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基于模糊自适应PID的炉温控制系统仿真分析 班级： 姓名： 学号： 仿真系统建模 电阻炉温度数据采集 飞升曲线法确定模型参数 电阻炉一般模型结构 控制方法选择 炉温控制系统特点 非线性 大惯性 大滞后 传统PID 模糊自适应PID 模糊自适应PID控制原理 图1 模糊自适应PID原理图 Simulink建模 图2 模糊自适应PID控制系统Simulink建模 模糊自适应PID控制模块 PID控制模块 模糊控制规则 E EC NB NM NS ZO PS PM PB NB PM/ZO/PS PS/PS/PB PB/PB/PB PB/PB/PB PB/PB/PB PS/PS/PB PM/ZO/PB NM PB/ZO/PS PM/PS/PS PB/PB/PM PB/PB/PB PB/PB/ZO PM/PS/PS PS/ZO/PS NS PB/ZO/PS PM/ZO/ZO PB/PB/ZO PB/PB/PB PB/PB/PM PM/ZO/ZO PS/ZO/PS ZO PB/ZO/PB PM/ZO/PB PB/PB/PS PB/PB/PB PB/PS/PB PM/ZO/PS PS/ZO/ZO PS PB/ZO/ZO PM/ZO/PS PB/PB/PM PB/PB/PB PB/PB/PS PM/ZO/PS PS/ZO/PS PM PB/ZO/PS PM/PS/PS PB/PB/PS PB/PB/PS PB/PB/PS PM/PS/PM PS/ZO/PS PB PM/ZO/PB PS/PS/PB PM/PM/PS PM/PB/PS PM/PM/PB PS/PS/PB PM/ZO/PS 表1 Kp/Ki/Kd模糊规则表 图3 模糊规则输入量输出量设置 图4 模糊语言变量及模糊论域设置 图5 模糊规则编辑图 系统响应图 PID 模糊自适应PID 传统PID 模糊自适应PID 调节时间 295s 130s 超调量 15.4% 0 稳态误差 0 0 图6 系统延迟为15s，设定温度为500 ℃时， PID和模糊自适应PID阶跃响应图 系统响应图 PID 模糊自适应PID 添加干扰后系统响应 传统PID 模糊自适应PID 恢复时间 260s 180s 最大温升 10% 10% 稳态误差 0 0 最大温降 11% 8% 图7 系统延迟为15s，设定温度为500 ℃时，t=600-700s时添加50 ℃ 干扰，PID和模糊自适应PID响应图 系统响应图 PID 模糊自适应PID 传统PID 模糊自适应PID 调节时间 580s 300s 超调量 84% 23% 稳态误差 0 0 图8 系统延迟为30s，设定温度为500 ℃时，PID和模糊自适应PID参数不变时的阶跃响应图 系统响应图 PID 模糊自适应PID 添加干扰后系统响应 传统PID 模糊自适应PID 恢复时间 380s 230s 最大温升 10% 10% 稳态误差 0 0 最大温降 12% 8% 图9 系统延迟为30s，设定温度为500 ℃时，t=600-700s时添加50 ℃ 干扰，PID和模糊自适应PID参数不变时系统响应图 针对非线性、大惯性、大滞后的炉温控制系统，模糊自适应PID具有比传统PID更好的控制效果，主要体现在： 超调量更小 响应更快 抗干扰能力更强 鲁棒性更好 仿真结果分析 谢谢！ 仿真背景：仿真模型是工业生产中常用的一种电加热设备——电阻炉，电阻炉一般是一阶惯性环节加滞后的一阶对象，理想模型结构是*，根据实际测得一组加热炉温度数据，利用飞升曲线法确定模型参数。 * 在完成加热功能的同时要求具有一定的炉温稳定性，电阻炉温度系统具有非线性、大惯性、大滞后等特点，往往在实际运行过程中，由于环境温度的变化、开关炉门、热传递效应等，会引起模型参数的变化，难以建立精确数学模型，因而PID控制效果不够理想。所以选用模糊自适应PID控制算法 * 模糊自适应PID原理图如图1所示，模糊控制器根据偏差e和偏差变化量ec的不同分别设定不同的Kp、Ki、Kd，然后送给PID控制器进行控制，也就是形成可变的PID参数进行控制，以达到更好的控制效果。 * 这是根据电阻炉数学模型搭建的Simulink仿真模块，上面是模糊自适应PID模块，下面是PID模块 * 这个是基于专家经验微调后的模糊规则，按顺序每个规则依次对应Kp、Ki和Kd，因为系统为二维输入，三变量输出，所以设置为两个输入量和三个输出量，偏差e和偏差变化ec的模糊语言变量设置为常见的七个，模糊论域设置为[-3,3]，PID调试时发现Kp、Ki、Kd均是正数，所以将Kp、Ki、Kd的模糊语言变量设置为4个ZO、PS、PM、PB，模糊论域设置为[0,3]，然后根据模糊规则表设定相应的模糊规则 * 设定系统的延迟为