電加熱爐自動控制及智能控制設(shè)計案例第一節(jié)自動控制系統(tǒng)當(dāng)今社會自動化控制系統(tǒng)的發(fā)展可以說是非常成熟的，這特別意味著在運行期間不需要人工輸入，只需要事先設(shè)定程序，結(jié)果自動符合人們的意愿，自動化生產(chǎn)的主要標(biāo)志是自動控制系統(tǒng)的引入。自動控制系統(tǒng)的分類方法有很多種。我將根據(jù)給定的信號和調(diào)節(jié)系統(tǒng)列出分類，首先根據(jù)給定值信號的特性給出分類，一般分為三種類型，即：（1）定值調(diào)節(jié)系統(tǒng)：這顯然意味著保證定值。對于記錄，此值已首先確定，并且在任何時候都不會更改。（2）程序調(diào)節(jié)系統(tǒng)：其原理是根據(jù)特定的程序調(diào)節(jié)系統(tǒng)。官方的表述是，這個值被認為是一個已知的函數(shù)，時間是一個自變量，然后，根據(jù)人工的干預(yù)，它會隨著時間而變化；（3）隨機調(diào)整系統(tǒng)：從字面意思可以看出它具有高度的不確定性，官方的觀點可以表達出來：給定值的變化是不可預(yù)測的。因此它也會導(dǎo)致給定值的修正量不斷變化，而且沒有規(guī)律可言。根據(jù)調(diào)節(jié)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)特性，它可以分為三種類型：1）反饋調(diào)節(jié)型系統(tǒng)，其操作系統(tǒng)的原理是比較向響應(yīng)系統(tǒng)和信號的傳遞，然后系統(tǒng)會把它作為一個規(guī)則基礎(chǔ)，改變對應(yīng)關(guān)系，以保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性和它的目的，但是有一個相關(guān)的劣勢，該系統(tǒng)具有一定的滯后性，它是不能改變的。2）前饋型調(diào)節(jié)系統(tǒng)：這種類型的系統(tǒng)是完全不同的，它只能調(diào)整到給定的值。本系統(tǒng)的原理是當(dāng)外界因素產(chǎn)生干擾信號時，系統(tǒng)進行預(yù)先設(shè)置好的調(diào)節(jié)處理，以補償外界干擾的作用，使系統(tǒng)回到想象中，但其調(diào)節(jié)過程充滿了不確定性，不能保證最后信號的精確度：3）復(fù)合調(diào)節(jié)系統(tǒng)：這個系統(tǒng)是一個綜合系統(tǒng)，是綜合前兩個系統(tǒng)的優(yōu)點并達到較為理想狀態(tài)的一個復(fù)合系統(tǒng)，它有效的的避免了前兩個系統(tǒng)一些缺點，它將前饋系統(tǒng)和反饋系統(tǒng)相結(jié)合，也可以加速調(diào)節(jié)進度。并使這一過程更快更準確[2]。由于技術(shù)洪流的不斷沖擊，世界也進入了一個技術(shù)大爆發(fā)的一個時代，我們實際生產(chǎn)的技術(shù)水平也需要不斷提高，這樣我們才不會偏離世界主流，不同的技術(shù)有了質(zhì)的飛躍，同時生產(chǎn)過程也越來越復(fù)雜，綜合控制系統(tǒng)應(yīng)運而生，但這也使調(diào)節(jié)過程變得越來越復(fù)雜和困難。在這種背景下，出現(xiàn)了第三代控制理論，俗稱智能控制理論，通過人工智能技術(shù)和自動控制技術(shù)的結(jié)合，迫使時代的技術(shù)不斷往前發(fā)展，如今，它也成為了自動化控制技術(shù)新的發(fā)展方向之一，隨著現(xiàn)代化工廠的不斷出現(xiàn)，越來越多的市場逐漸被占領(lǐng)，生產(chǎn)過程對自動化控制系統(tǒng)的要求也越來越高，如操作速度、精度等方面也越來越嚴格。第二節(jié)智能控制具有著人工智能和人性化的特點的智能控制，智能控制對象的基本特點包含著多樣性和不確定性，對數(shù)學(xué)模型和數(shù)據(jù)處理的要求更高。專家控制系統(tǒng)，模糊控制等智能控制在現(xiàn)代工業(yè)中得到了廣泛的應(yīng)用【5】，但我的畢業(yè)設(shè)計主要是基于模糊控制的，所以我把重點放在了相關(guān)的控制知識上。下面由我詳細介紹。模糊理論是研究和處理模糊現(xiàn)象的一種數(shù)學(xué)理論和方法，它在1965年以后逐漸發(fā)展到一定的階段，也形成了模糊控制。其基礎(chǔ)為集合論，語言變量和邏輯推理等。結(jié)合控制理論，模糊控制理論由此而來。雖然這通常不是一門特殊的科學(xué)，但這種方法在實踐中非常實用。人們習(xí)慣于用不太科學(xué)的術(shù)語來描述這些控制實驗，例如：幾乎、更多、更少等等，所以模糊控制實際上可以看作是一種使用語言型控制規(guī)則的控制方法[6]。圖3-1模糊控制結(jié)構(gòu)圖模糊控制系統(tǒng)與一般的數(shù)字控制系統(tǒng)具有相同的控制結(jié)構(gòu)。如上圖3-1所示，s是人工輸入的固定值，y是處理后系統(tǒng)的最終輸出值，e和C是通過比較器處理的輸出信號和該比較器和微分環(huán)節(jié)處理的差分信號，它們也是，用作控制器的輸入信號。U是經(jīng)過模糊控制算法和模糊決策處理后的最終輸出控制信號，如果是，則E，C和U是經(jīng)過模糊系統(tǒng)處理后對應(yīng)的模糊量，且與e、c和u相對應(yīng)。模糊控制處理器處理分為以下步驟：（1）首先，模糊化處理已輸入的信號；2）在第二部分中，進行模糊推理，這一步根據(jù)預(yù)設(shè)好的模糊規(guī)則來進行；3）最后一步是對輸出信號做出不明確的決定。在決定之后，由于信號是不清楚的，需要進行去模糊化。完成之后，它可以被其他組件處理[4]。第三節(jié)PID控制PID控制一般適用于P、I、D三部分，其中P代表比例環(huán)節(jié)，I代表積分環(huán)節(jié)，D代表微分環(huán)節(jié)，當(dāng)然，PID并不意味著只有比例、積分和微分環(huán)節(jié)要一起使用。比例環(huán)節(jié)是必不可少的，其他環(huán)節(jié)可以有選擇地使用，但會導(dǎo)致較大的誤差；PID的基礎(chǔ)為比例環(huán)節(jié)，但此環(huán)節(jié)會產(chǎn)生偏差因此，引入積分環(huán)節(jié)消除穩(wěn)態(tài)誤差，但又增加超馳；因此，增加了微分環(huán)節(jié)，加速了慣性系統(tǒng)的反應(yīng)速度，同時削弱了過渡趨勢[5]。PID在理想情況的算式為：U（3-1）為了達到實時監(jiān)控的目的，選擇微分法將（3-1）型直接轉(zhuǎn)化為差分方程，驗證后的PID控制器差分方程如下：?u=K（3-2）如圖（3-2）所示，每一個字母代表的意思是：在系統(tǒng)的采樣過程中，k為產(chǎn)生一個序列號。T0是系統(tǒng)的采樣周期。K=KPT/T，是一個嵌入式控制系統(tǒng)的積分系數(shù)；kptd/t是該系統(tǒng)的微分，其中二階微分是Δ2，PID結(jié)構(gòu)和流程圖如圖3-2所示：圖3-2PID智能控制算法結(jié)構(gòu)第四節(jié)模糊PID控制模糊PID控制是模糊控制理論與PID技術(shù)相結(jié)合的一種控制方法。也可以說，模糊控制在新興的智能控制中是在傳統(tǒng)PID控制算法的基礎(chǔ)上引入的，為了增加PID參數(shù)的自確定性以及系統(tǒng)的便捷性，該過程大致可以描述為：經(jīng)過預(yù)處理后，將信號轉(zhuǎn)換為微分信號和差分信號，然后插入模糊控制單元。利用控制參數(shù)E的誤差和EC的誤差變化作為控制的輸入，實現(xiàn)控制參數(shù)的自適應(yīng)調(diào)整[6]。模糊PID控制算法采用模糊集理論的方法，基本上建立起聯(lián)系了參數(shù)KP、KI、KD和EC誤差變化之間的隸屬函數(shù)關(guān)系:K（3-3）KP、KI、KD參數(shù)表示自整定，E、EC值用固定時間間隔檢測，然后根據(jù)不同控制程度的要求在線調(diào)整控制參數(shù)。為了滿足控制不同時段溫度的要求，使溫度控制系統(tǒng)具有良好的動、靜態(tài)特性，將模糊控制理論與PID控制相結(jié)合得到的參數(shù)自整定原理如圖3-3所示【6】。圖3-3PID參數(shù)模糊自整定控制原理在下一章仿真階段我們會用到模糊規(guī)則表，下面三個圖是我本次畢業(yè)設(shè)計所使用的雙輸入，三輸出的七級模糊規(guī)則。表3-1KP模糊規(guī)則表EcENBNMNSZOPSPMPBNBPBPBPMPMPSZOZONMPBPBPMPSPSZONSNSPMPMPMPSZONSNSZOPMPMPSZONSNMNMPSPSPSZONSNSNMNMPMPSZONSNMNMNMNBPBZOZONMNMNMNBNB表3-2KI模糊規(guī)則表ECENBNMNSZOPSPMPBNBNBNBNMNMNSZOZONMNBNBNMNSNSZOZONSNBNMNSNSZOPSPSZONMNMNSZOPSPMPMPSNMNSZOPSPSPMPBPMZOZOPSPSPMPBPBPBZOZOPSPMPMPBPB表3-3表KD模糊規(guī)則表ECENBNMNSZOPSPMPBNBPSNSNBNBNBNMPSNMPSNSNBNMNMNSZONSZONSNMNMNSNSZOZOZONSNSNSNSNSZOPSZOZOZOZOZOZOZOPMPBNSPSPSPSPSPBPBPBPMPMPMPSPSPB第四章模糊PID控制的仿真第一節(jié)仿真軟件MATLABMatlab是MathWorks發(fā)明的一種數(shù)學(xué)軟件，主要用于算法開發(fā)、數(shù)據(jù)分析和仿真處理。Matlab是世界三大數(shù)學(xué)軟件之一，是一種高價值的軟件。該軟件包含兩個模塊：軟件主要包括MATLAB主體和Simulink兩個模塊，其中MATLAB主要用于數(shù)學(xué)處理、數(shù)值計算等功能，Simulink主要用于仿真，為在線仿真提供了一個非常強大的平臺。MALAB作為研究開發(fā)軟件有其獨特的特點：（1）首先是數(shù)值計算，其數(shù)值計算模塊非常完備，可以執(zhí)行各種復(fù)雜的運算；2）在圖像處理功能上有一個適合各類圖像的模塊，可以說這個模塊是完全完備的。3）系統(tǒng)的仿真模塊中，有不同類型的原始模型，為仿真提供了非常廣闊的空間，適合各類科學(xué)家參與的實現(xiàn)；4）其操作非常簡單，具有多種學(xué)習(xí)錄像和豐富的功能[8]。本次我選用了MATLABr2017a的版本，下面我將詳細介紹我的仿真步驟及辦法。第二節(jié)模糊控制仿真本次模糊PID仿真實驗需要用到MATLAB軟件中的模糊控制工具箱，可以在MatLAB中找到程序一列，然后在工具箱中找到模糊邏輯工具箱。點擊兩次按鈕打開它，你也可以進入一個模糊FIS編輯器。剛進入的界面是包含輸入和輸出的原始用戶界面，這個完成項目需要兩個輸入和三個輸出，所以首先點擊左上角的選項，選擇一個添加項，然后有選擇地添加，然后通過添加需求輸入名稱。我習(xí)慣于調(diào)用輸入E和EC，因為模糊偏差稱為E，微分稱為EC，輸出稱為KP、Ki和KDPID以匹配輸入，以便更好地進行比較，下面的圖4-1是fuzzy的原始界面。圖4-1fuzzy初始界面然后單擊每個輸入和輸出，就可以配置論域了。在這里面論域定義了它的輸入和輸出的范圍，以及它的成員函數(shù)的范圍。然后單擊編輯，這一次是編輯分區(qū)級別。首先單擊“removeallMFS”，然后刪除顯示的三個級別，然后選擇"addMFs”。進入界面后，選擇Trimf作為類型，選擇7作為級別。雙輸入和三輸出是同一步，這樣我們定義了每個函數(shù)的隸屬函數(shù)和函數(shù)類型[7]，設(shè)置后的結(jié)果如圖4-2所示圖4-2第二階段界面如上圖4-2所示，在大多數(shù)步驟結(jié)束時，我們必須為每個點命名。左邊是負數(shù)，右邊是正數(shù)，Zo代表0，從左到右代表負大，負中，負小，零，正小，正中，正大，完成后，將上一章所展示的模糊規(guī)則進行錄入。選擇最后一個編輯行中的規(guī)則，將出現(xiàn)如圖4-3所示的輸入字段。根據(jù)上面第三章和第四節(jié)的表格，你可以在編輯器中輸入它們，包括49條模糊規(guī)則，這些規(guī)則必須是正確的，因為這是最后結(jié)論和評估的基礎(chǔ)[1]，當(dāng)所有輸入完成后，如圖4-3所示：圖4-3規(guī)則的輸入錄入完畢后，單擊〖關(guān)閉〗或直接勾選，完成上述步驟后，即完成模糊編輯。然后你可以檢查模糊規(guī)則。在檢查之前，我們必須先保存文件。單擊“文件”工具欄，然后選擇保存到導(dǎo)出中。文件格式必須為“.fis“。編輯完成后，可以選擇視圖規(guī)則菜單欄或使用Ctrl+5組合鍵，如圖4-4所示，同時也可以生成曲面觀測圖，如圖4-5所示。單擊“視圖”菜單欄中的曲面或使用Ctrl+6組合鍵【1】。圖4-4規(guī)則顯示，查證圖4-5規(guī)則的曲面顯示第三節(jié)模糊PID構(gòu)建及仿真一構(gòu)建PID系統(tǒng)本環(huán)節(jié)主要使用MATLAB的Simulink部分。首先，SimuleLink在MATLAB的主界面上找到零件，然后在打開界面上找到空白庫。單擊鼠標(biāo)左鍵打開創(chuàng)建庫。鼠標(biāo)左鍵按文件按鈕新建一頁；創(chuàng)立一個新的空白仿真模型。創(chuàng)建新頁面后，構(gòu)建仿真模型。在主頁上找到相同的圖標(biāo)并雙擊它。如果找不到組件，可以直接搜索圖4-6中的名稱。選擇組件，按住左鍵直接將其拉出。連接時，可以按住左鍵直接連接要連接的點。當(dāng)你刪除一個錯誤時，你可以點擊右鍵將其刪除，設(shè)計完成后，會出現(xiàn)如圖4-6所示的仿真模型，對于這個控制設(shè)計，我構(gòu)造了被控對象的傳遞函數(shù)，如式4-1所示：（4-1）然后根據(jù)被控對象設(shè)計PID參數(shù)，本次畢業(yè)設(shè)計的PID參數(shù)為：KP=6，Ki=3；KD=2；為了便于區(qū)別，我設(shè)計了模糊、常規(guī)和階躍三種成像方式，看得更直觀，更方便判斷哪一種更好，傳統(tǒng)PID控制器的相應(yīng)PID參數(shù)應(yīng)定義為KP=6；KI=3；kd=2；以上步驟完成后對模糊邏輯控制器進行命名，以便于賦值，我這次命名為“gw”。然后返回主頁并輸入：gw=realfis（“dd”），dd是邏輯模糊集的FIS文件名[9]。或者在編寫模糊規(guī)則時，將編寫好的模糊FIS存入matlab中的workspace，此時控制器的文件名要與編輯器保持一致。此步驟主要用于將先前編輯的模糊規(guī)則帶入仿真電路運行，與階躍和常規(guī)進行比較。圖4-6傳統(tǒng)PID與模糊PID仿真模型二仿真運行及結(jié)果建立仿真模型后，單擊“運行”。操作時間可以在左上角投影。運行后，雙擊Scope，顯示模擬圖標(biāo)，如圖4-7所示。圖4-7仿真波形在4-7中，響應(yīng)時間為0.5，輸入信號的階躍為黃色，紅色代表PID控制的響應(yīng)。模糊PID控制的響應(yīng)結(jié)果為藍色。由此我們可以發(fā)現(xiàn)模糊PID控制比常規(guī)PID的響應(yīng)速度更快；超調(diào)量低。但實驗是是具有偶然性的，我們必須多做幾次實驗，確保結(jié)論的可靠。輸入為0.5時。相應(yīng)的圖像顯示在4-8圖像。輸入為正弦信號時，結(jié)果顯示在4-9。圖4-8輸入為0.5時響應(yīng)結(jié)果圖4-9輸入