基于智能PID的温度控制系统设计 本科毕业论文

常州工学院毕业设计PAGEPAGE5摘要温度是工业生产中的一个非常重要的过程变量，在一些领域中，例如冶金，电力工业等，用常规的控制方法，潜力是有限的，难以满足较高的性能要求。本设计以电阻炉为控制对象，近年来随着工业的发展，电阻炉在工业控制中的应用越来越广泛，所以对温度的控制要求也越来越高。然而，电阻炉是一种具有非线性、纯滞后、大惯性和时变性的控制对象，很难用数学方法建立精确模型。针对工业热处理过程的特点和需求。设计了基于智能PID的电阻炉温度控制系统。本文以模糊自整定PID控制算法为基础，通过热电偶获取温度，将温度进行A/D转换后送入单片机进行处理，通过PID模糊算法用来控制加热炉的输出功率，实现对温度的最终控制。实验证明模糊PID算法在电阻炉温度控制中有着明显的优势，可大幅度提高被测温度的技术指标，大大提高其可行性与稳定性。关键词：温度控制；模糊PID控制；单片机AbstractThetemperatureisanimportantprocessvariablesduringtheindustrialproductions，Insomeareas，suchasMetallurgy,electricityindustry,theConventionalcontrolmethodscannotsatisfythehighperformancerequirements。Inthethesis，thetemperaturecontrolsystemthattheobjectisresistancefurnace，withthedevelopmentofindustry,electricheatingfurnaceismoreandmorewidelyused.So,thedemandoftemperaturecontrolisincreasing.Nevertheless,fortheelectricheatingfurnacecontrolsystemwiththecharacteristicofnon-linear,puretime-delayandtime-variation,itisdifficulttoestablishaprecisemathematicalmodel.Adigitaltemperaturecontrolsystemforindustrialstoveisdesignedaimingatthefeaturesofindustrialheattreatmentprocesswhichneedforadvancedtemperaturecontrol．ThispaperdesignsthetowordersTDCtocontrolresistancesbaseofFuzzyself-tuningPIDcontrollingarithmetic.Wegetthetemperaturethroughthethermocouple，thenwecandealwithitthroughthemicrocontrollerafterA/Dconversionprocess.Finally，throughthePIDfuzzyalgorithm，wecanControltheoutputpoweroffurnace,andrealizetheultimatecontrol.TheresultshowsthatthefuzzyPIDcontrolmethodissuperiortotraditionalPIDcontrolmethod,wecangreatlyimprovethetechnicalindexesofthetestedtemperatureanditsfeasibilityandstability.Keywords：temperaturecontrolFuzzyPIDcontrolmicrocontroller目录TOC\o"1-3"\u摘要 IAbstract II第1章绪论 11.1温控系统设计背景 11.2温度控制系统的概述及现况 11.3温度控制系统的改进 1第2章温度控制系统的整体设计 32.1传统的模糊PID控制 32.2电阻炉温度控制系统 4第3章系统的硬件设计 53.1系统的总体构成 53.2单片机的选取 53.3传感器的选取 73.3.1温度传感器 73.3.2热电偶的工作原理 83.4A/D转换电路设计 93.5D/A转换电路设计 123.6键盘显示电路设计 143.7数据采集系统 16第4章控制算法设计 174.1模糊控制系统特点与应用 174.2模糊控制系统的组成 184.3模糊控制器结构的研究 184.3.1PID模糊控制器 204.3.2控制器的结构 224.4模糊PID复合控制算法 234.4.1传统的PID算法 234.4.2模糊-PID复合控制算法设计 25第5章系统的软件设计 315.1A/D转换流程 315.2D/A转换流程 325.3键盘显示子程序流程 335.4模糊PID控制流程设计 33第6章仿真结果及分析 356.1介绍仿真环境 356.1.1MATLAB介绍 356.1.2Simulink介绍 356.2传统PID控制器的设计 366.3模糊PID控制器的设计 376.4模糊PID控制器的系统仿真 39结论 41参考文献 42致谢 44附录1 45附录2 46第1章绪论1.1温控系统设计背景温度控制系统是比较常见且典型的过程控制系统。它直接影响燃烧、化学反应、发酵、烘烤、煅烧、蒸馏、浓度、挤压成形、结晶以及空气流动等物理和化学过程。温度控制不好就可能引起生产安全，产品质量和产量等一系列问题。目前，在很多场合下，温度已成为非常关键的因素，许多物理特性的变化都直接反映在温度的升降上，因此对温度的监测的意义越来越大。本设计中我们研究的是电阻炉的温度控制系统,电阻炉温度控制具有升温单向性、大惯性、大滞后的特点。1.2温度控制系统的概述及现况温度控制电路广泛应用于社会生活的各个领域，如家电、汽车、材料、电力电子等。由于炉子的种类及原理不同，因此所采用的加热方法及燃料也不同，如煤气、天然气、油电等。对于不同生产情况和工艺要求下的温度控制，所采用的加热方式，选用的燃料，控制方案也有所不同。控制方案有直接数字控制（DDC），推断控制，预测控制，模糊控制（Fuzzy），专家控制(ExpertControl)，鲁棒控制（RobustControl），推理控制等。在本设计中，采用传统的PID和模糊PID控制相结合的方法，更好的来控制电阻炉的温度。1.3温度控制系统的改进随着电子技术和控制技术的发展，智能仪表逐渐取代传统仪表成为工业测控技术的主要工具，随着计算机，通讯技术在工业自动化系统的广泛应用，工业仪表的功能越来越强大。在高新技术的推动下，作为工业主要技术，测控仪表正跨入真正的数字化，智能化，网络化的时代。数字化的测控设备可通过网络将分散的控制装置和各类智能仪表连接起来，实现工业生产过程的集散监控管理。随着现代科学技术的迅猛发展，各个领域对温度控制系统的精度、稳定性等的要求越来越高，测温范围越来越广，因此温度测控技术的研究是一个重要的研究课题。以智能仪表为控制工具的温控系统具有一定的实际应用价值。单片机具有集成度高，通用性好，功能强，特别是体积小，重量轻，耗能低，可靠性高，抗干扰能力强和使用方便等独特优点，在数字、智能化方面有广泛的用途。单片机主要应用于各控制领域，用来实现对信号的检测、数据的采集以及对应用对象的控制。单片机以其功能强、体积小、可靠性高、造价低和开发周期短等优点，成为自动化领域和其他测控领域中广泛应用的器件，在工业生产中成为必不可少的器件。在温度控制系统中，单片机更是起到了不可替代的核心作用。采用单片机对温度进行控制不仅具有控制方便、简单和灵活性好等优点，而且可以大幅度提高温度控制系统的技术指标，从而能够大大的提高产品的质量和数量。在这一背景下，本课题提出利用智能控制技术、计算机控制技术、传感器与检测技术等现代科学技术手段设计一套电阻炉温度测控系统，采用应用最广泛的PID调节器，引入模糊控制算法，通过单片机对温度进行控制，构成一个能处理复杂数据和控制功能的智能控制器，具有较高的灵活性和可靠性。第2章温度控制系统的整体设计本设计的选用的被控对象为电阻炉。电阻炉是热处理生产中应用最广泛的加热设备，以电能为热源，通过布置在炉内的电热元件将电能转化为热能借助辐射与对流的传热方式加热工件。加热功率从不足一千瓦到数千千瓦。工作温度在650℃以下的为低温炉；650～1000℃为中温炉；1000℃以上为高温炉。工业生产实践中经常使用电阻炉对产品或过程加热，通常对电阻炉的控制精度提出较高的要求。电阻炉是一种具有纯滞后的大惯性系统，开关炉门、加热材料、环境温度以及电网电压等都影响控制过程，传统的加热炉控制系统大多建立在一定的模型基础上，难以保证加热工艺要求。假定电阻炉的传递函数为：（2-1）2.1传统的模糊PID控制对于以上的不足之处，我们引入模糊控制，采用模糊PID算法，以单片机为核心对电阻炉实现智能的温度控制，可以解决问题，从而实现高精度控制。图2-1为传统的PID控制框图。图2-1传统的PID控制传统的PID控制器比例环节实时地按照一定比例反映系统的偏差量，即一旦偏差出现，控制器立即产生控制作用，以减小偏差；比例系数越大，系统的调整时间就越短，稳态误差也越小，但过大，会造成超调量过大，引起系统不稳定；积分环节消除系统的稳态误差，提高系统的无差度。积分系数越大，积分作用越强，稳态误差越小，调整时间越短，但大，会造成稳定性变差；微分环节能及时地反映偏差量的变化趋势和变化率，有效改善系统的动态性能。通常，微分系数大，系统超调量减小，但大，也会造成系统稳定性下降。2.2电阻炉温度控制系统在本文中，由于在一般的模糊控制系统中，考虑到模糊控制器实现的简易性和快速性，通常采用二维模糊控制器结构形式。但此类及控制器都是以系统误差E和误差变化EC作为输入语句变量，因此它具有类似于常规PD控制器的作用，由线性控制理论可知，采用该类模糊控制器的系统具有良好的动态特性，但无法消除静态误差。为了解决这一问题，在此控制系统中引入模糊积分，这样不仅可消除极限环振荡，而且可以消除系统余差，使得系统成为无差模糊控制系统。结构框图如图2-2所示：图2-2模糊PID炉温控制系统原理图在这类模糊控制系统中，其核心的部分是模糊控制器。也就是说，模糊控制器的性能将决定着该系统性能的好坏，而模糊控制器自身性能又取决于模糊语言规则和合成推理。一般来说，一条模糊控制规则就是用模糊表达式来表示的一种模糊关系。在模糊逻辑中，我们可以选用模糊推理函数表示，它不仅表示了推理的直觉判据。目前模糊推理的方法很多，但是在模糊控制中考虑到推理时间，通常采用运算较简单的推理方法。最基本的有Zadeh近似推理，它包含有正向推理和逆向推理。但是模糊控制中的推理与知识工程中的模糊推理不一样，模糊控制中的推理其前提（模糊控制器的实际输入）不是模糊值，多为确切的数值。需要经过模糊化。在此控制系统中，使得给定值经过模糊控制与PID处理后，将信号传给电阻炉，最终实现温度的控制。第3章系统的硬件设计3.1系统的总体构成本系统以电阻炉为被控对象，由热电偶测量被控对象的温度，通过滤波，放大，送至A/D转换器，这样通过采样和A/D转换，就将所检测的炉温对应的电压信号转换成数字信号送入计算机模糊控制器，计算出该电压信号对应的温度值与给定值进行比较，得出温差。其结构图如图3-1所示：图3-1系统结构图外界的各种非电量通过传感器转变为电量。若电信号太小，可用放大器进行放大。滤波器将信号中的噪音滤除，得到平滑的输入信号。这种输入信号还是连续变化的模拟量，要通过采样和保持电路进行离散化，在通过A/D转换器对离散的输入信号进行量化得到幅度和时间均为离散的数字信号，送入单片机中进行处理。如果输入模拟信号的变化速度比A/D转换速度慢的多，则可以不采用采样保持器，直接通过A/D转换成数字量送入单片机，单片机对这些从外部获取的数据进行处理后，再由D/A转换器变为模拟信号并且输出到外部进行各种控制，并将数字信号进行显示记录等。3.2单片机的选取本系统的智能仪表选用AT80C51作为微控制器，这类单片机在存储器的配置上采用程序存储器与数据存储器分开的结构，利用不同的指令和寻址方式进行访问，可分别寻址64KB的程序存储器空间和64KB的数据存储器空间，充分满足了工业测量控制的需要。80C51系列单片机共有111条指令，包括乘除指令和位操作指令。中断源有5个，分为2个优先级，每个中断源的优先级是可编程的，在80c51系列单片机的内部RAM区中开辟了4个通用工作寄存区，共有32个通用寄存器，可以适用于多种中断或子程序嵌套的情况。另外，还在内部RAM中开辟了1个位寻址区，利用位操作指令可以对其中各个单元的每一位直接进行操作，特别适合解决各种控制和逻辑问题。ROM型80C51在单芯片应用方式下其4个并行I/O口都可以作为输入/输出使用，在扩展应用方式下需要采用P0和P2口作为片外扩展地址总线使用。其引脚图与功能图如图3-2图3-2引脚图与功能图单片机的40个引脚大致可分为4类：电源、时钟、控制和I/O引脚。1.电源VCC：芯片电源，接+5V。VSS：接地端。2.时钟XTAL1、XTAL2：晶体振荡电路反相输入端和输出端。3.控制线：控制线共有4根(1)ALE/PROG：地址锁存允许/片内EPROM编程脉冲。ALE功能：用来锁存P0口送出的低8位地址。

PROG功能：片内有EPROM芯片，在EPROM编程期间，此引脚输入编程脉冲。(2)PSEN：外ROM读选通信号。(3)RST/VPD：复位/备用电源。RST（Reset）功能：复位信号输入端。VPD功能：在Vcc掉电情况下，接备用电源。(4)EA/Vpp：内外ROM选择/片内EPROM编程电源。EA功能：内外ROM选择端。Vpp功能：片内有EPROM的芯片，在EPROM编程期间，施加编程电源Vpp。4.I/O线80C51共有4个8位并行I/O端口：P0、P1、P2、P3口，共32个引脚。P3口还具有第二功能，用于特殊信号输入输出和控制信号（属控制总线）。3.3传感器的选取传感器是一种人机接口，能感受或响应规定的被测量，如各种物理量、化学量、生物量或者状态量，并且能够按照一定的规律转换成有用信号，便于远距离传输、处理、存储和控制。通过传感器，我们可以实现自动检测和自动控制的首要环节。传感器的种类有很多，按照工作原理来分，可以分为应变式、压阻式等，而按照测量来分类的话，可以有力、位移、温度等传感器。在电阻炉温度控制系统中，我们需采用的是温度传感器。3.3.1温度传感器温度传感器是一种利用物质的各种物理性质随温度变化的规律，而把温度转换为电量的传感器。按测量方式可分为接触式和非接触式两大类，按照传感器材料及电子元件特性分为热电阻和热电偶两类。接触式测温的特点是感温原件直接与被测对象相接触，两者之间进行充分的热交换以达到热平衡，这时通过对感温原件的某个物理参数的测量和转换环，从而得到与之对应的温度值，接触式测温的主要优点在于直观可靠，但是其缺点在于被测温度场的分布易受感温元件的影响，接触不良时，会带来测量误差。由于需要一定的时间才能达到热平衡，所以存在测温的延迟现象。此外温度太高或腐蚀性介质对感温元件的性能和寿命会产生不利影响。而非接触式测温的特点是感温元件不直接与被测对象相接触，而是通过热辐射进行热交换，故可以避免接触式测温法的特点。具有较高的测温上限而非接触式测温法的热惯性小，可以达到1ms，故便于测量运动物体的温度和快速变化的温度。在本文中我们采取的接触式测温法。接触式测温常用测温元件如图3-3所示：测温元件测温原理测温范围/℃主要特点热电偶热电效应0～1600测温范围广，测量精度高，便于远距离、多点、集中检测和自动控制，应用广泛；需进行冷端温度补偿，低温测量精度低铂电阻热阻效应－200～600测温范围广，测量精度高，便于远距离、多点、集中检测和自动控制，应用广泛；不能测高温。铜电阻－50～150半导体热敏电阻－50～150灵敏度高，体积小，结构简单，使用方便；互换性较差，测量范围有一定限制。图3-3接触式测温常用测温元件由于在电阻炉中温度上限很高，并不像日常生活中那样，所以我们采用的是热电偶测温传感器，不仅由于其构造简单，使用方便，还具有较高的准确度，温度测量范围宽等。常用的热电偶可测量范围为-50~1600C。若配用特殊材料其可测温度范围可扩大为-180~2000C。目前，国际电工委员会（IEC）推荐了8种类型的热电偶作为标准化热电偶，即为T型、E型、J型、K型、N型、B型、R型和S型。3.3.2热电偶的工作原理热电偶的基本工作原理是基于物体的热电效应。由A,B两种不同的导体两端相互紧密地连接在一起，组成一个闭环回路，如图3-4所示，当两接点温度不同时（T>T0）时，回路就会产生电势，从而形成电流，这一现象称为热电效应，该电动势称为热动势。在热电偶回路中电极材料相同，总电势为零，冷、热端温度相同，总电势为零，电极材料不同，温度相同，热电势不同。图3-4热电偶的基本工作原理3.4A/D转换电路设计在本文的控制系统中关于A/D我们采用的是ADC转换器，将输入模拟量转换为与其成比例的数字量，按其工作原理，有比较式ADC积分式。不同的芯片具有不同的连接方式，其中最主要的是输入、输出以及控制信号的连接方式。在这我们可以选择ICL7135。ICL7135是一种常用的4位半BCD码双积分型单片集成ADC芯片，其分辨率相当于14位二进制数。他的转换精度高，转换误差为1LSB,并且能在继续参考电压下对双极性输入模拟电压进行A/D转换，模拟输入电压范围0~1.9999v。芯片采用了自动较零技术，可保证零点在常温下的长期稳定性，模拟输入可以是差动信号，输入阻抗极高。其芯片引脚排列如图3-5所示:图3-5ICL7135芯片引脚图其各引脚的功能如下：-V：ICL7135负电源引入端，典型值-5V，极限值-9V。+V：ICL7135正电源引入端，典型值+5V，极限值+6V。DGND：数字地，ICL7135正、负电源的低电平基准。REF：参考电压输入，REF的地为AGND引脚，典型值1V，输出数字量=10000×(VIN/VREF)。AC：模拟地，典型应用中，与DGND(数字地)“一点接地”。INHI：模拟输入正。INLO：模拟输入负，当模拟信号输入为单端对地时，直接与AC相连。CLKIN：时钟信号输入。当时，，转换速度为3次/s。极限值时，转换速度为25次/s。REFC+：外接参考电容正，典型值1μF。REFC-：外接参考电容负。BUFFO：缓冲放大器输出端，典型外接积分电阻。INTO：积分器输出端，典型外接积分电容。AZIN：自校零端。LOW：欠量程信号输出端，输入信号小于量程范围的10％时，该端输出高电平。HIGH：过量程信号输出端，输入信号超过计数范围(20001)时，该端输出高电平。：数据输出选通信号，宽度为时钟脉冲宽度的一半，每次A/D转换结束时，该端输出5个负脉冲，分别选通由高到低的BCD码数据(5位)，该端用于将转换结果打到并行I/O接口。：自动转换/停顿控制输入。当输入高电平时；每隔40002个时钟脉冲自动启动下一次转换；当输入为低电平时，转换结束后需输入一个大于300ns的正脉冲，才能启动下一次转换。POL：极性信号输出，高电平表示极性为正。BUSY：忙信号输出，高电平有效。正向积分开始时自动变高，反向积分结束时自动变低。B8～B1：BCD码输出。B8为高位，对应BCD码。D5：万位选通。D4～D1：千、百、十、个位选通。ICL7135的转换结果输出是动态的，因此必须通过并行口才能与单片机连接。图3-6为ICL7135.通过并行接口芯片8155与单片机80c51的接口电路。图中74ls157为4位2选一的数据多路开关。74ls157的SEL输入为低电平时，1A、2A、3A输入信息在1Y、2Y、3Y输出；SEL为高电平，1B、2B、3B输入信息在1Y、2Y、3Y输出。因此，当7135的高位选通信号D5输出为高电平时，万位数据B1和极性、过量程、欠量程标志输入到8155的PA0~PA3。当D5为低电平时，7135的B8，B4，B2，B1输入低位转换结果的BCD码，此时BCD码数据线B8，B4，B2，B1输入到8155的PA3~PA0。图3-6ICL7135的硬件连接图3.5D/A转换电路设计DAC的功能是将数字量转换为与其成比例的模拟电压或电流信号，输出到仪表外部进行各种控制。通过比较我们可以选取DAC0832芯片，DAC0832是典型的带内部数据缓冲器的8位D/A芯片.其引脚如图3-7所示：图3-7DAC0832引脚图LE是寄存命令。当LE=1时，寄存器输出随输入变化；当LE=0，数据锁存在寄存器中，而不再随数据总线上的数据变化而变化，当ILE端为高电平，CS与WR同时为低电平时，使得LE=1.当WR变为高电平时，输入寄存器便将输入数据锁存。当XFER与WR2同时为低电平时，使得LE2=1，DAC寄存器的输出随寄存器的输入变化，WR2上升沿将输入寄存器的信息锁存在该寄存器中。RFB为外部运算放大器提供的反馈电阻，VREF是由外电路为芯片提供一个+10V~-10V基准电源。图3-8为DAC0832与80C51单片机组成的D/A转换系统。其中DAC0832工作于单缓冲器方式。它的ILE接+5V。CS和XFER相连接后由80C51的p2.7控制。WR1和WR2相连后由80C51的WR控制。图3-8DAC0832与80C51单片机组成的D/A转换系统3.6键盘显示电路设计键盘输入及显示输出是智能化测量控制仪表不可缺少的组成部分。为了减少CPU的负担，少占用它的工作时间，目前已经出现了专供键盘及显示器接口用的可编程接口芯片。Intel公司生产的8279可编程键盘、显示器接口就是较为常见的一种。8279的键盘部分能够提供64按键阵列的扫描接口，也可以接传感器阵列，键的按下可以是双键锁定或N键互锁。键盘输入经过反弹跳电路自动消除前后沿按键抖动影响之后，被选通送入一个8字符的FIFO存储器。如果送入的字符多于8个，则溢出状态置位。按键输入后将中断输出线升到高电平向CPU发中断申请。而对7段LED、或其他器件接口提供显示接口。8079有一个内部的16*8显示RAM，组成一对16*4存储器。显示RAM可有CPU写入或读出。显示方式有从右进入的计算器方式和从左进入的电传打字方式，显示RAM每次读/写之后，其地址自动加1。内部结构如图3-9所示：图3-98279内部结构其与单片机的接口电路下图3-10所示：图3-10可编程键盘8279与单片机的接口电路3.7数据采集系统在智能化测量控制仪表中，为了能够实现对外界各种模拟信号的测量，必须通过数据采集系统将信号送入仪表中，数据采集系统是外部信号进入仪表内部的必经之路。在每一个通道上都加有一个SHA，并受同一触发信号控制。这样就可以将同一时刻内采集的信号暂存在各个SHA的保持电容上，然后由单片机逐个取走经ADC转换后送入存储器。这种电力允许对各通道之间的相互关系进行分析。本系统的采样放大电路采用了ICL7650集成运算放大器。ICL7650具有极低的失调电压和偏置电流，温漂系数小于0.1Uv/C，电源电压范围为3~8V。图3-8为7650的一种接法，调零信号从2千欧姆的电位器引出，输入运放的反相端，CA和CB应采用优质电容。7650用作直流低电平放大时，输出端可接RC低通滤波器。ADOP-07也是低漂移运放，温漂系数为0.2Uv/C。共模输入电压范围为14V，电源电压范围正负3V-18V。图3-11ICL7650放大电路第4章控制算法设计模糊控制系统是一种自动控制系统，它以模糊数学、模糊语言形式的知识表示和模糊逻辑的规则为理论基础；采用计算机控制技术构成的一种具有反馈通道的闭环结构的数字控制系统，它的组成核心是具有智能性的模糊控制器，这也是他与其他的控制系统的不同之处。模糊控制技术是一种由模糊数学、计算机科学等多门学科领域相互渗透、理论性很强的科学技术，实现这种模糊控制技术的理论，即为“模糊控制理论”。4.1模糊控制系统特点与应用模糊控制系统作为一类智能控制系统，它必然和其他所有的自动控制系统一样，具有某些共性。模糊控制从广义上讲，是基于模糊推理，模仿人的思维方式，对难以建立精确度数学模型的对象实施的一种控制策略。它是模糊数学同控制理论相结合的产物，同时也是智能控制的重要的组成部分。其突出特点在于：（1）控制系统的设计不要求知道被控对象的精确数学模型，只要提供现场操作人员的经验知识和操作流程。（2）控制系统的鲁棒性强，适应于解决常规控制难以解决的非线性、时变及大时延纯滞后等问题。（3）以语言变量代替常规的数学变量，易于形成专家的“知识”。（4）控制推理采用“不精确推理”。推理过程模仿人的思维过程。由于介入了人类的经验，因而能够处理复杂甚至“病态”的系统。模糊控制在理论上突飞猛进的同时，也越来越多地、成功的应用于现实世界中。传统的控制理论（包括经典控制理论和现代控制理论）是利用受控对象的数学模型（即传递函数模型或状态空间模型）对系统进行定量分析，而后设计控制策略。这种方法由于其本质的不相容性，当系统变的复杂的时候难以对其工作特性进行精确的描述，而且这样的数学模型结构也不利于表达和处理有关受控对象的一些不确定信息，更不便于利用人的经验、知识、技巧和直觉推理，所以难以对复杂的系统进行有效的控制。经典的模糊控制器利用模糊集合理论将专家知识或操作人员经验形成的语言规则直接转化为自动控制策略（通常是模糊规则查询），其设计不依靠对象精确数学模型，而是利用其语言知识模型进行设计和修正控制算法。4.2模糊控制系统的组成模糊控制系统通常由模糊控制器、输入/输出接口，执行机构、被控对象和测量装置等五部分。其中模糊控制器的结构决定了一个模糊控制系统的性能优劣。如图4-1所示：图4-1模糊控制器的基本结构由上图可以看出，模糊控制器主要由模糊化接口、知识库631024976、模糊推理机、解模糊接口四部分组成，各部分的作用概述如下。1.模糊化(Fuzzification)模糊化接口接受的输入只有误差信号，由再生成误差变化率或误差的差分，模糊化接口主要完成以下两项功能：（1）论域变换：和都是非模糊的普通变量，它们的论域（即变化范围）是实数域上的一个连续闭区间，称为真实论域，分别用X和Y来代表。在模糊控制器中，真实论域要变换到内部论域和。如果内部论域是离散的（有限个元素），模糊控制器称为“离散论域的模糊控制器”(D－FC)，如果内部论域是连续的（无穷多个元素），模糊控制器称为“连续论域的模糊控制器”(C－FC)。对于D－FC，，＝{0±整数}；对于C—FC，，＝[－l，1]。无论是D－FC还是C－FC，论域变换后，变成，，相当乘了一个比例因子（还可能有偏移）。（2）模糊化：论域变换后和仍是非模糊的普通变量，对它们分别定义若干个模糊集合，如：“负大”(NL)、“负中”(NM)、“负小”(NS)、“零”(Z)、“正小”(PS)、“正中”(PM)、“正大”(PL)，…，并在其内部论域上规定各个模糊集合的隶属函数。在t时刻输入信号的值，经论域变换后得到，，再根据隶属函数的定义可以分别求出，对各模糊集合的隶属度，如、、…，这样就把普通变量的值变成了模糊变量（即语言变量）的值，完成了模糊化的工作。，既代表普通变量又代表模糊变量，作为普通变量时其值在论域，中，是普通数值；作为模糊变量时其值在论域[0，1]中，是隶属度。2.知识库（Knowledgebase)它们决定着模糊控制器的性能，是模糊控制器的核心。知识库又分为两部分：(1)数据库（database）存贮着有关模糊化、模糊推理、解模糊的一切知识，如前面已经介绍的模糊化中的论域变换方法、输入变量各模糊集合的隶属函数定义等，以及将在下面介绍的模糊推理算法，解模糊算法，输出变量各模糊集合的隶属函数定义等。(2)规则库（rulebase）包含一组模糊控制规则，即以“IF…，THEN…”形式表示的模糊条件语句，如R1：ifisA1andisB1，thenisC1，R2：ifisA2andisB2，thenisC2，……Rn：ifisAnandisBn，thenisCn。其中，和就是语言变量和，Al，A2，…，An是的模糊集合，B1，B2，…，Bn是的模糊集合，Cl，C2，…，Cn是的模糊集合。每条控制规则是一个在积空间中的模糊关系，，，，如果皆为离散论域，还可以写出模糊关系矩阵，i＝1，2，…，n。规则库中的n条规则是并列的，它们之间是“或”的逻辑关系，因此整个规则集的模糊关系为R=（4-1）3.模糊推理机（inferenceengine）在t时刻若输入量为和，，，若论域都是离散的，在上对应矢量，在上对应矢量，则推理结果是上的矢量，（4-2）4.解模糊（defuzzification）解模糊可以看作是模糊化的反过程，它要由模糊推理结果产生控制的数值，作为模糊控制器的输出。解模糊接口主要完成以下两项工作。⑴解模糊：对也要由真实论域Z变换到内部论域，对定义若干个模糊集合，并规定各模糊集合的隶属函数。模糊推理是在内部论域上进行的，因此得到的推理结果，上的模糊矢量，其元素为对的某个模糊集合的隶属度。对于某组输入，，一般会同时满足多条规则(称为激活)，因此会有多个推理结果，i为不同的模糊集合，并用某种解模糊算法(如最大隶属度法)，即可求得此时的内部控制量。⑵论域反变换：得到的，进行论域反变换即得到真正的输出，它仍然是非模糊的普通变量。4.3模糊控制器结构的研究4.3.1PID模糊控制器在一般的模糊控制系统中，考虑到模糊控制器实现的简易型和快速性，通常采用二维模糊控制器结构形式。而这类控制器都是以系统误差E和误差变化率EC为输入语句变量，因此它具有类似于常规的PD控制器的作用。由线性控制理论可知，采用该类模糊控制器的系统有可能获得良好的动态性能，但无法消除静态误差。（1）模糊积分的引入为了改善模糊控制器的稳定性能，通常在模糊控制器中引入模糊积分。一个简单的模糊控制系统见图4-2。采用了一维模糊控制器，设其输入变量在论域E上的模糊子集是（i=1,2…m）;输出变量在论域上的模糊子集是（j=1,2..n）并且满足<、<.系统为恒值模糊控制即控制目标是使E尽可能小。通过模糊控制器的控制作用，使得系统在扰动量的作用时，其误差仍落在期望模糊子集，现基于专家知识的模糊控制规则为：IfE=,then=IfE=,then=E、U分别为e与u的语言变量，并且>,>.若该模糊控制器的模糊关系为，则有U=e*。假使初始条件为e=，=，系统处于稳定状态。在外界扰动作用下系统输出c偏离给定值，使误差e=。由于模糊控制器按推理式给出=，但在=的控制下，使得偏差e重新满足e=，即系统达到原来的平衡状态。但是一旦当=，模糊控制器输出马上变为=；刚刚达到的平衡又将不存在。系统将产生极限环振荡现象。要想消除这种余差，根据线性控制理论，必须在控制器内引入积分分量。图4-2简单的模糊控制系统（2）模糊积分引入方式1988年由M.Basseville提出的一种PID模糊控制器，如图4-3所示它是一种对误差e的模糊值进行积分PID模糊控制器。这种模糊积分要消除极限环的振荡必要条件是<-，式中，是指模糊控制器输出||的非零最小值，其中为被控制量u(t)的给定值。为判定系统进入“模糊稳定”的最小允许误差值。图4-3PID模糊控制器这种对误差的模糊值进行积分的PID模糊控制器可以用来消除大的系统余差，但是要消除零点附近的极限环振荡必须使缩小，这就需要增加控制规则数，然而相应的增加了模糊控制器设计的复杂程度。4.3.2控制器的结构模糊自适应PID控制就是在PID控制系统的基础上引入模糊推理机，以系统偏差以及偏差变化率作为模糊推理机的输入，并将PID控制器的三个参数的修正值为输出，实时的根据系统的响应调节PID控制器，以达到较高的控制效果。通常的二维模糊控制器都是以误差和误差变化作为输入，而实际控制系统在过渡过程中，不同时域所要求的性能指标的重点是不同的。因此将时间作为控制策略的一个重要参考因子是非常必要的。图4-4所示是一个模糊自适应PID控制器的结构图。图4-4模糊自适应PID控制器结构-设定值;.-偏差模糊量;-比例系数;e,-偏差;.-偏差变化速度模糊量;-积分系数;偏差变化速度;-被调整量;-微分系数;Ec-偏差变化速度。4.4模糊PID复合控制算法4.4.1传统的PID算法PID控制技术是基于反馈的控制方法，反馈理论的要素包括3个部分：测量、比较、和执行。将测量值与期望值相比较，并用这个误差来调节控制器进而实现对系统的控制。图4-5中给出了一个典型的闭环控制系统。其中D(s)表示控制器，G(s)表示广义对象。该系统的的闭环传递函数为：（4-3）系统结构图如图4-5所示：图4-5典型的闭环控制系统工程上PID参数的整定大致有以下四种方法：（1）衰减曲线法衰减曲线法是在总结临界比例带法基础上发展起来的，它是利用比例作用下产生的4:1衰减振荡(ψ=0.75)过程时的调节器比例带δ及过程衰减周期，或10:1衰减振荡(ψ=0.9)过程时调节器比例带δ及过程上升时间，据经验公式计算出调节器的各个参数。（2）临界比例带法临界比例带法又称边界稳定法，其要点是将调节器设置成纯比例作用，将系统投入自动运行并将比例带由大到小改变，直到系统产生等幅振荡为止。这时控制系统处于边界稳定状态，记下此状态下的比例带值，即临界比例带以及振荡周期，然后根据经验公式计算出调节器的各个参数。可以看出临界比例带法无需知道对象的动态特性，直接在闭环系统中进行参数整定。（3）动态参数法动态参数法是在系统处于开环状态下，作对象的阶跃扰动试验，根据记录下的阶跃响应曲线求取一组特征参数、(无自平衡能力对象)或、、(有自平衡能力对象)，再据经验公式计算出调节器的各个参数。（4）经验法如果调节系统在运行中经常受到扰动影响，那么要得到闭环系统确切的阶跃响应曲线就很困难，因此临界比例法和衰减曲线法都不能得到满意的结果。通过长期实践，人们总结了一套参数整定的经验，称之为经验法。经验法可以说是根据经验进行参数试凑的方法，它首先根据经验设置一组调节器参数，然后将系统投入闭环运行，待系统稳定后作阶跃扰动试验，观察调节过程；如果过渡过程不令人满意，则修改调节器参数，再作阶跃扰动试验，观察调节过程；反复上述试验，直到调节过程满意为止。本设计对于PID控制器的参数采用试凑法整定。试凑法是通过计算机仿真或实际运行，观察系统对典型输入作用的响应曲线，根据各调节参数（）对系统响应的影响，反复调节试凑，直到满意为止，从而确定PID参数。试凑时，可参考PID各参数对控制系统性能的影响趋势，实行先比例、后积分、再微分的反复调整。①首先只确定比例系数，将由小变大，使系统响应曲线略有超调。此时若系统无稳态误差或稳态误差已小到允许范围内，并且认为响应曲线已属满意，那么，只须用比例控制器即可，而最优比例系数也就相应确定了。 ②若在比例调节的基础上，系统稳态误差太大，则必须加入积分环节。整定时先将第一步所整定的比例系数略为缩小（如为原值的0.8倍），再将积分时间常数置成一个较大值并连续减小，使得在保持系统良好动态性能的前提下消除稳态误差。这一步骤可反复进行，即根据响应曲线的好坏反复改变比例系数与积分时间常数，以期得到满意的结果。③若使用PI控制器消除了稳态误差，但系统动态响应经反复调整后仍不能令人满意，则可以加入微分环节，构成PID控制器。在整定时，先将微分时间常数设定为零，再逐步增加并同时进行前面①、②两步的调整。如此逐步凑试，以获得满意的调节效果和控制参数。需要指出，PID控制器的参数对控制系统性能的影响通常并不十分敏感，因而参数整定的结果可以不唯一。最后由实验试凑法得基本PID控制器的参数3，0.04，4。4.4.2模糊-PID复合控制算法设计本设计提出了模糊-PID复合控制算法用于炉温控制系统之中。这种复合控制的基本思想是用偏差量的某一阈值来切换控制方式。当偏差值较大时采用模糊控制，依据偏差和偏差变化率的不同，选取相应的模糊控制规则找出最合适的控制；当偏差值小于该切换值时，采用PID控制方式，以减小系统的稳态误差。模糊-PID复合控制器系统原理图见下图4-6所示。图4-6模糊PID原理框图本系统PID控制器：（4-4）其中为当前时刻的控制量，为上一时刻的控制量，为当前时刻的给定量和检测量的偏差，为上一时刻的偏差，为两个时刻前的偏差。其基本算法如下：由E，EC及和的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Fuzz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。定义和调整算式如下：（4-5）（4-6）式中，和是PID控制器的参数，，是、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调整矩阵即可得到、两个参数的调整量，完成对控制器参数的调整。根据本设计温控系统参数整定原则可知，此模糊控制器是以e、ec为输入，以PID参数调节量、作为输出的两输入两输出模糊控制器由对、的调节规律，形成控制规则，归纳如下相应的参数调节规则，其模糊控制表分别如表4-1，4-2所示：表4-1KP的控制规则调整表ECPBPMPSZONSNMNBΔKPEPBNBNBNMNMNMZOZOPMNBNMNMNMNSZOPSPSNMNMNSNSZOPSPSZONMNMNSZOPSPMPMNSNSNSZOPSPMPMPMNMZSZOPSPSPMPBPBNBZOZOPSPMPMPBPB表4-2Ki的控制规则调整表ECPBPMPSZONSNMNBΔKiEPBPBPBPMPMPSZOZOPMPBPBPMPSPSZOZOPSPBPMPSPSZONSNMZOPMPMPSZONSNMNMNSPSPSZONSNSNMNBNMZOZONSNSNMNBNBNBZOZONSNMNMNBNB的控制器PID控制器中，比例增量增大，可以加快响应速度，减少系统稳态误差，提高控制精度，但是过大会使得系统产生超调，甚至导致不稳定，反之减少，能使得系统稳定于都增大，减少超调量，但却降低了系统精度，使得过渡过程时间延长。因此，实现自调整将可以随时改变系统的静态和动态性能。我们可以在控制起始阶段，适当的把放在较小的档次，以减少各物理量初始化的冲击，在过程中期，适当加上，以提高快速性和动态精度，而当过渡后期，又将调小，使系统超调减少，提高静态稳定性。在偏差论域E、偏差变化论域EC、比例系数修正参数论域、积分系数修正参数论域和微分系数修正参数论域上分别定义模糊子集为{负大，负中，负小，零，正小，正中，正大}，并简记为{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}，模糊语言变量采用三角隶属度函数。其中NB表示实际炉温比给定炉温很高，NM表示实际炉温比给定炉温高，NS表示实炉温比给定炉温有点高，ZE表示实际炉温于给定炉温相等，PS表示实际炉温比给炉温有点低，PM表示实际炉温比给定炉温低，PB实际炉温比给定炉温很低。则输入偏差对应的模糊论域为:E={-6，-5，-4，-3，-2，-1,0,1,2,3,4,5,6}设输入的炉温偏差变化用模糊语言变量的模糊集EC表示，即:EC=(NB,NM,NS,ZE,PS,PM,PB)对应的模糊论域为:EC={-6，-5，-4，-3，-2，-1,0,1,2,3,4,5,6}设控制量U的变化用模糊语言变量的模糊集U表示，即:U={NB,NM,NS,ZE,PS,PM,PB}。相关数据可参照下表：表4-3模糊变量E的赋值表e-6-5-4-3-2-10123456UEPB000000000000.51PM0000000000.510.50PS00000000.510.5000ZO000000.510.500000NS0000.510.50000000NM00.510.5000000000NB10.500000000000表4-4模糊变量EC的赋值表ec-6-5-4-3-2-10123456µECPB000000000000.51PM0000000000.510.50PS00000000.510.5000ZO000000.510.500000NS0000.510.50000000NM00.510.5000000000NB10.500000000000模糊控制的输出是一个模糊量，这个模糊量不能直接控制被控过程，还需要将它转换为一个精确量，这个转换过程称为解模糊，也称其为判决。解模糊有三种方法：(1)最大隶属度方法。根据模糊变量的赋值表，按控制规则运算可求出各相应输出控制量。若对应的模糊判决的模糊子集为,则取该模糊子集中隶属度最大的那个元素作为控制量。即满足（4-7）这种方法简单易行，算法实时性好，但是只考虑隶属度最大点的控制作用。对于隶属程度较小的点的控制作用没有考虑，利用的信息量少。为了避免在模糊控制器输出中出现隶属度曲线为双峰，要求控制器的算法应保证其结果是正规的凸模糊集。(2)取中位数方法。为了充分利用模糊子集所有的信息量，可以求出隶属函数曲线与横坐标之间的面积平分为两部分的数，以此数作为判决的结果。(3)加权平均判决方法。这种方法是仿照普通加权平均法的计算公式，其控制量由下式决定：（4-8）对于权系数加权平均法，其控制量由下式求得：（4-9）权系数的选择应根据实际情况来确定。当选择时，式(4-8)与式(4-9)相同。对于模糊控制来说，选择加权系数将直接影响系统的响应特性。本设计选用最大隶属度方法来解模糊。在模糊控制系统中，模糊控制表是系统模糊控制算法的结果。该设计和的模糊控制表见表4-7、4-8。将这两张表存放到计算机的存储器中，查询这两张控制表就可以了。表4-7ΔKP的模糊控制表EC-6-5-4-3-2-10123456ΔKPE-63232333111000-52232323111000-43232333111000-33322233110111-22232211100111-1223211100021102232110111222111110022211222111101222122230000122333233400012233323235000122322232360001223332323表4-8ΔKi的模糊控制表EC-6-5-4-3-2-10123456ΔKiE-6-3-2-3-2-3-3-3-1-1-1000-5-2-2-3-2-3-2-3-1-1-1000-4-3-2-3-2-3-3-3-1-1-1000-3-3-3-2-2-2-3-3-1-10-1-1-1-2-2-2-3-2-2-1-1-100-1-1-1-1-2-2-3-2-1-1-1000-2-1-10-2-2-3-2-1-10-1-1-1-2-2-21-1-1-1-100-2-2-2-1-1-2-22-1-1-1-10-1-2-2-2-1-2-2-230000-1-2-2-3-3-3-2-3-34000-1-2-2-3-3-3-2-3-2-35000-1-2-2-3-2-2-2-3-2-36000-1-2-2-3-3-3-2-3-2-3第5章系统的软件设计硬件电路确定之后，系统的主要功能将依赖于软件来实现。对同一个硬件电路，配以不同的软件，它所实现的功能也就不同，而且有些硬件电路的功能可用软件来替代。因此，系统的设计很大程度上是软件设计。5.1A/D转换流程由于ICL7135的A/D转换是自动进行的，完成一次A/D转换后，选通脉冲的产生与80C51中断的开放是不同步的。为了保证读出数据的完整性，单片机80C51只对最高位的中断请求做出相应，低位数据的输入则采用查询的方法。主程序通过中断服务程序将A/D转换结果送入单片机80C51片内RAM。当输入一次完整的A/D转换结果后，单片机通过查询该标志位的状态，再将结果数据送到8155的片内RAM单元中。其具体流程如图5-1所示：图5-1A/D转换流程5.2D/A转换流程调用D/A转换子程序进入D/A转换阶段：首先对断点进行现场保护，然后进行转换并保存数据，当所有数据都转换结束后，子程序返回。具体流程图如图5-2所示：图5—2D/A转换子程序流程图5.3键盘显示子程序流程图5-2键盘显示子程序5.4模糊PID控制流程设计系统首先模糊整定，然后根据误差和误差变化率对PID的3个参数进行在线调整，把经过模糊调整后的PID参数作为最终的控制参数进行PID控制。温度误差e和温度误差变化率△e的最坏情况值均取为100℃，在此建立的温度误差e和温度误差变化率△e的基本论域，数字量化确定e(k)的论域区间为[-128，128]。规定对温度误差e和温度误差变化率△e超过100℃．变换后的e和△e其动态范围限幅压缩，这样就可以使温度误差和温度误差变化率△e在整个测控温度变化范围[0℃，1112℃]内,控制量都可以起到作用。图5图5-3模糊控制流程第6章仿真结果及分析6.1介绍仿真环境6.1.1MATLAB介绍MATLAB(MATrixLABoratory,即矩阵实验室)是CleveMoler博士在NewMexico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。MATLAB的典型应用包括数学和计算算术发展模型；模拟仿真和原型；数据分析、开发和可视化；科学和工程图学；应用发展包括图形用户界面设计。MATLAB系统主要由以下几个部分构成：（1）MATLAB编程语言。主要矩阵描述、函数等，主要特点是面向目标的编程（OOP）。(2)MATLAB工作环境。这个集成化的平台为用户进行各种各样的操作提供了便利。（3）MATLA绘图系统。用户通过MATLAB可以绘制二维、三维等图形，还可以进行图像处理、动画片制作等。另外，MATLAB允许用户自己建造完整图形用户界面（GUIS）。（4）MATLAB的库函数。数学和分析的功能在MATLAB工具箱中被组织成8个文件夹。（5）应用程序接口（API）。MATLAB允许用户通过应用程序接口，编写C、Fortran语言与MATLAB交互的交互程序。由于MATLAB的强大功能，MATLAB不仅流行于控制界，在生物医学工程、语言处理、图像信号处理、雷达工程、信号分析、计算机技术等行业都有广泛的应用。6.1.2Simulink介绍

Simulink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。Simulink可以用连续采样时间、离散采样时间或两种混合的采样时间进行建模，它也支持多速率系统，也就是系统中的不同部分具有不同的采样速率。用户可以利用这些模块搭建自己的系统进行仿真，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。Simulink与MATLAB®紧密集成，可以直接访问MATLAB大量的工具来进行算法研发、仿真的分析和可视化、批处理脚本的创建、建模环境的定制以及信号参数和测试数据的定义。用户只需用鼠标器选择所需模块在模型窗口上“画出”模型(双击任何模块，即可代开该功能块来完成参数的设定)，然后用鼠标器将它们连接起来，就可以构成一个系统的框图描述，亦即得出系统的SIMULINK描述。建立起系统模型后，用户可通过选择仿真菜单设置仿真控制参数，启动仿真过程，然后通过输出Scope(示波器)观察系统的仿真结果。除此之外，用户可以在改变参数后来迅速观看系统中发生的变化情况。仿真的结果还可以存放到MATLAB的工作空间里做事后处理。6.2传统PID控制器的设计在Simulink中创建用PID算法控制电阻炉温度的结构图如图6-1所示：图6-1传统PID的系统结构图传统PID控制器的响应曲线如图6-2：图6-2传统PID控制器的响应曲线电阻炉温度控制系统是一个大惯性、纯滞后系统，PID控制虽可以使系统达到稳定，但是调节时间过长及超调量大，使得系统达不到理想的控制效果。所以本设计引入了模糊控制，它具有快速性、鲁棒性好的特点，可以更好的控制系统。6.3模糊PID控制器的设计首先到MALTAB命令窗口中，输入FUZZY回车，构建一个模糊控制器命名为wendu1.FIS,如图6-3所示：图6-3电阻炉模糊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f。本设计采用三角形隶属度函数。图6-4为隶属度函数输入量得曲线，图6-5为隶属度函数输出量的曲线。图6-4输入量E、EC的隶属函数曲线图6-5输出变量f的隶属函数曲线6.4模糊PID控制器的系统仿真在Simulink中创建用模糊PID算法控制电阻炉温度的结构图如图6-6所示：图6-6模糊PID的系统结构图Subsystem的结构图如图6-7所示：图6-7Subsystem的结构图模糊PID控制器的输出曲线如图6-8所示：图6-8模糊PID控制器的输出曲线从电加热炉温度控制的实际效果来看，模糊PID控制器具有以下特点：①系统具有较好动态特性。不仅升温速度快，而且超调量很小；②系统具有比较理想的稳态品质，稳态过程没有振荡，温度控制精度在±3℃以内；③系统的抗干扰能力增强，对生产现场的各种噪声和干扰具有较好的抑制作用；④当被控过程参数发生变化时，控制系统仍能保持较好的适应能力和鲁棒性。结论本课题的任务是构建一个基于模糊PID的电炉温度控制系统。在设计的这段时间内，我学到了很多东西，不仅巩固了以前所学的知识，而且还学到了很多在书本上所没学到的知识，这次设计使我懂得了理论与实践相联系是十分重要的。当然，在此次设计中，由于对一些前面学过的知识理解的不够深刻，掌握的不够牢，使得我发现了自己的不足之处，但是通过查阅相关的资料并加以综合，最后都得以解决了。在这次设计中最难的就是硬件电路的设计，不仅要保证每个电路的可行性，还需保证整个系统的可实现。再接下来就是控制算法的设计。总之，这次毕业设计使得我深刻的认识到必须通过各种途径去学习的重要性以及实践能力是重中之中。参考文献[1]李昌禧.智能仪表原理与设计[M].北京：化学工业出版社，2005.[2]邢伟，潘海鹏.电阻炉智能温度控制系统的设计与仿真研究.浙江理工大学学报，2008.[3]MATLAB界面设计与编译技巧.北京电子工业出版社，2006.[4]李朝青.单片机原理及接口技术.北京航空航天大学出版社，2006[5]马占有.模糊PID控制技术在烘干炉单片机温度控制系统中的应用研究.西北第二名族学院,2007.[6]李跃忠，李昌禧.多功能智能调节仪开关电源设计[J].华东理工学院学报，2005.[7]张永立.预测模糊自整定PID集成控制系统在温度控制中的应用研究.河北科技大学学报，2006.[8]李洪亮.基于模糊自适应PID的电阻炉温度控制系统.吉林化工学院学报，2007.[9]方彦军，孙健.智能仪器技术及其应用[M].北京：化学工业出版社，2004.[10]马天艳，马天虹.热电偶测温及其冷端温度补偿[J].计量装置及应用，2005，[11]曾光奇，胡均安.模糊控制理论与工程应用.华中科大出版社，2006.[12]赵文杰，刘吉臻，金秀章，王东凤.时滞工业对象的一种建模及控制方法[J].华北电力大学学报，2001，28(4):29-32.[13]邵裕森.过程控制及仪表.上海交通大学出版社，2008.[14]时文飞.基于人工神经网络与PID的复合控制研究.重庆大学，2007.[15]刘小河，王永杜，侯浩录.数字模型参考自适应控制算法在电弧电极控制中的仿真[J].系统仿真学报，2005，17(3):685-692。[16]金波，周渝曦，宁德胜，翁振涛.基于单片机的网络型智能多点温度控制器[J].机电工程，2006，23(l):12-15.[17]朱组涛，毛静涛.自动化仪表的重大变革—论现场总线智能仪表[J].上海电力学院学报，2000，16(4):35-40.[18]徐建林，陈超.模糊控制在热处理电阻炉中的应用研究「J」.热加工艺2002，(5):58-60.[19]李东风.微型计算机控制技术的发展及应用「J」.中国科技信息，2007，7:103-105.[20]张建民等.自适应模糊炉温控制系统「J〕.基础自动化，2001，8(2):21一22.[21]ASTROMKJ，HAGGLUNDT.PIDContro11ers:TheoryDesign，andTuning[J〕.InstrumentSocietyofAlneriea，1995，04(4):11一15.[22]SLJANG，JKLIN.Temperature-dependenceofSteady-stateCharacteristicsofSCR-typeESDProtetionCireuit[J].Solid-StateEleetron，2000，44:2139-2146.[23]SLJANT，SHLIN，LSLIN.AnSCR-typeESDProteetionCireuitwithVariableHoldingVoltage[J〕.Solid一StateEleetron，2001，45(5):689一696.[24]ZhangBinWangJing-cheng,ZhangJian-min,Dynamicmodelofreheatingfurnacebasedonfuzzysystemandgeneticalgorithm.ControlTheory&Application,2003,20(2):293-296.[25]TS.K.andFung,Y.H.MethodologicalDevelopmentofFuzzy-logicControllersfromMultivariableLinearControl.IEEETransSystems,ManandCybernetics,1997,27(3):125-127.[26]Honda,Hiroyuki,Kobayashi,Takenshi.FuzzyControlofBioprocess.JournalofBioscienceandBioengineering,2000:401-408.[27]StuartBennett.ThepastofPIDcontrollers.AnnualReviewsinControl.2001,25:43-53.[28]ShuH.L.Pi，Y.G.PIDneuralnetworksfortime-delaysystems.ComputersandChemicalEngineering.2000(24):859-86