基于MATLAB/Simulink下的模糊自适应PID在锅炉汽包水位控制中的应用

摘要：基于MATLAB/Simulink平台，建立一种模糊自适应PID系统的仿真模型，应用于锅炉汽包水位的控制过程，给出仿真的具体实现方法，并在系统运行过程中加入干扰信号，结果显示出系统具有良好的动态性能和较强的抗干扰性能，证明了本文方法的有效性。 
关键词：PID  模糊  自适应  锅炉水位 Simulink

Application of Fuzzy self-tunning PID controller in the boiler drum level based onMATLAB/simulink
GEWei   ZHUZhang-qing
（.Faculty of Engineering Department,Anhui Agriculture University,Hefei,230036,china）

Abstract: Based on MATLAB/Simulink, a emulation model of Fuzzy self-tunning PID system is builded up and applied to control boiler drum level.The detailed method of emulation is given. The interference signal is added in the operation of system.The result shows good dynamic performance and stronger anti-interference function. It proves the approach proposed in this paper is effective. 
Keywords: PID  Fuzzy  Self-tunning  drum level  Simulink

1 引言

    PID控制堪称控制领域的常青树，至今仍占据工业过程控制中90%以上的回路，具有结构简单、适应性强、鲁棒性好等优点，但受其控制参数整定的限制，对于非线性、大滞后系统难以达到满意的控制效果。智能控制中的模糊控制模拟人类逻辑思维能力，不依赖被控对象的精确数学模型，只需提供专业技术人员的经验知识及操作数据，对复杂系统有着良好的控制效果。本文结合上述两种控制方法，设计出一种模糊自适应PID系统，可实现对PID控制参数的在线调整，对复杂系统有较强的适应性，并借助MATLAB/Simulink直观便捷的构建复杂系统模型的能力对锅炉汽包水位的控制进行仿真实验。
　
2 模糊自适应PID控制系统的设计
2.1模糊自适应PID控制系统结构
   
    模糊自适应PID控制系统的结构如图1所示。由图可见该系统由常规PID控制和模糊推理控制两部分组成，以偏差e和偏差变化率ec（de/dt）作为模糊控制器的输入，根据模糊控制规则对PID参数进行自适应调整，以满足不同e和ec时对控制参数的要求。 

该系统实现自调整PID参数的计算公式如下：
k_p=k′_p+△k_p（2.1）
k_i=k′_i+△k_i（2.2）
k_d=k′_d+△k_d（2.3）
式中 k′_p、k′_i 、k′_d为PID参数的初始值，△k_p、△k_i 、△k_d为模糊控制器的输出 k_p、k_i 、k_d为最终输出的控制参数值。

2.2模糊控制器结构

    在MATLAB的命令窗口中输入fuzzy，出现FIS editor的界面，即可在此方便地编辑所需的模糊推理系统。
    选择控制器类型为Mamdani型，取And（与）的方法为min，Or（或）的方法为max，Implication（推理）的方法为min，Aggregation（合成）的方法为max，Defuzzification（去模糊化）的方法为centroid（重心平均法）[1]。由图1可看出该模糊控制器有两输入（e、ec）、三输出（k_p、k_i、k_d），打开FIS editor的下拉菜单edit，在Add Variable中选定输入输出变量数目。

2.2.1隶属度函数

    设输入输出变量均选用三角形隶属度函数曲线，论域为[-6，+6]，模糊子集为｛负大，负中，负小，零，正大，正中，正大｝，分别对应｛NB，NM，NS，O，PS，PM，PB｝。双击各输入输出变量图标，打开membership function editor（隶属度函数编辑器）即可分别进行上述设定。

2.2.2模糊控制规则

根据相关文献和经验总结，归纳了针对不同的e和ec，参数k_p、k_i、k_d的整定原则：

A．当|e|较大时，为尽快消除偏差，提高响应速度，应取较大的k_p，同时为防止超调过大产生振荡，可取较小的k_d，k_i取0。

B．当e·ec> 0，被控量朝着偏离给定值方向变化。若|e|较大，取较大的k_p，较小的k_i和中等的k_d；若|e|较小，可取中等大小的k_p，较大的k_i和较小的k_d，以提高系统的稳态性能，避免产生振荡。

C．当e·ec< 0，被控量朝着接近给定值方向变化。若|e|较大，可取中等的k_p，较小的k_i和中等的k_d，以提高动态性能和稳态性能；若|e|较小，可取较小的k_p，较大的k_i和较小的k_d。

D．ec的大小表明偏差变化的速率，ec越大，k_p取值越小，k_i取值越大，反之亦然。
由上述分析可得出模糊控制规则表，在edit下的Rules即可输入模糊控制规则，形如：
If（e is NB） and（ec is NB） then（kp is PB）（ki is NB）（kd is PS）
If（e is NB） and（ec is NM） then（kp is PB）（ki is NB）（kd is NS）
If（e is NB） and（ec is NS） then（kp is PM）（ki is NM）（kd is NB）
If（e is NB） and（ec is ZO） then（kp is PM）（ki is NM）（kd is NB）
If（e is NB） and（ec is PS） then（kp is PS）（ki is NS）（kd is NB）
……
至此，建立起名为gw.fis的文件，完成了模糊控制器结构的整体设计。

2.3 基于MATLAB/Simulink环境建立的系统仿真分析
2.3.1基于MATLAB/Simulink的系统模型

常规PID控制常采用的增量算式为：
△u（k）=k_p△e（k）+k_ie（k）+k_d[△e（k）-△e（k-1）]（2.4）
    再结合式2.1，2.2，2.2，即可在MATLAB/Simulink环境下建立起如图2所示的PID仿真模块，并封装成子系统PID Subsystem。

选取某供汽量为120t/h的锅炉汽包为被控对象,其给水流量与水位的传递函数为：

组建出模糊自适应PID控制系统的Simulink仿真模型如图3所示。双击Fuzzy Logic Controller 模块，在parameters中输入上面所建立的gw.fis文件名，在MATLAB的命令窗口中输入以下两条命令： 
readfis;
fismat=readfis（‘gw’） 
把fis文件读到workspace里面，实现Simulink与fis文件的连接，完成系统仿真。

2.3.2仿真结果分析

取量化因子ke=0.3，kec=0.1，取k_p、k_i、k_d的比例因子分别为k1=0.8，k2=0.005，k3=25，令PID参数的初始值k′_p=300、k′_i=0.3、k′_d=280，仿真时间设为40s，加单位阶跃信号，并在第10s加5.0（500%）的干扰，最终得到的常规PID与模糊自适应PID响应曲线分别如图4、图5所示。

    从曲线可看出模糊自适应PID控制的各项性能指标均优于常规PID控制，具有响应快，超调小，过渡时间快的特点，显示出了良好的动态性能和稳态精度，且抗干扰能力较强。

3结束语

    本文将模糊控制与常规PID控制相结合，构成具有参数自适应功能的智能控制系统，并在MATLAB/Simulink的环境下组建了系统仿真模型，选择锅炉汽包水位作为仿真对象，仿真结果表明该模糊自适应PID控制方法用于锅炉汽包水位控制是可行的，这样离线的仿真实验减少了调试的人力物力，并为投入实际生产提供了理论依据。 

参考文献：
[1]刘冰，李文，丁鸣艳．基于MATLAB的模糊PID控制系统的设计及其仿真[J]．仪器仪表用户，2006，13（2）．
[2]杨咏梅，陈宁．基于MATLAB的模糊自整定PID参数控制器的设计与仿真[J]．微计算机信息，2005，21（12）．＊
[3]刘志远，蔡肯，白雁力．基于Simulink的Fuzzy-pid控制器设计[J]．韶关学院学报，2005，26（9）．＊
[4]宋子巍，陈思忠，杨林．模糊－PID控制的 MATLAB仿真分析．科技资讯[J]，2006，3
[5]陈平，王永初，陈小云．一种基于模糊pid控制的锅炉汽包水位控制方法[J]．福建工程学院学报，2006，4（1）．

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