第3章模糊PID智能控制算法設(shè)計PID控制是工業(yè)過程中應(yīng)用最廣泛的、常規(guī)控制中最基本的控制方法，具有結(jié)構(gòu)簡單、易于實現(xiàn)、不依賴于系統(tǒng)精確的模型的優(yōu)點。但是當(dāng)其用到復(fù)雜控制系統(tǒng)時，難以取得理想的控制效果，甚至?xí)?dǎo)致系統(tǒng)不穩(wěn)定。智能控制具有學(xué)習(xí)能力、對變化環(huán)境的適應(yīng)能力以及自組織協(xié)調(diào)能力，能夠應(yīng)用到復(fù)雜系統(tǒng)的控制中。因此，將智能控制方法和常規(guī)PID控制方法結(jié)合起來，可以充分發(fā)揮兩種方法的優(yōu)點，提高控制系統(tǒng)的整體性能。常規(guī)PID控制的參數(shù)是固定的，在廣義被控對象發(fā)生變化時，其自身參數(shù)不能根據(jù)變化做出相應(yīng)的調(diào)整。針對這一問題，已有研究者提出能自校正的PID控制方法。但是在系統(tǒng)非線性的情況下，實現(xiàn)自校正相當(dāng)困難。因而需要設(shè)計一種PID參數(shù)自適應(yīng)的控制方法，在對象發(fā)生變化時，其參數(shù)能進(jìn)行動態(tài)調(diào)整。采用智能控制方法對自適應(yīng)PID的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，將優(yōu)化的參數(shù)送到控制器，將可以很好的彌補傳統(tǒng)PID的缺陷，達(dá)到良好的控制效果，智能自適應(yīng)PID控制應(yīng)運而生［1］。PID控制系統(tǒng)的參數(shù)分為比例、積分、微分系數(shù)和PID控制器的參考值兩個方面，因此改變PID參數(shù)也有改變比例、積分、微分系數(shù)和改變PID回路的參考值兩種方法。通常的自適應(yīng)PID控制是采用前一種方法，對于被控對象的模型的改變，通過調(diào)整比例、積分、微分系數(shù)來調(diào)整三種作用的強弱，從而來適應(yīng)變化。這類控制方法中最具代表性的是模糊自適應(yīng)PID控制方法。模糊自適應(yīng)PID控制是用模糊控制來適時調(diào)整PID參數(shù)的方法，其主要思想是結(jié)和工程設(shè)計人員的技術(shù)知識和實際操作經(jīng)驗，建立合適的模糊規(guī)則，通過推理得到比例、積分、微分三個整定參數(shù)。由于一維模糊控制精度不夠，而三維模糊控制計算過于麻煩，通常情況下采用二維模糊控制方法實現(xiàn)參數(shù)整定。具體的方法是通過計算當(dāng)前系統(tǒng)誤差及誤差變化率得到模糊控制的輸入，利用模糊規(guī)則進(jìn)行模糊推理，查詢模糊規(guī)則表進(jìn)行參數(shù)調(diào)整。參數(shù)的調(diào)整包括極性和大小兩個方面。同時，系統(tǒng)要求辨識機構(gòu)能夠提供足夠的系統(tǒng)信息，且保證模糊自整定PID有較為廣泛的控制空間。模糊規(guī)則的設(shè)計要保證系統(tǒng)滿足快速響應(yīng)、無靜差的要求PID控制基本原理比例積分微分(proportionalintegralderivative,PID)控制是到現(xiàn)在為止最通用、最基本的控制方法。目前大多數(shù)的反饋回路用該辦法或者較小的變形來控制。PID及其改進(jìn)型是工業(yè)控制中最常見的控制器。雖然自20世紀(jì)初PID控制誕生以來，控制理論與控制技術(shù)取得了令人矚目的成就，先進(jìn)控制策略不斷更新，但該控制器因結(jié)構(gòu)簡單、對模型誤差有魯棒性和易于操作實現(xiàn)在大多數(shù)過程控制中取得令人滿意的控制性能，現(xiàn)仍然被廣泛用于冶金、電力、化工、機械和輕工等工業(yè)控制中。PID控制器原理PID控制在生產(chǎn)過程中是一種被普遍采用的控制方法，是一種比例、積分、微分并聯(lián)控制器。常規(guī)PID控制系統(tǒng)原理框圖如圖3.1所示。圖3.1PID控制原理圖模糊PID將偏差的比例、積分和微分通過線性組合構(gòu)成控制量，對被控對象進(jìn)行控制，其控制規(guī)律為：u(t)=K[e(t)+—fe(t)dt+Te(())] 31)pTddt其中u(t)—控制器輸出；e(t)—控制器輸入；Kpe(t)—比例控制項，Kp為比例系數(shù)；-1fe(t)dt—積分控制項，T為積分時間常數(shù)；TiI也由一微分控制項，t為微分時間常數(shù)；ddt iPID控制器的三個組成部分對系統(tǒng)性能的影響如下⑵：1、比例環(huán)節(jié)比例環(huán)節(jié)的引入是為了及時成比例地反映控制系統(tǒng)的偏差信號e(t),以最快的速度產(chǎn)生控制作用，使偏差向最小的方向變化。隨著比例系數(shù)Kp的增大，穩(wěn)定誤差逐漸減小，但同時動態(tài)性能變差，振蕩比較嚴(yán)重，超調(diào)量增大。2、積分環(huán)節(jié)積分環(huán)節(jié)的引入主要用于消除靜差，即當(dāng)閉環(huán)系統(tǒng)處于穩(wěn)定狀態(tài)時，則此時控制輸出量和控制偏差量都將保持在某一個常值上。積分作用的強弱取決于積分時間常數(shù)T.，時間常數(shù)越大積分作用越弱，反之越強。隨著積分時間常數(shù)T.的減小，靜差在減??；但過小的積分常數(shù)會加劇系統(tǒng)振蕩，甚至使系統(tǒng)失去穩(wěn)定。3、微分環(huán)節(jié)微分環(huán)節(jié)的引入是為了改善系統(tǒng)的穩(wěn)定性和動態(tài)響應(yīng)速度，它可以預(yù)測將來，能反映偏差信號的變化趨勢，并能在偏差信號值變的過大之前，在系統(tǒng)引入一個有效的早期修正信號，從而加速系統(tǒng)的動態(tài)速度，減小調(diào)節(jié)時間。3.1.2數(shù)字PID控制器計算機控制是一種采樣控制，它只能根據(jù)采樣時刻的偏差值計算控制量。因此，連續(xù)PID控制算法不能直接使用，需要采用離散化方法。在計算機PID控制中，使用的是數(shù)字PID控制器。按模擬PID控制算法，以一系列的采樣時刻點T(k)代表連續(xù)時間t，以矩形法數(shù)值積分近似代替積分，以一階后向差分近似代替微分，即t?kt(k=0,1,2…)」%(t)dt?T￡e(jT)=T￡e(j) (3-2)0 j=0 j=0de(t)e(kT)二e[(k—1)T]e(t)—e(k—1),dt~T-T將描述連續(xù)PID算法的微分方程，變?yōu)槊枋鲭x散時間PID算法的差分方程，為書寫方便，將e(kT)簡化表示成e(k)，即為數(shù)字PID位置型控制算法，如式(3.3)、所示。TOC\o"1-5"\h\zu(k)=Kp<e(t)+Tie(j)+午[e(k)—e(k—1)]> (3.3)[ Tj=0 ^或u(k)=Kpe(t)+K.ie(j)+KD[e(k)—e(k—1)] (3-4)j=0Au(k)=u(k)—u(k—1)=K[e(k)—e(k—1)]+Ke(k)—K[e(k)—2e(k—1)+e(k—2)] (3-5)p 1d=KpAe(k)+Ke(k)+Kd[Ae(k)—e(k—1)]式(3.5)中ae(k)=[e(k)―e(k—1)]，Au(k)即為增量式PID控制量，由第k次采樣計算得到的控制量輸出增量?？梢钥闯觯捎谝话阌嬎銠C控制系統(tǒng)采用恒定的采樣周期T，一旦確定了Kp、K.和Kd，只要使用前3次的測量值偏差，即可求出控制量的增量。PID控制用途廣泛、使用靈活，已有很多成功的實例。在生產(chǎn)實踐當(dāng)中很多情況下，并不一定需要全部設(shè)定三個比例、微分和積分控制，可以根據(jù)實際情況，因地制宜取其中的一個或兩個控制即可。但是需說明的是：在設(shè)計PID控制器中，比例控制是必不可少的。PID控制器的參數(shù)整定PID控制器參數(shù)的調(diào)整方法有好多種，目前采用的方法主要有臨界比例系數(shù)法、響應(yīng)曲線法、Ziegler-Nichols參數(shù)設(shè)定方法、改進(jìn)的Ziegler-Nichols參數(shù)設(shè)定方法、擴充臨界比例系數(shù)法、擴充響應(yīng)曲線法、基于交義兩點法的PID整定規(guī)則和基于增益優(yōu)化的整定方法等等［3］。(1)擴充臨界比例系數(shù)法模擬控制在進(jìn)行參數(shù)調(diào)整時經(jīng)常使用的一種方法是臨界比例系數(shù)法，而擴充臨界比例系數(shù)法就是在此方法的基礎(chǔ)上進(jìn)行擴展得到的。此方法利用采樣周期周期最小的一個值調(diào)節(jié)P值，在通過查表法算出其他的參數(shù)。(2)擴充響應(yīng)曲線法擴充響應(yīng)曲線法是在對模擬控制器參數(shù)調(diào)整時所使用的曲線法的基礎(chǔ)上進(jìn)行擴展得到的。方法為先根據(jù)動態(tài)相應(yīng)曲線求出等效時間常數(shù)Tk.和等效純滯后時間T,然后再求出Tk/T的值，再根據(jù)表格求出T0、Kp、Ki和Kd的值。Ziegler-Nichols(ZN)參數(shù)設(shè)定方法在實際的應(yīng)用中，為了使PID控制器調(diào)節(jié)簡單、節(jié)省時間，應(yīng)盡量少使用或不使用復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式進(jìn)行計算，盡可能多的利用以往的操作經(jīng)驗進(jìn)行參數(shù)的整定。PID控制器的改進(jìn)1、積分飽和現(xiàn)象及其抑制采用標(biāo)準(zhǔn)PID位置式算法，在實現(xiàn)控制的過程中，只要系統(tǒng)的偏差沒有消除，積分作用就會繼續(xù)增加或減小，最后使控制量達(dá)到上限或者下限，系統(tǒng)進(jìn)入飽和范圍。而對時間常數(shù)較大的被控對象，在階躍響應(yīng)作用下，偏差通常不會在幾個采樣周期內(nèi)消除掉，積分項的作用就可能使輸出值超過正常范圍，造成較大的超調(diào)。為了克服這種現(xiàn)象，可以采用過限消弱積分法和積分分離法。過限消弱積分法就是在控制變量進(jìn)入飽和區(qū)后，程序只執(zhí)行削弱積分項的運算，而停止增大積分項的運算。積分分離法的基本思想是：當(dāng)誤差大于某個規(guī)定的門限值時，刪去積分作用，從而使積分項不至于過大，只有當(dāng)誤差較小時，才引入積分作用，以消除穩(wěn)態(tài)誤差。2、干擾的抑制數(shù)字PID控制器的輸入量是系統(tǒng)的給定值r系統(tǒng)實際輸出的偏差值e。在進(jìn)入正常調(diào)節(jié)過程后，由于e值不大，此時相對而言，干擾對控制器的影響也就很大。為了消除干擾的影響，除了在硬件采取相應(yīng)的措施以外，在控制算法上也要采取一定的措施。對于作用時間較短的快速變化的干擾，如A/D轉(zhuǎn)換偶然出錯，可以用連續(xù)多次采樣并求平均值的方法予以濾除。在PID控制算法中，差分項對數(shù)據(jù)誤差和干擾特別敏感。因此一旦出現(xiàn)干擾，由它算出的結(jié)果可能出現(xiàn)很大的非希望值。此時可以使用四點中心差分法等方法對差分項進(jìn)行改進(jìn)，以提高系統(tǒng)抗干擾能力［4］。模糊控制基本理論國內(nèi)外研究學(xué)者們對模糊現(xiàn)象的認(rèn)識由來已久，20世紀(jì)20年代開始，對模糊問題就有學(xué)者一直在進(jìn)行研究。1965年數(shù)學(xué)家Zadeh發(fā)表了論文FuzzySets，在該論文中Zadeh首次提出了度量事物模糊程度的概念：隸屬函數(shù)，由此產(chǎn)生了模糊集合理論。這一理論的產(chǎn)生突破了迪笛卡爾在19世紀(jì)末創(chuàng)建的經(jīng)典集合論，開創(chuàng)了模糊邏輯和模糊數(shù)學(xué)的新篇章［5］。模糊控制的基本思想模糊控制是將以模糊集合理論、模糊語言以及模糊邏輯推理為基礎(chǔ)的理論，同傳統(tǒng)的控制理論相結(jié)合，來模擬人的思維方式，對難以建立精確數(shù)學(xué)模型的被控對象進(jìn)行控制的一種方法。模糊控制的基本思想就是用計算機來模擬人對系統(tǒng)的控制，將人的控制思想，也就是把專家的知識和操作者的經(jīng)驗進(jìn)行總結(jié)，并將這些經(jīng)驗表達(dá)成模糊控制規(guī)則，然后將這些控制規(guī)則轉(zhuǎn)化成計算機可以執(zhí)行的算法，進(jìn)而完成對被控對象的控制［6］。模糊控制系統(tǒng)工作原理模糊控制無需預(yù)先知道被控對象的精確數(shù)學(xué)模型，以人的經(jīng)驗總結(jié)出來的條件語句表示的控制規(guī)則，采用模糊控制卻能對工業(yè)生產(chǎn)過程的大規(guī)模系統(tǒng)控制取得令人滿意的控制效果。其主要反映在對對象復(fù)雜的、機理不明的控制系統(tǒng)，它模仿和升華了人的控制經(jīng)驗與策略，實現(xiàn)了智能化的控制。(1)模糊控制系統(tǒng)組成一個模糊控制系統(tǒng)必須包含一些必要的部件，模糊控制的系統(tǒng)框圖如圖3.2所示，其中矩形框內(nèi)為模糊控制器部分，模糊控制器是模糊控制系統(tǒng)的核心部分，是模糊控制系統(tǒng)區(qū)別于其它控制系統(tǒng)的標(biāo)志，模糊控制器中存放的是由模糊控制規(guī)則推導(dǎo)出來的模糊控制算法，一般由微機編程或者硬件來實現(xiàn)，模糊控制器不依賴于被控對象的精確數(shù)學(xué)模型，被控對象不同，以及對系統(tǒng)的靜態(tài)和動態(tài)性能要求不同，模糊控制器的控制規(guī)則也不盡相同。圖3.2模糊控制系統(tǒng)框圖(2)模糊控制器工作原理模糊控制無需預(yù)先知道被控對象的精確數(shù)學(xué)模型，以人的經(jīng)驗總結(jié)出來的條件語句表示的控制規(guī)則，采用模糊控制卻能對工業(yè)生產(chǎn)過程的大規(guī)模系統(tǒng)控制取得令人滿意的控制效果。其主要反映在對對象復(fù)雜的、機理不明的控制系統(tǒng)，它模仿和升華了人的控制經(jīng)驗與策略，實現(xiàn)了智能化的控制⑺。模糊控制器的結(jié)構(gòu)框圖如圖3.3所示。模糊控制器的輸入是系統(tǒng)給定值和當(dāng)前值的誤差e和誤差變化量ec，模糊控制器的輸出為控制量u。模糊控制器主要由輸入量的模糊化處理、模糊控制規(guī)則、模糊推理和去模糊化四部分組成。模糊邏輯系統(tǒng)的工作機理：首先通過模糊化模塊將輸入的精確量進(jìn)行模糊化處理，轉(zhuǎn)換成給定論域上的模糊集合；然后激活規(guī)則庫中對應(yīng)的模糊規(guī)則，并且選用適當(dāng)?shù)哪：评矸椒?，根?jù)已知的模糊事實獲得推理結(jié)果，最后將該模糊結(jié)果去模糊化處理，得到最終的精確輸出量。(3)模糊控制器的實現(xiàn)步驟模糊控制器的實現(xiàn)步驟主要有以下幾步⑵：第一步、計算系統(tǒng)設(shè)定值和當(dāng)前值的誤差e和誤差變化量ec。第二步、輸入量的模糊化處理。即將精確值e和ec模糊化成模糊語言變量，把語言變量值化為適當(dāng)論域的模糊子集(如“大”、“中”、“小”等)。第三步、模糊控制規(guī)則。模糊控制規(guī)則是模糊控制器的核心，是反映專家知識和經(jīng)驗的控制策略。第四步、模糊推理，即模糊決策。就是將模糊化后的語言變量和模糊控制規(guī)則，根據(jù)推理合成規(guī)則，推出得到模糊控制量的過程。第五步、去模糊化。因為模糊推理的結(jié)果是一個模糊量，必須將模糊控制量轉(zhuǎn)化為精確量，這一過程成為去模糊化，也可以稱為解模糊。聚氨酯膠生產(chǎn)線模糊PID智能控制器設(shè)計聚氨酯膠的RIM過程中，反應(yīng)物料在模具中發(fā)生反應(yīng)，產(chǎn)生分子鏈的增長和鏈的相互聯(lián)結(jié)、纏結(jié)。當(dāng)固化完成時，形成閉合的聚合網(wǎng)絡(luò)。因此，反應(yīng)物料的固化過程是人們所關(guān)心的，它由反應(yīng)動力學(xué)和熱力學(xué)決定，同時也受物理條件的影響，如模具的尺寸和溫度、反應(yīng)物料的溫度等。通過控制反應(yīng)的化學(xué)和物理條件，交聯(lián)度可以變化，使得最終聚氨酯膠具有可滿足不同需要的性質(zhì)。固化反應(yīng)對環(huán)境溫度的變化十分敏感，小幅度的環(huán)境溫度變化會引起涂料固化反應(yīng)的明顯加快或減緩。另外，固化溫度對聚氨酯膠的微觀結(jié)構(gòu)、相轉(zhuǎn)變溫度及熱性能等特性也影響較大，因此，實現(xiàn)精確的溫度控制是聚氨酯膠生產(chǎn)過程的關(guān)鍵。為了進(jìn)一步提高聚氨酯膠生產(chǎn)線模具溫度的控制精度，閉環(huán)控制器采用了Fuzzy-PI控制器。通常的二維Fuzzy控制器具有良好的動態(tài)性能、魯棒性強、對參數(shù)變化及外界干擾具有良好的適應(yīng)能力等優(yōu)點，但存在著穩(wěn)態(tài)誤差無法消除的缺點，且在工作點附近容易產(chǎn)生極限振蕩。由線性控制理論可知，積分控制的作用能消除穩(wěn)態(tài)誤差，但動態(tài)響應(yīng)慢。因此將PI控制策略引入Fuzzy控制器，構(gòu)成Fuzzy-PI復(fù)合控制方式，通過模糊控制器實現(xiàn)對PID控制器參數(shù)的在線調(diào)整，實現(xiàn)高精度溫度控制。將所設(shè)計控制器應(yīng)用到聚氨酯膠的RIM過程中。很好的解決了聚氨酯膠反應(yīng)釜中溫度的升溫、恒溫、降溫控制問題。參數(shù)自整定的模糊PID控制器控制結(jié)構(gòu)如圖3.4所示。其原理為：根據(jù)現(xiàn)場的不同情況，利用模糊控制器在線調(diào)整PID控制中的參數(shù)Kp、4和Kd，以達(dá)到在線智能自整定的作用。PID控制的關(guān)鍵是確定PID參數(shù)，該方法是用模糊控制來確定PID參數(shù)的，也就是根據(jù)系統(tǒng)偏差e和偏差變化率ec，用模糊控制規(guī)則在線對PID參數(shù)進(jìn)行修改。其實現(xiàn)思想是先找出PID各個參數(shù)與偏差e和偏差變化率ec之間的模糊關(guān)系，在運行中通過不斷檢測e和ec，再根據(jù)模糊控制原理來對各個參數(shù)進(jìn)行在線修改，以滿足在不同e和ec時對控制參數(shù)的不同要求，使控制對象具有良好的動、靜態(tài)性能，且計算量小，易于計算機實現(xiàn)［4］。模糊推理圖3.4參數(shù)自整定模糊PID控制結(jié)構(gòu)圖模糊PID控制器設(shè)計主要分為以下步驟［8,9］：.確定模糊控制器的結(jié)構(gòu)；.選擇模糊規(guī)則；.模糊推理和模糊判決，得到模糊控制查詢表；.根據(jù)實驗結(jié)果，分析模糊PID的控制性能，再對量化因子和比例因子進(jìn)行調(diào)整以達(dá)到理想的控制效果。模糊控制器的結(jié)構(gòu)選擇模糊控制器的結(jié)構(gòu)選擇，就是確定模糊控制器的輸入輸出變量。理論上講，模糊控制器維數(shù)越高，控制越精密。但是，維數(shù)越高，模糊控制規(guī)則變得過于復(fù)雜，控制算法的實現(xiàn)相當(dāng)困難。由于系統(tǒng)受控對象溫度具有非線性與時滯性，為了得到良好的控制性能，不僅要觀測系統(tǒng)的溫度偏差e，同時應(yīng)該觀測其偏差變化ec的趨勢，因此，系統(tǒng)采用的是二維模糊控制器，輸入變量取為溫度偏差e和偏差變化ec，輸出變量為PID參數(shù)的修正量Kp、4和Kd，這樣就構(gòu)成了一個雙輸入三輸出的模糊控制器，如圖3.5所示，同時可得模糊控制器在Matlab環(huán)境下的系統(tǒng)參數(shù)。圖3.5模糊控制器結(jié)構(gòu)圖模糊控制器的設(shè)計模糊控制器是基于模糊規(guī)則設(shè)計的，模糊規(guī)則是由若干語言變量構(gòu)成的模糊條件語句，它需要設(shè)計者根據(jù)模糊控制器的結(jié)構(gòu)，從大量的觀察和實驗數(shù)據(jù)中提取。其選擇過程可簡單分成三個部分，即選擇適當(dāng)?shù)哪：Z言變量，確定各語言變量的隸屬度函數(shù)，最后建立模糊控制規(guī)則［10］。（1）模糊語言變量的確定當(dāng)選擇的模糊詞集較多時，則輸入和輸出變量的控制規(guī)則就變的比較簡單，不過此時就需要更多的響應(yīng)規(guī)則。當(dāng)選擇的詞集較少時，變量的性能不能完全體現(xiàn)，這就不能發(fā)揮模糊控制器的作用。

根據(jù)系統(tǒng)的實際需要，將溫度誤差e、誤差變化率ec和控制輸出量Kp、K.和Kd采用七個詞集來描述，即模糊子集為e、ec、Kp、?和Kd={PB，PM，PS，Z，NS，NM，NB}，各子集中的元素依次代表代表正大，正中，正小，零，負(fù)小，負(fù)中，負(fù)大。表3.1給出了各個變量的基本論域、模糊論域和量化因子。表3.1語言變量參量表語言變量EECKK.&基本論語[-5,5][-0.05,0.05][-0.1,0.1][-0.1,0.1][-0.4,0.4]模糊論語[-10,10][-0.25,0.25][-0.01,0.01][-0.1,0.1][-4,4]量化因子20.51010.1（2）語言變量隸屬度函數(shù)的確定在選擇模糊控制器的隸屬度函數(shù)時，要根據(jù)誤差的大小來合理分配。比如在誤差較大的范圍內(nèi)，擇較為粗獷的模糊集合。反之，在小誤差范圍內(nèi)，采用相對比較靈敏的模糊集合。通過合理的模糊隸屬函數(shù)的選擇，能對被控對象的控制效果滿足發(fā)酵過程溫度控制的要求。本文中對NB和PB采用正太行分布的隸屬度函數(shù)，PM，PS，Z，NS，NM均采用三角形的分布函數(shù)。各變量的隸屬度函數(shù)如圖3.6?3.11所示。圖3.6輸入變量e的隸屬度函數(shù)圖3.7輸入變量ec的隸屬度函數(shù)

圖3.8輸出變量Kp的隸屬度函數(shù)圖3.10輸出變量Kd的隸屬度函數(shù)(3)模糊控制規(guī)則的建立模糊控制規(guī)則的選擇是設(shè)計模糊控制器的核心。它實質(zhì)上是將操作人員的控制經(jīng)驗加以總結(jié)得出一條條模糊條件語句的集合。根據(jù)控制系統(tǒng)中對過渡過程要求和專家經(jīng)驗，對參數(shù)和的自整定要求如下［2］：從系統(tǒng)的穩(wěn)定性、響應(yīng)速度、超調(diào)量和穩(wěn)態(tài)精度等各方面來考慮，Kp、K.和Kd作用如下：.比例系數(shù)Kp的作用是成比例的反映控制系統(tǒng)的偏差信號，偏差一旦產(chǎn)生，控制器立即產(chǎn)生作用以減小偏差。.積分作用系數(shù)K.的作用是用于消除靜差，提高系統(tǒng)的無差度。積分作用的強弱取決于積分時間常數(shù)T,T越大，積分作用越弱，反之積分作用就越強。.微分作用系數(shù)Kd的作用是反映偏差信號的變化趨勢即變化速率，并能在偏差信號變得太大之前，在系統(tǒng)中引入一個有效的早期修正信號，從而加快系統(tǒng)的動作速度，減少調(diào)節(jié)時間。針對不同時刻的的e和ec以及PID參數(shù)的整定規(guī)則對Kp、Kj和Kd進(jìn)行以下設(shè)定：.當(dāng)e較大，為了能快速的對偏差就行修正，此時應(yīng)選取較大的Kp,同時選擇較小的KrKd避免系統(tǒng)出現(xiàn)較大的超調(diào)量；.當(dāng)e和ec中等大小時，應(yīng)取較小的Kp以避免出現(xiàn)較大的超調(diào)，同時，因為Kd的取值會對系統(tǒng)的控制效果影響較大，應(yīng)取小一些，將K.定位于一個較宜的位置即可；.當(dāng)e較小時，為使系統(tǒng)具有較好的穩(wěn)定性能，Kp和4均應(yīng)取大些，同時為避免系統(tǒng)在設(shè)定值時出現(xiàn)震蕩，并考慮系統(tǒng)抗干擾的性能，當(dāng)ec較大時，Kd可取小些；ec較小時，Kd可取得較大些，通常Kd為中等大小。由以上PID參數(shù)整定規(guī)則和專家知識經(jīng)驗，得到針對本文所研究的聚氨酯膠膠生產(chǎn)線溫度智能PID控制系統(tǒng)中Kp、4和Kd三個參數(shù)分別整定的模糊控制規(guī)則表，如表3.2、3.3和3.4所示。表3.2Kp的控制規(guī)則調(diào)整表飛F、pPBPMpPSZNSNMNBPBNBNBNMNMNMZZPMNBNMNMNMPSZPSPSNMNMNSNSZPSPSZNMNMNSZPSPMPMNSNSNSZPSPMPMPMNMNSZPSPSPMPBPBNBZZPSPMPMPBPB表3.3Ki的控制規(guī)則調(diào)整表PBPMPSZNSNMNBPBPBPBPMPMPSZZPMPBPBPMPSPSZZPSPBPMPSPSZNSNMZPMPMPSZNSNMNMNSPSPSZNSNSNMNBNMZZNSNSNMNBNBNBZZNSNMNMNBNB

表3.3Kd的控制規(guī)則調(diào)整表\^EC□\KdPBPMPSZNSNMNBPBPBPSPSPMPMPMPBPMPBPSPSPSPSZPBPSZZZZZZZZZNSNSNSNSNSZNSZNSNSNMNMNSZNMZNSNMNMNBNSPSNBPSNMNBNBNBNSPS（4）模糊推理和模糊判決模糊算法的推理與確定是控制器設(shè)計的核心部分。本文中，通過模糊控制規(guī)則對PID控制器的參數(shù)進(jìn)行在線調(diào)整，其關(guān)鍵在于找出誤差e和誤差改變量ec與PID控制器參數(shù)之間的模糊關(guān)系。具體操作是，在系統(tǒng)運行時不斷的檢測誤差e和誤差改變量ec的值，根據(jù)模糊控制原理以及e、ec和Kp、?和Kd之間的模糊關(guān)系，對Kp、K.和Kd進(jìn)行在線修正，使其能夠針對不同的運行工況進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整，最終獲得良好的控制性能。根據(jù)表3.2、3.3和3.4整理出的49條模糊控制規(guī)則對Kp、Ki和Kd三個參數(shù)進(jìn)行自校正校正，獲得的模糊控制規(guī)則如圖3.11所示。圖3.11系統(tǒng)模糊控制規(guī)則根據(jù)輸入變量(模糊量)和模糊控制規(guī)則，按模糊推理規(guī)則計算輸出量，即根據(jù)模糊控制規(guī)則進(jìn)行模糊推理，然后查詢模糊控制可以計算出在不同的偏差和偏差變化時，PID參數(shù)的調(diào)整量的輸出值，但該值還是模糊量，不能直接用于修正PID參數(shù)，還需乘以比例因子。這樣，就得到了PID參數(shù)的整定算式。，K=K+Kpp0p<K=K+K (3.6)ii0i

K=K+K

〔d d0 d式中Kp0、Ki0和Kd0分別是Kp、Ki和Kd的初始值，可由湊試法得到。Kp、Ki和Kd是模糊控制器的輸出，即PID參數(shù)的校正量。將式(3.6)帶入式(3.4)就得到數(shù)字PID位置型參數(shù)，經(jīng)PID控制算法，即可得出控制輸出量，經(jīng)D/A轉(zhuǎn)換后控制粗精回路的切換，從而實現(xiàn)溫控箱溫度控制。3.3.3聚氨酯膠生產(chǎn)線溫度模糊PID控制系統(tǒng)仿真采用模糊PID參數(shù)自整定溫控箱溫度控制系統(tǒng)進(jìn)行Matlab仿真，仿真模型圖如圖3.12所示。圖3.12模糊PID控制系統(tǒng)仿真模型其中，PID-Function和S-Function分別為模糊PID控制器和被控對象的M文件，為了在Simulnik模型或M文件中應(yīng)用這個調(diào)節(jié)器，必須以矩陣的形式把它保存到工作空間，選擇“Savetoworkspace”項保存。Matlab仿真實驗中，選取江蘇波士粘合劑有限公司聚氨酯膠生產(chǎn)線物料反應(yīng)罐為被控對象，對其進(jìn)行溫度控制，其傳遞函數(shù)為：(3.7)設(shè)給定設(shè)為50℃,仿真結(jié)果如圖3.13和3.14所示。

圖3.13模糊PID控制仿真結(jié)果圖3.14傳統(tǒng)PID控制仿真結(jié)果由圖3.13可知，當(dāng)采用模糊控制器控制聚氨酯膠生產(chǎn)線溫度控制系統(tǒng)時，其調(diào)節(jié)時間tss不大于2.8X104秒，超調(diào)量不大于3%,穩(wěn)態(tài)誤差ess近似為零。該算法增強了系統(tǒng)的穩(wěn)定性，且計算量小，設(shè)計簡單，易于實現(xiàn)，具有良好的控制效果。根據(jù)系統(tǒng)誤差和誤差變化率在線修正PID控制器參數(shù)，可實現(xiàn)對系統(tǒng)實時有效的控制，具有一定的智能性，能很好的解決系統(tǒng)中存在的非線性、時滯等問題。3.4Fuzzycontrol++生成自適應(yīng)模糊PID控制塊程序Fuzzycontrol++是西門子工業(yè)自動化與驅(qū)動集團開發(fā)出的一款模糊控制軟件，該軟件可以將常規(guī)的模糊計算機算法轉(zhuǎn)化成西門子的300或者400CPU都可以識別和應(yīng)用的功能塊程序，這樣就可以使得模糊算法程序與過程控制程序一并在中央控制器中運行。從而可以實現(xiàn)完全意義上的模糊控制與傳統(tǒng)過程控制之間的無縫連接。Fuzzycontrol++主要有SIMATICS7功能塊，而SIMATICWinCC分為兩種運行模塊的S7-4K、S7-20K、WinCC、CFC—4K、CFC-20K等五種應(yīng)用目標(biāo)的系統(tǒng)。結(jié)合該項目的實際要求，我們選擇采用PCS7平臺的CFC_4K目標(biāo)系統(tǒng)。該目標(biāo)系統(tǒng)目前支持最大包含8個模糊輸入量，4個模糊輸出量，100條推理規(guī)則，其典型的執(zhí)行時間最快可以達(dá)到大約4ms。其大概的過程是在Fuzzycontrol++中建立合成