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1、综合课程设计报告书专用纸淮海工学院课程设计报告书课程名称：综合课程设计系（院）：电子工程学院学 期：20112012 第一学期专业班级：电气082班姓 名：胡韬学 号：030861217对温控系统进行建模及MATLAB仿真1单片机在炉温控制系统中的运用温度是工业对象中一个主要的被控参数，它是一种常见的过程变量，因为它直接影响燃烧、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，产品评语：质量和、”a 1=1. /、廿、1 fr I产量等系列问题。温度控制是许多设备的重要的构成部分，它的功能是将温度控制在所需要的温度范围内，以
2、利于进行工件的加工与处理。成绩：一直以签名：来，人们采用了各种方法来进行温度控制，日期：都没有取得很好的控制效果。如今，随着以微机为核心的温度控制技术不断发展，用微机取代常规控制已成必然，因为它确 保了生产过程的正常进行，提高了产品的数量与质量，减轻了工人的劳动强度以及节约了能源，并 且能够使加热对象的温度按照某种指定规律变化。实践证明，用于工业生产中的炉温控制的微机控制系统具有高精度、功能强、经济性好的特点， 无论在提高产品质量还是产品数量，节约能源，还是改善劳动条件等方面都显示出无比的优越性。单片机具有集成度高，运算快速快，体积小、运行可靠，价值低廉，因此在过程控制、数据采 集、机电一体化
3、、智能化仪表、家用电器以及网络技术等方面得到广泛应用，本文主要介绍单片机 在炉温控制中的应用。本设计以89C51单片机为核心控制器件，以ADC0809作为A/D转换器件，采用闭环直接数字控 制算法，通过控制可控硅来控制热电阻，进而控制电炉温度，最终设计了一个满足要求的电阻炉微 型计算机温度控制系统。1、1系统的基本工作原理整个炉温控制系统由两大部分组成。一部分由计算机和A/D和D/A转换电路组成。主要完成温 度采集，PID运算，产生可控硅的触发脉冲。另外一部分由传感器信号放大，同步脉冲形成，以及 触发脉冲放大等组成。炉温控制的基本原理是：改变可控硅的导通角即改变电热炉加热丝两端的有效电压，有效
4、电压 可在0140V内变化。可控硅的导通角为05bH。温度传感器是通过一只热敏电阻及其放大电路 组成，温度越高其输出电压越小。外部LED灯的亮灭表示可控硅的导通与关断的占空比时间，如果炉温低于设定值则可控硅导 通，系统加热，否则系统停止加热，炉温自然冷却到设定值。温度控制电路原理图如图2.1所示。图2.1温度控制电路原理图2温控系统控制算法设计2.1温度控制算法的比较(1) .经典控制算法经典控制方法是指针对时滞系统控制问题提出并应用得最早的控制策略，主要包括PID控制、 Smith预估控制、大林算法这几种方法。PID控制器由于具有算法简单，鲁棒性好和可靠性高等特点，因而在实际控制系统设计中得
5、到 了广泛的应用。PID控制的难点在于如何对控制参数进行整定，以求得到最佳控制效果。然而PID 在时滞过程中的应用受到一定的限制，由于PID算法只有在系统模型参数为非时变的情况下,才能获 得理想效果。当一个调好参数PID控制器被应用到模型参数时变系统时，系统的性能会变差，甚至不 稳定。Smi th预估器是得到广泛应用的时滞系统控制方法，该方法是一个时滞预估补偿算法。它通过 估计对象的动态特性，用一个预估模型进行补偿，从而得到一个没有时滞的被调节量反馈到控制器， 使得整个系统的控制就如没有时滞环节，减小超调量，提高系统的稳定性并且加速调节过程,提高系 统的快速性。理论上Smith预估器可以完全消
6、除时滞的影响，但是在实际应用中却不尽人意,主要原 因在于:Smi th预估器需要确知被控对象的精确数学模型，当估计模型和实际对象有误差时，控制品 质就会严重恶化，因而影响了 Smi th预估器在实际应用中的控制性能。大林算法是由美国IBM公司的Dahlin于1968年针对工业过程控制中的纯滞后特性而提出的一 种控制算法。该算法的目标是设计一个合适的数字调节器D(z),使整个系统的闭环传递函数相当 于一个带有纯滞后的一阶惯性环节，而且要求闭环系统的纯滞后时间等于被控对象的纯滞后时间。 大林算法方法比较简单，只要能设计出合适的且可以物理实现的数字调节器D(z)，就能够有效地 克服纯滞后的不利影响，
7、因而在工业生产中得到了广泛应用。但它的缺点是设计中存在振铃现象， 且与Smith算法一样，需要一个准确的过程数字模型，当模型误差较大时，控制质量将大大恶化， 甚至系统会变得不稳定。(2) .智能控制算法智能控制是一类无需人的干预就能够独立地驱动智能机器实现其目标的自动控制，它包括模糊 控制、神经网络控制、遗传算法等。模糊控制是智能控制较早的形式，它吸取了人的思维具有模糊性的特点，从广义上讲，模糊逻 辑控制指的是应用模糊集合理论，统筹考虑系统的一种控制方式,模糊控制不需要精确的数学模型， 是解决不确定性系统控制的一种有效途径。模糊控制是一种基于专家规则的控制方法。在时滞过程 中,模糊控制一般是针
8、对误差和误差变化率而进行的，将输入量的精确值模糊化，根据输入变量和模 糊规则，按照模糊推理合成规则计算控制量,再将它清晰化，得到精确输出控制过程，其中模糊规则 是最重要的。但是，模糊控制存在控制精度不高、算法复杂等缺点。神经网络控制是研究和利用人脑的某些结构机理以及人的知识和经验对系统的控制。人们普遍 认为，神经网络控制系统的智能性、鲁棒性均较好，能处理高维、非线性、强耦合和不确定性的复 杂工业生产工程的控制问题，其显著特点是具有学习能力。神经网络的主要优势在于能够充分逼近 任意复杂的非线性系统，且有很强的鲁棒性和容错性。一般来说，神经网络用于控制有两种方法， 一种是用来实现建模，一种是直接作
9、为控制器使用。与模糊控制一样，神经网络也存在算法复杂的 缺点，同时神经网络学习和训练比较费时，对训练集的要求也很高。经典控制方法由于具有结构简单、可靠性及实用性强等特点，在实际生产过程中得到了广泛的 应用。但它们都是基于参数模型的控制方法，因而自适应性和鲁棒性差、对模型精确性要求高、抗 干扰能力差。而智能控制是非参数模型的控制方法，因而在鲁棒性、抗干扰能力方面有很大的优势。 但智能控制也有其不足之处，即理论性太强，算法过于复杂，大多数方法还仅局限于理论和仿真研 究，能在试验装置上和工业生产中应用的并不多。根据这两类控制方法的特点，将它们结合起来进 行复合控制是一种有效的时滞系统控制策略，成功的
10、应用有模糊PID控制、模糊Smith控制、神经 元Smith预估控制、Smith-NN预估控制等。这些方法既能利用经典控制方法结构简单、可靠性和 实用性强的特点，又能发挥智能控制自适应性和鲁棒性好，抗干扰能力强的优势，弥补了各自的不 足，在大时滞控制系统中具有很好的应用前景。1.控制算法的选择PID调节是连续系统中技术最成熟的、应用最广泛的一种控制算方法。它结构灵活，不仅可以 用常规的PID调节，而且可以根据系统的要求，采用各种PID的变型，如PI、PD控制及改进的PID 控制等。它具有许多特点，如不需要求出数学模型、控制效果好等，特别是在微机控制系统中，对 于时间常数比较大的被控制对象来说，
11、数字PID完全可以代替模拟PID调节器，应用更加灵活，使 用性更强。所以该系统采用PID控制算法。系统的结构框图如图2.2所示：图2.2系统结构框图该系统利用单片机可以方便地实现对PID参数的选择与设定，实现工业过程中PID控制。它采 用温度传感器热电偶将检测到的实际炉温进行A/D转换，再送入计算机中，与设定值进行比较，得 出偏差。对此偏差按PID规律进行调整，得出对应的控制量来控制驱动电路，调节电炉的加热功率， 从而实现对炉温的控制。利用单片机实现温度智能控制，能自动完成数据采集、处理、转换、并进 行PID控制和键盘终端处理(各参数数值的修正)及显示。在设计中应该注意，采样周期不能太短， 否
12、则会使调节过程过于频繁，这样，不但执行机构不能反应，而且计算机的利用率也大为降低；采 样周期不能太长，否则会使干扰无法及时消除，使调节品质下降。2.2数字PID算法(1) 模拟数字算法规律：u(t)二 K e(t) + 丄J te(t)dt + T de(t)(3T)p T oD dtI对式(3-1 )取拉普拉斯变换，并整理后得到模拟PID调节器的传递函数为：/ uC)(1)D(s)=牛=K 1 + 丄 + T s(3-2)E s 丿p ( T s D 丿式中：e(t)二r(t) - y(t)称为偏差值，可作为温度调节器的输入信号，其中r(t)为给定值，y(t)为被测变量值；K为比例系数；T为
13、积分时间常数；T为微分时间常数；u(t)为调节器的输出控制 pID电压信号。由式(3-1)、式(3-2)可以看出，在PID调节中，比例控制能迅速反应误差，从而减小误差，但比例控制不能消除稳态误差，K的加大，会引起系统的不稳定；积分控制的作用是：只要系统p存在误差，积分控制作用就不断地积累，输出控制量以消除误差，因而，只要有足够的时间，积分 控制将能完全消除误差，积分作用太强会使系统超调加大，甚至使系统出现振荡；微分控制可以使 减小超调量，克服振荡，提高系统的稳定性，同时加快系统的动态响应速度，减小调整时间，从而 改善系统的动态性能。将P、I、D三种调节规律结合在一起，可以使系统既快速敏捷，又平
14、稳准确， 只要三者强度配合适当，便可获得满意的调节效果。(2) 数字PID算法因为计算机控制是一种采样控制，它只能根据采样时刻的偏差来计算控制量。因此在计算机控 制系统中，必须对式(3-1)进行离散化处理。设采样周期为T，第k次采样得到的输入偏差为e(k)， 调节器的输出为u(k)，作如下近似:(用差分代替微分)(用求和代替积分)de(t) e(k) 一 e(k -1)dtTfte(t)dt 沁 工Te(i)0匸i这样，式(3-1)便可改写为位置式PID控制算法：u(k)= K e(k)+ K eC)+ K e(k) 一 e(k 一 1)(2-3)pIDi=0其中，u(k)为调节器第k次输出值
15、；e(k)、e(k -1)分别为第k次和第k -1次采样时刻的偏差值。由式可知：u(k)是全量值输出，每次的输出值都与执行机构的位置一一对应，所以称之为位 置型PID算法。在这种位置型控制算法中，由于算式中存在累加项，而且输出的控制量不仅与本次 偏差有关，还与过去历次采样偏差有关，使得产生大幅度变化，这样会引起系统冲击，甚至造成事 故。所以在实际中当执行机构需要的不是控制量的绝对值，而是其增量时，可采用增量型PID算法。 当控制系统中的执行器为步进电机、电动调节阀、多圈电位器等具有保持历史位置的功能的这类装 置时，一般均采用增量型PID控制算法。在实际控制中，增量型算法要比位置算法应用更加广泛。利用位置型PID控制算法，可得到增 量型PID控制算法的递推形式为：Au(k) = K e(k) 一 e(k 一 1) + K e(k) + K e(k) 一 2e(k 一 1) + e(k 一 2)( 2-4)pID与位置算法相比，增量型PID算法有如下优点：(1) 位置型算式每次输出与整个过程状态字有关，计算式中要用到过去偏差的累加值，容易 产生较大的累积计算误差；而在增量型算式中由于消去了积分项，从而可消除调节器的积分饱和, 在精度不
