智能控制在步进式加热炉温度自动控制中的应用.doc

智能控制在步进式加热炉温度自动控制中的应用摘 要在冶金行业中，步进式加热炉是轧钢生产线上的重要设备之一，目前，加热炉燃烧过程普遍存在能耗高、钢坯温度波动大、温度控制精度低等问题，加热炉具有大延迟、大惯性以及时变性等特性，干扰因素多，属于可控性比较差的一个调节对象。基于步进式加热炉的上述特点，常规控制方法难以进行有效的控制。本论文针对步进式加热炉的工艺特点，分别采用传统的PID控制、模糊控制及多模态控制对加热炉的燃烧过程进行控制，其中模糊控制和多模态控制属于智能控制。智能控制是依据人对被控对象的控制经验而设计的，它模仿人的思维模式，不依赖被控对象的数学模型，对于处理加热炉温度这种具有大延迟、非线性和对象模型不确定的被控对象有很好的控制效果，从而解决了PID控制存在的响应慢、超调量大的问题，可满足加热炉的控制要求。本论文采用MATLAB对步进式加热炉PID控制、模糊控制和多模态控制进行了仿真研究，通过观察仿真结果，并逐步通过调整相关参数，全面改善了系统的动态和静态性能，使控制曲线符合预定控制要求。关键词：步进式加热炉；PID控制；模糊控制；多模态控制；MATLABThe application of intelligengt control to temperature controlin walking beam furnaceAbstractIn the metallurgical industry, rolling mill reheating furnace is one of the important equipment in the production line, furnace combustion process is currently prevailing high energy consumption, It includes : non-linear; uncertainty, such as strong coupling, the furnace has a large delay, large inertia and time-varying characteristics, and interference factors which are relatively poor controllability of the object of a regulation.Furnace based on the reheating furnace of the above-mentioned characteristics, the conventional control method difficult to carry out effective control, the paper reheating furnace for the process characteristics, respectively, using the traditional PID control, fuzzy control and multi-mode control for furnace control the combustion process, intelligent control is based on the control of plant design experience, Their mode of thinking to imitate people, nonlinear and uncertain object model of the control object to control a very good effect, so as to solve the PID control and the existence of the traditional fuzzy control to respond to slow, large overshoot and to ensure control of the furnace to meet the practical requirements of production,In this paper, the use of MATLAB on the PID control, fuzzy control and control of multi-mode simulation, observe the simulation results, by adjusting the parameters of an overall improvement in system performance of both active and passive, idealized curve control, standardization.Key words: natural language processing; lexical semantic driven; structural disambiguation; machine translation; stochastic language model; knowledge acquisition 目录摘 要IAbstractII第一章 引 言11.1 研究背景及意义11.2 加热炉现状及控制难题21.3 本课题任务4第二章 加热炉工艺原理52.1 热轧带钢生产工艺流程52.2 步进式加热炉结构及原理62.2.1 步进式加热炉的结构62.2.2 步进式加热炉的工作原理82.3 加热炉温度控制的难点及设计原则9第三章 加热炉温度控制系统设计113.1 控制算法简介113.1.1 PID控制113.1.2 模糊控制153.1.3 多模态控制193.2 温度控制系统设计203.2.1 PID控制系统设计203.2.2 模糊控制系统设计213.2.2.1模糊控制系统的组成及框图213.2.2.2模糊控制规则的确定233.2.2.3模糊化263.2.2.4模糊推理263.2.2.5解模糊化273.2.3 多模态控制系统设计28第四章 加热炉温度控制系统仿真研究294.1 MATLAB简介294.2 PID控制系统仿真324.3 模糊控制系统仿真334.4 多模态控制系统仿真394.5 三种控制系统比较41第五章 总结42参考文献43致谢45第一章 引 言1.1 研究背景及意义随着科技的飞速发展，能源与环境面对着巨大的挑战，不可再生能源的枯竭，现代工业能源利用率过低，环境污染严重，使人们意识到我们面对着一个很大的挑战。为了解决如今所面对的问题，我们可以从两个方面来进行改革，第一：寻求新的能源，探索世界未知领域是当今科学研究的主流；第二：提高工业能源的利用率、保护环境。沿着可持续发展的路线走下去是现代工业当务之急，是必须采取的改革措施。对于一个钢铁企业来说，能用最低的生产成本生产出高质量的产品是其最重要的生产目标，也是实现企业利润最大化的必由之路。随着世界能源危机的逐渐加剧，各个国家都在加紧研究工业生产的节能降耗问题，作为能耗大户的钢铁冶金行业，对于节能降耗问题起到了举足轻重的作用，而占整个冶金工业能耗四分之一的加热炉能耗问题走到了首当其冲的位置，加热炉的节能降耗问题对于钢铁冶金企业的意义重大。加热炉是一个典型而复杂的工业被控对象，它具有多变量、时变、非线性、强耦合、大惯性和纯滞后等特点，而且由于炉温分布难以测量，外界扰动因素多，很难对其进行准确建模和控制。实践表明，对于加热炉这样一个复杂的具有多种干扰的对象，常规的数学建模和经典的控制方法很难对其实现理想的控制效果，因而世界各国从事冶金自动化控制的专家和学者一直在不断努力，争取从理论上和实践上取得加热炉控制技术的突破性进展，到目前为止已经取得了丰富的研究成果，产生了很多新型的控制方法。钢铁工业生产技术的高度自动化、高度智能化和全局综合优化是目前发展的大趋势。在日新月异的技术革新中，控制工程所面对的问题日益复杂，系统的复杂性不仅反映在具有多输入多输出的高维结构上，更多的表现在系统信息的偶然性，不完全性和不确定性上。模型的高度不确定性和严重的非线性，更突出的是存在从系统对象所能获得的知识信息相对的减少，而对控制性能的要求却日益增大的问题。因此，基于精确数学模型的传统控制理论是无法解决上述复杂对象所要求的控制问题。为此，人们就从一些新的角度提出了“智能控制”这一名词，即把人工智能的方法引入到控制系统中，不完全以控制对象为研究主体，而是以控制器为研究主体，将人工智能的逻辑推理、启发式知识、专家系统、模糊、神经网络等新的控制理论应用到控制器中来解决难以建立精确的数学模型的控制问题。在这其中，模糊控制和神经网络控制备受人们的关注，本文在传统的PID控制系统的基础上，把模糊控制应用到加热炉的温度控制系统中。1.2 加热炉现状及控制难题我国的加热炉自动化系统大多还处于第一代的水平，约10%左右上了第二代PLC/DCS系统。由于加热炉复杂的工艺对象特性以及检测/驱动设备的不良，带来了加热炉自动化的种种困难。具体表现在： 工艺粗糙复杂 首先加热炉是大滞后、复杂对象；钢坯加热炉一般是多段式复合结构，分段加热，各段之间互相耦合，其燃烧升温过程是一个典型的具有大滞后、非线性、强耦合特性的过程，要描述炉内热交换机理除包括有关辐射、对流和传导的关系式外，还有很多不确定因素，如压力、温度的滞后效应、燃烧热值的波动等，因此，要以数学方法建立加热炉这种复杂、粗糙对象的模型是十分困难的。其次，燃料热值波动大，钢厂加热炉大多采用混合煤气加热，由于高焦配比不稳，热值与压力经常波动，进而引起炉温的波动。第三是生产节奏波动，由于加热炉是为轧线服务的从属车间，故轧线故障及生产节奏的变化对加热炉生产影响较大，造成加热生产节奏经常波动。检测/驱动设备不良 检测/驱动设备是加热炉自动化控制系统的重要设备，其检测数据是否准确、控制信号能否得到顺利执行将直接影响到调节效果。但目前国内加热炉却大多存在如下问题： 调节阀线性不好，有时焦油堵塞，致使控制不灵。流量计参数及设计不合理，流量计测不准。煤气质量差，热值仪不好用；氧化锆易中毒，残氧控制无法投运。基于上述工艺和检测两方面的困难，给加热炉控制带来很多困难，造成如下现状：加热炉的大惯性以及阀的非线性，传统PID难以克服；流量测量不准确，双交叉限幅形同虚设，基础自动化无法投运；数学模型虽功能齐全，但由于假设过多，与实际模型相差甚远，不能真正投运；热值仪/残氧检测不合实际，无法克服热值波动影响，无法进行残氧分析的空燃比寻优。根据目前加热炉自动化的现状，传统的控制在实际应用中遇到的难题主要表现在以下几点：实际系统由于存在复杂性、非线性、时变性、不确定性和不完全性等，一般无法获得精确的数学模型。研究这些系统时，必须提出并遵循一些比较苛刻的线性化假设，而这些假设在应用中往往与实际不相吻合。对于某些复杂的和包含不确定性的控制过程，根本无法用传统数学模型来表示，即无法解决建模问题。为了提高控制性能，传统控制系统可能变得很复杂从而增加了设备的投资，降低了系统的可靠性。在这样复杂对象的控制问题面前，将智能控制的方法引入控制系统，实现了控制系统的智能化，即采用仿人智能控制决策，迫使控制系统朝着期望的目标逼近。1.3 本课题任务本课题的研究任务包括以下几方面：分析加热炉温度控制的特点，分别采用PID，模糊，模糊PID对加热炉温度进行控制。完成三种控制系统的设计，包括PID控制系统，模糊控制系统和多模态控制系统的设计。用MATLAB对三种控制系统进行仿真，并通过改变参数逐步优化控制曲线。分析仿真结果。第二章 加热炉工艺原理2.1 热轧带钢生产工艺流程热轧带钢是冶金行业中重要的一部分，下面介绍一下热轧带钢的生产工艺，工艺流程图如图2.1所示。图2.1 热轧带钢的工艺流程首先钢坯由吊车运至辊道，进入步进式加热炉内加热，钢坯在加热炉内被加热到约10501250°C，钢坯从步进式加热炉中取出放到出炉辊道上，经高压水除鳞装置清除钢坯表面的氧化铁皮。除鳞后的钢坯，进行一次立轧，立轧后要进行二次除磷，再送入可逆粗轧机进行轧制。粗扎后切头，切除不规则和低温的头部，切下的头、尾、废料倒入汽车并运走。切头后的钢坯，经精轧机组前的高压水除磷箱，除去表面上的二次氧化铁皮，精装除磷后，把钢坯送到精轧机组轧制，轧件在精轧机组中轧制若干个道次后得到成品厚度。精轧机组间设有电动活套装置，使带材进行恒定的微张力轧制，保证带钢的轧制精度。带刚的精轧温度在850950°C之间。精轧后的钢坯，送入卷取机卷成钢卷。在精轧后输出辊道上设有层流冷却装置，分别对带刚上下表面进行冷却，根据带刚的品种、尺寸、速度和终轧温度，调节层流冷却装置喷嘴的组数和水量，将带刚的卷取温度控制在550650之间。经过层流冷却的带钢，由卷取机卷成钢卷，在卷取机之前，设有卷取温度计CT，测量带钢的卷取温度，卷取机共有三台，交替工作，以提高整个轧制线的生产效率。钢卷卷完后，钢卷由带卷小车从卷取机上取出，置于运输线上。运输线上装有极限开关式检测器，以便对钢卷进行跟踪。运输线的一侧设有检查线，需要进行检查的钢卷，在计算机的控制下自动停下，由钢卷升降台升起钢卷，再用运卷车将钢卷从运输链垂直方向抽出，用翻卷机把钢卷翻平在摇辊上，摇辊转动钢卷并展开630m于自由辊道上，对被展开的钢卷进行表面检查，并将检查结果输入计算机，计算机对所有成品的厚度、宽度、温度等质量数据进行质量统计，打捆后送入成品库。2.2 步进式加热炉结构及原理步进式加热炉是热轧带钢生产过程中重要的设备，加热炉的生产任务是将坯料加热到满足轧制温度要求的范围，使坯料内外温度均匀，改变钢的结晶组织，其目的是提高钢的朔性。加热炉的高质量控制对加热炉的生产起着举足轻重的作用。在坯料加热过程中，加热炉的温度和炉内气氛必须调整得当，如果调节不当，会出现各种缺陷，诸如氧化、麻点、过烧、脱碳以及加热温度不均匀等问题；加热炉的加热制度与整个轧制节奏配合不好，同样会造成能源的大量消耗及严重的氧化烧损等缺陷。2.2.1 步进式加热炉的结构步进式加热炉主要由炉体、燃烧系统、步进系统、水封槽、空气喷流换热器和炉前炉后进出料装置组成。下面分别对这几大部分进行介绍：炉体炉体由钢结构和全纤维耐火绝热炉衬等部分组成，钢结构以8删厚的钢板与20号槽钢为主体构成炉子侧墙及炉顶结构；炉底活动梁和固定梁采用高铝浇注料，轻质浇注料和硅藻土砖筑造，其余炉墙和炉顶均采用高铝质陶瓷纤维针刺毯折叠块，厚度为250删，利用耐热钢插件与炉壁钢板固定。燃烧系统燃烧系统由助燃风机、冷风管道、热风管道、压缩空气管路、油管路、各类阀件及燃烧器等组成。燃烧器高压内混式平焰喷嘴，加热段布置喷嘴6个，均热段布置喷嘴4个，该燃油平焰喷嘴安装在炉顶，火焰呈圆盘形，具有较强的辐射能力，因而铸锭的加热速度快，温度均匀，氧化烧损少。步进系统及水封槽在炉底设置了两根长约19m，宽400nW的步进梁，两个步进梁的下部用框架刚性连为一体，步进梁靠一个升降油缸，一个进退油缸完成步进动作，每个步进动作都由启动、加速、均速、减速、停止等许多阶段组成，液压系统的比例阀，由转折点上的晶体管接近开关发出信号来调整步进动作速度，从而保证了步进动作的稳定运行及铸锭的软着陆。步进梁和炉底固定梁均用高铝浇注料制成，并嵌有耐热铸钢托架，在每条活动梁的下部设有两条水封刀，水封刀长16m插在一条狭长的水封槽里，保证了炉膛的密封性。 步进梁的升降靠一个升降油缸和一套连架装置与8个斜块完成，当升降缸活塞伸出向前运动时，带动连架装置的滚轮沿着的斜面向上运行，活动梁即上升；反之，则活动梁下降。空气喷流换热器为充分利用烟气的余热，降低排烟温度，采用了空气喷流换热器，用以预热助燃空气，以提高燃料的理论燃烧温度，降低燃料消耗，节省能源，提高炉子的热效率。当烟气温度为8001000时，助燃空气的预热温度可达250450。炉前炉后进出料装置 炉子的进料端采用铸锭对中装置，使铸锭的横向中心线与炉体中心线尽量重，以保证铸锭步进时的顺利运行。为保持炉膛具有良好的气密性，在炉子的进料端和出料端，分别设计了两种不同型式的小步进机构，用于向炉内送料，或将炉内已加热好的炉料取出并送往热轧机进料辊道上。 进出料炉门装置进出料装置由2.2kw电机、蜗轮蜗杆减速器、水冷炉门框、导轨及炉门等组成。每个炉门有一套限位行程开关，其运动为整个程控的一个组成部分。在均热、加热、预热三段温控区内都装有铂铑热电偶装置，以测量并记录各区温度。在预热段还装有测定残余氧含量的氧化钻探头，通过分析仪测定残余的氧含量，以调节炉内的气氛。此外,还有给炉子步进梁运动提供动力的液压系统及炉子其他仪表检测装置和电气控制系统等。2.2.2 步进式加热炉的工作原理步进式加热炉包括动梁和固定梁，加热炉动梁支柱座落在步进框架上，步进框架座落在6个复合轮上。步进梁起步状态是当复合轮处于斜滑轨最低处时，第一步横移缸缩回，整个步进框架后退，此时提升缸不动，步进梁高度不变；第二步提升缸缩回，带动牵引臂使复合轮沿斜滑轨滚动上升，将步进梁顶起。当动梁上升高出定梁时，便将定梁上钢坯托起；第三步横移缸推出，使步进梁前进，到位后停止；第四步提升缸推出，牵引臂带动复合轮沿倾斜轨道滚动下降，带动步进梁下降，当动梁降至定梁平面以下时，钢坯放在定梁上，这样步进梁步进一个周期，钢坯也就前进一步。步进梁的运动轨迹是一个矩形运动轨迹，步进梁运动由水平运动和升降运动组成。水平运动和升降运动过程中的速度是变化的，其目的在于保证板坯以较低的速度接触固定梁和步进梁开始动作和结束动作的缓和，减少步进机构产生的冲击和震动。步进机构的水平运动是：通过一台平移液压缸驱动平移框架，使其在提升框架的滚轮上作平移运动，此时，提升钢处于静止状态。步进梁的升降运动是：一套提升缸驱动提升框架，使其滚轮沿斜台面滚动，完成升降运动。此时，平移缸处于静止状态。步进梁的上下升降行程为200mm，水平行程为550mm，步进梁运动周期为52s。当板坯较长时间停炉时，要求步进梁停在中位与固定梁同一标高，或进行踏步以避免板坯变形弯曲和黑印加重。正常生产时步进梁停在低位。在热轧带钢的生产过程中，步进式加热炉的生产工艺过程为：加热炉根据轧制计划，将板坯送至加热炉上料辊道，钢坯经称重、测长、测温后送至区域管理计算机指定的炉门装料口，按布料图进行定位，在确定炉内有足够的空间后，装料炉门打开，装钢机开始动作：装钢机前移，将钢坯送至金属检测器处进行测宽，再将钢坯装入炉内，与前一块钢坯间隔50mm。钢坯到位后，装钢机快速退回原位，准备下次送钢动作，同时装料炉门关闭。炉内钢坯通过步进梁的运动，经过炉子的预热段、加热段、均热段充分加热，达到轧制要求温度后，运行至出料端激光检测处并完成最后一次步进运动，经激光检测器检测、步进梁行程控制和炉内坯料跟踪系统计算，钢坯在炉内准确位置的信号被送往出钢机，出钢机开始动作：炉门半开后，从低位运行进炉内，根据钢坯位置定位，炉门全开后，托起钢坯出炉，准确将钢坯放在出料辊道中心线上，再由出炉辊道送到粗轧机轧制。加热炉是轧钢工业必须配备的热处理设备。随着工业自动化技术的不断发展，现代化的轧钢厂应该配置大型化的、高度自动化的步进式加热炉，其生产应符合高产、优质、低耗、节能、无公害以及生产操作自动化的工艺要求，以提高其产品的质量，增强产品的市场竞争力。2.3 加热炉温度控制的难点及设计原则加热炉控制的难点和重点在于其燃烧过程是受随机因素干扰的、具有大惯性、纯滞后的非线性过程，因而无法建立被控对象的精确模型，无法很好的用传统控制方法解决这些问题。本文在传统PID的控制方法基础上，又将模糊控制技术应用其中，模糊控制技术不需要建立精确的数学模型，而是模仿人脑的推理过程，将许多复杂问题简单化，在解决非线性、不确定问题上有很大的优势。所以将模糊控制技术应用到步进式加热炉温度控制自动系统中，论文中运用Matlab软件对温度控制系统进行了较为全面的仿真和性能分析，包括系统的静态响应，调整因子对系统性能的影响，仿真结果表明，改进后的模糊-PID控制器有更强的适应性。第三章 加热炉温度控制系统设计3.1 控制算法简介现代控制系统的规模越来越大，系统越来越复杂，用传统的控制理论方法已不能满足控制的要求。智能控制是在经典控制理论和现代控制理论的基础上发展起来的，是控制理论、人工智能和计算机科学相结合的产物。智能控制主要分为模糊逻辑控制、神经网络控制和实时专家系统。研究的主要目标不仅仅是被控对象，同时也包含控制器本身。主要特点如下：容错性：对复杂系统(如非线性、快时变、复杂多变量和环境扰动等)能进行有效的全局控制，并具有较强的容错能力。多模态性：定性决策和定量控制相结合的多模态组合控制。全局性：从系统的功能和整体优化的角度来分析和综合系统。混合模型和混合计算：对象是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，人的智能在控制中起着协调作用，系统在信息处理上既有数学运算，又有逻辑和知识推理。学习和联想记忆能力：对一个过程或未知环境所提供的信息，系统具有进行识别记忆、学习，并利用积累的经验进一步改善系统的性能和能力。动态自适应性：对外界环境变化及不确定性的出现，系统具有修正或重构自身结构和参数的能力。组织协调能力：对于复杂任务和分散的传感信息，系统具有自组织和协调能力，体现出系统的主动性和灵活性。3.1.1 PID控制PID是比例积分微分控制的简称，在生产过程控制的发展历程中，PID控制是历史最久、生命力最强的基本控制方式，在本世纪40年代以前，除在最简单的情况下可采用开关控制外，它是唯一的控制方式，此后随着科学技术的发展特别是计算机的诞生和发展，涌现出许多新的控制方法。然而直到现在，PID控制由于它自身的优点仍然是得到最广泛应用的基本控制方式。PID控制具有以下优点：原理简单，使用方便。适应性强，可广泛应用于化工、热工、冶金、炼油以及造纸、建材等各种生产部门。按PID控制进行工作的自动调节器早己商品化，在具体实现上它们经历了机械式、液压式、气动式、电子式等发展阶段，但始终没有脱离PID控制的范畴。即使目前最新式的过程控制计算机，其基本的控制功能也依然是PID控制。鲁棒性强，即其控制品质对被控制对象特性的变化不大敏感。 由于这些优点，在过程控制中，人们首先想到的总是PID控制。一个大型的现代化生产装置的控制回路可能多达一二百甚至更多，其中绝大部分都采用PID控制。例外的情况有两种，一种是被控对象易于控制而控制要求有不高的，可以采用更为简单的开关控制方式，另一种是被控制对象特别难以控制而控制要求又特别高的情况，这时如果采用PID控制难以达到生产要求，就要考虑采用更先进的控制算法。在过程控制中，PID控制的重要性是明显的。它的基本原理较为简单，它是一种负反馈控制，在负反馈控制系统中，自动调节器和被控对象构成一个闭合回路。在连接成闭合回路时，可能出现两种情况:正反馈和负反馈，正反馈加剧被控对象流入量和流出量的不平衡，从而导致系统的不稳定，负反馈作用则是缓解对象中的不平衡，这样才能达到自动控制的目的。 比例调节器的输出信号与偏差信号成比例关系，即u=kce，式中的kc称为比例增益(视情况可设置为正或负)。需要注意的是，上式中的调节器输出u实际上是起始值u0的增量，因此，当偏差为零u=0时，并不意味着调节器没有输出，它只说明此时有u=u0。u0的大小是可以通过调整调节器的工作点加以改变的。在过程控制中习惯用增益的倒数表示调节器的输入与输出之间的比例关系即u=1/，其中的称为比例带。具有重要的物理意义。如果u直接代表调节阀开度的变化量，那么从式中可以看出，就代表使调节阀开度改变100%即从全关到全开所需要的被调量的变化范围，只有当被调量处在这个范围之内，调节阀的开度(变化)才与偏差成比例。比例调节的显著的特点就是有差调节。工业过程在运行过程中经常会发生负荷变化。所谓负荷是指物料流或能量流的大小，处于自动控制下的被控过程在进入稳态后，流入量与流出量之间总是达到平衡的。因此，人们常常根据调节阀的开度来衡量负荷的大小。采用比例调节，则在负载的扰动下的调节过程结束后，被调量不可能与设定值准确相等，它们之间一定有残差。积分调节器的输出信号的变化速度du/dt与偏差信号e成正比，即du/dt=S0e，式中的S0称为积分速度，可视情况取正值或负值。上式表明，调节器的输出与偏差信号的积分成正比。积分调节的特点是无差调节，与P调节的有差调节形成鲜明的对比。上式表明，只有当被调量偏差为零时，I调节器的输出才会保持不变，然而与此同时，调节器的输出却可以停在任何数值上。这意味着被控对象在负荷扰动下的调节过程结束后，被调量没有残差，而调节阀可以停在新的负荷所要求的开度上。比例调节和积分调节都是根据当时偏差的方向和大小进行调节的，不管被控对象中流入量与流出量之间有多大的不平衡，而这个不平衡决定着此后被调量将如何变化的趋势。由于被调量的变化速度(包括其大小和方向)可以反映当时或稍前一些时间流入、流出量间的不平衡情况，因此，如果调节器能够根据被调量的变化速度来移动调节阀，而不要等到被调量已经出现较大的偏差后才开始动作，那么调节的效果将会更好，等于赋予调节器以某种程度的预见性，这种调节动作称为微分调节。此时调节器的输出与被调量或其偏差对于时间的导数成正比，即u=S2 de/dt，单纯按上述规律的调节器是不能工作的。因为实际的调节器都有一定的失灵区，如果被控对象的流入、流出量只相差很少以致被调量只以调节器不能察觉的速度缓慢变化时，调节器并不会动作。但是经过长时间以后，被调量偏差却可以积累到相当大的数字而得不到校正，因此微分调节只能起辅助的调节作用，它可以与其他调节动作结合成PD和PID调节动作。PID调节器的动作规律是： （3.1）或 （3.2）PID调节器的传递函数为： GC(s)= (3.3）在选用PID调节器时，有三个需要整定的参数，选择什么样动作规律的调节器与具体对象相匹配，是一个较为复杂的问题，需要综合考虑多种因素方能获得合理解决。通常，选择调节器动作规律时应根据对象特性、负荷变化、主要扰动和系统控制要求等具体情况，同时还应考虑系统的经济性以及系统投运方便等。PID调节规律的选用原则如下：广义对象控制通道时间常数较大或容积迟延较大时，应引入微分动作。如工艺容许有残差，可选用比例微分动作；如工艺要求无残差时，则选用比例积分微分动作，如温度、成分、PH值控制等。当广义对象控制通道时间常数较小，负荷变化也不大，而工艺要求无残差时，可选择比例积分动作，如管道压力和流量的控制。广义对象控制通道时间常数较小，负荷变化较小，工艺要求不高时，可选择比例动作，如储罐压力、液位的控制。当广义对象控制通道时间常数或容积迟延很大，负荷变化亦很大时，简单控制系统已不能满足要求，应设计复杂控制系统。3.1.2 模糊控制模糊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计算机智能控制，其基本概念由美国加利福尼亚大学著名教授L.A.Zadeh首先提出，经过几十年的发展，已在模糊控制理论和应用研究方面取得了重大成功。模糊控制系统的结构和一般的传统控制系统没有多大区别，只是用模糊控制器取代了传统的控制器，从理论上讲模糊控制器应是连续型的控制器，但在工程上实现模糊控制都是采用数字计算机，所以在实际应用中，模糊控制器又是一种离散型的控制器。模糊控制器的控制规律由计算机的程序实现，实现一步模糊控制算法的过程描述如下:微机经过中断采样获得被控制量的精确值，然后将此量与给定值比较得到误差信号e，一般选误差信号e作为模糊控制器的一个输入量。把误差信号e的精确量进行模糊化变成模糊量。误差e的模糊量可用响应的模糊语言表示，得到误差e的模糊语言集合的一个子集E(E是一个模糊矢量)，在由E和模糊控制规则R(模糊算子)根据推理的合成规则进行模糊决策，得到模糊控制量U为： U=ER （3.4）其中 “”是合成运算符号。下面详细介绍模糊控制系统设计中涉及到的具体理论。模糊集合 给定论域U，对于任意xU都指定了隶属函数uA（x）的一个值，将集合： A=uA（x）x,xu, uA（x）0,1 (3.5)定义为论域U上的一个模糊子集，简称为模糊集合。隶属函数 用0,1中的一个实数来度量元素xi属于模糊集的程度，这个实数称为隶属度。对于一个模糊集而言，隶属度随着元素x的不同而改变，这个表示隶属度变化规律的函数称为隶属函数。隶属函数在模糊控制中占有十分重要的地位，确定隶属函数的方法主要有模糊统计法、相对比较法、对比平均法以及专家经验法等。在实际模糊逻辑应用中，常用的隶属函数有正态性、三角型和梯形三种。正态型是最常用的模糊分布，它用两个参数来描述，一般可表述为：(x )=exp-(x -a)2/2(>0) (3.6)其分布曲线如图3.1所示。图3.1 正态分布曲线三角型这种隶属函数的形状和分布由三个参数表示，一般可描述为: （3.7）分布曲线如图3.2所示。图3.2 三角分布曲线梯型这种隶属函数的形状和分布由四个参数表示，一般可描述为: （3.8） 分布曲线如图3.3所示。图3.3 梯形分布模糊关系以集合A和B的直积A ×B =(x ,y )x A, y B为论域的一个模糊子集R称为集合A到B的模糊关系，也称为二元模糊关系。当论域为n个集合的直积A1 ×A 2×.×An时，称R为n元模糊关系，模糊关系是模糊运算、模糊函数等的基础。模糊关系矩阵描述了从A到B的模糊关系R，这种矩阵为：R=(rij)= （3.9）元素rij（i =1，2，n； j =1，2，m）在0，1闭区间取值。它代表集合A中第i个元素ai和集合B中第j个元素bj组成的序列（ai，bj）属于模糊关系R的程度，即uR(ai，bj)=rij 0rij1。模糊关系合成是指由第一个集合和第二个集合之间的模糊关系及第二个集合和第三个集合之间的模糊关系得到第一个集合和第三个集合之间的模糊关系的一种运算。R =PQ称为P对Q的合成，其中P的列数与Q的行数相同才有意义。算符“”是合成运算符号。模糊语言变量一个取值为模糊数的由语言词来定义的变量，例如在模糊控制中的“偏差”、“偏差变化率”等。语言变量的值称为语言值，一般为自然语言的词、词组或句子，例如“极大”、“很大”、“较小”等作为语言变量“偏差”、“偏差变化率”的值。量化因子和比例因子把模糊控制器的输入变量偏差、偏差变化率的实际范围及输出变量的实际变化范围称为这些变量的基本论域。显然，基本论域内的量为精确量，为了进行模糊化处理，必须将输入变量从基本论域转换到相应的模糊集的论域，从而引入量化因子Ke，Kec。每次采样经模糊控制算法给出的控制量(精确量)还不能直接控制对象，必须将其转换为控制对象所能接受的基本论域中去，从而引入比例因子Ku。设e的基本论域为-xe, xe，对应的论域为离散论域-n,-(n-1),n-1,n或连续论域-n,n，则量化因子Ke为：Ke=n/xe同理若选择相同的论域范围，则Kec=n/xec ，比例因子Ku=xu/n。量化因子和比例因子均是考虑两个论域变换而引出，但对输入变量而言的量化因子确实具有量化效果，而对输出而言的比例因子只起比例作用。量化因子和比例因子的大小及其不同量化因子之间大小的相对关系对模糊控制器的控制性能影响很大，仅用一组恒定不变的值是难以保证被控过程到处于最佳控制状态，往往会降低模糊控制系统的鲁棒性。实践证明，对于那些响应过程长的大惯性系统，可采用由数组量化因子实现的变量化因子，或采用在不同状态下对Ke、Kec、Ku进行自调整方法。然而Ke和Kec的大小意味着对输入变量误差和误差变化的不同加权程度，Ke和Kec两者之间也互相影响，选择或调整量化因子和比例因子是有一定难度的。模糊控制器是以模糊集理论为基础发展起来的，并已成为把人的控制经验及推理纳入自动控制策略之中的一条简捷的途径。3.1.3 多模态控制随着生产的发展，人们对控制的要求也越来越高，进而发展出许多以计算机为基础的新型控制算法，如自适应PID控制器、模糊PID控制器、智能PID控制器以及多模复合控制器等等。本文所选取的课题正是这其中的双模复合控制器，该控制器由一个PID控制器和一个模糊控制器并联构成，为改进控制性能，还引入了模糊切换技术。对模糊控制器和线性PID控制器的鲁棒性比较研究表明，模糊控制较PID控制不仅对被控对象参数变化适应能力强，而且在对象模型结构发生较大改变的情况下，也能获得较好的控制效果。在过渡时间和超调量上，模糊控制比PID控制的控制效果要好得多，但是在上升时间和稳态精度方面，模糊控制却不如PID控制。常规的二维模糊控制器实质上是一个非线性的PD模糊控制器，适当地选择量化因子和比例因子，可以使系统具有较强的鲁棒性，但是存在稳态误差。另一方面，在传统线性PID控制中，由于积分的作用，稳态误差易于控制，Fuzzy-PID双模控制就兼顾了这两方面的优点，但是这种控制也存在两点不足:常规Fuzzy-PID双模控制的切换是程序根据事先给定的偏差范围进行自动切换的，在误差到引入范围内输出控制量U由Fuzzy控制器实现；在误差引出范围内控制量U由PID控制器进行调整以消除余差。切换点的选择成为影响系统性能的关键:切换过早，系统无法体现出模糊控制的优点而且会使超调量增大；切换过晚，如果模糊控制器有较大的静差，则有可能进入不了PID控制。所以凭经验选择切换点不易解决系统的快速性与超调的矛盾；在两种控制器进行切换时，为了使控制器的输出保持连续性，两种控制器在该切换点处的导数可以不相等，但必须保证在该点两种控制器的输出控制量应该相等以防止输出量的跳变。实际上，当闭环控制系统由一种控制方式向另一种控制方式进行切换时，要使这两种控制器的输出相等以保证系统控制量输出连续是比较困难的，因而切换时不可避免的存在扰动，使超调增大，延长调节时间。模糊PID的组合方式有两种串联式和并联式，本文模糊PID采用并联式复合结构。并联形式的模糊PID复合控制器较串联式模糊PID复合控制器应用更为广泛，它们结合的思想是以偏差的大小来选择使用模糊控制还是PID控制，如图3.4所示。图3.4并联结构简化图并联结构所采取的方法是在不同的误差范围内采用不同的控制器分段进行控制。Fuzzy-PID复合控制采取的策略是:在大误