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1、-范文最新推荐-1 / 39MATLAB 模糊-PID 的电锅炉温度控制及仿真+ 文献综述摘要：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。本论文以电锅炉为研究对象，研究一种改进的控制方案，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 对电锅炉 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 算法时，系统的超调量与调节时间不能同时满足技术要求。当采用模糊控制时，超调量和调节时间虽同时满足技术要求，但出现了稳态误差。因此本文将模糊控制的
2、智能性与 PID控制的通用性、可靠性相互结合。设计了一种参数自整定模糊 PID 控制器，采用模糊推理的方法实现PID 参数 Kp、Ki、Kd 的在线整定，经仿真研究，其效果达到了电锅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。5110关键字： 模糊 PID 控制；温度控制； MATLAB；仿真,Fuzzy-PID-based electric temperature controlAbstract：Temperature control is an innovative topic in industry. To different control object, there a
3、re different methods and modes. But it is difficult to control well because of characteristics of the temperature itself, such as its great inertia, serious time-lag and the difficulty to establish an accurate mathematical model of the object. A duty in this thesis is to study a kind of appropriate
4、control method to the temperature of the electric boiler. Its technology requirements are: regulating time must be short, overshoot must be small and the control system must be stable. The PID control system and fuzzy control system are simulated by using MATLAB. Experimental results illustrate that
5、 the PID control is used in the system, regulating time and overshoot always cannot achieve the -范文最新推荐-3 / 39specification. When fuzzy control is used, regulating time and overshoot always can achieve the specification, but system cause steady-state error. So it comes to a new method of combining t
6、hem together. The parameters of Kp, Ki, and Kd are adjust by fuzzy inference. Experimental results illustrate that the fuzzy PID parameters controller achieve the system performance index. The method of fuzzy PID control is a ideal method. 3.1.1 被控对象模型确立 153.2 电锅炉模糊控制器的建立 163.3 电锅炉模糊 PID 控制器设计 183.3
7、.1 模糊 PID 控制器的输入输出变量及其模糊化193.3.2 模糊 PID 控制器调整规则 204 仿真研究与比较 244.1PID 控制 244.2 电锅炉模糊控制 254.3 电锅炉模糊 PID 控制 254.4 比较与总结 265 总结与展望 281 绪论1.1 课题的提出和意义温度是生产过程和科学实验中非常普遍而又十分重要的物理参数。在工业生产过程中，为了高效地进行生产，必须对生产工艺过程中的主要参数，如温度、压力、流量、速度等进行有效的控制，其中温度控制在生产过程中占有相当大的比例。准确地测量和有效-范文最新推荐-5 / 39地控制温度是优质、高产、低耗和安全生产的重要条件。而且
8、在我们的日常生活中也使用微波炉、电锅炉、电热水器、空调等家用电器，温度与我们息息相关。可见温度控制电路广泛应用于社会生活的各个领域，所以对温度进行控制是非常有必要和有意义的。由于温度自身的一些特点，如惯性大、滞后现象严重、难以建立精确的数学模型等使控制系统性能不佳。在关于温度控制的绝大部分文献资料中，控制结果都是有超调的而且很多时候超调量较大，本论文是基于这一特点，研究一种控制方案使其调节时间快，稳态误差也非常小的理想效果。1.2 温度控制系统控制方案计算机技术的发展极大地推动了工业控制系统的进步，而现代控制理论的发展，人工智能技术的深入研究，为控制系统的理论领域增加了新的内容。计算机硬件与控
9、制软件的紧密结合必然导致新型的微机控制系统的出现。温度微机控制系统常用的控制方案有以下三类经典控制方案、基于现代控制理论的设计方案和智能控制方案。 智能控制方案是一类无需人的干预就能够针对控制对象的状态自动地调节控制规律以实现控制目标的控制策略。它避开了建立精确的数学模型和用常规控制理论进行定量计算与分析的困难性。它实质是一种无模型控制方案，即在不需要知道对象精确模型的情况下，通过自身的调节作用，使实际响应曲线逼近理想响应曲线。智能控制系统有以下一些特点(1)智能控制系统一般具有以知识表示的非数学广义模型和以数学模型表示的混合控制过程。它适用于含有复杂性、不完全性、模糊性、不确定性和不存在己知
10、算法的生产过程。(2)智能控制具有信息处理和决策机构，它实际上是对人神经结构或专家决策机构的一种模仿。-范文最新推荐-7 / 39(3)智能控制器具有非线性。这是因为人的思维具有非线性，作为模仿人的思维进行决策的智能控制也具有非线性的特点。(4)智能控制器具有变结构的特点。(5)智能控制器具有总体自寻优的特点。智能控制方案主要包括模糊控制、神经网络和遗传算法控制等。常用的温度控制电路根据应用场合和要求的性能指标有所不同。除了传统的 PID 控制方法，近几年来快速发展的是将模糊控制、神经网络、遗传算法等智能控制方法应用于温控系统，包括智能控制与 PID控制相结合及这些智能控制之间的结合。具体有如
11、下一些方法:(1)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，它不需要被控对象的精确模型，仅依赖于操作人员的经验和直觉判断，容易应用。模糊温控的实现过程为:将温控对象的偏差和偏差率以及输出量划分为不同的模糊值，建立规则，将这些模糊规则写成模糊条件语句，形成模糊模型。根据模糊查询表，形成模糊控制算法。对输入量的精确值模糊化，经数学处理输入计算机，计算机由模糊规则推理做出模糊决策，求出相应的控制量，变成精确值去驱动执行机构，调整输入，达到调节温度，使其稳定的目的。 1.3 本文的工作基于以上所述日前国内外的温控方法的各自特点，以及温度这一物理参数变化缓慢，大惯性和大滞后的特点，本论文考
12、虑采用模糊控制与 PID 控制相结合的参数模糊自整定 PID 控制方法。本文首先介绍常规 PID 控制，模糊控制和自适应模糊 PID 控制的基础，然后对电锅炉温度这一控制对象，选择了纯 PID 控制、纯模糊控制和参数模糊自整定 PID 控制三种控制方案，并给出了仿真与比较。-范文最新推荐-9 / 392 模糊 PID 控制基础2.1 常规 PID 控制2.1.1 模拟 PID 控制PID 控制是偏差比例(P)、偏差积分(I)、偏差微分(D)控制的简称。在模拟控制系统中，常规模拟 PID控制系统原理框图如图 2.1 所示。系统由模拟 PID 控制(虚框内部分) 和被控对象组成。图 2.1 模拟
13、PID 控制器系统框图PID 控制器是一种线性控制器，它根据给定值 r (t)与实际输出值 y (t)构成偏差:(2.1) 将偏差比例、积分和微分控制，通过线性组合构成控制量，对被控对象进行控制，故称 PID 控制器。其控制规律为(2.2)其传递函数形式为:(2.3)式中：KP- 为比例系数；TI-为积分时间常数；TD-为微分时间常数1、比例控制（P）在比例调节器中，调节器的输出信号 u 与偏差信号e 成正比例，即（2.4） -范文最新推荐-11 / 392.1.2 数字 PID 控制计算机的诞生与发展，传统的控制方式已经逐渐被数字控制方式所取代。在计算机控制系统中，PID 控制规律是用计算机
14、算法程序来实现的，使用的是数字PID 控制器，数字 PID 控制算法通常又分为位置式PID 控制算法和增量式 PID 控制算法。1、位置式 PID 控制算法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，式（2.2）中的积分和微分项不能直接使用，需要进行离散化处理。按模拟 PID 控制算法的算式（2.2） ，现以一系列的采样时刻点 kT 代表连续时间 t，以和式代替积分，以增量代替微分，则可作如下近似变换:式中 T 为采样周期，k 为采样序号，k=0，1，2，3……。显然，上述离散化过程中，采样周期 T 必须足够短，才能保证有足够的精度。为书写方便，将 e (kT)简化表示成 e (k)
