不同PID控制算法的溫控器在溫度控制中的應用

2019/9/24 0:07:38 人評論 次瀏覽 分類:技術方案  文章地址:http://www.wfcycy.cn/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、功能及主要應用場合,對大家合理選用用于溫度控制的溫控器具有很強實用性。

常用溫控器控制算法包括常規PID、模糊控制、神經網絡、Fuzzy-PID、神經網絡PID、模糊神經網絡、遺傳PID及廣義預測等PID算法。常規PID控制易于建立線性溫度控制系統被控對象模型;模糊控制基于規則庫,并以絕對或增量形式給出控制決策;神經網絡控制采用數理模型模擬生物神經細胞結構,并用簡單處理單元連接成復雜網絡;Puzzy-PID為線性控制,且結合模糊與PID控制優點。

1、引言
溫度控制系統是變參數、有時滯和隨機干擾的動態系統,為達到滿意的控制效果,具有許多控制方法。故對幾種常見的控制方法及其優缺點進行了分析與比較。

2、常見溫度控制方法
2.1 常規經典PID控制算法的PID控制
PID控制即比例、積分、微分控制,其結構簡單實用,常用于工業生產領域。原理如圖1。

PID控制系統的原理框圖
 圖1   常見PID控制系統的原理框圖

明顯缺點是現場PID參數整定麻煩,易受外界干擾,對于滯后大的過程控制,調節時間過長。其控制算法需要預先建立模型,對系統動態特性的影響很難歸并到模型中。在我國大多數PID調節器廠家生產的溫控器均為常規經典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的計算機控制。原理如圖2。昌暉儀表YR-GFD系列傻瓜式PID調節器使用的就是模糊控制PID控制算法。

模糊控制系統原理框圖
圖2    模糊控制系統原理框圖
 

2.3 神經網絡PID控制算法的PID控制
神經網絡控制采用數理模型的方法模擬生物神經細胞結構,用簡單處理單元連接形成各種復雜網絡,并采用誤差反向傳播算法(BP)。原理如圖3: 

神經網絡控制系統的原理框圖
圖3  神經網絡控制系統的原理框圖

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

Fuzzy-PID混合控制結構框圖
圖4 Fuzzy-PID混合控制結構框圖 

2.5 神經網絡PID控制算法的PID控制
在PID控制的基礎上,加入神經網絡控制器,構成神經網絡PID溫控器,如圖5。神經網絡溫控器NNC是前饋控制器,通過對PID溫控器的輸出進行學習,在線調整自己,目標是使反饋誤差e(t) 或u(t)趨近于零,使自己逐漸在控制中占據主導地位,以減弱或最終消除反饋控制器的作用。暉儀表YR-GAD系列人工智能調節器/溫控器使用的就是神經網絡PID控制算法。 

神經網絡PID控制結構框圖
圖5   神經網絡PID控制結構框圖

2.6 模糊神經網絡PID控制算法的PID控制
將模糊邏輯與神經網絡結合,采用神經網絡模糊邏輯推理網絡模型和快速的自學習算法,通過網絡的離線訓練和在線自學習使調節器具有自調整、自學習和自適應能力,達到模糊智能控制。如圖6。
模糊神經網絡控制系統結構圖
圖6   模糊神經網絡控制系統結構圖

2.7 遺傳PID控制算法的PID控制
遺傳PID控制是將調節器參數構成基因型,將性能指標構成相應的適應度,利用遺傳算法來整定調節器的最佳參數,不要求系統是否為連續可調,能否以顯式表示。基于遺傳算法的自適應PID控制的原理框圖如7。遺傳PID溫控系統將測量值與給定值進行比較,用遺傳控制算法來優化PID參數,然后將控制量輸出,實現將PID參數串接構成完整染色體,從而構成遺傳空間中的個體,過通過繁殖交叉和變異遺傳操作生成新一代群體,經過多次搜索獲得最大適應度值的個體。 

基于遺傳算法的自適應PID控制結構圖
圖7   基于遺傳算法的自適應PID控制結構圖

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

3、常見溫度控制方法的對比分析
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用場合的情況。

溫控器控制算法

控制算法的控制特性

溫控器應用場合




 常規PID控制

 優點:結構簡單、實用,性價比高。
 缺點:魯棒性不強;適應性不快;協調
 性不夠好等

 易于建立的線性溫度控制系統的被控對
 象模型

 模糊控制

 與傳統的PID控制相比,響應快,超
 調量小,魯棒性強

 純滯后,參數時變或非線性的溫度控制
 系統,如干燥機、工業爐等的溫度控制

 神經網絡控制

 魯棒性強,響應速度快,抗干擾能力
 強,算法簡單,易于用硬件和軟件實現

 多變量、多參數、非線性與時變系統
 如:電阻爐的溫度控制等


合控

 Fuzzy-PID控制

 具有很強的適應性,只要知道部分知識
 即可建立BP算法

 一些大滯后系統中自動尋優P、I、D參
 數,如管式加熱爐的溫度控制

 模糊神經網絡控制

 動態響應快,能達到高精度的快速控制,具有極強的魯棒性和適應能力,穩定性好

 需要不斷修正控制參數的溫度控制系統。如熱電偶校驗儀等控溫裝置

 遺傳PID控制

 調試方便,控制精度高,抗干擾性強,
 較高的穩定性能

 尋求全局最優且不需任何初始信息的P、
 I、D參數尋優溫控系統中,如陀螺溫
 控系統

 自適應廣義預測
 及控制

 魯棒性強,控制精度高

 醫用溫度控制,如微波熱療中的 溫度
 控制

 模糊、神經網絡

 模糊控制魯棒性強。動態響應與上升時
 間快,超調小,PID控制器的動態跟蹤
 品質好和穩態精度高

 具有較太的滯后性,非線性、時定性的
 溫度控制系統,如高分子聚合 物反應
 溫度控制等

 模糊、神經網絡
 和遺傳控制

 實現溫度隨外界干擾條件的乏化,實時的
 調節網絡和控制規律的功能,具有良好
 的溫度跟蹤性能和抗干擾能力

 對升溫速度和恒溫過程的精度要求較高
 的控制系統,如淬此爐溫度控制等

將線性與非線性控制相結合。使溫度能滿足用戶的精度要求是溫控系統的最終目的。在實際應用中,根據具體的應用場合、不同的加熱對象、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。

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自動調節系統解析與PID整定

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    匿名用戶
    ?2021/2/19 11:36:05
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    匿名用戶
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