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摘 要：控制方法有很多种，经典的控制方法是其一，该控制方法运用方便，但鲁棒性差，智能控制算法是针对于非参数模型的，在性能方面有所提高，却面临着算法复杂，在试验设置和工业生产中应用不够方便快捷。因此我们选择将经典和智能控制方法相结合。在已知温控对象模型的情况下，我们可以选择Smith预估控制器仿真模型。当温控对象不是典型的模型的时候，我们就选择将模糊控制和传统的PID控制方法相结合，从而形成模糊自适应PID控制方法。
关键词：鲁棒性 Smith预估控制器仿真模型 模糊自适应PID控制方法
1007-3973（2012）008-075-02
1引言
工业中的温度对象普遍具有非线性、时变性、大惯性、纯滞后性等特点，在控制中易引起系统超调和持续震荡，而影响系统的稳定性和动态品质。如何克服滞后因子带来的影响，就成为了一个温度控制系统能否长期运行的关键所在。
在众多的温度控制系统中，有不少系统具有多个温度区，当这些温区存在相互作用和强耦合的情况下，如何对其进行协调控制就成为了一个难点。
2PID控制器
(1)PID控制器简介：从理论上讲，PID控制器对于“一阶环节与纯滞后环节相结合”、“二阶环节与纯滞后环节相结合”的被控对象而言，是一种最优控制法。
由纯滞后环节的定义可知，环节的输出y(t)和x(t)输入之间有如下的关系：
在工业调节系统中，广义对象动态特性通常近似为具有纯滞后的标准形式：
然而按照这种方法设计出来的PID控制器，在设定点的响应中经常会得出很强的振荡曲线，且超调往往很大，因此通过改进，我们给出了令一种PID控制规律：
是指令信号和过程输出量之间的差， 是比例增益， 为积分时间或重调时间， 是微分时间。
因此PID控制律是根据对象对控制作用的历史效果，现时变现及未来需求的总和来确定控制规律，而不是依据对象的具体数学模型来决定的。
(2)PID控制参数整定：对于调节PID控制器参数的经验公式，这一调节器可以根据带有时滞环节的一阶近似模型的阶跃响应或频率响应数据来设定。检测设对象的模型为：
其中——阶响应的特征参数 K 、T 和 €%m 在已知频率响应数据情况下，可从Nyquist 图形上直接得出剪切频率和该点处的幅值A （或增益）。
3Smith预估控制器
(1)Smith预估控制算法原理：Smith控制算法是通过采用并联补偿装置来消除纯滞后对调节过程的影响，我们可以知道：
因为，所以：
由于补偿的最终目的是消除纯滞后对调节过程的影响，所以满足：
所以：
由此我们可以建立补偿装置后的系统。如果我们建立的模型非常精确的话，即 ，且不存在负荷干扰（D=0）时，易得 ， 则可以使用代替X作为第一条反馈回路，实现将纯滞后环节移到控制回路的外面，消除纯滞后环节对控制的影响。
如果我们建立的模型不够精确或存在负荷扰动时，则 不成立，而 ，此时第一条反馈回路实现的控制不能使人满意，我们可采用第二条反馈回路作为补充。
显然，Smith控制方法的前提是必须确切地知道被控对象的是数学模型，在此基础上才能建立精确的预估模型：
(2)Smith预估控制器性能分析：经过Smith预估控制的超前补偿后，纯滞后环节已不包含在系统特征方程里，这是Smith预估控制算法的明显优势。闭环系统经过补偿后，不受纯滞后环节的影响，闭环传输函数分子中的仅仅是使系统的控制过程在时间轴上延迟一个时间常数 €%m 。因此，系统的补偿环节完全消除了纯滞后对系统控制性能的不良影响，系统的品质和没有纯滞后环节的系统完全一致，我们可以调整控制器Gc（s）的增益，提高闭环系统的动态性能。
在实际工业生产的控制系统中，我们往往难以得到精确的系统模型，即 ， 此时是难以得到以上理想情况下（即）的控制效果的。以下再对非精确模型情况下Smith预估控制器的控制效果进行简要分析。
设，则系统的闭环传输函数为：
可以看出，在非精确模型的情况下，系统的特征方程中出现了纯滞后因子，换言之系统受到了纯滞后的影响，系统的动态性能下降。尤其是当，即系统实际的滞后时间常数和模型的滞后时间常数不相等的时候，控制会受到更大的误差影响，系统的控制品质也会大大下降。
4模糊自适应PID控制器
(1)模糊控制器原理简介：模糊自适应PID控制器，是将模糊控制规则和常规PID结合，将控制规则和作用方案用模糊集表示，并存储在计算机内。当被控对象发生变化后，计算机根据所存储的知识自动进行判断并修改控制参数，以达到控制精度要求。模糊自适应PID控制器的核心部分是找出PID控制三个参数与误差e、误差变化率ec之间的模糊关系。在建立两者的模糊关系的基础上，我们就能实现PID控制参数的在线自整定，从而使控制获得良好的动态性能和静态性能。同时我
(2)语言变量隶属函数的确定：模糊控制器常常以控制查询表的形式出现，在采用关系合成推理法中，通常将语言变量的论域从连续域转化成有限整数的论域。若某论域X=[-x,x],把此论域转化成整数N=[-n,-n+1,L,-1,0,1,L,n]。为此，令k为量化因子，则k= 。若在x论域中有a，则可以找到论域N中的元素y与之对应：y=ka。在本设计中，系统误差e和误差变化率ec的论域为{-3，-2，-1,0,1,2,3}，其模糊子集为{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}，子集中元素分别代表负大，负中，负小，零，正小，正中，正大。其中它们的隶属度函数采用Z型分布、三角形分布和S型分布。
(3)建立控制规则：模糊自适应PID是在PID算法的基础上，通过计算当前系统误差E和误差变化率EC，利用模糊规则进行模糊推理，查询模糊矩阵表进行参数调整。则模糊控制设计的核心是总结工程设计人员的技术支持知识和实际操作经验，建立合适的模糊规则表，得到针对Kp，Ki和Kd三个参数自整定的模糊控制规则表。模糊自适应PID控制使用了一种自适应性、抗干扰性更强的多温度区控制算法，辨识控制对象的参数，通过MATLAB/SIMULINK仿真离线优化设置了PID的三个参数——比例(Kp)、积分(Ki)、微分(Kd)，控制系统的多个温度区，在尽量短调节时间内，最大动态偏差尽量小，将温度的静态偏差精确到0.5度，系统达到了满意的控制效果。
参考文献：
罗安,路甬祥.专家PID控制器及应用[J].信息与控制,1992(03):151-155.
郝连钢,齐蓉,蔡立虹.基于PCC的神经网络PID控制器设计[J].计算机测量与控制,2008(12).
[3] 齐蓉,肖维荣.可编程计算机控制器技术[M].北京:电子工业出版社,2005.
[4] 穆珊珊,肖维荣.广义预测控制隐式算法在温控系统中的应用[J].自动化仪表,2009(05).
关键词：鲁棒性 Smith预估控制器仿真模型 模糊自适应PID控制方法
1007-3973（2012）008-075-02
1引言
工业中的温度对象普遍具有非线性、时变性、大惯性、纯滞后性等特点，在控制中易引起系统超调和持续震荡，而影响系统的稳定性和动态品质。如何克服滞后因子带来的影响，就成为了一个温度控制系统能否长期运行的关键所在。
在众多的温度控制系统中，有不少系统具有多个温度区，当这些温区存在相互作用和强耦合的情况下，如何对其进行协调控制就成为了一个难点。
2PID控制器
(1)PID控制器简介：从理论上讲，PID控制器对于“一阶环节与纯滞后环节相结合”、“二阶环节与纯滞后环节相结合”的被控对象而言，是一种最优控制法。
由纯滞后环节的定义可知，环节的输出y(t)和x(t)输入之间有如下的关系：
在工业调节系统中，广义对象动态特性通常近似为具有纯滞后的标准形式：
然而按照这种方法设计出来的PID控制器，在设定点的响应中经常会得出很强的振荡曲线，且超调往往很大，因此通过改进，我们给出了令一种PID控制规律：
是指令信号和过程输出量之间的差， 是比例增益， 为积分时间或重调时间， 是微分时间。
因此PID控制律是根据对象对控制作用的历史效果，现时变现及未来需求的总和来确定控制规律，而不是依据对象的具体数学模型来决定的。
(2)PID控制参数整定：对于调节PID控制器参数的经验公式，这一调节器可以根据带有时滞环节的一阶近似模型的阶跃响应或频率响应数据来设定。检测设对象的模型为：
其中——阶响应的特征参数 K 、T 和 €%m 在已知频率响应数据情况下，可从Nyquist 图形上直接得出剪切频率和该点处的幅值A （或增益）。
3Smith预估控制器
(1)Smith预估控制算法原理：Smith控制算法是通过采用并联补偿装置来消除纯滞后对调节过程的影响，我们可以知道：
因为，所以：
由于补偿的最终目的是消除纯滞后对调节过程的影响，所以满足：
所以：
由此我们可以建立补偿装置后的系统。如果我们建立的模型非常精确的话，即 ，且不存在负荷干扰（D=0）时，易得 ， 则可以使用代替X作为第一条反馈回路，实现将纯滞后环节移到控制回路的外面，消除纯滞后环节对控制的影响。
如果我们建立的模型不够精确或存在负荷扰动时，则 不成立，而 ，此时第一条反馈回路实现的控制不能使人满意，我们可采用第二条反馈回路作为补充。
显然，Smith控制方法的前提是必须确切地知道被控对象的是数学模型，在此基础上才能建立精确的预估模型：
(2)Smith预估控制器性能分析：经过Smith预估控制的超前补偿后，纯滞后环节已不包含在系统特征方程里，这是Smith预估控制算法的明显优势。闭环系统经过补偿后，不受纯滞后环节的影响，闭环传输函数分子中的仅仅是使系统的控制过程在时间轴上延迟一个时间常数 €%m 。因此，系统的补偿环节完全消除了纯滞后对系统控制性能的不良影响，系统的品质和没有纯滞后环节的系统完全一致，我们可以调整控制器Gc（s）的增益，提高闭环系统的动态性能。
在实际工业生产的控制系统中，我们往往难以得到精确的系统模型，即 ， 此时是难以得到以上理想情况下（即）的控制效果的。以下再对非精确模型情况下Smith预估控制器的控制效果进行简要分析。
设，则系统的闭环传输函数为：
可以看出，在非精确模型的情况下，系统的特征方程中出现了纯滞后因子，换言之系统受到了纯滞后的影响，系统的动态性能下降。尤其是当，即系统实际的滞后时间常数和模型的滞后时间常数不相等的时候，控制会受到更大的误差影响，系统的控制品质也会大大下降。
4模糊自适应PID控制器
(1)模糊控制器原理简介：模糊自适应PID控制器，是将模糊控制规则和常规PID结合，将控制规则和作用方案用模糊集表示，并存储在计算机内。当被控对象发生变化后，计算机根据所存储的知识自动进行判断并修改控制参数，以达到控制精度要求。模糊自适应PID控制器的核心部分是找出PID控制三个参数与误差e、误差变化率ec之间的模糊关系。在建立两者的模糊关系的基础上，我们就能实现PID控制参数的在线自整定，从而使控制获得良好的动态性能和静态性能。同时我
摘自：毕业论文选题www.udooo.com
们可以看出，模糊自适应PID控制器实际上是两种控制方法的结合：模糊控制器+常规PID控制器=模糊自适应控制器。(2)语言变量隶属函数的确定：模糊控制器常常以控制查询表的形式出现，在采用关系合成推理法中，通常将语言变量的论域从连续域转化成有限整数的论域。若某论域X=[-x,x],把此论域转化成整数N=[-n,-n+1,L,-1,0,1,L,n]。为此，令k为量化因子，则k= 。若在x论域中有a，则可以找到论域N中的元素y与之对应：y=ka。在本设计中，系统误差e和误差变化率ec的论域为{-3，-2，-1,0,1,2,3}，其模糊子集为{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}，子集中元素分别代表负大，负中，负小，零，正小，正中，正大。其中它们的隶属度函数采用Z型分布、三角形分布和S型分布。
(3)建立控制规则：模糊自适应PID是在PID算法的基础上，通过计算当前系统误差E和误差变化率EC，利用模糊规则进行模糊推理，查询模糊矩阵表进行参数调整。则模糊控制设计的核心是总结工程设计人员的技术支持知识和实际操作经验，建立合适的模糊规则表，得到针对Kp，Ki和Kd三个参数自整定的模糊控制规则表。模糊自适应PID控制使用了一种自适应性、抗干扰性更强的多温度区控制算法，辨识控制对象的参数，通过MATLAB/SIMULINK仿真离线优化设置了PID的三个参数——比例(Kp)、积分(Ki)、微分(Kd)，控制系统的多个温度区，在尽量短调节时间内，最大动态偏差尽量小，将温度的静态偏差精确到0.5度，系统达到了满意的控制效果。
参考文献：
罗安,路甬祥.专家PID控制器及应用[J].信息与控制,1992(03):151-155.
郝连钢,齐蓉,蔡立虹.基于PCC的神经网络PID控制器设计[J].计算机测量与控制,2008(12).
[3] 齐蓉,肖维荣.可编程计算机控制器技术[M].北京:电子工业出版社,2005.
[4] 穆珊珊,肖维荣.广义预测控制隐式算法在温控系统中的应用[J].自动化仪表,2009(05).