摘要：基于MATLAB/Simulink平臺(tái)，建立一種模糊自適應(yīng)PID系統(tǒng)的仿真模型，應(yīng)用于鍋爐汽包水位的控制過(guò)程，給出仿真的具體實(shí)現(xiàn)方法，并在系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中加入干擾信號(hào)，結(jié)果顯示出系統(tǒng)具有良好的動(dòng)態(tài)性能和較強(qiáng)的抗干擾性能，證明了本文方法的有效性。 關(guān)鍵詞：PID 模糊 自適應(yīng) 鍋爐水位 Simulink [b][align=center]Application of Fuzzy self-tunning PID controller in the boiler drum level based onMATLAB/simulink GEWei ZHUZhang-qing （.Faculty of Engineering Department,Anhui Agriculture University,Hefei,230036,china）[/align][/b] Abstract: Based on MATLAB/Simulink, a emulation model of Fuzzy self-tunning PID system is builded up and applied to control boiler drum level.The detailed method of emulation is given. The interference signal is added in the operation of system.The result shows good dynamic performance and stronger anti-interference function. It proves the approach proposed in this paper is effective. Keywords: PID Fuzzy Self-tunning drum level Simulink 1 引言 PID控制堪稱控制領(lǐng)域的常青樹(shù)，至今仍占據(jù)工業(yè)過(guò)程控制中90%以上的回路，具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、適應(yīng)性強(qiáng)、魯棒性好等優(yōu)點(diǎn)，但受其控制參數(shù)整定的限制，對(duì)于非線性、大滯后系統(tǒng)難以達(dá)到滿意的控制效果。智能控制中的模糊控制模擬人類邏輯思維能力，不依賴被控對(duì)象的精確數(shù)學(xué)模型，只需提供專業(yè)技術(shù)人員的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)及操作數(shù)據(jù)，對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)有著良好的控制效果。本文結(jié)合上述兩種控制方法，設(shè)計(jì)出一種模糊自適應(yīng)PID系統(tǒng)，可實(shí)現(xiàn)對(duì)PID控制參數(shù)的在線調(diào)整，對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)有較強(qiáng)的適應(yīng)性，并借助MATLAB/Simulink直觀便捷的構(gòu)建復(fù)雜系統(tǒng)模型的能力對(duì)鍋爐汽包水位的控制進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。 　 [b]2 模糊自適應(yīng)PID控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì) 2.1模糊自適應(yīng)PID控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)[/b] 模糊自適應(yīng)PID控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)如圖1所示。由圖可見(jiàn)該系統(tǒng)由常規(guī)PID控制和模糊推理控制兩部分組成，以偏差e和偏差變化率ec（de/dt）作為模糊控制器的輸入，根據(jù)模糊控制規(guī)則對(duì)PID參數(shù)進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整，以滿足不同e和ec時(shí)對(duì)控制參數(shù)的要求。 該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)自調(diào)整PID參數(shù)的計(jì)算公式如下： k[sub]p[/sub]=k′[sub]p[/sub]+△k[sub]p[/sub]（2.1） k[sub]i[/sub]=k′[sub]i[/sub]+△k[sub]i[/sub]（2.2） k[sub]d[/sub]=k′[sub]d[/sub]+△k[sub]d[/sub]（2.3） 式中 k′[sub]p[/sub]、k′[sub]i[/sub] 、k′[sub]d[/sub]為PID參數(shù)的初始值，△k[sub]p[/sub]、△k[sub]i[/sub] 、△k[sub]d[/sub]為模糊控制器的輸出 k[sub]p[/sub]、k[sub]i[/sub] 、k[sub]d[/sub]為最終輸出的控制參數(shù)值。 2.2模糊控制器結(jié)構(gòu) 在MATLAB的命令窗口中輸入fuzzy，出現(xiàn)FIS editor的界面，即可在此方便地編輯所需的模糊推理系統(tǒng)。 選擇控制器類型為Mamdani型，取And（與）的方法為min，Or（或）的方法為max，Implication（推理）的方法為min，Aggregation（合成）的方法為max，Defuzzification（去模糊化）的方法為centroid（重心平均法）[1]。由圖1可看出該模糊控制器有兩輸入（e、ec）、三輸出（k[sub]p[/sub]、k[sub]i[/sub]、k[sub]d[/sub]），打開(kāi)FIS editor的下拉菜單edit，在Add Variable中選定輸入輸出變量數(shù)目。 2.2.1隸屬度函數(shù) 設(shè)輸入輸出變量均選用三角形隸屬度函數(shù)曲線，論域?yàn)閇-6，+6]，模糊子集為｛負(fù)大，負(fù)中，負(fù)小，零，正大，正中，正大｝，分別對(duì)應(yīng)｛NB，NM，NS，O，PS，PM，PB｝。雙擊各輸入輸出變量圖標(biāo)，打開(kāi)membership function editor（隸屬度函數(shù)編輯器）即可分別進(jìn)行上述設(shè)定。 2.2.2模糊控制規(guī)則 根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)和經(jīng)驗(yàn)總結(jié)，歸納了針對(duì)不同的e和ec，參數(shù)k[sub]p[/sub]、k[sub]i[/sub]、k[sub]d[/sub]的整定原則： A．當(dāng)|e|較大時(shí)，為盡快消除偏差，提高響應(yīng)速度，應(yīng)取較大的k[sub]p[/sub]，同時(shí)為防止超調(diào)過(guò)大產(chǎn)生振蕩，可取較小的k[sub]d[/sub]，k[sub]i[/sub]取0。 B．當(dāng)e·ec> 0，被控量朝著偏離給定值方向變化。若|e|較大，取較大的k[sub]p[/sub]，較小的k[sub]i[/sub]和中等的k[sub]d[/sub]；若|e|較小，可取中等大小的k[sub]p[/sub]，較大的k[sub]i[/sub]和較小的k[sub]d[/sub]，以提高系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)性能，避免產(chǎn)生振蕩。 C．當(dāng)e·ec< 0，被控量朝著接近給定值方向變化。若|e|較大，可取中等的k[sub]p[/sub]，較小的k[sub]i[/sub]和中等的k[sub]d[/sub]，以提高動(dòng)態(tài)性能和穩(wěn)態(tài)性能；若|e|較小，可取較小的k[sub]p[/sub]，較大的k[sub]i[/sub]和較小的k[sub]d[/sub]。 D．ec的大小表明偏差變化的速率，ec越大，k[sub]p[/sub]取值越小，k[sub]i[/sub]取值越大，反之亦然。 由上述分析可得出模糊控制規(guī)則表，在edit下的Rules即可輸入模糊控制規(guī)則，形如： If（e is NB） and（ec is NB） then（kp is PB）（ki is NB）（kd is PS） If（e is NB） and（ec is NM） then（kp is PB）（ki is NB）（kd is NS） If（e is NB） and（ec is NS） then（kp is PM）（ki is NM）（kd is NB） If（e is NB） and（ec is ZO） then（kp is PM）（ki is NM）（kd is NB） If（e is NB） and（ec is PS） then（kp is PS）（ki is NS）（kd is NB） …… 至此，建立起名為gw.fis的文件，完成了模糊控制器結(jié)構(gòu)的整體設(shè)計(jì)。 [b]2.3 基于MATLAB/Simulink環(huán)境建立的系統(tǒng)仿真分析 2.3.1基于MATLAB/Simulink的系統(tǒng)模型[/b] 常規(guī)PID控制常采用的增量算式為： △u（k）=k[sub]p[/sub]△e（k）+k[sub]i[/sub]e（k）+k[sub]d[/sub][△e（k）-△e（k-1）]（2.4） 再結(jié)合式2.1，2.2，2.2，即可在MATLAB/Simulink環(huán)境下建立起如圖2所示的PID仿真模塊，并封裝成子系統(tǒng)PID Subsystem。 選取某供汽量為120t/h的鍋爐汽包為被控對(duì)象,其給水流量與水位的傳遞函數(shù)為： 組建出模糊自適應(yīng)PID控制系統(tǒng)的Simulink仿真模型如圖3所示。雙擊Fuzzy Logic Controller 模塊，在parameters中輸入上面所建立的gw.fis文件名，在MATLAB的命令窗口中輸入以下兩條命令： readfis; fismat=readfis（‘gw’） 把fis文件讀到workspace里面，實(shí)現(xiàn)Simulink與fis文件的連接，完成系統(tǒng)仿真。 2.3.2仿真結(jié)果分析 取量化因子ke=0.3，kec=0.1，取k[sub]p[/sub]、k[sub]i[/sub]、k[sub]d[/sub]的比例因子分別為k1=0.8，k2=0.005，k3=25，令PID參數(shù)的初始值k′[sub]p[/sub]=300、k′[sub]i[/sub]=0.3、k′[sub]d[/sub]=280，仿真時(shí)間設(shè)為40s，加單位階躍信號(hào)，并在第10s加5.0（500%）的干擾，最終得到的常規(guī)PID與模糊自適應(yīng)PID響應(yīng)曲線分別如圖4、圖5所示。 [align=center] 圖4：常規(guī)PID控制系統(tǒng)響應(yīng)曲線[/align] [align=center] 圖5：模糊自適應(yīng)PID控制系統(tǒng)響應(yīng)曲線[/align] 從曲線可看出模糊自適應(yīng)PID控制的各項(xiàng)性能指標(biāo)均優(yōu)于常規(guī)PID控制，具有響應(yīng)快，超調(diào)小，過(guò)渡時(shí)間快的特點(diǎn)，顯示出了良好的動(dòng)態(tài)性能和穩(wěn)態(tài)精度，且抗干擾能力較強(qiáng)。 3結(jié)束語(yǔ) 本文將模糊控制與常規(guī)PID控制相結(jié)合，構(gòu)成具有參數(shù)自適應(yīng)功能的智能控制系統(tǒng)，并在MATLAB/Simulink的環(huán)境下組建了系統(tǒng)仿真模型，選擇鍋爐汽包水位作為仿真對(duì)象，仿真結(jié)果表明該模糊自適應(yīng)PID控制方法用于鍋爐汽包水位控制是可行的，這樣離線的仿真實(shí)驗(yàn)減少了調(diào)試的人力物力，并為投入實(shí)際生產(chǎn)提供了理論依據(jù)。 參考文獻(xiàn)： [1]劉冰，李文，丁鳴艷．基于MATLAB的模糊PID控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)及其仿真[J]．儀器儀表用戶，2006，13（2）． [2]楊詠梅，陳寧．基于MATLAB的模糊自整定PID參數(shù)控制器的設(shè)計(jì)與仿真[J]．微計(jì)算機(jī)信息，2005，21（12）．＊ [3]劉志遠(yuǎn)，蔡肯，白雁力．基于Simulink的Fuzzy-pid控制器設(shè)計(jì)[J]．韶關(guān)學(xué)院學(xué)報(bào)，2005，26（9）．＊ [4]宋子巍，陳思忠，楊林．模糊－PID控制的 MATLAB仿真分析．科技資訊[J]，2006，3 [5]陳平，王永初，陳小云．一種基于模糊pid控制的鍋爐汽包水位控制方法[J]．福建工程學(xué)院學(xué)報(bào)，2006，4（1）． 郵箱：gewei0925@163.com 地址：安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)研究生院162信箱