电阻炉温度控制系统设计及仿真研究设计
电阻炉温度控制系统设计及仿真研究
摘 要
温度控制在工业控制中一直是富有新意的课题,对于不同的控制对象,有着不同的控制方式和模式。温度系统惯性大、滞后现象严重,难以建立精确的数学模型,给控制过程带来很大难题。
本论文主要针对电阻炉这一类复杂的被控对象,研究一种最佳的控制方案,以达到系统稳定、调节时间短且超调量小的性能指标。借助MATLAB中的Simulink和Fuzzy工具箱,对电阻炉PID控制系统和模糊控制系统进行仿真分析。结果表明当采用PID控制时,虽然结构简单、容易实现,但无法保证控制精度;当采用纯模糊控制时,超调量与调节时间虽然同时达到预期效果,但系统出现了稳定误差,所以本文将模糊控制的智能性与PID控制的通用性、可靠性相互结合,提出了模糊控制与PID控制相结合的方案。经仿真研究,模糊控制与PID控制相结合的控制效果达到了电阻炉温度控制系统的性能指标,是一种较为理想的智能性控制方案。
关键词:电阻炉;PID控制;模糊控制;MATLAB仿真
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The Temperature Control System Design and Simulation Research
of Resistance Furnace
Abstract
Temperature control is a innovative topics in the industrial control. For different control targets, it has different control methods and models. The temperature system has big inertia and serious hysteresis. Since the establishment of accurate mathematical models is rather difficult,it brings very big difficult problems for the controlled process.
Aims at a kind of complex controlled plant as the resistance furnace, the present paper mainly studies one kind of best control plan to achieves the performance indicators of stable system, short control time and small performance. With Simulink and Fuzzy toolbox in MATLAB Simulink ,the design carries on the simulation analysis to the resistance furnace PID control system and the fuzzy control system. The result indicated that when uses the PID control, although the system has simple structure and easy to realize, it is unable to guarantee the control precision; When it uses the pure fuzzy control, although control time and over adjustment achieves the expectation effect, but the system presented the stable error, therefore this article proposed the fuzzy control and the PID control unify plan. After the simulation research, the control effect which the fuzzy control and the PID control unified has achieved the resistance furnace temperature control system's performance index. It is one kind of more ideal intelligence control plan.
Key words: Resistance furnace; PID control; Fuzzy control; MATLAB simulation
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目 录
Abstract .................................................................................................................................... II 第一章 引 言 ............................................................................................................................ 1
1.1 课题背景 ................................................................................................................ 1 1.2 论文研究的主要内容 ............................................................................................ 1 1.3论文研究的重点和难点 ......................................................................................... 2 第二章 电阻炉的介绍 .............................................................................................................. 3
2.1 电阻炉的特点 ........................................................................................................ 3 2.2 电阻炉的分类 ........................................................................................................ 4 2.3 电阻炉的工作原理 ................................................................................................ 6 2.4 电阻炉的数学模型及其推导 ................................................................................ 7 第三章 电阻炉温度控制系统 .................................................................................................. 9
3.1 温度控制方案的介绍 ............................................................................................ 9 3.2 温度控制的基本原理 .......................................................................................... 12 3.3 PID控制 ............................................................................................................... 15
3.3.1 PID控制发展的现状 .......................................................................... 15 3.3.2 PID的控制原理 .................................................................................. 16 3.3.3 PID的控制算法 .................................................................................. 18 3.4 PID控制的参数整定 ........................................................................................... 20 第四章 模糊控制 .................................................................................................................... 23
4.1 模糊控制的发展 .................................................................................................. 23
摘 要 ......................................................................................................................................... I
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4.2.1 模糊控制系统组成 ............................................................................. 24 4.2.2 模糊语言与模糊推理 ......................................................................... 26 4.3 模糊控制系统的设计 .......................................................................................... 27
4.3.1 模糊控制策略 ..................................................................................... 27 4.3.2 模糊控制规则 ..................................................................................... 29 4.3.3 输入、输出变量的模糊化 ................................................................. 31 4.4 模糊控制的特点 .................................................................................................. 33 第五章 仿真结果的分析与讨论 ............................................................................................ 35
5.1 仿真系统 .............................................................................................................. 35
5.1.1 MATLAB概述 .................................................................................... 35 5.1.2 SIMULINK的概述 ............................................................................. 37 5.2 仿真结果 .............................................................................................................. 38
5.2.1 PID控制的仿真 .................................................................................. 38 5.2.2 纯模糊控制的仿真 ............................................................................. 41 5.2.3 模糊-PID控制的仿真 ........................................................................ 42 5.2.4 模糊-PID控制与PID控制仿真结果的比较 ................................... 43 5.3 仿真结果的讨论 .................................................................................................. 44 参考文献 .................................................................................................................................. 45 致谢 .......................................................................................................................................... 47
4.2 模糊控制的原理 .................................................................................................. 24
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第一章 引 言
1.1 课题背景
工业电阻炉是一门综合性应用技术。由于高性能新材料的出现,检测监控元件的更新换代,微机控制在电炉中的应用,使得我国工业电阻炉在90年代发展迅速。行业间的垄断体制已开始打破。对于间歇作业电阻炉有了快冷式内、外循环的真空护系列,对于连续作业式电阻炉有了使用于彩色显像管的工业隧道炉系列。由于电阻炉是耗能很大的设备,而能源是国民经济和社会发展的重要物质基础。为了节约能源,老式电阻炉大都要进行技术改造,使其节约电能。对于新设计电阻炉,就要更加注意提高热效率,降低能耗水平,特别是大容量和特高温的电炉。
随着21世纪的来临,随着我国进入WTO行列,这将给我国的工业电阻炉带来更佳的发展机遇。不仅要打破国内工业行业的界限,也将和国际的产业接轨,那么,对于电阻炉的研究有很大的意义。
1.2 论文研究的主要内容
本文以电阻炉为研究对象,针对电阻炉的温度,在比较、研究不同控制策略的基础上,主要对模糊控制、PID控制算法在电阻炉温度控制中的应用进行了研究。利用模糊控制、PID控制算法的优越性,改善电阻炉温度的控制品质,提高控制效果。本文主要进行了以下几方面的工作:
(1)论述了电阻炉温度控制系统的课题目的、意义,当前计算机测控系统的发展动态及本论文的主要内容并对电阻炉的控制特点进行了简要分析。
(2)介绍模糊控制及PID控制算法的相关知识。
(3)设计电阻炉温度测控系统的方案及建立电阻炉测控系统的数学模型。
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(4)针对被控对象电阻炉这一类大惯性、纯延时的数学模型,设计测温电路,并利用MATLAB进行了仿真。
(5)对仿真结果进行分析和讨论。
1.3论文研究的重点和难点
电阻炉具有高度非线性、大时滞、大惯性、时变性等特点,应用传统的PID控制虽然结构简单、容易实现,却依赖于被控对象精确的数学模型且无法保证控制精度。单纯模糊控制虽然能够适用于无法精确解析建模的物理对象,但是要获得好的控制效果需要有系统的专业知识和完整合理的模糊规则,这导致其应用受到了很大局限。如何运用模糊控制与PID控制相结合的方法对电阻炉温度进行实时控制并取得良好的控制效果,是本文研究的重点。
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第二章 电阻炉的介绍
电阻炉是利用电流通过电热体元件将电能转化为热能来加热或熔化工件和物料的热加工设备。与其他电炉相比,电阻炉具有热效率高、温度易控制、操作条件好、炉体寿命长,适用于对加热制度要求较严的工件加热,并且发热部分简单,对炉料种类的限制少,炉温控制精度高,容易实现在真空或控制气氛中加热。电阻炉由炉体、电气控制系统和辅助系统组成。炉体由炉壳、加热器、炉衬(包括隔热屏)等部件组成。电气控制系统包括电子电路、微机控制、仪表显示及电气部件等。辅助系统通常指传动系统、气体管道系统、真空系统、冷却系统等,随炉种的不同而异【18】。
电阻炉的主要参数有额定电压、额定功率、额定温度、工作空间尺寸、生产率、空炉损耗功率、空炉升温时间、炉温控制精度及炉温均匀性等。电阻炉广泛应用于机械零件的淬火、回火、退火、渗碳、氮化等热处理,也用于各种材料的加热、干燥、烧结、钎焊、熔化等,是发展最早、品种规格最多、需要量最大的一类电炉。
2.1 电阻炉的特点
(1)热效率高。电阻炉不需要燃烧气体(或固体、液体),没有排出因燃烧而产生的废气造成的热损失,炉膛空间内热强度高,能达到较高的温度,使高熔点工件得以熔化。
(2)能满足工件在各种工艺氛围(保护、运载、反应)中的要求,并使之成为可控。能用质量流量计对所控气氛进行监测。由保护气氛来保证炉内气氛的清洁。比如保护氛田为真空,可以将炉内的残余气体抽走,保护气氛为氢气,各种废气可随之运出。高纯度的氢气,其含氧量可小于0.1ppm,其露点小于-70℃。
(3)能够满足工作空间温度场均匀度和恒温的精度要求,比如在48小时内温度不得漂移±0.5℃。
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(4)整个工艺过程(电、气、水的压力与流量)能用微控和智能化程序控制。有连锁保护、报警、防爆、数显、曲线记录等功能,使之操作简便,工艺稳定,重复性好。
(5)劳动条件好,不致污染环境。 (6)占地面积小,节省投资。
2.2 电阻炉的分类
2.2.1 按传热方式分
(1)辐射式电阻炉。以辐射传热为主、对流传热作用很小。炉温高于1000℃时,称高温电阻炉;炉温为650~l000℃时,称中温电阻炉;炉温低于650℃时,称低温电阻炉。
(2)对流式电阻炉。以对流传热为主,辐射传热为辅,通常称空气循环电炉,炉温多低于650℃。
(3)盐浴炉。工件浸在盐液内加热,分以下两种类型。
①电极盐浴炉。盐液是发热体又是加热介质,以传导和对流方式对工件进行加热。盐液温度随炉温不同而异:盐液温度1000~1350℃时,称高温盐浴炉;550~1000℃时,称中温盐浴炉;150~550℃时,称低温盐浴炉。
②硝盐炉。用管状电热元件将硝盐加热熔化,熔融的硝盐是加热介质,以传导和对流方式对工件进行加热。盐液温度200~550℃。如用碱类代替硝盐,则称为碱浴炉。 2.2.2 按炉内气氛分
按炉内气氛分为氧化性气氛炉(一般电阻炉均属此类)、可控气氛炉、真空电阻炉和流动粒子炉等。 2.2.3 按炉型分
电阻炉按结构形式分为室式炉、台车式炉、井式炉、连续式(包括推杆式、步进
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式、振底式、输送带式)炉等。此外,还有立式联合电炉、淬火回火联合电炉等。
①室内电阻炉
箱式炉体,固定式炉底,实行间断加热,具有结构简单、通用性好、购置费用低等特点,适用于中小型工件热处理加热用。
②台车式电阻炉
室状炉膛,炉底为一活动台车,台车两侧及尾部有密封装置,电热元件布置在炉膛两侧及炉底沟槽内,大型台车式电阻炉的端墙及炉门上也布置有电热元件,台车进出炉和炉门升降均有专门机构驱动。台车式电阻炉除具有室式电阻炉的优点外,还具有装载量大、生产率高、装卸料方便等优点。缺点是当炉底移出时炉内热量散失大,炉温下降快。
③井式电阻炉
炉膛为一竖直圆筒,电热元件沿炉膛分层布置,多区分别控温,炉内温差小,适用于轴类及杆件吊挂加热,可避免工件弯曲变形,工件进出炉多用桥式起重机起吊。小型井式电阻炉采用整体炉温,吊具装在炉内,炉口密封性好;大型井式炉采用对开式炉盖,吊具顶端挂在炉外承料梁上。常用井式电阻炉的炉膛直径为0.6~1.5m,炉膛深度可达30m。
④连续式电阻炉
炉膛前后贯通,炉膛两端分别设有升降式炉门,炉内通常分为预热、加热、保温等几个加热区段。工件置放在炉底或炉底上的料盘内,由推料机、步进机或振底机构连续进料,也可将工件放在输送带上连续、慢速地向炉内进料。工件由入炉到出炉的过程,亦即工件的全部加热过程。
连续式电阻炉的生产率高,操作条件好,适于在生产线上对工件进行淬火、回火、正火处理,炉温多在950℃以下。电热元件布置在炉膛侧墙上,大型炉子的炉顶、炉
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底上也需布置电热元件,元件可采用螺旋线或波形带式。
⑤立式联合电炉
立式联合电炉是将工件在热处理过程中需要的主要热处理设备按工艺顺序排列成线,组成一个可连续操作的生产线。 淬火加热炉布置在车间地面以上,可沿轨道左右移动;硝盐炉、预热炉、淬火油槽(淬火水槽)冷却井、洗涤槽、热水槽、回火电阻炉等布置在地坑内。工件热处理时,先将工件在预热炉内预热(有的工件可不需预热),再吊装入淬火加热炉内加热,加热后的工件随淬火加热炉一起移动到淬火油槽(或淬火水槽、硝盐炉)上方,开动卷扬机迅速将工件降到油槽中淬火。工件入油后,淬火加热炉开走,再对第二批工件加热。淬火后的工件吊入洗涤装置清洗、干燥后,再吊入回火炉中进行回火处理,从而完成一个热处理周期。
立式联合电炉适用于轴类、杆件等长形工件的热处理,工件从出加热炉到入淬火油槽中冷却,在大气中停留的时间短,因而氧化少。又因工件始终在吊挂状态下加热,工件变形小。通过实行机械化半连续操作,炉子生产率较高。
2.3 电阻炉的工作原理
电阻炉工作原理是使电流通过在炉中的特殊发热元件。按楞次——焦耳定律在元件中发出热量:
Q0.24I2RT
(2-1)
式中:I—发热元件中的电流,安; R—电路电阻,欧; T—加热时间,秒。
发热元件由于放射热量而提高炉膛的温度,因而就把被加热金属加热至所需要的
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温度。
2.4 电阻炉的数学模型及其推导
整定PID的基础是对控制系统和控制对象的数学建模,它需要确定对象数学模型中的参数。对象的数学模型不同,所用的整定程序及整定公式也会不同。
从实际应用中,可以知道电阻炉是一种能自衡的对象,其电阻炉的数学模型是
Kes,该模型是个纯滞后、一阶惯性环节,将电阻炉炉膛内的温度作为唯一变
TS1量,可以写出它的常微分方程。
当电阻炉炉膛温度稳定时,则某一时刻加热元件(本系统采用热电偶)发出的热
量Qt应该等于该时刻炉膛中积累的热量Q1,和通过炉体散失掉的热量Q2之和,即:
QtQ1Q2
(2-2)
Q1,Q2大致可以用下面两个式子表示:
Q1CdTKdt;
Q2TKT0 R(2-3)
式中:C为电阻炉的热容量,TK为炉内温度,t为烧结时间,T0为环境温度,R为电阻炉的热阻(绝缘材料及炉内、外部流动气体产生的)。当炉内温度远远大于环境温度时,T0可忽略,于是:
QtCdTKTKdtR
(2-4)
两边取拉氏变换得:
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QtCSTK(s)11TK(s)CSTK(s)RR
(2-5)
所以:
(2-6)
TK(s)1Qt(t)CS1R
由于测量元件的时间滞后,加上电阻炉本身所固有的热惯性,使得控制信号与温度测量值之间存在着一个时滞环节t,同时控制器输出的是控制信号u,而u(s)可以设定正比于Qt(s),即ku(s)Qt(s),输出y(s)TK(S),可以得出:
y(s)TK(s)kKesesu(s)u(s)CS1TS1R;
(2-7)
其中,TRC,称为对象的时间常数,KkR,称为对象的增益。
在工业生产过程中,大多数控制过程的模型常可以近似地用一阶惯性、二阶惯性或一阶惯性加延时、二阶惯性加延时来描述。而在本测控系统中,被控对象电阻炉的数学模型可用一个一阶惯性环节和一个延迟环节的串联来表示:
GsKf1Tfses
(2-8)
其中:Tf —电阻炉的时间常数;
Kf—各环节组成的系统总放大系数;
—系统的纯滞后时间。
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这三个参数一般用实验的方法或数学分析的方法去求得。在工程中,常用飞升曲线法测得这三个参数。其方法是先不接把控制器接入控制回路,系统处于开环状态,用飞升曲线法可测得式(2-8)中的各系数的近似值如下:
Tf=360s,=10s,Kf=2,
即: Gs2e10s
(2-9)
360s1内蒙古科技大学毕业设计说明书(毕业论文)
第三章 电阻炉温度控制系统
电阻炉的温度控制系统同其它各种自动控制系统一样,主要由测量、给定、比较、放大和执行几部分组成。采用可控硅作为执行元件的电阻炉温度控制系统,炉内的温度可以按照编定的程序进行控制。温度检测装置的测头(如热电偶)将炉内温度高低转变成相应的电信号输入控制系统与设定的电炉温度整定值进行比较,将比较所得到结果进行放大、校正等处理得到输出信号送至执行元件。执行元件根据输出信号调整电炉的输入功率,从而达到控制炉温的目的。
3.1 温度控制方案的介绍
在控制领域中,温度控制电路广泛应用于社会生活的各个领域,电阻炉温度控制具有升温单向性、大惯性、大滞后的特点。其升温单向性是指电阻炉的升温、保温过程依靠电阻丝的加热来控制,降温则是依靠环境自然冷却,当其温度一旦超调,就无法用控制手段使其降温。传统的继电器调温电路简单实用,但由于继电器动作频繁,可能会因触点不良而影响正常工作。近年来提出改进的电路,采用主回路无触点控制,克服继电器接触不良的缺点,且维修方便,缺点是温度控制范围小,精度不高。所以,最近几年快速发展的PID控制、模糊控制以及神经网络、遗传算法在温度控制中被广泛应用。
(1)PID控制
PID控制即比例、积分、微分控制。自19世纪40年代以来,由于其结构简单、容易实现、控制效果好、鲁棒性强等特点,因而在工业过程控制中至今仍被广泛应用。PID控制的温控系统将热电偶实时采集的温度值与设定值比较,先将差值作为PID功能块的输入,然后根据PID算法计算出合适的输出控制参数,利用修改控制变量误差的方法实现闭环控制,使控制过程连续,其缺点是现场PID参数整定麻烦,被控对象
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模型参数难以确定,外界干扰会使控制漂离最佳状态。
(2)神经网络控制
温度控制系统由于负载的变化以及外界干扰因素复杂, PID控制只能对电参数的影响做精确的计算,对于外界环境的变化只能做近似的估算,影响控制精度。而人工神经网络以其高度的非线映射,自组织,自学习和联想记忆等功能,可对复杂的非线性系统建模。该方法响应速度快,抗干扰能力强,算法简单,且易于用硬件和软件实现。
在温控系统中,将温度的影响因素如天气、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网络的输入,将其输出作为PID控制器的参数,以实验数据作为样本,在微机上反复迭代,随实验与研究的进行与深入,自我完善与修正,直至系统收敛,得到网络权值,达到整定PID参数的目的。
(3)模糊控制
模糊控制是基于模糊逻辑的描述一个过程的控制算法,主要嵌入操作人员的经验和直觉知识。它适用于控制不易取得精确数学模型和数学模型不确定或经常变化的对象。PID控制简单、方便,但难以解决非线性和参数的变化,模糊控制不需要装置的精确模型,仅依赖于操作人员的经验直观判断,非常容易应用。对温度误差采样的精确量模糊化,经过数学处理输入计算机中,计算机根据模糊规则推理做出模糊决策,求出相应的控制量,并将该控制量变成精确量去驱动执行机构,调整输入达到调节温度并使之稳定的目的。同传统的PID控制比较,模糊控制响应速度快,超调量小,参数变化不敏感。
(4)模糊控制与PID控制相结合
模糊控制的优点是不须知道被控对象的精确模型,易于控制不确定对象和非线性对象,对被控对象参数变化有强鲁棒性,对控制系统千扰有较强抑制能力。然而,模
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糊控制的局限性在于对控制系统设计分析和标准缺乏系统的方法步骤,规则库缺乏完整性,没有明确的控制结构。PID控制结构简单,明确,能满足大量工业过程的控制要求,特别是其强鲁棒性能较好适应过程工况的大范围变动。但PID控制本质是线性控制,而模糊控制具有智能性,属于非线性领域。
如果模糊控制与PID控制结合将具备两者的优点,其实质是一种以模糊规则调节PID参数的自适应控制,即在一般PID控制系统基础上,加上一个模糊控制规则环节。根据不同实时状态下对PID参数的推理结果分析可得,当温差较大时采用模糊控制,响应速度快,动态性能好;当温差较小时采用PID控制,使其静态性能好,满足系统精度要求。因此模糊PID控制,比单一的模糊控制或PID控制有更好的控制性能,实现对任何一种模型参数的系统都能自动调节出最佳的PID参数,使输出与给定的温度曲线趋于一致,实现快速响应特性与超调量最优的统一。
(5)模糊控制与神经网络结合
温控系统由于被控过程常常具有严重的非线性、时变性以及种类繁多的干扰,使得基于精确数学模型的传统控制方案很难获得满意的动静态控制效果。近些年来模糊逻辑控制取得了巨大成功。但是,模糊控制所基于的专家经验不易获得,一成不变的控制规则也很难适应被控制系统的非线性、时变性,严重影响控制效果。
因此,应使模糊控制向着自适应方向发展,使模糊控制规则、隶属函数模糊量化在控制过程自动地调整和完善。模糊控制提供了一种新的有效途径,利用神经网络的学习能力来修正偏差和偏差变化的比例系数,达到优化模糊控制的作用,从而进一步改进实时控制效果,其优点动态响应快,能达到高精度的快速控制,具有极强的鲁棒性和适应能力。
综上所述,实现温控系统的参数调整,将线性控制与非线性相结合,使温度能满足用户的需要是温控系统的最终目的。在实际应用中,应该根据具体的应用场合、不
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同的被控对象和所要求的控制曲线和控制精度,选择不同的控制方法。通过对目前几种主要的控制系统比较,本文决定采用模糊控制与PID控制相结合的方法,组成智能控制系统来控制电阻炉的炉温。
3.2 温度控制的基本原理
电阻炉为被控对象的控制过程见图3.1。图3.1的工作原理为:由热电偶检测炉内实际温度,经过温度变送器转换为电压信号,经计算机采集后与设定温度进行比较,根据偏差信号计算出相应控制量并输出,经过控制可控硅的导通角来控制电阻丝中电流,进而控制对象温度,使对象的实际温度向着给定温度变化并最终达到给定温度。
温度控制系统的被控对象是电阻炉,被控参数为炉内温度,用热电偶检测炉内实际温度。控制器根据设定温度与实际温度的偏差及温度的变化率,利用控制算法求出控制输出量,该输出量输送到可控硅电路的输入端,使可控硅的导通角改变,导通角越大,输送到电阻炉两端的交流电压就会愈高,电阻炉的输入功率也就增大,炉温上升;反之,导通角减小,电阻炉输入功率减小;炉温偏差为零时,可控硅保持一定的导通角,电阻炉输入一定的功率,使炉温稳定在给定值。
给定温度控制器可控硅电路电炉实际温度温度变送器 图3.1 温度控制框图
3.2.1 变送器
变送器是基于负反馈原理工作的,其构成原理如图3.2所示,它包括测量部分、
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放大器和反馈部分。
调整、零点迁移Z0测量部分CZiε -Zf放大器K反馈部分F图3.2 构成原理图
变送器的输入输出特性如图3.3,x是检测信号,y是标准信号。xmax、xmin分别为被测变量的上限值和下限值。
yymaxymin0xmaxxmaxx
图3.3 输入输出特性
测量部分用以检测被测变量x,并将其转换成能被放大器接受的输入信号Zi(电压、电流、位移、作用力和力矩等信号)。
反馈部分则把变送器的输出信号y转换成反馈信号Zf,再送回至输入端。Zi与调
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零信号Zo的代数和同反馈信号Zf进行比较,其差值ε送入放大器进行放大,并转换成标准输出信号y。
由图3.3可求得变送器输出与输入之间的关系为:
yK(Cxz0)1KF
(3-1)
当满足深度负反馈的条件,即KF》1时,上式变为:
y1(Cxz0)F
(3-2)
此式表明,在KF》1的条件下,变送器输出与输入之间的关系取决于测量部分和反馈部分的特性,而与放大器的特性几乎无关。如果转换系数C和反馈F是常数,则变送器的输出与输入之间将保持良好的线性关系。要进行量程调整、零点调整和零点迁移只要改变F、C、Zo的大小就能实现。 3.2.2 可控硅
可控硅(SCR)国际通用名称为Thyyistoy,中文简称晶闸管。自从20 世纪50 年代问世以来已经发展成了一个大的家族,它的主要成员有单向晶闸管、双向晶闸管、光控晶闸管、逆导晶闸管、可关断晶闸管、快速晶闸管。它能在高电压、大电流条件下,具有耐压高、容量大、体积小等优点,它是大功率开关型半导体器件,被广泛应用在电力、电子线路,自动控制技术中【15】。 3.2.3 热电偶
温度传感器一般分为接触式和非接触式两大类。电阻炉的温度测量传统大都采用热电偶。热电偶的工作原理基于热电效应。热电偶是一种热电型的温度传感器,它将温度信号转换成电势(mV)信号,配以测量mV信号的仪表或变换器,便可以实现温
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度的测量和温度信号的转换。
热电偶由于测温范围宽,它在工程实际中的应用非常广泛。热电偶能用来测量点的温度和壁面温度,也能用来进行动态温度测量。不同的温区,都可选择不同型号的热电偶实现温度测量。自19世纪发现热电效应以来,热电偶便被广泛用来测量100~1300℃范围内的温度,根据需要还可以用来测量更高或更低的温度。除此以外,热电偶还具有明显的优点:(1)结构简单,制造方便,价格便宜;(2)测温精度较高,高温区的复现性和稳定性好;(3)由于测温显示的是电信号,这就便于信号的远传和记录,也有利于集中检测和控制;(4)热电偶体积小,热容量及热惯性也相对很小。
根据国际电工委员会(IEC)推荐的八种类型标准化热电偶,以及本设计要求,测控对象(电阻炉)的温度变化范围,选用K型热电偶(镍铬—镍硅热电偶)作为检测元件,其测温范围一般在-200~1200℃,具有高温下抗氧化,抗腐蚀,稳定性好等特点,并且所用的元器件少,性能优良,精度高,具有先进水平。
传感器采用K型热电偶,它的精度分为三级:
0.4级 在0~1000℃之间,其误差为±1.5℃,为测量温度的0.4%。 0.75级 在0~1200℃之间,其误差为±2.5℃,为测量温度的0.75%。 1.5级 在-200~0℃之间,其误差为±2.5℃,为测量温度的1.5%。 本系统采用0.75级K型热电偶。
3.3 PID控制
PID控制有模拟和数字两种类型,数字PID控制是在模拟PID控制发展而来的,它适合于在单机片机上实现。PID控制算法是按误差的比例,积分、微分进行控制的,其参数可以在现场在线整定,由于软件设计的灵活性,一般可以得到较好的控制效果。
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3.3.1 PID控制发展的现状
在工业过程控制中,PID控制是历史最悠久,生命力最强的一种控制方式。它是迄今为止最通用的控制方法。它提供一种反馈控制,通过积分作用可以消除稳态误差,通过微分作用可以预测未来。PID控制能解决许多控制问题,尤其是在动态过程是良性或者是性能要求不太高的情况下。PID控制不仅是分布式控制系统的重要组成部分,而且还嵌入在许多有特殊要求的控制系统中。在过程控制中,90%以上的控制回路采用PID类型的控制,因此,大多数反馈回路采用该方法或其较小的变形来控制。
我们今天所熟知的PID控制产生并发展于1915~1940年期间。尽管1940年以来,许多先进的控制方法不断推出,但 PID控制方法以其结构简单,被广泛应用于冶金、化工、电力、轻工和机械等工业过程控制中。据日本电气计量器工业会先进控制动向调查委员会统计,在日本有91%的控制回路采用的是PID控制。在美国,据控制工程杂志估计,有90%以上的工业控制采用的是PID控制。而在我国,现在PID控制方法的应用就更加普遍。虽然随着控制理论的发展和控制手段的更新,许多基于现代控制理论的新型控制方法不断出现,但PID控制仍是最重要的控制方法。据估计:在我国过程控制工业中需要约50万个智能的PID控制器。PID控制的发展经历了液动式、气动式几个阶段,目前正经历由模拟控制向着数字化、智能化控制的方向发展阶段,这些数字化、智能化的控制有着传统的模拟控制无法比拟的优点,如:可以灵活的改变控制参数;可以灵活的改变控制策略等【6】。
随着工业的发展,对象的复杂程度不断加深,尤其对于大滞后、时变的、非线性的复杂系统:其中有的参数未知或缓慢变化;有的带有延时或随机干扰;有的无法获得较精确的数学模型或模型非常粗糙,加之,人们对控制品质的要求日益提高,基本PID控制方法的缺陷逐渐暴露出来。对于时变对象和非线性系统,基本的PID控制更是显得无能为力。因此,基本PID控制的应用受到很大限制和挑战。人们在对PID
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控制方法应用的同时,也对其控制算法进行了各种改进,例如:不完全微分PID算式、积分分离PID算式、变速积分PID算式和带死区PID算式等。 3.3.2 PID的控制原理
PID控制是20世纪30年代提出并实现的控制机理。其控制规律是:
1utKpetTit0etdtTDdetdt
(3-3)
u(t)是控制器的输出;e(t)是控制器的输入,是偏差值,即给定值r(t)与被控参数实际输出y(t)的差值:e(t)=r(t)-y(t),Kp是比例系数;Ti是积分时间常数;TD是微分时间常数。从式(3-3)可知,控制器的输出由三个部分组成:
第一部分是比例控制部分,输出u1(t)=Kpe(t)与输入偏差e(t)成正比;只要偏差e(t)一出现,控制器立即产生控制作用,使被控参数朝着减小偏差的方向变化,具有控制及时的特点。控制作用的强弱取决于Kp的大小。如果只用比例控制,系统稳定时要使控制器仍维持一定控制量输出,必然存在静差;加大Kp可以使静差减小,Kp过大会使系统动态品质变坏,引起被控量振荡导致系统不稳定。 第二部分是积分控制部分,输出为u2tKp1Tietdt,只要偏差
0te(t)不为0,
它将通过累积作用影响控制量,以求减小偏差;偏差为0,控制作用不再变化,系统达到稳定。积分作用加人可以消除系统静差。积分时间Ti小,积分速度快,积分作用强。增大Ti将减慢消除静差的过程(降低响应速度)。从而可以减小超调、提高稳定性。对温度参量等滞后较大的对象,宜选Ti大一些。 第三部分是微分控制部分,输出为 u3tKpTDdet,输出与偏差信号e (t)的dt变化速度成正比,即使偏差很小,只要出现变化趋势,便马上产生控制作用,以调整系统的输出,阻止偏差的变化.这是一种“超前”控制作用,在偏差出现或变化的瞬
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间作用明显。偏差变化越快,u3(t)越大,反馈校正量越大。微分控制将有助于减小超调、克服振荡,使系统趋于稳定。
采用PID控制器,从静态和动态方面改善了控制器的品质。某时刻改变r(t)或y(t),作为控制器输人信号的偏差值e(t)是阶跃信号,作为控制器输出信号的u(t)是对e(t)的响应信号。在阶跃信号作用下,首先是比例和微分作用,使控制器控制作用加强;然后再进行积分,直到最后消除静差为止。即这个过渡过程是快速并平稳,然后准确跟踪。PID控制器成为一种应用广泛的控制器。 3.3.3 PID的控制算法
控制算法是控制器的一个重要组成部分,整个控制器的功能主要由控制算法来实现。由于计算机技术的发展,数字PID控制正在逐渐取代模拟PID控制。数字PID控制算法通常分为位置式PID控制算法和增量式PID控制算法。
1.位置式PID的控制算法
在模拟控制系统中,PID算法的表达式为:
P(t)K(3-4)
式中: P(t)─调节器的输出信号;
1e(t)pTitoetdtTDdetdt
e(t)─调节器的偏差信号,它等于测量值与给定值之差; Kp─调节器的比例系数; Ti─调节器的积分时间; TD─调节器的微分时间。
由于计算机控制是一种采样控制,它只能根据采样时刻的偏差值计算控制量,因此必须对式(3-4)进行离散化处理,用数字形式的差分方程代替连续系统的微分方
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程,此时积分项和微分项可用求和及增量式表示:
nnn etdtEjtTEj
0j0j0(3-5)
tEkEk1EkEk1 dedttT(3-6)
将式(3-5)和式(3-6)代入式(3-4),则可得到离散的PID表达式:
(3-7)
TPkKpEkTiEjJ0KTDEkEk1T
式中: △t=T ─ 采样周期,必须使T足够小,才能保证系统有一定的精度;
E(k) ─第k次采样时的偏差值; E(k-1) ─ 第k-1次采样时的偏差值; k ─ 采样序号,k=0,1,2,…; P(k)─ 第k次采样时调节器的输出。
由于式(3-7)的输出值与阀门开度的位置一一对应,因此通常把式(3-7)称为位置式PID控制算式。
2.增量式PID的控制算法
根据递推原理,可写出(k-1)次的PID输出表达式:
(3-8)
TPkKpEk1TiTDEk1Ek2 Ejj0k1T用式(3-7)减去式(3-8),可得:
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P(k)P(k1)KpE(k)E(k1)KIE(k)KDE(k)2E(k1)E(k2)
(3-9)
式中:KIKpT─积分系数; KDTiKpTD─微分系数; T由式(3-9)可知,要计算第k次输出值P(k),只需知道P(k1),E(k),E(k1),
E(k2)即可,比用式(3-7)计算要简单得多。
在很多控制系统中,由于执行机构是采用步进电机或多圈电位器进行控制的,所以,只要给一个增量信号即可。因此,把式(3-7)和(3-8)相减,得到:
PKKEkEk1KEkKEk2Ek1Ek2
PID(3-10)
式(3-10)表示第k次输出的增量Pk,等于第k次与第k-1次调节器的输出和差值,即在第(k1)次的基础上增加(或减少)的量,所以式(3-10)叫做增量式PID控制算式。
3.两种控制算法的比较
增量式PID与位置式PID控制算法,本质上是一样的,仅在计算方法上有所变化。但增量式PID 控制算法具有如下优点:
(1)增量式PID控制算法仅与最近几次采样偏差有关,无需进行累加,因而不易产生积累误差,控制效果好。
(2)增量式PID控制算法只给出控制增量,因而误差动作小。
(3)增量式PID控制算法,由于利用了执行机构的记忆作用,易于实现手动自动控制的无扰动切换,切换时易于实现平滑过渡。
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3.4 PID控制的参数整定
数字控制系统就其本质来说是一种采样控制系统。由于连续生产过程的控制回路一般都有较大的时间常数,在大多数使用情况下,采样周期与系统的时间常数相比往往要小得多,所以数字控制系统中数字控制的参数整定可以利用模拟控制的参数整定方法来进行整定。
3.4.1 按简易工程整定法整定参数
在连续控制系统中,模拟控制的参数整定方法较多,但简单易行的方法还是简易工程法。此法的优点在于,整定参数时不必依赖被控对象的数学模型。
1.扩充临界比例度法
扩充临界比例度法是以模拟控制中使用的临界比例度法为基础的一种PID数字控制参数的整定方法。用它整定T、Kp、Ti和Td的步骤如下:
(1)选择一个足够短的采样周期T,具体的说就是选择采样周期为被控对象纯滞后时间的1/10以下。
(2) 用选定的采样周期使系统工作。这时,数字控制器去掉积分作用和微分作
1用,只保留比例作用。然后逐渐减小比例度,直到系统发生持续等幅振荡。Kp记下使系统发生振荡的临界比例度K及系统的振荡周期TK。
(3)选择控制度。所谓控制度就是以模拟控制为基准,将DDC的控制效果与模拟控制的控制效果相比较。控制效果的评价函数通常用误差平方面积e2tdt表示。
0e2tdt0DDC控制度e2tdt0模拟
(3-11)
实际应用中并不需要计算出两个误差平方面积,控制度仅表示控制效果的物理概
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念。例如,当控制度为1.05时,就是指DDC与模拟控制效果相当;控制度为2.0时,是指DDC比模拟控制效果差。
(4)根据选定的控制度,查表3.1求得T、Kp、Ti和Td的值。
表3.1 按扩充临界比
例度法整定参数 控制度 控制规律 1.05 PID PI K T Kp Ti Td 0.03T0.53K 0.88 TK 0.014TK 0.63 K0.49 TK 0.14 TK 1.2 PI K 0.05T0.49 K0.91 TK PID 0.043TK 0.47 K0.47TK 0.16 TK 1.5 PI K 0.14T0.42 K0.99 TK
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PID K 0.09T0.34 K0.43 TK 0.20 TK 2.0 PI K 0.22T0.36 K1.05 TK PID K 2.扩充响应曲线法
0.16T0.27 K0.40TK 0.22 TK 在模拟控制系统中可以用响应曲线法代替临界比例度法,因此在DDC中也可以用扩充响应曲线法代替扩充临界比例度法。用扩充曲线法整定T、Kp、Ti和Td的步骤如下:
(1)断开数字控制器,使系统在手动状态下工作;将被调节量调节到给定值附近,并使之稳定下来;然后,突然改变给定值,给对象一个阶跃输入信号。
(2)用记录仪记录被调量在阶跃输入下的整个变化过程曲线,如图3.4所示。
图3.4被控的对象的阶跃响应曲线
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(3) 在曲线最大斜率处作切线,求得滞后时间τ、被控对象时间常数TΤ,以及它们的比值TΤ/τ。
(4) 根据所求得的TΤ、τ和它们的比值TΤ/τ,选择一个控制度,查表即可求得控制器的Kp、Ti、Td和采样周期T。表3.2中的控制度求法与扩充临界比例度法相同。
表3.2按扩充响应曲线法整定参数
控制度 控制规律 1.05 PID 0.05τ 1.2 PI PI 0.1τ 0.84TΤT Kp Ti Td 0.34 τ 2.0τ 3.6τ 1.9τ 3.9τ 0.55τ 0.45τ /τ 1.15TΤ/τ 0.2τ 0.78TΤ/τ PID 0.16τ 1.0TΤ/τ 1.5 PI 0.5τ 0.68TΤ/τ
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PID 0.34τ 0.85TΤ1.62τ 4.2τ 1.5τ 0.65τ /τ 2.0 PI 0.8τ 0.57TΤ/τ PID 0.6τ 0.6TΤ/τ 0.82τ 以上两种方法适用于被控对象是一阶惯性纯滞后环节。
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第四章 模糊控制
4.1 模糊控制的发展
控制理论的发展经历了古典控制理论、现代控制理论和智能控制理论三个阶段。智能控制又包括模糊控制、神经网络控制、专家控制和仿人智能控制等。在古典控制理论中,应用最成功的是比例积分微分(PID)控制。它是一种在工业生产中广泛应用的常规控制算法,属于线性控制。这种控制方式的最大优点是结构简单,使用方便,可以不用被控对象的模型参数,直接根据输出的偏差进行调节。该算法由于其简单实用而被广大工程技术人员所熟悉。但是当被控对象比较复杂时,便难以取得满意的控制效果。现代控制理论为控制复杂系统提供了新的思路。采用该理论进行控制时,需要提供准确的数学模型。尽管数值计算与计算机技术的发展为求解模型参数提供了有效的方法和工具,但由于这些模型方程中有众多的参数需要估计,而求解这些参数时又往往缺少足够的信息特征和信息量,因此限制了现代控制理论的有效应用。对于上述难以控制的工业生产过程,有时一个有实践经验的操作人员,手动操作效果却很好。操作人员恰恰是利用了人脑的特点,通过对外界事物进行识别与判决,使看来不经意的模糊手动操作达到精确控制的目的。
模糊控制理论是由美国加利福尼亚大学著名教授L.A.Zadeh于1965年首先提出。他以模糊数学为基础,用语言规则表示方法和先进的计算机技术,由模糊推理进行判决的一种高级控制策略。自从1974年英国的E.H.Mamdan首先把模糊语言组成的模糊控制器用于控制蒸汽发动机,在以后的二十多年中,模糊控制在控制领域中的应用越来越广泛,也越来越受到人们的重视。模糊控制较大规模的研究是从1980年开始的。1985年,模糊推理集成块开始开发。1986年,在日本,基于模糊控制技术所开发的产品及系统开始出现,并在实际应用中取得明显的经济效益。之后,模糊控制在
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许多国家如美国、西欧、中国、东南亚引起了广泛的重视,并受到国际控制理论学术界的关注。1984年,国际模糊系统学会成立。1985年,召开了第一届国际模糊系统学会的学术交流会,各国相继成立了模糊控制系统工程研究所,90年代起,世界上一些大公司开始了模糊产品的开发,模糊理论与应用研究及模糊产品的开发像一股强劲的风浪席卷世界各地【13】。
到目前为止,模糊控制还没有统一的定义。但从广义上可将它定义为:模糊控制指的是以模糊集合理论、模糊语言变量及模糊推理为基础的一类计算机数字控制方法或者定义为基于模糊集合理论、模糊逻辑,并同传统的控制理论相结合,模拟人的思维方式,对难以建立数学模型的对象实施的一种控制方法。其基本思想是在被控对象的模糊模型的基础上,用机器去模拟人对系统控制的一种方法。
4.2 模糊控制的原理
模糊自动控制是以模糊集合化、模糊语言变量及模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制。从线性控制与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,而且它已成为目前实现智能控制的一种重要而有效的形式。 4.2.1 模糊控制系统组成
一个模糊控制系统必须包含一些必要的部件。模糊控制属于计算机数字控制的一种形式,它的组成类似于一般的数字控制系统,其框图如图4.1所示。
X模糊控制器D/A执行机构被控对象Y-A/D传感器图4.1 模糊控制系统的组成
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模糊控制系统一般可分为五个组成部分:
(1)模糊控制器,是各类自动控制系统中的核心部分。由于被控对象的不同,以及对系统静态、动态特性的要求和所应用的控制规则(或策略)各异,可以构成各种类型的控制器,如在经典控制理论中,用运算放大器加上阻容网络构成的PID控制器和由前馈、反馈环节构成的各种串、并联校正器。在现代控制理论中,设计的有限状态观测器、自适应控制器、解耦控制器、鲁棒控制器等。而在模糊控制理论中,则采用基于模糊控制知识表示和规则推理的语言型“模糊控制器”,这也是模糊控制系统区别于其他自动控制系统的特点所在。
(2)输入/输出接口。模糊控制器通过输入/输出接口从被控对象获取数字信号量,并将模糊控制器决策的输出数字信号经过数模转换,将其转变为模拟信号,然后送给被控对象。在I/O接口装置中,除A/D、D/A转换外,还包括必要的电平转换电路。
(3)执行机构:包括各交、直流电动机,伺服电动机,步进电动机,气动调节阀和液压电动机、液压缸等。
(4)被控对象。它可以是一种设备或装置以及它们的群体,也可以是一个生产的、自然的、社会的、生物的或其他各种的状态转移过程。这些被控对象可以是确定的或模糊的、单变量的、有滞后或无滞后的,也可以是线性的或非线性的、定常的或时变的,以及具有强耦合和干扰等多种情况。对于那些难以建立精确数学模型的复杂对象,更适宜采用模糊控制。
(5)传感器。传感器是将被控对象或各种过程的被控制量转换为电信号(模拟或数字)的一类装置。被控制量往往是非电量,如位移、速度、加速度、温度、压力、流量、浓度、湿度等。传感器在模糊控制系统中占有十分重要的地位,它的精度往往直接影响整个控制系统的精度,因此,在选择传感器时,应注意选择精度高且稳定性好的传感器。
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4.2.2 模糊语言与模糊推理
人们在日常生活中所使用的自然语言与计算机所能接受的形式语言(如C,Fortran)有很大的差别。自然语言的重要特点是它的模糊性,即自然语言中的某些词汇很难用定量的方法确定它的确切外延。自然语言的这种模糊性是人类思维方式的特点,也是人类解决复杂问题、表达复杂思想所不可缺少的。这些含有模糊概念的语言可以称为模糊语言。为了让计算机能够处理自然语言、表达和模拟人的智慧,人们将模糊集的概念应用到自然语言,提供了处理模糊概念的方法,以下列出了关于这方面的工作。
(1)语言变量是以自然语言中的字、词或句作为名称,并且以自然语言中的单词或词组作为值的变量,它不同于一般数学中以数为值的数值变量。因此,语言变量实际上是一种模糊变量,是用模糊语言表示的模糊集合。例如,“年幼”、“年轻”、“年老”等用模糊语言表示的模糊集合。
(2)自然语言具有模糊性和灵活性。语言算子是指语言系统中的一类修饰字词的前缀词或模糊量词,通常加在单词或词组的前面,用来调整单词或词组的含义。根据语言算子功能的不同,通常划分为语气算子、模糊化算子、判定化算子三种。
把“很”,“极”,“略”,“比较”,“微”等修饰词加在一个单词的前面,会改变该词的意义,使之变为一个新词。因而这些修饰可以看作一个算子,叫做语气算子。
把“大概”,“大约”,“近乎”等词加在一个单词的前面,会使该词的确切词义模糊化。因此,它们也是一种算子,称为模糊化算子。模糊化算子的产生,对模糊控制有很重要的意义。在模糊控制器运算的过程中,常常需要将测得的精确值转化为模糊值,这个过程叫“模糊化”。
“属于”,“接近”,“偏向于”,“倾向于”等词是另外一种算子,叫做判定化算子。
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与模糊化算子相反,判定化算子是将模糊化为肯定,在模糊中给出一个粗糙的判断。
模糊推理是不确定性推理方法的一种,其基础是模糊逻辑,它是一种以模糊判断为前提,运用模糊语言规则,推出一个新的近似的模糊判断结论的方法。虽然它的理论问题一直有争议,但在应用实践中证明是有效的,并且用这种推理方法得到的结论与人的思维一致或相近。
对于模糊命题“若A则B”,L.A.Zadeh在1973年利用模糊变换关系提出了近似推理的方法,称为模糊推理合成规则。
设U和V是两个各自具有基础变量u,v的论域,R是在U×V论域上描述模糊蕴含“若A则B”的模糊关系,对于给定的A1∈U,可推得由A1引出的结论
B1∈V为:
B1=
A1。
R
(4-1)
式(4-1)中,“。”表示合成运算。
4.3 模糊控制系统的设计
4.3.1 模糊控制策略
模糊逻辑控制是以模糊集合论,模糊语言变量及模糊逻辑推理为基础的一种计算机控制。它是随着计算机技术的发展和工业过程控制对象日益复杂化而出现的,它属于智能控制的范畴,如今在工业过程控制中得到了越来越广泛的应用。
模糊控制系统的设计一般分为六个环节:模糊控制系统的结构设计,模糊化设计,模糊控制规则设计,模糊算法设计,反模糊化设计和模糊控制系统参数设计。
首先根据模糊数学的理论和方法,将操作人员的调整经验和技术知识总结成为IF(条件)THEN(结果)形式的模糊规则,并把这些模糊规则及相关信息(如:初始的PID参数)存入计算机中。根据电阻炉的响应情况,计算出采样时刻的温度误差e和误差
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变化ec,然后将温度误差e和误差变化ec作为模糊控制系统的输入,使之可以满足不同时刻的温度误差E和误差变化EC之间的模糊关系,在进行中不断检测温度误差E和误差变化EC,运用模糊推理进行模糊运算,实现对参数的最佳调整,从而使被控制对象具有良好的动、静态性能。模糊推理部分主要由模糊化、模糊推理、去模糊化三部分组成。模糊控制系统的实现可由模糊控制通用芯片实现或由计算机(或微处理机)的程序来实现,用计算机实现的具体过程如下:
1.求系统给定值与反馈值的误差e。微机通过采样获得系统被控量的精确值,然后将其与给定值比较,得到系统的误差。
2.计算误差变化率误差的变化△e。
控制规则de。这里,对误差求微分,指的是在一个A/D采样周期内求dteE模糊化处理EC模糊推理U逆模糊化u计算误差变化率
图4.2 模糊控制系统的组成
3.输入量的模糊化。由于前面得到的误差e及误差变化率ec都是精确值,所以,必须将其模糊化变成模糊量E、EC。同时,把语言变量E、EC的语言值化为某适当论域上模糊子集(如“大”、“小”、“快”、“慢”等)。
4.控制规则。它是模糊控制系统的核心,是专家的知识或现场操作人员的经验的一种体现,即控制中所需要的策略。控制规则的条数可能有很多条,那么需要求出总的控制规则R,作为模糊推理的依据。
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5.模糊推理。输入量模糊化后的语言变量E、EC(具有一定的语言值)推理部分的输入,再由E、EC和总的控制规则R,根据推理规则进行模糊推理得到模糊控制量U为:
U=
(E*EC)T1。R
(4-2)
6.逆模糊化。为了对被控对象施加精确的控制,必须将模糊控制量转化为精确量U,即逆模糊化。
7.计算机执行完1~6步骤后,即完成了对被控对象的一步控制,然后等到下一次A/D采样,再进行第二步控制,这样循环下去,就完成了对被控对象的控制。 4.3.2 模糊控制规则
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56条如表4.1所示:
表4.1模糊控制规则表
U PB EC E PB PM PS
PM PS O NS NM NB PB PB PM PB PB PM PB PB PM PB PB PM PM PM O O O NS O O NS 内蒙古科技大学毕业设计说明书(毕业论文)
PO NO NS PM PM PS PM PM PS PS O PS PS O O O O NS NS NM NM NM NM NM NM NM NM NM NM NM NM NB NB NB NM PS NB O NM NB 模糊if-then规则又称模糊隐含或模糊条件语句。if-then规则语句用以阐明包含模糊逻辑的条件语句。一个单独的模糊if-then规则形式如下:
if x is A then y is B
其中,A和B是由模糊集合分别定义在x,y范围(论域)上的语言值。模糊规则中的if部分“x is A”被称为规则的前提或假设,同时then部分“y is B”被称为结果或结论。实质上,该表达式描述了变量x与y之间的关系。因此,我们可以把if-then规则定义为乘积空间中的二元模糊关系。
例如,要购买一个软件,其价格由其用户界面和软件功能决定。若单独考虑其价格,则:if interface is good then charge is high。
注意“good”用一个0和1之间的数字表示,因此所谓的前提是一个解析,它返回一个0和1之间的单位。另一面,“high”由一个模糊集合表示,因此所谓的结果是一个分配,它分配整个模糊集合B到输出变量y。在if-then规则中,当“is”分别出现在前提和结果中时,其意义完全不同。就如在MATLAB术语中,使用关系运算符“==”和使用变量赋值符号“=”时,其意义也完全不同,书写这个规则时,避免混淆的写法是:if interface==good then charge=high,一般来说,if-then规则的输入是输入变量的当前值(在此是“interface”),输出是一个模糊集合的整体(在此
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是“high”)。在后面将对这个集合进行反模糊化,将一个值分配到输出。
在Matlab下运行fuzzy db.fis可进入Matlab动态仿真工具箱动态仿真环境,观察模糊控制规则,如图4.3、4.4所示。
图4.3模糊推理编辑器
图4.4 模糊规则编辑器
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4.3.3 输入、输出变量的模糊化
一般来说,对于实际问题输入的模糊化是建立模糊推理系统的第一步,也就是选择系统的输入变量并根据其相应的隶属度函数来确定这些输入分别归属于恰当的模糊集合。在MATLAB模糊逻辑工具箱中,模糊化过程的输入必须是一个确定的值,这也对输入变量的广泛性起了一些限制作用,而输出则是一个特定的模糊集合上的隶属程度(总是在于l之间)。
在所设计的模糊-PID控制方案中,输入变量和输出变量的语言值的模糊子集分别为以下七个语言值:{NB、NM、NS、O、PS、PM、PB},子集中元素分别代表负大、负中、负小、零、正小、正中和正大。隶属度函数采用灵敏性强的三角函数。在仿真环境下,如4.5、4.6、4.7所示。
图4.5 输入变量E的隶属函数曲线
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图4.6 输入变量EC的隶属函数曲线
图4.7 输出变量U的隶属函数曲线
可见输入变量E、EC和U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{-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6}。
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4.4 模糊控制的特点
(1)模糊控制是一种基于规则的控制,它直接采用语言型控制规则,其依据是现场操作人员的控制经验或相关专家的知识,在设计中不需要建立被控对象的精确数学模型,因而使得控制机理和策略易于接受与理解,设计简单,便于应用。
(2)由工业过程的定性认识出发,比较容易建立语言控制规则,因而模糊控制对那些数学模型难以获取,动态特性不易掌握或变化非常显著的对象非常适用。
(3)基于模型的控制算法及系统设计方法,由于出发点和性能指标的不同,容易导致较大差异,但一个系统语言控制规则却具有相对的独立性,利用这些控制规律间的模糊连接,容易找到折中的选择,使控制效果优于常规控制。
(4)模糊控制是基于启发性知识及语言决策规则设计的,这有利于模拟人工控制的过程和方法,增强控制系统的适应能力,使之具有一定的智能水平。
(5)模糊控制系统的鲁棒性强,干扰和参数变化对控制效果的影响被大大减弱,尤其适合于非线性、时变及纯滞后系统的控制。
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第五章 仿真结果的分析与讨论
5.1 仿真系统
MATLAB是一种面向科学与工程计算的高级语言,它集科学计算、自动控制、信号处理、神经网络和图像处理等学科的处理功能于—体,具有极高的编程效率。MATLAB是一个高度集成的系统,MATLAB提供的Simulink是一个用来对动态系统进行建模、仿真和分析的软件包,它支持线性和非线性系统,能够在连续时间域、离散时间域或者两者的混合时间域里进行建模,它同样支持具有多种采样速率的系统。在过去几年里,Simulilnk已经成为教学和工业应用中对动态系统进行建模时使用得最为广泛的软件包。 5.1.1 MATLAB概述 1. MATLAB的发展
MATLAB是英文MATrix LABoratory (矩阵实验室)的缩写。1980年前后,时任美国新墨西哥大学计算机科学系主任的CleveMoler教授在给学生讲授线性代数课程时,想教学生使用当时流行的线性代数软件包LINPACK和基于特征值计算的软件包EISPACK,但发现许多高级语言调用LINPACK和EISPACK软件包极为不便,于是,CleveMoler教授使着手编写了接口程序并命名为MATLAB,这便是MATLAB的雏形【10】。
早期的MATLAB是用FORTRAN语言编写的,尽管功能十分简单,但由于是免费软件,还是吸引了大批使用者。经过几年的校际流传,在John Little的推动下,由John Little、Cleve Moler和Steve Bangert合作,于1984年成立了MathWorks公司,并正式推出MATLAB第1版(DOS版)。从这时起,MATLAB的核心采用C语言编写,功能也越来越强。它不仅具有数值计算功能,而且还具有符号计算、图形处理等
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功能
【10】
。
以后,MATLAB版本不断更新。Math Works公司于1992年推出了具有划时代意义的4.0版,并于1993年推出了其微机版,该版本可以配合Windows 3.x一起使用,使其应用范围越来越广。1994年推出的4.2版扩充了4.0版的功能,尤其在图形界面设计方面提供了新的方法。1997年推出的5.0版提供了更多的数据结构,如结构数据、单元数据、多维矩阵、对象与类等,使编程更方便。1999年初推出的5.3版在很多方面又进行了进一步改进。2001年7月,Math Works公司推出了MATLAB的最新版本6.1版,随着控制系统仿真、分析与设计方面得到了广泛应用,MATLAB也得到迅速发展,功能不断扩充,现已发展至7.0版本【10】。 2. MATLAB的系统构成
MATLAB系统由MATLAB开发环境、MATLAB数学函数库、MATLAB语言、MATLAB图形处理系统和MATLAB应用程序接口五大部分构成。 (1)MATLAB开发环境
MATLAB开发环境是一套方便用户使用MATLAB函数和文件的工具集,其中许多工具是图形化的用户接口。它是一个集成化的工作空间,可以让用户输入、输出数据,并提供了M文件的集成编译和调试环境。它包括MATLAB桌面、命令窗口M文件编辑调试器、MATLAB工作空间和在线帮助文档。 (2)MATLAB数学函数库
MATLAB数学函数库包括了大量的计算算法(如加法、正弦等),从基本运算到复杂算法,如矩阵求逆、贝塞尔函数、快速傅立叶变换等。 (3)MATLAB语言
MATLAB语言是一个高级的基于矩阵、数组的语言,它有程序流控制、函数、数据结构、输入/输出和面向对象编程等特色。用户既可以用它来快速编写简单的程
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序,也可以用来编写庞大复杂的应用程序。 (4)MATLAB图形处理系统
图形处理系统使得MATLAB能方便地图形化显示向量和矩阵,而且能对图形添加标注和打印。它包括强力的二维、三维图形函数、图像显示和动画处理等函数。 (5)MATLAB应用程序接口
MATLAB应用程序接口是一个使MATLAB语言能与C语言等高级编程语言进行交互的函数库,该函数库的函数通过调用动态链接库实现与MATLAB文件的数据交换,其主要功能包括在MATLAB中调用C程序,以及在MATLAB与其他应用程序间建立客户服务器关系。 5.1.2 SIMULINK的概述
Simulink是一个对动态系统建模、仿真和分析的软件包。它既适用于线性系统,也适用于非线性系统;既适用于连续系统,也适用于离散系统和连续与离散混合系统;既适用于定常系统,也适用于时变系统,系统也可以有多种采样周期。
Simulink提供一个图形用户界面(GUI),使用户可以用鼠标操作,从Simulink提供的模块库中选择出适当的图形模块,在显示屏幕上画出系统模型的方块图,并且用各模块的对话框为图中各模块设置参数。当且仅当各模块的参数设置完成之后,该系统的模型才算真正建立起来。如果对某一模块没有设置参数,那就意味着使用缺省值(Simulink预先为该块设置的参数值)作为该模块的参数。
Simulink模块库内容十分丰富,并且分成以下几种:源(Sources)模块库,输出信号变换/保存(Sink)模块库,线性(Linear)模块库,非线性(Nonlinear)模块库以及连接(Connectors)模块库。除了库中原有的模块以外,用户还可以自己定制和创建模块。
对于复杂的系统,可以把它的模型建成分级式的,高一级的模型中,有的一个模块可能代表几个模块,用鼠标双击该模块,使可以显示出它所代表的几个模块及其连
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接关系,即它的下一级模型。
系统的模型建立之后,选择仿真参数和数值解法,然后便可以启动对该系统进行仿真,而这种操作可以用Simulink菜单,也可以用MATLAB命令实现。菜单方式对于交互式运行特别方便,而命令方式对于运行一批仿真时很有用。
在仿真过程中,用户可以使用设置在模型中的scope模块和其他显示模块(都属于Sink库)来观察结果(有关信号的变化曲线)。用户也可以改变参数,观察会产生什么变化。仿真结果可以存放在特定的内存空间MATLAB Workspace中,供后处理和画图用。
Simulink还提供了系统模型处理工具,包括提取系统的线性化模型(状态空间线模型)和寻求系统的平衡工作点两种,它们都是用MATLAB命令进行调用的。因为MATLAB和Simulink是集成在一起的,用户可以在其中任何—种环境下,仿真、分析和修改模型。
5.2 仿真结果
5.2.1 PID控制的仿真
PID控制的仿真结构图如图5.1所示。
图5.1 PID控制系统
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本图是电阻炉特性仿真图,以单回路控制系统为研究基础,又因为单回路最简单,所以在仿真过程中,所得仿真特性图最能体现对象的特性。
由于该PID控制只调整一个参数Kp,取不同的Kp值,可得到一系列的仿真成果,当Kp=0.5, TD=5,Ti=1/200时,仿真结果如图5.2所示。
图5.2 PID仿真结果
当Kp=0.8, TD=8,Ti=1/100时,阶跃响应结果如图5.3所示。
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图5.3 PID仿真结果
当Kp=1, TD=5,Ti=1/200时,阶跃响应结果如图5.4所示。
图5.4 PID仿真结果
当Kp=1.5, TD=15,Ti=1/50时,阶跃响应结果如图5.5所示。
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图5.5 PID仿真结果
由这些图可以看出,参数Kp、Ti、TD的选定是很重要的。当比例系数KP增大时,余差虽然会减小,但是系统的稳定性会变差,容易产生振荡,相反的话,余差又会增大,当被控变量受干扰影响而偏离给定值后,不可能再回到原先数值上,因为如果被控变量值和给定值之间的偏差为零,调节器的输出不会发生变化,系统也就无法保持平衡。由此可知,当Kp=0.5, TD=5,Ti=1/200时,仿真结果最好。 5.2.2 纯模糊控制的仿真
模糊控制的仿真结构图如图5.6所示。
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图5.6 纯模糊控制系统
纯模糊控制仿真结果如图5.7所示。
图5.7 纯模糊仿真结果
5.2.3 模糊-PID控制的仿真
模糊-PID控制的仿真结构图如图5.8所示。
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图5.8 模糊-PID控制系统
模糊-PID控制仿真结果如图5.9所示。
图5.9模糊-PID仿真结果
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5.2.4 模糊-PID控制与PID控制仿真结果的比较
为了方便观察,可以将PID控制与模糊-PID控制放在一起进行仿真,如图5.10所示。
图5.10 模糊-PID与PID控制比较系统图
比较结果如图5.11所示。
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图5.11 模糊-PID与PID控制的仿真结果
5.3 仿真结果的讨论
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。目前我国的温度控制主要以传统控制方式为主,精度不高,容易造成系统不稳定,易产生振荡。因此如何有效、可靠地对温度进行控制就成为本设计一个重要研究内容。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,可以根据实践操作和专家经验形成的模糊控制规则对系统进行控制。本论文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控制方案,对电阻炉温度控制系统进行控制。具体结论如下:
1.分析电阻炉结构和温度上升的特点,建立被控系统的数学模型。针对电阻炉温控系统可采用的控制方案进行了研究,提出了温控系统可采用的控制方案,有传统的PID控制和模糊控制,讨论了两种控制方案的基本理论、实现形式和注意事项。
2.对于经典的PID控制的参数进行整定,并用MATLAB中的Simulink进行仿真分析,由仿真结果可以看出,超调量小与调节时间短的矛盾始终无法解决。当电阻炉温度控制系统采用纯模糊控制器进行控制时,超调量与调节时间的矛盾虽然解决了,系统却出现了稳定误差。
3.针对上述现象本文采用了将模糊控制与PID相结合的控制方法,设计了模糊-PID控制方案,结合控制系统的输出响应确定了模糊-PID控制方案的控制规则,用Simulink的Fuzzy逻辑工具箱对控制对象进行仿真研究,仿真结果表明该方案使电阻炉的温度控制系统达到了比较理想的控制效果。
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致谢
本文是在闫俊红导师的悉心指导下完成的。感谢她在课题的理论研究和技术细节方面给予我的指导和帮助。导师严谨的治学态度,实事求是的工作作风和勇于开拓进取的精神使我受到深刻的教育,让我受益匪浅,为我今后的工作和学习打下了良好的基础。在此,谨向导师致以崇高的敬意!
同时,我要感谢给我们授课的各位老师,正是由于他们的传道、授业、解惑,让我学到了专业知识,并从他们身上学到了如何求知治学、如何为人处事。另外,也要衷心感谢我的同学们,在我毕业论文写作中,与他们的探讨交流使我受益颇多;他们也给了我很多无私的帮助和支持。
最后还要感谢在百忙之中抽出宝贵时间对本论文进行评审的各位老师们,衷心感谢您们对这篇论文提出的宝贵意见。
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