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不同PID控制算法的溫控器在溫度控制中的應(yīng)用

2019/9/24 0:07:38 人評(píng)論 次瀏覽 分類:技術(shù)方案  文章地址:http://m.zyswsm.com/tech/725.html

云南昌暉儀表制造有限公司工程師在本文介紹各種PID控制算法的溫控器的控制特性、功能及主要應(yīng)用場合,對(duì)大家合理選用用于溫度控制的溫控器具有很強(qiáng)實(shí)用性。

常用溫控器控制算法包括常規(guī)PID、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Fuzzy-PID、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳PID及廣義預(yù)測等PID算法。常規(guī)PID控制易于建立線性溫度控制系統(tǒng)被控對(duì)象模型;模糊控制基于規(guī)則庫,并以絕對(duì)或增量形式給出控制決策;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制采用數(shù)理模型模擬生物神經(jīng)細(xì)胞結(jié)構(gòu),并用簡單處理單元連接成復(fù)雜網(wǎng)絡(luò);Puzzy-PID為線性控制,且結(jié)合模糊與PID控制優(yōu)點(diǎn)。

1、引言
溫度控制系統(tǒng)是變參數(shù)、有時(shí)滯和隨機(jī)干擾的動(dòng)態(tài)系統(tǒng),為達(dá)到滿意的控制效果,具有許多控制方法。故對(duì)溫控器幾種常見的PID控制算法及其優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了分析與比較。

2、常見溫控器的PID控制算法

2.1 常規(guī)經(jīng)典PID控制算法的PID控制

PID控制即比例、積分、微分控制,其結(jié)構(gòu)簡單實(shí)用,常用于工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域。原理如圖1。


PID控制系統(tǒng)的原理框圖
 圖1   常見PID控制系統(tǒng)的原理框圖

明顯缺點(diǎn)是現(xiàn)場PID參數(shù)整定麻煩,易受外界干擾,對(duì)于滯后大的過程控制,調(diào)節(jié)時(shí)間過長。其控制算法需要預(yù)先建立模型,對(duì)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)特性的影響很難歸并到模型中。在我國大多數(shù)PID調(diào)節(jié)器廠家生產(chǎn)的溫控器均為常規(guī)經(jīng)典PID控制算法。

2.2 模糊PID控制算法的PID控制

模糊控制(Fuzzy Control)是以模糊集合論、模糊語言變量及模糊邏輯推理為基礎(chǔ)的計(jì)算機(jī)控制。原理如圖2。昌暉儀表YR-GFD系列傻瓜式PID調(diào)節(jié)器使用的就是模糊控制PID控制算法。


模糊控制系統(tǒng)原理框圖
圖2    模糊控制系統(tǒng)原理框圖
 

2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制算法的PID控制
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制采用數(shù)理模型的方法模擬生物神經(jīng)細(xì)胞結(jié)構(gòu),用簡單處理單元連接形成各種復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),并采用誤差反向傳播算法(BP)。原理如圖3:
 

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的原理框圖
圖3  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的原理框圖

2.4 Fuzzy-PID控制算法的PID控制
模糊控制不需知道被控對(duì)象的精確模型,易于控制不確定對(duì)象和非線性對(duì)象。PID本質(zhì)是線性控制。將模糊控制與PID結(jié)合多,以Fuzzy-PID混合控制為例,據(jù)給定值與測量值之偏差e選擇智能控制器,根據(jù)e的變化選擇控制方法,當(dāng)|e|≤emin或|e|≥emax時(shí),采用PID控制;當(dāng)emin≤|e|≤emax時(shí),采用Fuzzy控制。其結(jié)構(gòu)框圖如圖4。
 

Fuzzy-PID混合控制結(jié)構(gòu)框圖
圖4 Fuzzy-PID混合控制結(jié)構(gòu)框圖 

2.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制算法的PID控制
在PID控制的基礎(chǔ)上,加入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器,構(gòu)成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID溫控器,如圖5。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)溫控器NNC是前饋控制器,通過對(duì)PID溫控器的輸出進(jìn)行學(xué)習(xí),在線調(diào)整自己,目標(biāo)是使反饋誤差e(t) 或u(t)趨近于零,使自己逐漸在控制中占據(jù)主導(dǎo)地位,以減弱或最終消除反饋控制器的作用。暉儀表YR-GAD系列人工智能調(diào)節(jié)器/溫控器使用的就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制算法。
 

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制結(jié)構(gòu)框圖
圖5   神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制結(jié)構(gòu)框圖

2.6 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制算法的PID控制
將模糊邏輯與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合,采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊邏輯推理網(wǎng)絡(luò)模型和快速的自學(xué)習(xí)算法,通過網(wǎng)絡(luò)的離線訓(xùn)練和在線自學(xué)習(xí)使調(diào)節(jié)器具有自調(diào)整、自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力,達(dá)到模糊智能控制。如圖6。

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖
圖6   模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

2.7 遺傳PID控制算法的PID控制
遺傳PID控制是將調(diào)節(jié)器參數(shù)構(gòu)成基因型,將性能指標(biāo)構(gòu)成相應(yīng)的適應(yīng)度,利用遺傳算法來整定調(diào)節(jié)器的最佳參數(shù),不要求系統(tǒng)是否為連續(xù)可調(diào),能否以顯式表示。基于遺傳算法的自適應(yīng)PID控制的原理框圖如7。遺傳PID溫控系統(tǒng)將測量值與給定值進(jìn)行比較,用遺傳控制算法來優(yōu)化PID參數(shù),然后將控制量輸出,實(shí)現(xiàn)將PID參數(shù)串接構(gòu)成完整染色體,從而構(gòu)成遺傳空間中的個(gè)體,過通過繁殖交叉和變異遺傳操作生成新一代群體,經(jīng)過多次搜索獲得最大適應(yīng)度值的個(gè)體。
 

基于遺傳算法的自適應(yīng)PID控制結(jié)構(gòu)圖
圖7   基于遺傳算法的自適應(yīng)PID控制結(jié)構(gòu)圖

2.8 廣義預(yù)測PID控制算法的PID控制
預(yù)測控制(Predictive Control)是基于模型的計(jì)算機(jī)控制算法。其預(yù)測模型有脈沖響應(yīng)模型、階躍響應(yīng)模型、CAMRMA模型和CARIMA模型。基于CARIMA模型的廣義預(yù)測控制(GPC)是一種新型計(jì)算機(jī)PID控制算法。

3、常見溫度控制方法的對(duì)比分析
通過上述PID控制算法的原理分析,表1給出各種溫度控制特性與控制器應(yīng)用場合的情況。

昌暉儀表在本文介紹的PID控制算法中,常規(guī)PID控制、常規(guī)PID控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制屬于單一控制;Fuzzy-PID控制、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、遺傳PID控制、自適應(yīng)廣義預(yù)測及控制、模糊/神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊/神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)/遺傳控制屬于復(fù)合控制。

使用不同PID算法的溫控器在實(shí)際應(yīng)用中所呈現(xiàn)的控溫效果不同,溫控器價(jià)格也不相同,這就是市場上常見的溫控器價(jià)格存在巨大差異的主要原因之一。

下面昌暉儀表對(duì)各種PID算法控制特性和應(yīng)用做介紹,方便大家初步判斷你手中的溫控器是否適合現(xiàn)場工況使用。

1、常規(guī)PID控制算法
◆控制特性:優(yōu)點(diǎn)是結(jié)構(gòu)簡單、實(shí)用,性價(jià)比高。缺點(diǎn)是魯棒性不強(qiáng);適應(yīng)性不快;協(xié)調(diào)性不夠好等。
◆常規(guī)PID控制算法的溫控器應(yīng)用場合:易于建立的線性溫度控制系統(tǒng)的被控對(duì)象模型。

2、模糊控制算法
◆控制特性:與傳統(tǒng)的PID控制相比,響應(yīng)快,超調(diào)量小,魯棒性強(qiáng)。
◆模糊控制算法的溫控器應(yīng)用場合:純滯后,參數(shù)時(shí)變或非線性的溫度控制系統(tǒng),如干燥機(jī)、工業(yè)爐等的溫度控制。

3、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法
◆控制特性:魯棒性強(qiáng),響應(yīng)速度快,抗干擾能力強(qiáng),算法簡單,易于用硬件和軟件實(shí)現(xiàn)
◆神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法的溫控器應(yīng)用場合:多變量、多參數(shù)、非線性與時(shí)變系統(tǒng)。如:電阻爐的溫度控制等。

4、Fuzzy-PID控制算法
◆控制特性:具有很強(qiáng)的適應(yīng)性,只要知道部分知識(shí)即可建立BP算法。
◆Fuzzy-PID控制算法的溫控器應(yīng)用場合:一些大滯后系統(tǒng)中自動(dòng)尋優(yōu)P、I、D參數(shù),如管式加熱爐的溫度控制。

5、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法
◆控制特性:動(dòng)態(tài)響應(yīng)快,能達(dá)到高精度的快速控制,具有極強(qiáng)的魯棒性和適應(yīng)能力,穩(wěn)定性好。
◆模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法的溫控器應(yīng)用場合:需要不斷修正控制參數(shù)的溫度控制系統(tǒng)。如熱電偶校驗(yàn)儀等控溫裝置。

6、遺傳PID控制算法
◆控制特性:調(diào)試方便,控制精度高,抗干擾性強(qiáng),較高的穩(wěn)定性能。
◆遺傳PID控制算法的溫控器應(yīng)用場合:尋求全局最優(yōu)且不需任何初始信息的P、I、D參數(shù)尋優(yōu)溫控系統(tǒng)中,如陀螺溫控系統(tǒng)。

7、自適應(yīng)廣義預(yù)測及控制算法
◆控制特性:魯棒性強(qiáng),控制精度高。
◆自適應(yīng)廣義預(yù)測及控制算法的溫控器應(yīng)用場合:醫(yī)用溫度控制,如微波熱療中的溫度控制。

8、模糊、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法
◆控制特性:模糊控制魯棒性強(qiáng)。動(dòng)態(tài)響應(yīng)與上升時(shí)間快,超調(diào)小,PID控制器的動(dòng)態(tài)跟蹤品質(zhì)好和穩(wěn)態(tài)精度高。
◆模糊、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法的溫控器應(yīng)用場合:具有較太的滯后性,非線性、時(shí)定性的溫度控制系統(tǒng),如高分子聚合物反應(yīng)溫度控制等。

9、模糊、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳控制算法
◆控制特性:實(shí)現(xiàn)溫度隨外界干擾條件的乏化,實(shí)時(shí)的調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)和控制規(guī)律的功能,具有良好的溫度跟蹤性能和抗干擾能力。
◆模糊、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳控制算法的溫控器應(yīng)用場合:對(duì)升溫速度和恒溫過程的精度要求較高的控制系統(tǒng),如淬此爐溫度控制等。
將線性與非線性控制相結(jié)合。使溫度能滿足用戶的精度要求是溫控系統(tǒng)的最終目的。在實(shí)際應(yīng)用中,根據(jù)具體的應(yīng)用場合、不同的加熱對(duì)象、不同的控制要求和控制精度,選擇不同PID控制算法的溫控器及控制方式。

能熟練進(jìn)行PID參數(shù)整定,將溫度控制系統(tǒng)投自動(dòng),這代表著工程技術(shù)人員的自動(dòng)化技能水平,但很多人并未真正掌握PID控制和PID參數(shù)整定,習(xí)慣于依賴溫控器的自整定功能完成參數(shù)整定,但在串級(jí)溫度控制等復(fù)雜過程控制時(shí)就束手無策。在本站“溫控器”產(chǎn)品頁面免費(fèi)分享白志剛工程師編著的《自動(dòng)調(diào)節(jié)系統(tǒng)解析與PID整定》一書,書中內(nèi)容沒有高深的理論公式,全是實(shí)戰(zhàn)干貨,理解了此書內(nèi)容真諦,高中學(xué)歷的儀表人也能整定PID參數(shù),將PID控制弄透徹!對(duì)您有幫助,還是免費(fèi)的,趕快去產(chǎn)品頁面“溫控器”免費(fèi)領(lǐng)取這本書!

自動(dòng)調(diào)節(jié)系統(tǒng)解析與PID整定

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