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橡塑技术与装备(塑料)                            CHINA RUBBER/PLASTICS  TECHNOLOGY  AND EQUIPMENT (PLASTICS)

             全微分 PID 算法、微分先行 PID  算法等。现在我们注                    是 PID 的初值 ; T kp [E(k)ΔE(k)],T ki [E(k),ΔE(k)],T kd [E
             塑机所用的控制器也是一种改进的 PID 控制,但是经                        (k),ΔE(k)] 分别为模糊控制表中对应于的值 ;将在论
             过实际应用以及售后、客户反馈,有时也难以满足复                           域 [-6,6] 之间分为 13 档,如下所示 :论域均为 :
             杂多变的加热系统。                                         {-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6}
                 模糊控制在被控对象参数发生变化时,响应曲线                                      6  * sign  ( ke ( ))  e ( ) > 5
                                                                                           k
             变化不大,而且即使在被控对象数学模型发生变化时                                         5  * sign  ( ke ( ))  5 . 1  ≤ e ( ) < 5
                                                                                                k
             [10]                                                          
               ,模糊控制也能较好地实现无超调或者超调很小控
                                                                            4  * sign  ( ke ( ))  0 . 1  ≤ e ( ) < .1  5
                                                                                                k
             制,体现了模糊控制的鲁棒性好的优点。但是单单就                                        
                                                                                                k
                                                                       k
                                                                    ∆E ( ) =   *3  sign  ( ke ( ))  5 . 0  ≤ e ( ) < .1  0
             模糊控制器而言不具备积分的作用,因此很难完全消                                       
                                                                                    ( ))
                                                                                                k
                                                                                   e
             除稳态误差,不能满足料筒加热系统多扰动的复杂特                                        *2  sign  ( k  3 . 0  ≤ e ( ) < .0  5
                                                                           
                                                                                                k
             性。所以,如果能够将传统 PID 控制和模糊控制结合                                    sign  ( ke ( ))  . 0  15  ≤ e ( ) < .0  3
                                                                           
                                                                                   k
             起来,实现模糊变系数 PID 控制,让两者控制方式的                                    0    e ( ) < .0  15
                                                                           
             优势互补,这样可使系统的控制性能得到提升,可以
             较好的应用于料筒加热的复杂系统               [9] 。               3 模糊变系数 PID 控制在料筒温控中的
                 模糊变系数 PID 控制如图 1 所示,它是模糊控                     实现    [6]
             制与 PID 控制两者的结合,利用模糊控制在线地调整                            模糊变系数 PID 控制器是将系统设定温度与实
             PID 的三个参数,从而获得模糊控制鲁棒性较好的优                         际温度的偏差 e 和其偏差的变化率 ec 作为模糊策略
             点,同时又保持了 PID 算法的简单、实时性强且没有                        的输入量,输出为 PID 的三个参数调整量 ΔK p 、ΔK i 、
             静差的优点     [2] 。                                   ΔK d ,相应的模糊集分别为 E、△ E 和 K p 、K i 、K d ,
                                                               其中 K p 为比例参数,K i 为积分参数,K d 为微分参数。
                                                               它是一个双输入三输出的模糊控制器。根据不同时刻
                                                               的 e 和 ec 对 PID 的三个参数进行在线调整           [6] ,具体步
                                                               骤如下。
                                                               3.1 各变量模糊集合的确定
                                                                   对于误差 e、误差变化率 ec 及参数调整量 ΔK p 、
                                                               ΔK i 、ΔK d 的模糊子集及其论域定义如下 :
                      图 1 模糊变系数 PID 控制原理图
                                                                   e、ec 和 K p 、K i 、K d 的模糊子集均为 :
                 从图 1 中可以看出,将温度误差以及温度误差变
                                                                   {NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB},
             化率经过模糊量化后,根据模糊控制规则调整 PID 的
                                                                   其中 NB、NM、NS、ZO、PS、PM、PB 分别对
             参数,从而达到 PID 控制器参数适应复杂、多变、滞
                                                               应负大、负中、负小、零、正小、正中、正大,如图
             后的料筒加热系统的目的           [3] 。
                                                               2 输入输出的隶属关系所示。
                 令    e(k)=T(k)-(k)
                                                               3.2 模糊控制规则表           [6]
                 则    ec(k)=e(k)-e(k-1)
                                                                   模糊控制规则是根据已知量 e 和 ec 求得输出量
                 其中 T(k) 为温度测量值,T set (k) 为温度给定值。
                                                               ΔK p 、ΔK i 、ΔK d 的推理规则,
                 同 时, 设 E(k),ΔE(k),ec(k) 分 别 为经 模 糊 量化
                                                                   采用 if-then 的条件语句形式,即
             后的值,则模糊变量系数 PID 控制算法的 PID 参数整
                                                                   if  e(k)=A and ec(k)=B
             定如下 :
                                                                   then
                      K  p  ( ) = Kk  p ( ) + T0  [E ( ) Ek Δ,  ( )]⋅Qk  p
                                   K p                            K p =C,K i =D,K d =E
                         K i ( ) = Kk  i ( ) + T0  [E ( ) Ek Δ,  ( )]⋅Qk  i
                                   K i                            其 中: i=1,2,…,49,A、B、C、D、E 分别
                       K d  ( ) = Kk  d ( ) + T0  K d  [E ( ) Ek Δ,  ( )]⋅Qk  d  是 e(k)、ec(k)、K p 、K i 、K d 的变量值。
                 其 中,K p (k),K i (k),K d (k) 分别为模糊变量系数
                                                                   模糊控制规则是根据料筒加热特性的阶跃响应
             PID 控制算法的 PID 参数值 ; K p (O),K i (O),K d (O)
                                                               曲线得出的一般规则,在不同的 e 和 ec 下,料筒加

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