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外文翻译终极版619
温度单向输入系统增益调整模糊控制器
Shiuh-jerhuangandchen-chuanwang
1,台北国立科技大学,车辆工程部,台湾省台北市106号,chung-hsiao东路1号。
2,台湾国立科技大学,机械工程部,台湾省台北市106号,keelung路43号。
在很多化工和半导体制造过程中,温度是控制所需产品质量的重要参数。
一般来说,温度控制系统具有响应速度慢,时滞,和单向控制输入特性等非线性的时变特征。
很难估计出准确的动力学模型和设计出一种能够取得良好的控制特性的温度控制器。
在这里提出了一种针对密闭铁腔单向加热输入控制器的无模型智能模糊增益调整控制策略。
这个概念在控制过程中被用来调整增益调度的模拟隶属函数映射的适用范围从而改善控制性能。
实验表明该控制方案无超调,并且稳态误差的阶跃输入响应总小于0.28℃。
该方案适用于工业温度控制系统。
关键词:
模糊控制温度控制和增益调度单向输入
1简介
在化学,材料,半导体制造过程中,温度是一个重要的控制参数。
例如:
退火,薄膜材料玻璃熔化炉沉积和电视都需要适当的温度控制系统。
一些温度控制系统具有加热和冷却控制阶段,而其他系统只有加热输入控制阶段。
他们的动态特性有着显著差异。
加热器输入的温度控制系统比有两个阶段的控制系统更难以取得良好的控制效果。
如何设计一种具有响应速度快,稳态误差小,无超调的特点的通用温度控制器在工业实施控制研究领域仍然是一种挑战。
目前,开关控制和PID控制方案用于商业产品。
在1936年,一种PID控制器被设计出来。
目前,PID控制器已经广泛应用于工业自动化的控制系统。
然而,如何调整控制增益因素是实施PID控制器的关键。
如果精确的动态模型对于控制系统是有效的,nichols和ziegler规则(nichols和ziegler,1942年),和IMC控制策略(chien和fruehauf,1990;rivera等人1986年)可以计算出适当的收益。
然而,供热厂有延时和温度依赖的非线性特性。
对于一个PID控制器的设计很难建立精确的动态模型。
一般来说,系统需要一个实验的过程来获得好的控制响应。
当该系统具有外部干扰或设定值发生变化时,其瞬态响应也会变坏。
这样的系统需要一个网络在线的工作人员来调整它或者切换到手动控制。
然而这是一个不方便的应用,而且生产参数可能不保持在一个良好的成产水平上。
因此,无模型智能控制方案已经得到了关注。
基于控制水浴加热温度提出了一种自整定PID控制策略(Yusof等人,1994年)。
采用频率loop-shaping技术来调整PID温度控制器的增益的一种化学气相沉积(CVD)扩散炉(Grassi和Tsakalis,2000年)。
这种方法的适当的收益是搜查了基于系统输出响应的一个开关开路继电器控制。
此外,采用模糊控制技术以其自身的智能特性已成功应用在许多工业过程,。
最近,模糊控制理论用来提高PID控制器的自适应性和鲁棒性。
提出了一种基于混合模糊控制和PI控制的为电视玻璃熔化炉温度控制的方法(Moon和Lee,2000,2003)。
采用模糊逻辑方案也适用于调整PID控制器收益(陈和李,2003;He等,1993;Visioli高庆宇,2001)。
这些方法与传统的PID的收获是非线性函数的跟踪控制的性能。
他们可以在输出误差的基础上自动调节。
与传统的PID控制器相比可以达到较好的鲁棒性,快速反应和更小的超调。
然而,很难设计一个通用的模糊控制规则表和相应的模糊参数。
因此,一种自组织模糊控制器(鲁和陈,1994)和自适应模糊控制方案(Haissig,1999)被用与设计温度控制器以获得稳定的性能,但这些控制策略仍不能达成一个快速和精确的瞬态响应稳态响应。
通常,温度控制系统具有非线性时变、时滞特征。
很难估计一个基于适当的动态模型的控制器的设计。
特别是,温度控制问题单向加热器输入只有滞后、不对称控制行为。
基于传统控制算法的反应很难实现精确的温度控制精度有较好的瞬态。
这里以无模型增益调整为研究对象,运用模糊控制方案设计一个加热器输入单相温度控制器与模糊增益参数,自动控制,可获得较好的瞬态响应和很小的稳态误差的通用的智能温度所设计的控制器是本文的目的。
温度动态响应模糊控制器的性能将增益调整相比,自整定PID控制器。
实验试验台是一个空洞的金属腔只具有加热器控制输入。
2,系统结构
基于pc机的控制系统的温度监测系统的结构如图1所示。
PC发送的控制电压通过D/A卡输入到SCR驱动器。
一个12-bit低成本ASIO-113AD/DA/8255板卡确定为本控制系统。
SCR驱动器250欧姆的内阻控制电压转换成1-5V4-20毫安的控制输入电流的供暖棒。
这个SCR可以监视输出功率单相110-V和20-A替代目前的电源。
它调节电流输入电棒加热提高温度空心金属腔。
介质内部的空洞圆柱腔体的空气。
中空的温度测量金属筒用一个电阻温度传感器(RTD)和通过A/D转换卡反馈到PC。
温度控制算法实现Cþþ程序。
一个空心金属腔实验试验台是建立评价控制性能。
铁的尺寸是250毫米空心圆柱在高度和51毫米直径空心孔直径与10-mm设立电棒加热温度传感器和RTDPT100。
选择PT100RTS传感器是由于0.28C3008C温度测量范围内的准确性。
RTD传感器的敏感性是0.0015每摄氏度。
取样频率以下的实验设置为40赫兹。
3,自整定PID控制
影响因素控制系统性能的PID控制关键是怎么才能找到最佳的配置比例增益、积分时间常数和导数时间常数。
为切实实施,这些增益的调整,实现了一项专长或一位经验丰富的工程师,试误修改。
这是耗时的工作过程并且动态响应的行为不能得到保证。
为此,电反馈评价方法,提出了一种基于发现的增益参数的PID控制器(Astrom和Hagglund,1984年)。
首先,一个开关切换控制应用于前2个周期。
当系统温度低于设定值,控制器完全打开来驱动温度。
当温度达到调定值,控制输入立即切断。
然后临界增益,Ku,和关键的时期,Pu,可以发现从这些输入输出响应曲线就像图2,
(1)
因此,这个增益参数可以采用计算公式的Ziegler-Nichols经验丰富。
(2)
那意味着
(3)
这些PID控制增益可以用来监视系统温度的阶跃变化。
4,增益调整模糊逻辑控制器
因为这个温度控制系统具有明显的滞后、单向输入非线性行为,很难建立一个适当的动态模型精确模型控制器的设计。
此外,超瞬态温度控制系统的响应,与时滞和单相供暖输入动态特征,这很难以避免和快速消除。
因此,如何设计一个通用的温度控制器与小超调,快速反应将是一场具有挑战的研究课题。
这里的无模型增益调整提出了一种模糊控制策略来解决这个问题。
控制框图如图3。
通常一个模糊方法的动机是,认识不够和动态模型具有不确定性。
采用模糊集理论来模拟逻辑推理的人类。
主要的组成部分,是一组模糊控制器语言的模糊控制规则和推理引擎要解释这些规则。
这些模糊规则之间提供一个转型的语言知识控制一个专家,自动控制策略的一种催化剂。
每一个模糊控制规则组成的先例和一系列的;一般形式的规则可以被表示为
:
IFXis
andYis
THENUis
(4)
这里Ri是电流规则,X和Y是系统被控输出的声明而U是系统输入的声明。
A1,A2和C1分别是相应输入输出的模糊子集。
每个输出的模糊规则的重要性取决于隶属函数的语言输入和输出变量。
该控制系统,有两个输入的指标模糊控制器的温度误差和误差变化的ce,e和输出指标是控制电压u。
为了简化计算的模糊控制器,七平等的跨度三角形隶属度函数用遗传算法对模糊控制器输入变量e和ce。
他们是NB,NM,NS,ZO,PS,PM和PB。
这些的隶属函数的模糊变量如图4所示。
这个隶属度函数的规模通过改变尺度参数的隶属度函数可扩展或缩小。
增益参数是用于映射相应的变量转化该标称的范围。
在人类的直觉,当温度误差大,控制电压应增加,以满足更多能量用来加热温度控制腔和减少误差。
在另一方面,当误差趋近于零的子集的隶属度函数,控制器应微调改正应提供的小小变化温度误差和减少超调现象的倾向。
这两种情况可以通过分离隶属函数和一个增益参数去掉。
这些映射参数指定以ge,gce和gu分别对应误差、误差变化及控制电压,分别列在表1。
表1模糊增益比例因数
参数
模糊增益因数
ge
gce
gu(60)
gu(100)
gu(200)
粗调
5
2
2.6
2.9
3.6
微调
2
1
2.0
2.4
3.2
参数ge和gce是指定比例因子模糊输入变量分别对应操作温度范围的误差和误差变化。
该参数gu的设计是一个增益调整模糊逻辑控制电压和实验再调整努力简化为设计模糊规则表。
这个方法是一个新的增益调整模糊控制结构。
这些参数值为这个增益调整非临界的模糊逻辑控制器。
他们可以通过简单的实验大致可以确定。
然后有相同的价值观可以应用到不同的温度设定分阶跃响应控制与适当的稳态精度。
为该温控系统、ge=5和gce=2用于粗调,而ge=2andgce=1用于微调任何不同的温度设定点。
相应的模糊隶属度函数的控制误差覆盖的温度范围分别对应68摄氏度粗调和2.48摄氏度的微调,如图5所示。
该控制器软件的程序可以自动开关的粗调和微调控制范围之间的温度数据,通过误差反馈信号。
控制获得其价值gu取决于温度设定点的因环境因素引起的热量平衡的问题。
它需要一个小实验获得其价值为某个特定的温度范围内设置,例如50-808C,80-1208C,120-1508C等等。
这些参数值并不是至关重要。
每个增益参数在一定范围内可达到合理的动态反应。
否则,我们需要设计一个不同的模糊控制规则表为每个温度设定范围。
那将是一个花费更多的时间和繁琐的工作比所建议的方法。
在这项研究中,整个论述中的隶属度函数分为两个区域,微调和粗调地区。
图5给出了两组不同的隶属度函数的个别跨度。
在温度的阶跃响应开始的时候,该控制器能在回应大错误的区域中自动选择一个大的范围(粗调划分区域)。
当温度达到稳定状态,控制器将开关覆盖范围的隶属函数,进了微调区域来纠正稳态误差。
该控制策略能开关自动之间的不同控制范围和分裂的隶属度函数,在一种基于反馈的信号控制变量的误差、e和ce只通过改变增益比例因子的隶属度函数改变。
除此之外,系统热量平衡控制电压也包括在这个用来代替这个额外的价值偏移控制其他控制算法,简化了控制器的设计问题和控制律法计算而设计的模糊规则表中。
表2加热器模糊规则表
U
E
NB
NM
NS
ZO
PS
PM
PB
NB
-1.2
-1.15
-1.1
-1.0
-0.9
-0.5
0.85
NM
-1.15
-1.1
-1.0
-0.9
0.85
0.9
0.95
NS
-1.1
-1.0
-0.9
-0.5
0.85
0.9
0.95
ZO
-1.0
-0.9
-0.5
0.85
0.9
0.95
1.0
PS
-0.9
-0.5
0.85
0.9
0.95
1.0
1.1
PM
-0.5
0.85
0.9
0.95
1.0
1.1
1.15
PB
0.85
0.9
0.95
1.0
1.1
1.15
1.2
在本文中,49模糊规则是被用于控制利用用SCR输入电压校正腔的温度。
那些模糊规则都列在表2。
这些规则建立了基于试验反应的PID控制和某些实验总结过程。
控制电压的偏移处理系统热量平衡是直接添加到这些模糊规则。
将获得的模糊控制器自动控制电压,包括热平衡抵消控制电压和误差修正技术的控制电压。
然而,一个PID控制器的需要在各个温度阶段通过单调的实验获得的参数Ki来达到适当的响应瞬态响应。
否则,气温响应速度将在到达指定值或长周期振荡之前慢下来。
使用的隶属函数,本文对的一个三角形模糊化的类型。
该函数可表示为
(5)
这里w是隶属度函数的分布跨度、x是模糊输入,a是隶属度函数值1时相应的参数。
方法采用高度解模糊化的模糊输出变量来获得这个温度控制系统的SCR加热驱动器的控制电压。
有关方程
(6)
UAij(xj)是模糊设定变量的语言值,Wi是已经激活的通信规则的砝码。
Yi是ith模糊规则产生的模糊控制值,y是网络模糊控制行动。
模糊控制器在每个控制步骤中的输出决定于利用公式计算出的SCR驱动器控制电压。
5,实验结果
为了客观评价自整定PID控制和增益调整模糊控制方案的控制性能,为了这个实验目的一个简单的温度控制设备建造完成。
这是一个空的铁圆柱加热线圈输入能量和RTD温度传感器来测量里面的温度。
空心铁桶的尺寸是高250mm,直径51mm其中10mm的空心直径用于安装加热棒和RTDPT100温度传感器。
控制设备的时滞从的瞬态响应的自整定控制过程发现大约是20s。
40-Hz的采样频率选择下列实验。
三种不同的温度跳变计划为该控制设备实施探讨最佳的控制性能和鲁棒性所设计的控制器。
控制的增益自整定PID控制方案是根据Ziegler-Nichols公式计算从自整定测试过程得出临界增益Ku,临界周期Pu。
以下三个事例多选的自整定的PID控制的增益分别为Kp=0.5,Ki=0.0002,Kd=0.02.。
5.1空心铁圆柱和自整定PID控制
设置温度为60摄氏度时的温度响应和加热控制电压
如图6(a)和(b)所示。
它可以被观察到的温度在3分钟内达到58摄氏度,而后缓慢升温,它用7分钟的时间到达稳态,并且稳态误差在0.21摄氏度,无超调。
对于指定的温度设定100摄氏度,温度响应和加热控制电压如图7(a)和(b)所示。
它可以被观察到温度在8分钟内达到98摄氏度,而后缓慢升温,它用12分钟达到稳态,并且稳态误差在0.17摄氏度,无超调。
对于指定的温度设定200摄氏度,温度响应和加热控制电压如图8(a)和(b)所示。
它可以被观察到温度在25分钟内达到198摄氏度,而后缓慢升温,它用27分钟达到稳态,并且稳态误差在0.19摄氏度,无超调。
我们可以总结出这样一套PID增益,它能够用于检测不同的温度环境得到稳态误差小于0.21摄氏度无超调的装置。
然而,在达到指定温度之前瞬态响应反映缓慢。
这是权衡无超调限制和相应速度矛盾和为每个设置点控制热量平衡变异设备的原因。
如果我们想要得到的良好的控制性能,进行最优PID控制增益应搜查单调乏味的试误为每个设置点。
5.2空心铁圆柱和增益调整模糊控制
三种不同的温度设置指定以评估其控制性能这个通用的模糊控制算法增益调整所描述的增益调整前面章节的模糊参数显示在表1和模糊规则表2中列出。
对于指定的温度设定60摄氏度,温度响应和加热控制电压如图9(a)和(b)所示。
它可以观察到
温度响应,用3分钟时间达到58摄氏度,用5分钟达到稳态并且稳态误差在0.088摄氏度,无超调。
对于指定的温度设定100摄氏度,温度响应和加热控制电压如图10(a)和(b)所示。
它可以被观察到的温度响应用7.5分钟达到98摄氏度,用9.5分钟达到稳态,稳态误差在0.17摄氏度,无超调。
对于指定的温度设定200摄氏度,温度响应和加热控制电压如图11(a)和(b)。
它可以观察到温度响应用25分钟达到198摄氏度,用26分钟达到稳态,稳态误差在0.073摄氏度,无超调。
我们可以得出结论,从这些实验结果可以看到自整定PID和增益调整模糊控制算法控制的温度阶跃响应最终都能稳态误差小0.2摄氏度甚至无超调。
它可以满足要求的工业应用。
自从增益调整模糊控制方案具有时变性,它比PID控制有一个更好的瞬态响应性能。
例如,60摄氏度和100摄氏度的增益调整稳态建立时间比PID控制节省30%的时间。
两个控制器的动态性能都在200摄氏度设置点所没有的一个显著性差异。
这意味着PID的收益需对于每个温度设定都要单独设计。
然而,同样的模糊控制规则和模糊增益参数可以用来监测不同的温度设置为一般-目的应用。
此外,模糊控制器的增益调整的瞬态响应和稳态误差都比自整定PID控制器效果好。
这是一个重要的优势为实用实施的目的。
图6(a)和(b)图7(a)和(b)
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