自动控制原理课程设计炉温控制PID的研究.docx
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自动控制原理课程设计炉温控制PID的研究
摘要:
数字PID控制在生产过程中是一种最普遍采用的控制方法,在机电、冶金、机械、化工等行业中获得了广泛的应用。
本文以加热炉炉温控制系统中PID调节为研究课题,对其进行PID设计,讨论及总结,并给出几种改良PID控制在此控制系统中的运用,讨论其效果及作用。
最终论述智能PID控制在温度控制中的运用。
对传统PID控制、改进型PID控制以及智能PID控制算法使用MATLAB进行仿真,并对仿真结果加以分析。
关键词:
PID改进型PID智能PID
Abstract:
DigitalPIDcontrolintheproductionprocessisoneofthemostwidelyusedcontrolmethod,themechanicalandelectrical,metallurgy,machinery,chemicalandotherindustriesforawiderangeofapplication.BasedonelectronicovenfurnacetemperaturecontrolsystemPIDcontrolastheresearchsubject,thePIDdesign,discussionandsummary,andgivesseveralimprovedPIDcontrolintheapplicationofthecontrolsystem,anddiscussitseffectandfunction.FinallydiscussesintelligentPIDcontrolintheapplicationoftemperaturecontrol.ThetraditionalPIDcontrol,advancedPIDcontrolandintelligentPIDcontrolalgorithmusingMATLABsimulation,andthesimulationresultsanalysis.
Keywords:
PIDImprovedPIDIntelligentPID
引言:
在工程实际中,应用最为广泛的调节器控制规律为比例、积分、微分控制,简称PID控制,又称PID调节。
PID控制器问世至今已有近70年历史,它以其结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便而成为工业控制的主要技术之一。
PID控制,实际中也有PI和PD控制。
PID控制器就是根据系统的误差,利用比例、积分、微分计算出控制量进行控制的。
PID控制在工业生产中应用颇广,尤其是钢铁工业中。
本文选取钢铁工业钢铁生产车间中电阻炉温度控制系统为模型,根据其传递函数对其PID进行整定,进一步分析改进型PID和智能PID控制对控制系统的作用效果。
1炉温控制系统的PID设计
1.1炉温模型及其传递函数
钢铁生产车间电阻炉炉温控制原理图:
其加热炉传递函数为:
(取自姜学军著计算机控制技术清华大学出版社2005年),控制系统采用PID控制。
1.2PID参数整定
连续PID控制是指系统中的控制器具有如下形式:
式中为比例系数,为积分时间常数,为微分时间常数。
这里PID的调节对象为上述加热炉总传递函数,即:
。
PID离散算法可表示为(用增量表示)
T---采样周期TD---微分时间TI---积分时间KP---比例系数
根据实际情况可确定:
采样时间T=1s。
1.2.1Ziegler-Nichols参数整定方法
A.参数整定
通过实际实验测取过程开环阶跃响应曲线如2.1所示。
(图2.1中曲线是由传递函数得到)
则PID参数整定经验公式(如下表)
参数
控制器
Kp
Ti
Td
P
KL/T
PI
0.9KL/T
3L
PID
1.2KL/T
2L
L/2
故:
PID控制器为:
B.MATLAB仿真
没用PID调节时:
仿真程序如下:
t=[0:
1:
500]';
ut=[t,ones(size(t))];
[t,x,y]=sim('PID1',500,[],ut);
plot(t,y);
girdon
仿真图如下:
图一
加PID时:
所得结果:
图二
1.2.2临界比例度法
A参数整定
先使PID处于纯比例作用,使系统处于闭合状态,然后由小到大增加Kp,直到系统y为等幅振荡,记此时PID中比例系数为Km,等幅振荡周期为Tm,则PID
参数按表二进行整定:
控制器
参数
Kp
Ki
Kd
P
0.5Km
——
——
PI
0.45Km
0.85Tm
——
PID
0.6Km
0.5Tm
0.125Tm
表二
寻找Km有:
由图知,该系统无等幅振荡情况,故无法用此方法整定。
2积分分离PID在炉温控制中的应用
2.1积分分离PID
具体步骤如下:
(1)根据实际情况,认为设定ε>0.
(2)当|e(k)|>ε,采用PD控制,可以避免缠身过大超调,又使系统有较快的反映。
(3)当|e(k)|≦ε,采用PID控制,以保证系统精确精度。
积分分离控制算法为:
2.2具体应用及仿真
用普通PID控制炉温曲线为图二。
下面采用积分分离PID:
采样时间为:
Ts=4s,延迟时间为40s,故被控对象离散化为:
仿真指令信号为rin(k)=1。
仿真程序如下:
num=[2.8];
den=[178,1];
ts=4;
g0=tf(num,den,'inputdelay',40);
g1=c2d(g0,ts,'zoh');
g2=ss(g1)
[num1,den1]=tfdata(g1,'v')
u_1=0;u_2=0;u_3=0;u_4=0;u_5=0;u_6=0;u_7=0;u_8=0;u_9=0;u_10=0;u_11=0;
y_1=0;y_2=0;y_3=0;
error_1=0;error_2=0;
ei=0;
fork=1:
200
time(k)=k*ts;
yout(k)=-den1
(2)*y_1+num1
(2)*u_11;
rin(k)=1;
error(k)=rin(k)-yout(k);
ei=ei+error(k)*ts;
ifabs(error(k))>=0.8&abs(error(k))<=0.1
beta=0.3;
elseifabs(error(k))>=0.6&abs(error(k))<=0.8
beta=0.6;
elseifabs(error(k))>=0.4&abs(error(k))<=0.6
beta=0.9;
else
beta=1;
end
end
end
kp=0.755;
ki=0.0094;
kd=15.1;
u(k)=kp*error(k)+kd*(error(k)-error_1)/ts+beta*ki*ei;
y_3=y_2;y_2=y_1;y_1=yout(k);
u_11=u_10;u_10=u_9;u_9=u_8;u_8=u_7;u_7=u_6;u_6=u_5;u_5=u_4;u_4=u_3;u_3=u_2;u_2=u_1;u_1=u(k);
error_2=error_1;error_1=error(k);
end
figure
(1);
plot(time,yout,'r');
axis([0,1000,0,2]);
figure
(2);
plot(time,u,'r');
仿真结果如下:
(图三)
如图
普通PID积分分离PID
两图相比较积分分离PID超调量小,控制精度较高。
3神经元PID控制在炉温控制中的应用
神经元自适应有几种典型的学习规则,这里选取有监督的Hebb学习规则:
仿真程序如下:
x=[0,0,0]';
xiteP=0.755;xiteI=0.0094;xiteD=15.1;
wkp_1=0.1;wki_1=0.1;wkd_1=0.1;
error_1=0;error_2=0;
u_1=0;u_2=0;u_3=0;u_4=0;u_5=0;u_6=0;u_7=0;u_8=0;u_9=0;u_10=0;u_11=0;
y_1=0;y_2=0;y_3=0;
ts=4;
fork=1:
1000
time(k)=k*ts;
rin(k)=1;
yout(k)=0.9778*y_1+0.0622*u_11;
error(k)=rin(k)-yout(k);
wkp(k)=wkp_1+xiteP*error(k)*u_1*x
(1);
wki(k)=wki_1+xiteI*error(k)*u_1*x
(2);
wkd(k)=wkd_1+xiteD*error(k)*u_1*x(3);
K=0.01;
x
(1)=error(k)-error_1;
x
(2)=error(k);
x(3)=error(k)-2*error_1+error_2;
wadd(k)=abs(wkp(k))+abs(wki(k))+abs(wkd(k));
w11(k)=wkp(k)/wadd(k);
w22(k)=wki(k)/wadd(k);
w33(k)=wkd(k)/wadd(k);
w=[w11(k),w22(k),w33(k)];
u(k)=u_1+K*w*x;
y_3=y_2;y_2=y_1;y_1=yout(k);
u_11=u_10;u_10=u_9;u_9=u_8;u_8=u_7;u_7=u_6;u_6=u_5;u_5=u_4;u_4=u_3;u_3=u_2;u_2=u_1;u_1=u(k);
error_2=error_1;error_1=error(k);
wkp_1=wkp(k);
wkd_1=wkd(k);
wki_1=wki(k);
end
figure;
plot(time,yout,'b');
axis(0,1000,0,1.4);
仿真结果如下:
总结:
普通PID积分分离PID
神经元自适应PID
由图可看出,神经元自适应PID控制效果最好,积分分离在普通PID的基础上有所加强。
参考文献:
1《ATLAB在控制系统中的应用》/张静等编著北京电子工业出版社2007.5
2《工业过程控制中的PID整定方法》付冬梅
3《一种改进PID控制在炉温控制系统中的应用》 马雪峰、田跃辉,李玲丽等
4 《热处理电阻炉炉温控制系统的分析与仿真》 徐建林(甘肃工业大学)
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