基于Matlab與Wiccc環境下對水域的模糊PID動態控制

花義鋒+王文標+汪思源+李傳金

摘 要：水浴控制系統不容易確定其精確的數學模型，所以較為難控，普通的PID不能實現提前調節，易產生過大的超調。設計了模糊控制與PID動態切換控制器對水浴溫度實時控制，用PLC完成了數據的采集與反饋。由于數據的實時處理與反饋由PLC完成較慢且難以實現，因此，采用了Matlab，通過OPC與Wincc的無縫結合實現了數據的實時運算。實驗表明，采用模糊PID的動態控制很好地控制了溫度的超調量，并可以快速地使溫度最終穩定下來，提高了控制系統的實現性和精確性。

關鍵詞：模糊控制；PID控制；動態切換；PLC

中圖分類號：TP273.4 文獻標識碼：A DOI：10.15913/j.cnki.kjycx.2016.20.016

文章編號：2095-6835（2016）20-0016-03

由于科學技術的進步使控制系統中的被控對象和過程越來越復雜，當控制對象缺乏精確的數學模型或僅能提供一些模糊信息時，傳統的控制方式難以奏效。為了解決精確性與復雜性的矛盾，需要加入人的思維和經驗。在這樣的需要下，模糊控制技術得以發展并應用在實際的控制系統中。模糊控制可以快速地使系統趨于穩定值，但卻存在穩態誤差，單純憑自身控制特點很難消除誤差。PID技術可以消除穩態誤差，但其快速性與超調量之間是不可協調的矛盾。本文結合多次實際的控制以及從應用角度出發，將兩者有機結合起來，發揮各自的優點，提出了一種模糊PID的動態切換控制算法。

1 模糊控制系統的組成以及結構分析

1.1 模糊控制系統

模糊控制系統的核心是智能性的模糊控制器，它基于人對特定對象控制的過程中總結出來的控制策略上形成一系列以“if（條件）then（控制量）”的條件語句，即控制規則。一個模糊控制系統的準確度主要取決于模糊控制器所用的模糊規則、合成的推理算法以及模糊決策等。模糊控制器的基本原理如圖1所示。

1.2 模糊控制器的結構

模糊控制器主要由4部分組成：模糊化、知識庫、模糊推理、去模糊化。

1.2.1 模糊化

實際誤差e以及誤差變化ec的精確量經過模糊化變為模糊量。由給定值與實際值得到的誤差e以及ec是非模糊變量，他們的論域是實際中的真實范圍。在模糊控制器中，把他們的真實論域變為內部論域，論域變化后相當于乘了一個系數，即量化因子。經過論域變換后e以及ec仍是精確量，把他們分為多個模糊集合，一般分為7個集合NB（負大）、NM（負中）、NS（負小）、Z（零）、PS（正小）、PM（正中）、PB（正大），并規定各個模糊子集的隸屬函數。計算出e和ec屬于各個模糊集合的隸屬度，進一步判斷出他們屬于的模糊集合。此時，e和ec就由精確量變成了模糊變量，完成了第一步的模糊化。

本次實驗中結合實際被控對象與被控量的特點，把e的論域分為{-7，-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6}，ec的論域分為{-0.6，-0.5，-0.4，-0.3，-0.2，-0.1，0，0.1，0.2，0.3，0.4，0.5，0.6}，輸出量的變化量△U論域分為{-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6，7}。

1.2.2 知識庫

知識庫中包含了具體控制對象的控制要求，它是由數據庫與控制庫兩部分組成。

控制庫存有模糊規則。模糊規則是設計模糊控制器的核心，模糊規則的確定直接影響著模糊控制器的精確度。模糊規則一般用“if...then...”形式表示的模糊條件語句，在本次試驗中是使用的雙輸入單輸出，具體形式分別如下：

1）if e is NB and ec is NB，then u is PB；

2）if e is NB and ec is NM，then u is PB；

……

49）if e is PB and ec is PB，then u is NB；

1.2.3 模糊規則與推理

模糊規則建立的基本思想為：當誤差大或較大時，選擇控制量以盡快消除誤差為主；而當誤差較小時，選擇控制量是要注意防止超調，以系統的穩定性為主要的考慮點。

考慮到被控對象水浴的遲滯性以及通過多次實驗的總結對規則進行修改，最終形成的控制規則表如表1所示。

平均值X0便是應用重心法為模糊集合U求得的判決結果。

2 模糊PID動態切換控制系統的設計

在誤差較大時，采用單純的模糊控制可使系統快速的趨近設定值。當誤差較小時切換到PID控制，利用PID的控制精確、靜態誤差小的特點來完成系統的精確控制。兩種控制方法的結構相對簡單，模糊控制在MATLAB中完成數據的運算，動態切換以及PID的控制在PLC中完成。

3 切換時機的分析

經過多次的實驗得出被控對象（水域）是一種滯后較強、非對稱的控制系統，對于超調在沒有外界的輔助下，較長時間后才能回到設定值，且在前期被控對象的變化速率較慢。當控制量達到一定程度時，變化速率與控制量是一種非線性的關系。當閾值過小時，在誤差大于閾值時系統會處于模糊控制階段。由于被控對象在實際控制過程中的變化率并不總為正或負，而是處于正負的交替變化中。變化率的正負變化一直激勵著模糊控制規則庫，使模糊控制的控制輸出量處于方向相反的波動中，輸出量的正反波動使實際測量值處于波動中，測量值的波動進一步加劇了變化率的正負變化，導致控制系統處于頻繁的波動中，模糊控制很難找到穩定點，即使找到相對的穩定值，但消耗的時間會較長。經過分析和實驗最終確定模糊控制與PID的動態切換閾值為設定值的1/6，這是比較理想的閾值。

4 實驗設計與分析

4.1 Matlab與Wincc連接

在實時溫控系統中，要求對誤差以及誤差變化進行實時處理，并將結果實時傳遞給執行機構。Wincc不能完成計算量較大的運算，所以，將MATLAB與Wincc相連，MATLAB作為Wincc的客戶端，Wincc作為PLC的上位機，將MATLAB處理得到的控制量變化量傳遞給PLC，并對測量值、輸出值的變化進行實時監控。

Matlab中的控制系統平臺如圖2所示。

4.2 實驗參數的選取

在實驗中將e的量化因子隨初始值、設定值的不同而依據公式確定，保證了系統的精確性，而ec的量化因子設為2，防止其超調過大，因此，在溫度上升與下降的過程中，對控制量的變化量的比例因子設為0.2，有效地使輸出值在穩定后處于穩定狀態。

5 實驗結果比較分析

為了驗證控制算法的使用性和穩定性，在實驗室中以水浴為控制對象，用300 W的加熱棒進行了水域加熱。分別用單純PID和模糊PID動態切換控制進行了實驗，控制水量為1 000 mL，初始溫度為20 ℃，設定值為45 ℃，模糊PID切換的閾值為給定值的1/6.

PID的系數kp=7、ki=0.023、kd=0.023。單純的PID需要20 min才可以基本穩定下來，在輸出值穩定之后，再給一個25 ℃的階躍，單純PID系統的反應時間為19 min，輸出值會再次穩定下來。

對于初始值和設定值，在保證PID系數不變的情況下，模糊PID動態切換控制完成控制過程只需要13 min。在給了25 ℃的階躍后，系統反應時間為10 min，與單純的PID相比大大縮短了反應時間。具體如圖3和圖4所示。

6 結束語

本文介紹了模糊控制在Matlab與Wincc無縫連接的環境下進行的水溫控制實驗。通過多次的實驗以及對規則的修改，最終確定了模糊規則以及與PID的動態切換，并將控制算法在實際控制中進行了驗證。由實驗結果可得出模糊PID動態切換憑其優越性可很好地完成水溫控制，提升了控制系統的實時性、穩定性和魯棒性。

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