毕业设计模糊控制器算法设计与仿真

1、海 南 大 学毕 业 论 文（设计）题 目：模糊控制器算法设计与仿真 学 号：20070714059姓 名：苏 新 慧年 级：2007级学 院：信息科学技术学院系 别：电子信息工程系专 业：电子信息工程指导教师：沈 荻 帆 老师完成日期：2011年 4 月 30 日 摘要目前的大部分控制系统的分析和设计方法都是被控对象的数学模型是已知的，或者通过实验等辨识方法能够获取的，但是现代工业的发展，人们在工程实践中发现，有些复杂的系统，要想获取它的精确的模型几乎没有可能，这时候，无法用传统控制方法进行控制。但是可以凭借多年的工作经验，把控制的方法总结成带有模糊性质的、用自然语言表达的操作规则，来实现对

2、这些系统的有效控制。模糊控制即模拟人类如何凭经验和常识利用模糊规则进行推理，并用系统进行实现的控制过程。模糊控制过程不依赖于被控对象的精确的数学模型，而是以人的实际操作经验作为基础，是把人的智能和控制系统结合到了一起，因此模糊控制属于智能控制领域。目前，它已经称为智能控制领域的一个重要分支。在Matlab的Simulink仿真模块库中，设有专门的模糊逻辑工具箱，专门用于构成模糊控制系统仿真模型图。关键词：模糊控制、 被控对象、 智能领域、 模糊系统AbstractAt present the most of the control system analysis and design meth

3、od is the mathematical model of the controlled object is known, or through experiment and identification method can get, but the development of modern industry, people found in engineering practice, some complex system, to make its precise model is almost impossible, at that time, can not use tradit

4、ional control method to control them. But can with years of work experience, the control method with fuzzy qualitative, summarized into using natural language express operating rules, to achieve the effective control of these systems.Simulation of fuzzy control that is how humans use their experienc

5、e and common sense reasoning by fuzzy rules, and use the system of the control process. Fuzzy control process does not depend on the charged precise mathematical model of the object, but to the people's practical experience as a foundation, is to human intelligence and control systems combined t

6、o together, so the field of fuzzy control is intelligent control. Currently, it has been called the field of intelligent control an important branch.Matlab's Simulink simulation module in the library, a specialized fuzzy logic toolbox, designed to constitute a fuzzy control system simulation mod

7、el diagram.朗读显示对应的拉丁字符的拼音Key words: fuzzy control, the plant, intelligent fields, fuzzy systems目录1.引言62.基本PID控制器设计72.1基本PID控制器原理72.2常规PID参数的整定92.3SMITH预估器92.4设计PID控制器时注意事项103.模糊控制器设计103.1模糊控制器的基本思想103.2参数自整定模糊控制113.3模糊控制算法的实现113.4模糊控制器的具体设计124.被控对象电锅炉温度控制器的设计144.1被控对象的介绍144.2设计方案144.3方案比较165.电锅炉温度控制

8、系统的MATLAB建模165.1MATLAB7.0及模糊逻辑工具箱介绍 165.2电锅炉温度控制系统模型的简历及其功能17常规PID控制17加SMITH预估器PID控制17电锅炉温控系统的参数自整定模糊PID控制18干扰信号下电锅炉温度控制系统的建模216.电锅炉温度控制器的仿真246.1常规PID控制的仿真246.2加SMITH预估器的PID控制仿真246.3参数自整定模糊PID控制仿真277.电锅炉温度控制器的功能及指标参数297.1电锅炉温度控制器实现的功能337.2电锅炉温度控制器功能及指标参数分析338结论359总结及体会3510谢辞3611参考文献36附录1 ：各种控制系统仿真结构

9、图371引言目前，根据智能控制发展的不同历史阶段和不同的理论基础可以将它分为四大类：基于专家系统的智能控制、分层递阶智能控制、模糊逻辑控制、神经网络控制。模糊控制是智能控制的一种典型和较早的形式，作为智能控制的一个重要分支，自从1974年英国的Mamdani第一次将模糊逻辑和模糊推理用于锅炉和蒸汽机的控制，特别是近几年得到了飞速的发展。模糊控制是模糊数学和控制理论相结合的产物，它采用了人的思维具有模糊性的特点，通过使用模糊数学中的隶属度函数、模糊关系、模糊推理等工具，得到的控制表格进行控制。模糊控制在实践应用中，具有许多传统控制无法比拟的优点：1.使用语言规则，不需要掌握过程的精确数学模型。因

10、为对于复杂的生产过程很难得到过程的精确数学模型，而语言方法却是一种很方便的近似。2.对于具有一定操作经验，但非控制专业的工作者，模糊控制方法易于掌握。3.操作人员易于通过人的自然语言进行人机界面联系，这些模糊条件语言很容易加入到过程的控制环节。4.采用模糊控制，过程的动态响应品质优于常规的PID控制，并对过程参数的变化具有很强的适应性。在生产过程中，温度控制在生产过程中占有相当大的比例，其关键在于测温和控温两方面。温度测量是温度控制的基础，技术已经比较成熟。由于控制对象越来越复杂，在温度控制方面，还存在着许多问题。如何更好地提高控制性能，满足不同系统的控制要求，是目前科学了解领域的一个重要课题

11、。温度控制一般指对某一特定空间的温度进行控制调节，使其达到工艺过程的要求。本文主要电锅炉温度控制的方法。电锅炉是将电能转换为热能的能量转换装置,具有结构简单、无污染、自动化程度高等特点。与传统的以煤和石化产品为燃料的锅炉相比还具有基本投资少、占地面积小、操作方便、热效率高、能量转化率高等优点。近年来，电锅炉已成为供热采暖的主要设备。锅炉控制作为过程控制的一个典型，动态特性具有大惯性大延迟的特点，而且伴有非线性。目前国内电热锅炉控制大都采用的是开关式控制，甚至是人工控制方法。采用这些控制方法的系统稳定性不好，超调量大，同时对外界环境变化响应慢，实时性差。另外，频繁的开关切换对电网产生很大的冲击，

12、降低了系统的经济效益，减少了锅炉的使用年限。因此，了解一种最佳的电锅炉控制方法，对提高系统的经济性，稳定性具有重要的意义。本设计的具体了解内容如下：1.结合电锅炉水温上升过程的特点，对被控对象进行理论分析，建立被控系统的数学模型，提出适合于锅炉水温过程控制的纯PID控制、参数自整定模糊PID控制方法。并对控制算法的实现、控制器的设计和参数调整进行深入了解。2.运用MATLAB软件的Simulink开发环境和模糊逻辑工具箱对上述几种方法进行建模仿真，并对控制性能指标进行分析，确定出符合控制系统输出响应速度快、超调量小和稳定误差小的控制算法。2基本PID控制器的设计2.1基本PID控制器原理 基本

13、PID控制器的原理图如下 比例 积分 微分被控对象图3-1基本PID控制器的原理图理想的PID控制器根据给定值r(t)与实际输出值c(t)构成的控制偏差e(t)（3-1）将偏差的比例、积分和微分通过线性组合构成控制量，对被控对象进行控制。 （3-2）式中u(t)控制器的输出： e(t)控制器的输入，给定值与被控对象输出值的差，即偏差信号；比例控制项，K为比例系数；积分控制项，为积分时间常数；微分控制项，dt为微分时间常数。分析一下PID控制器各校正环节的作用10：1.比例环节比例环节的引入是为了及时成比例地反映控制系统的偏差信号e(t)，以最快的速度产生控制作用，使偏差向最小的方向变化。随着比

14、例系数Kp的增大，稳定误差逐渐减小，但同时动态性能变差，振荡比较严重，超调量增大。2.积分环节积分环节的引入主要用于消除静差，即当闭环系统处于稳定状态时，则此时控制输出量和控制偏差量都将保持在某一个常值上。积分作用的强弱取决于积分时间常数，时间常数越大积分作用越弱，反之越强。随着积分时间常数减小，静差在减小；但过小的积分常数会加剧系统振荡，甚至使系统失去稳定。3.微分环节微分环节的引入是为了改善系统的稳定性和动态响应速度，它可以预测将来，能反映偏差信号的变化趋势，并能在偏差信号值变太大之前，在系统引入一个有效的早期修正信号，从而加速系统的动态速度，减小调节时间。在计算机直接数字控制系统中，PI

15、D控制器是通过计算机PID控制算法程序实现的。进入计算机的连续时间信号，必须经过采样和量化后，变成数字量，才能进入计算机的存储器和寄存器，而在数字计算机中的计算和处理，不论是积分还是微分，只能用数值计算去逼近。PID控制规律在计算机中的实现，也是用数值逼近的方法。当采样周期T足够短时，用求和代替积分，用差商代替微商，使PID算法离散化，即可作如下(3-3)式中T采样周期。将描述连续PID算法的微分方程，变为描述离散时间PID算法的差分方程，为书写方便，将e(kT)简化表示成e(k),即为数字PID位置型控制算法，如式(3-4)所示。 （3-4)或(3-5)式中k采样序号，k=0,1,2,；u(

16、k)第k次采样时刻的计算机输出值；e(k)第k次采样时刻输入的偏差值；e(k-1)第(k-1)次采样时刻输入的偏差值；是积分系数，微分系数，由(3-5)式可得 (3-6) 式(3-6)中e(k)=e(k)-e(k-1)，u(k)即为增量式PID控制算法，由第k次采样计算得到的控制量输出增量。可以看出，由于一般计算机控制系统采用恒定的采样周期T一旦确定了Kp、Ki、Kd，只要使用前3次的测量值偏差，即可求出控制量的增量。2.2常规PID参数的整定Chien-Hrones(CHR)参数整定Chien-Hrones参数整定对设定问题的关注主要有两种情况，一种是带有20%超调量的快速响应，另一种是没有

17、超调量的快速响应，对于本系统最关注的是没有超调量的最快速响应，表3-2是Chien-Hrones(CHR)参数整定法则：控制类型Kp Ti TdPID0.6T/KT0.5得Ti=122秒，Td=0.5=61秒。根据Chien-Hrones参数调整法则得PID三个参数为：2.3Smith预估器 在工业生产过程中，当PID调节难以驾驭控制系统时，常常根据系统的动态特性，设计出一个补偿器，调节器将把难控对象和补偿器看作一个新的对象进行控制9。经过改造后的对象将会把被调量超前反馈到调节器，使调节器提前动作，从而减小超调量和加速调节过程，克服了大延迟环节的影响，提高了控制系统的品质。Smith补偿的原理

18、是：与PID控制器并接一个补偿环节，这个补偿环节就是Smith预估器，其传递函数为(为滞后时间)，即加入Smith预估器的电锅炉温度控制系统传递函数为： （3-7）分解得：（3-8）2.4 设计PID控制器时注意事项1.积分饱和现象及其抑制采用标准PID位置式算法，在实现控制的过程中，只要系统的偏差没有消除，积分作用就会继续增加或减小，最后使控制量达到上限或者下限，系统进入饱和范围。而对时间常数较大的被控对象，在阶跃响应作用下，偏差通常不会在几个采样周期内消除掉，积分项的作用就可能使输出值超过正常范围，造成较大的超调。为了克服这种现象，可以采用过限消弱积分法和积分分离法。过限消弱积分法就是在控

19、制变量进入饱和区后，程序只执行削弱积分项的运算，而停止增大积分项的运算。积分分离法的基本思想是：当误差大于某个规定的门限值时，删去积分作用，从而使积分项不至于过大，只有当误差较小时，才引入积分作用，以消除稳态误差。 由于本次设计被控对象是大滞后、大惯性系统一开始积分系数不应过大。2.干扰的抑制数字PID控制器的输入量是系统的给定值r和系统实际输出y的偏差值e。在进入正常调节过程后，由于e值不大，此时相对而言，干扰对控制器的影响也就很大。为了消除干扰的影响，除了在硬件采取相应的措施以外，在控制算法上也要采取一定的措施。对于作用时间较短的快速变化的干扰，如A/D转换偶然出错，可以用连续多次采样并求

20、平均值的方法予以滤除。在PID控制算法中，差分项对数据误差和干扰特别敏感。因此一旦出现干扰，由它算出的结果可能出现很大的非希望值。此时可以使用四点中心差分法等方法对差分项进行改进，以提高系统抗干扰能力。3模糊控制器设计3.1 模糊控制的基本思想模糊控制是模糊集合理论中的一个重要方面，是以模糊集合化、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制，从线性控制到非线性控制的角度分类，模糊控制是一种非线性控制；从控制器的智能性看，模糊控制属于智能控制的范畴。模糊控制是建立在人类思维模糊性基础上的一种控制方式，模糊逻辑控制技术模仿人的思考方式接受不精确不完全信息来进行逻辑推理,用直觉经验和启发式

21、思维进行工作,是能涵盖基于模型系统的技术。它不需用精确的公式来表示传递函数或状态方程，而是利用具有模糊性的语言控制规则来描述控制过程。控制规则通常是根据专家的经验得出的，所以模糊控制的基本思想就是利用计算机实现人的控制经验。3.2 参数自整定模糊控制（3-9）f为非线性函数,显然FLC的控制作用u与比例因子k1、k2和量化因子k3有关系，它们的变化引起了控制系统的动态性能和稳态性能的变化。在线整定比例因子k1、k2和量化因子k3，使他们保持合适的数值，在随机的环境中能对控制器进行自动校正，使得在被动对象特性变化或扰动情况下，控制系统保持较好的性能9。对于经典的单变量二维FLC，由式(3-9)可

22、以看出比例因子k1、k2分别相当于模糊控制的比例作用和微分作用的系数，量化因子k3则相当于总的放大倍数。具体因子k1、k2和量化因子k3与系统性能的如下关系。一般k1越大，系统调节惰性越小，上升速率越快。但k1过大，将使体统产生较大的超调，使调节时间增长，严重时会产生振荡乃至系统不稳定。但k1过小，系统上升速率变小，调节惰性变大，使稳态精度降低。k2越大，对系统状态变化的抑制能力增大，使超调量减小，增加系统稳定性。但k2过大，会使系统输出上升速率过小，使系统的过渡过程时间变长。k2过小，系统输出上升速率增大，导致系统产生过大的超调和振荡。k3增大，相当于系统总的放大倍数增大，系统相应速度加快。

23、在上升阶段k3越大，上升越快，但也容易产生超调。k3过小，则系统反应缓慢，使调节时间加长。3.3 模糊控制算法的实现 模糊控制算法的实现方法目前有三种，即查表法、硬件专用模糊控制器和软件模糊推理等11。1. 查表法适用于输入、输出论域为离散有限论域的情况。查表法是输入论域上的点到输出论域的对应关系，它已经是经过了模糊化、模糊推理和解模糊的过程，它可以离线计算得到，模糊控制器在线运行时，进行查表就可以了，因而可以大大加快在线运行的速度。这一过程可以用图3-2表示。本次模糊控制器的设计采用的正是此法。规则集离线模糊化解模糊合成算法在线k1查询表量化K3k2量化图3-2 查表法3.4 模糊控制器具体

24、设计在MATLAB中设计模糊控制器需确定以下内容12：1.模糊控制器的结构，即根据具体的系统确定其输入、输出变量。2.输入变量的模糊化，也就是把输入的精确量转化为对应语言变量的模糊集合。模糊化设计包含两部分内容，一个是模糊划分设计，解决的是语言变量论域中取模糊量个数的问题。一个是模糊量隶属函数设计，解决的是模糊量的隶属函数形状问题。3.模糊推理算法的设计，即根据模糊控制规则进行模糊推理，包括对多个输入用模糊算子进行处理的过程。4.模糊合成算法的设计，就是对所有模糊规则输出的模糊集合进行综合的过程。MATLAB提供三种合成方法：最大值法max、概率法probor、求和法sum。一般采用最大值法。

25、5.反模糊化方法的设计，它的输入是模糊集合，输出是一个数值。由于经过模糊推理后得到的是输出变量的一个范围上的隶属度函数，因此必须进行反模糊化处理。目前常用的方法有最大隶属度函数法、重心法、加权平均法。最大隶属度函数法设模糊控制器的推理输出是模糊量C，则其隶属度最大的元素ci就是精确化所得的对应精确值，即。并且有（3-10）其中，Z是控制量u的论域，u是精确控制量。 如果在输出论域中Z中，其最大隶属度函数对应的输出值多于一个时，简单的方法是取所有具有最大隶属度输出的平均，即（3-11）（3-12）其中，p为具有相同最大隶属度输出的总数。最大隶属度函数法不考虑输出隶属度函数的形状，只关心其最大隶属

26、度值处的输出值，因此，难免会丢失许多信息，但它的突出优点是计算简单，所以在一些控制要求不高的场合，采用最大隶属度函数法是非常方便的。重心法取输出模糊集的隶属度函数曲线与横坐标轴围成区域的中心或重心对应的论域元素值作为输出。若输出是离散模糊集，则模糊控制器的输出量为（3-13）式中n输出的量化级数；论域中的元素；论域元素的隶属度。若输出是连续模糊集，则模糊控制器的输出为（3-14）模糊控制器的结构模糊控制具有快速性、鲁棒性好的特点，可以考虑用它对系统进行控制。在确定性控制系统中，根据输入变量和输出变量的个数，可分为单变量控制系统和多变量控制系统12。二 维FLCEU d dt EC图3-3模糊控

27、制器结构图本次设计用二变量控制系统，二维模糊控制器如图3-3 二维模糊控制器的两个输入变量为被控量与给定值的误差量E和误差变化量EC，由于它们能够严格的反映受控过程中输出变量的动态特性，在控制效果上要比一维模糊控制器好的多，它是目前被广泛采用的一种模糊控制器。模糊推理方法常见的模糊推理系统有三类：纯模糊推理系统、高木-关野(Takagi-Sugemo)型和具有模糊产生器和模糊消除器的模糊逻辑系统(Mamdani)型。本设计也主要采用Mamdani型。Mamdani型是在纯模糊逻辑系统的输入和输出部分添加了模糊产生器和模糊消除器，得到的模糊逻辑系统的输入和输出均为精确量，因而可以直接在实际工程中

28、加以应用，且应用广泛。因此本文所设计的模糊控制器均采用的是Mamdani型模糊推理方法。4被控对象电锅炉温度控制器的设计4.1 被控对象的介绍电锅炉是将电能直接转化为热能的一种能量转换装置。其工作原理与传统意义上的锅炉有相似之处，从结构上看也有“锅”和“炉”两大部分。“锅”是指盛放热介质(一般是水)的容器，而“炉”这里指加热水的电热转换元件。在生产过程，控制对象各种各样，理论分析和试验结果表明：电加热装置是一个具有自平衡能力的对象，可用二阶系统纯滞后环节来描述，而二阶系统，通过参数辨识可以降为一阶模型。因而一般可用一阶惯性滞后环节来描述温控对象的数学模型。锅炉控制作为过程控制的一个典型，动态特

29、性具有大惯性大延迟的特点，而且伴有非线性。被控对象传递函数如下：（2-1）4.2设计方案1号方案：PID控制是经典控制理论中最典型的控制方法，对工业生产过程的线性定常系统，大多采用经典控制方法，它结构简单，可靠性强，容易实现，并且可以消除稳定误差，在大多数情况下能够满足性能要求。 比例 积分 微分被控对象图2-1基本PID控制系统框图2号方案：模型参考自适应控制系统是参考模型与控制系统并联运行，接受相同信号r，二者输出信号的差值e(t)=ym(t)-y(t),由自适应机构根据e(t)调整控制器的控制规律和参数，使控制系统性能接近或等于参考模型规定的性能78。图2-2模型参考自适应控制系统框图3

30、号方案：自整定模糊控制是以先验知识和专家经验为控制规则的智能控制技术，可以模拟人的推理和决策过程，因此无须知道被控对象的数学模型就可以实现较好的控制，且响应时间短，可以保持较小的超调量9。PID调节器被控对象模糊推理de/dt图2-3自整定模糊PID控制器框图4.3 方案比较1号方案是经典控制理论中最典型的控制方法，经典控制理论还是现代控制理论，都是建立在系统的精确数学模型基础之上的。对工业生产过程的线性定常系统，大多采用经典控制方法，它结构简单，可靠性强，容易实现，并且可以消除稳定误差，在大多数情况下能够满足性能要求，而且采用PID的单回路系统仍占到总控制回路数的80%90%。2号方案模型参

31、考自适应控制系统主要了解的问题使怎样设计一个稳定的、具有较高性能的自适应机构（有效算法），对电锅炉温度控制系统不是很合适。3号方案是以先验知识和专家经验为控制规则的智能控制技术，可以模拟人的推理和决策过程，因此无须知道被控对象的数学模型就可以实现较好的控制，且响应时间短，可以保持较小的超调量9。因此可采用的控制方案是1号方案和3号方案。由此我们还可以比较自整定模糊PID控制和基本PID控制的优缺点及其实用场合。5电锅炉温度控制系统的MATLAB建模5.1MATLAB 7.0及模糊逻辑工具箱介绍MATLAB(MATrix LABoratory，即矩阵实验室)是Cleve Moler博士在NewM

32、exico大学讲授线性代数时，发现用高级语言编程极为不便而构思开发的。它是集命令翻译、科学计算于一身的一套交互式软件系统。系统经过几年的试用之后，Moler博士等一批数学家与软件专家组建了一个名为MathWorks的软件开发公司，专门扩展并改进MATLAB，推出了该软件的正式版本。除原有的数值计算能力外，还增加了图形处理功能。MathWorks公司于1993年推出了基于Windows平台的MATLAB 4.0。MATLAB 4.x版在继承和发展其原有数值计算和图形处理能力的同时，还推出了符号计算工具包、Notebook和一个交互式操作的动态系统建模、仿真、分析集成环境Simulink。Simu

33、link是一个用来对动态系统进行建模、仿真和分析的软件包。它除了包括输入模块、输出模块、连续模块、离散模块、函数和表模块、数学模块、非线性模块、信号模块以及子系统模块外，还包括各个工具箱特有的模块，如模糊逻辑工具箱的模糊逻辑控制器模块。用户可以利用这些模块搭建自己的系统并进行仿真，通过更改这些模块的参数提高系统的性能，最终得到合乎自己设计要求的系统13。仿真是控制系统进行科学了解的重要方法，通过仿真来分析各种控制策略和方案对控制系统的性能，优化相关参数，以获得最佳控制效果。为了进行模糊系统的仿真设计，国内外的学者都开发了一些工具，其中一个就是MATLAB的模糊控制工具箱(Fuzzy Logic

34、 Toolbox)。模糊控制工具箱是数字计算机环境下的函数集成体，是一个不针对具体硬件平台的控制设计工具，它可以用完全图形界面的工作方式设计整个模糊控制器。如定义它的输入、输出变量的数目，各输入、输出变量的隶属度函数的形状和数目，模糊控制规则的数目，模糊推理的方法，反模糊化的方法等等。在设好这样一个模糊控制器之后，可以利用MATLAB本身的Simulink仿真平台来构建整个模糊控制系统并进行仿真了解。它的优势在于可以利用MATLAB软件本身的丰富资源，方便的将模糊工具箱与其它一些工具箱集合使用，来构建不同结构的模糊系统，比如神经网络模糊系统，遗传算法模糊系统，模糊PID系统等，并对这样的系统进

35、行仿真、分析12。模糊逻辑工具箱必须在MATLAB环境下运行，它所创建的模糊控制器可以为其它工具箱所用，也可以用Simulink环境对它进行仿真。最后还可以C语言的形式输出一个独立的模糊控制器，嵌入到用户自己的应用程序代码中去。5.2电锅炉温度控制系统模型的建立及其功能5.2.1 常规PID控制 在Simulink中创建用PID算法控制电锅炉温度的结构图如图4-1所示：图4-1 电锅炉PID控制系统仿真结构图5.2.2加smith预估器PID控制在Simulink中建立的带Smith预估器的PID结构图如图4-2所示：与常规PID相比它在PID控制器上并联了一个传递函数。图4-2带有Smith

36、预估器的PID控制系统仿真结构图5.2.3电锅炉温控系统的参数自整定模糊PID控制首先，在MATLAB的Fuzzy Logic Toolbox中构建如下Mamdani型模糊控制器，利用模糊逻辑工具箱建立一个FIS型文件，命名为mohu.fis，如图4-3所示：图4-3 电锅炉模糊PID控制器可见模糊控制器的输入变量为E和EC，输出为控制变量U。模糊控制器在Matlab环境下的系统参数如下：name:'mohukongzhi'type:'mamdani'andMethod:'min'orMethod:'max'defuzzMetho

37、d:'centroid'impMethod:'min'aggMethod:'max'input:1x2 structoutput:1x1 structrule:1x49 struct图4-4、4-5是模糊控制器的各个变量的隶属函数图：图4-4 输入变量E、EC的隶属函数曲线图4-5 输出变量KP、KI、KD的隶属函数曲线可见输入变量E、EC和KP、KI、KD的模糊子集均为NB,NM,NS,Z0,PS,PM,PB,E和EC的论域为-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6，U的论域为-3,-2,-1,0,1,2,3。E、EC以及

38、KP、KI、KD的模糊隶属度函数均选择三角形隶属度函数。控制规则的输入是在Rule Editor窗口输入的，以if-then的形式表达。温度控制规则共49条如表4-1所示：表4-1KP、KI、KD模糊控制规则表Rule Editor窗口中的操作如图4-6所示： 图4-6 规则表的输入在Simulink中建立的带模糊PID结构图如图4-7所示：与Smith预估PID控制相比，它增加了模糊逻辑控制器及其相关的元件使其有参数自整定的能力。 图 4-7 模糊PID控制系统仿真结构图Subsystem的结构图如图4-8所示： 图4-8 Subsystem仿真结构图5.2.4干扰信号下电锅炉温度控制系统的

39、建模电锅炉温度控制系统在系统未稳定之前存在两种干扰信号,一种是阶跃信号的干扰,还有传递函数的延迟时间可能会发生变化,在稳定过程中可能会发生变化。干扰信号及其仿真结构图依次如下图所示。 以上的阶跃干扰信号都是加在传递函数之后，幅值为20，而延迟时间则是在1000s时由122s变为150s。图4-9幅值为20的阶跃信号图4-10阶跃信号干扰下常规PID控制系统仿真结构图图4-11 延时时间干扰下常规PID控制系统仿真结构图图4-12阶跃信号干扰下smith预估PID控制系统仿真结构图图4-13 延时时间干扰下smith PID控制系统仿真结构图图4-14阶跃信号干扰下模糊PID控制系统仿真结构图图

40、4-15 延时时间干扰下模糊PID控制系统仿真结构图带干扰信号自整定模糊PID控制方式下的subsystem与无干扰信号的一样。6电锅炉温度控制器的仿真6.1 常规PID控制的仿真PID控制器的三个参数Kp、Ki、Kd前面已经算出，kp=0.472 、 ki=0.004 、 kd=28.792因此就用matlab中的simulink仿真，仿真的系统参数设置如图5-1所示：给定值为60时，在该参数下的仿真响应曲线图如图5-1所示：图5-1仿真参数的设置图5-2 Chien-Hrones参数整定纯PID控制响应曲线图由图5-2可见，Chien-Hrones参数整定纯PID控制系统性能指标为：调节时

41、间tss=963秒，超调量%=9.5%，稳态误差ess=0。PID的kp，ki，kd三个参数是用的整定值。当原系统加入幅值为20的阶跃扰动时,在模型运行1000s后延迟时间变为150s仿真曲线变化情况如图5-3、图5-4所示:图5-3 加阶跃干扰信号的Chien-Hrones参数纯PID控制响应曲线图由图5-3可见, 加干扰信号的Chien-Hrones参数纯PID控制系统性能指标为：调节时间tss=991秒，超调量%=12.5%，稳态误差ess=0。可见加了幅值为20的干扰信号后超调量变大了，调节时间也相应变长了。可见常规PID控制抗干扰能力有限。图5-4 加延迟干扰信号的Chien-Hro

42、nes参数纯PID控制响应曲线图由图5-4可见, 加延迟干扰信号的Chien-Hrones参数纯PID控制系统性能指标为：调节时间tss=1010秒，超调量%=9.5%，稳态误差ess=0。可见加延迟信号干扰时调节时间略微增加了，其他的指标的基本无差异。6.2加smith预估器的PID控制的仿真 前面已经提到实际上加smith预估器的PID控制就是在纯PID控制器上并接一个补偿环节，其传递函数为 (为滞后时间)。仿真的系统参数设置如图5-1所示：给定值为60时，在该参数下的仿真响应曲线图如图5-5所示：图5-5 Chien-Hrones参数整定带有Smith预估器的PID控制响应曲线图由图5-

43、5可见，Chien-Hrones参数整定带有Smith预估器的PID控制系统性能指标为：调节时间tss=784秒，超调量%=0%，稳态误差ess=0。相比常规PID控制加了smith预估器调节时间和超调量都下降了，可见加了smith预估器系统性能提高了。当原系统加入幅值为20的阶跃扰动时,在模型运行1000s后延迟时间变为150s仿真曲线变化情况如图5-6、图5-7所示:图5-6 加阶跃干扰信号带有Smith预估器的PID控制响应曲线图由图5-6可见，Chien-Hrones参数整定带有Smith预估器的PID控制系统性能指标为：调节时间tss=830秒，超调量%=0%，稳态误差ess=0。和

44、常规PID一样但系统加入阶跃信号干扰时调节时间也稍微变长了，但是可以看出它的抗干扰能力比常规PID要好一些。图5-7 加延迟时间干扰信号带有Smith预估器的PID控制响应曲线图由图5-7可见，Chien-Hrones参数整定加延迟时间干扰的带有Smith预估器的PID控制系统性能指标为：调节时间tss=784秒，超调量%=0%，稳态误差ess=0。可见加上述干扰对系统性能影响很小甚至没有影响。6.3 参数自整定模糊PID控制仿真参数自整定模糊PID控制的调试规律如下：yt图5-8系统输出响应曲线PID参数的整定必须考虑到在不同时刻三个参数的作用以及互联关系。模糊控制设计的核心是总结工程设计人

45、员的技术知识和实际操作经验，建立合适的模糊规则表10。下面根据参数Kp、Ki和Kd对系统输出特性的影响情况，结系统输出响应曲线图来介绍，在不同的e和ec时，被控过程对参数Kp、Ki、Kd的自整定要求为： 1.当|e|较大时，即系统响应处于图5-8输出响应曲线的第段时，为了加快系统的响应速度，避免因开始时偏差e的瞬间变大可能引起微分过饱和，而使控制作用超出许可范围，因此应取较大的Kp和较小的Kd，同时为了防止积分饱和，避免系统响应出现较大的超调，此时应该去掉积分作用，取Ki=0。2.当|e|和|ec|为中等大小，即系统响应处于图4-9曲线的第II段时，为使系统响应的超调减少，Kp、Ki和Kd都不

46、能取大，取较小的Kp值，Ki和Kd值的大小要适中，以保证系统的响应速度。3.当|e|较小，即系统响应处于图5-8曲线的第III段中时，为使系统具有良好的稳定性能，应增大Kp和Ki值，同时为避免系统在设定值附近出现振荡，并考虑系统的抗干扰性能，应适当地选取Kd值，其原则是：当ec较小时，Kd可取大些，通常取为中等大小；当ec较大时，Kd应取小些。另外根据专家的控制经验知道，不确定系统在常规控制作用下，误差e和误差变化率ec越大，系统中不确定量就越大。相反，误差e和误差变化率ec越小，系统中不确定量就越小，利用这种e和ec对系统不确定量的估计，就可实现对PID三参数Kp、Ki和Kd的调整估计。其基

47、本算法如下：由E，EC及Kp、Ki和Kd的Fuzzy子集的隶属度，再根据各Fuzzy子集的隶属度赋值表和各参数的Fuzzy调整规则模型，运用Fuzzy合成推理设计出的PID参数Fuzzy调整矩阵表，这是整定系统Fuzzy控制算法的核心，我们将其存入程序存储器中供查询10。定义Kp、Ki、Kd调整算式如下： (5-1)式中，Kp、Ki、Kd是PID控制器的参数，Kp，K'i，K'd是Kp、Ki、Kd的初始参数，它们通过常规方法得到。在线运行过程中，通过微机测控系统不断检测系统的输出响应值，并实时的计算出偏差和偏差变化率，然后将它们模糊化得到E和EC，通过查询Fuzzy调整矩阵即可

48、得到Kp、Ki、Kd三个参数的调整量，完成对控制器参数的调整1415。模糊PID控制的仿真，仿真的系统参数设置如图5-1所示：值为60时，在该参数下的仿真响应曲线图如图5-9所示：图5-9模糊PID控制系统响应曲线图由图5-9可见，Chien-Hrones参数整定模糊的PID控制系统性能指标为：调节时间tss=525秒，超调量%=4%，稳态误差ess=0。经过我的调试，主要是调节积分比例因子，在多次的调试过后得到了系统性能比较好一组参数，kp=0.001、ki=0.0009、kd=0.01，调节时间较短，而且超调量较小。当原系统加入幅值为20的阶跃扰动时,在模型运行1000s后延迟时间变为15

49、0s仿真曲线变化情况如图5-10、图5-11所示:图5-10 加阶跃干扰信号的模糊PID控制响应曲线图由图5-10可见，Chien-Hrones参数整定模糊的PID控制系统性能指标为：调节时间tss=650秒，超调量%=8%，稳态误差ess=0。加了阶跃信号干扰调节时间变长了但是依然在可以接受的范围之内。图5-11 加延迟时间干扰信号模糊PID控制响应曲线图由图5-11可见，加延迟时间干扰信号模糊PID控制响应调节时间tss=525秒，超调量%=4%，稳态误差ess=0。加延迟时间干扰对系统性能基本没有影响。由以上的图来看把常规PID控制、加smith预估器的PID控制、模糊PID控制的系统抗

50、干扰能力比较强。因此只需做对比常规PID控制、加smith预估器的PID控制、模糊PID控制的系统响应曲线如图5-11所示：如图5-12 常规PID控制、加smith预估器的PID控制、模糊PID控制的系统响应曲线由图5-12可以看出，当电锅炉温度控制系统采用模糊PID控制时，系统的稳定性增强了，且调节时间短达到技术要求。而且抗干扰性能最好的也是模糊PID控制。从图5-12中也可以看出，常规PID控制使用范围虽然很广，但是仍有局限性。7电锅炉温度控制器的功能及指标参数7.1电锅炉温度控制器实现的功能1、本次设计用模块方式对电锅炉温度控制系统的模糊自整定PID控制过程进行设计，包括输入变量确定、

51、输出变量和隶属函数确定、模糊控制规律运用、自适应校正等全过程。2、建立了电锅炉温度控制系统PID控制器仿真模型，并使用smith预估器对参数进行优化，绘出了原理图、仿真模型图和仿真结果图；并和普通PID控制进行比较，得出结论。7.2 电锅炉温度控制器功能及指标参数分析经过以上对PID控制、模糊控制和参数自整定模糊PID控制三种方案的理论了解和仿真分析，可以看出，PID控制系统响应易产生振荡，超调量；模糊控制虽可以减少系统的振荡，但出现了稳态误差，且稳态误差较大；模糊PID控制克服了纯PID控制和模糊控制的缺点，实现了系统调节时间短、超调量小，稳态误差小的理想性能指标。因此选用参数自整定模糊PI

52、D控制为电锅炉温度控制系统的控制方案。给定信号为60，设定常规PID参数 Kp=0.472、Ki=0.004、Kd=28.792。取误差E的量化因子Ke = 0.1误差变化率EC的量化因子Kec = 1, Kp、Ki和Kd的比例因子Kp = 0.001,Ki = 0.0009, Kd =0.01。在以上的参数情况下，仿真的结果计较理想。其仿真结果如图6-1所示： 图6-1常规PID控制、加smith预估器的PID控制、模糊PID控制的系统响应曲线在传递函数之后加上幅值为20的阶跃信号为干扰信号其他参数与上图相同。其仿真结果如图6-2所示：图6-2 加幅值为20的阶跃信号时各种控制方式下的系统响应曲线8结论温度是生产过程和科学实验中普遍而且重要的物理参数之一，准确地测量和有效地控制温度是优质、高产、低耗和安全生产的重要条件。PID控制作为一种基本的控制方案，至今在工业生产过程仍保持着主导位置，模糊控制的发展为温度控制技术带来了新的思路，可以根据先验知识和专家经验形成的模糊控制规则对系统进行控制。本设计将模糊控制理论与经典的PID控制理论结合，设计一种模糊PID控制器，对电锅炉温度控制系统进行控制。具体结论如下：1.针对电锅炉温控系统可采用的控制方案进行了了解，提出了温控系统可采用的控制方案，有传统的PID控制和模糊PID控制