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1、漆包线机炉温FUZZY-PID参数调整控制白仲明(西北民族大学物理工程技术学院,甘肃兰州730030)[摘 要]对漆包线机烤炉内部的温度控制,采用经典PID方式进行控制,效果不是十分理想1如果对普通PID的性能加以提高和完善,当过程特性或环境发生变化时,控制的参数进行重新调整,就可以满足控制的要求1[关键词]漆包线机;FUZZY-PID;调整[中图分类号TP606[文献标识码A[文章编号1009-2102(2003)02-0061-05采用经典的PID控制方式进行温度控制,适合于工作环境相对稳定,控
2、制对象过程特性固定的温12度过程控制1而对于漆包线机烤漆炉内部的温度控制,采用经典PID方式进行控制,效果不是十分理想:由于烤漆炉是大惯性系统;内部各个温度控制点热气流是相互导通的,因此各个温度相互干扰;同时由于系统工作过程有催化作用,在催化时会产生大量的热量,系统同时又具有时变和非线性的特点,使用经典PID控制很难达到技术要求,但是如果对普通PID的性能加以提高和完善,当过程特性或环3境发生变化时,控制的参数进行重新调整,就可以满足控制的要求1对漆包线机炉温部分的控制,采用参数模糊调整PID控制算
3、法(FUZZY-PID)11FUZZY-PID 当过程特性环境发生变化时,需要PID控制器的参数做相应的调整,以保证控制质量1模糊控制是建立在人类思维模糊性的基础上,其核心是用具有模糊性的语言条件语句,作为控制规则去执行控制,而无须依靠建立数学模型1这样使得模糊控制的系统具有大时滞、高非线性、强耦合的特点1在难于建立精确模型的情况下可以取得较好的控制效果1常规PID在很大程度上可以获得较为满意的效果,但是它难以很好的适应过程特性及环境的变化.随着计算机科学人工智能和控制理论的发展及相互交叉结合,产
4、生了新的一代控制理论-智能控制理论,将传统与智能控制相结合,可以综合各种控制理论的长处1模糊数学是由美国控制论专家L.A.Zadeh教授于1965年创立,其标志为Zadeh在《InformationandControl》上发表的论文《FuzzySet》,模糊数学与平常人们所使用的数学(精确数学)的最大的不同,4是其较好处理客观信息(数学模型)和主观信息(设计要求,专家知识,操作控制经验等)的协调151982年,汪培庄发表Fuzzy控制规则的自调整问题的论文1通过FUZZY控制与常规PID调节456相
5、结合,并配以自寻优技术的方法,为人工智能控制开辟了一条新的途径1模糊控制的系统图:模糊控制器由3部分组成:①模糊化:对偏差和偏差的变化按规定的域论确定其属于的模糊子集1②模糊推理:按照一组模糊规则,经模糊推理后得到结果1③模糊决策:对模糊推理的结果进行判决,得到精确的控制输出1模糊控制的特点:FUZZY控制器主要采用模糊命题形式表示一组控制规则,经模糊推理和模糊决[作者简介]白仲明(1968—),男,陕西三原人,工程师,主要从事自动化控制的教学与研究1策来控制,其主要特点:①在设计系统时,不需要建立
6、被控对象的精确数学模型,只要求掌握现场操作人员或有关专家的经验、知识或操作数据1②适应性强,尤其适应于非线性、时滞、时变系统的控制1③从过程的定义认识出发,比较容易建立语言变量控制规则1④用FUZZY控制容易实现多目标的控制,这是通过在不同的准则下规定不同的规则来实现的1不同目标之间的协调有模糊推理来完成1图1 模糊控制的系统框图26北京师大汪培庄教授针对FUZ.ZY控制器的控制规则提出了一种带修正因子的量化描述方法:U=<αE+(1-α)EC>α∈[0,1](1)其中U、E、EC均为经过量化的FU
7、ZZY变量,其相应的域论分别为:控制量、误差、误差变化,而α则称为修正因子1利用这种方法,可以通过改变修正因子来调整控制规则1α反应了对误差和误差变化的加权程度1上述控制方法虽然能很方便的修改控制规则,但是仍然完全依赖参数α,α一经取定,在整个控制过程中误差和误差变化的权重就固定了1但是由于控制系统在不同的系统状态下,对控制规则中误差和误差变化的权重有不同的要求1当误差较大时控制系统的主要任务是消除误差,而当误差较小时,为了减少超调,并使控制系统尽快稳定,应主要根据误差变化来安排控制量,也就是要求加
8、大误差变化的权重1如果根据偏差及偏差变化的变化方向大小和变化速度结合被控对象的输出特性来自动地调整α值,就可以把FUZZY控制规则调整到比较理想的程度1下面通过分析系统输出响应曲线来总结比较合理的α函数的变化规律:图2 典型控制响应曲线对上图所示系统被控制量与偏差的响应曲线有:E=R-Y(注:R为设定值;Y为输出响应)1为了方便分析,在这里将响应曲线划分为几个不同的阶段:OA:有E>0,EC<0,在此阶段,系统输出趋向稳定值速度应越快越好,即应尽快消除偏差,所以α应取
