｆｕｚｚｙＰＩＤｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ

图２．５所示为具有输入ｊ，雪，…，Ⅳ以及输出Ｄ的多输入单输出模糊控制器的方

框图。其中，多维输入模糊集合彳，雪，…，Ⅳ和一维输ｍ模糊集合痧分别属于论域Ｘ，】，，…，∥和矿，其控制规则通常由模糊条件语句

／ｆＡａｎｄＢａｎｄ ａｎｄｔｈｅｎＵ

来描述。（４）多输入多输ｍ模糊控制器

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Ｕ

Ｆｕｚｚｙ控制器

Ｒ＿ｙ—Ｗ

图２．６模糊控制器方框图

Ｆｉｇ．２．６ＢｌｏｃｋｄｉａｇｒａｍｏｆｆｕｚｚｙＰＩＤｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ

图２．６所示为二维输入（系统误差及其变化率）的模糊化Ｅ和ＥＣ，以及多维输出

矽，旷，…，矿的模糊控制器方框图。其中ｕ，矿，…，矿分别为向不同控制通道同时输出的第一控制作用，第二控制作用……。这类模糊控制器的控制规则可由一组模糊条件语句

＿＿，’一ａｎｄＥＣｔｈｅｎＵ毽Ｅ

。＿，’一ＥａｎｄＥＣｔｈｅｎＶａｎｄ

ａｎｄ

：ｉｆ

ａｎｄｉｆ＿＿，’一ＥａｎｄＥＣｔｈｅｎ形

来描述。

基于手动控制策略的总结，所得每一条模糊条件语句只代表一种特定情况下的一个对策。由各条模糊条件语句决定的控制决策之间的关系应足“或”的关系。假设每一条模糊条件语句决定的模糊关系为豆（ｆ＝１，２，…，研），则整个系统的总模糊关系可表示为

Ｒ＝墨Ｖ足Ｖ…Ｖ如

２．３．４输出信息的清晰化

输出信息的清晰化就是将模糊推理得到的模糊输出值转化为一个精确量。较常用的方法有下列几种：

（１）最大隶属度法

最大隶属度法是在输出模糊集合中选取隶属度最大的论域元素为控制量的方法，如果在多个论域元素．卜同时ｍ现隶属度最大值，则取它们的平均值。这种方法的优点足简单易行，其缺点是包含的信息量较少。

（２）取中位数法

该方法充分利用了输山模糊集合所包含的信息，将描述输山模糊集合的隶属度函数曲线与横坐标围成的面积的均分点对应的论域元素作为输出结果。（３）加权平均法（２．６）

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该法针对论域中的每个元素＿（ｉ＝１，２，…，”），以它作为判决输出模糊集合玩的隶属度心（薯）的加权系数，即去乘积‘心（薯）（ｆ＝ｌ，２，…，胛），再计算该乘积和∑薯心（薯）

ｆ＝ｌ

对于隶属度和∑心（薯）的平均值‰，即

ｔ＝ｌ

Ｘｏ＝鼍＿～

∑心（薯）

Ｊ＝ｌ∑ｘ，／．ｔ磊（ｘｊ）（２．７）

平均值‰便是应用加权平均法为模糊集合Ｅ求得的判决结果．该法也成为重心法。

最后，由语言变量控制量变化ｕ的赋值表查出论域元素（或量化等级）ｘｏ对应的精确量Ｕ。，它便是实际加到被控过程上的控制量。

２．４模糊ＰＩＤ控制器的设计

目前，常规ＰＩＤ调节器大量应用于工业过程控制，并取得了较好的控制效果。其控

制作用的一般形式为ｕ（七）＝Ｋ．ＰＥ（后）＋Ｅ２∑Ｅ（七）＋Ｋ。ＥＣ（ｋ），（七＝ｏ，１，２，…）。Ｅ（七），ＥＣ（ｋ）分别为其输入偏差和偏差变化率：ＫＰ，Ｋ，，ＫＤ分别为表征其比例（Ｐ）、积分（Ｊ）和微分（Ｄ）作用的参数。但由于常规ＰＩＤ调节器不具有在线整定参数的功能，因此不能满足在不同工况下系统对参数的自整定要求，从而影响其控制效果的进一步提高。本章采用具有ＰＩＤ参数模糊自整定功能的一类Ｆｕｚｚｙ．ＰＩＤ控制器的设计方法。

图２．７为模糊ＰＩＤ箱式电加热炉温度控制系统的框图。首先，在控制的初始阶段采用

ｂａｎｇ－ｂａｎｇ控制，使电加热炉能快速升温。当温度到达一定数值时，即切换开关，进入模糊ＰＩＤ控制。ｂａｎｇ．ｂａｎｇ控制切换到模糊ＰＩＤ控制的时机，既要满足ｉｌｌＩ快系统上升速度，又要满足模糊ＰＩＤ控制有足够的控制空问。通过实验推出，此转换值随设定温度而变化，但保持，‘定的规律。

正，＝瓦一础

其中，耳——温度转换值；

疋——设定温度；

尺——系统设定值；０＜口＜ｌ，通过调节口的值，即日Ｊ‘达到控制温度转换值的目的。（２．８）

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图２．７模糊ＰＩＤ控制器的系统方框图

Ｆｉｇ．２．７ＴｈｅｓｙｓｔｅｍｂｌｏｃｋｄｉａｇｒａｍｗｉｔｈＦｕｚｚｙＰＩＤｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ

ＰＩＤ参数模糊自整定控制器是一种在常规ＰＩＤ控制器的基础上，应用模糊集合理论建

立参数足Ｐ，局，ＫＤ与偏差绝对值吲和偏差变化绝对值ｌ昭Ｉ的二元连续函数关系为

Ｋ尸＝ｆ，＜ｌｇｌ，ｌＥＯ

ＫＩ＝ｆ：＜ｌｇｌ，Ｉ们｝）

ＫＤ＝ｆ，（ＩＥＩ，ＩＥＣｌ）（２．９）

其实现思想是先找出ＰＩＤ三个参数与偏差ＩＥＩ和偏差变化率ｌ们Ｉ之间的模糊关系，

在运行中通过不断检测俐和ＩＥＣｌ，再根据模糊控制原理对三个参数进行在线修改，以满足在不同例和ＩＥＣＩ时对控制参数的不同要求，使被控对象具有良好的动、静态性能，而且计算量小，易于实现。

在不同ＩＥＩ和ＩＥｃｌ下被控过程对参数群，足，和ＫＤ的自整定要求可简单地总结出以

下规律：

（１）当蚓较大时，应取较大的ＫＰ和较小的ＫＤ（以使系统响应加快）且使Ｋ，＝０

（为避免较大的超调，故去掉积分作用）。

（２）当阁巾等时，应取较小的Ｋ，（使系统响应具有较小的超调），适当的Ｋ，和

Ｋｎ（特别是Ｋ。的取值对系统的响应影响较大）。

（３）当旧较小时，应取较大的ＫＰ和Ｋ，（以使系统能有较好的稳态性能），ＫＤ的取值要恰当，以避免在半衡点附近出现震荡。

本文来源：https://www.bwwdw.com/article/fgi4.html