基于模糊PID的電熱爐溫度智能控制系統

張少杰

（廣東新功電器有限公司，廣東 潮州 515700）

由于現階段多個行業和領域中都將應用到溫度控制系統，需要控制溫度的對象多種多樣，部分控制對象之間存在一定的差距，參數的變化幅度較大，且還存在諸多干擾因素。在此背景下，工業熱處理生產中采用了電熱爐，其具有非線性、升溫和保溫等特征，并且通過智能控制系統使設備的控制精度得到進一步提升。

1 電熱爐溫度智能控制系統的工作機理

1.1 生產過程及要求

模糊PID電熱爐溫度智能控制系統的主要功能是對產品進行加熱和烘干。在實際加熱過程中，主要通過封閉式的方式進行加熱，利用PID調節氣對電熱爐的溫度進行控制和改變，使其能夠以更加適宜的溫度投入到產品的生產加工工作當中。

1.2 基本原理

在模糊PID智能控制原理的應用中，作為典型的例子便是電熱爐溫度控制，具有非線性、隨時間改變、升溫與保溫等特點，其中，升溫主要是通過增加電熱爐溫度的方式來實現；而降溫則主要是通過對電熱爐溫度的降低來實現。如果電熱爐的溫度超出了最高或最低的界定值，則很難實現溫度的改變，此時便產生了設備故障問題。對該設備進行操作時，主要是根據操作人員的感官條件獲取信息，然后進行描述，憑借工作經驗對控制對象進行簡單評估。

1.3 優缺點

對于熱爐溫度智能控制系統而言，主要的優點體現在以下幾個方面：①由于在增量的過程中，發生失誤的概率較低，因此，在必要時可以通過邏輯判斷的方式進行。②對于未知的控制算法，由于增量大小的設置與偏差大小具有直接聯系，而與原本閥門的位置不具有聯系，因此，在對增量進行計算時，系統不會喪失對積分的控制，能夠促進調節效果的提升。但該控制系統也具備一些缺點，主要體現在：①對積分截斷效應的影響較大，主要體現在靜態誤差當中。②當存在溢出現象時，將會對誤差的大小產生更大的影響。

2 系統設計與實現

2.1 控制器結構

在模糊PID控制器的基本結構中，主要由直接和間接兩種控制器構成。其中，以常規PID控制器作為直接控制器，以模糊推理作為間接控制器。在系統實際運行的過程中，模糊推理將對當前溫度與設置溫度進行對比，偏差記為|e|，偏差變化率記為|ec|，對PID控制器的性能進行有效判斷，并依據實際控制效果在線對PID數值進行修改，包括KP、K1、KP，使PID控制器的效果處于最理想的狀態。根據模糊推理的效果能夠看出，經過PID運算后得出控制量，按照標定值對軟件計數寄存器R5的數值進行計算，得出晶閘管的開啟時間，由P1.7對過零觸發電路的通斷信號進行輸出，以此來調節和改變電熱爐的溫度。在本文所設計的系統中，利用單片機AT89C52進行定時，利用工作寄存器計數，采用5 s周期與晶閘通斷周期的方式，計數器選擇的是R5。

2.2 確定模糊變量、控制規則

在本文所研究的系統中，模糊PID屬于輸出的模糊控制器，通過溫度控制系統曲線能夠得出，采用誤差變化率、絕對值的方式，展現整個系統的運行過程。因此，將|ec|與|e|作為輸入語言變量，利用單值模糊器降低論域的數值，使工作量降低。

2.2.1 輸出、輸入變量論域

在|ec|與|e|變量論域當中，語言值的代表為：“Z”代表的是“零”；“S”代表的是“小”；“M”代表的是“中”；“B”代表的是“大”，且利用上述語言值對誤差數值進行表示，也就是X的取值范圍為0，1，2，3，通過三角形的方式對各個語言值的隸屬函數進行分析。在輸出語言變量方面，主要包括KP、K1、KP，對誤差進行量化后，通過上述4個等級進行表示，即Y的取值范圍為0，1，2，3，在隸屬函數方面主要為單點模糊量形式。

2.2.2 PID參數的自整定規則

當|e|的數值較大時，為了提升系統中快速跟蹤性能，緩解強大電流對電網產生的沖擊，這時應選取數值額度較大的KP與數值較小的KD。同時，為了防止系統中產生較大的超調，數值K1的數值為0.

當|e|的數值適中時，為了縮短系統響應的時間，應盡量縮小KP的取值范圍，KP與KD的取值大小應盡量適中，以此來提升系統的響應速度。當|e|的數值較小時，要想提升系統中的穩定性能，則KP與KD的取值都應盡量加大，以此來防止系統在設定值時出現波動，并且要為其他因素對系統造成的干擾預留空間；當|ec|的數值較小時，KD的數值應盡量選擇適中大小；當|ec|的數值較大時，KD的數值應盡量較小。

2.3 控制策略的實現

在加熱爐運行的過程中，屬于一個具有非線性特征的多樣化系數，因此，需要采用模糊控制與PID控制相結合的方式來實現，保證PID控制中具有的優勢，還能夠具備模糊控制的特征，將模糊系統融入到系統結構框架當中，能夠計算出PID與模糊控制二者之間的比例關系：

式（1）中：Z1為PID輸出；Z2為模糊控制器輸出；a為協調因子，利用實時改變對因子數值進行協調，使其取值范圍能夠始終保持在0～1的范圍內，能夠對PID控制與模糊控制進行加權程度，使PID控制與模糊控制的作用與優勢充分發揮出來，并且對二者的缺陷和不足進行隱藏。

2.4 模糊PID電熱爐系統仿真結果對比

在鋼廠的運行中，對電熱爐溫度智能控制系統進行應用，將設備的溫度設置為1 300℃，允許偏差上下相差的數值為20℃，在對系統進行正式安裝和調試之前，需要在Matlab環境下，利用計算機對控制系統的結果進行仿真處理。通過仿真處理，對溫度控制系統中的優點與不足進行分析，最后制訂出理想的控制方案，使以往蓄熱式的電熱爐的溫度調節進行改變。對PID系統的控制結果進行仿真處理，對控制目標進行優化，以具備滯后慣性環節為被控目標，構建傳遞函數。G為被控目標，假設被控目標的函數對象為

當室內溫度為20℃時，PID控制其中的參數可以被設置為：KP的數值為1.6，KD的數值為10，K1的數值為0.08；在穩定后的3 000 s處加入5K的干擾。通過仿真結果能夠看出，系統的穩定時間較長，大約在3 000 s，并且具備較大的超調，系統整體抗干擾的能力較低。

要想提升對溫度的控制效果，將Smith融入其中，并且對系統中大滯后環節進行補償，通過上述仿真結果能夠看出，溫度控制效果得到極大的提升。但在實際使用的過程中卻難以對系統進行完全的補償，需要建立模糊控制規則表，對模糊控制器進行仿真處理，仿真結果即為超調量為0，穩定時間為1 000 s，上升時間為900 s，這時系統的抗干擾能力最強。將上述三種類型控制器的仿真效果進行對比之后，便能夠看出在超調量、穩定時間、上升時間幾個重要動態參數進行對比分析后得出，控制器為PID時，超調量為52.4%，穩定時間為3 000 s，上升時間為500 s；控制器為帶Smith的PID時，超調量為28.6%，穩定時間為1 500 s，上升時間為500 s；控制器為模糊控制時，超調量為0，穩定時間為1 000 s，上升時間為900 s。

3 結束語

綜上所述，通過整個系統設計與仿真結果能夠看出，該系統的基本原理較為簡單，開發時間較短，且控制效果較為理想。采用PID控制與模糊控制相結合的方式進行加熱的過程中，電熱爐溫度的超調量與穩定狀態的誤差較小，系統能夠根據實際需求進行相應的升溫和降溫處理，使系統自動調節的能力提升，穩定性更強。

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