基于Matlab的恒温箱温度控制系统设计与仿真毕业设计论文.pdf
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1、毕业设计论文基于 Matlab 的恒温箱温度控制系统设计与仿真1摘要恒温箱在工业生产和科学研究中有着重要的作用, 因此设计一个合适的温度控制系统有着重要的意义,而恒温箱的温度控制系统比较复杂,是一个大时滞、时变、非线性系统,很难用数学方法建立精确的数学模型。目前主要采用经典控制、 智能控制和两种控制算法相结合的控制算法对恒温箱的温度控制系统进行控制。在本文中选定二阶纯滞后环节为控制对象的数学模型,对其分别采用PID 控制算法, 模糊控制算法和模糊PID算法对恒温箱进行控制, 并用 Matlab对各算法进行仿真比较分析。通过对这几种算法的仿真与研究,发现PID 整定好的参数不能长期适应系统模型,
2、需要不断对控制器参数进行整定,才能达到较好的控制效果;模糊控制不依赖于系统的精确模型,是解决不确定性系统的一种有效途径,但控制精度不高,且量化因子和比例因子确定后,其适应能力有限制; 而模糊 PID 控制方法具备了模糊控制和 PID 控制各自的优点,同时具有很强的鲁棒性和适应能力。关键词大时滞系统,PID 控制,模糊控制,模糊 PID 控制ABSTRACTAs thermostat plays an important role in the production and scientific research,so designing a suitable temperature contr
3、ol system has an important significance.The thermostats temperature control system is complex, and is a large time lag,time-varing, nonlinear system, then it is difficult to establish an accuratemathematical model. Currently the classical control, intelligent control and theircombined control algori
4、thm are main used for control the temperature control2system.This paper selects second-order lag model for the control object, and uses PIDcontrol algorithm, fuzzy control algorithm and fuzzy PID algorithm to controlthermostat and uses Matlab software for the simulation comparative analysis. Bystudy
5、ing several simulation we found that PID algorithm arranges the parametercannot adapt a long time, and it need unceasingly be carried on the adjustmentand achieve the anticipated effect. Fuzzy control does not depend on the preciseobject model and is an effective way to solve the uncertainty. But th
6、e controlaccuracy is not high ,and when quantifiable factor and scale factor isdetermined ,its adaptable ability is restricted. As fuzzy PID control algorithm ,itnot only combines the fuzzy control and PID control with their respectiveadvantages, but also has a very strong sense of robustness and ad
7、aptability.Key words:Key words:Time-lag system, PID control, Fuzzy control, Fuzzy PID control31.绪论 . 31.1 选题的目的、意义 . 41.2 对本课题涉及问题的研究现状 .41.2.1 经典控制 .51.2.2 智能控制 .61.2.3 结论 .71.3 主要解决的问题 . 82.PID 控制及仿真 . 92.1 微分先行 PID 算法7 . 92.2 参数辨识 . 102.3PID 参数的整定 . 102.3.1PID 参数的特点 .112.3.2ZN 经验公式法 .112.4PID 算法仿
8、真 . 113.1 模糊控制基本原理11 . 143.1.1 模糊控制基本思想 .143.1.2 模糊控制器的基本结构 .143.1.3 模糊控制的特点 .163.2 模糊控制器的设计12 . 163.3 温度模糊控制器的设计 . 183.3.1 控制器结构 .183.3.2 模糊子集的选取 .183.3.3 模糊规则的确定 .193.3.4 模糊推理 .203.4 模糊控制仿真 . 213.4.1 模糊控制仿真 .214.模糊 PID 控制及仿真. 224.1 模糊 PID 控制器结构 . 224.2 模糊控制器的设计 . 2214.2.1 模糊子集的选取 .224.2.2 模糊规则的建立
9、.234.2.3 模糊推理及模糊决策 .264.3 模糊 PID 控制的仿真 . 27参考文献 . 27答谢 . 29231.绪论恒温箱主要用来控制温度, 在目前工业生产及科学研究中有着重要的作用,因此设计一个高精度的恒温箱温度控制系统有着重要的实际意义和应用价值。为了控制恒温箱的温度,常采用最早在时滞系统控制中应用的经典控制方法和近年来受到广泛关注的智能控制方法, 同时二者相结合的复合控制方法由于具有二者的优点, 因此也逐渐受到广泛的应用。 本文中主要介绍PID控制算法、模糊控制算法及模糊 PID 控制算法对恒温箱的温度控制。1.1 选题的目的、意义恒温箱主要用来控制温度,目前广泛的应用于实
10、验室及科研工厂、企业等,同时它也为农业研究、生物技术测试提供所需要的各种环境模拟条件。因此可以广泛适用于药物、纺织、食品加工等无菌试验、稳定性检查以及工业产品的原料性、产品包装、产品寿命等测试。恒温箱还可供科研机关及医院做细菌培养之用,也可作育种、发酵以及大型养殖孵化等用途1。总之,恒温箱在目前工业生产及科学研究中有着重要的作用, 因此设计一个高精度的温度控制系统有着重要的实际意义和应用价值。Matlab 是矩阵实验室(Matrix Laboratory)的简称,是美国 MathWorks公司出品的商业数学软件,用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境2。它
11、可以实现对众多控制的仿真,而且仿真的效果好,可以直观的反应控制的效果,因此用 Matlab 对恒温箱的温度控制系统进行仿真可以检测算法的正确性以及实用性。1.2 对本课题涉及问题的研究现状4为了实现对恒温箱的温度控制,常采用最早在时滞系统控制中应用的经典控制方法和近年来受到广泛关注的智能控制方法, 同时二者相结合的复合控制方法由于具有二者的优点,因此也逐渐受到广泛的应用。1.2.1 经典控制所谓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
12、统设计中得到了广泛的应用。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3。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4。尤其对于时滞较大,即额定时滞T 0.7的系统,常规PID控制往往无能为力。但是,可以将它与其他的方法结合起来改善时滞过程的控制效果,从而可以继续发挥PID控制的优点。 许多学者提出了多种模糊PID控制算法,设计了多种模糊PID控制器,如与时间无关的确定性模糊PID控制器,自适应模糊PID控制器,使得控制性
13、能得到了很大的改善。 PID控制可以和模糊控制及神经网络结合起来,即基于神经网络的模糊自适应PID控制方法。Smith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5速性5。理论上Smith预估器可以完全消除时滞的影响 ,但是在实际应用中却不尽人意,主要原因在于:Smith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Smith
14、预估器在实际应用中的控制性能6。于是在Smith预估器的基础上,许多学者提出了扩展型的或者改进型的方案 ,这些方案包括:多变量Smith预估控制,非线性系统的Smith预估器,改进的Smith预估器,自适应的Smith预估控制器。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3。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
15、地克服纯滞后的不利影响,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。1.2.2 智能控制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7。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6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
16、中,模糊控制一般是针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8。因此如果能结合其它的算法来提高它的控制精度,那将是非常有效的,例如模糊Smith控制器、模糊自适应控制器、模糊PID控制算法等。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。
17、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8。1.2.3 结论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
18、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7两类控制方法的特点, 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。1.3 主要解决的问题在本次设计中,主要是对恒温箱温度控制系统的控制算法进行研究。对恒温箱分别采用 PID 控制算法,模糊控制算法和模糊PID 算法进行控制,并
19、通过 Matlab 仿真,得到控制的结果,然后分别与预期目标进行比较,检验各种算法能否满足要求, 同时也对各种算法进行比较, 选择较好的控制策略。对于PID控制算法,主要研究当取不同数学模型时对系统性能的影响;对于模糊控制算法,重点在于模糊控制器的设计、模糊子集的选取、模糊规则的确立以及模糊推理;对于模糊PID算法,模糊控制器以误差E和误差变化率EC作为输入,控制的关键是找出PID三个参数KP、Ti和Td与E和EC之间的模糊关系, 在运行中通过不断检测E和EC, 再根据模糊控制原理来实现对KP、Ti和Td的在线修改,从而满足控制的要求。82.PID 控制及仿真PID控制器由于具有结构简单,容易
20、实现,控制精度高等优点,广泛应用于工业控制过程中。而工业控制过程本身由于机理复杂,时变,时滞等原因,其精确地数学模型很难得到,一些高阶对象通过降阶,一般用一阶或二阶惯性环节加纯延迟来近似。但是在一个具有纯滞后的系统中,采用常规的PID控制时,存在的主要缺点是动态响应指标较差9。系统承受扰动后,往往会出现明显的超调,且调节时间也较长,然而在有些场合,大的超调是不允许的,因此在PID控制的基础上,提出了微分先行PID控制算法。2.1 微分先行 PID 算法10微分先行PID控制的结构图如图1所示,其特点是对输出量进行微分,而对给定值不作微分。这样,在改变给定值时,输出不会改变,而被控量的变化通常是
21、比较缓和的。 这种输出量先行微分控制适用于给定值频繁提降的场合,可以避免给定值升降所引起的系统振荡,从而明显地改善系统的动态特性。R(s)+1k()p1Tis1 Tds1 0.1TdsY(s)Y(s)图1微分先行PID控制结构图如图所示,微分部分的传递函数为:duddyud Td y,dtdt9ud(s)1Tds,则y(s)1 0.1Tds0.1Td由差分得0.1Tddudud(k) ud(k 1)dyy(k) y(k 1),dtTdtTud(k) ud(k 1)y(k) y(k 1)ud(k) Td y(k)TT0.1Td TdTTdud(k) u (k 1)y(k)0.1T Td0.1T
22、T0.1T Ty(k 1)dddud(k) c1ud(k 1)c2y(k)c3y(k 1)其中c1 0.1Td TdTTd,c c 230.1T T0.1T Tddd0.1TdT2.2 参数辨识本文采用时域测定法确定被控系统的参数, 时域测定的主要过程是对被测控制系统或对象在输入端施加阶跃扰动输入信号, 而在输出端测绘其输出量随时间变化的响应曲线;或者施加脉冲输入,测绘输出的脉冲响应,再对响应曲线的结果进行分析,确定被研究对象的传递函数。时域测定法所采用的测试设备简单,测试工作量小,因而应用广泛。采用时域法确定被测系统或对象的数学模型时, 需要在被测对象上人为地施加阶跃输入信号,然后测定被测对
23、象的输出响应曲线,从而求出其传递函数8。在本文中,采用二阶惯性加纯滞后环节近似恒温箱的温度控制系统,即Kes温度控制系统的传递函数为:G(s) 。(T1s 1)(T2s 1)对温度控制系统传递函数的参数进行辨识, 得到k=5,T1=8,T21, 10。5e10s5e10s则被控系统的传递函数为:G(s) 。2(8s 1 ( ) s 1)8s 9s 12.3PID 参数的整定10PID参数的整定,主要是确定kp、Ti和Td,对一个结构和控制算式的形式已定的控制系统,控制质量的好坏主要取决于选择的参数是否合理。在本文中采用ZN经验公式法对PID控制器的参数进行整定。2.3.1PID 参数的特点在P
24、ID控制中kp、Ti、Td具有以下特点:(1)比例增益kp增大,可以加快响应速度,减小系统稳态误差,提高控制精度,但是过大会使系统产生超调,甚至导致不稳定;(2)积分作用主要是消除系统静态误差,加强积分作用,有利于减小系统静差,但是Ti过大,会加大超调,甚至引起振荡;(3)微分作用可以改善动态性能,增大微分增益Td,有利于加快系统响应,使系统超调量减小,稳定性增加,但对扰动敏感,抑制外扰能力减弱;若Td过大,会使调节过程出现超调减速,调节时间增长;反之,若Td过小,系统响应变慢,稳定性变差。2.3.2ZN 经验公式法对于一个经典的PID控制器,其传递函数为C(s) kp(11Tds),对于二T
25、isKes1.2k2阶惯性加纯滞后环节G(s) ,经验公式为kp,Ti 2,(T1s 1)(T2s 1)T1T2Td 0.511。由上述公式可得:kp=93.75,Ti=10,Td=2.5。2.4PID 算法仿真通过上文的分析,确定了系统的参数,在MATLAB环境下,建立Simulink仿真框图,对控制系统进行仿真并检测控制效果。1112133.模糊控制及仿真恒温箱的温度控制系统是一个时滞系统,数学模型很难确立,采用经典控制理论对系统进行控制比较困难。 而模糊控制的最大优点就是不依赖于被控对象的精确数学模型, 是将人的控制经验进行总结, 借助于模糊数学工具,通过模糊推理来实现对恒温箱的温度控制
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