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老化箱的模糊PID控制
2016年微型机与应用第10期
单志勇1,2,张亚冰1,田洪普1
(1.东华大学 信息科学与技术学院,上海 201620;2.教育部数字化纺织服装技术工程研究中心,上海 201620)
摘要:对电子产品进行老化测试时,老化测试箱的温度控制效果至关重要。为了改善老化测试箱的温度控制,介绍了温度测试箱的系统结构,随后介绍了PID和模糊控制,最后对系统进行模糊PID控制的仿真。仿真系统采用模糊控制算法对温度进行控制,实现了很好的控制,达到了满意的控制效果。仿真结果表明,模糊控制方法提高了控制的实时性、稳定性和精确度,对于工程实际应用具有较强的借鉴意义。
Abstract:
Key words :

  单志勇1,2,张亚冰1,田洪普1

  (1.东华大学 信息科学与技术学院,上海 201620;2.教育部数字化纺织服装技术工程研究中心,上海 201620)

 摘要:对电子产品进行老化测试时,老化测试箱的温度控制效果至关重要。为了改善老化测试箱的温度控制,介绍了温度测试箱的系统结构,随后介绍了PID和模糊控制,最后对系统进行模糊PID控制的仿真。仿真系统采用模糊控制算法对温度进行控制,实现了很好的控制,达到了满意的控制效果。仿真结果表明,模糊控制方法提高了控制的实时性、稳定性和精确度,对于工程实际应用具有较强的借鉴意义。

关键词模糊PID ;MCU;温度控制系统

0引言

  在现代电子测试中,老化测试箱被广泛应用,温度控制对电子设备的测试具有决定性影响,测试箱温度控制系统具有大滞后、非线性、时变等特性。采用一般PID控制会出现加热时间长、超调量大等问题。要取得好的控制效果,需要调节比例、积分、微分控制作用。模糊PID控制技术是一门非常具有潜力的控制技术,它模拟人的思维方式,能有效解决传统PID控制方法无法解决的问题,模糊PID技术已在工业控制领域、家电自动化领域和其他领域得到了广泛的应用[1]。本文尝试将模糊PID控制技术应用在老化测试箱的温度控制当中。

1老化箱的系统结构

  老化箱的温度控制系统是以微处理器为核心,采用PID控制,使得温度可以控制在测试范围当中,加热丝的加热功率为2 000 W,温控箱的温度范围为0~150℃,实用的电压为市电交流220 V。整个系统由4个模块组成,如图1所示,采用MUC控制,其内部包括A/D和D/A转换模块、继电器和辅助继电器驱动电路。老化测试箱内部有用于温度检测的PT100,以及用于加热的加热丝。

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  由于老化箱一般可以看作带有纯滞后环节的一阶对象,其传递函数可以用以下公式表示:

1.png

  通过测量系统温度的飞升曲线,可以得到老化箱的传递函数的参数:放大系数K=120,时间常数T=1 000,滞后时间τ=60 s。得到系统的传递函数为:

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  2PID控制

  由于PID控制算法具备结构简单、鲁棒性好、可靠性高等优点,因此在工业控制领域中得到广泛应用[2]。尤其当微控制器应用在控制领域后,PID控制算法使用起来更加方便,实现了软件的数字PID控制算法。数字PID控制器比传统模拟PID控制器的控制性能更好,广泛应用在工业生产过程中。它是将比例、积分、微分控制并联在一起。假定在系统给定与反馈出现偏差:

  e(t)=r(t)-y(t)(3)

  可以用如下表达式表示:

4.png

  其中,u(t)为控制器的输出,Kp为比例系数,Ti为积分时间系数,Td为微分时间系数。

  由式(3)可以得到PID控制器的传递函数为:

5.png

  由式(4)可知:

  (1)比例环节:其主要作用是放大误差作用,当给定和输出出现偏差,控制器使偏差放大,比例系数越大,控制过程的过渡越快,但是过大的比例系数也会引起过高的超调量。

  (2)积分环节:为了消除误差,控制器必须引入积分环节,积分环节的引入,随着时间的增加,积分项会增大,它的输出增大将进一步减小稳态误差。

  (3)微分环节:由于微分具备对误差提前报告的作用,适当的微分系数可以微分加快系统响应过程。

  3模糊控制

  模糊逻辑控制是以集合论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的现代智能控制技术。模糊控制系统的设计一般可概括为模糊化、模糊规则设计、模糊推理机设计、去模糊化[3]。早在1974年英国的MAMDANI E H首次使用模糊控制语句组成控制器,并且把它运用到工业控制当中,获得了成功。模糊控制本质上是非线性控制,模拟人类思维方式,将人的控制转换成逻辑语句,最后转换成计算机控制[4]。

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 3.1模糊化

  模糊化首先把输入的信号转换成模糊量,方便输入到推理机进行处理。假定输入的信号为,X1,e1∈[-x,+x],模糊论域为U={-3,-2,-1,0,1,2,3},采用7级的模糊子集NB、NM、NS、0、PS、PM、PB,则需要量化因子:

  ke=3x(6)

  3.2隶属度函数

  本模糊控制器采用Mamdani模糊推理方法,其推理过程包括隶属度聚集、规则激活和输出总和3个过程。二维输入e与其变化率de/dt的论域为(-3,+3),输出△KP、△KI、△KD的论域分别为(-0.3,+0.3)、(-0.01,+0.01)、(-3,+3),隶属度函数μNB(x)与μPB(x)分别采用zmf函数和smf函数, μNM(x)、μNS(x)、μ0(x)、μPS(x)、μPM(x)都采用trimf函数。在设定隶属度函数时,应该保证重叠在0.2~0.6之间。

  模糊推理规则可以用表达式概括为:IF (e=A and de/dt=B) THAN (dKp=C, dKi=D, dKd=E) ,其具体推理逻辑如表1~表3所示。

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  通过模糊推理可以得到模糊量,然后要对其进行去模糊化,本模糊控制器采用质心法。

4试验仿真与结论

  采用传统PID控制器搭建Simulink仿真如图2所示,设定给定温度为60℃,温控箱传递函数拆分成一节环节图3模糊PID控制系统仿真图

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  Transfer Fcn和一个纯滞后环节Transport Delay。PID参数整定采用临界比例带法。 当KP=0.225时出现临界震荡,临界比例带δk=4.44,Tk=235 s,可得δ=1.67δk,Ti=0.5Tk,Td=0.125Tk。得到KP=0.134,Ti=117.51,Td=29.37,最后再根据控制效果进行微调。

  采用模糊PID控制器搭建Simulink仿真,如图3所示,原来PID参数保存不变,增加Fuzzy模块以及对应量化因子,输入输出部分对其进行限幅。

  输入给定温度60℃,仿真时间为1 000 s,PID控制输出曲线与模糊PID响应曲线如图4所示。通过仿真结果可以知道,模糊PID与PID相比,其系统的控制所需要的调节时间更短,超调量更小,控制效果更好。系统误差最后稳定在0℃。

5结论

  本文介绍了老化测试箱的控制系统及其系统模型,随后描述PID和模糊PID控制。再对其进行系统的Simulink仿真,给定温度60℃,分别采用PID与模糊PID控制,得到对应输出温度曲线。实验结果表明,采用模糊PID控制器可以更好地满足系统温度控制的动态特性和稳态特性,在使用微机控制的场合,只需要优化其PID控制算法,而不需更改本身的外围电路,因而具有较大工程应用价值。

参考文献

  [1] 黄卫华.模糊控制系统及应用[M].北京:电子工业出版社,2012.

  [2] 刘金琨.先进PID控制的Matlab仿真(第3版)[M].北京:电子工业出版社,2011.

  [3] 杨晓武.李劲松,李干荣,等.基于MATLAB 的锅炉液位模糊控制系统设计[J] .化学工程与设备,2014,16(1):1114.

  [4] 李晓丹.模糊PID控制器的设计研究[D].天津:天津大学,2005.


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