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1、基于PLC的混合型模糊PID在膠溫控制系統(tǒng)中的應用 彭彥卿1,2，羅鍵1*，陳李清3 （1.廈門大學自動化系 福建 廈門 361005 2.廈門理工學院電子與電子工程系　福建 廈門 361005 ３.廈門魚肝油廠 福建 廈門361005） 摘要：從一類工業(yè)過程控制對象出發(fā)，針對傳統(tǒng)PID控制存在的設定值跟隨特性不佳的問題，設計出一種基于變設定值權(quán)重思想的新型混合模糊PID控制器，該方法通過模糊系統(tǒng)的輸出在線修正PID控制器比例作用部分設定值的加權(quán)系數(shù)，使系統(tǒng)的目標值跟隨特性得到改善，并通過MATLAB仿真和PLC編程兩種方式加以實現(xiàn)，結(jié)果表明本文所設計的控制器不僅響應速度快

2、，而且超調(diào)量小，具有很好的設定值跟隨特性，在模擬運行中亦取得了優(yōu)于傳統(tǒng)PID的效果。 關(guān)鍵詞：Fuzzy-PID；MATLAB仿真；PLC；膠溫控制 中圖分類號：見中圖分類號（圖書館） 文獻標識碼： A 在魚肝油生產(chǎn)行業(yè)，軟膠囊是一類重要的產(chǎn)品，其基本原理是以脈動的形式將藥液打入液體明膠，然后進入石蠟油循環(huán)系統(tǒng)進行冷卻，同時在膠液表面張力的作用下，形成球形膠丸。因此，明膠的溫度控制是一個非常關(guān)鍵的工藝條件。溫度太低，明膠流動性差，膠丸成形不好，溫度太高，又會破壞明膠的粘度，在后續(xù)的工序中易發(fā)生膠丸破損現(xiàn)象。而且控制對象特性比較復雜，滯后時間特性相當明顯，具有大慣性和時變

3、不確定性等特征，難以建立精確的數(shù)學模型。PID調(diào)節(jié)器雖然控制簡單，可靠性高，但參數(shù)一旦整定好后即固定不變，所以存在啟動過程超調(diào)大，過渡時間長；外擾抑制特性和目標值跟隨性能難以兼顧的問題。 針對以上問題的研究，目前已經(jīng)出現(xiàn)了許多方法，如二自由度PID控制[1]、模糊控制[２][３]等等。模糊控制與傳統(tǒng)控制不同，傳統(tǒng)控制是從過程的數(shù)學建模開始的，控制器是為數(shù)學模型設計的。因此當被控對象參數(shù)發(fā)生變化時，系統(tǒng)的控制效果就會受到影響，模糊是從收集整理啟發(fā)式規(guī)則和人類經(jīng)驗（即模糊IF-THEN規(guī)則）開始的，通過分析這些規(guī)則來設計控制器[2]，因此并不依賴于精確的數(shù)學模型，對被控對象參數(shù)變化有較好的魯棒性

4、。 基于以上分析，本文將傳統(tǒng)PID控制和模糊控制結(jié)合起來，設計出一種新的混合型模糊PID控制器，并將其應用于廈門魚肝油廠新型全自動軟膠囊機的研制項目上。對溫度控制系統(tǒng)進行改進，并給出系統(tǒng)的MATLAB仿真和基于PLC的軟硬件設計和實現(xiàn)。 1 系統(tǒng)數(shù)學模型描述 明膠溫度的控制采用PLC的PT模組控制電加熱器通過石蠟油域隔層對明膠進行間接加熱。石蠟油的熱導率介于不銹鋼和明膠之間，因為是間接加熱，控制效果要經(jīng)過一定的延遲才能作用到膠液，呈現(xiàn)純滯后環(huán)節(jié)特征，膠箱采用不銹鋼材質(zhì)，熱導率較高，具有小慣性環(huán)節(jié)特征；明膠自身的熱導率則較低，具有大慣性環(huán)節(jié)特征，基于以上分析，系統(tǒng)的數(shù)學模型可記為式

5、（1），并可進一步簡化為式（2）的最簡式[４]。 （1） （2） 式中，K0為對象靜態(tài)增益，τ為滯后時間常數(shù)。T1為不銹鋼壁傳熱小慣性時間常數(shù)，T2為時變的明膠傳熱的大慣性環(huán)節(jié)時間常數(shù)。 2 控制方案設計 2.1 控制器的設計 文獻[5]提出了一種變設定值權(quán)重的方法，其基本思路是首先根據(jù)Ziegler-Nichols法則整定出抗干擾能力最優(yōu)的PID控制器的參數(shù)，然后對設定值權(quán)重進行調(diào)整，使系統(tǒng)能夠同時獲得目標函數(shù)值跟蹤特性最優(yōu)．數(shù)學表達式為 （3） 式中， ．Kp、Kd

6、、Ki參數(shù)為按Ziegler-Nichols法則整定出的PID比例、積分、微分系數(shù)，w為一大于等于零而小于等于1的常數(shù)．因此，在一定程度上削弱了Kp的作用，這樣雖然可減少超調(diào)量，但會使響應速度變慢，這部分的影響將通過f(t)進行適當?shù)难a償，當y(t)正在趨向ysp(t)時，則加大b(t),而當y(t)正在偏離ysp(t)時，則減少b(t)．當f(t)=0,w = 1時，則b(t) = 1,系統(tǒng)則為常規(guī)的PID控制器． 從該方案出發(fā)，將公式（3）做進一步變形如下： （4） ； 式（4）中u*(t)為普通PID控

7、制器輸出，Δu(t)為基于模糊邏輯的控制器輸出．由此形成一種傳統(tǒng)PID和模糊控制相結(jié)合的混合控制策略．混合型模糊PID控制器的系統(tǒng)框圖如圖1所示： 圖1 溫度控制系統(tǒng)框圖 Fig. 1 Block diagram of temperature control system 2.2 模糊控制算法 基于Z-N規(guī)則進行PID控制器參數(shù)整定時，主要是為保證系統(tǒng)的抗干擾能力，根據(jù)本系統(tǒng)在加熱過程中間要不斷補充膠液的特點，良好的抗干擾能力和抗參數(shù)攝動性能是必要的，但是也帶來了設定值跟隨能力不佳，超調(diào)大等問題。為此，本文提出一種模糊補償控制策略，通過制定合

8、適的模糊控制規(guī)則，在不同階段給出不同的補償量，例如在加熱初期按常規(guī)PID控制，給出較小的負的補償，溫度以較快的速度上升，然后隨著溫度逐漸接近設定值，給出較大的負補償量，使溫度緩慢上升，所以可以減小超調(diào)量。當溫度超過設定值時，且繼續(xù)上升時，則給出更大的負補償，使輸出盡快向相反方向變化，從而使系統(tǒng)具有較好的目標值跟隨性能，即既具有較快的響應速度，又減小了超調(diào)量，同時因為u*(t)部分是按Z-N規(guī)則進行的參數(shù)整定，所以u*(t)的存在，也保證了PID控制具有良好的抗干擾性能。 2.2.1 語言變量的模糊集 e = [NB、NS、Z、PS、PB] = [N、Z、P] f = [NVB

9、、NB、NS、Z、PS、PB、PVB] 其中NVB、NB、NS、Z、PS、PB、PVB分別表示變量為負很大、負大、負小、零、正小、正大、正很大．N、Z、P表示變量為負、零、正． 2.2.2 模糊變量論域、隸屬函數(shù)類型及解模糊化方法 e(t)、、f(t)的論域均為[-1，1]．隸屬度函數(shù)分別如圖2所示．解模糊化方法采用加權(quán)平均法． (a) (b) (c) 圖2 e(t)(a)、Δe (b)、f(t) (c)的隸屬度函數(shù) Fig.2 Membership degree of e(t)(a)、(b)、f(t) (c) 該模糊器的模糊控制規(guī)則具有如下形式：

10、 if{e = Ai and Δe = Bj} then f = Ck, i=1,2，…5；j = 1,2,3; k = 1,2,…7．其中Ai、Bj、Ck為各自論域上的模糊語言值（如NB、NS等），其控制規(guī)則表如表1． 表1 模糊控制規(guī)則表 Tab.1 Fuzzy control rule table e Δe NB NS Z PS PB N NVB NB NM NS Z Z NM NS Z PS PM P Z PS PM PB PVB 2.3 仿真分析 為了初步驗證以上控制器對系統(tǒng)控制對象的控制效果，

11、并為現(xiàn)場調(diào)試提供更可靠的依據(jù)，首先利用MATLAB 仿真軟件和模糊工具箱對式2的控制對象進行仿真研究．取K0 =2, τ*=3, T=10．仿真實現(xiàn)的系統(tǒng)模型如圖3所示．在參數(shù)調(diào)試過程中，對于式2的控制對象，根據(jù)Z-N法則的第一法[6]，確定出PID控制器的參數(shù)分別為Kp=2，Kd=3，Ki=1/3．打開各對話框，輸入相應參數(shù)即可進行仿真．為了實現(xiàn)模糊控制變量的論域和實際值參數(shù)的匹配，參數(shù)K1、K2、K3均可修改．w′的值也可以經(jīng)整定得出控制效果最佳時的值．為了便于對比，只要令w′= 0，f(t) = 0，則可得到傳統(tǒng)PID控制的仿真模型． 圖4和圖5分別是采用不同的控制方式時，系統(tǒng)階躍響應

12、過渡過程曲線和在t=50s時刻加入0.2*（t-50）擾動及參數(shù)攝動10%時的控制曲線。二者對比，可以發(fā)現(xiàn)按Z-N法則整定的傳統(tǒng)PID控制的超調(diào)量高達50%，參數(shù)攝動10%時更高達70%，而模糊PID控制的超調(diào)量明顯減小，可見模糊PID控制效果明顯優(yōu)于傳統(tǒng)PID控制。 (a) (b) 圖4 (a)和(b)分別為采用常規(guī)PID和fuzzy-PID控制時階躍響應過渡過程曲線 Fig4. Step response of conventional PID(a) and fuzzy-PID(b) Control 圖3

13、系統(tǒng)仿真模型 Fig3. System simulation model (a) (b) 圖5 (a)和(b)分別為采用常規(guī)PID和fuzzy-PID控制，參數(shù)攝動10%，并加入擾動0.2*(t-50)時階躍響應過渡過程曲線 Fig.5 Conventional PID (a) and fuzzy-PID (b), with 10% parameter variation and perturbation 0.2*(t-50), the step response curve 2．4 基于PLC的控制器的實現(xiàn) 在仿

14、真實現(xiàn)的基礎(chǔ)上，設計基于PLC的控制器實現(xiàn)，新型全自動軟膠囊機采用DELTA DVP-14SS11T2 PLC和HITECH PWS3260DTN可編程觸摸終端作為實現(xiàn)平臺。膠溫控制系統(tǒng)是其中一個重要部分，明膠溫度通過溫度傳感器輸入DVP04AD-S, 實現(xiàn)A/D轉(zhuǎn)換，由DVP04PT-S PT模組實現(xiàn)溫度控制[7]。因為PLC軟件WPLsoft-2.09中有PID運算指令，只要將按常規(guī)方法整定出的PID參數(shù)輸入相應的單元，并用PID指令直接計算出u*(t)即可， 再對Δu(t)部分利用模糊規(guī)則進行計算，最后把兩部分合在一起作為控制器的輸出。輸出PWM信號控制加熱管接通時間的占空比，從而對溫

15、度進行控制。在計算Δu(t)時，因為已經(jīng)對模糊規(guī)則進行了合理的簡化，所以，減小了在線計算的工作量。程序流程圖如圖6所示： 3 結(jié)果分析 因為新的滴丸機正在設計和組裝中，所以采取模擬實驗的方式，圖7(a)顯示的是采用常規(guī)PID控制的溫度歷史曲線，圖7(b)是采用本文提出的混合型模糊PID控制的溫度曲線．兩者對比不難發(fā)現(xiàn)，采用傳統(tǒng)PID，雖然在整定時已經(jīng)盡量兼顧設定值跟隨性能，減小超調(diào)量，但歷史數(shù)據(jù)顯示超調(diào)最大時膠溫達到89.0℃，超過設定值達11%．而混合型模糊PID 控制則較好地解決了目標值跟隨能力欠佳的問題，超調(diào)量明顯減小，而且響應速度變快． 4 結(jié)語 為了在保證系統(tǒng)

16、溫度控制精度和良好的抗干擾能 圖6 混合型模糊PID 控制程序流程圖 Fig.6 Hybrid fuzzy PID Control procedure flowchart 力的基礎(chǔ)上，獲得良好的目標值跟隨性能，減小過渡過程的超調(diào)量，獲得較快的響應速度。本文將傳統(tǒng)PID控制器和模糊控制有機地結(jié)合起來，設計出一種新型混合模糊PID控制器。仿真實驗和PLC編程實現(xiàn)的結(jié)果，均表明了該方法的有效性。 圖7(a) 常規(guī)PID控制的溫度歷史曲線 Fig.7(a) Temperature curse of conventional PID control 圖 圖7(

17、b) 模糊PID控制的溫度曲線 Fig. Fig.7(b) Temperature curse of fuzzy-PID control 參考文獻 [1] Jing-Gang Zhang, Zhi-yuan Liu, Run Pei. Ｔwo – degree – of - freedom PID control with fuzzy logic compensation. Proceedings of the First International Conference on Machine Learning and Cybernetics, Beiji

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21、a 2. Xiamen Cod-liver Oil Factory, Xiamen 361005, China) Abstract: Proceeding from a kind of process plants, aiming at such problems as bad set-point following, the new hybrid fuzzy PID controller based on set-point weight tuning was presented. The set-point weight of the proportional part

22、 acted on the PID controller was modified online by fuzzy inference system, so the command tracking was greatly improved. Moreover, realizations of this method based on MATLAB simulation and PLC were also provided, which show that both the overshoot and rise time in set point following can be reduce

23、d, so a good set-point following is assured. Meanwhile, the superiority of this method over the classic one in the application is proved. Key words: Fuzzy-PID; MATLAB simulation; PLC; Gelatin temperature control 個人簡介 彭彥卿，女，廈門理工學院產(chǎn)學研推進辦常務副主任，電子與電氣工程系電氣工程及其自動化專業(yè)教師，副教授，高級工程師，本科和碩士研究生階段均就讀于天津大學，200

24、9年在廈門大學獲得控制理論與控制工程學科工學博士學位。 主要研究方向為智能控制、過程控制、復雜系統(tǒng)的建模與優(yōu)化。近年來在各種刊物上公開發(fā)表論文17篇（均為第一作者或獨立撰稿），9篇發(fā)表于權(quán)威級期刊，3篇發(fā)表于學報級刊物，其中2篇論文獲得福建省電機工程學會、福建省自動化學會優(yōu)秀論文獎；包括與他人合作的論文，共發(fā)表學術(shù)論文30余篇，參與編寫專著一部。以獨立完成人或第一完成人獲得軟件著作權(quán)1項，實用新型專利1項。主持省科技計劃重點項目、省自然科學基金項目等各類科研項目共9項，作為主要成員參與國家、省部級等各類科研項目共11項。所主持（參與）的項目獲省部級獎2項，市級獎3項，校級獎1項。曾經(jīng)在企業(yè)從事專業(yè)技術(shù)工作十多年，主持或參加過近二十項設備工藝方面的技術(shù)改造項目，為企業(yè)創(chuàng)造的直接經(jīng)濟效益達幾千萬元，4次榮獲福建省和廈門市優(yōu)秀發(fā)明成果二等獎、三等獎。