基于PLC 的混合型模糊PID 在膠溫控制系統(tǒng)中的應(yīng)用

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1、基于PLC的混合型模糊PID在膠溫控制系統(tǒng)中的應(yīng)用彭彥卿1,2，羅鍵1*，陳李清3（1.廈門大學(xué)自動(dòng)化系 福建 廈門 361005 2.廈門理工學(xué)院電子與電子工程系福建 廈門 361005.廈門魚肝油廠 福建 廈門361005）摘要：從一類工業(yè)過(guò)程控制對(duì)象出發(fā)，針對(duì)傳統(tǒng)PID控制存在的設(shè)定值跟隨特性不佳的問(wèn)題，設(shè)計(jì)出一種基于變?cè)O(shè)定值權(quán)重思想的新型混合模糊PID控制器，該方法通過(guò)模糊系統(tǒng)的輸出在線修正PID控制器比例作用部分設(shè)定值的加權(quán)系數(shù)，使系統(tǒng)的目標(biāo)值跟隨特性得到改善，并通過(guò)MATLAB仿真和PLC編程兩種方式加以實(shí)現(xiàn)，結(jié)果表明本文所設(shè)計(jì)的控制器不僅響應(yīng)速度快，而且超調(diào)量小，具有很好的設(shè)定值

2、跟隨特性，在模擬運(yùn)行中亦取得了優(yōu)于傳統(tǒng)PID的效果。關(guān)鍵詞：Fuzzy-PID；MATLAB仿真；PLC；膠溫控制中圖分類號(hào)：見(jiàn)中圖分類號(hào)（圖書館） 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A在魚肝油生產(chǎn)行業(yè)，軟膠囊是一類重要的產(chǎn)品，其基本原理是以脈動(dòng)的形式將藥液打入液體明膠，然后進(jìn)入石蠟油循環(huán)系統(tǒng)進(jìn)行冷卻，同時(shí)在膠液表面張力的作用下，形成球形膠丸。因此，明膠的溫度控制是一個(gè)非常關(guān)鍵的工藝條件。溫度太低，明膠流動(dòng)性差，膠丸成形不好，溫度太高，又會(huì)破壞明膠的粘度，在后續(xù)的工序中易發(fā)生膠丸破損現(xiàn)象。而且控制對(duì)象特性比較復(fù)雜，滯后時(shí)間特性相當(dāng)明顯，具有大慣性和時(shí)變不確定性等特征，難以建立精確的數(shù)學(xué)模型。PID調(diào)節(jié)器雖然控制簡(jiǎn)

3、單，可靠性高，但參數(shù)一旦整定好后即固定不變，所以存在啟動(dòng)過(guò)程超調(diào)大，過(guò)渡時(shí)間長(zhǎng)；外擾抑制特性和目標(biāo)值跟隨性能難以兼顧的問(wèn)題。針對(duì)以上問(wèn)題的研究，目前已經(jīng)出現(xiàn)了許多方法，如二自由度PID控制1、模糊控制等等。模糊控制與傳統(tǒng)控制不同，傳統(tǒng)控制是從過(guò)程的數(shù)學(xué)建模開始的，控制器是為數(shù)學(xué)模型設(shè)計(jì)的。因此當(dāng)被控對(duì)象參數(shù)發(fā)生變化時(shí)，系統(tǒng)的控制效果就會(huì)受到影響，模糊是從收集整理啟發(fā)式規(guī)則和人類經(jīng)驗(yàn)（即模糊IF-THEN規(guī)則）開始的，通過(guò)分析這些規(guī)則來(lái)設(shè)計(jì)控制器2，因此并不依賴于精確的數(shù)學(xué)模型，對(duì)被控對(duì)象參數(shù)變化有較好的魯棒性?；谝陨戏治?，本文將傳統(tǒng)PID控制和模糊控制結(jié)合起來(lái)，設(shè)計(jì)出一種新的混合型模糊PID

4、控制器，并將其應(yīng)用于廈門魚肝油廠新型全自動(dòng)軟膠囊機(jī)的研制項(xiàng)目上。對(duì)溫度控制系統(tǒng)進(jìn)行改進(jìn)，并給出系統(tǒng)的MATLAB仿真和基于PLC的軟硬件設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)。1 系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型描述明膠溫度的控制采用PLC的PT模組控制電加熱器通過(guò)石蠟油域隔層對(duì)明膠進(jìn)行間接加熱。石蠟油的熱導(dǎo)率介于不銹鋼和明膠之間，因?yàn)槭情g接加熱，控制效果要經(jīng)過(guò)一定的延遲才能作用到膠液，呈現(xiàn)純滯后環(huán)節(jié)特征，膠箱采用不銹鋼材質(zhì)，熱導(dǎo)率較高，具有小慣性環(huán)節(jié)特征；明膠自身的熱導(dǎo)率則較低，具有大慣性環(huán)節(jié)特征，基于以上分析，系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型可記為式（1），并可進(jìn)一步簡(jiǎn)化為式（2）的最簡(jiǎn)式。 （1） （2）式中，K0為對(duì)象靜態(tài)增益，為滯后時(shí)間常數(shù)。T1為

5、不銹鋼壁傳熱小慣性時(shí)間常數(shù)，T2為時(shí)變的明膠傳熱的大慣性環(huán)節(jié)時(shí)間常數(shù)。2 控制方案設(shè)計(jì)2.1 控制器的設(shè)計(jì)文獻(xiàn)5提出了一種變?cè)O(shè)定值權(quán)重的方法，其基本思路是首先根據(jù)Ziegler-Nichols法則整定出抗干擾能力最優(yōu)的PID控制器的參數(shù)，然后對(duì)設(shè)定值權(quán)重進(jìn)行調(diào)整，使系統(tǒng)能夠同時(shí)獲得目標(biāo)函數(shù)值跟蹤特性最優(yōu)數(shù)學(xué)表達(dá)式為 （3）式中， Kp、Kd、Ki參數(shù)為按Ziegler-Nichols法則整定出的PID比例、積分、微分系數(shù)，w為一大于等于零而小于等于1的常數(shù)因此，在一定程度上削弱了Kp的作用，這樣雖然可減少超調(diào)量，但會(huì)使響應(yīng)速度變慢，這部分的影響將通過(guò)f(t)進(jìn)行適當(dāng)?shù)难a(bǔ)償，當(dāng)y(t)正在趨向y

6、sp(t)時(shí)，則加大b(t),而當(dāng)y(t)正在偏離ysp(t)時(shí)，則減少b(t)當(dāng)f(t)=0,w = 1時(shí)，則b(t) = 1,系統(tǒng)則為常規(guī)的PID控制器從該方案出發(fā)，將公式（3）做進(jìn)一步變形如下： （4）； 式（4）中u*(t)為普通PID控制器輸出，u(t)為基于模糊邏輯的控制器輸出由此形成一種傳統(tǒng)PID和模糊控制相結(jié)合的混合控制策略混合型模糊PID控制器的系統(tǒng)框圖如圖1所示： 圖1 溫度控制系統(tǒng)框圖Fig. 1 Block diagram of temperature control system 2.2 模糊控制算法基于Z-N規(guī)則進(jìn)行PID控制器參數(shù)整定時(shí)，主要是為保證系統(tǒng)的抗干擾能

7、力，根據(jù)本系統(tǒng)在加熱過(guò)程中間要不斷補(bǔ)充膠液的特點(diǎn)，良好的抗干擾能力和抗參數(shù)攝動(dòng)性能是必要的，但是也帶來(lái)了設(shè)定值跟隨能力不佳，超調(diào)大等問(wèn)題。為此，本文提出一種模糊補(bǔ)償控制策略，通過(guò)制定合適的模糊控制規(guī)則，在不同階段給出不同的補(bǔ)償量，例如在加熱初期按常規(guī)PID控制，給出較小的負(fù)的補(bǔ)償，溫度以較快的速度上升，然后隨著溫度逐漸接近設(shè)定值，給出較大的負(fù)補(bǔ)償量，使溫度緩慢上升，所以可以減小超調(diào)量。當(dāng)溫度超過(guò)設(shè)定值時(shí)，且繼續(xù)上升時(shí)，則給出更大的負(fù)補(bǔ)償，使輸出盡快向相反方向變化，從而使系統(tǒng)具有較好的目標(biāo)值跟隨性能，即既具有較快的響應(yīng)速度，又減小了超調(diào)量，同時(shí)因?yàn)閡*(t)部分是按Z-N規(guī)則進(jìn)行的參數(shù)整定，所以

8、u*(t)的存在，也保證了PID控制具有良好的抗干擾性能。2.2.1 語(yǔ)言變量的模糊集e = NB、NS、Z、PS、PB = N、Z、Pf = NVB、NB、NS、Z、PS、PB、PVB其中NVB、NB、NS、Z、PS、PB、PVB分別表示變量為負(fù)很大、負(fù)大、負(fù)小、零、正小、正大、正很大N、Z、P表示變量為負(fù)、零、正2.2.2 模糊變量論域、隸屬函數(shù)類型及解模糊化方法e(t)、f(t)的論域均為-1，1隸屬度函數(shù)分別如圖2所示解模糊化方法采用加權(quán)平均法 (a)(b)(c)圖2 e(t)(a)、e (b)、f(t) (c)的隸屬度函數(shù)Fig.2 Membership degree of e(t)

9、(a)、(b)、f(t) (c)該模糊器的模糊控制規(guī)則具有如下形式：ife = Ai and e = Bj then f = Ck, i=1,2，5；j = 1,2,3; k = 1,2,7其中Ai、Bj、Ck為各自論域上的模糊語(yǔ)言值（如NB、NS等），其控制規(guī)則表如表1表1 模糊控制規(guī)則表Tab.1 Fuzzy control rule table eeNBNSZPSPBNNVBNBNMNSZZNMNSZPSPMPZPSPMPBPVB2.3 仿真分析為了初步驗(yàn)證以上控制器對(duì)系統(tǒng)控制對(duì)象的控制效果，并為現(xiàn)場(chǎng)調(diào)試提供更可靠的依據(jù)，首先利用MATLAB 仿真軟件和模糊工具箱對(duì)式2的控制對(duì)象進(jìn)行仿真

10、研究取K0 =2, *=3, T=10仿真實(shí)現(xiàn)的系統(tǒng)模型如圖3所示在參數(shù)調(diào)試過(guò)程中，對(duì)于式2的控制對(duì)象，根據(jù)Z-N法則的第一法6，確定出PID控制器的參數(shù)分別為Kp=2，Kd=3，Ki=1/3打開各對(duì)話框，輸入相應(yīng)參數(shù)即可進(jìn)行仿真為了實(shí)現(xiàn)模糊控制變量的論域和實(shí)際值參數(shù)的匹配，參數(shù)K1、K2、K3均可修改w的值也可以經(jīng)整定得出控制效果最佳時(shí)的值為了便于對(duì)比，只要令w= 0，f(t) = 0，則可得到傳統(tǒng)PID控制的仿真模型圖4和圖5分別是采用不同的控制方式時(shí)，系統(tǒng)階躍響應(yīng)過(guò)渡過(guò)程曲線和在t=50s時(shí)刻加入0.2*（t-50）擾動(dòng)及參數(shù)攝動(dòng)10%時(shí)的控制曲線。二者對(duì)比，可以發(fā)現(xiàn)按Z-N法則整定的傳

11、統(tǒng)PID控制的超調(diào)量高達(dá)50%，參數(shù)攝動(dòng)10%時(shí)更高達(dá)70%，而模糊PID控制的超調(diào)量明顯減小，可見(jiàn)模糊PID控制效果明顯優(yōu)于傳統(tǒng)PID控制。 (a) (b)圖4 (a)和(b)分別為采用常規(guī)PID和fuzzy-PID控制時(shí)階躍響應(yīng)過(guò)渡過(guò)程曲線Fig4. Step response of conventional PID(a) and fuzzy-PID(b) Control圖3 系統(tǒng)仿真模型Fig3. System simulation model (a) (b) 圖5 (a)和(b)分別為采用常規(guī)PID和fuzzy-PID控制，參數(shù)攝動(dòng)10%，并加入擾動(dòng)0.2*(t-50)時(shí)階躍響應(yīng)過(guò)渡過(guò)

12、程曲線Fig.5 Conventional PID (a) and fuzzy-PID (b), with 10% parameter variation and perturbation 0.2*(t-50), the step response curve24 基于PLC的控制器的實(shí)現(xiàn)在仿真實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)基于PLC的控制器實(shí)現(xiàn)，新型全自動(dòng)軟膠囊機(jī)采用DELTA DVP-14SS11T2 PLC和HITECH PWS3260DTN可編程觸摸終端作為實(shí)現(xiàn)平臺(tái)。膠溫控制系統(tǒng)是其中一個(gè)重要部分，明膠溫度通過(guò)溫度傳感器輸入DVP04AD-S, 實(shí)現(xiàn)A/D轉(zhuǎn)換，由DVP04PT-S PT模組實(shí)現(xiàn)溫

13、度控制7。因?yàn)镻LC軟件WPLsoft-2.09中有PID運(yùn)算指令，只要將按常規(guī)方法整定出的PID參數(shù)輸入相應(yīng)的單元，并用PID指令直接計(jì)算出u*(t)即可， 再對(duì)u(t)部分利用模糊規(guī)則進(jìn)行計(jì)算，最后把兩部分合在一起作為控制器的輸出。輸出PWM信號(hào)控制加熱管接通時(shí)間的占空比，從而對(duì)溫度進(jìn)行控制。在計(jì)算u(t)時(shí)，因?yàn)橐呀?jīng)對(duì)模糊規(guī)則進(jìn)行了合理的簡(jiǎn)化，所以，減小了在線計(jì)算的工作量。程序流程圖如圖6所示：3 結(jié)果分析因?yàn)樾碌牡瓮铏C(jī)正在設(shè)計(jì)和組裝中，所以采取模擬實(shí)驗(yàn)的方式，圖7(a)顯示的是采用常規(guī)PID控制的溫度歷史曲線，圖7(b)是采用本文提出的混合型模糊PID控制的溫度曲線兩者對(duì)比不難發(fā)現(xiàn)，采

14、用傳統(tǒng)PID，雖然在整定時(shí)已經(jīng)盡量兼顧設(shè)定值跟隨性能，減小超調(diào)量，但歷史數(shù)據(jù)顯示超調(diào)最大時(shí)膠溫達(dá)到89.0，超過(guò)設(shè)定值達(dá)11%而混合型模糊PID 控制則較好地解決了目標(biāo)值跟隨能力欠佳的問(wèn)題，超調(diào)量明顯減小，而且響應(yīng)速度變快4 結(jié)語(yǔ)為了在保證系統(tǒng)溫度控制精度和良好的抗干擾能圖6 混合型模糊PID 控制程序流程圖Fig.6 Hybrid fuzzy PID Control procedure flowchart力的基礎(chǔ)上，獲得良好的目標(biāo)值跟隨性能，減小過(guò)渡過(guò)程的超調(diào)量，獲得較快的響應(yīng)速度。本文將傳統(tǒng)PID控制器和模糊控制有機(jī)地結(jié)合起來(lái)，設(shè)計(jì)出一種新型混合模糊PID控制器。仿真實(shí)驗(yàn)和PLC編程實(shí)現(xiàn)的

15、結(jié)果，均表明了該方法的有效性。圖7(a) 常規(guī)PID控制的溫度歷史曲線Fig.7(a) Temperature curse of conventional PID control圖 圖7(b) 模糊PID控制的溫度曲線Fig. Fig.7(b) Temperature curse of fuzzy-PID control 參考文獻(xiàn)1 Jing-Gang Zhang, Zhi-yuan Liu, Run Pei. wo degree of - freedom PID control with fuzzy logic compensation. Proceedings of the First I

16、nternational Conference on Machine Learning and Cybernetics, Beijing, 4-5 November 2002C: 1498-1501.2 P.J.Escamilla-Ambrosio and N.Mort. A novel design and tuning procedure for PID type fuzzy logic controllers. 2002 First International IEEE Symposium Intelligent Systems, September 2002C:36-41.3 Ning

17、 Wang. A fuzzy PID controller for multi-model plants Proceedings of the International Conference on Machine Learning and Cybernetics, Beijing, 4-5 November 2002C:1401-14044 王永初, 任秀珍. 工業(yè)過(guò)程控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)范例M. 北京: 科學(xué)出版社, 1986.5 A.VisioliTuning of PID controllers with fuzzy logic： IEE Proc.-Control Theory Appl.V

18、ol. 148,No. 1, January 2001C:1-8. 6 鄒伯敏.自動(dòng)控制理論M. 北京: 機(jī)械工業(yè)出版社, 2002.1.7 陳李清，彭彥卿六頭自動(dòng)軟膠囊滴丸機(jī)（）控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)J醫(yī)藥工程設(shè)計(jì)，2005（26）6:30-32.Application of Hybrid Fuzzy PID in Gelatin Temperature Control System Based on PLCYanqing Peng1 JianLuo1 Liqing Chen2(1. Department of Automation, Xiamen University, Xiamen 361

19、005, China 2. Xiamen Cod-liver Oil Factory, Xiamen 361005, China)Abstract: Proceeding from a kind of process plants, aiming at such problems as bad set-point following, the new hybrid fuzzy PID controller based on set-point weight tuning was presented. The set-point weight of the proportional part a

20、cted on the PID controller was modified online by fuzzy inference system, so the command tracking was greatly improved. Moreover, realizations of this method based on MATLAB simulation and PLC were also provided, which show that both the overshoot and rise time in set point following can be reduced,

21、 so a good set-point following is assured. Meanwhile, the superiority of this method over the classic one in the application is proved.Key words: Fuzzy-PID; MATLAB simulation; PLC; Gelatin temperature control個(gè)人簡(jiǎn)介彭彥卿，女，廈門理工學(xué)院產(chǎn)學(xué)研推進(jìn)辦常務(wù)副主任，電子與電氣工程系電氣工程及其自動(dòng)化專業(yè)教師，副教授，高級(jí)工程師，本科和碩士研究生階段均就讀于天津大學(xué)，2009年在廈門大學(xué)獲得控

22、制理論與控制工程學(xué)科工學(xué)博士學(xué)位。主要研究方向?yàn)橹悄芸刂?、過(guò)程控制、復(fù)雜系統(tǒng)的建模與優(yōu)化。近年來(lái)在各種刊物上公開發(fā)表論文17篇（均為第一作者或獨(dú)立撰稿），9篇發(fā)表于權(quán)威級(jí)期刊，3篇發(fā)表于學(xué)報(bào)級(jí)刊物，其中2篇論文獲得福建省電機(jī)工程學(xué)會(huì)、福建省自動(dòng)化學(xué)會(huì)優(yōu)秀論文獎(jiǎng)；包括與他人合作的論文，共發(fā)表學(xué)術(shù)論文30余篇，參與編寫專著一部。以獨(dú)立完成人或第一完成人獲得軟件著作權(quán)1項(xiàng)，實(shí)用新型專利1項(xiàng)。主持省科技計(jì)劃重點(diǎn)項(xiàng)目、省自然科學(xué)基金項(xiàng)目等各類科研項(xiàng)目共9項(xiàng)，作為主要成員參與國(guó)家、省部級(jí)等各類科研項(xiàng)目共11項(xiàng)。所主持（參與）的項(xiàng)目獲省部級(jí)獎(jiǎng)2項(xiàng)，市級(jí)獎(jiǎng)3項(xiàng)，校級(jí)獎(jiǎng)1項(xiàng)。曾經(jīng)在企業(yè)從事專業(yè)技術(shù)工作十多年，主持或參加過(guò)近二十項(xiàng)設(shè)備工藝方面的技術(shù)改造項(xiàng)目，為企業(yè)創(chuàng)造的直接經(jīng)濟(jì)效益達(dá)幾千萬(wàn)元，4次榮獲福建省和廈門市優(yōu)秀發(fā)明成果二等獎(jiǎng)、三等獎(jiǎng)。