单容水箱液位模糊控制系统设计.docx
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单容水箱液位模糊控制系统设计
摘要
液位控制是工业控制中的一个重要问题,针对液位控制过程中存在大滞后,时变,非线性的特点,为适应复杂系统的控制要求,人们研制了种类繁多的先进的智能控制器,模糊控制器便是其中之一。
模糊控制,使控制系统的响应速度快,过渡过程时间大大缩短,超调量减少,振荡次数少,具有较强的鲁棒性和稳定性,在模糊控制中扮演着十分重要的角色。
本文介绍了模糊控制在单容水箱的液位控制系统中的应用。
首先建立了液位控制系统数学模型,介绍了PID控制和模糊控制的基本原理,然后利用MATLAB工具对控制对象进行了跟踪设定值,进行单容水箱液位模糊控制方面的仿真研究。
模糊控制算法与常规PID算法相比具有鲁棒性强和动态性能好等特点,该控制方法对于单容水箱系统控制是有效的。
关键词:
PID控制,模糊控制,simulink仿真
Abstract
Theliquidlevelcontrolindustrialcontrolisoneoftheimportantproblems,Accordingtolevelcontrolprocessinbiglag,time-varying,Nonlinearcharacteristics,Inordertoadapttothecontrolrequirementsofcomplexsystem,Itwasawidevarietyofadvancedintelligentcontroller,Fuzzycontrollerisoneofthem.FuzzycontrolalgorithmcombinedwithPIDcontrolandfuzzycontrolmethod,canrealizePIDparametersofonlineadjustment,thecontrolsystemofthefastresponse,thetransitionprocesstimeshortensgreatly,overshootsreduce,oscillationlessnumber,andhasstrongrobustnessandstabilityinfuzzycontrolplayaveryimportantrolein.
ThisarticledescribesthefuzzycontrolinWaterLevelControlSystem.First,theestablishmentofalevelcontrolsystemmathematicalmodeldescribesthebasicprinciplesoffuzzycontrolandPIDcontrol,andthenuseMATLABtoolsforcontrolobjecttrackingsettings,single-tankwaterlevelsimulationoffuzzycontrol.FuzzycontrolalgorithmandcomparedwiththeconventionalPIDalgorithmrobustnessanddynamicperformanceandgoodfeatures,thecontrolmethodforsingle-tankwatersystemcontrolsareeffective.
Keywords:
PIDcontrol,tankfuzzycontrol,simulinksimulation
第一章绪论
1.1选题背景、研究意义及文献综述摘要
1.1.1选题背景
随着工业生产的飞速发展,人们对控制系统的控制精度,响应速度,系统稳定性与适应能力的要求越来越高。
而实际工业生产过程中的被控对象往往具有非线性,时延的特点,应用常规的控制手段难以达到理想的控制效果,研究对非线性,时延对象的先进控制策略,提高系统的控制水平,具有重要的实际意义。
本文所提及的液位控制系统是一种可以模拟多种对象特性的实验装置。
该装置是进行控制理论与控制工程教学,实验和研究的理想平台,可以方便的构成多阶系统对象,用户既可通过经典的PID控制器设计与调试,完成经典控制教学实验,也可通过模糊逻辑控制器的设计与调试,迸行智能控制教学实验与研究。
自动控制理论的形成和发展经历了经典控制理论,现代控制理论和智能控制理论三个阶段。
其中,经典控制理论和现代控制理论是建立在精确的数学模型的基础之上的,而智能控制理论适合用来解决系统模型和环境本身均不确定的问题。
1987年智能控制正式成为一门独立的学科,它是人工智能,运筹学和自动控制理论等多学科相结合的交叉学科。
模糊控制是模仿人的控制过程,其中包含了人的控制经验和知识。
因而从这个意义上说,模糊控制也是一种智能控制。
模糊控制方法既可以用于简单的控制对象,也可以用于复杂的过程。
1.1.2研究意义
随着工业生产的飞速发展,人们对生产过程的自动化控制水平,工业产品和服务产品质量的要求也越来越高。
每一个先进实用控制算法和监测算法的出现都对工业生产具有积极有效的推动作用。
然而,当前的学术研究成果与实际生产应用技术水平并不是同步的,通常情况下实际生产中大规模应用的算法要比理论方面的研究滞后几年,甚至有的时候这种滞后相差几十年。
这是目前控制领域所面临的最大问题,究其根源主要在于理论研究尚缺乏实际背景的支持,一旦应用于现场就会遇到各种各样的实际问题,制约了其应用。
因而,在目前尚不具有在实验室中重现真实工业过程条件的今天,开发经济实用且具有典型对象特性的实验装置无疑是一条探索将理论成果快速转换为实际应用技术的捷径。
多容器流程系统是具有纯滞后的非线性耦合系统,是过程控制中的一种典型的控制对象,在实际生产中有着非常广泛的应用背景。
用经典控制方法和常规仪表控制这类过程时,常因系统的多输入多输出关系以及系统的内部关联而使系统构成十分复杂,会明显地降低控制系统的调节品质,在耦合严重的情况时会使各个系统均无法投入运行。
液位控制系统是模拟多容器流程系统的多输入多输出,大迟延,非线性,耦合系统,它的液位控制算法的研究对实际的工程应用有着非常重要的意义。
工业生产过程控制中的被控对象往往是多输入多输出系统,回路之间存在着耦合的现象。
即系统的某一个输入影响到系统的多个输出,或者系统的某一个输出受到多个系统输入的影响。
有时对该多变量系统进行解耦能够获得满意的控制效果。
液位控制系统实验装置模拟了工业现场多种典型的非线性时变多耦合系统,用常规的控制手段往往很难实现理想的控制效果,因此对其控制算法进行研究具有非常重要的实际意义。
1.2模糊控制在工业中的应用
自从1965年美国加利福尼亚大学的Zadeh教授创建模糊集理论和1974年英国的E.H.Mamdani成功地将模糊控制应用于锅炉和蒸汽机控制以来,模糊控制得以广泛发展并在现实中得以成功应用,其根源在于模糊逻辑本身提供了由专家构造语言信息并将其转化为控制策略的一种系统的推理方法,因而能够解决许多复杂而无法建立精确的数学模型系统的控制问题,是处理推理系统和控制系统中不精确和不确定性的一种有效方法。
从广义上讲,模糊控制是基于模糊推理,模仿人的思维方式,对难以建立精确数学模型的对象实施的一种控制。
它是模糊数学同控制理论相结合的产物,同时也构成了智能控制的重要组成部分。
模糊控制的突出特点在于:
控制系统的设计不要求知道被控对象的精确数学模型,只需要提供现场操作人员的经验知识及操作数据控制系统的鲁棒性强,适应于解决常规控制难以解决的非线性、时变及滞后系统。
以语言变量代替常规的数学变量,易于构造形成专家的“知识”。
控制推理采用不精确推理“(approximatereasoning)”,推理过程模仿人的思维过程,因为介入了人类的经验,因而能够处理复杂甚至“病态”系统模糊控制在理论上突飞猛进的同时,已越来越多地成功地应用于现实世界中。
然而相比于传统的控制方法,应用于实时控制中的模糊控制到底有什么优势许多学者在研究证明采用启发式规则的模糊控制器性能优于常规控制器性能时是否进行了平等的比较,也即是否用性能较好的模糊控制器与性能较差的PI控制器进行着比较,K.J.Astrom表达了上述观点。
可以说每一种新的技术与方法在体现其优越性能的同时,也必定存在其局限性。
应当承认,在对客观对象进行观察和认识时,模糊控制必竟不如人的认识全面深刻,因而若要达到真正仿人智能的效果,仍然需要其自身在工程应用中不断地朝着自适应、自组织、自学习方向发展。
本文应用模糊控制对单容水箱液位对象进行控制并仿真。
1.3系统的控制算法种类
目前,针对过程控制所研究开发出来的控制算法很多,得到工程界认可的控制策略主要有以下几种:
(1)模糊控制算法。
大量的事实证明,传统的PID控制算法对于绝大部分工业过程的被控对象(高达90%)可取得较好的控制效果。
采用模糊控制算法往往可以进一步提高控制质量。
(2)预测控制。
预测控制是直接从工业过程控制中产生的一类基于模型的新型计算机控制算法。
因为它采用多步预测、滚动优化和反馈校正等控制策略因而控制效果好、鲁棒性强,适用于控制不易建立精确数学模型且比较复杂的工业生产过程。
(3)自适应控制。
在过程工业中,不少的过程是时变的,如采用参数与结构固定不变的控制器,则控制系统的性能会不断恶化,这时就需要采用自适应控制系统来适应时变的过程。
它是辨识与控制的结合。
(4)智能控制。
随着科技的发展,对工业过程不仅要求控制的精确性,更加注重控制的鲁棒性、实时性、容错性以及控制参数的自适应和自学习能力。
另外,被控工业过程日益复杂,过程严重的非线性和不确定性,使许多系统无法用数学模型精确描述。
没有精确的数学模型作前提,传统控制系统的性能将大打折扣。
而智能控制器的设计却不依赖过程的数学模型,因而对于复杂的工业过程往往可以取得很好的控制效果。
本节主要针对PID和模糊(智能)控制算法进行研究,最后给出本文将要实现的控制算法。
1.4本论文的主要内容
本论文研究的以单容水箱液位为研究对象,建立数学模型,设计单容水箱液位单回路反馈控制系统,采用PID控制并进行仿真以及参数整定。
设计单容水箱液位模糊控制系统。
即设计一个两维模糊控制器,模糊控制器的设计为两个输入一个输出,模糊控制器的输出用来控制阀门的开度,调节水箱的液位。
最后对PID控制和模糊控制进行比较。
第二章单容水箱液位系统组成及数学建模
2.1单容水箱的组成
水箱液位控制系统是进行控制理论与控制工程相互结合的理想平台,可以方便地构成一阶系统对象和二阶系统对象以及多阶系统对象。
单容水箱系统的结构如图2-1所示.它由水箱,液位传感器,出水阀门和入水阀门组成.被控对象是装有入水阀门和出水阀门的单个水箱,被控量是液位.单容水箱液位控制系统能够模拟实际生产中的罐状容器(蓄液池或贮液缸等),完成一些典型的液位控制。
本论文研究单容水箱液位系统,改变调节阀(FV101)的开度,水箱液位会作相应变化。
系统原理见图2-1。
水流入量Qi由调节阀u控制,流出量Q0则由用户通过闸板开度来改变。
被调量为水位h0分析水位在调节阀开度扰动下的动态特性:
图2-1单容水箱液位原理图
2.2单容水箱液位的数学建模
此容器的流出阀为手动阀门,流量
只与容器1的液位h有关。
水槽的平衡方程为Q
-Q
=A
(2-1)
此时出口物料流量Q
可以写成Q
=
(2-2)
将(2-2)带入(2-1)可得AR
+h=RQ
(2-3)
将(2-3)进行拉式变换后,可得传递函数
(2-4)
令AR=T,R=K,H=Y,Q
=X,可得单容液位对象的数学模型,即传递函数为
(2-5)
实际上,水槽底面积越大,对液体的容量也越大,相同流量的改变造成的液位变化也越小。
上述流程中由于只有一个水槽,且输出参数为液位,所以称为单容液位对象。
在该液位控制系统中,建模参数如下:
控制量:
水流量Q;
被控量:
水箱液位;
控制对象特性:
水箱尺寸为:
s=0.0025m2,h=10cm;流量Q1=0.0083m3/s,Q2=0.02m3/S,R=2s/m2。
(2-6)
(2-7)
AR=T,R=K(2-8)
(2-9)
(2-10)
第三章控制系统的设计
3.1PID控制算法和模拟PID调节
按偏差的比例、积分和微分进行控制的调节器简称为PID调节器,它是连续系统中技术成熟、应用最为广泛的一种调节器。
PID调节器结构简单,参数易于调整,在长期应用中己积累了丰富的经验,被广泛应用于工业过程控制,至今仍有90%左右的控制回路具有PID结构。
控制器的基本控制规律有比例(Proportional或P)、积分(Integral或I)和微分(Differential或D)几种,工业上所用的控制规律是这些基本规律之间的不同组合。
PID控制产生并发展于1915-1940年期间,尽管自1940年以来,许多先进控制方法不断推出,但PID控制器以其结构简单,对模型误差具有鲁棒性及易于操作等优点,迄今仍被广泛应用于工业过程控制。
如图3-1所示,常规PID控制系统主要由PID控制器和被控对象组成。
PID控制器是一种线性控制器,它根据给定值r(t)与输出值y(t)构成的控制偏差,将偏差按比例、积分和微分通过线性组合构成控制量,对被控对象进行控制,故称为PID控制器。
(3-1)
对应的模拟PID调节器的传递函数为:
(3-2)
其中,e(t)=r(t)-y(t),Kp为比例系数,Ti为积分时间常数,Td为
微分时间常数。
图3-1模拟PID控制系统
从式(3-1)看到,PID控制器的控制输出由比例、积分、微分三部分组成。
(1)比例部分Kpe(t)在比例部分
比例系数Kp的作用在于加快系统的响应速度,提高系统调节精度。
加大Kp值,可以提高系统的开环增益,加快系统的响应速度,减小系统稳态误差,从而提高系统的控制精度,但会降低系统的相对稳定性,甚至可能造成闭环系统不稳定,使系统动、静态特性变坏。
(2)积分部分
从积分部分的数学表达式可以知道,只要存在偏差,则它的控制作用就会不断积累。
由于积分作用,当输入e(t)消失后,输出信号的积分部分有可能是一个不为零的常数。
可见,积分部分的作用可以消除系统的偏差。
在串联校正时,采用I控制器可以提高系统的型别,以消除或减小系统的稳态误差,改善系统的稳态性能。
但积分控制使系统增加了一个位于原点的开环极点,使信号产生
的相角滞后,于系统的稳定性不利。
因此,在控制系统的校正设计中,通常不宜采用单一的I控制器。
(3)微分部分
微分部分的作用在于改善系统的动态特性。
PID控制器的微分环节能反应输入信号的变化趋势,产生有效的早期修正信号,以增加系统的阻尼程度,从而改善系统的稳定性。
因为微分部分作用只对动态过程起作用,而对稳态过程没有影响,且对系统噪声非常敏感,所以单一的D控制器在任何情况下都不宜与被控对象串联起来单独使用。
通常,微分控制规律总是与比例控制规律或比例-积分控制规律结合起来,构成组合的PD或PID控制器,应用于实际的控制系统。
3.2PID控制规律
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。
当被控对象的结构和参数不能完全掌握,或得不到精确的数学模型时,控制理论的其它技术难以采用时,系统控制器的结构和参数必须依靠经验和现场调试来确定,这时应用PID控制技术最为方便。
即当我们不完全了解一个系统和被控对象,或不能通过有效的测量手段来获得系统参数时,最适合用PID控制技术。
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。
比例(P)控制
比例控制是一种最简单的控制方式。
其控制器的输出与输入误差信号成比例关系。
当仅有比例控制时系统输出存在稳态误差(Steady-stateerror)。
积分(I)控制
在积分控制中,控制器的输出与输入误差信号的积分成正比关系。
对一个自动控制系统,如果在进入稳态后存在稳态误差,则称这个控制系统是有稳态误差的或简称有差系统(SystemwithSteady-stateError)。
为了消除稳态误差,在控制器中必须引入“积分项”。
积分项对误差取决于时间的积分,随着时间的增加,积分项会增大。
这样,即便误差很小,积分项也会随着时间的增加而加大,它推动控制器的输出增大使稳态误差进一步减小,直到等于零。
因此,比例+积分(PI)控制器,可以使系统在进入稳态后无稳态误差。
微分(D)控制
在微分控制中,控制器的输出与输入误差信号的微分(即误差的变化率)成正比关系。
自动控制系统在克服误差的调节过程中可能会出现振荡甚至失稳。
其原因是由于存在有较大惯性组件(环节)或有滞后(delay)组件,具有抑制误差的作用,其变化总是落后于误差的变化。
解决的办法是使抑制误差的作用的变化“超前”,即在误差接近零时,抑制误差的作用就应该是零。
这就是说,在控制器中仅引入“比例”项往往是不够的,比例项的作用仅是放大误差的幅值,而目前需要增加的是“微分项”,它能预测误差变化的趋势,这样,具有比例+微分的控制器,就能够提前使抑制误差的控制作用等于零,甚至为负值,从而避免了被控量的严重超调。
所以对有较大惯性或滞后的被控对象,比例+微分(PD)控制器能改善系统在调节过程中的动态特性。
1.比例调节依据"偏差的大小"来动作,它的输出与输入偏差的大小成比例。
比例调节及时,有力,但有余差。
它用比例度来表示其作用的强弱,比例度越小,调节作用越强,相反,比例度越大,调节作用就越弱;比例作用太强时,会引起震荡。
2.积分调节依据"偏差是否存在"来动作,它的输出与偏差对时间的积分成比例,只有当余差消失时,积分作用才会停止,其作用是消除余差.但积分作用使最大动偏差增大,延长了调节时间。
它用积分时间T来表示其作用的强弱,T越小,积分作用越强,但积分作用太强时,也会引起震荡。
3.微分调节依据"偏差变化的速度"来动作。
它的输出与输入偏差变化的速度成比例,其效果是阻止被调参数的一切变化,有超前调节的作用,对滞后大的对象(温度)有很好的效果。
它使调节过程偏差减小,时间缩短,余差也减小(但不能消除)。
它用微分时间Td来表示其作用的强弱,Td大,作用强,但Td太大,也会引起振荡。
3.2.1数字PID控制算法
(1)PID是一个闭环控制算法。
因此要实现PID算法,必须在硬件上具有闭环控制,就是得有反馈。
比如控制一个电机的转速,就得有一个测量转速的传感器,并将结果反馈到控制路线上。
(2)PID是比例(P)、积分(I)、微分(D)控制算法。
但并不是必须同时具备这
三种算法,也可以是PD,PI,甚至只有P算法控制。
我以前对于闭环控制的一个
最朴素的想法就只有P控制,将当前结果反馈回来,再与目标相减,为正的话,
就减速,为负的话就加速。
现在知道这只是最简单的闭环控制算法。
3.2.2控制器的P,I,D项选择
下面将常用的各种控制规律的控制特点简单归纳一下:
(1)比例控制规律P:
采用P控制规律能较快地克服扰动的影响,它的作用于输出值较快,但不能很好稳定在一个理想的数值,不良的结果是虽较能有效的克服扰动的影响,但有余差出现。
它适用于控制通道滞后较小、负荷变化不大、控制要求不高、被控参数允许在一定范围内有余差的场合。
如:
金彪公用工程部下设的水泵房冷、热水池水位控制;油泵房中间油罐油位控制等。
(2)比例积分控制规律(PI):
在工程中比例积分控制规律是应用最广泛的一种控制规律。
积分能在比例的基础上消除余差,它适用于控制通道滞后较小、负荷变化不大、被控参数不允许有余差的场合。
如:
在主线窑头重油换向室中F1401
到F1419号枪的重油流量控制系统;油泵房供油管流量控制系统;退火窑各区温度调节系统等。
(3)比例微分控制规律(PD):
微分具有超前作用,对于具有容量滞后的控制通道,引入微分参与控制,在微分项设置得当的情况下,对于提高系统的动态性能指标,有着显著效果。
因此,对于控制通道的时间常数或容量滞后较大的场合,为了提高系统的稳定性,减小动态偏差等可选用比例微分控制规律。
如:
加热型
温度控制、成分控制。
需要说明一点,对于那些纯滞后较大的区域里,微分项是
无能为力,而在测量信号有噪声或周期性振动的系统,则也不宜采用微分控制。
如:
大窑玻璃液位的控制。
(4)例积分微分控制规律(PID):
PID控制规律是一种较理想的控制规律,它在比例的基础上引入积分,可以消除余差,再加入微分作用,又能提高系统的稳定性。
它适用于控制通道时间常数或容量滞后较大、控制要求较高的场合。
如温度控制、成分控制等。
3.3模糊控制理论的起源与发展
模糊控制理论是在美国加利福尼亚大学的扎德(L.A.Zadeh)教授1965年创立的模糊集合理论的数学基础上发展起来的,主要包括模糊集合理论、模糊逻辑、模糊推理和模糊控制等方面的内容。
扎德(L.A.Zadeh)教授在1965年发表了著名的《模糊集合论》(《FuzzySets》)论文,文中首次提出表达事物模糊性的重要概念:
隶属函数,从而突破了19世纪末笛卡尔的经典集合理论,奠定模糊理论的基础。
1966年马厄诺斯(P.N.Marinos)发表了模糊逻辑的内部研究报告。
接着,扎德又提出模糊语言变量这一重要概念。
1974年,扎德又进行了模糊逻辑推理的研究,同时,英国QueenMary大学的马丹尼(E.H.Mamdani)首先用模糊控制语句组成模糊控制器,并把它成功地运用与锅炉和蒸汽机的控制,实用效果良好。
这一开拓性的工作,标志着模糊控制理论和技术的诞生。
二十多年来,模糊控制不论从理论和技术上都得到了长足的发展,成为自动控制领域中一个非常活跃而又硕果累累的分支。
在模糊控制诞生后的最初几年里,这一新的控制思想吸引了各国学者,他们纷纷在各种应用领域尝试着这一新的控制方法并取得了令人振奋的成果。
英国的King和Mamdani利用模糊控制器控制反应炉搅拌池的温度,荷兰学者Kickert等利用模糊控制器解决了热交换过程中非线性、时滞和非对称性增益等问题的控制,收到了最佳PI控制的效果。
1979年,英国的T.J.Procyk和E.H.Mamdani研究T一种自组织模糊控制器,它能在控制过程中不断地调整和修改控制规则,因而使控制系统的性能不断完善。
自组织模糊控制器的出现,标志着模糊控制器由低级向高级阶段发展的开始。
利用人工智能技术和方法,研究具有自学习自适应能力的模糊控制器,进一步提高了它的智能水平,一直是人们努力的一个方向。
自适应模糊控制器,专家模糊控制器,神经网络模糊控制器等等都是人们在这一方向上不断探索的研究成果。
1985年在AT&T贝尔实验室工作的渡边等,首先开发出实现模糊推理功能的VLSI芯片。
从而促进了用硬件实现的模糊控制器的发展,给模糊控制带来了新的生气。
在国内
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