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基于模糊PlD控制的电锅炉温度控制系统的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。本文以电锅炉为研究对象，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。本文对电锅炉可采用的控制方案进行了深入研究，首选的研究方案是PID控制。温度PID控制器的原理，是将温度偏差的比例、积分和微分通过线性组合构成控制量，对被控对象进行控制。PlD控制的重点是参数的调节，本文利用了ZiegIeLNiChOIs.Chien-HrOneS和人工整定方法对其参数进行整定。第二个研究方案是模糊控制，研究了模糊控制的机理，确定了电锅炉模糊控制器的结构。通过对电锅炉温升特点的分析，建立了模糊控制规则表。借助matIab中的SinnIIirlk和FUZZy工具箱，对电锅炉PlD控制系统和模糊控制系统进行仿真分析。结果表明当采用PlD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,超调量与调节时间虽然同时满足技术要求，但系统出现了稳定误差。因此本文将模糊控制的智能性与PlD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PlD控制器，采用模糊推理的方法实现PlD参数称、凡和凡的在线整定。经仿真研究，参数自整定模糊PID控制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。在分析电锅炉供暖系统对控制器要求的基础上，研制了以PIC16F877A单片机为核心部件的温度智能控制器，实现了温度的采集与控制、超限报警等各种功能。在进行硬件电路设计的同时，也进行了相应软件设计，并将本文所提出的模糊PID算法引入到软件设计中，给出了主程序流程图、模糊PID算法工作流程图和温度采集流程图等。ResearchonFuzzyPIDControlSystemofTemperatureforEIectricBoilerAbstractTemperaturecontrolisatopicfullofnewmeaningsinindustry,todiferentcontrolobject,therearediferentmethodsandmodes.Butitisdificulttocontrolwellbecauseofcharacteristicsofthetemperatureitself,suchasitsgreatinertia,serioustime-IagandthedifficultytoeStablishanaccuratemathematicalmodeIoftheobject.AdutyinthisthesisistostudyakindofappropriatecontrolmethodtothetemperatureoftheeIectricboiler.Its,technologyrequirementsaer:regulatingtimemustbeshort,overshootmustbesmallandthecontrolsystemmustbestable.ThemethodoftheeIectricboilercontrolisstudieddeeplybythethesis.ThefirstisPIDcontrol.PrincipleoftemperaturePIDcontrolleristocontroltheobjectbythe1inearcombinationoftemperaturedeviation,sproportional,integralandderivative.Thecontrolkeyistheparameteradjustment.TheparameterisadjustedbymethodsofZiegler-Nichols,Chien-Hronesandartificaltuninginthisthesis.Thesecondmethodisfuzzycontrol.ThefuzzycontroltheoryisstudiedandtheeIectricboilerfuzzycontrollerstructureisdetermined.Thefuzzycontrolruletableisestablishedthroughanalysingthecharacteristicoftheelectricboilertemperatureinthethesis.Tnthisthesis,thePTDcontrolsystemandfuzzycontrolsystemaresimulatedbyusingSimulinkandfuzzylogictoolsinMATLAB.ExperimentalresultsillustratethatthePIDcontrolisusedinthesystem,regulatingtimeandovershootalwayscannotachievethespecification.Whenfuzzycontrolisused,regulatingtimeandovershootaIwayscanachievesthespecification,butsystemcausesteady-stateeror.Soitcomestoanewmethodofcombiningthemtogether.ThepatametersOf耳，KandKdareadjustbyfuzzyinference.Experimentalresultsi1lustratethatthefuzzyPTDparameterscontrollerachievedthesystemperformanceindex.ThemethodoffuzzyPIDcontrolisaidealmethod.Inthisthesis,basingontherequestoftheeIectricboilerheatingsystemtothecontroller,atemperaturecontrolleroftheelectricboilerisdesigned,inwhichthe目录第1章绪论31.1 课题的提出与意义31.2 工业控制的发展概况31.3 传统控制方法的缺陷41.4 智能控制方法概述41.4.1 智能控制方法的起源、发展和分类41.4.2 智能控制方法的特点51.5 论文的主要研究内容6第2章被控对象及控制策略研究62.1 被控对象及其原有控制方案62.1.1 被控对象分析62.1.2 原有控制方案72.2 控制策略研究82.2.1 PID控制基本理论82.2.2 设计PID控制器时注意事项102.3 模糊控制理论112.3.1 模糊控制的基本思想112.3.2 模糊控制系统的组成及结构分析112.3.3 模糊控制算法的实现142.3.4 模糊控制方法的进展152.4 本章小结16第3章控制系统特性及仿真研究173.1 电锅炉温度控制系统特性173.2 仿真工具183.2.1 MATLAB简介183.2.2 Simulink开发环境和模糊逻辑工具箱183.3 控制系统仿真研究203.3.1 PID控制器设计203.3 .2PID参数的整定213.4 模糊控制器设计及模糊推理方法263.4.1 模糊控制器的结构263.4.2 温控系统的模糊控制器设计273.5.2控制系统参数自整定模糊PID控制323.6 控制系统方案选择353.7 本章小结35结论36参考文献36致谢38第1章绪论1.1 课题的提出与意义在工业生产过程中，控制对象各种各样，温度是生产过程和科学实验普遍而且重要的物理参数之一。在生产过程中，为了高效地进行生产，必须对它的主要参数，如温度、压力、流量等进行有效的控制。温度控制在生产过程中占有相当大的比例，其关键在于测温和控温两方面。温度测量是温度控制的基础，技术己经比较成熟。由于控制对象越来越复杂，在温度控制方面，还存在着许多问题。如何更好地提高控制性能，满足不同系统的控制要求，是目前科学研究领域的一个重要课题。温度控制一般指对某一特定空间的温度进行控制调节，使其达到工艺过程的要求。本文主要研究电锅炉温度控制的方法。电锅炉是将电能转换为热能的能量转换装置川。具有结构简单、无污染自动化程度高等特点.与传统的以煤和石化产品为燃料的锅炉相比还具有基本投资少、占地面积小、操作方便、热效率高、能量转化率高等优点。近年来，电锅炉己成为供热采暖的主要设备。锅炉控制作为过程控制的一个典型，动态特性具有大惯性大延迟的特点，而且伴有非线性。目前国内电热锅炉控制大都采用的是开关式控制，甚至是人工控制方法。采用这些控制方法的系统稳定性不好，超调量大，同时对外界环境变化响应慢，实时性差。另外，频繁的开关切换对电网产生很大的冲击，降低了系统的经济效益，减少了锅炉的使用年限。因此，研究一种最佳的电锅炉控制方法，对提高系统的经济性，稳定性具有重要的意义。1.2 工业控制的发展概况工业控制的形成和发展在理论上经历了三个阶段:SO年代末起到70年为第一阶段，即经典控制理论阶段，这期间既是经典控制理论应用发展的鼎盛时期，又是现代控制理论应用和发展时期;70年代至90年代为第二阶段，即现代控制理论阶段;90年代至今为第三阶段，即智能控制理论阶段21第一阶段：初级阶段。它以经典控制理论为主要控制方案，采用常规气动、液动和电动仪表，对生产过程中的温度、流量、压力和液位进行控制。在诸多哈尔滨理工大学T学硕上学位论文。控制系统中，以单回路结构、PID策略为主，同时针对不同的对象与要求，设计了一些专门的控制算法如达林顿算法、5而Ih预估器、根轨迹法等。这阶段的主要任务是稳定系统、实现定值控制。第二阶段：发展阶段。以现代控制理论为基础，以微型计算机和高档仪器为工具，对夏杂现象进行控制。这阶段的建模理论、在线辨识和实时控制己突破前期的形式，继而涌现了大量的先进控制系统和高级控制策略，如克服对象时变和环境干扰等不确定影响的自适应控制，消除因模型失配而产生不良影响的预测控制等。这阶段的主要任务是克服干扰和模型变化，以满足复杂的工艺要求,提高控制质量。第三阶段:高级阶段。不论从历史和现状，还是从发展的必要性和可能性来看，控制方法主要朝着综合化、智能化方向发展。尤其近些年来人工智能理论的迅速崛起为控制的智能化提供了一个腾飞的工具。智能控制理论中，专家系统、神经网络、模糊控制系统是最有潜力的三种方法。专家系统在工业生产过程、故障诊断和监督控制以及检测仪表有效性检测等方面获得成功应用;神经网络则可为复杂非线性过程的建模提供有效的方法，进而可用于过程软测量和控制系统的设计上;模糊系统不仅有行之有效的模糊控制理论为基础，而且能够表达确定性和不确定性两类经验，并提炼成为知识进而改善己有控制。应用经典控制理论的前提是:必须有一个高阶微分方程式来描述系统运动状态的数学模型，是建立在频率法的基础上的。而现代控制理论主要用来解决多输入多输出和时变系统的问题，它的数学模型是用一个一阶微分方程组（即状态方程）或差分方程组来描述，是一种时域表示方法。这两种方法在精确数学模型的自动控制系统中发挥了巨大的作用，并取得了令人满意的控制效果。1-3传统控制方法的缺陷无论是经典控制理论还是现代控制理论，都是建立在系统的精确数学型基础之上的。但在实际系统中被控对象一般都具有大惯性、大滞后、时变性、关联性、不确定性和非线性的特点，这里的关联性不仅包含过程对象中各物理参数之间的祸合交错，而且包含被控量、操作量和干扰量之间的联系;不确定性不单指结构上的不确定性，而且还指参数的不确定性;非线性既有非本质的非线性，又有本质非线性。由于被控对象的这种复杂性，决定了控制的艰难性。传统控制方法绝大多数是基于被控对象的数学模型，即按照建模控制化进行，建模的精确程度决定着控制质量的高低，尽管目前的建模理论和方法已哈尔滨理工大学工学硕士学位论文有长足的长进，但仍有许多过程和对象的机理不清楚，动态特性难以掌握，使我们不得不对被控对象进行简化或近似，将一理论上极为先进的控制策略应用在这样的模型上，控制效果自然会大打折扣，因用传统的控制手段进一步提高控制对象的质量遇到了极大的困难，传统控制方法面临着严峻的挑战。1.4智能控制方法概述1.4.1 智能控制方法的起源、发展和分类工业控制中存在着工业过程复杂、数学模型难以确定的系统，智能控理论的产生正是针对被控对象、环境、控制目标或任务的复杂性提出的。1987年智能控制正式成为一门独立的学科，它是人工智能、运筹学和自动控制理论等多学科相结合的交叉学科。它与传统控制的主要区别在于可以解决非线性模型化系统的控制问题。目前，根据智能控制发展的不同历史阶段和不同的理论基础可以将它为四大类:基于专家系统的智能控制、分层递阶智能控制、模糊逻辑控制、神经网络控制。专家控制是基于知识的智能控制，由关于控制领域的知识库和体现该识决策的推理机构构成主体框架，通过对控制领域知识（先验经验、动态信息、目标等）的获取与组织，按照某种策略及时地选用恰当的规则进行推理输出，进而对控制队象实施控制，或修改补充知识条目。其主要优点是层次结构、控制方法和知识表达上的灵活性较强，既可以符号推理，又允许模糊描述演绎。但灵活性同时带来了设计上的随意性和不规范性，而且控制知识的获取、表达和学习，以及推理的有效性也是难点。分层递阶智能控制模拟人脑的分层结构，由执行级、协调级和组织级构成。它不需要精确的模型，但需要具备学习功能，并能接受上一级的模糊指令和符号语言。其特点是自下而上智能递增而精度递减，即执行级用于高精度局部控制，协调级用于知识和实际输出调整执行级中的控制参数，而组织级进行推理决策和自主学习。该控制方法主要用于那些存在不确定性的系统，如机器人控制等，但应用范围有限。智能控制的发展主要得益于模糊逻辑控制和神经网络控制理论的不断成熟。90年代后，智能控制的集成技术研究取得很大重大进展，如模糊神经网络、模糊专家系统、传统PID控制与智能控制的结合等。这些都为智能控制技术的应用提供了广阔的前景。模糊控制是智能控制的一种典型和较早的形式，作为智能控制的一个重要分支，自从1974年英国的Manldani第一次将模糊逻辑和模糊推理用于锅炉和蒸汽机的控制，特别是近几年得到了飞速的发展曰61。模糊控制是模糊数学和控制理论相结合的产物，它采用了人的思维具有模糊性的特点，通过使用模糊数学中的隶属度函数、模糊关系、模糊推理等工具，得到的控制表格进行控制。模糊控制在实践应用中，具有许多传统控制无法比拟的优点：1.使用语言规则，不需要掌握过程的精确数学模型。因为对于复杂的生产过程很难得到过程的精确数学模型，而语言方法却是一种很方便的近似。2 .对于具有一定操作经验，但非控制专业的工作者，模糊控制方法易于掌握。3 .操作人员易于通过人的自然语言进行人机界面联系，这些模糊条件语言很容易加入到过程的控制环节。4 .采用模糊控制，过程的动态响应品质优于常规的PDl控制，并对过程参数的变化具有很强的适应性。神经元的数学模型是由MCCIUlCOh和Piet两位科学家在1934年首先提出来的川。它本身是一种控制策略的工具支持，各神经元并没有显在的物理意义。神经网络的主要特点是具有学习能力、并行计算能力和非线性映射能力。充分利用神经网络的这些能力来解决众多非线性、强祸合和不确定性系统的建模、辨识和控制问题是神经网络研究的主要课题。神经网络建模以其独特的非传统表达方式和固定的学习能力实现系统输入输出的映射，并在短时间内得到迅速发展。尤其在传统建模方法难以对非线性系统的建模有所突破的形势下，神经网络更表现出其巨大的潜力。神经网络作为智能控制器主要采用直接自校正控制、间接自校正控制、神经网络预测控制和神经网络模型参考自适应控制等几种方法。1.4.2智能控制方法的特点智能控制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。它实质上是一种无模型控制方案，即在不需要知道被控对象精确数学模型的情况下，通过自身的调节作用，使实际响应曲线逼近理想响应曲线。一般来讲，智能控制具有以下一些特点:1 .学习能力智能控制可以对一个过程或其环境的未知特性所固有的信息进行学习，并将得到的经验用于进一步估计、分类、决策或控制，这有利于对未知对象进行认知和辨识并进一步改善控制系统的控制性能。2,组织综合能力对复杂的任务和分散的传感器信息，具有处理、组织、协调和综合决策能力，并在进行过程中表现出类似于人的主动性和灵活性。3 .适应能力由于智能控制不依赖于对象模型，智能行为表现为从系统输入到输出的映射关系，即使输入时系统从未有过的例子，系统通过插补、归类等方法，也能给出适当的输出。如果系统中某部分出现故障，仍能正常工作，并给出警告信号，甚至自行修复。4 .优化能力智能控制具有在线特征辨识、特征记忆和拟人等特点，故在整个控制过程中，计算机能够在线获得信息、实时处理并给出控制决策，通过不断优化参数和寻找控制器最佳结构形式，来获得整体的最优控制性能1510因此就目前而言，智能控制是解决传统过程控制局限性问题和提高控制质量的一个重要途径。在各种仪表高速发展的今天，控制装置己经不是主要问题，影响被控对象性能指标的主要因素取决于控制器本身，控制器本身的智能化设计将直接影响产品的质量和生产率。1.5论文的主要研究内容本课题的具体研究内容如下：1.结合电锅炉水温上升过程的特点，对被控对象进行理论分析，建立被控系统的数学模型，提出适合于锅炉水温过程控制的纯PID控制、加入Snlith预估器的PlD控制、模糊控制、参数自整定模糊PID控制方法。并对控制算法的实现、控制器的设计和参数调整进行深入研究。2运用MAfLAB软件的ismilukn开发环境和模糊逻辑工具箱对上述几种方法进行建模仿真，并对控制性能指标进行分析，确定出符合控制系统输出响应速度快、超调量小和稳定误差小的控制算法。3.结合电锅炉供暖系统对控制器的要求，设计一个智能温度控制器，包括:总体方案设计、硬件电路设计和部分软件设计。实现温度的采集与控制、超限报警等功能。第2章被控对象及控制策略研究2.1 被控对象及其原有控制方案2.1.1 被控对象分析电锅炉是将电能直接转化为热能的一种能量转换装置。其工作原理与传统意义上的锅炉有相似之处，从结构上看也有“锅”和“炉”两大部分。“锅”是指盛放热介质（一般是水）的容器，而“炉”这里指加热水的电热转换元件。目前国内外生产的电锅炉有很多种型式，从整体结构上分有立式、卧式、多单元式等:从传热介质上分有热水锅炉、蒸汽锅炉和有机载体锅炉;从电加热原理上可分为电热管式、电热棒式、电热板式、电极式和感应式等;从供热方式上有直热式和蓄热式等91。本文研究对象为直热式热水锅炉，采用电阻式加热，工作压力为0.4Mpa,锅炉内最高水温95OCo备一一膨胀水箱图2-1电锅炉安装图当电锅炉工作在0.4MPa时，水的饱和温度为144C,最高水温95使锅炉远离了工作压力下的饱和温度及加热元件表面的过度沸腾难以控制的现象，同时，95C的水温基本上不产生蒸汽。产品安装示意图如图2T所示。从电锅炉的安装示意图可以看出，电锅炉的热水经供暖出水口送至散热片，通过散热片向供热区释放热量。可见供热区的温度是控制参数，操作量是电锅炉内的热水。通过调节阀的开度，保证供热区的等温特性;通过水位的判别，调节补水阀的起、停。因此本文的研究目的是结合电锅炉水温上升的特点，对它的温度进行控制，达到调节时间短、超调量小且稳定误差小的技术要求。在生产过程，控制对象各种各样，理论分析和试验结果表明：电加热装置是一个具有自平衡能力的对象，可用二阶系统纯滞后环节来描述，而二阶系统，通过参数辨识可以降为一阶模型。因而一般可用一阶惯性滞后环节来描述温控对象的数学模型。其传递函数可由式(21)表示：G(S) =ke-sTS ÷1式(21)中K-对象的静态增益；T-对象的时间常数；一对象的纯滞后时间。对象中的特性参数对其输出的影响：1 .放大系数K放大系数K也就是传递系数，它与被控量的变化过程无关，其值表示输入对输出稳态值的影响程度。K值越大，表示被控对象的自平衡力小;K值小，对象自平衡能力大。2 .时间常数T时间常数T的大小反映了对象受到阶跃干扰后，被控量达到新的稳定值的快慢程度，即时间常数T是表示对象惯性大小的物理量。2.1.2原有控制方案目前国内电热锅炉控制大都采用的是开关式控制，甚至是人工控制方法。1.开关式控制方法以预控制的温度为标称值，据此设定一个控制上限，一个控制下限。当温度不在此范围内时，电热锅加热，否则停止加热。这种方法主要存在以下几个问题：在实际工程中达不到理想的控制效果，系统的稳定性不好.由于系统只是采用简单的开关量启动或关闭，使系统出现反复振荡，且对电网产生很大冲击,运行成本很高。2.人工控制方法人工控制方法是通过工作人员的操作经验，简单的对锅炉进行操作.因此，很难提高系统的控制精度和实现低成本运行。针对市面上电锅炉的粗犷式控制方法，要提高系统控制精度和实现低成本运行，必须寻找一种新的解决方案。2.2控制策略研究通过对电锅炉的结构和系统研究确定出可采用的研究方案，首先可采的控制方案是PID控制，它是经典控制理论中最典型的控制方法，对工业生产过程的线性定常系统，大多采用经典控制方法，它结构简单，可靠性强，容易实现，并且可以消除稳定误差，在大多数情况下能够满足性能要求。第二个可采用方案是模糊控制，由于它是以先验知识和专家经验为控规则的智能控制技术，可以模拟人的推理和决策过程，因此无须知道被控对象的数学模型就可以实现较好的控制，且响应时间短，可以保持较小的超调量2.2.IPID控制基本理论PID控制在生产过程中是种被普遍采用的控制方法，是种比例、积分、微分并联控制器。常规PID控制系统原理框图如图22所示。图22基本IPD控制系统原理图理想的PID控制器根据给定值r(t)与实际输出值c(t)构成的控制偏差e(t)e(t)=r(t)*c(t)(22)将偏差的比例、积分和微分通过线性组合构成控制量，对被控对象进行控制。u(t) = Kp e(f) +JJe力+ 7；(2-3)式中u(t)控制器的输出;e(t)-控制器的输入，给定值与被控对象输出值的差，即偏差信号；Kpe(t)-比例控制项，KP为比例系数；积分控制项，7；为积分时间常数；，4攻。一微分控制项，为微分时间常数。dt在图22的基础上分析一下PID控制器各校正环节的作用：1 .比例环节比例环节的引入是为了及时成比例地反映控制系统的偏差信号e(t),以最快的速度产生控制作用，使偏差向最小的方向变化。随着比例系数凡的增大，稳定误差逐渐减小，但同时动态性能变差，振荡比较严重，超调量增大。2 .积分环节积分环节的引入主要用于消除静差，即当闭环系统处于稳定状态时，则此控制输出量和控制偏差量都将保持在某一个常值上。积分作用的强弱取决于积分时间常数不，时间常数越大积分作用越弱，反之越强。随着积分时间常数不的减小，静差在减小:但过小的积分常数会加剧系统振荡，甚至使系统失去稳定。3 .微分环节微分环节的引入是为了改善系统的稳定性和动态响应速度，它可以预测将来，能反映偏差信号的变化趋势，并能在偏差信号值变太大之前，在系统引入一个有效的早期修正信号，从而加速系统的动态速度，减小调节时间。在计算机直接数字控制系统中，PDI控制器是通过计算机IPD控制算法程序实现的。进入计算机的连续时间信号，必须经过采样和量化后，变成数字量，才能进入计算机的存储器和寄存器，而在数字计算机中的计算和处理，不论是积分还是微分，只能用数值计算去逼近。PlD控制规律在计算机中的实现，也是用数值逼近的方法。当采样周期T足够短时，用求和代替积分，用差商代替微商，使PID算法离散化，即可作如下近似变换：rtkt(K=I23.)J卜加TAm=Tfe(j)(2.4)OJ=OJ=Ode(t)e(KT)-e(kTTL4，)-e(k-1)dtTT式中t-采样周期。将描述连续PlD算法的微分方程，变为描述离散时间PID算法的差分方程，为书写方便，将e(kT)简化表示成e(k),即为数字PID位置型控制算法，如式(2-5)所示。Mk)=Kp<et+-4j)÷-e(%)-M-叫1jj=o1J或ku(k)=Kpe(t)+KjE(y)÷Kde(k)-e(k-1)六O式中k一采样序号，k=0,1,2,;u(k)-第k次采样时刻的计算机输出值；e(k)-第k次采样时刻输入的偏差值；e(k-D第(kT)次采样时刻输入的偏差值；Kj一积分系数，Kj=KpT/Tj;ktl一微分系数，Kd=KpTd/T；由(2-6)式可得u(k)=u(k)-u(k-l)=Kpe(k)-e(k-l)+Kje(k)-Kde(k)-2e(k-l)+e(k-2)(2-7)=Kpe(k)+Kje(k)+Kde(k)-je(k-1)式(2-7)中Ae(k)=e(k)-e(kT),Ziu(k)即为增量式PlD控制算法，由第k次采样计算得到的控制量输出增量。可以看出，由于一般计算机控制系统采用恒定的采样周期T,一旦确定了Kp,Ki,Kd。只要使用前3次的测量值偏差，即可求出控制量的增量。2.2.2设计PID控制器时注意事项1.积分饱和现象及其抑制采用标准PID位置式算法，在实现控制的过程中，只要系统的偏差没有消除，积分作用就会继续增加或减小，最后使控制量达到上限或者下限，系统进入饱和范围。而对时间常数较大的被控对象，在阶跃响应作用下，偏差通常不会在几个采样周期内消除掉，积分项的作用就可能使输出值超过正常范围，造成较大的超调。为了克服这种现象，可以采用过限消弱积分法和积分分离法。过限消弱积分法就是在控制变量进入饱和区后，程序只执行削弱积分项的运算，而停止增大积分项的运算。积分分离法的基本思想是：当误差大于某个规定的门限值时，删去积分作用，从而使积分项不至于过大，只有当误差较小时，才引入积分作用，以消除稳态误差。2.干扰的抑制数字PlD控制器的输入量是系统的给定值r和系统实际输出Y的偏差值e。在进入正常调节过程后，由于e值不大，此时相对而言，干扰对控制器的影响也就很大。为了消除干扰的影响，除了在硬件采取相应的措施以外，在控制算法上也要采取一定的措施。对于作用时间较短的快速变化的干扰，如A/D转换偶然出错，可以用连续多次采样并求平均值的方法予以滤除。在PlD控制算法中，差分项对数据误差和干扰特别敏感。因此一旦出现干扰，由它算出的结果可能出现很大的非希望值。此时可以使用四点中心差分法等方法对差分项进行改进，以提高系统抗干扰能力。四点中心差分法的思想是:不直接采用误差e(k),而是用过去和现在四个采样时刻的误差平均值2(k)作为基准e(k)=e(k)+e(k-1)+e(k-2)+e(k-3)/4通过加权求和，构成近似微分e(k)-ee(k-)-ee-e(k2)e-e(k3)e(&)=L5T0.5T0.5T1.5TT4整理得：=77MZ)+3e(k-1)-3e(k-2)-e(k-3)T6Tu(k)=kp<+-削+4)÷3欢-1)-3e(A-2)-e(k-3)>h/=O。/AMk)= k/%业_3)+3欢_1)_3*-2)+衬女)+,欧)+24攵_1)_6心2)+2欧一3)+业_4)2.3模糊控制理论2.3.1 模糊控制的基本思想模糊控制是模糊集合理论中的一个重要方面，是以模糊集合化、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制，从线性控制到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。模糊控制是建立在人类思维模糊性基础上的一种控制方式，模糊逻辑控制技术模仿人的思考方式接受不精确不完全信息来进行逻辑推理，用直觉经验和启发式思维进行工作，是能涵盖基于模型系统的技术。它不需用精确的公式来表示传递函数或状态方程，而是利用具有模糊性的语言控制规则来描述控制过程。控制规则通常是根据专家的经验得出的，所以模糊控制的基本思想就是利用计算机实现人的控制经验O2.3.2 模糊控制系统的组成及结构分析摸糊控制系统是采用计算机控制技术构成的一种具有反馈通道的闭环结构的数字模糊控制系统。智能性的模糊控制器是模糊控制系统的核心，一个模糊控制系统性能的优劣，主要取决于模糊控制器的结构，所采用的模糊控制规则、合成推理算法以及模糊决策的方法等因素。模糊控制系统组成原理框图如图23所示。图2-模糊控制系统组成原理框图图2-模糊控制系统组成原理框图Fig.2-*Thcschc扣aticoflhc6jz砂ContrOlSy咖m模糊控制系统是由被控对象、执行机构、过程输入输出通道、检测装置、模糊控制器等几部分组成。被控对象的数学模型可以是己知的、精确的，也可以是未知的、模糊的。过程输入输出通道一般指模/数(A/D)、数/模(D/A)转换单元和接口部件，电平转换装置及多路开关等。作为控制系统核心部件的模糊控制器不依赖于被控对象的精确数学模型，易于对不确定性系统进行控制。模糊控制器抗干扰能力强，响应速度快，并对系统参数的变化有较强的鲁棒性。在实际应用中，模糊控制器有两种组成方式，一种是由模糊逻辑芯片组成的硬件专用模糊控制器，它是用硬件芯片来直接实现模糊控制算法，这种模糊控制器的特点是推理速度快，控制精度高,但价格昂贵，输入和输出以及模糊规则都有限，且灵活性较差，在实际中较少使用；另一种组成方式是采用与数字控制器相同的硬件结构，目前多用单片微机来组成硬件系统。而在软件上用模糊控制算法取代原来数字控制器的数字控制算法，这样就把原来的数字控制器改成了模糊控制器，组成了一个单片机的模糊控制系统。本文所研制的电锅炉控制系统采用的就是后一种组成方式。模糊控制器(FC-FUZZyCOntrolIe)又称为模糊逻辑控制器(FLC-FUZZyLOgiCcontroner),它的模糊控制规则用模糊条件语句来描述，是一种语言型控制器，因此有时又被称为模糊语言控制器。模糊控制器的机构框图如图2一所示。+图2-4模糊控制器结构框图Fig.2-4TheSChCInaticOfthefUZZyConrtoHer图2-4中处是被控对象的输入，y（t）是被控对象的输出，s（t）是参考输入，e为误差。图中虚线框内就是模糊控制器，它根据误差信号产生合适的控制作用，输出给被控对象。模糊控制器主要由模糊化接口、知识库、模糊推理机、解模糊解口四部分组成，各部分作用如下：1 .模糊化模糊化接口接受的输入只有误差信号e,由。再生成误差变化率或误差的积分，模糊化接口完成两项功能：论域变换:。和都是非模糊的普通变量，它们的论域（即变化范围）是实际域上的一个真实论域,分别用X和Y来代表。在模糊控制器中，真实论域要变换到内部论域V和y',无论是对于D-FC（离散论域的模糊控制器），还是D-FC（连续论域的模糊控制器），论域变换后e和ae变成E和EC,相当于乘了一个比例因子（还可能有偏移）。模糊化:论域变换后E和EC仍是非模糊的普通变量，这里把它们分成若干个模糊集合，如：“负大”（NL）,“负中”，（NM）,“负小”（NS）,“零”（Z）,“正小”（PS）,“正中”（PM）,“正大”（PL）,并在其内部论域上规定各个模糊集合的隶属度函数。在t时刻输入信号的值e和经论域变换后得到E和EC,再根据隶属函数的定义可以分别求出E和EC对各模糊集合的隶属度，如从NL（E）,4nm（EC,这样就把普通变量的值变成了模糊变量（即语言变量）的值，完成了模糊化的工作。这里E,EC既代表普通变量又代表了模糊变量，作为普通变量时其值在论域/和y中，是普通数值;作为模糊变量是其值在论域0,1中，是隶属度。2 .知识库顾名思义，知识库中存储者有关模糊控制器的一切知识，它们决定着模糊控制器的性能。是模糊控制器的核心。知识库又分为两部分，分别介绍如下：数据库:它与计算机软件中的数据库不同，它存储着有关模糊化、模糊推理、解模糊的一切知识，如模糊化中的论域变换方法、输入变量各模糊集合的隶属函数定义、模糊推理算法、解模糊算法、输出变量各模糊集合的隶属函数定义等。规则库:其中包含一组模糊控制规则，即以“if,then”形式表示的模糊条件语句如Rl:ifEisAlandECisBl,thenUisCl,R2:ifEisA2andECisB2,thenUisC2;Rn:ifEisAnandECisBn,thenUisCn<）其中，E和EC就是前面的语言变量,Al,A2,An是E的模糊集合,B1,B2,，Bn<,Bn是EC的模糊集合，Cl,C2,Cr）是U的模糊集合。每条规则是在一个积分空间X'xY3Z'中的模糊关系，EriX',ECczY,fUeZ10如果X'.Y1.Z，皆为离散论域，还可以写成模糊关系矩阵R.,i=1,2,n0规则库中的n条规则是并列的，它们之间是“或”的逻辑关系，因此整个规则集的模糊关系为3 .模糊推理机推理机有每个采样时刻的输入，依据模糊控制规则推导出控制作用，而模糊控制规则这一组模糊条件语句可以导出一个输入输出空间上的模糊关系，推理机按着模糊推理的合成规则进行运算从，而求得控制作用，推理机制为在t时刻若输入量为E和EC,EeX',ECEY,若论域X'.Y'.Z'皆为离散的，E在X'上对应矢量A',EC在对应矢量B',则推理结果是Z'上的矢量C'C,=（A,xB,）0R（2-14）4 .解模糊解模糊可以看作模糊化的反过程，它要由模糊推理结果产生u,的数值，作为模糊控制器的输出。解模糊接口主要完成以下两项工作：解模糊:对u,也要有真实论域Z变换到内部论域Z',对UC-T定义若干个模糊集合，并规定各模糊集合的隶属度函数。模糊推理是在内部论域上进行的，因此得到的推理结果C'是Z'上的模糊矢量，其元素为对U的某个模糊集合的隶属度。对于某组输入E和EC,一般会同时满足多条规则，因此会有多个推理结果C'i为不同的模糊集合，用公式(2T5)求CeC=UC,(2-15)并用解模糊算法(如最大隶属度法、重心法、中位法等)，即可求得此时的内部控制量u:。论域反变换:得到的UeZ,进行论域反变换即可得到真正的输出uez,它仍是非模糊的普通变量。2.3.3模糊控制算法的实现模糊控制算法的实现方法目前有三种，即查表法、硬件专用模糊控制器和软件模糊推理等。其最主要的区别在于模糊推理的实现方法不同。1 .查表法查表法适用于输入、输出论域为离散有限论域的情况。查表法是输入论域上的点到输出论域的对应关系，它已经是经过了