基于自整定PID的烘干爐溫度控制軟件設計與仿真

程瑞鵬

（陜西國防工業職業技術學院機械工程學院，陜西西安，710300）

基于自整定PID的烘干爐溫度控制軟件設計與仿真

程瑞鵬

（陜西國防工業職業技術學院機械工程學院，陜西西安，710300）

傳統的烘干爐溫度控制系統在烘干過程中，烘干爐溫度保持恒溫，并不利于產品整體的烘干，而為了達到更好的效果，其溫度應由低到高逐漸升高，以利于溶劑的充分揮發。本文分析了PID控制和模糊控制的優缺點，將PID控制和模糊控制的優點結合起來，采用模糊規則在線整定PID的PK、IK、DK三個參數的模糊自整定PID控制方法?；谀：哉≒ID控制算法的控制系統有相當好的靈活性，能進行數據實時采集、利用模糊PID算法進行處理及控制結果顯示等功能，可以獲得較高的控制精度。

PID；烘干爐；溫度控制系統

0 前言

在烘干爐控制系統中, 由于電熱絲的功率、 通風管氣流之間存在非線性和不確定的關系, 再加上外界干擾,很容易使系統失去精確控制。在當控制對象參數發生變化時,傳統的PID控制必須對參數重新整定,才能重新實現對烘干爐精確穩定的控制，而這正是它的最大缺點[1]。

在實際烘干過程中，由于被加熱金屬的導熱率、裝入量以及加熱溫度和控制元件延時等因素的不同，因此烘干爐本身具有非常大的不確定性。傳統控制方法是基于被控對象精確模型的控制方式，缺乏靈活性和應變能力，適于解決線性、時不變等相對簡單的控制問題，而實際系統由于存在復雜性、非線性、時變性、不確定性等，無法獲得精確的數學模型。在某些復雜的和包含不確定性的控制過程無法用傳統的數學模型來描述，即無法解決建模問題。傳統的控制任務要求低，對復雜的控制任務難以適應。

所以，對于此類復雜性比較大的控制系統，需要采用智能控制系統來進行控制。

1 模糊自整定PID控制程序設計

1.1 模糊自整定PID控制程序方案

由于在控制過程中各種信號量以及評價指標不易定量表示，模糊理論是解決這一問題的有效途徑，所以人們運用模糊數學的基本理論方法，把規則的條件、操作用模糊集表示，并把這些模糊控制規則以及有關信息（如評價指標、初始PID參數等）作為知識存入計算機知識庫中，然后計算機根據控制系統的實際響應情況，運用模糊推理，即可自動實現對PID參數的最佳調整，這就是模糊自整定PID控制[2]。

模糊自整定PID結構框圖如圖1所示。

圖1 模糊自整定PID結構框圖

模糊控制由常規PID控制部分和模糊推理兩部分組成，模糊推理部分是一個模糊控制器，只不過它的輸入是偏差e和偏差變化率ec，輸出是ΔKp，ΔKi，ΔKd。PID參數模糊自整定是找出PID三個參數和偏差e和偏差變化率ec之間的模糊關系，在運行中通過不斷檢測e和ec，根據模糊控制原理來對3個參數進行在線修改，以滿足不同e和ec時對控制參數的不同要求，從而使被控對象具有良好的動、靜態性能。

1.2 程序設計的三個步驟

（1）確定系統的輸入輸出變量

PID參數的校正部分實質是一個模糊控制器。系統的輸入量是設定的溫度值，所以這里選擇模糊控制器的輸入量為溫度的偏差e和偏差變化率ec，輸出量為PID參數的修正量ΔKp，ΔKi，ΔKd。[3]

（2）確定PID參數模糊調整規則

找出在不同時刻PID三個參數與e和ec之間的模糊關系，在運行中不斷檢測e和ec，根據模糊控制表來對三個參數進行在線修改，用來修改PID參數。

（3）解模糊化

使模糊控制輸出的模糊值轉換為明確的控制訊號，用于系統的輸入。模糊推理是不確定性推理方法的一種，其基礎是模糊邏輯，推理方法Mamdani方法和Sugeno方法等，采用Mamdani方法推理方法進行推理（極大極小值法)。

2 控制系統的仿真

2.1 PID控制系統的仿真

（1）PID控制器的模型

在對PID控制系統進行仿真，輸出Kp，Ki，Kd控制量對被控對象進行控制，并進行反饋修正。

圖2 PID控制模型

（2）PID控制的響應曲線

2.2 模糊自整定PID控制系統的仿真

自整定PID控制器以誤差e以及誤差變化率ec作為輸入，可以滿足不同時刻的e和ec對PID參數自整定的需求。利用模糊控制規則對PID參數進修改，可以得到自整定模糊控制器。

圖3 PID控制曲線

3 結論

PID控制器和模糊自整定PID控制器響應曲線對比圖，如圖5所示。

圖5 控制器響應曲線對比圖

經過對PID控制和模糊自整定PID控制兩種控制方案的仿真以及比較，結果表明，采用自整定模糊PID控制，系統的相應速度加快，調節精度提高，超調量小。所以，本系統選擇模糊自適應PID控制器作為烘干爐單片機溫度控制系統的控制器。

[1]張持健等.高精度模糊 PID 控制器及其在溫度控制中的應用[J].自動化儀表，2002, 25～28.

圖4 模糊PID控制器模型

[2] K.J.Hunt,D.Sbarbaro,R.Zbikowski,P.J.Gawthrop[J].Neural Networks for Control Systems-A Survey.Automatica， 1992，28(6):1083～1112.

Design and Simulation of temperature control software for drying oven based on self-tuning PID

Cheng Ruipeng
（Shaanxi Vocational College of National Defense Industry, School of Mechanical Engineering,Xi’an Shaanxi,710300）

The traditional drying furnace temperature control system keeps constant temperature in the drying process, which is not conducive to the overall product, to achieve better results; the temperature should be gradually increased highly full of volatile solvents This paper analyzes the advantages and disadvantages of PID control and fuzzy control, which combine the advantages of fuzzy control, the fuzzy tuning rules of PID online PK, IK, DK three parameters fuzzy self-tuning PID control method The fuzzy self-tuning PID control algorithm of the control system based on flexible enough can carry out real-time data collection, using fuzzy PID algorithm for processing the results showed that the function and control,can obtain higher control precision

PID; Drying furnace; temperature control system

程瑞鵬（1990.07-），男，漢族，陜西咸陽人，助教，研究方向：機械設計與制造、高等職業教育。